Presentación sobre cómo analizar competidores en métricas de Core Web Vitals con BigQuery en el evento #DOYOUSEO del 1 de octubre de 2020.

1. #DOYOUSEO
CORE WEB VITALS:CORE WEB VITALS:
Benchmark de competidores
con CrUX y BigQuery
@guaca

2. ¿Qué veremos hoy?¿Qué veremos hoy?
Intro to Core Web VitalsIntro to Core Web Vitals
Intro to CrUXIntro to CrUX
Let's SQL it!Let's SQL it!
Let's turn data into infoLet's turn data into info
#DOYOUSEO @guaca

3. 1
Intro to CWVIntro to CWV
Qué son las Core Web Vitals, quéQué son las Core Web Vitals, qué
miden y por qué son importantesmiden y por qué son importantes
para SEO.para SEO.
#DOYOUSEO @guaca

4. Intro to Core Web VitalsIntro to Core Web Vitals
En mayo de 2020, Google anuncia lasEn mayo de 2020, Google anuncia las CoreCore
Web VitalsWeb Vitals como un conjunto de métricascomo un conjunto de métricas
relacionadas con la velocidad, la interactividadrelacionadas con la velocidad, la interactividad
y la estabilidad visual con las que poder ayudary la estabilidad visual con las que poder ayudar
a medir la user experience en la web.a medir la user experience en la web.
Estas nuevas métricas están tambiénEstas nuevas métricas están también
disponibles en eldisponibles en el Chrome Uxer ExperienceChrome Uxer Experience
reportreport..
#DOYOUSEO @guaca

5. Intro to Core Web VitalsIntro to Core Web Vitals
#DOYOUSEO @guaca

6. Intro to Core Web VitalsIntro to Core Web Vitals
Field DataField Data Lab DataLab Data
Google Search Console
Lighthouse
PageSpeed Insights
Chrome Dev Tools
Chrome UX Report
#DOYOUSEO @guaca

7. 2
Intro to CrUXIntro to CrUX
Qué es el Chrome UserQué es el Chrome User
Experience report, quéExperience report, qué
información tiene y cómo puedoinformación tiene y cómo puedo
explorar sus datos. explorar sus datos.
#DOYOUSEO @guaca

8. Intro to CrUXIntro to CrUX
En octubre de 2017, Google pone a nuestra disposiciónEn octubre de 2017, Google pone a nuestra disposición
elel Chrome User Experience reportChrome User Experience report (CrUX), un dataset(CrUX), un dataset
público en el que tenemos disponibles métricas de UX depúblico en el que tenemos disponibles métricas de UX de
los usuarios reales de Chrome.los usuarios reales de Chrome.
Con el anuncio de lasCon el anuncio de las Core Web VitalsCore Web Vitals el pasado mes deel pasado mes de
mayo, estas se añaden también al CrUX.mayo, estas se añaden también al CrUX.
Todos los datos del CrUX los tenemos disponibles paraTodos los datos del CrUX los tenemos disponibles para
su exploración ensu exploración en BigQueryBigQuery..
Using the Chrome UX Report on BigQueryUsing the Chrome UX Report on BigQuery
#DOYOUSEO @guaca

9. Important MetricsImportant Metrics DimensionsDimensions
First contentful paint (FCP)First contentful paint (FCP) OriginOrigin
Largest contentful paintLargest contentful paint
(LCP)(LCP)
CountryCountry
First input delay (FID)First input delay (FID) Device TypeDevice Type
Time to Interactive (TTI)Time to Interactive (TTI) Effective Connection TypeEffective Connection Type
Total blocking time (TBT)Total blocking time (TBT)
Cumulative layout shiftCumulative layout shift
(CLS)(CLS)
Intro to CrUXIntro to CrUX
#DOYOUSEO @guaca

10. Intro to CrUXIntro to CrUX
#DOYOUSEO @guaca

11. Intro to CrUXIntro to CrUX
#DOYOUSEO @guaca

12. Intro to CrUXIntro to CrUX
#DOYOUSEO @guaca

13. 3
Let's SQL it!Let's SQL it!
SQL es un lenguaje de consulta
estructurada con el que podemos
explorar y filtrar los datos de una
base de datos y extraer la
información que necesitamos.
#DOYOUSEO @guaca

14. Let's SQL it!Let's SQL it!
¿Qué información quiero?¿Qué información quiero?
¿Qué datos necesito?¿Qué datos necesito?
¿Dónde están estos datos?¿Dónde están estos datos?
¿Y cómo los puedo¿Y cómo los puedo
conseguir?conseguir?
#DOYOUSEO @guaca

