Los representantes de búsqueda de Google han declarado de manera consistente y clara que no utilizan los datos de Google Analytics para clasificar los sitios web.
Pero existen discrepancias entre lo que dice Google y lo que creen los SEO.
A pesar de las declaraciones públicas de Google, algunos especialistas en marketing de búsqueda continúan creyendo que la tasa de rebote es, de alguna manera, un factor de clasificación.
¿Por qué creen esto? ¿Tienen alguna validez los reclamos contra las declaraciones públicas de Google?
¿Google utiliza la tasa de rebote para clasificar las páginas web?
[Recommended Read:] Factores de clasificación de Google: realidad o ficción
La afirmación: tasa de rebote como factor de clasificación
Recientemente, en el tercer trimestre de 2021, recursos reconocidos y respetados han perpetuado el mito de que la tasa de rebote es un factor de clasificación.
Rand Fishkin, fundador de MOZ, tuiteó en mayo 2020 que «… Google usa la tasa de rebote (relativa) (o algo que está bastante cerca) para clasificar los sitios web».
Captura de pantalla de Twitter, junio de 2022
Backlinko publicó un artículo (junio 2020) sobre la tasa de rebote que dice que «la tasa de rebote puede usarse como un factor de clasificación de Google».
Citan un estudio de la industria que realizaron y afirman que encontró una correlación entre las clasificaciones de Google en la primera página y la tasa de rebote.
Captura de pantalla de Backlinko.com, junio de 2022
Más tarde ese mismo año, Semrush reforzó esta afirmación en diciembre 2020diciendo: «La tasa de rebote es un factor de clasificación importante».
No proporcionaron evidencia para respaldar el reclamo.
Captura de pantalla de Semrush.com, junio de 2022
HubSpot incluyó la tasa de rebote en un resumen de «los 200 factores de clasificación» en una hoja de trucos para los factores de clasificación conocidos de Google en julio 2021.
La tasa de rebote se incluye como un factor dos veces en «factores a nivel del sitio» y en «interacción del usuario», sin evidencia que respalde su afirmación.
Captura de pantalla de Hubspot.com, junio de 2022
Entonces, echemos un vistazo a la evidencia, ¿de acuerdo?
La evidencia: tasa de rebote como factor de clasificación
En «Cómo funciona la búsqueda”, dice Google, “… usamos datos de interacción agregados y anónimos para evaluar si los resultados de búsqueda son relevantes para las consultas”.
Captura de pantalla de la Búsqueda de Google, junio de 2022
La vaga redacción aquí ha llevado a muchas suposiciones sobre qué «datos de interacción» utiliza Google para informar sus sistemas de aprendizaje automático.
Algunos especialistas en marketing creen que los «datos de interacción» incluyen la tasa de rebote.
Utilizan un puñado de estudios para apoyar esta hipótesis.
El estudio Backlinko mencionado anteriormente ejecutó un subconjunto de dominios de su propia conjunto de datos a través de Alexa para determinar un tiempo en todo el sitio en el sitio.
Descubrieron que el tiempo promedio en el sitio para un resultado de primera página de Google es de 2,5 minutos.
Captura de pantalla de Backlinko.com, junio de 2022
El estudio continúa aclarando:
“Tenga en cuenta que no estamos sugiriendo que el tiempo en el sitio tenga una relación directa con clasificaciones más altas.
Por supuesto, Google puede usar algo como el tiempo en el sitio o la tasa de rebote como una señal de clasificación (aunque anteriormente lo han negado). O puede ser el hecho de que el contenido de alta calidad mantiene a las personas más comprometidas. Por lo tanto, un alto tiempo en el sitio es un subproducto del contenido de alta calidad, que Google mide.
Como se trata de un estudio de correlación, es imposible determinarlo solo a partir de nuestros datos”.
Brian Dean confirmó en respuesta a un comentario que el estudio en realidad no analizó la tasa de rebote (o las páginas vistas).
Captura de pantalla de Backlinko.com, junio de 2022
El estudio Backlinko, que supuestamente encontró una correlación entre las clasificaciones de Google en la primera página y la tasa de rebote, no analizó la tasa de rebote.
