Un repaso a algunas de las mentiras más grandes que Google Analytics nos cuenta y que debemos tener en cuenta a la hora de analizar los datos y tomar decisiones: usuarios únicos inflados, porcentaje de rebote, AMP, etc.

1. Las mentiras que la herramienta nos
cuenta y que, como analistas, debemos
conocer.
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Google Analytics bajo el polígrafo

2. Soy Christian Oliveira
- Consultor SEO freelance
- Digital Nomad y Travel Blogger
(randomtrip.es)
- Antes: Unidad Editorial (El Mundo,
Marca…), Homeaway, Toprural
HOLA!
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3. 3

4. Los usuarios no son personas
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5. Usuarios Únicos: por qué miente GA
Google Analytics utiliza las cookies para
identificar al mismo usuario en diferentes
sesiones.
Las cookies son trozos de información que se
guardan a nivel de navegador, e incluyen un
identificador único que se asigna a ese usuario.
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookies-user-id
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6. Usuarios Únicos: por qué miente GA
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookies-user-id
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7. Usuarios Únicos: por qué miente GA
Si un usuario (persona) visita tu web desde:
◉ Su ordenador de casa
◉ Su ordenador del trabajo
◉ Su tablet desde el sofá
◉ Su smartphone
Ese usuario (persona) son 4 “usuarios únicos”
en Google Analytics
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookies-user-id
7

8. Si además de eso:
◉ Borra cookies en alguno de esos dispositivos
◉ Navega con varios navegadores
◉ Navega en “modo incógnito”
Ese usuario (persona) puede llegar a ser muchos
“usuarios únicos” en Google Analytics
Usuarios Únicos: por qué miente GA
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookies-user-id
8

9. Lo fundamental:
Asumir que Usuarios Únicos no equivale a Personas Únicas.
Más allá:
Si una parte importante de los usuarios navegan logados, se puede implementar
la funcionalidad de “User ID” e identificar a esas personas cuando están logadas
en múltiples navegadores y/o dispositivos.
Usuarios Únicos: qué se puede hacer
https://support.google.com/analytics/answer/3123662?hl=es
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10. Porcentaje de rebote y
duración media de la sesión
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11. Rebote: sesión que visita una única página, sin
realizar ninguna otra acción
Rebote (en GA): sesión que únicamente envía un
hit en el servidor de GA
Porcentaje de rebote: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=es
11

12. Google Analytics a veces es de Galicia:
Porcentaje de rebote: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=es
12

13. Y la gente de Galicia, a veces tenemos
razón :)
Porcentaje de rebote: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=es
13

14. Un usuario que entre en la página, lea
atentamente un artículo y haga scroll durante 5
minutos es un rebote en GA
Un usuario que entre en la página, pinche en una
opción del menú y, al no encontrar lo que busca,
cierre la página, no es un rebote en GA
Porcentaje de rebote: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1009409?hl=es
14

15. Para calcular la duración media de una sesión,
GA necesita al menos dos datos de fecha y hora
(cuya resta sería la duración).
Un rebote (entendido según GA) tiene duración
de sesión 0, aunque el usuario permanezca 10
minutos en la página leyendo.
Duración media de la sesión: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=es
15

16. Duración media de la sesión: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=es
16

17. De igual manera, para calcular el promedio de
tiempo en página, GA utiliza únicamente
aquellos datos en los que ha conseguido
obtener ese valor.
Es decir, los rebotes no se tienen en cuenta (ya
que GA no sabe en qué momento cerró el usuario
la página)
Promedio de tiempo en página: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=es
17

18. Lanzar eventos en base a los objetivos de la página, para ajustar
mejor lo que es un rebote y tener más datos de duración. Por
ejemplo:
◉ Si es un artículo y el objetivo es que se lea, enviar eventos en
base al scroll y/o tiempo que se pasa en la página
◉ Si es un producto, podemos lanzar eventos en base a
interacción (ver las fotografías) o cuando se añade al carrito.
Porcentaje de rebote y tiempo de sesión/página: qué se puede
hacer
https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=es
18

