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.

Para saber más: Mide las visitas a tiendas físicas con Google Analytics

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:

Módulo de Woocommerce
Prestashop
Extensión para Magento

Si el ecommerce es a medida, se debe desarrollar el envío de esta información a Google Analytics. Si necesitas ayuda con este punto puedes consultar la documentación que proporciona Google.

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.

Para ello debemos hacer uso de la página de Agradecimiento del sitio web utilizar los eventos de Google Analytics. En este artículo explicamos cómo registrar eventos personalizados en Google Analytics.

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.

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.

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.

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.

Analytics ya proporciona esta información por defecto al instalarlo, pero mediante eventos personalizados podemos obtener más datos que nos ayuden a analizar a nuestros usuarios.

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.

En el caso de aplicar el evento mediante código, habría que analizar la librería JS de Analytics en uso y configurar al evento sin interacción.

Ahora que ya sabes la importancia de realizar un análisis de métricas web independientemente de tu tipo de sitio, puedes seguir aprendiendo acerca de configuraciones en Google Analytics puedes consultar nuestro artículo con distintos tips o trucos de configuraciones que se pueden implementar en Google Analytics.

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.

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

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

Una vez habilitada esta opción, solo nos queda enviar la información del sitio web a nuestra cuenta de Analytics.

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.

Para saber más: Mide las visitas a tiendas físicas con Google Analytics

Módulo de Woocommerce
Prestashop
Extensión para Magento

Si el ecommerce es a medida, se debe desarrollar el envío de esta información a Google Analytics. Si necesitas ayuda con este punto puedes consultar la documentación que proporciona Google.

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.

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.

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.

En el caso de tener un evento, debemos indicar la categoría del evento, acción y etiqueta tal y como se ha creado el evento.

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.

Analytics ya proporciona esta información por defecto al instalarlo, pero mediante eventos personalizados podemos obtener más datos que nos ayuden a analizar a nuestros usuarios.

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.

En el caso de aplicar el evento mediante código, habría que analizar la librería JS de Analytics en uso y configurar al evento sin interacción.

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.

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

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

Una vez habilitada esta opción, solo nos queda enviar la información del sitio web a nuestra cuenta de Analytics.

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.

Para saber más: Mide las visitas a tiendas físicas con Google Analytics

Módulo de Woocommerce
Prestashop
Extensión para Magento

Si el ecommerce es a medida, se debe desarrollar el envío de esta información a Google Analytics. Si necesitas ayuda con este punto puedes consultar la documentación que proporciona Google.

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.

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.

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.

En el caso de tener un evento, debemos indicar la categoría del evento, acción y etiqueta tal y como se ha creado el evento.

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.

Analytics ya proporciona esta información por defecto al instalarlo, pero mediante eventos personalizados podemos obtener más datos que nos ayuden a analizar a nuestros usuarios.

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.

En el caso de aplicar el evento mediante código, habría que analizar la librería JS de Analytics en uso y configurar al evento sin interacción.

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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?

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.

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.

¿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.

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

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.

Si aún no utilizas Google Tag Manager puedes visitar nuestro post para aprender a utilizarlo.

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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 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.

Módulos para distintos CRM:

Woocommerce (Wordrpress): Product Feed PRO
Prestashop: XML Feeds PRO
Magento: Simple Google Shopping

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 un producto — 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.

En la documentación de Google encontraremos toda la información necesaria de sus políticas.

Cómo vender más con Google Shopping

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.

¿Tienes dudas? ¡Ponte en contacto con nosotros!

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Búsquedas en el Sitio web en Google Analytics

Dani Robledillo

¿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.

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.

Para más información podemos dirigirnos a la página de ayuda de Google.

Configurar Google Analytics

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.

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.

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.

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.

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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.

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.

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Macro y Micro Conversiones

Toni Fernández

A nivel de provisión de servicios, el servicio de Analytics es uno de los más difusos y confusos que existen. Un servicio de analítica web, tiene que ofrecer un valor accionable a los clientes, y no solo pasar reportes de colorines vomitando métricas y números.

Un servicio de analítica web tiene que buscar ofrecer insights a partir de la data, entendidos como los «por qués» se dan ciertos comportamientos en un sitio web, más allá de mostrar los «qués». Es por eso que un enlazado de los datos con el contexto, es crítico para ofrecer valor.

Un insight tiene que tener base en los números, pero no debe dejar de lado otros aspectos que impactan en el por qué se dan esos números. Como decimos, existen muchos aspectos exógenos a un sitio web y a su marca que impactan en los resultados, y por tanto querer validar al 100% un hecho, exclusivamente valorando aspectos internos del negocio, es irreal.

Por lo tanto, atender al contexto del momento, a la cultura del target, a las tensiones del momento, etc… nos permitirá analizar con una visión más amplia los «por qués» de los comportamientos en un sitio web; más allá de los datos numéricos.

