¿El click through rate ayuda a clasificar más alto una página Web?

¿El click through rate ayuda a clasificar más alto una página Web?

15 Jul 2020 in

Posíblemente has oido mil y una veces que si incrementas el CTR, mejorará tus ranking en .

No te culpo, también charlé de eso.

Los expertos en posicionamiento web de todo el planeta llevan múltiples años diciéndolo en mítines y conferencias:

el click through rate es un factor de clasificación para Google

Se han publicado diferentes casos de estudio sobre el click through rate en diferentes idiomas y por diferentes personalidades en el planeta posicionamiento en buscadores.

También se han creado herramientas de clic para progresar el click through rate de una web y de este modo “intentar” subir el ranking orgánico de esa web.

Como veremos más adelante, google acostumbra a guardar todos los datos de clicks en algo que llama “almacenes“, para poder equiparar las consultas que van aumentando con las webs que más clicks han tenido.

Hay que contar con que a fin de que se tome como referencia “un clic” para un resultado, anteriormente debe generarse una consulta en el buscador.

Y evidentemente hay muchos comentarios en páginas que defienden su situación sobre el click through rate, como este ejemplo:

Sin embargo, algunas noticias de google últimas me han hecho replantear esta teoría y también investigar más en profundidad.

Sobre el CTR podemos hallar muchas aseveraciones concluyente de administradores web afirmando que les marcha.

También se habla por los codos del PR, y no obstante,  Matt Cutts escribió sobre el PageRank a finales de la década del 2000, y dijo que había evolucionado significativamente aun en los primeros días de Google.

Sabemos que el es una fórmula, pero esa fórmula (o la que se conoce) es una primera versión del PR, y si sabemos que este elemento de clasificación ha evolucionado,

¿De qué forma sabemos que cuando alguien habla del PageRank lo hace con integridad?

La fórmula del PageRank tiene una pinta tal como esta:

Sin embargo, debes conocer que la patente original de Random Surfer PageRank de Stanford expiró. Ahora la versión de PR se ha actualizado a través de una patente de continuación y difiere en muchos aspectos de la versión de PR de Stanford.

Las versiones actualizadas de PageRank  están protegidas por las patentes actuales asignadas a Google, y las dos se han actualizado para reflejar los procesos modernos en la manera en que se incorporan.

Herramientas posicionamiento SEO que usan el PageRank para ofrecer datos

Algunas herramientas de posicionamiento SEO como Majestic, usan la fórmula del PR para su algoritmo propio y de esta forma dar una estimación del valor de los links de una web.

Ellos emplean el Trust flow y el Citation flow como principales métricas de medir la calidad de enlace.

Sin embargo, aún teniendo un algoritmo matemático bueno, no se puede afirmar que los datos cumplan con el PageRank de Google.

Incluso en uno de sus últimos artículos procurando explicar el propio PageRank y su uso como base para su herramienta, se vieron algo comprometidos…

La patente del Pagerank actualizada es esta:

Inventores: Nissan Hajaj
Asignado: Google LLC
Patente de EE . UU . : 9,953,049
Concedido: veinticuatro de abril de 2018
Archivado: diecinueve de octubre de 2015

Esta actualización del PR aclara cosas como:

la técnica de PageRank calcula y asigna una puntuación de PR a cada página que halla en la página web, en la que la puntuación de PR sirve como una medida de la calidad relativa de una página determinada respecto a otras páginas.

El PR en general garantiza que las webs esenciales y de alta calidad reciban altas puntuaciones del PageRank, lo que deja que un motor de busca clasifique de manera eficiente los resultados de la busca en función de sus puntuaciones del PR asociado.

Y la propia patente describe como se obtiene el PageRank:

Los puntajes de PageRank se calculan en función de la estructura del gráfico de links web, donde las páginas web son los nodos del gráfico de links que están interconectados con hipervínculos. En este modelo, el PR R para una página dada p se puede calcular como:

A-invertida..di-elect cons..function..times..fwdarw..times..function. ## EQU00001 ## donde P es el conjunto de todas y cada una de las webs, | q | .sub.out es el grado exterior de una página específica q en el conjunto P, y 0

Una pregunta que ha tenido en vilo a muchos posicionamiento en buscadores es la siguiente:

¿Los redireccionamientos trescientos uno pasan el cien por cien de PR?

