Experimentación: comprueba si un cambio de SEO ha movido tu tráfico

La experimentación responde a la pregunta que plantea todo cambio de SEO: ¿ha funcionado, o se ha movido todo el sitio? Defines un grupo de tratamiento (las páginas que has cambiado), un grupo de control (páginas similares que has dejado como estaban) y una fecha de lanzamiento. AutoPSEO compara cada grupo después del lanzamiento con sus propios 28 días anteriores y comprueba si la diferencia entre ambos supera el ruido habitual. Como el grupo de control comparte la estacionalidad, las actualizaciones de Google y las oscilaciones de la demanda, este método aísla tu cambio mucho mejor que un simple antes y después.

Crea un experimento

Pulsa New y rellena:

• Name e Hypothesis: qué has cambiado y qué esperas, por ejemplo "FAQ schema en las guías de producto aumenta el CTR un 10%".
• Start date: el día en que el cambio se publicó. End date es opcional; si no la indicas, el experimento se extiende hasta el último día con datos.
• Metric: Clicks, Impressions, CTR o Position. Se informa de las cuatro; esta decide el ganador.
• Treatment group y Control group: cada uno puede ser una List of URLs (hasta 500 URL absolutas) o un URL pattern (regex), como ^https://www.example.com/guides/.

Hay dos atajos para los grupos. Upload a CSV with URL groups lee un archivo con las columnas url y group; el primer grupo del archivo pasa a ser el de control y el segundo el de tratamiento. Auto-suggest groups carga tus páginas principales de los últimos 28 días y propone grupos según la primera carpeta (cualquier carpeta con al menos tres páginas), listos para usarse como patrones.

Elige un grupo de control que se parezca al de tratamiento: misma plantilla, tráfico similar, mismo tipo de intención de búsqueda. Asigna las páginas a los grupos antes de ver los resultados, no después.

Cómo se calcula el resultado

1. Ventanas. El periodo previo son los 28 días anteriores a la fecha de inicio; el periodo posterior va desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin o el día más reciente disponible.
2. Indexación. Los valores diarios de cada grupo tras el lanzamiento se dividen por el promedio diario de ese mismo grupo antes del lanzamiento, de modo que 1.0 significa "igual que antes". Así un grupo de tratamiento pequeño y un grupo de control grande quedan en la misma escala.
3. Uplift. El uplift relativo es el índice medio del tratamiento menos el del control: +0.12 significa que el tratamiento lo hizo 12 puntos porcentuales mejor respecto a su propia base.
4. Prueba. La prueba t de Welch compara los valores diarios indexados de los dos grupos sin suponer varianzas iguales, y arroja un valor p, un intervalo de confianza del 95% y la d de Cohen como tamaño del efecto (insignificante por debajo de 0.2, pequeño por debajo de 0.5, medio por debajo de 0.8 y grande a partir de 0.8).
5. Ganador. El resultado es significativo cuando p es inferior a 0.05; entonces el Winner es el tratamiento o el control (en posición, menor es mejor). En caso contrario, es Inconclusive.
6. Diferencia acumulada. Día a día desde el lanzamiento, AutoPSEO suma el valor real del tratamiento menos lo que habría sido si hubiera seguido al control (su promedio previo × el índice del control): los clics extra, o la métrica que hayas elegido, que produjo el cambio.

Statistical Test Results muestra además el Minimum detectable effect, unos 2.8 errores estándar de la diferencia: el uplift más pequeño que este experimento podría detectar de forma fiable con una potencia del 80%. Cuando un resultado no es significativo, compara el efecto que esperabas con este valor antes de concluir que el cambio no hizo nada.

Lee los resultados

Abre un experimento de la lista para ver el Relative uplift, el cambio de cada grupo frente a su periodo previo al lanzamiento, el p-value y el Winner. Los gráficos muestran el índice diario de ambos grupos con el lanzamiento marcado, y la diferencia acumulada desde el lanzamiento. Las tablas desglosan el resultado por grupo, por métrica con intervalos de confianza, por página (las 300 páginas con más volumen tras el lanzamiento) y por día. Marca un experimento como completed cuando hayas terminado; permanece en la lista con sus resultados.

Cuándo fiarse del resultado

La página te avisa cuando:

• han pasado menos de 14 días desde el lanzamiento;
• hay menos de 14 días previos al lanzamiento disponibles;
• con clics o impresiones como métrica, alguno de los grupos promedió menos de 5 al día antes del lanzamiento, por lo que domina el ruido diario;
• un grupo no tuvo ningún tráfico antes del lanzamiento, así que su cambio no se puede medir.

Incluso un resultado significativo es observacional, no un ensayo aleatorizado: otro cambio publicado en un grupo, o una actualización de ranking que afectara de forma distinta a las dos plantillas, puede hacerse pasar por tu efecto. Guarda una anotación del lanzamiento y de cualquier otra cosa que ocurriera durante la prueba.

Probar sin molestar a Google

Este informe compara grupos de páginas reales, así que no necesitas servir variantes a Google. Si realizas una prueba A/B con URL de variantes, Google pide que no muestres a Googlebot un contenido distinto del que ven los usuarios, que apuntes las variantes al original con rel="canonical", que uses redirecciones temporales (302) y que finalices la prueba en cuanto tengas un resultado (A/B testing best practices for Search).

Cómo ayuda AutoPSEO

Las tareas de actualización y optimización del motor de contenido modifican una página cada vez (mantener los artículos al día). Para juzgar si esos cambios compensan, coloca los artículos actualizados en un grupo de tratamiento, artículos similares sin tocar en el de control, y usa la fecha en que se publicó la primera actualización.