Aprende cómo optimizar tu conversión con nuestros Tips Profesionales de CRO

Buscando el origen de las acciones

Muchas veces empleo una analogía muy simple, pero a la vez muy visual, para ejemplificar el enfoque de nuestra profesión a nivel de performance y mejora continuada. Esta es la analogía de las muñecas rusas. Para quien no las conozca son unas muñecas, que dentro albergan otras muñecas, de menor tamaño, que se van descubriendo conforme se abre la anterior.

Pues bien, a nivel de analítica web y performance es muy válida para representar el concepto de las macro conversiones y micro conversiones.

Para el que desconozca lo que es una macro conversión, podemos definirla como la acción principal que queremos que los usuarios de un sitio web finalicen; esto normalmente es una compra o una petición de información para una posterior gestión comercial. Esta sería la muñeca más grande y la que se ve en la lejanía.

Obviamente, un proyecto requerirá de muchas macro conversiones para ser exitoso, pero si no analizamos las micro conversiones, no estaremos extrayendo el máximo valor de un proceso de análisis web. La curiosidad es un dinamizador de los negocios, una cualidad innata en gran parte de las personas, que hace que busquemos la verdad más allá de la superficie. Similar a lo que nos mueve a abrir la muñeca rusa más grande y analizar las que existen en el interior.

Bueno, ¿y qué es entonces una micro conversion? Una micro conversión puede definirse como aquella acción dentro de un sitio web, que no es la acción principal, pero a la que se le puede asignar un valor de negocio.

Ejemplos de estas micro conversiones pueden ser:

Registros a newsletter.
Darse de alta como cliente.
Descargar un documento de valor.
Ver un vídeo corporativo o de producto dentro de la web.
Pedir un tour guiado por una universidad.
Consultar la dirección de un establecimiento físico.
Ver la sección de servicios.
Usar el buscador de un sitio web.
Añadir productos a un carrito.
Usar el chat de la web.
etc…

Y ante la asignación de valor de las micro conversiones existe un problema: ¿qué vale la descarga de un caso de éxito dentro de mi sitio web? Buena pregunta, con difícil respuesta; o no.

Lo primero que me enseñaron en la carrera de Ingeniería Informática fue: «divide y vencerás». No hay que enfrentarse a un problema ante toda su inmensidad, sino dividirlo en sub-problemas que podamos atacar de manera más sencilla. Y a partir de esta revelación surge la solución, simple pero efectiva para empezar.

Consejo: para empezar, darle valor uno (1€) a cada micro conversión. Si puede parecer simplista, que no es fino hacerlo así, que no es una manera realista de dar valor a las micro conversiones. Vale, es cierto, pero es más cierto que la parálisis por el análisis es el estigma de los analistas, y por ende, de los negocios que tienen una pata digital.

Fácil, define para empezar el valor de las microconversiones a un euro.

Una vez se empiece a analizar el volumen de cada micro conversión, y se analice, ya se puede avanzar al siguiente paso y determinar qué valor tiene para el negocio. Pero esto puede requerir de un tiempo elevado; depende de los ciclos del negocio para poder hacer una valoración correcta.

Ejemplo de micro conversiones para generación de Leads

Para el caso de una universidad, en la que se ofrezcan visitas guiadas para conocer las instalaciones de manera presencial, se podrá llevar un registro de cuantas personas de las que visitaron la universidad, aplican a la universidad después, a posteriori se matriculan en la universidad, empiezan un curso concreto, y finalizan sus estudios en la universidad.

Este análisis a lo largo de los periodos de matrículas, podremos hacerlo por cada facultad, por lo que para cada rama de estudios, el valor de las visitas guiadas será diferente. Seguiremos con el enfoque de mejora continuada a lo largo del tiempo.

Las diferencias que pueden surgir ante la efectividad de las visitas guiadas para convertir a los visitantes en clientes es de cajón: ante unos estudios eminentemente prácticos, como pueden ser los de ingeniería electrónica, los estudiantes querrán conocer los laboratorios de prácticas y las salas de ordenadores principalmente. Por contra, para una rama de ciencias mixtas, los estudiantes quizás busquen otro tipo de beneficios como son bibliotecas o zonas de deportes.

De nuevo, la nueva muñeca rusa que descubrimos, quizás tenga dentro, nuevas muñequitas que afinarán nuestro conocimiento del negocio.

Por lo tanto, la definición de las visitas guiadas como una micro conversion, nos servirá para entender mejor el ciclo de decisión de los alumnos, y poder a raíz de ello, mejorar en el planteamiento de las acciones de marketing.

Listado de micro conversiones para Educación configuradas como eventos en Analytics.

Con toda esta información, el responsable de marketing de cada facultad (si la universidad es muy grande) buscará darle más predominancia en sus comunicaciones con futuros estudiantes, a las visitas guiadas o incluso a crear visitas virtuales para poder escalar y tener más peticiones de matrícula desde la propia web.

¿No es maravilloso lo que la analítica web puede ofrecer a los negocios?

