Cuatro formas de controlar la tasa de rebote

Cuatro formas de controlar la tasa de rebote

La tasa de rebote es la primera medida de calidad de las visitas de una página web pues representa el porcentaje de visitas que no han interactuado con la página: han llegado han visto una página y se han ido sin hacer nada. Como no han interactuado, tampoco sabremos si han pasado un segundo o una hora, pues no conocemos el momento del abandono.

Como explicábamos en el artículo Esa tasa de rebote no es correcta, no siempre una tasa de rebote alta refleja que las cosas vayan mal pues en web como los blogs, entre otras, leer una sola página puede ser un comportamiento completamente normal y cumplir con los objetivos, tanto del visitante, como de la página web. Entonces ¿podemos ajustar la tasa de rebote para que haga una medida más adaptada a nuestras necesidades? La respuesta es que sí, y además podemos hacerlo de varias maneras.

Por defecto una visita sin interacción es contabilizada como rebote y no podemos conocer su duración.

Por defecto una visita sin interacción es contabilizada como rebote y no podemos conocer su duración.

Ante todo hay que tener claro que en el momento en que manipulemos la forma de medir, ya no podemos hablar de tasa de rebote en general, sino de NUESTRA tasa de rebote. Por lo tanto, ya no nos servirá para compararnos con otras páginas. Este es el motivo de que haya detractores de estas modificaciones. Pero teniendo claro este punto, y teniendo claro cual es el significado modificado, puede resultar de mucha utilidad adaptar la medida a nuestras necesidades. 

1 Ajuste de la tasa de rebote por tiempo

La primera modificación está basada en el tiempo que pasa la visita en una página. Aunque una visita no vea nada más que una página, podemos interpretar que si pasa un minuto, es porque le hemos interesado y al menos ha leído esa página. Naturalmente siempre cabe la posibilidad de que pase 10 minutos la página abierta sin nadie leyéndola.

Al lanzar un evento automático a los 30 segundos ya sabemos que, al menos, la visita ha durado ese tiempo, y hacemos que deje de contarse como rebote.

Al lanzar un evento automático a los 30 segundos ya sabemos que, al menos, la visita ha durado ese tiempo, y hacemos que deje de contarse como rebote.

Lo primero que debemos hacer es decidir cuál será nuestro tiempo de control. ¿Un minuto es adecuado, o deberían ser 30 segundos? Naturalmente depende de cada web, y si nos equivocamos y elegimos un tiempo muy corto, la tasa de rebote bajará mucho y no estaremos midiendo lo que queremos, que es a cuantas de nuestras visitas no les interesamos. Un buen punto de partida para determinar el tiempo de control puede ser el tiempo medio de visita de los meses anteriores.

Una vez determinado el tiempo de control lo que haremos es lanzar un evento de Google Analytics de forma automática cuando pase ese tiempo. El evento en si mismo ya supone una interacción, lo que hace que podamos contar un tiempo de duración de la visita, y también que Google Analytics deje de considerar esa visita como rebote.

Para lanzar el evento en todas las páginas añadiremos el siguiente código debajo de la definición de cuenta de Google Analytics (el UA-XXXXXXX-X):

setTimeout("_gaq.push(['_trackEvent', '30_segundos', 'Leido'])",30000);

En este ejemplo el tiempo elegido son 30 segundos, es decir 30.000 milisegundos, que se ajustan al final de la línea, y nos creará un evento con los siguientes parámetros:

  • Category = 30_segundos
  • Acction = leído
  • Label = (vacio)
  • Value = (vacio)
Reducción de la tasa de rebote

Al lanzar un evento a los 30 segundos, en esta web se pasó de una tasa de rebote en torno al 75% a un valor en torno al 20%. El interés de las visitas es exactamente el mismo, pero lo estamos midiendo de forma diferente.

2 Ajuste de la tasa de rebote con eventos periódicos

Otra posibilidad es no lanzar un solo evento transcurrido un tiempo relativamente largo, sino lanzar eventos periódicos en intervalos más cortos. Esto tiene sus ventajas y sus inconvenientes.

A favor está el que nos permite una medida mucho más precisa del tiempo de las visitas. Si lanzamos un evento cada diez segundos, sólo se nos quedarán sin medir las visitas que duren menos de ese tiempo, pero seguramente en la mayoría de los casos no es necesaria tanta precisión.

