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Loading ...Diferencias entre clics y visitas, Google Adwords vs Google Analytics
Después del artículo de ayer sobre discrepancias entre Google Analytics y campañas de publicidad a nivel de tráfico, quería profundizar sobre este tema.
¿Cuantos de vosotros habéis empezado una campaña y habréis visto en vuestro reports de google adwords un número de clics “x” y en google analytics una cifra muy inferior?
¿Cuantos de vosotros habréis visto que Google Analytics os asigna más visitas que las que los clics marcados por Google Adwords?
Seguro que muchos de vosotros os habréis hecho esta pregunta más de una vez. Es importante entender esto y cada uno de las posibles razones y ver que soluciones podemos aplicar, si es que se pueden aplicar.
Caso 1. Google Adwords da más clics que los informes de tráfico de Google Analytics asignados a la Campaña de Adwords.
Primeramente decir que la primera causa siempre es la medición. Y en esto ya entramos en el anterior artículo. Pensad que Adwords mide clics (cuantas veces un visitante hace clic en un anuncio en google) mientras que Analytics mide visitas (cuantos de los clics en un anuncio acaban visitando la página de destino).
No podemos comparar clics y visitas. Son dos cosas distintas y tenemos que pensar que siempre habrá diferencia a favor de google adwords. Sólamente cuando esta diferencia sea abismal o cuando los reports de Google Analytics nos digan que el número de visitas sea igual a 0, es cuando realmente tenemos que seguir investigando…
Las urls de las páginas de destino contengan el código de google analytics, de otra forma, adwords va contabilizando clics y analytics no contabiliza nada.
El visitante que hace clic en el anuncio de Google Adwords no deja que el código de la página de destino se acabe de ejecutar o que inmediatamente navegue hacia otra página, antes que el código de google analytics se cargue. Entonces se contabiliza el clic de adwords pero no el de Google Analytics. Evidentemente no podemos hacer ninguna acción para corregir esto (a no ser que pongamos el código en el header, que no es muy recomendable)
El navegador del usuario no tiene habilitadas imágenes, cookies o java script, lo que hace que las visitas no se guarden en google Analytics. Que el usuario tenga configurado su navegador de una forma u otra queda totalmente fuera de nuestro alcance, y aquellos usuarios que aterricen a una landing page viniendo de hacer clic en un anuncio de adwords, si no tienen estas características aplicadas, google analytics no podrá contabilizar la noticia.
Los clics de Google Adwords son menores a las visitas registradas en Google Analytics.
Usuarios repetidos: La cookie de un usuario que hace clic en una campaña de publicidad antes de entrar en nuestro sitio web dura hasta 6 meses. Google analytics puede asignar la visita al origen google adwords. Al revés no. Así que el contador de visitas de Google Analytics
Los bookmarks: Toda campaña de adwords tiene como todos sabemos unas etiquetas que la identifican. En el caso de google adwords, muchas de las urls tienen la etiqueta gclid…
Si el usuario guarda la página en “sus favoritos” y vuelve a recargar la página, el usuario no está haciendo clic en el anuncio de adwords, en cambio desde google analytics, como si se guarda el origen, va contabilizando visitas a ese origen visita, en este caso el de google adwords.
Lo mismo pasa con alguna gente que no hace clic en el anuncio y prefiere coger la url y pegarla en el navegador.
Soluciones a este tema. Ninguna. El comportamiento del usuario no se puede “manipular”.
Estos escenarios, explican más detallada y técnicamente, el porqué de las discrepancias entre visitas y clics de google analytics y google adwords.
(3 votes, average: 5 out of 5) Loading ...Un Conversion Thursday de gala: sesión de SEO
Ayer se celebró la 4a Edición del Conversion Thursday. Otra vez en el bar “the Movie” y con la asistencia esta vez de casi 80 personas. Nada nuevo para mi, cuando Pere empezó a planificar este evento, ya le vaticiné que esto podía crecer muy rápidamente y que si se hacían las cosas bien, el éxito está asegurado.
Bastante bien estarán haciendo las cosas Jordi Roura y Pere Rovira para que el evento esté teniendo tal aceptación.