Ejemplos de micro conversiones para un ecommerce

En un ecommerce, está clara la macro conversión: ventas. Pero obviamente, si nos enfocamos en maximizar el 2% del tráfico (una tasa de conversión estimada global), estamos dejando de lado una gran parte del análisis. ¿Qué pasa con el 98% del tráfico restante? Pues de nuevo, las micro conversiones pueden ser un punto de partida a nivel de análisis crucial para mejorar las ventas o macro conversiones.

Como micro conversiones en ecommerce podemos definir acciones como las siguientes:

Darse de alta a una newsletter.
Dejar un email de aviso cuando haya productos de nuevo en stock para avisarle por email.
Darse de alta en el club de fidelización del ecommerce.
Emplear el filtro de búsqueda.
Incluir productos en una wishlist.
Compartir un producto a través de redes sociales.
Emplear un descuento.
Emplear la herramienta de comparación de productos.
Añadir productos al carrito.
Enviar el resumen de la compra al email.
Visitar páginas específicas de alto valor para el ecommerce.
etc…

Ejemplo real de microconversiones para un ecommerce

Como decíamos arriba, existirán muchas dudas sobre qué valor tendrá cada micro conversión, y nuestro consejo para principiantes es el mismo: darle valor 1€ a cada acción y luego aprender poco a poco del valor real que tendrá cada acción en nuestro negocio.

Conclusiones

Las micro conversiones nos permiten analizar y entender mejor el camino digital de un cliente antes de realizar una compra o pedir información comercial de un servicio.

Esta información no la capturan las macro conversiones, y por lo tanto para proyectos de mejora continuada de los ingresos de un sitio web ecommerce, las micro conversiones son fundamentales.

No obstante, hay que saber seleccionar las micro conversiones correctas para trabajar en mejorar su consecución. Inicialmente habrá que seleccionar aquellas micro conversiones que estén más directamente relacionadas con los objetivos del negocio, y que mejoren los resultados del negocio, ya sea en la parte online u offline.

Solicita tu auditoría de Google Ads y Facebook Ads y descubre cómo optimizar tus cuentas

Tenemos que tener en cuenta que los visitantes de un sitio web no tienen como única motivación comprar o contratar un servicio. Pueden querer comparar precios con otra web, buscan soporte a cliente o soporte técnico, buscan añadirse a la lista de trabajos del sitio web, etc..

Teniendo esto presente, queda claro que no podemos solo centrarnos en el tráfico como si todo estuviera dispuesto a comprar. Por ende, para ofrecer una mejor experiencia de cliente, tendremos que intentar entender la motivación principal del usuario al entrar a nuestro sitio web, e intentar conseguir que complete la acción para la que ha llegado a la web. De otro modo, no tendrá una experiencia óptima, lo que puede ser contraproducente en pro de que pueda macro convertir en un futuro.

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18 tips para mejorar la medición web

Dani Robledillo

Google Analytics

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.

Para más información puedes consultar nuestro post sobre Google Signals.

3. Excluir referencias

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.

Para más información puedes consultar nuestro post sobre importar costes en Google Analytics.

7. Filtro de IP

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.

Si quieres saber como enviar dimensiones y métricas a Google Analytics, puedes consultar nuestro post sobre mediciones avanzadas en Google Analytics.

Google Data Studio

Google Data Studio es una herramienta que nos va a permitir plasmar la información que necesitemos para posteriormente analizarla.

En el ámbito de la analítica web es imprescindible tener una herramienta donde poder mostrar tus datos de la forma mas relevante posible.

Si aún no conoces Google Data Studio puedes consultar nuestro post sobre como empezar con Google Data Studio

10. Métricas y Dimensiones calculadas

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

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.

Si quieres información sobre esta herramienta, puedes consultar nuestro post con 5 formulas útiles para utilizar en Google Sheets

17. Uso de Supermetrics

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.

Importar Datos de campañas PPC con la API de Google Analytics

Dani Robledillo

Hace tiempo os hablamos de como importar los costes de distintas fuentes de marketing que no pertenecen a Google directamente a Google Analytics.

Hoy vamos a ir un paso mas allá y vamos a ver como importar no solo los costes, si no que vamos a ver como importar nombres de campañas, grupos de anuncios, clics, impresiones, etc… de otras fuentes PPC como pueden ser Facebook Ads y Bing Ads.

Además vamos a ver como hacer este proceso automático a través de la API de Google Analytics para que los datos se importen diariamente (o como se prefiera).

Obtener el identificador y el esquema

Lo primero que debemos hacer es decirle a Google Analytics que vamos a importar ciertos datos y que se prepare para recibirlos y además nos proporcione una plantilla que deberemos seguir para posteriormente importar los datos.

Para ello nos dirigimos a la cuenta de Google Analytics y vamos a Administrar – Importación de Datos. Una vez en esta vista, hacemos clic en Crear.

