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La semana pasada fuimos otra vez al Clinic SEO del eShow de Barcelona. En este caso nos llevamos una metodología que sabíamos que iba a gustar a muchos SEOs. Explicamos los pasos necesarios que hay que dar para poder disponer de Dashboards accionables sobre la información de los logs de nuestro servidor: Es decir, cómo fabricar un Analytics del rastreo que hace Google de nuestras webs y asi poder optimizar mejor la indexación de nuestros proyectos.

El proceso aunque no se libra de la carga técnica de empezar a lidiar con nuevas herramietnas (sobretodo si nunca antes habías necesitado usar bigquery) lo tenemos ya lo suficientemente depurado como para poder presentarlo como pasos a seguir sin demasiadas complicaciones en la mayor parte de los casos.

Espero que con esta charla hayamos abierto una nueva puerta a mucha gente que no podía acceder hasta ahora al mundo del análisis de logs que tantas sorpresas (buenas y malas) te da en el mundo del seo.

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No hay ni que decir que cualquier comentario, duda o crítica serán muy bien recibidos.

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Cuando estamos realizando un análisis de la navegación que siguen los usaurios en nuestra web podemos querer mirar muchas cosas... ¡demasiadas! No existe realmente un informe bueno que nos indique todo aquello que queremos saber sobre como utilizan los distintos menús, desplegables, breadcrubs, links internos, etc.

Sin duda los flujos de navegación y los mapas de clicks son grandes recursos por los cuales podemos llegar a ver en una página web concreta exactamente que hacen nuestros usaurios pero esa información tiene varios problemas: el primero es que resulta muy complejo extraer datos generales de toda la web con ella y el segundo es que no trabajan con indicadores específicos y por lo tanto no podemos sacar KPI's de ellos.

¿Cómo puedo hacer un seguimiento de que recursos de navegación usan nuestros usuarios que sea al mismo tiempo claro, específico, medible y acotable en el tiempo? Pues de eso mismo va este post...

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Llevo ya unos años haciendo implementaciones orientadas a negocio de Google Analytics. Ya sabéis, Google Analytics por defecto es fácil de instalar: un corta y pega y listos, pero cuando empezamos a orientarlo hacia nuestro verdadero negocio empezamos a necesitar nuevos datos, que sean mucho más cercanos a nuestra realidad empresarial que los datos técnicos y genéricos que se nos muestran en los informes por defecto de Analytics. Necesitamos nutrir la herramienta de datos extra: lanzar eventos, ecommerce, manipular URLs, etc. Y todo persiguiendo un objetivo simple: Que Google Analytics nos sirva como herramienta para medir nuestro negocio y no solo nuestra web.

En un principio todo suena bien, es un servicio fácil de explicar y con grandes ventajas para cualquier empresa o negocio. Pero es cuando te pones manos a la obra y empiezas a impartirlo cuando te das cuenta de que necesitas seguir una metodología clara para llevar a buen puerto este tipo de proyectos. No se trata simplemente de hacer un par de añadidos de código, un par de segmentos y un par de informes personalizados. Eso lo sabe hacer todo el mundo. El problema está en que si quieres realmente sacar partido a un negocio, tienes que ir de la mano de aquellos que conocen dicho negocio mucho mejor que tu y conseguir transformar sus inquietudes en respuestas y la actividad de los usuarios en información comprensible y dentro de sus esquemas de seguimiento de los resultados.

En este post, quería compartir mi experiencia en este sentido y dejar clara la metodología que llevo ya usando un par de años con buenos resultados y yo diría que clientes satisfechos. Se trata solo de un mapa y alguna técnica, donde ubicar todo el trabajo a realizar. Ni que decir que esta no es "LA forma" de hacer las cosas sino "una forma" como cualquier otra: la que yo uso.

