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Pues bien. Debido a que Google va a decirnos como capturar el primer y último referrer en Google Analytics he decido aventurarme mediante una serie de códigos y filtros que son conocidos ya por los que nos dedicamos a esto.
Como sabemos… Si accedemos a un sitio web a través de un anuncio de adwords y no compramos en ese momento pero le consultamos a la parienta, da el visto bueno y decidimos comprar al dia siguiente accediendo con la url o buscando el nombre de la empresa en Google. No se asignará la venta a Adwords, sino a organic o direct. ¿No desvirtua eso realmente el estudio de la rentabilidad de nuestra inversión?
Para ello existe una serie de hacks que vamos a aplicar. En fin, unos apaños.
Si queremos aplicar este Hack a nuestra cuenta de Analytics sólo tenemos que añadir este código de Tracking, sustituyendo el UA de nuestra cuenta.
<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
try {
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-XXXXXXX-X”);
if(document.cookie.match(“(^|;\\s)__utma=”)) {
pageTracker._setReferrerOverride(“”);
pageTracker._setCampNameKey(“zzz”);
pageTracker._setCampMediumKey(“zzz”);
pageTracker._setCampSourceKey(“zzz”);
pageTracker._setCampTermKey(“zzz”);
pageTracker._setCampContentKey(“zzz”);
pageTracker._setCampCIdKey(“zzz”);
}
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>
Ahora bien, si decidimos crear un perfil nuevo y aplicarle los filtros deberemos de añadir este código de Tracking.
<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
try {
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-XXXXXXX-X”);
if(document.cookie.match(“(^|;\\s)__utma=”)) {
pageTracker._setReferrerOverride(“”);
pageTracker._setCampNameKey(“zzz”);
pageTracker._setCampMediumKey(“zzz”);
pageTracker._setCampSourceKey(“zzz”);
pageTracker._setCampTermKey(“zzz”);
pageTracker._setCampContentKey(“zzz”);
pageTracker._setCampCIdKey(“zzz”);
}
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>
- Después crearemos un perfil nuevo y le aplicaremos unos filtros. Para ello deberemos de subir el archivo ga.js al servidor.
- Duplicar el perfil existente con otro nombre y con otro número de identificación en Analytics.
Insertar el código anterior de Tracking con el nuevo UA que nos ha asignado Google. No olvideis modificar tambien el path del archivo ga.js
Aclaraciones con respecto al código.
- Se usa FirstTracker en vez de PageTracker por si queremos registrar eventos que crean páginas virtuales en uno o varios perfiles distintos.
- Se usa roit._getTracker en vez de ga._getTracker, el cual se incluye en el ga.js que subimos al servidor, para que se pueda poner detrás del código Tracking inicial.
- Y por último pageTracker._setReferrerOverride(); para no machacar el referral inicial.
A partir de ahora ya podríamos ver el primer y último referrer, pero claro, quizás un poco más de información sería conveniente. Tales como la campaña, medio y fuente del anuncio de Adwords, así que nos vamos a currar unos filtros para que nos muestren esa información.
Creamos un filtro para grabar la campaña, el fuente y el medio de nuestro anuncio en Adwords tal como este.
Con este filtro añadiremos la palabra clave que activó el anuncio por el que accedimos la primera vez.
Y por último asociamos toda la información anterior a una transacción concreta en el caso de tener configurado el e-commerce.
Espero que os haya servido.
Fuente: Roirevolution
Entre los servicios seo más importantes que ofrezco como consultor seo está la auditoría seo.
Tanto si es un proyecto nuevo como activo, la auditoría seo debe de comprender una serie de acciones encaminadas a mejorar la optimización del sitio y conseguir visitas de calidad desde buscadores.
¿Qué pasos conllevan los servicios de auditoría seo?
- Estudiar los objetivos que se pretenden alcanzar.
- Estudiar los segmentos de usuarios a los que nos dirigimos.
- Seleccionar palabras claves que reporten visitas de calidad con el menor esfuerzo posible.
- Auditoría seo de los factores OnPage a mejorar.
- Auditoría seo de los factores OffPage que inciden en el posicionamiento seo.
- Sugerencia de modificaciones para una correcta optimización seo.
Servicios SEO adicionales.
Además de una auditoría seo es recomendable integrar correctamente un sistema de analítica web para medir los resultados de nuestra optimización seo. Sino la auditoría seo no tendría mucho sentido.
