¿Cómo hacer la arquitectura informacional de una web? [SEO + UX]

Lo primero, ¿qué es la arquitectura de la información (AI)? Según Nielsen Norman Group, «es la identificación, definición de contenido y funcionalidad del sitio«. Es decir, la organización y estructura del contenido. Un ejemplo, imagina un supermercado online con miles de productos, la arquitectura de información pretende ordenar esos productos mediante taxonomías que se pueden traducir en categorías y subcategorías, migas de pan, etiquetas de los productos, etc.

¿Cuál es el principal problema que nos encontramos? que cuando trabajamos en la arquitectura de la información lo hacemos desde el punto de vista SEO, con principal foco en el volumen de búsquedas, o lo hacemos desde el punto de vista de la UX, con foco en organizar contenido y usabilidad, pero pocas veces en un mix de ambas, lo cual se traduce en un posible problema para usuario o para negocio.

A nivel profesional he tenido la oportunidad de estar en proyectos donde se ha podido trabajar desde ambas perspectivas, y la diferencia con respecto a hacer foco en una sola es enorme. Y yo, que empecé como SEO, he hecho (y sigo haciendo) AI desde el punto de vista de las búsquedas de usuario, «lo cuál es hacer un trabajo a medias«, sin tener la seguridad de que cumple expectativas tanto por negocio, como por usuario.

📋 1º Paso: Brief

Lo primero que hay que hacer es conocer el producto sobre el que trabajas, al menos tener una idea básica para poder empezar a trabajar. Un buen brief va a ahorrar mucho tiempo a todo el mundo. Algunas preguntas a mandar al project manager, accounts, stakeholders o a la persona que conozca el producto sobre el que vas a trabajar:

  • ¿Quién es el target?
  • ¿Cuál es nuestra principal ventaja o punto fuerte?
  • ¿Quién es la competencia? (on y off)
  • ¿Cuáles son los productos más vendidos?
  • ¿Cuáles son los productos con más margen?
  • ¿Qué problemas suelen presentarse a nivel general/con este producto en concreto?
  • ¿Qué te parece el menú de navegación actual?

Esto nos va a permitir conocer cuáles son nuestras ventajas, es decir, ¿somos baratos?, ¿podemos comunicar que somos baratos?, qué hace la competencia, ¿cómo posiciona y se estructura la competencia?, qué problemas hay actualmente, ¿necesita el product manager una categoría que no está actualmente?

A tener en cuenta: se puede trabajar en la AI de un producto concreto o de todo un site, dependiendo del tamaño. Por ejemplo, en una pequeña empresa de servicios tiene sentido trabajar en una arquitectura de todo el site, mientras que en una web de reserva de viajes, lo ideal sería trabajar el proceso de forma vertical por cada producto (vuelos, cruceros, etc), ya que cada uno tiene sus peculiaridades.

🔎 2º Paso: Keyword research SEO

Con el brief podemos empezar a trabajar en el keyword research. En este caso es importante trabajar con los datos de Google Adwords para tener estimaciones de búsquedas según meses y conocer la estacionalidad del negocio.

¿Y si es en Junio cuando los usuarios tienen más interés por un producto concreto? Ya tenemos esa información para dentro del UI (User Interface) destacarla, por ejemplo, sacando esa categoría o producto a un nivel superior, o directamente en el menú principal de navegación.

keyword research
Ejemplo de un keyword research con volúmenes de búsqueda estacionales

No voy a explicar cómo hacer un keyword research, ya que hay miles de artículos o vídeos que hablan de ello. Simplemente tener en cuenta la información recibida en el brief, qué hace la competencia, cuáles son los principales problemas en la AI actual, para poder estructurar el research diferenciando entre los diferentes subproductos que pueda tener un producto y los niveles de de profundidad. Cuanta mayor sea la segmentación y organización del research, mejor será el primer borrador de la AI que tengamos.

Voy a subrayar la importancia de trabajar con datos que ya tengamos, si tenemos esa suerte. Y para ello, Google Search Console es tu amigo, aquí podrás obtener información de las querys por las que recibes clicks o impresiones, es decir, saber lo que ya funciona.

