Tras varias semanas de emocionante espera, es hora de ver que resultados arroja el test del Señor X ¿habrá servido nuestro tratamiento para curar su Web?

Desgraciadamente el señor X ha pedido que no se faciliten los resultados de su sitio Web así que tomaré prestados los datos de otro “paciente”.

Seguimiento del experimento
Hemos ido haciendo un seguimiento de la evolución del experimento. Como comentaba en semanas anteriores, pasado el primer día Google Website optimizer empieza a mostrar resultados parciales.

Acceder a estos resultados es tan sencillo como pinchar sobre el enlace de “ver informe”

Fig. 1 Acceso al informe de resultados.

Lo primero que veremos, es un aviso que nos indica que no se han obtenido suficientes datos para dar un ganador claro (durante los primeros días del test), no obstante, ya podemos hacernos una idea de como evoluciona el test, que combinaciones parecen ir mejor y cuales peor.

Es muy importante no sacar conclusiones precipitadas en base a estos primeros resultados, me ha pasado más de una vez que un sitio responde bien a un “tratamiento” los primeros días y al finalizar el test resulta que el  mejor “tratamiento” (combinación) era otra completamente diferente.

Fig. 2 Ejemplo de resultados parciales durante un test multivariante.

Finalización del experimento
Al cabo de 7 días aproximadamente, Optimizer nos indica que ha recopilado suficientes datos y puede mostrar resultados definitivos (el tiempo que tarda  Website Optimizer en mostrar datos fiables depende de factores como el número de combinaciones, número de visitas, porcentaje de visitantes que participan en el experimento etc.)

Es entonces cuando llega el momento de decidir si paramos el test o lo continuamos unos días para obtener datos más fiables (ya se sabe, cuanta más información se tenga más ajustados serán los resultados).

Si decidimos parar el test, se nos dan dos posibilidades:

•    Realizar un test de seguimiento: Esta opción nos permite finalizar el test actual y realizar un nuevo experimento en el que solo testeamos la página original con la combinación ganadora (u otra que escojamos).
Es muy útil y siempre conviene realizar este tipo de test cuando queramos validar los resultados de un experimento, ya que eliminamos el ruido de las otras combinaciones y centramos el tráfico en dos combinaciones para comprobamos que los resultados obtenidos se mantienen.

•    Parar el test y dejar una de las combinaciones activas: esta opción, como indica su nombre, nos permite seleccionar una de las combinaciones y mostrarla por defecto cuando finalice el test (hasta que quitemos los tags del experimento).

En nuestro caso, pararemos el experimento y dejaremos la combinación original.

Fig 3. Tras obtener resultados válidos, paramos el experimento.

Fig 4. Escogemos la combinación que queremos dejar online hasta que eliminemos los tags del experimento.

Análisis de resultados
Hasta ahora les he contado hemos visto como parar el experimento pero lo interesante son los resultados así que veamos como interpretarlos,  nos ponemos cómodos (albornoz, zapatillas…) y empezamos a ver si hemos curado o no al paciente.

Generalmente una pantalla de resultados tendrá este aspecto:

Fig. 5 Páginas de resultados de un experimento cuantos mas rectángulos verdes mejor

Tendremos dos pestañas; combinaciones y secciones. Creo que está bastante claro que datos aporta cada una pero, en resumen, la pestaña de combinaciones muestra los resultados de las combinaciones testeadas mientras que la pestaña de secciones, muestra que secciones de las testeadas funcionaron mejor y su grado de importancia a la hora de mejorar la conversión.

La explicación de la pestaña de combinaciones es la siguiente:

•    Primera columna: nos indica las diferentes combinaciones que estamos testeando, podemos pinchar sobre una para… prefiero mantener la intriga y que lo pruebes en el experimento que hagas

•    Segunda columna: Se nos indica la tasa de conversión más un componente de variación. Muestra también un gráfico de la mejora o empeoramiento observado frente a la combinación original. En este caso, la combinación 2 es claramente la “ganadora” de este test.

La situación ideal en un experimento es conseguir que una de las combinaciones destaque frente a las demás (es decir, que no se solape con ninguna otra y este en verde y la derecha por supuesto)

•    La tercera columna: Nos muestra la probabilidad, según Optimizer, de que esta combinación convierta mejor que la combinación original.

