Actualización de la fecha de publicación: exploración del algoritmo de frescura con un experimento de SEO

Actualizado: 2023-05-24
Actualización de la fecha de publicación
El Google Freshness Algorithm clasifica los sitios web en los resultados de búsqueda en función de la relevancia de la actualidad del contenido para una consulta determinada. Con nuestro experimento, determinaremos si actualizar la fecha en el código del sitio web es un indicador suficiente de frescura para el algoritmo de Google.
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Tabla de contenido

El algoritmo de frescura de Google clasifica las páginas en las SERP según la importancia de la actualidad del contenido para una consulta determinada. En nuestro experimento, determinaremos si un simple cambio de fecha en el código del sitio es un indicador suficiente de actualización para el algoritmo de Google.

Debido a las opiniones divergentes en la industria de SEO sobre la importancia de la actualidad del contenido como factor de clasificación, decidimos probar el impacto de la "frescura" del contenido en las posiciones de la página en los resultados de búsqueda. Recordando las palabras de John Mueller,

“cambiar las fechas de publicación en las páginas web no mejorará las clasificaciones de búsqueda si no se realizaron cambios significativos en el contenido”,

Decidimos ver si el algoritmo de Google sólo tiene en cuenta los cambios sustanciales en el contenido, como afirma Mueller, o si una simple modificación de la fecha sería suficiente para que una subpágina se considere fresca y actualizada. Para lograr este objetivo, llevamos a cabo un experimento - en el que actualizamos las fechas de publicación de los artículos sin realizar ningún otro cambio en las subpáginas probadas.

Algoritmo de frescura de Google

Para comprender mejor nuestro experimento, primero expliquemos qué es la frescura según Google. El término apareció en el escenario de SEO en 2011 con Google Freshness Update.

La actualización del algoritmo del motor de búsqueda introdujo el tiempo de publicación como un factor de clasificación, junto con una división de las consultas de búsqueda en tres tipos, según la relevancia del tiempo de publicación para el término de consulta:

  • Eventos recientes: por lo general, consultas relacionadas con noticias que están asociadas con temas o eventos actuales y de tendencias.
  • Eventos que se repiten regularmente: eventos anuales o que ocurren regularmente: resultados deportivos, programas de televisión, elecciones, informes anuales.
  • Actualizaciones frecuentes: consultas que se actualizan regularmente pero que no están relacionadas con eventos o temas de actualidad. Puede estar asociado con sitios de revisión o páginas de productos.

El factor de actualización determina la relevancia de las páginas indexadas para las consultas ingresadas (según el tipo de búsqueda) según la fecha de publicación y las actualizaciones de contenido.

Google informa que está utilizando múltiples factores para determinar la fecha de publicación de un artículo. Además de los datos estructurales, los motores de búsqueda utilizan fuentes de datos alternativas, aunque no definidas, para eliminar errores.

La hipótesis: qué actualización de fecha cambiará

La hipótesis del experimento establece que actualizar la fecha de publicación dará como resultado una posición promedio más alta en SERP (página de resultados del motor de búsqueda) y la adquisición de nuevas palabras clave. Además, indirectamente tendrá un impacto positivo en la cantidad de clics, impresiones y métricas de CTR (tasa de clics).

La premisa de nuestro experimento asume que la fecha provista en el código HTML dentro del elemento <div> que especifica la fecha de publicación y los datos estructurados en formato JSON son factores relevantes utilizados por los algoritmos de Google para determinar la relevancia temporal de una página.

Por lo tanto, actualizar esta fecha debería ser una señal suficiente para que Google considere las páginas modificadas como relevantes para una consulta, debido a su "frescura".

Muchos profesionales asociados a Google dan a entender que el algoritmo del buscador reconoce si la publicación o fecha de modificación corresponde a cambios significativos en el contenido. Eso significa que sólo las páginas con contenido modificado pueden adquirir posiciones más altas debido al factor de frescura. Nuestro estudio demostrará si esta suposición es válida.

Condiciones experimentales

Para garantizar que los resultados del experimento estén libres de errores, definimos un entorno que estaría lo más libre posible de factores externos, en el que podríamos realizar las pruebas.

