Muchos usuarios leen datos y toman acciones sin cerciorarse previamente que esos datos son correctos. Por ello vamos a explicar 8 casos frecuentes (o no tanto) de errores de analítica web que se pueden cometer a la hora de configurar una herramienta de análisis y que pueden afectar a nuestras decisiones y, por tanto, a nuestro negocio.

En este caso vamos a tomar como herramienta de análisis Google Analytics.

Data-Driven UX y UI: métricas clave de tu usabilidad

¡Ojo! Revisa estos errores de analítica web y no los cometas

A continuación te presentamos el listado de errores frecuentes en analítica web con Google Analytics que pueden afectar a tu negocio (y cómo pueden hacerlo) y por qué son importantes a tener en cuenta.

1. Colocar el código en todas las páginas

Es lo más básico a la hora de configurar una herramienta de analítica web, ya que es la propia instalación en nuestro sitio. Hay muchas páginas que, por cómo están creadas, puede que tengan algunas secciones donde el código no se ejecuta.

Es muy importante revisar que todas las secciones de nuestra web cargan correctamente la etiqueta de Analytics ya que si no podemos perder datos y contaminar otros datos que tengamos de otras páginas.

¿Qué ocurre si hay una página que no tiene el código instalado?

Vamos a poner un caso en el que tengamos campañas de Facebook donde el tráfico va a una sección de nuestra web y hay una de las urls de destino que no carga Google Analytics:

• Perdemos el tracking completo del usuario.
• Si el usuario sigue navegando por la web y en esas otras páginas sí aparece el código entonces, estaremos indicándole a Analytics que es tráfico directo y no de Facebook.
• Si ese usuario acabara haciendo una compra o lead, a la hora de analizar los datos veríamos que Facebook no está funcionando y nos puede llevar a cometer errores ya que a lo mejor sí está siendo rentable.

Aunque parezca algo obvio debemos intentar asegurarnos de que el código se ejecuta correctamente

2. No utilizar UTMs internas

Este es un error bastante común ya que muchos usuarios ven las Utms como formas de saber qué han hecho los usuarios en nuestro sitio web (las usan como eventos).

Las utms solo deben usarse de fuentes externas para saber de dónde nos llega el tráfico que nosotros podemos controlar.

¿Qué ocurre si agrego urls internas en mi sitio web con utms?

Si hacemos esto, principalmente van a ocurrir dos cosas cuando los usuarios hagan clics:

• La fuente / medio de ese usuario va a cambiar y vamos a perder el tracking de la fuente original que es la que nos interesa medir. Si un usuario viene de Google/CPC y lo pasamos a banner/header porque esas son las utms de una foto en el header, estamos dejando de medir los datos de pago de Google.
• La sesión se duplica por lo que tendríamos un usuario con dos sesiones cuando solo debería ser una sesión.

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3. Ejecutar el código cuando se aceptan cookies y no al seguir navegando con cookies aceptadas

Con todo lo de la GDPR y las cookies han surgido muchas herramientas que nos facilitan la labor, pero hay que configurarlas correctamente ya que si no podemos perder datos muy valiosos.

Hay páginas que bloquean el código de Analytics hasta que no se acepten las cookies, el problema aparece cuando esa carga del código no se ejecuta al aceptar si no al seguir navegando.

¿Qué es lo que ocurre?

Si el código no se ejecuta al aceptar las cookies entonces estamos perdiendo toda la información de los canales de los usuarios nuevos (los recurrentes no ya que ellos tendrán ya las cookies aceptadas), ya que el código cargará por primera vez en la segunda página que se visite y la tomará como tráfico directo.

Si además el usuario no sigue navegando no vamos a poder tener ningún dato de esa sesión

La solución sería que el código se ejecutara al aceptar cookies.

4. No recargar la página sin enviar los parámetros de la url

Nos hemos encontrado con casos donde ciertas campañas mandaban tráfico a una url que se recargaba porque tenia parámetros de filtrado.

Esto generaba problemas ya que la página se recargaba sin haber cargado previamente Analytics por lo que se perdían las utms de la url y todos los datos en Analytics.

Si en tu web tiene este error de analítica revisa que cuando recargues la url se hayan mandando todos los parámetros del origen.

5. No usar eventos genéricos sin excluirlos del parámetro de interacción

Los eventos en Google Analytics tienen un parámetro interno a la hora de configurarlos donde le indicamos si queremos que ese evento lo tome como una interacción o no.

Por defecto los eventos se toman siempre como interacción, a no ser que le indiquemos a Google que no sea así.

Esto puede generar problemas a las métricas de rebote y tiempo en página ya que Analytics calcula estas métricas en base a las interacciones (un evento, una página vista, una compra…).

¿Que puede suceder?

Si tuviéramos un evento que se ejecuta siempre en todas las páginas, como un evento de medición del scroll de los usuarios, entonces nuestro rebote sería del 0% ya que, al ejecutarse siempre este evento, Google Analytics vería que hay una interacción y esa sesión ya no la tomaría como un rebote.