Para ello debemos ver cuáles son los objetivos seo que marcamos y cómo los podemos medir. Seleccionando siempre las métricas adecuadas a nuestros objetivos y sitio web.
Controlar las posiciones nos ayudará a saber si la optimización seo ha servido para algo y qué medios son los que más nos interesan.
Tras esto sólo nos queda tomar medidas correctoras y si la cosa funciona, pensar en más servicios seo adicionales que nos ayuden a rentabilizar la inversión.
Pd: Como siempre recordar que ofrezco mis servicios seo de auditoría seo e implantación de Analytics.
Seo copywriting. ¿Qué opinais del texto?
Hoy toca SEM, que lo tenía olvidado. A los que os gusta más el SEM que el SEO, como a mi. ¿No os ha pasado cuando empezais a gestionar campañas de Google Adwords que no os coinciden los clicks con las visitas?
Bueno pues puede que tenga algunas soluciones y os las cuento, pero antes definamos qué son clicks y qué son visitas.
Clicks. El número de veces que un usuario hace clic en un anuncio.
Visitas. Las veces que un usuario visita una web.
Primer caso.
- Las cuentas no están enlazadas.
- El auto-tagging no está activado y no hemos etiquetado las campañas.
Consecuencias: Más clicks que visitas.
Segundo caso.
- El usuario puede clickar muchas veces en un anuncio durante la misma sesión.
Consecuencias: Más clicks que visitas.
Tercer caso.
- El usuario hace clic en un anuncio, le gusta y la guarda en favoritos para volver después.
Consecuencias: Más visitas que clics.
Cuarto caso.
- Google Adwords elimina clicks fraudulentos, Analytics no.
Consecuencias. Tendremos más visitas que clics.
Quinto caso.
- La página tarda muchísimo en cargar y el usuario se aburre y se va.
Consecuencias: Más clics que visitas.
Sexto caso y más grave.
- Se usan iframes en la web y el código de Google Analytics encima está mal ubicado.
Consecuencias: Más clics que visitas.
Bueno espero que os haya servido para tenerlo un poco más claro.
Vía: Lo aprendí con Ferriol en un curso de Web-analytics
Una de las métricas estándar por excelencia tanto en Analytics como en cualquier herramienta de analítica web es el Bounce rate o tasa de rebote.
La tasa de rebote es el % de visitas que llegan a tu web y se van sin más, sin visitar otra página ni clickar en ningún sitio.
Una tasa elevada nos dice que el sitio no se ajusta a las expectativas del usuario, ya sea por el contenido, diseño u otros factores. Vamos a ver algunas maneras de solucionarlo en nuestro blog.
- Usar las listas de categorías en el sidebar. Hay muchos blogs, como este, en los que las categorías son un desastre y da mucha pereza ponerse a ordenar bien los posts que pertenecen a cada categoría. Para ello existen un plugin que excluye las categorías que no quieres que se muestren.
- Usar una plantilla clara y limpia con diseños usables y letras grandes, que faciliten la lectura de los usuarios.
- Mostrar post relacionados con el plugin de wordpress al final de cada post.
- Motivar a las visitas a comentar con el plugin “Top ten commentator”, con el cual, los diez que más comenten tendrán un enlace desde nuestro sidebar.
- Recordar siempre la posibilidad de suscribirse a los feeds con “subscribe remmind” al final de cada post también. Además puedes poner el enlace al feed con las keywords que quieras posicionar, así ganas un poco de densidad en keywords.
- Haz hot linking con link a dink, un plugin que te permite poner los enlace predefinidos cada vez que se escriba esa palabra. Yo, si no fuera un dejao, lo haría con las categorías importantes de cada post.
- Usa las negritas y los subtitulos para guiar al lector y hacer más amena la lectura. Recuerda que en el ordenador no leemos, ojeamos.
- Intercala imágenes cada x párrafos para dar la sensación de que son más cortos.
- Los enlaces deben de estar subrayados, que el usuario sepa que de ahí vamos a otro sitio.
- Y descriptivos, que sepamos lo que vamos a encontrar una vez clickemos.
Bueno, son consejos básicos.
Saludos y gracias!!!
He escrito un post en TantaLabs que puede que os interese sobre como exluir ips dinamicas en Google Analytics.
