Optimizar el rendimiento de un sitio web con un gráfico de burbujas de Search Console
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Miércoles, 6 de abril del 2022
Analizar los datos de rendimiento de la Búsqueda siempre es un reto, pero aún más cuando se tienen muchas consultas poco frecuentes, que son más difíciles de ver y entender. En esta publicación, te daremos consejos para que puedas aprovechar las oportunidades y optimizar el rendimiento de tu sitio en la Búsqueda de Google.
Hoy veremos un gráfico de burbujas, que puede ayudarte a saber qué consultas tienen un buen rendimiento en tu sitio y cuáles se podrían mejorar. Primero explicaremos los elementos principales del gráfico, describiendo los distintos ajustes y cómo influyen en los datos. Luego, te indicaremos algunos aspectos que debes tener en cuenta a la hora de analizar los datos.
La buena noticia es que no necesitas crear el gráfico desde cero, puedes usar esta plantilla, conectarte a tus datos y modificar los ajustes que quieras.
Sin más dilación...
Interpretar el gráfico
Los gráficos de burbujas son una opción muy útil si tienes varias métricas y dimensiones, ya que te permiten ver las relaciones y los patrones en tus datos de manera más eficaz. En el ejemplo que se muestra aquí, puedes ver los atributos de tráfico (porcentaje de clics (CTR), posición media) y volumen (clics totales) de distintas dimensiones (consulta o dispositivo) al mismo tiempo.
Revisaremos algunos de los elementos del gráfico para aclarar lo que muestra y lo que no.
Para que te sea fácil controlar los datos de forma efectiva, hemos incluido cinco opciones de personalización en el gráfico:
Control de datos: elige la propiedad de Search Console que quieres analizar.
Periodo: elige el intervalo de fechas que quieres ver en el informe. De forma predeterminada, se muestran los últimos 28 días.
Consulta: incluye o excluye las consultas en las que quieras centrarte. Puedes usar expresiones regulares similares a las que utilizas en Search Console.
País: incluye o excluye países.
Dispositivo: incluye o excluye categorías de dispositivos.
Ejes
Los ejes del gráfico representan la posición media (eje Y) y el CTR del sitio (eje X), pero hemos hecho tres cambios importantes para que el gráfico proporcione información todavía más valiosa:
Inversión del eje Y: dado que el eje Y muestra la posición media, si lo invertimos, el valor 1 queda en la parte superior.
En la mayoría de los gráficos empresariales, la mejor posición es la de la esquina superior derecha, por lo que resulta más intuitivo invertir el eje Y para mostrar la posición media.
Escala de registros: una escala logarítmica es "una forma de mostrar datos numéricos con un rango muy amplio de valores de manera compacta (...) si mueves una unidad de distancia a lo largo de la escala significa que el número se ha multiplicado por 10". Usar la escala de registro en ambos ejes te permite comprender mejor las consultas que se encuentran en los extremos del gráfico (CTR muy bajo, posición media muy baja o ambas).
Líneas de referencia: la línea de referencia resulta muy útil para destacar valores que se encuentran por encima o por debajo de un umbral determinado. Al mirar la media, la mediana o un percentil determinado, se pueden identificar las desviaciones del patrón.
Burbujas
Cada burbuja del gráfico representa una única consulta y, para que el gráfico sea más útil, hemos usado dos propiedades de estilo:
Tamaño: si usas el número de clics para determinar el tamaño de la burbuja, podrás comprobar de un vistazo qué consultas atraen a la mayor parte del tráfico. Cuanto mayor sea la burbuja, más tráfico genera la consulta.
Color: si usas la categoría del dispositivo para determinar el color de la burbuja, podrás comprobar qué diferencias hay entre el rendimiento de la Búsqueda en móviles y en la versión para ordenadores. Puedes usar cualquier dimensión como color, pero cuanto más valores haya, más difícil será reconocer los patrones.
Analizar los datos
El objetivo de esta visualización es ayudar a mostrar las oportunidades de optimización de las consultas. En el gráfico se muestra el rendimiento de las consultas, donde el eje Y representa la posición media, el eje X representa el CTR, el tamaño de burbuja representa el número total de clics y el color de la burbuja representa la categoría de dispositivo.
