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Google Analytics bajo el polígrafo: las mentiras que la herramienta nos cuenta y que, como analistas, debemos conocer. Charla del #eshow (Barcelona 2018) de Christian Oliveira

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.

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Las mentiras que la herramienta nos
cuenta y que, como analistas, debemos
conocer.
1
Google Analytics bajo el polígrafo
Soy Christian Oliveira
- Consultor SEO freelance
- Digital Nomad y Travel Blogger
(randomtrip.es)
- Antes: Unidad Editorial (El Mundo,
Marca…), Homeaway, Toprural
HOLA!
2
3
Los usuarios no son personas
1 4
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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Usuarios Únicos: por qué miente GA
https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookies-user-id
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  • 1. Las mentiras que la herramienta nos cuenta y que, como analistas, debemos conocer. 1 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! 2
  • 3. 3
  • 4. Los usuarios no son personas 1 4
  • 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 5
  • 6. Usuarios Únicos: por qué miente GA https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/cookies-user-id 6
  • 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 9
  • 10. Porcentaje de rebote y duración media de la sesión 210
  • 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
  • 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 23 ◉ 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
  • 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 40 ◉ 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/ 42 ◉ 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 55
  • 56. AMP: por qué miente GA 56 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 57 ¿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 58 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
  • 60. Conclusión 60 ◉ 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
  • 61. GRACIAS!Alguna pregunta? Puedes encontrarme en twitter.com/christian_wilde christianoliveirausal@gmail.com christianoliveira.com Plantilla para Google Slides de Slidescarnival.com 61