Detección de anomalías: identifica días inusuales en los datos de Search Console

La detección de anomalías contrasta cada día de tus datos de Search Console con el mismo día de la semana en las semanas circundantes y señala los días que quedan muy fuera del rango habitual. Funciona con clics, impresiones, CTR o posición media, usa una puntuación basada en la mediana para que un solo día extremo no distorsione la línea base, y clasifica cada anomalía de Baja a Crítica. Un segundo gráfico vigila las derivas lentas que ningún día aislado deja ver.

Cómo se puntúa un día

1. Línea base. El valor esperado de un día es la mediana de los 8 días más cercanos que caen en el mismo día de la semana, anteriores o posteriores, sin contar el propio día. Un lunes se compara con otros lunes, de modo que la caída normal del fin de semana nunca se considera anomalía. Se necesitan al menos 3 de estos días; si no, el día no se puntúa.
2. Dispersión. La variación típica es la desviación absoluta mediana (MAD) de esos días, multiplicada por 1.4826 para que sea comparable con una desviación estándar. Cuando la MAD es cero, se usa en su lugar la desviación absoluta media.
3. Puntuación. La puntuación z es la distancia del día a la mediana dividida por esa dispersión. Es la puntuación z modificada que describe el manual de ingeniería del NIST para la detección de valores atípicos, donde sugiere un umbral de 3.5.
4. Dos filtros. Un día es una anomalía solo cuando su puntuación alcanza la Sensibilidad que hayas establecido y, además, se aleja al menos un 10% del valor esperado. El segundo filtro evita que series muy pequeñas pero muy regulares marquen variaciones triviales.

La Sensibilidad va de 1.0 a 4.0, con 2.5 por defecto: los valores más bajos señalan más días. La gravedad es la puntuación expresada como múltiplo de la sensibilidad: por debajo de 1.5 veces es Baja, por debajo de 2 veces es Media, por debajo de 3 veces es Alta y a partir de 3 veces es Crítica.

Cómo leer los resultados

• Tarjetas: Anomalías, Picos, Caídas, Proporción de días puntuados que fueron anomalías y el Día más extremo.
• Real frente a esperado con banda de confianza dibuja la serie, la mediana del mismo día de la semana y una banda discontinua de ± sensibilidad × la dispersión robusta. Los marcadores señalan las anomalías, coloreadas según su gravedad.
• La tabla incluye Fecha, Día de la semana, Real, Esperado, Desviación, Puntuación z, Gravedad y Dirección (Pico o Caída).

La dirección es numérica. En Posición, un Pico significa que el número subió, es decir, un peor posicionamiento, y una Caída significa que mejoró.

Si cambias la métrica o mueves el control deslizante tras una ejecución, las puntuaciones se recalculan en el navegador. El análisis abarca al menos 90 días; un rango más corto se amplía hacia atrás y la nota situada sobre los resultados indica las fechas utilizadas. El mínimo es de 21 días.

El gráfico EWMA: derivas lentas

Abre Gráfico de control EWMA (cambios pequeños y persistentes) para responder a otra pregunta. Una media móvil ponderada exponencialmente, con un peso de 0.3 para cada nuevo día, recorre la serie en torno a su mediana, con límites de control en ± sensibilidad × la dispersión robusta, más estrechos mientras la media se estabiliza. Una racha de días fuera de los límites, sin anomalías de un solo día, indica que el nivel está derivando. El manual del NIST explica por qué los gráficos EWMA detectan cambios pequeños y graduales que una comprobación día a día pasa por alto. Cuando el gráfico informe de una racha así, fecha el cambio con la detección de puntos de cambio.

Limitaciones que conviene conocer

• Mira en ambas direcciones del tiempo. La línea base usa tanto semanas posteriores como anteriores, así que es una revisión del pasado y no una alarma en tiempo real, y la puntuación de un día reciente puede cambiar a medida que llegan más semanas.
• Los días más recientes se juzgan solo con el historial, con menos días de referencia, por lo que conviene revisarlos de nuevo una semana después.
• Los días sin datos cuentan como cero. Un hueco en los datos, o una propiedad más joven que la ventana, produce caídas que no son reales.
• El CTR y la posición varían según la mezcla de consultas. Un día puede parecer anómalo porque tu sitio apareció para búsquedas distintas, no porque algo haya fallado. Revisa las consultas de ese día antes de actuar.
• Describe, pero no explica. Contrasta las fechas señaladas con lanzamientos, caídas del servicio y el historial de actualizaciones del ranking, y registra el motivo como anotación.

Las alertas de anomalías son una comprobación aparte

La regla de alerta Anomalía de tráfico no reutiliza este informe. Puntúa solo los clics del último día ya consolidado frente a la mediana de una ventana reciente, busca caídas y tiene su propia sensibilidad. Consulta las alertas para recibirlas en Slack, Microsoft Teams o un webhook.