La respuesta es NO.

Los trescientos uno no pasan todo el PageRank de una página a otra puesto que esto sería fácilmente manipulable.

Siempre hay una “decadencia” del PR cuando se hace una redirección 301.

Hace poco John Mueller ha declarado cosas interesantes como la siguiente:

una redirección de una página a una página totalmente diferente resultará en que no se pase el PageRank y se considerará un 404 suave.

Esto es una versión algo diferente de lo que muchos SEOs piensan cuando deciden de efectuar una redirección 301, por ejemplo de un producto de ecommerce caducado a su categoría primordial.

Lo explico en este vídeo:

Con esto lo único que intento decir, es que cuando alguien habla del PageRank, ¿sabemos si habla de la versión más actualizada ?

Seguimos con el tema de hoy, el click through rate.

Exprimiendo el CTR

Qué es el CTR

El Click Through Rate o bien conocido como click through rate en google, es el número de clicks que obtiene un enlace que aparece en los resultados orgánicos con respecto al número de veces que se muestra.

Existe una patente interesante que habla de cosas como clics largos y clicks cortos, y la clasificación de páginas web sobre la base de estos clics .

La patente se refiere a cosas como “Señales implícitas de calidad de consulta” .

Por ejemplo, Google  podría ver una métrica de click largo como una señal positiva, para ver si los visitantes de esa página están comprometidos con los links que hay dentro del contenido de esa web, incluidos los enlaces a vídeos.

Google nos dice en esa patente que se podría considerar que se hizo un “clic largo” en un video si alguien ve cuando menos la mitad del vídeo o treinta seg.

La patente sugiere que un alto puntaje de clics en una página puede significar que esa página podría ser mejorada en los resultados de la búsqueda de Google.

Qué es un click para google

Una señal implícita (click) es una señal basada en las acciones del usuario en contestación a la consulta. Las señales implícitas de ejemplo pueden incluir tasas de clics (CTR) relacionadas con diferentes consultas de usuarios, métricas de clicks largos y / o bien reversiones de clicks, como se registran en los registros de clicks ciento veintidos.

Qué es un click prolongado

Se produce un clic prolongado en el momento en que un usuario, después de hacer clic en un resultado de busca, se detiene en la página de destino del resultado de la busca o hace clic en los links adicionales que están presentes en la página de destino. Un click prolongado puede interpretarse como una señal de que la consulta identificó información que el usuario consideró interesante, puesto que el usuario pasó una cierta cantidad de tiempo en la página de destino o encontró elementos auxiliares de interés en la página de destino.

Qué es un clic corto

Se genera una reversión de clicks (asimismo famosa como “clic breve“) cuando un usuario, tras hacer clic en un resultado de búsqueda y de recibir el documento de referencia, regresa rápidamente a la página de resultados de la búsqueda del documento de referencia.

Una reversión de clicks puede interpretarse como una señal de que la consulta no identificó la información que el usuario consideró interesante, en tanto que el usuario retornó de forma rápida a la página de resultados de búsqueda.

Recopilación de clics

Estas señales implícitas de ejemplo pueden agregarse para cada consulta y se pueden emplear para calcular un puntaje de desempeño general.

Por ejemplo, una consulta con un CTR alto, muchos clicks largos y pocas reversiones de clicks cortos probablemente tendrá un puntaje de alto rendimiento; al contrario, una consulta que tenga un CTR bajo, pocos clicks largos y muchas reversiones de clicks cortos probablemente tendrá un bajo puntaje de desempeño.

Si extrapolamos estos datos a una fórmula, podemos hallar algunas conclusiones como:

  • R ↑ = ↑ clics largos + ↓ clics cortos
  • R ↓ = ↑ clics cortos + ↓ clicks largos

En esta primera versión podemos ver meridianamente como el ranking orgánico (R) puede subir a traves de un mejor CTR siempre y cuando se de un resultado positivo de la suma de clicks largos y clicks cortos.