•    La cuarta columna: Bueno, creo que bastante evidente pero por si alguno tiene dudas, es el porcentaje de mejora observado con respecto a la combinación original

•    La quinta y última columna: Indica el número de usuarios “convertidos” frente al número de usuarios que vieron la combinación.

En cuanto a la tabla de secciones:

•    Primera columna: Nos indica la importancia de un elemento (valor de 1 a 5) en la mejora o empeoramiento de la conversión. En el ejemplo, vemos que el primer elemento (blqtestimonial) empeora la conversión con respecto a la original.

•    Segunda columna: Nombres de las secciones que estamos probando.

•    La tercera columna: Se nos indica la tasa de conversión de esa sección (contando la conversión de las páginas donde aparece dicha sección) más un componente de variación. Al igual que con las combinaciones, nos muestra un gráfico de la mejora o empeoramiento observado frente a la sección original correspondiente.

•    La cuarta columna: Mejora observada con respecto a la sección original.

•    La quinta y última columna: Indica el número de usuarios “convertidos” frente al número de usuarios que vieron la sección.

Para terminar
Bueno, con todo lo que he explicado en los últimos post, deberían estar ya preparando unos cuantos test y si no, ¿a qué esperan? Que son casi 12 folios de post!

Al final, lo importante de usar Optimizer es que conlleva una metodología de mejoras y testeo continuos que “obliga” a estar continuamente probando mejoras y cambios, pero para que funcione, debemos aceptar los resultados que obtengamos del experimento y aplicarlos, no vale decir que como no me gustan los resultados no los aplico (eso seria hacer trampas ;)).

Si tienen alguna duda o comentarios, recuerden que mi consulta está abierta todo el año.

Vamos a presentar a Clicktale una herramienta de analítica web avanzada que nos permite registrar y visualizar las visitas dentro de nuestro sitio ya sea mediante Heatmaps así como también a través de sesiones aleatorias que son grabadas para su posterior reproducción.

¿Para que sirve una herramienta como esta?
Como todos sabemos una imagen vale más que mil números, por lo que no es lo mismo ver como nuestros visitantes recorren nuestro sitio, donde se detienen más tiempo, donde lo abandonan que intentar figurarse su comportamiento a partir de los datos de Bounce rate, tiempo en el sitio o el porcentaje de abandono.

Mediante un sencillo código de seguimiento podemos tener registro de las acciones de nuestros visitantes: movimientos del Mouse, clicks, scrolls, lo que han escrito en un formulario o cuadro de búsqueda. Si bien la herramienta está desarrollada para medir páginas en HTML también es posible utilizarla para sitios que emplean Flash con ciertas limitaciones.

Es decir que tendremos información fácilmente comprensible sobre abandono del carrito de compras o de un formulario de registro, podremos entender mejor la interacción de los visitantes con una Landing Page o descubrir si nuestros contenidos están bien ubicados dentro de una página.

Clicktale ofrece varias funcionalidades que permiten obtener diferentes datos sobre el comportamiento de nuestros visitantes; los Heatmaps permiten conocer la cantidad de visitas, el tiempo total y el tiempo promedio que se ha destinado a una sección específica de una página del sitio.

La función de Link Analytics permite ver la cantidad de clicks, los hovers, el tiempo promedio que se tarda en realizar click, la tasa de hover to clicks, el tiempo promedio que dura el hover.

La función de Form Analytics nos brinda información de cuanto tiempo se destina a cada campo de un formulario, que porcentajes de los formularios enviados tienen en blanco un campo específico o en que porcentaje fue corregida la información que se ingreso en un campo.

La herramienta ofrece distintos planes desde U$S 9 mensuales para sitios personales y comerciales en función del volumen de páginas vistas del sitio, aunque existe la posibilidad de probarla en forma gratuita registrando un máximo de 100 sesiones semanales.

Definitivamente Google está apostando fuerte y saca a relucir nuevas funcionalidades y herramientas (Adplanner, Trends for Websites, Urchin 6) y esta semana lanzó en beta Google Insights for Search.

