Laika · strategic & SEO consulting

Diagnóstico de caídas

Investigación para encontrar la causa real de una pérdida de tráfico, descartando hipótesis una a una en vez de culpar al último update.

Pide un diagnóstico inicial
15
años diagnosticando caídas de tráfico
6
especialidades senior dentro del equipo
48 h
para responderte, como máximo

Marcas con las que hemos trabajado

  • Foot District
  • Cosentino
  • Telepizza
  • Arcos
  • Autocasión
  • ILUNION
  • El Corte Inglés
  • Uno de 50
  • Roberto Verino
  • Don Disfraz
  • Lladró
  • GF Hoteles
  • Racetick
  • Douglas
  • Startupxplore
  • Infoempleo
  • CEF
  • VisionLab
  • cdmon
  • Fronda
  • Tressis
  • Packlink
  • Toys R Us
  • SAP
  • Motocard
  • ¡HOLA!
  • Multiópticas
  • PandaGo
  • ALSA
  • Clínica Menorca
  • Funidelia
  • Regalo Original
  • Médicos Sin Fronteras
  • Maxcolchón
  • Cofares
  • Samsung
  • Logiscenter
  • Decathlon
  • Bijou Brigitte
  • Adolfo Domínguez
  • Kia
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¿Te suena alguna de estas situaciones?

Una caída no se explica con una intuición. Se explica con una fecha, un dato y las hipótesis que se han podido descartar.

La web cae y no sabes por qué

Se han revisado las sospechas obvias, se han probado un par de cosas y la curva sigue igual. Nadie puede señalar la causa con un dato.

La web cae y el equipo no se pone de acuerdo en la razón

Hay una explicación técnica, otra de contenido y otra de mercado sobre la mesa, y ninguna se sostiene con evidencia suficiente para decidir.

La web sigue perdiendo mes a mes y no frena

No es un escalón puntual: es una pendiente que dura ya varios meses y ninguna de las acciones probadas la ha cambiado.

La web migró a la vez que un cambio de algoritmo

Cambios de plantilla, releases o una migración y una actualización del algoritmo en fechas parecidas. Nadie ha separado qué hizo qué.

La web sufrió una caída brusca y repentina

De un día para otro se pierde una parte del tráfico y nada parece roto: no hay error visible, solo el gráfico bajando.

La web mantiene tráfico pero pierde en ventas

Las sesiones se sostienen pero los ingresos bajan, y la discusión lleva semanas dando vueltas entre marketing, producto y datos.

Cuatro frentes que se revisan siempre

Entran en todos los diagnósticos, aunque el peso cambia: no es lo mismo una caída de un día tras un despliegue que una pérdida lenta de seis meses.

Cronología y alcance de la caída

Saber cuándo empezó, qué se llevó por delante y qué partes del sitio siguen intactas.

Ver el detalle
  • Reconstrucción de la serie por tipología de página, país y dispositivo
  • Separación entre caída de impresiones, de CTR y de conversión
  • Comparación con estacionalidad y con años anteriores
  • Identificación de las URLs que concentran la pérdida

Causas técnicas y de indexación

Descartar lo reversible antes de buscar explicaciones grandes: casi siempre hay una fecha y un despliegue detrás.

Ver el detalle
  • Cruce de la caída con releases, cambios de plantilla y migraciones
  • Revisión de indexación, canonicals, redirecciones y códigos de estado
  • Rendering y contenido servido frente a lo que ve el buscador
  • Revisión de logs y de rastreo cuando hay acceso

Contenido, intención y competencia

Entender si la demanda cambió, si la SERP cambió o si el contenido dejó de responder lo que se busca.

Ver el detalle
  • Evolución de la demanda real de la categoría, no solo de tu marca
  • Cambios en la SERP: nuevos formatos, AI Overviews y quién ha entrado
  • Canibalizaciones y páginas que compiten entre sí
  • Calidad y actualidad del contenido frente a quien te ha adelantado

Negocio y medición

Comprobar que la caída existe de verdad y cuánto vale, antes de montar un plan alrededor de un error de datos.