Como entorno experimental, elegimos un dominio libre de interferencias de tráfico (a continuación se muestra un gráfico de líneas de Google Search Console: Efectividad en los resultados de búsqueda), sobre el cual:
Google Search Console graph with data from site experiment is performed on

  • no se llevaron a cabo actividades de optimización durante al menos 90 días antes de la implementación de la manipulación experimental probada;
  • no se realizaron otros cambios, además de la manipulación experimental, en el sitio durante el experimento (un período de 14 días), lo que podría afectar el posicionamiento en los resultados de búsqueda;
  • no se realizaron campañas de tráfico de pago (SEM).

A continuación, dividimos las páginas en el grupo experimental (páginas en las que introdujimos manipulaciones experimentales) y el grupo de control (páginas web en las que no hicimos ningún cambio).

Para el experimento, seleccionamos las subpáginas:

  • Publicado a más tardar el 31 de diciembre de 2021;
  • Pertenecientes a la misma categoría de subpáginas: publicaciones de blog;
  • Generando tráfico orgánico sustancial;
  • Indexado por Google;
  • Sin ninguna optimización (en el sitio o fuera del sitio) realizada.

Las subpáginas se dividieron en dos grupos, utilizando el método AB/AB para garantizar que ambos conjuntos de páginas sean similares en términos de:

  • Tráfico orgánico generado,
  • Número de palabras clave para las que se clasifican,
  • Dificultad de palabras clave,
  • Volumen de búsqueda de palabras clave clasificadas,
  • Perfil de backlink,
  • Ubicación en la estructura del sitio.

Seleccionamos 64 páginas para participar en el experimento de actualización de fechas y las dividimos en dos grupos (control y experimental) con 32 subpáginas cada uno.

Para garantizar que no haya infracciones de datos, suspendimos la navegación a las subpáginas seleccionadas por nuestro equipo a través de la búsqueda de Google durante la preparación y duración de la prueba. Por lo tanto, eliminamos la posibilidad de alterar los resultados del experimento con nuestras búsquedas y clics.

Manipulación experimental

En todas las páginas seleccionadas para el grupo experimental, introdujimos un cambio en el código que actualizaba la fecha de publicación de los artículos a la fecha de inicio del experimento, 7 de noviembre de 2022.

La fecha se proporcionó en formato de código HTML:

Publication date update in html code

y en formato JSON:

publication date update in json code

No introdujimos ningún otro cambio durante el experimento, ni en el contenido, ni en el código, ni en la estructura del sitio.

Además, deshabilitamos las páginas sujetas al experimento para que no se muestren en la página de inicio como las publicaciones más recientes. Gracias a él, la estructura de enlaces se mantuvo sin cambios y no se crearon backlinks internos adicionales.

Los resultados del experimento - cómo la actualización de la fecha afecta las métricas del sitio

Conociendo las condiciones del experimento y su alcance, hablemos sobre los resultados observados del 7 al 21 de noviembre, en comparación con el período anterior de 14 días.

El número de clics aumentó un 43,8% en el grupo experimental. El número de clics en enlaces en SERP aumentó de 112 en el período anterior a 161 durante el experimento. En el grupo de control, observamos una disminución del 6,1%, de 164 clics en el período anterior a 154 durante la prueba.

El CTR aumentó en el grupo experimental un 24,5%, pasando de una tasa del 1,91% al 2,38%. En el grupo de control, observamos una disminución en el valor de CTR de 5,0% de 1,82% a 1,73%.

El número de impresiones en el grupo experimental aumentó un 15,4%, de 5.862 antes de que comenzara la prueba a 6.767 durante el experimento. En el grupo de control, las impresiones disminuyeron un 1,2%, de 9.012 a 8.905.

La posición promedio disminuyó en el grupo experimental en un 2,0%, mientras que en el grupo control disminuyó en un 4,2%. En resumen, la posición media de las páginas en el grupo de control disminuyó un 110 por ciento más que la del grupo sometido al experimento. Está empatado con 82 nuevas consultas adquiridas para subpáginas ubicadas en el grupo experimental. Dado que la clasificación para nuevas consultas generalmente comienza en posiciones bajas, redujo la posición promedio para todo el grupo.

