¿Te has preguntado alguna vez cómo medir realmente la rentabilidad de una campaña seo, sem o simplemente de tu sitio web?

Aquí os dejo algunos indicadores para que les echeis un vistazo…

• Promedio de visitas por visitante. (Para productos de gran consideración por su precio). (Mientras más alto mejor)
• Promedio de coste por conversión (Tot costes mark/ Tot conversiones)
• Promedio de ingresos por visitante. (Tot ingresos generados/Num de visitantes)
  • Para sitios de publicidad se calcula ([Total páginas vistas/1000]xCPM)/Número de visitantes.
  • Para sitios de marketing se calcula (Total de ingresos/Num de leads). Siempre se recomienda compararlo con valores históricos.
    • Recomendable compararlo con el promedio de ingresos de nuevos visitantes para saber qué estrategia está funcionando.
    • Cruzar con % de abandono del checkout o del carrito de la compra. Puede ser causa de una mala optimización.
• Promedio del valor de pedido. (Total de ingresos generados/Total de pedidos)
  • Se recomienda cruzarlo con el promedio de ingresos por visitante y la tasa de conversión, tasa de conversión y promedio del coste por conversión.
  • También segmentarlo por “nivel bajo-medio” y “alto”.
  • También por “New vs returning” y cruzarlo con el % de usuarios nuevos y que vuelven.
    • Para aumentar el promedio del valor del pedido se usan técnicas como el up-selling o el cross-selling. Con lo que habría que incorporar la métrica Promedio de ítems por carrito de la compra.
  • Un descenso en el promedio del valor del pedido debería de compararse con la tasa de conversión.
    • Si los dos disminuyen los ingresos por visitantes también lo harán. (Sería recomendable hacer cambios en los procesos de checkout)
• Promedio de ítems por carrito de la compra finalizado. (Tot de productos comprados/Número de carritos comprados)
  • Es recomendable compararlo con el promedio del valor del pedido. Si es superior a 1´5 podría plantearse la posibilidad de up-selling o cross-selling.
• Promedio de visitas previas a la conversión

Feliz navidad!!

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A la hora de configurar una cuenta de Analytics muchos, yo también he pecado de ello… Nos limitamos a meter el código de tracking y ya está. Después vienen los problemas, los parches y demás historias para no dormir. Por eso creo que os vendrá bien un checklist.

1. Definir objetivos del sitio web. (Briefing con el cliente).
2. Analizar el sitio web.
   1. ¿Tiene dominios cruzados o subdominios?
   2. ¿Tiene formatos distintos al HTML? Excel, wmv, pdf, mp3, etc…
   3. ¿Crea contenido dinámico?
   4. ¿Usa frames?
   5. ¿Está en flash?
   6. Crear cuenta independiente de Google Analytics.
   7. Configurar el perfil.
      1. Indicar la página de inicio / (index.html)
      2. Zona horaria
      3. Añadir variables que no queremos mostrar en las urls (sessions, ids, etc…)
      4. Habilitar comercio electrónico si el sitio tiene una tienda virtual.
      5. Si lleva campañas en Adwords linkar la misma con Analytics y aplicar información de costes a la cuenta.
      6. Excluir tráfico interno mediante filtros.
      7. Añadir al sitio el código de tracking
      8. Configurar objetivos y túneles de conversión.
         1. Definir qué queremos conseguir de los usuarios.
         2. Identificar páginas de conversión de dichos objetivos.
         3. Identificar túneles de conversión.
         4. Dar un valor a los objetivos de captación de leads (si se puede hacer)
         5. Configurar el tracking de e-commerce.
            1. ¿Incluye el sitio web una página resumen de la compra realizada?
            2. Incluir en dicha página el código de tracking correspondiente.
            3. ¿Está el checkout de la compra en otro dominio?
            4. Configuración de búsquedas internas.

10. Taggeado de campañas de marketing online en otros medios, sitios, etc…

11. Comprobar la correcta implementación y funcionamiento de Google Analytics.

1. WASP http://webanalyticssolutionprofiler.com/try.htm
2. Sitescan http://www.sitescanga.com/

12. Está el código GATC en las páginas de error 404

13. Programar informes automáticos.

Espero que os sirva…

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Bueno, ayer fue un dia movidito. La cuestión es que me lancé a hacer el examen de Google Analytics como consultor cualificado y la verdad es que estuvo entretenido. Según Google ahora puedo llevar campañas y controlar lo que pasa en un sitio web. 

