La semana pasada, Cyrus Shepard publicó un estudio de factores de clasificación de citas de IA, y creó mucho ruido en X, LinkedIn y varios grupos privados de WhatsApp en los que estoy. No solo la distinción entre lo que es un factor y lo que es una correlación, especialmente dado que muchos estudios en SEO e IA son múltiples y tienen altos niveles de complejidad imponderable. Para ser claros, esto no es una crítica al trabajo de Cyrus; el estudio es excelente y él mismo hace explícitamente la advertencia de correlación/causalidad.
Esto me llevó a pensar en los paralelismos con otros estudios de factores de clasificación realizados anteriormente, que han implicado que el tráfico directo es un factor de clasificación SEO tradicional considerable. En ese momento, estos estudios recibieron muchos comentarios negativos, y muchos discutieron esto nuevamente en línea después de que la documentación en la prueba del Departamento de Justicia de Google revelara una señal de «popularidad».
Tiene sentido que el tráfico directo sea un componente de cómo se mide la popularidad a través de Chrome. Google utiliza datos de Chrome para encontrar nuevos sitios web. También juzga la “calidad” de una página basándose en cómo los usuarios interactúan con ella después de hacer clic, pero los niveles atómicos de cómo se hace esto y cuánto peso tienen las variables aquí no son de conocimiento público.
Correlación de tráfico directo x popularidad
El tráfico directo se considera ampliamente un síntoma de buen desempeño, no un factor principal de las clasificaciones de búsqueda.
Tratar el tráfico directo como un factor de clasificación conduce a un ciclo de desinformación, que fomenta tácticas superficiales y de bajo esfuerzo, como comprar tráfico de bots, en un intento equivocado de aumentar la popularidad, ya que es muy posible tener altos niveles de tráfico directo y un rendimiento SEO deficiente.
Una visión más amplia sugiere que un alto tráfico directo suele ser un indicador de una marca sólida, y se correlaciona con factores de clasificación genuinos, como numerosas búsquedas de marcas, vínculos de retroceso de alta calidad y un fuerte compromiso social.
Estos elementos son las verdaderas causas del alto ranking; el tráfico directo simplemente sirve como una medida cuantificable de la salud y el éxito general de la marca, un efecto de «todos los barcos suben con la marea alta».
Si los datos de Chrome fueran un factor directo, un aumento repentino en la actividad del navegador en una URL específica la haría subir inmediatamente en las SERP, y esto sería un exploit aprovechable.
Esto también sería algo que Google retomaría en su intento de erradicar manipulaciones obvias del ranking de búsqueda, y esto habría sucedido hace muchos años.
Otras ideas de los archivos del DOJ
NavBoost y Glue son sistemas especializados dentro de la infraestructura de Google que se centran en las señales de interacción del usuario en lugar del volumen bruto de tráfico directo.
NavBoost analiza los datos históricos del flujo de clics y el comportamiento del usuario en los resultados de búsqueda para identificar qué páginas son más relevantes para consultas específicas, actuando efectivamente como un recuerdo de lo que los usuarios han encontrado útil.
Mientras que NavBoost se centra en resultados orgánicos tradicionales, Glue extiende esos mismos principios de interacción con el usuario a todas las demás funciones SERP: paneles de conocimiento, carruseles de videos, paquetes de imágenes y fragmentos destacados.
Permiten a Google medir la autoridad de un sitio en función de cómo los usuarios interactúan con él en el ecosistema de búsqueda, independientemente de la fuente de tráfico del usuario.
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Entonces, ¿qué es Popularidad?
Con base en lo que sabemos de varias fuentes oficiales (y no oficiales), investigaciones y la mente general de SEO, podemos definir la popularidad como un signo de fortaleza de la marca caracterizada por comportamientos del usuario como autocompletar y marcadores.
Funciona como una correlación con las clasificaciones altas porque se alinea naturalmente con las diversas señales que hacen que una página se clasifique.
Google puede evitar utilizar los datos de Chrome directamente como factor de clasificación y optar por utilizarlos como un conjunto de datos para entrenar o validar sus modelos de IA. Esto no lo sabemos y probablemente no podremos probarlo ni refutarlo mediante investigaciones.
Gracias a Ryan Jones, Mark Williams-Cook, Chris Green, Gerry White, Kristine Schachinger, Charlie Whitworth, Emina Demiri Watson (y a todos los que me he perdido) por las divertidas discusiones del fin de semana sobre este tema.
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Imagen de portada: PerfectWave/Shutterstock
