Juice Analytics ofrece 2 visualizaciones.

El flujo de referrers

Desde qué fuente ingresan los visitantes a cuál página. Cada rectángulo es una página, el tamaño representa la cantidad de visitas y los colores el bounce rate. Está muy interesante para analizar el bounce rate en contexto. Por ejemplo, los visitantes que vienen desde Google, sólo miran una página y se van? ¿Qué acciones se pueden tomar para que sigan navegando el sitio y se conviertan en lectores? 

El árbol de keywords

Conecta las palabras claves a través de las cuales los visitantes acceden al sitio. El color y el tamaño representan la performance. Nos recuerda que las palabras claves que utilizan los usuarios, no son necesariamente palabras, sino generalmente frases.

Las visualizaciones son muy útiles para detectar tendencias, ya que cuando miramos una tabla, nos concentramos demasiado en las cantidades, el árbol nos tapa el bosque.

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implu es otro sistema de estadísticas para Twitter, según la relación followers/following asocia cada persona a un ave. No conozco mucho de aves, pero parece que mi silueta es un pato. Por lo que veo otras personas son un cuervo o un halcón (esa silueta sí es muy confusa) y un ñandú o avestruz. No sé si habrá más aves.

No ofrece tanta información como otras estadísticas, pero el concepto está divertido, aparte de que las aves obviamente son coherentes con Twitter.

Tiempo atrás en Types of Birds on Twitter and How to Be an Eagle, que no mencionaban los patos, comenté

I’m not even a bird yet, I think I’m still an egg. I’d like to be an eagle, but I may growth into a female peacock.

Según implu por lo menos ya rompí el cascarón.

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Conocí Geek Chart gracias a Retnev, es un sitio que nos permite construir un pie chart de nuestra participación durante los últimos días en sitios populares como Twitter, Delicious y un blog personal.

La mía pueden verla debajo, me sorprendió darme cuenta que uso más Delicious que Twitter! La gráfica es dinámica y se actualiza constantemente para reflejar los cambios en nuestras actividades.

Alguien más probó Geek Chart?

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Google Analytics muestra la cantidad de visitas de cada página, pero para tomar decisiones en cuanto al contenido, es un dato demasiado desglosado y resulta más útil agrupar las páginas individuales en temas generales.

En este momento estoy rediseñando un blog realizado en WordPress y quiero mostrar en la página principal los últimos posts de solamente 3 categorías (porque el layout va a ser en 3 columnas) y para ésto necesito saber cuáles son las categorías más visitadas, no me interesa saber qué entrada en particular es la más vista, sino la categoría a cual pertenece, para averiguarlo voy a usar los filtros de Google Analytics.

Paso 1: Creación de un nuevo perfil

Aclaro que los filtros funcionan a partir de la fecha en que se crean, no filtran datos del pasado, y como modifican la información pueden considerarse destructivos, así que conviene crear un nuevo perfil “filtrado” para dejar el perfil original intacto. Luego según qué estadísticas se quieran ver (por página o por categoría) se entra al perfil que corresponda.

Añadir perfil nuevo en Google Analytics

Añadir un perfil para un dominio existente Google Analytics

Paso 2: Creación del filtro

Ahora ya podemos editar el perfil recién creado y añadirle filtros.

Editar perfil en Google Analytics

Añadir filtro en Google Analytics

Para crear el filtro con exactitud, hay que analizar cómo están formadas las URLs del sitio, en mi caso tengo configurado WordPress para que los permalinks tengan la siguiente estructura:

/%category%/%postname%/

o sea que las URLs empiezan con el slug de la categoría, que traducido a las expresiones regulares que utilizan los filtros quedaría ^/nombrecategoria/

Si uso sólo nombrecategoria va a funcionar, pero si se trata de una palabra muy común, puede ser que también aparezca en la URL de una entrada de otra categoría y por lo tanto las estadísticas quedarían con errores.

Introducir información de filtro en Google Analytics (click para agrandar imagen)

Resumen: Creación de un filtro en Google Analytics para agrupar páginas

• Tipo de filtro: filtro personalizado
• Avanzado
• Campo A -> Extracto A: URI de la solicitud ^/categoriax/
• Enviar resultados a -> Constructor: URI de la solicitud categoriax.html

A partir de este momento y en este perfil, todas las visitas a entradas que pertenezcan a categoriax van a figurar en Contenido > Contenido Principal como categoriax.html

Por supuesto que además de para el diseño, saber cuáles son los temas más visitados, sirve para incorporar más contenido en esas áreas o vender productos de interés para los visitantes. Hay más datos que se pueden filtrar para obtener información útil, en próximos posts voy a comentar algunos otros casos de uso.

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Analizando las fuentes de tráfico en conjunto con otros parámetros podemos determinar cuáles son más rentables y partir de ahí podemos trabajar para aumentar el tráfico por esos canales.