19. Velocidad de carga
319

20. La velocidad de carga es un factor cada vez más
importante en toda empresa con presencia
online, sobre todo desde que tenemos
smartphones (afecta a SEO, UX, negocio…)
GA la mide. Pero, ¿la mide bien?
Velocidad de carga: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1205784?hl=es
20

21. Velocidad de carga: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1205784?hl=es
21

22. Velocidad de carga: por qué miente
https://support.google.com/analytics/answer/1205784?hl=es
22

23. Velocidad de carga: qué se puede hacer
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/field-reference#siteSpeedSampleRate
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◉ Se puede configurar GA para que aumente la muestra (el
límite máximo es 10000 hits por día)
◉ Utilizar otras herramientas (GTMetrix, Pingdom,
Lighthouse…)
◉ Aprender a entender los datos de GA (ver las tendencias y no
el dato absoluto, segmentar por dispositivo/país/tipo de
página…)

24. Tráfico directo y los modelos
de atribución
424

25. Tráfico directo y atribución: por qué miente
25
¿Qué es el tráfico directo?

26. Tráfico directo y atribución: por qué miente
26
¿Qué es el tráfico directo?
El canal “Direct” (o tráfico directo) es la opción por defecto (o el
cajón de sastre...) en el que GA mete aquellas sesiones que no
puede identificar como pertenecientes a ninguno de los otros
canales.
Normalmente decimos que es “el tráfico de aquella gente que teclea
nuestro dominio en el navegador y/o nos tiene en favoritos”.
Pero más bien es un “no lo sé” de GA

27. Tráfico directo y atribución: por qué miente
27
Por otro lado, ¿qué es un modelo de atribución?

28. Tráfico directo y atribución: por qué miente
28
Por otro lado, ¿qué es un modelo de atribución?
Un modelo de atribución es una regla o conjunto de reglas que
definen cómo se asigna el valor de las ventas y conversiones a los
diferentes puntos de contacto en las rutas de conversión.
Es decir, define a quién se atribuye el éxito, en caso de que el
usuario haya visitado la web varias veces, a través de diferentes
fuentes

29. Tráfico directo y atribución: por qué miente
29
Google Analytics utiliza el modelo “Last non-direct click” (último
click indirecto), que atribuye las conversiones/ventas al último
canal conocido excepto si es el de “Tráfico Directo”, en cuyo caso las
atribuye al canal anterior.
Este modelo afecta no sólo a las conversiones, sino también a cómo
atribuye las sesiones a los canales

30. Tráfico directo y atribución: por qué miente
30
Esto quiere decir que, si una sesión no se puede asignar a ningún
canal (porque no hay datos de utms, referrer...), se atribuiría a
Direct.
PERO, si esa sesión es de un usuario que ya nos ha visitado, y en la
visita anterior que hizo sí se pudo identificar un canal (por ejemplo,
SEO) se atribuiría a SEO.

31. Tráfico directo y atribución: por qué miente
31
Todo esto genera dos principales problemas:
◉ El Dark Traffic: tráfico que no es directo pero que acaba ahí
porque GA no consigue identificar de dónde viene
◉ Inflación de todos los canales: las sesiones realmente directas
de usuarios que nos visitaron antes a través de cualquier otro
canal, se atribuyen al canal y no a “Direct”

32. Tráfico directo y atribución: por qué miente
http://www.seerinteractive.com/blog/direct-traffic-is-dark-traffic-and-thats-ok/
32
Llamamos “Dark Traffic” a todo aquel tráfico que acaba en Direct
pero que no debería. Algunos ejemplos:
◉ Tráfico que viene de páginas https a páginas http
◉ Clicks en links desde dentro de muchas apps en móvil
◉ Clicks en emails desde software en URLs no tagueadas
◉ Clicks en URLs no tagueadas en documentos (p.ej, PDFs)
◉ Clicks en URLs acortadas sin taguear
◉ ...