¿Para que sirve el nuevo juguete? Su descripción lo dice muy claro permite comparar patrones volúmenes de búsquedas para regiones, categorías y períodos de tiempo. Dicho llanamente podremos saber si las búsquedas han crecido o no durante un período de tiempo, si hay estacionalidad en las mismas, si tenemos factores geográficos y lo más importante podemos efectuar comparaciones entre varios términos de búsqueda.

La herramienta permite ver datos para los últimos 5 años en más de 30 categorías y comparando simultáneamente 5 términos de búsqueda y al igual que Trends permite visualizar el impacto de noticias referenciadas sobre los volúmenes de búsqueda.

Por ejemplo si comparamos entre varios deportes podremos notar claramente que las búsquedas de football tienen un patrón estacional con fuertes picos a inicios del tercer cuatrimestre, mientras que las búsquedas de soccer presentan un fuerte salto a mediados del 2006 (el mundial de Alemania) y las de rugby a mediados de 2007 (el mundial de Francia).

Por otra parte podemos saber que las búsquedas de soccer provienen de países como Gran Bretaña y varios del continente africano mientras que las búsquedas de basket son mayores en países europeos como Italia o Francia.

De manera similar es posible saber que las ciudades donde hay más interés en el soccer son Sydney, Toronto, Melbourne obviamente todas ellas regiones angloparlantes.

Finalmente podemos ver cuales son las keywords empleadas para los términos de búsqueda y cuales han sido las que experimentaron mayor crecimiento en el volumen de búsqueda durante el período que analizamos. Por ejemplo vinculadas a rugby encontramos search terms como world cup rugby o rugby union (claramente asociadas al mundial) y vemos que las búsquedas de super 14 rugby (uno de los torneos más importantes de este deporte) crecieron un 1620% entre 2004 y el presente.

Valen algunas aclaraciones sobre como interpretar los datos: los volúmenes de búsqueda no son absolutos sino que están normalizados en una escala de 0 a 100 donde el último corresponde al máximo volumen de búsquedas registradas.

Por otra parte los datos están normalizados esto significa que si bien dos países (o ciudades) pueden tener un mismo valor del índice de búsquedas no necesariamente el volumen de las mismas resulta equivalente; por tanto lo que es equivalente será la probabilidad de que un usuario realice una búsqueda de ese término en particular y no la cantidad de búsquedas efectuadas.

Como siempre lo hemos dicho no hay nadie mejor que tu para comprobar las bondades o los defectos de las herramientas que te recomendamos ¿qué estás esperando? pon manos a la obra lo único que se requiere es una cuenta de Google para visualizar los datos; y luego no seas egoísta cuéntanos tu opinión así sabemos si nuestras recetas dan resultado.

Una de las funciones más útiles de GA es la que permite realizar la comparación de dos períodos de tiempo y obtener la variación de las métricas en ambos períodos, sin embargo durante la semana pasada hemos caído en cuenta de un pequeño problema en los reportes que hasta el momento no ha sido corregido.

Al requerir un reporte para conocer la cantidad de visitas desde una región comparando julio respecto de junio sucede que aparecen algunas ciudades con dos resultados: en el primero vemos que se registran cero visitas en junio y el porcentaje de variación es de 100% y en el segundo resultado veremos que se contabilizan visitas y la variación correspondiente.

Este mismo fallo se produce para distintos países aunque no para diferentes períodos temporales (semanales o meses diferentes) así que su impacto resulta bastante limitado.

Por suerte papá Google nos escucha (cosa extraña en empresas de esa magnitud) y ya ha tomado cartas en el asunto para solucionarlo. Rectificar es de sabios.

Contar con Keywords en el título de las páginas es uno de los factores más importantes para obtener un buen posicionamiento en las búsquedas. Si nuestras páginas no rankean para una keyword en particular posiblemente se deba a que no contienen este término.

Dado que GA permite filtrar el contenido de los reportes utilizando expresiones regulares esto nos permite localizar las páginas que contienen las keywords de interés en su título. Así podremos buscar las keywords y establecer si contamos con páginas que las incluyan en sus títulos.

La forma de hacerlo es emplear el reporte de Contenido por Título e ingresar las keywords una a una en el campo de filtrado. El resultado mostrará cuales páginas contienen esta keyword en su título y si una keyword no está incluida en los títulos de nuestras páginas la búsqueda traerá ningún resultado.

Para buscar keywords en frases se requiere crear una expresión regular que permita identificar si la frase completa está incluida en los títulos o solo algunas de las keywords que la componen.

