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Conversiones de Facebook VS Google Analytics

¿Estás monitorizando campañas de marketing online desde diferentes canales y tus conversiones de Facebook no coinciden con el total de conversiones que te aparecen en Google Analytics? ¿Tus reportes en Google Analytics te hacen pensar que tus campañas de Facebook ads no son tan beneficiosas como pensabas que eran? A continuación, la respuesta definitiva a conversiones de Facebook VS Google Analtyics.

Conversiones de Facebook Vs Google Analytics

Esto es algo que como profesionales de marketing online nos hemos encontrado muchas veces. Mirar y comparar datos de ambas plataformas y encontrar que las conversiones no coinciden para nada. Esto puede llevar a tomar decisiones erróneas y es por esta razón que decidimos de una vez por todas revisar a fondo las dos plataformas. A continuación, algunas de las razones principales de porqué Facebook y Analytics se atribuyen la misma conversión e manera distinta.

Google Analytics referrer
Google Analytics referrer

Modelo de atribución de Facebook Vs Google Analytics

Antes de empezar a profundizar en el tema, primeramente tenemos que entender qué es una conversión y cómo cada una de las plataformas se las atribuyen. Primeramente, las dos plataformas utilizan un modelo de última interacción o último click. Igualmente, las dos plataformas tienen en consideración como último click sus plataformas (siempre que sea posible). Déjame darte un ejemplo.

Facebook asignará una conversión a Facebook en el momento que alguien haga click o vea un anuncio desde Facebook y convierta en un plazo de 28 días. Esto significa que Facebook no toma bajo consideración el resto de canales participantes en la conversión, siempre y cuando Facebook pueda probar que la conversión ha ocurrido gracias a su plataforma y en un periodo de 28 días.

Google Analytics toma también un modelo de atribución de last-click (sin tener en cuenta Directo como canal). Por lo que en el momento que exista otro canal participante que no sea Facebook, Analytics asignará la conversión a ese último canal:

Veamos un ejemplo:

Usuario hace clic desde SEO —Usuario hace clic desde Facebook Ads —Usuario hace clic desde PPC  — Conversion

En este ejemplo veremos que Facebook ha recogido que un usuario hizo clic en un anuncio desde su plataforma y convierte posteriormente. Facebook no es capaz de saber que el usuario hizo click en un anuncio de PPC posteriormente, por lo que es por esa razón que se asignará la conversión.

Por otro lado, Analytics es capaz de hacer el seguimiento de una manera más completa de Facebook y es por esa razón que asignará la conversión a la campaña de PPC. Por lo que, cuando miramos los datos de nuestro Analytics, veremos que las conversiones han ocurrido a través de la plataforma de PPC y no a través de Facebook. Esto no quiere decir que una de las dos plataformas está haciendo las cosas mal o que un model es mejor que el otro, simplemente nos indica que trabajan de manera diferente.

El problema es que si sumamos resultados de ambas plataformas veremos el siguiente problema:

Table conversions
Table conversions

Cada plataforma se estará asignando la conversión a ella misma, por lo que si no tienes esto en cuenta, acabarás creyendo que han habido dos conversiones en vez de una.

Conversiones multi dipositivo de Facebook

Otra de las mayores diferencias entre Facebook y Analytics es que Facebook es capaz de medir conversiones multi dispositivo de manera algo más eficaz que Google.

cross device conversions
Cross -device conversions

Gracias al algoritmo de Facebook, este es capaz de hacer el “match” entre dispositivos móviles y ordenadores en una fase anterior a la que Google tiene acceso. Como sabrás, las conversiones multi dispositivo en Facebook, son de hasta un 70%. Las conversiones desde dispositivos móviles tienden a perderse y no ser reportadas por ciertas herramientas de analytics web como podría ser Analytics de Google. Como ejemplo:

Usuario hace clic  a Facebook Ad desde móvil — sale de la página de destino — el usuario hace clic desde un anuncio de PPC  y desde un Desktop — Convierte

