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Analizando campañas de Adwords con Google Analytics y la Atribución

Después de un largo parón vuelvo a la carga con el blog. En esta ocasión vamos a ver como analizar nuestras campañas de Adwords pero desde Analytics prestando especial atención a la herramienta de contribución.

En muchas ocasiones puedes encontrarte con la necesidad de ver el rendimiento de una campaña de Adwords y no tener el acceso a esta herramienta, por lo que solamente podrás ver los datos en Analytics. El primer paso que debes tener en cuenta es que ambas cuentas deberán estar correctamente enlazadas.

Si has llegado hasta aquí y no sabes que es la atribución en el blog de Trucos de Google Analytics, Anna Solans te lo explica.

Otra consideración si utilizas Adwords y tu modelo de negocio lo permite, es cambiar la duración de la cookie de Google Analytics para que coincida con la de Adwords y tengas menos problemas a la hora de analizar e intentar que los datos te coincidan.

_gaq.push([‘_setCampaignCookieTimeout’, 2592000000]);

Una vez tenemos estos conceptos claros podemos entrar en materia.

Challenge-Accepted

 ¿Por qué utilizamos la herramienta de contribución de Google Analytics?

Debemos tener en cuenta que entre el 95%y el 98% de los usuario que llegan a un sitio web no realizan una macro-conversión en la primera visita, por lo tanto, y dada la forma de atribuir las conversiones de Google Analytics (el último clic o la última fuente se lleva la conversión). Es necesario conocer si fue, en este caso, Adwords quien consiguió al cliente la primera vez que este buscó algo en Google.

Pongamos un Ejemplo:

  1. Una persona busca en Google “Panasonic plasma 50 pulgadas”
  2. Nosotros, que tenemos una tienda de Televisores, aparecemos en los resultados de Adwords y esa persona accede a nuestra web gracias a nuestro anuncio. (1ª Fuente Adwords)
  3. La persona ve la web, le gustan los precios, pero como un Televisor de 50 pulgadas no es barato, tiene que consultarlo en casa.
  4. Lo consulta en casa y le dicen que adelante, entonces como ya conoce nuestra tienda, busca en Google el nombre “Robertronic” y accede a nuestra web gracias al posicionamiento orgánico. (2ª Fuente Orgánico)
  5. Se crea la cuenta de usuario, se lee el pdf con las instrucciones de la Televisión, pero como no está muy seguro, pregunta a sus amigos en Facebook y les pasa el link de nuestra tienda. Los amigos le dicen que la compre y como está en Facebook pincha en su propio enlace y accede a nuestra web (3ª Fuente)
  6. Compra. Según Analytics la conversión es para Facebook.

Google Analytics asigna la conversión a Facebook

Lo que ha ocurrido arriba es un ejemplo de lo que ocurre la mayoría de veces y en mi opinión Adwords se merece toda o casi toda la atribución de la conversión ya que fue gracias a él que aparecimos bien posicionados la primera vez y captamos al cliente.

Aquí puede radicar la diferencia entre una campaña de Adwords con ROI positivo y una campaña que no nos esté aportando beneficios a la empresa, añadiendo los beneficios de la contribución de la conversión a las campañas de Adwords.

manos a la obra

 

Para ver el rendimiento de nuestras campañas de Adwords en Analytics nos dirigimos al apartado Fuentes de tráfico –>Publicidad –>Adwords –> Campañas.

Campaña Adwords Atribución 1

Y vamos a imaginar que esto son mis grupos de anuncios:

Grupos de anuncios Adwords Atribución 1

En la mayoría de los casos, nos quedamos aquí y decimos ¿Cuál ha sido el coste de la campaña? Si ha sido inferior a los Ingresos nos quedamos contentos y si ha sido superior quizás eliminemos el grupo de anuncios que menos ROI nos esté aportando, por ejemplo.

Vamos a imaginar que el coste de esta campaña ha sido 1.200 € por lo tanto es una campaña que nos está haciendo perder dinero ¿No? El siguiente paso y aquí es donde vamos a poder sacar a relucir esta nueva funcionalidad de Google Analytics es sumar el importe de las conversiones donde fue Adwords la primera interacción del usuario como ocurría en el ejemplo del Panasonic que os puse anteriormente.

