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La limpieza automática que borraba artículos de la primera página

Una limpieza automática eliminaba artículos dos días después de publicarlos, incluidos 670 que estaban en la primera página de Google. Cómo lo encontramos y la auditoría que ahora hacemos en cada sitio.

Cuando un sitio pierde tráfico, los sospechosos de siempre son una actualización de Google, un competidor o enlaces perdidos. En un sitio de afiliados en el que trabajamos hace poco, parte de la causa era el propio sitio: una limpieza automática borraba los artículos dos días después de publicarlos.

Nadie había elegido borrar buen contenido. Una automatización lo hacía, en silencio, todos los días.

Lo que vimos

La primera señal estaba en Google Search Console: páginas que posicionaban bien y que, a los pocos días, desaparecían de los datos. Al cruzar esas direcciones con los registros del propio sitio, el patrón fue claro.

Borrados de la primera página

670

Artículos eliminados mientras estaban en la primera página de Google

Visitas perdidas

46%

De las visitas a artículos de una semana fueron a páginas luego borradas

Callejones sin salida

21.179

Direcciones antiguas redirigidas a la página de inicio

Esa última cifra importa. Cuando una página borrada envía a los visitantes a la página de inicio, Google suele tratarla como una página muerta, no como un traslado. El posicionamiento que se había ganado el artículo simplemente se pierde.

Por qué estos problemas pasan desapercibidos

  • La automatización es silenciosa. Las tareas programadas corren y reportan éxito, borren lo que borren.
  • Las reglas sobreviven a su razón de ser. Una configuración que tenía sentido para una estrategia de contenido antigua sigue corriendo cuando la estrategia cambia.
  • No tienen dueño. Los editores miran lo que sale; pocos miran lo que se retira.
  • El daño estaba repartido. Un artículo perdido es ruido. Cientos al mes son una tendencia que solo aparece cuando ordenas los datos.

Cómo lo demostramos

Una sospecha no es un hallazgo. Cruzamos la fecha en que se retiró cada artículo con sus impresiones y clics en búsqueda, página por página, y comprobamos que las pérdidas venían después de los borrados y no al revés. Luego intentamos romper nuestra propia explicación: ¿esas páginas ya venían cayendo? ¿Encajaba mejor una actualización de Google? Solo cuando la explicación resistió entró en el reporte semanal, marcada como probada.

No fue la única causa. Una actualización distinta del sitio había ocultado a Google la mayoría de los artículos, y ese fue el factor más grande. Las caídas reales casi siempre tienen más de una causa, y cada una hay que fecharla por separado.

Qué cambiamos, paso a paso

  1. Extendimos la vida de los artículos de 2 a 7 días. Un cambio pequeño y reversible, que podíamos entregar en días y medir.
  2. Apagamos la tarea para siempre una vez que el efecto fue claro.
  3. Pedimos a Google revisar de nuevo 22.951 páginas que había descartado.
  4. Cambiamos las redirecciones masivas por reglas deliberadas: 27.734 reglas pasaron a 220, cada una enviando a los visitantes a algún lugar útil.
  5. Archivar en vez de borrar. Las páginas sin valor salen de la vista de Google, pero todo lo retirado se puede restaurar.

La auditoría que ahora hacemos en cada sitio

  1. Lista cada tarea programada (tareas del servidor, plugins del CMS, herramientas del hosting) y qué borra, despublica o redirige.
  2. Asigna a cada una un dueño y una razón para existir hoy. Sin dueño, no hay tarea.
  3. Sigue el número de páginas publicadas semana a semana. Una línea que baja sin una decisión editorial detrás es una alerta.
  4. Revisa las direcciones retiradas en Search Console: ¿alguna seguía recibiendo impresiones?
  5. Revisa a dónde envían las páginas retiradas. Redirigir a la página de inicio no es una solución.

Una causa entre varias

Esta fue una de varias causas que encontramos y corregimos. En conjunto, las visitas semanales desde Google pasaron de 602 a 1.612 en el primer mes, medidas desde el punto más bajo.

Este artículo se basa en un proyecto real. Datos del cliente reservados; cada cifra proviene de los datos del propio cliente.

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