La Analítica Web, a pesar de su complejidad, se puede resumir en dos aspectos generales que marcan la diferencia entre hacer lo correcto o no: saber qué datos hay que medir y hacer una correcta interpretación de los mismos. Cualquier fallo en estas dos tareas nos llevará irremediablemente a conclusiones erróneas. Y no es fácil hacerlo bien, ya que depende de un profundo conocimiento de la Analítica Web y años de trabajo monitorizando comportamientos online en múltiples webs.

Así, este es el primero de una serie de artículos en los que haremos algunas indicaciones genéricas sobre el posible significado de los datos obtenidos mediante Analítica Web respecto al contenido. Y son genéricas porque el comportamiento de los usuarios no es necesariamente el mismo en distintos nichos de mercado.

Analizaremos los siguientes informes de Google Analytics:
•Informe “Todas la páginas”:
.       -Número de páginas vistas/Número de páginas vistas únicas.
.       -Promedio de tiempo en la página.
.       -Entradas.
.       -Porcentaje de rebote.
.       -Valor de Página.
.       -Comparación de métricas entre páginas similares.
•Informe “Páginas de destino”.
•Informe “Páginas de salida”.
•Informe “Desglose de contenido”.

El análisis del contenido nos dará ideas sobre cómo los usuarios interactúan con las páginas de nuestro sitio web. Podemos averiguar a dónde van y cuánto tiempo permanecen allí, qué páginas del sitio web visitan, y desde qué páginas lo abandonan. Debemos completar la historia haciendo evaluaciones sobre la base de nuestro juicio profesional o aprendiendo de primera mano de los usuarios a través de otros métodos de investigación.

Cuando comenzamos a profundizar en los datos sobre las páginas, se pueden descubrir cosas sorprendentes, confirmar las suposiciones, y ver cómo los cambios del sitio web afectan al comportamiento de los usuarios.

Revisaremos los informes de contenido de sitio en Google Analytics como una forma de proporcionar un marco práctico para ahondar en las métricas que encontraremos en la mayoría de las herramientas de analítica web como porcentaje de abandonos, el tiempo en las páginas, páginas vistas, así como las implicaciones de los diferentes patrones.

Informe “Todas las páginas”
El informe “Todas las páginas” en Google Analytics, que se muestra en la siguiente figura, será nuestro principal lugar para observar las métricas a nivel de página.

Contenido del sitio en Google Analytics

La primera vez que llegamos a este informe, se inicia en el modo Explorador, que es el modo en que interactuamos con las tablas de datos. Profundizaremos en “Resumen de navegación” y “Analítica de página” (se encuentran al lado de “Explorador”) más adelante. En la mitad inferior de la página, vemos la tabla familiar de datos, con las páginas como dimensión primaria y ordenadas por número de páginas vistas.

Nos podemos acercar a los datos con preguntas específicas como “¿cuánto tiempo dedican los usuarios a mirar la página del producto X?”, ó “¿cómo afecta el tiempo promedio en la página de un artículo sobre la optimización de palabras clave?”.

En cualquier caso, debemos buscar los siguientes patrones básicos:
-Los valores más altos para una métrica.
-Los valores más bajos para una métrica.
-Páginas que tienen métricas que se desvían del valor medio.

La dimensión “Página”
Una página es una página única de nuestro sitio web, identificada en Google Analytics, por su URI. La URI es el identificador uniforme de recursos o la parte de una dirección URL que nos dice dónde se encuentra una página dentro de una web. Si tenemos la URLhttp://www.ejemplo.com/widgets/productoX.html, la URI es /widgets/productoX.html.

Utilizaremos mucho la dimensión “Página” porque nos dice qué página es la que estamos analizando. Puede tomar un tiempo adaptarse a mirar URIs, pero es una de las razones por las que es importante que los sitios web y tengan URLs amigables y legibles.

Número de Páginas vistas
Una “Página vista” consiste en la vez que una página fue visitada por un usuario, y cuenta uno cada vez que el usuario ve una página, aunque lo haga varias veces en una misma sesión.

En la anterior imagen podemos ver una distribución bastante típica de páginas vistas: la página de inicio es la página más vista, seguida de las páginas que aparecen en la barra de navegación principal de la web. Y después, páginas que se encuentran a un nivel más profundo de la web.

Puede ser interesante averiguar por qué tantos usuarios van a esas páginas. Hay dos razones principales por las que los usuarios acuden a estas páginas: las páginas son muy atractivas para los usuarios (sea apropiada o no) o las páginas son una página de destino para muchos usuarios (es decir, es la primera página que los usuarios ven al entrar).

Podría darse el caso de que estas páginas son particularmente fáciles de encontrar (quizás hay un link a las mismas en la página principal) o tienen una etiqueta de enlace particularmente atractivo. Podemos obtener algunas pistas a través de análisis de trayectoria de clic. También podría darse el caso de que los usuarios realmente quieren leer este contenido y lo encuentran (quizás a pesar del diseño del sitio web).