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Si algo nos regaló Google Analytics al crear las nuevas cuentas de Universal Analytics esto fue el control sobre la identificación de usuarios y la posibilidad de incluir nuevos datos fuera de la web a sus visitas. No nos creamos patrañas sobre el usuario multidispositivo y exageraciones varias: lo que nos dieron fue siemplemente la oportunidad de controlar este proceso, pero por defecto Universal no hace nada que no hiciese Google Analytics Classic: todo lo nuevo hay que trabajarlo.

Esta semana, hablando con Marta Garriga (@mgesteve), salía el tema de la utilidad real de todos estos añadidos. Si bien ella, llevando cuentas con grandes recursos y desarrollo veía muy útiles conectando CRM's y demás yo, en mi experiencia, veo que a día de hoy casi nadie lo usa. No es un sistema accesible para la empresa media (y no hablo solo de Pymes, sino de grandes empresas no tan orientadas a seguimiento de clientes) donde la base de su análisis de negocio es deficiente y conectar cualquier cosa resulta de complejo a imposible.

Dicho esto, que no sea por no haberlo intentado. Realmente poder disfrutar de cuentas de Google Analytics con usuarios reales (o más bien clientes reales) es un auténtico lujo y los nuevos segmentos, que ahora te permiten crear tus reglas ya no solo por sesiones sino por estos usuarios únicos, terminan completando esta visión usuario-centrica (como lo llama Google). Así que, por si sirve para animar a alguien, en este post vamos a repasar que podemos hacer para aportar la identificación de clientes como usuarios únicos a nuestros datos. Espero que sirva a sus propósitos.

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Hoy vengo con una pequeña solución que he tenido que desarrollar para crear un dashboard que entre otras fuentes recogía datos de distintos archivos de Google Spreadsheets con distintas procedencias.

Normalmente cuando trabajamos con estos ficheros (los mal llamados "Excel de Google"), solemos tener el control sobre todo lo que hacemos en ellos, con lo que las fuentes las colocamos donde deseamos y la introducción de datos o la hacemos nosotros o la realizamos mediante formularios asociados a hojas concretas.

Pero, cuando trabajas con varias campañas a veces te encuentras con que tienes que ir importando datos de unas hojas a otras. Los motivos pueden ser varios:

• Distintas personas con acceso a distintos datos (y por tanto necesidad de compartir unas hojas con unos y otras con otros).
• Comodidad de visualización, sobretodo cuando las fuentes de datos son realmente muchas
• Disponer de acceso solo de visualización a algunas hojas. Muy típico cuando el reporting de los proveedores llega mediante Google Docs compartidos

En estos casos te enfrentas a la necesidad de crear una hoja resumen que te permita unificar todos los datos antes de extrerlos para tus propios propósitos o crear el dashboard en el propigo Google Drive. Ahi te encuentras con que las funciones de Google, no son todo lo buenas que parecen...

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Internet no para de evolucionar en todos los sentidos, incluso en su tecnología. Hay cosas que se van poniendo de moda y luego, poco a poco, se van dejando de lado, otras en cambio llegan con suficiente fuerza como para que todos sepamos que marcan el "camino a seguir".

El "Responsive Design" o en español "Diseño adaptativo", es una de estas últimas. Un sistema basado en los estándares web actuales que permite que nuestras webs se adapten a la pantalla del usuario que está viéndolas. El Responsive Design se ha puesto muy de moda con el auge de la navegación movil, pero va mucho más allá, se trata de webs con diseños inteligentes (smart que dirían los ingleses) que facilitan la usabilidad de las webs en funcion de quien las observa.

Pero el Responsive Design no son simples añadidos a una web, es una filosofía del desarrollo del front de la misma totalmetne distinta y que abarca tal cantidad de detalles que resulta impracticable para muchas empresas y realmente complejo para otras. Realmente yo a día de hoy no recomiendo realizar webs en Responsive Design, pues no estamos preparados para ello, pero si que podemos sacar ciertos conocimientos sobre estas aplicaciones para hacer nuestras webs seudo-adaptables y mejorar la experiencia del usuario. Quizás no hasta el nivel que los diseños responsive que vamos viendo nos marcan pero si con suficiente calidad como para que el ratio "mejoría/coste" nos merezca la pena.

