Implementaciones de Google Analytics con Komito. Rápidas pero arriesgadas

Implementaciones de Google Analytics con Komito. Rápidas pero arriesgadas

Cuando abordamos la implementación de una herramienta como Google Analytics, una de las cosas que tendremos que hacer es configurarlo para que mida toda una serie de cosas que no contempla por defecto, pero que son muy comunes en cualquier página web, como los enlaces salientes, descargas, enlaces en mail, botones sociales, etc. Para facilitar este trabajo Datamart proporciona una librería JavaScript de código libre que promete encargarse de todo con sólo añadir una línea al código fuente de la página web. Sin embargo, si nos limitamos a añadir esta línea sin tener claro que es lo que hace la librería, los datos recogidos pueden llevarnos a conclusiones erróneas y, lamentablemente, no he encontrado documentación que recoja su funcionamiento con detalle. Veamos cómo funciona. Índice del artículoInstalar Komito Analytics¿Qué datos genera Komito Analytics?Clics en enlaces salientesBotones socialesDescarga de ficherosEnvío de formulariosPáginas vistas por usuarios logados en redes socialesClics en enlaces de mails, teléfonos, etcImpresiones de páginaReproducciones de vídeosScrollConclusiones Instalar Komito Analytics Komito Analytics es compatible con varias soluciones de analítica web, entre las que se encuentra Google Analytics, que es en la que nos vamos a centrar por su mayor cuota de mercado. Para su instalación basta con añadir una línea antes de la etiqueta </body>, que cargará la última versión de la librería desde github. <script src="//datamart.github.io/Komito/komito.js"></script> En caso de que estemos usando Google Tag Manager para gestionar nuestras etiquetas bastaría con crear una nueva etiqueta HTML con esta línea y hacer que se dispare en todas las páginas. Además, es conveniente que la configuremos para que solo se lance después de la de Google Analytics. Para ello en...
Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers

Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers

Si necesitas entender o hacer implementaciones de Google Analytics con Google Tag Manager, este libro no debe faltar en tu bibilioteca. Jonathan Weber y el equipo de LunaMetrics, los autores del libro, hacen un repaso por todas las opciones de configuración de Analytics y cómo implementarlas paso a paso con GTM. Practical Google Analytics and Google Tag Manager for Developers está escrito en un inglés claro y sencillo y aunque el título hace referencia a que es un libro “para desarrolladores” no dejes que eso te intimide si no eres un genio del código. La mayor parte del libro puede entenderse y ponerse en práctica sin ningún conocimiento previo de programación, aunque es cierto que en las partes más avanzadas encontrarás código para implementaciones de varias páginas, cuyo seguimiento puede ser más árido si no tienes cierta soltura. Aunque si vas a meterte en tocar implementaciones, algún conocimiento básico de HTML, CSS, Javascript/jQuery y, en general, cómo funcionan las páginas web, será imprescindible. El libro se estructura en 15 capítulos organizados en tres partes y un apéndice: La primera parte aborda los conceptos básicos de la implementación de Google Analytics con Google Tag Manager, desde la estructura de las cuentas hasta las herramientas de auditoría para comprobar que todo funciona como debe.  Además, estos cuatro primeros capítulos también son útiles para entender el modo de funcionamiento técnico de Google Analitycs y su implementación sin GTM. La segunda parte se divide en siete capítulos en los que se explican todas las funcionalidades que van más allá de la etiqueta básica de páginas vistas. Desde los eventos personalizados y los objetivos,...
4 cosas que no puedes hacer con Google Search Console y si con SpreadSheet

