03/02/2015
1. Sear Search ch Eng Engine ine Optimization
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03/02/2015
SEO: •
•
• • •
Es el proceso de optimizar un sitio para que sea más amiga!le" con los !uscadores. #e esta manera me$oramos las %isitas orgánicas" orgá nicas" & es decir no pagadas 'umentamos trá(ico. 'umentamos %olumen. 'umentamos ingresos.
SEO: •
)ara entender qu* es el SEO es cla%e comprender c+mo (uncionan los ,uscadores
,uscadores •
•
So(t-are !asado en la -e! para encontrar in(ormaci+n rele%ante a datos espec(icos oogle ahoo ,ing etc.
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SEO: •
•
• • •
Es el proceso de optimizar un sitio para que sea más amiga!le" con los !uscadores. #e esta manera me$oramos las %isitas orgánicas" orgá nicas" & es decir no pagadas 'umentamos trá(ico. 'umentamos %olumen. 'umentamos ingresos.
SEO: •
)ara entender qu* es el SEO es cla%e comprender c+mo (uncionan los ,uscadores
,uscadores •
•
So(t-are !asado en la -e! para encontrar in(ormaci+n rele%ante a datos espec(icos oogle ahoo ,ing etc.
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,uscadores
,uscadores
+mo (uncionan
,uscadores •
•
1. ra-lers 2. 4ndeadores •
•
'lgoritmos propietarios
3. ,6squeda
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ra-lers: •
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8een 9 analizan el contenido de todas las páginas que pueden %isitar ra-lean" todos los sitios -e!s a!iertos uardan copias" de todas las páginas
4ndeadores •
• •
•
•
•
•
sando algoritmos propios: atalogan la in(ormaci+n 8a indean 8a re(erencian )ala!ras ;etadata so hist+rico 9 personal de los usuarios
,6squeda: • •
•
8ee 9 analiza pedidos de los usuarios. ,usca en sus !ases de datos 9 sus ndices el
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,uscadores
,uscadores: partes del mercado oogle ahoo@ ,aidu ,ing ande 'sD 'O8
>2.>0? A.72? 7.>B? 3.B1? 1.C? 0.52? 0.3?
#iscusi+n SEO:
•
)or como (uncionan los !uscadores para que a nuestro sitio le %a9a me$or" qu* pasos podemos tomar
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SEO: ,lacDFat %s Ghitehat
,lacDFat •
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;*todos para incrementar el ranDing 9 la rele%ancia no apro!adas o intentando engaHar el (uncionamiento o los algoritmos de los !uscadores. ;u9 e(icaces temporalmente. Iápidos. 4ne%ita!lemente e%entualmente encontrados 9 penalizados. )ageIanD
GhiteFat •
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•
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•
;*todos para incrementar el ranDing 9 la rele%ancia apro!adas 9 que o!edecen a las reglas de (uncionamiento 9 los algoritmos de los !uscadores ;ás lentos. Seguros. Jecesitan de mucho conocimiento del mercado del producto 9 de la audiencia. ;ultitudinarios.
A
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,uscadores • • •
1. ;e$orar el cra-ling 2. ;e$orar el indeing 3. ;e$orar la rele%ancia
;e$orar el ra-ling: •
• • • •
#e!emos permitir que los !uscadores encuentren 9 copien la ma9or cantidad de páginas posi!le. Optimizar el sitio. ;e$orar tiempos de respuesta. #isminuir el peso de los sitios. E%itar que ha9an trancas.