Ayer participaron como invitados los responsables de SEO de Vueling, Atrápalo y de Hesperia. Pere Rovira iba introduciendo temas a modo de presentación y los ponientes debatían sober ellos. No era sólo una charla sobre SEO, sino como analizar el trabajo y las estrategias de SEO.
Muy interesante. Sólamente puedo discrepar con todos ellos en el punto del multi-variate testing. Pere contestó como se podía mejorar la optimización de una campaña de seo a través del multi-variate testing…
Abraham de atrápalo contestó que ellos no lo utilizaban y que no le veía la utilidad, mientras que el chico de vueling dijo que no se quería arriesgar a perder posiciones en la campaña, ya que no sabían del cierto como google podía reaccionar. Nando Llorella también dijo que no utilizaba el Multivariate testing.
Yo creo que quizás se entendió mal la pregunta y hubo malentendido. Creo que Pere se refería a que importante era utilizar multivariate testing como técnica de optimización para mejorar la conversión de las campañas de SEO. Quizás los ponentes entendieron que si el multivariate testing debía aplicarse sobre las “tecnicas aplicadas de seo”, ya fuera sobre el contenido a nivel de keywords o partes claves de la landing page.
Si no hubiera sido un malentendido entonces discreparía con todos ellos. Y les invitaría a empezar a realizar multivariate testing, porque seguro que todas sus campañas de seo van a empezar a ganar en conversión de forma matemática.
Seo y Sem no tienen sentido sin la optimización de las landing pages. Y las landing pages sin optimizar no son una garantía de conversión. ¿Que queremos? ¿Conseguir audiencia? Como bien dijo Nando Llorella, para nada, lo importante es llevar tráfico de calidad y que convierta. Porque después de gastar uno o dos o tres “recursos” (personas) nuestros managers o CEO´s esperan un retorno de la inversión. Ellos no quieren escuchar si he conseguido aumentar la audiencia en un 60%, lo que quieren escuchar es que hemos aumentado el ratio de conversión en un 40%. Aumentar el clic through y llevar a los usuarios a las páginas de destino, sin que hagan un clic en el “call to action” hace que muchos managers y CEO´s vean al SEO o al SEM como un gasto, no como una inversión.
No se trata de vender los servicios de las empresas. Se trata de crear cultura de marketing online. Y hoy en día, el marketing online ya no se puede entender sin aplicarse el concepto de la Optimización.
Optimizar las landing pages con tecnicas de Optimización nos ayudará a tener un buen retorno de la inversión de nuestra campaña. No se trata de cambiar una keyword que pueda destrozar mi campaña, sino de optimizar la landing page para que de mayor conversión, sobretodo para el tráfico orgánico y el de pago. Se puede cambiar una imagen, el texto de un botón, el color de un botón. NO hablamos de “behavioural targetting” sino de optimización pura y dura, no hay que confundir términos. Creo que se confunde muchas veces y entiendo que si, que a veces el behavioural targetting si que puede ocasionar conflicto con el SEO.
El miedo a google tiene que desaparecer. Y no lo digo con toda la frivolidad del mundo…Y no lo digo por los tres ponentes, ni por las tres empresas, ni mucho menos, sino para todo el mercado español.
¿Alguien cree que Google va a penalizar el multivariate testing cuando Google tiene una herramienta, como Google Optimizer, que se dedica a ésto y la está desarrollando para que sea una de sus herramientas punteras dentro del mundo del online marketing?
Hay que empezar a perder el miedo. Aún queda mucho por hacer y mucho camino por recorrer y estoy convencido que cuando el Multivariate Testing se incluya como una técnica de optimización para conseguir más conversión de resulta de las estrategias de SEO, conseguiremos de forma más eficiente y barata, una mayor conversión.
Este es el problema de España….tenemos que empezar a creer….¿porque si no creemos nosotros, quien creera?
