Por fin, Feedburner está integrado con Google Analytics, así que a partir de ahora dentro de las fuentes desde donde nos llegan las visitas, también podremos ver a Feedburner.

Lo malo es que de momento hay muy poco información, únicamente las visitas que vienen gracias a los feeds y poco más, como podéis ver en la captura de imagen. No obstante, Google ya ha comentado que poco a poco irán añadiendo mejoras y nuevas funcionalidades.

Visto en ALT1040

Adobe acaba de comprar Omniture, una empresa de análisis web, por 1800 millones de dólares. Una empresa creada en 1996 y que cuenta con 1200 empleados. El motivo de la compra es porque los clientes de Adobe demandan una manera efectiva de monetizar sus productos online y Omniture, con alguna de las herramientas que ofrece, es líder en este segmento.

Al parecer, Adobe no piensa en utilizar una nueva herramienta o producto para ello, si no que pretende integrar alguna de las herramientas de Omniture (o funcionalidades de ellas) a programas conocidos de la compañía como el Dreamweaver o Flash, aplicaciones que entraron a formar parte de Adobe cuando realizó la última compra por 3000 millones de dólares por Macromedia.

Uno de los products estrellas de Omniture es SiteCatalyst una de las grandes herramientas web que pueden existir en el mercado y con funcionalidades que van hasta la ‘medición social’ como seguimiento de marcas en twitter o popularidad de una aplicación en Facebook (por citar algunos ejemplos)

Más info | Omniture PR

Dependiendo de cuanto hace que instalasteis el código de seguimiento de Google Analytics estaréis utilizando uno de los dos códigos que funcionan ahora mismo, el de Urchin (urchin.js, el antiguo) o el nuevo de Analytics. Para saber cual de los dos códigos estáis utilizando, solo tenéis que mirar el código y ver cual de los dos se trata.

El código de Urchin, tiene el siguiente formato:

<script type=”text/javascript” src=” http://www.google-analytics.com/urchin.js “></script>
<script type=”text/javascript”>
_uacct = “UA-xxxxxx-x”
urchinTracker();
</script>

Y el código de Google Analytics (GA.js), el siguiente:

<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((“https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(“%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(“UA-xxxxxx-x”);
pageTracker._trackPageview();
</script>

Si te estás preguntado si es necesario cambiar tus códigos de seguimiento a los de analytics, te diría que si. Ahora mismo la única gran diferencia que puedes encontrar entre uno y otro es la forma de personalizar las funcionalidades de Google Analytics, que aunque se pueden hacer en ambos códigos, en cada uno de ellos se hace de forma diferente. Pero si te vas a poner a aprender como utilizar analatycs bien y aprender nuevas funciones, mejor que te pongas con el código nuevo de analytics (GA.js), ya que es más probable que desaparezca el código de Urchin (más viejo) que el nuevo.

Así pues, no es absolutamente imprescindible cambiar al nuevo código de seguimiento ya que las funcionalidades todavía funcionan con el viejo. Eso si, realizar algunos seguimientos avanzados es más sencillo con el nuevo código. Por otra parte, si ya estáis familiarizados con el código de urchin y sus seguimientos avanzados, aquí tenéis una guía para la migración, donde podéis ver como se utiliza una funcionalidad determinada con uno u otro código.

Como ya comenté cuando dije que quería hablar poco a poco de Google analytics, la idea era empezar de cero para que todo el mundo pudiera cogerse, así que paciencia al resto.

Con este post pretendo hacer una serie de artículos con información sobre Google Analytics, una guía con cosas que podemos hacer, como interpretar resultados, como hacer tracking, seguimiento de conversiones, aplicación de KPIs dentro de analytics dependiendo del tipo de sitio que tengamos, integración con adwords y adsense, comercio electrónico y un largo etcétera.

Este post lo utilizaré como un resumen con enlaces a otros posts de la serie que iré actualizando y que pretendo hacer, donde creo que muchos (otros no) podréis aprender a utilizar muchísimo mejor Google Analytics de lo que soléis utilizarlo.

Pretendo también hacerlo (al menos intentarlo) de forma sencilla para que la gente que no tiene ni idea, sepa poco a poco como funciona, y para el resto, los más avanzados os pido un poco de paciencia hasta llegar a puntos donde ya os encontréis con algo de valor, que espero que así sea.

1. Google Analytics: Códigos de seguimiento

Esta mañana me he llevado una grata sorpresa al revisar, como cada mañana a primera hora, las estadísticas de todos los sitios que manejamos y la cuenta de adsense, cuando me he encontrado con la invitación para integrar adsense con Google Analytics.

