Cuantifica los verdaderos logros incrementales de SEO, justifica los cambios de presupuesto y supera a la competencia identificando los canales que aportan un aumento de conversiones estadísticamente significativo.
El Índice de Incremento de Atribución mide el porcentaje de aumento en conversiones o ingresos que un canal o táctica específicos generan frente a un grupo de control, aislando su verdadero impacto incremental. Los equipos de SEO lo utilizan en tests hold-out, geo-split o pruebas pre/post para confirmar si un nuevo hub de contenidos, la implementación de schema o una campaña de link building merecen presupuesto adicional.
Índice de Incremento por Atribución (ALI) cuantifica el valor incremental de un canal o táctica comparando su impacto en conversiones o ingresos con un grupo de control estadísticamente similar. Fórmula: (Conversiones Test − Conversiones Control) ÷ Conversiones Control × 100. A diferencia de la atribución multitouch, el ALI aísla la causalidad, respondiendo: “¿Esta iniciativa movió la aguja o esas conversiones habrían ocurrido de todos modos?”. Para los responsables de SEO que compiten por horas de ingeniería o fondos de link building, el ALI se convierte en la capa de credibilidad que transforma anécdotas en datos capaces de ganar presupuesto.
Elige un diseño de test que minimice la contaminación cruzada:
Ventanas de medición: Las iniciativas de contenido suelen requerir 28–56 días; los cambios técnicos de SEO se estabilizan en 7–14 días. Rastrea:
Hub de contenidos SaaS: 120 nuevos artículos orientados a consultas “how-to”. Geo-split en 60 regiones EMEA durante seis semanas. El ALI entregó +18,6 % de registros netos; presupuesto para la fase 2 de localización aprobado (€180 k).
Despliegue de schema en retail: Schema de producto añadido al 40 % del catálogo; control mantenido al 60 %. Tras 14 días, las impresiones de resultados enriquecidos de Google subieron 32 %, pero el ALI mostró solo +4,2 % de ingresos incrementales. La prioridad pasó a UX en lugar de más ingeniería de schema.
Los tests futuros deben considerar las respuestas generadas por IA que desvían clics. Combina ALI con herramientas de seguimiento de citas (API de Perplexity, registros de Retrieval de ChatGPT) para comparar:
Un aumento del 5 % en citas de IA más un 8 % de ALI en conversiones de marca indica que las tácticas GEO (p. ej., embeddings de FAQ) merecen inversión.
Calcula US$4–8 k en horas de analistas por test para diseño, instrumentación y modelado causal. Añade US$500–1 500 por cómputo de data warehouse si ejecutas Prophet/CausalImpact semanalmente. Para contenido o desarrollo, vincula el gasto variable a umbrales de ALI preacordados (p. ej., liberar el próximo sprint solo si el lift ≥8 %). Trata los resultados de ALI como opciones continuas: cada resultado positivo desbloquea el siguiente tramo de presupuesto SEO o GEO mientras protege la parte negativa.
Un ALI de 0,30 significa que el grupo expuesto convirtió un 30 % más que el grupo de control no expuesto, después de normalizar por el comportamiento base. En otras palabras, por cada 100 conversiones de referencia que habría obtenido sin los anuncios, la campaña generó 30 conversiones adicionales que pueden atribuirse de forma creíble al esfuerzo de display.
Primero calcula la tasa de conversión de referencia: 2.400 / 80.000 = 3,0 %. Tasa de conversión del grupo de prueba: 3.120 / 80.000 = 3,9 %. Índice de Incremento por Atribución = (3,9 % − 3,0 %) / 3,0 % = 0,9 % / 3,0 % = 0,30. La palabra clave generó un aumento del 30 % en la tasa de conversión sobre lo que habría sucedido de forma orgánica, lo que indica un valor incremental significativo que justifica una mayor inversión.
ALI mide el incremento relativo, no el coste. Una campaña podría aumentar las conversiones un 40 % (ALI elevado), pero aun así presentar un coste por conversión incremental superior al CPA o al margen permitido. Combina siempre el ALI con métricas de coste incremental—normalmente iCPA (coste incremental por adquisición) o ROI. Si el iCPA supera tu objetivo, el lift no está financieramente justificado pese a un ALI sólido.
Empieza con Afiliados, que muestra el ALI más alto (0,28) y, por lo tanto, el mayor incremento incremental con los niveles de gasto actuales. Después de reasignar el presupuesto, configura un estudio de lift continuo o un geo-split test para confirmar que el mayor gasto no provoque rendimientos decrecientes; una caída en el ALI o un aumento del CPA incremental indicarían saturación.
✅ Better approach: Cree una audiencia de control aleatorizada (holdout) que no reciba exposición del canal de prueba, supervise las tasas de contaminación y bloquee las reglas de segmentación durante el periodo de prueba. Compare solo las conversiones entre los usuarios expuestos y el verdadero grupo de control para calcular el lift.
✅ Better approach: Precalcula el efecto mínimo detectable y el tamaño de muestra, ejecuta la prueba hasta que los intervalos de confianza se reduzcan a ±10 % o menos y publica el Índice de Lift con su rango de confianza. Detén las optimizaciones hasta alcanzar la significancia estadística.
✅ Better approach: Desglosa el cálculo por dimensiones clave (usuarios nuevos vs. recurrentes, geografía, dispositivo, etapa del embudo). Redistribuye la inversión hacia los segmentos que muestren un uplift incremental positivo; recorta o rediseña los creativos para los segmentos con uplift nulo o negativo.
✅ Better approach: Combina el Índice de lift con el CPA o ROAS incremental. Calcula las ‘conversiones incrementales por cada dólar incremental’ y establece topes de puja o umbrales de presupuesto donde el lift marginal se alinee con las relaciones objetivo CAC/LTV.
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