Alguien dijo ayer que no estabamos tan lejos ya del resto de Europa y EEUU….yo también siento discrepar. Estamos muy lejos. Cuando nosotros entramos en la cocina, ellos ya han entrando y salido dos veces. Ellos son más agresivos y más atrevidos. Nosotros siempre esperamos a que los demás innoven. Así nos va…
A pesar de mis discrepancias en el tema de la Optimización, el resto de la presentación fue muy interesante y las opiniones de los gurús, muy educativas y enriquecedoras. Estoy seguro que la mayoría de asistentes disfrutaron con las aportaciones de los tres gurús del seo y sus aportaciones.
Las herramientas que recomendaron, así como algunas de las técnicas utilizadas también fueron bastante interesantes. Y creo que fue muy útil su contribución referida a las “long tale” keywords como una forma para conseguir aumentar el tráfico a su sitio web.
Me gustaba bastante más el ver como discrepaban entre ellos, no por la polémica en si, sino porque como Google es un mundo ni conocido al 100% ni probable al 100%, es importante e interesante ver diferentes perspectivas y puntos de vistas, de como afrontar los problemas. No significa que uno lo haga mejor o peor, sino que cada aportación es una solución distinta e igual de buena, que puede sumar, a nuestra realidad profesional.
La cena posterior también tuvo éxito, mucha más gente de lo normal se quedó. Aunque la comida…podría mejorar un poquito. Pero el lujo de poder compartir velada y charlar distendidamente con gente de nuestro mundo, es realmente agradable e interesante.
Y por eso me gusta el Conversion Thursday…como un evento social que pretende difundir e inculcar la cultura de la Analítica web y ayudar al mercado español a entender los beneficios de su utilidad. Cada día somos más…el próximo Conversion creo que puede ser uno de los mejores…pero los organizadores ya os contarán porque….
Para los que sigan curiosos con los temas de Optimización pueden visitar este blog escrito por Eduard Barredo, trucos optimizacion, que toca todoas las técnicas de Optimización con A/B y Multivariate Testing.
(2 votes, average: 5 out of 5) Loading ...Diferencias de datos entre Google Analytics y Campañas de Publicidad (adwords-overture-msn)
No es la primera vez que alguien me contacta para preguntarme porque no cuadran las visitas entre google analytics y google adwords, o que los datos de orígenes de campaña no coinciden (conversiones, etc…)…
En un artículo anterior hablábamos de las discrepancias entre las conversiones de las campañas de publicidad y las transacciones que procesan los informes de e-commerce de Google Analytics.
Hoy quiero entrar a clarificar unos cuantos conceptos muy básicos que explican de forma fácil estas discrepancias entre datos.
Primeramente decir que en lo que respecta a las discrepancias entre visitas que nos encontramos en el interfaz de Google Adwords y en los informes de Google Analytics vienen dadas porque miden cosas distintas:
Google Adwords mide clics: los clics que se realizan en los anuncios de las campañas. Un clic no es una visita. Un clic puede terminar o no en visita. Una visita es la llegada “física” de un usuario a una página de destino virtual.
Google Analytics mide visitas: si un usuario realiza 2 clics en un periodo inferior a 30 minutos, sin cerrar el navegador, se contará solo como una visita, mientras que adwords contará dos clics. De la misma forma que cuando un usuario clica en un anuncio, va al navegador y hace clic en el botón “back” y luego vuelve a hacer el clic en el anuncio para entrar en la web, google analytics solo contará una visita, mientras que adwords contará dos clics.
Más aún, Google Adwords filtra el número de clics. Distingue entre clics “fraudulentos” (clics por ejemplo de tu competencia para aumentar el gasto de tu inversión) y los clics “reales”. Google Analytics no pasa ningún filtro…
Si en alguna campaña no hemos aplicado las etiquetas de Google Analytics y eso ya no aplica a Adwords si no a cualquier campaña de pago (las famosas etiquetas utm que sirven para analizar el origen de campaña, fuente, término, contenido, manualmente o con el auto-tagging..) Google Analytics no va a contar estas visitas como propias de una campaña sino como tráfico orgánico, por lo tanto los informes tienen una fuente más de discrepancias.
Si el usuario que viene de hacer clic en un anuncio de adwords tiene las cookies o el java script desactivadas, google analytics no será capaz de procesar el origen de esta visita, mientras que adwords si lo contará.