Rand Fishkin afirmó que Google usa la tasa de rebote relativa para clasificar los sitios web y discutió este tema con Andrey Lipattsev, estratega senior de calidad de búsqueda en Google Irlanda, en 2016.
Rand describió las pruebas que había estado ejecutando en las que pedía a las personas que hicieran una búsqueda, hicieran clic en el séptimo resultado y luego observaran durante las próximas 24 horas qué sucedió con la clasificación de esa página para esa consulta.
Los resultados fueron poco concluyente.
En siete u ocho pruebas, las clasificaciones mejoraron durante uno o dos días. Rand dijo que las clasificaciones no cambiaron en cuatro o cinco pruebas.
Andrey respondió que cree que es más probable que las menciones sociales, los enlaces y los tweets (que básicamente son enlaces) desanimen a Google temporalmente hasta que puedan establecer que el «ruido» es irrelevante para la intención del usuario.
Tanto el estudio de Backlinko como los experimentos de Rand ayudaron a dar forma al mito de la tasa de rebote. Pero el estudio no analizó la tasa de rebote y los experimentos de Rand no probaron una relación causal entre el comportamiento del usuario y la clasificación.
[Download:] La guía completa de factores de clasificación de Google.
¿La tasa de rebote afecta las clasificaciones de búsqueda?
Google ha declarado que la tasa de rebote no es un factor de clasificación durante más de una década.
«Google Analytics no se utiliza en calidad de búsqueda de ninguna manera para nuestras clasificaciones». – Matt Cutts, Centro de Búsqueda de Google, 2 de febrero de 2010.
«… no usamos análisis/tasa de rebote en el ranking de búsqueda». – Gary Illyes, analista de tendencias para webmasters en Google, Twitter, 13 de mayo de 2015.
«Creo que hay un poco de idea errónea de que estamos viendo cosas como la tasa de rebote de análisis cuando se trata de clasificar sitios web, y definitivamente ese no es el caso». – John Mueller, analista de tendencias para webmasters en Google, horario de oficina de Webmaster Central, 12 de junio de 2022.
Por qué Google no utiliza la tasa de rebote como factor de clasificación
Existen razones técnicas, lógicas y financieras por las que es improbable que Google utilice la tasa de rebote como factor de clasificación.
Esto se puede resumir observando tres hechos principales:
- Qué mide la tasa de rebote.
- No todos los sitios web utilizan Google Analytics.
- La tasa de rebote se manipula fácilmente.
¿Qué mide la tasa de rebote?
Gran parte de la confusión sobre la tasa de rebote se puede aclarar una vez que las personas entiendan qué mide realmente la tasa de rebote.
Porcentaje de rebote es una métrica de Google Analytics que mide el porcentaje de sesiones de una sola página (sin visitas secundarias) a su sitio dividido por el total de sesiones.
Imagen creada por el autor, junio de 2022
Los especialistas en marketing a menudo malinterpretan esta métrica para indicar que la página web no proporcionó lo que el usuario estaba buscando.
Pero, todo lo que significa un rebote es que no ocurrió un evento medible (golpe secundario).
Técnicamente hablando, Google no puede entender cuánto tiempo pasa un usuario en una página a menos que ocurra un segundo entrada.
Si un usuario pasa 2,5 minutos leyendo la página web (como el estudio de Backlinko encontró que se correlaciona con el ranking de la página) y luego sale, contará como un rebote porque no envió ningún resultado posterior a GA.
Por lo tanto, tenga en cuenta que la tasa de rebote no indica necesariamente una mala experiencia de usuario.
Los usuarios pueden hacer clic en un resultado, leerlo y salir porque su consulta fue satisfecha. Esa es una búsqueda exitosa y no tiene sentido que Google te penalice por ello.
Esta es la razón por la que el estudio de Backlinko, al observar el tiempo en la página, no respalda la afirmación de que la tasa de rebote es un factor de clasificación.
[Discover:] Más información sobre el factor de clasificación de Google.
No todos los sitios web usan Google Analytics
Tiempo Google analitico es una herramienta de análisis ampliamente utilizada, no todos los sitios web la utilizan.
