“Medición del impacto de nuestra presencia en las redes sociales” 

Se trata de un curso de 3 semanas de duración en modalidad online y que cuenta con profesores que son auténticas referencias del sector. Entre los profesores tenemos a Juan Merodio (@juanmerodio), Juan Carlos Mejía Llano (@JuanCMejiaLlano), Guillermo de Haro (@GuillermoDeHaro), Javier Gosende (@javiergosende), María Lorman (@marialorman), Daniel Peris (@DanielPeris) y muchos más!  La verdad es que me siento un privilegiado al poder compartir panel con tanto crack del sector.

Otra de las ventajas de este curso es su precio, por solo 100 € podrás aprender de los mejores. ¿Todavía te lo estás pensando?

Este curso empieza en abril y mi charla la daré el miércoles 17 a las 20:00 hora española. En la charla expondré formas útiles de medición del impacto de nuestra presencia online en las redes sociales. Me centraré en Google Analytics sin olvidarnos de otras herramientas muy útiles. Al final los alumnos aprenderán a medir el rendimiento del Social Media y a tomar decisiones estratégicas basadas en datos.

Descárgate el resto del programa en este enlace.

En resumen, es de los pocos cursos de social media que recomiendo. En él los alumnos adquirirán una base sólida de esta nueva profesión. Y porque además aprenderéis a medir correctamente las redes sociales, y como sabéis, todo lo que no se puede medir es… HUMO.

Ver en slideshare: SEO y CRO en 6 pasos

Vídeo del evento:

Fotos del evento:

ClickTest - Foto por @antonibiada

Clinic SEO - Foto por @tonivng

Jordi Rosell hablando del análisis de los caminos de conversión - Foto por @antonibiada

¿Cómo funciona Google Tag Manager?

La instalación no es muy complicada pero si es cierto que se requieren una serie de conocimientos técnicos. En caso de que tengáis dificultades existen empresas certificadas por Google para la instalación y el soporte de Google Tag Manager por todo el mundo. Entre ellas se encuentra Multiplica, la empresa en la cual trabajo.

Recopilación de artículos del Tag Manager de Google

• Google Tag Manager – Maximiza la productividad de tu Analítica Web: Artículo en castellano en el blog de DoctorMetrics. En este post se explica de una manera muy sencilla y para todos los públicos el funcionamiento de esta potente herramienta de Google.
• Empezando con Google Tag Manager: Se trata de una serie de artículos de Justin Cutroni en el que se explica desde el inicio hasta el final la configuración de la herramienta. Esencial! Además promete ir actualizándolo con el tiempo.
• Primeras impresiones en Cardinal Path: Artículo de Eduardo Cereto donde nos explica sus primeras experiencias con la herramienta. Es algo avanzado pero muy recomendable!
• Cómo hacer su instalación (oficial): Se trata de la nota que ha creado Google en su centro de soporte en el que se nos explica paso a paso como proceder a su instalación. Desde la creación de cuenta, la adición del container y la introducción de tags.

Con todo esto ya tendréis para ir empezando a trastear

En el foro WebMasterWorld varios usuarios comentan que les han penalizado en Google por culpa de la Wikipedia. A continuación os dejo el texto traducido del problema de uno de ellos:

“Mi sitio web recién renovado ha sido citado en la Wikipedia como un recurso en una página muy importante. No tengo ni idea de quien hizo esto, pero obviamente estaba muy emocionado en un principio porque alguien sentía que mi sitio era suficientemente relevante como para aparecer en él.

Esto parece haber causado un sinfín de problemas en Google. Debido a que el nombre de mi página web es una palabra popular de nicho (un Exact Match Domain, pero corto), que es la palabra clave que usa la Wikipedia para enlazarme. Mi problema es que hay docenas, incluso cientos de sitios web que scrapean (copian) la Wikipedia y ahora mi palabra aparece como el ancla de texto en esos sitios web.

Parece que Google me ha penalizado por esto, porque desde su punto de vista hay docenas de links con el mismo anchor text. Debido a que mi web es relativamente joven, esto provoca una proporción perfil-link muy grande y no creo que esto parezca natural.

