Últimamente estoy bastante harto de ver muchos posts que no aportan nada; post que sólo se “hacen eco” de que Google ha hecho esto o Google a hecho aquello, o que si la importancia del BIG DATA y “blablablás”. A decir verdad, me cuesta encontrar uno verdaderamente útil.
Por mi parte, siempre he seguido una línea de contenidos útiles y que aporten valor…¡el “AEIOU” del SEO vaya!, así que este post no va a ser menos.
El análisis e identificación de las expresiones de marca es importante para cualquier SEO porque:
Así que sin más, te propongo este ejercicio de análisis y una técnica para facilitarlo:
En esta fase, vamos a analizar las expresiones que han aportado tráfico orgánico según GWT para identificar si contienen la marca o no.
PASO | INSTRUCCIÓN |
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1 | Crea una hoja de cálculo de Google DOCS (SPREADSHEET) |
2 | Crea 3 pestañas en la hoja de cálculo y ponles los siguientes nombres:
|
3 | Ve a la pestaña ‘Brand Terms’ y en su celda A1 escribe una palabra clave de marca o brand search terms(*)Si hay varias palabras clave o variaciones, ve añadiendo nuevas bajo la celda A1 (A2 , A3 , etc…) |
4 | Ve a la pestaña ‘KW WMT’ y pega en A1 los datos del archivo descargado de Consultas de Búsqueda>Consultas principales de GWT |
5 | En la misma pestaña ‘KW WMT’ ve a la celda G1 y escribe ‘brand terms‘ para dar un nonbre a la columna, y en la celda G2 pon la siguiente fórmula:=REGEXMATCH($A2;REGEXREPLACE(concatenate(iferror(query('Brand Terms'!A:A;"SELECT A, '|' WHERE A<>'' LABEL '|' ''";0)));"\|$";")) y arrastra hacia abajo para copiar la fórmula en toda la columna Esta fórmula determinará si las keywords, que están en la columna |
(*) Si dominas el uso de las REGEX puedes utilizarlas en lugar de usar palabras o frases (yo uso la herramienta Debuggex.com para hacer pruebas de expresiones regulares).
En esta fase, vamos a analizar las expresiones que acompañas a las brand search terms para identificar temas.
PASO | INSTRUCCIÓN |
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1 | Ve a la celda A1 de la pestaña ‘Análisis’ y pega esta fórmula:=query('KW WMT'!A:G;"SELECT A WHERE A<>'' AND C>0 AND G=TRUE ORDER BY C DESC";1) Esta consulta se traerá de la lista de palabras clave que hay en la pestaña ‘KW WMT’ aquellas que contienen una palabra clave de marca |
2 | En la misma pestaña ‘Análisis’ ve a la celda B1 y escribe ‘keywords‘ para dar un nombre a la columna, y en la celda B2 pon la siguiente fórmula:=trim(REGEXREPLACE($A2;REGEXREPLACE(concatenate(iferror(query('Brand Terms'!$A:A;"SELECT A, '|' WHERE A<>'' LABEL '|' ''";0)));"\|$";");")) y arrastra hacia abajo para copiar la fórmula en toda la columna Esta fórmula sacará las expresiones de marca de la columna |
3 | Y por último, vamos a agrupar esas expresiones con las que asocian los usuarios a nuestra marca; Para esto, ve a la celda D1 de la misma hoja ‘Análisis’ y escribe ‘temas’ para dar un nomre a la columna, y en la celda D2 pega esta fórmula:=query(query(B$2:C;"SELECT B, COUNT(C) WHERE B<>'' GROUP BY B ORDER BY COUNT(C) DESC LABEL COUNT(C) ''";0);"SELECT Col1") Esta consulta agrupará en la lista de expresiones que acompañaban a las brand search terms |
Ahora tienes toda la información ordenada y lista para el análisis, así que hazte preguntas:
Te decía antes, que podías poner tantas expresiones como quieras en la columna A de la hoja ‘Brand Terms’ o podías aprovechar la potencia de las REGEX para mejorar los resultados, en mi caso -y a modo de ejemplo- en vez de usar todas las ocurrencias y variaciones de la palabra ‘nutritienda’ he usado la siguiente expresión regular
(http(s|)://|)(www\.|)(^|)(la |)(m|n|)nutr(i|)( |)tiend(a|o|s|)(s|)(ç|)(\.(es|com)(/|)|)( es|)
, y esto ha servido para identificar:
Otro KPI es el aporte que hace la marca al tráfico orgánico total, así que -como fruto- de la tarea anterior, no te deberá resultar difícil de extraer el dato y pintar la gráfica siguiente:
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