Uno de los desafíos más grandes para un SEO gira siempre en torno al valor, ya sea cómo mostrarle a un cliente el valor del trabajo realizado o cómo extraer insights valiosos de nuestra data. En el post de hoy, vamos a ver cómo poder mejorar un poco en el segundo punto.

Google Search Console nos permite descargar fácilmente el listado de URLs que traen la mayor cantidad de clicks a nuestra página. Ahora, ¿qué hacemos con esta data? Como ya venimos viendo hace unos meses, en Punto Rojo nos gusta extraerle la mayor cantidad de insights a nuestros datos. Un insight es toda información que nos permite tomar una decisión.

¡Empecemos!

  1. Mapear el sitio a analizar: En esta ocasión vamos a utilizar una mezcla de herramientas para poder ver qué temática es la central para los blogs de Ahrefs, Semrush y Moz. Para lograr esto, tenemos que comenzar a mapear los blogs con algún crawler (en este ejemplo vamos a usar ScreamingFrog).
  2. Filtrar por tipo de URL: Una vez que tengamos el listado de las URLs, vamos a filtrar todo lo que es una página para asegurarnos de que no se levante otro tipo de contenido (por ejemplo, urls de imágenes).
  3. Filtrar por subdirectorio: El paso siguiente es filtrar las URLs para que sólo muestre las que sean del blog. Una forma sencilla de hacer esto es con el filtro superior derecho.
    Tip avanzado: se pueden filtrar por expresiones regulares y no únicamente cadenas de texto

  4. Levantar URLs que devuelven 200: Ahora vamos a ordenar los resultados por código de respuesta. Como vamos a trabajar con los slugs de las URLs, no queremos contaminar nuestro análisis con URLs viejas.

    Por ejemplo, existe un slug que pasó de “how-to-build-links-with-guest-articles” a “guest-blogging”. Esto claramente indica una optimización debido a una estrategia (o cambio de estrategia) ya que pasaron de enfocarse en la keyword guest articles a la keyword guest blogging. Como nos interesa saber la estrategia actual, no vamos a contemplar la URL desechada sino la URL final tras realizarse la redirección.
  5. Guardar las URLs: En un Google Sheets vamos a volcar todas las URLs que devuelven 200.
  6. Filtrar por URLs que redireccionan: Ya que también queremos saber las URLs que se modificaron, dentro de la solapa Response Codes, filtramos por las páginas del blog que redireccionan.
  7. Guardar las URLs de redirección: Al igual que el paso 5, vamos a guardar las URLs que nos interesan en el mismo Google Sheets, pero ahora vamos a contemplar la columna Redirect URL ya que esa es la que indica la página que se muestra tras ejecutarse la redirección.
  8. Eliminar URLs repetidas: Una vez en Google Sheets, vamos a eliminar las URLs que se repitan haciendo uso de la funcionalidad tardía de Quitar duplicados dentro del menú de Datos.
  9. ¡Eliminar URLs irrelevantes: Es probable que hayan URLs que no queramos en el listado como la home del blog, paginaciones, URLs de autores, posts en otros idiomas, URLs que redireccionan y ahora apuntan a sitios externos, etc. Limpiar estas URLs manualmente o vía alguna función de Sheets si encuentran un patrón que suele repetirse.

    Nota: En este caso vamos a eliminar las URLs de categorías ya que nos interesa armar nuestra propia categorización y no necesariamente apegarnos a la que hayan seleccionado los creadores del blog. Por ejemplo, la categoría “technical SEO” es demasiado amplia y la vamos a querer segmentar o “page speed, machine learning, IT, etc.) 
  10. Repetir con otros benchmarks: Una vez listo nuestro listado, vamos a realizar exactamente lo mismo con todos nuestros competidores. En la hoja de cálculos de Sheets vamos a agregar una columna que muestre el nombre del sitio que estamos benchmarkeando para poder luego graficarlo en distintas series.
  11. Escribir UDF de categorización: Para poder categorizar de manera automatizada la información que extrajimos, vamos a hacer uso del editor de secuencia de comandos de Google Sheets para crear una UDF (user defined function o función definida por el usuario).
  12. Seleccionar keywords de categorización: A fin de sacarle la mayor cantidad de jugo a cada slug, tenemos que armar distintos listados (técnicamente arrays) con keywords que determinen sin grises el contenido de un slug. Una vez que se completen los arrays, corre un loop por cada uno de ellos fijándose si cada palabra figura en la URLs que se está analizando. Si aparece, se escribe en una celda el nombre de la categoría.