Le expliqué esto a Google en una solicitud de reconsideración como consecuencia de ello. Unas pocas horas antes de eso recibí una notificación de “links no naturales” como señal de alerta. Ahora, dos semanas más tarde mis rankings no han mejorado en absoluto para esa palabra clave (que es el nombre de mi sitio web), mientras antes ranqueaba bien para ese término.”

Algunas soluciones a la penalización

1. Pedir una reconsideración y a ver si tienes suerte ya que todos los casos que se comentan ha sido rechazada.
2. Eliminar el link de la Wikipedia. Con suerte algunos scrapers actualizarán el contenido copiado de la Wikipedia.
3. Haz linkbuilding con otros anchor text como por ejemplo: sinónimos, “haz clic aquí” y derivados, sin anchor text, etc. Aquí os dejo una guía de linkbuilding anti-penguin.
4. Mejor prevenir que curar. Así que no pongas un enlace en la Wikipedia cuyo anchor sea la palabra con la que te quieres posicionar, y si es la misma que el dominio menos todavía.

Mi opinión sobre esta penalización de Google

A mi parecer el chico puso el enlace antes del Penguin en la Wikipedia y le ha salido el tiro por la culata. Independientemente de quien lo haya puesto creo que Google debe de ser capaz a estas alturas de controlar el contenido scrapeado y devaluar esos links o no darles importancia como para una penalización. Además si el contenido ha sido scrapeado, los enlaces deberían estar mantenido el “no follow” original de la Wikipedia con lo que Google debería entender que esos enlaces no están puestos con el interés de manipular el PageRank. Pero el “no follow” en la actualidad ya ni para esto sirve…

Así que si tienes un sitio que “ha sido enlazado” en la Wikipedia para un término popular (términos que son sensibles a ser scrapeados) y tu sitio no es prueba de balas como SEOmoz, es decir suficientemente autoritario y popular como para sufrir una penalización de este tipo, ándate con ojo!

Las cookies de Google Analytics

Las cookies que utiliza Analytics son de tipo first party (o de primera parte en español). Estas cookies solo se setean únicamente al dominio que las genera y sólo recogen datos agregados de usuarios anónimos. Es decir, los datos que se recogen con Analytics no deberían de poder relacionarse con datos personales. Esto es así a menos que hagas algún tipo de personalización del código con variables personalizadas (custom vars) y luego relaciones esos datos con tu sistema de BBDD.

¿Cómo cumplir con la Ley de Cookies?

Puedes cumplir la Ley de Cookies de dos maneras distintas en función del uso que le estés dando a Google Analytics y a tu página web:

1. Si usas Google Analytics sin ningún tipo de personalización que permita identificar al usuario mediante un ID, entonces solo es suficiente que lo indiques a través del aviso legal de tu página que utilizas cookies y el uso que le das.
2. Si usas Google Analytics pero eres capaz de identificar al usuario, entonces deberás dejar bien claro cual es el fin y sólo si el usuario está de acuerdo y te da permiso entonces podrás usarlas. Para lograr esto hay dos plugins que nos ayudan a cometer esta tarea como lo son Cookie Control Plugin y PERC & GA jQuery Plugin.

Consecuencias

Con esta nueva ley en marcha no nos queda otra que informar al usuario de qué tipo de cookies usamos y para qué lo hacemos. Si ademas recogemos información no anónima del usuario o utilizamos cookies de tercera parte entones es el usuario el que tiene que aceptarlas. Con esto tendremos mucha menos información para poder hacer los análisis y hará más difícil la mejora de nuestras webs para que la experiencia del usuario en página sea lo más satisfactoria posible.

Llegados a este punto técnicas de VOC empezarán a coger más peso (si no lo estábamos haciendo ya) y serán nuestra guía ante esta pérdida de información. También es verdad que siempre nos quedarán los logs, con sus ventajas e inconvenientes.

Como curiosidad, si queréis ver todas las cookies que usa cualquier web, podéis usar para Chrome la herramienta Cookies App y para Firefox podéis utilizar WASP, Firecookie o View Cookies Addon (hay muchísimas más). La que yo utilizo es la versión PRO de WASP.

