Tráfico plano, sin presupuesto: lo que Jonathan Berthold de Ziff Davis prueba primero
Su tráfico es estable y no tiene un presupuesto para solucionar el problema. ¿Qué deberías probar primero? ¿Y cómo consigues que tu jefe apruebe un experimento cuando no puedes prometerle que funcionará?
Le hice esas preguntas a Jonathan Berthold, vicepresidente de ingresos de Ziff Davis, en el podcast de The Search Engine Journal. Jonathan es un estratega de marketing desde hace mucho tiempo que trabaja tanto en SEO como en medios pagos.
Cubrimos dónde encontrar oportunidades en la parte inferior del embudo y cómo mantener una prueba lo suficientemente pequeña como para que no pueda desactivar un sitio. También discutimos cuánto tiempo esperar antes de juzgar un resultado, junto con una brecha que ve tanto en SEO como en medios pagos: los especialistas en marketing se centran en generar tráfico y pasan por alto lo que sucede después de que un usuario llega al sitio.
(00:45) Qué probar cuando el tráfico es estable y el presupuesto es ajustado
(02:44) Obtener la aceptación del liderazgo para los experimentos
(06:35) Pruebas pequeñas antes de realizar cambios en todo el sitio
(07:37) ¿Cuánto tiempo se debe ejecutar un experimento de SEO?
(09:00) Cómo evaluar las pruebas de medios pagos
(10:51) Pruebas de embudo y página de destino que los especialistas en marketing pasan por alto
(13:04) Encontrar oportunidades de enlace en datos de citas de IA
(14:29) Por qué la intención de búsqueda es más importante que el volumen
Comience con un análisis del sitio y luego apunte al contenido de la parte inferior del embudo
Cuando el tráfico es estable y no hay presupuesto, Jonathan comienza con un análisis completo del sitio para descubrir por qué se estancó el tráfico. Ya ha heredado sitios en esa condición antes, desde empresas B2C SaaS hasta sitios informativos de generación de leads. Lo que encuentra en el análisis determina la solución. A veces eso significa mejorar páginas existentes y otras veces significa crear páginas nuevas para llenar un vacío temático.
De cualquier manera, su experimento tendría como objetivo fines comerciales. El tráfico de la parte superior del embudo está siendo “desviado por LLM, descripciones generales de IA, modo AI”, dijo, y ese tráfico “está desapareciendo y/o realmente no se convierte ni contribuye al resultado final”. Por lo tanto, probaría uno de dos enfoques: optimizar las páginas existentes para palabras clave comerciales y transaccionales, o crear contenido nuevo para llenar los vacíos temáticos en el mercado.
Sin presupuesto, Jonathan depende de la IA para realizar la investigación. Lo usa para saber qué tipo de contenido se clasifica en los términos de la parte inferior del embudo y dónde las oportunidades son aumentar el tráfico en áreas que los competidores no cubren. También lo utiliza para descubrir qué perspectiva adicional haría que las nuevas páginas fueran “únicas y atractivas para los motores de búsqueda como Google”.
Pregunté qué prueba deberían realizar la mayoría de los especialistas en marketing, pero no lo hacen. Jonathan dijo que existe “un mercado enorme para el tráfico de la parte inferior del embudo en el que muchos SEO se quedan dormidos”.
Es más fácil crear una estrategia en torno a palabras clave con más de mil búsquedas mensuales, pero muchas de esas palabras clave son informativas. Gigantes como Reddit, LinkedIn y Wikipedia ya están clasificados entre ellos, y los LLM, AI Overviews y AI Mode han absorbido gran parte de ese tráfico. Calificó la orientación en la parte inferior del embudo como “100% la oportunidad de bajo crecimiento más fácil” disponible.
Obtenga aceptación definiendo lo que aprenderá
Jonathan ve la aprobación como un problema de comunicación. Nunca le dice a un líder que el equipo probará algo y esperará un resultado. Cada experimento es una oportunidad para aprender. Comienza con una hipótesis y el discurso explica lo que revelará la prueba. Podría mostrar si una táctica o un proceso ayudarán en el futuro, o si un mensaje o una idea creativa se mantienen.
Recomienda enmarcar la pregunta en torno a la recompensa a largo plazo, explicando qué aprenderá el equipo y cómo ese conocimiento lo mejorará en su oficio. Cuando el discurso se presenta como “este experimento nos permitirá aprender X, Y y Z para que podamos ganar tanto en el futuro”, dijo, es “más fácil de entender para un equipo de liderazgo que trabaja en gran medida dentro de P&L”.
Comience poco a poco para que una prueba no pueda hundir el sitio
Planteé mi preocupación por las soluciones rápidas que circulan ahora y que los recién llegados están utilizando para ingresar al SEO a través de AEO y GEO. Esas tácticas funcionan hasta que el algoritmo se pone al día. Prefiero mantener los experimentos contenidos que poner en riesgo un sitio web completo.
Jonatán está de acuerdo. Cuando un equipo realiza una prueba de SEO en un sitio web completo y la prueba va en la dirección equivocada, “se arruina todo lo orgánico”, dijo. Su regla tanto para SEO como para medios pagos es comenzar con una sección muy pequeña, luego iterar y expandirse lentamente a medida que llegan los resultados.
Los medios pagos le enseñaron la misma lección. Triplicar un presupuesto en un día “arruina toda la optimización”, afirmó, por lo que los presupuestos deben aumentar gradualmente cada día mientras el sistema aprende. En SEO, el error equivalente es implementar un esquema o un experimento de redacción de contenido en todo el sitio y derribar páginas que ya funcionan bien.
También es necesario replicar los resultados. Un resultado debe repetirse “para que no sea simplemente un resultado aleatorio”, dijo, hasta que surja un patrón que puedas aplicar al resto de tu trabajo.