Por ejemplo si deseamos aparecer rankeados como Consultoría Analytics en España y tenemos una página cuyo título es Consultoría Google Analytics en España una búsqueda simple no detectará la misma.

Por ejemplo para una búsqueda con dos keywords debemos emplear un filtro con la siguiente expresión regular:

(keyword1.*keyword2 | keyword1.*keyword2)

Las keyword en plural son un poco más complejas de filtrar, para ello necesitamos utilizar la raíz de la palabra al construir la expresión regular:

(consultor(es|ría).*Google.*Analytics ?) que permite filtrar combinaciones como: consultores Google Analytics, consultoría Google Analytics, Google Analytics consultores, Google Analytics consultoría, etc.

De esta forma podemos obtener una lista de las páginas para analizar si su título y contenido son apropiados para rankear primeras en los buscadores.

La visualización grafica de la información puede permitir encontrar patrones y relaciones estructurales en los datos abstractos analizados que resultarían mucho más difíciles de hallar mediante los métodos de análisis tradicionales. El potencial de la visualización de la información es enorme, ya que la orientación espacial es algo que hacemos diariamente de forma natural.

Analizar la evolución de un sitio web y el comportamiento de sus usuarios es fundamental para que los webmasters mejoren sus sitios en función de su estructura y contenidos. Las técnicas de minería de datos ofrecen multitud de métricas y estadísticas que son útiles para comprender la estructura de un sitio web y el uso que sus usuarios hacen de el, pero no son fáciles de interpretar y comprender. La mayoría de estas métricas pueden combinarse para descubrir nuevas tendencias y patrones.

WET (Website Exploration Tool) es un prototipo preliminar de un sistema de búsqueda exploratorio de minería de datos web cuyo objetivo principal es ofrecer un conjunto de herramientas y representaciones visuales que permitan al usuario explorar y decidir como representar la información disponible. Esta aproximación define un sistema que nos ayudara a evaluar la usabilidad de las interacciones y las metáforas visuales implementadas.

WET permite visualizar arquitecturas de información y estructuras de espacios informativos, permitiendo representar información multidimensional sobre los nodos, combinando hasta cuatro variables (tamaño, color de relleno, color de borde, forma de nodo). WET permite representar visualmente cualquier estructura jerárquica que disponga de un contenido y del que se pueda obtener información sobre la utilización que se hace del mismo. Por tanto, tiene sentido pensar que una aplicación lógica de esta herramienta es la visualización de la estructura, contenido y uso de los sitios web.

¿Sabeis quién está detrás de esta herramienta? La UPF y Juan C. Dürsteler, uno de los referentes en lo que a visualización de la información se refiere. Os recomiendo su newsletter que seguimos desde hace muchos años.

Mejorar el posicionamiento en los buscadores es una de las claves de un sitio exitoso, lo que no muchos saben es que podemos emplear GA para detectar problemas en nuestras páginas y aplicar SEO en las mismas.

Si una página carece de título se pierde la oportunidad de lograr un buen ranking en los buscadores, para detectarlas y subsanar este problema podemos valernos de GA realizando una pequeña modificación en el código de seguimiento.

<script type=”text/javascript”>
if(! document.title || document.title==”")
{
_pURL = _pErrD+’titles/missing.html?url=’+ escape(document.location.href);
if(self.urchinTracker)
urchinTracker(_pURL);
if(self._gat && self.pageTracker)
pageTracker._trackPageview(_pURL);
}
</script>

Esta modificación busca el título del documento y envía la información a GA si no puede encontrar el tag del título o si lo encuentra vacío para una página.

Para ver los resultados debemos seleccionar el reporte de Contenido -> Detalles del Contenido y buscar aquellas URLs que carezcan de título.

Volvemos a retomar el tratamiento del Senor X y su empresa “CajasDeCartón S.L.”, esperemos que aún estemos a tiempo de curarle… En el post anterior habíamos descrito las diferentes pruebas que queríamos aplicar sobre el paciente es decir, el sitio de la empresa.

En este post, describiré la manera de implementar dichas pruebas usando la herramienta Google Website Optimizer. Os aseguro que es fácil, divertido y sencillo, y lo mejor de todo, los pacientes casi siempre mejoran. Empecemos con la cura entonces.