En este ejemplo, Facebook es capaz de saber y identificar cuáles son los dispositivos que este usuario utiliza. Esta información y gracias al Pixel de conversión de Facebook, Facebook puede hacer el “matching”. Por otro lado, Analytics también cuenta con la opción de contabilizar conversiones multi dispositivo per funciona de manera diferente:

Google Analytics puede solamente hacer el matching si un usuario ha hecho log in a la web donde se quiere conseguir la conversión, desde los dos dispositivos. Esta casuística no se cumple en la mayoría de casos. Además, no olvides que Analytics tiene en cuenta siempre el último canal no directo, por lo que si han habido otras plataformas que han intervenido posteriormente a Facebook, se les asignará la conversión a ellos.

SI mis datos no coinciden, ¿Cómo se su pone que he de tomar decisiones?

Como has podido ver, el modelo de atribución de las dos plataformas siempre se intentan beneficiar a ellos mismos. Da igual cuál de los dos vaya a utilizar, siempre existirá una alto nivel de subjetividad. Una cosa está clara, no puede sumar datos de las dos plataformas ya que así únicamente tomarás decisiones erróneas.

Adinton, la herramienta de analítica web que necesitas

Lo que necesitamos es una herramienta neutral que nos permita tener una visión completa de nuestras estadísticas. Con el Software de Adinton, tendrás acceso a todos tus esfuerzos de marketing online desde una única plataforma. Facebook Ads, Afiliación, Google Adwords, Bing Ads, SEO… Con Adinton sabrás la atribución real y la influencia que cada canal tiene en el proceso de conversión.

Como Adinton utiliza su propio software para recoger datos de todos tus canales, la información se presenta en tiempo real. Además, Adinton utiliza un modelo de última interacción que tiene en consideración todos los canales participantes. Adinton recoge todo el customer journey del usuario y atribuye diferente peso a los canales participantes, dependiendo del Adinton Score.

Imaginemos que el customer journey de un usuario en particular es el siguiente:

Usuario hace clic desde Facebook Ad —> Sale de la web —>Usuario hace clic desde PPC  —> Conversión

Por lo tanto, en el caso anterior habríamos tenido resultados totalmente diferentes. Facebook se asignará la conversión mientras que Analytics se la asignará a Adwords. Como podréis imaginaros, ninguno de los dos toma en consideración todo el recorrido del cliente. Por lo que si se nos ocurre sumar las dos conversiones, acabaremos creyendo que tenemos dos en vez de una. Adinton, al ser una herramienta creada por y para profesionales del online, sabe de la importancia de recoger todos lo datos para que no lleguemos a tomar una decisión equivocada.

Attribution by adinton
Attribution by adinton

Adinton te ofrece hasta tres tipos de informes que muestran la toda la información que la herramienta recoge, en diferentes formatos, para que puedas llegar a tener una visión completa de tus estadísticas. Uno de estos informes, te mostrará el peso por canal y la cantidad de veces que ha participado en el proceso de conversión. Así, a pesar de que no hayan acabado en conversión, podrás saber si ha ayudado a otro canal o no a convertir. Por ejemplo, desde Adinton podrás ver si tu campaña de Facebook ha ayudado a convertir a través de un anuncio de Adwords. Adinton muestra la influencia real de un canal sobre el otro para que puedas tomar decisiones más completas.

Valor añadido, conversiones multi dispositivo con Adinton

Adinton es también capaz de medir conversiones multi dispositivo y multi dominio. Gracias al algoritmo de Adinton, este puede reportar conversiones con varios dispositivos y además podrás ver si han ayudado a convertir o no. Además, como Adinton te da todo el customer journey de tus usuarios, tendrás en tus manos toda la información necesaria para poder tomar las decisiones más acertadas.

Gana ventaja competitiva con Adinton y empieza a medir todo el proceso de conversión desde hoy. Envíanos un mensaje sin compromiso.

