El algoritmo de Google es dinámico y en constante evolución pero en los últimos años parece que el comportamiento del usuario podría estar ganando peso como factor de relevancia. En esta presentación propongo distintas hipótesis sobre cómo podría Google extraer y aplicar esta información.
Comportamiento del usuario como factor de relevancia en SEO - Fernando Macia
1. El comportamiento del usuario como
factor de relevancia en SEO
Fernando Maciá
Human Level
2. Fernando Maciá Domene
CEO Human Leve
Director del Máster SEO y SEM
Profesional en Madrid y Valencia
@fernandomacia
@fernandomacia @humanlevel
S E A R C H ( R ) E V O L U T I O N
16. ¿Cuáles son los ingredientes del algoritmo de Google?
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Título (title)
Menú (links)
Contenido (p)
Contenido alternativo de
texto (alt)
URL
Anchor text (a)
Encabezamientos (Hn)
17. Factores de relevancia “clásicos” de Google
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on page
KW en el título
KW en la página
KW en encabezamientos
KW en alt de imágenes
Fuente: Moz Ranking Factors 2013
Enfoque en campo semántico de KW
QDF
18. Factores de relevancia “clásicos” de Google
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off pageEnlaces desde dominios distintos a la página
Enlaces al dominio
Relevancia de la página del enlace
Autoridad del dominio
Autoridad de la página
Autoridad temática
Anchor text de los enlaces
Menciones sociales
Fuente: Moz Ranking Factors 2013
19. Factores de relevancia “clásicos” de Google
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on page off page
20. Los enlaces: sólo una señal indirecta de la calidad de un sitio Web
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29. Evolución del algoritmo de Google - de PageRank a Hummingbird
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2011 2012 2013 2015 2018
30. Algoritmo “flexible” que adapta las SERPS a la intención de búsqueda
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31. resultados estándar
Los resultados dependen mucho de la intención de búsqueda
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keyword
comparativa
disco duro
externo
intención de
búsqueda
informacional
32. resultados universal
Los resultados dependen mucho de la intención de búsqueda
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keyword
disneyland
paris
intención de
búsqueda
informacional
33. resultados
Shopping
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keyword
Samsung s9+
precio
intención de
búsqueda
transaccional
Los resultados dependen mucho de la intención de búsqueda
44. Estudio bi-anual de factores de relevancia de Moz
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https://moz.com/search-ranking-factors/correlations
45. Estudio de correlación de factores de relevancia M. Barby (Hubspot)
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https://www.matthewbarby.com/ranking-in-google/
46. Estudio de factores de relevancia de SEMRush
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https://es.semrush.com/ranking-factors/
48. La correlación entre factores clásicos para top5 disminuye
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https://es.slideshare.net/DistilledSEO/searchlove-london-2018-tom-capper-the-twotiered-
serp-ranking-for-the-most-competitive-terms
50. Tabla periódica de factores SEO (Search Engine Land)
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https://searchengineland.com/download/seotable/SearchEngineLand-Periodic-Table-of-SEO-2015.pdf
51. La hipótesis de Tom Capper (Distilled) en Search Love London 2018
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@THCapper
The
Two-Tiered
SERP
@THCapper
Ranking
Factors
Not Ranking
Factors?
https://es.slideshare.net/DistilledSEO/searchlove-london-2018-tom-capper-the-twotiered-
serp-ranking-for-the-most-competitive-terms
52. ¿Siguen valiendo los factores de relevancia clásicos para el top5?
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53. º
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Comparecencia de Sundar Pichai (CEO de Google)
ante el Congreso de los Estados Unidos (2018).
Google rastrea y almacena billones de páginas en su índice.
Entonces confronta esos contenidos con las búsquedas.
Google ordena los resultados aplicando 200 factores de
relevancia: popularidad, relevancia, recencia y cómo la gente
usa esos contenidos.
Utiliza el feedback de los calificadores de calidad que
evalúan los resultados de acuerdo a directrices objetivas para
contrastar la evolución de su algoritmo.
Es un trabajo a gran escala.
15% de las búsquedas diarias que registra, son nuevas.
54. Search quality evaluators guidelines - Google
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http://static.googleusercontent.com/media/www.google.de/es/de/insidesearch/howsearchworks/assets/searchqualityevaluatorguidelines.pdf
55. Search quality evaluators guidelines - Google
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http://static.googleusercontent.com/media/www.google.de/es/de/insidesearch/howsearchworks/assets/searchqualityevaluatorguidelines.pdf
56. De acuerdo. Pero ¿es eso todo?
¿Y si el feedback del usuario
estuviera ganando peso?
