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¿De verdad sabes cómo se comportan tus lectores digitales?

 

 

 

Una de las obsesiones de todos los profesionales de la comunicación y marketing digitales es la de conocer la efectividad de sus acciones. Para conseguirlo, implementan estrategias de monitorización más o menos complejas, que buscan identificar los parámetros clave según los cuáles podemos saber qué comportamientos tienen los lectores y usuarios de webs, blogs y redes sociales, y finalmente si con ello cumplimos nuestros objetivos de negocio. Nada nuevo.

Sin embargo, puede que se nos estén escapando flecos. Las herramientas de medición realizan un seguimiento con unas características técnicas muy específicas, que pueden ocultar o enmascarar comportamientos. ¿Cómo es posible? Trataremos de explicarlo, poniendo como ejemplo el page parking y la monitorización con Google Analytics.

El page parking es una práctica común entre millenialls o nativos digitales que consultan y navegan con soltura en Internet a menudo. Consiste en abrir muchas pestañas en el navegador, de manera rápida, apartándolas para ir digiriéndolas poco a poco. Por ejemplo, desde una página principal con un catálogo, no se navega cada categoría una a una en la misma ventana, sino que se abre cada una en una pestaña nueva, reservándolas para digerirlas más tarde. La imagen adjunta puede ser un buen ejemplo de page parking, en el cuál a partir de una búsqueda en Google se abren pestañas para cada enlace en la SERP, para examinarlas después una a una. 

Después de abrir toda la información que se está buscando, el usuario la digiere pestaña a pestaña. En algunas puede que esté tan sólo unos segundos, tras leerlas en diagonal y descartarlas. En otras, sin embargo, puede que se recree un poco más, y las sume a su fichero de marcadores en el navegador, para volver más tarde en su proceso de búsqueda de información. Esta es una práctica de lectores en Internet maduros, con mucha soltura usando los navegadores y acostumbrados a gestionar información online con rapidez, lo cual apunta a gente joven y nativos digitales.

¿Y qué implica esto a la hora de monitorizar webs en Google Analytics? Para entenderlo, es importante entender que esta herramienta mide varios parámetros de manera específica. Veamos cómo funcionan los más comunes, y cómo les afecta el page parking:

  1. El tiempo de estancia en página mide cuánto tiempo ha estado el usuario con esa página activa. Técnicamente Google mide el tiempo entre la apertura por el usuario de la página, y el cierre de esta en el navegador. Esta métrica es engañosa en el caso del page parking, ya que la página puede haber sido abierta en el proceso de búsqueda de información, y reservada durante muchos minutos, para ser descartada en cuánto se examina con atención. Según un análisis de KPI “clásico”, esta página sería del máximo interés, dado el tiempo que ha estado abierta, cuando realmente no es el caso, ha sido rápidamente descartada una vez examinada, aunque haya sido abierta hace minutos.
  2. El porcentaje de rebote mide el porcentaje de visitas en las cuáles el usuario entra en una página y sale sin interactuar con ella. Normalmente se emplea para identificar las páginas en las cuáles el contenido es más interesante, y por tanto incita la interacción con el usuario. Pero para alguien que realice page parking la interacción con las páginas es diferente. Puede tener un contenido muy interesante, y sin embargo no interactuar con ella para nada (puede guardarla en marcadores, por ejemplo), o al menos no cómo nosotros esperamos que lo haga.
  3. El porcentaje de salida mide el porcentaje de visitas que abandonan la web por una página en concreto. Otra vez, esta es una métrica engañosa en el page parking. Si tenemos abiertas un montón de páginas de una web en varias pestañas, ¿por cuál salimos cuándo empezamos a examinarlas una a una, de manera no consecutiva?
  4. El page parking también convierte en tarea imposible entender cómo navega el usuario empleando la herramienta de resumen de navegación de Google Analytics, o el flujo de usuario. Al realizarse un examen de la web en pestañas separadas, no sabemos cómo realmente el usuario pasa de una a otra, ni en qué orden.
  5. En el caso que nos ocupa, si somos capaces de identificar una página con un porcentaje de rebote bajísimo (y con la que se interactúa muchísimo, por tanto), y en el resumen de navegación de GA podemos localizarla como una página desde la cual se abren otras muchas (independientemente de la duración de visita de estas), seguramente estemos registrando un caso de page parking que influyen en los datos que tenemos a mano. Como propuesta, una KPI interesante para detectar esta prácticas podría girar alrededor de la existencia de “nodos”, páginas con poquísimo rebote y mucha interacción, que podrían funcionar como las páginas a partir de las cuáles se abren los enlaces de page parking.

El page parking es un ejemplo claro de lo complicado que puede resultar realizar una medición real del comportamiento de los usuarios en nuestra web si tenemos en cuenta sus comportamientos reales y la tecnología que usamos para monitorizar. Y la cosa se complica si tenemos en cuenta que en una misma web podemos tener comportamientos muy distintos según cada usuario. ¿Qué medición es adecuada para cada uno? ¿Qué KPI son realmente transparentes y no llaman a engaño?¿Qué KPI son válidas para todo tipo de comportamientos? ¿Cómo puedo mejorar mi monitorización? ¿Cómo afecta todo esto a los modelos de atribución? Preguntas muy importantes, y que no debemos dejar de hacernos y tratar de responder para afinar nuestras estrategias de comunicación y marketing.