Mapeo enlace-a-consulta en Search Console con el informe de la API

Lo que intentas medir (y lo que no)

Search Console link-to-query mapping reúne tres cosas en una sola vista: una página específica, las consultas para las que aparece esa página y las páginas referidas que empezaron a enlazarla.

El objetivo no es probar que un enlace causó un salto en rankings. Google no etiqueta impresiones o clics con "esto pasó por el enlace X", y los rankings cambian por muchas otras razones (ediciones de contenido, enlazado interno, estacionalidad, cambios de competidores y actualizaciones de Google). El timing también es complejo: un enlace puede publicarse hoy y ser descubierto días o semanas después.

Un objetivo práctico es más simple: conectar nuevas páginas referidas con cambios en impresiones y posición media para la URL exacta, por consulta. Eso te da una historia usable del tipo: “Esta página ganó enlaces nuevos y luego la visibilidad mejoró para estas consultas.” Es correlación con salvaguardas, no prueba judicial.

Qué puede decirte este informe

Usado con cuidado, un informe de la Search Console API como este puede responder algunas preguntas de alto valor:

• Qué consultas para una URL ganaron o perdieron impresiones después de que aparecieran nuevas páginas referidas.
• Si la tendencia de posición media de esa URL mejoró, se mantuvo o empeoró en la misma ventana.
• Qué páginas que empezaron a enlazar coinciden con los mayores cambios, para que sepas qué revisar primero.

Qué no puede decirte este informe

Este informe no puede, de forma fiable:

• Asignar crédito a un solo enlace o calcular un “valor del enlace” exacto por consulta.
• Separar el impacto del enlace de otros trabajos SEO sin controles adicionales.
• Garantizar que Google contó o confió en un enlace solo porque existe.

Ejemplo: tu página de precios recibe dos enlaces nuevos desde artículos del sector. En los siguientes 14 días, las impresiones suben para “product pricing” y “enterprise pricing”, mientras que “free trial pricing” se mantiene igual. Eso no prueba que los enlaces causaron el aumento, pero sí muestra que la página empezó a aparecer con más frecuencia para ciertas búsquedas después de que aparecieran nuevas páginas referidas.

Si usas un servicio de colocación como SEOBoosty (seoboosty.com) para apuntar backlinks premium a una página concreta, este mapeo también es una comprobación de sentido común. Te mantiene enfocado en si la visibilidad por consulta de esa URL se movió, en lugar de fiarte de promedios a nivel de sitio.

Los datos que vas a combinar desde Search Console

Necesitas dos vistas diferentes desde Search Console. Una muestra qué pasó en búsqueda (impresiones, clics, posición). La otra muestra qué páginas en la web te enlazan.

1) Datos de rendimiento (qué cambió en búsqueda)

Esto viene del informe Performance en Search Console (vía el endpoint Search Analytics en la API). Es la forma más clara de medir resultados como impresiones y posición media.

Extrae métricas como clicks, impressions, CTR y average position, y agrúpalas por dimensiones que expliquen qué se movió. Para este informe, las dimensiones más útiles son page, query y date. Country y device pueden ayudar si tienes mercados mixtos o diferencias marcadas entre móvil y escritorio.

Una regla práctica: siempre incluye page. Añade query cuando quieras saber qué búsquedas cambiaron, no solo si la página cambió.

2) Datos de enlaces (qué cambió fuera del sitio)

Esto viene del informe Links en Search Console (vía los endpoints de links). Ahí encuentras las páginas referidas que apuntan a tu sitio.

Para mapear enlace-a-consulta, los campos que importan son:

• target page (a cuál de tus URLs apunta el enlace)
• linking page (la página externa específica que enlaza)
• linking site (el dominio, útil para agregados)

Los datos de enlaces no te dicen qué consulta impactó un enlace. Solo indican que el enlace existe hacia una página objetivo. Cualquier “atribución” en tu informe se basa en el timing y la URL afectada, no en una causa probada.

