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Entendendo os Buracos e Pontos nos dados de posições do Search Console

Para quem já trabalha com SEO há algum tempo e utiliza a ferramenta do Google Search Console provavelmente já se deparou com um quadro que chama muita atenção e pode levantar dúvidas e preocupações com a saúde do site, que são certas lacunas e / ou pontos nos dados de posição para uma determinada palavra-chave ou página.

Isso é um problema do site, da ferramenta ou de alguma outra coisa? Como se corrige isso? Para entender esse “possível problema” que ocorre na leitura de dados da ferramenta, é necessário compreender mais a fundo sobre algumas métricas e como elas são calculadas.

Introdução rápida às métricas do Search Console

Existem algumas coisas confusas ao percorrer os relatórios no GSC, e isso é especialmente o caso para aqueles que são novos em SEO. Um exemplo é o relatório de desempenho, que costumava ser chamado de Search Analytics.

O relatório de desempenho fornece informações sobre o tráfego de pesquisa orgânica, incluindo consultas que levam ao seu site, classificação de páginas de destino na Pesquisa, taxa de cliques (CTR), posição média para classificação de consultas no Google e muito mais…

É extremamente importante entender o que constitui uma impressão e um clique, e como o Google calcula a posição para consultas e páginas de destino.

Impressões

Para listagens orgânicas padrão (10 links azuis), uma impressão é registrada para uma página mesmo quando o usuário que realizou a busca não desceu (scrollou) a SERP. Portanto, nos 10 links azuis, se sua listagem for a de número #9 e abaixo da dobra, ainda receberá uma impressão simplesmente pelo fato da página de pesquisa ter sido carregada. 

Posição

A posição é calculada de cima para baixo e, em seguida, da parte primária para a secundária da tela (com base no idioma). 

Um link deve receber uma impressão para que sua posição seja calculada e posteriormente registrada, portanto sem impressão = sem posição.

Os gráficos de dados do Google Search Console

Os gráficos de dados da ferramenta são baseados nos critérios selecionados pelo usuário e portanto quanto menos filtros são utilizados, mais abrangente é a amostra e mais dados “concatenados” são incluídos dentro do mesmo gráfico.

Na aba de desempenho vemos uma linha histórica de dados a partir dos filtros que são selecionados:

  • Consulta
  • Página
  • País
  • Dispositivo
  • Aspecto da Pesquisa

Isso significa que ao puxar uma amostra de 6 meses de dados, estamos vendo a posição para uma determinada palavra-chave que pode resultar em qualquer página que corresponda à ela em qualquer país, dispositivo e qualquer aspecto de pesquisa…

Com essa abrangência de critérios, é natural que a impressão e/ou posição de uma determinada palavra-chave seja muito maior porque estamos “somando e juntando” a exposição dela em todos esses ambientes.

Acontece que se eu começar a remover esses “pedaços” de presença de uma determinada palavra-chave e/ou página através dos filtros, começamos a enxergar os buracos e pontos nas posições.

Agravante 1) Afunilamento das Consultas e Long Tail

Nesse exemplo abaixo foi feito somente 1 filtro para uma consulta (volume de 12.000 buscas mensais segundo o SEMRush) de maneira agregada, ou seja, através da opção de seleção abrangente “consultas com” que irá puxar qualquer tipo de palavra-chave que corresponda de maneira aproximada do meu termo e não apenas aquela busca específica e exata.

Para o site  que eu estou analisando especificamente, eu já consigo visualizar as primeiras lacunas num período de 6 meses de dados.

Olhando esse gráfico é possível imaginar então que o site pode ter sofrido algum tipo de problema nesses dois dias especificamente e a partir disso fazer uma análise histórica para tentar entender que tipo de problema pode ter ocorrido nessas datas.

Porém como mencionado acima, essa é uma consulta agregada, ao trocar a classificação do filtro de “Consultas com” para “Consulta exata” os buracos ficam ainda maiores e em maior quantidade:

Um fator importante a se considerar é que essas lacunas não aparecem somente para essa consulta, mas sim para diversas consultas dentro do site. Quanto mais long-tail for a palavra-chave, maior é a probabilidade de se visualizar os buracos.

Isso acontece porque quanto mais longa for uma busca menor é a probabilidade de alguém realizar essa busca e dificilmente ela irá gerar impressões constantes durante um longo período de tempo.

Abaixo trouxe o comportamento de 4 palavras-chave long-tail distintas do mesmo site através da consulta exata do GSC:

Há casos onde para uma palavra-chave, o gráfico acaba concatenando o comportamento em diferentes localizações / países. Nesse caso ao fazer um filtro por localização ele fica mais estável.

Isso significa que como mencionado acima, em uma seleção abrangente, o gráfico irá mostrar diferentes comportamentos de diferentes ambientes em um mesmo gráfico dando a impressão de que a página está com uma oscilação muito forte.

