Gtag.js de Google Analytics… ¡Ya está aquí!

¡Así es! Ya está aquí y parece que es definitivo: ha llegado gtag.js de Google Analytics y nosotros ya lo estamos implementando.

Si habéis intentado crear una nueva Propiedad en Google Analytics recientemente, os habréis encontrado con un nuevo tag. GA le dice adiós a Universal Analytics y saluda al nuevo Global Tag, pero… ¿qué es gtag.js y cómo nos afecta?

Gtag.js es el nuevo script de Google Analytics para rastrear el tráfico de tu página web.

La biblioteca gtag.js es una función de prueba BETA (de momento) que permite utilizar una etiqueta común en todos los sitios web para implementar varias características de Google Analytics y de productos de publicidad, como el seguimiento de conversiones y el Remarketing. El uso de la biblioteca gtag.js está sujeto a las políticas que rigen el uso de los anuncios y los productos de Google Analytics.

De momento, hay poca información al respecto, especialmente, de las “nuevas funcionalidades” prometidas por Google al implementar el nuevo script de medición. No obstante, ya hay algunos factores que se han de tener en cuenta:

1. Cambio de sintaxis en el código UA-:

El nuevo código de Analytics lucirá así:

<!– Global Site Tag (gtag.js) – Google Analytics –>

https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-31502354-12

window.dataLayer = window.dataLayer || [];

function gtag(){dataLayer.push(arguments);}

gtag(‘js’, new Date());

 gtag(‘config’, ‘UA-XXXXXXXXX-12’);

2. Cambios en la medición de “Eventos” onsite:

En la medición de eventos, el paradigma es el siguiente: el elemento “Acción” pasa a ser OBLIGATORIO, siendo la “Categoría” y la “Etiqueta”, elementos adicionales en la configuración del mismo. Igualmente, la “Acción” pasa a recibir el nombre de “Event Name”, siendo la estructura del script de medición de la forma siguiente:

gtag(‘event’, ‘event_name’, {

  ‘event_category’: <categoryName>,

  ‘event_label’: <labelName>

});

3. Cambios en la medición de dimensiones y métricas personalizadas:

La configuración de dimensiones y métricas personalizadas se realizarán a través de un Mapa de Variables, asociado al propio script de medición de Analytics PERO condicionado a la ocurrencia de un evento.

gtag(‘config’, ‘<GA_TRACKING_ID>’, {

  ‘custom_map’: {‘dimension<Index>’: ‘<dimension_name>’}

});

 // Sends the custom dimension to Google Analytics.

gtag(‘event’, ‘<event_name>’, {‘<dimension_name>’: <dimension_value>});

Sabemos que aún hay poca información, pero no deja de ser una realidad en fase de prueba que a día de hoy ya puede implementarse, aunque si bien es cierto, la recomendación es esperar a que gtag.js salga de fase Beta para empezar a trastear. Nosotros nos hemos atrevido. Pronto veremos resultados.

¡Hasta pronto!

Facebook impacta con comportamientos offline

Facebook acaba de anunciar en un post sobre noticias de la compañía (aquí) que ofrece nuevas formas de segmentación,  permitiendo a las marcas  impactar de acuerdo a los comportamientos offlines de los usuarios. De esta forma, se puede unir lo que ocurre dentro y fuera de la Red Social, gracias a la localización.

El vínculo se crea gracias a la localización, que solo será posible sí a nuestra aplicación de Facebook le damos permiso de localización – que utilizará para hacer un seguimiento de los lugares que has visitado fuera de línea.

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Las marcas podrán crear listas personalizadas de los usuarios de Facebook que haya rastreado, por ejemplo, sí éstos han estado en una tienda o en un restaurante, en los últimos 30 días.

Uno de los motivos por los que Facebook está interesado en los comportamientos que tienen lugar fuera de la red, es porque más del 90% de las compras todavía se hacen en tiendas físicas. Por ejemplo, vemos un anuncio sobre el nuevo iPhone 8 en Facebook, y a la semana siguiente vamos a la tienda a comprar el teléfono.

