Un estudio exhaustivo realizado por Search Atlas en mayo de 2025 ha identificado los factores determinantes para el posicionamiento en Google Business Profile (GBP), revelando que la proximidad geográfica representa el 48% del poder predictivo en los rankings locales. La investigación, que analizó 3.269 negocios locales mediante técnicas de machine learning como XGBoost regression, demuestra que mientras la proximidad establece la base, las reseñas y la relevancia del contenido definen la ventaja competitiva en sectores específicos.
El modelo global explica el 75% de la varianza en los rankings de GBP, mostrando que después de la proximidad, el tipo de industria contribuye con aproximadamente 21%, seguido por las palabras clave en reseñas (11%), el número de reseñas (8%) y la coincidencia del nombre del negocio con palabras clave (7%). Factores como la optimización del perfil y sitio web representan solo 2-3%, mientras que las calificaciones y autoridad del sitio tienen roles menores según el estudio disponible en https://www.searchatlas.com.
Los hallazgos sectoriales revelan patrones diferenciados. En el sector alimenticio, la distancia representa el 46% de influencia, pero las reseñas ganan importancia en las primeras posiciones. Para negocios de salud, la relevancia de categoría (18%) y el contenido de reseñas (13%) son cruciales junto con la proximidad. El sector legal muestra una dominancia abrumadora de la proximidad (68%), mientras que belleza y cuidado personal dependen principalmente de reseñas (48%) y coincidencia de marca con palabras clave.
Las implicaciones prácticas para negocios locales son significativas. Deben tratar la proximidad como factor base inmodificable, desarrollar estrategias de reseñas que incluyan palabras clave específicas del servicio, alinear la marca con la intención de búsqueda y aplicar optimizaciones específicas por sector. La investigación sugiere que Google utiliza procesamiento de lenguaje natural para extraer significado de reseñas de clientes y contenido web, lo que refuerza la importancia de la relevancia semántica beyond de las tradicionales citaciones y consistencia NAP.
Este estudio proporciona la primera cuantificación exhaustiva de factores de ranking local, permitiendo a las empresas desarrollar estrategias basadas en evidencia con mayor predictibilidad. Aunque el estudio reconoce limitaciones como la posible sobreponderación de proximidad debido a métodos de recolección de datos y la naturaleza correlacional (no causal) de los hallazgos, establece un nuevo estándar para la comprensión del SEO local en la era del machine learning aplicado a búsquedas geolocalizadas.
