Acciones y herramientas para mejorar tu velocidad de carga web
Dani Robledillo
Para poder empezar a mejorar nuestro sitio web primero debemos averiguar qué puntos debemos mejorar. Para ello contamos con distintas herramientas online que nos ayudarán a comprender qué debilidades tiene nuestro sitio web.
Herramientas de análisis de velocidad web
A la hora de utilizar una herramienta debemos tener en cuenta desde qué servidor del mundo se va a realizar la prueba ya que si nos analizan la web desde un servidor lejano los datos serán peores. En el caso de tener un CDN configurado en la web este punto no se ve muy afectado.
No hay obsesionarse con obtener un 100 de nota ya que muchas veces no es posible debido a scripts externos que nuestra web necesita pero que puede afectar a la nota final.
Pagespeed Insights
Estos son algunas de las herramientas web que podemos utilizar para empezar a mejorar nuestro sitio:
GTMetrix es otra herramienta conocida que mide la velocidad web. Tiene versiones tanto gratuitas como de pago por lo que podemos utilizarla sin problemas.
Pingdom se diferencia del resto de herramientas gratuitas ya que vamos a poder seleccionar varios servidores para seleccionar el más cercano. Actualmente cuenta con 7 opciones de localización.
Lighthouse es una extensión de la consola de Chrome que ayuda sobretodo a los desarrolladores a la hora de ir creando un sitio web e ir viendo rápidamente qué puntos se pueden ir mejorando mientras se realiza el desarrollo.
Puntos de mejora web
Ahora que ya conocemos las herramientas, vamos a ver diferentes puntos de mejora que podemos ir aplicando en nuestra web si no lo tenemos ya implementado.
Uno de los puntos de las auditorías de las herramientas web se basan en datos de respuesta del servidor que hemos contado ya en el post sobre los Core Web Vitals
Especificar caché del servidor
Configurar la caché de nuestro sitio web es importante para que los usuarios no siempre estén cargando los mismos ficheros de nuestro sitio web.
Si se utiliza un CMS como WordPress o Prestashop existen módulos que nos configuran la caché.
Habilitar la compresión GZIP
Los servidores tienen la posibilidad de comprimir nuestro sitio web. Es posible que el proveedor del hosting haya activado por defecto esta opción.
Si no tenemos activada la compresión GZIP debemos consultar con nuestro proveedor de hosting para que lo activen.
Gzip Test Tool
Combinar JS y CSS
Si tenemos múltiples ficheros Javascript o CSS internos podemos plantearnos el unificarlos todos en un único fichero (podemos tener diferentes ficheros separados por temática pero a la hora de subirlo al servidor hacer uno único).
Con esto lo que conseguimos es que el sitio web no realice múltiples llamadas a distintos ficheros.
Todo esto va a depender de nuestro sitio web, si se queda un fichero muy grande lo que podemos hacer es separar en uno lo necesario para la carga del primer pantallazo y el resto ejecutarlo después de forma asíncrona.
Si se utiliza un CMS como WordPress o Prestashop es posible que el propio tema permite esta combinación, si no también existen otros plugins que nos ayudarán.
Minimizar HTML, CSS y JS
Al minimizar un fichero estamos eliminando todos los caracteres/bytes innecesarios, como los espacios en blanco, saltos de línea, etc.
Lo que conseguimos con esto es reducir el tamaño de los ficheros y por ende mejorar la velocidad de carga.
Para el tema de un CMS como wordpress como he comentado anteriormente existen módulos o temas que realizan esta configuración.
Optimizar el tamaño de las imágenes
Optimizar las imágenes es de los cambios más notables en nuestro sitio web si no han sido optimizadas anteriormente.
Para optimizar las imágenes primero tenemos que ajustar las imágenes al tamaño que vayamos a necesitar. Si por ejemplo en el sitio web se muestra una imagen de 300×300 pixeles, la imagen original es ideal que tenga ese tamaño. Es común encontrarse con imágenes de 1000x1000px que luego en el sitio web se reducen a 500x500px.
Una vez ya hemos reducido las imágenes originales debemos comprimir esas imágenes para que ocupen menos espacio.
Si utilizamos Pagespeed Insights de Google seguramente nos diga que usemos formatos de imagen de próxima generación.
Esta configuración tiene un problema y es que no todos los navegadores y versiones aceptan estos formatos por lo que la implementación puede ser más costosa.
Estos nuevos formatos son: JPEG 2000, JPEG XR y WebP
Como siempre el problema existe porque las grandes compañías no se ponen de acuerdo y cada una aplica en sus navegadores los formatos que más les conviene.
En la web de https://caniuse.com/ podemos ver que navegadores aceptan los distintos formatos.
Facilmente podemos ver que JPEG 2000 lo respalda Apple con Safari y JPEG XR Miscrosoft con Edge.
El recomendado de utilizar es el formato WebP ya que aunque pertenece a Google es el más aceptado en el resto de navegadores.
Webp Browser Support
Para la implementación se debe cambiar la etiqueta <img> por <picture> para evitar que la gente esté navegando por un navegador que no lo acepta mostrándole la imagen en otro formato que sí puede ver.
Si utilizamos un CMS existen módulos que se encargan de aplicar todo lo necesario pero es posible que necesite recursos del servidor que puede que no estén activados.
Habilitar la carga diferida de imágenes (Lazy Load)
Lo que se conoce como Lazy Load, consiste en cargar las imágenes de forma asíncrona de forma que las imágenes van cargando después de la carga inicial de la página.
Hay distintas formas de aplicar esta configuración, las más potentes solo cargan la imagen si se hace scroll hasta la imagen.
Si vamos a aplicar este cambio en un CMS hay que ir con cuidado que nuestro tema no se “rompa”.
Es muy importante que nuestro servidor use un CDN para que ofrezcamos a todos los usuarios poder conectarse a nuestro sitio web a través del servidor más cercano.
Un CDN replica nuestro sitio web en múltiples servidores repartidos por el mundo de forma que cualquier persona pueda acceder los más rápido posible al sitio web.
Uno de los CDN más conocidos es Cloudflare, tiene una versión gratuita por lo que cualquiera puede empezar a hacer uso de este tipo de herramientas.
Si no tienes muchos conocimientos lo mejor es que contactes con tu proveedor de hosting para que te ayuden a configurar un CDN en el caso de no tener uno ya activado.
Reducir el impacto de código de terceros
Este punto es más complicado de aplicar ya que lo ideal es que no tengamos ninguna llamada a ficheros externos a nuestro servidor para poder aplicarle la caché a ese fichero de forma interna.
El problema es que si queremos medir el tráfico web (Google Analytics), analizar el comportamiento (Hotjar) o implementar cualquier otra herramienta es posible que no podamos eliminar esos scripts externos.
Como he comentado anteriormente no hay que obsesionarse con conseguir la mejor nota pero sí que hay que optimizar todo lo que esté en nuestras manos.
Estos son solo algunos puntos de mejora y cada web tendrá puntos que otras no tengan pero gracias a estas herramientas podemos identificar las mejoras e ir mejorando nuestro sitio web.
Optimizar la calidad de la experiencia de usuario es clave para el éxito a largo plazo de cualquier sitio web. Actualmente existe un sinfín de métricas y herramientas útiles para ayudar a los propietarios de empresas, especialistas en marketing y desarrolladores a identificar oportunidades para mejorar las experiencias de los usuarios.
Pero, ¿cuáles son las métricas que «de verdad importan»? En otras palabras: ¿a qué métricas le está dando Google la mayor importancia para clasificar nuestra web en base a la experiencia de usuario que ofrecemos?
En este post te contamos qué son los Core Web Vitals y cuáles son los elementos fundamentales de una web para mejorar tu posicionamiento con una optimización de UX.
¿Qué son los Core Web Vitals?
Para entender qué son los Core Web Vitals primero debemos saber qué son los Web Vitals.
Web Vitals es una iniciativa de Google que nos ofrece una guía o pasos a seguir para mejorar la calidad de la experiencia del usuario en un sitio web.
La herramienta más conocida que nos ayuda a medir estos Web Vitals es Google Pagespeed.
A raíz de los Web Vitals surgen los Core Web Vitals que son las métricas que para Google más importan a la hora de medir la experiencia del usuario.
Según Google estos Core Web Vitals van a ir evolucionando con el tiempo, por lo que habrá que ir revisando de vez en cuando estas métricas y como funcionan.
Actualmente, los core Web Vitals lo están compuestos por 3 métricas:
1. Largest Contentful Paint (LCP)
Largest Contentful Paint mide el tiempo de carga del contenido más grande visible. Este contenido puede ser una imagen o un bloque de texto
Core Web Vitals – LCP
Esta métrica es la evolución del First Meaningful Paint (FMP) y Speed Index (SI).
Nota: Estas dos métricas siguen existiendo en Google Lighthouse pero han querido no darles tanta importancia, ya que a menudo dan un resultado erróneo.
Una buena puntuación LCP para Google es aquella donde el contenido más grande de la página se carga antes de los primeros 2,5 segundos desde que la web empieza a cargar.
Mide el tiempo desde que un usuario interactúa por primera vez en una página hasta que el sitio web devuelve la respuesta a esa acción. Por ejemplo, hacer clic en un enlace, un botón o una acción de JS.
Core Web Vitals – FID
Esta métrica se puede complementar con la que ya existía llamada First Contentful Paint (FCP)
Una buena puntuación FID para Google es aquella donde el retardo de la primera acción sea menos de 100 milisegundos.
Mide la frecuencia del número de movimientos inesperados de elementos en el sitio web.
Core Web Vitals – CLS
Para poder entenderla mejor, esa métrica mide los elementos visibles que cambian de posición. Esto suele suceder cuando los elementos se ejecutan de forma asíncrona o se agrega contenido de forma dinámica al sitio web.
Lo que nos dice esta métrica es que, cuando los elementos nuevos aparecen, la posición del resto de los elementos no se vean perjudicados.
Por ejemplo: Ir a hacer clic en un botón y que justo se cargue un banner bajando el botón de posición y hacer que tenga que mover el ratón de nuevo para hacer ese clic.
Véase el siguiente vídeo:
Una buena puntuación CLS es aquella donde la suma de todas las puntuaciones de cambios entre el número total de cambios no sea superior a 0,1.
Google, a cada cambio de diseño, le da una puntuación en base al tamaño de desplazamiento de los elementos. Al final suma todas las puntuaciones y saca la media.