Por qué necesitas ventanas de “antes” y “después”

Enlaces y rankings no cambian el mismo día, y los datos de Search Console no son perfectamente en tiempo real. Mirar una sola fecha genera ruido.

Usa dos ventanas temporales iguales para los datos de rendimiento:

• una ventana “antes” para establecer una línea base
• una ventana “después” para medir el cambio

Luego alinea las páginas referidas nuevas por la primera vez que las viste (o la fecha más temprana que puedas asignar) y compara rendimiento antes vs después.

Si solo te quedas con un modelo mental: Performance explica el movimiento; Links sugiere qué pudo haberlo desencadenado. Combinarlas por URL es todo el punto.

Define el alcance, las ventanas y las reglas para “enlaces nuevos”

Este informe solo funciona si fijas el alcance antes de empezar. Si cambias el conjunto de URLs o las ventanas de tiempo a mitad de camino, los resultados variarán por razones que no tienen que ver con enlaces.

Empieza con el conjunto de URLs objetivo y mantente en él: una página importante, una carpeta o un pequeño conjunto de plantillas (por ejemplo páginas de producto). Cuanto más cerrado sea el conjunto, más fácil será conectar nuevas páginas referidas con cambios en impresiones y posición media.

A continuación, elige dos ventanas de igual longitud. Para muchos sitios, 28 días vs los siguientes 28 días es un buen valor por defecto porque suaviza la variación día a día.

Ahora define “nuevo”. Una regla simple: una página referida es “nueva” si no registró enlaces hacia el conjunto de URLs objetivo antes de la ventana de comparación, y sí registró al menos un enlace durante la ventana de comparación. Si tu fuente de enlaces se actualiza despacio, añade un pequeño margen, por ejemplo excluyendo los primeros días de la ventana de comparación para la detección de “enlace nuevo”.

Para reducir ruido, fija umbrales mínimos antes de calcular cambios. De lo contrario, una impresión aleatoria puede parecer un “salto de posicionamiento”. Por ejemplo:

• Solo incluye URLs objetivo con al menos X impresiones en ambas ventanas (ejemplo: 100)
• Solo incluye consultas con al menos Y impresiones en ambas ventanas (ejemplo: 10)
• Requiere al menos Z días activos con impresiones por ventana (ejemplo: 10 días)
• Ignora cambios de posición cuando las impresiones son demasiado bajas para ser estables

Ejemplo: en los 28 días base, tu página de precios tiene 1.200 impresiones a una posición media de 11.2. En los siguientes 28 días tiene 1.650 impresiones a 9.8. Tus reglas te ayudan a tratar eso como significativo, mientras ignoras páginas donde las impresiones pasaron de 3 a 9.

Si estás rastreando colocaciones de un proveedor (incluyendo colocaciones pagadas), trata cada página referida como su propio evento “nueva página referida”. Eso te permite comparar resultados por fuente sin agrupar múltiples cambios.

Diseña un modelo de datos simple para el informe

Mantén el modelo de datos aburrido. Tres tablas más reglas compartidas para URLs y fechas son suficientes. Si las claves son consistentes, el informe se vuelve una unión y comparación sencilla.

1) Tabla de URLs objetivo (las páginas que te importan)

Este es tu catálogo de páginas. Evita duplicados cuando la misma página aparece con parámetros, mayúsculas mezcladas o slash final.

Almacena:

• target_url_canonical: la URL canónica que reportas
• target_url_normalized: clave normalizada para joins (ver reglas abajo)
• page_type: categoría, producto, blog, docs, etc.
• notes: opcional, por ejemplo “página de alto valor” o “actualizada recientemente”

2) Tabla de páginas referidas (los enlaces nuevos)

Esta es la entrada de “qué cambió”. Cada fila es una página referida que apunta a una de tus URLs objetivo.