Rutas de conversión principales Analytics

 

Ruta de agrupacion de canales básica

Con los enlaces que puse en la parte superior del post ya debes saber que es lo que estamos observando. Aquí podríamos ver esos 3 pasos que realizó el usuario del ejemplo antes de comprar su televisión en “Robertronic”.

En este caso, queremos analizar las campañas de Adwords, en la parte superior de Analytics veremos un botón que pone Adwords, esto cambiará esas etiquetas azules por los nombres de las campañas, grupos de anuncios etc…

Atribuyendo a Adwords

 

Por desgracia todas las demás fuentes nos aparecerán como no disponible.

Ya estamos un poco más cerca de poder atribuirle a Adwords el valor de las conversiones que realmente ayudó a conseguir. El siguiente paso es SEGMENTAR y quedarnos solamente con las conversiones en las que Adwords actuó en primer lugar y además debemos eliminar las que Adwords actuó en último lugar ya que esas las estamos contando en el informe “normal” que nos da el apartado Publicidad.

¿Como lo hacemos?

En la parte superior encontraremos, como en otros informes, la posibilidad de crear segmentos personalizados. Simplemente tenemos que crear un segmento que haga lo que queremos.

Excluyendo interacciones de Adwords

Y este es el resultado:

Segmentando campañas adwords

Como vemos en la imagen, Adwords es el primero en todas las conversiones y su  valor es de 2.507 € si a esto le sumamos lo que Adwords nos estaba generando de forma directa, obtenemos un retorno de 3.625 € con un gasto de 1200€. Este, aproximadamente, sería el verdadero valor de Adwords.

Pero quedarse en este nivel de análisis sería como llegar a la puerta del paraíso y no cruzarla. Podemos tener lograr un nivel de análisis a nivel de Grupo de Anuncio o de Keyword de manera muy muy fácil.

Usando las Dimensiones Secundarias podemos ver el verdadero valor de los Grupos de Anuncios y así llegar a un nivel de optimización más profundo:

Analizando por grupo de anuncios

Con esto es muy fácil detectar que campaña, grupo de anuncios o keyword no nos está siendo rentable y está “ensuciando” nuestros números a final de mes. ¿Qué pensáis?

Espero que os haya sido útil, si veis algún error no dudéis en comunicármelo.

Analiza la Evolución y la Progresión de tus datos

El análisis de datos es una tarea en la que manejamos diferentes variables con el fin de sacarles esos “aromas esenciales” que harán que podamos optimizar nuestro negocio en la red.

La evolución nos indica los cambios que nuestros datos han tenido a lo largo del tiempo,  es lo que una herramienta como Google Analytics nos muestra en casi todas las métricas.

Gracias al análisis de la evolución podemos saber si una métrica ha ido aumentando o disminuyendo a lo largo del tiempo.

Evolución datos analítica web

El problema de analizar la evolución aisladamente es que no podemos compararla de una forma óptima con los mismos datos de un periodo anterior.

Podemos, claro, superponer dos evoluciones encima una de la otra aunque aquí sería difícil ver el número exacto o el % de diferencia, aunque ya podríamos ver que algo va o no va bien en algún periodo .

Superponer Evolución datos analítica web

 

Para ello tenemos la Progresión que nos ayudará a saber como estamos funcionando comparando el mismo mes (en este caso) en dos años diferentes.

Esto nos sirve para analizar correctamente nuestros datos y evitar malinterpretarlos.

Si  vendemos turrones, no podemos decir que vamos genial porque de Agosto a Diciembre han aumentado las ventas (evolución). Necesitamos poder decir que en Noviembre y Dicembre hemos vendido un 40% más de turrones que el año pasado  y esto lo podemos decir  fácilmente  gracias a calcular los datos de esta manera.

  (Valor actual / Valor anterior) -1

 

Progresíon datos Analítica web

Los tres gráficos anteriores muestran los mismos datos, pero en éste último, se ve de forma mucho más clara como han ido las cosas en 2012 respecto a 2011. Se puede observar, por ejemplo, que en Enero las ventas descendieron casi un 20%, en ¡¡Septiembre crecieron un 100%!! y en Diciembre se mantuvieron.

Utiliza a partir de ahora la progresión junto con la evolución  para analizar tus datos y verás como empiezas a ver oro en ellos.