Dale tiempo al SEO y establece una regla diferente para los medios pagos
Cuando una prueba no sale como esperabas, ¿cuándo debes detenerte? Hace años, el consejo estándar era realizar una prueba de SEO de seis a nueve meses, especialmente para un sitio nuevo, pero ahora las iteraciones avanzan mucho más rápido. Le pregunté a Jonathan cómo decide si darle más tiempo a un experimento problemático o finalizarlo.
Para SEO, ofrece un experimento de aproximadamente un mes. Confía en Search Console y trata sus datos como direccionales. Google necesita tiempo para rastrear las páginas actualizadas, procesar los cambios y ajustar las clasificaciones antes de que se muevan las impresiones y los clics, por lo que “definitivamente, dentro de una semana, no verá resultados”.
Después de 30 días, normalmente hay datos suficientes para ver si las impresiones se están moviendo y esperaría 60 días como máximo. Dijo que comenzar poco a poco también ayuda aquí, porque mantiene las expectativas bajo control y permite que el resto del trabajo del equipo continúe mientras se ejecuta el experimento.
Los medios pagos siguen una regla diferente porque la retroalimentación es inmediata. Revisa las pruebas cada dos semanas o utiliza su método preferido, que es un umbral de gasto de dos a tres veces el costo objetivo por adquisición. Una vez que una prueba ha gastado tanto, ha seguido su curso y el equipo puede repetirla o eliminarla.
La prueba que la mayoría de los especialistas en marketing se saltan ocurre después del clic
Jonathan ve la misma brecha en SEO y medios pagos. Los especialistas en marketing ponen casi toda su atención en generar tráfico y pasan por alto “lo que sucede cuando un usuario realmente visita su sitio web”.
Cualquier página que ya atraiga mucho tráfico orgánico, o en la que un equipo invierta mucho para enviar tráfico pago, es una buena candidata para las pruebas divididas y la optimización del embudo. Los experimentos con páginas de destino y embudos siempre deben ser “funcionales”, dijo, porque se pueden seguir aumentando las tasas de conversión en cada etapa del embudo, “incluso en unos pocos puntos porcentuales básicos”.
Utilice datos de citas para encontrar oportunidades de divulgación
Jonathan también está ejecutando su propio experimento que conecta la orientación al final del embudo con la construcción de enlaces. Utiliza datos de citas de IA “para descubrir oportunidades de construcción de enlaces”. Lo ve como una forma de detectar hacia dónde se dirigen los LLM y generar presencia de marca al obtener las menciones que tienen los competidores.
Muchas empresas no llegan a ese paso. Muchos de ellos rastrean la visibilidad de la IA y observan qué sitios citan a sus competidores, dijo, “pero no muchos están dando el siguiente paso, que es llegar a estas publicaciones”.
Los compuestos de recompensa. Las páginas que citan a los competidores para las palabras clave de la parte inferior del embudo probablemente se clasifiquen para esas palabras clave y sean citadas con frecuencia en los LLM. Obtener una mención en esas páginas puede enviar tráfico a su sitio y hacer que su marca sea citada junto a sus competidores, lo que llamó “un enfoque más holístico”.
Utilice la intención para elegir palabras clave cuando el volumen de búsqueda sea bajo
Jonathan ya no le da mucha importancia al volumen de búsqueda. Los hábitos de búsqueda cambian todos los días. Si el contexto y el tema son correctos, aún puede valer la pena apuntar a una palabra clave de cola larga, incluso cuando Google, Moz u otra plataforma reporta una, diez o ninguna búsqueda por mes.
El volumen es útil como señal direccional, especialmente en los medios pagos, donde ayuda a establecer expectativas para el mercado total al que se dirige. En la búsqueda orgánica, la fragmentación cambia las matemáticas. Las personas buscan de más formas que antes, incluso dentro de los LLM, y los LLM ejecutan sus propias consultas. Eso hace que orientar la orientación a “cómo busca su ICP objetivo” sea más importante que el número en una herramienta de palabras clave.
Su ejemplo viene de sus días de agencia. Un cliente de la industria de compuestos suministró conductos de fibra de vidrio para proyectos comerciales. Su mercado total al que se dirigía era muy pequeño y sus palabras clave tenían un volumen de búsqueda muy bajo. Pero si 10 personas buscaron en un mes y dos de ellas llegaron al sitio, “es muy probable que estén en ese mercado. Eso es un contrato de medio millón de dólares”.
Ahí es donde entra en juego la tasa de conversión. Alguien que busque las mejores tasas hipotecarias probablemente terminará en contenido informativo y probablemente no realizará conversiones en ese sitio. Una búsqueda como “Necesito un plomero para arreglar mi inodoro” puede mostrar poco volumen de búsqueda, pero la persona que la escribe tiene una necesidad urgente y una gran intención, por lo que es mucho más probable que realice una conversión. A medida que los LLM se utilizan más ampliamente, espera que el volumen de búsqueda “no sea completamente representativo” de las frases que usa la gente o de las muchas consultas que una sola palabra clave puede generar.
Pruebe dónde están los ingresos
A medida que las respuestas de IA absorben búsquedas de información, Jonathan dice que se centren en búsquedas de alta intención, incluso cuando el volumen sea bajo. También recomienda realizar pruebas en las páginas donde los visitantes deciden si realizan una conversión. Una pequeña prueba en esos lugares puede mostrar un resultado comercial mensurable en uno o dos meses.
Ese resultado también hace que sea más fácil aprobar el próximo experimento. Una prueba vinculada a las conversiones produce un número que un equipo de liderazgo puede utilizar para tomar decisiones acertadas.
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Imagen de portada: Anton Vierietin/Shutterstock