Si leyendo la lista de fuentes de tráfico encontramos sitios que no conocemos, vamos a visitarlos para ver de qué se tratan. ¿Es un buscador, es un blog? En segundo lugar, si de un sitio en particular recibimos una cantidad considerable de visitas, vamos a tratar de que esa situación se repita.

En cuanto al pie chart es deseable que las fuentes de tráfico sean equilibradas y variadas.

Sitios web de referencia

• Se puede generar tráfico de redes sociales como Facebook, Twitter, etc. participando en dichas redes, pidiéndole directamente a los usuarios que si les gusta el contenido lo compartan en dichas redes, poniendo botones (Retweet this, Digg this, etc.)

• Si publicamos en sitios de clasificados, nos registramos en directorios de blogs, participamos en foros, escribimos un artículo como autor invitado, etc. con el fin de generar tráfico y el resultado no es bueno, recomiendo abandonar estas actividades porque consumen bastante tiempo

Motores de búsqueda

• Estar entre los primeros resultados es la clave para aumentar el tráfico por motores de búsqueda, para conseguirlo se pueden hacer varias optimizaciones, pero tener un contenido de interés ayuda muchísimo, por ese motivo, incluir un blog dentro de un sitio institucional o que venda un producto, resulta beneficioso

Tráfico directo

• Se puede aumentar el tráfico directo, incentivando a que agreguen el sitio a marcadores o como página de inicio y haciendo campañas publicitarias fuera de Internet que incluyan la URL

Para analizar qué fuentes de tráfico tienen mejor resultado, se puede utilizar la visualización, para ver si de una fuente entraron y se fueron (como sucede típicamente con Digg) o si se quedaron en el sitio, visitaron otras páginas, etc.

En la gráfica superior, si bien hay más cantidad de visitas provenientes de Google, los que entraron por Facebook vieron más cantidad de páginas.

NOTA: La visualización es por día, así que conviene desplazar el cursor y mirar qué sucedió en otras fechas, para no sacar conclusiones generales basándose en una muestra no representativa.

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El gráfico de cantidad de visitas por horas es una de las pocas gráficas que le falta al Google Analytics. Se puede analizar con AWStats que grafica los logs del servidor o con Mint.

Esta información sirve para:

• elegir el horario adecuado para realizar mantenimientos durante los cuales el sitio no pueda seguir funcionando con normalidad (en las horas con menos visitas)

• saber en qué horario están conectados la mayoría de los usuarios como criterio para programar publicación de contenido nuevo o enviar emails con actualizaciones, etc.

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Es fundamental tener presente que las keywords se refieren exclusivamente a los visitantes que llegaron al sitio buscando esas palabras claves, para no sacar conclusiones ridículas (“el 80% de los sobrevivientes conocía las salidas de emergencia”).

¿Por qué es importante mirar las palabras claves? En dos escenarios:

• el autor es experto o conocedor sobre los temas que escribe, pero no es experto en Internet. En algunos casos puede tener experiencia en medios impresos, donde los títulos, por nombrar un ejemplo, se redactan de manera radicalmente diferente que en Internet.

• el autor o webmaster del sitio, hizo modificaciones o produjo el contenido de manera tal de posicionarse para determinadas búsquedas, en este caso es para comprobar si las acciones tuvieron un impacto positivo.

La estadística de keywords en Google Analytics se encuentra bajo Taffic Sources > Keywords.

Ejemplo de keywords para sitio sobre historia del arte

Lo primero al mirar la lista, sería preguntarnos si efectivamente tenemos un contenido de buena calidad para las principales keywords, porque podría suceder que estén entrando a un post que escribimos así nomás, que no está completo, etc. y estemos desaprovechando la oportunidad de que los visitantes se lleven una buena impresión y se conviertan en lectores asiduos del blog.

También pueden reescribirse los títulos de la página para que coincidan más exactamente con las keywords, por supuesto con buen criterio y sentido común, no es 100% garantizado, pero debería mejorar el posicionamiento de esa página. Ejemplo tengo un post que se llama “Vida y obra de Fulano de Tal” y veo que “Biografía de Fulano de Tal” está entre las principales keywords, entonces podría dejar esta última frase como título del post (y de la página).

Curiosamente el nombre del sitio, está en muchas ocasiones dentro de las principales keywords, se podría considerar como tráfico directo.

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Google Analytics no es el único sistema para obtener datos estadísticos de un sitio web, sí uno de los más completos, pero en contrapartida tanta información puede resultar abrumadora.

Dependiendo del tipo de sitio, habrá datos más importantes que otros. Por ejemplo:

• Para una tienda, el dato más relevante es la cantidad de conversiones, es decir, el porcentaje de las personas que básicamente entró al sitio y compró algo. En el GA se puede estudiar configurando goals y visualizarlo con un funnel.