Almacena:

• referring_url: página exacta que te enlaza
• referring_url_normalized: normalizada para deduplicar
• referring_domain: dominio extraído (para agrupar)
• target_url_normalized: para unir de vuelta con la URL objetivo
• first_seen_date: primera fecha en que observaste el enlace (o la fecha reportada por tu proveedor)

Si una página referida enlaza a dos URLs objetivo, guarda dos filas. El mapeo debe permanecer explícito.

3) Tabla de rendimiento (salida de Search Console)

Mantén los datos de rendimiento al nivel más bajo útil para que puedas agregarlos después.

Almacena:

• date
• target_url_normalized
• query
• impressions
• clicks (opcional pero suele valer la pena)
• position (posición media desde Search Console)

Evita pre-agregar demasiado pronto. Siempre puedes sumar impresiones después, pero no recuperas el detalle por consulta una vez colapsado.

Estrategia de claves para joins (reglas que mantienen todo consistente)

Define las reglas una vez y aplícalas en todas partes:

• Normalized URL: pasa el host a minúsculas, elimina fragments y estandariza el slash final. Decide cómo manejar parámetros (a menudo: eliminar parámetros de tracking, conservar los que cambian el contenido).
• Domain extraction: almacena el dominio registrable o al menos el host para agrupar por dominio claramente.
• Date buckets: crea un campo date_bucket como semana (YYYY-WW) o mes (YYYY-MM) para hacer comparaciones más estables que gráficas diarias.

Con estas tres tablas y claves consistentes, tu informe final es: páginas referidas nuevas (por fecha de primer avistamiento) unidas a cambios de rendimiento (por URL, consulta y bucket de fecha).

Paso a paso: extrae los datos con la Search Console API

Empieza con los datos de rendimiento que confías, luego añade las páginas referidas desde una fuente separada. La API estándar de Search Console está pensada para reporting de rendimiento, no para una exportación completa del informe Links.

1) Accede a la propiedad correcta

Extrae datos desde la misma propiedad que usa tu equipo en Search Console (Domain property vs URL-prefix property). Usar la equivocada hace que enlaces o rankings parezcan “desaparecer” cuando solo estás viendo otro conjunto de datos.

Antes de ejecutar nada, confirma:

• tu cuenta de Google tiene permiso en la propiedad (Owner o Full user)
• la Search Console API está habilitada en el proyecto de Google Cloud
• puedes listar el sitio en la API (comprobación rápida)

2) Extrae rendimiento por página + consulta (diario si es posible)

Usa el método Search Analytics query. Elige un rango de fechas y luego solicita dimensiones que te permitan ligar cambios a una URL específica y a un término de búsqueda.

Un punto de partida práctico:

• Dimensiones: date, page, query
• Métricas: clicks, impressions, position
• Filtros opcionales: country/device si tu sitio varía mucho

Añadir dimensiones incrementa filas. Planea paginar usando startRow hasta llegar al final.

Aquí tienes un body de petición mínimo (solo forma) que puedes reutilizar en tu script:

{
  "startDate": "2026-01-01",
  "endDate": "2026-01-31",
  "dimensions": ["date", "page", "query"],
  "rowLimit": 25000,
  "startRow": 0
}

3) Obtén los datos de “páginas referidas nuevas” (lo posible)

El informe Links de Search Console es útil en la UI, pero Google no expone el mismo dataset “top linking pages -> target page” a través de la API estándar.

Si necesitas URLs de páginas referidas, típicamente tienes dos opciones:

• Exportar el informe Links desde la UI de Search Console en un cron y procesar ese archivo.
• Usar una fuente de backlinks separada y casar las páginas referidas con las URLs objetivo.

En cualquiera de los dos casos, guarda la URL referida cruda, la URL objetivo y una fecha de primer avistamiento (o fecha de export) para que luego puedas clasificar “nuevo”.

4) Guarda las respuestas crudas antes de transformar

Guarda cada respuesta de la API (y los parámetros de la petición que la generaron) como archivos JSON crudos o filas en una tabla raw. Volver a ejecutar es más fácil cuando ajustas reglas de matching, ventanas de fecha o filtros. También ayuda cuando alguien pide por qué cambió la posición media de una URL y necesitas mostrar lo que devolvió la API.