En este caso, Facebook ha perdido la traza real de las conversiones que no suceden online, pero ahora con esta función de seguimiento de la ubicación, Facebook puede cobrar al anunciante por esta conversión.

Para saber a qué usuarios debemos considerar, Facebook solo incluirá a las personas que tengan una “alta confianza” de que una persona visitó un lugar determinado, según Gabriel Francis (Product Marketing Lead for offline at Facebook).

Hay diversas formas de empezar a utilizar estas formas de segmentar a nuestra audiencia, ya sea a través de hojas de cálculo manuales o conectándose directamente a la API de conversiones offline de Facebook.
En definitiva, algunas cosas que hacemos en la vida real, ahora tendrán influencia en los anuncios que vemos en Facebook.

 

OPTIMIZACION DE LA INVERSION EN CAMPAÑAS DE FACEBOOK

Esta charla la ha ofrecido Alfonso Calatraba, Marketing Science lead de Facebook.

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Tenemos que conseguir ser eficientes en inversiòn y conseguir mayor impacto.

Facebook tiene 17 millones de usuarios en España.

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El algoritmo de Facebook funciona aumentando la audiencia impactada: el balance entre cobertura masiva y opciones de segmentación permite incrementar eficiencia (CPM).

El criterio de optimización de campañas (cobertura vs engagement) es también el factor determinante. La gente que es mas propensa a dar a clic, son los grupos mas caros. Son los mas impactados y  por lo tanto más preciados, pues nos va a dar mayor reach. Lo que se busca no es el reach pero que el engagemente sea puro.

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Midiendo Impacto:

España es uno de los paises a nivel globales adopción de tecnología (Global web index). Tenemos que tratar de identificar personas, no cookies.

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Hay dos puntos clave en el objetivo de avanzar en el sistema de medicion:

  1. Metodologías adaptadas a nuestro negocio y demandas actuales. Trabajar con empresas con mucha data, que nos pueden ayudar a entender las personas mas allá de las cookies. Y ver no solo a quién analizo, sino qué analizo

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Facebook ha desarrollado mas de 5.000 estudios de branding para entender las campañas  que generan mejor performance.

Por países:

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2. Entender cómo puedo generar ventas: Facebook y TV generan sinérgias efectivas para incrementar la probabilidad de compra.

Hay 4 factores al planificar una campaña:

  1. Targetizacion
  2. Frecuencia (numero de impactos)
  3. Cobertura
  4. Creatividad

Han hecho un estudio que investiga si la tasa de interacción influye en el recuerdo del anuncio, concluyendo que la frecuencia es clave,pero el volumen de gente al que impacto no es tan determinante, pues no a mayor o menor reach hay mas recuerdo.

Mobile best practices

  • Presencia de marca desde el principio de la pieza (3 primeros segundos)
  • Hacer el video lo mas corto posible
  • Adaptar cualquier pieza al dispositivo en cuestiòn

Busquemos nuestra historia de la manera mas sencilla y sigamos el consejo de Churchil – “Si hubiera tenido mas tiempo hubiera escrito una carta mas corta.”

QUÉ ES UN DMP Y CÓMO FUNCIONA

Un DMP (Data Management Platform) es una plataforma de gestión de datos centralizada que permite a los anunciantes crear audiencias objetivo a las que dirigirse, basándose en una combinación de datos de diferentes fuentes.

Hemos tenido la suerte de escuchar de la mano de dos pontentes las ventajas de estas plataformas y aquí os dejamos el resumen de las dos charlas.

En primer lugar Manuel Mercader, CEO de la agencia Conversion, nos ha hablado del cross-device y de la data en la revolución digital: Del Mad Men al Math Men.