15. Let's SQL it!Let's SQL it!
¿Qué información quiero?¿Qué información quiero?
Conocer el estado actual de lasConocer el estado actual de las CoreCore
Web VitalsWeb Vitals de mi web vs las de misde mi web vs las de mis
competidores.competidores.
EvoluciónEvolución de las mismas durante elde las mismas durante el
2020 para detectar si algún competidor2020 para detectar si algún competidor
está trabajando en ellas.está trabajando en ellas.
Tener la información desglosada porTener la información desglosada por
dispositivodispositivo..
#DOYOUSEO @guaca

16. Let's SQL it!Let's SQL it!
¿Qué datos necesito?¿Qué datos necesito?
LCPLCP de cada uno de los playersde cada uno de los players
durante 2020.durante 2020.
FIDFID de cada uno de los player durantede cada uno de los player durante
2020.2020.
CLSCLS de cada uno de los players durantede cada uno de los players durante
2020.2020.
Datos desglosados por tipo deDatos desglosados por tipo de
dispositivodispositivo
#DOYOUSEO @guaca

17. Let's SQL it!Let's SQL it!
¿Dónde están estos datos?¿Dónde están estos datos?
En este ejemplo concreto, podemosEn este ejemplo concreto, podemos
aprovechar los datos precalculados queaprovechar los datos precalculados que
tenemos en el dataset "tenemos en el dataset "materializedmaterialized" para" para
realizar queries mucho más ligeras yrealizar queries mucho más ligeras y
rápidas. rápidas.
#DOYOUSEO @guaca

18. Let's SQL it!Let's SQL it!
¿Y cómo los puedo conseguir?¿Y cómo los puedo conseguir?
QUERIESQUERIES
QUERIES EVERYWHEREQUERIES EVERYWHERE
#DOYOUSEO @guaca

19. Let's SQL it!Let's SQL it!
SELECTSELECT
[[fieldsfields]]
FROMFROM
[dataset][dataset]
WHEREWHERE
[conditions][conditions]
ORDERORDER BYBY
[[orderorder]]
11
22
33
44
55
66
77
88
#DOYOUSEO @guaca

20. Let's SQL it!Let's SQL it!
SELECTSELECT
origin,origin,
device,device,
datedate,,
fast_lcpfast_lcp ASAS good_lcp,good_lcp,
avg_lcpavg_lcp ASAS ni_lcp,ni_lcp,
slow_lcpslow_lcp ASAS poor_lcp,poor_lcp,
p75_lcp,p75_lcp,
fast_fidfast_fid ASAS good_fid,good_fid,
avg_fidavg_fid ASAS ni_fid,ni_fid,
slow_fidslow_fid ASAS poor_fid,poor_fid,
p75_fid,p75_fid,
small_clssmall_cls ASAS good_cls,good_cls,
medium_clsmedium_cls ASAS ni_cls,ni_cls,
large_clslarge_cls ASAS poor_cls,poor_cls,
p75_clsp75_cls
FROMFROM
`chrome-ux-report.materialized.device_summary``chrome-ux-report.materialized.device_summary`
WHEREWHERE
datedate >=>= '2020-01-01''2020-01-01' ANDAND
originorigin ININ (('https://www.zara.com''https://www.zara.com',, 'https://www2.hm.com''https://www2.hm.com',, 'https://www.desigual.com''https://www.desigual.com'))
ORDERORDER BYBY
datedate descdesc,,
originorigin ascasc
11
22
33
44
55
66
77
88
99
1010
1111
1212
1313
1414
1515
1616
1717
1818
1919
2020
2121
2222
2323
2424
#DOYOUSEO @guaca

21. Let's SQL it!Let's SQL it!
#DOYOUSEO @guaca

22. Let's SQL it!Let's SQL it!
#DOYOUSEO @guaca

23. Let's SQL it!Let's SQL it!
#DOYOUSEO @guaca

24. Let's SQL it!Let's SQL it!
#DOYOUSEO @guaca

25. 44
Let's turn dataLet's turn data
into info!into info!
La visualización de datos esLa visualización de datos es
fundamental para convertir losfundamental para convertir los
datos en información fácilmentedatos en información fácilmente
consumible.consumible.
#DOYOUSEO @guaca

26. Let's turn data into info!Let's turn data into info!
https://datastudio.google.com/embed/reporting/70935eb4-daac-496f-90cc-https://datastudio.google.com/embed/reporting/70935eb4-daac-496f-90cc-
7634d260d11b/page/E5ifB7634d260d11b/page/E5ifB
#DOYOUSEO @guaca