🌲 3º Paso: Arquitectura SEO

Con las keywords ordenadas, su volumen de búsqueda y conociendo lo básico del negocio podemos construir una arquitectura de información desde SEO, que a su vez nos va a poder permitir pintar (UI) los diferentes menús de navegación, y saber cómo organizar los diferentes productos.

¿Cuáles son las claves?

  1. Sentido común: no vamos a pintar en la arquitectura un categoría, por muy alto sea el volumen de búsquedas que tenga, si no tenemos productos de la misma o no vamos a tenerlos a medio plazo.
  2. Nomenclatura: primera aproximación a cómo los usuarios conocen a los productos.
  3. Volumen de búsquedas: nos permite priorizar a la hora de elegir un nombre u otro, categoría u otra, o qué es lo demanda el usuario.

🏠 Tipo de arquitectura SEO

Silo, vertical, horizontal… la arquitectura va a depender del negocio, pero siempre hay que buscar el equilibrio, sentido común, o semántica, la cuál suele ser más similar a la horizontal con no más de 4 niveles de profundidad, por normal general. Si el site es grande, buscamos el equilibrio entre todos los productos y verticales, con una distribución del linkjuice equitativa. Si por el contrario es un site pequeño, podemos destacar alguna/s páginas por encima del resto.

Reducir los niveles de profundidad, significa reducir la pérdida de Pagerank, ya que el crawler en cada salto de nivel pierde aproximadamente un 15% de autoridad:

Patente de Google: «[…]This models the fact that users typically jump to a different place in the web after following a few links. The value of α is typically around 15%. Including this damping is important when many iterations are used to calculate the rank so that there is no artificial concentration of rank importance within loops of the web. «

No confundir el nivel de profundidad para el usuario/crawler (depende del número de clicks) con los niveles en la URL. Es decir, podemos encontrar una URL a nivel 3 de profundidad, aunque a nivel de carpetizado por URL sea 1º.

Como decía, es necesario saber diferencia entre nivel de profundidad (donde lo recomendable es no bajar pasar del nivel 3-4), y los directorios pintados en la URL. Puede darse el caso de que ambas coincidan, por ejemplo:

Nivel de profundidad URLS en SEO
Ejemplo de posible URL a 4 niveles de profundidad y de URL

Hasta 4 niveles de profundidad para llegar a una posible landing final. ¿Se podría quedar en nivel 3? ¡claro que sí!. En este caso se podrían buscar soluciones para reducir el nivel de profundidad mediante el enlazado interno con clusters de enlazado desde primeros niveles (por ejemplo desde viajes.carrefou.es/vuelos/ o desde viajes.carrefour.es/vuelos/espana se enlazasen a la URL de viajes.carrefour.es/vuelos/espana/canarias/tenerife), o añadiendo el enlace al menú de navegación, lo cual supondría que pasasen a un primer nivel de profundidad (en este caso habría que analizar si realmente son relevantes para negocio o usuario).

Ejemplo de AI de una App sencilla:

árbol de contenido
Árbol de contenido para una App en Miro

Para pintar la arquitectura de información yo trabajo con excel o con Miro.com, dashboard colaborativo en la nube, dependiendo del recorrido que vaya a tener. A veces con ambas:

Y en este paso se «acabaría» el trabajo SEO. ¿Qué hacemos ahora? dejar standby esta arquitectura y empezar a trabajar para obtener insights con las siguientes herramientas:

📊 4º Paso: Analítica web y buscador interno

Un mayor uso del buscador no implica una mala AI, pero un mayor uso del buscador puede significar:

  1. Que el site sea tan grande que buscar navegando entre sus categorías sea irreal, como por ejemplo en Amazon. ¿Hay alguien que utilice el menú de navegación de Amazon?
  2. La usabilidad del buscador sea excepcional, y le resulte más fácil su uso que navegar por las diferentes secciones.
  3. El usuario conozca la tienda o producto, y directamente acuda al buscador para encontrar su producto o listado de productos.
  4. No se de ninguna de las 3 condiciones anteriores, y el usuario no encuentre lo que busca o quiera ampliar información. Aquí es cuando realmente podemos sacar insights de valor.