;e$orar el ra-ling: •
Ge!master tools:
C
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;e$orar el ra-ling: •
)agespeed insights:
;e$orar el ra-ling algunos conse$os • • • • • • •
Optimizar la !ase de datos achear localmente K sph9n achear en la nu!e & cloud(lare Sitemap Io!ots no(ollonoinde
;e$orar la indeaci+n •
•
#e!emos permitir que los !uscadores puedan catalogar correctamente 9 e(icazmente lo que encuentran en nuestro sitio. Es importante indicar 9 especi(icar a que se re(iere la in(ormaci+n de nuestro sitio
>
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;e$orar la indeaci+n • • •
sar ttulos Jom!rar imágenes Se usan los llamados metadata" 9 metatags"
;e$orar la indeaci+n: metada
;e$orar la indeaci+n: metada
B
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;e$orar la rele%ancia •
uando alguien %isita nuestra página mediante un !uscador #E,E;OS demostrar que somos rele%antes para la persona que nos encontr+
;e$orar la rele%ancia. •
El !uscador tendrá un hist+rico 9 si somos rele%antes es más pro!a!le que despu*s nos sugiera para t*rminos de !6squeda similares.
;e$orar la rele%ancia: m*tricas • • • • •
licD Lhrough Iate. Liempo de estada. Misitantes que regresan. )áginas %istas por %isita ,ounce Iate
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;e$orar la rele%ancia •
licD Lhrough Iate Lenemos que tener ttulos 9 su!ttulos 9 los llamados snippets" interesantes 9 reales 's conseguimos que la gente que %e nuestro sitio entre %arios otros resultados de !6squeda haga clicD 9 entre a nuestro sitio
•
•
;e$orar la rele%ancia •
Liempo de estada ;ientras más tiempo nuestros %isitantes pasen en nuestro sitio el !uscador supondrá que la in(ormaci+n era su(icientemente interesante para ameritar una %isita larga
•
;e$orar la rele%ancia •
Misitantes que regresan 8os %isitantes que regresan demuestran que la in(ormaci+n que encontraron la primera %ez era su(icientemente interesante para ameritar una segunda %isita 8os !uscadores a%anzados pueden seguir a usuarios para sa!er si regresan a los sitios.
•
•
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;e$orar la rele%ancia •
)áginas %istas por %isita: Si un %isitante %isita más de una página despu*s de entrar al sitio es por que el sitio le o(rece más in(ormaci+n que le parece interesante.
•
;e$orar la rele%ancia •
,ounce rate: Si un %isitante entra a la página 9 la cierra inmediatamente esto es considerado un !ounce" 9 demuestra que el sitio no o(rece la in(ormaci+n que pu!licita!a en los resultados de !6squeda o que el sitio no es agrada!le.
•
;e$orar la rele%ancia: oogle 'nal9tics •
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Servicios Publicitarios de Google Un poco de historia de Google •
)ro9ecto uni%ersitario <1BBA=
8arr9 page
Sergei ,rin
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'l (inalizar el pro9ecto <2B 'gosto 1BBA=: •
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C5.230A ;illones de páginas 20C.02 , de teto
Septiem!re 1BB> KN crean la empresa en un gara$e ;arzo 1BBB KN se mudan al 1A5 ni%ersit9 '%e. en )alo 'lto 2003 se mudan al oogleple <10 hectáreas con más de 3 hectáreas de edi(icios= #ont !e e%il"
El 2000 oogle empieza a %ender pu!licidad El 2007 >7.C? de las !6squedas de 4nternet eran mane$adas por google Fo9 en da: •
•
•
•
50 000 empleados 100 000 millones de P de acti%os C0 000 millones de P en capital social 2ndo sitio más %isitado del mundo