El DMP trata al usuario de una forma única e identificable. Una vez identificado al usuario tenemos que decidir si tiene potencial de compra o ya nos ha comprado por lo tanto hay que impactar de distinta manera.

Desmitificando el DMP

Hay tres tipos de datos: los que compramos, los nuestros propios y los que activamos desde el CRM, por ejemplo.

Si nuestras variables de medición no están allanadas con lo que queremos recoger tenemos el primer problema. Por lo tanto, antes de implementar un DPM hay que entender exactamente como han de estar estructurados los datos – qué se mide, cómo y cuándo. Para así poder determinar la conectividad entre datos.

El Identificador Unico es esencial. Existen dos formas de medirlo:

  • Con Facebook o Google que atribuye un ID, pero estas no son las únicas plataformas con User ID. También están las plataformas probabilísticas, son aquellas que buscan parámetros iguales en distintos dispositivos, como por ejemplo el uso del mismo wifi en distintos dispositivos. De las distintas plataformas se crea un marketplace con los datos de las variables que unen a los usuarios. Y así conseguimos IDs únicos que nos permiten obtener una taxonomía de usuarios para combinarla en modelos look-alike.
  • Con distintos modelos de atribución ajustados a las necesidades de el usuario.

Todavía hay un GAP donde no están automatizados todos los modelos de atribucion en el DMP. Pero se esta trabajando con todo el raw data.

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Formas de identificar un usuario:

  1. Deterministica: pones tu correo.
  2. Probabilística: tipo de navegación, IP, etc. Tiene que tener un nivel de confianza determinado.
  3. Hibrídos: conectar datos de caracter personal con datos de terceros y aplicar cierta probabilística.

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ESTUDIOS DE CASOS

  • Si tenemos una inversión en medios.
  • La empresa y organización sea lo suficientemente madura para unir toda esta data.
  • La experiencia del usuario (CRM, Content Automation e Email Marketing Automation)
  • Monetizacion de datos y Co-marketing. Se crea un marketplace donde todos los proveedores dan su data y se va combinado para hacer insights.
  • CRM
  • Email marketing & Marketing Automation – qué tipo de potencial de venta me puede dar un usuario a partir de la compra de un producto. Y cómo de directo o agresivo tengo que ser con cada usuario para que convierta.
  • Modelo de atribucion personalizado – que se puedan adaptar a la realidad de nuestra empresa.

QUÉ TENEMOS QUE TENER EN CUENTA:

  1. Definir una estrategia global de datos de la compañía.
  2. Establecer una jerarquía de casos de uso.
  3. Definir y configurar el data layer alineado con los casos y lo que quiero hacer en el futuro.
  4. Tener un equipo involucrado pero con liderazgo directo y claro.
  5. Activar transversalmente los canales implicados.

Estudio: http://queesundmp.com

La segunda charla la ha ofrecido Kiril Dimirov, OMC Sales Leader Iberia de ORACLE.

El nos ha hablado como a partir noviembre de 2016, el trafico Mobile ha superado oficialmente al trafico de Desktop

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Dentro de DMP no solo existe la solución cross-device, pero también también ligado al CRM. Y así logran datos de consumo individuales, compro ejemplo cuanta gente volverá a un site si la experiencia en mobile es mala.

Algunos de los datos que podemos extraer con estas plataformas:

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Una vez lanzada la campaña, a través del DSP, se puede identificar donde están las audiencias para sólamente impactar al target que se quiere impactar, y si sobran impactos se reservan hasta que aparezca la audiencia adecuada, lo cual ahorra mucho dinero a las empresas.

¿Por qué invertir en Modern Marketing?

Se busca conseguir conseguir una experiencia lo mas personalizada posible sin limite de canales de comunicación y en multi-dispositivo. Se trabaja con conectividad nativa, por lo que da igual de qué canal venga el usuario, todo se mide. Las campañas se pueden adaptar según performance o en función de la geolocalización.

