Este artículo de la serie sobre cómo posicioné alanmelnick.com en Google y en la IA trata del momento en que dejé de suponer y empecé a medir. En agosto de 2026 exporté por primera vez los datos de Search Console de los dos meses anteriores. Esto es lo que encontré y lo que decidí con eso.
El baseline
| Métrica (19 jun – 16 ago 2026, búsqueda web) | Valor |
|---|---|
| Impresiones | 26.520 |
| Clics | 83 |
| CTR | 0,31% |
| Posición media en junio | 51,7 |
| Posición media en agosto | 26,8 |
La lectura rápida es que el sitio tiene un problema de clics. La lectura correcta es que el sitio pasó de no existir a estar en la tercera página, y ahí casi nadie hace clic.
Mejorar 25 posiciones en dos meses es un buen avance. Pero entre la posición 26 y la 10 está la diferencia entre impresiones y negocio. Como explico en el CTR por posición en Google, el clic se concentra en la primera página.
Lo que más me llamó la atención: páginas bien ubicadas sin clics
Había páginas en el top 15 con CTR entre 0% y 1,1%. A esa altura deberían recibir algunos clics. Cuando no los reciben, el problema suele ser el título o la descripción: no responden a lo que el usuario buscaba, o no se diferencian del resto de la página de resultados.
El caso más claro fue Posicionamiento web en Chile: 1.976 impresiones, posición 19,6 y cero clics. Era la mayor bolsa de impresiones desperdiciadas del sitio.
Por qué decidí NO podar contenido
La práctica habitual con un blog grande es eliminar o consolidar los posts que no rinden. Los números parecían pedirlo: había 41 posts con cero impresiones. Pero antes de borrar, miré las fechas.
- 182 de los 215 posts se habían publicado en los últimos 75 días.
- De los 41 posts sin impresiones, 31 eran simplemente nuevos.
- Solo 11 posts tenían antigüedad suficiente y mal rendimiento.
Google necesita tiempo para evaluar una página. Podar contenido que todavía no tuvo esa oportunidad es tomar una decisión sin datos. Con 11 candidatos reales, la operación no se justificaba.
El crawl budget no era el problema
Un argumento común para podar es "liberar crawl budget". En un sitio con alrededor de 368 URLs en el sitemap, no aplica. El crawl budget es una restricción real para sitios con decenas de miles de URLs. Repetir ese argumento en un sitio pequeño lleva a decisiones equivocadas.
Dónde sí estaba el riesgo
El riesgo no estaba en el contenido publicado, sino en el ritmo: 91 posts en junio, 56 en julio, 41 en agosto, con una mediana cercana a las 490 palabras. Podar posts viejos no cambia nada si el flujo de publicación sigue igual. La decisión fue bajar el ritmo y subir la profundidad.
Dónde estaba el ruido: el diccionario
Al ordenar las URLs por impresiones y posición apareció un patrón: 50 URLs generaban 7.091 impresiones (26% del total) en posición 50 o peor, con cero clics.
29 de esas 50 eran términos del diccionario de marketing, y sumaban 4.289 impresiones. Eran términos genéricos (marketing automation, content marketing, omnicanalidad) donde compiten sitios mucho más grandes.
Matiz honesto: aparecer en la posición 78 no daña el ranking del resto del sitio. Es ruido en el reporte, no un problema de SEO. Lo importante es no confundir esas impresiones con demanda real.
Huecos con demanda medida
La parte más útil del export fue encontrar búsquedas con demanda real que el sitio no estaba cubriendo bien.
| Hueco | Consultas | Impresiones | Clics |
|---|---|---|---|
| Link building | 32 | 930 | 1 |
| Posicionamiento web Chile | — | 1.976 | 0 |
| Agencia de email marketing | — | 80 | — |
| Agencia ChatGPT Ads | — | 65 | — |
| Agencia Meta Ads | — | 60 | — |
Link building fue el hallazgo más claro: 32 consultas distintas y un solo post cubriéndolas.
También encontré lo contrario: "agencia SEO" no registraba ni una impresión. Mi trabajo para esa keyword era una apuesta, no una respuesta a demanda existente. Es útil saberlo antes de invertir más ahí.
Una sorpresa: España
España era el segundo país por impresiones (4.941), por delante de México. No era un mercado objetivo, pero el contenido en español sin marcadores locales fuertes se muestra en todo el mundo hispanohablante. Es un dato para tener en cuenta al decidir qué contenido localizar para Chile y cuál dejar neutro.
La limitación del export
Los exports que usé traen consultas y páginas por separado, pero no la vista que cruza consulta con página. Sin esa vista no se puede diagnosticar bien la canibalización: no ves qué URLs compiten por la misma búsqueda. Para decidir consolidaciones con redirects 301 hay que exportar esa vista específica.
Qué decidí con estos datos
- No podar hasta que el contenido de junio a agosto cumpla 90 días.
- Bajar el ritmo de publicación y subir la profundidad de cada post.
- Trabajar el CTR de las páginas en el top 15 con títulos y descripciones más específicos.
- Cubrir el cluster de link building, que tiene demanda medida.
- Agendar una re-auditoría a mediados de noviembre de 2026, con datos suficientes para decidir qué consolidar.
Qué pasó después
Este baseline es una foto de agosto, a mitad de camino. Al 28 de septiembre la posición media semanal había llegado a 20 y los clics de 30 días pasaron de 53 a 112 (de 53 a 78 sin el post de noticia que concentró la última semana). Las cifras completas, semana a semana, están en el caso SEO de alanmelnick.com.
Cómo leer tu propio baseline
- Separa visibilidad de clics. Si la posición mejora y el CTR no, el problema está en el top 10 y en los títulos.
- Mira la antigüedad antes de podar. Lo que tiene menos de 90 días todavía no fue evaluado.
- Separa ruido de demanda. Muchas impresiones en posiciones muy bajas no son una oportunidad.
- Busca clusters con muchas consultas y poco contenido. Ahí está el crecimiento.
- Exporta la vista consulta × página antes de consolidar.
Para usar Search Console con más profundidad, revisa cómo usar Search Console con IA para pasar a la acción.
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