Si te estás preguntando cómo monitorizar el contenido y el volumen de búsqueda conectando SEMrush, Google Search Console y Google Data Studio, te recomiendo que sigas leyendo porque en este post te lo vamos a mostrar de una forma tan práctica como sencilla.
¿Qué es Google Data Studio?
Google Data Studio está integrada dentro de la Marketing Platform de Google, el conjunto de herramientas que Google ofrece para colaborar de forma integrada con todos los productos que ofrece la plataforma de analítica y publicidad.
Con Google Data Studio podemos tener visibilidad de diferentes fuentes de datos, combinarlas y cruzar la información para llegar a análisis diferentes.
Además, mediante GDS, podremos compartir y colaborar con otros usuarios para trabajar en tiempo real.
En este artículo vamos a combinar los datos de Google Search Console y SEMruush para obtener una tabla con la que podremos visualizar el tamaño total de nuestros territorios de búsqueda y nuestra relevancia en ellos.
GDS: introducción a los dashboards y su utilidad
En la famosa parábola india, seis sabios ciegos intentan descubrir cómo es un elefante utilizando el sentido del tacto.
Al que está en la cola le parece que el elefante es como una serpiente.
El que está en las patas cree que se parece a una columna.
El que está en los colmillos está seguro de que el animal tiene la forma de una luna.
La falta de perspectiva puede ser la mayor limitación.
Ninguno de los ciegos de la fábula miente, ninguno está totalmente equivocado y, lo que es más, cada uno de ellos habrá conocido alguna faceta del elefante con una precisión superlativa.
Sin embargo, ninguno de ellos estará tan cerca de la idea general de un elefante como la que podría conseguir el garabato de un niño.
Por eso, cuando Google Data Studio (en adelante GDS) apareció, muchos vimos la oportunidad de mejorar significativamente nuestros informes.
Por fin íbamos a poder crear rápidamente informes de calidad a partir de los datos de Analytics y, lo que es más, adaptar estos informes a necesidades muy específicas y, por qué no decirlo, también a una estética propia.
Para las agencias suponía una bendición poder “liberarnos” de los paneles de Analytics y ofrecerles a nuestros clientes dashboards personalizados, tanto en la información que mostrábamos como en la forma de presentar esa información.
En los tres años transcurridos desde la aparición de GDS, Google Analytics y Google Search Console también han seguido evolucionando.
Desde el punto de vista del SEO, en particular, Google Search Console se ha transformado en una herramienta con la que, ahora sí, podemos trabajar.
En este sentido, la conexión de Google Search Console y GDS tiene la ventaja de que podemos extraer muy fácilmente datos de la Search Console sin las limitaciones de los informes de Google Search Console y sin necesidad de tirar de la API.
No es que GDS haya supuesto una revolución dentro del mundo del SEO, pero sí que forma parte de una revolución en la forma de trabajar el posicionamiento orgánico.
Hoy, cada vez priman más los datos.
Pese a los nostálgicos del SEO de guerrilla, que recuerdan los tiempos en los que el posicionamiento tenía mucho que ver con disimular keywords y enlaces, hoy, más que nunca, vamos hacia un SEO más analítico, en el que las nuevas herramientas nos permiten tener un control mucho más eficaz sobre todo lo que sucede alrededor del tráfico orgánico que genera nuestra web.
Ahora bien, en este ecosistema de datos se nos presenta el inconveniente de que, muchas veces, los datos más valiosos para entender una página web proceden de distintas fuentes.
Como decíamos, Google Search Console nos permite tener una visión más precisa que nunca acerca del tráfico orgánico que Google envía a nuestra web.
Pero para poder analizar todo lo que está más allá de nuestro campo de visión (es decir, todo aquello para lo que nuestra web no tenga un posicionamiento que permita, al menos, empezar a generar impresiones) necesitamos herramientas como SEMrush que nos permitan estimar el tamaño de búsquedas y categorías.
Las fuentes de datos de Google Data Studio
Las fuentes de datos proporcionan la información que vamos a utilizar dentro de Google Data Studio.
Cuando hablamos de fuentes de datos básicamente nos referimos a una tabla, que incorpora sus encabezados y cuyo objetivo es poder utilizarla para generar distintos gráficos, análisis, monitorizar, conclusiones y toma de decisiones.
¿Qué fuentes de datos puedo utilizar?
En realidad podemos utilizar GDS para representar montones de fuentes de datos: CSV, SQL…
Aunque la fuente de datos más popular sigue siendo Google Analytics, en el mundo del SEO cada vez se utiliza más la vinculación con Google Search Console, además Google Data Studio también se puede conectar con hojas de excel, bases de datos, etc...
¿Cómo vincular fuentes de datos a Google Data Studio?
Para vincular las fuentes de datos existen algunos conectores de Google Data Studio ya desarrollados que nos pueden facilitar bastante la tarea.
Por ejemplo, en la herramienta SEMrush disponemos de dos tipos de conectores:
- Position Tracking.