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Existen 3 retos estratégicos del DMP:

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¿Cómo funciona un DMP?

La información de nuestra audiencia la ligan a 3rd party data, y crean distintas campañas a través de los DMPs utilizando modelos look-alike.

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La unificación conecta a cada cliente con todos los canales y dispositivos. Esto nos permite saber cuándo hay que activar determinadas campañas en función de cada individuo. Consiguen unificar el dato.

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El valor del BIG DATA de marketing incluye:

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En definitiva un DMP nos permitirá dirigirnos a nuestra audiencia objetivo, gracias a la combinación de datos de diferentes fuentes.

 

NOVEDADES DE GOOGLE EN LA MEDICION DE DATA EN CROSS DEVICE

Miquel Trias, Analista de Google, nos ha hablado de cómo ven desde Google el problema del cross-device y cómo se puede resolver.

Hoy el cross-device es algo esencial, pues cada individuo utiliza una media de 3,3% dispositivos.

Multi device world complex

En 2007 solo teníamos PC, por lo que la medición era relativamente sencilla a través de las cookies. Hoy en día, con 3,3 dispositivos por usuario las cookies nos dan una visión parcial.

El crecimiento de búsquedas en mobile no deja de crecer:

mobile queries vs desktop graphic 2017

 

Y las expectativas de lo que la gente hace con el mobile cada vez son mayores. El 90% de las personas afirman que las tareas las completan utilizando más de un dispositivo y el 38% utiliza más de un canal.

 

Miquel Trias seminario IAB Cross device, Google

¿Qué es una conversion cross-device?

Cualquier conversion donde la cookie no vale. Por ejemplo cuando tenemos distintos dispositivos, navegadores o canales.

Hay dos grandes retos:

  1. Tener la foto global del comportamiento del usuario
  2. Saber atribuir el merito de cada conversion/venta a cada canal

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RETO 1: MEDICIÓN

Muestra una foto global de lo que hace el usuario. Las plataformas de medición se dividen en dos tipos:

  • Usuarios logados (double clic, Facebook, User ID, Google Analytics, Adobe Marketing Cloud)

Problemas: no siempre se logean y normalmente cuando lo hacen lo hacen al final de la compra. Además se extrapolan los datos de estos usuarios logeados, que no son mas del 40%, a la conducta de todos los usuarios del site.

  • Signal-based: probabilistic. No lo recomiendan desde Google. Se realiza mediante la relación de características entre dispositivos, como por ejemplo mismo Wifi.

soluciones para el cross device medicion

Las herramientas de medición de Google son 100% determinísticas: todos los usuarios están logados. Solo hay extrapolación con al menos un 95% de precisión y el usuario es siempre anónimo.

RETO 2: ATRIBUCIÓN

Consistiría en saber distribuir los méritos de la venta a cada medio que participa en el proceso.

Modelo de LAST-CLICK siempre beneficia al proveedor. Facebook te dice que el 100% de la atribución es suya, y Google Analytics de la ultima interacción. Adwords suya. Esto es erróneo en cualquiera de los casos.

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ATTRIBUTION + START BIDDING: Lo ideal es combinar datos de Google con usuarios de otras plataformas como Facebook.

Moviéndonos del last-click, ¿que modelo de atribución es el correcto?

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El modelo mas justo es Data-driven: basado en machine learning. Asocia la atribución a aquel canal que si lo quitásemos no se hubiese producido la conversión.

 

¿POR QUÉ DATA DRIVEN?

  1. No es una caja negra: se basa en la teoría de juegos. Como redistribuyo mérito si varias personas han contribuido. Está basada en la película A Beautiful Mind, sobre el concepto de Shapley value.
  2. Es intuitivo
  3. Es un producto premium gratis para usuarios Adwords

Y aquí se resumen los 4 pasos del modelo:

Step 1: Se calcula el CR de una acción

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Step 2: Cogemos el primer camino de conversión y formulamos un segundo camino sin una interacción concreta. En el primer path el CR es del 25% y en el segundo del 10%. Vemos que el paso que hemos quitado es importante. Si la tasa de CR no hubiese caído tanto, no seria un factor importante.

