Esa tasa de rebote no es correcta

Esa tasa de rebote no es correcta

Esa tasa de rebote no es correcta. Sólo con verla salta a la vista. Algo está mal. ¿Qué cómo estoy tan seguro si no hay un valor ni bueno ni malo de la tasa de rebote? Porque el tuyo definitivamente es imposible.

Algo así me ha pasado ya en un par de ocasiones. Ver tasas de rebote imposibles que delatan una mala implementación y habían pasado inadvertidas por desconocimiento de lo que significa esa métrica, así que empecemos por el principio.

¿Qué es la tasa de rebote?

La tasa de rebote se suele utilizar como primera medida de calidad de las visitas de una página, y refleja las visitas que entran, ven una página, y se van sin hacer nada más. El concepto de que la tasa de rebote es una medida de calidad, procede de la intención de que nuestras visitas naveguen todo lo posible por la página web, pero en realidad eso ni siempre es lo normal, ni siempre es deseable. Veámoslo con unos ejemplos.

En una tienda online, sin duda desearemos que las visitas vean muchos productos, y compren unos cuantos. Aunque solo compren uno pasaran por la página de producto, la del carrito, la de pago, la de confirmación… Si alguien sólo ve una página sin duda es malo, así que consideraremos malas las tasas de rebote altas.

En un blog o un periódico online también queremos que las visitas vean muchas páginas para vender más publicidad pero ¿es ese el comportamiento normal? Pues muchas veces no lo es. El usuario habitual puede estar suscrito a nuestro blog y cada vez que publicamos algo entra a leer ese y solo ese artículo. Es nuestro usuario más fiel, pero la tasa de rebote es del 100%. Por otra parte, el usuario que llega desde buscadores puede aterrizar en un contenido que es justo lo que estaba buscando, leerlo, e irse. Estaría bien engancharle para leer algo más pero realmente hemos satisfecho la necesidad del usuario ¿eso es malo? No. Y sin embargo la tasa de rebote será muy alta. En definitiva en este tipo de páginas las tasas de rebote altas son normales y no tienen por qué significar, por si mismas, que algo vaya mal.

El último ejemplo: en una web de asistencia técnica el objetivo es resolver los problemas del usuario lo antes posible, de modo que cuanto menos naveguen en búsqueda de la solución, mejor será. Si llega una visita buscando “no funciona el volumen del televisor X” y aterriza en la página exacta en la que se explica cómo resolver ese problema en concreto, habremos cumplido nuestro objetivo y el de la visita. Y sin embargo contará como rebote.

¿Cuándo es bueno o es malo un valor de tasa de rebote?

Puesto que hemos visto que la tasa de rebote dependerá, entre otras cosas, de la tipología de página, la única manera de sacarle provecho es compararla… con nosotros mismos.

Sabiendo lo que podemos esperar según como sea una web, podemos comparar el rebote de un mes con el de otro y ver si tiende a “mejorar” o a “empeorar”. O podemos comparar las de diferentes secciones y detectar cuales funcionan mejor y cuales peor.

Aunque hemos borrado los valores exactos de tasa de rebote, no son necesarios para darnos cuenta de que, durante un tiempo, hemos conseguido enganchar más a las visitas de YouTube al blog que se analiza, que a la media del tráfico de todos los orígenes.

Aunque hemos borrado los valores exactos de tasa de rebote, no son necesarios para darnos cuenta de que, durante un tiempo, hemos conseguido enganchar más a las visitas de YouTube al blog que se analiza, que a la media del tráfico de todos los orígenes.

Entonces… ¿cómo puedes decir que una tasa de rebote salta a la vista que está mal?

Volviendo al principio de este artículo, hay tasas de rebote que definitivamente son imposibles. Me refiero a valores muy, muy bajos, próximos a cero. Por muy bien que lo estemos haciendo para enganchar a nuestras visitas, estadísticamente siempre habrá alguien que aterrice por error en la web, o que no le guste lo que encuentra, o que por cualquier otro motivo sólo vea una página. Cuando la tasa de rebote es tan baja suele significar que el etiquetado de analítica sencillamente está duplicado.

Si hay dos etiquetas para la misma cuenta de analítica, cada visita contabilizará como que ha visto dos páginas como mínimo, con lo cual ya no es rebote.

Además de quedarnos sin un dato válido de tasa de rebote, tampoco nos servirá ninguno de los de páginas vistas, pues se duplicarán, o cualquier otro que los incluya en sus cálculos.

Una caída brusca de la tasa de rebote hasta valores próximos a cero suele significar que se ha duplicado el etiquetado de la herramienta de analítica y cada visita está contabilizando el doble de páginas de las que realmente hace.

Una caída brusca de la tasa de rebote hasta valores próximos a cero suele significar que se ha duplicado el etiquetado de la herramienta de analítica y cada visita está contabilizando el doble de páginas de las que realmente hace.

¿Y por qué puede estar duplicado el etiquetado?

Este problema es común al usar un CMS y añadir plugins sin tener demasiado claro cómo actúan. Por ejemplo: instalas un WordPress (o el CMS que más te guste), pones el código de Google Analytics en el archivo header.php de tu tema y, más adelante, descubres un maravilloso plugin de integración de WordPress con Google Analitycs que lo único que te pide es el número de cuenta (el UA-XXXXX), así que se lo pones y de repente la tasa de rebote cae del 80% al 1%. El plugin ha añadido su propio etiquetado y para usarlo antes deberías haber quitado el puesto manualmente.

También es fácil usar dos plugins que añaden el código, e incluso hacerlo manualmente en cualquier tipo de web, cuando decidimos que en lugar de poner el etiquetado en la cabecera, lo vamos a poner en el pie, o lo vamos a separar en un archivo independiente… y, simplemente olvidamos quitar el original.

En cualquiera de los casos, si vigilamos la analítica con frecuencia nos daremos cuenta del cambio brusco y lo relacionaremos con los cambios, pero si solo la miramos de vez en cuando, para cuando veamos el cambio de tasa de rebote, ya no nos acordaremos de que hicimos y corremos el riesgo de pensar, como me dijo en cierta ocasión el responsable de una web “pues si es baja, mejor, será que se está haciendo muy bien”.

Sobre Oscar G. Peinado

Ingeniero Técnico Industrial. Máster en Analítica Web por KSchool. Posgrado en SEO & SEM por INESDI. Analizando y explicando datos desde 1996. 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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