Para evitar esto debemos indicarle al evento que no queremos que sea de interacción. Esto se configura en el código del evento o desde Google Tag Manager si el evento lo hemos creado ahí.

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6. Excluir referrals

Google Analytics nos permite excluir el tráfico de referencia para evitar asignar datos a un canal de referencia si sabemos que no lo queremos contemplar en ese canal.

¿Dónde puedo tener problemas si no excluyo tráfico referido?

Si tenemos un eCommerce o un tracking multidominio es indispensable excluir este tráfico para que Analytics no genere datos de dominios que son pasarelas de pago u otros dominios propios.

En un eCommerce, cuando el usuario va a realizar el pago, normalmente se redirige a una pasarela de pago y al finalizar vuelve al sitio web.

Esta vuelta al sitio web Analytics la toma como tráfico de referencia por lo que le asigna las transacciones a este canal y no al original que es el que nos interesa a nosotros.

Lo que debemos hacer en ese caso es excluir el dominio de la pasarela de pago (redsys.es, paypal.com…) para que de esta forma las transacciones se asignen al canal correspondiente (organico, facebook paid, search paid…).

7. No modificar los canales sin un etiquetado consensuado previo

Si tenemos muchas campañas que llevan tráfico a nuestro sitio web es indispensable realizar una etiquetacion de utms correcta para que a la hora de analizar los datos no nos volvamos locos.

Es común que existan varias personas o empresas que creen campañas para diferentes fuentes de tráfico y que cada una mande las utms a su manera.

Es importante poner a todos de acuerdo en cómo vamos a etiquetar las campañas para tener los datos limpios.

Una vez sabemos todas las fuente /medios que nos pueden llegar a Analytics ya podemos decidir si hace falta agregar un nuevo agrupado de canales con la configuración que más nos interese.

8. Cuidado con los filtros de exclusión de IPs

Los filtros nos permiten excluir datos que sabemos que pueden ensuciar los análisis.

Los filtros más utilizados son los de exclusión de IPs para evitar tener datos de personas que sabemos que van a acceder constantemente a la web porque trabajan en ella.

A la hora de crear estos filtros hay que tener cuidado y revisar que todo funciona correctamente ya que todos somos humanos y podemos equivocarnos a la hora de crear el filtro.

Tan solo con olvidar hacer clic en excluir ya estamos rompiendo todo el tracking del sitio

Como recomendación hay que evitar crear filtros a nivel de cuenta, solo crearlos a nivel de vistas y además crear varias vistas donde una de ellas sea para testear configuraciones y asegurarnos que funciona correctamente.

Por qué es importante configurar correctamente tus analíticas web

Cómo hemos visto, hay que tener en cuenta tanto una correcta implementación en la web como una correcta configuración de la herramienta analítica para que los datos sean lo más fiables posibles.

Y por supuesto hay que saber como funciona la herramienta para que a la hora de leer los datos no nos podamos confundir o pensar cosas que no están ocurriendo realmente en nuestro negocio.

Lo ideal si quieres asegurarte de que estás midiendo correctamente lo que ocurre en tu página web es que contactes con expertos en Analítica Web para que revisen tus configuraciones actuales (si las tienes) y configuren un Dashboard digital de negocio que sea realmente útil para tu negocio.

¿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.

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.

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.

• 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.

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.

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.

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.

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».

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.

Eventos Personalizados

Los eventos son interacciones de una página web o una carga de pantalla. Las descargas, los clics en botones,  las reproducciones de vídeo son todos ejemplos de acciones que un usuario puede realizar en una web y podemos tomarlas como eventos.

Existen dos formas de implementar esta característica.

A través de Tag Manager o a través de código mediante la librería de anaytics.js

Tag Manager

Implementar eventos través de Tag Manager es el método mas simple, lo más complicado es generar el trigger o activador necesario para poder medir el evento que queramos medir.

Primero debemos generar el activador, dependiendo de cómo este construida nuestra web podemos simplemente atacar a la clase html del botón mediante la variable Click Classes de Tag Manager.

Para poder utilizar estas variables ya predefinidas en Tag manager, deberemos acceder al menú de variables y en la configuración activar las variables que nosotros queramos.

Una vez activada la variable Click Classes debemos averiguar qué clase html tiene el botón que vamos a medir. Es recomendable tener cierto conocimiento sobre programación para poder encontrar el elemento que deseamos en el código HTML.

Para ello vamos a la web e inspeccionamos elemento con el botón derecho del ratón y localizamos el botón.

Ahora vamos a copiar una clase que sepamos que no se repite más en la web (al no ser que queramos medir todos los botones con una clase) para utilizarla en el activador.

Ya de vuelta en el activador le decimos que sea de tipo Clic en todos los elementos y que la variable Click Classes contiene la clase que hemos copiado anteriormente.

Ya solo nos queda realizar el evento en Analytics, generamos una nueva etiqueta de tipo Universal Analytics y le indicamos que el tipo de seguimiento va a ser de tipo Evento.