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Step 3Nos quedamos con ese dato del paso que hace reducir el CR y lo incluimos en el modelo multiplicado por un 2,5 en un modelo linear.

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Step4: Atribuimos valores a cada step.

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El mundo del pasado es un mundo donde se utiliza last-clic.  Hoy se utilizan todos los touch points.

SEMINARIO DE DATA & CROSS DEVICE

El equipo de Analytics ha asistido a un seminario sobre Data y Cross Device en Madrid, el 11 de Septiembre de 2017 que busca determinar las opciones para encontrar un Unique User ID o Identificador único. El seminario ha sido patrocinado por el IAB con un programa de lo más interesante, incluyendo ponentes de Google, Facebook u Oracle, entre otros.

Haremos un post individual sobre cada ponencia, pero queremos resumir en esta introducción los recursos que han compartido con nosotros:

  • Estudio sobre medición de IAB. El marketing online crece a pasos agigantados: los últimos datos de la IAB detectan un crecimiento del +23,2% en 2016 respecto a 2015 (IAB). El tercer soporte, por debajo de la TV y los periódicos.
  • Nueva herramienta de Google actualmente en version beta y se lanzara en Marzo de 2018. Google Attribution 
  • Estudio sobre el DMP http://queesundmp.com
  • insights.fb.com

Y aunque no nos gustaría desvelar todo el contenido de las ponencias, os dejamos las conclusiones más destacadas sobre lo que se ha hablado:

  1. Mobile es el dispositivo donde mas búsquedas se hacen.
  2. En el terreno de cross-device los dos grandes retos son la medición y la atribución.
  3. Cuando el camión de los datos está lleno, un DMP puede clarificarlos.
  4. Del Mad Men al Math Men debemos de pensar en que la terminología no sea un freno del desarrollo de la tecnología.
  5. Estamos en primero o segundo de mobile, ya deberíamos de pasar a tercero.
  6. Los 4 conceptos básicos de campañas: targetización, cobertura, frecuencia y creatividad.
  7. Casi nadie hace caso a Churchill  en que hay que explicar las historias de manera breve ya que tendemos a inflar los mensajes.
  8. La medición en TV tiene limitaciones, en cambio el digital aporta muchas más posibilidades.
  9. Conviene invertir en el modern marketing, personalizar la experiencia del cliente y optimizar los recursos del marketing.
  10. Compromiso de la industria por mejorar la medición de audiencias y de campañas, y para eso tienen que ayudarnos los principales players.
  11. Las necesidades del anunciante con la compañía no han cambiado: necesita llegar al consumidor.

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Single Page Applications (SPAs)

Como es sabido, el UX es hoy en día el Rey de la experiencia de usuario: la mayor velocidad de carga de un sitio web, la inmediatez en el disfrute de contenidos y la rapidez con la que el usuario tenga acceso a lo que busca es E S E N C I A L en el entorno digital.

Google lo sabe, los creativos, directores de arte, analistas, diseñadores web y programadores, lo saben. Es por ello que nacen nuevas soluciones que permitan a las páginas web cargar de manera rápida los contenidos ofrecidos al usuario. Una de estas soluciones son las SPAs o Single Page Applications, que permiten incorporar la totalidad del contenido de una app web o sitio web en una sola página.

¿Qué supone desarrollar un sitio web en SPA?