- Domain Analytics.
Entender la estructura de las búsquedas de nuestra web con Google Data Studio
Como decíamos antes, gracias a la conexión de GDS y Search Console podemos ver y representar una gran cantidad de datos acerca de cómo Google está enviando el tráfico orgánico a nuestra página web.
Esto nos permite tener un control enorme sobre el tráfico orgánico, particularmente si trabajamos en un país como España donde el porcentaje de tráfico orgánico que representa Google es casi absoluto.
Ahora bien, en todo proyecto existen, al menos, dos grandes capas: por una parte, tenemos “el lugar en el que estamos” y, por otra, el lugar “al que queremos llegar”.
Dicho de otra forma: por un lado tenemos el tráfico al que, de alguna forma, hemos empezado a impactar, y que nos genera una información y, por otro, todos las búsquedas que generan las keywords que nos interesan y a las que, quizás, ni siquiera nos hemos empezado a asomarnos.
Analizando nuestro tráfico orgánico con Google Search Console
Empecemos analizando un caso hipotético: el tráfico al que nos estamos empezando a asomar.
Google Search Console nos permite saber para qué búsquedas estamos apareciendo (las impresiones) y qué búsquedas nos están reportando usuarios (clics).
La diferencia entre las dos cifras ya nos da el primer campo de mejora inmediato en nuestro tráfico orgánico.
Por supuesto, este primer campo de mejora debe ser analizado.
Nunca vamos a poder tener un volumen de clics equiparable al volumen de impresiones y, lo que es más, tenemos que entender que nunca vamos a tener un CTR parecido en las búsquedas de marca respecto a las búsquedas que no implican nuestra marca.
Parece lógico que los usuarios que busquen específicamente nuestra marca estarán mucho más inclinados a hacer clic en nuestros resultados que los que hacen una búsqueda general.
Es decir, los usuarios que buscan “Consultoría SEO con Elabs Consulting” tenderán a hacer clic en los resultados de marca Elabs de forma mucho más clara que los usuarios que busquen, simplemente “Consultoría SEO”.
Por norma general esto ocurrirá así incluso en los casos en los que ambas búsquedas tengan una posición similar.
Por esta razón una de las divisiones básicas con las que a nosotros nos gusta entender el tráfico es la división entre “Branded” y “Unbranded”.
Es decir, por un lado tenemos el tráfico de marca (“branded” hace referencia a las búsquedas que implican el nombre de nuestra marca, empresa, producto, etcétera) y, por otro, lado, el tráfico “unbranded” (es decir, aquel que NO lleva claramente vinculado el nombre de nuestra marca, empresa, producto, etcétera).
Así, con esta distinción básica, concebimos el listado de “categorías” que vamos a utilizar para analizar el tráfico de marca.
Los SEOs podemos utilizar términos como “categorías”, “clústers”, “nodos de búsqueda”... no parece que haya una nomenclatura clara a la hora de referirnos a lo que, al final, son grupos de palabras clave o keywords que utilizamos para orientarnos y valorar los volúmenes de búsqueda que hay en el mercado.
Actualmente ya no podemos trabajar con búsquedas individuales, segregando las keywords en función de si existe o no preposición en la búsqueda de los usuarios.
Hoy, cada vez más, trabajamos con grupos de keywords que nos puedan ayudar a entender la intención de búsqueda del usuario, el interés que puede haber sobre un producto concreto, etcétera.
Así pues, la creación de estas categorías se convierte en un tema fundamental para entender correctamente cómo funciona el tráfico que nos está alcanzando.
Para crearlas, podemos recurrir entre otras a:
- Agrupaciones semánticas.
- La intención de búsqueda del usuario.
- La relación del usuario respecto a nuestro producto.
De esta forma, tendremos una visión mucho más cercana a la manera en qué llegan los usuarios a nuestra página web.
Analizando el tamaño de nuestras categorías de búsqueda con SEMrush y Google Data Studio
Pero, si bien de esta forma podemos llegar a un análisis bastante preciso del tráfico al que estamos llegando realmente, no nos aporta ninguna información sobre el tráfico que no conseguimos alcanzar.
Nos explicamos, con Google Search Console hemos visto que podemos registrar y analizar las búsquedas orgánicas que somos capaces de generar.
Si hay impresiones, por mucho que estas no lleguen a derivar en un clic, al menos veremos el número de veces que hemos empezado a aparecer para una keyword determinada.
Ahora bien, lo que no podremos ver en ningún caso es todo el tráfico para el que no estamos generando ninguna impresión.
Es decir, si no tenemos el posicionamiento mínimo como para llegar a generar una impresión no tendremos ningún dato acerca de las dimensiones reales de la búsqueda o incluso de la categoría.
A continuación, a través de un ejemplo acabaremos de explicar la situación a la que nos referimos:
Digamos que hemos abierto, con toda la ilusión del mundo, un nuevo site sobre tazas de cerámica handmade.