Y no solo esto, podemos enumerar más factores que incrementan la discrepancia entre adwords y analytics, por ejemplo, si tenemos una landing page y esta actúa como un re-direct, la información del origen de la visita se pierde en la redirección de la primera landing page. Sin contar, por supuesto, aquellas veces que un usuario ha realizado un clic, ha llegado a la landing page, pero el usuario ha abandonado la página antes que se cargue el código google analytics, con lo cual, adwords cuenta clic y analytics no contabiliza la visita.
Como véis son muchos factores los que pueden influir. De entrada diferentes formas de medir, añadidas a muchos otros problemas de los cuales algunos son “solucionables” y otros “No”.
Por esto es mucho mejor utilizar como referencia Google Analytics. Por la misma razón que lo utilizamos para evaluar las conversiones y transacciones. Necesitamos un patrón común. Si analizamos cada campaña por separado tendremos un sinfin de discrepancias tanto en tráfico como en conversiones. Lo mejor es utilizar una programa de Analítica web, como Google Analytics, que esté bien configurado para poder medir todo lo que necesitamos medir, y que almenos nos dé resultados más “objetivos” en lugar de analizar las campañas por separado, con su gestor correspondiente.
Es la mejor solución al problema… Os recomiendo también este artículo que había escrito previamente sobre las discrepancias entre Google Analytics y Campañas de publicidad (adwords-overture-msn) a nivel de conversiones-transacciones.
Seguro que tenéis mucho que decir, vuestras sugerencias, opiniones, discrepancias ayudan siempre a mejorar el debate y las ideas sobre posts que hablan de discrepancias de datos.
(1 votes, average: 5 out of 5) Loading ...Fiabilidad de datos en webs de grandes volúmenes de datos
Google Analytics es un software gratuito genial. Incluso grandes empresas con enormes volúmenes de tráfico utilizan Google Analytics. Citaría entre ellas webs del Grupo Intercom, Engrande y un largo etc.
Empresas que en su cultura de empresa, un tanto googlelianas, prefieren la inversión en el recurso humano y sus habilidades, que en las herramientas de pago. Google Analytics es su herramienta.
¿Pero hasta que punto los datos que procesa Google Analytics para una cuenta con miles y miles de visitantes y páginas vistas son fiables?
Google Analytics avisa que a partir de un cierto número de visitas (largos volúmenes de tráfico) ya no puede procesar la información con máxima fiabilidad. O sea, que los reportes que observamos, son estimativos. Al lado de cada informe te ofrece una estadística aproximada de la fiabilidad del informe (+-2% por ejemplo)…
¿Que significa eso? Efectivamente significa que la información procesada ya no es tan real. Que eso es importante, porque una vez un informe ya está distorsionado, lo están todos.
Una vez no sabemos si el número de páginas vistas es el correcto, esto empezará a afectar el medimiento correcto de las acciones comerciales que realizamos, o sea, de las campañas de publicidad y acertar a calcular el retorno de la inversión, mucho más difícil.
Está claro que los datos, aún con volúmenes de tráfico mínimos nunca (y digo nunca) son exactos. ¿Ésto significa que el programa no vale?. Todos los programas de Analítica web ofrecen discrepancias a la hora de medir resultados. Esto lo hemos visto en todas partes. No siempre hay que obsesionarse con la exactitud de un número sino saber entender la tendencia que provocan nuestros acciones para mejorar tráfico y conversión.
Pero seguro que estaréis de acuerdo conmigo que no es lo mismo tener una discrepancia de datos del orden de un 10% en un volumen de tráfico de 5,000 usuarios únicos diarios, que una discrepancia del 10% en un volumen de tráfico de 150,000.
Ayudaría, queda claro, una unidad o una unificación en los criterios de métricas en el campo de la analítica web, una misma bara de medir que nos permita evaluarnos y evaluar a nuestra competencia, no solo a nivel de audiencia (Nielsen)…
Es frecuente también ver incongruencias en informes de contenido cuando se tiene un gran volumen de tráfico. Google Analytics pone un límite al análisis de visualizaciones de url´s. Pongamos por ejemplo que estamos en la cuenta de “idealista.com“. Cada ficha de cada inmueble, cuenta como una url única y distinta. Si se supera el límite (y en teoría está en los 50,000 diarios, pero eso fluctúa mucho, desgraciadamente para menos) Google Analytics empieza a no procesar la información.
