Cómo predecir el tráfico orgánico de un sitio web

Tanto si eres el responsable de ventas online de tu empresa o gestionas tu propio ecommerce, es muy probable que periódicamente se te plantee el mismo reto: estimar la evolución del tráfico orgánico del site, y todavía más complejo, las conversiones. Esto suele ser un reporte difícil de gestionar dado que puede influenciar decisiones muy relevantes a nivel de proyectos o presupuestos.

En Digital Growth siempre priorizamos tomar decisiones estratégicas en base a datos, por ello hoy os enseñaremos un método para estimar las sesiones y conversiones SEO de vuestro proyecto de marketing digital de un modo que os dé confianza para tomar dichas decisiones. Para ello, lo primero y más esencial es disponer del máximo de datos históricos de sesiones y conversiones mensuales al que podamos acceder. Estos datos nos permitirán extrapolar y estimar la evolución de los próximos meses. Cómo este es un lujo del que en muchas ocasiones no disponemos, os detallaré también otras fuentes de datos que podrías utilizar.

¿Qué es un SEO Forecast?

Un SEO Forecast es una proyección o estimación avanzada que permite prever el rendimiento futuro de un sitio web en los motores de búsqueda. A través de un análisis meticuloso de datos históricos, tendencias de búsqueda, cambios algorítmicos y factores competitivos, el SEO Forecast busca identificar oportunidades de crecimiento y áreas de mejora dentro de una estrategia de SEO. Utiliza modelos predictivos y herramientas analíticas para estimar cómo las modificaciones en el sitio web, las estrategias de contenido y las técnicas de optimización podrían influir en su visibilidad y ranking en páginas de resultados de motores de búsqueda (SERPs). Este enfoque no solo ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas sobre sus estrategias de SEO, sino que también les permite asignar recursos de manera más eficiente, maximizando así su retorno de inversión en marketing digital.

Qué métricas necesitamos para la estimación y cómo obtenerlas

Extraer los datos de Google Analytics

Las métricas que necesitamos son las sesiones y conversiones orgánicas del máximo historico posible (mínimo del último año), la fuente prioritaria que deberíamos utilizar para extraer dichos datos es claramente Google Analytics. Si no sabes como obtener esta info de Google Analytics 4, podrás descargar un informe desde INFORMES > CICLO DE VIDA > ADQUISICIÓN DE TRÁFICO. Desde esa vista podrás filtrar por el canal Orgánico y aplicar la fecha anterior lo más lejana posible que contenga datos:

Dado que es probable que GA4 no estuviera implementado en la cuenta antes de 2023, es probable que para obtener datos anteriores deberás acceder a los datos Universal Analytics. (IMPORTANTE: los datos históricos de Universal Analytics se eliminarán permanentemente el 1 jul 2024, cuídate de extraer y guardarlos externamente!) 

Obtener datos de referencia sin Google Analytics

En caso de disponer de estas fuentes de datos, la estimación se alejará algo más de la realidad más probable, pero no te desanimes puesto que también podemos utilizar datos de clics en Google Search Console para evaluar lo que va a suceder en los próximos meses.

Como última opción, podríamos llegar a estimar la evolución sustituyendo las sesiones reales por datos de herramientas externas como puede ser la visibilidad de Sistrix o la estimación de sesiones de Semrush para tener una aproximación de lo que ha sucedido en los últimos años.

En cuanto a las conversiones, si no tienes datos de los últimos años para utilizar de referencia (ni siquiera internos), puedes utilizar la tasa de conversión media de la industria de tu ecommerce para estimar las conversiones futuras.

Según información compartida por Statista, la tasa de conversión en ecommerce en todas las industrias ha sido del 2,1%, basándose en 29.000 millones de visitas de 1000 millones de compradores a 2.276 sitios de ecommerce en 61 países durante los tres primeros meses de 2022.

Aquí tienes los datos de algunas industrias en concreto:

Cómo calcular la estimación del tráfico de un sitio web

1. Para empezar crearemos una hoja de excel o spreadsheet y crearemos una columna con los meses a la izquierda, para después crear columnas paralelas referentes a todos los años de los que disponemos histórico de sesiones (clics u otro KPI del que dispongamos) y rellenaremos con los datos pertinentes.
2. Entre cada año, insertamos una columna nueva de celdas a las que llamaremos “Intermensual”. El objetivo de esta columna es mostrar la evolución que sucedió en la consecución de un mes a otro durante los periodos pasados. Por ejemplo, si en Enero de 2023 tuvimos 10.000 sesiones, y en Febrero de 2023 tuvimos 12.000 sesiones, en la celda contigua a Febrero 2023 aparecerá un +20% dado que es el crecimiento que sucedió de un mes a otro en ese momento.

