El tráfico y la conversión en la analítica web

Analítica web y SEO son dos conceptos relacionados.

Analítica web y SEO son dos conceptos relacionados.

Recordaréis que la semana pasada, en el artículo de nuestro blog que publicamos aquí, os hablamos de cómo generar una campaña de linkbuilding para mejorar el posicionamiento y el tráfico de una web (SEO). Hoy os hablaremos de qué métricas de analítica web son más apropiadas en cada web para dirigir sus objetivos hacia un buen posicionamiento SEO.

La analítica web y el SEO son dos aspectos que van íntimamente relacionados. Sin una buena interpretación de la analítica web no hay SEO posible que valga. La analítica web trata de convertir los datos recogidos de la web de una empresa en acciones dirigidas a mejorarla y a aumentar los ingresos. Existen infinidad de métricas básicas que encontramos en todas las herramientas de analítica web y que son comunes a la mayoría de webs:

  • Visitas: es el número total de visitas a nuestra web. Esta es una métrica de analítica web clave y se calculan por sesiones —el periodo comprendido entre que el usuario entra en nuestra web hasta que la abandona.
  • Visitantes exclusivos: es el número de usuarios que nos han visitado. En realidad, las herramientas de analítica web hablan de visitantes cuando el término más adecuado sería dispositivo.
  • Páginas vistas: en analítica web se refiere al total de páginas que se han visto en nuestra web.
  • Promedio de tiempo en el sitio: esta métrica de analítica web es el resultado de dividir el total de visitas de nuestra web entre la suma de los minutos que cada visita pasa en nuestra web.
  • Porcentaje de rebote: acción de entrar en la web y salir sin realizar ninguna acción.
  • Porcentaje de visitas nuevas: esta métrica nos muestra el porcentaje de visitantes exclusivos sobre el total de visitantes exclusivos.

Los números que corresponden a estas métricas de analítica web deben ponerse en contexto y deben cobrar un sentido. En primer lugar, pues, tenemos la herramienta Alexa para conocer los posibles competidores según el mercado que queremos entrar. Una vez seleccionados los competidores en los que nos vamos a reflejar, podemos utilizar Google Adplanner para conocer el volumen de visitantes que tienen las webs de nuestros competidores. Así, una vez localizados los datos de los competidores, estaríamos en disposición de ofrecer datos que pongan en contexto los nuestros.

Evidentemente, cada web debe detectar qué métrica es más válida para incidir en la analítica webDetectar los objetivos, KPI, es la clave de la analítica web. No es lo mismo una web de comercio electrónico —en la que el porcentaje de rebote se convierte en un indicador imprescindible a medir— que un blog —donde el porcentaje de rebote es poco relevante, dado que si el usuario llega, lee nuestro post y se va sin realizar ninguna acción adicional, hemos cumplido nuestro objetivo igualmente.
Así pues, la detección de objetivos definen la razón de ser de una web y la razón de una buena interpretación de la analítica web. Éstos pueden ser:

  • Aumentar ventas (web de venta en línea)
  • Reducir el número de consultas telefónicas (web de soporte)
  • Aumentar el número de registros en nuestra base de datos (web de generación de leads)

Algunas herramientas de analítica web son: Google analytics, Clicktale o Google webmaster toolsContrastar los datos que ofrecen estas tres herramientas es clave para obtener unos buenos resultados cuantitativos y cualitativos.

En resumen, para hacer una buena analítica web es preciso:

1. Estudiar primero nuestro nicho de mercado en línea.
2. Obtener los KPI. Es decir, conocer nuestros objetivos y saber reconocer las acciones en la web que llevan a ellos .
3. Saber qué métricas nos resultarán de más valor para afrontar el análisis en función de los objetivos establecidos.

De esta manera, un conocimiento profundo de estos tres factores nos ayudará a crear una estructura sólida sobre la que empezar a medir y evaluar lo que ocurre en nuestra web y tener unas estadísticas fidedignas de analítica web para mejorar los datos.

Esperamos que os hayan servido estos consejos. En posteriores artículos, profundizaremos sobre aspectos más concretos de la analítica web.
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Por Laura Morral