Principales métricas en Google Analytics

Sesiones, páginas vistas, porcentaje de rebote… ¿cuáles son las principales métricas en Google Analytics?

miércoles, 27 de febrero de 2019
Principales métricas en Google Analytics
Principales métricas en Google Analytics
Google Analytics es la herramienta de analítica web por excelencia que pone a nuestra disposición Google de forma gratuita. Si todavía no conoces bien la herramienta, en este post vamos a explicarte las principales métricas que encontrarás en Analytics una vez que configures tu cuenta en tu sitio web.

Vamos a comenzar explicando que Google Analytics es una herramienta de medición web basada en cookies. Una cookie es una porción de información que se enviada por un sitio web, que se almacena en el navegador del usuario, de manera que el sitio web puede consultar esta información en cualquier momento. Siempre y cuando no haya caducado. Así es como Google Analytics extrae los datos.

La métrica es un valor numérico que se acumula durante la navegación del usuario y que se envía a Google Analytics y se muestran en columnas en los informes de Google Analytics. Las métricas son muy importantes ya que nos ofrecen información para mejorar. Pero las métricas por sí solas no dicen nada, lo importante es saber cruzar esos datos para sacar conclusiones. Aquí es donde entra en juego el papel del analista digital que es quien interpreta esos datos.

Principales métricas en Google Analytics

Cuando empezamos a medir y elaborar una estrategia en Google Analytics tenemos que tener muy claro qué queremos medir. Y, sobre todo, saber qué datos nos está ofreciendo realmente la herramienta.

Es muy importante saber qué representa cada métrica. A continuación, detallamos las métricas más importantes que nos encontraremos en Google Analytics:
 
  • Sesiones. Es el periodo durante el cual un usuario interactúa con su sitio web, aplicación…Todos los datos de uso están asociados a una sesión. Normalmente está configurada e 30 minutos. (Navegadores)
  • Usuarios. Usuarios que han abierto al menos una sesión en el periodo seleccionado, incluido tanto usuarios nuevos como recurrentes (Navegadores únicos)
  • Número de páginas vistas. Número total de páginas vistas, repetidas incluidas.
  • Páginas/sesión. Promedio de páginas que se ven en cada sesión, repetidas incluidas.
  • Duración media de la sesión. Tiempo medio de la duración de una sesión.
  • Porcentaje de rebote. Porcentaje de visitas a una sola página. Visitas en el que el usuario ha abandonado su sitio en la página de entrada sin interactuar con ella.

Algunos ejemplos para comprender estas métricas:

-Si el usuario solo visita la 1ª página y la abandona directamente, la duración de la sesión será 0, ya que no existe otro tiempo con el que poder comparar y por consecuencia existirá rebote en esta página.

-Si el usuario visita las tres páginas, la duración de la sesión será 1 minuto, ya que Google Analytics no sabe en que momento el usuario abandonará la 3ª página. El rebote será 0 ya que el usuario ha visitado más de una página.

En este punto hemos visto algunas de las métricas más importantes que podemos medir desde Google Analytics, pero normalmente, y aplicando un análisis más en profundidad, tendremos que trabajar con otras métricas o dimensiones más específicas de cada estrategia. Por ejemplo, si estamos midiendo la estrategia en buscadores, sería bueno tener en cuenta las siguientes métricas:
 
  • Impresiones. Número de veces que la URL ha aparecido en los resultados de búsqueda de Google.
  • Clics. Número de veces que han hecho clic en la URL del site, en la página de resultados de Google.
  • Posición media. Posición en la que ha aparecido la URL en la página de resultados de Google.
  • CTR. Relación entre Clics recibidos e Impresiones.
Recuerda que para cada estrategia y objetivo que se quiera conseguir existen unas métricas diferentes que debes tener en cuenta para obtener los datos que necesitas.

Si quieres aprender a interpretar los datos que nos ofrece Google Analytics y ser uno de los profesionales más buscados por las empresas,
MÁSTER EN ANALÍTICA WEB Y BIG DATA

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