Si queréis más información al respecto, podéis leer el artículo que he escrito sobre este tema en DoctorMetrics:
Cómo cumplir la Ley de Cookies en Google Analytics.

Esta nueva funcionalidad complementará los reportes sociales que recientemente se están integrando en la herramienta.

Para lograrlo van a utilizar el protocolo de trackbacks por el cuál una web puede notificar a otra que la enlaza de forma automática. El problema que había hasta ahora es que la web tenía que tener implementado y activado este protocolo (como por ejemplo se puede hacer actualmente con WordPress), pues a partir de ahora Google va a ofrecer esta funcionalidad para los usuarios de Google Analytics.

Ventajas del nuevo reporte de Google Analytics

Gracias a este nuevo reporte obtendremos las siguientes ventajas:

• Saber cual es el contenido que más gusta y por consecuencia atrae links.
• Poder construir cuadros de mando SEO y Sociales más completos dentro de Google Analytics.
• La posibilidad de construir relaciones beneficiosas con las personas que nos enlazan.
• Tener esta información centralizada para no tener que recurrir a otras fuentes.

¿Dónde podremos ver los enlaces?

Para poder ver los enlaces tenemos que ir a Fuentes de Tráfico -> Social -> Páginas. Una vez aquí clicamos en la pestaña de Flujo de Actividad (Activity Stream) y más abajo clicamos en eventos.

Además si clicamos en la pestaña que hay a la derecha de cada enlace de este reporte nos aparecerán 2 opciones interesantes:

En Ver página podremos ver la página que está enlazada y en Ver actividad podremos ver la página que nos enlaza.

En ningún momento nos dice qué anchor text están usando los que nos enlazan, algo que los SEOs echaremos en falta… Y tampoco podremos segmentar estos datos, algo que es lógico porque los usuarios nos enlazan fuera de nuestra web. Además solo podremos ver los enlaces de las redes que están dentro del Social Data Hub.

En definitiva me parece una muy buena iniciativa por parte de Google la de querer acercarse al usuario menos avanzado o con pocos recursos a su alcance. Y además me parece de gran ayuda para los que estamos diariamente trabajando con Google Analytics, ya que de esta manera podremos tener unos informes más completos. Pero todavía, hasta que no se incorporen más redes importantes al Social Data Hub como la de WordPress, nos estarán faltando muchos datos.

Google decía que era por privacidad para proteger al usuario, cuando en realidad lo que todos nos olemos es que es para potenciar su AdWords intentando enterrar al SEO.  Lo que iban a hacer según comentó el equipo de Google Analytics es que mientras la búsqueda sea segura (HTTPS), no se pasaría información del referral a GA o a cualquier otra herramienta de analítica web.

*Por cierto, si buscáis este Tweet en su cuenta ya no lo encontraréis…Y que lo hayan borrado tiene sentido porque en realidad sí que pasan algo de información como veremos a continuación.

Últimamente han salido algunos artículos de como recuperar algunas not-provided a través de un filtro en Google Analytics mediante el parámetro “cd” del referrer (el de la posición de la keyword). Esto no es más que aplicar el filtro de toda la vida que te da la posición de las keywords por las que te entra tráfico desde Google. Aplicando este filtro se puede sacar la posición de las not-provided y así poder hacer un cálculo más exacto que con una simple extrapolación de cuales podrían ser estas keywords. Pero como vamos a ver en el siguiente párrafo, en realidad no podemos saber la posición de todas las keyword not-provided que vienen de Google por cuestiones técnicas.

El otro día estábamos David Vallejo y yo montando un sistema para recuperar un porcentaje de las not-provided de forma automática y durante el proceso, nos dimos cuenta de que aún estando logueado en Google, sí que se muestra información del referrer para IE y Firefox. En estos dos navegadores aún estando logueados se pasa el referrer pero borra la keyword. En cambio en Google Chrome oculta el referrer por completo (pero hasta hace pocos días el comportamiento era el mismo al de los otros dos navegadores). Esta es una imagen de la información que se muestra en el referrer en función del navegador y del tipo de búsqueda en la actualidad:

De estos datos podemos deducir que la conexión no era realmente segura hasta el momento. Ahora sí que lo es al 100% en Google Chrome y quizá esto se aplique a los demás navegadores. De hecho, a partir de la versión 14 de Firefox la búsqueda será https por defecto, con lo cual las keyword not-provided no van a hacer que aumentar de una forma drástica.  De esta manera Google quiere hacer todavía más difícil la recuperación de las not-provided y dejarnos a los SEOs y analistas web más ciegos.