Por ejemplo, en el informe de contenido llamado “drill drown” una vez ya ha procesado el número de urls de un día, empieza a clasificar toda las url´s bajo una carpeta llamada “others”. Cuanto más volumen de tráfico y más url´s visualizadas, mayor será el número de urls que veremos procesadas en ésta carpeta.
Habremos también aprendido las discrepancias entre los resultados de e-commerce y los resultados de las campañas, como ya hablamos en otro artículo.
La conclusión esencial es que todo tiene límites en la vida y también en Google Analytics. Las webs que procesen niveles muy altos de información, si quieren sacar conclusiones de calidad, o bien invierten en analistas de primera línea o empiecen a trabajar con otros programas de analítica web más avanzados: sean ya webtrends, index tools o Omniture.
(1 votes, average: 5 out of 5) Loading ...Perdiendo la información de las cookies en la navegación entre dominio y subdominios…
Seguro que muchos de vosotros os habréis preguntado más de una vez como son de fiables los reportes de un programa de Analítica Web, sea éste Google Analytics, sea un programa de pago, los logs de vuestro sistema o cualquier sistema interno desarrollado.
De mi experiencia en empresas líderes de mercado, observé y aprendí que nunca había una coincidencia exacta, siempre había una ligera discrepancia, entorno al 5-10%, que siempre se intentaba pulir, revisando la forma de configurar la herramienta o entendiendo el cómo medir resultados utilizando un mismo patrón.
De lo que hoy os quiero hablar es de discrepancias en informes y en especial en los informes de los informes de referencia (“referrals”), que se acentúa en Google Analytics.
Sucede en muchos sitios web y sobretodo en los de e-commerce, que disponemos de dos o más url´s distintas de diferentes dominios. Pongo por ejemplo la url de un hotel “barcinonova” (nombre inventado) con una url: www.barcinanova.com. A lo largo de la navegación por el sitio web voy entrando por páginas internas de éste dominio, hasta que llego a la página donde tengo que introducir los datos de pago.
En la mayoría de webs donde se autorizan transacciones comerciales observaremos que la url del dominio cambia de www.barcinonova.com a ssl.barcinanova.com.
Aparentemente no sucede nada, pero si entramos en los informes de fuentes de tráfico veremos que hay datos que no concuerdan. Si nos adentramos en el informe “todos las fuentes de tráfico” veremos que como sitio de referencia aparecen url´s de nuestro propio dominio, aka: www.barcinonova.com. ¿Y como puede ser esto posible? Más surrealista es abrir el informe de “e-commerce” y observar que se registran transacciones a nivel de tráfico directo (los usuarios que entran a nuestro sitio web tecleando www.barcinonova.com), orgánico y curiosamente a través de un “referral” que corresponde a nuestro sitio web. Totalmente incongruente. ¿Cómo puede un programa de Analítica web asignar tráfico de referencia externa a “urls” de nuestro propio dominio? ¿Porqué las transacciones (conversiones) de e-commerce de url´s de nuestro propio dominio no se asignan en todo caso a “tráfico directo”?
Algo está pasando para que el programa de Analítica web que utilizamos no esté procesando los datos de forma correcta. ¿Será culpa del programa? ¿Será culpa del sitio web?
¿Qué es lo que está sucediendo en realidad?
Lo que sucede es que el programa de Analítica web entiende que los dominios www.barcinonova.com y ssl.barcinonova.com no son el mismo. Como tales, cuando pasamos de una “url” del dominio www.barcinonova.com” a “ssl.barcinonova.com” (cuando pasamos de landing page a conversión”) toda la información guardada en la cookie (origen de la visita, campaña, etc…) se pierde. Cuando entramos en el dominio ssl.barcinonova.com la cookie se re-escribe y se guarda la información de la visita según el último referrer www.barcinonova.com).