Primer paso
Entrar en nuestra cuenta de Website Optimizer y crear el experimento ¿aún no te has creado una cuenta? a qué esperas, ¡es gratis!

Fig.1 Listado de experimentos activos de Google Website Optimizer

Segundo paso
Decidir el tipo de experimento que vamos a realizar, en este caso vamos a seleccionar un test Multivariante. Dentro de poco daré una explicación detalla de cuando utilizar uno u otro, pero por ahora fíense del doctor que sabe lo que hace (ji ji ji)

Fig. 2 Pantalla de selección de tipo de experimento

Tercer paso
A ver si lo adivinan… efectivamente, pinchar sobre “GO”. En esta pantalla se nos muestran las diferentes tareas que hacen falta para poner en marcha un test, de esta manera podremos hacernos una idea de lo que necesitaremos.

Fig. 3 Listado de las tareas que componen un test

Cuarto paso
Ánimo que ya nos queda menos. El cuarto paso consiste en dar nombre al experimento, es recomendable que demos un nombre que nos permita recordar lo que estamos haciendo ya que, aunque al principio no tengamos muchos experimentos, con el tiempo podemos llegar a tener un número elevado y un nombre significativo nos puede ayudar a encontrarlo. A continuación, debemos indicar la página a testear, en nuestro caso es la ficha de producto (información sobre la caja) y la página de conversión, es decir, la página que nos aparecerá cuando compremos una caja (en nuestro ejemplo será un simple mensaje de agradecimiento)

Una cosa importante a tener en cuenta es que Website Optimizer utiliza estas páginas para comprobar que hemos insertado correctamente los códigos del experimento (veremos como se insertan en el séptimo paso). Por tanto, dichas páginas deberían existir y estar online. No obstante, si por algún motivo no tenemos online las páginas no hay que preocuparse ya que tenemos la posibilidad de “subir” los archivos html a la herramienta para que se validen.

Fig. 4 Indicamos el nombre y páginas que participan en el test

Quinto paso
Optimizer nos recuerda que antes de continuar debemos tener planeado nuestro experimento, como somos unos doctores muy profesionales, ya hemos planeado nuestro experimento y solo tenemos que pulsar “Continue”. Sin embargo, cuando seas tu quien se decida a realizar los test, recuerda que antes de crearlo, debes tenerlo planeado lo cual incluye:

• Tener decido que página quieres testear, cual es la acción que tus visitantes deben realizar (suscribirse, enviar un formulario etc.) y cual es la página objetivo o de conversión.
• Tener definidas que zonas vas a testear y las diferentes versiones que quieres probar (si quieres cambiar una imagen, tener preparadas las alternativas)
• Tener preparado el código html que vas a usar como alternativa al código original (entenderás el porqué de este punto en el octavo paso).

Fig. 5 No está de más asegurarnos que tenemos todo lo que necesitamos

Sexto paso
Optimizer nos preguntará aquí si seremos nosotros u otras personas las que colocaremos los códigos necesarios para que funciones el test en la página. La decisión dependerá principalmente de si tenemos o no acceso al código html de las páginas a testear.

La diferencia entre una opción u otra es que, si decimos que lo haremos nosotros, la herramienta nos mostrará los códigos necesarios y nos explicará como y donde introducirlos. En el caso de que digamos que los códigos los colocarán otras personas, nos mostrará un enlace que debemos enviarle a estas personas. El enlace corresponde a una página donde se explica cómo y dónde deben colocarse estos códigos. En nuestro caso, elegimos ser nosotros los que introduciremos los códigos en las páginas (es más divertido y se aprende más)

Fig. 6 Nos atrevemos y seremos nosotros los que colocaremos los códigos en las páginas

Séptimo paso
Aquí viene lo divertido, introduciremos los códigos que servirán para llevar a cabo el experimento, hay 4 tipos de códigos:

• Código de control: Se coloca al comienzo de la página a testear, sirve para que la herramienta determine que combinación de página te va a mostrar (recordemos que estamos probando varias combinaciones) Una vez que decide la combinación a mostrarte, cada vez que vuelvas te seguirá mostrando la misma.
• Código de seguimiento: Permite llevar el control del número de visitantes que llegan a una combinación determinada
• Código de sección: Muy importante, cada zona de nuestra página que deseemos testear debe estar “encapsulada” entre un código de sección
• Código de conversión: Muy similar al código de seguimiento, ¿adivinas en que página lo insertamos? en la de conversión si, lo has adivinado. Permite llevar el control de… las conversiones, has vuelto a adivinarlo.