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En una entrada anterior os comentaba como crear Dashboards de analítica web en Excel. Entre otras cosas se explicaba como partiendo de hojas de datos ya creados se llegaban a formular dashboards que resumiesen y procesasen la información. Si no lo viste en su momento, ahora tienes otra oportunidad (ahora o cuando quieras).

En el post comenté varias herramientas que podemos usar para conseguir extraer datos de Google Analytics e importarlos a nuestros Exceles para trabajarlos. Para mi lo más adecuado será siempre usar macros para crear funciones propias. Pierdes la intuición de los menús, pero ganas mucha funcionalidad.

Sin embargo los macros para excel se han complicado con las actualizaciones de la API de analytics ya que muchos de los macros de Excel para extraer datos de la API de Google Analytics han dejado de funcionar debido a que Google dejó de dar soporte a las versiones más viejas de su API.

En este post, lo que veremos es un código propio (basado en la idea de AutomateAnalytics, para que negarlo) que nos permitirá seguir trabajando con Excel de forma gratuita. Veámoslo.

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Estaba convencido de que para poder escribir este post tendría que esperar a 2013. Por suerte hay gente espabilada y con buenas ideas y muchas ganas de trabajar con las nuevas funcionalidades de Analytics como Luis Herranz que le ha dado la vuelta a la tortilla cumpliendo el dicho de "Si Mahoma no va a la montaña, la montaña irá a Mahoma". Es cierto que Google aun no nos permite añadir nuestros Ids de Cliente al tracking pero eso no impide que trabajemos con el Id de usuario de Analytics, ¿no?

Este post es una continuación del de primeros pasos con primeros pasos con Universal Analytics y da por explicado el funcionamiento del nuevo código javascript de analytics.js

Veamos por lo tanto todas las puertas que se nos abren gracias al ID de Cliente y a la importación de datos con Measurement Protocol.

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Bueno, este es un tema bastante manido. Por lo general suelo evitar repetir lo que ya he visto por otros blogs, sin embargo, me gustaría dejar una serie de apuntes sobre como configurar una nueva instalación de WordPress para que la estructura web que crearemos con él tenga cierto sentido. La verdad es que actualmente buscas sobre ese tema y encuentras muchas malas prácticas y sistemas demasiado técnicos para conseguir cosas que pueden hacerse solo con un poco de cuidado... así que espero que el post sea de utilidad.

Como siempre, iremos de lo básico al detalle...

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En posts pasados hemos pegado un pequeño repaso a como sacar partido a Excel para importar datos de Google Analytics, de fuentes propias en XML y crear con ellos distintos informes y dashboards de negocio. En esta ocasión quisiera abordar una herramienta bastante parecida a Excel pero con suficientes diferencias como para que estos procesos resulten drásticamente disitintos: Google SpreadSheeds: el Excel en la nube de Google.

Lo primero de todo es aclarar que pese al parecido, a la que escarbas un poco, ambas herramientas son radicalmente distintas y esto no es solo por las limitaciones de la web para realizar operaciones de aplicaciones de escritorio sino porque el camino seguido por Google Docs no es el de copiar a Excel, sino el de crear una herramienta bajo la propia visión de Google de lo que deben ser estas aplicaciones de hojas de cálculo en la nube. En conclusión tenemos una herramienta que es claramente inferior a Excel en algunos aspectos y muy superior en tantos otros. Aquí repasaremos algunas de esas diferencias mientras vemos como adaptar nuestro trabajo diario en Excel a Google SpreadSheets... juzga tu mismo si en conjunto una es mejor que la otra. Yo simplemente pienso que ambas sirven a propositos distintos...

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