La investigación revela los factores de clasificación del perfil de empresa de Google para el SEO local

Nueva York, Estados Unidos - 8 de septiembre de 2025 / Search Atlas /

La visibilidad en las búsquedas locales se ha convertido en un pilar fundamental para el crecimiento empresarial, pero los verdaderos impulsores detrás de las clasificaciones de Google Business Profile (GBP, anteriormente GMB) aún se debaten. Esa es la brecha que nos propusimos cerrar.

El equipo de Search Atlas analizó 3.269 empresas locales en un reciente documento técnico en múltiples sectores (alimentación, salud y derecho), combinando datos de GBP, reseñas, contenido del sitio web y rendimiento de la cuadrícula de SERP para medir los resultados de clasificación.

El estudio define cómo las clasificaciones de GBP cambian según la proximidad, las reseñas y la relevancia. La clasificación de GBP es el proceso mediante el cual Google ordena las empresas en el paquete de mapas local. La clasificación de GBP importa porque impulsa el descubrimiento de clientes.

El estudio investiga la proximidad, las reseñas y la relevancia del contenido, lo que proporciona porcentajes medibles, desgloses específicos por sector y recomendaciones prácticas. El estudio importa porque la búsqueda local influye directamente en las decisiones de los usuarios.

El estudio realizado por Search Atlas en mayo de 2025 y publicado en agosto de 2025 demuestra que la proximidad es el impulsor universal más fuerte, mientras que las reseñas y la relevancia definen la ventaja competitiva. El estudio identifica la proximidad como base, las reseñas como diferenciadores y la relevancia como específica del sector.

Las empresas que buscan visibilidad local deben invertir en reseñas, branding de palabras clave y completitud de GBP. Las empresas deben aceptar la proximidad como fija. Las empresas que adoptan estrategias basadas en evidencia y específicas del sector logran una mayor predictibilidad de clasificación.

El estudio realizado por SA aplica aprendizaje automático para analizar las características de clasificación local. El aprendizaje automático (ML) se refiere al entrenamiento automatizado de modelos a partir de datos. El aprendizaje automático produce puntuaciones de importancia de características. El aprendizaje automático importa porque revela correlaciones de clasificación ocultas.

Los investigadores de SA utilizan la técnica de aprendizaje automático llamada regresión XGBoost. XGBoost es un algoritmo de ML y ofrece procesamiento escalable, ponderación robusta de características y manejo de datos tabulares. XGBoost importa porque genera precisión predictiva para señales estructuradas.

El conjunto de datos combina 3 fuentes clave:

1. Visibilidad de la cuadrícula de SERP basada en palabras clave.

2. Metadatos del perfil empresarial.

3. Contenido del sitio web y reseñas.

La variable objetivo es la posición promedio, el rango medio en las consultas de la cuadrícula que representa la distribución de visibilidad, la precisión posicional y la predicción de rango. La posición promedio importa porque indica la exposición en la búsqueda local.

Según el análisis global realizado por Search Atlas, el modelo explica el 75% de la varianza en las clasificaciones de GBP. El modelo global se refiere al conjunto de datos de todos los sectores, que pondera las características entre industrias.

Hay factores clave que influyen en qué tan alto se clasifica una empresa en los resultados de búsqueda local de Google. Los factores clave que influyen en las clasificaciones de las empresas en los resultados de búsqueda local se enumeran a continuación.

• Proximidad (≈ 48%): La ubicación es el factor más importante. Cuanto más cerca esté una empresa del punto central del buscador, más tiende a clasificarse.

• Tipo de industria (≈ 21%): Diferentes sectores se clasifican de manera diferente. Por ejemplo, lo que más importa para los médicos puede no pesar igual para los servicios para el hogar.

• Palabras clave en reseñas (≈ 11%): Las reseñas que incluyen palabras clave relevantes ayudan a las clasificaciones. Google recompensa los comentarios de los clientes que coinciden con los términos de búsqueda.

• Número de reseñas (≈ 8%): Tener más reseñas mejora las clasificaciones, pero no tanto como el contenido real de esas reseñas.

• Coincidencia del nombre de la empresa (≈ 7%): Las empresas con nombres que incluyen la palabra clave buscada obtienen una ventaja.

• Optimización del perfil y del sitio web (≈ 2–3%): Un GBP completo y un sitio web optimizado con palabras clave agregan algún valor, pero no son factores primarios.