Saludos!!
Google Adwords y Analytics son como los dos amigos que todos sabemos que acabarán enrollados pero nunca se enrollan. Y al final, solo al final, son la única pareja que acaba bien del grupo de amigos. Los demás acaban todos peleados.
Cuando orientamos nuestras campañas SEM con concordancia de frase, entre “”, nuestros anuncios los pueden activar tanto “diseño web” como “diseño web Madrid”, por poner un ejemplo muy simple.
Podemos delimitar estas keywords como “Madrid” si la ponemos como palabra clave negativa (-madrid), ya que no ofrecemos servicios en Madrid, y aparecer por estos términos sólo nos supondrán un incremento de costes y disminución de nuestro ROI. Pero claro, nunca conocemos todas las palabras claves negativas ni todas las combinaciones posibles. Cada usuario es un mundo.
Aplicando unos filtros facilitos en Google Analytics podremos saber qué visitas nos vienen desde Adwords y por qué término exacto de búsqueda. Vamos allá.
Lo primero es crear un perfil nuevo del sitio que queramos hacer el seguimiento para tener dos visiones, una general de la campaña y otra con los filtros aplicados.
Abajo a la derecha creamos un filtro en “administrador de filtros” y creamos uno, en nuestro ejemplo lo llamaremos “terminos de búsqueda 1”.
Una vez creado lo aplicamos al perfil copia que hemos creado.
Ahora pasamos a crear el segundo filtro que llamaremos “términos de búsqueda 2” y que también crearemos al perfil copia que creamos.
Ahora toca esperar y comprobar que funciona. Cuando visitemos keywords en el perfil que creamos y al que aplicamos los filtros nos saldrán las keywords que activaron los anuncios y entre paréntesis la cadena de búsqueda que insertó el usuario.
¿Y ahora que hacemos con esas keywords?
- Pues las que no tengan que ver con nuestros productos o servicios ponerlas como negativas.
- Añadir las cadenas de búsquedas que nos reporten conversionescomo palabras con concordancia de frase para seguir descubriendo nuevas keywords.
- Y adaptar el contenido en la medida de lo posible de las keywords que nos generen visitas pero no conversiones.
Saludos!!
Google Analytics es como la amiga “normalita” en la que nadie se fija hasta que vamos a la playa y la vemos en bikini, ahí cambiamos nuestra estrategia y vamos a por ella, jeje. Pues esto es parecido. Hasta que no te metes en profundidad y lo usas a diario no te das cuenta de la información tan importante que te puede dar en dos o tres clicks y sin muchos conocimientos técnicos.
Vamos a explicar unas cosillas sencillas que nos van a dar información para optimizar nuestras landings de cara al seo.
En el menú fuentes de tráfico podemos ver las visitas que recibimos en nuestra web, visitas directas, desde otros sitios, resultados orgánicos, adwords, etc…
En fuente veremos “Google (organic)”, esos son los resultados que nos interesan, los que vienen de seo, lo mismo se podría hacer si llevaramos campañas de Google Adwords.
Clickando ahí accedemos a una lista de palabras claves por las que acceden a nuestro sitio desde los buscadores, y aquí es donde empieza lo guapo.
Si vemos la imagen nos damos cuenta que hay dos palabras potenciales que nos reportan visitas, “putitas” y “marketing 2.0”. De las cuales evidentemente “putitas” es de mala calidad y no nos aporta nada, sólo consume recursos del servidor y marketing 2.0 puede que nos sirva un poco más, veámos.
Putitas tiene una tasa de rebote del 91%, con lo que los guarrillos que entran buscando chicas ligeras de ropa ven que no hay guarrillas y se van, corroborando el tiempo medio de tiempo en el sitio, 5 segundos.
Aclarición con el tiempo medio. Es de 5 segundos porque alguna vez el usuario a accedido a otra página, si no hubiera accedido a otra página y se hubiera ido, aún estando 20 minutos Google Analytics lo marcaría como 0 segundos.
Ahora, pulsando en putitas nos sale la misma información, pero podemos elegir la dimensión que queremos analizar, que en este caso es “Página de destino”, donde vemos el nombre de la página a la que acceden las visitas a través de esa keyword.
Claro, ahora llega sacar conclusiones. La página en cuestión hablaba de que los seos a veces somos las putitas de las empresas porque tenemos que hacer de todo, y no contiene contenido sexual ni me interesa ponerlo. En estos casos podemos hacer varias cosas.