Esperaba preguntas más técnicas pero hay muchas sobre analítica web en general, cosa que me sorprendió. Creía que se iban a centrar en la herramienta, tracking, e-commerce, cookies, etc… 

Bueno que ahora puedo llevar campañas de Analytics como profesional medianamente decente y junto a el certificado de Google Adwords Professional me quedaría el de Website optimizer, que no tiene individual ahora mismo.

Y bueno, esperemos que salga todo bien y podamos tirar a por el GACC de Analytics y Website Optimizer también. Saluditos!!

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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>

1. Después crearemos un perfil nuevo y le aplicaremos unos filtros. Para ello deberemos de subir el archivo ga.js al servidor.
2. 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.

1. Se usa FirstTracker en vez de PageTracker por si queremos registrar eventos que crean páginas virtuales en uno o varios perfiles distintos.
2. 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.
3. 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

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Los traffic managers de todo el mundo están nerviosísimos perdidos. Yahoo ha anunciado que el día 15 de mayo se liberará la nueva versión de Yahoo Web Analytics. Lo que no sabemos es si será gratuíta para todos desde un principio, como dicen por ahí o será por invitación.

Otra novedad es que los Partners pasarán a ser Consultores y podrán invitar a otros usuarios a probar la herramienta. La verdad es que he tenido acceso a la misma y deciros que tiene muy buena pinta y que se guardan varios ases bajo la manga. El primero y principal es que se podrá segmentar por “sexo”… Todavía no se como coño lo harán pero es uno de sus mejores secretos y uno de los factores que pueden hacer dudar a más de uno si pasarse a YWA o quedarse con Google Analytics.

En fín, que si quereis más información podeis seguir a mi amiga Elena, sin duda la española que más sabe de YWA y partner que és. Además tiene mano directa con Dennis Mortensen.

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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.

1. 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.
2. Usar una plantilla clara y limpia con diseños usables y letras grandes, que faciliten la lectura de los usuarios.
3. Mostrar post relacionados con el plugin de wordpress al final de cada post.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. Usa las negritas y los subtitulos para guiar al lector y hacer más amena la lectura. Recuerda que en el ordenador no leemos, ojeamos.
8. Intercala imágenes cada x párrafos para dar la sensación de que son más cortos.
9. Los enlaces deben de estar subrayados, que el usuario sepa que de ahí vamos a otro sitio.
10. Y descriptivos, que sepamos lo que vamos a encontrar una vez clickemos.

Bueno, son consejos básicos.

Saludos y gracias!!!

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He escrito un post en TantaLabs que puede que os interese sobre como exluir ips dinamicas en Google Analytics.

Saludos!!

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De chico siempre quise ser como Avinash o Javier Ortiz. Lo fácil que son las cosas y lo que lo complicamos los seres humanos. Hablar con un tío que habla de analítica web, % ()/)(^ǨÑ*^))=()/)(/:_;¨Ñ*^P?))=(//(% y todas esas cosas raras de los traffic managers es una delicia.

Vedlo entero porque no tiene desperdicio.

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Fuentes de tráfico (Traffic sources)-. Muestra el número de visitas de las distintas fuentes de tráfico que llegan a nuestro sitio web. Por lo general nos servirán para ver que esfuerzos de marketing son rentables y cuales no.

¿Cómo? Pues no basándonos en el número de visitas que es un error muy común, sino viendo que fuentes nos aportan mayor número de conversiones y teniendo en cuenta también la inversión económica en las mismas. Lo que solemos llamar el “puto ROI”.

Tráfico directo (Direct traffic)-. Representa el número de visitas que llegan a nuestro sitio escribiendo la url en la dirección del navegador o pulsando en favoritos (bookmarks).

Sitios de referencia (Referral trafic)-. Pues las visitas que llegan a nuestro sitios a través de otro donde suele haber un enlace o banner. Lo más extendidos son los blogs o sitios de afiliados.

