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Google Webmaster Tools complementa a Google Analytics

Google ha actualizado su herramienta Google Analytics con nuevas herramientas que nos harán más fácil acceder a la información para posicionar nuestra web. Estos informes se llaman “Optimización en buscadores”

Este nuevo informe lo podemos encontrar en la sección “Fuentes de Tráfico”à “Optimización en buscadores”. Para que esté disponible se ha tenido que enlazar la cuenta de Google Webmaster Tools con la cuenta de Google Analytics. Una vez conectadas empiezan a compartir información de manera instantánea.

1.- Consultas

En este informe, nos encontramos las 1000 principales búsquedas diarias con sus respectivas  impresiones, clics, posición media y CTR relacionadas con nuestro site. Esto nos indica que tal está funcionando una palabra determinada lo que nos ayuda a decidir continuar o no con las acciones de posicionamiento.

2.-Páginas de Destino

Este informe es una continuación del anterior. Nos indica donde aterrizaron  las personas que hicieron clic en nuestra web cuando apareció en el buscador. Nos muestra también las impresiones de esa página de destino en el buscador, los clics, la posición media en la que apareció y el  CTR de la misma.

3.-Resumen Geográfico

El resumen geográfico como su nombre indica nos ayuda a saber de donde procede el tráfico de google a nuestra web y cuál es su CTR respecto a nuestra aparición en Google.

 

Los datos de estos informes no muestran datos de los 2 días naturales más recientes.

Pequeño Manual sobre Expresiones Regulares (RegEx)

Expresiones Regulares

Las expresiones regulares (RegEx), en Google Analytics nos sirven, por ejemplo, para filtrar de distintas formas en la caja de búsqueda de GA. Las Expresiones Regulares, están formadas por caracteres (letras, números, espacios…) estos caracteres poseen un significado literal, es decir un 1 es un 1, la letra A es la letra A y “caballo” es la palabra “caballo” (que no “Caballo”).

Por otro lado tenemos los meta-caracteres que tienen un significado especial, no literal que explicaremos a continuación.

El punto “.”
El punto se convierte en cualquier carácter, es decir si ponemos la palabra .an , el punto podrá ser cualquier letra, saldrían palabras tipo: Pan,Can,Lan…etc. Si deseamos que el Punto haga función de punto debemos ponerlo así: \.

 

La barra invertida o diagonal invertida “\”

Convierte los meta-caracteres a caracteres, es decir, con su significado literal: “\.” Esto se suele usar para buscar IPs, por ejemplo si estamos buscando la IP 198.163.1.1 y ponemos eso tal cual en el cuadro de búsqueda los puntos actúan como meta-carácter y nos podrá mostrar en lugar de los puntos cualquier número en vez de buscarnos la Ip. Para que nos muestre la IP los puntos (individualmente) deben ser transformados a carácter así: 198\.163\.1\.1 Lo mismo pasa cuando las URL’s tiene símbolos como marcas de interrogación.

Por otro lado algunos caracteres pueden convertirse en meta-caracteres, no todos.

 

Corchetes []

Los corchetes los utilizamos para agrupar una serie de caracteres con los que puede coincidir la búsqueda, el ejemplo más sencillo son las mayúsculas y las minúsculas [Rr]oberto, nos encontrará tanto Roberto como roberto. Es importante recalcar que esta forma solo funciona para caracteres sueltos, no para palabras. Para que coincida con palabras, debemos añadir el meta-carácter de alternancia “|” entre ellas es decir [perro|casa|coche].

Si, por otro lado, queremos encontrar un rango en una lista lo haremos de la siguiente forma [0-9] en vez de [0123456789] o [a-z] en vez de todo el abecedario. Otra forma es [f-zF-z] lo que nos cogería el rango f-z en mayúsculas y minúsculas.

 

Repetición ?+*{}

Estos símbolos (interrogación, más, asterisco, llaves) nos permiten definir cuantas veces se va a repetir o va a aparecer el símbolo anterior.