Actualmente tenemos varias formas de medir los Core Web Vitals de nuestro sitio web:
Pagespeed Insights: Esta es la opción más conocida, en pagespeed podemos ver tanto las puntuaciones de los Core Web Vitals como todas las posibles mejoras (Web Vitals) que Google ha detectado en nuestro sitio web.
Informe de experiencia del usuario de Chrome: Esta opción solamente está disponible para los usuarios que utilicen Google Big Query.
Search Console: Desde hace unos meses, Google creó un nuevo informe en Search Console donde podemos ver las puntuaciones de cada página que Google ha rastreado.
Medición personalizada con Javascript: Esta opción es la más potente ya que vamos a tener la libertad de realizar la medición internamente en nuestro sitio web pero la más compleja si no tienes conocimientos de desarrollo.
¿Cómo de importantes son los Core Web Vitals para tu web y tu posicionamiento?
A nivel de desarrollo siempre es importante tener en cuenta estas métricas ya que nos ayudan a mejorar la experiencia de los usuarios en nuestro sitio web y la velocidad de carga.
Al margen del desarrollo, estas métricas empiezan a tomar relevancia en el mundo del SEO y es que Google anunció hace unos meses que va a tener en cuenta los resultados de los Core Web Vitals en su algoritmo.
De esta manera, tener una buena puntuación nos va a ayudar a estar mejor posicionados en Google.
Según ha comentado Google, estos cambios a nivel SEO se harán efectivos a partir de mayo de 2021.
Cómo mejorar tu puntuación de Web Vitals
Te compartimos algunos consejos para mejorar tu puntuación de Core Web Vitals:
1. Reducir el LCP
Cosas que puedes hacer para reducir el LCP de tu sitio:
Actualiza su servidor web: mejor alojamiento = tiempos de carga más rápidos en general (incluido LCP).
Configura la carga diferida: esta hace que las imágenes solo se carguen cuando alguien se desplaza hacia abajo en la página.
Elimina elementos de página grandes: Google PageSpeed te dirá si tu página tiene un elemento que ralentiza el LCP de tu página.
Minimiza tu CSS: Bulky CSS puede retrasar significativamente los tiempos de LCP.
2. Optimizar el FID
Minimiza (o aplaza) JavaScript: es casi imposible que los usuarios interactúen con una página mientras el navegador está cargando JS. Por lo tanto, minimizar o aplazar JS en su página es clave para optimizar el FID.
Elimina todos los scripts de terceros que no sean estrictamente necesarios: los scripts de terceros (como Google Analytics, mapas de calor, etc.) pueden afectar negativamente.
Usa un caché del navegador: esto ayuda al navegador de los usuarios a realizar las tareas de carga de JS más rápido.
3. Minimizar el CLS
Usa las dimensiones del atributo de tamaño establecido para cualquier medio (video, imágenes, GIF, infografías, etc.): el navegador del usuario sabrá exactamente cuánto espacio ocupará ese elemento en esa página y no lo cambiará sobre la marcha.
Asegúrate de que los elementos de los anuncios tengan un espacio reservado: de lo contrario pueden aparecer repentinamente, empujando el contenido.
Agrega nuevos elementos de la interfaz de usuario debajo de la página.
Estos son solo algunos consejos básicos sobre Core Web Vitals para optimizar tu experiencia de usuario en base a los criterios de Google y, por lo tanto, tengas un mejor posicionamiento.
Sin embargo, si lo que quieres es mejorar tu web de forma consciente y posicionar tu dominio y tu marca, lo ideal es que contactes con un equipo SEO y técnico experto que te ayude a optimizar tu web en todos los aspectos.
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La herramienta de informes Analytics de Google es ampliamente utilizada por millones de empresas y sitios web para rastrear la cantidad de tráfico web que obtienen, monitorear canales de marketing importantes y medir sus principales KPI. Y ahora, con Google Analytics 4, Google ofrece una nueva versión que es muy diferente de la analítica «universal» tradicional.
El nuevo Analytics 4 viene con un montón de características clave que lo hacen muy diferente de la versión anterior.
Una de las principales diferencias es la nueva función de modelado de datos que utiliza Inteligencia Artificial para llenar los vacíos de datos donde el análisis tradicional puede estar bloqueado por reglas de consentimiento de cookies, JavaScript bloqueado y un enfoque en la privacidad.
De cara a 2022 Google se ha comprometido a eliminar las cookies, por lo que este sería uno de los primeros pasos hacia la nueva forma de medición
Por ello, es necesario empezar ya a actualizarse a la nueva propiedad Analytics 4, ya que es el futuro de Analytics y van a empezar a dejar de dar soporte a la versión actual.
No obstante, de momento recomendamos mantener la versión de Universal Analytics ya que a la nueva versión le faltan implementaciones de configuración.
La interfaz de usuario del nuevo Google Analytics predeterminado también es muy diferente. Así que aquí te dejamos las novedades que introduce Google Analtytics 4 y los cambios que ofrece.
¿Qué es Google Analytics 4?
Las propiedades de Google Analytics 4 se llamaron «propiedades App + Web» durante la fase beta.
La versión App + Web de Analytics se centró principalmente en datos de varios canales, lo que significa que dio a los especialistas en marketing una forma de rastrear a los usuarios aplicaciones, software y un sitio web.
Su objetivo principal es cambiar la forma en que se muestran los datos para centrarse en los usuarios y conocer en profundidad el recorrido del usuario desde la primera visita hasta la conversión final.
Google Analytics 4 se centra en aprender el recorrido del usuario desde la primera visita hasta la última conversión
Además GA4 se basa en “eventos”. Estos eventos son la forma principal en que se presentan los datos en el nuevo Google Analytics.
Las propiedades de Google Analytics 4 ya están disponibles para todas las cuentas y ahora son las predeterminadas, tanto para sitios web como para aplicaciones (o ambos).
Por qué surge Analytics 4: llenando vacíos de datos
La necesidad de algo como Google Analytics 4 proviene en gran medida de las nuevas leyes de protección de la privacidady la menor estabilidad de la analítica tradicional.
Muchas empresas que utilizan Universal Google Analytics tradicional a menudo pueden tener problemas con datos inexactos o vacíos de datos, debido a las opciones de consentimiento de cookies requeridas por estas leyes.
Además, el procesamiento de aprendizaje automático en este nuevo GA4 puede llenar los vacíos donde las empresas no pueden comprender su base de clientes completa cuando los usuarios optan por no usar cookies.
Qué novedades trae Analytics 4
Analytics 4 es una nueva versión de Google Analytics lanzada sobretodo de cara a un futuro (no muy lejano) donde la medición por cookies va a verse muy afectada.
Para entender todos los beneficios de esta nueva propiedad vamos a ver sus novedades:
1. Análisis predictivo con Inteligencia Artificial
Se ha implementado una capa de Machine learning que va a permitirnos ver las tendencias sobre nuestros datos de forma automática.
Para ello han creado nuevas métricas basadas en predicciones, como por ejemplo los ingresos potenciales de ciertos clientes.
Esto nos puede ayudar a crear nuevas audiencias sobre esos datos.
2. Seguimiento entre nuestras apps y sitios web
Si además de tener el sitio web tenemos también apps creadas, podemos implementar esta propiedad en nuestras apps para poder medir los datos en global tanto de la web como nuestras aplicaciones.
Esto nos va a permitir poder ver cuántos usuarios han navegado, por ejemplo, por nuestra web, se han descargado la app y han terminado realizando algún tipo de conversión.
Eventos: interacciones del usuario con un sitio web o aplicación, como visitas a páginas, clics en botones, acciones del usuario, etc. A diferencia de antes, los eventos no requieren agregar un código personalizado al código de seguimiento de Analytics en el sitio, algunos eventos se miden de forma predeterminada.
Parámetros: bits adicionales de información que dan contexto a cada evento. Por ejemplo, los parámetros se pueden usar para describir el valor de una compra o para proporcionar contexto sobre dónde, cómo y por qué se registró el evento. Estos pueden incluir títulos de página, ID de artículos, etc., son los más análogos a muchas de las «dimensiones» que estaban disponibles antes.
Propiedad del usuario: atributos o información demográfica sobre el usuario.
ID de usuario: que se utiliza para el seguimiento de usuarios multiplataforma.
Como se configura la propiedad Analytics 4
Si creamos una nueva cuenta de Analytics, por defecto nos van ya a implementar la versión 4. La diferencia es que ahora el identificador cambia (ahora empieza por G-), pero sigue usándose en la etiqueta gtag.
Simplemente con colocar el código en nuestro sitio web ya estará funcionando, pero debemos configurar la propiedad para poder medir todo lo que necesitemos.
Una vez se haya creado la propiedad, nos aparecerá el asistente de configuración donde nos indica qué implementaciones podemos realizar o configurar.
Configuración Analytics 4
Esta nueva opción es muy interesante para aquellos que no estén muy familiarizados con Google Analytics, ya que nos da paso a paso todo lo que debemos ir configurando.
¿Y si ya tengo una propiedad creada, cómo actualizo?
Si ya tienes implementada la propiedad UA de Analytics, simplemente debemos acceder al panel de Administración.
Allí veremos una nueva opción que indica «actualizar a Analytics 4«.
Actualizar Analytics 4
Si hacemos clic nos llevará a la creación de la nueva propiedad, pero mantendremos la antigua.
En este caso recomendamos mantener las dos propiedades, al menos hasta que Analytics 4 se asiente y nos movamos en esta nueva propiedad con facilidad.
Lo que no debemos hacer es eliminar la antigua propiedad ya que ahí vamos a tener almacenados todos los datos. Al crear la nueva propiedad los datos no se migran, tiene que recolectar desde 0.
¿Qué ocurre con el comercio electrónico?
La configuración del comercio electrónico es distinta a la que se ha usado últimamente por lo que si tenemos algún modulo o plugin que realiza la medición, no va a funcionar en esta nueva propiedad.
Poco a poco se irán actualizando a la nueva versión pero si queremos realizar la implementación hay que hacerlo directamente con código o a través de GTM.
Si hacemos uso de GTM podemos crear nuevas variables basadas en la medición del comercio mejorado Universal Analytics para adaptarlo a la versión 4.
Lo que necesitamos para realizar la configuración es enviar una serie de eventos personalizados con distintos parámetros para que los informes de ventas funcionen correctamente.
En la documentación de Google nos indican los eventos que necesitamos para realizar las mediciones.
Para familiarizarte con la nueva versión de Analytics, puedes consultar las guías de video de Google en la nueva interfaz.
¿Tienes alguna duda? ¡Ponte en contacto con nosotros y te ayudaremos! También puedes dejárnosla en los comentarios.