Los registros de clicks se pueden usar para identificar qué consultas de usuario funcionan mejor, según lo indicado por la cantidad de clicks asociados con cada consulta.

Esto no quiere decir que Google esté usando clics para determinar directamente las clasificaciones. Sólo indica qué consultas pueden ser las más relevantes para los usuarios.

Pero esto no es todo, todavía hay más… 🙂

También se pueden usar otras señales implícitas de clics.

Los datos indicativos de las señales de usuario tácitas  se pueden almacenar y asociar a las consultas enviadas por los usuarios. Más tarde, el desempeño de las consultas puede ponderarse conforme con los datos tácitos de las señales de usuario al determinar si la consulta del usuario cumple con el umbral de desempeño.

La frecuencia de una consulta particular asimismo se puede utilizar para escoger una consulta de buen desempeño. Por servirnos de un ejemplo, si muchos usuarios envían la consulta”vehículo respetuoso con el medio ambiente”, el evaluador de consultas puede colegir que se trata de una consulta de busca con buen rendimiento.

Otros datos a tomar en consideración con el CTR

Las consultas que contienen información que con frecuencia se halla en, como el nombre de una empresa, el nombre de la ciudad y el estado, pueden interpretarse como una señal de que el usuario está tratando de localizar información en listados de teléfonos. , listados de direcciones, y presentaciones públicas.

Este puede ser un buen ejemplo para explicar el motivo el buscador devuelve un cierto “modelo de resultados orgánicos” prediseñado en las Search Engines Ranking Positions que se compone de:

  1. Listado de empresas en Google maps
  2. Páginas de listados de empresas
  3. Datos estructurados
  4. Listados orgánicos

Muchas veces las consultas que se realizan son una mala expresión de la información necesaria para el propio buscador y otras veces las consultas de los usuarios incluyen palabras mal escritas o terminología no usual, en consecuencia, google puede devolver resultados que no son de interés para ellos.

Hay otra información en esta misma patente que me ha causado asimismo cierto interés. Corrobora un tanto lo que conocemos sobre optimizar las urls.

Cuando anotamos nuestra página web en algún listado de empresas o directorio, debemos asegurarnos de que la url contenga el nombre de la empresa .

Vamos a verlo:

En ciertas implementaciones, la presencia de un nombre de compañía en parte de la URL que no es el nombre de dominio también se puede utilizar para asociar el recurso en la URL con la consulta sintética.

Por ejemplo, la compañía Basket Weavers Inc. puede tener una web en “www.examplebusinesslistings.com/Basket_Weavers.html”. La presencia de los términos baloncesto y weaver en la URL hará que el generador de consultas asocie el recurso en “www.examplebusinesslistings.com/Basket_Weavers.html” con la consulta sintética.

Y también habla sobre los textos de anclaje en los enlaces

el texto de anclaje del enlace es una señal de de qué forma los usuarios realmente describen el tema del documento al que se refiere el enlace, y si el texto de anclaje que se vincula con ese documento se produce con frecuencia, por poner un ejemplo, en exceso del número de umbral, el generador de consultas de incremento puede producir una consulta sintética (posición 0) basada en el texto de anclaje y asociar el documento con el texto de anclaje.

Si empleamos textos de anclaje que coincidan con las consultas de los usuarios, google puede asociar esa consulta a una web.

Patente sobre el CTR

Inventores: Anand Shukla, Mark Pearson, Krishna Bharat y Stefan Buettcher
Asignado: Google LLC
Patente de EE . UU . : 9,916,366
Concedido: 13 de marzo de 2018
Archivado: veintiocho de julio de 2015

Conclusión

Como hemos visto, no podemos decir que el CTR es un factor de clasificación, así tal como, ya que depende de muchos otros factores, como puede ser si los usuarios siguen navegando por la página web o siguen los links tácitos que hay en ella.

Además toda esta información se guarda en lo que ellos llaman “almacenes de resultados de búsqueda” y de este modo pueden identificar si los clicks son relevantes o no.

¿Qué opinión tienes sobre el click through rate ahora?

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