Parte de los esfuerzos de un analista de SEO consiste en entender el comportamiento del usuario y, a través de eso, mejorar la navegación en el sitio y proporcionar una mejor experiencia, facilitando las conversiones y haciéndolo fiel al sitio. Una de las maneras de entender lo que él busca es a través de la taxonomía de investigaciones, o sea, entender lo que él busca a través del tipo de query que utiliza en los Search Engines o Motores de Búsquedas. Otra  manera es a través de la búsqueda interna en el sitio, siendo esta última la que debe realmente suministrar lo que los usuarios esperan (y no encuentran) en su sitio. Si usted aún no tiene una búsqueda interna, está más que en la hora de configurar una.

Pistas para la Búsqueda Interna

Usabilidad

Al montar la caja de búsqueda interna en su sitio, tenga en mente que el usuario debe percibir que esta existe. Como esta no deja de ser un call to action (“Busque aquí!”), es interesante que tenga un correcto destaque en la página, pero sin hacer que el objetivo principal de la página pierda su relevancia por causa de la búsqueda interna.

Uno de los lugares más apropiados para la búsqueda interna es en las proximidades del menú de navegación del usuario. Abajo, siguen dos ejemplos de sitios de e-commerce que utilizan ese lugar para la búsqueda interna: Amazon:

Submarino:

Ese lugar para la búsqueda interna es muy recomendado. Por ser próximo al menú de navegación, el usuario visualiza rápidamente la barra de investigación, sin necesidad de buscarla dentro del sitio.

Otro factor que debe ser tenido en consideración es que debe ser hecha una barra de investigación general para toda el sitio, o sea, que esa barra de investigaciones no sea alterada a lo largo del sitio y que el usuario pueda buscar en todos los sectores del sitio, independiente de la pagina en que él este navegando.

SEO

Al implementar la búsqueda interna en el sitio, configúrela de tal forma que para cada búsqueda realizada sea creada una URL de acuerdo con la palabra-clave investigada por el usuario. Por ejemplo:

http://www.sitio.com./?busqueda=palabra=clave

Donde la palabra-clave corresponde a lo que el usuario digitó en la caja de búsqueda.

Un detalle: aunque sea interesante que las URLs de las páginas sean creadas conforme a la palabra-clave utilizada, no es interesante que esas páginas sean indexadas pues pueden generar contenido duplicado.

Imagine que un usuario haga la investigación en su sitio de zapatos por “nike shox” y un segundo usuario “tenis nike shox”. En ambas investigaciones el contenido va a ser prácticamente idéntico, generando, por lo tanto, contenido duplicado. Siendo así, configure su robots.txt para bloquear las páginas de investigación o, el mejor caso, configure la meta robots en la página de resultados de investigación de la siguiente manera:

<meta name=”robots” content=”noindex, follow” >

Para más detalles y discusiones sobre esta cuestión, lea el artículo Problemas de Contenido Duplicado con la Búsqueda Interna.

Configurando el Site Search en el Google Analytics

El Site Search es un recurso muy interesante del Google Analytics, este le permite hacer el tracking no solamente de las investigaciones realizadas en el sitio, sino también el comportamiento de los usuarios que realizan cada tipo de investigación.

Una vez que el sitio ya tiene la búsqueda interna configurada , o sea, ya tiene una barra de investigaciones y suministra resultados en URLs diferentes de acuerdo con la investigación realizada, es posible utilizar el Site Search del Google Analytics.

Primero, ingrese al Google Analytics, escoja el perfil del sitio en que desea configurar el Site Search y haga clic en “Edit”:

Después de eso, basta hacer clic en “Edit” en la sección “profile settings”:

En el último paso, basta seleccionar la opción “Do Track Site Search” e insertar los parámetros que caracterizan las URLs de búsqueda de su sitio. En el ejemplo citado, utilizamos el estándar de URL de búsqueda: “http://www.sitio.com./?busqueda=palabra-clave”, en este caso el parámetro es “búsqueda=”:

En los casos de sitios que utilizan más de un parámetro para las URLs de búsqueda (“búsqueda=”, “keyword=”, “s=”, …) es necesario especificar esos parámetros en el mismo campo utilizado para el primero, todos separados con comas. El Google Analytics acepta en lo máximo 5 parámetros diferentes.

Así, si usted permite que el usuario realice búsquedas refinadas en el sitio a través de filtros (por ejemplo, búsquedas en sitios de e-commerce que dispongan búsquedas por franjas de precio, categorías y marcas de productos), usted puede configurar hasta 5 parámetros seleccionando “Yes” en “Do you use categories for site search?”. Esos parámetros deben ser especificados separados por comas, de la misma manera que los parámetros anteriores.

Después de salvar esas alteraciones, el tracking de las investigaciones realizadas pasará a formar parte de los datos recolectados por el Google Analytics.

Visualizando los Datos del Site Search

Para ingresar los datos de tracking de las investigaciones hechas en los sitios, basta ingresar a la sección “Site Search” en “Content”:

Overview

En overview es posible obtener uno resumen general de las visitas que resultaron en investigaciones en el sitio, siendo ellos:

• Visits With Search: Número de visitas que resultaron en investigaciones

• Total Unique Searchs: Número de investigaciones efectuadas

• Results Pageviews/Search: Promedio de resultados visualizados por visita que resulta en búsqueda

• Search Exits: Porcentaje de visitantes que salen del sitio después de efectuar una investigación

• Search Refinements: Porcentaje de investigaciones que resultan en una segunda investigación

• Time After Search: Promedio de tiempo del usuario en el sitio después de efectuar la investigación

• Search Depth: Número promedio de páginas que los usuarios visualizan después de efectuar una investigación.

Usage

En usage usted obtiene comparaciones entre el número de visitantes que utilizan la búsqueda interna y la cantidad de visitantes que no la utilizan.

Search Terms

En Search Terms usted obtiene un informe con los términos utilizados en la búsqueda interna. Este es uno de los más interesantes, pues este es el que va a suministrarle los datos sobre lo que está faltando en su sitio o que contenido no esta visible o suficiente.

Por ejemplo, si usted nota que los términos que búsqueda más utilizados en su sitio pertenecen a un determinado asunto que usted no aborda, está más que en la hora de suministrar ese contenido y, es claro, hacer que ese nuevo contenido tenga el debido destaque.

Start Pages

En este informe usted obtiene las páginas de las cuales los usuarios están efectuando las búsquedas. Este es interesante para analizar cuáles páginas están generando cuáles búsquedas.

Destination Pages

Ya en este informe usted obtiene las páginas de destino, o sea, las páginas de resultados de las investigaciones.

Categories

De la misma manera que los términos más utilizados para la investigación, es posible verificar cuáles filtros son más o menos utilizados por los usuarios en las búsquedas.

Trending

La sección de trendings ofrece varias opciones de gráficas por período, siendo ellas:

• Visits with Search: Total de visitas que resultan en búsqueda interna

• Total Unique Searchs: Total de investigaciones por día

• Results Pageviews/Search: Visualización de resultados por investigación realizada

• % Search Exits: Porcentaje de personas que abandonan el sitio después de una investigación interna

• % Search Refinements: Porcentaje de personas que efectúan una segunda investigación después de la primera

• Time After Search: Promedio de tiempo que los usuarios permanecen en el sitio después de efectuar la investigación interna

• Search Depht: Gráfica con el número promedio de páginas visualizadas por los usuarios después de efectuar una investigación.

