El 77% de los clics se realiza en los 3 primeros resultados naturales [CTR en SEO]


La semana pasada Search Engine Wactch se hacía eco del white paper publicado por Compete sobre “Seeing Between the Lines… of the Search and the Click“.  Este estudio está basado en un panel de usuarios (datos del Q4 de 2011, sobre el mercado norteamericano) con el objetivo de conocer el comportamiento de éstos en las búsquedas, respondiendo principalmente a estas tres preguntas: qué volumen de los SERPs contienen anuncios, dónde hacen los usuarios click en los SERPs y qué porcentaje de los anuncios son orgánicos.

Algunos de los datos más interesantes sobre SEO de este white paper (es gratutio y te lo puedes descargar previo registro) son:

  • Un 45% de los SERPs (Seach Engine Results Page) no llevan publicidad, frente a un 55% de los resultados que llevan al menos 1 texto publicitario.
  • Un 85% de los resultados que se muestran son orgánicos y el 15% son de pago.

% de publicidad que hay en los resultados naturales

  • El 53% de los click se realiza sobre el primer resultado, seguido de un 15% para el segundo resultados y un 9% en el tercer resultado. Concentrando el 77% de los clics en el Top 3.
  • Otros datos relevantes vinculados a los enlaces de pago, es que el 61% de los anunciantes aparecen en el lateral derecho, sin embargo el 85% de los consumidores hace click en los enlaces de la parte superior de la página.

% de Clicks en los resultados naturales

Limitaciones en el cálculo del CTR

Estos datos resultan siempre muy atractivos para la comunidad SEO (en mayor medida), permitiendo ver el comportamiento de los usuarios con carácter general, así como para la “justificación” de negocio (en algunos casos) que puede aportar este área dentro de una estrategia de marketing online, si bien, hay que ser consciente que los porcentajes de  CTR (Click-Through rate) que arrojan estos estudios pueden venir segados en gran medida por:

  • Mercado sobre el que se realiza el estudio
  • Volumen de la muestra
  • La geolocalización de los resultados
  • Intencionalidad y tipología de la búsquedas (ej: informacional, transaccional, navegacional)
  • Variación en la ponderación de los resultados producto de la actualización de los algoritmos (ej: presencia de señales sociales)
  • Evolución en la experiencia  y madurez del usuario en las búsquedas
  • Presencia de nuevos dispositivos a la hora de presentar resultados de una búsqueda (smartphones, tablets, etc)
  • Estabilidad temporal de los resultados
  • Incorporación constante de nuevas tipologías de contenidos indexados (ej: vídeo, local, shopping, imágenes, noticia)
  • Estacionalidad de la búsqueda por determinadas palabras clave (ej: aire acondicionado)
  • La competencia de las palabras clave en función del sector (ej: seguros, gambling, viajes)

Estudios sobre CTRs en los SERPs

Pese al sesgo que pueden tener, es bastante relevante ver la metodología utilizada (y limitaciones que muestran) para calcular el CTR dentro de los SERPs para los resultados naturales. Algunos estudios que muestran estos esfuerzos, trasladan la imposibilidad de establecer claros porcentajes de tráfico en función de la posición, como en el caso del estudio realizado por Slingshotseo y resumido en el artículo: “Mission ImposSERPble: Establishing Click-through Rates

En este estudio (“Google CTR Study Whitepaper“) se comparan los CTRs de los resultados naturales en Google y en Bing: dentro de los SERPs de Google el resultado en posición 1ª recibe un CTR del 18.20% y el que se encuentra en posición 2ª, recibe un 10.05%. Si se está posicionado en Bing, el resultado 1º recibe un 9.66% y un 5.51% para el.

El CTR total promedio de los resultados orgánicos para 1ª página se estima en un 52,32% para Google, y en el caso de Bing un 26.32% (resumen: lo que viene siendo, la noche y el día).