Afortunadamente, Google nos explica de forma muy clara y sencilla donde debemos colocar los distintos códigos, todo el proceso no debería llevarnos más de 5 minutos.

Lo último que tenemos que hacer para poder continuar es validar que los códigos estén correctamente introducidos ya que si no, no podremos continuar con el experimento.

Fig. 7 Ejemplo de “encapsulamiento” de una zona a testear, en este caso el título de la página

Fig. 8 Solo cuando todo esté correcto, podremos continuar.
Octavo paso
Estamos ya apunto de terminar aquí indicamos cuales son las variantes que queremos probar. Si recordais, en nuestro caso queríamos probar:

• Un nuevo título de página
• Una nueva imagen para la ficha de producto
• Un nuevo texto para la descripción
• Una nueva llamada a la acción

Para cada elemento que hayamos encapsulado como código de sección el Optimizer te permite especificar una o varias alternativas. En nuestro caso, sólo vamos a introducir una por sección.

Fig. 9 La parte más divertida, introduciendo variaciones.

Noveno paso
En este último paso (por fin), revisamos las características del experimento que hemos creado y lanzamos el experimento.

Antes de lanzarlos podremos indicar el porcentaje de visitantes que participarán en el test, es decir, podemos especificar que solo al 10% de las personas que visiten nuestro site se les haga el test. Esto es bastante útil si no podemos arriesgarnos a probar el test sobre el 100% de los visitantes, el lado negativo es que tardaremos más tiempo en obtener resultados.

Por último, algo muy recomendable es revisar todas las combinaciones que van a formar parte del test, para asegurarnos que todo está correcto.

Si, tras revisarlas, estamos conformes solo nos queda pinchar sobre “launch now”

Fig. 10 Si estamos conformes con las especificaciones, ya podemos lanzar el test

Y ahora….
Ahora nos toca esperar los resultados, en aproximadamente un día Website Optimizer empezará a mostrarte resultados, no obstante hasta pasada una semana aproximadamente no podremos tomarnos en serio estos valores.

En el próximo post explicaré como interpretar los resultados y descubriremos que combinación es la ganadora, mientras tanto, atrévete con tu primer test y ¡cuéntanos tus experiencias!

La mejor manera de tratar a nuestros usuarios en nuestra web es reconocerlos nada más llegar a nuestra consulta y qué mejor manera que conocer su historial médico. Igual que en las clínicas offline, uno de los trabajos que más recursos ocupan y que más trabajo lleva es conservar y facilitar el acceso al historial de los pacientes. En el mundo online, esto se puede realizar de una forma más o menos fácil y sencilla mediante la inserción de una cookie en el ordenador de nuestros usuarios.

Lo más importante es que el historial del paciente viaje con él tanto entre consultas de diferentes especialistas como si viaja entre clínicas. En internet, estos viajes se producen entre diferentes subdominios y dominios de los que puede constar nuestra web. Cómo hacer el seguimiento de nuestro usuario entre los diferentes dominios y subdominios. En Google Analytics se puede realizar customizando las variables de nuestro tag. Las variables que debemos de habilitar o deshabilitar son el ._setAllowLinker(); y el ._setAllowHash();.

La cookie que utiliza Google Analytics, es una first party cookie, lo que quiere decir que utiliza el mismo dominio desde el que se creó (frente a las third party cookie que utiliza dominios de terceros) perdiendo GA su rastro al realizar un cambio de dominio. Por defecto el tag original de Google Analytics tiene deshabilitada la función ._setAllowLinker () que permite mediante la copia de los parámetros de la cookie en la url de la página de destino en un query string hacer el seguimiento del usuario entre dominios. Cuando se ejecuta este parámetro, se crea una nueva cookie con los mismos valores que la anterior, pero con el nuevo dominio manteniéndose la integridad del usuario y su visita para Google Analytics.