• A cualquiera que le guste escribir y publique su trabajo en un blog, lo que más le va a importar va a ser la cantidad de lectores. Lectores le llamo a la cantidad de visitantes que permanecen en la página un tiempo prudencial.

• A los que estén inviertiendo tiempo y/o dinero en campañas de marketing, a través de social media, email marketing, etc. les va a importar saber desde qué fuentes la gente efectivamente está llegando al sitio.

• Al diseñador del sitio le va a interesar detectar si hay problemas de usabilidad (en este punto el GA se queda un poco corto) y también saber datos acerca de con qué navegadores, resoluciones de pantalla, versiones de Flash, etc. cuentan los usuarios.

Las estadísticas no se miran sólo para alimentar el ego, sirven para hacer y medir mejoras basándose en hechos y no en suposiciones. Para ésto hay que saber interpretar los datos, en esta serie Analizando el Analytics voy a comentar algunas de las gráficas que se encuentran disponibles y que acciones se pueden tomar basándose en los datos obtenidos.

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Para aquellos que tengan objetivos concretos en cuanto a Twitter es fundamental que sigan alguna estadística de su uso. Las percepciones son subjetivas, pero los datos no mienten y por eso resultan útiles para tomar decisiones o por lo menos ser conscientes de la realidad.

Para el resto de los mortales, puede resultar también interesante y en ocasiones sorprendente ver algunos datos.

Twitter

Twitter proporciona 3 datos mínimos sobre cada usuario, cantidad de following, followers y updates. A partir de los cuales se pueden sacar algunas conclusiones…, pero probablemente sean conclusiones apresuradas, por ese motivo voy a detallar otras herramientas más completas.

Twitter Analyzer

Pie chart del uso de aplicaciones

Twitter Analyzer representa gráficamente unos cuantos datos, las gráficas estéticamente dejan mucho que desear y los datos están bastante crudos, lo que permite sacar nuestras propias conclusiones. Se trata simplemente de gráficas de barras, de torta o nubes de tags.

TwitterFriends

TwitterFriends se enfoca en las relaciones entre los usuarios, sobre todo en la red relevante, es decir los usuarios con los cuales nos contactamos.

Visualización

En esta visualización (gráfico de burbujas), se representan varios parámetros siendo cada burbuja una persona, a saber:

• el eje X es la red saliente y el eje Y la red entrante, ambos valores determinan la posición de la persona
• el tamaño es la cantidad de respuestas (@minombre) que esa persona me envió
• el color es el coeficiente de conversación de cada persona (los azules son los calladitos y los rojos los charlatanes)

En un gráfico de burbujas, a primera vista se forman patrones y también datos que son excepcionales (que no coinciden con el patrón) y que se analizan en cada caso en particular.

En líneas generales, según la posición podemos diferenciar:

• gente a la cual le hablo y no me contesta (X= 100, Y =0)
• gente que me habla y no le contesto (X = 0, Y=100) o gente que hace RTs con frecuencia de mis mensajes y no le agradezco.
• gente con la cual converso (X=100, Y=100)

Twitalyzer

Twitalyzer analiza 5 parámetros a través del tiempo: influencia, señal, generosidad, velocidad y ventaja. Explican cómo se calcula cada valor y dan consejos de cómo mejorarlos. Estos números son una medida del éxito alcanzado en Twitter y al estar calculados a partir de varios puntos, es una medición más completa y más justa que la mera cantidad de seguidores.

TwitterSheep

TwitterSheep hace una nube de tags con las biografías de quienes seguimos. Es útil para ver qué tienen en común y si estamos siguiendo a la gente que realmente nos interesa

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La primera vez que miramos la gráfica de distribución geográfica de los visitantes, seguramente pensemos en algo como “Tengo 1 visita de Senegal!”

Dependiendo de los objetivos del sitio, un posterior análisis sirve para tomar decisiones y realizar modificaciones, para que el sitio sea más exitoso.

• Para aumentar las ventas de un sitio de e-commerce, además de los métodos de pago con tarjeta de crédito internacional, se pueden agregar métodos de pagos locales (depósitos bancarios, redes de cobranzas) en los países con más visitantes.
• En cuanto al lenguaje, tomando como ejemplo la gráfica superior e independientemente que son todos países de habla hispana, se puede hablar en un español neutro e incluir algunos modismos de México, pero no hablar de “vos” que es más común en Argentina y Uruguay.
• Si corresponde, el contenido, puede tener en cuenta las diferencias en cada país, y mencionar ejemplos concretos y cuáles son las diferencias en los países con más visitantes.
• Si se desea realizar un seminario o un evento, es importante considerar dónde es más conocido el sitio, a qué países pertenecen sus usuarios, para conseguir una mayor asistencia.
• Si el autor o empresa detrás del sitio, no están en ninguno de los países con más visitantes, sería conveniente conseguir contactos de negocios en dichos países.
• etc. etc.

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