Después de un mes usando un proyecto personal como campo de pruebas para SEO, había conseguido 632 visitantes orgánicos. Era una cifra positiva, pero la lección más útil llegó de otro número: el 15 de octubre el sitio alcanzó un máximo diario de 83 visitantes, y una parte de ese pico no parecía tráfico humano.
Me estaba preparando para una gran iniciativa de SEO en el trabajo y quería experiencia práctica, no otra ronda de teoría. El side project me permitía cambiar cosas, observar los datos y equivocarme sin convertir cada observación en una decisión de producción.
La diferencia resultó importante muy pronto. Que una métrica cambie al mismo tiempo que una modificación no demuestra que esa modificación sea la causa. Un pico de tráfico puede parecer crecimiento hasta que se revisan las fuentes. Y una grabación de sesión puede mostrar algo extraño sin explicar por qué ocurrió.
Lo que realmente me dijeron 632 visitantes orgánicos
El primer mes produjo 632 visitantes orgánicos. Ese es el resultado que puedo confirmar. La cifra, por sí sola, no demuestra que hubiera encontrado una fórmula SEO repetible, que cada cambio mejorara el ranking o que la tendencia fuera a continuar.
Para un proyecto de aprendizaje, el valor estaba en disponer de suficiente tráfico real de búsqueda como para observar. Podía hacer un cambio, mirar qué se movía y formular una pregunta más precisa. Me resultó mucho más útil que tratar el SEO como una lista de “best practices” que supuestamente producen una mejora automática de posiciones.
El cambio de tamaño de fuente me hizo más prudente con la causalidad
Una de las cosas que más me sorprendió fue una correlación entre ajustes del tamaño de la fuente y métricas de rendimiento. Era tentador resumirlo como «los pequeños detalles de UX pueden afectar al ranking». Mis datos no permiten afirmarlo con tanta fuerza.
Lo que observé realmente fue que cambié el tamaño de la fuente y después vi moverse determinadas métricas. No hice un experimento controlado que aislara ese cambio de todos los demás, ni tengo pruebas de que un buscador modificara posiciones por esa regla CSS concreta. El tamaño de fuente puede alterar saltos de línea, layout y posiciones de elementos y, con ello, algunas mediciones de renderizado o UX. El mecanismo exacto en mi caso sigue sin estar demostrado.
Una regla más segura para este tipo de experimento es: primero registrar la observación; después explicar. «La métrica X cambió después de Y» es un dato. «Y causó X» sigue siendo una hipótesis hasta que exista evidencia suficiente.
El día de 83 visitantes se veía mejor antes de abrir Webvisor
El 15 de octubre el sitio alcanzó su máximo diario hasta entonces: 83 visitantes. No significa necesariamente 83 visitantes orgánicos; era el pico total del día que estaba analizando. Al desglosarlo, una parte importante procedía de China y aparecía clasificada como tráfico directo.
Es fácil leer «directo» como «alguien escribió mi URL». En Yandex Metrica también puede significar que no se transmitió el referrer, entre otros casos. Yandex lo explica en su documentación sobre fuentes de tráfico. Por tanto, la etiqueta de la fuente no me dice por sí sola quién era el visitante ni cómo descubrió realmente la página.
Después abrí Yandex Webvisor y revisé las sesiones sospechosas. La página parecía haberse abierto con CSS desactivado. Por el patrón que vi, estimé que aproximadamente 20 de esos «usuarios» probablemente eran bots.
CSS desactivado era una pista, no una prueba
Esa cifra sigue siendo una estimación. Al menos hay dos explicaciones amplias posibles.
- Las solicitudes podían ser realmente automatizadas. Un scraper puede descargar HTML e ignorar hojas de estilo, imágenes u otros recursos que no necesita. Ahorrar ancho de banda es una razón plausible, pero yo no confirmé que ese fuera el motivo.
- La reproducción podía no representar perfectamente la sesión original. Los sistemas de session replay reconstruyen la página a partir de datos grabados. Yandex documenta casos en los que la grabación puede diferir de lo que vio el usuario, incluidos problemas de CSS durante la reproducción tras cambios en las hojas de estilo.
Así que «Webvisor mostró la página sin CSS» es una observación. «El visitante desactivó CSS deliberadamente» es una interpretación. «Por tanto era un bot» es una inferencia adicional. El patrón hizo plausible la hipótesis de bots, pero una sola característica del replay no basta para clasificar con seguridad.
Qué comprobaría en los logs
Para este tipo de anomalía confío más en los logs del servidor que en la reproducción visual. Compararía los User-Agent, IP o rangos de red, ritmo y repetición de las solicitudes, recursos descargados, rutas, códigos de estado y referrers. También miraría si el cliente pidió solo HTML o también CSS, JavaScript e imágenes, y si el mismo patrón aparece en dimensiones de analítica como navegador, soporte de JavaScript, región, duración de sesión y landing page.
Ninguna señal es perfecta por separado. Juntas pueden reforzar o debilitar la hipótesis de bots mucho mejor que «la grabación se veía rara».
La lección principal terminó siendo sobre medición, no sobre rankings
Empecé el side project para ganar experiencia SEO práctica antes de una iniciativa mayor en el trabajo. Tras un mes, el resultado útil no fueron solo los 632 visitantes orgánicos. También fue descubrir lo rápido que una historia atractiva puede construirse a partir de datos incompletos.
Podía haber llamado crecimiento al pico de 83 visitantes. Podía haber convertido el cambio de fuente en un «factor de ranking». Podía haber llamado bot a cada sesión sin CSS. Las tres explicaciones habrían sido más sencillas. Ninguna habría estado suficientemente demostrada.
Para futuros experimentos, un flujo más conservador sería separar fuentes de tráfico, mantener un registro de cambios, comparar antes y después sin asumir causalidad, investigar anomalías a nivel de solicitudes HTTP y recordar que las herramientas de analítica también tienen limitaciones.
Para mí, esa ha sido la parte más valiosa del experimento. El SEO me dio tráfico que observar; la habilidad más difícil es decidir qué demuestran realmente los datos.
Sigo revisando los logs, sobre todo el tráfico directo procedente de China. Si encuentro un patrón de solicitudes repetible, podré responder con mucha más base a la pregunta original: si aquellas aproximadamente 20 visitas eran realmente bots y si evitar CSS formaba parte de su comportamiento.