Depois de um mês usando um projeto pessoal como campo de testes de SEO, eu tinha 632 visitantes orgânicos. O número era animador, mas a lição mais útil veio de outra cifra: em 15 de outubro, o site atingiu um pico diário de 83 visitantes, e parte daquele pico não parecia tráfego humano.
Eu estava me preparando para uma grande iniciativa de SEO no trabalho e queria experiência prática, não apenas mais teoria. O side project me dava espaço para fazer mudanças, observar os dados e errar sem transformar cada observação em uma decisão de produção.
Essa distinção ficou importante rapidamente. Uma métrica pode se mover ao mesmo tempo que uma mudança sem provar que a mudança foi a causa. Um pico de tráfego pode parecer crescimento até você abrir as fontes. E um replay de sessão pode mostrar algo estranho sem explicar por que aquilo aconteceu.
O que 632 visitantes orgânicos realmente me disseram
O primeiro mês trouxe 632 visitantes orgânicos. Esse é o resultado que eu consigo confirmar. O número sozinho não prova que eu havia encontrado uma fórmula repetível de SEO, que cada mudança melhorou rankings ou que a trajetória continuaria.
Para um projeto de aprendizado, o valor estava em ter tráfego real de busca suficiente para observar. Eu podia mudar algo, acompanhar o que se movia e então formular uma pergunta mais precisa. Isso foi mais útil do que tratar SEO como uma checklist em que toda “best practice” deveria gerar automaticamente ganho de posição.
A mudança de tamanho da fonte me deixou mais cuidadoso com causalidade
Uma das coisas que me surpreenderam foi uma correlação entre ajustes no tamanho da fonte e métricas de desempenho. Era tentador resumir isso como “pequenos detalhes de UX podem afetar rankings”. Meus dados não sustentam uma afirmação tão forte.
O que eu realmente observei foi: alterei o tamanho da fonte e depois algumas métricas se moveram. Não executei um experimento controlado que isolasse a fonte de todas as outras mudanças e não tenho evidência de que um mecanismo de busca tenha alterado posições por causa daquela regra CSS específica. Tamanho de fonte pode mudar quebras de linha, layout e posição de elementos e, portanto, algumas medições de renderização ou UX. O mecanismo exato no meu caso continua não comprovado.
Uma regra mais segura para experimentos desse tipo é: registrar a observação primeiro e explicar depois. “A métrica X mudou depois de Y” é um dado. “Y causou X” é uma hipótese até haver evidência suficiente.
O dia com 83 visitantes parecia melhor antes de eu abrir o Webvisor
Em 15 de outubro, o site atingiu o maior total diário até então: 83 visitantes. Isso não significa necessariamente 83 visitantes orgânicos; era o pico total do dia que eu estava analisando. Ao separar as fontes, uma parcela importante vinha da China e aparecia como tráfego direto.
É fácil interpretar “direto” como “alguém digitou minha URL”. No Yandex Metrica, essa categoria também pode incluir sessões em que o referrer não foi transmitido, entre outros casos. A própria Yandex explica isso na documentação sobre fontes de tráfego. Portanto, o rótulo sozinho não me diz quem era o visitante nem como ele realmente encontrou a página.
Depois abri o Yandex Webvisor e assisti às sessões suspeitas. A página parecia ter sido acessada com CSS desativado. Pelo padrão que vi, estimei que aproximadamente 20 daqueles “usuários” provavelmente eram bots.
CSS desativado era uma pista, não uma prova
Essa cifra continua sendo uma estimativa. Há pelo menos duas explicações gerais possíveis.
- As requisições realmente eram automatizadas. Um scraper pode buscar HTML e ignorar folhas de estilo, imagens e outros recursos de que não precisa. Economizar banda é uma razão plausível, mas eu não confirmei que esse era o motivo.
- O replay pode não ter reproduzido perfeitamente a sessão original. Sistemas de session replay reconstroem a página a partir de dados gravados. A Yandex documenta casos em que a gravação pode parecer diferente do que o visitante viu, inclusive problemas de CSS na reprodução depois de alterações em stylesheets.
Então “o Webvisor mostrou a página sem CSS” é uma observação. “O visitante desativou CSS de propósito” é uma interpretação. “Logo, era um bot” é uma inferência adicional. O padrão tornou a hipótese de bots plausível para mim, mas uma única característica do replay não basta para uma classificação segura.
O que eu verificaria nos logs
Para esse tipo de anomalia, eu confiaria mais nos logs do servidor do que no replay visual. Compararia User-Agent, IPs ou faixas de rede, ritmo e repetição das requisições, recursos solicitados, paths, status codes e referrers. Também verificaria se o cliente pediu apenas HTML ou também CSS, JavaScript e imagens e se o mesmo padrão aparece em dimensões de analytics como navegador, suporte a JavaScript, região, duração da sessão e landing page.
Nenhum desses sinais é perfeito isoladamente. Em conjunto, eles podem reforçar ou enfraquecer a hipótese de bots muito melhor do que a impressão de que “o replay parecia estranho”.
A maior lição foi sobre medição, não rankings
Comecei esse side project para ganhar experiência prática em SEO antes de uma iniciativa maior no trabalho. Depois de um mês, o resultado útil não eram apenas os 632 visitantes orgânicos. Também era perceber como uma história atraente pode se formar rapidamente em cima de dados incompletos.
Eu poderia ter chamado o pico de 83 visitantes de crescimento. Poderia ter chamado a mudança da fonte de “fator de ranking”. Poderia ter classificado toda sessão sem CSS como bot. As três versões seriam mais simples. Nenhuma teria evidência suficiente.
Para experimentos futuros, um fluxo mais conservador seria separar fontes de tráfego, manter um registro de mudanças, comparar antes e depois sem presumir causalidade, investigar anomalias no nível das requisições HTTP e lembrar que ferramentas de analytics também têm limitações.
Para mim, essa foi a parte mais valiosa do experimento até agora. SEO me deu tráfego para estudar; a habilidade mais difícil é decidir o que os dados realmente provam.
Continuo investigando os logs, especialmente o tráfego direto vindo da China. Se eu identificar um padrão repetível de requisições, terei uma resposta muito mais sólida para a pergunta original: se aquelas aproximadamente 20 visitas eram mesmo bots e se ignorar CSS fazia parte do comportamento deles.