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Periodismo y analítica web

Analitica web. Gráfico tráfico de ElPais.com

Tráfico de ElPais.com durante el estreno de la selección española de fútbol en la Eurocopa 2012 (Raúl Rivero)

Empiezo con este post una serie de artículos y entrevistas sobre las diferentes disciplinas o actividades de la comunicación online y su relación con el periodismo.  El principal objetivo es ofrecer recursos prácticos y herramientas útiles para periodistas con interés y ganas de reciclarse. También habrá espacio para la reflexión y el debate sobre el alcance y las consecuencias de los cambios que afrontamos.

Periodismo y analítica web

Hasta hace no mucho, la aplicación principal de la analítica web por parte de los medios digitales ha sido la cuantificación de usuarios. Sin embargo, esta es una aproximación muy limitada a una disciplina que nos puede aportar informaciones muy valiosas si conocemos sus posibilidades, las herramientas de obtención de datos y los métodos para interpretarlos.

¿De qué puede servirme la analítica web?

Algunos de los usos de la analítica web para periodistas, blogueros y, en general, para cualquier actividad relacionada con los medios digitales son:


  • Conocer los intereses de los potenciales destinatarios de nuestros contenidos.
  • Saber por qué vía llegan los lectores a nuestros textos y cómo nos encuentran. Buscadores y redes sociales son, en los medios digitales, nuestros canales de distribución.
  • Comprender el comportamiento de los usuarios en nuestra web y el impacto de nuestros contenidos, lo que nos permitirá mejorarlos.
  • Predecir tendencias sociales o económicas y descubrir correlaciones que, interpretadas y contrastadas, pueden dar lugar a noticias.
  • Estudiar la evolución de corrientes de opinión y ofrecernos datos para el análisis social.

Objetivos, indicadores y métricas

Cuando utilicemos la analítica web para evaluar el rendimiento de nuestra web o de nuestro contenido, tenemos que diferenciar entre objetivos, indicadores y métricas.

Objetivos

Para Avinash Kaushik, el analista web más reconocido, determinar el objetivo de un web supone dar respuesta a la pregunta “¿Cuál es la razón de su existencia?”. La aplicaremos a aquello que estemos analizando, sea un sitio, una página concreta o una acción de optimización (*). Ejemplos de objetivos son: Obtener atención hacia mis contenidos, estrechar el vínculo con mi audiencia, fomentar la reputación de mi marca o lograr conversiones.

Métricas

Son cualquiera de las medidas que nos informan del comportamiento del usuario en nuestro web. En este artículo del Manual de Estilo de Fundéu se explican las métricas principales de la analítica web. Las seleccionamos o combinamos para establecer nuestros indicadores. Por ejemplo, la relación entre número de visitas y de usuarios únicos nos puede indicar la fidelidad de estos.

Indicadores

Para evaluar si nos acercamos o no a nuestros objetivos, estableceremos los indicadores adecuados para cada uno de ellos. Si hemos definido correctamente los objetivos, los indicadores deben informarnos del incremento o descenso del valor de nuestro sitio o página, o del acierto o no de una determinada acción de optimización, según lo que estemos analizando. Así, el dato del número de usuarios para una web o un canal social, de manera aislada, no sería un indicador idóneo pues no nos aporta información útil sobre nuestro rendimiento. En cambio, es más adecuado medir la fidelidad y frecuencia de los visitantes, la duración de las visitas, o el número de páginas vistas o interacciones generadas por visita.

Conversiones y tráfico de calidad

Conversiones

El número de conversiones hace referencia a las veces que los usuarios completan una determinada tarea que nos interesa relacionada con nuestro objetivo, como suscribirse a la fuente RSS, registrarse, compartir el contenido en redes sociales, realizar un comentario, hacer clic en un determinado enlace o completar una descarga.

En análitica web se distingue entre macroconversiones (o simplemente conversiones) y microconversiones. Estas últimas son las tareas que los usuarios pueden realizar en nuestra web y que hemos detectado que aumentan las probabilidades de conversión. Puede ser que hayamos descubierto que un elevado porcentaje de usuarios que lee el apartado “sobre nosotros” termina suscribiéndose. De este modo, cuando logramos que el usuario llegue a esa página estamos consiguiendo una “microconversión”.

Las herramientas de analítica web permiten ser configuradas para medir directamente estas macro y micro conversiones, a las que conviene asignar un valor eco nómico aunque sea teórico. En Google Analytics hay que seguir estos pasos para definir los “objetivos”, que es como se denominan las conversiones en dicha herramienta.

Tráfico de calidad

Se denomina “tráfico de calidad” de una manera genérica a las visitas que cumplen alguno de nuestros objetivos. Que el tráfico que recibimos sea o no “de calidad” depende de dos factores: cómo nos llegó y qué se encuentra al aterrizar en nuestro sitio o página web.

Cómo empezar a practicar la analítica web

Los pasos a seguir no son muy distintos a los de cualquier proceso de análisis.

Empezaremos por la observación de los datos brutos que arrojan nuestras herramientas, tanto en lo que se refieren a nuestro sitio (si es esto lo que estamos analizando) como los que nos dan contexto, particularmente los de la competencia o webs análogas.

A continuación, definimos objetivos e indicadores (o planteamos una hipótesis si estamos buscando una tendencia o siguiendo la evolución de una corriente de opinión) Este paso requiere que le dediquemos gran atención. No siempre es sencillo y será el “armazón” de nuestro análisis.

Para analizar un sitio web o una página es aconsejable preguntarnos antes que nada cómo nos han encontrado. Para ello, debemos fijarnos en métricas como las fuentes de tráfico y las palabras clave que nos han traído usuarios. Observaremos si hay algún cambio de tendencia y evaluaremos la “calidad” del tráfico de cada una de estas vías.

