Las grandes actualizaciones de Google de los últimos tiempos han llevado a un nuevo enfoque para muchos SEOs, ya no se trata solo de factores individuales y claramente identificables sino que cada vez más, es el comportamiento del usuario en respuesta a la experiencia de usuario el que determina el éxito en Google. En este post puedes averiguar de qué se trata, si la experiencia de usuario es un factor de posicionamiento y cómo ve Google el tema.
En la historia no muy lejana de Google, las actualizaciones del algoritmo de búsqueda tenían un objetivo claro: se trataban de la calidad de los enlaces (Penguin), contenido (Panda) u otras actualizaciones. Poco después de implementar cada actualización quedaban claros los objetivos de Google.
- Inteligencia artificial vs. Machine Learning
- Training Data vs. Factor de posicionamiento
- La experiencia de usuario como factor de posicionamiento
- Aprender de Google: UX Playbooks
- Internet opera a través del smartphone
- La buena experiencia del usuario se basa en Standards
- Google persigue sus propios intereses
- ¿Cómo puedo medir la experiencia de usuario?
- Conclusión final
Desde hace algún tiempo esto ha sido diferente: los recientes cambios en el algoritmo bajo el nombre «Core Update» han provocado cambios masivos en el posicionamiento. Aún hoy no existe un denominador común para los dominios afectados.
En 2010 Eric Schmidt asumió el lema de la compañía como «Mobile First.» El nuevo CEO Sundar Pichai convirtió a «Mobile First» en un «AI First» hace 3 años. He aquí un breve resumen de los antecedentes:
Inteligencia artificial vs. Machine Learning
Mientras que a los medios les gusta escribir sobre inteligencia artificial, el término Machine Learning ( en adelante ML) es más apropiado para lo que Google está haciendo actualmente. En esencia se trata de lo siguiente: se muestra a un ordenador una (muy) gran cantidad de training data ya clasificados y estos le permiten aprender de ellos de forma independiente.
Para la búsqueda web en Google, por ejemplo, estas podrían ser páginas que han sido marcadas como spam por los Google Quality Raters. Actualemente el ordenador aprende, basándose en estos datos, qué atributos aparecen regularmente en las páginas de spam y las que no.
Mientras que la creación de estos algoritmos solía ser tarea de los humanos, en el ML es el ordenador el que toma el relevo. El ser humano tiene que proporcionar los training data y supervisar el proceso pero el ordenador escribe el algoritmo en base a los conocimientos «aprendidos» de los Training data proporcionados. El resultado es un algoritmo que comprueba las páginas que desconoce y que indica, en términos porcentuales, cuál es la probabilidad de spam del documento comprobado.
Training Data vs. Factor de posicionamiento
Por lo tanto, los training data correctos son la base para unos algoritmos de ML precisos. Pero si le preguntas a Google si los datos de usuario tienen un efecto en el posicionamiento, la respuesta es repetida y consecuente: «No«.
No hay nadie que acepte realmente esta respuesta de Google pero con los antecedentes de ML del último párrafo tiene sentido: Google también entrena sus algoritmos de ML (obviamente) usando también los datos de usuario. Sin embargo el factor de posicionamiento utilizado es el resultado de este proceso de aprendizaje: el algoritmo generado por la máquina y no el comportamiento del usuario en sí mismo. Por lo tanto, la respuesta de Google es correcta pero sin embargo, el comportamiento del usuario sí se incluye en el posicionamiento de Google.
La experiencia de usuario como factor de posicionamiento
Con esa información debe quedar claro que una buena experiencia de usuario (User Experience, UX) conduce a más usuarios satisfechos y, en última instancia, a un mejor posicionamiento. Pero, no existe una conexión directa y clara entre la experiencia del usuario y el posicionamiento, pero el enfoque sobre Machine Learning de Google busca funciones que indiquen una experiencia de usuario positiva.
Por lo tanto, es importante diseñar tu sitio de la misma manera que lo hacen las páginas con la mejor experiencia de usuario.