27. Let's turn data into info!Let's turn data into info!
#DOYOUSEO @guaca

28. Let's turn data into info!Let's turn data into info!
#DOYOUSEO @guaca

29. Let's turn data into info!Let's turn data into info!
PhonePhone
DesktopDesktop 90%90%
5%5%
10%10%
86%86%
51%51%
45%45%
#DOYOUSEO @guaca

30. Let's turn data into info!Let's turn data into info!
Existe un competidor (Existe un competidor (H&MH&M) que está muy por detrás de los) que está muy por detrás de los
demás en métricas CWV y con evolución negativa en 2020.demás en métricas CWV y con evolución negativa en 2020.
Hay desigualdad en la distribución de usuarios por dispositivoHay desigualdad en la distribución de usuarios por dispositivo
en función del competidor. ¿Los usuarios mobile deen función del competidor. ¿Los usuarios mobile de ZaraZara usanusan
APP en vez de la web? ¿APP en vez de la web? ¿DesigualDesigual tiene usuarios que prefierentiene usuarios que prefieren
visitar la web en mobile o sus usuarios desktop no utilizanvisitar la web en mobile o sus usuarios desktop no utilizan
Chrome?Chrome?
Cada competidor pondrá esfuerzos en mejorar sus métricasCada competidor pondrá esfuerzos en mejorar sus métricas
en aquellosen aquellos dispositivos que aglutinen el mayor número dedispositivos que aglutinen el mayor número de
usuariosusuarios para conseguir que el P75 de cada métrica estépara conseguir que el P75 de cada métrica esté
dentro de los valores óptimos según Google.dentro de los valores óptimos según Google.
#DOYOUSEO @guaca

31. What else?What else?
QUERIESQUERIES
QUERIES EVERYWHEREQUERIES EVERYWHERE
#DOYOUSEO @guaca

32. Let's SQL it!Let's SQL it!
SELECTSELECT
form_factor.nameform_factor.name ASAS device,device,
lcp.start,lcp.start,
ROUNDROUND((SUMSUM(lcp.density),(lcp.density), 44)) ASAS densitydensity
FROMFROM
`chrome-ux-report.country_es.202007``chrome-ux-report.country_es.202007`,,
UNNESTUNNEST(largest_contentful_paint.histogram.bin)(largest_contentful_paint.histogram.bin) ASAS lcplcp
WHEREWHERE
origin =origin = 'https://www.zara.com''https://www.zara.com'
GROUPGROUP BYBY
device,device,
startstart
ORDERORDER BYBY
device,device,
startstart
11
22
33
44
55
66
77
88
99
1010
1111
1212
1313
1414
1515
#DOYOUSEO @guaca

33. Let's SQL it!Let's SQL it!
#DOYOUSEO @guaca

34. Let's SQL it!Let's SQL it!
SELECTSELECT
yyyymm,yyyymm,
`chrome-ux-report``chrome-ux-report`.experimental.GET_COUNTRY(country_code).experimental.GET_COUNTRY(country_code) ASAS country,country,
fast_lcpfast_lcp ASAS good_lcp,good_lcp,
avg_lcpavg_lcp ASAS ni_lcp,ni_lcp,
slow_lcpslow_lcp ASAS poor_lcp,poor_lcp,
FROMFROM
`chrome-ux-report.materialized.country_summary``chrome-ux-report.materialized.country_summary`
WHEREWHERE
yyyymm >=yyyymm >= 202001202001 ANDAND
country_codecountry_code ININ (('es''es',, 'gb''gb',, 'fr''fr')) ANDAND
origin =origin = 'https://www.zara.com''https://www.zara.com'
ORDERORDER BYBY
yyyymmyyyymm DESCDESC,,
countrycountry
11
22
33
44
55
66
77
88
99
1010
1111
1212
1313
1414
1515
1616
#DOYOUSEO @guaca

35. Let's SQL it!Let's SQL it!
#DOYOUSEO @guaca

36. Let's SQL it!Let's SQL it!
TO INFINITY
AND BEYOND!
#DOYOUSEO @guaca

37. SEO Specialist enSEO Specialist en
ComunidadComunidad
Twittera a ratos enTwittera a ratos en
Tengo un blog abandonado enTengo un blog abandonado en
mujeresenseo.esmujeresenseo.es
twitter.com/guacatwitter.com/guaca
estelafranco.comestelafranco.com
¡GRACIAS!¡GRACIAS!
#DOYOUSEO @guaca