Las 10 queries SQL que todo SEO debería tener guardadas

Una biblioteca personal de queries

No hace falta reinventar la rueda cada vez que se necesita un análisis SEO. Las consultas más útiles son las que se ejecutan regularmente: monitoreo de tráfico, detección de problemas, seguimiento de keywords. Tenerlas guardadas y organizadas permite ejecutar análisis en segundos en lugar de empezar desde cero.

Estas son las 10 queries que cubren los análisis SEO más frecuentes. Cada una enlaza a su versión completa en el catálogo de Queryteca, con explicación línea por línea.

1. Sesiones orgánicas por día

La métrica más básica de SEO: cuántas sesiones orgánicas tiene el sitio cada día. Permite detectar caídas o picos anómalos inmediatamente. Es la primera query que conviene ejecutar cada mañana: si hay una caída brusca respecto al día anterior, se detecta antes de que se acumulen días sin diagnóstico.

Query completa: Sesiones orgánicas diarias

2. Top landing pages orgánicas

Las 50 páginas de entrada con más sesiones orgánicas. Identifica dónde se concentra el tráfico SEO para priorizar optimización y mantenimiento. En la mayoría de los sitios, entre el 10% y el 20% de las páginas concentran más del 80% del tráfico orgánico. Conocer exactamente cuáles son esas páginas permite proteger lo que funciona y dedicar recursos donde generan mayor impacto.

Query completa: Top 50 landing pages orgánicas

3. Top keywords por clics (GSC)

Las keywords que más tráfico generan desde Google. Es el punto de partida para cualquier estrategia de contenido y optimización on-page.

Query completa: Top 100 keywords por clics

4. Keywords en posiciones 4-10

Keywords que ya rankean en la primera página pero no en los primeros 3 resultados. Son las oportunidades de optimización con mayor probabilidad de éxito, porque Google ya considera la página relevante para esa búsqueda. Con ajustes de contenido, optimización del title tag o mejora del internal linking, es posible ganar posiciones sin necesidad de crear contenido nuevo.

Query completa: Keywords en posiciones 4-10

5. Engagement rate por landing page

Identifica landing pages orgánicas con bajo engagement: páginas que reciben tráfico pero no retienen al usuario. Son candidatas a rediseño o mejora de contenido.

Query completa: Engagement rate por landing page orgánica

6. Canibalización de keywords

Detecta keywords para las que compiten dos o más URLs del mismo sitio. La canibalización diluye la autoridad y suele reducir el rendimiento global. Este análisis es especialmente importante en sitios con un blog activo, donde es frecuente que artículos nuevos empiecen a competir con contenido existente sin que nadie lo note hasta que las posiciones de ambos bajan.

Query completa: Detección de canibalización

7. Comparativa mes a mes por canal

Compara el tráfico del mes actual con el anterior, desglosado por canal de adquisición. Genera un resumen tipo reporte mensual que muestra el crecimiento o caída de cada canal.

Query completa: Comparativa orgánico vs otros canales

8. Keywords que generan conversiones

Cruza keywords de GSC con conversiones de GA4. Es la query que responde la pregunta más importante: qué keywords generan valor real, no solo tráfico. Este cruce solo es posible en BigQuery porque requiere un JOIN entre dos fuentes de datos independientes que la interfaz de ninguna de las dos herramientas soporta de forma nativa.

Query completa: Keywords que convierten

9. Detección de caídas de tráfico

Compara el tráfico orgánico de cada URL en las últimas 2 semanas contra las 2 semanas anteriores. Detecta páginas con caídas superiores al 30% que requieren investigación.

Query completa: Detección de URLs con caída brusca

10. Páginas zombi

URLs indexadas en Google que no generan ni clics ni conversiones. Son candidatas a eliminar, redirigir o consolidar para mejorar el crawl budget.

Query completa: Análisis de páginas zombi

Cómo usar estas queries

El flujo recomendado para cada una:

1. Ir a la página de la query en el catálogo.
2. Copiar el código SQL completo con el botón «Copiar».
3. Pegar en el editor de BigQuery.
4. Reemplazar your-project.analytics_XXXXXXXXX por el nombre real del proyecto y dataset.
5. Ejecutar y revisar los resultados.
6. Guardar la query adaptada en la biblioteca personal.

Con estas 10 queries guardadas, se cubre la mayoría del análisis SEO recurrente. El catálogo completo tiene 50 queries para casos más específicos: análisis por dispositivo, cohortes, funnels de conversión, velocidad de página y más.

Organización recomendada

Para mantener las queries accesibles, conviene organizarlas en carpetas dentro de BigQuery: una carpeta para monitoreo diario (queries 1, 9), otra para análisis mensual (queries 2, 3, 7), y otra para auditorías periódicas (queries 4, 5, 6, 8, 10). Cada query guardada con un nombre descriptivo y un comentario en la primera línea que explique su propósito facilita encontrarla cuando se necesita sin tener que releer el código SQL completo.

También es recomendable versionar las queries cuando se modifican. Si se ajusta un filtro o se añade una columna nueva, guardar la versión anterior permite comparar resultados y entender cómo evolucionan los análisis con el tiempo.