En este apartado se nos van a presentar diferentes opciones a seleccionar:

Datos de reembolso: permite importar datos sobre el reembolso de comercio electrónico.
Datos de usuario: cree segmentos y listas de remarketing que incorporen metadatos de usuario importados, como una valoración de la fidelización o el valor del ciclo de vida del cliente.
Datos de campaña: amplíe y reutilice los códigos de campañas que no sean de Google importando dimensiones relacionadas con las campañas publicitarias, como la fuente.
Datos geográficos: Permite crear regiones geográficas personalizadas para generar informes sobre los datos de Analytics.
Datos de contenido: Permite agrupar el contenido mediante los metadatos de contenido importados, como el autor, la fecha de publicación y la categoría del artículo.
Datos de producto: Permite mejorar la información de los productos gracias a los metadatos de producto, como la talla, el color, el estilo u otras dimensiones relacionadas con los productos.
Datos personalizados: permiten importar conjuntos de datos personalizados.
Datos de costes: puede incluir clics de redes publicitarias de terceros (ajenas a Google) y datos de costes e impresiones para hacerse una idea más completa de su inversión publicitaria.

Nosotros vamos a seleccionar la opción «Datos de costes». A diferencia de los datos de campaña, los datos de costes nos permiten agregar mucha mas información relevante sobre las campañas como clics, impresiones y el coste para poder obtener el CTR, ROAS o CPC.

El siguiente paso es indicar un nombre para poder identificar esta importación y seleccionar la vista a la que vamos a importar los datos.

En el último paso debemos indicar que métricas y dimensiones queremos importar. Obligatoriamente debemos indicar la fecha, el medio y la fuente.

Como métricas vamos a indicar clics, coste e impresiones.

Como dimensiones marcamos la casilla de Campaña, si queremos podemos agregar mas dimensiones relacionadas con los anuncios, los grupos de anuncio o las palabras clave.

Por último, debemos indicar qué comportamiento vamos a querer utilizar tras la importación de los datos. Tenemos dos opciones:

Suma: Marcada por defecto, en el caso de encontrar datos con la misma fecha y fuente, sumará los datos.
Sobrescribir: En el caso de encontrar datos con la misma fecha y fuente, reemplazará los datos nuevos por los antiguos.

Seleccionamos «sobreescribir» para evitar que los datos puedan ser duplicados. Con esto ya podemos hacer clic en guardar para poder obtener el esquema.

Si los datos se duplican al utilizar el método de suma, habría que volver a subir los datos pero con numero en negativo, es decir, si tenemos 500 impresiones y se ha duplicado a 1000 deberemos importar -500 impresiones para una campaña, fuente, medio y campaña determinada.

Una vez guardado vamos a tener dos opciones para importar los datos.

Obtener el esquema: Al pulsar este botón, se abrirá un modal donde podremos descargar directamente la plantilla.
Obtener un ID (para la API): Esta opción nos proporcionará un identificador para poder utilizarlo con la API de Analytics.

En este caso vamos a utilizar el ID para usuarios de la API de Google Analytics, si quieres ver como se utiliza el otro metodo puedes acceder a este post donde lo explicamos.

Lo primero que vamos a hacer es seleccionar la opción de obtener un ID y guardarlo para usarlo mas adelante.

Una vez tenemos nuestro identificador hacemos clic en obtener el esquema para obtener las cabeceras de nuestro fichero csv de datos.

Preparar los datos a importar

Para subir los datos, debemos subirlos en un formato CSV delimitado por comas. En este caso vamos a utilizar Google Sheets para obtener los datos y prepararlos, para posteriormente transformarlo a CSV.

Como queremos que todo el proceso se realice de forma automática para no tener que realizar esta acción cada vez que vayamos a importar los datos, es necesario utilizar una herramienta que exporte los datos de nuestras campañas de PPC de manera automática.

Para ello nosotros utilizamos supermetrics for google sheets.

Lo que debemos hacer ahora, es crear una nueva hoja de Google Sheets y escribir en la primera fila de cada columna las cabeceras del esquema que hemos obtenido previamente.

Debajo de cada cabecera es donde deberemos indicar los datos de nuestras campañas de PPC. Los datos deben quedar como la siguiente imagen:

Hay que tener cuidado a la hora de indicar los datos ya que hay ciertos caracteres que generan error cuando importamos los datos.

Un ejemplo es que los números con decimales deben tener como separador decimal un punto y no una coma. Para mas información podéis consultar la documentación de Google.

Obtener los datos en formato CSV

Una vez tenemos todos los datos listos para ser importados, debemos generar estos datos en formato CSV separado por comas.

Como lo esencial es que este proceso sea automatico, vamos a generar una url con los datos ya en el formato necesario.

Esta tarea es muy simple ya que Google Sheets nos va a facilitar el proceso.

Para ello debemos utilizar la herramienta «Publicar en la web» de Google Sheets que nos va a permitir obtener un enlace de nuestros datos en una URL.

