Hoy en día la gran mayoría de usuarios que accede a los buscadores, lo hace desde dispositivos móviles, Google obviamente tratando de adaptarse a los cambios, ha realizado cambios en su algoritmo de indexación, pasando del concepto de mobile friendly de 2015 al actual de Mobile First en 2018, que prioriza facilitar contenido optimizado a
Instagram es una red social peculiar en lo referente a datos. Actualmente, solo ofrece acceso a las estadísticas si nos conectamos a través de su aplicación móvil. Hablamos de que únicamente podremos consultarlas, no exportarlas ni descargarlas. La única opción viable para extraer y trabajar con las estadísticas de Instagram es recurrir a herramientas de
Una fuente de información interesante al analizar el comportamiento de los usuarios en una web es el estudio de las páginas que se han visitado. Para ello, tener una representación del flujo de navegación de un site puede ser una herramienta realmente útil. ¿Qué nos va a aportar el flujo de navegación? Por ejemplo, nos
Amp es un proyecto open source liderado por Google, como bien indican sus siglas (Accelerated Mobile Pages) nació con la idea de solucionar el problema de lentitud que se estaba dando en dispositivos Móviles, principalmente por diseños insuficientemente adaptados a estas reducidas pantallas y con cargas demasiado lentas ocasionadas por publicidad, CSS y JS. Surgió
Hace unos meses Google anunció una nueva funcionalidad de Google BigQuery llamada BigQuery ML, la cual está actualmente en Beta. Consiste en un conjunto de extensiones del lenguaje SQL que permiten crear modelos de aprendizaje automático (machine learning, en inglés), evaluar su capacidad predictiva y hacer predicciones para nuevos datos directamente desde dentro de BigQuery.
Las redes sociales proporcionan una ingente cantidad de datos, pero la mayoría sin etiquetar. El Deep Learning nos ayuda a explorarlos para obtener insights sobre nuestra marca. Introducción. La semana pasada tuvimos la oportunidad de asistir a Vertical Big Data Days 2: Brand Analysis in social network, un evento promovido por mVentures en el que
Desde Metriplica hemos preparado a lo largo de este tiempo contenido enfocado a redes sociales para aproximaros a sus métricas y funcionamiento, intentando abarcar tanto aspectos genéricos como más específicos para aportar nociones básicas. Queremos recopilar en este artículo los 5 post que han visto la luz en Doctor Metrics que consideramos más relevantes. Un
Además de Charles Proxy, para validar hits cifrados de aplicaciones Android, podemos utilizar Android Studio. En los dispositivos Android versión>=7.0, es posible que Charles Proxy no funcione (a partir de esta versión se debe introducir en el manifiesto del tag de la aplicación un fichero llamado network_security_config, sin este fichero no se pueden ver los hits).
Una situación común al enfrentarnos al desarrollo de modelos, ya sean predictivos o de aprendizaje automático, es encontrarnos con datos no balanceados (la probabilidad de ocurrencia de un suceso es muy baja). Introducción. En estos casos, un modelo estimado sobre la base de datos completa tiene menos oportunidad de reconocer diferencias que sobre una base
Los cambios de hábito de consumo de los usuarios constantemente cambian, la facilidad de adaptación a nuevos productos y servicios hace que las empresas constantemente prueben diferentes maneras de mejorar tanto la calidad de sus productos como la experiencia de usuario. En ese proceso ha nacido La Era de la Asistencia, este “fenómeno” cada día