Utilizando los Datos de la Búsqueda Interna

Los datos resultantes de las búsquedas internas pueden ser utilizados para verificar el comportamiento del usuario dentro del sitio y lo que él espera obtener en las páginas. Una vez que se tiene esas informaciones, es posible mejorar el contenido del sitio, llamar mejor la atención del usuario en las páginas y atender mejor sus expectativas.

Un ejemplo de uso de los datos obtenidos en la búsquedas internas, es la verificación de cuáles páginas originan la mayor parte de las búsquedas, y cuáles keywords son utilizadas. Y, de esa manera, verificar que contenido está faltando en el sitio – y es claro, orientar a la creación de nuevo contenido. En este caso, es posible tanto complementar las páginas que son las mayores fuentes de búsqueda, como crear nuevas páginas para el contenido faltante y linkar a partir de las paginas que originan esas búsquedas.

Otra posibilidad de uso, además de orientar a la creación de contenido en el sitio, es verificar la satisfacción de sus usuarios con los resultados de investigación. Una manera de hacer esa verificación es a través del porcentaje de personas que abandonan el sitio después de una investigación.

Un alto porcentaje puede indicar un sistema de búsqueda ineficiente. Otra manera es verificar cuánto tiempo los usuarios permanecen en el sitio después de efectuar una búsqueda interna. Promedios de tiempo muy bajos también pueden indicar la necesidad de mejorar el sistema de búsqueda.

Búsqueda Interna del Google

Una de las maneras de implementar la búsqueda interna del sitio es a través del uso de la propia plataforma de Google para hacer la búsqueda interna de su sitio. Por lo tanto, basta ingresar a la dirección del Google Custom Search: E ingresar a la opción “create a custom search”:

Después de eso, es necesario llenar, paso a paso, los datos que serán utilizados en el mecanismo de investigación que usted va a configurar. En el primer paso:

• Search Engine Name: nombre de su mecanismo de investigación

• Search Engine Description: una breve descripción del mismo

• Search Engine Language: seleccione el idioma del sitio donde las investigaciones serán ejecutadas

• Alcance de la investigación: Si el motor de búsqueda configurado buscará solamente en su sitio o en todo el sitio (con énfasis en su sitio)

• Sites to Search: lista de sitios que deben ser utilizados como base de datos para la búsqueda

• Tipo de servicio: la versión estándar exhibe ads en sus resultados, al contrario de la versión pagada.

De la siguiente manera:

Ya en el segundo paso de la configuración no es necesario llenar ningún dato. En esta ventana es ofrecida una caja de búsqueda y botón para simular las investigaciones configuradas en la primera etapa. Si usted tiene seguridad de que desea configurar el Motor de Búsqueda o Search Engine, basta seleccionar la opción “send confirmation to …@gmail.com” y hacer clic en ‘finish”.

Para obtener el código de su Motor de Búsqueda o Search Engine personalizado, basta ingresar a la ventana de administración de los Search Engines e ingresar al panel de configuración de la Search Engine o Motores de Búsqueda del cual usted pretende instalar en su sitio:

Después de eso, basta con ingresar a la opción “Get Code” en el menú de la izquierda y copiar el código de la Search Engine:

Y listo, ahora es sólo pegar el código en su sitio y, si es necesario, alterar los estilos de su nueva caja de búsqueda interna.

Conclusiones

Instalar y configurar adecuadamente la búsqueda interna en el sitio es de gran valor para analizar el comportamiento del usuario, para verificar cuáles son los próximos pasos en la optimización y reoptimización del contenido e incluso para la manera de como los contenidos deben ser dispuestos en el sitio.

Y usted, ya instaló la búsqueda interna en su sitio y configuró el Google Analytics para hacer el tracking de esos datos? Cuán útiles están siendo esos datos para la optimización de su sitio? Deje su mensaje y cuéntenos su experiencia con ese recurso.

Site Search-Tutoría de SEO para la Búsqueda Interna is a post from: Blog Maestro de SEO

El Google Analytics es una herramienta muy útil para a recoleccion de gran parte de los datos utilizados en el análisis de un sitio y su área de actuación,  especialmente cuando se trata de las informaciones relacionadas al comportamiento del usuario.

Sin embargo, el Google Analytics suministra una serie de datos que muchas veces son exhibidos de manera más genérica – lo que puede llevar al analista de  SEO, en la mejor de las hipótesis, a perder un tiempo precioso para segmentar esos datos. En los peores casos, el analista puede llegar a conclusiones  precipitadas o incluso erradas, perjudicando así su trabajo.

Además del recurso de advanced segmentation, es posible hacer segmentación de datos en el Google Analytics a través de la configuración de filtros  especiales. Abajo, vamos a demostrar como debe ser hecha la configuración de un filtro en el Google Analytics, además de algunos ejemplos de filtros que son  muy útiles para suministrar datos para el trabajo de optimización para motores de búsqueda (SEO) en su sitio.

Cómo Configurar un Filtro?

Como regla general, generalmente antes de configurar un filtro es necesario crear un nuevo perfil para el sitio en el Google Analytics para, de esa manera,  evitar que los datos de otras secciones que no sean del filtro sean contaminadas por las nuevas configuraciones.

Creando un Nuevo Perfil para el Sitio en el Google Analytics

Para montar un nuevo perfil para el sitio en el Google Analytics, basta con hacer clic en la opción “Add new profile” equivalente al sitio que usted quiere  crear el nuevo perfil, conforme a la figura de abajo:

Después de eso, basta con seleccionar la opción “Add Profile for an existing domain”, seleccione el sitio del cual se desea crear un nuevo perfil y escoja el  nombre para ese nuevo perfil:

Después de esos 2 pasos el nuevo perfil del sitio está listo para ser utilizado en la configuración de filtros.

Configurando un Nuevo Filtro

Para configurar un  nuevo filtro, basta seleccionar la opción “Edit” referente al perfil recién creado para el sitio. De la siguiente manera:

Después de entrar en la ventana de edición del perfil, usted tendrá que seleccionar la opción referente a la inserción de un nuevo filtro ahí mismo, de la  siguiente manera:

Después de ese paso usted va a entrar en la ventana de edición del filtro.

Básicamente, existen dos tipos de filtros que pueden ser configurados en el Google Analytics, los pre-definidos (predefined) y los personalizables (custom filters). Los filtros pre-definidos son más simples de configurar, pero tiene menos recursos que los personalizables. Estos últimos, muchas veces, necesitan  del uso de expresiones regulares.

Abajo, siguen algunos ejemplos de filtros que pueden ser útiles para analizar los datos de su sitio. Vale la pena recordar que esos filtros también son  útiles para entender como funciona ese recurso y, así, configurar nuevos filtros que se adapten mejor a sus necesidades.

Filtro para Image Search

Un filtro bastante útil que puede ser configurado en el sitio es el filtro de Image Search. Este filtro hace que el Google Analytics clasifique los datos con referencia a la búsqueda por imágenes en Google como un Motor de Búsqueda o Search Engine – o sea, es posible verificar las palabras-clave para las cuales el sitio recibe visitas de imágenes.

Para configurar este filtro, basta llenar los datos de la siguiente manera:

• Filter Name: Inserte un nombre para el filtro que mejor le convenga. El nombre sugerido es “Image Search”

• Filter Type: Custom filter, Include

• Filter Field: Referral

• Filter Pattern: ^http://images.google..*$

• Case Sensitive: No

Excluir Tráfico Originario de Determinados IPs

Excluir el tráfico de IPs pre determinados es útil para excluir los datos de las navegaciones hechas por usted o por las personas de su equipo en el sitio.