Prepárate para la nueva actualización del algoritmo de Google para dispositivos móviles

Todos hemos oído la noticia, Google va a actualizar (de nuevo) el algoritmo que afecta al SERP (resultados de búsqueda) en dispositivos móviles. El pasado Abril (2015), Google prometió un gran cambio sobre el SEO y el PPC, aportando más valor y peso a aquellas páginas que estuvieran adaptadas y optimizadas para ser vista y navegadas en dispositivos móviles. Este cambio afectó de manera drástica a nuestras estrategias de marketing online y vimos como afectó a ciertos clientes de manera negativa.

Hoy en día, Google tiene en cuenta la calidad del contenido como un factor determinante para posicionar las webs en SEO, pero esto podría cambiar con la nueva actualización. En este momento son todo especulaciones pero una cosa es segura, no te olvides de tener tu página lista para ser navegada desde un dispositivo móvil y no dejes esto como última tarea.

¿Por qué debería optimizar mi sitio web para dispositivos móviles?

Seguramente has escuchado esta pregunta de la boca de tus clientes. Ellos creen que su página está bien ya que hay conversiones, entonces, ¿por qué deberían molestarse y malgastar energía y tiempo en esto? Pues bien, aquí tienen la respuesta:

Device usage
Device usage 2015

El uso de dispositivos móviles inteligentes (Smartphones) está en aumento constante en todo el mundo y esto está relacionado con las mejoras en la conexión de internet que han y están habiendo también a nivel global.  Alguno de estos casos pueden ser por ejemplo el Smartphone indio cuyo precio ronda los 5€, o la gran inversión que está haciendo Facebook en su proyecto para llevar internet a  las zonas más remotas de Africa

Pero, ¿Cómo de rápido está ocurriendo este cambio? Como mero ejemplo, os mostraremos las estadísticas de España:

Smartphone usage 2015
Smartphone usage 2015

Como puedes observar en la gráfica, España es un ejemplo claro de cómo de rápido ha sido esta integración. El 80% de la población encuestada en 2015, tenían y usaban un dispositivo móvil inteligente, mientras que 3 años antes (2012) solo lo hacía el 40% de la población.

A modo de conclusión, la sociedad utiliza más y más los dispositivos móviles inteligentes, eso también se puede ver en cómo ha aumentado el volumen de búsquedas en dispositivos móviles. Todos estos son razones suficientes como para tomar medidas y empezar a optimizar nuestras páginas para que sean mobile-friendly, de lo contrario, estaremos perdiendo una gran cantidad de mercado y de posibilidades!

Por último, si quieres buscar más información sobre el tema, puedes visitar Google Barometer para crear tus propios gráficos y usarlo como argumentos para convencer a tus clientes.

¿Por dónde empiezo?

Todos nuestros esfuerzos deben ir en proporcionar la mejor experiencia durante la navegación y desde todos los dispositivos por los que los usuarios nos visitan. Contra mejor sea la experiencia, mayores serán las probabilidades para lograr una venta o una conversión. Contra mejor sea la experiencia, mayores las probabilidades de ganar a un cliente leal. A continuación, algunos consejos para que te puedas planificar tu mapa de ruta.

  • La primera cosa de debemos hacer es revisar los reportes de Google Analytics para que podamos entender cuáles son nuestras prioridades a la hora de crear una estrategia. Analytics nos ayudará a ver la cantidad y porcentaje de nuestras visitas por tipo de dispositivos, tasa de rebote, tiempo por página…
Device Report Analytics
Device Report Analytics

Normalmente encontraremos que los dispositivos móviles son la segunda fuente de visitas a nuestra web, y es por esta razón que es tan importante que optimicemos nuestra página para estos dispositivos. Si nuestra página no es mobile-friendly, esas visitas serán malgastadas. Algunos de los indicadores que nos pueden ayudar a ver si existe algún problema son el porcentaje de rebote, el tiempo por visita, la cantidad de páginas vistas…

  • Segundo, deberías revisar que tu página está o no optimizada para dispositivos móviles en los siguientes links:

https://www.google.com/webmasters/tools/mobile-friendly/

https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/

Estas dos páginas te darán información muy útil sobre cómo Google entiende tu página. Únicamente tendrás que insertar tu página y Google te dará los resultados. Además, te dará una serie de consejos para que puedas mejorar tu página.