Para que el traslado de expedientes funcione, hay que avisar a la recepción para que envíen el historial médico, por lo que para que nos funcione correctamente el ._setAllowLinker(), necesitamos marcar todos los enlaces externos de nuestro site con la variable ._link() para que envíe los parámetros correctos de nuestro usuario.

Algo diferente es lo que hay que realizar para el envío del historial del usuario entre consultas de la misma clínica; es decir, entre subdominios. Lo que tenemos que hacer es deshabilitar la función ._setAllowHash() que esta activada por defecto en Google Analytics. El parámetro hash lo que hace es asegurarse de la persistencia de la cookie dentro del dominio asignándole un valor único a la cookie para ese visitante en ese dominio. Deshabilitando esta función, lo que conseguimos es que no se rechace la cookie de nuestro usuario como sucedería con una cookie procedente de otro dominio.

No olvidemos que para el buen funcionamiento del traslado de cookies entre nuestros dominios y subdominios necesitamos tener instalado en ambos sitios el track de GA; es decir, nuestras clínicas tienen que pertenecer al mismo sistema sanitario. Si no realizamos todos estos cambios en nuestra implementación del código de seguimiento de Google Analytics, cada vez que uno de nuestros usuarios navegue por nuestra web y cambie entre uno de nuestros dominios o subdominios será contabilizado como una visita nueva, lo que inflará falsamente nuestros resultados de medición.

Crees qué estas guardando correctamente el historial de tus usuarios, qué estas midiendo correctamente la integridad de las visitas de estos, ahora tienes dudas y no sabes si entre tus múltiples dominios estás inflando tus datos debido a una incorrecta implementación de tu herramienta de analítica web. Consúltanos tus dudas aquí mismo.

Mejorar el posicionamiento de nuestro sitio en los buscadores es una de las claves de un sitio exitoso, lo que no muchos saben es que podemos emplear Google Analytics para detectar problemas en nuestras páginas y aplicar SEO en las mismas.

El primer truco que vamos a reseñar es como detectar páginas que carecen de título o lo comparten con otras. Para mejorar el posicionamiento en los buscadores cada página de nuestro sitio necesita contar con un titulo que será leído por el navegador y le permitirá identificarla dentro del contenido de nuestro sitio.

Mediante el uso de los filtros avanzados de Google Analytics podemos controlar 2 aspectos básicos de los títulos de nuestras páginas: que no haya páginas que carecen de título y que varias páginas no compartan el mismo título.

¿Qué reportes necesitamos emplear?

Primero vamos a consultar el reporte de Contenido -> Contenido Principal que muestra las URLs visitadas en nuestro sitio.

Por otra parte recurrimos al reporte Contenido -> Contenido por Título que muestra los títulos de las páginas visitadas en nuestro sitio.

La diferencia entre la cantidad de URL y de Títulos indica que podrían existir páginas que comparten un mismo título o que carecen del mismo. Debido a que el reporte de Contenido por Título no muestra las URLs que comparten un mismo título sino aquellas URLs desde donde se accedió al contenido marcado con un título, es necesario poner manos a la obra y generar un filtro avanzado (se recomienda crear un perfil nuevo para aplicar el filtro ya que se van a modificar los datos).

¿Qué filtro necesitamos crear?

Lo que vamos a hacer es crear un filtro que realice un matching entre los títulos y las URI (aquella parte de las URLs que no incluye el dominio) para obtener un listado que nos permita conocer cuales de ellas comparten o carecen de título.

Primero debemos nombrar el filtro que vamos a crear y definirlo como Filtro Personalizado de tipo Avanzado y procederemos a filtrar en el campo A el Título de Página y en el campo B la URI de la Solicitud y con ello procederemos a crear en el constructor una combinación de Título y URI ($A1::$B1) que guardaremos en lugar del Título de Pagina.

Para tener los resultados deberemos esperar un día hasta que GA procese los datos y entonces solicitaremos nuevamente el reporte de Contenido -> Contenido por Título que ahora nos devolverá la combinación entre Título y URI que hemos creado.

La forma más practica de trabajar es exportar estos datos en formato CSV y luego separarlo en dos columnas mediante el menú de Datos -> Texto en Columnas -> Delimitados -> Otros -> : hecho esto podremos crear una pivot table para analizar los resultados y chequear que páginas carecen de título y cuales lo comparten.