57. De dónde podría extraer Google información: posibles hipótesis
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
Machine learning
SERPs
Google Chrome
Usuarios logueados con otros navegadores
Google Search Console
Google Analytics
59. Gary Illyes (Google) sobre Rank Brain
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https://www.reddit.com/r/TechSEO/comments/ao3fmk/i_am_gary_illyes_googles_chief_of_sunshine_and/efxzljs/?context=8&depth=9
60. Google’s statement
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https://searchengineland.com/googles-ctr-answer-just-what-youd-expect-and-this-is-why-seos-go-bananas-313176
61. El papel del comportamiento del usuario según Johannes Beus
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https://www.sistrix.es/blog/es-la-experiencia-de-usuario-un-factor-de-ranking/
62. Machine Learning desde el feedback de los Quality Raters
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SERPs
KW
Training
Data
SERPs
https://www.sistrix.com/blog/is-user-experience-a-ranking-factor/
63. Google UX Playbooks: mejores prácticas
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https://drive.google.com/drive/folders/1uDaQRgvsSFp98szmsqYEPzWyTm1BmCw8
64. De dónde podría extraer Google información: posibles hipótesis
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
Machine learning
SERPs
Google Chrome
Usuarios logueados con otros navegadores
Google Search Console
Google Analytics
65. Búsqueda de “gafas mo” actualmente (enero)
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66. Búsqueda de “gafas mo” en julio 2018
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67. Mapas de calor en las páginas de resultados
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https://conversionxl.com/blog/how-people-view-search-results/
68. Tiempo hasta la interacción del usuario
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69. Nivel de scroll vertical
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70. De dónde podría extraer Google información: posibles hipótesis
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
Machine learning
SERPs
Google Chrome
Usuarios logueados con otros navegadores
Google Search Console
Google Analytics
71. Cuotas de mercado de los principales navegadores (Statista)
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https://www.statista.com/statistics/544400/market-share-of-internet-browsers-desktop/
72. Google Chrome Privacy Whitepaper
“Chrome usage statistics include information
about the web pages you visit and your usage
of them if “Make searches and browsing
better” is turned on”
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
73. La caja Omnibox: fuente de datos para Google
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74. Google Chrome Privacy Whitepaper - Omnibox
“As you use the omnibox, your default search engine can suggest addresses and search
queries that may be of interest to you. These suggestions make navigation and
searching faster and easier, and are turned on by default.”
If Google is your default search engine, when you select one of the omnibox
suggestions, Chrome sends your original search query, the suggestion you selected, and
the position of the suggestion back to Google.
On Android, your location will also be sent to Google via an X-Geo HTTP request header
Additionally, if your device has network location enabled (High Accuracy or Battery
Saving Device Location mode in Android settings), the X-Geo header may also include
visible network IDs (WiFi and Cell), used to geocode the request server-side.
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
75. Google Chrome Privacy Whitepaper - Network predictions
Chrome supports four types of prefetching:
Chrome prefetching - can be initiated by Chrome itself whenever it detects a search query typed
in the omnibox or a likely beginning of a URL you type often
Webpage prefetching - requested by one web page to prefetch another
AMP prefetching - can be requested only by the Google Search App on Android to prefetch
several accelerated mobile pages (AMP) articles and display them later in a Chrome Custom Tab
CustomTabs prefetching - any Android app can request to prefetch several URLs to speed up
displaying them later in a Chrome Custom Tab
Controlling the feature. All prefetching types except webpage prefetching are controlled by Chrome’s
prediction service setting. Webpage prefetching is allowed regardless of whether Chrome’s network
prediction service feature is enabled.
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
76. Google Chrome Privacy Whitepaper - New tab page
Chrome tries to make personalized suggestions that are useful to you.
For this, Chrome uses the sites you have visited from your local
browsing history. On Android, the most popular languages of the sites
you visited may also be sent to Google to provide suggestions in
languages you prefer to read, and the device display DPI may be sent to
format content for your device.
If you are signed into Chrome, suggestions are also based on data
stored in your Google account activity.
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
77. De dónde podría extraer Google información: posibles hipótesis
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
Machine learning
SERPs
Google Chrome
Usuarios logueados con otros navegadores
Google Search Console
Google Analytics
78. Historial de búsqueda y actividad en el panel de control de Google
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79. Historial de búsqueda y actividad en el panel de control de Google
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80. La grabación de las búsquedas de voz también se guardan
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81. De dónde podría extraer Google información: posibles hipótesis
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
Machine learning
SERPs
Google Chrome
Usuarios logueados con otros navegadores
Google Search Console
Google Analytics
82. Registro de CTR en Google Search Console
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83. De dónde podría extraer Google información: posibles hipótesis
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https://www.google.com/chrome/privacy/whitepaper.html
Machine learning
SERPs
Google Chrome
Usuarios logueados con otros navegadores
Google Search Console
Google Analytics
84. Registro de ratios de rebote y conversión en Google Analytics
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104. Implementa una página de error 404 personalizada
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http://pixar.com/adoifughadoiugha
105. Orienta tus SERPs al click
WPO+UX: -short clicks
Engagement+branding: tráfico
directo
Satisfacción del usuario
Confronta tu contenido con las
Google UX playbooks
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