  • La totalidad del HTML, los JavaScript y los CSS se ejecutarán con una sola descarga de página o a través de recursos cargados de forma dinámica que respondan a interacciones del usuario
  • Se agilizan los procesos de diseño de arquitectura de la información al utilizar una única plantilla de contenido
  • El proceso desde el click en el enlace de destino hasta que el HTML final se renderiza ocurre en el navegador del usuario (similar a lo que sucedería en una app de escritorio o una app móvil)
  • La sensación del usuario es de mayor agilidad en la navegación de contenidos onsite
  • No existen peticiones HTTP al servidor, ya que toda la lógica ocurre en el navegador (lo que permite a su vez una mayor medición de los eventos que acontecen en la navegación)
  • Permite la continuidad de elementos que acontecen en una página, incluso al evolucionar la navegación dentro del site (i.e. reproducción de un contenido al navegar en otra página diferente a donde se sitúa el mismo)
  • La URL de cada contenido diferente se mostrará en la barra del navegador, a pesar de no existir una petición HTTP al servidor, simulando una carga de página tradicional (aunque no en todos los casos)
  • Mejora el ROI en la conversión

¿Cómo medimos las SPAs con Analytics?

El código de Analytics se dispara adecuadamente cuando se produce una carga de página completa, sin embargo, en las SPAs en las que el contenido se carga de forma dinámica sin que se produzca necesariamente una carga completa de página, el código de Analytics cargaría una única vez.

Es por ello que debemos medir los contenidos asociados a las SPAs a través de:

  • páginas virtuales: para todas aquéllas páginas que no devuelvan una petición HTTP al servidor generando una URL de página diferenciada
  • eventos: para todos aquéllos elementos trazables en la navegación del usuario y que supongan una interacción por parte de este con el contenido del sitio web

En el caso de las páginas virtuales, lo único que tendremos que hacer es “modificar” el parámetro “page path” del código de seguimiento:

gtag('config', 'GA_TRACKING_ID', {'page_path': '/new-page.html'});

Añadiendo el nombre de la página que queramos medir.

¿Notáis algo raro en el código de Analytics? ¡Sí! ¡Ya está aquí! Aunque en versión BETA pero… ¿qué es? Os contamos más sobre el Global Site Tag (gtag.js) en nuestra próxima entrada…

¡¡ESTAD ATENTOS!!

 

Google Data Studio: ¡nuevas funcionalidades ya disponibles!

¡Ya era hora! Parece que Google empieza a ponerse las pilas en mejorar las funcionalidades de su herramienta de visualización de datos: Google Data Studio, y en los últimos meses, ha lanzado un paquete de “new features” muy potente.

1. Opción de búsqueda para aplicar en los filtros:

Los dashboard de GDS (Google Data Studio) eran fácilmente filtrables por segmentos de Analytics, no obstante, si los criteriores de “segmentación” eran diversos, las listas de filtro conllevarían hacer scroll de forma consistente hasta dar con los deseados. GDS incorpora la opción de búsqueda en los filtros para facilitar esta tarea.

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2. Análisis multi-dimensión en un solo gráfico:

Los charts combinados de GDS solo permitían utilizar la opción de gráfico lineal basada en tiempo (por días, mes, año…). Los nuevos gráficos combinados permiten utilizar esta visualización ya sin dimensión temporal, sino para cualquier otra que queramos usar.

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3. Elementos clicables:

Si en alguno de los charts/tablas de GDS reportamos como dimensión un elemento clicable (i.e. una URL de un video en YouTube), al clicar sobre la URL reportada, el analista/usuario del dashboard, será reconducido automáticamente al link abierto.

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Configurando Google Tag Manager (GTM) para AMPs

Siendo conscientes de que el tráfico mobile en buscadores es muy superior al tráfico desde PC desde hace ya varios años, Google puso en marcha una iniciativa de código abierto para mejorar la navegabilidad web desde dispositivos móviles. Esta iniciativa son los llamados AMPs.

¿Qué son los AMPs? Se trata de una “réplica” del contenido de un sitio web más ligera en términos de código, restringiendo los elementos HTML permitidos con el objetivo de mejorar el rendimiento del sitio web en mobile.