Para comenzar vamos a ir a nuestro Spreadsheet en Google Drive, en el menú superior accedemos a Archivo – Publicar en la web.

En el menú que nos aparecerá debemos elegir qué pestañas queremos publicar y en qué formato.

Seleccionamos la pestaña donde tengamos los datos y como formato indicamos valores separados por comas.

Antes de publicar debemos acceder a la configuración de la publicación y marcar la casilla que actualiza automáticamente cualquier cambio realizado en nuestro fichero.

Una vez lo tenemos todo listo le damos a publicar y copiamos la URL que nos va a aparecer. Debe ser parecido a esto:

«https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/xxxxxxx/pub?output=csv«

Importar los datos

Para este paso es necesario tener acceso a la API de Analytics, para conseguir el acceso hay que ir a la documentación de la API de Google Analytics.

En nuestro caso hacemos uso de la API mediante PHP, pero también esta disponible para Java, Python y Javascript.

Ya con el acceso, debemos crear un fichero PHP y lo primero que debemos hacer es obtener los datos que hemos creado en Google Sheets.

En PHP esto lo podemos lograr gracias a la función file_get_contents(). Gracias a esta función obtenemos los datos en CSV ya preparados solo con indicar la URL que ha generado el fichero.

Ahora que ya tenemos los datos preparados, nos conectamos a la API de Administración de Google Analytics para enviarle los datos.

Una vez conectados, debemos hacer uso de la función uploadData(). Para ver como hacer uso de esta función debemos dirigirnos a la documentación de la funcion uploadData()

Dentro de esta función debemos indicar el identificador que hemos generado previamente en Analytics para subir los datos.

Ahora que lo tenemos todo listo, ejecutamos el fichero y si todo ha ido bien veremos en Google Analytics que ha habido una subida a la importación de datos que hemos creado.

Analytics revisará el fichero y si encuentra algún error nos lo indicará. En caso de estar todo correcto empezará a importar los datos.

Los datos tardan varias horas hasta que los podamos visualizarlos.

Visualizar los datos

Para visualizar los datos vamos a crear un informe personalizado que contenga las métricas y dimensiones que hemos subido en el fichero.

Para ello vamos al apartado de personalización de Analytics y dentro vamos a Informes personalizados.

Haciendo clic en nuevo informe personalizado veremos un apartado donde indicar un título y seleccionar las métricas y dimensiones que vamos a querer ver en el informe. Además vamos a poder aplicar filtros a los datos indicados.

Por último le debemos indicar la vista de la que vamos a querer ver los datos.

Ahora ya tenemos una tabla donde vamos a poder ver todos los datos de nuestras campañas de PPC en una única plataforma.

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Conversión de llamada en el sitio web con Google Ads

Dani Robledillo

Las conversiones de llamadas en el sitio web miden las llamadas realizadas a un número de teléfono. Para ello, Google reemplaza el número que aparece en el sitio web por otro relacionado con ellos, de esta manera se redirecciona la llamada al numero oficial del sitio web y se contabiliza una conversión.

Antiguamente si queríamos medir este tipo de conversión, debíamos agregar una linea de código a cada teléfono en nuestra web. Ahora con la implementación de la etiqueta global hay una nueva forma de medir estas conversiones. Vamos a ver como configurar esta conversión con la etiqueta global de Google Ads.

Si aún no utilizas la etiqueta global de Google Ads puedes aprender a actualizarte en este post.

Qué necesitas para configurar la conversión de llamada en el sitio web

Esto es lo que se necesita para configurar el seguimiento de conversiones de llamadas desde un sitio web:

Una extensión de llamada activa: es necesario disponer de, como mínimo, una extensión de llamada.

Una número de teléfono de un país apto: Google no tiene activada esta función para todos los paises. Para ver los paises disponibles podemos ir a su documentación.

Conocimientos sobre HTML y Javascript.

Cómo crear la conversión de llamada en el sitio web

Vamos a explicar como instalar la conversión de llamada de tu sitio web. Para realizar la instalación es necesario tener cierto conocimiento sobre HTML y Javascript.

Recordar que estamos realizando el nuevo tipo de configuración utilizando la etiqueta global de Google Ads.

Crear la conversión de llamada en Google Ads

Antes de empezar tenemos que asegurarnos que cumplimos los requisitos mencionados en este post, una vez comprobado que cumplimos estos requisitos lo primero que debemos hacer es crear la conversión de tipo «Llamadas desde el sitio web» desde la sección de Llamadas telefónicas.