En los parámetros de los eventos podemos indicar el nombre que nosotros queramos para posteriormente identificarlo en Analytics. En este caso solo le he indicado categoría y la acción porque con esa información ya voy a poder reconocerlo fácilmente. Después le aplicamos la configuración de analytics y el activador creado anteriormente y ya lo tenemos todo listo.

Después de publicar o entrar en modo prueba, si hacemos clic al botón que hemos indicado y vamos a Analytics en la parte de eventos en tiempo real, veremos cómo registra un nuevo evento.

 

Si nos fijamos vemos que en categoría de evento y en la acción, aparece el nombre que le hemos indicado y así con los 4 parámetros que podemos configurar.

Esta información podremos visualizarla unas horas después en el menú de Analytics de Comportamiento – Eventos

Mediante código

Para implementar eventos directamente a través de código, debemos tener implementado el script de analytics.js.

Ya con el código implementado deberemos hacer que cuando el botón sea clicado se ejecute el siguiente código:


ga('send', {
hitType: 'event',
eventCategory: 'Categoria',
eventAction: 'Accion',
eventLabel: 'Etiqueta',
eventValue: 'Valor'
});


Una vez implementado ya podremos ver su funcionamiento en Analytics como está explicado anteriormente.

Para más información puedes consultar este enlace donde indican el completo funcionamiento.

 

Métricas y dimensiones personalizadas

Las dimensiones y métricas personalizadas son como las dimensiones y métricas predeterminadas de la cuenta de Analytics, salvo que las creas tu mismo. Se pueden utilizar para recopilar y analizar los datos de los que Analytics no realiza un seguimiento automáticamente.

Como punto negativo hay que indicar que tenemos un límite de dimensiones y métricas, vamos a poder crear 20 dimensiones y 20 métricas.

Para poder empezar a trabajar con estas métricas personalizadas, lo primero que debemos hacer es crear las métricas y dimensiones directamente desde analytics. Esta configuración la podemos realizar desde el panel de administración – Definiciones personalizadas

Creando Dimensiones Personalizadas

Desde el menú de Dimensiones Personalizadas seleccionamos el botón para crear una nueva dimensión.

En las dimensiones simplemente debemos indicar el nombre de la dimensión y el ámbito que deseemos. Es necesario tener conocimiento sobre como actúa cada ámbito:

• Producto: El valor se aplica al producto para el que se ha configurado (solo comercio electrónico mejorado).
• Hit: El valor se aplica al hit único para el que se ha establecido.
• Sesión: El valor se aplica a todos los hits de una sesión.
• Usuario: El valor se aplica a todos los hits en las sesiones actuales y futuras, hasta que cambie el valor o hasta que la dimensión personalizada pase a estar inactiva.

Para más información acerca de los ámbitos, en este enlace se puede consular su funcionamiento.

Una vez lo tenemos seleccionado, simplemente aceptamos. Ahora lo importante es fijarse en el índice que Analytics le asigna a cada dimensión creada, ya que gracias a este índice vamos a enviarle valores posteriormente.

Creando Métricas Personalizadas

Las métricas se crean de la misma manera que las dimensiones, accedemos al menú de métricas personalizadas y creamos una nueva métrica. A diferencia de las dimensiones aquí podemos asignar un valor máximo y uno mínimo. Ahora guardamos y veremos cómo se ha guardado la métrica con un índice proporcionado por Analytics.

Utilizando las métricas y dimensiones a través de Tag Manager

Para poder enviar valores desde Tag Manager a las métricas y dimensiones que se han creado en Analytics debemos utilizar la etiqueta de Universal Analytics que ya tenemos creada y desde la configuración indicar los valores a enviar. Tambien podemos utilizar las etiquetas de Eventos de Analytics para mandar información de métricas y dimensiones.

Para ello vamos a la etiqueta de Universal Analytics y en el desplegable de más opciones veremos Dimensiones personalizadas y Métricas personalizadas. En este apartado deberemos indicarle el índice y el valor que queramos.

También podemos utilizar la capa de datos (dataLayer) para obtener información dinámica desde la web y enviarla a las métricas y dimensiones.

 

Utilizando las métricas y dimensiones a través de Código

Para enviar información a métricas y dimensiones personalizadas directamente a través de código, debemos tener implementado el script de analytics.js.

Una vez tenemos el script implementado simplemente deberemos indicarle al código de analytics.js que se envíen datos de las métricas y dimensiones. El código que se debe utilizar es el siguiente:

ga('set', {
'dimension1': 'Valor',
'metric1': 'Valor'
});

Para más información se puede consular la documentación

 

Visualizar los datos

Para visualizar las métricas y dimensiones, podemos crear un informe personalizado donde implementemos nuestras métricas y dimensiones. Para ello vamos al menú de Personalización – Informes personalizados y creamos un nuevo informe con las métricas y dimensiones que nosotros queramos.

En el ejemplo que se muestra a continuación muestro variables de todas las acciones que los usuarios han podido realizar en el formulario dimensionados por un identificador de sesión.