La integración es bien sencilla, solo tendremos que añadir unos nuevos códigos de seguimiento en los sitios que queramos dicha integración y esperar a obtener datos.

Ya he comentado muchas veces  las ventajas de esta integración y como los publishers llevamos años demandándola. Si quieres ver las ventajas, que no son pocas,  puedes ver algunas de las que comentamos por aquí

En cuanto tenga resultados de las pruebas, las comentaré por aquí

Hace más o menos un mes, Julio comentó en merodeando la tipología de usuarios que llegan a un blog, los paracaidistas y los parroquianos, un término que ya utilizó JJ Melero hace unos cuantos años. Resumiendo diremos que los paracaidistas son los que aterrizan a nuestro blog por casualidad y los parroquianos los usuarios fieles que nos visitan día tras día.

En el post de Julio, aparte de explicar perfectamente como son unos y otros, también explicó las bondades de cada uno de ellos, la de los parroquianos dan a conocer tu publicación, la recomiendan a sus conocidos, nos enlazan desde marcadores sociales, o desde sus perfiles de redes sociales. La de los paracaidistas es que un porcentaje de ellos se convierten en lectores habituales, por tanto, ambos son importantes.

Lo que no se puede hacer es esperar a que un porcentaje de ellos se convierta, ¿que porcentaje se convertirá? Todo dependerá de las palabras clave por las que accedan a nuestro blog y por supuesto en la calidad de nuestros contenidos. Desde que tenemos las nuevas funcionalidades de Google Analytics y ofreció  los segmentos avanzados de informes, es mucho más fácil averiguar un porcentaje aproximado que se está convirtiendo y como podemos aumentar ese porcentaje para obtener más visitantes fieles, lo que al final se traduce en una tasa más baja de rebote.

De momento la idea es crear varios segmentos avanzados en analytics:

Podemos crear un segmento por cada buscador (para ver cual de ellos convierte a un mayor número de paracaidistas), y luego crear uno para los returning visitors y ver porque búsquedas nos llegan. Una vez tengamos los segmentos creados solo tendremos que añadirlos al panel y si queremos, añadirles otras opciones de segmentación hasta sacar los datos que nos resulten más interesantes.

En el blog de Google Analytics se hablaba de las nuevas funcionalidades que el servicio de Google ya está ofreciendo (por invitación) a algunos usuarios. Aunque hay para escribir mucho sobre ellas voy a intentar hablar de cada una de ellas en post separados y como la estrella de las funcionalidades es la integración de adsense con analytics, de la que ya hablamos unos días atrás, empezaremos por esta y el potencial que tiene para los usuarios que utilicen ambos servicios.

Para abrir boca, y luego vamos a las explicaciones concretas, mirad el vídeo que Google ha colgado en el blog de adsense para ver la nueva funcionalidad en acción:

• Total de ingresos generados por el sitio
• Ingresos generados por cada mil visitas
• Número de anuncios que han recibido click
• Número de anuncios que han hecho click por visita
• Porcentaje de conversión en click (CTR)
• Ganancias estimadas por cada mil impresiones de página (eCPM)
• Número de impresiones de los bloques de adsense
• Número de impresiones por visitante
• Número de impresiones de página de adsense
• Número de páginas con anuncios mostradas por visita

Todos estos datos podemos ver como varían en el tiempo al igual que cualquier dato de analytics, solo bastará hacer click en uno de los datos para ver su evolución.

También dispondremos en la parte principal, una columna en la izquierda, que nos mostrará cuales son los contenidos (páginas) más rentables y en la parte de la derecha otra columna que nos dirá que referencias nos están dando mayor rentabilidad.

Lo más interesante es que todos estos datos los vamos a poder combinar (al menos en los términos más interesantes), es decir, combinarlos con otros parámetros como ya hace analytics, por fuente, por palabra clave, por ciudad,  por navegador, etc .. y así tener una información mucho más completa de por donde vienen nuestros ingresos, pero exactamente.

¿Porque es tan importante está información para lo editores y porque Google facilita esta información?, esto es algo que alguna vez (creo) he comentado. Para los editores estas métricas son una de las informaciones más importantes que necesitamos tener para saber rentabilizar muchísimo mejor nuestros sitios y Google dando esta información puede generar más dinero.

