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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