Si quereis saber más sobre la progresión y la evolución os recomiendo este post de Gema Muñoz en Territorio Creativo. donde explica este tema de forma mucho más amplia.

Un saludo!

La Tasa de Rebote, un poco más allá de la definición.

Este no es un post para definir que es la tasa de rebote, es un post para utilizarla,  sacarle el máximo partido y saber hacernos las preguntas correctas.

rebote-analitica

 

La tasa de rebote es una gran métrica que puede ayudarnos a mejorar nuestro site si la interpretamos correctamente. Casi todas las herramientas de AW disponen de esta métrica o al menos podemos averiguarla fácilmente.

Lo primero que debemos hacer es saber como interpreta nuestra herramienta esta métrica para poder actuar en consecuencia. Métrica en GA

Esta métrica nos ayuda a cualificar nuestro tráfico y gracias a ella podemos saber que puntos de nuestra web están fallando y no nos están ayudando a cumplir nuestros objetivos.

Medir el porcentaje de rebote de forma global nos dice mucho y no nos dice nada.

Mucho porque nos dice de forma instantánea la tendencia de la métrica a nivel global y que estamos perdiendo tráfico que no está cumpliendo los objetivos marcados y nada, porque al ser tan global no sabemos donde estamos fallando y no podemos actuar para remediarlo.

Porcentaje de rebote visión general

El secreto es segmentar, analizando minuciosamente los datos de nuestra web para optimizar esos puntos que fallan y alcanzar los objetivos previstos.

¿ A que nos referimos con segmentar?

 Segmentar el tráfico es dividirlo según su comportamiento para poder analizar de forma mucho más detallada y concreta los datos.

Segmentando por  Keyword

Algunas preguntas que puede ayudar a responder el rebote en este caso:

¿Cómo se comportan los usuarios de buscadores a nivel de keyword en mi site? ¿estoy posicionado correctamente? ¿estoy posicionado para alguna palabra erróneamente? ¿encuentran los usuarios lo que buscan cuando entran por esa keyword?¿mato al seo?

palabra clave rebote

 

Una vez tenemos localizada la tasa para cada keyword podemos empezar a actuar en consecuencia y ver cuales están funcionando peor para remediarlo. Para mejorar nuestro análisis podemos modificar la forma en que la herramienta nos muestra la métrica, esto nos ayudará, de forma mucho más visual, a localizar los puntos a mejorar.

cambiar vision keyword

Mejorar la visualización de los datos no solo ayuda al cliente a saber interpretar los análisis sino que también nos ayuda a los analistas a hacer nuestro trabajo.

Con esta forma de visualización podemos ver que palabras están funcionando peor a nivel tasa de rebote comparándolas con la tasa de rebote media del site.

 

Segmentando por  Landing Page o Página de Destino

Algunas preguntas que puede ayudar a responder el rebote en este caso:

¿Por qué no funciona el banner que pusimos en aquella web?¿Están los usuarios rellenando nuestro formulario o se van? ¿Tenemos alguna página posicionada que no cumple las expectativas del usuario? ¿Funciona adwords?¿Tenemos un “call to action” definido?

Nuestra página de entrada a la web no es nuestra Home, todas las páginas de nuestro site son susceptibles de ser páginas de entrada, una buena estrategia de posicionamiento, de contenidos  y de adecuación de estas páginas a los objetivos de nuestro site nos ayudarán a mejorar tanto la tasa de rebote como la conversión final.

página de destino ga

En la imagen podemos ver claramente que dos páginas están funcionando peor a nivel de tasa de rebote. Por ahí debemos empezar nuestro análisis y ver que está ocurriendo con esas páginas para solucionar, en la medida de lo posible  y si corresponde, los fallos que puedan tener.

Este ejercicio lo podemos hacer con multitud de variables de nuestra web, fuentes de tráfico, tipos de usuarios, países de procedencia etc.. fijándonos en estos datos tendremos un buen punto de inicio para comenzar nuestro análisis.

 

La tasa de Rebote en Blogs

El rebote en los blogs es un tema que siempre sale en cualquier conversación sobre esta métrica. Algunas personas aceptan un alto rebote para los blogs y no tienen en cuenta que los blogs tienen objetivos y una tasa alta de rebote no nos ayuda, en la mayoría de los casos, a cumplirlos. Por lo tanto es importante tenerla muy en cuenta.