Hemos creado bastantes categorías porque hemos descubierto que el mundo de las tazas es inmensamente más complejo de lo que habíamos supuesto.
Comprobamos que los usuarios están dispuestos a comprar(*):
- Tazas personalizadas.
- Tazas de té.
- Tazas de café.
- Tazas con fotos.
(*) keyword research inspirado en caso real.
Hemos creado unas cuantas categorías relevantes en Magento (lo cual ha implicado no pocas discusiones con el equipo de desarrollo) y hemos empezado a captar búsquedas orgánicas.
De hecho, (teniendo en cuenta que estamos en un terreno hipotético) ha ocurrido una cosa muy rara.
Hemos posicionado excepcionalmente bien para el keyword “tazas de té” pero, en cambio, Google nos ignora sistemáticamente para la búsqueda de “tazas de café”.
Lo que en realidad está ocurriendo: a través del informe de GDS que hemos previamente vinculado con Google Search Console y que hemos categorizado de forma exquisita y muy precisa gracias a unas cuantas expresiones regulares, veremos, no sólo el tráfico que está llegando a la página web a través de búsquedas vinculadas a “taza de té”, sino también el volumen de impresiones que rodea a estos clics y que nos da una imagen bastante ajustada sobre el tamaño de la categoría.
Ahora bien, para la búsqueda “tazas de café” no estamos registrando ni un solo clic.
La causa: por alguna razón, el equipo de desarrollo se ha liado con los canonicals y el resultado es que ¡ni siquiera estamos apareciendo en las páginas de Google para este tipo de búsquedas!
El resultado: el informe de GDS no mostrará ningún clic, tampoco tendremos ninguna referencia acerca de cuál puede ser el tamaño del mercado potencial de búsquedas para "tazas de café".
Utilizar SEMrush para ver el volumen de tráfico que hay más allá de mis posiciones
¿Y cómo vamos a saber qué volumen de búsquedas hay más allá de nuestro tráfico?
Ahí es donde entra una herramienta como SEMrush.
Antes de continuar, cabe señalar que, para hacer este tablero es necesario tener acceso al plan Business de esta herramienta, que es el que nos permite utilizar la API y, lo que vamos a hacer aquí, sacar partido de su integración con Google Data Studio.
Para seguir todo el proceso hemos preparado un pequeño vídeo didáctico que os animo a ver a continuación, explicado con todo detalle por Miguel Carreira, SEO Senior de Elabs Consulting.
En nuestro caso lo que haremos será utilizar el conector “position tracking” para vincular Google Data Studio con nuestro proyecto de seguimiento de keywords.
De este modo, conectaremos con el proyecto que hayamos creado en SEMrush y podremos importar de ahí el listado de keywords que nos interesa monitorizar, junto a sus etiquetas correspondientes (una oportunidad para construir nuestras “categorías”, aunque podremos hacerlo otra vez después con GDS) y los datos, que SEMrush nos da para cada keyword:
- CPC.
- Landing page.
- Position.
- SERP features.
- Tags.
- Volume.
Luego incluiremos una segunda fuente de datos: Google Search Console.
Cuando hagas esto ten en cuenta que podemos conectar dos tablas distintas de GSC: web y URL.
Concretamente nos quedaremos con la tabla “Web” porque en esta fase, lo que nos interesa es saber el posicionamiento global de la página y no tanto bajarlo al detalle de cada una de las URLs.
A continuación, utilizaremos la que quizás sea una de las funciones más infrautilizadas (y más potentes) de Google Data Studio: la combinación de datos.
En nuestro caso vamos a utilizar la información de Google Search Console para enlazarla con el informe de posiciones de SEMrush.
Enlazaremos las dos tablas utilizando el campo “Query” (que en el informe de la herramienta aparece como “Keyword”) este será el término que utilizaremos para vincular las dos tablas.
Como mostramos en el vídeo, en este ejemplo, observaréis que estamos utilizando un caso muy sencillo, porque lo que nos interesa es solamente describir la mecánica y pasos a seguir para conseguir esta vinculación de tablas.
Para otros escenarios, si el objetivo es ser exactos a la hora de manejar las estimaciones, tendremos que tener en cuenta componentes como el de“país” y el de “dispositivo” a la hora de comparar las métricas.
Así podemos llegar a tener una estimación, lo bastante precisa, del volumen de búsquedas que se genera alrededor de nuestra web, a qué parte de dicho volumen estamos llegando y cuánto nos queda por crecer.
Procediendo de esta forma, nunca más tendrás que cruzar un Keyword Research con un gráfico de clics.
Se acabaron procesos habituales como: exportar hojas excel de distintas fuentes, cruzarlas, acordarnos de que no hemos cambiado el periodo de fechas, volver a cruzarlas y todo para poder, por fin, trabajar con los resultados.
¿Quieres saber más de Google Data Studio?
En este webinar, Fernando Ferreiro te da una clase magistral de hora y media sobre cómo diseñar tus proyectos de Google Data Studio para distintos objetivos y para monitorizar diferentes resultados.
