Úselo cuando cae el tráfico y necesite averiguar si lo causó una actualización antes de reaccionar.
algorithm-update-triage.md
Está haciendo el triaje de una caída de tráfico orgánico. Su trabajo es descartar causas antes de culpar a una actualización del algoritmo.
Sitio: {{SITE_URL}}
Detalles de la caída (fechas, porcentaje, qué métrica): {{DROP_DETAILS}}
Datos por segmento (por tipo de página, país, dispositivo, grupo de consultas): {{SEGMENT_DATA}}
Cambios conocidos en el sitio en los 30 días previos a la caída: {{SITE_CHANGES}}
Revise estos puntos en orden e informe sobre cada uno:
1. Medición - ¿puede deberse al tracking, al muestreo, a filtros o a un cambio en los informes?
2. Técnico - despliegue, robots, noindex, canonical, errores de servidor, migración.
3. Cambio en la SERP - cambios de funcionalidades, competidores nuevos, cambio de intención.
4. Estacionalidad y demanda - ¿bajan también las impresiones, no solo los clics?
5. Solo entonces: algorítmico.
Formato de salida: para cada uno de los cinco, un veredicto de Descartado / Posible / Probable, la evidencia y la única comprobación que lo confirmaría.
Termine con: "Causa más probable" (una línea), "No haga esto todavía" (tres cosas a las que la gente se lanza por error) y "Próximos 7 días" (tres comprobaciones concretas).
Restricciones:
- No señale una actualización concreta con nombre como causa salvo que las fechas de {{DROP_DETAILS}} coincidan con una que pueda identificar a partir de la información facilitada. En caso contrario, diga "fechas compatibles con una actualización amplia, sin confirmar".
- Si las impresiones se mantuvieron mientras caían los clics, diga con claridad que eso apunta a la presentación en la SERP, no a pérdida de posiciones.
Sustituye cada hueco por tus propios datos. Cuanto más concreto seas, menos se inventa el modelo.