CTR de Google vs Bing

De los últimos artículos/informes que he leído y en los que se hace una propuesta sobre cómo establecer un CTR dentro de los SERPs, cabe rescatar el estudio realizado por Roman Bębenista y publicado en Seomoz.org en “Click Through Rates in Google SERPs for Different Types of Queries” en el que se muestran CTRs basados en la tipología de las consultas realizadas en Google. Algunos de los datos más interesantes de este estudio:

  • CTR promedio en función de Consultas:
    1. Consultas sobre producto
    2. Consultas generales
    3. Consultas de marca
    4. Long tail (con 3, 4, y 5 palabras)
  • CTR promedio de Marca: Los usuarios hacen más de 3 veces clic en los resultados de la 1ª página. El usuario no está tan centrado en la posición del resultado, sino en lo que se dice sobre lo que está buscando, de ahí que consulte varias fuentes (páginas web, blogs, perfiles, sociales, etc).
  • CTR promedio de Producto: Los usuarios que buscan por producto si que les impacta en gran medida el primer resultado (CTR promedio del 53%), y realizan más de 2 clics en los resultados de la primera página, esto puede ir vinculado principalmente a la comparación que pueden hacer sobre una misma oferta.
  • CTR promedio general: Todas aquellas consultas generales que no son de marca o producto, el promedio de CTR está muy equilibrado.
  • Siendo el CTR del long tail uno de los aspectos más relevantes debido a la calidad de tráfico que aporta.
  • En función de los CTRs que obtuvo por estas consultas, plantea ejecutar una estrategia SEO basada en trabajar primero palabras clave de producto, segundo las generales y finalmente las de marca, utilizando las de long tail para generar landing pages.

Uno de los aspectos que veo de mayor relevancia e impacto a la hora de establecer el CTR en función de la posición, es la intencionalidad de búsqueda del usuario, de ahí que siga siendo muy interesante el estudio que realizaron hace un par de años las profesoras Mari-Carmen Marcos y Cristina González-Caro de la Universidad Pompeu Fabra sobre “Comportamiento de los usuarios en la página de resultados de los buscadores. Un estudio basado en eye tracking“.

A través de éste se refleja el comportamiento del clic en función de si las búsquedas que realizan los usuarios son: informacionales, transaccionales o navegacionales (estudio similar fue realizado un año antes en The Search Taxonomy: Getting Inside the Mind of the Searcher).

Eye tracking de los resultados de una búsqueda

Otros estudios (ya han quedado antiguos pero siempre es recomendable ver la metodología utilizada en éstos) que han tratado el cálculo y/o comportamiento del CTR en resultados naturales son:

¿Y? Conclusión

La discusión sobre el “hipotético” CTR que puede aportar el posicionamiento de un resultado natural, es uno de los caballos de batalla a los que la comunidad SEO se tiene que enfrentar cuando los clientes piden “previsiones/proyecciones/invéntate algo para justificar el presupuesto” de incrementos de tráfico por posición (entre otras cosas :)).

Por tanto, este tipo de estudios y la experiencia de los profesionales SEO hace que estos datos apoyen/empujen/arropen el impacto de negocio que puede suponer a un cliente un proyecto SEO, si bien hay que ser realista, y es que la propia evolución de los buscadores (principalmente basada en las actualizaciones de sus algoritmos) hace que las estimaciones que se proponen, sean eso, estimaciones.

Anuncios

Códigos QR: cómo son utilizados y tendencias de consumo


En esta ilustrativa infografía  de www.queaar.com nos muestra cómo los Códigos QR escaneados se han incrementado en un 4.549% entre el Q1 de 2010 y el Q1 de 2011. Sin duda alguna, las tendencias de uso y consumo de estos códigos están en constante evolución, algunos de los principales datos que nos muestra esta infografía:

  • Un 56% de los códigos QR aparecen en productos empaquetados
  • Son principalmente usados y escaneados por las mujeres (64% frente al 36% de los hombres)
  • La franja de edad que mayor uso hace del escaneo se encuentra entre los 35-44 años (el 25%), seguidos muy de cerca por las personas con edades comprendidas entre los 25-34 años y los 45-54 años (con el 22% respectivamente)
  • Muchos de los Códigos QR son escaneados vía iPhone
  • El volumen principal de Códigos QR escaneados son realizados en EEUU (la ciudad líder es Nueva York), seguido de Japón.
  • Las compañías los identifican como estratégicos dentro de sus planes de marketing.
  • Entre las áreas de negocio que utilizan los Códigos QR principalmente son los: productos informativos, cuponing, pagos a traves de móvil, social media e inmobiliarias.