- Entrar en Webmaster Tools y decir a Google que borre la url de la caché, ya que no nos aporta nada y nos consume cuota de nuestra transferencia mensual.
- O ponerle una meta etiqueta no index para que Google la desindexe.
Ahora un ejemplo válido…
Marketing 2.0 tiene una tasa de rebote de un 78%, con lo cual quiere decir que hay gente que le interesa el tema y que aunque está relacionado con lo que busca no acaba de ser exactamente eso. El tiempo de promedio de estancia es de 1 minuto y 26 segundos, con lo cual el post al menos lo han leido.
Viendo la página de destino de “marketing 2.0” vemos que se accede a un post que escribí hace tiempo explicando la similitud entre el marketing 2.0 y el marketing relacional de toda la vida. Eso no es lo que busca exactamente el visitante.
¿Qué hacer?
Pues se puede editar el post y enfocarlo más al marketing 2.0, aunque sin tocar muchas cosas, ya que a Google no le suele gustar mucho que modifiquemos posts, así perdí un Page Rank 7. También y la más recomendable es hacer un post nuevo sobre marketing 2.0 y enlazarlo desde el post que estamos optimizando. Aseguraos de que esté bien visible.
¿Cuáles deberían de ser las consecuencias? Menor tasa de rebote porque el usuario va a la página del nuevo post y mayor tiempo promedio en el sitio. Incluso podríamos configurar como objetivos la suscripción al feed y ver en qué medida ha funcionado la optimización.
¿Cómo podríamos saber si una página está bien optimizada? Pues más o menos así. Ojo, estos datos no son siempre buenos, depende de mil factores.
Por último, las búsquedas internas. Personalmente creo que es el factor que más claro nos dice en qué fallan nuestras landings, y el proceso es exactamente igual, con algunas variaciones.
En el menú que nos aparece a la izquierda nos vamos a “contenido” donde aparecerá “Buscar en el sitio”. Si tenemos configuradas las búsquedas en el blog aparecerán estadísticas arriba sobre las búsquedas, y abajo las páginas donde se han realizado búsquedas, esa es la sección que nos interesa.
En el ejemplo podemos ver que en “metrias-analitica-web”, mal escrito por cierto, se ha realizado una búsqueda, y que tras haber buscado “algo” que ahora veremos el tiempo de estancia en el sitio ha sido de 17 segundos.
Pulsamos y vemos que en “metrias-analitica-web” el usuario buscó “rebote”. Claramente quería saber qué era la tasa de rebote.
¿Conclusiones para mejorar el post?
Si fueran datos más relevantes, no una búsqueda concreta, deberíamos plantearnos comentar que en el próximo post sobre analítica web hablaríamos de las tasas de rebote y otras métricas, e incluso , ofrecerles que se subscriban a nuestro feed para estar al día. Otra opción es enviarles un mail cuando se escribiera sobre métricas nuevas.
¿Otra opción?
Poner las categorías de artículos en el sidebar, o al menos tags, lo que pasa es que no me gusta cargar los sidebars mucho.
Cómo digo, todo esto es sencillo y nos puede dar información vital, y si no fuera tan dejado para mi blog como soy, podría sacar más info. Es una pena que solo haga estas cosas en consultorías para clientes, proyectos y demás temas profesionales.
Espero que os haya servido. Saludos!!
Aunque no soy un experto en Google Analytics tengo algunos conocimientos en el mismo. Así que dándole vueltas y más vueltas al tema he decidido empezar una serie de post donde se expliquen las más esenciales para que cualquier persona sin conocimientos y un negocio o página web pueda hacer sus pinitos.
Ya digo q a la mayoría no os descubran mucho, pero bueno, la verdad es que es algo que escasea por internet, al menos yo no he encontrado nada. Un post de Gema en etc y poco más.
Ahí voy…
Págeview (Páginas vistas)-. Es el número de veces que se carga una página cuando el usuario navega por nuestro sitio. Si ve la página A, pasa a la B y vuelva a la A se contabilizará como 3.
Visita (Session)-. Básicamente es un periodo de tiempo en el que el usuario interactúa con la página desde el navegador. Visita páginas, ve videos, etc… Se acaba cuando el usuario no interactúa durante 30 minutos o cierra el navegador. Existe por ahí un post que explica como cambiar el tiempo para que se contabilicen como visitas.