Creacion de la conversión de llamada en el sitio web

El siguiente paso será rellenar la información de la conversión, en esta configuración deberemos indicar los siguientes datos:

Nombre de conversión: Debemos introducir el nombre de la conversión que queramos.
Categoría: Indicamos la descripción de la acción de conversión.
Valor: Podemos introducir un valor predeterminado por cada llamada recibida.
Recuento: Podemos indicar el número de conversiones que se cuentan por cada clic o interacción.
Duración de la llamada: En este campo le indicaremos el tiempo mínimo en segundos que queremos que dure una llamada como mínimo para contabilizar una conversión.
Ventana de conversión: Se puede seleccionar durante cuánto tiempo quieres hacer el seguimiento de las conversiones después de que alguien haga clic en el anuncio o tras otra interacción.
Incluir en Conversiones: Si dejamos esta opción activada, los datos de esta acción de conversión se incluirán en la columna «Conversiones» de los informes en Google Ads. Si le indicamos que no lo queremos incluir, los datos se incluirán en la columna «Todas las conversiones».

Configuración de conversión de llamada en el sitio web

Configurar la conversión de llamada en el sitio web

Lo primero que deberemos hacer es insertar la etiqueta global de Google Ads (en el caso de que ya tengas instalada esta etiqueta ya sea con el código genérico o a través de la etiqueta de Google Analytics no hará falta realizar este paso). Esta etiqueta debe colocarse en la cabecera (<head>) de nuestra página.

Cuando creamos la conversión de llamada, la propia herramienta nos facilita la etiqueta que debemos colocar en todas las páginas de nuestro sitio web:

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=AW-XXXXXXXX"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());

gtag('config', 'AW-XXXXXXXX');
</script>

Una vez tengamos el código insertado, debemos introducir la etiqueta que realizara la conversión de llamada.

Por defecto, Google nos va a proporcionar el siguiente código:

<script>
gtag('config', 'AW-CONVERSION_ID/CONVERSION_LABEL', {
'phone_conversion_number': 'NUMERO_TELEFONO'
});
</script>

A este código hay que agregarle el numero de teléfono tal y como aparece en la web.

Una vez colocado el código después de la etiqueta global debería funcionar, y digo debería porque en la mayoría de casos este código no registra conversiones.

¿y por que no registra conversiones si he realizado los pasos que me ha indicado Google?

El problema reside en como tengas indicado tu número en tu web mediante HTML, para encontrar una solución vamos a ver como funciona la etiqueta de conversión mas detalladamente.

Actualmente en la etiqueta estamos indicando la variable phone_conversion_number a la que le indicamos el número de teléfono, pero tenemos otras variables opcionales que podemos configurar:

phone_conversion_callback: A este parámetro le podemos enviar una función de Javascript que recibe dos parámetros. El primer parámetro es el mismo que le indicamos en phone_conversion_number que contiene nuestro teléfono. Como segundo parámetro recibimos el numero formateado para ser usado en móvil.
phone_conversion_css_class: En este parámetro le podemos indicar la clase CSS que contiene nuestro número web. De esta forma solamente cambiarán los teléfonos que se incluyan en los elementos de esta clase.
phone_conversion_options: En este parámetro tenemos dos variables que podemos indicar:
- timeout: Se indica el tiempo de espera en milésimas de segundos para obtener el número de Google. El tiempo de espera predeterminado es de 5000 milésimas de segundo.
- cache: Sirve para indicar si deseamos inhabilitar el almacenamiento en caché del número en una cookie. Admite los valores true y false.

Ahora que ya sabemos los parámetros opcionales que podemos agregar vamos a ver diferentes ejemplos para hacer saltar la conversión correctamente.

1. Solo queremos configurar la conversión en ciertos números de teléfono:

En este caso deberemos aplicar una clase CSS a nuestro numero de teléfono y posteriormente indicarlo en el parámetro phone_conversion_css_class.

Código web del teléfono:

<span class="number">912 345 678</span>

Código de conversión:

<script type="text/javascript">
gtag('config', 'AW-CONVERSION_ID/CONVERSION_LABEL', {
'phone_conversion_number': '912 345 678',
'phone_conversion_css_class':'number'
});
</script>

2. Solo queremos configurar la conversión en un elemento de nuestra web.

Para este caso también podemos utilizar el ejemplo anterior con clases pero no es lo mas adecuado. En este caso vamos a utilizar un identificador ya que va a ser un elemento único, para hacer uso de identificadores vamos a crear una función y atacarla mediante la variable phone_conversion_callback.

Código web del teléfono:

<span id="number">912 345 678</span>

Código de conversión:

<script type="text/javascript">
var callback = function(formatted_number, mobile_number) {
var e = document.getElementById("number");
e.innerHTML = "";
e.appendChild(document.createTextNode(formatted_number));
};

gtag('config', 'AW-CONVERSION_ID/CONVERSION_LABEL', {
'phone_conversion_number': '912 345 678',
'phone_conversion_callback': callback
});
</script>

Lo que estamos realizando en la función es seleccionar el elemento con el identificador «number» y lo reemplazamos por el parámetro formatted_number que es el número de Google.

3. Queremos hacer que los usuarios de móvil puedan hacer clic y llamar directamente al número de Google para realizar la conversión.

