Pronóstico de tráfico SEO: proyecta clics, escenarios de crecimiento e ingresos

El Pronóstico de tráfico SEO proyecta tu tráfico orgánico a futuro a partir de su propio historial. Separa la estacionalidad de la tendencia subyacente, ajusta cinco tipos de línea de tendencia, elige la que mejor explica tu historial sin dispararse, y proyecta 3, 6 o 12 meses hacia adelante con una banda de confianza del 95 %. Sobre esa línea base puedes modelar un escenario de crecimiento y convertir ambos en ingresos, para fijar un objetivo o justificar una inversión.

Carga tu historial

En Step 1: Load Historical Data, elige una fuente:

• GSC Data: pulsa Load 16 months of data para obtener los clics diarios de la propiedad de los últimos 16 meses, el máximo que conserva Search Console (16 months of data), sin importar lo que indique el selector de fechas. Se aplican los filtros de la parte superior, así que puedes pronosticar un solo país o una sola sección.
• Upload CSV o Paste Data: un par date, value por línea, con fechas en formato YYYY-MM-DD o YYYY-MM. Un valor mensual se reparte por igual entre los días de ese mes. Úsalo para sesiones exportadas de Google Analytics, o para más de 16 meses de historial.

Conviene repetir la nota de la página: los datos de Search Console son clics, no sesiones. Ambos suelen evolucionar juntos, pero no son la misma cifra, así que etiqueta el pronóstico con la métrica que cargaste.

Configura el pronóstico

En Step 2: Configure forecast:

• Granularity: periodos Monthly o Weekly.
• Forecast Months: 3, 6 (predeterminado) o 12.
• Trendline type: Auto-select (best R²), o fuerza Linear, Logarithmic, Exponential, Power o Polynomial (degree 2).
• Growth rate (% per year) y Added sessions / month para el escenario de crecimiento.
• Conversion rate (%) (2 por defecto), Average order value (50 por defecto) y Currency (USD, EUR, GBP, INR, AUD, CAD o JPY) para los ingresos.

Todo se recalcula en cuanto cambias un dato de entrada.

Cómo se calcula el pronóstico

1. Periodos. Los valores diarios se suman en meses o semanas naturales. Se descarta el primer o el último periodo si está incompleto, de modo que el mes en curso, aún sin terminar, nunca arrastre la tendencia a la baja. Se necesitan al menos 4 meses completos u 8 semanas completas.
2. Estacionalidad. Se ajusta una recta a través de los periodos y, para cada mes del calendario, el cociente medio entre el valor real y esa recta se convierte en su índice estacional (1.0 es un mes promedio). Los índices se normalizan para que su media sea 1, se mantienen entre 0.4 y 2.5, y los meses sin datos reciben 1. Las semanas usan el mes en que empiezan.
3. Tendencia. El historial se divide entre sus índices estacionales y las cinco líneas de tendencia se ajustan a lo que queda mediante mínimos cuadrados (la exponencial y la potencial, en espacio logarítmico).
4. Selección. Auto-select toma el R² más alto entre las líneas de tendencia cuya proyección se mantiene entre cero y cuatro veces tu máximo histórico; cuando dos están a menos de 0.02 de R², gana la de menor MAPE (error porcentual absoluto medio). La tabla Model muestra el R², el MAPE y la elegibilidad de cada línea de tendencia.
5. Proyección. Se extiende la tendencia elegida y se vuelve a aplicar el índice estacional a cada periodo futuro. La banda del 95 % es ±1.96 desviaciones estándar residuales, y se ensancha cuanto más lejos se proyecta.
6. Escenario de crecimiento. La tasa de crecimiento anual se capitaliza por periodo desde el primer periodo del pronóstico, y las sesiones añadidas son un incremento mensual fijo (prorrateado en el caso de las semanas).
7. Ingresos. Sesiones × tasa de conversión × valor medio del pedido, tanto para la línea base como para el escenario de crecimiento.

Interpreta los resultados

Las tarjetas muestran el Current Month (el último periodo completo), los totales de Baseline Forecast y Growth Forecast a lo largo del horizonte, y el Growth Revenue. Baseline vs growth grafica el historial, la línea base y el crecimiento con la banda de confianza punteada, y Seasonal index muestra tus meses fuertes y débiles. La Forecast table enumera cada periodo con el valor real, la tendencia ajustada, el índice estacional, la línea base, los límites del 95 %, el escenario de crecimiento y ambas cifras de ingresos, y se exporta como CSV.

Úsalo con cautela

Un pronóstico asume que el futuro se comportará como el pasado. Las actualizaciones principales, las migraciones, las secciones nuevas y los eventos estacionales que solo ocurren algunos años no forman parte del modelo. Una banda ancha indica que el historial es ruidoso, y un pronóstico con 16 meses de datos ha visto cada mes del calendario como máximo dos veces, así que considera su estacionalidad como un boceto. Revisa la línea de tendencia seleccionada: un polinomio que se curva bruscamente al final es una señal de alerta, incluso cuando su R² es alto.

Cómo ayuda AutoPSEO

El campo Added sessions / month es el lugar para modelar contenido nuevo. Si el content engine añade artículos a un ritmo semanal constante, estima sus clics mensuales a partir de los artículos que ya están publicados e introdúcelos como incremento. Un content group para la sección del motor muestra después si las páginas nuevas cumplen con la estimación.