Visitantes únicos-. Los identifica Google con un Id aleatorio que asigna más el tiempo de la visita del mismo. Es decir, si el visitante vuelve con su cookie y su ID al sitio y se le reconoce no se considera como otroa visitante nuevo. La cuestión es saber cómo se modifican los tiempos que se guardan las cookies en el ordenador del usuario.
Páginas vistas únicas (Unique pageviews)-. Número de páginas distintas que se han visto, idependientemente de que haya sido una, dos, tres o más veces.Por ejemplo… Llegamos a un sitio web y vemos la página A, la B, volvemos a la A y pasamos a la C. En total las páginas únicas vistas serían tres, A B y C y el número de páginas vistas serían 4. A,B,A y C.
Visitas únicas absolutas (Absolute unique visitors)-. Este parámetro diría que lo determinan las cookies de Analytics, si estoy equivocado que alguien me lo diga. Es el número de visitas de una misma persona durante un periodo de tiempo elegido en el cual, el cookie que guarda Google Analytics, sigue vigente. Es decir, si el perido que Analytics guarda el cookie en un ordenador es un mes y el usuario visita la página en un mes dos veces… las visitas únicas absolutas serán de una. Si se usa un rango de consulta superior a 30 días serán dos.
“Los nuevos contra los que vuelven”(News vs Returnig)”-. Cuando una persona visita un sitio web Google Analytics lo clasifica directamente como visitas nueva. Si en el periodo elegido a la hora de hacer nuestra consulta el usuario hubiera vuelto a visitar la web, este pasaría a “returning”. Podría decirse básicamente que es el porcentaje de usuarios que vuelven al sitio contra los que no vuelven. Esto nos puede servir de ayuda cuando querramos hacer un estudio o mejorar nuestro sistema de fidelización.
Un alto número de usuarios nuevos indica que tu estrategia de marketing online funciona y un alto número del segundo que tu contenido engancha. Si nos ponemos así lo ideal por lógica sería ¿que se repartieran en un 50%?
Espero que os haya ayudado un poco, y recordad, es para principiantes.
Saludos!!
Últimamente ando formándome y leyendo mucho sobre Google Analytics, y la verdad es que la información en español escasea.
De todas formas, aquí os dejo unos tutoriales que Google a subido a Youtube, y aunque son en inglés… Son bastante intuitivos.
Saludos!!
Bonus video (ojo a la morena de amarillo)–> Vía seoprofesional
Bicheando por Internet he encontrado en Trucosdeoptimización un manual donde nos explican cómo integrar Google Analytics con Website Optimizer. El proceso es muy fácil y las posibilidades de información y juego son enormes a la hora de optimización web.
Aunque al final lo que valen son las conversiones, podemos sacarle partido en análisis multivariables de experimentos con más de una página entre el inicio y la conversión de objetivos.
Podemos ver en qué página se van los usuarios antes de convertir, el tiempo de estancia en cada una de las páginas del experimento, etc… Pero claro eso lo podemos hacer con Analytics, lo interesante es que con este “plugin” podemos saber qué combinación del experimento consigue retener más tiempo al cliente, qué combinación ayuda a avanzar de página aunque no convierta objetivos, etc…
Las posibilidades son bastante interesantes y para instalarlo sólo hay que…
- Descargarse el script y subirlo al servidor.
- Colocar el siguiente código después del de Google Analytics. Aquí hay dos posibilidades, dependiendo de si usamos ga.js o urchin.js.
<!– Begin Google Website Optimizer/ Google Analytics Integration for ga.js !–> <script language=”JavaScript” src=”http://www.yoursite.com/path/to/ga_gwo.js” type=”text/javascript”></script> <script> var gwoTracker =_gat._getTracker(”UA-XXXXXX-X”); getcombo_ga(”a-b-c-…”); </script> <!– End Google Website Optimizer/ Google Analytics Integration for ga.js!–>
<!– Begin Google Website Optimizer/ Google Analytics Integration for urchin.js !–> <script language=”JavaScript” src=”http://www.roirevolution.com/script/ga_gwo.js” type=”text/javascript”></script> <script> getcombo_urchin(”a-b-c-…”); </script> <!– End Google Website Optimizer/ Google Analytics Integration for urchin.js !–>
- Por ultimo modificaremos el código para incluir nuestro UA, y si usamos la version ga.js modificaremos el paremetro getcombo_urchin(”a-b-c-…”), todo ello en numeros de variaciones. Por ejemplo, nuestro experimento consta de 4 secciones con dos variaciones, pues tan fácil como getcombo_urchin(”2-2-2-2”)
Una vez listo solo tenemos que crear un filtro con ?combo y listo.