Agravante 2) O Volume das palavras chave e a variação de tendência diária e mensal

A métrica de volume de pesquisa de uma palavra-chave é uma das mais importantes e provavelmente a mais utilizada em SEO.

Mas, à medida que mais e mais ferramentas de pesquisa de palavras-chave entram no mercado, os usuários começam a perceber que ferramentas diferentes relatam volumes de pesquisa diferentes para as mesmas palavras-chave.

E, o mais importante, esses volumes de pesquisa costumam ser diferentes do que o Google Keyword Planner está mostrando (que a maioria das pessoas considera como a única fonte precisa de dados de palavras-chave).

Conforme a Ahrefs explica neste artigo, o volume das palavras-chave que são apresentados nas ferramentas, são uma média anual arredondada que é calculada todo mês.

Isso significa que não é porque uma consulta possui um volume alto de buscas mensais que exatamente todo mês será feito esse exato número de buscas todos os dias, afinal são humanos fazendo essas buscas e isso é extremamente orgânico e volátil.

Dessa forma, fica mais fácil de entender o motivo de não receber impressões (e portanto um cálculo de posição) para uma palavra-chave exata com um volume relativamente alto.

O exemplo abaixo mostra o comportamento do interesse da mesma palavra-chave do gráfico mostrado acima (volume de 12.000 buscas mensais segundo o SEMRush) para um período maior de 12 meses no Brasil.

É possível verificar abaixo que na mesma data onde ocorreu o primeiro buraco no gráfico de posições, houve uma queda brusca no interesse e nas buscas dela segundo o Google Trends.

Essa mesma queda de interesse não só coincide com o comportamento dentro do GSC, mas também mostra que aquela palavra chave exata, simplesmente não teve impressão dentro desse período, mas suas outras palavras derivadas tiveram ao menos 1 impressão.

Portanto ao fazer o afunilamento para consulta exata, ela gera um espaço em branco nas posições para esse período, já se aumentamos a abrangência e pegamos as consultas relacionadas, as mesmas geraram uma impressão para a mesma página.

A mesma página recebeu uma impressão de consultas relacionadas, porém não recebeu da consulta exata, logo a página foi impressa e não denota um problema técnico como indexação ou algo do tipo.

Flutuação de rankings “extrema” ao publicar novos conteúdos

John Mueller do Google afirmou que flutuações “extremas” de classificação podem ocorrer após a publicação de novo conteúdo.

O fato de conteúdos simplesmente desaparecerem por completo das buscas algumas semanas após sua publicação é considerado normal, pois o algoritmo precisa entender onde encaixar determinado conteúdo.

“Isso pode ser completamente normal. A parte complicada é quando encontramos um novo conteúdo, em um novo site ou site existente, temos que estimar onde achamos que devemos mostrar onde é relevante. Às vezes, estimamos um valor bastante alto e, com o tempo, isso se acalma.

Então, pode ser que ele se estabeleça em uma posição semelhante, pode ser que ele apenas flutue por um tempo e depois se assente em uma posição semelhante, ou talvez vá se estabelecer em uma posição mais alta ou talvez vá se estabelecer em uma posição um pouco mais baixo.

Então, especialmente com conteúdo totalmente novo, as classificações que você vê lá, eu esperaria que flutuassem um pouco. Talvez – não sei, estou apenas inventando um número – uma ou duas semanas até que as coisas se acomodem em um estado em que dizemos que esta é a classificação normal que consideramos apropriada …

É meio extremo, eu acho, mas pode definitivamente acontecer que indexemos algo que classificamos bem alto que, por alguns dias, ele desaparece completamente e então volta para talvez na mesma posição ou talvez um pouco diferente posição.”

John Muller

O que explica os buracos e pontos do GSC?

Analisando os comportamentos das palavras-chave acima, entendendo como funcionam as métricas do GSC e como são dados os volumes de impressão de uma palavra-chave oferecido por ferramentas de terceiros no mercado é possível verificar que os buracos nos relatórios do GSC não são problemas técnicos ou penalizações do Google, mas sim a ausência de impressões para uma consulta específica dentro de um determinado período e que portanto não foi possível realizar o cálculo de posição para aquela palavra-chave, resultando em lacunas e pontos separados na análise de desempenho.

Além disso, como constatado por John Muller, conteúdos novos devem esperar esse tipo de comportamento por conta do algoritmo durante algumas semanas.

Esse comportamento não é uma exclusividade de 1 ou 2 palavras-chave dentro de um site, mas sim de qualquer uma. A probabilidade de verificar os buracos nos gráficos aumenta conforme o tamanho da palavra-chave (Maior o tamanho da consulta = Maior a probabilidade de resultar em buracos no GSC). 

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Alexandre Polselli
Especialista em SEO, Growth Marketing & Web Analytics
Artigos: 11