8 errores de analítica web que pueden afectar a tu negocio
Dani Robledillo
Muchos usuarios leen datos y toman acciones sin cerciorarse previamente que esos datos son correctos. Por ello vamos a explicar 8 casos frecuentes (o no tanto) de errores de analítica web que se pueden cometer a la hora de configurar una herramienta de análisis y que pueden afectar a nuestras decisiones y, por tanto, a nuestro negocio.
En este caso vamos a tomar como herramienta de análisis Google Analytics.
¡Ojo! Revisa estos errores de analítica web y no los cometas
A continuación te presentamos el listado de errores frecuentes en analítica web con Google Analytics que pueden afectar a tu negocio (y cómo pueden hacerlo) y por qué son importantes a tener en cuenta.
1. Colocar el código en todas las páginas
Es lo más básico a la hora de configurar una herramienta de analítica web, ya que es la propia instalación en nuestro sitio. Hay muchas páginas que, por cómo están creadas, puede que tengan algunas secciones donde el código no se ejecuta.
Es muy importante revisar que todas las secciones de nuestra web cargan correctamente la etiqueta de Analytics ya que si no podemos perder datos y contaminar otros datos que tengamos de otras páginas.
¿Qué ocurre si hay una página que no tiene el código instalado?
Vamos a poner un caso en el que tengamos campañas de Facebook donde el tráfico va a una sección de nuestra web y hay una de las urls de destino que no carga Google Analytics:
Perdemos el tracking completo del usuario.
Si el usuario sigue navegando por la web y en esas otras páginas sí aparece el código entonces, estaremos indicándole a Analytics que es tráfico directo y no de Facebook.
Si ese usuario acabara haciendo una compra o lead, a la hora de analizar los datos veríamos que Facebook no está funcionando y nos puede llevar a cometer errores ya que a lo mejor sí está siendo rentable.
Aunque parezca algo obvio debemos intentar asegurarnos de que el código se ejecuta correctamente
2. No utilizar UTMs internas
Este es un error bastante común ya que muchos usuarios ven las Utms como formas de saber qué han hecho los usuarios en nuestro sitio web (las usan como eventos).
Las utms solo deben usarse de fuentes externas para saber de dónde nos llega el tráfico que nosotros podemos controlar.
¿Qué ocurre si agrego urls internas en mi sitio web con utms?
Si hacemos esto, principalmente van a ocurrir dos cosas cuando los usuarios hagan clics:
La fuente / medio de ese usuario va a cambiar y vamos a perder el tracking de la fuente original que es la que nos interesa medir. Si un usuario viene de Google/CPC y lo pasamos a banner/header porque esas son las utms de una foto en el header, estamos dejando de medir los datos de pago de Google.
La sesión se duplica por lo que tendríamos un usuario con dos sesiones cuando solo debería ser una sesión.
3. Ejecutar el código cuando se aceptan cookies y no al seguir navegando con cookies aceptadas
Con todo lo de la GDPR y las cookies han surgido muchas herramientas que nos facilitan la labor, pero hay que configurarlas correctamente ya que si no podemos perder datos muy valiosos.
Hay páginas que bloquean el código de Analytics hasta que no se acepten las cookies, el problema aparece cuando esa carga del código no se ejecuta al aceptar si no al seguir navegando.
¿Qué es lo que ocurre?
Si el código no se ejecuta al aceptar las cookies entonces estamos perdiendo toda la información de los canales de los usuarios nuevos (los recurrentes no ya que ellos tendrán ya las cookies aceptadas), ya que el código cargará por primera vez en la segunda página que se visite y la tomará como tráfico directo.
Si además el usuario no sigue navegando no vamos a poder tener ningún dato de esa sesión
La solución sería que el código se ejecutara al aceptar cookies.
Error Analytics Cookies
4. No recargar la página sin enviar los parámetros de la url
Nos hemos encontrado con casos donde ciertas campañas mandaban tráfico a una url que se recargaba porque tenia parámetros de filtrado.
Esto generaba problemas ya que la página se recargaba sin haber cargado previamente Analytics por lo que se perdían las utms de la url y todos los datos en Analytics.
Si en tu web tiene este error de analítica revisa que cuando recargues la url se hayan mandando todos los parámetros del origen.
5. No usar eventos genéricos sin excluirlos del parámetro de interacción
Los eventos en Google Analytics tienen un parámetro interno a la hora de configurarlos donde le indicamos si queremos que ese evento lo tome como una interacción o no.
Por defecto los eventos se toman siempre como interacción, a no ser que le indiquemos a Google que no sea así.
Esto puede generar problemas a las métricas de rebote y tiempo en página ya que Analytics calcula estas métricas en base a las interacciones (un evento, una página vista, una compra…).
¿Que puede suceder?
Si tuviéramos un evento que se ejecuta siempre en todas las páginas, como un evento de medición del scroll de los usuarios, entonces nuestro rebote sería del 0% ya que, al ejecutarse siempre este evento, Google Analytics vería que hay una interacción y esa sesión ya no la tomaría como un rebote.
Para evitar esto debemos indicarle al evento que no queremos que sea de interacción. Esto se configura en el código del evento o desde Google Tag Manager si el evento lo hemos creado ahí.
Google Analytics nos permite excluir el tráfico de referencia para evitar asignar datos a un canal de referencia si sabemos que no lo queremos contemplar en ese canal.
¿Dónde puedo tener problemas si no excluyo tráfico referido?
Si tenemos un eCommerce o un tracking multidominio es indispensable excluir este tráfico para que Analytics no genere datos de dominios que son pasarelas de pago u otros dominios propios.
En un eCommerce, cuando el usuario va a realizar el pago, normalmente se redirige a una pasarela de pago y al finalizar vuelve al sitio web.
Esta vuelta al sitio web Analytics la toma como tráfico de referencia por lo que le asigna las transacciones a este canal y no al original que es el que nos interesa a nosotros.
Lo que debemos hacer en ese caso es excluir el dominio de la pasarela de pago (redsys.es, paypal.com…) para que de esta forma las transacciones se asignen al canal correspondiente (organico, facebook paid, search paid…).
Error Analytics Referrals
7. No modificar los canales sin un etiquetado consensuado previo
Si tenemos muchas campañas que llevan tráfico a nuestro sitio web es indispensable realizar una etiquetacion de utms correcta para que a la hora de analizar los datos no nos volvamos locos.
Es común que existan varias personas o empresas que creen campañas para diferentes fuentes de tráfico y que cada una mande las utms a su manera.
Es importante poner a todos de acuerdo en cómo vamos a etiquetar las campañas para tener los datos limpios.
Una vez sabemos todas las fuente /medios que nos pueden llegar a Analytics ya podemos decidir si hace falta agregar un nuevo agrupado de canales con la configuración que más nos interese.
8. Cuidado con los filtros de exclusión de IPs
Los filtros nos permiten excluir datos que sabemos que pueden ensuciar los análisis.
Los filtros más utilizados son los de exclusión de IPs para evitar tener datos de personas que sabemos que van a acceder constantemente a la web porque trabajan en ella.
A la hora de crear estos filtros hay que tener cuidado y revisar que todo funciona correctamente ya que todos somos humanos y podemos equivocarnos a la hora de crear el filtro.
Tan solo con olvidar hacer clic en excluir ya estamos rompiendo todo el tracking del sitio
Como recomendación hay que evitar crear filtros a nivel de cuenta, solo crearlos a nivel de vistas y además crear varias vistas donde una de ellas sea para testear configuraciones y asegurarnos que funciona correctamente.
Por qué es importante configurar correctamente tus analíticas web
Cómo hemos visto, hay que tener en cuenta tanto una correcta implementación en la web como una correcta configuración de la herramienta analítica para que los datos sean lo más fiables posibles.
Y por supuesto hay que saber como funciona la herramienta para que a la hora de leer los datos no nos podamos confundir o pensar cosas que no están ocurriendo realmente en nuestro negocio.
Lo ideal si quieres asegurarte de que estás midiendo correctamente lo que ocurre en tu página web es que contactes con expertos en Analítica Web para que revisen tus configuraciones actuales (si las tienes) y configuren un Dashboard digital de negocio que sea realmente útil para tu negocio.
Análisis de métricas web: visualiza tus resultados fácilmente
Dani Robledillo
Realizar un análisis de métricas web puede ayudarnos a obtener resultados útiles no solo sobre nuestro sitio, sino también para mejorar nuestro marketing y nuestras ventas, es decir, tomar mejores decisiones clave para el negocio.
Existen distintas variantes que podemos tener en cuenta para analizar las métricas de nuestro sitio web pero, ¿cuáles son las más importantes? Y ¿cómo obtenemos los datos de analítica web fácilmente?
En este artículo te contamos todo lo que debes saber sobre analítica web y los pasos y herramientas de análisis de métricas web para que puedas tomar mejores decisiones y tengas todos los KPIs bajo control. ¡Sigue leyendo!
¿Qué es la analítica web?
La analítica web podemos entenderla como la forma de analizar y entender todo lo que sucede en un sitio web.
La analítica web es uno de los pilares fundamentales si queremos montar un blog, ecommerce, sitio corporativo, etc. No importa el ámbito del sitio web ya que cualquier sitio es analizable.
No importa el tipo de web que tengas, cualquiera es analizable
Sin una analítica bien configurada donde se recojan correctamente los datos no vamos a ser capaces de realizar acciones para mejorar, o peor aún, podemos tomar decisiones equivocadas si los datos no son del todo fiables.
El gran objetivo de la analítica web es el hecho de poder tomar decisiones basadas en datos.
Por qué realizar un análisis de métricas web
Quizás te estés preguntando: ¿por qué debería dedicar mi tiempo a configurar las analíticas de mi sitio web? ¿Qué resultados me va a reportar? Pues bien, las ventajas son muchas:
Podrás obtener el retorno de la inversión que estás realizando en tu sitio web y poder optimizar tu presupuesto.
Te permitirá conocer a tu audiencia, saber sus gustos, preferencias y qué valoran más de lo que les puedes ofrecer.
Podrás segmentar a tus usuarios, los canales de tráfico, clusters de contenidos, etc.
Sabrás qué contenidos funcionan, qué interesa más a tu público y qué partes de tu discurso no están funcionando.
En general, un análisis de métricas web te ayudará a tomar decisiones objetivas basadas en datos, y tus posibilidades de acertar aumentarán considerablemente
Cómo se puede analizar una web
Antes de configurar tu cuadro de mandos, es importante definir qué KPIs van a ser los más relevantes para nuestro sitio web o negocio y que deberás incluir en tu análisis de métricas web.