Paso a paso: limpiar, casar y calcular cambios

Este informe vive o muere por casar la misma URL entre datasets. Si las URLs no se unen bien, el “impacto” se vuelve aleatorio.

1) Normaliza URLs para que las filas realmente se unan

Elige una forma canónica para cada URL objetivo y aplica las mismas reglas en todas partes (páginas de Search Console, tu lista de backlinks y tu salida).

Correcciones comunes:

• Usa un protocolo y host consistente (por ejemplo, siempre https y tu host preferido).
• Estandariza el slash final para que /pagina y /pagina/ no se dividan.
• Quita parámetros de tracking (utm_*, gclid, fbclid) y conserva solo parámetros que cambien el contenido.
• Maneja duplicados obvios como index.html.

Tras la normalización, crea una clave estable (normalized_url) y une la tabla de páginas referidas con los datos de rendimiento de Search Console usando esa clave.

2) Casar consultas sin convertirlo en un proyecto de taxonomía

El agrupamiento de consultas debe responder a una pregunta: ¿creció la visibilidad principalmente por demanda de marca, descubrimiento no-branded, o ambos?

Mantenlo ligero. Dos etiquetas por consulta suelen bastar: brand vs non-brand, más un bucket de intención simple (informacional, comercial, navegacional). Usa reglas cortas y editables. Por ejemplo, brand es “consulta contiene el nombre de la marca o producto”, navegacional incluye “login” o “pricing”, y el resto se etiqueta como informacional o comercial según una pequeña lista de palabras clave.

3) Calcula deltas y alínea con la fecha de “primer avistamiento”

Para cada página referida, guarda link_first_seen como la fecha más temprana en que la observaste apuntando a la URL objetivo. Luego alinea esa fecha a tus ventanas.

Una regla simple:

• before_window = 28 días que terminan el día antes de link_first_seen
• after_window = 28 días que empiezan en link_first_seen

Calcula cambios al nivel (target URL, grupo de consultas), luego agrupa a nivel de URL. Mantén las métricas legibles:

• Impressions delta = impressions_after - impressions_before
• Position delta = avg_position_after - avg_position_before (negativo es mejor)
• Visibility score = impressions * (1 / avg_position) u otro peso simple que uses consistentemente
• Contribution share = delta de la URL dividido por delta a nivel sitio para el mismo periodo

Ejemplo: un post del blog recibe un nuevo referer con primer avistamiento el 10 de mayo. En los 28 días antes tuvo 1.000 impresiones a posición 14. En los 28 días después tuvo 1.450 impresiones a posición 11. Tu informe muestra +450 impresiones y -3 posiciones, y puedes ver si la ganancia vino de consultas no-branded informacionales o de un aumento de consultas de marca.

Si rastreas colocaciones de un proveedor como SEOBoosty, guarda el mismo campo link_first_seen para esas colocaciones también para que tus ventanas sean comparables entre fuentes.

Construye las vistas del informe que la gente realmente lea

Un buen informe enlace-a-consulta no es una hoja de cálculo con docenas de pestañas. Son unas pocas vistas que responden una pregunta rápidamente: “¿Qué cambió después de que esta página recibió nuevos enlaces, y confiamos en la señal?”

Vista 1: Resumen de impacto por URL (la vista que abres primero)

Empieza con una fila por URL objetivo. Hazla escaneable y que “nuevas páginas referidas” se sienta concreto.

Incluye:

• Target URL
• Conteo de nuevas páginas referidas (en la ventana de enlace)
• Fecha de primer avistamiento (la más temprana)
• Impressions delta (antes vs después)
• Avg position delta (antes vs después)

Añade una celda compacta “New referring pages” con 2–3 ejemplos (dominio + fecha de primer avistamiento), con la lista completa disponible vía drilldown o filtro. Aquí los lectores comprueban rápidamente si los enlaces parecen reales o ruidosos.