En primer lugar debemos saber como se consume un blog, ya que esto nos va a condicionar a la hora de interpretar los datos:

  • Los usuarios nos encuentran por la red porque buscan algo concreto, nuestro blog se lo resuelve y se van.
  • Publicamos un post, nuestros suscriptores vienen lo leen y se van.
  • Publicamos un post, lo compartimos por todas las redes sociales del mundo, los usuarios lo  leen y se van.

Estas son solo algunos de los comportamientos más habituales de los usuarios en la web y debemos tenerlos en cuenta a la hora de analizar el porcentaje de rebote de un blog.

Si que los usuarios nos lean es parte de nuestra razón de ser, de nuestra estrategia ¿porqué nos conformamos con lo que una herramienta, por ejemplo Google Analytics, dice sobre lo que es el rebote?

Para mí, que una persona lea un post mío completo y le guste mi contenido ya forma parte de uno de mis objetivos por lo que NO está rebotando. CAMBIA EL SIGNIFICADO DE LA TASA DE REBOTE.

Pero no solo que lean el contenido puede ser mi objetivo, quizás que visiten mi perfil de linkedin para contratarme puede ser un objetivo, que vean más de un post puede ser un objetivo, que se suscriban a mi rss puede ser un objetivo… ¿sigo? Todas estas personas no rebotarían.

Para ello nada mejor que analizar qué artículos o temáticas tienen una menor tasa de rebote y cruzar estos datos con nuestra conversión para saber que contenido debemos potenciar.

rebote en blogs

 

Conociendo estos datos podemos tener una pista sobre que debemos seguir escribiendo para alcanzar nuestros objetivos.  Si miramos la imagen la temática del post nº6 funcionó genial a nivel de rebote no así la nº2. Ya tenemos un punto de inicio para empezar nuestro análisis y mejorar nuestro blog.

A continuación os dejo enlaces donde podemos aprender más sobre esta métrica :

10 maneras de reducir el “bounce rate” en WordPress

Porcentaje de rebote (bounce rate): verdades y mitos

Standard Metrics Revisited: #3: Bounce Rate

7 Ways to Lower Your Website’s Bounce Rate

Bounce Rate: ¿qué es y cómo funciona?

Google actualiza su examen Google Analytics Individual Qualification (IQ) test

Google ha actualizado su Analytics IQ Course para adaptarlo a la nueva versión v5.  El examen actualizado aparecerá a partir de Enero.

Avisan que si te encuentras en este momento estudiando o preparandote para el actual v4 todavía tienes una semana más para utilizar los contenidos de la Conversion University  y examinarte antes de fin de año, a partir de ese momento se actualizan los contenidos a la v5.

Si sabes manejar v4 no tendrás muchos problemas para v5, pero recomiendan familiarizarse con la nueva versión y saber donde se encuentran los menus y demás.

Fuente

WebCongress Valencia 2011

 

Webcongress valencia 2011

 

Mañana día 26 y pasado día 27 de mayo 2011 arranca en la Ciudad de las Artes y las Ciencias de Valencia, WebCongress, un evento  profesional orientado al marketing online, SEO, SEM, buscadores y redes sociales que dispone de conferencias, workshops y Webparty.

El WebCongress constará de siete conferencias efectuadas por profesionales del sector el día 26 de mayo; seis workshops de temática especializada del marketing online como Social Media Marketing, Monitoring, analítica web, SEO (posicionamiento en buscadores), SEM – Google Adwords y Facebook & Twitter marketing el día 27 de mayo.

Además de, realizar una Webparty en la que se podrán consolidar contactos obtenidos a lo largo del evento.

Aquí os muestro unos cuadros de las conferencias y los talleres que se realizarán.

Conferencias del día 26

Conferencias Webcongress Valencia 2011

Y los talleres:

Talleres Webcongress Valencia 2011

Yo me he apuntado al taller de Analítica Web, la verdad que por el precio que tienen (100€) por 2 horas de taller, espero que al menos sea provechoso y nos enseñen cosas interesantes.

La entrada tanto a las conferencias como a la Webparty las gané en un concurso desde el blog de Miguel Valero. (Gracias!!).