El primero de ellos, la interrogación hace coincidir cero o una vez el carácter o caracteres anteriores, por ejemplo, 123? Con esto le estamos diciendo a GA que el carácter 3 debe aparecer o no es decir, el nos mostrará 12 o 123 pero no más es decir no 1234.

El “+” indica uno o más para el carácter anterior. Con el ejemplo anterior sería 123* = 123 o 1233 o 12333 o 12333…. Etc. Pero nunca 12 como en el anterior.

El asterisco “*” es una mezcla de los dos anteriores, es decir cero, uno o más. Por ejemplo: 123* nos mostraría 12 o 123 o 1233 o 12333…. Etc.

Las llaves “{}” se utilizan para repetir un número exacto de veces. Un ejemplo sería [0-9]{5} Esto significa, en el rango 0-9 nos coja los grupos de 5 dígitos 23451 o 12345 o 98760 por ejemplo. También podemos indicar varios números dentro de las llaves, [a-z]{1,4} esto nos sacaría cosas como: a, t, abdc, v, k, iroe, es decir letras sueltas o grupos de cuatro letras.

 

Agrupar () |

Los paréntesis nos permiten agrupar caracteres. Esto es útil por ejemplo cuando nos interesa buscar de diferentes maneras una palabra: Roberto Ballester, quiero buscar si la gente ponen Rober o Roberto Ballester para ello agrupamos Rober(to)? Ballester, esto le diría a GA que hemos agrupado “to” y le hemos puesto la interrogación que si recordamos hacía coincidir cero o una vez el carácter o grupo () anterior.

La barra vertical es lo mismo que decir “o” en una lista: Queremos que GA nos encuentre casa|coche|perro es decir casa o coche o perro. Si encuentra todas nos las mostrará. Si usamos los paréntesis junto con la barra vertical podemos definir más la búsqueda es decir quiero saber cómo busca la gente “Ballester” usaré (Balles|Valles|Bayes|Vayes)ter.

 

Anchor ^ $

El símbolo ^ obliga a GA a empezar la búsqueda por el término que le definamos es decir ^Developer todo lo que encuentre deberá empezar por esa palabra. Si el símbolo ^ se encuentra dentro de corchetes [] como por ejemplo [^0-9] significa NO, en este caso no nos mostrará ningún número.

El símbolo $ se utiliza para indicar como termina una línea es decir Developer$ lo que encuentre tendrá como final la palabra indicada.

 

Pequeños trucos para ahorrar tiempo

\d significa que nos encuentre cualquier número, lo mismo que [0-9]
\w significa que nos encuentre cualquier letra, numero, en mayúsculas y minúsculas. [A-Za-z0-9_]
\s significa que nos encuentre los espacios en blanco.

 

Guia basada en el post de SeoMoz de expresiones regulares y en el libro Google Analytics. Espero que os sea de Ayuda.

Otro recurso muy interesante es este Post sobre RegEX en Inglés.

Update: Manual bastante avanzado de combinaciones y Reg Ex

 

Si veis algún fallo no dudeis en reportarlo. Un saludo!

Embudos Multicanal Disponibles en Google Analytics!

Por fín se han activado para todos los embudos multicanal. Estos embudos nos permiten conocer los 5 pasos que dieron nuestros consumidores antes de realizar una conversión en nuestro site a través de un rago de 30 días ( antes solo era posible analizar desde el último click).  Analizando las interacciones a través de los canales digitales, incluyendo búsquedas orgánicas y pagadas, afiliados, medios sociales y anuncios de display, puedes entender cómo todos estos canales trabajan juntos para crear ventas y conversiones.

 

Aquí os dejo un vídeo que aunque está en inglés, solamente con las imágenes se entiende el concepto de los Embudos Multicanal.

