Google Analytics Content Experiments


27 March, 2013
SNA y Redes Sociales, SEM y Social Ads, Google Analytics, SEO, Ecommerce

La antigua herramienta Google Website Optimizer permitía aumentar las tasas de conversión y la satisfacción global del usuario probando continuamente diferentes combinaciones de contenido para una determinada web, y diferentes configuraciones de página. Google procedió a su retirada como herramienta independiente enagosto de 2012, pero implementó algunas de sus funcionalidades dentro de Google Analytics, concretamente dentro de Contenido > Experimentos.

El hecho de haber integrado estas funcionalidades dentro de Google Analytics permite definir los objetivos de medición, testarlos y optimizarlos en una misma plataforma. Los Experimentos de contenido ayudan a decidir qué diseños de páginas, disposición, contenido, etc. son más efectivos, midiéndolo a partir de los objetivos definidos en Google Analytics

En este post daremos una visión global de todas las posibilidades que ofrece Google Analytics Content Experiments. Es una herramienta muy útil, sobre todo si en nuestra página web hemos definido unas conversiones concretas. Por ejemplo, la compra de productos, la suscripción a boletines de noticias, cumplimentar un formulario o incluso ver el contenido de una página concreta. Los experimentos permiten probar el funcionamiento de hasta cinco versiones distintas de una página concreta para determinar cuál genera más conversiones.

Para LaMagnéica la analítica web es la clave de la estrategia online, y de los procesos d mejora continuada que introducimos en las webs y en la presencia online de los clientes. Y los experimentos de contenido son una herramienta muy importante para la mejora continuada de las webs.

Entramos en el panel de Experimentos de contenido y vemos que Google nos lo ha puesto realmente fácil. Para empezar, Google Analytics nos muestra los tres factores que debemos tener en cuenta:

  • Decidir que página se probará
  • Construir variaciones de diseño de esa página (con una URL distinta para cada variación)
  • Decidir qué conversión de objetivo se valorará

captura-pantalla-interfaz-experimentos-de- contenido

Una vez tenemos claros los pasos previos, podemos iniciar nuestro experimento. Google Analytics nos va a guiar de principio a fin distribuyendo el trabajo, que se debe realizar por pasos. El asistente nos ayudará a configurar cada una de las pruebas que queramos realizar, estableciendo las páginas que queremos analizar y proporcionándonos el código que debemos colocar para el experimento. Una vez iniciado, la lista de experimentos nos mostrará todos los que tenemos en curso. Por último, el informe de experimentos nos muestra diferentes datos, tales como su estado, el rendimiento de las páginas del experimento, etc. También permite modificar distintos aspectos relativos al experimento.

Las páginas candidatas del experimento son simplemente versiones de la página actual, que se obtienen modificando los títulos y encabezados, el texto, las imágenes, la disposición de la página, etc. Los principales objetivos que podemos querer mejorar y que se usarán como base del experimento son:

  • Objetivos de URL de destino: para lograr que los visitantes vean una página web.
  • Objetivos de evento: destinado a que los visitantes realicen una acción específica en una página, como ver un vídeo, suscribirse a un boletín, etc.
  • Objetivos de duración de la visita: para ver si las páginas de prueba consiguen que los visitantes permanezcan más tiempo en la web.
  • Objetivos “Páginas por visita”: ayudan a determinar si los visitantes la cantidad de páginas que desea. Como objetivo de calidad de visita.

También el soporte de Google Analytics nos proporciona unas directrices para obtener resultados más rápidos y fiables. Hemos resumido las ideas principales de los consejos que nos da para los experimentos:

  • Probar pocos elementos, ya que así descubriremos a qué elementos o combinación de elementos se deben los mejores resultados.
  • Utilizar páginas con mucho tráfico: cuanto más visitada sea una página, menor tiempo será necesario para obtener datos (y para que la muestra sea significativa).
  • Realizar cambios notables: si son pequeños, pueden pasar desapercibidos.
  • Realizar pruebas continuamente para que el experimento realmente tenga éxito.

 

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