Tráfico en motores de búsquedas (Search engine traffic)-. Son las visitas que llegan de los motores de búsquedas, tanto pagadas por resultados orgánicos o naturales como por campañas de Adwords, Yahoo Marketing, etc…

Tráfico de pago en motores de búsqueda (Paid search)-. No es más que el número de visitas de los motores de búsquedas que corresponden a campañas de pago por click, como por ejemplo Google Adwords.

¿Cómo saber que tráfico es de calidad?

Fijarse en la cantidad de visitas que nos aporta un sitio puede ser un buen punto de partida, pero sólo para compararlo con otras magnitudes, ya que por lo general Google Analytics nos sirve de poco si no cruzamos datos y comparamos.

La tasa de rebote (Bounce rate) indica el % de visitas que se van del sitio tal y como llegan, sin visitar ninguna página más, lo que nos puede dar una idea de que el usuario no encuentra lo que busca en nuestro sitio. 

Mientra más elevado sea el mismo peor.

Desde el panel de Analytics podremos seleccionar otras métricas para aplicarlas a los sitios de referencia, tales como la duración de las visitas, las páginas por visitas, % de conversiones, tasa de renovación, etc…

Espero haber ayudado.

Saludos!!

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Bueno, después de saber un poco como va el tema de las visitas, haremos una pequeña revisión a las métricas básicas de Google Analytics sobre los tiempos de estancia.

Decir que la mayoría nos hemos obsesionado con el número de visitas y las palabras claves, olvidando los tiempos de estancia. Dichos tiempos son muy importantes a la hora de saber si nuestro sitio o contenido se adapta a lo que busca porque…

¿Para que quieres 2 millones de visitas si están en tu sitio 3 segundos y se van? Pues para nada.

Tiempo en una página (Time on page)-. La forma de la que Google Analytics estima los tiempos de estancia en una página se calculan restando las horas de acceso de la página siguiente a las de la página actual. Por ejemplo, visitamos la página B a las 13:00 y la C a las 13:30, con lo que la hora de entrada en C – la hora de entrada en B son 30 minutos de estancia.

Tiempo en el sitio (Time on site)-. Es la suma individual de cada uno de los tiempos de estancia en las distintas paginas. Así, si hemos estado 10 min en A y 5min en B, el tiempo de estancia en el sitio será de 15 min. No tiene más complicación.

Promedio de tiempo en una página (Average time on page)-. Lo más normal es que se calculara como el total de tiempo que la página se ha visto entre el número de veces, pero en esta métrica Google Analytics excluye las páginas con un tiempo de visualización de cero segundos.

Es decir, Total de tiempo en la página/(Páginas vistas – Salidas).

Promedio de tiempo en el sitio (Average time on site)-. Divide el total del tiempo en el sitio entre el número de visitas que ven esa página. Ojo, no es lo mismo entre el número de visitas que el de visitantes.

Pero no todo iba a ser bonito ¿Cuál es el problema? Pues los sitios hechos en flash y que cargan el contenido en una única página. Para ello deberemos picar código y usar event Tracking y virtual pageviews.

Saludos!!

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Google es elitista a la hora de activar ciertos servicios para ciertos usuarios, o eso, o da privilegios en algunos servicios de manera aleatoria, igual que los sitelinks, que los adjudica como le da la gana. La cuestión es que si usamos un tracking de eventos tipo descargar un pdf o clickar un link debemos etiquetar la url con pageTracker._trackEvent. 

Por defecto en Analytics no se pueden ver informes de Eventos hasta que Google no te lo active, pero si nos vamos a contenido>visión general veremos que la url es algo parecida a esto https://www.google.com/analytics/reporting/content?id=blablabla… Pues cambiando el content por events podemos acceder a los informes de eventos…

Saludos!!

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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!!

PR: wait… I: wait… L: wait… LD: wait… I: wait… wait… Rank: wait… Traffic: wait… Price: wait… C: wait…

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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…

Vseo

Doctor metrics

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 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!!

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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!!

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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.

1. Logearnos en nuestra cuenta de Google Analytics.
2. 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.
3. Una vez que pulsamos, en la pantalla siguiente encontramos un apartado llamado “Objetivos de conversión y de redireccionamiento”.
4. Pulsamos editar de uno libre.
5. 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=“
6. 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.
   
7. 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.

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