[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=Cz4yHOKE5j8[/youtube]

 

Algunas fuentes donde saber más acerca de estos Embudos Multicanal:

Trucos Google Analytics

Central de Conversiones

 

 

 

 

Medir la Velocidad de carga de la Web con Google Analytics

Para que Google Analytics registre la velocidad de carga de nuestra Web, es necesario añadir una línea de código a nuestro Tracking Code de Google Analytics. Lo que debemos añadir es:

_gaq.push([‘_trackPageLoadTime’]);

Quedando de la siguiente manera:

<script type="text/javascript">
 var _gaq = _gaq || [];
 _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
 _gaq.push(['_trackPageview']);
 _gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

Una vez hecho esto, Analytics será capaz de medir los tiempos de carga de nuestra web. El informe lo encontraremos en la versión Nueva de Analytics, en el apartado Contenido-> Velocidad del Sitio

Velocidad del sitio Google Analytics

Filtrado de IP fija en Google Analytics

Ya tenemos instalado Google Analytics en nuestra Web, además ya sabemos las KPI más importantes a medir y para colmo vemos como nuestro gráfico de visitas se está incrementando día a día. Google Analytics es muy eficaz pero no es una herramienta perfecta ni mucho menos.

Debemos ayudarla a hacer su trabajo. En este post voy ha hablar de como filtrar o separar nuestra ip para que Analytics no la cuente como una visita normal que se suma al total.

Lo primero que debemos hacer es saber cual es nuestra IP : http://www.vermiip.es/ ( Nos saldrá automáticamente)

Despues una vez en Analytics, debemos darle al boton EDITAR que aparece a la derecha del nombre del sitio web al que queremos aplicar el filtro.

Filtrado IP Google Analytics

Una vez dentro debemos hacer Scroll hacia abajo hasta llegar al apartado filtros y darle a + Añadir filtro

Añadir filtro Google AnalyticsDamos nombre al filtro, seleccionamos Excluir todo el tráfico de las direcciones IP que son iguales a..

Filtro IP Google Analytics

Guardamos los cambios y ya tenemos filtrada nuestra IP para que no nos cuente como visita. (Recordar que debemos tener IP Estática, para una IP Dinámica es más complicado, otro día abordaremos ese tema.)

 

Un saludo y si veis algún error no dudéis en comentar!

Etiquetado de campañas en Google Analytics

La segmentación es uno de los pilares de la Analítica Web. El saber de donde vienen nuestras visitas nos ayuda a conocer los puntos fuertes y débiles de nuestro negocio así como a conocer a nuestros usuarios.

Un buen etiquetado de campaña, nos dirá con exactitud como está funcionando nuestro anuncio en cualquier web o algún enlace que compartamos en cualquier red social.

Para empezar debemos conocer qué etiquetas utiliza GA para etiquetar campañas:

  • Utm_campaign –> Nombre de nuestra campaña
  • Utm_source –> Dónde se encuentra nuestra campaña (fuente)
  • Utm_term –> Término utilizado en el anuncio
  • Utm_medium –> Cómo enviamos el mensaje a los usuarios (medio)
  • Utm_content –> Tipo de anuncion (contenido)Etiquetas Google Analytics

Estas etiquetas deben separarse con Punto y coma (;)

Para hacerlo un poco más fácil y visible voy a escribir un ejemplo de cómo quedaría la URL.

En Adwords para la palabra (Coche)

www.robertoballester.com/?utm_campaign=Campacoche;utm_source=google;utm_term=coche;utm_medium=cpc;utm_content=adwords

Éste sería un ejemplo de la URL generada para poner en Adwords y que las visitas que nos entren desde Adwords aparezcan reflejadas en GA de una forma fácil y sencilla.

Por último, Google pone a nuestra disposición Google URL BUILDER desde la cual podemos crear nuestras URL etiquetadas de forma muy sencilla y en unos sencillos pasos.

 

Un saludo! Si veis algún error no dudéis en comentarlo!

[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!