Todo esto y el experimento completo lo podéis ver en el siguiente post de David Vallejo: Google y los diferentes tipos de (not-provided).

¿Cómo podremos recuperar algunas de las keyword not-provided a partir de ahora?

Una vez sea la búsqueda 100% segura en todos los navegadores, sólo nos quedarán las últimas 1000 keywords de el último mes en Google Webmaster Tools. Estas keywords no serán afectadas por la conexión segura así que podremos cruzar los datos y sacar algunas keywords en base a la landing page y el comportamiento de esa keyword, minimizando así el error de una extrapolación pura. También podemos sacar algunas keywords más de las que vienen de tráfico orgánico de Bing/Yahoo y cruzar datos con las que vienen de Google.

Y como todos sabemos:

La privacidad tiene un precio, el de un clic en AdWords… por Fernando Muñoz

ACTUALIZACIÓN

Realmente este cambio en Google Chrome sí que está documentado y según Google sirve para hacer más rápida la visita desde las SERP a la página web ya que evita una redirección extra:

“We’re using the meta referrer standard which allows us to choose the origin and still send a referrer to http sites from https search results (without going through a redirect on an http host).”

 Lo que podríamos pensar que ahora el tráfico orgánico bajo conexión segura pasará a ser directo y esto podría explicar el posible bug que ha habido últimamente en Analytics como comentó Carlos Redondo:

@natzir9 ves datos raros en referral/direct de analytics desde el 16?

— Carlos Redondo (@carlosredondo) abril 20, 2012

Pero según Google esto no debería pasar…

“Google Analytics will also adjust for this change, and we’re in the process of reaching out to a number of other analytics vendors to notify them about this in advance.”

ACTUALIZACIÓN 2 (3 mayo 2012 – gracias a Pablo Torrecilla)

Parece ser que desde la semana pasada Chrome ha vuelto a la anterior manera de tratar la keyword, es decir, ahora otra vez el comportamiento es el mismo que con Firefox o con IE. Con lo cual, podremos volver a ver el parámetro cd y estimar así las not provided con el filtro de keyword – posición en Google Analytics.

Que hayan vuelto a la anterior manera puede ser debido al bug que hubo en directo, o simplemente por estar testeando… ¡Quien sabe si volverá a ocurrir!

Con esto podemos concluir que el ranking es único para cada usuario y cualquier herramienta de ranking nos da resultados de datos NO personalizados o del perfil individual de un buscador. Entonces no es fiable basarse en estos resultados sin personalizar para toma de decisiones importantes, porque la búsqueda es personalizada y estar en una determinada posición no quiere decir que vayamos a ser más o menos encontrados por nuestros clientes (teniendo en cuenta que la visibilidad en las SERP también influye). Tomar estos datos en tendencia es una manera de controlar la evolución de una campaña SEO, pero hasta ahí.

Si queremos hacerlo de manera correcta, la  única medida fiable que hay actualmente es mediante el Average Position de una determinada keyword que podemos encontrar en los informes de Google Webmaster Tools, acompañado del CTR.

A parte de esto, para mi la verdadera medida de éxito del SEO es como las personas vienen desde los motores de búsqueda e interactúan con nuestro sitio. Mi opinión es que debemos de empezar a medir menos el tráfico y más el comportamiento, los ingresos, la tasa de conversión… No sirve de nada tener todo el tráfico del mundo si no logramos un segundo clic, una segunda visita, un segundo más, un rebote menos… Para mi el SEO no acaba en la visita, sino en la visita gratuita que viene de los buscadores y convierte.

Y porque los rankings estén muertos no es razón para decir que el SEO ha muerto una vez más… que ya os veo venir :p

Por mucho que 4 gurus quieran matar al SEO y otros 4 quieran cambiarle el nombre para ir de guays por la vida, el SEO es SEO y mientras exista un buscador existirá el SEO.