Consecuencias directas de éste fenómenos. Seguramente muchas de éstas visitas vienen a través de tráfico orgánico, adwords-msn-yahoo de pago, campañas de mail marketing, banners, etc… Tráfico por el que hemos pagado o hemos dedicado recursos e inversión para ganar en audiencia y conversiones. En este momento los informes que vemos y su interpretación es totalmente errónea y es necesaria una configuración simple pero avanzada de nuestro programa de analítica web, porque sino, los datos que obtenemos no son verídicos.
Un blog muy interesante de Analítica web en inglés, ROI Revolution realiza una “transcripción virtual” de una conversación entre el código de GA y el Navegador de un visitante a un sitio web. He creído conveniente traducirlo y compartirlo con vosotros.
¿Cuál es la explicación de todo es to según por ejemplo Google Analytics?
Cuando un visitante llega a nuestro sitio web, el Código de GA le “pregunta” al navegador del visitante las siguientes preguntas?
1. Tienes alguna “cookie” para éste dominio?
Si la respuesta es “no”, entonces le siguen las siguientes preguntas…
2. ¿De dónde vienes?
Es entonces cuando se crean las “cookies”, en valores basados en la información que viene de la respuesta a ésta segunda pregunta. Mientras el visitante se mantenga en un “solo-único” dominio, no hay confusión. Si el visitante se mueve de un dominio a un sub-dominio, el navegador del usuario le responderá a la primera pregunta con un “No, no tengo ninguna cookie para este subdominio”. Por lo tanto, pasará a la segunda pregunta, y la respuesta del navegador del usuario será “Vengo desde el dominio.com”. Las cookies del dominio.com no se reconocerán, así que entonces la “fuente”, “Medio”, “nombre de campaña”, “palabras clave”, etc. No estarán disponibles mientras el visitante navegue por el subdominio.com.
Para hacerlo aún peor, si el visitante vuelve desde el subdominio.com al dominio.com, la información original al medio-origen-fuente, se puede volver a perder. El código de Google Analytics le preguntará al navegador del usuario las siguientes preguntas:
1. ¿Tienes alguna cookie para el dominio.com?
Aunque la respuesta obvia del navegador pueda ser “Si, tengo cookies para este dominio”, hay otra pregunta que el código de GA le preguntará al Navegador de forma inmediata, si la respuesta ha sido positiva.
2. ¿Es esta una nueva visita?
Si la respuesta es no, entonces no pasará nada. Pero si han pasado más de 30 minutos desde que el navegador se cerró, desde la última página vista en el dominio.com, la respuesta entonces será “si” y entonces el código volverá a preguntarle al Navegador la siguiente pregunta:
3. ¿De dónde vienes?
Cómo el visitante viene desde el subdmonio.com, la fuente-medio serán sobre-escritas con una referencia del subdominio.com.
Solución:
Afortunadamente la solución al problema parece fácil de resolver. Más fácil de resolver que de detectar. Para la versión del código Ga.js solamente tenemos que añadir la siguiente línea de código en todas las páginas de tu dominio.com y sus subdominios.com: pageTracker._setDomainName(”domain.com”);
Entonces el código de seguimiento de Ga quedará de la siguiente forma:
<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-XXXXXX-X”);
pageTracker._setDomainName(”domain.com”);
pageTracker._initData();
pageTracker._trackPageview();
</script>
Si aún utilizáis la version Antigua del código, urchin.js, la línea a añadir es: _udn=”domain.com”;.
Esta línea debe aparecer en todas las páginas del dominio y del subdominio.com y quedará así:
<script src=”http://www.google-analytics.com/urchin.js” type=”text/javascript”>
</script>
<script type=”text/javascript”>
_uacct = “UA-XXXXXX-X”
_udn=”domain.com”;
urchinTracker();
</script>
Por favor no copiar y pegar este código tal cual. Acordaros de remplazar la variable “dominio.com” por el nombre de vuestro dominio”; en este caso por ejemplo “barcinonova.com”.
De esta forma el código de Google Analytics siempre buscará las cookies del dominio.com, aunque el visitante se encuentre en el subdominio.com.
