Para realizar un buen análisis de una web, necesitamos mediciones y datos de la web a analizar. Para obtener estas medidas la mayoría de los usuarios utilizan Google Analytics que no es más que un servicio de analítica que nos ofrece Google, aunque existen otras tools.

Esta herramienta tiene algunos conceptos que nos interesará saber a la hora de contrastar si una campaña nos ha sido útil o no, si los usuarios no hacen nada en la web, porque palabras clave nos entran a la web, que posts nos dan más dinero, y muchas más métricas que nos servirán para sacar conclusiones sobre el sitio web.

 Diccionario Google Analytics

En la imagen anterior se muestran una parte de los datos que nos ofrece Google Analytics, con los que podemos sacar ya algunas conclusiones.

  • Visitas: tal y como suena es el numero de visitas que ha recibido la web.
  • Visitantes únicos: son los usuarios que visitan la web en 24 horas, hay que diferenciar entre usuarios únicos y visitas. Por ejemplo: Si Carlos accede 1 vez a nuestra web en 24 horas y Nerea accede 3 veces en 24 horas. Los usuarios únicos son Carlos y Nerea, 2 en total; mientras que las visitas son una de Carlos y tres de Nerea, es decir 4 en total.
  • Páginas vistas: corresponde al número de páginas que se ven por visita, este dato es muy importante de cara a los anunciantes ya que cuanto mayor sea este número más veces aparecerá el anuncio en una visita. Esta medida viene relacionada con la usabilidad, ya que si la web no tiene una alta usabilidad el usuario entrará y se irá sin hacer nada. Como truco para aumentar el número de páginas vistas; las webs que dan un listado te “obligan” a hacer click para ver el siguiente punto de una lista. Lo que para ver una lista de 10 componentes tendrás que hacer 10 clics y ver 10 páginas.
  • Número de páginas vistas no es más que las páginas vistas entre el número total de visitas. Los datos de media según el tipo de medio para páginas por visitas es diferente:
    • Blogs: 1, 2-5, 5 páginas por visitas.
    • Tienda online: 3-5 páginas por visita (Amazon)
    • Medio digital: 6-15 páginas por visita (Marca)
    • Red social: > 100 por visita (Facebook)
  • Otro dato muy importante es el ratio de rebote. Según el guru de la analítica, Avniash Kaushik, el ratio de rebote es cuando una persona entra a una página y se sale. Es decir el porcentaje de usuarios que entra a una web y se salen sin ver ninguna otra página. Este dato cuando menor sea mejor que mejor, ya que nos indicará que el usuario habrá navegado por la web. Una media de la tasa de rebote es del 40 – 60% ya que no existe una web que a todo el mundo le guste. Para poder reducir el ratio de rebote debemos seguir las siguiente indicaciones:
    • Diseño: theme responsive, contrastres, letra grande y clara.
    • Velocidad: carga de páginas rápida ya que el el usuario no tiene paciencia de espera, pocos anuncios.
    • Usabilidad: nuevas ventanas (click enlace abrir en una ventana), búsqueda interna (encontrar fácil el cuadro de búsqueda).
    • Público objetivo: segmentación de contenido.
  • Tiempo de estancia: es el tiempo que el usuario permanece en una web. Pero en Google Analytics hay un error con esta medida junto con la tasa de rebote, ya que Google Analytics no registra bien los datos si el usuario no lee más de una página; solo mide el tiempo entre dos páginas vistas. Por ejemplo si Carlos permanece 4 minutos y 23 segundos y solo visita una página, su ratio de rebote es de 100% y tiempo de permanencia 0,0 segundos para Google Analytics. Para cambiar esto hay que añadir al código de Analytics la siguiente línea:

    Código Síncrono de Analytics (Versión Vieja)Añade la siguiente línea debajo de pageTracker._trackPageview();

    setTimeout(‘pageTracker._trackEvent(\’NoBounce\’,\’NoBounce\’,\’Over 30 seconds\’)’,30000);

     

    Código asíncrono de Analytics (Versión Nueva)

    Añade el siguiente código como la última _gaq.push declaration en el script:

    setTimeout(‘_gaq.push([\’_trackEvent\’, \’NoBounce\’, \’Over 30 seconds\’])’,30000);

  • % de visitas nuevas: Es el número de visitas de usuarios nuevos frente a usuarios recurrentes.

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