¿Cómo se genera un AMP? En ciertos gestores de contenido como WordPress, basta con activar el plugin de AMPs para generar estas páginas de contenido ágil en mobile. Una vez instalado y activado como cualquier otro plugin de WordPress solo tendremos que añadir /amp/ a la URL de cualquiera de nuestras entradas y podremos ver la versión AMP del mismo.

En CMS diferentes a WordPress, crear un AMP no es tan sencillo como activar un plugin, sino que requerirá de la recreación del HTML y CSS de la página siguiendo las “buenas prácticas” del proyecto de código abierto.

¿Crear un AMP afecta al SEO de mi sitio web? Definitivamente sí. Al tratarse de una “réplica” de una página ya existente, tenemos que tener cuidado con las duplicidades de contenido. Para evitar ser penalizados por Google, debemos establecer mediante etiquetas la relación entre las versiones originales y las AMP, por lo tanto desde todas las páginas de nuestro sitio que dispongan de versión AMP incluiremos una etiqueta link rel=”amphtml” cuyo href sea la URL de la versión AMP. Igualmente, debemos indicar con la etiqueta canonical en la versión AMP en qué URL se encuentra el contenido equivalente de la versión de escritorio.

¿Puedo medir un AMP con Analytics? ¡Claro que sí! Es más, nuestra recomendación es usar Google Tag Manager para llevar a cabo la medición del AMP. Lo más sencillo es crear un nuevo contenedor (GTM ha creado un contenedor distinto para medir AMPs) manteniendo el mismo UA-XXXXXXX-Y que se utilice para medir el resto de páginas del sitio web.

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Una vez creado el contenedor, habrá que copiar la siguiente línea de código que se indica a continuación en el <head> del AMP:

async custom-element=“amp-analytics” src=https://cdn.ampproject.org/v0/amp-analytics-0.1.js&#8221;>

Este código, desplegará la librería de Analytics y buscará el elemento <amp-analytics>, donde irá el objeto JSON que determinará la medición del AMP. Dicho elemento, deberá incorporarse al inicio del <body> del AMP:

<amp-analytics config=https://www.googletagmanager.com/amp.json?id=GTM-XXXXXX&gtm.url=SOURCE_URL&#8221; data-credentials=“include”>
type=“application/json”>
  {“vars”: { “someCustomAmpVar”: “someValue” }  }
  
</amp-analytics>

Ahora bien, hemos de tener en cuenta que la configuración de GTM para un AMP es algo distinta, ya que por ejemplo, NO existen las variables dataLayer, sino las llamadas Variables AMP, que como se indica en el ejemplo de código anterior, deben ir incorporadas al objeto de configuración JSON, dentro de un elemento <script> si queremos traspasar por ejemplo alguna dimensión personalizada a la cuenta de Analytics.

Como se verá en la consola de GTM para AMPs, las posibilidades de crear triggers y variables customizadas para traspaso de data en una AMP son limitadas.

Los únicos tipos de variables que podrán utilizarse en la medición de AMPs serán:

  • ID del contenedor
  • Versión del contenedor
  • URL
  • Variable AMP
  • Constante
  • Nombre del entorno
  • Número aleatorio
  • Table de consulta

Y en el caso de los triggers, los tipos disponibles son:

  • Clic (solamente podrá utilizarse el CSS Selector para configurar un trigger de clic en AMPs)
  • Desplazamiento
  • Página vista (OJO: No se podrán utilizar las variables AMP para disparar los triggers)
  • Temporizador
  • Visibilidad

¿Sencillo? ¡Pues a probar!

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De prácticas en un Dpto. de Data & Analytics

Sofía Barbato (20 años) ha querido compartir con nosotros su experiencia en práticas en el Dpto. de Data & Analytics de MRM // McCANN. Os dejamos su entrevista.

