Hoy voy a explicar cómo podemos proceder para analizar y sacar conclusiones sobre las causas de las disminuciones de tráfico hacia un sitio web, con Google Analytics. No es un manual paso a paso sobre cómo usar Google Analytics, sino algunas ideas para encaminar el procedimiento de análisis, evitando llegar a conclusiones erroneas.

Lo primero que yo hago es ver patrones y promedios de visitas analizando diferentes periodos de tiempo (los voy seleccionando desde el selector de fechas de GA). Voy tomando periodos diferentes, por ej: de 1 semana, de 15 días, de 3 meses, de 1 año, y así. Siempre le pregunto al cliente cuándo notó (fecha aproximada) la pérdida de tráfico, y alrededor de esa fecha empiezo mi análisis (tomando periodos de diferente duración que incluyan esa fecha, por ej: 15 días antes y 15 días después).

Me tomo el trabajo de hacer esto, para obtener un parámetro de referencia de lo que podría considerar como "tráfico normal", antes de la incidencia.

Frecuentemente la fecha que el cliente piensa que empezó a perder el tráfico es incluso hasta dos meses posterior a la fecha real donde el tráfico comenzó su descenso. No siempre es "un día" donde algo pasó y empezamos a perder visitas, este "hito" podría ser una semana o un mes. El punto de partida de todo análisis es este: establecer cuándo realmente empezaron a perderse visitas y cuánto tiempo duró el descenso hasta el momento en que se estabiliza.

Es mucho más fácil sacar buenas conclusiones cuando el descenso se produce en un periodo corto de tiempo, que si es un periodo largo.

Si se trata de un sitio web completamente abandonado desde hace dos años (no lo actualizan, no postean, no le inyectan enlaces, etc), no hay mucho que investigar, ya sabemos a qué se debe la pérdida de visitas. Y si aún quisiéramos investigar en Google Analytics un caso como este, es difícil "visualizar" un descenso que viene dándose lentamente desde hace mucho tiempo.

Al analizar tráfico es importante considerar las tendencias en el tiempo, y su comportamiento en periodos extensos, como dije anteriormente, esto es para descartar que se trate de causas méramente ocasionales o estacionales. Un pico anormal de visitas hacia arriba o hacia abajo tiene explicaciones o causas pasajeras cuyos efectos se pierden enseguida (posiblemente unos pocos días)

Un ejemplo de valle pronunciado (un pico hacia abajo) podría ser el caso de un sitio web afectado por malware, hasta que se elimina el malware y el registro en las listas negras que hacen bloquear el acceso a los usuarios desde navegadores y buscadores. Cuando esto se arregla en poco tiempo, normalmente las visitas se recuperan y todo vuelve al estado "normal". Pero es otro el caso de pérdida permanente en las visitas. Varios ejemplos los he visto con los efectos del último cambio del algoritmo de Google (Penguin), en sitios cuyo porcentaje de tráfico cayó abrúptamente en muy pocos días, perdiendo desde el 60 y 80% de las visitas, estabilizándose luego, y no recuperando más los niveles de tráfico anterior.

Siempre le pregunto al cliente si se hizo en la web algún cambio importante: actualización completa del sitio web, migración o redireccionamientos. Más de una vez he visto cómo el webmaster se "olvida" de pegar el código de seguimiento en el nuevo template y el sitio queda sin tracking hasta que se dan cuenta (a veces semanas y hasta meses, en sitios donde no les dan pelota)... Por eso es importante preguntar (o indagar) cualquier cambio que se haya hecho, si no se han detenido campañas de publicidad online o vencían plazos de anuncios/banners en medios importantes, etc.

Bien... El segundo paso (luego que determinamos el periodo "adecuado" de análisis y establecimos la fecha aproximada donde comenzó el descenso de las visitas), es comparar el periodo seleccionado con uno anterior (o uno posterior). Google Analytics nos da la posibilidad de comparar periodos, y nos muestra las diferencias porcentuales de cada métrica entre un periodo y otro.

Podremos saber entonces "en cuanto" se redujo el tráfico, en términos porcentuales de un periodo al otro.

A continuación, tenemos que ir a las "fuentes" de tráfico, para llegar a determinar las posibles causas de la pérdida de visitas. Yo siempre agarro lapiz y papel, anoto los números (ej: total de visitas), saco cuentas con la calculadora (sobre todo porcentajes). Sobre el total de visitas en cada periodo analizado hay que ver su atribución a las distintas fuentes de tráfico (buscadores, tráfico directo, referencias, etc), y luego hay que analizar fuente por fuente, comparando los porcentajes y el volumen total de tráfico. Con esto se llega a la conclusión.

Un ejemplo. Si en el periodo 1 teníamos 2000 visitas y 1600 provenían de Google (el 80%), luego en el periodo 2 tenemos 400 visitas y 300 provienen de Google (el 75%), vemos cláramente que en la primer situación obteníamos 1600 visitas de Google y en la segunda solo 300. Ahora continuamos investigando por ejemplo, los términos claves afectados.

Conclusión

Google Analytics es verdaderamente útil siempre y cuando uno tenga la capacidad de "hacer hablar" todos esos datos que nos proporciona, y si podemos responder a preguntas concretas en relación a determinados objetivos. Si nunca nos planteamos objetivos, si no hay un plan, difícilmente esos "números" nos digan algo útil.

La preocupación principal de quienes normalmente me consultan, son la cantidad de visitas, y si estas son "pocas", "muchas", o el tráfico es "normal". Esto verdaderamente no importa mucho. Lo importante es comprender cómo contribuye el tráfico al beneficio generado en los medios digitales, y también cuánto cuesta producir tráfico en relación a cuánto nos hace ganar.

La analítica web moderna se centra en el concepto de Retorno de Inversión (ROI), no en el número bruto de visitas que recibe un sitio web.

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