#e d+nde %iene todo ese dinero"
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)rincipal (uente de ingresos de oogle asi 50 000 millones de P el 2012 para oogle O(rece pu!licidad de di(erentes tipos: •
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•
Leto ,anners ;edia enriquecida ---.google.com/ad-ords
'd-ords: +mo (unciona
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•
'd-ords: +mo (unciona
•
'd-ords: +mo (unciona
•
Simultaneidad con las !6squedas orgánicas
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•
Simultaneidad con !6squedas de la competencia
•
Simultaneidad con los sitios de la competencia
•
+pmo (unciona Qe9-ords: •
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)ala!ras
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Tipos de Campaña
•
•
);
•
)
•
)'
); •
•
•
•
osto por impresi+n
•
;ás de 1 mill+n de sitios ;uestran contenido de 'dGords en sus páginas
) • • • •
osto por clic Rtil cuando se quiere conseguir trá(ico osto !asado en las De9-ords El costo está tam!i*n !asado en parámetros de usuario • •
•
Esta (ormula se llama 'dIanD es secreta • •
•
osto máimo diario osto máimo de 1 clic Lam!i*n toma en cuenta la calidad de la pu!licidad la calidad del sitio linDeado
)ara tener me$ores resultados ha9 que tener me$or calidad o más dinero
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•
)' •
osto por adquisici+n •
)ara pu!licitadores interesados en con%ersiones • • •
• • •
•
4nscripciones Mentas Motos
uncionan de manera mu9 simil ar a ) 4nclu9en una (uncionalidad de rastreo o tracDing 'l igual que ) es un sistema que aprende" del uso continuo 8as pu$as" o o(ertas" se esta!ilizan en el tiempo
Su!asta
Su!asta: t*rminos •
;in ,id •
•
;a ,id •
•
)u$a en la su!asta que 9a no estamos dispuestos a pagar
TS •
•
)u$a mnima en la su!asta
Tualit9 Score calidad" de la promoci+n
'ctual ) •
osto real" calculado en tiempo real en (unci+n de la competencia
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Su!asta simpli(icada )u!licador
;a ,id >
)recio
7 2 1
Su!asta simpli(icada )u!licador
;a ,id >
)recio 7
7
2
2
1
1
0.1
allos en esa su!asta •
•
•
•
•
•
Fasta ah solo !asado en P )uede no ser interesante para los usuarios )uede que no se haga clic por no ha!er ser interesantes J'#4E 'J' Tu* (alta TS
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Su!asta K TS •
•
•
•
Tualit9 Score +rmula secreta ,asada en 3 componentes LI •
•
Iele%ancia •
•
Se %a asentando #e la De9-ord respecto al conteto
alidad de la página destino •
)I
Su!asta TS )u!licador
;a ,id >
TS 1
7
3
2
2
1
5
'dIanD
)osici+n
)osici+n
Su!asta TS )u!licador
;a ,id >
TS 1
'dIanD >
7
3
12
2
2
7
1
5
5
21
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Su!asta TS )u!licador
;a ,id >
TS 1
'dIanD >
)osici+n 2
7
3
12
1
2
2
7
7
1
5
5
3
Su!asta K TS •
•
•
a sa!emos como se escoge los di(erentes ads 'hora cual es el precio Lenemos que pagar: •
•
•
•
8o mnimo para mantener nuestra posici+n seg6n lo calculado
uanto )osici+n1 NU )osici+n2 Seguir el cálculo en la pizarra
Su!asta K TS )osici+n1 N )osici+n2
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Su!asta K TS )osici+n1 N )osici+n2 )recio1 TS1 N )recio2 TS2
Su!asta K TS )osici+n1 N )osici+n2 )recio1 TS1 N )recio2 TS2 )recio1 TS1 U ;a,id2 TS2
Su!asta K TS )osici+n1 N )osici+n2 )recio1 TS1 N )recio2 TS2 )recio1 TS1 U ;a,id2 TS2 )recio1 U ;a,id2 TS2 / TS1