Este caso va a ser de los mas utilizados en las páginas web y es que la mayoría de webs tienen su numero de teléfono creado para que pueda hacerse clic sobre el y llamar automáticamente si estamos en móvil. Para ello vamos a utilizar la función de callback y hacer uso del segundo parámetro que es el numero formateado para movil.

Código web del teléfono:

<a href="tel:912345678" id="number">912 345 678</a>

Código de conversión:

<script type="text/javascript">
var callback = function(formatted_number, mobile_number) {
var e = document.getElementById("number");
e.href = "tel:" + mobile_number;
e.innerHTML = "";
e.appendChild(document.createTextNode(formatted_number));
};
gtag('config', 'AW-CONVERSION_ID/CONVERSION_LABEL', {
'phone_conversion_number': '912 345 678',
'phone_conversion_callback': callback
});
</script>

En la función de callback estamos obteniendo nuestro número por el identificaor «number» y reemplazando el parametro href por el número de Google formateado para moviles, ademas agregamos el número de Google como parte visible con el formato normal.

Cómo crear la conversión desde Google Tag Manager

Si estamos utilizando Google Tag Manager para gestionar todas las etiquetas y conversiones, deberemos agregar todo el código generado como una etiqueta HTML personalizado y hacer que se ejecute en todas las páginas.

Si no sabes como funciona Google Tag Manager, puedes informarte sobre ello en este post.

Hay que tener en cuenta que debemos agregar primero la etiqueta global y posteriormente la etiqueta de conversión. Podemos agregarlo todo en la misma etiqueta HTML o separarlo pero agregando un orden de ejecución dándole mas prioridad a la etiqueta global de Google Ads.

Tag Manager conversión de llamada en el sitio web

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Google Signals: Empieza ya a utilizarlo

Dani Robledillo

Gracias al gran volumen de datos generados por los usuarios que han activado la función Personalización de Anuncios, Google puede estimar a partir de ellos el comportamiento de toda su base de usuarios en distintos dispositivos.

Con estos datos, Google ha creado Google Signals para poder analizar toda esa información de nuestros usuarios. Conoce más acerca de esta valiosa herramienta para tus campañas de Ads en este post.

¿Qué es Google signals?

Google signals es el nombre otorgado a la funcionalidad de Google Analytics que permite realizar informes multidispositivo y Remarketing. Habilitar Google Signals te permite aprovechar las funciones mejoradas de publicidad e informes en diferentes dispositivos.

Los datos extraídos de Google Signals 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, se puede 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.

Cuando se activa Google Signals, las funciones existentes de Google Analytics se actualizan para incluir más información de los usuarios de Google, pero solo para aquellos que han activado la Personalización de anuncios.

Estas son las áreas donde Google signals aporta una información más precisa (siempre y cuando se active la Personalización de Ads):

Remarketing: publica anuncios en campañas de remarketing elegibles para distintos dispositivos.
Informes de anuncios: Google Analytics recopilará información adicional sobre los usuarios que han activado la personalización de anuncios.
Demografía e informes de interés: se recopilará más información sobre estas variables.
Informes entre dispositivos: según los datos agregados de los usuarios que han activado la personalización de anuncios, Google Analytics modela el comportamiento de toda una base de usuarios en todos los tipos de dispositivos.

Google Signals está disponible para usuarios que hayan activado al Personalización de Google Ads

¿Qué informes nos permite utilizar?

Una vez que se activado Google Signals, vamos a ver un nuevo submenú dentro del apartado de adquisición. Este nuevo apartado se llama Informes multidispositivo (beta). En este nuevo apartado es donde podremos visualizar los nuevos informes:

Superposición de dispositivos: Vamos a poder analizar las diferentes combinaciones entre dispositivos que utilizan los usuarios.

Informe de Superposicion de Dispositivos

Rutas de dispositivos: En este informe podemos analizar los diferentes dispositivos utilizados en base a ciertos objetivos, eventos o páginas determinadas.

Canales: En este informe se representa por canales, la adquisición, comportamiento y conversiones utilizando el modelo de último clic indirecto.

Dispositivo de adquisición: Nos va a indicar los nuevos usuarios obtenidos a través de los diferentes dispositivos.

¿Cómo activar Google Signals?

Para activar Google signals, debes tener el permiso Editar en la propiedad de Google Analytics en la que quieras activarlo.

Google ha elaborado una guía completa sobre cómo activar este producto, pero aquí te mostramos una guía de configuración rápida basada en la documentación de Google, para que puedas acceder fácilmente.

Para activar Signals, inicia sesión en Google Analytics y haz clic en la pestaña ADMIN en la parte inferior del menú de la izquierda.

Una vez dentro de la cuenta, deberás seguir los siguientes pasos:

1. Es posible que en tu cuenta de Analytics aparezca un banner azul dándote la opción de empezar a utilizar Google Signals

Si no aparece este banner puedes dirigirte a la columna Propiedad > Información de seguimiento > Recogida de datos, y seguir las instrucciones que aparecen en el cuadro de diálogo azul.