• Otros factores (<1%): Las calificaciones, la relevancia de la categoría empresarial y la autoridad del sitio web juegan roles muy pequeños en general y solo pueden importar en ciertas industrias.

La proximidad, el tipo de industria y las señales de reseñas son los impulsores más fuertes de las clasificaciones locales de Google, mientras que los detalles del perfil y las calificaciones juegan solo roles menores.

Yo, Manick Bhan, junto con David Conde y Euthymios Kasvikis, realizamos experimentos en los principales sectores para mostrar qué factores importan más para las clasificaciones en cada industria. El desglose para mostrar qué factores importan más para las clasificaciones en cada industria se enumera a continuación.

El sector alimentario muestra una diferenciación impulsada por reseñas más allá de la proximidad. La clasificación del sector alimentario se refiere a restaurantes y empresas relacionadas con la alimentación. La clasificación del sector alimentario refleja la densidad competitiva. La clasificación del sector alimentario importa porque las decisiones de los consumidores dependen en gran medida de las reseñas.

Las clasificaciones para empresas alimentarias y los principales factores que las influyen se muestran a continuación.

• Posiciones 1–21: La distancia es el factor principal (46%), seguido de la relevancia de las palabras clave en las reseñas (19%). Tanto la calificación como el conteo de reseñas contribuyen por igual (15%).

• Clasificaciones Top 1–5: La proximidad (41%) sigue siendo lo más importante, pero el conteo de reseñas (23%) y la calificación (17%) aumentan en importancia. La alineación de palabras clave en reseñas (12%) ayuda a diferenciar a los líderes.

Las empresas alimentarias ganan visibilidad combinando una fuerte presencia local con reseñas de alta calidad y abundantes.

El sector de salud combina proximidad con alineación de reseñas y categoría. La clasificación del sector de salud se refiere a clínicas, médicos y servicios médicos. La clasificación del sector de salud depende de la confianza y la precisión. La clasificación del sector de salud importa porque la selección de pacientes se basa en la credibilidad.

Las clasificaciones para empresas de salud y los principales factores que las influyen se muestran a continuación.

• Posiciones 1–21: La distancia domina (46%), mientras que la relevancia de la categoría (18%) es particularmente influyente en las búsquedas de salud. El contenido de las reseñas (13%) y el volumen de reseñas (10%) agregan credibilidad.

• Clasificaciones Top 1–5: La proximidad disminuye ligeramente (24%), mientras que el volumen de reseñas (23%) y la relevancia de las reseñas (22%) se vuelven igualmente importantes. La relevancia del nombre de la empresa y las calificaciones (13% cada una) importan más en la parte superior.

Las empresas de salud necesitan un equilibrio de ubicación, precisión de categoría y reseñas ricas en palabras clave para asegurar los primeros puestos.

El sector legal destaca la proximidad como abrumadora. La clasificación del sector legal se refiere a abogados y servicios legales. La clasificación del sector legal se basa en la confianza, la ubicación y la visibilidad. La clasificación del sector legal importa porque los clientes buscan asesoría cercana.

Las clasificaciones para empresas legales y los principales factores que las influyen se muestran a continuación.

• Posiciones 1–21: La proximidad domina con casi un 68% de influencia. Las reseñas importan pero menos: el conteo de reseñas (10%) y la relevancia de las reseñas (8%) son secundarios. Las calificaciones (5%) agregan apoyo modesto.

• Clasificaciones Top 1–5: La distancia sigue siendo la más fuerte (43%), pero las reseñas aumentan en peso. La relevancia de las reseñas (22%) y el conteo de reseñas (17%) son clave, respaldados por calificaciones (10%).

Los bufetes de abogados tienen éxito localmente al estar cerca y respaldados por reseñas creíbles y relevantes para palabras clave. La confianza y la localidad superan los factores técnicos de SEO.

El sector de belleza depende más de las reseñas y el branding. La clasificación del sector de belleza se refiere a salones, spas y proveedores de cuidado personal. La clasificación del sector de belleza refleja estética, branding y confianza del cliente. La clasificación del sector de belleza importa porque la reputación impulsa la adquisición de clientes.

Las clasificaciones para empresas de belleza y cuidado personal y los principales factores que las influyen se muestran a continuación.

• Posiciones 1–21: Las reseñas impulsan casi la mitad de la influencia de clasificación (48%). La proximidad importa menos (21%), mientras que la relevancia del texto de las reseñas (7%) y las calificaciones (6–7%) apoyan la visibilidad.