Por último decir que la entrada a la Webparty no la voy a usar así que si es posible darla, el primero que me la pida se la doy. Allí nos vemos!

 

Fuente: Webcongress

[Básicos] Los KPI en la Analítica Web

Ya era hora de empezar a hablar de las famosas KPI en mi blog. Esas tres letras que una vez te empiezas a meter en este mundo de la Analítica Web oyes tantas veces y te dices a tí mismo que tienen que ser importantes.

Los Key Performance Indicators (KPI) o en castellano (Índices Clave de Rendimiento) son las métricas que nos permiten saber lo cerca que estamos de conseguir nuestros objetivos.

¿Como empezamos a definir esas métricas KPI?

  • En primer lugar tenemos que tener claro el Objetivo de la Web ¿Por qué existe?
  • Saber qué métricas nos ayudan a saber si estamos alcanzando el objetivo (DIFICIL)
  • Esas métricas tienen que ser pocas, no más de 3 o 4.
¿Como sabemos si esas 3 o 4 métricas que hemos dicho que son KPI realmente lo son?
Hay varias formas, Pere Rovira desde su blog Web-analytics nos ofreció este método:
  • Si el dato baja o sube ¿es importante? Si lo és, estamos ante una KPI
  • Si el dato es importante. ¿Tengo recursos para actuar? Si no tenemos recursos no nos vale esa KPI
Avinash desde su nuevo libro Analítica Web 2.0 nos da otros tips para ello como:
  • Si hubiera un indicador de que su negocio se esta yendo a la ruina ¿ Cuál sería?
  • Cuál es la principal amenaza para su web y cómo sabe si ya le afécta.
  • Qué métricas le muestran que las prioridades de su negocio están surgiendo efecto
Con estos dos métodos deberíamos obtener esas 3 o 4 métricas que deben reinar en nuestra Web. Cada negocio es diferente, como diferente serán sus KPI. Además me gustaría añadir que ninguna KPI es perfecta y que se deberán ir remplazando o perfeccionando conforme tanto el negocio como los objetivos del mismo varíen.
Desde este post de Gema Muñoz en el blog de Tristán Elósegui podemos ver algunas métricas “standard” según nuestro tipo de negocio. Una pequeña ayuda 😉

[Básicos] Google Analytics: Métricas Básicas

Siguiendo con los [Básicos], voy a hablar de las métricas que se consideran “base” en la analítica web. Algunas personas pueden considerar que para el objetivo de su negocio alguna de estas no sería básica y la sustituiría por otra, pero como digo es una consideración general.

Visitas



Las visitas nos indican que algún usuario ha iniciado una sesión en nuestra página web y ha estado navegando un determinado tiempo por ella.  Debemos resaltar que si una persona se deja nuestra web en la ventana del navegador y se marcha, cuando pasen 29 minutos la sesión se da por finalizada, todo lo que pase después es una visita o sesión diferente.

Visitantes únicos



Confundir visitas con visitantes suele ser bastante habitual, ésta métrica nos indica la cantidad de personas o dispositivos diferentes que acceden al sitio.

¿Cómo hace eso?

La herramienta de analítica instala una cookie en el dispositivo del usuario para poder identificarlo cada vez que éste entre al site. Esta cookie permanece en el dispositivo por un plazo de 30 días.

Si miramos los gráficos anteriores podemos ver 150 visitas y 39 visitantes únicos absolutos, lo que nos dice que aproximadamente 39 personas han iniciado un total de 150 visitas.  Aclarar que estos datos son aproximados ya que la herramienta no es perfecta y hay muchas variables que influyen, desde que sean rechazadas las cookies a que dos personas diferentes entren desde el mismo ordenador.

Un apunte que me parece muy interesante incluir, que aparece en el libro de Avinash Analítica Web 2.0, es la interpretación de lo siguiente:

Visitantes únicos diarios: Solo és válida si el periodo que se considera no es mayor a un día.
Visitantes únicos semanales: Solo és válida si el periodo que se considera no es mayor a una semana.
Visitantes únicos mensuales: Se limita a eliminar las duplicidades y a sumar cifras cada més ¡cuidado!

La métrica visitantes únicos y absolutos nos indica los visitantes únicos reales en cualquier periodo de tiempo.