Hace unos años analizando las búsquedas internas dentro de la web Royal Canin España, descubrimos patrones de querys, y la dificultad de encontrar «razas concretas de perros/gatos«. En este caso, se confirmaron los problemas de AI gracias a las grabaciones de usuarios, que demostraba como los usuarios que iban a la sección de razas, luego acudían al buscador para buscar alguna raza concreta que no se mostraba en el listado genérico.

Analítica web y buscador interno
Búsquedas internas de Google Analytics en frikiporviajar.com

En el caso de frikiporviajar.com el número de búsquedas internas de «Úbeda» se debe a tener bien posicionado un artículo de «qué ver en Baeza«, y que los usuarios que entran por orgánico a dicho artículo, lo leen y quieren información de Úbeda. ¿Por qué? Porque son dos pequeñas ciudades situadas la una al lado de la otra, y en el mismo día se suelen visitar ambas. A esto se le suma que está ni Úbeda ni Baeza enlazados desde el menú de navegación, por lo que los usuarios recurren al buscador. Por lo tanto, debemos de entender muy bien el producto y su contexto antes de sacar conclusiones erróneas.

🎬 5º Paso: Grabaciones de usuarios

Grabaciones de usuarios para Arquitectura de Información (AI)
grabación de una sesión en frikiporviajar.com mediante Hotjar

Un ejemplo de sesión grabada con Hotjar: https://insights.hotjar.com/r?site=1444824&recording=2470134753&token=d414dce6b7a5cc31bb8e17d745a876b7

Otra herramienta para obtener feedback e insights por parte de los usuarios es mediante las grabaciones de sesiones. ¿Qué podemos aprender de una grabación de los usuarios con respecto a la AI?

  • Frustración: el usuario navega por el menú, no encuentra lo que quiere y acude al buscador.
  • Indecisión: el usuario utiliza navega por el menú, contenido, consume un gran número de páginas y al final abandona el sitio.
  • Foco en issues previas: foco en URL o secciones donde hemos visto problemas y necesitamos confirmarlos. Por ejemplo: qué hacen los usuarios en las páginas desde donde más usan el buscador, y por qué escriben esas querys.
  • Por dispositivos: ¿les cuesta más encontrar la información en móvil que en desktop? ¿el uso del buscador o filtros en móvil es peor?

Tip: A la hora de filtrar las grabaciones con nuestra herramienta debemos de conocer la URL del buscador, lo cual nos permitirá ver grabaciones donde el usuario aterriza o navega en algún momento por el buscador.

📌 6º Paso: Card sorting

Si tienes la posibilidad de hacer un card sorting presencial mucho mejor. Para ello reúne al menos a 15 usuarios (estudio por Dr. Thomas S. Tullis) para tener una correlación de 0,90. Si lo haces de forma digital, la correlación aumenta, aunque no significativamente, es decir con 30 usuarios habría una correlación de 0,95. Para hacerlo de forma digital puedes utilizar Trello, o la versión gratis/pago de Optimal Workshop (aquí tienes un ejemplo: https://6p4oopg8.optimalworkshop.com/optimalsort/cruceros)

Card sorting para arquitectura información

Puedes hacer un card sorting cerrado (ya le damos las categorías), abierto (el usuario las crea) o híbrido. En este caso, optaría por híbrido, ya que tenemos una base de categorización por SEO, pero dejamos abierto la posibilidad a usuarios de que añadan alguna si lo creen conveniente.

🏆 7º Paso: Arquitectura definitiva SEO + UX

Eh Voilà! Tenemos una arquitectura de información por parte SEO, y tenemos diferentes y variados insights desde el punto de vista de UX, que nos van a poder iterar y completar el primer borrador de arquitectura que hicimos y tener un MVP decente para sacar el producto, o hacer testing.

¿Y ahora qué hacemos?

  1. Recopilar los insights obtenidos por las diferentes herramientas de UX
  2. Buscar patrones comunes, es decir, problemas o soluciones que se repitan en diferentes herramientas
  3. Brainstorming. Para la sesión reúne al SEO que ha realizado la primera AI, al de UX, y al project manager, cliente, o persona que tenga conocimientos del producto/negocio, como mínimo. 3-5 personas, no más.
  4. Debatir los insights obtenidos, e iterar la AI SEO inicial para incoporarlos, consiguiendo así una arquitectura de información desde el punto de vista de negocio y usuario.