2. En el siguiente paso deberás leer la información acerca de la plataforma y pulsar en continuar

Asegúrate de leer y comprender el texto de esta página antes de hacer clic en Continuar o haz clic en el enlace “Obtener más información sobre Google Signals” si algo no está claro.

A continuación, haz clic en Continuar y verás la siguiente pantalla, donde seleccionar las propiedades.

3. En este punto deberás seleccionar las propiedades donde activar esta nueva función

De forma predeterminada, esto se establece en «todas las propiedades» en la cuenta que selecciones, pero puedes cambiarlo a «esta propiedad» o seleccionar propiedades específicas asignadas a esa cuenta.

Siempre y cuando todas las propiedades sean para la misma compañía, no deberías tener problema con la habilitación para todos, pero si eres una agencia SEM o simplemente tienes datos de otras compañías en tu cuenta, es posible que debas ser más específico con esta configuración .

Asimismo, necesitarás tener acceso de Administrador al nivel de la cuenta.

4. Por último solo falta hacer clic en el botón “Activar” para poder empezar a utilizar esta nueva función

¡Enhorabuena! Ya puedes comenzar a recopilar datos valiosos para tus campañas.

¿Auditoría SEM? Aire fresco para tus campañas

Consideraciones para instalar Signals

Con Google Analytics puedes administrar varias cuentas y cada cuenta puede tener múltiples propiedades (sitio web, escaparate, blog, aplicación móvil, etc.).

Google Signals se aplica a propiedades individuales, por lo que, si tienes varias propiedades en Google Analytics, debes elegir cuál activar.

Para más información sobre Google Signals y su activación puedes acceder a la web de soporte de Google.

Por qué activar Google Signals

Al igual que muchos datos de Google Analytics, la recopilación de la información solo comienza cuando la activa, por lo que si deseas utilizar esta funcionalidad, debes activarla lo antes posible.

Si ya estás haciendo remarketing o estás utilizando los informes de comportamiento, deberías tenerla ya en marcha.

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Qué permiten los informes multidispositivo

Las funciones y los informes de Google Signals te permiten mejorar tus esfuerzos generales de marketing digital a través de la visualización de distintos datos:

Conocer la superposición de usos de dispositivos

¿Qué porcentaje de usuarios accede a tu contenido desde múltiples dispositivos? Esta característica te proporcionará información inmediata sobre cómo las personas interactúan con tu marca.

Puedes ver el porcentaje de usuarios que acceden a cada dispositivo y el porcentaje que usa múltiples funciones.

Con esta información, puedes crear campañas para determinados dispositivos o impulsar los esfuerzos de una campaña concreta en un terminal.

Visualizar qué campañas tienen la mayor superposición

Uno de los mayores problemas que tienen los especialistas en marketing es el seguimiento de las conversiones que llevaron a los consumidores a comprar, pero no fueron necesariamente de primer o último click.

Los informes multidispositivo pueden evitar que las marcas corten ciertos canales y pierdan una parte importante del Customer Journey solo porque no generan ventas inmediatas.

Recuperar clientes con Remarketing en múltiples dispositivos

Mueve a los usuarios a través del embudo de ventas con remarketing en diferentes dispositivos.

Por ejemplo, un usuario que visita tu web desde el teléfono y navega por varias páginas y después se desconecta.

Puedes hacer remarketing para llevarlo de nuevo a tu web desde un dispositivo de escritorio, cuando el usuario está más concentrado y listo para realizar una compra, convirtiendo a un cliente del top-middle of the funnel a bottom of the funnel.

Aprender cómo se comportan determinados Buyer Personas

Debido a que los datos recopilados de Google Signals se basan en el usuario y no en la sesión, puedes comprender mejor cómo se comportan tus audiencias. Esto, junto con mejores informes demográficos y de intereses, te permite alinear diferentes patrones de comportamiento con diferentes perfiles.

Las marcas pueden crear campañas para audiencias específicas en función de su comportamiento y cambiar las campañas en función de la respuesta de la audiencia.

Por ejemplo, una marca podría crear una campaña de remarketing en dispositivos cruzados para audiencias que prefieren usar sus ordenadores para realizar compras.

Centraliza tus datos y visualízalos fácilmente

Si bien Google Signals es una herramienta valiosa para explorar mejor a tu público y su comportamiento, es solo una parte de tu ecosistema de datos.

La gran mayoría de los vendedores tiene un proceso de analítica y configuración de datos desarticulado. Cada canal de marketing individual tiene sus propios informes y datos.

En VIVA! Conversion queremos ir un paso más allá. Trabajamos para aumentar la madurez de tus datos y trabajamos la Analítica Web para unificar los datos en una plataforma que te permita obtener una fuente de información centralizada en la que basar tus decisiones.

Contáctanos para saber cómo puedes mejorar tu análisis de datos web o echa un vistazo a este post para profundizar en este tema.

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