• Clasificaciones Top 1–5: El conteo de reseñas (35%) y la coincidencia del nombre de la empresa con palabras clave (30%) lideran el camino. La proximidad cae al 13%, mientras que el texto de las reseñas y la calificación estelar contribuyen con un 9% cada uno.

En belleza, la reputación y el branding superan la ubicación. El alto volumen de reseñas y un nombre empresarial que coincida con palabras clave son decisivos para los primeros puestos.

La proximidad es el principal impulsor de la visibilidad local. La proximidad significa la distancia entre el buscador y el centroide de la empresa. La proximidad representó el 48% del poder predictivo en el modelo global que cubre las posiciones 1 a 21. Esa cifra duplicó el siguiente factor, el sector empresarial, y superó a las reseñas, el contenido y la autoridad digital.

La proximidad no siempre domina en las posiciones de élite. En las clasificaciones top 1 a 5 para belleza, alimentación y derecho, las reseñas, la relevancia del nombre de la empresa y la relevancia del texto de las reseñas ganaron más peso. En belleza, las reseñas y la relevancia del nombre de la empresa explicaron más del 65% del poder predictivo, con la proximidad en tercer lugar.

Las implicaciones para las empresas se enumeran a continuación.

La proximidad influye en la inclusión en los resultados. Las empresas ubicadas más cerca del centroide de la cuadrícula obtienen una ventaja. La proximidad no se puede ajustar. Trate la proximidad como un factor base, no como un diferenciador competitivo.

Fomente reseñas que incluyan palabras clave específicas del servicio. Analice el texto de las reseñas para alineación semántica con las palabras clave objetivo. Concéntrese en la calidad, la cantidad y el contexto. Las reseñas que mencionan frases como "mejor dentista para blanqueamiento" superan a las reseñas que solo dicen "gran servicio".

Agregue palabras clave naturalmente a los nombres de GBP. Un listado llamado Clínica Dental Downtown se clasifica más alto para "dentista cerca de mí" en comparación con uno llamado Smile Center. El branding con intención de palabras clave crea alineación entre la identidad empresarial, la consulta de búsqueda y la interpretación impulsada por PNL de Google.

Aplique estrategias que reflejen la ponderación del sector. La belleza se beneficia de las reseñas y la alineación de marca. El derecho depende de la proximidad y el contenido de las reseñas. La salud equilibra la proximidad, las reseñas y la alineación de categoría. Las estrategias específicas del sector superan a las reglas genéricas.

El estudio respalda las observaciones existentes de la comunidad de SEO de que la proximidad, las reseñas y la relevancia dan forma a las clasificaciones. La diferencia es la cuantificación. Los modelos asignan porcentajes medibles a cada factor.

El estudio va más allá de las citas y la consistencia de NAP (Nombre, Dirección, Teléfono). Incorpora la relevancia del texto de las reseñas, la alineación del anchor de backlinks y la coincidencia del contenido de la URL. Estas señales sugieren que Google aplica procesamiento de lenguaje natural (PLN) para extraer significado de las reseñas de clientes, metadatos del sitio web y anchors de backlinks.

Cada modelo tiene sus límites. Los límites del estudio se enumeran a continuación.

• La proximidad puede estar sobreponderada debido a la recopilación de datos de cuadrícula fija. Es posible que diferentes radios o formas cambien los resultados.

• La correlación no es causalidad. Medimos asociaciones, no reglas directas del algoritmo.

• El desequilibrio sectorial inclina los pesos globales, ya que algunas industrias tenían más puntos de datos.

Los factores temporales importan. Nuestra instantánea capturó clasificaciones en un momento específico, no a través de cambios estacionales o de algoritmo.

Información de contacto:

Search Atlas

368 9th Ave
Nueva York, NY 10001
Estados Unidos

Karim Adib

Descargo de responsabilidad: Esta traducción ha sido generada automáticamente por NewsRamp™ para Press Services (colectivamente referidos como "LAS EMPRESAS") utilizando plataformas de inteligencia artificial generativas de acceso público. LAS EMPRESAS no garantizan la exactitud ni la integridad de esta traducción y no serán responsables por ningún error, omisión o inexactitud. La confianza en esta traducción es bajo su propio riesgo. LAS EMPRESAS no son responsables por ningún daño o pérdida resultante de tal confianza. La versión oficial y autoritativa de este comunicado de prensa es la versión en inglés.