A jugar!!
Vía: Trucosoptimización.
La blogosfera está revuelta con el concurso comunactivo, todos miran estadísticas, buscan enlaces, etc… Pero dándole vueltas a la cosa he pensado… Cómo se que mis estadísticas son fiables, cómo se cuantas de las visitas o accesos por “comunactivo” no son mios? Pues configurando los filtros de Google Analytics.
Con los filtros de Google Analytics puedes prácticamente excluir lo que quieras, incluir, hacer perfiles de usuarios y más. Pero como ya hay posts muy bueno como el de mi amigo Javier, donde explica un poco los filtros más avanzados, me voy a enfocar a los básicos.
Existen 3 tipos básicos de filtros.
Excluir todo el tráfico de un dominio. Genearlemnte, si trabajas en una empresa o tu propia red de casa, tu ordenador deberá de tener un dominio, que casi siempre, suele coincidir con el nombre de la red. Si llevas un pequeño blog o las estadísticas de algunas web te puede ayudar bastante.
Sólo con añadir reddemiempresa\.es$ en el campo correspondiente podremos excluir todas las visitas que provengan de nuestra red, viendo como las visitas dismuyen. Esto tiene algo malo, jeje. Puede que te des cuenta de que los resultados que estabas obteniendo no son tanbuenos como creías.
Excluir todo el tráfico procedente de una dirección IP específica. Esto sirve para excluir las visitas que hacemos desde casa, ya que yo, al menos… De vez en cuando consulto las visitas desde casa. Es lo que tiene ser un maníaco de mi trabajo.
En el campo dirección ip debemos especificar la dirección con una / antes de cada punto. Por ejemplo, 192\.168\.1\.1 y si queremos hacerlo con un intervalo ya tendríamos que entrar en expresiones algo más complicadas y usar las expresiones regulares.
Para una dirección 192.168.1.1 a 192.168.1.14 Sería algo así como… ^192\.168\.1\.([1-9]|1[0-9]|2[0-5])$|^10\.0\.0\.([1-9]|1[0-4])$. De todas formas aquí os dejo un enlace donde explican las expresiones regulares.
Solo incluir el tráfico de un directorio específico.Este filtro resulta importante si queremos hacer el seguimiento a un directorio específico. Para ello sólo debemos de incluir ^/nombre_del_directorio/ en el campo específico.
Espero que os haya servido. Repito que son los básicos y predefinidos, para más info teneis…
1. Google Analytics no vale para nada si no fijas objetivos. Si tienes un comercio electrónico fijas ventas, si son boletines de noticas una suscripción, etc… Una vez configurados podrá convertir estos datos en información para conseguir aumentar la conversión de objetivos. Si no fijas objetivos Google Analytics no sirve para nada.
2. Los datos segmentados por paises y ciudades son muy útiles a la hora de enfocar campañas de adwords. Si usuarios de ciertas ciudades realizan más conversiones que los de otras, sería conveniente dedicar mayor parte de nuestros esfuerzos a ese público objetivo. Los % pueden servirnos para distribuir nuestro presupuesto.
3. Ayuda a detectar los cuellos de botella en procesos como la compra online o el registro de usuarios. Mediante el resumen de navegación podemos ver qué páginas son las principales donde los usuarios abandonan los procesos anteriores. Esto nos permite optimizarlas para que no se vayan y redireccionarlos hacia la conversion de nuestros objetivos.
4. La integración con Google Adwords nos proporciona datos sobre nuestras campañas, grupos de anuncios y palabras claves. Esto nos puede reportar más fácilmente el número de impresiones, clicks, CTR y costes de conversion, para luego poder calcular el Retorno de la Inversión (Roi digital) y hacer nuestras propias cuentas. También es vital saber el coste de adquirir un nuevo cliente.