Si Google usara la tasa de rebote como un factor de clasificación, tendría que tratar los sitios web con el código GA de manera diferente a los que no tienen el código GA.
Si los sitios web sin el código GA no se calificaran por tasa de rebote, teóricamente tendrían mayor libertad para publicar el contenido que quisieran.
Y si esto fuera cierto, sería ilógico que cualquier vendedor usara el código GA.
Verá, Google Analytics es un servicio «freemium». Si bien la mayoría de las empresas utilizan su servicio de forma gratuita, las grandes empresas pagan una tarifa mensual por funciones más avanzadas.
La versión paga se llama GA 360 y el precio comienza en $150,000 anualmente.
Existen 24,235 empresas que actualmente utilizan GA 360.
Eso equivale a $ 3,635,250,000 por año (en el extremo inferior).
El uso de la tasa de rebote como factor de clasificación no es de interés financiero de Google.
La tasa de rebote se puede manipular fácilmente
Es posible que algunos de ustedes todavía no estén convencidos.
Es posible que incluso haya notado una correlación entre la mejora de la posición promedio y la disminución de la tasa de rebote en su práctica diaria.
Si bien la tasa de rebote y la clasificación promedio pueden correlacionarse, ciertamente no dependen el uno del otro.
¿Qué sucede cuando aumentas tu tasa de rebote? ¿Las clasificaciones vuelven a donde estaban?
La tasa de rebote es fácil de manipular y puedes probar este experimento tú mismo.
Deberá aumentar y disminuir su tasa de rebote para esta prueba mientras compara la posición promedio para una consulta de búsqueda a lo largo del tiempo.
Recuerda que la tasa de rebote son sesiones con cero hits secundarios/todas las sesiones.
Entonces, todo lo que necesita hacer para reducir su tasa de rebote es enviar un golpe secundario.
Puede agregar un segundo evento de vista de página usando Administrador de etiquetas de Google.
No realice ningún otro cambio dentro o fuera de la página; Grafique su clasificación promedio durante tres meses.
A continuación, elimine esta etiqueta de vista de página adicional.
¿Su clasificación promedio aumentó y disminuyó al unísono con la modificación de la tasa de rebote?
A continuación se muestra un gráfico de una versión rápida de este estudio en mi propio sitio; uno que no muestra correlación entre la tasa de rebote y la posición promedio.
Imagen creada por el autor, junio de 2022
Nuestro veredicto: la tasa de rebote definitivamente no es un factor de clasificación
No, la tasa de rebote no es un factor de clasificación de Google. La tasa de rebote no es una medida confiable de la relevancia de las páginas web, y Google ha dicho repetidamente que no la usa para las clasificaciones.
Con grandes nombres de la industria como Rand y Backlinko poniendo su peso detrás de la tasa de rebote como factor de clasificación, la confusión es comprensible.
Los expertos han probado esta señal de usuario con resultados variables.
Algunos experimentos pueden haber demostrado una correlación entre la tasa de rebote y las clasificaciones SERP en ciertas situaciones.
Otros experimentos no han hecho eso, pero la gente los menciona como si fueran una prueba.
El “factor de clasificación confirmado” requiere un alto grado de evidencia. Nadie ha probado un causal relación.
Debe tener cuidado con esto en SEO, incluso cuando lea fuentes confiables.
El SEO es complicado. A los representantes de Google y a los profesionales de la industria les encanta bromear diciendo que la respuesta a todas las preguntas de SEO es: «Depende».
Todos buscamos formas de explicar el éxito en las SERP. Pero debemos evitar sacar conclusiones precipitadas, lo que puede hacer que las personas inviertan recursos en mejorar las métricas no confirmadas.
Imagen destacada: Paulo Bobita/Search Engine Journal
![Factores de clasificación: ¿realidad o ficción? ¡Acabemos con algunos mitos! [Ebook]](https://i0.wp.com/es.serveistic.net/wp-content/uploads/2022/09/¿Son-los-redireccionamientos-301-un-factor-de-clasificacion-de-Google.jpg?resize=750%2C296&ssl=1)
Consultar el artículo en la publicación original
