La curva CTR no es un concepto nuevo, pero se volvió más importante con la multitud de módulos que Google agregó dentro de sus SERPs durante los últimos años.
A menudo es un factor que se pasa por alto durante el proceso de investigación de palabras clave para las categorías existentes y es (en mi opinión) fundamental para evaluar realmente el tráfico que se puede obtener y no sólo mirar el volumen de búsqueda.
En este artículo, te guiaré a través de la definición del concepto, por qué es más importante que nunca y cómo puedes aplicarlo a tu estrategia de SEO para centrar realmente tu esfuerzo en el contenido que puede generar más tráfico.
¿Qué es una curva CTR?
Si te dedicas al SEO, ya sabes lo que es una curva CTR, puede que aún no seas consciente de ello. Seguro que has visto este tipo de gráfico en algún momento de tu carrera:
Fuente: https://www.advancedwebranking.com/ctrstudy/
Hay muchos estudios sobre este tema, pero al final indican algo simple: tu CTR siempre depende de tu posición. Es cierto desde los inicios de Google y sigue vigente hoy en día.
¿Adivina qué? Esta es una curva CTR, que muestra la relación entre la posición y el CTR. Esta relación es siempre negativa: cuanto más alta (que en realidad significa más baja en términos de SERP) sea tu posición, más bajo será tu CTR.
¿Por qué es importante?
Volvamos unos años atrás. Cuando buscábamos algo en Google, observábamos una página web como la siguiente:
Fuente: Google Search Blog
Los famosos diez enlaces azules con algo de información adicional a la izquierda, a la derecha y en la parte superior, pero un buen CTR para los primeros resultados orgánicos de todos modos. Si se realiza la misma búsqueda hoy en día, la cantidad de información incluida en la página de resultados de búsqueda por parte de Google es mayor. En algunos casos, hay que desplazarse más de 1000px para llegar a los primeros resultados orgánicos. Cuando los datos de Jumpshot aún estaban disponibles, las búsquedas con cero clics iban en aumento y dudo que esta tendencia se haya invertido desde entonces.
Esta nueva realidad se produjo por varias razones, pero principalmente porque Google cambió su estrategia de motor de búsqueda a motor de respuestas. No obstante, dependiendo del sector en el que trabajes, es posible que aún tengas algunas SERPs limpias para algunas de tus consultas y es aquí donde la curva CTR será importante.
Imaginemos que trabajas como SEO para una empresa que ofrece dos servicios:
- Viajes todo incluido
- Billetes de avión
Conoces perfectamente el concepto de curva CTR y sabes que en las consultas relacionadas con los vuelos, Google promueve su propia solución, Google Flights, y la competencia es feroz. Por lo tanto, puedes esperar un CTR más bajo para los primeros resultados orgánicos que en la vertical de viajes todo incluido, donde Google aún no promociona su propia solución.
Hace unos años, si tenías que priorizar uno de estos dos verticales, habrías tenido en cuenta el volumen de búsqueda y las métricas de negocio como los márgenes, etc… para decidir cuál elegir. Ahora, tienes que tener en cuenta la curva CTR para tu vertical, ya que el CTR para cualquier sector puede variar mucho.
¿Cómo puedes hacerlo? En la siguiente sección, te guiaré para realizar el proceso completo.
Cómo calcular la curva CTR para tu vertical
Para realizar este análisis, necesitarás un acceso a una cuenta de Search Console de un sitio web que ya esté posicionado, al menos en cierta medida, en tu vertical. De hecho, ningún estudio externo proporciona datos de CTR fiables, por lo que tendrás que utilizar los tuyos.
Lo que haremos será básicamente crear una tabla que estime el CTR por posición para nuestras verticales, basándonos en nuestros datos.
Herramientas
Bien, empecemos con las herramientas que necesitas. Tienes varias opciones:
- Utilizar esta extensión para Google Sheets para recuperar los datos de Google Search Console directamente en Google Sheets. Es útil si tienes un sitio web pequeño o mediano o si tienes un ordenador potente. Ten en cuenta que para sitios web grandes, la extracción de datos puede tardar un poco.
- Utiliza Supermetrics, es una gran herramienta para extraer tus datos de terceros. Cuesta 99$ al mes, pero realmente merece la pena la inversión si quieres automatizar tus informes.
- Utiliza cualquier lenguaje de programación con el que te sientas más cómodo para consultar directamente la API. Yo personalmente uso Python, pero puedes lograr lo mismo con R, Java, PHP, etc.
Lo que realmente importa aquí es el proceso, la forma de llegar es realmente una cuestión de preferencia personal.