5. La superposición del sitio también ayuda a mejorar la usabilidad de nuestra página. Nos ayuda a definir más claramente dónde clickan los usuarios y a hacer pequeñas modificaciones que pueden aumentar considerablemente nuestro ROI, y que nos costaría mas ver usando solo los números.
6. Otorga privilegios de lectura o escritura a otros usuarios nos permite delegar la elaboración de informes para clientes, sobre todo esencial, para consultores de marketing online que tienen personal en aprendizaje o no cualificado. En Google Analytics no hay mucho que tocar, pero bueno, siempre es mejor andar sobre seguro.
7. El porcentaje de rebote nos ayuda a saber dónde se van nuestros usuarios del sitio web y por que no se consiguen objetivos. Así nos sera más fácil identificar los problemas y buscar posibles soluciones. Como también podemos redireccionar a los usuarios y evadir esas páginas hasta que estén totalmente optimizadas.
8. La Fuente de Palabra clave – Aunque para mí no es la sección principal, la mayoría de los SEO nos obsesionamos con las palabras clave. Nos ayuda a saber con qué palabras acceden los usuarios desde Google o desde un enlace en un sitio de referencia. El uso de las mismas para reforzarlas mediante enlaces internos e intercambios de enlaces es primordial. Por no decir que nos ayudan a conocer nuestro long tail y posibles tendencias de usuarios.
9. En los sitios de referencia podremos saber que sitios nos aportan mayor número de visitas, o mayor estancia de tiempo y por la tanto un público de mayor calidad. También podemos empezar un intercambio de enlaces o alguna que otra estrategia de marketing online con aquellos sitios que más contribuyan a su conversion de objetivos.
10. Conocer a nuestros usuarios y saber que resoluciones de pantalla usan, qué navegador, si es compatible con java, flash, etc… Nos ayudará a optimizar nuestro sitio para no enfadarlos, crearles una mala experiencia de usuarios y hacer que se vayan.
11. La fidelización del usuario es vital. Nos permite saber que % de usuarios repite visitas y mediante los datos correspondientes… Uno de nuestros principales objetivos debería ser reducir el número de visitantes que nos visitan una sola vez. Eso significa que no les gusta nuestro sitio o que hemos creado una imagen erronea al usuario.
En fin, que estas son las principales utilidades de Google Analytics. ¿Conocéis alguna más?
Saludos!!
Una vez configurado Google Analytics en nuestro sitio ya lo tenemos todo listo para empezar a recoger información. Con este post lo único que quiero es dejar claro que “la información si no se sabe interpretar no es información, son datos” que no sirven para nada.
No quiero plantearlo como un manual, sino más bien como reflexiones que podemos sacar de Google Analytics y que nos pueden servir de cara al posicionamiento web o a la conversión de objetivos en el sitio.
En usuarios podemos ver las visitas por ubicación, lo cual nos puede ser útil para orientar las campañas de Adwords por ciudades. Incluso ver qué palabras clave funciona mejor en qué ciudades y hacer campañas orientadas claramente a conseguir clicks.
Las opciones del navegador son muy útiles para intentar optimizar los sitios. Aunque tendrían que estar optimizados para todos los navegadores no es así. Si no preguntadle a “Viajes el Corte inglés”.
Haciendo pruebas me di cuenta que el tiempo medio de estancia en IE6 era casi el doble que en IE7. Así que cuando entre con IE7 me di cuenta que se descolocaban algunas cosas. “Lo siento pero esta es una de las consecuencias de ser maquero”.
En fuentes de tráfico podemos ver todo lo referente a cómo acceden a nuestra web. Podemos ver que palabras claves nos reportan más visitas y optimizar mejor el sitio para mejorar las posiciones o mantenernos ahí. Si el sitio está orientado a objetivos otra opción es enfocarnos a las palabras claves que nos reportan mayor número de conversiones y aumentan el roi
Porcentaje de rebote es el % de visitas que se van en esa página, generalmente con el botón atrás del navegador si es la de entrada, un enlace o escribiendo en la barra de dirección si no ha entrado desde ahí. Suele ser porque no nos ha convencido la página.
