Hasta ahora siempre había usado Awstats y, aunque tenía muchas limitaciones, me había acostumbrado a esta herramienta de análisis de estadísticas de servidor. Sin embargo, hace unos meses Ubaldo me comentó las bondades de Google Analytics y decidimos implementarlo en Panoramio y Alzado. Al principio la adaptación fue difícil, pero tres meses más tarde las ventajas de Google Analytics (en adelante GA) se han hecho evidentes:
Permite comparaciones y seguir tendencias
Un número en bruto no sirve de nada si no lo puedes comparar con otro. Saber que en un determinado periodo se han registrado Y páginas vistas no te dice mucho: ¿es mucho o poco? ¿Va el sitio bien o mal? Solo cuando comparas un dato con otro de un periodo equivalente del pasado, los números cobran sentido. Cualquier experto en análisis de datos sabe esto, y es justamente lo que hace Google Analytics (GA).
Con casi cada dato que muestra, Google Analytics (GA) incluye por defecto la comparación con el periodo anterior y la tendencia correspondiente (una flecha verde si sube o roja si baja). Esto permite hacerse una idea de un vistazo de cómo está evolucionando el sitio. La comparación predeterminada es de una semana, aunque se puede configurar para el periodo que más nos interese.
Los programas tradicionales de estadísticas dejan mucho que desear. Aunque incluyen todos los datos (incluso más que Google Analytics), las comparaciones hay que hacerlas de memoria. Con el tiempo acabas aprendiendo los números habituales, pero es un método bastante primitivo, poco fiable y que no ofrece una visión clara de la evolución del sitio.
El gran inconveniente de Google Analytics (GA) es el primer día. Al estar tan centrado en comparar datos y buscar tendencias, sin datos históricos sus tablas apenas tienen sentido.Puesto que GA no analiza los logs del servidor, sino que funciona mediante un código que se incluye al final de cada página, solo puede recopilar datos desde el día en que se implementó ese código. Esto hace que la primera impresión sea bastante decepcionante. Por eso hay que tener paciencia y dejarlo correr un par de semanas para que muestre todas sus ventajas.
Centrado en lo más probablemente relevante
Tradicionalmente, los programas de estadísticas incluyen mucha información poco relevante: hits, ancho de banda, accesos de robots, hosts, tipos de archivos descargados, etc. Añadir más información no es gratis, tiene un coste. La información menos relevante acaba restando visibilidad a la información realmente importante.
Ciertamente, estos datos pueden ser útiles para las personas que trabajan en optimización de buscadores (SEO) o para los técnicos encargados del rendimiento del servidor. Sin embargo, este exceso de información poco relevante y compleja hace que el resto de miembros de la organización —y especialmente los responsables del sitio— terminen ignorando las estadísticas.
En mi experiencia, quienes toman las decisiones apenas consultan las estadísticas más allá de las páginas vistas y el número total de visitantes. Normalmente no las entienden, no son capaces de extraer conclusiones claras y creo que, en buena parte, esto se debe a la interfaz de los programas de estadísticas tradicionales. Ignorar las estadísticas implica que los responsables tomen decisiones sin contar con información crucial, optando por la intuición en lugar de basarse en datos cuantitativos y objetivos.
En lugar de mostrar toda la información disponible de golpe, Google Analytics (GA) se centra solo en lo que considera más útil y relevante: fuentes del tráfico, contenidos más vistos, rutas de navegación, conversiones, etc. Incluso ofrece un resumen ejecutivo y segmenta el resto de la información según los objetivos (marketing, contenido, conversiones, etc.) y en diferentes niveles de detalle. La información se dosifica de forma inteligente.
Además, para no saturar al usuario con largos listados, por defecto GA solo muestra los 5 datos principales de cada análisis. Evidentemente sacrifica detalle a cambio de ofrecer una visión rápida y clara de lo más relevante para un sitio web. Con este enfoque, Google Analytics no está dirigido a quienes disfrutan analizando las estadísticas de su sitio hasta el mínimo detalle, como saber exactamente dónde ha sido referenciado su blog o de dónde han venido dos visitantes concretos.
Por otro lado, la integración de Google Ads con Google Analytics y la posibilidad de definir metas y medir conversiones (por ejemplo, de visitante a cliente, o de registro a subida de fotos) son herramientas increíblemente útiles. Estas funcionalidades ayudan a mejorar la usabilidad del sitio y resultan especialmente interesantes tanto para los responsables del sitio como para el equipo de marketing.
Conclusiones
Google Analytics (GA) es especialmente útil para quienes no quieren perder demasiado tiempo analizando estadísticas, pero sí necesitan conocer rápidamente los números más relevantes del sitio y las tendencias principales.
Quienes, por distintas razones, hasta ahora han prestado poca atención a las estadísticas de su sitio web, ahora tienen con Google Analytics (GA) la oportunidad de sacarles jugo y convertirlas en una herramienta básica, tanto para la toma de decisiones como en el día a día.
Nota: Aunque parte de la crítica que hice a los sistemas de estadísticas en el artículo “Logs y estadísticas: la verdad, pero no toda” sigue siendo válida, algunos de los problemas se resuelven con sistemas como Google Analytics (GA).