Si tenemos un ecommerce lo que más va a interesarnos es medir las ventas, el porcentaje de ventas de nuestros usuarios…
Si nuestra web ofrece servicios nos interesará medir las personas que rellenen un formulario o se den de alta en el sistema.
Si en cambio tenemos un blog nos va a interesar más medir el tráfico en nuestro sitio, porcentaje de rebote…
Dependiendo de cada caso vamos a tener que configurar Google Analytics de forma distinta.
Como hemos comentado anteriormente, vamos a basarnos en Google Analytics por lo que el primer paso debe ser tener una cuenta de Google Analytics instalada en nuestro sitio web.
Cuáles son las mejores herramientas de analítica web
Lo principal es tener una herramienta donde podamos analizar todas las métricas y KPIs qué más relevantes nos sean por el tipo de negocio o web que tengamos.
La herramienta más conocida y en la que vamos a trabajar en este artículo es Google Analytics, que es gratuita y nos aporta un gran valor sin necesidad de invertir en ello (obviando el tiempo que le dediquemos a la configuración).
Existen otras herramientas, algunas también gratuitas y otras de pago, seleccionar unas u otras depende de las necesidades de nuestro negocio.
Unas de las más conocidas son:
Mixpanel
Adobe Analytics
Kissmetrics
Yandex Metrica
Open Web Analytics
Cómo configurar un análisis de métricas según tu tipo de sitio web
A continuación te enseñamos algunos tips para configurar tu panel de Analytics atendiendo al tipo de página web/negocio que tengas:
Configuración Analítica para Ecommerce
En el caso de tener un ecommerce, lo más importante en tu análisis de métricas web será medir transacciones. Esta información hay que enviarla a Google Analytics ya que por defecto no es capaz de trackear esta información.
Para ello debemos habilitar el comercio electrónico desde el panel de Administrar de la vista de Google Analytics.
Tenemos dos tipos de configuración, el comercio electrónico básico y el mejorado
El comercio electrónico básico va a registrar las transacciones, su valor y el producto comprado, en cambio el comercio electrónico mejorado va a permitirnos analizar el funnel de ventas desde que se visita un producto hasta que se realiza la compra.
Configurar comercio electrónico mejorado
Una vez habilitada esta opción, solo nos queda enviar la información del sitio web a nuestra cuenta de Analytics.
Como la mayoría de Ecommerce están desarrollados desde un CMS (Woocommerce, Prestashop…) la implementación se facilita en gran medida. Existen muchos módulos que implementan esta característica en nuestro sitio mediante un clic.
Estos son algunos ejemplos de módulos que habilitan esta configuración:
Si en cambio utilizas Google Tag Manager para configurar el sitio web, se debe instalar un módulo que inserte el dataLayer necesario para poder realizar la configuración.
Esta opción es más interesante ya que va a permitirnos ser más flexible si en un futuro queremos implementar transacciones en otras herramientas. Aquí os dejamos módulos que ayudan a configurar el comercio electrónico mejorado desde Google Tag Manager:
Una vez lo tengamos todo configurado ya vamos a poder analizar las transacciones por canales, obtener la cesta media, el porcentaje de compra de los usuarios, el funnel de compra, productos más vendidos, etc.
Configuración Analítica para medir Contactos
Si tenemos un sitio web donde lo más importante para nosotros son los contactos entonces deberemos poder analizar las personas que rellenen un formulario de contacto.
En el caso de tener una página de Agradecimiento deberemos crear un nuevo objetivo en Google Analytics desde el apartado de Administrar la Vista > Objetivos.
Vamos a indicar que es un objetivo personalizado.
Crear Objtivo Analytics I
A continuación añadimos el nombre del objetivo e indicamos que lo que queremos medir es una página de destino.
En el caso de haber creado un evento anteriormente le indicaremos que es de tipo evento.
Crear Objtivo Analytics II
Por último le indicamos la url de la página de Agradecimiento para que comience a tener en cuenta las visitas a esa página como una conversión.
Como parámetros opcionales podemos añadir un valor fijo a cada conversión realizada y un funnel de conversión.
Si para rellenar el formulario el usuario debe pasar por varias páginas es interesante configurar el embudo con cada una de las urls por las que el usuario va a pasar para poder analizar en qué punto perdemos más usuarios.
En el caso de tener un evento, debemos indicar la categoría del evento, acción y etiqueta tal y como se ha creado el evento.
Crear Objtivo Analytics III
Configuración Analítica en Blogs
En el caso de tener un blog, nos interesa medir el tráfico, ver por qué canales o enlaces de referencia viene más tráfico, etc.
Estos son algunos eventos personalizados que podemos configurar que pueden darnos información muy útil:
Evento para medir el scroll de nuestra web: Si no tenemos ninguna herramienta que nos mida el heatmap o scrollmap de nuestra web, podemos crear un evento que registre a los usuarios el nivel de profundidad del scroll de nuestra web.
Evento para medir duración en la página: Muchas veces vamos a tener usuarios que acceden a un post, lo leen y se marchan. Esto para Analytics cuenta como un rebote sin duración en la página ya que el usuario no ha realizado ninguna acción de navegación en el sitio web.
Para evitar este problema podemos generar un evento que se ejecute cuando el usuario permanezca determinado tiempo dentro un artículo.
Si un usuario lee el artículo y transcurre ese periodo de tiempo, Analytics verá que existe un evento, por lo que ya puede ver el tiempo que ha estado en la página y no lo tomará como un rebote.
Evento para medir personas que se suscriben a la newsletter: Aunque las propias newsletters nos dan esta información, puede ser útil crear un evento en Google Analytics para medir a las personas que se suscriben a la newsletter por canales, por páginas o por dispositivos.
Es importante indicar que estos eventos por defecto van a hacer que el rebote sea 0, sobretodo en el caso del scroll. No nos interesa que al ejecutarse el evento, Google Analytics ya no tome al usuario como rebote en caso de que se marche. Para evitar esto debemos indicarle al evento si es con interacción o no.
Si el evento se crea mediante Tag Manager debemos indicarlo en el parámetro llamado Hit sin interacción. Si lo marcamos como TRUE le estamos diciendo que ese evento no se tenga en cuenta para calcular la tasa de rebote, si le indicamos FALSE (por defecto) entonces este evento si se tiene en cuenta al medir la duración de la página y el rebote.
Cuáles son las mejores herramientas de analítica web
Lo principal es tener una herramienta donde podamos analizar todas las métricas y KPIs qué más relevantes nos sean por el tipo de negocio o web que tengamos.
La herramienta más conocida y en la que vamos a trabajar en este artículo es Google Analytics, que es gratuita y nos aporta un gran valor sin necesidad de invertir en ello (obviando el tiempo que le dediquemos a la configuración).
Existen otras herramientas, algunas también gratuitas y otras de pago, seleccionar unas u otras depende de las necesidades de nuestro negocio.
Unas de las más conocidas son:
Mixpanel
Adobe Analytics
Kissmetrics
Yandex Metrica
Open Web Analytics
Cómo configurar un análisis de métricas según tu tipo de sitio web
A continuación te enseñamos algunos tips para configurar tu panel de Analytics atendiendo al tipo de página web/negocio que tengas:
Configuración Analítica para Ecommerce
En el caso de tener un ecommerce, lo más importante en tu análisis de métricas web será medir transacciones. Esta información hay que enviarla a Google Analytics ya que por defecto no es capaz de trackear esta información.
Para ello debemos habilitar el comercio electrónico desde el panel de Administrar de la vista de Google Analytics.
Tenemos dos tipos de configuración, el comercio electrónico básico y el mejorado
El comercio electrónico básico va a registrar las transacciones, su valor y el producto comprado, en cambio el comercio electrónico mejorado va a permitirnos analizar el funnel de ventas desde que se visita un producto hasta que se realiza la compra.
Configurar comercio electrónico mejorado
Una vez habilitada esta opción, solo nos queda enviar la información del sitio web a nuestra cuenta de Analytics.
Como la mayoría de Ecommerce están desarrollados desde un CMS (Woocommerce, Prestashop…) la implementación se facilita en gran medida. Existen muchos módulos que implementan esta característica en nuestro sitio mediante un clic.
Estos son algunos ejemplos de módulos que habilitan esta configuración:
Si en cambio utilizas Google Tag Manager para configurar el sitio web, se debe instalar un módulo que inserte el dataLayer necesario para poder realizar la configuración.
Esta opción es más interesante ya que va a permitirnos ser más flexible si en un futuro queremos implementar transacciones en otras herramientas. Aquí os dejamos módulos que ayudan a configurar el comercio electrónico mejorado desde Google Tag Manager:
Una vez lo tengamos todo configurado ya vamos a poder analizar las transacciones por canales, obtener la cesta media, el porcentaje de compra de los usuarios, el funnel de compra, productos más vendidos, etc.
Configuración Analítica para medir Contactos
Si tenemos un sitio web donde lo más importante para nosotros son los contactos entonces deberemos poder analizar las personas que rellenen un formulario de contacto.
En el caso de tener una página de Agradecimiento deberemos crear un nuevo objetivo en Google Analytics desde el apartado de Administrar la Vista > Objetivos.
Vamos a indicar que es un objetivo personalizado.
Crear Objtivo Analytics I
A continuación añadimos el nombre del objetivo e indicamos que lo que queremos medir es una página de destino.
En el caso de haber creado un evento anteriormente le indicaremos que es de tipo evento.
Crear Objtivo Analytics II
Por último le indicamos la url de la página de Agradecimiento para que comience a tener en cuenta las visitas a esa página como una conversión.
Como parámetros opcionales podemos añadir un valor fijo a cada conversión realizada y un funnel de conversión.
Si para rellenar el formulario el usuario debe pasar por varias páginas es interesante configurar el embudo con cada una de las urls por las que el usuario va a pasar para poder analizar en qué punto perdemos más usuarios.
En el caso de tener un evento, debemos indicar la categoría del evento, acción y etiqueta tal y como se ha creado el evento.
Crear Objtivo Analytics III
Configuración Analítica en Blogs
En el caso de tener un blog, nos interesa medir el tráfico, ver por qué canales o enlaces de referencia viene más tráfico, etc.
Estos son algunos eventos personalizados que podemos configurar que pueden darnos información muy útil:
Evento para medir el scroll de nuestra web: Si no tenemos ninguna herramienta que nos mida el heatmap o scrollmap de nuestra web, podemos crear un evento que registre a los usuarios el nivel de profundidad del scroll de nuestra web.
