El tiempo es oro: tiempos de página y tiempos de usuario en Google Analytics

 

Vivimos con prisa y el dicho de que el tiempo es oro es más cierto que nunca.

Sin embargo, en el terreno de la analítica web, los análisis de tiempos parecen unos segundones (cuando no se olvidan por completo). Al  hablar de tiempo, nos referimos a dos tipos de métricas diferentes: los tiempos de página (site speed) y los tiempos de usuario (user timings), ambos, localizados dentro de la sección “Comportamiento” de Google Analytics.

 

Tiempos de página

No vamos a decir nada que no sepamos todos ya, pero nunca está de más un recordatorio para no perder de vista aquello que es importante. Los tiempos de carga de nuestra web son críticos. Y no solo porque, como todo iniciado en SEO sabe, los buscadores favorecen en su posicionamiento a las webs más  optimizadas, sino porque no todo el mundo tiene el mismo ancho de banda. Esto último es especialmente importante si parte de nuestra audiencia potencial procede de zonas rurales o de países en vías de desarrollo.

 

mapa_t

tabla_t

 

¿Tendrán los internautas de las zonas con peores anchos de banda  la paciencia suficiente para moverse por nuestro sitio web si éste no está bien optimizado en cuanto a velocidad de carga?

t_rebote

 

En este ejemplo, se aprecia una tasa de rebote claramente superior a la media para las regiones con tiempos medios de carga más altos. Y en mayor o menor medida, la pauta se repite para otros muchos sitios revisados. Hay más factores, desde luego, pero un tiempo de carga de la página de más de medio minuto,  no ayuda.

Hay que tener en cuenta que para la obtención de estos tiempos se mide, por defecto, un 1% de las sesiones. Este porcentaje se puede modificar introduciendo la siguiente línea en el código de seguimiento, antes de enviar la página vista.

Por ejemplo, en Classic, podríamos cambiar el 1% de muestra por un 5% mediante

_gaq.push([‘_setSiteSpeedSampleRate’, 5]);

situado antes de _gaq.push([‘_trackPageview’]);

En Universal Analytics, ese parámetro lo cambiaríamos en

ga(‘create’, ‘UA-XXXXX-Y’, {
‘cookieDomain’: ‘xxxxxx.com’,
‘siteSpeedSampleRate’: 5
});

 

Antes de lanzarnos a poner un 100%, hay que saber que hay límites en función del volumen de tráfico del site. A partir del millón de hits diarios, Google Analytics no recogerá más del 1%, no importa que hayamos especificado un porcentaje mayor.

 

Si los resultados obtenidos no son todo lo buenos que quisiéramos,  podemos detectar puntos de mejora concretos en este terreno,  mediante herramientas como la extensión del navegador Firebug con su plugin Yslow.

 

p_yslow

Fuente: Yslow.org

Otra herramienta gratuita similar es Google PageSpeed, cuya API nos permite personalizar la manera en la que se muestran los resultados de la evaluación que hace de nuestra página, encolar la evaluación de múltiples páginas sin tener que hacerlo una a una a mano, etc.

pagespeed_API

Google Analytics, para estos informes, calcula los tiempos de carga  de la misma  manera que dichas herramientas, aunque no entre en detalle sobre recomendaciones, ya que no es su fin.

 

Tiempos de usuario

Este tipo de métricas no son tan conocidas, ni su utilidad tan  evidente, pero la tienen. Se trataría de mediciones personalizadas sobre elementos determinados. Aclararemos lo que significa ésto un poco más adelante.

Por defecto, este informe está en blanco, ya que se requiere cierta implementación por nuestra parte. El comando a utilizar es:

En él,  indicamos la categoría del tiempo medido, su nombre y su valor para esta medición en concreto (esos son los parámetros obligatorios). Podríamos tener una categoría para los tiempos de carga de imágenes, otra para medir los tiempos de reproducción de los videos que tengamos en él, otra para recoger el tiempo empleado en interactuar con formularios u otros elementos, etc.

Como se puede ver en los ejemplos de categorías que damos, este tipo de métricas  nos pueden servir para analizar los tiempos de carga  de elementos específicos de la web, el grado de interés que despiertan nuestros contenidos y posibles problemas de usabilidad (correlación entre tiempos altos a la hora de rellenar un formulario, por ejemplo, y la tasa de abandono). Para este último uso, no serviría recurrir a la métrica “promedio de tiempo en página” cuando en una página hay más de un elemento al que pueda dedicar su tiempo el usuario.

cronometro

 

El tiempo a enviar mediante ese comando se calculará restando el tiempo (newDate().getTime()) del momento en el que termina el hecho que queremos medir (click en el botón “stop” de un video,  cuando se ha terminado de cargar una librería, cuando enviamos el formulario…) al momento inicial (click en el botón “play”, comienza la carga del script, comenzamos a rellenar el primer campo del formulario, etc.).

Es interesante incluir código que descarte tiempos menores que cero o anormalmente altos, para eliminar irregularidades (como el que el usuario cambie la hora del ordenador durante el proceso) que puedan afectar a los valores total y medio.

A la hora de mostrar los resultados de nuestras mediciones, disponemos de tres tipos de informe:

Explorador: una tabla que nos mostrará por categoría de medición o en más detalle, para elementos concretos,  los tiempos medios y el número de muestras con las que se han calculado.

user_timing_1

user_timing_2

 

Distribución: englobará las diferentes muestras en rangos de tiempo, para que podamos ver la distribución y descartar los extremos, si fuera necesario.

ut_distr

Gráfico de visitas por ubicación: aquí volvemos a relacionar tiempos y ubicaciones geográficas, mediante un mapa como el que mostrábamos para los tiempos de página.

 

Resumiendo

Si le damos a la eficiencia de nuestra web la importancia que merece, tenemos a nuestro alcance las herramientas que nos permitirán optimizarla en ese sentido y en base a un análisis todo lo pormenorizado que queramos.

 

Autor:

Analista Web en en Metriplica, Expertos en Analítica Web. Ingeniero informático por la Universidad Politécnica de Valencia y postgrado en analítica web por la OBS/Universidad de Cataluña.

3 Comments

  1. Gracias por tu post, muy útil. Pero, qué ocurre cuando analytics no muestra datos de velocidad de carga?, a qué puede ser debido?, gracias anticipadas

  2. Raúl Galve

    Hola, Sara.

    Es muy raro lo que comentas.

    Asumiendo que no estás mirando por error el informe de tiempos de usuario (que no mostrará nada a no ser que hayamos implementado la recogida de datos en ese sentido) y no el de tiempos de página, las únicas posibilidades que se me ocurren son:

    -Se ha cambiado el tamaño por defecto de la muestra de un 1% a un 0%, lo cual no tiene mucho sentido.

    -Que sean datos de una app recogidos en una propiedad de tipo web. Se mostraría el informe de tiempos de página pero no habría datos porque esta métrica no tiene sentido en una app.

    Un saludo.

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