33. Tráfico directo y atribución: por qué miente
https://searchengineland.com/60-direct-traffic-actually-seo-195415
33
Groupon hizo un test: desindexó su site
de Google durante unas horas.
Esto es lo que pasó: hubo una caída del
60% en el tráfico directo

34. Tráfico directo y atribución: por qué miente
https://twitter.com/ikhuerta/status/977155544912973824
34
En el otro lado, tenemos el tráfico que es directo pero se atribuye a
al canal anterior. En este tweet Iñaki Huerta os cuenta cómo verlo:

35. Tráfico directo y atribución: por qué miente
https://www.deepcrawl.com/blog/best-practice/how-can-non-indexable-pages-receive-google-organic-traffic/
35
También tenemos los típicos casos de páginas que no están
indexadas en Google pero tienen tráfico SEO. Este artículo de
Deepcrawl os da varias pistas para identificarlas

36. Tráfico directo y atribución: qué se puede hacer?
36
Es imposible solucionar todos los posibles casos, pero podemos:
◉ Etiquetar todos los enlaces que estén en nuestro control
◉ Migrar a HTTPs
◉ Estar al día de los casos típicos, implementar soluciones si las
hay
◉ Entender el modelo de atribución de GA, aprender a interpretar
los datos, contrastar con otras fuentes si las tenemos

37. Tráfico “fake”
537

38. Tráfico fake: por qué miente GA
38
◉ Seguro que os suena haber visto que
recibís tráfico de alguno de estos
dominios sin entender muy bien por
qué:

39. Tráfico fake: por qué miente GA
39
◉ Seguro que os suena haber visto que
recibís tráfico de alguno de estos
dominios sin entender muy bien por
qué:

40. Tráfico fake: por qué miente GA
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◉ O con mensajes “extraños”...

41. Tráfico fake: por qué miente GA
41
Básicamente, ese tráfico “no existe” realmente, es “tráfico
fantasma”. Debido a cómo funciona el protocolo de medición
de GA, simplemente con el código UA de nuestra cuenta y un
poco de conocimiento, pueden “inyectarnos” tráfico falso,
inflando nuestro tráfico y “manchando” nuestros informes

42. Tráfico fake: qué se puede hacer
http://blog.ikhuerta.com/eliminando-el-trafico-referral-spam-de-google-analytics
/ https://luciamarin.es/filtros-google-analytics-para-spam-referral-inaki-huerta/
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◉ El único que lo puede solucionar 100% es el propio Google
Analytics, pero de momento no lo ha hecho
◉ Como aproximación, se puede:
◉ Ir filtrando uno a uno cada vez que vemos algún patrón de
tráfico fake
◉ Filtrar el tráfico para incluir únicamente el que incluya
nuestro hostname (efectivo pero todavía puede entrar
spam)
◉ La solución propuesta por Iñaki Huerta y Lucía Marín
(enlazada arriba), con la que es poco probable que nos
entre más SPAM

43. AMP (Accelerated Mobile Pages)
La moda del contenido servido por terceros 643

44. AMP: por qué miente GA
44
Desde 2015, Facebook, Google y Apple han creado sus propias plataformas
enfocadas a distribuir el contenido de los “medios” (webs que publican artículos /
noticias) con la mejor experiencia de usuario posible (sobre todo en términos de
velocidad).
Para conseguir esa UX, hay dos partes fundamentales:
◉ Limitaciones (sobre todo en cuanto a Javascript, publicidad…)
◉ El contenido lo sirve la plataforma, no el medio

45. AMP: por qué miente GA
https://www.ampproject.org/learn/who-uses-amp/ecommerce/
45
Facebook Instant Articles no terminó de despegar, y
Apple News de momento sólo está disponible en USA,
UK y Australia.
Pero las AMP (Accelerated Mobile Pages) de Google
están aquí para quedarse y van ganando cuota mes a
mes, además de abrirse a otro tipo de webs (no sólo
medios que publican contenido): recetas, e-commerce...