Evento para medir duración en la página: Muchas veces vamos a tener usuarios que acceden a un post, lo leen y se marchan. Esto para Analytics cuenta como un rebote sin duración en la página ya que el usuario no ha realizado ninguna acción de navegación en el sitio web.
Para evitar este problema podemos generar un evento que se ejecute cuando el usuario permanezca determinado tiempo dentro un artículo.
Si un usuario lee el artículo y transcurre ese periodo de tiempo, Analytics verá que existe un evento, por lo que ya puede ver el tiempo que ha estado en la página y no lo tomará como un rebote.
Evento para medir personas que se suscriben a la newsletter: Aunque las propias newsletters nos dan esta información, puede ser útil crear un evento en Google Analytics para medir a las personas que se suscriben a la newsletter por canales, por páginas o por dispositivos.
Es importante indicar que estos eventos por defecto van a hacer que el rebote sea 0, sobretodo en el caso del scroll. No nos interesa que al ejecutarse el evento, Google Analytics ya no tome al usuario como rebote en caso de que se marche. Para evitar esto debemos indicarle al evento si es con interacción o no.
Si el evento se crea mediante Tag Manager debemos indicarlo en el parámetro llamado Hit sin interacción. Si lo marcamos como TRUE le estamos diciendo que ese evento no se tenga en cuenta para calcular la tasa de rebote, si le indicamos FALSE (por defecto) entonces este evento si se tiene en cuenta al medir la duración de la página y el rebote.
Cuáles son las mejores herramientas de analítica web
Lo principal es tener una herramienta donde podamos analizar todas las métricas y KPIs qué más relevantes nos sean por el tipo de negocio o web que tengamos.
La herramienta más conocida y en la que vamos a trabajar en este artículo es Google Analytics, que es gratuita y nos aporta un gran valor sin necesidad de invertir en ello (obviando el tiempo que le dediquemos a la configuración).
Existen otras herramientas, algunas también gratuitas y otras de pago, seleccionar unas u otras depende de las necesidades de nuestro negocio.
Unas de las más conocidas son:
Mixpanel
Adobe Analytics
Kissmetrics
Yandex Metrica
Open Web Analytics
Cómo configurar un análisis de métricas según tu tipo de sitio web
A continuación te enseñamos algunos tips para configurar tu panel de Analytics atendiendo al tipo de página web/negocio que tengas:
Configuración Analítica para Ecommerce
En el caso de tener un ecommerce, lo más importante en tu análisis de métricas web será medir transacciones. Esta información hay que enviarla a Google Analytics ya que por defecto no es capaz de trackear esta información.
Para ello debemos habilitar el comercio electrónico desde el panel de Administrar de la vista de Google Analytics.
Tenemos dos tipos de configuración, el comercio electrónico básico y el mejorado
El comercio electrónico básico va a registrar las transacciones, su valor y el producto comprado, en cambio el comercio electrónico mejorado va a permitirnos analizar el funnel de ventas desde que se visita un producto hasta que se realiza la compra.
Configurar comercio electrónico mejorado
Una vez habilitada esta opción, solo nos queda enviar la información del sitio web a nuestra cuenta de Analytics.
Como la mayoría de Ecommerce están desarrollados desde un CMS (Woocommerce, Prestashop…) la implementación se facilita en gran medida. Existen muchos módulos que implementan esta característica en nuestro sitio mediante un clic.
Estos son algunos ejemplos de módulos que habilitan esta configuración:
Si en cambio utilizas Google Tag Manager para configurar el sitio web, se debe instalar un módulo que inserte el dataLayer necesario para poder realizar la configuración.
Esta opción es más interesante ya que va a permitirnos ser más flexible si en un futuro queremos implementar transacciones en otras herramientas. Aquí os dejamos módulos que ayudan a configurar el comercio electrónico mejorado desde Google Tag Manager:
Una vez lo tengamos todo configurado ya vamos a poder analizar las transacciones por canales, obtener la cesta media, el porcentaje de compra de los usuarios, el funnel de compra, productos más vendidos, etc.
Configuración Analítica para medir Contactos
Si tenemos un sitio web donde lo más importante para nosotros son los contactos entonces deberemos poder analizar las personas que rellenen un formulario de contacto.
En el caso de tener una página de Agradecimiento deberemos crear un nuevo objetivo en Google Analytics desde el apartado de Administrar la Vista > Objetivos.
Vamos a indicar que es un objetivo personalizado.
Crear Objtivo Analytics I
A continuación añadimos el nombre del objetivo e indicamos que lo que queremos medir es una página de destino.
En el caso de haber creado un evento anteriormente le indicaremos que es de tipo evento.
Crear Objtivo Analytics II
Por último le indicamos la url de la página de Agradecimiento para que comience a tener en cuenta las visitas a esa página como una conversión.
Como parámetros opcionales podemos añadir un valor fijo a cada conversión realizada y un funnel de conversión.
Si para rellenar el formulario el usuario debe pasar por varias páginas es interesante configurar el embudo con cada una de las urls por las que el usuario va a pasar para poder analizar en qué punto perdemos más usuarios.
En el caso de tener un evento, debemos indicar la categoría del evento, acción y etiqueta tal y como se ha creado el evento.
Crear Objtivo Analytics III
Configuración Analítica en Blogs
En el caso de tener un blog, nos interesa medir el tráfico, ver por qué canales o enlaces de referencia viene más tráfico, etc.
Estos son algunos eventos personalizados que podemos configurar que pueden darnos información muy útil:
Evento para medir el scroll de nuestra web: Si no tenemos ninguna herramienta que nos mida el heatmap o scrollmap de nuestra web, podemos crear un evento que registre a los usuarios el nivel de profundidad del scroll de nuestra web.
Evento para medir duración en la página: Muchas veces vamos a tener usuarios que acceden a un post, lo leen y se marchan. Esto para Analytics cuenta como un rebote sin duración en la página ya que el usuario no ha realizado ninguna acción de navegación en el sitio web.
Para evitar este problema podemos generar un evento que se ejecute cuando el usuario permanezca determinado tiempo dentro un artículo.
Si un usuario lee el artículo y transcurre ese periodo de tiempo, Analytics verá que existe un evento, por lo que ya puede ver el tiempo que ha estado en la página y no lo tomará como un rebote.
Evento para medir personas que se suscriben a la newsletter: Aunque las propias newsletters nos dan esta información, puede ser útil crear un evento en Google Analytics para medir a las personas que se suscriben a la newsletter por canales, por páginas o por dispositivos.
Es importante indicar que estos eventos por defecto van a hacer que el rebote sea 0, sobretodo en el caso del scroll. No nos interesa que al ejecutarse el evento, Google Analytics ya no tome al usuario como rebote en caso de que se marche. Para evitar esto debemos indicarle al evento si es con interacción o no.
Si el evento se crea mediante Tag Manager debemos indicarlo en el parámetro llamado Hit sin interacción. Si lo marcamos como TRUE le estamos diciendo que ese evento no se tenga en cuenta para calcular la tasa de rebote, si le indicamos FALSE (por defecto) entonces este evento si se tiene en cuenta al medir la duración de la página y el rebote.
Aprende sobre las nuevas plantillas de Google Tag Manager
Dani Robledillo
Con esta nueva herramienta vamos a poder implementar etiquetas que no aparecen integradas por defecto en Google Tag Manager como si se tratara de una etiqueta como Google Analytics que ya aparece predefinida dentro del sistema si necesidad de incluir código.
Un ejemplo podría ser la implementación del pixel de Facebook sin necesidad de tener que copiar el código directamente como etiqueta HTML.
¿Qué son las plantillas de Google Tag Manager?
Plantillas en GTM
Podríamos decir que esta nueva función es un generador de etiquetas personalizadas para facilitarle la integración de etiquetas al usuario.
Lo que vamos a conseguir mediante esta nueva función es poder seleccionar la creación de etiquetas que por defecto no aparecen en GTM como si estuvieran integradas dentro del sistema.
Esta nueva característica requiere niveles avanzados de programación en Javascript por lo que si no eres desarrollador/a lo mejor es importar directamente las etiquetas personalizadas que la comunidad crea y comparte libremente.
Si no eres desarrollador/a no te asustes, en la sección de importar en este post tienes un enlace para poder descargar plantillas ya creadas de la comunidad por lo que no hace falta programar nada.
Tipos de plantillas
Cuando accedemos al menú de Plantillas podemos observar que tenemos dos tipos de plantillas que podemos crear:
Plantillas de etiquetas: Aquí es donde vamos a poder crear nuestras propias etiquetas personalizadas. Una vez tengamos creada una de estas plantillas, podremos seleccionarla en el menú de creación de etiquetas como una etiqueta personalizada.
Plantilla de etiquetas en GTM
Plantillas de variables: Este tipo de plantillas puede ser el menos utilizado pero puede ser muy útil para determinados casos.
Lo que permite es facilitar la creación de variables que requieran de programación en Javascript de forma que el usuario final sólo tenga que agregar ciertas variables sin necesidad de tocar código.
Un ejemplo podría ser la creación de una plantilla que en base a ciertos valores de compra nos genere una variable preparada para enviar a Google Analytics y así configurar las transacciones.
Plantilla de variables en GTM
¿Cómo se utilizan las plantillas de GTM?
Entramos ya en materia, al principio puede parecer un poco rebuscado pero una vez ya te haces con el menú y eres consciente de las opciones todo se ve mucho más sencillo.
Como he comentado antes, para poder crear con éxito una de estas plantillas se necesitan conocimientos de Javascript.
A parte de tener conocimientos sobre Javascript, vamos a necesitar mirar la documentación que nos proporciona Google ya que utiliza un entorno de Sandbox para Javascript de forma que proporciona más seguridad a las etiquetas que creemos.
Al estar en un entorno sandbox hay ciertos elementos de Javascript que están limitados y que se necesita hacer uso de APIs de Google para poder realizar ciertas tareas.
A estas APIs se les puede agregar permisos para controlar mejor su uso.
Crear una plantilla en GTM
Una vez vayamos a crear una nueva plantilla veremos que tenemos 4 pestañas:
Información: En este punto indicamos los puntos básicos como el nombre de la Plantilla, una descripción y la imagen. En la columna derecha tenemos una vista previa de cómo quedaría nuestra etiqueta.
Campos: En este punto se definen los campos que el usuario deberá rellenar para configurar la etiqueta. Por ejemplo un campo podría ser el identificador de Analytics. Tenemos 9 tipos de campos a agregar:
Entrada de texto: Campo simple para introducir texto.