• Filter Name: Inserte un nombre para el filtro que mejor le convenga. El nombre sugerido es “Image Search”

• Filter Type: Custom filter, Exclude

• Filter Field: Visitor IP Address

• Filter Pattern: 192.168.1.1 -> las barras son utilizadas pues ese campo acepta expresiones regulares. O sea, también es posible filtrar una determinada serie de IPs de esa manera.

• Case Sensitive: No

Filtrar Campañas de E-mail

Generalmente las campañas hechas por e-mail generan varios referrals para su sitio, lo que dificulta el análisis de esas campañas de una manera más general. Este filtro agrupa los datos referentes a las URLs mail.yahoo.com en una sola, aunque estemos usando yahoo.mail como ejemplo, este puede ser configurado para otras campañas. Para las URLs del Yahoo Mail, este debe ser configurado de la siguiente manera:

• Filter Name: Inserte un nombre para el filtro que mejor le convenga. El nombre sugerido es “Filtro E-mail – Yahoo”

• Filter Type: Custom filter, Advanced

• Field A -> Extract A: Campaign Source, (.*)mail.yahoo.com$

• Output To -> Constructor: Campaign Source, mail.yahoo.com

• Field A Required: Yes

• Field B Required: No

• Override Output Field: Yes

• Case Sensitive: No

Segmentar Datos de Subdirectorios

Este filtro es muy útil para visualizar mejor los datos de cada subdirectorio del sitio. Por lo tanto, es necesario crear un filtro para cada uno de esos subdirectorios, de la siguiente manera:

• Filter Name: Inserte un nombre para el filtro que mejor le convenga. El nombre sugerido es “Nombre del Directorio”

• Filter Type: Predefined filter, Include only, traffic to the subdirectories, that begin with

• Subdiretctory: /directorio/

• Case Sensitive: No

La configuración de filtros es muy útil para segmentar diversos tipos de datos, desde el tráfico de referral y keywords hasta el mismo tráfico en determinados subdirectorios o subcarpetas. Segmentaciones esas que facilitan el análisis de los datos recolectados y la inferencia de nuevas informaciones – que lo van ayudar a mejorar los trabajos de optimización para motores de búsqueda (SEO) ejecutados en el sitio.

Y usted, ya configuró algun filtro en el Google Analytics? Tiene alguna duda sobre el asunto? Deje su mensaje y cuente como fue su experiencia con filtros.

Configuración de Filtros en el Google Analytics y Segmentación de Datos is a post from: Blog Maestro de SEO

Si esos datos por sí sólo son suficientes para direccionar varios de los trabajos de SEO del sitio como, por ejemplo, verificar cuáles páginas son más ingresadas e intentar mejorarlas, imagine cuando son hechos los análisis consistentes en esos datos?
La segmentación es de gran valor en este momento. Esta ayuda al analista a realizar inferencias encima de los datos que son obtenidos directamente y son muy  útiles a la hora de entender mejor el comportamiento de visitantes en el sitio y transformar eso en más conversiones.

Segmentación Avanzada

Desde el 2008 el Google Analytics cuenta con un poderoso recurso de segmentación de visitas: la Segmentación Avanzada. Aunque sea un recurso avanzado, la  mayoría de nosotros ya estamos acostumbrados a utilizarlo, pero aún no se han encontrado con esto.

Al entrar en el Google Analytics de un sitio y escoger entre los ítem All Traffic, Non-Paid Traffic, Paid Traffic y las demás opciones de trafico disponibles en el analytics, estamos utilizando los segmentos avanzados configurados por default.

Cómo Configurarlo?

Los segmentos avanzados son fáciles de configurar y no afectan la recoleccion de los datos del Google Analytics. O sea, no hay necesidad de la configuración de un nuevo perfil de la cuenta del sitio para configurarlo.

Para ingresar a la configuración de la segmentación avanzada del analytics, basta entrar en el perfil del sitio del cual usted desea configurar e ingresar a la opción Advanced Segments:

Ingresa a la opción “create new segment”:

Como es posible percibir en la imagen de abajo, la tela es bastante simple de utilizar. En la izquierda es posible ingresa las métricas y las dimensiones que  serán utilizadas en la configuración del segmento avanzado, en la derecha el campo donde será construida la expresión con las dimensiones y métricas y, por  último, los botones de prueba y el campo para el nombre del segmento:

La configuración de los segmentos avanzados funciona de manera bastante semejante a las expresiones booleanas. Si usted no está acostumbrado a utilizar este  tipo de expresión, esta no es difícil de entender. Basta analizar sus objetivos y pasos al crear el segmento y proseguir con la configuración. Pero al frente  mostraremos paso a paso como configurar un segmento simple.

La gran ventaja de la segmentación avanzada en el Google Analytics es que esta ofrece una infinidad de posibilidades. Sin embargo, se debe considerar que  segmentar por segmentar no es un buen abordaje y que, antes de hacer las segmentaciones, es necesario analizar cuáles serán necesarias y como estas pueden  ser hechas. Un ejemplo de segmentación interesante es lo de las redes sociales utilizadas en la divulgación del sitio, pues a través de ella es posible  conocer mejor el perfil de los usuarios que ingresan al sitio por las redes sociales y diferenciarlos de los demás.

Segmentación de Redes Sociales

Actualmente, dos de las redes sociales más utilizadas en Brasil son el Orkut y el Twitter. Vamos a suponer que usted desea verificar como es el  comportamiento de los usuarios que llegan a su sitio a través de esas dos redes sociales.

Objetivo: Filtrar las visitas que llegan al sitio a través del Twitter O del Orkut.

Para ese objetivo, vamos a utilizar la Dimension Source para filtrar/segmentar visitantes que vengan O del Twitter O del Orkut.

Primero es necesario encontrar la dimensión “Source”. Para esto, basta abrir las opciones contenidas en “Dimensions”:

Mientras tanto, antes de proseguir con la configuración, acuérdese de llenar el atributo referente al nombre del segmento (pues sin llenarlo no es posible  realizar las pruebas).

Para seleccionar una dimensión o métrica para componer el segmento, basta hacer clic en el segmento o dimensión escogida y arrastrar hacia dentro del campo  “dimension or metric”.Abajo, seleccione la opción “Source”:

Como queremos hacer el tracking de usuarios que encuentran el sitio por el Twitter O por el Orkut, seleccionamos ahora la opción “Add or Statement”:

Y repetir el proceso de arriba para insertar otro source.

Después de tener los dos sources, es necesario configurar las dos fuentes de tráfico, conforme a la figura de abajo:

Después de esos pasos el segmento de redes sociales ya está configurado. Bastando sólo, ahora, ser guardado para utilizarlo.

Utilizando el Statement : And

El segmento configurado de arriba puede ser alterado para incluir las diversas redes sociales o también los sitios con los cuales el suyo tiene parceria o sociedad. Sin embargo, este segmento puede hacerse aún más específico.

Vamos a suponer que usted tiene un sitio de e-commerce y quiere más informaciones sobre los visitantes de esas redes sociales que no resultaron en  conversiones, o sea, el número de transacciones para esos usuarios es igual a cero.  Finalmente, usted quiere descubrir el porqué esos usuarios no compraron  nada.

Objetivo: filtrar los usuarios que vienen del Twitter O del Orkut Y que no efectuaron ninguna compra (lo que significa que Transactions = cero ).

Para ello, vamos a editar el segmento de las redes sociales adicionando un Statement And, de la siguiente manera:

Para que el segmento pase a filtrar también los visitantes de las redes sociales que no convirtieron, vamos a utilizar la métrica Transactions de la pestaña de e-commerce del Google Analytics, conforme puede ser observado en la figura de abajo:

Después de esa alteración en el segmento de las redes sociales es posible filtrar los datos de los visitantes del sitio que vinieron del Orkut o del Twitter y que no efectuaron ninguna compra (lo que es útil para verificar los motivos por los cuales no hubieron conversiones).