Para comprender cómo consumen los usuarios nuestro contenido, algunas tareas que recomiendan los analistas son: buscar si se repiten pautas de comportamiento, estudiar qué rutas de navegación siguen y cómo actúan en los procesos conversión (hasta que realizan la acción que consideramos clave).

Es útil plantearse preguntas como ¿Qué tipo de usuarios nos llegan: nuevos o recurrentes? ¿cómo se comportan cada uno de ellos en relación a nuestro objetivo: páginas por visita, tiempo medio en el sitio, interacciones sociales…? ¿cuáles son las principales páginas de entrada? ¿están cumpliendo las páginas a las que llegan los usuarios su función o, al contrario, presentan por ejemplo una elevada tasa de rebote?

Tras interpretar los datos y obtener conclusiones, deberíamos estar en condiciones de plantear alguna hipótesis de optimización para mejorar el rendimiento de nuestro sitio web o contenido, que es la meta de todo el proceso.

Principales herramientas para el análisis web

Existen herramientas gratuitas y de pago. Entre las primeras, las que pueden sernos más útiles son:

Google Trends y Google Insights

Herramientas gratuitas que muestran la popularidad de las búsquedas de una palabra, grupo de palabras o sitio web, en relación con el total en un periodo de tiempo determinado y en un ámbito geográfico concreto. Los datos nos muestran, por tanto, la frecuencia relativa con la que dicho término se busca. Google Insights permite analizar las búsquedas realizadas por los usuarios desde distintos enfoques y aporta datos adicionales como búsquedas relacionadas y de rápido aumento. Los datos los obtiene del análisis de una muestra aleatoria de las búsquedas realizadas por los usuarios.

Google Analytics

Herramienta gratuita y muy completa que nos ofrece datos y gráficos de las principales métricas (incluyendo las que se refieren a interacciones en redes sociales y estadísticas en tiempo real) y sus tendencias. Permite segmentarlos y crear informes personalizados en función de nuestros objetivos (En este artículo se explica cómo usar las variables personalizadas en GA) Los datos los obtiene a partir de cookies de origen. Para empezar a usar Google Analytics solo hay que registrar una cuenta y copiar y pegar en cada página del sitio el código JavaScript que nos proporciona.

Redes sociales

Existen numerosas herramientas gratuitas y de pago que debemos elegir según nuestro propósito de análisis. Algunas de ellas son: “Facebook Insights” y “Social Don” para Facebook; “Social Bro”, “Crowd boodster”, “Twitter stats” y “Twitalyzer”, para twitter y “Think up”, “Piwik”, “Klout” y “PeerIndex” para medir influencia.

Google Correlate

Analiza la correlación entre los datos de actividad web de búsqueda con los de una serie de datos de destino para encontrar consultas con un patrón similar. Los resultados se pueden ver en el sitio de la herramienta o descargarse como un archivo CSV para su posterior análisis.

Otras

Google AdPlanner y Compete: Nos permiten conocer el tráfico de nuestros competidores. CrazyEgg: Entre otras aplicaciones, ofrece “mapas de calor” de un sitio o página web en los que muestra las zonas que reciben más o menos clics. Ofrecen versión gratuita (con algunas limitaciones) y de pago. WebSort: Herramienta para realizar online pruebas de “card sorting” (agrupamiento de contenidos mediante tarjetas), que nos ayudarán a mejorar la clasificación con la que presentamos a los usuarios nuestros contenidos. Kissinsights: Nos permite realizar encuestas en nuestro sitio web o en una página determinada para recoger la opinión de los usuarios, por ejemplo, sobre qué han venido a hacer y si lo han conseguido. La versión gratuita tiene un límite de respuestas a las que podemos acceder. Google Website Optimize: Herramienta gratuita para realizar y monitorizar test de optimización.

No olvides

Como en cualquier tipo de análisis, tras la observación, hay que formular una hipótesis (o definir los objetivos, según el caso) que guíe nuestra búsqueda de resultados. Si empezamos a leer datos sin criterio nos abrumaremos por su abundancia y, lo que es peor, no llegaremos a ninguna conclusión útil.

Qué es

(*) Optimización web. Saber cómo se comportan los usuarios en nuestra web, o ante un contenido concreto, y por qué, nos debe conducir a emprender acciones de mejora. Un proceso de optimización sigue estos pasos: análisis de los datos, hipótesis de optimización, testeo, comprobación de resultados y…¡acción!

Recursos

Recursos en castellano para aprender más:

Presentación

Qué herramienta de analítica web necesito (Xavier Colomés)

Blogs

Aunque en parte están centrados en el marketing online, son interesantes para aprender técnicas y métodos de analítica web y aplicarlos a cualquier objetivo:

Donde está Avinash cuando se le necesita” Blog de Gemma Muñoz sobre analítica web

Blog de web-analytics.es. También: “Trucos de optimización

Estrategia digital” y “Audiencias” (archivo) de Adrián Segovia

Libros

Dos imprescindibles:

Avinash Kaushik . “Analítica Web 2.0”  (Ed. Gestión 2000, 2011)

G.Muñoz y T.Elósegui.  “El arte de medir”  (Ed. Profit, 2011)

Otros

En inglés, se puede ver la presentación “Introduction to Web Analytics for Journalists”, recogida por Silvia Cobo en su post “Analítica web para periodistas”.

Foto:

El gráfico refleja el tráfico de ElPais.com durante el primer partido de la selección española en la Eurocopa 2012, el 10 junio. Fue tuiteado por Raúl Rivero.