El Search Engine Optimization es una técnica de Inbound Marketing que consiste en la correcta adquisición de tráfico orgánico cualificado desde los buscadores. Es una disciplina en constante evolución, donde algunas prácticas mueren y otras nacen y que se integra cada vez más con otros departamentos. Y esta evolución (50 cambios del algoritmo de Google sólo en marzo) provoca que el que haga SEO se especialice o por lo menos deba de tener buenos skills en otros campos como la analítica web, la usabilidad, la arquitectura de la información, conocimientos técnicos, ya que si no el único que muere aquí es él…

En resumen el SEO no es más que hacer que los sitios sean accesibles, usables, relevantes y rápidos. De manera que después de un riguroso estudio de palabras clave, nuestras páginas puedan ser “encontrables” por nuestro target porque han sido indexadas sin dificultades y entendidas correctamente por los motores de búsqueda. Y esto no acaba aquí, porque una vez que el usuario aterrice en ellas, la experiencia en página ha de ser la mejor posible porque es otro de los factores que  están cogiendo más peso. Mejorando la UX, también lo hace inevitablemente la conversión (además conseguirás ser más recomendable y compartido). Por ello es una disciplina que ha de ir de la mano con las comentadas en el párrafo anterior. Ya sé que los SEOs en su mayoría no diseñan, no redactan copys, no programan… en este caso la misión del SEO será recomendar qué es lo que hay que hacer para lograr el éxito en base a los resultados analizados.

Así que obsesos de los rankings y del tráfico! Os recomiendo que a partir de ahora en vuestro Google Analytics os empecéis a preocupar por el color y el tamaño (Visit Value), la altura (Conversion Rate) y el desplazamiento a la derecha (Total Revenue) que va adquiriendo el circulito del tráfico orgánico de los buscadores. En este ejemplo que os muestro a continuación la fuente es el tráfico gratuito de Google. En ese periódo, las visitas no aumentaron,  sino que disminuyeron  y aunque parezca lo contrario, eso también es SEO. Una mejor elección de keywords más relevantes a las necesidades del público objetivo puede reducir el tráfico, pero mejorar las conversiones y los ingresos. En este caso reduciendo el tráfico se consiguió mejorar los ingresos!!

Pero, ¿qué hacen entonces lo que quieren saber qué pasa con los vídeos de YouTube que están insertados en su propia web? Pues bien, este tutorial va dedicado a aquellas personas que quieran hacer un tracking del vídeo de YouTube que tienen embebido dentro del propio sitio web mediante Google Analytics. De esta manera se podrá obtener una información muy valiosa y no estaremos publicando vídeos a ciegas, sin saber como se están consumiendo dentro de nuestro sitio, cuantos de nuestros usuarios que aterrizaron en el post lo vieron hasta el final, etc. Empecemos…

Paso 1: Inserta el vídeo mediante el objeto SWFObject

Por desgracia, la API de javascript no soporta los vídeos insertados con <Iframe> que es el actual método que YouTube nos da cuando queremos compartir el vídeo en nuestro sitio. Esto tiene solución, el único problema es que nos tocará trabajar un poco más, pero por lo menos de esta manera conseguiremos evitar el mensaje maldito de Internet Explorer de “Haga clic para activar este control”…

El código a insertar para el vídeo es el siguiente:

<script type="text/javascript" src="swfobject.js"></script>
  <div id="ytapiplayer">
    Necesitas Flash player 8+ y el JavaScript habilitado para ver este vídeo.
  </div>

<script type="text/javascript">

 var params = { allowScriptAccess: "always" };
 var atts = { id: "myytplayer" };
 swfobject.embedSWF("http://www.youtube.com/v/VIDEO_ID?enablejsapi=1&playerapiid=ytplayer",
                    "ytapiplayer", "425", "356", "8", null, null, params, atts);
 //Espacio reservado para introducir el código de Tracking de Eventos del paso 2
</script>

El VIDEO_ID es el identificador, por ejemplo el ID de este vídeo http://www.youtube.com/watch?v=pqjlYJXTakA será pqjlYJXTakA. En rojo os he puesto algo muy importante que tenéis que añadir ya que sin eso el tracking no funcionará. El primer parámetro “enablejsapi=1″  lo que hace es habilitar la API javascript dentro del SWF con un objeto de tipo YouTuble Player “ytplayer” que es el segundo parámetro. Por último el 425 y el 356 es el ancho y el alto respectivamente, parámetros que podéis cambiar sin ningún problema. Si queréis profundizar sobre este código os dejo la documentación de la API del reproductor JavaScript de YouTube.