Tasa de Rebote
“I came, I saw, I puked, I’m out of there” Avinash Kaushik



La tasa de rebote nos indica el número de visitas o sesiones que han visto una sola página de nuestra web  o que pasaron un determinado tiempo en el site y se fueron. Ésta métrica nos puede ayudar a saber si nuestra web o una determinada landing page está funcionando o no.

Es importante remarcar que el porcentaje de rebote dependerá de tipo de site en el que nos encontremos, en un blog el % de rebote suele ser alto  + – 70/80% ya que los usuarios normalmente solo entran a leer el post que les interesa o les han pasado el link y se van. En otro tipo de webs  se considera bueno un % alrededor del 30%.


Tiempo en una página y tiempo en el sitio.



Como la palabra indica, nos dice el tiempo que los visitantes pasan en cada una de nuestras páginas restando la entrada a la página a la salida de la misma hacia otra parte de la web y además (sumando estas estancias) nos dice el tiempo total en el sitio web.

Ejemplo: Un usuario entra en mi web corporativa a las 12:00 y a las 12 :05 pincha en un link que lo lleva al apartado Contacto.

¿Cuanto tiempo ha pasado en mi página principal? 12:05  12:00 –> 5 minutos en la página principal

Imagen del blog de Felipe Maggi

Pero existe un problema de exactitud por así llamarlo con esta métrica, como he dicho el tiempo se calcula restando los tiempos en los cuales el usuario va cambiando de página en el sitio, el problema es cuando sale de la página ya que la herramienta no puede registrar ese momento temporal voy a usar una imagen para hacerlo más facil:

Imagen del blog de Avinash
Como se aprecia en la imagen la herramienta solo calcularía 7 minutos totales en el sitio porque no puede añadir el tiempo que se ha permanecido en la página 5 al no tener otra página de nuestra web como referencia.
¿Como solucionamos esto? Pues por ejemplo si tenemos una web de e-commerce creando una 6 página de Gracias por la compra por ejemplo.  Es decir una página que nos sirva como referencia sin valor aparente.

Tasa de salida


Esta métrica nos indica desde donde abandonan nuestro sitio web los usuarios. Puede ayudarnos a mejorar las páginas con ratios de salida muy altos, pero no debemos caer en el error de arreglar cualquier cosa solo fiándonos en esta métrica.

Los usuarios tarde o temprano se marchan por donde primero pillan, así que tenemos que ayudarnos de otras métricas para tomar una decisión acerca de la importancia o no de la tasa de salida.

Tasa de conversión


Conversión, creo que es la palabra que más veces veo cuando leo en cualquier sitio sobre analítica web. La tasa de conversión nos ayuda a saber si se están consiguiendo los objetivos marcados en  nuestro proyecto web.

Es, como dicen en El arte de medir:

La KPI que mejor mide el rendimiento de una web y se calcula dividiendo los Objetivos conseguidos/ Visitas.


La conversión es muy diferente dependiendo el sitio web en el que nos encontremos, ya que puede ser desde rellenar un formulario, suscribirse a un rss hasta comprar algún producto etc.



Sé que hay muchas más métricas y seguramente me deje algunas que alguno considereis básica e importante no dudéis en decirlo, así como si hay algo incorrecto y lo incluiré, espero que éste post [Básico] os ayude.


Un saludo 😀

[Básicos] Google Analytics: Añadir Analytics a tu sitio Web

Voy a comenzar una serie de post [Básicos] sobre Google Analytics, este tipo de post irá aumentando en dificultad conjuntamente con el aumento de mis conocimientos. Espero que te sea útil.
Google Analytics!! Esa gran herramienta tan famosa de los Analistas! ¿Como la implemento en mi web o blog?


Crear una cuenta de Gmail (el servicio de correo de Google)
  • Desde aquí puedes crear una gratis
Asociar la cuenta de Gmail con una de Google Analytics
  • Desde esta URL accedemos al servicio Analytics.
Una vez logueados con nuestra cuenta Gmail, comenzará el proceso de registro.