Las líneas de referencia rojas muestran la media de cada eje y dividen el gráfico en cuadrantes, mostrando cuatro tipos de rendimiento de las consultas. Es probable que tus cuadrantes sean diferentes a los que aparecen en esta publicación, ya que dependerán de cómo se distribuyen las consultas de tu sitio.
En general, el gráfico mostrará cuatro grupos que puedes analizar para decidir en qué invertir tu tiempo al optimizar el rendimiento de las consultas.
Posicionamiento alto, CTR alto: no hay mucho que debas cambiar, ya estás haciendo un gran trabajo.
Posicionamiento bajo, CTR alto: las consultas parecen relevantes para los usuarios. Obtienen un CTR alto aunque su posicionamiento sea inferior al promedio de consultas de tu sitio web. Podrían suponer una gran contribución si su posicionamiento sube. Invierte en optimizarlas.
Posicionamiento bajo, CTR bajo: al observar consultas con un CTR bajo (esta y la siguiente viñeta), puede ser interesante fijarse en los tamaños de las burbujas para saber qué consultas tienen un CTR bajo, pero siguen dirigiendo una cantidad significativa de tráfico. Aunque puede parecer que no haya que dedicar esfuerzo a las consultas de este cuadrante, estas consultas pueden dividirse en dos grupos principales:
Consultas relacionadas: si la consulta en cuestión es importante para ti, es buena señal que ya aparezca en la Búsqueda.
Prioriza estas consultas sobre las que no aparecen en los resultados de la Búsqueda, ya que son más fáciles de optimizar.
Consultas no relacionadas: si las consultas no están relacionadas con tu sitio, quizá sea un buen momento para ajustar tu contenido de forma que se centre en las consultas que puedan atraer tráfico pertinente.
Posicionamiento alto, CTR bajo: estas consultas pueden tener un CTR bajo por varios motivos. Debes comprobar cuáles son las burbujas más grandes para encontrar señales de lo siguiente:
Puede que la competencia tenga un marcado de datos estructurados y lo muestre con resultados enriquecidos, lo que podría atraer a los usuarios a hacer clic en sus resultados en lugar de los tuyos. Te recomendamos habilitar las funciones de resultados de la Búsqueda en tu sitio.
Puede que hayas optimizado o posicionado por accidente una consulta en la que los usuarios no estén interesados de acuerdo a tu sitio.
Puede que los usuarios ya hayan encontrado la información que necesitaban, como el horario de apertura, la dirección o el número de teléfono de tu empresa.
Optimizar el rendimiento de sitios web
Cuando hayas encontrado las consultas en las que merezca la pena invertir tiempo y esfuerzo, optimízalas con la ayuda de la Guía de SEO para principiantes. Aquí tienes algunos consejos:
Utiliza elementos de encabezado para destacar el texto importante y crear una estructura jerárquica de tu contenido, de modo que los usuarios y los buscadores puedan desplazarse por el documento con mayor facilidad.
Añade marcado de datos estructurados para describir tu contenido a los buscadores y poder mostrarlo de forma útil y atractiva en los resultados de búsqueda.
