Cómo estimar el tráfico SEO que podemos perder con AI Overviews (antiguo SGE)

Utiliza el dashboard gratuito de Looker Studio para identificar potenciales pérdidas de tráfico orgánico tras el lanzamiento de SGE

La inminente llegada de la nueva experiencia de búsqueda generativa de Google (SGE) supondrá un gran cambio tanto para el tráfico orgánico como el de pago. Aún hay mucha incertidumbre y lo (poco) que sabemos es lo que hemos podido probar durante meses dentro de la beta cerrada de SGE.

El artículo original exploraba el impacto de SGE antes de que Google lo evolucionara a AI Overviews. De igual manera, el informe así como las conclusiones, siguen siendo válidas.

Estos aprendizajes nos han ayudado a entender el posible escenario (aún puede cambiar) y qué tipo de búsquedas se verán más afectadas.

Con esto en mente, hemos desarrollado un dashboard en Looker Studio para filtrar por aquellos términos (principalmente informacionales) que podrían ser fácilmente canibalizados desde SGE.

Importante: Sólo filtra términos en inglés y español, por lo que no funcionará con otros idiomas.

¿Cómo funciona?

Utiliza los datos de Google Search Console. Basta con seleccionar una cuenta a la que tengas acceso a través del selector de arriba y automáticamente se aplicarán una serie de filtros sobre los términos de búsqueda para identificar las palabras que podrían verse más afectadas y nos muestra el tráfico que podría verse comprometido.

Este informe no copia, almacena ni lee ninguna información. Al seleccionar vuestra cuenta para el análisis, seréis los únicos que podréis ver los datos.

Los datos que veremos reflejados en el dashboard son los que podríamos llegar a perder, por lo que nos ayudará a analizar qué partes podría ser las más afectadas y si debemos diseñar un plan de trabajo para acondicionarlas al nuevo escenario.

Importante: Al aplicar filtros sobre los datos de Google Search Console, se muestrean y redondean algunos datos, por lo que en este informe no seremos capaces de conocer la realidad de los datos afectados. La única manera fiable será exportar la información de Search Console a BigQuery (o cualquier otra plataforma) y filtrarlos ahí.

Teniendo lo anterior en cuenta, este informe sí nos puede ayudar a identificar tanto las secciones como los términos que podrían ser más afectados, así como estimar un posible impacto sobre nuestro tráfico. No conoceremos los valores exactos, pero al menos tendremos un camino de trabajo.

¿En qué país nos afectará más?

El primer punto que abordo es ubicar visualmente el impacto de la pérdida de tráfico por país (sólo ingleses o hispanoparlantes). En algunos casos, tenemos una fuerte presencia informacional en algunos países, pero floja a nivel comercial. Este gráfico puede ayudar a entender dónde podríamos perder más captación orgánica.

¿Qué tipo de tráfico tenemos?

Según la intención de búsqueda de nuestros usuarios, podemos clasificar las búsquedas en cuatro tipos: informacional, navegacional, comercial y trasaccional.

SGE es posible, que en sus inicios, afecte principalmente a los términos navegacionales e informacionales. Búsquedas que puedan ser respondidas rápidamente desde su plataforma sin necesidad de que los usuarios naveguen hacia una página fuera de Google.

¿Qué términos serán los más afectados?

El siguiente paso es mostrar en una tabla que ordena de manera descendente por clics, aquellos términos informativos que podrían verse afectados. También incluimos la URL para que podamos ubicarlos.

¿Sobre qué páginas deberíamos optimizar el contenido?

El siguiente punto me ha ayudado mucho a identificar las zonas de mis proyectos donde debería poner el foco para optimizar el contenido. Lo que he hecho ha sido asegurarme de que el contenido está alineado con la intención de los usuarios y que aporta valor significativo y adicional a lo que se puede encontrar en otros portales.

En el ejemplo que muestro a continuación ha sido sencillo, dado que sólo hemos tenido que optimizar 6 páginas internas de este dominio para preparar el 75% del posible impacto. Como os dije al principio, los datos no son reales, pero sí nos ayudan a identificar debilidades sobre nuestro sitio.

En otras situaciones, el panorama al que nos enfrentamos no es tan simple, por lo que en lugar de tratar de optimizar cientos o miles de páginas, debemos poner en marcha otro tipo de estrategia.

Por ejemplo, para el siguiente cliente sería absurdo tratar de adaptar tantas páginas.

Para esto sirve este dashboard, para arrojar luz sobre nuestra posible situación y diseñar un plan de trabajo para estar lo mejor preparados posible para cuando llegue el lanzamiento.

¿Cuál es la tendencia de ese tráfico?

Una vez que hemos identificado posibles términos y páginas que podrían verse afectadas, analizamos la evolución que han seguido en los últimos 12 meses. Esto nos puede ayudar a entender cómo será el impacto (grande o pequeño) en función de la tendencia que hayan tenido en los últimos meses y de cómo han salido parados de las últimas actualizaciones de Google.

Para hacer más sencillo el entendimiento de cómo está evolucionando este conjunto de datos, ofrecemos un análisis con máximos y mínimos de los últimos 28 días.

Dónde poner el foco

Por último, aunque no menos importante, ofrecemos una visión de las URLs más relevantes a modo de cualificación del tráfico. Este gráfico nos ayuda a ubicar las páginas con mejor rendimiento en términos de clics e impresiones. Mantenerlas a “salvo” de SGE debería de ser una prioridad.

Conclusiones finales

Algunos papers han acuñado el término GEO que hace alusión a la posibles futuras estrategias de captación de tráfico orgánico que cambiaría el entorno de buscadores (SEO) por modelos generativos (GEO). Si os interesa el tema, os recomiendo leer también la réplica a los datos arrojados en el paper antes mencionado, donde no creen que el escenario vaya a ser tan idílico.

Este dashboard pretende ayudarnos a identificar debilidades frente a una posible canibalización de tráfico por parte de SGE y poder así prepararnos mejor para el futuro.

Digamos que es un primer paso, pero si queremos un análisis más detallado, podemos hacer uso de las estrategias que han comentado en Moz y Aleyda, donde se calcula la estimación del impacto de una manera más precisa a través de una exportación y cualificación de los datos en una hoja de cálculo.