Comparemos las métricas “Número de Páginas vistas” con “Número de Páginas vistas únicas”. Cuanto más alto sea el número de cualquiera de estas dos métricas, más personas están entrando en la web a través de esta página. Un alto número de entradas en “Número de Páginas vistas únicas” simplemente indica que muchos de los usuarios que llegan a esta página lo hacen porque aterrizan en ella. Si hay una alta proporción de las entradas en “Número de Páginas vistas” en una página con respecto a las demás, indica que los usuarios están aterrizando en esa página y luego se van desde esa página. Si además analizamos el “Promedio de tiempo en la página”, podemos comenzar a vislumbrar cómo los usuarios aterrizan en una página y cuánto tiempo pasan en la página antes de irse.

En el informe “Páginas de destino” nos podemos hacer una idea de con qué frecuencia los usuarios están aterrizando en una determinada página. En los casos en que una página se ve con mucha frecuencia porque los usuarios están aterrizando en ella, vale la pena descubrir desde donde están viniendo los usuarios. Podemos hacerlo añadiendo una dimensión secundaria el informe “Todas las páginas” o “Páginas de destino” como la “Fuente/medio” medio (para saber cómo han encontrado la página), o como “Fuente” (para saber desde qué sitios web han accedido a la página).

Es muy importante no pasar por alto las proporciones de “Número de Páginas vistas” de las procedencias de cada una de las fuentes. Los usuarios que aterrizan en una página, probablemente van a interactuar de manera diferente con esa página dependiendo del medio por el que han llegado a ella. Saber cómo encontraron la página nos puede dar una idea de sus motivaciones.

También podemos descubrir que las páginas que son importante para nosotros no se clasifican tan alto como era de esperar. Las razones por las que los usuarios no van a esas páginas, básicamente se reducen a lo contrario de lo que les hace visitarlas, es decir: la dificultad de encontrarlas en el sitio web, mala información en los vínculos que conducen a los contenidos, o que los usuarios pueden simplemente no estar interesados en esa información.

Podemos deducir los motivos del por qué los usuarios visitan o no las páginas de la web, e incluso podemos hacer cambios en el diseño y testearlos para conseguir conducir más usuarios a una página determinada. Al final, sin embargo, la mejor manera de aprender por qué los usuarios hacen lo que hacen es, como era de esperar, el estudio por medio de entrevistas con usuarios, construyendo pruebas de usabilidad que implican la búsqueda de ciertas páginas o haciendo clic sobre la información que realmente necesitan para realizar una tarea.

¿Una visita a una página indica interés por ella?
Google Analytics responde al “qué” pero no al “por qué”. Así, lo que los datos de visitas de página nos proporcionan son pistas acerca de si una página atrajo a los usuarios, pero estos datos no son suficientes por sí solos. Porque, por ejemplo, los usuarios pueden ir a una página porque quieren, pero también pueden llegar allí por error o porque se ven obligados a pasar por ella para poder llegar a lo que realmente quieren.

Las métricas como el “Tiempo promedio en la página” pueden arrojar algo de luz sobre si una visita a una página es intencionada o no. Cuanto mayor es este tiempo, más probable es que los usuarios se hayan quedado y hayan tomado alguna acción en la página. Es el “humo” que guía al investigador de usabilidad a buscar el “fuego” de los objetivos de los usuarios.

“Número de Páginas vistas” / “Número de Páginas vistas únicas”
El “Número de Páginas” vistas será siempre será mayor que el “Número de Páginas vistas únicas”, lo que refleja cómo los usuarios pueden volver a una página que ya ha visitado. Si la cantidad del “Número de Páginas vistas” de una página determinada es significativamente más alta que el “Número de Páginas vistas únicas” en comparación con otras páginas del sitio web, puede valer la pena investigar por qué es así.

Desafortunadamente, no existe una regla absoluta en lo que es significativamente mayor. Si encontramos que el “Número de Páginas vistas” es un 40-50% más que el “Número de Páginas vistas únicas” o más, puede ser una señal de que algo notable está pasando con esa página.

Podría darse el caso de que los usuarios vuelven intencionadamente a esa página (como en el caso de los centros de navegación o páginas que se actualizan con frecuencia con nuevos contenidos), pero puede reflejar un problema de navegación (por ejemplo, si los enlaces de la página están etiquetados de modo diferente en diferentes lugares o que los usuarios no están encontrando alguna otra página). Por supuesto, el contexto importa, y si muchas otras páginas tienen una proporción similar, sólo puede ser la naturaleza de nuestros usuarios y el sitio web que lo que hace que vuelven a visitar las páginas frecuentemente.

Algunas páginas simplemente sirven como centros de navegación, son páginas a las que los usuarios regresan varias veces durante su visita a medida que exploran distintos caminos. En esta situación, es un comportamiento razonable. En otros casos, vale la pena explorar de qué páginas viene la gente para llegar a una página, y a qué páginas van después. Puede que descubramos una relación confusa entre dos páginas, como etiquetas de navegación poco claras o controles que de forma inesperada se llevan los usuarios a otra página.

(Continua en Cómo utilizan los usuarios el contenido de tu web (II): Promedio de Tiempo en la página)