Google AdWords: ¿qué es lo realmente importante?

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Y terminamos esta serie de artículos dedicados a acciones de enlaces patrocinados o marketing en buscadores.

La reflexión final que debe quedar al final de esta secuencia es que no tiene sentido emprender este tipo de actuaciones en Internet sin una correcta medición, análisis y corrección de las mismas.

Deberemos calcular lo que se denomina Coste Por Conversión, es decir, conocer cuántos clicks necesitamos para realizar una conversión (entendiendo por conversión el objetivo de la web, como puede ser una compra, un contacto, una suscripción, etc.) y el valor de esos clicks:

Coste por conversión = Clicks necesario para una conversión  X  CPC medio

Tras esto, y en base al beneficio medio que obtenemos por cada conversión (algo que deberemos estimar previamente), hallaremos el Retorno de la Inversión (ROI).

ROI = (Beneficio medio – Coste por conversión) / Coste por conversión

Destacar que todo el razonamiento anterior se basa en determinar el ROI por cada click. Lo más recomendable será hacerlo de forma agregada (al menos, a nivel de campaña).

¿Es fácil hallar estas cifras? La verdad es que no siempre será sencillo. No obstante, es importante intentar establecer al menos ciertas aproximaciones para conocer qué campañas tienen un mayor retorno con el fin de apostar por ese tipo de acciones y/o redirigir el resto.

Artículos previos

Las 5Cs de la analítica web

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En la misma línea que ha llevado a definir las famosas Ps de Marketing Mix, os presento las 5Cs de la analítica web: Campañas, Contenido, Clientes, Conversión y Competencia.

Se trata de una metodología que puede ser útil a la hora de analizar las estadísticas de un sitio web. A continuación, traduzco de su artículo original una serie de preguntas que definen cada una de las Cs y ayudan a centrar cómo deberían estudiarse las estadísticas de un sitio web.

Campañas (fuentes de tráfico)

  • ¿Qué campañas están dirigiendo más volumen de visitas a mi sitio?
  • ¿Qué campañas están generando tráfico de calidad?
  • ¿Qué campañas son rentables (análisis del retorno de la inversión)?
  • ¿Qué características del usuario son diferentes en función de la campaña origen de la visita?

Contenido (oferta de productos/servicios)

  • ¿Qué contenidos son los más populares?
  • ¿Qué contenidos/productos generan mayores ingresos?
  • ¿Qué contenidos actúan como puntos de entrada a mi sitio?
  • ¿Qué contenidos presentan tasas de rebote (visitas en las que el usuario consulta una única página del sitio, no navega a través de él) altas?
  • ¿Qué contenidos consiguen atraer tráfico orgánico (posionamiento natural) y mediante qué palabras o frases clave?
  • ¿Qué contenidos muestran tasas de abandono altas (alguno es parte de un proceso de conversión visita-cliente)?
  • ¿Qué características del sitio están funcionando mejor (búsqueda interna, nubes de etiquetas, bloques dinámicos)?

Clientes (visitantes)

  • ¿Cuál es la cantidad de visitantes recurrentes?
  • ¿Qué porcentaje de las visitas observan más de n páginas?
  • ¿Qué relación de los usuarios permanecen más de t segundos?
  • ¿Cómo varía el historial de visitas a lo largo del tiempo (es posible inferir algún patrón recurrente)?
  • ¿Cuál es el origen geográfico de los usuarios?
  • ¿Es posible segmentar a los usuarios en función de sus datos de login o de su comportamiento en el sitio (encuestas, formularios, palabras clave, …)?

Conversión

  • ¿Qué orígenes de tráfico presentan mayores tasa de conversión?
  • ¿Qué contenidos muestran mayor impacto en la conversión?
  • ¿Cómo se comportan los procesos de conversión (análisis del embudo de visitas)?
  • ¿Existe algún producto/servicio con mejor porcentaje de conversión? ¿Es esto general o depende de fuentes de tráfico, segmentos de usuarios o rutas de navegación?
  • ¿Es posible identificar y segmentar las visitas con mejores tasas de conversión?

Competencia

  • ¿Qué está realizando la competencia (posicionamiento en buscadores, campañas de enlaces patrocinados, publicidad, acciones offline)?
  • ¿Qué ofrece la competencia a sus clientes?
  • ¿Qué tráfico relacionado está atrayendo la competencia (tendencias en la web)?
  • ¿Está de moda la competencia (monitorizar el impacto de sus acciones)?

Fuente: Web Analytics 5Cs

Google y su promesa de indexar Flash

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Allá por el mes de julio, Google anunció que comenzaría a indexar Flash. Personalmente, creo que esto no afectará a las teorías sobre posicionamiento ya que Flash implica más detalles además de sus carencias a la hora de ser posicionado (comenzando por la accesibilidad y la usabilidad). Seguirá siendo difícil observar un sitio completo desarrollado en Flash en las primeras posiciones para ciertas palabras clave.

No obstante, en la línea de trabajo de indexar Flash, Google ha publicado, en colaboración con Adobe (propietario de las tecnologías Flash y Flex), una librería para permitir que los diseñadores y programadores en Flash puedan registrar ciertos eventos y situaciones desde Google Analytics.

En el siguiente vídeo se explican ciertos detalles (a nivel de programación y en inglés) que demuestran el uso de esta librería.

Fuente: Google Analytics para Flash

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