Conclusiones

Como es posible percibir, el recurso de segmentación avanzada del Google Analytics es muy útil para mejorar las técnicas de optimización para motores de búsqueda (SEO) aplicadas en el sitio bastando, para eso, definir exactamente cuáles son sus objetivos (mejorar las tasas de bounce y de conversión, aumentar conversiones de las redes sociales, mejorar la visibilidad de la marca, …) y verificar que tipo de segmentación avanzada le suministrará los datos que usted necesita analizar.

Y usted, ya había usado la segmentación avanzada en el Analytics de su sitio? Que tipo de segmentos usted implementó? Deje un comentario y cuéntenos sus experiencias con este recurso.

Segmentación de Datos en el Google Analytics is a post from: Blog Maestro de SEO

En el último caso, una de las maneras de obtenerse datos relacionados las conversiones (compra de productos), es a través de la configuración de la pestaña e-commerce, en el proprio Google Analytics.

La configuración de esa pestaña tiene varias ventajas: además de medir el número de compras efectuadas, es posible obtener otros datos relevantes sobre las transacciones hechas y los puntos vendidos, como: productos más vendidos, keywords de entrada para cada producto vendido (y por tanto obtener las keywords que tienen mayor tasa de conversión), además de otros datos que son muy útiles para ayudar a orientar los trabajos de optimización para motores de búsqueda (SEO) en el sitio.

Cómo Configurar la pestaña de E-commerce del Google Analytics?

De la misma manera que la instalación del Google Analytics en el sitio, la pestaña de e-commerce necesita de la inserción de un código en javascript, el cual es responsable por la recoleccion de los datos. Ese código es diferente del usado previamente en la instalación del propio Google Analytics y debe ser insertado en la página de feedback que es retornada para el usuario cuando este finaliza la compra del producto.

Configuración del Google Analytics

Sin embargo, antes de instalar el código en las páginas del feedback el primer paso es configurar el Google Analytics del sitio y establecer el status del e-commerce. Para ello, es necesario ingresar a la cuenta del Google Analytics del sitio (como administrador) y editar el perfil del sitio, conforme a las figuras de abajo:

Al ingresar a la página de la configuración del perfil, es necesario marcar la opción “Yes, an E-commerce Site”, además de especificar cuál/cuáles serán las monedas utilizadas en el sitio (en el caso de sitios internacionales):

Instalación de los Códigos de Tracking

Como ya fue mencionado anteriormente, el código debe ser insertado en la página del feedback de compra de cada producto, sin embargo, ese código debe ser insertado en la página antes de que ella sea enviada al usuario.

Abajo, sigue el código para la instalación del e-commerce en el Google Analytics:

<script type=”text/javascript”>
pageTracker._addTrans(
“order-id”, // required
“affiliate or store name”,
“total”,
“tax”,
“shipping”,
“city”,
“state”,
“country“
);

pageTracker._addItem(
“order-id”, // required
“SKU”,
“product name”,
“product category”,
“unit price”,  // required
“quantity” //required

);

pageTracker._trackTrans();
</script>

Como usar la Pestaña de E-Commerce?

Ahora el próximo paso es utilizar los datos generados. La pestaña de e-commerce estará disponible en el menú principal del perfil en el site en el analytics:

Overview – Visión General

En Overview es presentado un panorama general del sitio en el período seleccionado, con los siguientes datos:

• tasa de conversión,

• número de transacciones (compras),

• medida del valor de compra,

• número de productos comprados,

• productos mas comprados y

• las fuentes de tráfico que trajeron las mayores tasas de conversión de compra.

Total Revenue – Total de Ventas

En esta opción es presentado un gráfico con el total de ventas y las tasas de conversión por hora, diarias, semanales o mensuales (dependiendo de la elección del usuario) del periodo a ser analizado.

Conversion Rate – Tasa de Conversión

Los gráficos de esa opción tienen el mismo formato de la opción anterior, sin embargo, aquí son presentadas solamente las tasas de conversión.

Average Order Value – Medida de las Ventas

Los gráficos de la opción Average Order Value tienen el mismo formato de Conversion Rate y Total Revenue, pero el enfoque en esta opción es la medida del valor de las ventas.

Product Performance – Actuación de los Productos

En esta opción es posible analizar cuáles productos fueron más vendidos en el sitio en el periodo seleccionado – por código (SKU) o por nombre – así como verificar el desempeño de las categorías de productos (cuáles categorías vendieron más o menos).

Transactions – Transacciones o Ventas

El primer gráfico de esta opción presenta el total de ventas por hora, día, semana o mes (conforme a lo que sea seleccionado) en el periodo a ser analizado. Lo diferente de esta opción es que ella suministra la posibilidad de saber los detalles de cada transacción / venta efectuada en el sitio.

Visits to Purchase – Visitas para Comprar

En este gráfico es analizado el perfil de las visitas que generan conversiones de compra en el aspecto cuantas veces los visitantes (en promedio) visitan el sitio antes de comprar algo. Así como en las opciones anteriores, es posible seleccionar el periodo que se desea analizar.

Days to Purchase – Días para Comprar

Esta opción es semejante a la anterior en cuánto a la presentación de los datos, sin embargo, aquí el enfoque es la cantidad de días que pasan entre la primera visita y la visita que llevó a la compra.

Otras Funcionalidades de la pestaña de E-Commerce

Además de las funcionalidades de arriba, la configuración de la pestaña de e-commerce puede suministrar otros variados datos bastante interesantes, accesibles en otras secciones del Google Analytics. Para verificar donde encontrar esos datos, basta estar atento a los lugares donde la opción de e-commerce puede ser encontrada:

Uno de los lugares donde esos datos son accesibles es en el análisis de keywords del sitio (accesibles por el camino: Traffic Sources -> Keywords). Al ingresar a la opcion “Ecommerce” es posible analizar las tasas de conversión de compra para cada keyword de entrada del sitio, por ejemplo:

El análisis de esos datos citados como ejemplo son útiles por suministrar una medida de más en el proceso de elección de las keywords que tendrán un enfoque en las próximas etapas de optimización del sitio. Y este es sólo un ejemplo del uso de los datos suministrados por la configuración del E-commerce.

Conclusiones

Como es posible percibir, esta configuración abre un gran abanico de posibilidades de análisis de las tasas de conversión – bajo diversos factores de influencia, como: keywords, fuentes de tráfico, categorías del propio sitio e incluso el layout de las páginas de producto (si fueran realizadas pruebas) – lo que la vuelve esencial para la optimización del sitio en cuánto a sus conversiones.

Si usted tiene alguna duda en cuanto al uso de la pestaña de e-commerce o le gustaría suministrar un consejo de uso, deje un comentario. Y espere que en breve divulgaremos más consejos sobre el uso de esa herramienta.

E-Commerce en el Google Analytics-Cómo Instalarlo? is a post from: Blog Maestro de SEO

El bounce rate es una de las medidas utilizadas para analizar el comportamiento de los usuarios en las páginas del sitio. Este es calculado teniendo en  consideración el número de personas que entran en una página en relación al número de personas que salen, y es útil para medir lo “atrayente” de las páginas  para el usuario.

Sin embargo, verificar si el bounce rate está normal o muy alto no es así tan trivial. Se debe tener en consideración la finalidad de la página. Por ejemplo,  cuanto más contenido una página tenga es menor su bounce rate, mejor. Ya para páginas con poco contenido, que tiene la única finalidad de direccionar el  tráfico para otras páginas, el bounce rate es una medida relativamente innecesaria.