Códigos QR

Twitter en julio 2011: principales datos


Las cifras en Twitter de forma diaria cambian, Visualy hace de forma gráfica un recorrido
de la evolución de Twitter en estos últimos cinco años. Algunas de las principales magnitudes
de la plataforma:

  • En octubre de 2010 se lanzan las cuentas promocionadas
  • Actualmente tienen 200 millones de cuentas registradas a nivel mundial
  • En julio de 2011 se generan más de 200 millones de Tweets y 350 billones de tweets son entregados diariamente (cada tweet puede ser entregados a varios followers)

principales datos de Twitter

Plataformas de cupones online en España: número de usuarios y comportamiento


Sin lugar a dudas las plataformas de cupones online (cuponning) están modificando los hábitos de navegación y consumo de los usuarios, los siguiente datos recogidos en el estudio realizado por Nielsen en nuestro país, indica que hay 7,4 millones de personas que hacen uso de los cupones de descuento. Otros datos de interés son la edad de consumo (el 58% son mayores de 35 años) y el sexo (muy equilibrado entre ambos sexos -50,4%-)

Plataformas de cupones online – Quienes son en España

En España, el lider sin lugar a duda es Groupon con más de 2,5 millones de usuarios, seguida por Offerbox con 2 millones de usuarios al mes, Letsbonus y Groupalia, con 1,3 millones respectivamente.

Junto a estos portales consolidados, hay que sumar la incorporación de Primeriti con 628.000 usuarios, y a principios de julio, 11870 ha lanzado su modelo de gestión de ofertas, donde los propietarios de los negocios serán los encargados de publicar sus ofertas de forma gratuita.  (Vía Marketing Directo)

Plataformas de cupones online – su historia

En la infográfía se muestra el proceso evolutivo que han tenido las plataformas de cuponning en Estados Unidos, los principales players del mercado, características y comportamiento de consumo de los mismos.

Portales de cuponning

Relaciones interpersonales en Facebook: gestión de la información


Excelente infografía publicada en Mashable y vía AllFacebook, donde muestra la potente combinación entre Facebook y las relaciones entre las personas a nivel afectivo, no sólo desde el punto de vista de las interacciones sociles, si no sobre las prácticas paralelas que pueden ser llevadas a cabo: espionaje, acoso, amantes despechados, anuncio de rupturas y/o nuevas relaciones.

La pregunda que se lanza es ¿cómo maneja Facebook la información relativa a las relaciones interpersonales de índole romántica?

Datos sobre las relaciones en Facebook

Cómo buscan los usuarios en internet


Si bien el uso que hacen los usuarios de los motores de búsqueda ha evolucionado, el proceso de búsqueda por parte de éstos responde a una serie de aspectos recurrentes:

  • Necesidad de una respuesta, solución o parte de una información
  • Formular las palabras clave que se necesitan para interrogar
  • Ejecutar la consulta en el motor de búsqueda
  • Consultar los resultados presentados
  •  Haga clic en un resultado
  • Analizar si el resultado ha respondido a la solución o existe un enlace a esta solución.
  • Si no está satisfecho, volver a los resultados de búsqueda
  • Realizar una nueva búsqueda perfeccionando la consulta.

 A través de esta infografía, se muestran diferentes puntos de partida y motivaciones en el proceso de búsqueda, y el aspecto crítico que supone la optimización de los cotenidos existen en un sitio web de cara a la visibilidad que pueden tener éstos dentro de los resultados de una búsqueda.

Comportamiento de búsqueda de los usuarios

En el estudio llevado a cabo por Mari Carmen Marcos y Cristina González-Caro “Comportamiento de los usuarios en la página de resultados de los buscadores. Un estudio basado en eye tracking, 2010″, muestra de forma exahustiva las características del comportamiento de los usuarios producto de una búsqueda en los resultados de los buscadores.