Analítica SEO y experimentación en un e-commerce

Contexto

GrowBarato es un e-commerce con miles de productos y un catálogo que cambia cada semana. El tráfico orgánico era el canal principal de ventas, pero las decisiones sobre qué páginas mejorar se tomaban por intuición, y los informes para dirección se montaban a mano copiando datos de Search Console y Analytics.

Problema

La interfaz de Google Search Console limita las filas y el histórico, así que las preguntas importantes, como qué categorías pierden posiciones o qué cambios funcionaron, no se podían responder con lo que se veía en pantalla. Y sin una forma de medir, cada mejora era un acto de fe.

Qué hice yo

• Extracción automatizada. Scripts en Python que descargaban a diario, a través de la API de Search Console, las consultas, páginas y dispositivos, y los guardaban en tablas propias con histórico completo.
• Diseño de experimentos. Definí tests A/B y comparaciones antes y después sobre plantillas y grupos de páginas, midiendo el efecto sobre clics, impresiones y posición media frente a páginas de control.
• Priorización con datos. Cruce de rendimiento orgánico con conversión para decidir qué categorías tocar primero.
• Reporting. Dashboards de KPIs y un informe semanal automatizado que sustituyó al copiar y pegar.

Resultado

Un 14,3 % más de tráfico orgánico atribuible a los cambios medidos, y una forma de trabajar en la que cada propuesta llegaba con su cifra. Los datos y el código son propiedad de la empresa, por eso esta ficha no enlaza a un repositorio.

Lo que me llevo

Aquí descubrí que lo que me gustaba no era optimizar páginas, sino construir la infraestructura que las mide. Es el proyecto que me llevó al máster.