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

Saludos!!

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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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