Aprender de Google: UX Playbooks
Google no es solamente un equipo algorítmico. Son muchos otros departamentos los que quieren ayudar a los operadores de sitios web (y alcanzar los objetivos trimestrales de Google o ¿viceversa?). Por eso Google ha creado una serie de «UX Playbooks». Estos PDFs describen en detalle lo que es una buena experiencia de usuario desde el punto de vista de Google y qué sitios están liderando el camino. No estoy muy seguro de que Google haya publicado esto en alguna parte, pero al menos los archivos PDF se almacenan públicamente en el servidor de Google y se indexan en la búsqueda. Actualmente existen los siguientes Playbooks:
- UX Playbook Cars / Auto
- UX Playbook Content / News
- UX Playbook Finance
- UX Playbook Healthcare
- UX Playbook LeadGen
- UX Playbook Real Estate
- UX Playbook Retail
- UX Playbook Travel
Para no sobrecargar el ancho de banda de Google, hacer una copia local de los PDF es una buena forma de leerlos, y deberías hacerlo. De forma similar a las Search Quality Rater Guidelines (más fáciles de leer), estas guías ofrecen una idea general del mundo ideal de Google. Conclusiones de los PDFs:
Internet opera a través del smartphone
Nosotros, que nos ocupamos de internet a diario, trabajamos sobre todo con monitores muy grandes, o al menos con ordenadores portátiles. Pero la realidad es diferente: en casi todos los países del mundo, más de la mitad de las búsquedas ya se realizan a través de smartphone. Google tiene esto en cuenta en los Playbooks: cada captura de pantalla de estos PDFs muestra la versión del sitio web para smartphones y no la versión para el escritorio.
La buena experiencia del usuario se basa en Standards
Si echamos un vistazo a los ejemplos de «Best in Class» de los Playbooks, uno tras otro, rápidamente nos damos cuenta de que no es la creatividad o la excentricidad lo que funciona. La mayoría de los ejemplos son muy similares en estructura y diseño – solo los colores y el logotipo de la empresa difieren a menudo. El usuario ahora tiene expectativas bien arraigadas sobre cómo funcionan los sitios web y quiere que se cumplan.
Google persigue sus propios intereses
Esto se nota especialmente en las explicaciones sobre la necesidad de AMP: Google persigue sus propios intereses y está dispuesto a hacerlos valer con «imprecisiones» en la comunicación. Por supuesto, los sitios web también pueden ser mostrados extremadamente rápido sin AMP – pero esta opción no se menciona. En todas las declaraciones de Google, hay que preguntarse qué intereses persigue Google y qué valor pueden atribuirse a sus recomendaciones basadas en estos intereses.
¿Cómo puedo medir la experiencia de usuario?
Como creadores del índice de visibilidad, estamos un poco orgullosos de nuestra contribución para hacer que el éxito en SEO sea medible y comparable. Obviamente hay que reflexionar sobre qué índices son a primera vista más importantes, antes que la poco clara experiencia de usuario. Afortunadamente los Playbooks de Google también nos ayudan: se enumeran las posibles cifras clave de todas las sugerencias. Si los comparas y resumes, los factores clave son estos:
- Tiempo de permanencia en página (Time on Site): ¿cuánto tiempo permanecerán los usuarios en el sitio? En general, cuanto más tiempo permanezcan en nuestra página, mejor. Esto habla del hecho de que se cumplen las expectativas del usuario.
- Páginas vistas (Page views): ¿cuántas páginas visualizan los usuarios del sitio? Una vez más, cuantas más páginas vistas, suele ser mejor. ¿Encontrará el usuario más información que le interese?
- Tasa de rebote (Bounce Rate): en el caso de los resultados de búsqueda, se trata del llamado «pogo sticking» – si el usuario salta del resultado a los resultados de búsqueda y hace clic en el siguiente resultado, esto puede indicar que no encontró lo que estaba buscando en el primer resultado en el que hizo clic.
Conclusión final
La experiencia del usuario influye en los rankings de Google. No como un factor de posicionamiento tal cual sino a través del enfoque de Machine Learning, al menos «indirectamente».
La experiencia de usuario esperada está ahora ampliamente estandarizada y aplicada por el usuario. Los UX Playbooks de Google contienen numerosos ejemplos de UX implementado con éxito («Best in Class»).
Dado que el éxito de SEO está cada vez más ligado al cumplimiento de la intención de búsqueda, el SEO debe ir de la mano de una buena experiencia de usuario.