    Script ejemplo acá:

  13. Escribir la función: Ahora que ya tenemos todo categorizado tenemos que escribir la función en la hoja de cálculos y ver el output.

    Pro Tips:
    – No hagas copy/paste para toda tu lista de slugs ya que si muchas el servidor de Google que corre nuestro script puede bloquear tus pedidos por un par de minutos ya que correr esta función tiene un costo para Google.

    – Conviene copiar y pegar unas 500 filas, esperar unos segundos y correr 500 filas más… así hasta terminar todas tus URLs.

    – Asegurate de copiar y pegar el resultado del script como valor para que no se vuelva  correr la función cada vez que cargás la hoja de cálculos.

    – No copies y pegues como valor hasta que haya terminado de correr la función en todas las filas
  14. Ordenar outputs: Paso siguiente, vamos a separar los datos en columnas ya que es probable que algunas entradas tengan más de una categoría.

    Nota: En este ejemplo, ocultamos la columna con los slugs para que sea más fácil trabajar la data.
  15. Listar los sitios benchmarkeados: Haciendo uso de la función UNIQUE, listamos todos los sitios competidores que contemplamos para el informe.
  16. Contar valores totales por sitio: Para poder automatizar un poco la hoja de cálculos, vamos a contar cuántas entradas se contemplaron para cada sitio haciendo uso de la siguiente fórmula:

    =CONTAR.SI(A:A,G2)
  17. Contar valores únicos: Haciendo uso del número total (y contemplando que la primera fila es el encabezado), armamos la siguiente fórmula para contar cuántas veces aparece cada término para cada sitio competidor:

    =CONTAR.SI($C2:$F211,»=»&I$1)
    Nota: No olvidar ajustar el rango contemplado en la cuenta para las filas de cada cliente ya que las filas 2 a 211 corresponden únicamente a Ahrefs.

    El resultado sería algo así:
  18. Sacar porcentajes: ¡Ya casi estamos! Pero si tomamos en cuenta que Ahrefs tiene 210 posts en su blog, realmente no lo podemos comparar con SEMrush que tiene 7 veces más (y Moz más todavía). Así que vamos a actualizar nuestra fórmula para que muestre el porcentaje del total en lugar de la cantidad total de cada categoría. La fórmula ahora quedaría así:

    =CONTAR.SI($C2:$F211,»=»&I$1)/$H2Nota: Asegurate de actualizar sólo la columna I y luego arrastrar I2, I3 e I4 hasta M2, M3 y M4, respectivamente.
  19. Formatear como porcentaje: Para hacer las cosas de manera prolija, vamos a pasar todos los valores de I2:M4 a porcentajes, seleccionando el rango de celdas y luego clickeando el botón de formato porcentual.

    Nota: Tené en cuenta que los porcentajes pueden llegar a sumar más de 100% ya que una nota puede tener más de una temática (por ejemplo, contenidos y tutoriales).
  20. Fijar la data: Para simplificar las cosas, pasamos todos copiamos todos los porcentajes y los pegamos como valor. Paso seguido, eliminamos la columna de totales (la columna H, en nuestro caso).
  21. Graficar: ¡Llegó la hora de la verdad! Seleccionamos toda nuestra tablita y luego generamos el gráfico.

    El resultado final

    Como conclusión, sacamos los siguientes insights…

    • SEMrush tiene la mayor cantidad de tutoriales
    • Ahrefs es el que más habla de links (obviamente)
    • SEMrush es el blog más orientado a la generación de contenido
    • SEMrush es el blog con mayor cantidad de contenido técnico
    • Moz es el blog con temáticas más variadas entre los tres

 

Nota: Si deseamos más insights, deberíamos agregar más categorías y filtros dentro de nuestro script para reducir la cantidad de blog posts que caen dentro de otros.

Bueno, este fue un tutorial un poco más extenso, pero no queríamos dejar de compartírtelo. Esperamos que puedas encontrar el valor SEO que trae el categorizar URLs (ya sean propias o las de tu competencia). Como siempre, si tenés alguna duda, dejanos tu comentario abajo.

Hasta la próxima y ¡buenos rankings!

Posted by:Dario Manoukian

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