MJ Cachón

Julio 2024

Envío #13: ¿Qué quiere Google?

Es la pregunta que nos hacemos tantas personas que nos dedicamos al SEO, da igual con más o menos experiencia, da igual de qué especialización, da igual si en agencia, en cliente o en un medio.

Quizás quien lleve ya ciertos años se ve como Bill Murray en el día de la marmota: cambios, cambios, cambios y más cambios.

Sin embargo, observando cómo funciona el mundo, existen perspectivas que nos llevan a pensar que hay muchas más cosas que no cambian de las que si.

Viéndolo así, la historia de Google nos ha llevado a muchos cambios que han generado ruido y a pocos grandes hitos realmente impactantes: Caffeine, Universal Search, Hummingbird...

Y aquí estamos en 2024, intentando entender cómo sobrevivir en las SERPs peleando contra un sistema compuesto por miles de sistemas y esperando ver si en Europa aterrizan las AI Overviews, con lo que ello puede conllevar para el tráfico orgánico en determinadas consultas.

Lo que está claro es que Google lleva años trabajando en dos escalas muy significativas:

• Entender lo que busca el usuario y elegir los resultados que mejor satisfagan su intención, integrando sus propias métricas de relevancia.
• Medir la calidad de la página, para lo cual se vale de miles de experimentos cada año y también de un nutrido equipo de evaluadores (quality raters) repartidos por todo el mundo.

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Y quizás lo que está aún más claro es que el asunto del mail quizás debería ser "¿Qué quiere el usuario?"

En el envío de hoy, algunas claves rescatadas de 2014 que siguen estando más que vivas y en vigor en 2024.
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Disfruta la lectura,
MJ

En este envío: ​

Las claves Consejos de SEO avanzados El (no) descubrimiento ¿Qué factores SEO tienen más peso? No te lo pierdas El próximo evento SEO al que deberías ir Otros contenidos a destacar Te recomiendo...

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Las claves

Consejos de SEO avanzados... en 2014

He caído en un interesante artículo que se publicó a finales de 2014 y que he querido recuperar para este envío porque considero que aún siguen vigentes muchas de las cosas que en él se explican.

Después del "juicio antimonopolio contra Google" en el que se develaron muchos aspectos sobre cómo funciona la búsqueda de Google, descubrimos lo difícil que es para ellos entender de qué va el contenido de una página.

Puedes leer las principales claves en este enlace de Search Engine Land​

El post al que hago referencia habla de algunas formas en las que Google podría determinar la relevancia de una página:

1. Uso de palabras clave
2. TF-FDI
3. Sinónimos y variantes cercanas
4. Segmentación de páginas (estructura de html)
5. Distancia semántica y relación entre términos
6. Coocurrencia e indexación basada en frases
7. Relevancia de la entidad

Lee todo el detalle del artículo y ya tienes ideas para hacer tus propios experimentos y pruebas.

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Leer el artículo completo →

El (no) descubrimiento

¿Qué factores SEO tienen más peso?

Famosos son los estudios de factores de rankings que se han estado llevando a cabo durante décadas en nuestro campo, sobre todo en EEUU y UK.

Hemos madurado como profesionales SEO revisando esos gráficos de quesito y viendo año a año que todo lo referente a backlinks era la base del éxito, seguido por la relevancia del contenido.

Lo que he estado reflexionando en silencio durante varios años es, ¿cómo podríamos hacer un estudio de esas características en la actualidad?

Google ha evolucionado de tal forma que existen múltiples sistemas corriendo a veces a la vez, a veces a continuación, que hasta el propio equipo de búsqueda o los ingenieros de Google ni siquieran pueden dar respuesta a ciertas consultas que la comunidad SEO les plantea.

A pesar de esto, he hecho mi propia prueba a pequeña escala. He usado varios modelos de aprendizaje automático o machine learning para intentarlo, al menos.

1. Modelos de regresión lineal y logística: la naturaleza de las variables no cumplieron los requisitos para ninguno de los dos modelos.
2. Modelos de múltiples de árboles de decisión (Random Forest): sabiendo elegir bien las variables o factores, obtuve un modelo con Accuracy 64.57%, sensibilidad baja y especificidad alta. ¿Es suficiente?

Conclusión: corremos el riesgo de afirmar cosas que no son absolutas y que, por supuesto, están lejos de algo que nos encanta a las personas, LA CERTEZA.

Si quieres tener una idea lo más fidedigna y basada en datos sobre los factores relevantes en TU proyecto, deberías invertir en crear una metodología sólida de experimentación, definiendo tus hipótesis, creando tus grupos de control y aislando lo máximo que puedas el entorno (aunque nunca vas a poder acercarte al 100%)

¿Has experimentado con tus proyectos SEO? Respóndme y me cuentas :)

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