Un ejemplo para entender esto mejor. Hasta ahora podíamos conocer con los datos que nos daba adsense las ganancias que obteníamos por cada visita. Un parámetro normal puede ser unas ganancias por visitante de 0,00x euros, si alguno ha llegado a superar esa cifra (quitando un decimal) y llegar a 0,0x (bastante complicado), sabrá que anunciándose en adwords podía haber sacado más dinero ya que (dependiendo de la x) si logra que cada click (un visitante) le cueste menos dinero que lo que ingresa por visita, cuanto más gaste en adwords, más ingresa en adsense.

El problema es que este dato que se calculaba al principio, las ganacias por visitante eran globales, y por ello tenía errores. Podíamos traer visitantes a la página de inicio (donde no convertían) en vez de al lugar que lo hacían (que no se sabía). Ahora podemos hacer el mismo cálculo pero por página. Si descubrimos una página, un post, un contenido en nuestro sitio donde vemos que por cada visitante que entra en nuestra página ganamos (por ejemplo) 0,05 euros y cada click en adwords nos cuesta (por ejemplo) 0,03. ¿Cuánto dinero os gastarías en adwords para promocionar esa página?

Pero no solo gana Google y nosotros, creo que la que sale ganando es la publicidad. Si descubrimos (por el mismo motivo) que todas las visitas que nos manda un referido acaban por hacer click en los anuncios (y ganamos dinero) también podremos invertir en publicidad en su sitio para incrementar los ingresos. Al final con esta información ganamos todos.

(Gracias por el aviso Lucía)

Normalmente pienso que cuando un mes es demasiado bueno, el siguiente no lo será, no es porque sea pesimista (todo lo contrario), si no porque los datos que llevo guardando durante años así lo reflejan.

Este mes hemos subido cerca de un 15%, frente a Diciembre del 2006, con lo que en los dos últimos meses el crecimiento acumulado ha sido del 50%. Esto hace que tengamos más de medio millón de visitas y casi un millón de páginas vistas.También hemos querido recoger datos de Google Analytics, además de seguir con los de AFS porque nos permiten ver las estadísticas en tiempo real.

Aquí van los datos:

Visitas: 509.598
Páginas vistas: 948.088
Usuarios únicos: 422.150

Meneame, libertad Digital, Bitelia y Netvibes son los que, por este orden,  más tráfico nos han proporcionado con más de 300 visitas cada uno.

Gracias a todos 

En Google Groups, dentro de analytics, me encuentro con este hilo donde Google pide que funcionalidades desearían ver los usuarios de Adsense y Analytics para mejorar los resultados de adsense.

Esto me recuerda a lo que ya demandamos aquí hace varios meses: Más transparencia con adsense, donde ya comenté lo siguiente:

Google tiene, con la compra de Urchin y el lanzamiento de WebAnalytics, una oportunidad perfecta para integrar estadísticas de adsense dentro de webanalytics, como ya hace con adwords, y programas de CPC de la competencia, para favorecer a los que utilzamos sus dos programas.

Creo que no hace falta preguntar, no hace falta ser muy inteligente para saber que es lo que necesitamos para mejorar, más datos: En que anuncios hacen click nuestros lectores, que páginas son las que tenemos mejores ratios, que anuncios son los que nos ofrecen mejores ratios (y peores), exit links …

Hay otros usuarios que solicitan otras funcionalidades que nunca había pensado y pueden resultar interesantes:

• Poder ofrecerle a un cliente la posibilidad de entrar a mis estadísticas pero ofreciéndole una versión restringida de las mismas. Me parece francamente interesante, ya que podemos hacer unas estadíticas públicas para sitios donde vendemos publicidad directa sin comprometer datos que puedan resultar ‘confidenciales’
• Ancho de banda consumido. hmmm. ¿no lo mostraba ya?

A parte de esto, la gente veo que demanda otras cosas (algunas de lo más curiosas):

• Poder combinar datos de adsense, adwords y analytics y poder sacar un informe para enviarlo a mis clientes del tipo: “Esta semana ha gastado X dólares en Adwords. Esto le ha reportado X productos vendidos y X contactos a través del formulario. El total de los pedidos ha sido por un valor de X dólares. Los anuncios que tiene de adsense le han reportado X dólares …”

Lo bueno de llegar a combinar ambos sistemas es poder llegar a obtener una información más concreta y precisa, poder llegar a conocer que páginas son las que nos dan mejores resultados, que posiciones de los anuncios, que colores. De esta forma las pruebas de ensayo-error que solemos hacer no serían tan costosas. Guardando históricos de modificaciones y datos similares, tendríamos una buena herramienta para mejorar nuestro rendimiento.

Julio nos informa que Xataka y Genbeta han entrado Nielsen Netratings. Enhorabuena Julio.