¿Es la tasa de rebote un factor de clasificación?

La tasa de rebote es una métrica que mide la interacción de un usuario con una página. Si el usuario visita una página y luego abandona la página sin hacer clic en nada, entonces ese usuario se ha ido o “rebotado” de la página.

Si todos los visitantes abandonaran la página sin hacer clic en nada más, entonces la página tendría una tasa de rebote del 100%, si cada visitante de la página hiciera clic en algo, entonces la página tendría una tasa de rebote del 0%.

Una suposición sobre la participación del usuario es que si un usuario está interesado en su contenido, haría clic más en su sitio. Como resultado, se dice que una baja tasa de rebote es deseable. La pregunta ahora es, ¿es una baja tasa de rebote un factor de clasificación positivo en sí mismo? ¿Tener una tasa de rebote baja significará que también obtendría un rango alto?

Configuración de prueba

Para esta prueba, se crearon e indexaron 5 páginas de prueba, y se eligió la página de clasificación # 3 como página experimental.

Mechanical Turk se utilizó para esta prueba para crear el tráfico a estas páginas y manipular la tasa de rebote. Mechanical Turk es una plataforma en la que pagas a trabajadores reales para que realicen tareas en línea.

Para esta página de experimento, se indicó a los usuarios que fueran a la página de prueba, esperaran 30 segundos y, a continuación, hicieran clic en el vínculo de la página. Al hacer clic en el enlace, el objetivo es reducir la tasa de rebote en la página al 0%, o lo más cerca que podamos llegar.

Para las otras páginas de prueba, se indicó a los usuarios que buscaran las páginas, esperaran 30 segundos y luego abandonaran la página. Sin participación en ninguna otra acción, el objetivo es tener la página de prueba lo más cerca posible de la tasa de rebote del 100%.

Entramos en esta prueba con la suposición de que algunos usuarios cometerán errores y que cualquier herramienta utilizada para monitorear el tráfico será una herramienta de medición imperfecta y puede perder algunos datos. Sin embargo, si tenemos una página de experimento que está cerca del 0% de tasa de rebote como sea posible y otras páginas de prueba con una tasa de rebote lo más cercana posible al 100%, anticipamos que la página con la tasa de rebote del 0% subirá de rango si la tasa de rebote es realmente un factor de clasificación.

Google Analytics se configuró en las páginas para monitorear el tráfico y las tasas de rebote.

Resultados de la prueba

La página del experimento subió al número 1 mostrando que la tasa de rebote es un factor de clasificación claro. Como era de esperar, no pudimos obtener la página del experimento al 0% y la página de prueba al 100%, pero hay un margen claro entre la tasa de rebote de la página del experimento en el 25% y las páginas de prueba en el 73% al 87%.

Un resultado muy interesante es que la página del experimento registró menos visitas en Google Analytics que 3 de las 4 páginas de prueba. Es extremadamente interesante que la calidad de la visita sea más importante que la cantidad.

Como el entorno de prueba utiliza una palabra clave que no está en la base de datos de Google, es lógico pensar que aún no se ha establecido una tasa de rebote dirigida al nicho apropiado para ese término. Como tal, la tasa de rebote más baja será vista como la mejor.

A medida que Google recopila más datos sobre un término en particular, como las tendencias de búsqueda para los usuarios que buscan ese término, sería razonable suponer que cuál es la tasa de rebote adecuada, la tasa que Google usaría como un factor de clasificación positivo, cambiaría.

Si decide trabajar en sus tasas de rebote, asegúrese de adoptar un enfoque a largo plazo para disminuir la tasa de rebote en el espacio de semanas o incluso meses, en lugar de una caída grande y repentina. Determinar una tasa de rebote “buena” o objetivo es probablemente más complicado que determinar si la tasa de rebote es un factor de clasificación.

Parece poco probable que si llama a los 10 sitios principales para un término de búsqueda en particular, felizmente compartirán sus datos de tasa de rebote con usted.

Comience con la identificación del tipo de sitio que tiene y luego haga algunas búsquedas de los estándares de la industria. Compare esos estándares con sus métricas actuales y haga un plan de acción, si es necesario.

Comentarios de Clint

En este video de SIA, Clint discute esta prueba y sus ideas sobre la tasa de rebote.

Esta es la prueba número 43. ¿Es la tasa de rebote un factor de clasificación?

Creo que tenemos que tener un poco claro cómo se mide la tasa de rebote. Y para definir las diferentes versiones.

Si estás haciendo una búsqueda en Google de tubos de madera, y haces clic en la página, e inmediatamente vuelves, eso se denomina en la comunidad SEO es ping pong. Hiciste ping pong y volviste.