Mobile friendly test
Mobile friendly test
  • Tienes campañas de PPC activas? Entonces te aconsejamos que leas el siguiente artículo:

http://www.adinton.com/blog/es/consejos-para-optimizar-campanas-de-mobile-en-google-adwords/ 

Si estás utilizando la misma página de destino para mobile y desktop quizás no sea lo más adecuado. Piensa que cuando un usuario busca desde un dispositivo móvil lo que quiere es encontrar lo que busca de manera rápida y directa, por lo que te aconsejamos que evites que el embudo de conversión sea lo más corto posible.

Como conclusión que hemos sacado de esta nueva actualización del algoritmo de Google es que AHORA es el momento de actuar si no lo hicimos en su momento. Si Google quiere enfatizar en mejorar la experiencia de búsqueda en dispositivos móviles, tendremos que seguir esta tendencia, de lo contrario, no tardaremos mucho en salir fuera del mercado.

Tienes algún otro consejo que quieras aportar? Compártelo con nosotros 🙂

¿Qué es dwell time y por qué necesito tenerlo controlado?

Si trabajas en el marketing online y más específicamente en la creación de contenidos, es muy probable que estés familiarizado con ratios como la tasa de rebote o el tiempo medio de navegación, pero ¿Y el dwell time o tiempo de permanencia en la página? Bueno, el dwell time es una de esas variables que pocos tienen en consideración pero que está muy relacionado con el posicionamiento SEO y la relevancia de nuestro contenido.

¿Qué es el tiempo dwell?

It's time to learn about dwell time
Aprendamos qué es el tiempo dwell

El tiempo  Dwell es la longitud de tiempo que un usuario pasa en nuestra página de destino antes de que vuelva al buscador. Cuanto más tiempo pase este usuario en nuestra página, mejor, ya que esto nos está indicando que nuestro contenido está siendo consumido por éste. El tiempo dwell es una medida de gran alcance para saber si existe engagement con nuestro contenido.

Como debes saber, el contenido que compartimos en Facebook o en Twitter se muestra acorde con la relevancia que estas plataformas le otorguen. Contra más relevancia, más posibilidades tendrás de que tu contenido se muestre. ¿Y cómo calculan la relevancia?  Se dice que uno de los factores que intervienen es el dwell time.

El tiempo dwell es también una métrica muy poderosa para el SEO. Como sabes, no hay nada escrito sobre las métricas que Google utiliza para calcular el posicionamiento SEO pero si existe una métrica que tendría que utilizar, esta debe ser el dwell time. Con el dwell time, Google puede saber lo relevante que es una página respecto a otra.

¿Cómo calculamos el tiempo dwell?

El tiempo dwell está muy relacionado con el porcentaje de rebote al igual que el tiempo medio en la página.. déjame explicarte porqué.

El porcentaje de rebote o bounce rate, es el porcentaje de una única sesión. El porcentaje de rebote es el porcentaje de sesiones que han dejado la página antes de lo 30 minutos (tiempo que Google Analytics toma por defecto). Es por esta razón que si estamos midiendo la tasa de rebote en un blog. sin duda, deberíamos modificar el tiempo por defecto por el cual se considera rebote o no. Unicamente hay que añadir una línea de código a nuestro código de Analytics. Aquí las instrucciones completas. El porcentaje de rebote es una métrica que tenemos que tener bajo consideración para aprender si nuestro contenido es realmente lo que el usuario busca cuando está efectuando la búsqueda y hace clic en nuestro enlace. Esta métrica ayuda a Google y otros buscadores a dar mas o menos valor a nuestras páginas.

Por otro lado, tenemos la métrica de tiempo medio en la página. Este es el tiempo medio que una sesión ha pasado en nuestro site. Contra más tiempo mejor ya que viene a significar que el usuario ha encontrado lo que necesitaba y por consiguiente no ha tenido que volver al buscador para efectuar otra búsqueda.

