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Razones por las que manipular artificialmente el CTR de un resultado no funciona
El CTR no es binario: recibir un clic no siempre es bueno y no clicar no siempre es malo. Se usa en combinación con otros datos guardados como el histórico de esa consulta (permanencias en resultado, abandonos de la query, rebotes a la SERP, clics a otros resultados…). La forma de calcularlo es un secreto que guarda cada buscador y este comportamiento tú, “humano o bot”, no puedes replicarlo.
El CTR está sesgado: No solo depende de la posición del resultado, el diseño de la interfaz (configuración de la SERP, dispositivo usado…) puede variar el resultado. Este sesgo está corregido por algoritmos muy complejos que tú, “humano o bot”, no puedes extrapolar.
El CTR genera ruido: Tal y como hemos adelantado antes, Gary Illyes dijo que el CTR se usa sólo en algunas ocasiones porque genera ruido. No puedes saber en qué queries, “humano o bot”, Google lo usa y cuándo no para calcular los rankings.
Perfil de usuario: uno de los datos que guardan los buscadores con el click es el perfil del usuario que lo realiza ¿por qué?, porque es una de las maneras que tiene de personalizar resultados para siguientes búsquedas de ese usuario o de usuarios con perfil similar. En el mismo momento que dices a un grupo de amiguetes o red privada que cliquen un resultado, ya has jodido el experimento. Así que tu, “humano o bot”, no puedes manipularlo.
Pogo-sticking y dwell time: los buscadores saben si un resultado interesa por el CTR, pero luego en función de si un usuario rebota a la SERP y la manera de hacerlo sabe si ese resultado es bueno o no (“dwell time”). Esta métrica es clave y es algo que los buscadores intentan arreglar porque es malo para ellos y para los usuarios (por un tema de recursos y porque es un indicador de mala calidad de resultados). Ask ya intentó mitigar este efecto en 2004 sacando una preview de resultados llamada “binocular” y que más adelante sacó Google (¿os acoráis la preview que tenía un bug y duplicaba las visitas en Analytics?). Yahoo también publicó una patente sobre esto en 2008. Entonces, ¿sabes cuál es el tiempo de permanencia que tiene Google como bueno para cada query? Yo tampoco, así que tú, “humano o bot”, no puedes saberlo.
Una URL ≠ una palabra clave: A una URL no solamente se entra por una query (ahora mismo estoy mirando una URL con más de 1000 keywords distintas de entrada). El CTR también se usa como indicador a nivel de URL e incluso de dominio. ¿Eres capaz de simular todo lo anterior y para más de una query? No amigo “humano o bot”, no puedes simularlo.
Intenciones de búsqueda: Los buscadores todavía tienen problemas para identificar la intención detrás de una palabra clave y por eso usan la serendipia y métodos de desambiguación. Esto provoca que la SERP se modifique y una vez más se sesgue el CTR. Además, puede ocurrir que detecte para un resultado tuyo una intención que no es para la que tu intentas aparecer. ¿Eres capaz de conocer la intención que entiende Google para un resultado tuyo? Michael Knight no puede y tú, “humano o bot” tampoco.
Detección de clics fraudulentos: Google tiene amplia experiencia luchando contra el clic spam. ¿Crees que lo que se aplica con muy buenos resultados en AdWords no se usa para los resultados orgánicos? Si piensas que no entonces tú, “humano o bot”, naciste ayer.
Machine Learning: El CTR y el resto de métricas de usuario se usan dentro de un proceso iterativo de aprendizaje. En el momento en que un resultado deja de clicarse éste se considera poco relevante y se degrada o no en función del resto de resultados. Esto lo hace una vez más por las deficiencias que tiene el PageRank de calcular la relevancia de un resultado. Una URL puede tener mucha autoridad pero no responder al contexto actual de la búsqueda (fecha, dispositivo, ubicación…). El día que seas capaz de manipularlo, ¿podrás hacerlo siempre? Si es así, “humano o bot”, dime quien es tu camello porque quiero esa mierda
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