Púlsamos el boton Regístrese para pasar al primer paso del proceso de registro. Información General.
En este primer apartado tenemos 4 campos:
  • URL del sitio web: En este debemos poner el dominio de nuestra web
  • Nombre de la cuenta: El nombre que le vamos a dar a la cuenta. Por ejemplo “Mi Blog” o “Tienda Juanita”
  • Pais o territorio de la zona horaria
  • Zona horaria

Pulsamos Continuar para pasar al siguiente paso. Información de Contacto.

En este apartado aparecen 3 campos para rellenar con su información personal.
  • Apellidos
  • Nombre 
  • País o territorio
Pulsamos Continuar otra vez para pasar a el apartado de “Aceptar el acuerdo de usuario”. Lo aceptamos y pasamos al siguiente y último paso. Añadir el código de seguimiento a nuestra web.
Nos encontramos ante una pantalla como ésta:
Primero vamos a explicar un poco de que se compone ese código. Para ello os remito al blog de Miguel Valero donde encontrareis un magnifico análisis para “dummies” como dice él del código, aunque yo todavía lo estoy digiriendo :-).
Una vez comprendido qué es este código debemos insertarlo en nuestra página. Para ello debemos copiar este código y pegarlo antes de la etiqueta </head> como dice Google. Para más información de como insertar el código podeis entrar aquí. Recordar que debéis entrar en la edición de vuestro blog en formato HTML para encontrar el lugar.
Ya tengo el código insertado. ¿Ahora qué?
Bueno estamos cerca de empezar a medir pero todavía falta que Google nos reconozca el código. Nos aparecerá una pantalla como ésta.
Como podemos observar en el apartado Estado, aparece un símbolo que nos indica si google ha reconocido el código para el seguimiento o no. Los significados de los 3 distintos símbolos son:
  • Un triangulo amarillo: No se reciben los datos.
  • Un reloj: Capturando datos
  • Un “tick” verde: Recibiendo datos

Una vez tengamos “luz verde” Google Analítics empezará a recopilar información de nuestro sitio web. Ya tenemos Google Analítics operando en nuestra web.

En el próximo post hablaré sobre las métricas básicas de la Analítica.
Un saludo!

Facebook Insights COMPATIR & ME GUSTA

Las redes sociales estan jugando un papel vital en la vida de internet, así como en el posicionamiento web y la analítica. Voy a realizar una breve introducción para principantes como yo que acaban de descubrir o que no conocían esta utilidad y espero que les sirva para ir empezando a mirar estadísticas.

Facebook pone a nuestra disposición una herramienta llamada Facebook Insights con la cual podemos medir diferentes aspectos de nuestra web /blog relacionados con Facebook, en este caso los COMPARTIR y los ME GUSTA lo que nos viene muy bien a la hora de analizar entre otras cosas el “engadgement” o lo que es lo mismo el nivel de compromiso o la simpatía que sienten hacia nosotros.

Una vez añadido nuestra web o blog a Insights, mediante un meta tag en nuestro site, este nos muestra un menú con 4 opciones.

      • Descripción
  • Botón me gusta
  • Organic Shares
  • Comments box

Descripción:

En este apartado tenemos una visión general, en primer lugar, del número de veces que alguien ha pulsado los botones Me gusta y Compartir en una gráfica que nos muestra un intervalo de tiempo (día, semana o més entero) y el número de clics.

 

Botón Me Gusta:

En este apartado podemos ver diferentes cuadros. Los dos primeros miden el CTR (Click Through Ratio) o lo que es lo mismo el Portcentaje de clics (en el botón me gusta en este caso) dividido entre las páginas vistas.

En la parte inferior, tenemos información Demográfica, Facebook nos facilita  información sobre la edad, sexo, lenguaje y país de procedencia de las personas que hacen click en nuestro botón.

Organic Shares

El botón Compartir también dispone de su propio apartado, en éste al igual que en el anterior Facebook nos facilita el número de veces que se ha clicado el botón así como el CTR e información demográfica varia.

Comments Box

En este último apartado, si tenemos activada la caja de comentarios de Facebook, éste nos facilita tambíen información muy interesante sobre la gente que comenta, así como datos sobre los comentarios.

Esta es una pequeña introducción a como podemos empezar a medir el engadgement con nuestros lectores, cómo ellos nos ayudan a crecer con sus clics. Os anímo a ir probandolo e ir, como yo, descubriendo su potencial.

Un saludo!