Menú desplegable: Un menú donde podemos seleccionar las diferentes opciones que definamos.
Casilla de verificación: Un checkbox simple para indicar si queremos incluir o no la opción que definamos.
Botones de selección: Una lista de opciones de selección única.
Tabla simple: Una tabla donde se pueden agregar múltiples columnas en forma de entradas de texto o menús desplegables.
Tabla de parámetros: Parecida a la tabla simple pero cada columna contiene además una celda que hace de identificador.
Grupo: Esta opción permite agrupar diferentes campos.
Etiqueta: Permite agregar texto. Útil para proporcionar información al usuario.
Código: Estas son las tripas de nuestra plantilla. Aquí es donde se indica el código Javascript que se ejecutará al crear la etiqueta o la variable.
Permisos: Aquí podremos agregar los permisos a las diferentes partes de nuestro código para darle más seguridad a la ejecución y evitar errores innecesarios. Dependiendo de las APIs de Google que usemos en el código nos dará más o menos opciones.
Mientras vamos desarrollando el código, podemos ir realizando tests sobre nuestra plantilla para ver si todo se está ejecutando correctamente o aparece algún error. Para ello basta con hacer clic en el botón de Probar ubicado en la esquina superior derecha.
Una vez finalizamos nuestra plantilla la tendremos disponible en el selector de etiquetas para poder utilizarla.
Seleccionar etiqueta personalizada en GTM
Importar/Exportar plantillas en Google Tag Manager
Sin duda esta es la opción más interesante de todas. Lo mejor de las plantillas es que se pueden exportar e importar a cualquier contenedor de Google Tag Manager y si a esto le sumamos que GTM tiene una gran comunidad detrás significa que vamos a poder encontrar e implementar las etiquetas de los servicios más importantes que Google no tiene agregados por defecto.
Importar / Exportar plantillas en GTM
Importar
Para importar una plantilla primero deberemos descargar la plantilla en formato tpl. Una vez la tengamos debemos ir a crear una nueva plantilla (si vamos a importar una plantilla de etiqueta entonces deberemos ir a plantillas de etiquetas) y en los tres puntos que aparecen en la esquina superior derecha hacer clic en importar.
Una vez importado le damos a guardar y ya podremos ver en la creación de etiquetas la plantilla que hemos importado.
Como extra os dejo el enlace al Github de simoahava donde comparte sus plantillas. Aquí podemos encontrar entre otras, plantillas para el pixel de Facebook, Linkedin, Yandex, Taboola… solo importar y listo!
Exportar
El método para exportar es el mismo que para importar salvo que haríamos clic en Exportar. Esto nos generará un fichero .tpl que podemos compartir con otras cuentas de GTM.
Sin duda esta nueva opción puede ser muy interesante sobretodo para facilitar más el uso de Google Tag Manager. Para más información podéis visitar la documentación de Google o el blog de simoahava.
Feed de Shopping: cómo configurarlo para vender más
Dani Robledillo
El feed de Shopping es un elemento estratégico en la estrategia de venta online en tu eCommerce. Por ello es importante conocer los tipos de feed que existen y las mejores tácticas para crearlos.
Para poder gestionar la información de productos en Google Merchant Center es necesario crear un feed con los datos de productos. Este paso es necesario para cualquier feed nuevo, y una vez que se registra un feed, puedes actualizarlo sin tener que volver a registrarlo.
Parece una tarea «mecánica», sin embargo, un buen feed de producto es esencial para cualquier estrategia de Google Shopping.
En este post te contamos los tipos de feeds de shopping y los mejores consejos para ayudarte a generar el feed de la mejor manera posible y así ayudarte a vender más a través de tus campañas de Google Shopping.
Tipos de Feeds de productos para Merchant Center
Tal como explica Google, existen 2 tipos de Feeds de productos en Shopping:
1. Feeds primarios
Un feed principal debe contener todos los atributos principales del producto que Merchant Center necesita para incluir sus productos en Google Shopping.
Los datos de producto que no cumplan con los requisitos de Merchant Center se pueden adaptar mediante el uso de las funciones de feed avanzadas, incluidos los feeds complementarios.
Los feeds primarios deben usarse para:
Agregar o eliminar datos de productos
Establecer la orientación por idioma y país
Establecer reglas de feeds para los datos de sus productos
2. Feeds secundarios
Los feeds complementarios de Merchant Center proporcionan datos adicionales que se pueden vincular a los datos de productos existentes dentro del feed principal.
No se puede agregar o eliminar productos utilizando un feed suplementario: existen para permitirte actualizar los datos existentes de producto y proporcionar información adicional a tus feeds primarios.
Los feeds suplementarios solo actualizarán los datos de tu producto cuando el feed suplementario contenga ID que ya existan en un feed primario
Estos feeds no pueden agregar o eliminar productos, ni usarse como un feed independiente. Se usan para actualizar los datos existentes del producto y pueden proporcionar información adicional a varios feeds primarios.
Para usar una fuente suplementaria, conéctala a la fuente primaria existente a través del idatributo.
Cómo crear tu Feed de productos
Si ya sabes cómo configurar tu Feed de Productos de Google Shopping, puedes saltarte este punto y acudir directamente a las mejores prácticas. Sino, aquí te dejamos los pasos para crear tu feed de Shopping (pero te recomendamos que acudas a un experto si quieres hacerlo bien).
Pasos para crear un Feed de Shopping
Ve a la sección «Feeds» en la sección «Productos» en Merchant Center y añade un nuevo Feed.
Sigue las indicaciones y proporciona la siguiente información:
País de venta: el país de venta es donde se venden los productos de este feed. Los datos del producto deben cumplir con los requisitos del país.
Idioma: el idioma en el que se escriben los datos de tu producto.
Destino: determina qué programas de Google pueden usar los elementos del feed de datos.
Nombre del feed primario: que te ayude a identificar el feed.
Método de entrada: selecciona el que mejor se adapte a tus necesidades:
Hojas de cálculo de Google: una plantilla de Hojas de cálculo de Google generada o existente con los datos de tus productos.
Recuperación programada: Google puede recuperar tu feed directamente desde tu servidor.
Cargar: carga archivos directamente a Merchant Center a través de SFTP, FTP, Google Cloud Storage o manualmente.
Rastreo del sitio web : si no hay feeds actualmente en tu cuenta y tiene los datos estructurados apropiados en tu web, Google puede rastrearla para recuperar los datos de producto.
Nombre del archivo: según el método de entrada que selecciones, es posible que te solicite que ingreses el nombre del archivo. Este debe coincidir exactamente con el nombre del archivo creado e incluir una extensión válida.
Atributos obligatorios del feed
Estos son los atributos obligatorios de productos necesarios que Google utiliza para crear tus anuncios de Google Shopping y que debes incluir en tu fichero:
ID: Identificador único del producto. Utiliza el SKU siempre que sea posible.
TITLE: Nombre del producto. Describe tu producto de forma precisa y haz que el título coincida con el de la página de destino.
DESCRIPTION: Descripción del producto.
LINK: Página de destino del producto.
IMAGE_LINK: URL de la imagen principal del producto. Debe empezar por http o https y cumplir las normativas RFC 2396 o RFC 1738.
AVAILAVILITY: Disponibilidad del producto.
PRICE: Precio del producto.
Además de estos atributos, obligatorios para todos los productos, hay una serie de atributos obligatorios según determinadas circunstancias.
Para conocerlos todos, te recomendamos revisar las políticas de Google Shopping acerca de las especificaciones de producto.
Tips para que tu feed de Shopping te ayude a vender más
El feed de shopping es la parte esencial para que tus campañas de eCommerce salgan bien. Por ello, además de configurarlo correctamente, debes seguir una serie de consejos para que tus productos destaquen entre los de tu competencia:
1. Utiliza un módulo para generar el feed automáticamente
Si tenemos un Ecommerce con cientos o miles de productos, es imprescindible generar el feed automáticamente si no queremos morir generando manualmente el feed producto a producto.
Con esto deberemos conseguir dos cosas:
Generar el feed de manera rápida y sencilla ganando tiempo (el tiempo es oro).
Tener automatizado el feed: Para que Google no nos penalice, cualquier modificación en un producto de la web debe estar modificado de la misma manera en el feed de productos. Hay que asegurarse que el módulo que instalemos hace estos cambios automáticamente.
Hoy en día la mayoría de eCommerce están construidos sobre un CRM que nos permite instalar módulos o plugins para ayudarnos a realizar ciertas tareas.
Es recomendable instalar un plugin/módulo que nos permita generar un feed de productos sobre todos los productos que tenemos a la venta
Deberemos seleccionar un módulo bastante flexible, que nos permita modificar los datos lo máximo posible para poder moldear el feed a nuestro gusto.
Si tenemos un desarrollo a medida, el equipo de desarrollo deberá generar el feed de productos y que además se actualice automáticamente en cuanto se agreguen productos nuevos o se realice alguna modificación.
Google Shopping Feed
Google mandará a sus robots a rastrear nuestro eCommerce, si estos robots detectan un precio diferente en el sitio web y en el feed entonces va a penalizarnos y ese producto quedará rechazado.
Hay ciertos módulos que pueden ser gratuitos y no tendremos que pagar nada por ellos, en cambio para la mayoría de sistemas estos módulos son de pago, pero no hay que echarse atrás por el precio.
Hay que pensar en el tiempo que nos llevaría generarlo nosotros mismos, y el tiempo es dinero. Vamos a evitarnos dolores de cabeza si se compra el módulo y en un par de clics ya tenemos nuestro feed generado.
Estos ejemplos generan un fichero XML que deberemos subir a Merchant Center, hay otros módulos que se conectan directamente vía API con Merchant Center, pero de esta forma vamos a poder utilizar este feed de productos para otras plataformas como Facebook Ads.
2. En Google Shopping también existe el SEO
Google Shopping se basa en las búsquedas de los usuarios para mostrar ciertos productos, por lo tanto, debemos hacer ver nuestros productos siempre que seamos relevantes para ciertas búsquedas.
Para poder potenciar que aparezcan nuestros productos podemos hacer que nuestro título sea más relevante, agregar más información en la descripción o alimentar nuestro feed con todas las características posibles.
Si por ejemplo vendemos zapatillas Nike, un buen título para nuestro producto podría ser:
Producto + Marca + Categoría + Genero + Color
El resultado sería: Zapatillas Nike Air – Hombre – Negras
Importante que el atributo del color este en el feed para no aparecer por búsquedas de otros colores.
