Archivo de la categoría: Español – Implementaciones – Auditoría de la recogida de datos

Google Analytics “ha dejado de recoger datos”

Problema: Google Analytics ha dejado de recoger datos HOY.

Esta frase suele completarse con “no he realizado ningún cambio en el sitio web y veo que las etiquetas siguen lanzándose correctamente”

Como se puede ver en la imagen, Google Analytics no muestra datos más allá de las ocho de la mañana (del mismo día en que se tomó la imagen)

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¿Qué es lo que ocurre y cómo podemos solucionarlo?

Lo primero es ver si el problema es que Google Analytics no recoge datos o si no los muestra.

Que no se muestren los datos es raro, pero yo ya lo he visto tres veces… Aunque Google Analytics siga recogiendo datos, puede ser que no se muestren los datos del día. Si aplicamos un segmento avanzado (en otras palabras, si le obligamos “a pensar”) los datos de hoy aparecen para todo el tráfico y segmento que hemos aplicado.

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Si se trata de un sitio de comercio electrónico, también podemos mirarlo ahí:

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Como se ve en las imagenes de arriba, los datos se muestran (obviamente no del día entero, porque estamos mirando datos del día en que estamos, pero sí hay datos hasta la hora en la que estamos).

En cuanto obligamos a Google Analytics a pensar, todo vuelve a la normalidad.

También se puede mirar el módulo de tiempo real y ver si hay datos allí. Al día siguiente hay que mirar que todo ha vuelto a la normalidad y los datos vuelven a mostrarse según se van recogiendo. En mi caso, ha sido siempre así.

Si al aplicar un segmento, Google Analytics no muestra datos actualizados, y sigue quedándose en las ocho de la mañana (como en el ejemplo) y no hay datos en tiempo real, entonces el problema es otro. Habría que depurar código y ese tema lo trataré en otros posts.

¿Alguna idea? ¿Algún comentario? ¿Alguna queja? 😉 Deja tu comentario y te responderé. Si algo no te ha quedado claro, tienes alguna duda y crées que puedo ayudarte también puedes enviarme un mail a geekeandoenanalytics@gmail.com o contactar conmigo a través de Linkedin o Twitter

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Como asegurarte de que todas las páginas de una web están correctamente etiquetadas (Screaming Frog para Analítica Web)

Es fundamental que todas las páginas de nuestro sitio web este bien etiquetado. Es decir:

  • El código de la herramienta está en todas las páginas
  • No hay páginas con códigos duplicados

Por códigos duplicados me refiero a que por ejemplo en una misma página haya el código de Google Analytics y tambíen el de Google Tag Manager  y en ambos casos se estén enviando los datos a la misma propriedad de Google Analytics.

Para asegurarnos de ello podemos utilizar Screaming Frog, que básicamente es una herramienta de SEO, pero que nosotros (los analistas) también la podemos utilizar.

Esto es algo que se hace en cualquier auditoría de analítica, o cuando se tiene un cliente nuevo.

Lo primero es descargarse la herramienta en su web. Por 99 libras / 125 euros al años puedes acceder a la versión de pago, y merece la pena. Si la has pagado, una vez abres la herramienta tienes que clicar en “Licence” e introducir las claves.

Una vez que ya lo tenemos, podemos customizar la configuración. Es recomendable por dos razones:

  • Hay cosas que no necesitamos y ralentizan el rastreo
    Por ejemplo las imágenes o el CSS
  • Los subdominos no se incluyen por defecto
    Si la web que vamos analizar los tienes, debemos seleccionar la casilla

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Scream Frog permite filtar las páginas por aquello que buscamos, que puede ser el código de una herramienta de analítica. Se puede filtar por páginas que “contengan” o que “no contengan”. Si lo queremos es ver si el código de Google Analytics está en todas las páginas seleccionaríamos que no “contenga”. Y se pueden aplicar tantos filtros como se quieran.

Es recomendable aplicar que contenga y que no para lo mismo, así tenemos los dos listados. En el ejemplo lo voy a hacer con las herramientas Google Analytics y Google Tag Manager.
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Una vez has definido el o los filtros, introduces el nombre del dominio que quieres auditar y haces clic en “start”
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Cuando se llega al 100 % ya puedes mirar los resultados
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Haces click en “custom” (flecha azul) y después seleccionas el filtro que quieres aplicar (flecha roja). Así puedes tener un listado (que es exportable a Excel) de todas las páginas del sitio web (incluyendo subdominos) en el que el identifiador de Google Analytics que hemos introducido como filtro está presente. Y así, con el resto de filtros. Fácil y sencillo ¿verdad?

Códigos Duplicados

Para evitar que haya códigos duplicados, se puede utilizar Excel. Pegas las páginas donde está presente Google Analytics y donde está presente Google Tag Manager. Después utilizas la función “duplicar valores” y obtienes la lista de las páginas con código duplicado.

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Como auditar los datos enviados a Google Analytics con Charles- nivel básico

La analítica digital sirve para transformar datos en información accionable. Sí, seguro que lo has escuchado un montón de veces. Pero solo ocurre si antes hemos auditado y validado la calidad de los datos recogidos. De otra manera, se podrían estar tomando decisiones basadas en datos (simplemente) erróneos.

Este primer y fundamental paso (que en ocasiones ignorado) es una de mis obsesiones geeky en analytics.  No solo para estar seguros de que recogemos los datos correctamente, sino para investigar que hace la competencia u otras empresas y utilizarlo como una herramienta de benchmark eficaz.