Tiene sentido que el tiempo dwell esté correlacionado con las dos métricas. Es por esa razón que una manera de mejorar tu métrica de dwell es la de mejorar el porcentaje de rebote y aumentar el tiempo medio on la página.

¿Cómo incrementamos el tiempo dwell?

Ahora que sabemos de la importancia del tiempo dwell, necesitamos focalizar nuestros esfuerzos en mejorar esta métrica. Si estamos midiendo los resultados de un blog, os recomendamos que hagáis la siguiente prueba: Compara los artículos con más visitas con los que tienen más tiempo medio en página así como Mark hizo en su  post. Nosotros hicimos el test. ¿Quieres saber si los resultados coincidieron?

Pageviews VS Avg time on page
Número de páginas vistas VS Promedio de tiempo en la página

Pues no, no coincidieron. Basándonos en nuestros resultados, nos surgieron las siguientes preguntas:

  1. ¿Cuál es la cantidad media de palabras por post?
  2. ¿Qué contenido y qué estructura tenían los post con más tiempo por página?
  3. ¿De qué fuentes provienen? ¿Emailing, Social media?
  4. ¿Cuál de nuestros perfiles de Social Media funciona mejor en cuanto a tiempo medio por página?
  5. ¿Qué dispositivos usan nuestros usuarios?
  6. Y todas esas preguntas que te puedan ir surgiendo mientras mires tus datos en Analytics.

Al responder estas preguntas hemos podido sacar una muy buena idea del contenido que nuestra audiencia quiere encontrar. Basándonos en esto podemos crear posts con más relevancia para nuestra audiencia, también tenemos una mejor idea de dónde compartir nuestro contenido y la cantidad media de palabras que hemos de usar. Te invitamos a que hagas la prueba también!

Cómo medir mi estrategia de marketing digital y vender más

Hará unas semanas el CEO de Adinton estuvo dando una charla sobre medición digital, aquí tienes acceso a la charla que es de lo que tratará este artículo.  Si quieres aprender cómo medir tu estrategia de marketing digital y vender más o simplemente quieres revisar la que actualmente utilizas, este artículo te será de gran ayuda. Explicaremos la importancia del marketing digital, enfatizando el e-commerce y explicaremos la mejor manera de medir tus esfuerzos de marketing online.

Cómo medir mi estrategia de marketing digital para vender más.

Todo se basa en la premisa de que, una estrategia es fácil de implementar si sabemos cuál es nuestro objetivo. Además, este objetivo será fácil de medir si sabemos cómo medirlo. Finalmente, conseguiremos nuestro beneficio si a parte de medir bien, sabemos dónde actuar y cómo actuar. Sigue leyendo Cómo medir mi estrategia de marketing digital y vender más

Diferencia entre el porcentaje de salida frente a porcentaje de rebote

¿Te has preguntado alguna vez qué diferencia hay entre el porcentaje de salida frente a porcentaje de rebote? Si has trabajado o trabajas con herramientas de analítica web como Analytics, habrás oído hablar de los dos términos y posiblemente su definición te haya llegado a confundir. A continuación, explicaremos la diferencia principal entre los dos y cómo mejorarlos.

¿Qué es el porcentaje de salida?

La tasa de salida es el porcentaje de usuarios que han abandonado una página, pero que han visitado otra anteriormente. Se calcula tomando la cantidad de visitantes que salen de un sitio web (que previamente hayan visitado otra página de la misma web), dividido por la cantidad total de visitas. De la tasa de salida deberíamos aprender que mediante la mejora de esta métrica, vamos a mejorar también nuestra tasa de rebote. Nuestro objetivo tendría que ser que nuestros clientes siguieran moviéndose por nuestro embudo hacia la conversión. Sigue leyendo Diferencia entre el porcentaje de salida frente a porcentaje de rebote

Etiqueta Floodlight para el seguimiento de conversiones

El código de seguimiento o etiqueta Floodlight es una característica opcional de DoubleClick Campaign Manager (DCM). Este permite a los anunciantes, guardar y reportar las visitas que han entrado a su web después de haber hecho clic o visto uno de nuestros anuncios (procedentes de la plataforma DCM) en otro dominio o plataforma.