Título de producto en Google Shopping
3. Haz que tu imagen destaque sobre el resto
Muchas veces los usuarios van a buscar un producto y les aparece la misma imagen repetida en varias tiendas.
Si vendemos un producto donde la imagen que tenemos es genérica, podemos intentar crear una imagen que sea algo diferente.
Podemos nosotros mismos hacer una nueva imagen sobre el producto, o si no tenemos los recursos necesarios siempre podemos voltear la imagen o cambiar el ángulo para que sea distinta al resto.
4. Utiliza variables de Productos
Es posible que en nuestro eCommerce tengamos productos variables, es decir, que un mismo producto puede tener distintos colores o tallas.
Si nos encontramos ante esta situación, es posible que el producto «padre» no tenga GTIN (identificador único del producto) ya que este parámetro lo contienen los «hijos» (las variables) y Google ante esto nos puede rechazar el producto.
En este caso podemos aplicar los atributos MPN (Número de referencia del fabricante) y Marca, ya que en ciertos productos con aplicar estos dos atributos el GTIN deja de ser obligatorio, pero no nos asegura que se vaya a resolver el problema.
Lo ideal es generar un feed con las variables de cada producto ya que de esta forma vamos a solventar nuestros problemas y a ganar relevancia:
Solventamos por una parte el problema del GTIN, ahora ya todos nuestros productos van a tener GTIN por lo que Google no nos va a rechazar los productos por este motivo.
Estamos haciendo que el feed tenga muchos más datos de nuestros productos por lo que nos va a posicionar mejor a la hora de mostrar los anuncios de Shopping.
Además, Google va a mostrar nuestros productos de forma distinta al resto, pudiendo desde Google Shopping seleccionar la talla y el color del producto sin necesidad de hacer clic, por lo que para el usuario ese anuncio va a ser mucho más relevante y aumente nuestro CTR.
Para conseguir esto, vamos a necesitar incluir cada variable de un producto como un producto diferente y asignarle al feed el atributo item_group_id, donde le indicamos el identificador del padre a cada una de las variables. De esta forma estamos agrupando todas las variables de un producto en uno solo.
Condiciones de Google Shopping para poder vender productos
Google tiene ciertas políticas sobre los productos que vende que debemos cumplir.
Es importante conocer esta información de inicio para no estar perdiendo tiempo y que al final Google nos diga que se nos han rechazado nuestros productos o incluso nos han cancelado la cuenta de Merchant Center.
Vamos a ver las características más comunes por las que nos pueden rechazar y que debemos cumplir si queremos vender en esta plataforma de Google:
Proceso de pago seguro: Todo el proceso de pago debe estar asegurado por un certificado SSL, hoy en día cualquier método de pago conocido ya tiene estas prácticas en uso.
Política de devolución: Nuestro sitio web debe tener una política de devolución disponible.
Términos y condiciones de facturación: Debemos incluir términos y condiciones de facturación visibles en nuestro sitio web.
No publicar contenido prohibido: No podemos vender productos falsificados, peligrosos o con contenido inadecuado.
No hacer uso de prácticas prohibidas: Poner información falsa en un producto, no hacer un uso responsable de los datos o hacer un uso inadecuado como tener contenido malicioso está penalizado.
Hacer uso de HTTPS en todo el sitio web: Si nuestro sitio web no tiene instalado un certificado SSL no vamos a poder anunciar nuestros productos.
Todas estas prácticas deben ser probadas y puestas en marcha por expertos en Google Shopping, ya que estas acciones repercutirán directamente en tus ventas.
Si lo que quieres es ir sobre seguro, sabiendo que estás actuando correctamente, lo ideal es que busques una agencia SEM experta en Google Shopping.
Ellos se encargarán de aplicar las mejores prácticas que correspondan con tu negocio y objetivos, porque lo que funciona en unos casos no siempre funciona a todos los eCommerce.
¿Nunca has querido saber que es lo que buscan mis usuarios en el sitio web?
El informe «Búsquedas en el sitio web» hace exactamente eso, vamos a poder ver qué es lo que buscan los usuarios dentro de nuestro sitio web.
Para ello es necesario tener un buscador interno en nuestra web y vincularlo con Google Analytics para poder obtener datos.
¿Y qué conseguimos con ello?
Información es poder, y en este caso esta información es realmente útil para generar oportunidades de ventas o tráfico web.
Imaginemos que tenemos un ecommerce sobre productos farmacéuticos y en el informe vemos que hay muchas búsquedas sobre cierto producto.
Al buscar ese producto vemos que no lo tenemos a la venta pero que podríamos tenerlo ya que está relacionado con productos farmacéuticos.
En este caso ya tenemos una idea de venta, que es incluir ese producto a nuestro catálogo para que todas esas personas que lo han buscado ya puedan comprarlo.
Este caso se puede trasponer a un blog, pero en vez de productos, podemos obtener ideas de que posts escribir a los lectores y que tipo de posts les interesan más. Con ello conseguiremos mucho más tráfico web.
¿Cómo configurar el informe de Búsquedas en el Sitio?
Ya sabemos que el informe es realmente valioso, pero ahora toca la parte más «difícil» que es configurar Google Analytics para que pueda obtener los datos de búsqueda.
Para ello es obligatorio tener un buscador en nuestro sitio web, sin ello este informe carece de sentido.
Buscador interno Viva! Conversion Blog
Una vez tengamos ya instalado el buscador, vamos a ponernos manos a la obra:
Configurar sitio web
Lo primero que debemos hacer es revisar como funciona nuestro buscador web.
Método GET
Por lo normal, cuando en una web se realiza una búsqueda interna, si nos fijamos en la URL del resultado, al final veremos algo parecido a www.nuestraweb.com/blog/?s=buqueda. Esta URL quiere decir que en la página /blog hemos buscado termino «búsqueda».
Ese interrogante al final indica el inicio de los parámetros en la URL y en este caso, el parámetro llamado «s» es el que incluye la búsqueda que acabamos de realizar.
Este parámetro «s» es el que deberemos indicar posteriormente en Google Analytics.
Lo normal es que el parámetro sea una «s» (search) o una «q» (query), pero es posible que sea cualquier otro termino, lo único que debes hacer es visualizarlo y apuntarlo.
Método POST
Si por el contrario, cuando realizas una búsqueda en el sitio web no ves que aparezcan los parámetros como ?s=busqueda, significa que la búsqueda se realiza mediante el método POST.
En ese caso lo más seguro es que la URL contenga algo como esto: www.nuestraweb.com/busqueda.php.
En este caso necesitaremos ayuda de un desarrollador web para que pueda agregar el parámetro necesario a la URL o bien enviar la información directamente a Google Analytics a través del código de seguimiento.
Lo primero que vamos a hacer es dirigirnos a nuestra cuenta de Google Analytics vinculada con nuestra web.
Ahora nos debemos dirigir a Administración > Configuración de la vista.
Configuración de la vista en Google Analytics
En este apartado nos fijamos en el apartado llamado «Configuración de búsqueda en el sitio«. Dentro de este apartado debemos activar la pestaña «Seguimiento de la búsqueda en el sitio» que por defecto se encuentra desactivada.
Configuración de Búsquedas en el Sitio
Una vez la activamos vamos a ver nuevos parámetros para configurar, aquí es donde vamos a enlazar nuestro buscador con Google Analytics.
Configuración de Búsquedas en el Sitio Activado
Ya solo nos queda configurar cada apartado:
Parámetro de consulta:
En este apartado debemos indicar el parámetro de la URL que hemos apuntado previamente.
De esta forma le estamos indicando a Google Analytics que cada vez que en una URL aparezca el parámetro que acabamos de indicar, obtenga la información de ese parámetro que es la que contiene la búsqueda que acaba de realizar el usuario.
Configuración de búsquedas con el parámetro aplicado
Quitar los parámetros de consulta de la URL
Si queremos que no aparezca la URL con el parámetro de búsqueda en los informes de páginas en Google Analytics debemos marcar esta casilla.
Con la casilla activada, en los informes en vez de aparecer la URL como www.nuestraweb.com/blog/?s=termino+buqueda , aparecerá de manera más simple www.nuestraweb.com/blog/.
Esto puede ser útil para no ensuciar los datos y tener las URLs limpias en los reportes. De esta manera las URLs se quedaran agrupadas sin tener diferentes variantes con los parámetros.
Páginas con parámetros de búsqueda
Pero quizá no nos interese tener agrupadas las URLs ya que estaríamos indicando que una URL ha tenido x páginas vistas cuando en realidad algunas de esas páginas vistan han sido vistas al buscador.
Categorías de búsqueda en el sitio:
Si la web permite realizar una búsqueda dentro de los resultados de otra búsqueda, también vamos a poder visualizar estos datos.
Si por ejemplo busco una categoría de productos llamados móviles y una vez con los resultados puedo realizar una búsqueda que sea apple, entonces puede ser una buena opción activar este parámetro.
Con esta opción activada, debemos indicar el segundo parámetro de búsqueda. Un ejemplo de URL sería www.nuestraweb.com/blog/?s=moviles&sc=apple, esta URL indica que para la búsqueda de «moviles» hemos realizado una nueva búsqueda llamada «apple».
El parámetro «sc» es el que debemos indicar el el cuadro de configuración de Google Analytics.
Configuración de categorías en el sitio
Quitar los parámetros de categoría de la URL
Como se ha explicado anteriormente, si queremos que no aparezca en la URL este segundo parámetro de búsqueda en los informes de páginas en Google Analytics debemos marcar esta casilla.
¿Que datos puedo visualizar en el informe de Búsquedas en el sitio?
Ahora que ya tenemos activado el informe de Búsquedas en el sitio, es hora de ver que es lo que vamos a poder ver en cada reporte que Google Analytics nos proporciona.
Para visualizar estos informes debemos dirigirnos dentro de Google Analytics a Comportamiento > Búsquedas en el sitio.
Informe de Visión General
En este informe vamos a poder visualizar todos los datos de las búsquedas de un modo más general, con métricas muy interesantes como el % de abandonos después de búsqueda.
Informe de Uso
En este informe vamos a poder comparar los datos de los usuarios que han realizado búsquedas vs los usuarios que no han realizado ninguna búsqueda.
Informe de Términos de Búsqueda
Aquí es donde vamos a poder analizar todo lo que buscan nuestros usuarios y poder actuar en consecuencia.
Informe de Páginas de Búsqueda
En este informe se nos indican las páginas desde las que se realizan las búsquedas.