El bounce rate generalmente está unido a lo que las personas están buscando (la intención de los usuarios) confrontado con lo que está siendo ofrecido en el  sitio. La situación ideal es que la intención del usuario  y el objetivo de las páginas estén en sintonia y, para eso, es necesario entender:

1. El objetivo de cada página (y ser lo más fiel posible a ese objetivo)
2. Cómo los usuarios van a llegar hasta cada página
3. Cómo el objetivo y la intención del usuario van a estar juntas

El Objetivo de Cada Página

Tener en mente el objetivo de cada página es útil tanto para direccionar los trabajos de optimización para motores de búsqueda (SEO) en cada una de ellas, como para evaluar y revaluar la necesidad de la creación de nuevas páginas o reoptimización del contenido.

Un ejemplo de eso es la necesidad o no de la creación de nuevas categorías en un blog (con el fin de segmentar mejor un determinado asunto)

La necesidad de alteración de la disposición de los elementos de una página también puede ser vista como una reoptimización – generalmente esas alteraciones  son hechas para corregir algún error de enfoque de una página o también para alterarlo.

Por ejemplo, una página que tiene como finalidad la venta de un producto, pero el elemento de mayor importancia es un call to action para una promoción de  otro producto relacionado.

Cómo los usuarios llegan hasta las páginas?

Keywords

Una manera de verificar como los usuarios están llegando a la páginas de su sitio es verificar las keywords y las fuentes de tráfico de entrada de cada

página. Para ello, usted debe ingresar los datos de la página que usted desea verificar a través del menú Traffic Sources->Content->Content by Title:

Y, después de eso, encontrar la página deseada:

Después de eso, para verificar las keywords de entrada, basta seleccionar la opción “keywords”:

De esa manera es posible verificar si la página está optimizada para las keywords correctas, además de facilitar el descubrimiento del porqué del bounce rate  de una página esta bajo o alto. Si una página esta siendo ingresada por las keywords erradas, es hora de pensar en la reoptimización de su contenido.

Comience por las páginas más importantes, independiente del bounce de ellas y solamente después ordene sus actividades por orden de bounce.

Sources

Para verificar las fuentes de tráfico de una página, basta seleccionar la opción “sources” (después de seleccionados los datos de la página en cuestión):

El punto interesante de analizarse las fuentes de tráfico para una determinada página es verificar cuáles referrals están trayéndole más visitas para los  asuntos específicos y, de esa manera, suministrarle datos sobre cuáles son las redes sociales que le dan más resultados y cuáles pueden ser mejor trabajadas.

Sintonía Entre el Objetivo de las Páginas e Intenciones del Usuario

Mejorar la sintonía entre el objetivo de las páginas y las intenciones del usuario va además del uso de las keywords correctas en los trabajos de  optimización para motores de búsqueda (SEO), (tanto on-page cuánto off-page), también es necesario poner atención a la organización de los elementos en la  página, el uso o no de calls to action y otros factores visuales que también pueden acarrear en la salida del visitante.

Piense en un sitio de e-commerce. Las páginas de los productos tienen que tener como finalidad la venta de aquel producto, por lo tanto, este es el que debe  tener lo importante de la página.

Estar atento a la manera de como los usuarios llegan a la páginas es esencial para bajar las tasas de bounce, pero montar páginas objetivas y fáciles de ser  comprendidas y navegadas también. De esa manera, el usuario consigue encontrar sus páginas de la manera correcta, comprende el contenido y no abandona la  página antes de verificar si la página tiene o no aquello que busca.

Usted ya había percibido la relación entre el bounce rate y la sintonía entre el objetivo de la página y las intenciones del usuario? Haga un comentario y  cuente lo que encontró sobre el asunto.

Bounce Rate-Objetivo de las Paginas e Intención del Usuario is a post from: Blog Maestro de SEO

La baja actuación de un sitio puede acarrear en serios daños  para la marca y confundir el retorno de las inversiones (ROI). Para que eso no pase y los  trabajos de optimización para motores de búsqueda (SEO) sean efectivos, es necesario optimizar y perfeccionar las estrategias de marketing, navegación y  optimización de contenido continuamente.

La Optimización del Sitio Está Surtiendo Efecto?

Una manera simple de verificar la eficiencia de la optimización de un sitio es a través del análisis del tráfico del sitio, esto es posible a través del uso  de herramientas de web analytics, como el Google Analytics. Esas herramientas ofrecen una gran cantidad de datos al respecto de los visitantes:

* browser utilizado
* tipo de conexión
* de donde el visitante viene
* cuales páginas tienen mayor bounce rate
* y otros

Ademas, el registro en Google Analytics debe ser uno de los primeros pasos después de la creación de un sitio o blog, pues de esa manera se obtienen datos de  alta calidad sobre la evolución del sitio con el pasar del tiempo y cual es el impacto de las acciones de marketing y de las estrategias de SEO.

Sin embargo, por mas desarrollado que el Google Analytics y las otras herramientas de análisis de tráfico sean, o por mas informaciones que estas puedan  ofrecer, esos datos son solo recolectados y exhibidos. Le queda a usted mismo analizar esos datos y sacar de ellos lo que realmente interesa – o sea,  verificar los efectos de las estrategias utilizadas y decidir cual será el próximo paso en la optimización del sitio.

En este articulo, traigo algunas pistas de como utilizar el Google Analytics y de como extraer algunas informaciones relevantes a partir de los datos  ofrecidos. Vamos a ellas.

Pistas Básicas del Uso del Analytics

Para tenerse un panorama general del tráfico del sitio, es interesante verificar los siguientes datos:

* Visitas diarias recibidas
* Tasas de conversión
* Páginas mas visitadas
* Tráfico de Referrals
* Tiempos de visita y con que frecuencia las personas regresan a su sitio

Visitas diarias recibidas

A ingresar al analytics de su sitio, esos datos están disponibles luego en el dashboard. Y son exhibidos de la siguiente manera:

Aqui usted puede escoger el período para el cual usted quiere verificar el número de visitas, asi como el segmento de tráfico que usted desea visualizar.

Los tipos de segmentos de tráfico disponibles son:

* all visits: visitantes de todos los segmentos.
* new visitors: nuevos visitantes
* returning visitors: visitantes que regresaran
* paid traffic: visitantes que llegaran hasta el sitio a través de clics en links patrocinados de google.
* non-paid traffic: all visits menos los visitantes de paid traffic.
* search traffic: visitantes que llegaran a través de los motores de búsqueda o search engines.
* direct traffic: visitantes que llegaran al sitio de manera directa, sin búsquedas o clics en anuncios.
* referral traffic: visitantes que llegaran al sitio a través de referrals (social media, por ejemplo)
* visits with conversions: visitantes que resultaran en conversión
* visits from iPhones: visitantes que estaban utilizando iPhones
* non-bounce visits: visitas que no resultaran en bounce

Es posible seleccionar hasta 3 segmentos (excepto el all trafic, que es seleccionado por estándar en cualquier comparación). Cuando es seleccionado pero de  un segmento, es exhibida una comparación entre ellos.

Es interesante analizar el gráfico generado con esas informaciones, pues es posible percibir en cuales días de la semana el tráfico es mayor y cuando ocurren  picos anormales – en ambos casos, es interesante investigar las causas.

Por lo tanto, filtre los resultados por el período en que ocurrió el pico de visitas, vea cuales son las páginas mas visitadas, asi como las top keywords. De  esa manera usted sabe que tipo de contenido está atrayendo mas la atención de sus usuarios – y, de después de esas informaciones, usted puede mejorar su  contenido, así como explorar mejor los asuntos relacionados.

