Está claro que herramientas como Google Analytics son imprescindibles para analizar nuestros activos digitales: las necesitamos para conocer las conversiones de nuestro sitio web, el comportamiento de nuestros usuarios o el volumen de tráfico generado. Confiamos tanto en ellas, que muchas veces nos dejamos llevar por el sentido común “humano” al tratar con ellas, olvidándonos de cómo funcionan realmente.

Y es que, si estás leyendo este artículo, probablemente te habrás enfrentando alguna vez a las métricas temporales de Google Analytics y, probablemente, los resultados te han llevado a dudar un par de veces sobre qué está pasando en tu site.

Así, nuestro sentido común nos hace entender rápidamente métricas como tiempo de sesión o promedio de tiempo en página (la cantidad de segundos que dura una sesión, o que un usuario está en una determinada página, respectivamente), y atribuimos erróneamente a Google Analytics la capacidad de entenderlo así también.

¿Cómo mide el tiempo Google Analytics?

Empecemos por el principio. Google Analytics maneja tres conceptos: hits, sesiones y usuarios. La base de la cadena la componen los hits (interacciones en el sitio web), y los hits se organizarán en sesiones. De ahí es desde donde Google Analytics saca toda la información. Así, podemos tener situaciones como estas:

17:10. El usuario entra en el sitio web.
17:11. El usuario hace clic en el menú y accede a una noticia.
17:16. El usuario, tras 5 minutos leyendo la noticia, abandona el site.
17:40. Expira la sesión tras 30 minutos de inactividad.

Para nuestro sentido común, el usuario ha estado 6 minutos en el site, pero Google Analytics únicamente ha recibido unos pocos hits: la primera página vista al entrar (donde nos ha “fichado”), un posible evento al interaccionar en el menú (si así lo hemos configurado) y una segunda página vista al leer la noticia. Esta secuencia de hits que recibe Google Analytics empieza a las 17:10 y acaba a las 17:11, y debe sacar toda la información temporal de ellos:

Tiempo de sesión: diferencia entre último y primer hit = ¡1 minuto!

Sí. Tenemos una diferencia de 5 minutos entre nuestro pensamiento humano y la lógica temporal de Google Analytics. Y es clave tenerlo en cuenta en nuestros análisis.

Reloj

¿Y hay más métricas “mentirosas”?

Ligado a lo anterior está la tasa de rebote. Esta métrica debería servirnos de indicador del grado de interés que puede despertar una página en concreto a los usuarios. Pero podemos tener casos como estos:

Visitante 1: entra en la página, pasan 2 segundos y abandona el sitio.
Visitante 2: entra en la página, lee el contenido durante 7 minutos y abandona el sitio.

En ambos casos Google Analytics habría registrado un solo hit (el inicial de página vista al entrar), por lo que en ambos consideraría un rebotey tiempo en página cero!) cuando realmente un visitante ha estado interesado y otro no.

¿Y qué puedo hacer para que Google Analytics “entienda” a mis usuarios?

Tenemos soluciones para que Google Analytics no infravalore el comportamiento de nuestros usuarios: generar hits (en forma de eventos) que nos ayuden a reflejar la realidad de su navegación, dotando de calidad a nuestra medición.

Además de los eventos que responden a acciones dinámicas del usuario (clics en enlaces, descarga de documentos, etc.), podemos generar eventos para las siguientes situaciones, de forma que nos ayuden a ajustar el tiempo en página y contabilicen rebotes si realmente tienen que serlo.

  • Eventos para reflejar tiempo en página: podemos lanzar eventos si ha pasado un tiempo determinado desde la llegada del usuario a la página (por ejemplo 30 segundos).
  • Eventos de scroll: podemos generar eventos que indiquen el porcentaje de scroll que se va visualizando en la página (por ejemplo, 25%, 50%…).

Tampoco debemos olvidar algunos más específicos como, por ejemplo, la medición de reproducciones de vídeos insertados en página. Así, reproducir un tiempo determinado o ver el vídeo al completo pueden ser motivos de generación de eventos.

¿Y si uso eventos de tipo non-interaction?

Los eventos de Google Analytics también pueden configurarse como de tipo non-interaction. Suele hacerse para aquellos casos donde el evento representa una acción pasiva por parte del usuario, es decir, sin que este haya interactuado directamente en la página. Serían, por ejemplo, perfectos para configurar los eventos de scroll o de tiempo de página anteriores.

La característica de estos eventos es que, cuando uno se envíe, Google registrará el evento pero no lo considerará como interacción genérica. ¿Y esto qué significa? Que no influirá en el cálculo del rebote ni del tiempo en página, volviendo al problema inicial que comentamos en este post.

Así, si ocurriera esta situación:

17:10. El usuario entra en una página y se queda leyendo una noticia.
17.11. Tras 1 minuto leyendo, se envía un evento de “non-interaction” indicando que ha transcurrido 1 minuto.
17:15. El usuario abandona el sitio.

En esta situación, como el evento de no-interacción se descarta, la visita contabilizaría como rebote, y el tiempo en página sería 0 segundos. Es decir, en lo que se refiere a métricas de tiempo y de rebote, Google hará como si estos eventos no se estuvieran enviando.

Entonces, ¿cómo configuro mis eventos de scroll o de tiempo en página?

Esa es la clave, y la solución debe venir acotada según las características de nuestro activo digital, y consensuada con los destinatarios del análisis de nuestros datos. El comportamiento de los usuarios no es el mismo en un e-commerce que en un blog, por ejemplo.

Así, podemos considerar las acciones pasivas del usuario como eventos genéricos (de tipo interaction), pero debemos tener en cuenta entonces que influirán en las métricas temporales y de rebote de Google Analytics. Y habrá que considerar si nos interesa que así sea. Por el contrario, podemos seguir las directrices de Google y considerar tales acciones como eventos non-interaction; si es así, debemos basarnos en ellos para considerar nuestro tiempo en página, pero descartar las métricas temporales por defecto de Google Analytics, ya que nos llevarán a confusión.

Todos los eventos que configuremos en nuestro site (principalmente los genéricos de tipo interaction) deben usarse con mesura y tras analizar el comportamiento de nuestros activos digitales: es problemático infravalorar visitas de calidad, pero peor puede ser sobreestimarlas.

¿Tienes más claves sobre métricas temporales en Google Analytics? ¡Estaremos encantados de leerlas en tus comentarios!

 

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