Creo que Google puede medir eso porque cuando lo haces, especialmente en estos días, harás clic en el enlace, irás a la página, volverás y luego Google mostrará búsquedas relacionadas debajo de la lista en la que hiciste clic. Obviamente puede ver que estás haciendo eso. Así que el ping pong, como teoría, es en realidad bastante sólido.

Y luego está la tasa de rebote.

Dicen que cuanto mayor sea su tasa de rebote, peor le irá a su página en SEO. Pero, ¿qué pasa si tienes una página de destino? Si tienes una página de destino y tienes un formulario, ellos completan el formulario y eso entra en cualquiera que sean sus sistemas. Tendrá una tasa de rebote del 100% en una página de destino muy, muy buena.

Un sitio web de conversión realmente bueno que genera llamadas telefónicas puede ser del 80% al 100%, tasa de rebote.

La forma en que Google Analytics mide es que vas al sitio web, lo lees y luego vas a otra página, luego eso afecta tu porcentaje de tasa de rebote. Si vas a un sitio web, permaneces en esa página y no desencadenas ningún otro evento dentro de Google Analytics, muy bien podrías tener una tasa de rebote del 100%.

Así que ahora entra en vamos a desencadenar otros eventos. ¿Qué hacemos con eso? En realidad, puede reducir su tasa de rebote al rango del 2% si tuvo suficientes eventos disparándose.

¿Todo eso importa? ¿Y está funcionando? Ahora, esto es una especie de prueba, que sugeriría que la tasa de rebote es en realidad una cosa. Y si manipula su tasa de rebote, obtendrá clasificaciones más altas, y luego se considerará un factor de clasificación.

Honestamente, incluso con esta prueba, no estoy realmente convencido solo por la forma en que se configuró. Hay cinco páginas de prueba idénticas que se crearon. La tercera fue la página del experimento. Y luego enviaron proyectos de Mechanical Turk a las páginas web para manipular la tasa de rebote.

Lo que no está claro en los escritos… Y es por eso que hacemos muchas pruebas, porque queremos mejorar en las redacciones y las cosas son …

Uno, ¿había un conjunto de tareas que tenían que hacer? ¿Había un límite de tiempo para que pudieran estar en la página? ¿Simplemente van a la página y se sientan? ¿Hubo otros disparadores configurados para manipular la tasa de rebote? Desplazarse por la página podría ser un desencadenante y eso manipula la tasa de rebote.

¿Cómo se hace todo eso? ¿Y entonces se envió exactamente la misma cantidad de personas a cada una de las páginas del experimento? Digamos que las cinco páginas y luego una de ellas era una página de prueba, las otras cuatro serían los controles … los cuatro obtuvieron como la mitad del tráfico de la página de prueba.

Digamos que eso sucedió. Eso podría manipular los resultados de las pruebas porque esas páginas de prueba obviamente obtienen más tráfico y tal vez sea la señal de tráfico la que resultó en el número uno.

Este es un gran ejemplo de por qué una redacción de prueba debe ser clara. Por qué debería tener las especificaciones completas. Por qué ve lo que sucede en la prueba y cómo se configuró. Y esta es definitivamente la forma en que nos estamos inclinando en los resultados de las pruebas de 2021 y siendo un poco más claros sobre toda la configuración y los diferentes factores que la están moviendo.

Honestamente, no creo que las tasas de rebote sean un factor de clasificación. Puedo mantener el mío en el 45%. Y eso no significa que vaya a tener un rango más alto o más bajo que cualquier otra cosa.

Lo veo como una herramienta de conversión. Estoy más preocupado por el efecto ping pong. Ellos vienen al sitio y luego se van y regresan a Google. Y es un poco más difícil medir eso aparte de que abren el sitio y luego no hacen nada.

No crean ninguno de los dos disparadores y cierran el sitio. Probablemente podría asumir que es un ping pong.

Entonces eso podría arruinar mi tasa de rebote. No lo mantengas más cerca del 100%. Entonces, cuando veo eso, sé que tengo un problema de conversión y no necesariamente un problema de SEO.

Probablemente estoy clasificando por palabras clave que no son necesariamente de lo que se trata mi página. Y de alguna manera optimizé para esos. O envié las señales equivocadas a Google y estoy recibiendo el tipo incorrecto de tráfico. Esto sucede mucho más a menudo de lo que a todos nos gustaría admitir.

¿Es la tasa de rebote un factor de clasificación? Test dice que sí. Experimentado dice que no. Definitivamente es algo que tenemos que mirar de nuevo.