El número de consultas generadas por subpáginas aumentó un 20,3% en el grupo experimental. En el grupo de control, esta métrica creció sólo un 0,3%, lo que significa que la manipulación del experimento resultó en un aumento del 6767 % en el número de consultas. El grupo experimental adquirió 82 nuevas palabras clave, creciendo de 404 a 486.

Verificación de la hipótesis de investigación

La hipótesis propuesta asumía una mejora en el número de clics, la métrica de CTR y el número de impresiones. Todas estas condiciones se cumplieron.

Aún así, la posición promedio en las SERP cayó un 2,0%, por lo que las subpáginas del grupo experimental ocupan posiciones más bajas en las clasificaciones de Google que antes de que se introdujera la manipulación. ¿Se convierte esto en la base para cuestionar nuestra hipótesis? Absolutamente no. Mirando el grupo de control, notaremos que la posición promedio se redujo en un 4,2% en comparación con el período anterior a la prueba. Así que la disminución de la posición fue de hecho un 110 por ciento mayor en el grupo de control.

El aumento del 20,3% en el número de consultas en el grupo experimental implica adquirir un número considerable de nuevas frases clave. Recordemos que el camino para clasificar un sitio para una nueva palabra clave generalmente comienza con posiciones más bajas en los resultados de búsqueda. Las páginas del grupo experimental obtuvieron más de 80 consultas, lo que indirectamente condujo a una disminución en la posición promedio en los resultados de búsqueda en un 2,0%. Si tenemos en cuenta sólo las frases en las que las páginas del grupo experimental estaban clasificadas antes de la actualización de la fecha, podemos notar una mejora de la posición en un 12,67%.

¿Qué quiere decir esto? El algoritmo de Google probablemente asigna un valor a la "frescura" basándose únicamente en la información de la fecha incluida en los datos estructurados. Esta indicación puede ser más fuerte para las subpáginas cuyo contenido también se ha actualizado. Pero aún así, modificar sólo la fecha de publicación es un indicador suficiente de frescura para el buscador de Google.

Modelo estadístico de impacto causal y experimento de actualización de fecha

Para confirmar que el aumento del tráfico en las subpáginas de prueba es el resultado de la introducción de manipulaciones experimentales, utilizamos una herramienta proporcionada por SearchPilot. El Distilled Split Tester utiliza el modelo de análisis de impacto causal creado por Google para determinar el tráfico orgánico esperado después de la introducción de modificaciones experimentales.

La herramienta utilizó datos de tráfico acumulados para los grupos experimental y de control durante la prueba y los 100 días anteriores al inicio del experimento. Los datos proporcionados permiten delinear el tráfico proyectado (en caso de que no se hayan introducido cambios experimentales) y compararlo con el rendimiento actual de las subpáginas probadas.

En el caso de nuestro experimento, el tráfico orgánico en el grupo de prueba fue un 183% superior a los valores esperados – si no se hubieran realizado cambios experimentales. Este análisis confirmó que el aumento en el tráfico es el resultado directo de los cambios introducidos y no una tendencia de crecimiento en el dominio probado.

En el siguiente gráfico lineal, presentamos estas diferencias. La línea negra vertical representa el comienzo del experimento. La línea roja ilustra los cambios reales en el tráfico de la página, mientras que la línea azul representa el tráfico pronosticado según el análisis de impacto causal.

Causal impact graph on experimented site

Actualización de fecha en WhitePress®

¿Cuánto creemos en los resultados de este experimento? En nuestra opinión, son lo suficientemente fuertes como para utilizar las actualizaciones de fechas en nuestro sitio: whitepress.com/es.

Los resultados de emplear estos cambios fueron favorables (como se esperaba):

  • El número de clics de los usuarios aumentó un 64,1% en las páginas con fecha modificada. El número de impresiones aumentó en un 1758,8 % – según los datos de Google Search Console.
  • Según los informes de Google Analytics, el número de sesiones aumentó un 58,1% y el número de usuarios aumentó un 56,4%

Por lo tanto, los beneficios de introducir actualizaciones de fechas son tangibles y tienen un impacto positivo en el proceso de clasificación de las páginas web en los resultados de búsqueda de Google.

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