Analítica web
El otro día leí este artículo de Pere Rovira sobre el % de rebote. Es un artículo muy interesante en el que Pere nos ilustra sobre lo poco siginificativa que es esta métrica para los blogs (en realidad, él se refiere a cualquier medio informativo). Básicamente, lo que nos viene a explicar es que cuando un usuario entra en nuestro site y sale sin visitar ninguna otra página, éste pasa e engrosar nuestro porcentaje de rebote. Pero ¿cuánto tiempo ha estado esa persona en esa única página que ha visitado? Esto no podemos saberlo ya que las herramientas de analítica web nos dicen que todas las personas que sólo han visitado una página han estado en nuestra web 0 segundos.
Esto es debido a que herramientas tipo Google Analytics cuentan el tiempo que hemos estado en cada página teniendo en cuenta el momento en el que entramos en la primera página y el momento en el que saltamos a otra, si no hay una segunda página se fastidió el invento. Con lo que volvemos a la pregunta, ¿cuánto tiempo ha estado el usuario en la única página que ha visitado? ¿le ha interesado lo que ha visto o leído? Quizás esa persona ha leído mi último post. Quizás vuelva a entrar en otro momento y haga un comentario. Pero esas dos visitas contarán como rebote si luego no visita otra página…
Como apunte diré que Pere nos habla de la herramienta Clicktale que nos permite calcular el tiempo que pasa un usuario interactuando con tu web. No la conozco así que no me extenderé con esto, Pere da más detalles en su post.
Lo bueno es que existe una medida para adaptar el % de rebote a este tipo de webs para así conseguir tener una visión más clara y exacta del % de usuarios que verdaderamente no han mostrado interés al acceder a tu web. Mediante una variable podemos modificar el cálculo del bounce rate para que sólo contabilice las visitas que han estado en nuestra web menos de 15″ por ejemplo (podemos poner los segundos que queramos). Yo he puesto 15″ segundos con lo que sé que mi bounce rate me informa de todas las personas que han estado menos de esos segundos en mi blog, tiempo que considero oportuno para saber que son personas que no están interesadas en mi blog nada más verlo, que no han encontrado lo que están buscando, etc. Padicode nos dice cómo hacerlo:
Simplemente hay que añadir la siguiente línea de código justo debajo de pageTracker._trackPageview();.
setTimeout(‘pageTracker._trackEvent(\’NoBounce\’, \’NoBounce\’, \’Over 10 seconds\’)',10000);
donde el último parámetro son los milisegundos, con lo que para setearlo por ejemplo a 15″ deberás poner 15000.
Siempre se puede seguir sacando el % de visitas a 1 sola página en Google Analytics en el menú Usuarios -> Fidelización del usuario -> Páginas visitadas por visita.
Hoy he aprendido algo más. No lo he puesto en práctica, para eso aún me queda, pero sí he estado leyendo sobre cómo etiquetar correctamente nuestras campañas para hacer un correcto seguimiento. En este tutorial está muy bien explicado.
Nando, que me está ayudando en esto, me puso deberes: ¿cómo se modifica la caducidad de las cookies? Estuve informándome y finalmente lo encontré. Según he visto hay que añadir esta variable en tu código de seguimento dándole la duración en segundos que quieras. Un ejemplo para 30 días:
pageTracker._setCookieTimeout(“2592000″);
según el método nuevo (ga.js). Según el método antiguo (urchin.js) sería:
var _ucto = “2592000″;
En la web de ayuda de Google Analytics tenemos este artículo completísimo y muy útil con las variables que tenemos a disposición para hacer el seguimiento de nuestras campañas con la equivalencia según los dos métodos. Me ha parecido muy interesante.
Ya tengo Google Analytics en mi blog y ahora estoy intentando empezar a comprender todas las métricas que se utilizan, para qué me servirán y cómo puedo interpretarlas. He comprendido que lo primero que tengo que hacer es comprender el significado de los principales conceptos que utilizaremos para analizar nuestra web con Google Analytics.
Visitas: Número total de visitas al sitio web. Hay que tener en cuenta que para Google Analytics si un usuario entra más de una vez a tu web en el intervalo de media hora sin cerrar el navegador, se contabilizará como una visita.
Páginas vistas (pageviews): Número de veces que se han mostrado cada una de tus páginas.
Páginas/visita (average page views): Promedio de páginas vistas por visita. Realiza el promedio entre el total de páginas vistas y el número de visitas.
Porcentaje de rebote (bounce rate): Porcentaje de visitas que abandonan el site habiendo visto sólo una sóla página. Sirve para ver el nivel de usuarios “desinteresados” de tu web.
Promedio de tiempo en el sitio (average time spent on site): Tiempo promedio que pasan las visitas en tu web.
Porcentaje de visitas nuevas (New visits %): Porcentaje de visitas nuevas a tu site.
Usuarios nuevos: Número de usuarios que se conectan por primera vez a tu site. Como Google Analytics funciona con cookies, deberemos tener en cuenta que existen usuarios cuyos navegadores no acepten cookies o aquellos que las borran.
He visto esta página (aunque no la he probado), http://www.sitescanga.com/, que escanea tu web y te dice si el código de GA está correctamente instalado.
La verdad es que es una afirmación algo aventurada ya que acabo de crear hace un rato la cuenta y añadir el código de seguimiento pero lo que he visto me gusta. Tiene pinta de ser sencillo de utilizar y muy muy útil y completito.
Lo único que hay que hacer es acceder a la página de Google Analytics y seguir las instrucciones. Se te proporcionará un código javascript que tendrás que añadir en tu html justo antes del tag </body> de todas las páginas que quieras trackear. ¡Y ya está! ¡Ya puedes empezar a medir tu web!
Aquí empieza mi aprendizaje de Analítica Web. Me queda un largo recorrido pero lo cojo con muchas ganas. Para empezar a aprender a utilizar e interpretar Google Analytics he visto de momento un par de sitios que me gustan. El blog de Elena Enríquez y la propia página de ayuda de Google Analytics.
Ahora voy a empezar a investigar sobre cursos y lectura sobre el tema.