Otra información relevante que usted puede sacar del tráfico es verificar si una determinada estrategia para “llamar” mas visitantes está surtiendo efecto.  Por ejemplo, si usted invirtió en una campaña de ad-words durante un mes y quiere saber que impacto esa inversión trajo en visitas para el sitio, basta  comparar el mes de la campaña con el mes anterior a la campaña.

Si usted quiere incrementar todavia mas ese gráfico, basta seleccionar los segmentos paid y non-paid y comparar el impacto de ambos.

Vale la pena resaltar que los datos referentes al número de visitantes también pueden ser analizados para diferentes tipos de segmentos.

Tasas de conversión

Las tasas de conversión sólo pueden ser analizadas después de la configuración correcta de las metas (goals) en el analytics. Cada sitio tiene una o varias  finalidades. Para verificar si esas finalidades están siendo debidamente atendidas, es posible estipular un “camino” ideal para cada tipo de meta – y, de esa  manera, verificar cuantos visitantes ejecutan ese camino y resultan en conversión.

Para facilitar la comprensión del concepto de meta, piense en un sitio de e-commerce. La meta de las páginas es llevar al visitante a comprar el producto – o  sea, el camino ideal en ese caso seria una lista de productos, seguida de la visualización de un determinado producto y, por último, la compra del mismo.

Para saber como configurar as metas y analizar las tasas de conversión, vea el articulo sobre la configuración de metas en el analytics.

Páginas mas visitadas

Para ingresar a esa opción, basta con seleccionar la opción Content -> Top Content (menú a la izquierda de la ventana del analytics). Conforme a la figura de  abajo.

Es interesante verificar cuales páginas tiene mas ingresos en el sitio pues a través de ellas es que usted va a saber lo que está llamando mas la atención de su público- puro. Ademas de eso, también es posible verificar los intereses por segmento.

Conociendo lo que sus usuarios están buscando, queda mas fácil pensar en como optimizar mejor el contenido, trabajar mejor las keywords y tener una noción de que tipo de información y servicio puede ofrecer a los usuarios.

Tráfico por Referral

Para ingresar a los referrals, seleccione la opción Traffic Sources -> Referring Sites.

Mas que solo verificar cuantas visitas usted recibe para cada referral, es interesante analizar el bounce rate para cada uno. De esa manera usted consigue identificar cuales referrals están proporcionando mejores resultados – o sea, en cuales referrals usted puede tener una atención extra o concentrar sus  esfuerzos.

Tiempos de Visita

Es posible obtener el tiempo de las visitas en el proprio dashboard, conforme a la figura abajo:

Sin embargo, solamente el tiempo medio de las visitas no es un dato que por si sólo diga mucha cosa.

Verifique el tiempo que los visitantes pasan en las páginas de su sitio y preste una atención especial con las páginas en que el tiempo es menor que el medio. Porque los usuarios no pasan mucho tiempo en esas páginas? Esas páginas no tienen contenido relevante, están abarrotadas de elementos? Tienen una navegación muy complicada? El diseño es favorable (es agradable a los ojos, no dificulta la lectura)?

Frecuencia del Retorno

Para comparar la cantidad de visitantes que regresan con aquellos que visitan el sitio solo una sola vez, basta seleccionar la opción Visitors -> News vs  Returning. Después de seleccionar esa opción, aparecerá la siguiente imagen:

Al seleccionar una de las opciones (new visitor o returning visitor) usted podrá obtener el tiempo medio del tipo de visitante seleccionado, así como el bounce rate y el número medio de páginas visualizadas.

El factor principal para ser analizado es el porcentaje de personas que regresan al sitio. Lo interesante es que las personas sientan necesidad de regresar. Por lo tanto, si el número de personas que regresan es muy pequeño, es interesante verificar se hay problemas con el contenido o la navegación del mismo.

Sin embargo, el porcentaje ideal de personas que regresan puede variar de acuerdo con la finalidad del sitio. Por ejemplo, sitios de e-commerce típicamente tienen un número de retorno bien inferior que sitios de noticias. Además, al analizar un sitio que tiene como finalidad ofrecer lectura, vale considerar el número de suscriptores al feed.

El uso de Google Analytics (o otra herramienta de web analysis) es muy interesante, pues la cantidad de informaciones que este provee referente al tráfico es  muy útil – a través de ellas es posible verificar cuales páginas están mejores o peores (o sea, cuales necesitan de una atención especial en su optimización).

Descubrir cuales contenidos son mas relevantes para los usuarios, si las sociedades y el uso de social media están trayendo el número esperado de visitas, en fin, una serie de datos que lo ayudan a mejorar cada día las estrategias de optimización utilizadas, así como mejorar su marca a través del proprio sitio.

Y usted, ya hace uso del análisis de tráfico? Hace cuanto tiempo? Como usa los datos ofrecidos por el Google Analytics? Usted utiliza esa herramienta o otro  tipo de web analytics? Deje su comentario contando como es su experiencia con esa herramienta de Google u otra herramienta de análisis de tráfico.

Como Utilizar Google Analytics para la Optimización de Sitios is a post from: Blog Maestro de SEO

Como sabemos,el Google analytics es una herramienta muy poderosa de web analytics, ofreciendo una gran cantidad de datos sobre las visitas de un sitio: desde  donde verán, cuanto tiempo pasaran en el sitio – bien como todos los datos referentes a su “estadía” en el sitio – hasta datos referentes al proprio usuario.

Un ejemplo de la riqueza de detalles es que es posible extraer datos como la medida de tiempo que los usuarios que utilizan Mozilla o Internet Explorer  permanecen en el sitio, bien como bounce rate y número de páginas visitadas.

Debido a la gran cantidad de datos ofrecidos por el Analytics, es importante saber interpretar esos datos de manera a identificar posibles errores o  posibilidades de mejora en el sitio. Con ese propósito, la semana pasada comente algunas pistas de como usar el Analytics para analizar algo mas que  simplemente el trafico de los search engines o motores de búsquedas y referencias. Hoy voy a mostrar un recurso mas avanzado del Google Analytics: las metas,  también llamadas de goals.

Que son metas?

Todo sitio tiene un propósito, independiente de su tamaño. Los sitios de e-commerce tienen como finalidad la venta de productos. De los blogs, obtener  lectores asiduos. Promocionales, el objetivo de dar visibilidad a una determinada marca o producto, y así en adelante. Pero como verificar si el sitio está  alcanzando sus objetivos? A través de metas.

Las metas, o goals, del Analytics son una manera de representar las metas del sitio estipulando el mejor camino de los visitantes. Para un sitio de e-commerce, por ejemplo, lo ideal es que los visitantes naveguen por el sitio, encuentren el producto que desean y efectúen una compra.

La principal finalidad de las metas es mensurar las conversiones para una determinada meta. O sea, cuantos visitantes efectuaran el conjunto de acciones  esperadas.

Como Configurar Metas en el Analytics?