46. AMP: por qué miente GA
https://www.ampproject.org/latest/blog/amp-two-years-of-user-first-webpages/
46
Datos de Octubre
de 2017

47. AMP: por qué miente GA
47
¿Qué implicaciones tiene a nivel de GA que nuestro contenido lo sirva
un tercero?
Veámoslo con un ejemplo práctico con AMP

48. AMP: por qué miente GA
48

49. AMP: por qué miente GA
49

50. AMP: por qué miente GA
50

51. AMP: por qué miente GA
51

52. AMP: por qué miente GA
52
Nuestro contenido pasa a estar disponible en todas estas URLs:
◉ https://randomtrip.es/que-ver-madeira-una-semana/
◉ https://randomtrip.es/que-ver-madeira-una-semana/amp/
◉ https://randomtrip-es.cdn.ampproject.org/v/s/randomtrip.es/que-ver-madeira-una-semana/amp/?amp_js_v=0.1
◉ https://www.google.es/amp/s/randomtrip.es/que-ver-madeira-una-semana/amp/
◉ https://www.google.com.ar/amp/s/randomtrip.es/que-ver-madeira-una-semana/amp/
◉ … (+ una por cada dominio de Google que nuestra audiencia utilice)

53. AMP: por qué miente GA
53
Ejemplo real con las URLs de la slide anterior (con el mismo navegador y
sin borrar cookies):

54. AMP: por qué miente GA
54
¿Qué pasaría en el siguiente caso?
◉ Una persona busca en Google “madeira en una semana”
◉ Pincha en el resultado de AMP de Randomtrip, lo que le lleva a abrir el
contenido bajo google.es
◉ Después de leer el contenido, pincha en el logo de Randomtrip para ir a la
home del blog
◉ Echa una ojeada a la home y se va

55. AMP: por qué miente GA
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56. AMP: por qué miente GA
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Pues en GA se contabiliza lo siguiente:
◉ 2 usuarios únicos
◉ 2 sesiones
◉ Ambas sesiones con un 100% de porcentaje de rebote, una duración de 0
segundos y una página vista por sesión
◉ Una sesión se atribuye a SEO, la otra a Referral:

57. AMP: por qué miente GA
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¿Qué implicaciones tiene a nivel de GA que nuestro contenido lo sirva un tercero?
◉ Inflación de usuarios
◉ Inflación de sesiones
◉ Aumento del % de rebote
◉ Disminución de tiempo en página y duración media por sesión
◉ Atribución incorrecta de las sesiones
Todo esto, además del resto de casos que estamos viendo

58. AMP: qué se puede hacer
https://support.google.com/analytics/answer/7486764?hl=es
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18 meses después del lanzamiento de AMP, Google lanzó en Octubre de 2017 una
solución parcial a este problema: bit.ly/solucion-ga-amp .
Algunas consideraciones:
◉ Es una solución “opcional” (hay que modificar código / Tag Manager para que
se aplique) y no es retroactiva
◉ Soluciona el problema para el caso de uso principal de AMP (tráfico SEO desde
Google a páginas AMP)
◉ Hay casos en los que no funciona, por lo que si usamos AMP podemos tener
todavía inflación de usuarios, sesiones y el resto de problemas que hemos
visto

59. CONCLUSIÓN
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60. Conclusión
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◉ GA a veces… miente (con intención o sin ella)
◉ Si tomas decisiones basadas en los datos, y los datos están mal...
◉ Hay que aprender a:
◉ Desconfiar de los datos
◉ Entender cómo se recogen (a nivel técnico)
◉ Validar nuestras hipótesis antes de tomar decisiones importantes
◉ Etiquetar TODO

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