Paso 2: Introduce el tracking de eventos de Google Analytics

 Este paso es un poco personal y podemos recoger los eventos que queramos. En este caso voy a hacer que recoja los eventos de vídeo finalizado, en reproducción y vídeo pausado. Pero todavía podéis recoger un evento en buffer y en cola de vídeos, tal y como nos explica en la documentación de la API que os he adjuntado anteriormente dentro de la sección de eventos. Sería cuestión de añadirlos al switch case con el número adecuado.

Éste es el código que sigue los eventos y que hay que introducir dentro del script anterior donde está la frase verde (esa frase se puede borrar):

function onYouTubePlayerReady(playerId) {
        ytplayer = document.getElementById("videoPlayer");
        ytplayer.addEventListener("onStateChange", "onytplayerStateChange");
    } 

function onytplayerStateChange(newState) {
   var currentState = ytplayer.getPlayerState()
   switch(currentState){
      case 0: // Video finalizado
        _gaq.push(['_trackEvent','Titulo de la pagina', 'Nombre del video', 'Visto']);
        break;
      case 1: // Video visualizandose
        _gaq.push(['_trackEvent','Titulo de la pagina', 'Nombre del video', 'Viendose']);
        break;
      case 2: //Vídeo pausado
        _gaq.push(['_trackEvent','Titulo de la pagina', 'Nombre del video', 'Pausado']);
        break;
      default:
        break;
   }
}

La primera función onYouTubePlayerReady lo que hace es ejecutarse cuando el reproductor está preparado y la API que hemos llamado antes esté lista para recibir llamadas. Dentro de esta función ponemos el modo escucha para poder capturar los eventos que hemos decidido recoger dentro de la segunda función onytplayerStateChange.

Paso 3: Comprobar que el script y el vídeo funcionan

Una vez que hayamos introducido todo este script donde queramos poner el vídeo,  comprobamos que esté todo correcto cargando el vídeo y viendo que funcionan los botones. Este paso lo podemos hacer dentro del Code Playground de Google.

Paso 4: Ver los resultados en Google Analytics

Pasadas las 24 horas de rigor, podremos empezar a ver los resultados dentro de la sección de eventos de Google Analytics. A partir de aquí ya tenendremos la información necesaria para ver qué hacen los usuarios con nuestros vídeos, en qué parte lo pausan, cuantos lo miran enteros…

Como paso opcional podemos configurar los eventos como objetivos y con todo esto podremos medir cualquier cosa que queramos segmentando para sacar los valiosos insights que necesitamos.

Nota: Este tutorial está hecho para funcionar con la versión asíncrona de Google Analytics.

Google Refine es una potente herramienta de data mining que sirve para transformar, organizar y limpiar muchos datos de una manera muy rápida. Utiliza unos potentes algoritmos de clasificado inteligentes y no tiene limitaciones en cuanto a filas y columnas como ocurre con Excel.

Google Refine no solo sirve para optimizar el proceso SEO de Keyword Research, sino que tiene numerosas aplicaciones que requieran un tratamiento a nivel masivo de datos. También sirve para hacer web scraping, análisis de logs y tiene también otras aplicaciones en analítica web y SEO, como por ejemplo para ordenar y clasificar tu linkbuilding.

En este tutorial que he creado os voy a explicar qué uso le estoy dando yo para la identificación rápida de taxonomías (categorías) para su posterior análisis exhaustivo. Veréis como de un simple vistazo os puede ayudar en la definición de la arquitectura de la información.

A continuación os dejo el vídeo de tan solo 4 minutos, espero que os guste!