Es posible configurar hasta cuatro metas en el Google Analytics, y el camino para ingresar al panel de configuración de las metas es mostrado en la figura de abajo:

Después de hacer clic en el botón editar, aparecerá la tela de abajo. Basta escoger una de las 4 metas (goals) y hacer clic en editar:

Después de hacer clic en editar, aparecerá la ventana de configuración de la meta. Inicialmente, debemos configurar los datos principales de la meta:

Donde:

• En active goal usted escoge escoge si la meta estará activa o no.
• En Match Type usted puede optar por el tipo de correspondencia que  el “Goal URL” deberá atender. Los tipos disponibles son: Exact Match, Head Match y Regular Expression Match.
• Goal Name: Nombre de la meta. Escoja un nombre que sea descriptivo y de fácil comprensión.
• Case Sensitiveiveiveive: Marque solo si son utilizadas letras mayúsculas en la url – en el caso de URLs sin letras mayúsculas no corresponderán la url que cuenta con esos caracteres.
• Goal Value: En el caso de que la meta alcanzada tenga un valor, es interesante que este sea insertado en este campo.

Todavía, vale la pena recordar que:

• Exact Match: En el cual la URL de destino debe ser exactamente igual a la digitada en Goal URL.
• Head Match: Cuando la URL de destino es montada dinamicamente, es mejor optar por ese tipo de correspondencia. Esa opción permite que la(s) URL(s) de destino tenga(n) que atender solamente la correspondencia principal, siendo que la url principal deberá ser digitada en Goal URL.Regular Expression Match: La clasificación de la URL de destino puede ser hecha a través de expresiones regulares. La expresión deberá ser digitada en el campo Goal URL.

Después de la configuración principal de la meta, es posible configurar una alternativa de camino (navegación entre páginas) que el visitante siga hasta cumplir la meta establecida. Marcar ese camino es opcional, entre tanto, es necesario en el caso de que usted quiera utilizar los gráficos de embudo para las metas.

En el espacio demarcado en la figura de arriba están los campos donde deberán ser insertadas las URLs que hacen parte del camino del usuario. Para cada paso es necesario insertar un nombre.

Para ejemplificar el registro de una meta, vamos a suponer una tienda online de zapatos. En este caso, una de las metas es hacer que los visitantes compren zapatos y ejecuten los siguientes pasos:

1. Escoger los zapatos (www.tiendadezapatos.com./product.php?productid=1234)
2. Adicionar los zapatos al carrito de compras (www.tiendadezapatos.com./add-carrinho)
3. Comprar el producto (www.tiendadezapatos.com./comprar)

Luego, se llenarían los datos de la siguiente manera:

Y los pasos serán:

• Step 1: www.tiendadezapatos.com./product.php?productid=
• Step2: www.tiendadezapatos.com./add-carrito
• Goal: www.tiendadezapatos.com./comprar

Analizando las Conversiones

Como ya fue dicho anteriormente, una de las ventajas de configurarse las metas es la posibilidad de análisis de las conversiones. Y, por lo tanto, basta ingresar al menú referente a las metas (o goals) en el Analytics:

Abajo siguen las opciones de informes para las metas en el Google Analytics, bien como sus respectivas explicaciones. Vale la pena recordar que cada informes de abajo analiza solamente una meta, o sea, es necesario escoger una meta para ser analizada.

• Total Conversiones: Gráfico con los números de conversiones diarios para la determinada meta, bien como el porcentaje de esos valores comparándose con el total de conversiones en el período analizado.
• Conversion Rate: Gráfico con tasas de conversión diarias del sitio – porcentaje de visitantes en el día que resultaran en conversión.
• Goal Verification: Ofrece detalles sobre cada paso de una determinada meta, siendo posible verificar la cantidad de visitas que pasaran por un determinado paso y resultaran en conversión.
• Reverse Goal Path: En ese informe el camino que lleva a una determinada conversión puede ser analizado al contrario. Este es muy útil para realizar pruebas de conversión entre dos páginas que llevan al mismo fin.
• Goal Value: Cuando son atribuidos valores a las metas, la Goal Value exhibe los valores diarios obtenidos a lo largo del período analizado.
• Goal Abandoned Funnels: Para cada paso de una meta configurada, es posible analizar cuantas visitas (bien como el porcentaje de visitas) que abandonan el camino de conversión en cada paso.
• Funnel Visualization: Es uno de los gráficos mas interesantes de esta sección, pues ofrece los gráficos de “embudo” de las conversiones del sitio.

Al verificar cuantas visitas abandonan el camino de conversión (Goal Abandoned Funnels) es posible percibir si hay algún error en las páginas envueltas. Por  ejemplo, si en una meta de 4 pasos hay un gran salida de los visitantes en el paso 2 – es posible que la página del paso 2 este con algún problema, o todavia necesite de mas datos o elementos mas atrayentes para el visitante.

Los gráficos de embudo (Funnel Visualization) ofrecen una visualización rápida de los siguientes datos:

• visitas que iniciaran el camino definido en la meta

• visitas que abandonaran el camino de la meta

• visitas que resultaran en conversión

En el ejemplo de abajo, tenemos la visualización de un gráfico de embudo para una meta que tiene mas de dos pasos. Entre tanto, vamos a ejemplificar solo el primer paso:

• 47% abandonan el camino de la meta

• 53% seguirán para el próximo paso

Vale la pena resaltar que los gráficos de embudo pueden ser generados para cualquier período de tiempo – desde que ese período este dentro del período para el cual la meta en cuestión fue configurada.

Uno de los factores mas importantes para analizar los trabajos de optimización para motores de búsqueda (SEO) es medir los resultados. Al utilizar las metas del analytics es posible acompañar – de una manera simple – las tasas de conversión del sitio, ademas de poder obtener algunos datos complementarios sobre sus visitas, verificar cuales páginas que hacen parte del camino que lleva la conversión están con problemas o precisan de un poco mas de atención en términos de utilidad y navegación.

Y usted, ya configuro las metas en el analytics? O que cree de ese recurso del analytics? Usted utiliza los recursos de las metas de alguna manera diferente? Deje un comentario y cuéntele a la gente.

Análisis de la Conversión – Metas en Google Analytics is a post from: Blog Maestro de SEO

Es muy importante para los trabajos de optimización para motores de búsqueda (SEO) saber medir los resultados de los esfuerzos que son realizados, sea en  campaña  de link building o SEO onpage, como metatags y disposición de los elementos en una página. Y el Google Analytics es una buena herramienta en ese  aspecto.

Inscribir su sitio en el Analytics de Google debe ser uno de los primeros pasos para acompañar su desarrollo, pues el Analytics ofrece una cantidad de  datos mas que suficiente para analizar todos los aspectos del tráfico de un sitio. Por lo tanto, será que realmente se utiliza todo el potencial de esa  herramienta?

Pistas de Analytics

Generalmente las personas se someten a utilizar el dashboard y el tráfico proveniente de referrals. Cuando mucho, utilizan el analytics para comparar  keywords y visitas entre dos períodos de tiempo. Sin embargo, existen maneras muy interesantes de analizar otros aspectos de su sitio a través del Analytics.  Por ejemplo, es posible utilizar el analytics para verificar si está atacando las keywords correctas, si existen incompatibilidades graves de navegación por  browser, problemas con el tiempo de cargas de las páginas.

Análisis por Períodos de Tiempo

Aunque ese uso del analytics sea relativamente comuna, pocas personas utilizan ese recurso. El análisis de los datos por período de tiempo es muy interesante, posibilitando coger los resultados de un trabajo diferente ejecutado en el sitio en una determinada fecha.

Por ejemplo, usted inicio una nueva sociedad para su sitio, pero no esta seguro si ella está siendo tan buena así. Una buena manera de verificar si esa sociedad está surtiendo efecto es comparar el mes anterior y el mes posterior a una determinada alteración. Si la cantidad de visitas fue mayor y la calidad de esas visitas fue significativa – el bounce rate no aumenta – con seguridad su sociedad está trayendo resultados positivos para su sitio.