Si lanzamos un evento cada 10 segundos aumentamos la precisión de la medida del tiempo.

Si lanzamos un evento cada 10 segundos aumentamos la precisión de la medida del tiempo.

En contra está que cuanto más corto sea el intervalo más baja será la tasa de rebote, y puede llegar a perder utilidad. Además, se generará una cantidad ingente de eventos, y hay que tener en cuenta que Google Analytics solo registra de forma inmediata los primeros 10 eventos de cada sesión, pasando después a autolimitarse a un evento por segundo… y probablemente los de control de rebote no sean los únicos eventos que tengamos. Además, está el límite de 500 hits por sesión y 10 millones de hits al mes por propiedad, y un hit son tanto las páginas vista, como los eventos.

Si aun así esté método se adapta mejor a las necesidades, el código necesario es el siguiente:

(function (tos) {
   window.setInterval(function () {
      tos = (function (t) {
         return t[0] == 50 ? (parseInt(t[1]) + 1) + ':00' : (t[1] || '0') + ':' + (parseInt(t[0]) + 10);
      })(tos.split(':').reverse());
      window.pageTracker ? pageTracker._trackEvent('Tiempo', 'Log', tos) : _gaq.push(['_trackEvent', 'Tiempo', 'Log', tos]);
   }, 10000);
})('00');

En este ejemplo el tiempo elegido son 10 segundos y nos creará una serie de eventos con los siguientes parámetros:

  • Category = Tiempo
  • Acction = Log
  • Label = (vacio)
  • Value = 0:10, 0:20, 0:30, etc.
Eventos periodicos

Al lanzar eventos periódicos cada 10 segundos se puede generar una gran cantidad de eventos, y hacernos alcanzar los límites de Google Analytics rápidamente.

3 Ajuste de la tasa de rebote con otros eventos

Naturalmente tampoco tenemos que limitarnos a lanzar eventos por tiempo. Cualquier evento, por defecto, afecta a la tasa de rebote (aunque podemos indicar que no lo haga), de manera que podemos utilizar otras interacciones más reales que nos aseguren que de verdad hay alguien al otro lado interactuando. Por ejemplo, podemos lanzar un evento cuando se pulse alguna tecla, o un botón del ratón, o cuando se pase por encima de un determinado elemento de la página, entre otras muchas opciones. Para ello podemos tomar como referencia la lista de eventos DOM, que no hay que confundir con los eventos de Google Analytics, y explotarla desde Javascript.

Seguramente el más usado es el evento lanzado al hacer pulsar en un botón que no abre una página nueva. Para ello habría que añadir en el código del enlace del botón la sentencia:

onclick="javascript:_gaq.push(['_trackEvent','Boton', 'Valor']);

El límite es la imaginación, pero teniendo cuidado con el significado de las acciones que tomemos como control del rebote. ¿Qué un usuario haga clic en un sitio cualquiera de la página significa que está usándola cómo deseamos? Si la respuesta es que no, buscaremos otra alternativa.

4 Ajuste de la tasa de rebote por scroll

Una última forma de controlar el rebote, muy adecuada para blogs, medios de comunicación, y páginas con mucho texto, es detectar cuando el usuario desplaza la página para seguir leyendo. Para ello Justin Cutroni publicó hace dos años dos artículos explicando cómo lanzar eventos basados en el scroll, y recientemente ha publicado un tercero actualizando el contenido para que funcione con Universal Analytics.

  1. Advanced Content Tracking with Google Analytics: Part 1
  2. Advanced Content Tracking with Google Analytics: Part 2
  3. Advanced Content Tracking with Universal Analytics

Seguramente es la medida que más adecuadamente recoge las visitas que realmente nos prestan atención, aunque también la de implementación más compleja.

 

Midiendo cuando el usuario hace scroll, tendremos mayor certeza de que el usuario está leyendo la página.

Midiendo cuando el usuario hace scroll, tendremos mayor certeza de que el usuario está leyendo la página.

Foto inicial: Renjith Krishnan / freedigitalphotos.net

Sobre Oscar G. Peinado

Ingeniero Técnico Industrial. Máster en Analítica Web por KSchool. Posgrado en SEO & SEM por INESDI. Certificado en Google Analytics (GAIQ). Vinculado al medio online desde 2006. Más de 17 años como analista para revistas como MacWorld y PC World, de la que fue director del laboratorio, y responsable de contenidos, analítica web y SEO de PC World Digital.

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