Piensa en las palabras que los usuarios pueden utilizar para encontrar un fragmento de tu contenido. Usa el Planificador de palabras clave de Google Ads para descubrir las nuevas variaciones de palabras clave y consultar el volumen de búsquedas aproximado de todas ellas. También puedes recurrir a Google Trends para encontrar ideas sobre consultas y temas en auge que estén relacionados con tu sitio web.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Me falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Es demasiado complicado o hay demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Está obsoleto","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema de muestras o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],[],[[["\u003cp\u003eThis blog post provides tips and techniques using a bubble chart in Data Studio to analyze website search performance and identify optimization opportunities.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe bubble chart visualizes query performance by showing average position, click-through rate, total clicks (bubble size), and device category (bubble color).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe chart helps identify four types of queries: top-performing, high-CTR but low-ranking, low-CTR and low-ranking, and high-ranking but low-CTR, offering optimization strategies for each.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOptimization tips include improving title tags, meta descriptions, headings, structured data, and keyword research using tools like Keyword Planner and Google Trends.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can leverage a provided Data Studio template to connect to their Search Console data and customize the analysis according to their needs.\u003c/p\u003e\n"]]],["This blog post explains how to use a bubble chart to analyze Google Search performance data. The chart visualizes query performance, with average position on the y-axis, CTR on the x-axis, click volume as bubble size, and device category as bubble color. Users can customize the data with filters like date range, query, country, and device. The chart identifies four query performance groups to target for optimization: high or low position and CTR. Optimization tips include improving titles, descriptions, structured data, and keyword research.\n"],null,["# Optimizing website performance with a Search Console bubble chart\n\nWednesday, April 06, 2022\n| It's been a while since we published this blog post. Some of the information may be outdated (for example, some images may be missing, and some links may not work anymore). Check out the new documentation on [improving SEO with a Search Console bubble chart](/search/docs/monitor-debug/bubble-chart-analysis).\n\n\nAnalyzing Search performance data is always a challenge, but even more so when you have plenty of long-tail queries,\nwhich are harder to visualize and understand. In this post, we'll provide tips to help you uncover opportunities to\noptimize your site's Google Search performance.\n\n\nIf you haven't read our recent posts on [connecting Search Console to Data Studio](/search/blog/2022/03/connecting-data-studio)\nand [monitoring Search traffic with Data Studio](/search/blog/2022/03/monitoring-dashboard),\nconsider checking them out to understand more about what you can do with Search Console in Data Studio.\n\n\nToday we'll discuss a [bubble chart](https://support.google.com/datastudio/answer/7207785)\nthat can help you understand which queries are performing well for your site, and which could be improved. We'll first\nexplain the main elements in the chart, describing specific settings and how they influence the data. Then we'll provide\nsome pointers on what to look for when analyzing the data.\n\n\nStarting with the good news: you don't need to build the chart from scratch, you can use\n[this template](https://datastudio.google.com/reporting/1e5b5f6a-38d7-4547-a54b-69594681a09b/page/xFbeC/preview), connect to your data,\nand tweak any settings you want.\n\n\n*Without further ado...*\n\nUnderstanding the chart\n-----------------------\n\n\nA **bubble chart** is a great visualization when you have multiple metrics and dimensions because it enables you to see\nrelationships and patterns in your data more effectively. In the example shown here, you can see traffic attributes\n(click-through rate (CTR), [average position](https://support.google.com/webmasters/answer/7042828#position))\nand volume (total [clicks](https://support.google.com/webmasters/answer/7042828#click)) for different dimensions (query, device) at the same time.\n\n\nWe'll go through some of the chart elements to clarify what it shows, and what it doesn't.\n\n### Data source\n\n\nFor this chart, we're using the **Site Impression** table available through the [Search Console data source](https://support.google.com/datastudio/answer/7314895), which includes [Search\nperformance data](https://support.google.com/webmasters/answer/7576553) aggregated by site and queries.\n\n### Filters and data controls\n\n\nIn order to make it easy for you to control your data effectively, we included five customization options in the chart:\n\n1. **[Data control](https://support.google.com/datastudio/answer/7415591)**: Choose the Search Console property you'd like to analyze.\n2. **Date range**: Choose the date range you'd like to see in the report; by default you'll see the last 28 days.\n3. **Query** : Include or exclude queries to focus on. You can [use regular\n expressions](/search/blog/2021/06/regex-negative-match) similar to the way you use them in Search Console.\n4. **Country**: Include or exclude countries.\n5. **Device**: Include or exclude device categories.\n\n### Axes\n\n\nThe axes in the chart are **Average position** (y-axis) and **Site CTR** (x-axis), but we made three significant transformations\nto make the chart more insightful:\n\n- **Reverse y-axis direction**: Since the y-axis shows average position, inverting it means that 1 is at the top. For most business charts, the best position is in the top right corner, so it is more intuitive to invert the y-axis when using it to display average position.