Las comparaciones por tiempo también son muy útiles cuando se habla en análisis de resultados de pruebas. Sea prueba de páginas, calls to action, modificaciones en la estructura de las páginas y otras posibles alteraciones ejecutadas en el sitio.

Análisis de las Keywords del Sitio

Aunque no exista una fórmula exacta para las metatags y las keywords del sitio, es fundamental utilizarlas de la manera mas coherente posible. Como sabemos, las metatags son una manera de describir el contenido de las páginas y, páginas mal descritas, llevan a usuarios insatisfechos por encontrar un contenido que no estaba buscando – o sea, mas de un bounce para el sitio.

Para utilizar el Analytics para verificar sus keywords, basta comparar las top keywords de su sitio con  las top landing pages. Para obtener las top keywords,  van al menú Traffic Sources -> Keywords:

Ya para las top landing pages, haga clic en la opción: Content -> top landing pages:

El contenido de las landing pages son coherentes con las top keywords del sitio? Si es así, excelente. Si no, vale la pena re-evaluar las metatags de las páginas.

Incompatibilidades de Browser

Los browsers mas utilizados en Brasil son el Internet Explorer, Firefox y Chrome (en esa orden). Por lo tanto, es importante que su sitio pueda ser visualizado adecuadamente en esas tres. Cuando ocurre alguna incompatibilidad con el Internet Explorer, por ejemplo, probablemente los visitantes que utilizan ese browser van a pasar menos tiempo en el sitio, o incluso acarrear en un bounce.

Es posible verificar si existe alguna incompatibilidad grave de navegación a través del Analytics. Para eso,  haga clic en Visitors -> Browsers. Allá es posible analizar el tiempo medido, bounce rate (ademas de otras informaciones) sobre los visitantes que utilizan cada browser.

Si usted percibe grandes diferencias en el bounce rate y un tiempo medio entre los navegadores, vale la pena verificar mas atentamente los posibles problemas en la visualización del sitio en los navegadores.

Páginas muy lentas

Los usuarios que utilizan conexión discada generalmente pasan algunos segundos mas en el sitio que los visitantes que utilizan DSL y otras conexiones mas rápidas. Por lo tanto, si pasa lo contrario, sus páginas probablemente están muy pesadas – acuérdese: nadie tiene paciencia para esperar páginas muy demoradas.

Para verificar el comportamiento de sus usuarios en relación al tiempo de carga de las páginas, basta utilizar la opción Visitors -> Network Properties ->  Connection Speeds.

Si hay diferencias muy grandes entre los tiempos que los usuarios permanecen en las páginas, verifique el tamaño de sus páginas.

Mas de Analytics

El Google Analytics es una herramienta muy poderosa cuando se habla de optimización de sitios. Por lo tanto, sus recursos no siempre son muy explorados –  generalmente las personas utilizan solo algunos datos como el número total de visitantes en un determinado período, la cantidad de visitas provenientes de una determinada red social o sociedad.  Algunos ejemplos de recursos que no son tan populares son los filtros y goals – que pueden ser usados para el análisis de conversiones, bounce y y marcha de la optimización del sitio.

Y usted, tiene la costumbre de utilizar el Google analytics? Cuales recursos usted generalmente utiliza? Deje un comentario sobre sus impresiones y que usos  diferentes encontró para los datos ofrecidos por el analytics de Google.

Google Analytics–Pistas para el Uso del Analytics de Google is a post from: Blog Maestro de SEO

1. Google Analytics para WordPress

Este plugin para Wordpress inserta automáticamente el tracking code en todas nas páginas del blog. Algunas opciones avanzadas también están disponibles como rastrear downloads y clics en ads.

2. Verificación del código de analytics en todo el sitio

Si usted sospecha que algunas páginas están con el tracking code errado o simplemente ausentes use la herramienta Sitescanga para salir de la duda. Es solo digitar la dirección del sitio y el email donde debe recibir una URL para verificar el resultado.

3. Rastree el Tráfico de los motores de búsqueda o search engines regionales

El Google Analytics soporta decenas de search engines, pero tal vez usted tenga la necesidad de saber exactamente de cuales motores de búsqueda o search engines regionales ellos están viendo, si son de googgle.com.uk, google.co.jp, msn.co.uk, etc., el Help Center del Analytics nos enseña como adicionar nuevos search engines manualmente o podemos utilizar una variación del trackingcode de GA, basta llamar el archivo custom_se-ga.gs junto al código:

Esta es la estructura del código actual:

<script>
// load the ga.js file
</script>

<script>
// set account number
// track pageview visit
</script>

Después de la alteración este quedara así:

<script>
// load the ga.js file
</script>

<script>
// set account number
</script>

<script src=”/scripts/custom_se-ga.js” type=”text/javascript”></script>

<script>
// track pageview visit
</script>

el resultado final:

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>

<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-123456-1″);
</script>

<script src=”/scripts/custom_se-ga.js” type=”text/javascript”></script>

<script type=”text/javascript”>
pageTracker._trackPageview();
</script>

Cuidado! el ejemplo de arriba usa un código aleatorio ‘UA-123456-1’, no olvide de sustituirlo por el suyo.

4. Adicionando Notas/Comentarios en el Analytics

El GA Notes, plugin para firefox, permite agregar notas en el Google Analytics, asi podemos documentar cualquier cambio ocurrido en el área de marketing, en la economía o industria, una optimización hecha en el sitio, etc… Toda información adicionada no es almacenada en su computador o en un servidor específico para el plugin, pero si en los propios servidores de Google, pues utiliza el Google’s App Engine, y toda la información transmitida es encriptada.

En caso de necesitar de mas informaciones vea nuestra categoría de post sobre Google Analytics. Deje su comentario y complemente con herramientas el plugins que usted conozca, abrazos.

Google Analytics: Pistas, Trucos y Plugins para Firefox y Wordpress Parte II is a post from: Blog Maestro de SEO

1. Google Analytics de Hoy

Por estándar, el Google Analytics muestra los datos de los últimos 30 días, pero a veces lo que nosotros queremos es ver lo que sucedió en el día de hoy, entonces siempre tenemos que alterar la fecha en el informe. Ese pequeño truco hará que usted siempre abra el informe en el día actual. Basta ingresar esta herramienta, llenar con el valor del ID que es pedido y guardar en sus favoritos la URL generada por ella.

2. Visualice los Informes en el Firefox

Fire Analytics es un pluging que exporta los datos de su Google Analytics para el Firefox

Ingrese a ella vía Herramientas -> Fire Analytics, configure con su cuenta de email y password, escoja los tipos de informes que quiere ver y haga clic en “Show Reports”.

3. Aumente la funcionalidad del Google Analytics

Un número grande de scripts para Greasemonkey unidos por este plugin para Firefox permiten que usted haga mucho mas con su Google Analytics, algunas de esas cosas son:

-Datos de Social Media
- Exportar los datos del Google Analytics directo para el Google Docs

4. Mostrando Variaciones de Keywords

Con este script para Greasemonkey usted consigue ver cuáles fueron las keywords que mas variaron en los últimos días.

Si usted ya tiene el Greasemonkey instalado, entre en este link y haga clic en “Install” para adicionar el script en su Greasemonkey. Después, es sólo ingresar el informe de keywords y hacer clic en el botón “Who sent me unusual traffic?” que este le muestra las keywords que tuvieron aumento y caída de por lo menos 20% en los últimos 7 días.

Vea el ejemplo:

Le Gusto? Deje su comentario y acompane la segunda parte del post com mas pistas y plugins para el Google Analytics.

Google Analytics: Pistas, Trucos y Plugins para Firefox is a post from: Blog Maestro de SEO