Perfecto. Te voy a preparar un artículo completo para el blog de llorella&co, optimizado para SEO, con estructura clara para WordPress y alineado con vuestro estilo: claro, didáctico y orientado a negocio.
Cómo analizar datos SEO con Google Search Console y Data Studio: dimensiones, métricas y fórmulas clave
En cualquier estrategia SEO, disponer de datos es solo el primer paso. Lo realmente importante es cómo analizarlos y cómo transformarlos en decisiones.
Herramientas como Google Search Console y Data Studio permiten acceder a una gran cantidad de información sobre el rendimiento orgánico de una web. Sin embargo, sin una estructura clara, estos datos pueden resultar difíciles de interpretar.
En este artículo vamos a repasar:
- Las principales dimensiones disponibles
- Las métricas clave
- Y cómo enriquecer el análisis con fórmulas personalizadas
El objetivo es claro: ayudarte a entender mejor qué está pasando en tu SEO y cómo tomar decisiones más acertadas.
Dimensiones disponibles en Google Search Console
Las dimensiones nos permiten segmentar y analizar los datos desde distintos puntos de vista. Son la base para entender el comportamiento de los usuarios en el buscador.
A continuación, repasamos las principales dimensiones que podemos utilizar en Data Studio conectando Google Search Console.
Country
La dimensión Country permite analizar el rendimiento SEO por país.
Esto es especialmente útil para:
- proyectos internacionales
- análisis de mercados
- detección de oportunidades geográficas
Permite identificar en qué países tenemos mayor visibilidad y dónde existe margen de crecimiento.
Date
La dimensión Date nos permite analizar la evolución del rendimiento a lo largo del tiempo.
Gracias a ella podemos:
- detectar tendencias
- identificar caídas o crecimientos
- analizar el impacto de cambios SEO
Device Category
La dimensión Device Category segmenta el tráfico en función del dispositivo:
- Desktop
- Mobile
- Tablet
Esto permite detectar diferencias en el comportamiento del usuario y posibles problemas de experiencia o rendimiento según el dispositivo.
Google Property
La dimensión Google Property permite analizar datos según la propiedad de Search Console.
Es útil cuando trabajamos con:
- múltiples dominios
- subdominios
- diferentes versiones de una web
Facilita el análisis consolidado o segmentado de distintos activos digitales
Landing Page
La dimensión Landing Page muestra las páginas de entrada desde resultados orgánicos.
Permite analizar:
- qué páginas generan tráfico
- qué URLs posicionan mejor
- oportunidades de optimización
Es clave para trabajar estrategias de contenido y SEO on-page.
Query
La dimensión Query muestra las búsquedas que realizan los usuarios en Google.
Es una de las más valiosas, ya que permite entender:
- cómo buscan los usuarios
- qué keywords generan tráfico
- oportunidades de posicionamiento
Es la base para cualquier estrategia de contenidos
Métricas clave en Search Console
Las métricas nos indican el rendimiento de nuestras páginas y consultas.
Impressions
Las impresiones indican cuántas veces aparece una página en los resultados de búsqueda.
Sirven para medir visibilidad.
URL Clicks
Los clics representan el número de veces que los usuarios hacen clic en nuestro resultado.
Es una métrica directa de tráfico.
URL CTR
El CTR (Click Through Rate) indica el porcentaje de clics respecto a las impresiones.
Permite evaluar:
- la relevancia del título
- la calidad del snippet
- el atractivo del resultado
Average Position
La posición media indica en qué lugar aparece nuestra web en los resultados de búsqueda.
Es una referencia para medir el posicionamiento de nuestras páginas o keywords.
Cómo enriquecer el análisis con fórmulas personalizadas
Una de las grandes ventajas de trabajar con Data Studio es la posibilidad de crear campos calculados que permiten ir más allá del dato básico.
Aquí es donde realmente empieza el análisis avanzado.
Brand vs Generic
Permite clasificar las búsquedas en función de si incluyen marca o no.
Esto ayuda a entender:
- dependencia de marca
- crecimiento orgánico real
- captación de nuevos usuarios
Ejemplo:
- Búsquedas con marca → “llorella marketing”
- Búsquedas genéricas → “agencia marketing digital hoteles”
Custom Intent
Agrupar las búsquedas según la intención del usuario:
- Informacional
- Navegacional
- Transaccional
Esto permite entender en qué fase del funnel estamos impactando.
Keyword Length
Clasificar las búsquedas en función de su longitud:
- Short tail
- Mid tail
- Long tail
Este análisis es clave para detectar oportunidades de crecimiento en SEO.
Word Count
Permite contar el número de palabras de cada búsqueda.
Ayuda a entender el nivel de especificidad del usuario y el tipo de búsqueda predominante.
Page Type
Clasificar las URLs en función de su estructura.
Por ejemplo:
- Blog
- Categoría
- Producto
- Landing
Esto permite analizar qué tipo de páginas funcionan mejor a nivel SEO.
Por qué este tipo de análisis es clave en SEO
Trabajar únicamente con datos básicos limita mucho el análisis.
Cuando combinamos:
- dimensiones
- métricas
- fórmulas personalizadas
Podemos obtener una visión mucho más completa del rendimiento SEO.
Esto permite:
- detectar oportunidades reales
- optimizar contenidos
- mejorar el posicionamiento
- tomar decisiones basadas en datos
Cómo trabajamos el análisis SEO en llorella&co
En llorella&co no creemos en informes llenos de datos difíciles de interpretar.
Nuestro enfoque consiste en:
- estructurar la información de forma clara
- seleccionar los KPIs realmente relevantes
- crear dashboards visuales y accionables
Utilizamos herramientas como Data Studio para transformar los datos en información útil para el negocio, facilitando la toma de decisiones tanto a equipos de marketing como a dirección o revenue.
Porque el objetivo no es tener más datos.
Es entender mejor lo que está pasando.