\n- **Log scale** : A [logarithmic scale](https://en.wikipedia.org/wiki/Logarithmic_scale) is \"a way of displaying numerical data over a very wide range of values in a compact way (...) moving a unit of distance along the scale means the number has been multiplied by 10\". Using log scale for both axes enables you to have a better understanding of queries that are in the extremities of the chart (very low CTR, average position, or both).\n- **[Reference lines](https://support.google.com/datastudio/answer/9921462)**: The reference line is very helpful to highlight values that are above or below a certain threshold. Looking at the average, median, or a certain percentile can call attention to deviations from the pattern.\n\n### Bubbles\n\n\nEach bubble in the chart represents a single query, and in order to make the chart more useful, we used two\n[style properties](https://support.google.com/datastudio/answer/7207785#style-properties):\n\n- **Size**: Using the number of clicks as the bubble size helps you see in a glance which queries are driving the bulk of the traffic --- the larger the bubble the more traffic the query generates.\n- **Color**: Using the device category as the bubble color helps you understand the differences between mobile and desktop Search performance. You can use any dimension as the color, but as the number of values increases, the harder it is to recognize patterns.\n\nAnalyzing the data\n------------------\n\n\nThe goal of this visualization is to help surface query optimization opportunities. The chart shows query performance, where\nthe y-axis represents **average position** , the x-axis represents **CTR** , the bubble size represents total number of\n**clicks** , and the bubble color represents **device category**.\n\n\nThe red reference lines show the average for each of the axes, which split the chart into quadrants, showing four types of\nquery performance. Your quadrants are likely to look different than the one shared in this post; they'll depend on how your\nsite queries are distributed.\n\n\nIn general, the chart will show four groups you can analyze to help you decide where to invest your time when optimizing your query performance.\n\n1. **Top position, high CTR**: There's not much you need to do for those; you're doing a great job already.\n2. **Low position, high CTR** : Those queries seem relevant to users; they get a high CTR even when ranking lower than the average query on your website. They could represent a significant contribution if their position goes up --- *invest in optimizing them!*\n3. **Low position, low CTR** : When looking at queries with low CTR (this and the next bullet), it's especially interesting to look at the bubble sizes to understand which queries have a low CTR but are still driving significant traffic. While the queries in this quadrant might seem unworthy of your effort, they can be divided into two main groups:\n - *Related queries*: If the query in question is important to you, it's a good start to have it appearing in Search already. Prioritize these queries over queries that are not appearing in Search results at all, as they'll be easier to optimize.\n - *Unrelated queries*: If the query is unrelated to your site, maybe it's a good opportunity to fine-tune your content to focus on queries that will bring relevant traffic.\n4. **Top position, low CTR** : Those queries might have a low CTR for various reasons. You should check the largest bubbles to find signs of the following:\n - Your competitors may have structured data markup and are showing up with rich results, which might attract users to click their results instead of yours. Consider [enabling Search result\n features for your site](/search/docs/appearance/search-result-features).\n - You may have optimized, or be \"accidentally\" ranking, for a query that users are not interested in relation to your site.\n - Users may have already found the information they needed, for example your company's opening hours, address, or phone number.\n\nOptimizing your website performance\n-----------------------------------\n\n\nOnce you find queries that are worth the time and effort, make sure to optimize for them with the help of the\n[SEO starter guide](/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide). Here are some tips:\n\n- Ensure that your [`title`](/search/docs/appearance/title-link#page-titles) elements, [description `meta` tags](/search/docs/appearance/snippet#meta-descriptions), and `alt` attributes are descriptive, specific, and accurate.\n- Use heading elements to emphasize important text and help create a hierarchical structure for your content, making it easier for users and search engines to navigate through your document.\n- Add [structured data markup](/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data) to describe your content to search engines and be eligible to display your content in useful (and eye-catching) ways in search results.\n- Think about the words that a user might search for to find a piece of your content. You can use the [Keyword Planner](https://ads.google.com/home/tools/keyword-planner/) provided by Google Ads to help you discover new keyword variations and see the approximate search volume for each keyword. You can also use [Google Trends](https://trends.google.com/trends/) to find ideas from rising topics and queries related to your website.\n\nFeedback\n--------\n\n\nAs always, let us know if you have any questions through the [Google\nSearch Central Community](https://support.google.com/webmasters/threads?thread_filter=(category:search_console)) or the [Data Studio Community](https://support.google.com/datastudio/threads?thread_filter=(category:connect_to_data)).\nAlso, if you're on Twitter, make sure to [follow us](https://twitter.com/googlesearchc), as we'll announce future posts over there.\n\nPosted by [Daniel Waisberg](https://www.danielwaisberg.com), Search Advocate"]]