1 – Tag Assistant: comprobar de forma fácil y rápida si hay algo erróneo en la implementación de Google Analytics

Simplemente instala el plugging Google Tag Assistant para Chrome (desarrollado por el propio Google) y haz clic en la etiqueta azul que aparece en las esquina derecha del navegador Chrome. Esta etiqueta será roja si se ha detectado algún error, verde si está todo bien y azul si hay cosas que pueden mejorarse.

Veamos un ejemplo:

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Oh, parece que el código de Google Analytics está fuera de la etiqueta <head>. Eso quiere decir que el “tracking beacon” podría no estar siendo enviado antes de que el usuario abandone la página, con su lógico y negativo impacto en la recogida de datos. Para solventarlo, basta con clicar en “más información” y seguir las instrucciones de Google Analytics Support. En este caso, la solución sería simplemente pegar el código de Google Analytics en el head.

Obviamente el código UA mostrado por Tag Assistant y el de la propiedad de Google Analytics que queremos auditar debe ser el mismo.

Tan solo llevando a cabo esta pequeña acción, ya se está dando un paso importante para entender que ocurre con el envío de los datos y como solucionarlo

2 – Herramientas de depuración (debugging): comprobar qué es lo que realmente se está enviando a Google Analytics

Mis herramientas favoritas para un análisis básico (sin data layer o ecommerce) son Fiddler y Charles Utilizaré Charles como ejemplo. Tan solo hay que descargarlo (es gratis), abrir un navegador y visitor el sitio web que querémos auditar. Después, en Charles hay que mirar en “google-analytics.com” en el menú de la izquierda (structure o sequence), y después clicar en “request” a la derecha.

Vamos a ver un ejemplo con un sitio web que ofrece descargas de software llamado Fileplaza:i2i3

Mis herramientas favoritas son Fiddler y Charles Utilizaré Charles como ejemplo. Tan solo hay que descargarlo (es gratis), abrir un navegador y visitor el sitio web que querémos auditar. Después, en Charles hay que mirar en “google-analytics.com” en el menú de la izquierda (structure o sequence), y después clicar en “request” a la derecha.

¿Qué es lo qué vemos aquí?

  • ¿Que se está recogiendo?
    Una página vista
  • ¿Qué página se está recogiendo?
    http://www.fileplaza.com (tan solo he visitado la home)
    La URI (URL sin dominio) recogida en Google Analytics será: /
  • ¿Cuál es el título de la página que se está recogiendo?
    Free Software Download and Tech News – File Plaza
  • ¿Cuál es el referrer que está enviado la visita a fileplaza.com?
    google.co.uk (estoy en Reino Unido en este momento y he buscado “Fileplaza.com” in Google)
  • ¿Cuál es el código UA de Google Analytics de la propiedad donde FilePlaza está enviado datos?
    En realidad hay dos: UA-48223160-1 &UA-23547102-20 (un código UA diferente en cada pantallazo)
  • ¿Porqué hay dos pantallazos mostrando los mismos datos pero con códigos UA distintos?
    Porque están enviando los datos a propiedades distintas de Google Analytics
  • ¿Están usando Google Tag Manager?
    No, de otra manera, podría ver GTM-XXXXXX

Ahora, ya sabemos que se está enviando, pero … ¿es correcto?

Es bastante simple. La infomación mostrada por Charles debe encajar con aquello que se supone (queremos) estamos enviando a Google Analytics.

En otro caso, se estaría haciendo mal. Por ejemplo, si realizo una interacción que se supone está trackeada con un evento, pero Charles no muestra ese evento, quiere decir que la interacción no está lanzando el evento y eso es algo que debemos revisar.

Vamos a navegar un poquito más …

1) Visito una página de produccto¨: /home_education/teaching_tools/kid_pix_deluxe/

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En los pantallazos, lo que veo es lo siguiente:

  • Se recoge una página vista
  • La página recogida ha cambiado
    Ahora es http://www.fileplaza.com/home_education/teaching_tools/kid_pix_deluxe/
    La URI en Google Analytics será /home_education/teaching_tools/kid_pix_deluxe/
  • Los datos son enviados nuevamente a dos propiedades

2) Hago clic en el botón de descargar que me lleva a una página de descarga:  windows/home___education/teaching_tools/download/kid_pix_deluxe/

3) Clico para descargar un software:

i6i7Oh! Ocurre algo nuevo… Parece que mi clic en el botón de descarga ha lanzado un evento (primera flecha roja) que está enviando los siguientes datos a dos propiedades de Google Analytics:

1- Categoría del evento (ec): descarga
2- Acción del evento (ea): final > Asumo que es el tipo de botón, ya que es ultimo botón para descargar
3- Etiqueta del evento (el): Kid Pix Deluxe > Es el nombre del software que acabo de descargar

Fileplaza es un marketplace de descargas, luego puedo asumir que consideran importante los clics en botones para descargar. Lo que Charles me muestra, es que de hecho utilizan eventos para medir el éxito de esta conversión específica, basada en una interacción de usuario.

Resumamos lo que Charles nos muestra:

  1. Fileplaza mide el exito de una interacción del usuario (descargas) utilizando eventos.
    Lo hacen correctamente? Si
  2. Los eventos contienen datos relevantes sobre la interacción: acción realizada (descarga), botón clicado y software descargado
    Lo hacen correctamente? Si
  3. Por alguna razón FilePlaza quiere recoger los datos en dos propiedades diferentes de Google Analytics
    Lo hacen correctamente? Si

Yo suelo usar Charles y Fiddler, pero la herramienta es lo de menos. Personalmente soy totalmente “tool-agnostic” y hay otras igual de validas como Wasp (para cuando hay un data layer) Google Analytics Debugger o Data Slayer (ecommerce).

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