Vista 2: Impacto por consulta para una URL (la vista del “por qué”)

Cuando alguien hace clic en una URL, muestra las consultas que se movieron. Limítalo a los mayores movers.

Un diseño práctico:

Ordena por mayores ganancias de impresiones primero y añade un filtro para caídas. Mantén una columna “Nota” para contexto rápido como “consulta de marca” o “apareció SERP feature”.

Columnas de contexto que evitan decisiones erróneas

Si desglosas por device, country o tipo de búsqueda, hazlo obvio en la UI para que los lectores no mezclen peras con manzanas. Un encabezado simple como “Device: Mobile” funciona.

Añade un campo corto de confianza manual por URL: “Alta” (subida clara en varias consultas), “Media” (subida pero mayormente en una consulta), “Baja” (coincide con un cambio en el sitio).

Un ejemplo realista (sin matemáticas raras)

Concéntrate en una URL por una semana y compárala con una semana similar antes de que aparecieran los enlaces.

Escenario

Publicas un post: /blog/on-page-checklist. En la semana del 6 al 12 de mayo, tu log de fuentes de enlaces muestra tres nuevas páginas referidas apuntando a esa URL. Dos son artículos relevantes y una es una lista de recursos general.

Fija dos ventanas:

• Before window: 29 abr – 5 may
• After window: 6 may – 12 may

Ahora extrae métricas por consulta para esa URL desde Search Console en ambas ventanas y calcula deltas.

Cómo pueden verse los números

Para la consulta “on page checklist”, las impresiones suben de 1.200 a 2.100 (+900), pero la posición media se mantiene parecida (8.4 a 8.3). Eso suele indicar que te muestran más, pero no que hayas subido en ranking aún. Razones comunes: elegibilidad más amplia (más variantes long-tail) o mayor demanda.

Para la consulta “on page seo steps”, las impresiones se mantienen (300 a 310), pero la posición mejora (14.2 a 10.8). Eso puede pasar cuando la confianza mejora en un conjunto más estrecho de búsquedas aunque la demanda no cambie mucho.

La clave es que tu informe ata la fecha de primer avistamiento de cada nueva página referida a la ventana de comparación y mantiene resultados separados por URL (no mezclados en todo el sitio).

Cómo resumirlo en una actualización semanal

Mantenlo corto y orientado a la decisión:

• Qué cambió: 3 nuevas páginas referidas a /blog/on-page-checklist (6–12 mayo)
• Qué se movió: +900 impresiones en la consulta principal; mejora de posición en una consulta secundaria
• Qué probablemente significa: la visibilidad creció primero; las posiciones pueden empezar a moverse en consultas específicas
• Qué vigilar: repetir la misma comparación la próxima semana para ver si la posición se pone al día

Si usas colocaciones de SEOBoosty, este mismo formato semanal es una forma limpia de informar lo que pasó tras cada lote sin afirmar que los enlaces causaron cada cambio.

Trampas comunes que vuelven el informe engañoso

Este informe es útil, pero es fácil engañarse. El mayor riesgo es convertir correlación en historia porque el gráfico se ve limpio.

Trampa 1: “El enlace apareció, el ranking se movió, así que el enlace lo hizo”

Las fechas que coinciden no son prueba. Los datos de Search Console pueden llegar con retraso, los enlaces se descubren despacio y Google puede reprocesar señales después. Un enlace puede encontrarse el lunes, reportarse el jueves y tener efecto (si lo tiene) más adelante.

Trata el enlace como una explicación candidata. Tu informe debe mostrar qué cambió, no qué lo causó.

Trampa 2: Dividir una página en muchas “URLs”

Si mezclas variantes de URL, divides la señal y tus comparaciones antes vs después se vuelven ruidosas. Culpables comunes: http vs https, www vs non-www, slash final, parámetros y páginas canonicalizadas.

Elige una regla de normalización y cúmplela. Si no, podrías achacar una caída de posición a “nuevas páginas referidas” cuando la mitad de tus impresiones están en una URL con parámetros.