A tener en cuenta:

  • Si la estructura es demasiado profunda, vertical, se dificulta la carga cognitiva al usuario.
  • Es aconsejable buscar el equilibrio entre profunda y ancha.
  • Que sea escalable y que el día de mañana se puedan añadir nuevas secciones, productos, etiquetas sin alterar ni tener que modificar la AI establecida.

💏 8º Paso: Test de usuario

¿Pensabas que ya estaba todo? ¡Ja!

Test de usuario
Test de usuario en remoto hecho con Lookback.io

Con la información obtenida y la arquitectura de información completa por parte de SEO y UX ya podrías sacar un producto decente al mercado, un MVP, aunque lo ideal sería pasar esa AI a un prototipo para poder testearlo.

  • Testing en prototipado: si podemos llevarnos la arquitectura de información a UI, pintar los diferentes menús de navegación y hacer testing antes de sacar al producto, mejor que mejor. Para ello podéis usar Sketch, Figma, Adobe XD, InDesign, Axure, etc.
  • Testing en producción: si es hora de sacar el producto a los usuarios, es importante hacer test de usuarios para poder iterar y ver cómo se comporta.

Para hacer test, con 5-6 usuarios es suficiente, siempre que el perfil seleccionado se acerquen lo máximo posible a tus proto personas, y que los escenarios y entrevistas del test sean adecuados.

En definitiva, hacer una arquitectura de información no es un proceso fácil, ni rápido, todo lo contrario. Requiere de varios especialistas, de conocer el producto, qué y cómo demandan los usuarios, y hacer diferentes estudios para tener suficientes insights para poder sacar patrones y conclusiones. No recomiendo hacer una AI basado tan solo en los datos de un estudio o de una herramienta.

¿Y después de todo esto? iterar para seguir mejorando. Tree test, custormer journey, entrevistas, mapas de calor, encuestas, son algunas de las herramientas que me he dejado en el tintero y que te pueden servir para seguir sacando insights para mejorar la AI. Pero lo más importante una vez sacada la arquitectura a producción es tener una medición correcta, analizar cómo ha afectado a los objetivos que tengamos definidos mediante los diferentes KPIs.

¡OJO, MUY IMPORTANTE! Esto no quiere decir que a partir de ahora todos los SEOs hagan parte de UX, y que todos los de UX hagan parte de SEO, sino que bajo mi criterio y experiencia, esta es la manera de hacer una arquitectura de información correcta. Hacer una AI desde el punto de vista de SEO y UX requiere conocimientos en ambas disciplinas, además de ser bastante costoso y que no todas las empresas por tiempos y recursos se pueden permitir.

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Escrito por
Miguel Palau
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2 comentarios
  • Hola Miguel, me agradó mucho la lectura de tu material, al igual que tú pienso que la usabilidad va de la mano de todo lo demás, SEO incluido. Tu experiencia profesional me parece importante para todos nosotros que estamos tratando de aprender con buen fundamento. ¿No sé si en algún momento puedes ahondar en diseño de menús que otorgue una correcta semiótica, cuide de la usabilidad y aporte al SEO con el enlazado interno? Aunque sé que ya lo mencionas un poco lo veo como tema importante, o tal vez recomendar alguna lectura específicamente de este punto. Gracias por tu aporte. Saludos. Onelia

    • Hola Onelia, lo primero, darte las gracias por tus palabras, molestarte a comentar y espero que te pueda servir mi experiencia. En cuando a profundizar en menús, entiendo que puede ser algo más cercano y útil, sobre todo para saber si se está haciendo bien (quizás por aquí pueda ir la idea de artículo), y es que al final es lo mas visible y representativo de una web. Aunque el 90% de esa información se saca del proceso de arquitectura de información, si que puedo llegar a profundizar. Me lo apunto y te agradezco la sugerencia. Un abrazo.

«La única forma de hacer un gran trabajo, es amar lo que haces» Steve Jobs.