Mide las visitas a tiendas físicas con Google Analytics
Dani Robledillo
Desde hace años, Google Analytics ha estado tratando de agregar la posibilidad de ver cómo las visitas a un sitio web influyen en las visitas a las tiendas físicas. A partir de julio de 2018, Google ha estado implementando gradualmente el nuevo informe de visitas a la tienda (actualmente en versión beta) a las cuentas de Google Analytics que cumplen con ciertos requisitos de elegibilidad.
Estos nuevos informes van a aportar una información mucho mas significativa sobre el impacto que genera la web sobre nuestra tienda.
Requerimientos
Para conseguir tener acceso a esta información deben de cumplirse ciertos requisitos:
Tener cuentas de Google Analytics, Google Ads y Google My Business.
Tener múltiples ubicaciones de tiendas físicas en países aptos.
Tener grandes volúmenes de datos de visitas a tiendas para atribuir al tráfico del sitio web.
Tener activado Google Signals.
Tener la propiedad de Google Analytics vinculada a al menos una cuenta de Google Ads que contenga extensiones de ubicación de Google My Business.
Todas las cuentas de Google Ads vinculadas a la propiedad de Google Analytics deben tener las mismas extensiones de ubicación.
Tener verificado al menos el 90% de las ubicaciones vinculadas en Google My Business.
Tener activadas las extensiones de ubicación en Google Ads.
Visitar la tienda a través de la web
Cómo funcionan las visitas a la tienda en Google Analytics
Las visitas a las tiendas en Google Analytics están basadas en un recuento estimado del número de visitas a las tiendas de los usuarios que visitan el sitio web y posteriormente visitan la tienda física dentro de un plazo de 30 días.
Los datos de ubicación de la tienda provienen de extensiones de ubicación que están vinculadas desde la cuenta de Google My Business a Google Ads, y posteriormente desde la cuenta de Google Ads a la propiedad de Analytics.
Las visitas a las tiendas son estimaciones basadas en datos de usuarios que han activado el Historial de ubicaciones.
Si un usuario tiene activado el historial de ubicaciones entonces Google podrá detectar a ese usuario y agregarlo a nuestros reportes.
Si por el contrario el usuario NO tiene activada la ubicación, entra en escena el algoritmo de Google.
Este algoritmo hace una estimación de los usuarios que no tienen activada la ubicación pero que muestra similitudes en el comportamiento con las personas que sabe que si la han visitado (cosas secretas de Google que nadie sabe).
Beneficios
Consultar la cantidad de visitas a las tienda en base a los usuarios que visitan el sitio web.
Analizar que canales y campañas son las que mas hacen que los usuarios visiten nuestra tienda.
Conseguir tener una visión mas realista del buyer persona de nuestro negocio.
Informes de visitas a tiendas
Los informes de visitas a la tienda contienen las siguientes métricas clave:
Visitas a la tienda: Número de visitas a la tienda de usuarios que han iniciado sesiones en el sitio web y luego visitan la tienda dentro de los 30 días.
Tasa de visitas a la tienda: Número de visitas a la tienda / número de sesiones.
Tipos de informes:
Informe de canales
El informe de Canales ayuda a comprender qué canales son más efectivos al conducir visitas a tiendas.
Muestra las visitas a las tiendas por agrupación de canales predeterminada (display, search, paid search, mail, etc.).
Por defecto se utiliza el modelo de último clic no directo para atribuir las visitas a tiendas a través de canales.
Informe de ubicación
El informe de ubicación muestra las visitas a las tiendas por la ubicación de la sesión del sitio web (y no la ubicación de la visita a la tienda). Esto va a permitir comprender la probabilidad de visitas a tiendas en diferentes regiones.
Google Analytics es una de las herramientas mas utilizadas en el ámbito de la analítica web. Es importante tener bien configurada esta herramienta para poder ver de forma correcta los datos necesarios para posteriormente analizarlos y poder tomar decisiones.
1. Agrupar contenido web
Analytics nos permite agrupar nuestro contenido web para poder analizar bloques sin tener que estar filtrando por diferentes tipos de URL.
Si tenemos un ecommerce podemos agrupar las páginas de categorías, de productos o subcategorías para así poder analizar el comportamiento del usuario en ese tipo de páginas.
2. Activar Google Signals
Google signals es una nueva funcionalidad para Google Analytics que permite realizar análisis multidispositivo.
Estos informes nos van a permitir analizar los pasos que van siguiendo los usuarios que acceden a nuestra web a través de los diferentes dispositivos que vayan utilizando.
Por ejemplo, puedes ver cómo un usuario busca un producto en tu sitio web desde su teléfono, y cómo vuelve más tarde para completar la compra desde su tablet o portátil.
Es muy común ver en los ecommerce fuentes de referencia de paypal o redsys, esto se debe a que el usuario «abandona» la página para realizar el pago y posteriormente volver.
Esto puede causar problemas ya que todas las transacciones se van a asignar a esa fuente. Para evitar esto hay que excluir esos dominios de referencia.
También ocurre si tenemos un seguimiento multidominio activado, para evitar que trate al subdominio y dominio como referencia deberemos agregarlos a la lista de exclusión de referencias.
4. Activar el Comercio Electrónico Mejorado
Si tenemos un ecommerce, es indispensable activar el comercio electrónico mejorado. Esta opción activada y bien configurada nos va a permitir analizar el proceso de compra de nuestros usuarios, además de analizar el funcionamiento de nuestros productos y categorías de productos.
5. Funnel de Conversión
Cuando creamos un objetivo, podemos agregar los pasos que los usuarios deben recorrer para llegar a cumplir el objetivo deseado.
Agregando estos pasos vamos a poder analizar de forma mas detallada en que parte del proceso previo se caen mas usuarios.
6. Importar datos de Marketing
Si tenemos diferentes fuentes que no pertenecen a Google (Facebook ads, Bing ads…) tenemos la posibilidad de agregar los datos de nuestras campañas de Marketing a Google Analytics. De esta forma podemos visualizar en una única plataforma todos los datos de nuestras campañas de forma mas general.
Es una buena practica filtrar las direcciones IP de nosotros mismos y de empresas que sepamos que pueden acceder mucho a la web para analizarla. De esta forma evitamos tener información de usuarios que sabemos que no entran por querer realizar la acción que vamos a desear.
8. User ID
La función User ID permite asociar un identificador único a nuestros usuarios registrados.
Gracias a ese identificador, se puede crear una nueva vista donde todos los datos sean por usuarios y no por sesiones.
De esta forma podemos analizar mejor el comportamiento de usuarios que, al estar registrados, pueden ser usuarios potenciales en nuestra web.
9. Dimensiones y métricas personalizadas
Podemos importar a Google Analytics hasta 20 métricas y dimensiones que aporten información de nuestra web que por defecto la herramienta no tiene en cuenta.
Una de las dimensiones más utilizadas que se importa es la del User ID. De esta forma podemos crear tablas y filtros para ver el comportamiento de los usuarios registrados, ademas de poder habilitar el seguimiento User ID de Analytics.
Cuando agregamos una fuente de datos, podemos editarla y crear nuevas métricas que no estén incluidas en la fuente agregada.
Además de hacer operaciones como sumar, restar, dividir o multiplicar, la herramienta nos proporciona diferentes funciones que podemos utilizar para crear nuevas métricas.
11. Selección de fechas automática
En la última actualización de esta herramienta han incluido (al fin) la posibilidad de hacer los filtros de fechas dinámicos.
Ahora podemos seleccionar una fecha fin y una fecha inicial que se calcule automáticamente, de forma que no hace falta estar cambiando manualmente la fecha.
Por ejemplo podemos tener seleccionado siempre los últimos 5 meses hasta la fecha actual. Antiguamente debíamos estar cambiando constantemente la fecha fin para que seleccionara el día de hoy.
12. Control de filtros aplicados a grupos
Si has trabajado con esta herramienta es normal que hayas utilizado el control de filtros, pero alomejor lo que quieres es que ese filtrado solo actúe para determinadas tablas y gráficos.
Para ello existe la posibilidad de agrupar diferentes gráficos en grupos, de forma que al incluir un control de filtro en un grupo, este solo actualizara los datos del propio grupo.
13. Filtros a páginas
Es posible que queramos aplicar un filtro de una fuente de datos a toda una página. Se puede ir tabla a tabla aplicando el filtro pero lo ideal es que se aplique el filtro a toda la página.
Para ello si vamos a la configuración de la página actual, podremos seleccionar una fuente de datos y aplicar el filtro que deseemos.
14. Edición rápida de fechas
Si agregamos una fuente de datos personalizada, es posible que queramos tener dimensiones de año y mes, semana, etc..
Antiguamente se debía crear la dimensión manualmente, pero ahora podemos cambiar el formato de la fecha desde una fecha genérica.
Podemos transformar la fecha en formato dd/mm/yyyy y visualizarla por meses, semanas, años, etc… sin tener que agregar una dimensión especifica.
15. Histórico de versiones
En la última actualización, Google Data Studio ha incorporado una revisión de cambios realizados en el reporte.
De esta forma podemos volver a un punto anterior a algún cambio realizado y restaurar esa versión. También resulta útil para tener un control de todos los cambios que se han realizado.
16. Fuentes de datos de la comunidad
Data Studio nos permite conectarnos directamente a las fuentes de datos pertenecientes a Google (Google Ads, Google Analytics..).
Para conectarnos a fuentes externas, podemos agregarlas nosotros directamente desde un Google Sheet o podemos utilizar conectores creados por la comunidad.
Gracias a estos conectores, podemos conectarnos de manera mas sencilla a diferentes fuentes que no aparezcan por defecto en la herramienta.
Google Sheets
Analítica Web – Google Sheets
Google Sheets es una gran herramienta online que nos puede permitir trabajar y volcar datos para poder estudiarlos.
En analítica web, Google Sheets nos va a permitir trabajar sobre nuestros datos para poder prepararlos de la mejor forma posible para poder analizarlos posteriormente.
Supermetrics es una herramienta de pago, que nos permite volcar datos de multitud de fuentes diferentes. Esto nos posibilita el poder extraer automáticamente datos para poder trabajar con ellos.
18. Uso de Google Scripts
Google Sheets nos permite utilizar los scripts de google para automatizar tareas. Esto unido a la herramienta de supermetrics nos abre un abanico de posibilidades. Podemos automatizar diferentes fuentes de datos y crear alertas que se envíen por email, incluso conectar con una base de datos SQL para obtener información y trabajar con ella.