¿Qué es una etiqueta Floodlight?

Una etiqueta Floodlight es una imagen invisible creada por DoubleClick y añadida para poder medir los anuncios de DCM y las visitas a nuestra web procedente de estos anuncios. Sigue leyendo Etiqueta Floodlight para el seguimiento de conversiones

Generador de Palabras Clave de PPC

Como bien sabemos, es imposible abarcar todas las palabras por las que nuestros usuarios nos pueden llegar a buscar (O lo que es lo mismo, es muy difícil tener un 100% en el impression share en una campaña de PPC). Existen decenas de sinónimos, plurales, palabras masculinas y femeninas, adjetivos… Pero también sabemos que, contra más palabras clave generemos sobre un mismo tema, más posibilidades tenemos de llegar a nuestros usuarios. Pues bien, existen herramientas que nos facilitan este tipo de tareas y a continuación explicaremos cómo lo hacen.

¿Cómo empezar a generar y agrupar palabras clave?

La mejor manera de empezar a generar palabras clave de ppc es ir a Keyword Planner de Google e insertar tu url. Google te dará una interpretación de lo que él reconoce en tu página. Esto no sólo te ayudará a tener una idea de qué palabras clave y grupos de anuncios utilizar, sino que también te permitirá  saber si tienes algún problema con la estructura de tu página. Si Google te devuelve palabras clave que tu no consideras relacionadas con tu negocio, tienes un problema grave ya que las arañas de Google no están entendiendo bien el contenido tu página. Sigue leyendo Generador de Palabras Clave de PPC

El Modelo de Atribución de Adinton

Con este post deseamos solventar dudas respecto al modelo de atribución generado por Adinton y de cómo la herramienta utiliza este modelo para generar y ejecutar sus reglas de optimización.

¿Qué es un modelo de atribución?

Sigue leyendo El Modelo de Atribución de Adinton

El Futuro de la Analítica Web es el Business Intelligence

Creo que a día de hoy nadie duda de la importancia que tiene la analítica web en la estrategia digital de cualquier tipo de empresa.

Llevo trabajando haciendo marketing online en general y analítica web en particular desde 1.999. En Aquella época y hasta 2.005 aproximadamente la analítica web tratada de una manera profesional, era “algo” reservado a las grandes compañías. Las pequeñas webs de aquellos emprendedores que se dedicaban “al online” más por una pasión que por visión de negocio, basaban sus datos en los logs que ofrecían algunos proveedores de hosting, donde se mezclaban bots y personas. Dicho sea de paso, más bots que personas. 

Fue aproximadamente desde 2.005, al menos en España, cuando Google Analytics se empezó a utilizar de una manera asidua en las páginas webs, ya fuesen ecommerce, páginas de contenido,…

Hoy, podemos decir que llevamos 10 años, o más trabajando de una manera más o menos profesional los datos de la navegación de nuestras webs. Analizamos, testeamos, tomamos medidas y acciones, vuelta a empezar.

Sigue leyendo El Futuro de la Analítica Web es el Business Intelligence

¿Cómo calcular el coste por clic máximo en Adwords?

En este post hablaré sobre el coste por clic (cpc), cómo calcular el cpc orientativo de una palabra clave, cómo Google Adwords calcula el cpc final que acabamos pagando y cómo optimizar nuestras pujas de cpc.

¿Qué es el coste por clic máximo?

El coste por clic máximo es la cantidad máxima que estamos dispuestos a pagar cada vez que un usuario hace clic en nuestros anuncios. Este coste no es necesariamente el coste que acabaremos pagando, ya que depende de una subasta interna, pero si la cantidad máxima que Google nos puede llegar a cobrar por un clic en nuestros anuncios. Sigue leyendo ¿Cómo calcular el coste por clic máximo en Adwords?