Si además el tiempo en el sitio de la página es reducido, el diseño flaquea, es cutre, etc… Si es largo, es el contenido el que falla. O bien no es lo que buscábamos, estamos cometiendo errores de posicionamiento en la mente del consumidor o simplemente el contenido no convence. Esto último es muy importante y significativo si hay un formulario para solicitar información, un campo para suscribirse, etc…
La sección de contenidos es muy útil para la conversión de objetivos y el redireccionamiento de usuarios. Redireccionar a un usuario es intentar hacer que siga la ruta que quieres, y que generalmente, lleva a rellenar un formulario de contacto, suscripción, etc…
Cuando vemos las páginas más visitadas la “ruta de navegación” es interesantísima para ver las páginas siguientes a las que suelen ir los usuarios. “En un proyecto reciente me di cuenta que todo el que entraba en el sitio iba directamente a clientes, que estaba casi al final en el menú”, después a localización y a contactar para rellenar el formulario.
Con estos datos sacas la conclusión de que lo importante en el sector del diseño web son los clientes y ver ejemplos de los trabajos, después ver si son de tu ciudad y te puedes pasar por su oficina y si nos convence contactamos.
La mejor solución fue poner “clientes” al lado de inicio, la localización del sitio en una barra lateral y un enlace a la página contactar. Algo tan simple aumentó las conversiones un 45%.
También podemos ver las distintas páginas a las que van las visitas y poner enlaces a las mismas y orientar el texto de la página a la siguiente, que si salen bien las cosas, es a la que va a ir el usuario.
Bueno, estas son unas pequeñas reflexiones que espero os hayan servido. Si necesitais un manual seo con el que complementar o un consultor de marketing online ya sabeis…
También podeis consultar el manual de google analytics es español o ponerte en contacto conmigo desde el e-mail
Saludos!!
Últimamente la he cagado bastante con el blog, además de cambiar dos veces de orientación y mil de diseño, creo que ya he dado con el óptimo y la orientación que quería. La cuestión es que en esos arrebatos de cambio de orientación bloggera me dio por borrar todos los post, y ahora, indexados por Google dan error 404.
Pensando en cómo reorientar esas visitas perdidas que me dice Analytics que eran bastantes por esos post he hecho un apaño, como lo llamamos aquí en Sevilla.
Primero de todo he personalizado la página 404, creo que pedirle disculpas a los navegantes y avisarles que lás páginas que buscan pueden estar en el blog, es positivo. Para ello les pido que usen las búsquedas, que es posible que el post que quieren este por ahí con un nombre muy similar.
El experimento es ese, no más, usar la página de error 404 para redireccionarlos, pero claro, cómo controlo yo ese objetivo de reconvertir a posibles perdidas en lectores. Pues ahí es donde entra Google Analytics, configurando un objetivo que paso a explicar y que es muy sencillo.
- Logearnos en nuestra cuenta de Google Analytics.
- En Ajustes de Google Analytics, nos vamos a editar, al lado de Informes, de la páginas que querramos seguir, en este caso, mi ejemplo sólo sirve para WordPress, por la cadena de búsquedas que usa.
- Una vez que pulsamos, en la pantalla siguiente encontramos un apartado llamado “Objetivos de conversión y de redireccionamiento”.
- Pulsamos editar de uno libre.
- En el tipo de concordancia seleccionamos “Concordancia de expresiones regulares”, qué es la concordancia para elementos fijos de una url, por ejemplo. WordPress, al usar las búsquedas usa la siguiente cadena “http://antoniovelo.com/?s=posicionamiento&x=0&y=0″, donde “http://antoniovelo.com/?s=” es la parte fija de la url y de la que Analytics sigue las conversiones. Por lo tanto, todas las visitas que vengan de ahí serán de las búsquedas. Cómo el directorio raiz se omite, sólo debemos de poner esto “/?s=“
- Pero claro, puede ser que busquen y no vengan de la página de error 404. Pues sí, pero para eso en la parte de abajo, “Definir redireccionamiento”, podemos poner una serie de pasos obligatorios, en este caso, “/404.php”, que es el nombre de mi página de error 404.
- Guardamos los cambios y a esperar los resultados.
Sólo decir que esto nos podrá controlar los usuarios que al encontrarse el 404 han usado las búsquedas. No quiere decir que hayan clickado despues en dichos resultados.
Bueno, ese es mi pequeño experimento. Ya iré comentando los resultados. Un abrazo.
PD: En Binary Ant explican muy bien como usar Google Analytics para principiantes, cosa que todo blogger debería tener, Así que no perdais la oportunidad de echarle un ojo.