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. 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 la etiqueta de Google Analytics podemos ir a Configuración Avanzada -> Secuenciación de etiquetas y elegir la etiqueta HTML que acabamos de crear para que se active después. A partir de este momento nuestra...
Cómo analizar vídeos con Google Analytics, Tag Manager y video.js

Cómo analizar vídeos con Google Analytics, Tag Manager y video.js

Cuando en una página web son un recurso importante, debemos analizar los vídeos a fondo, y no limitarnos a medir las veces que se da al play. La dificultad es que dependiendo de qué tecnología se haya utilizado en la web la forma de configurar Google Analytics para poder medirlos cambia de forma considerable. Video.js es un reproductor gratuito y de código libre, desarrollado por Brightcove, y con capacidad de reproducir vídeos en HTML5, lo que lo hace una buena alternativa para muchos proyectos. En 2013 LunaMetrics publicó el artículo How to Easily Track video.js in Google Analytics explicando cómo hacer un análisis muy completo de los videos reproducidos con video.js, incluyendo porcentajes de reproducción, búsquedas y errores, y publicaron un archivo javascript que se encarga de lanzar los eventos… en Google Analytics clásico. Por supuesto hoy en día ya debemos recurrir a Universal Analytics, con lo que ese archivo no serviría, pero además cada vez es más habitual usar Google Tag Manager para gestionar la implementación de eventos, por lo que hemos modificado el archivo de Lunametrics para hacer una versión actualizada y lista para usar con GTM. Insertar el vídeo en la web Lo primero que necesitamos es una página web en la que se haya insertado un vídeo con video.js. El código fuente será algo parecido a esto: En el head <link href="http://vjs.zencdn.net/4.0/video-js.css" rel="stylesheet"> <script src="http://vjs.zencdn.net/4.0/video.js"></script> En el body <video id="example_video_1" controls preload="auto" width="640" height="264" poster="http://video-js.zencoder.com/oceans-clip.png" data-setup="{}"> <source src="http://video-js.zencoder.com/oceans-clip.mp4" type='video/mp4' /> <source src="http://video-js.zencoder.com/oceans-clip.webm" type='video/webm' /> <source src="http://video-js.zencoder.com/oceans-clip.ogv" type='video/ogg' /> <track kind="captions" src="demo.captions.vtt" srclang="en" label="English" /> </video> Identificar el vídeo para el análisis Para identificar el vídeo...
Las cookies de Google Analytics. Nivel Friki.

Las cookies de Google Analytics. Nivel Friki.

En este artículo veremos en detalle qué cookies utiliza Google Analytics, de qué tipo son, cómo podemos leer su contenido, y cómo modificarlas para adaptarlas a nuestras necesidades. Si recordamos los artículos anteriores, una cookie es un archivo de texto que se utiliza para almacenar información sobre los visitantes, sus preferencias, la ubicación y otros detalles, pudiendo ser de primera parte, si las fija el dominio visitado, o de tercera parte, si las fija otro. En el caso concreto de Google Analytics se utilizan cookies de primera parte, es decir, que cuando se visita lametrica.com, la cookie de analítica no llega desde Google, sino desde lametrica.com. Además, clasificábamos las cookies en persistentes y temporales en función de si se mantenían en el ordenador después de cerrar la sesión o el navegador, o bien se borraban al cerrar sesión, respectivamente. ¿Qué cookies de origen son fijadas por Google Analytics en el disco duro del visitante? Google Analytics puede configurar cinco cookies de origen:  _utma: cookie de usuario único. _utmb: cookie de sesión. _utmz: cookie de campaña. _utmv: cookie de segmentación de visitante. _utmx: cookie del optimizador de sitios web de Google. Hay, además, una cookie que Google Analytics coloca en el disco duro de un visitante, que es la cookie  _utmc, utilizada para determinar el estado de sesión (si se utiliza código de seguimiento ga.js). Todas las cookies de Google Analytics son persistentes, excepto la cookie _utmc que es una cookie temporal. ¿Cuándo crea Google Analytics la cookie  _utmv en el disco duro de un visitante? La cookie _utmv se crea sólo cuando el código de seguimiento de Google Analytics llama...
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. 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...
Cómo incluir eventos de Google Analytics en los Widgets de WordPress

Cómo incluir eventos de Google Analytics en los Widgets de WordPress

En un artículo anterior explicábamos la manera de añadir eventos de Google Analytics para medir el uso de los botones sociales de cada artículo publicado en WordPress. Para ello nos valíamos del filtro the_content, pero ¿y si los botones los tenemos en un widget en la barra lateral? ¿y si lo que queremos medir son los clics en otros enlaces, como los de las nubes de etiquetas, o los típicos módulos de últimos artículos, o artículos más vistos? Poder identificar estos clics será muy útil para diferenciar qué tráfico llega a los artículos a través de esos widgets y ver si realmente son eficaces o si podemos quitarlos porque no los usa nadie. Sin embargo the_content no nos servirá para esto, y WordPress no dispone de algo similar para los widgets. Afortunadamente existe un plugin que, entre sus funciones, nos añade el filtro widget_content, de manera que con ayuda de este plugin y una sustitución similar a la que ya vimos, podremos incluir los eventos desde el fichero functions.php, sin tener que tocar el código de WordPress ni de el tema. El plugin en cuestión es Widget Logic, y su principal función es poder indicar condiciones bajo las que se mostrará cada widget, de manera que incluyamos diferentes contenidos en la home, en la página de un artículo, o en las páginas estáticas, por ejemplo. O incluso diferentes contenidos dependiendo del rol del usuario que nos visita. Naturalmente lo primero será instalar el plugin Widget Logic. Después debemos activar el filtro widget_content, pues por defecto se instala desactivado. Para ello vamos a Apariencia -> Widgets y, en la parte...