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Sofía, ¿qué se te vino a la mente cuando te planteaste unas prácticas en Data & Analytics? Teniendo apenas veinte años y la experiencia de analizar números de cualquier alumno de un bachillerato de letras, probar el departamento de Data & Analytics me resultaba absolutamente aterrador. Después de haber estado trabajando el verano pasado en Strategic Planning, pensaba que mi futuro consistiría en crear PPTs para clientes explicando de qué manera podían atraer nuevos clientes, centrarse en un nuevo target o crear una campaña totalmente nueva. Descubrí algo que me gustaba, que se me daba bien y que me ayudaba a desarrollar el lado creativo que dejé atrás cuando empecé el instituto. No veía otro futuro que el de llegar a una agencia todas las mañanas, pedir datos sobre clientes, ponerlos en bonito y desarrollar una estrategia. Obviamente, con esto no quiero decir ni que el trabajo de un Planner sea así de fácil ni que eso sea todo lo que hagan durante el día.

Este verano, sin embargo, confiando que no era llamativamente mala interpretando números en forma de porcentajes, tablas y gráficas de colorines, y habiendo escuchado día tras día “el análisis de datos es el futuro” durante casi dos años, decidí aventurarme a probarlo. Llegué sin los conocimientos básicos que cualquier Analyst útil necesita, llegué sabiendo lo que me habían enseñado en estadística de primero de carrera – que no era demasiado.

En mi primer día pregunté que era un KPI, qué era el SEO y si las siglas de CRM eran en español o en inglés. Como respuesta a la primera pregunta recibí unos segundos de silencio en una sala de reuniones llena de gente seguido de un “MADRE. MÍA.”. Creo que el estado en el que llegué ha quedado claro, no tenía ni idea.

¿Y cómo fue tu evolución en el Dpto.? Mis primeras tardes después del trabajo fueron invertidas en videos de YouTube de un amable mejicano que explicaba cómo hacer gráficas, introducir fórmulas y diseñar tablas bonitas en Excel. Después de un par de semanas repletas de infinitas preguntas, miles de errores, pesadillas con Excel, millones de equivocaciones con las fechas en Omniture y las carpetas y segmentos en Google Analytics, empecé a entenderlo todo. Este verano el camino ha sido más rocoso y frustrante al principio de lo que fue el pasado, no por los compañeros, sino por el contenido. Ver un Excel con tres millones de pestañas y con 500 columnas de datos en cada una de ellas, me frustraba. No comprendía que uno no nace sabiendo interpretar números y gráficas de barras solo, y eso me frustraba. Tuve suerte porque todos los compañeros del equipo supieron verlo desde mi frustración e hicieron todo lo posible para enseñarme todo lo que necesitaba saber para empezar a ser de utilidad en el departamento lo antes posible.

¿Qué tal con tus compañeros de Dpto.? Desde el primer día me enseñaron números generales, porcentajes, gráficos de todo tipo, tablas, etc, y me explicaron qué era cada cosa, por qué era de utilidad y con qué objetivo el dato era extraído. ¿Quién iba a pensar que si miraba un gráfico vería información coherente en vez de formas y colores? Ha sido difícil aprender el por qué de tanto dato y el por qué de tantas keywords y URLs, pero no podría agradecer más comprenderlo al fin.

¿Crees que podrías emprender un futuro en el mundo de la Analítica Digital? Entiendo que aún me queda un largo camino por recorrer, tanto en Analítica Digital como en el mundo de los negocios en general, pero también entiendo que he caminado con pies de plomo una buena parte del recorrido. He aprendido que la vida tiene un nuevo aspecto digital que no mucha gente conoce. Que todos tenemos un Customer Journey y que cada click, cada keyword introducida y cada lead rellenado, dice algo del consumidor y de la empresa. He aprendido que todo movimiento de ratón queda grabado y que, interpretados de manera meticulosa, resultan increíblemente útiles para el desarrollo de empresas. Y estoy infinitamente agradecida de poder al fin formar una pequeña parte de la familia de los analistas digitales.