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Su!asta Iealista )u!licador
;a ,id 7.00P
TS 5
'dIanD 20
7.00P
7
1A
7.00P
2
>
A.00P
1
A
'ctual )
Su!asta Iealista )u!licador
;a ,id 7.00P
TS 5
'dIanD 20
'ctual ) 3.20P
7.00P
7
1A
2.00P
7.00P
2
>
3.00P
A.00P
1
A
0.01P
Su!asta Iealista menos espacio )u!licador
;a ,id 7.00P
TS 5
'dIanD 20
'ctual ) 3.20P
7.00P
7
1A
2.00P
7.00P
2
>
3.00P
A.00P
1
A
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Su!asta Iealista me$oramos la calidad )u!licador
;a ,id 7.00P
TS 5
'dIanD 20
7.00P
7
1A
7.00P
3
>
A.00P
1
A
'ctual ) 3.20P 2.00P
0.01P
Su!asta Iealista me$oramos la calidad )u!licador
;a ,id 7.00P
TS 5
'dIanD 20
'ctual ) 3.20P
7.00P
7
1A
2.00P
7.00P
3
>
2.00P
A.00P
1
A
0.01P
Su!asta Iealista todos $untos Esp: )u!licador
;a ,id
TS
'dIanD
'ctual )
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)u!licidad en lnea: ace!ooD •
)roceso de una pu!licidad: •
•
•
•
•
•
•
rear una (ace!ooD page #iseHar una pu!licidad Seleccionar una audiencia #e(inir un presupuesto )u!licar 'nal9tics/4nsights
Su!asta/ola unciona como unasu!asta que es lo quedecide que pu!licidad es mostrada@ ace!ooD te a9udacon un rango para tu pu$a: •
•
8o- ,id
)u$a ,a$a P ;enor pro!a!ilidad
•
Figh ,id
)u$a 'lta PPPPPPP ;a9or )ro!a!ilidad
,asado en la audiencia 9 el historial 9 la cola de gente actualmente pu!licando en (ace!ooD para esa misma audiencia
2A
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•
E$emplo simple: •
;isma segmentaci+n
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
ace!ooD da el rango: 8,:0.5P KKKK F,:1P
7 pu!licadores Pub
Bid
Budget
'
1P
10P
,
0.C5P
15P
0.5P
5P
#
0.25P
20P
Supongamosque siempre que se muestra la gente hace clicD Si la audiencia en ese da es de 100 personas qu* ocurre
LI licD Lhrough Iate" Es una m*trica directa que nos permite de(iner la calidad de una pu!licidad Jos indica que tanto le gusta la pu!licidad a la gente que la %e
;ismo e$emplo pero con LIs Pub
Bid
Budget
CTR
'
1P
10P
5? 50?
,
0.C5P
15P
0.5P
5P
33?
#
0.25P
20P
100?
Si el (ace!ooD !asa su posicionamiento 6nicamente en el precio de su!asta si la audiencia en ese da es de nue%amente es 100 personas qu* ocurre
2C
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•
•
•
•
•
•
En realidad el (ace!ooD inlu9e el LI en la ecuaci+n para maimizar sus ganancias 9 la renta!ilidad de las pu!licidades
;ismo e$emplo si ordenamos por per(ormance Pub
•
•
Bid
Budget
CTR
Performance
,
0.C5P
15P
50?
0.3C5
#
0.25P
20P
100?
0.25
0.5P
5P
33?
0.1C
'
1P
10P
5?
0.05
;aimum !id En realidad no se paga lo que uno pu$asino lo que el que está inmediatamente de!a$o 9a no está dispuesto a pagar
Pub
Bid
Paga
'
1P
0.CAP
,
0.C5P
0.51P
0.5P
0.2AP
#
0.25P
0.01P
2>
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ace!ooD: costos reales sin segmentar )ais ,oli%ia 'rgentina rugua9 )aragua9 )er6 Ecuador olom!ia Menezuela )anamá
'lcance 2A00000 27000000 2000000 2000000 12A00000 C200000 20000000 11000000 1270000
osto ); 0.03 0.03 0.03 0.01 0.03 0.03 0.02 0.02 0.02
osto ) 0.07 0.07 0.07 0.03 0.05 0.7 0.03 0.03 0.05
ace!ooD: costos reales
•
ace!ooD 4nsights: 'udiencia de pu!licaci+n
2B
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•
ace!ooD 4nsights: 'udiencia total
•
ace!ooD 4nsights: qu* %en
•
ace!ooD 4nsights: #esde qu* página
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