4 cosas que no puedes hacer con Google Search Console y si con SpreadSheet

Al trabajar el SEO de una página web Google Search Console resulta una herramienta fundamental de la que podemos extraer mucha información, especialmente desde que adoptó este nombre y renovó su interfaz, abandonando la antigua denominación de Google Webmaster Tools. Sin embargo, la web de GSC limita bastante la forma en que podemos obtener la información que queremos, lo que a veces puede ser un poco frustrante, puesto que sabemos que la información está ahí, pero resulta difícil extraerla. Sin embargo, con la ayuda de un complemento para Spreadsheet, la hoja de cálculo de Google, vamos a poder superar fácilmente algunas de esas limitaciones. Veamos cómo. Índice del artículo1 – Obtener más de 1.000 keywords2 – Obtener resultados diarios3 – Saber fácilmente por qué keywords posiciona cada página4 – Consultar los datos de hace más de tres meses Lo primero que tenemos que hacer es instalar el complemento, así que creamos una nueva hoja de cálculo en blanco y en el menú Complementos seleccionamos Obtener complementos… En la galería de complementos buscamos Search Analytics for Sheets e instalamos el complemento de este nombre, aceptando los permisos que nos solicita. Para que podamos hacer las consultas debemos autorizar el complemento en Google Search Console. Basta con que vayamos al menú Complementos -> Search Analytics for Search -> Open Sidebar y aparecerá una barra a la derecha con el botón de autorización. Al pulsarlo se solicitará permiso en la cuenta de Search Console y una vez concedido ya podremos empezar a extraer datos. 1 – Obtener más de 1.000 keywords Uno de los límites que nos encontramos es que desde la...
Adiós al spam en Google Analytics

Adiós al spam en Google Analytics

En los últimos meses el spam de Google Analytics se ha convertido en un tema recurrente en cualquier blog de analítica web. Obviamente, debido a su brutal expansión que nos ha hecho mucho más conscientes de su existencia y sus consecuencias. Pero por fin parece que Google ha acabado con el problema y ya no lo veremos más. Empecé a escribir este artículo para analizar cómo es ese spam y en saber hasta qué punto puede afectar a las métricas de cualquier web, hoy ha saltado la noticia de que Google eliminaba definitivamente el spam (veremos si es así). De momento, con los datos a mi alcance puedo confirmar que desde el día 24 de enero no detecto visitas fantasma. Índice del artículo¿Cómo es el spam en Google Analytics?Si tienes menos de 13.000 visitas al mes y no filtras el spam estás tomando decisiones con datos erróneos.Perfilando el tráfico de spam en Google AnalyticsInformación geográfica del spamComportamiento del tráfico fantasmaTecnologíaMóvilAdquisiciónContenido del sitioEventosConversionesConclusiones ¿Cómo es el spam en Google Analytics? Hace casi un año, trabajando en la configuración de la cuenta de un cliente me encontré que el spam suponía la mitad de sus visitas, con lo cual sacar cualquier conclusión de sus datos de analytics, en bruto, era pura ciencia ficción, lo que me llevó a preguntarme: ¿Cuánto puede llegar a afectar el spam a las cifras reales? Sabemos que hay dos tipos de visitas fraudulentas: las de robots que realmente visitan el sitio y dejan su rastro, y los ataques directos a Google Analytics a través de Measurement Protocol que ni siquiera visitan la web y que son...
Análisis de páginas según su uso

Análisis de páginas según su uso

Cuando analizamos el funcionamiento de las distintas páginas que componen una web, necesitamos segmentarlas según el uso que nuestros visitantes hacen de ellas, para lo cual Google Analytics nos proporciona métricas de dos tipos de páginas en particular: las páginas de entrada, y las páginas de salida, que añadido al porcentaje de rebote puede ser una primera aproximación. Sin embargo la información en bruto tal y como la da Google Analytics no resulta demasiado práctica. En este artículo veremos cómo generar automáticamente un gráfico que clasifique un grupo de páginas en función de su uso, y nos permita de un solo vistazo hacer un análisis más rápido y eficaz. Índice del artículoCuatro tipos de páginaMétricas necesariasObtengamos los datosGenerar el gráfico de páginas más vistas Cuatro tipos de página En función de uso que haga un visitante de una página podemos clasificar esta en cuatro tipos: Rebotes: la visita llega a una página y la abandona sin interactuar con ella. Por lo tanto entra y sale por la misma página. En principio el mero dato de que un usuario rebote no nos dice nada si no le ponemos un contexto que dependerá del sector de la web, el cometido de la página concreta que se visita y el comportamiento en otras páginas de la misma web. Y eso por no hablar de posibles personalizaciones de la medida del rebote que podamos haber hecho. Por tanto ni el número de rebotes ni la tasa de rebote nos dicen nada por si solos. Páginas de entrada: una vez que hemos perdido casi toda la información de las keywords de búsqueda, gracias al not...