Ver el detalle
  • Validación de la analítica: etiquetado, consentimiento y cambios de configuración
  • Impacto en ingresos y en leads, no solo en sesiones
  • Decisiones de negocio que afectaron al catálogo o a la oferta
  • Definición del punto de partida con el que se medirá la recuperación

La caída no se adivina: se descarta hipótesis a hipótesis

Primero mirar la forma de la curva; después eliminar candidatos por orden de coste, empezando por lo reversible. Lo que se descarta queda escrito con el dato que lo descarta.

el evento
EscalónCae de golpe: casi siempre hay una fecha y un despliegue detrás.PendienteSe pierde poco a poco: demanda, SERP o contenido que se queda atrás.Coste realLa distancia con lo que debería estar pasando, no con el pico.
  • Cambio de medición

    Etiquetado, consentimiento o filtros que rompen la serie.

  • Despliegue o cambio de plantilla

    Una fecha de release que coincide con el escalón.

  • Indexación y rastreo

    Canonicals, noindex, redirecciones y errores de estado.

  • Actualización del algoritmo

    Solo se confirma si la fecha y el patrón encajan.

  • Cambio en la SERP

    Nuevos bloques, AI Overviews y competidores nuevos.

  • Demanda y estacionalidad

    La categoría entera baja y tu cuota no ha cambiado.

  • Decisión de negocio

    Catálogo retirado, precios, cambios de oferta o de país.

¿Por qué Laika?

Porque una caída mal diagnosticada se paga dos veces.

Primero en tráfico perdido y después en meses de trabajo puestos en el sitio equivocado. Investigar bien cuesta semanas; equivocarse cuesta trimestres.

  • Primero el problema, después las soluciones

    Si se definen acciones sin entender qué está pasando, se está trabajando al azar. Aquí primero se identifica el problema, con una fecha y un dato detrás, y solo entonces se decide qué hacer.

  • Documentamos lo que descartamos

    Saber lo que no fue vale tanto como saber lo que fue: evita meses de trabajo puesto en el sitio equivocado.

  • Distinguimos lo reversible de lo estructural

    Hay caídas que se corrigen en un despliegue y otras que exigen replantear la arquitectura. No las tratamos igual.

  • Te decimos si no se recupera

    Cuando la demanda se ha ido o la SERP ha cambiado para siempre, lo decimos y proponemos dónde poner el presupuesto.

  • Quien investiga es quien te lo explica

    Sin capas intermedias: el perfil senior que revisa los datos es el que se sienta con dirección y con desarrollo.

  • Miramos IA y buscadores a la vez

    Hoy una caída puede venir de AI Overviews o de respuestas generativas. Se mide igual que cualquier otra hipótesis.

Preguntas frecuentes

¿Y si la causa no tiene arreglo?

También te lo diremos. Saber que no se recupera ahorra meses de inversión mal puesta.

¿Cuánto tardo en ver resultados?

Los primeros hallazgos y decisiones llegan en semanas. El impacto en visibilidad y negocio depende de la plataforma y de la velocidad de implementación de tu equipo: en proyectos medianos solemos hablar de tres a seis meses para movimientos sólidos.

Ya trabajé con otra agencia y no funcionó. ¿Por qué ahora sí?

Suele fallar el criterio, no el esfuerzo: se ejecutan tareas sin decidir qué importa. Antes de proponerte nada revisamos tus datos, y si el problema no es de visibilidad te lo decimos aunque signifique no vender el proyecto.

Cuéntanos qué ha pasado

Con la fecha aproximada de la caída y lo que ya habéis revisado podemos decirte por dónde empezaríamos. Miramos tu proyecto antes de proponerte nada.

Cuéntanoslo como se lo contarías a alguien del equipo: sin tecnicismos si no quieres.

Solo usamos estos datos para responderte.

¿Has perdido tráfico y nadie sabe por qué?

Reconstruimos la cronología, descartamos hipótesis con datos y te decimos qué es recuperable y qué no.

Habla con nosotras sobre tu caída