La fórmula para calcular automáticamente estos crecimientos o decrecimientos sería:

Evolución = (Mes Posterior/Mes Anterior -1) %

*Debes de tener en cuenta que para calcular la evolución correspondiente a Enero, el «Mes Anterior» es el Diciembre del año anterior que estará en una columna distinta*

Una vez esté todo completado debería tener una pinta similar a esta:

3. Ahora dispones que dispones de un histórico de variaciones intermensuales, es probable que aparezcan algunas tendencias estacionales que tengan mucho sentido con tu sector. Por ejemplo, es probable que si tu negocio opera en el sector moda, anualmente surjan picos de crecimiento durante las Rebajas. El siguiente paso, sería crear una última columna en la que intentaremos resumir estas tendencias anuales mediante un Promedio de Intermensuales. Esta columna simplemente recoge el promedio de crecimiento o decrecimiento de cada mes que se ha registrado en el site.

Por desgracia, es probable que en el histórico aparezcan datos extremos que impacten en el promedio habitual. Por ejemplo, una migración mal hecha, o el impacto que el covid pudo tener en el negocio. Para evitar esta desviación, recomendamos que elimines del promedio aquellos intermensuales que sean resultado de eventos que no es probable que se repitan, tanto como si tuvieron un impacto negativo como positivo.

4. Una vez dispones del promedio «ajustado» de lo que suele suceder cada mes, sólo te queda aplicar estos porcentajes de evolución intermensual promedio al último mes de valores reales del que dispones. Por ejemplo, supongamos que hemos acabado Febrero de 2024 y queremos estimar que es lo más probable que suceda el resto del año.

Para ello utilizaremos la siguiente formula en Marzo 2024:

Estimación de Marzo 24 = Febrero Real 24 + (Febrero Real 24 * Intermensual Promedio de Marzo)

De este modo estaremos aplicando la evolución natural de Febrero a Marzo del histórico, a los resultados reales del Febrero que ya sabemos cómo ha acabado.

5. Una vez hecho esto, sólo tienes que arrastrar la formula para completar la estimación de todo el año.

Ahora toca la segunda parte, como estimamos las conversiones en este periodo?

Para ello utilizaremos también el histórico de conversiones, pero esta vez nos basta con hacer una suma por trimestre o Q. Necesitamos obtener la tasa de conversión habitual por temporada, de este modo tenemos en cuenta la estacionalidad característica de tu sector.

Una vez tenemos la tasa de conversión por Q:

Tasa de conversión = Conversiones / Sesiones

Podemos calcular la tasa por meses y hacer un pormedio por trimestre por ejemplo:

Con esta tasa promedio, ya puedes aplicar esa tasa de conversión a tu estimación de sesiones para obtener la estimación de conversiones (Tasa promedio * Sesiones Estimadas) =

Elementos que pueden afectar a la predicción de tu SEO Forecast

Cómo hemos visto, esta predicción se basa en datos históricos y tendencias anuales, pero es posible que tengamos una acción o cambio en el mercado en el futuro próximo que sabemos podrá tener algún efecto sobre esta estimación.

Por ejemplo, podemos añadir a esta estimación el impacto de la creación de nuevas categorías o un conjunto de artículos, para los cuales conocemos las keywords objetivo para las que queremos posicionar.

En ese caso, podríamos utilizar los datos de volumen de búsqueda de esas keywords objetivo y determinar una posición media para la que podemos estimar su posicionamiento. Por ejemplo, si tenemos 10 categorías previstas a publicar en Enero, y estimamos que el nivel de competencia de nuestro sector nos permitiría posicionar dichas keywords en la posición 5 de la SERP de Google dentro de digamos 3 meses.

En ese caso, y basándonos en los datos de CTR del análisis de 80.000 SERPS realizado por Sistrix, podríamos esperar un 5,5% de CTR. Así pues multiplicaríamos el volumen de búsqueda proporcionado por Semrush (o la herramienta que utilices) por el CTR estimado y con ello puedes obtener el volumen de sesiones que puedes llegar a añadir a tu estimación mensual.

Aquí te dejo algunos datos de CTR según posición en la SERP:

Sin embargo, ten en cuenta que los CTRs puden variar mucho según la intención de búsqueda y por los elementos que aparecen en las SERPs (como Rich Snippet o google Ads). No tienen la misma probabilidad de clics un artículo de información que una ficha de producto. Para ello te recomiendo que compruebes los elementos de tu SERP y definas un CTR lo más realista posible para tu posición esperada.

Descargar plantilla para estimar sesiones y conversiones de un sitio web

Si te interesa recibir una copia de la plantilla de spreadheet podrás acceder a ella desde nuestro Knowledge Hub, junto con otras guías útiles para sacar el máximo partido a tu marketing digital:

Referencias

Statista. (Fecha de publicación). Global conversion rate by industry and device. Recuperado de https://www.statista.com/statistics/1106713/global-conversion-rate-by-industry-and-device/

Sistrix. (n.d.). Lo que sabías sobre CTR y Google. Recuperado de https://www.sistrix.es/blog/lo-que-sabias-sobre-ctr-y-google/