Filtrar los datos de GSC
El primer paso es filtrar tus datos de GSC para que coincidan con la vertical que deseas analizar. Si nos atenemos a nuestro ejemplo anterior, imaginemos que:
- El contenido de vuelos se encuentra en la carpeta /flights
- El contenido de los viajes se encuentra en la carpeta /travel
Utilizando los filtros de GSC, puedes filtrar las URL por patrones específicos. También te sugiero que filtres las URLs cuya posición media es superior a 10, ya que nuestro objetivo es analizar el CTR exclusivamente de la primera página.
Deberías recuperar tus datos día a día. ¿Por qué día a día? Porque tus posiciones pueden cambiar significativamente durante un mes, por lo que atenerse a la clasificación media mostrada por GSC para un mes completo no es lo suficientemente fiable. Necesitamos una mayor granularidad.
En esta etapa, deberías terminar con una tabla similar a la siguiente:
| Date | URL | Impressions | Clicks | Avg. Position |
| 15/01/2020 | https://www.mywebsite.com/flights/france | 100.000 | 2.000 | 2.3 |
| 15/01/2020 | https://www.mywebsite.com/flights/spain | 365.000 | 10.000 | 5.8 |
| 16/01/2020 | https://www.mywebsite.com/flights/greece | 500.000 | 50.000 | 1.2 |
¿Fácil? Sí, pero no tan rápido. Si nos limitamos a filtrar utilizando esta metodología, nos encontramos con varios fallos importantes:
- Las palabras de marca y las que no son de marca suelen tener grandes diferencias en el CTR. Por lo tanto, deberías filtrar tus datos para excluir las palabras clave de marca, ya que pueden sesgar su análisis.
- Las URLs pueden aparecer como sitelinks en algunas consultas genéricas, alterando el CTR que vamos a calcular. También deberíamos excluir estos casos. Esto es exactamente difícil de detectar porque una consulta genérica no tiene un patrón específico, pero tendrás que pasar por el proceso si no quieres obtener un análisis sesgado.
Redondear la posición media
Con los datos que tienes en esta fase, debemos observar que la posición media es decimal, lo cual no es algo que queramos mantener ya que una posición decimal no significa realmente nada. Esto ocurre ya que puede que para un usuario estés en primera posición y otro en segunda, de ahí que la posición media sea 1,5.
Simplemente redondeamos la columna de la posición media aplicando una simple función ROUND() en Excel u hojas de cálculo.
Generar el análisis final
En esta etapa, debes ser capaz de crear una tabla dinámica con:
- Índice: Posición
- Valores: Suma de impresiones / Suma de clics
- Luego añade un campo calculado para calcular manualmente el CTR.
Sinceramente, no sé cómo añadirlo en Excel, pero en Google Sheets puedes hacerlo directamente usando el desplegable de la sección «Valores».
Define su prioridad
Ahora que has obtenido la curva CTR utilizando tus datos, puedes tener en cuenta esa información para priorizar tus diferentes verticales. Vamos a explicarlo.
En una situación clásica, priorizarías tus secciones basándote en la competencia y la demanda, que en SEO es básicamente el volumen de búsqueda y las métricas de negocio como los márgenes. Así que si todo lo demás es igual, básicamente priorizarías la vertical donde el volumen de búsqueda es mayor. Si haces un estudio de palabras clave y calculas que la demanda global de paquetes de viajes es de 100.000 al mes y de 150.000 por vuelos, entonces dirías que si quieres hacer crecer tu negocio, debes priorizar la sección de vuelos.
Bien, ahora si ejecutas el análisis que acabamos de detallar, imagina que terminas con los siguientes datos de CTR para tus verticales:
Vuelos
| Position | CTR |
| 1 | 20.32% |
| 2 | 8.92% |
| 3 | 5.22% |
| 4 | 3.32% |
| 5 | 1.08% |
| 6 | 1% |
| 7 | 0.76% |
| 8 | 0.32% |
| 9 | 0.18% |
| 10 | 0.07% |
Viajes:
| Position | CTR |
| 1 | 32.32% |
| 2 | 15.92% |
| 3 | 10.22% |
| 4 | 7.32% |
| 5 | 4.08% |
| 6 | 2.76% |
| 7 | 1.76% |
| 8 | 1.54% |
| 9 | 0.87% |
| 10 | 0.47% |
La conclusión no sería la misma. De hecho, aunque el mercado de los viajes todo incluido sea más pequeño, la cantidad de tráfico que puedes obtener en tu sitio web es mayor. Desde el punto de vista del tráfico y del negocio, esta es en realidad la vertical en la que debes centrarte, a pesar de tener menos volumen de búsqueda que la otra.
Aunque este análisis no sea complejo, creo que puede cambiar completamente tus prioridades. No ignores que el principal competidor que tienes en las SERP es el propio Google cuando muestra módulos como este y define tus prioridades en base a tus datos y al potencial de tráfico real, no al volumen de búsquedas.