Trampa 3: Ventanas de comparación desiguales

Comparar 7 días antes con 28 días después (o mezclar días laborables con fines de semana) crea subidas y bajadas falsas. Muchos sitios tienen patrones fuertes según el día de la semana.

Si debes usar ventanas cortas, mantenlas simétricas y alineadas por día de la semana. Para temas estacionales, añade notas de contexto (lanzamientos, festivos, menciones en PR) junto a los números.

Trampa 4: Tomar la posición media como una única verdad

La posición media puede moverse solo porque cambió la mezcla de impresiones. Si una página empieza a mostrarse para una consulta nueva en posición 35 con muchas impresiones, la posición media empeora aunque tu consulta principal haya mejorado.

Verifica la distribución: ¿las impresiones se movieron hacia posiciones más altas o más bajas? ¿Dominó una consulta nueva el periodo “después”?

Trampa 5: Ignorar indexación y cambios on-page

Un informe de “impacto de enlaces” se rompe cuando la propia página cambió. Reescrituras de título, cambios de plantilla, ediciones de contenido y problemas de indexación pueden mover impresiones y posición.

Antes de atribuir a un backlink, confirma que la página estaba estable e indexable.

Salvaguardas que mantienen el informe honesto:

• Usa ventanas de igual longitud (y empareja días de la semana) en cada comparación.
• Normaliza URLs y agrupa variantes de consultas donde tenga sentido.
• Marca periodos con actualizaciones de contenido, redirecciones o advertencias de indexación.
• Revisa movers a nivel de consulta, no solo promedios por página.
• Trátalo como punto de partida y verifica con otras señales.

Comprobaciones rápidas y siguientes pasos

Antes de confiar en cualquier gráfico, haz comprobaciones de sentido. El mapeo enlace-a-consulta puede parecer convincente incluso cuando URL, enlace o datos de consulta no coinciden.

Comprobaciones rápidas (5 minutos)

• Confirma que la URL objetivo es consistente: canonicalizada como esperas, indexable y no bloqueada por noindex, robots o una canonical equivocada.
• Valida que las “nuevas páginas referidas” sean reales: la página existe, no está detrás de login y enlaza efectivamente a tu página (no solo a tu dominio).
• Asegúrate de que el enlace apunta a la versión correcta de la URL: http vs https, www vs non-www, slash final, parámetros y redirecciones pueden dividir la señal.
• Comprueba el tamaño de la muestra antes de fiarte de cambios de posición. Impresiones bajas hacen que la posición media oscile mucho.
• Escanea la misma ventana en busca de otros cambios: ediciones de título, actualizaciones de plantilla, redirecciones, cambios de enlazado interno, lanzamientos de PR o variaciones estacionales.

Ejemplo: ves una nueva página referida y la posición media para una consulta mejora de 14 a 9. Si la página solo tenía 30 impresiones antes y 40 después, ese salto puede ser ruido. Si tenía 5.000 y 6.000 impresiones, es más probable que sea real.

Siguientes pasos que mantienen el informe útil

La consistencia importa más que fórmulas complicadas.

• Monitoriza semanalmente usando las mismas ventanas y reglas.
• Añade anotaciones para caídas de enlaces y cambios mayores del sitio.
• Marca páginas de “alta confianza”: URL estable, volumen de impresiones fuerte y una página referida nueva clara que enlaza directo.
• Revisa de nuevo tras 2–4 semanas. Enlaces y rankings raramente se mueven al mismo ritmo, y los datos de Search Console pueden retrasarse.

Si quieres tests antes/después más limpios para URLs específicas, las colocaciones controladas ayudan porque puedes registrar objetivos y fechas exactas. Por ejemplo, SEOBoosty (seoboosty.com) ofrece acceso por suscripción a colocaciones de backlinks curadas, lo que facilita comparar resultados entre eventos de enlace similares.

Mantén las comprobaciones ligeras y regulares. El informe será legible y pasarás menos tiempo discutiendo casos límite.