Curso definitivo de Google Analytics 4 (GA4) + 50 consejos prácticos

1. Introducción: Hola chicos. Mi nombre es problemático, y soy analista Web en Public Analytics Lecter. El objetivo de este curso es enseñarte a usar Google Analytics como herramienta. Pero lo que es más importante, cómo aprovechar los datos para impulsar tu negocio en primer lugar no vamos a cubrir temas es cómo crear una cuenta o configurar una medición básica, porque puedes encontrar miles de tutoriales al respecto. Y no es el lugar donde se genera el dinero y el valor. Después de completar el curso, debe poder identificar lo que se debe mejorar rápidamente en el sitio Web desde el punto de vista de la experiencia del usuario . Agencias de bomberos muy, medios online gasta usted decide, señor, comprobar datos y evaluar campañas. Y en general, deberías tener muy decente fechado realmente habilidad. El curso está diseñado para ayudarte a responder tres preguntas. Por qué, cómo y cuándo sucedió algo. Y es para todos los que quieran tomar las decisiones correctas en materia de datos. No vamos a cubrir todo el informe de Google Analytics porque solo hay demasiados de ellos, y muchos de ellos tienen un impacto potencial muy pequeño. Yo personalmente uso probablemente sólo del 25 al 30% de los informes. En lugar de eso, nos centraremos en los principios analíticos, y los informes que pueden hacer el enorme impacto cuando interpretaremos correctamente los datos durante el curso pasarán por 50 consejos prácticos. Se basan en mi experiencia tanto de trabajar en agencia como ahora como líder en analítica web in house . Algunos de ellos provienen de errores que cometí cuando empezaba con la analítica, así que no tenemos que repetirlos. Seguro que muchos de consejos serán aplicables a tus datos sobre negocios, también. El primer par de lecciones son ligeramente más teóricas, explicando cómo se recogen los datos y describiendo los términos básicos que necesita conocer. Pero luego pasaremos la mayor parte del tiempo en la interfaz. Y una cosa más. Consulta siempre las lecciones, descripción y recursos porque la mayoría de ellos contendrá un material extra para estudiar o corto por favor. Entonces, ¿qué es maestro? Esta poderosa también 2. Descripción de datos básicos: Google Analytics no es más que una mesa enorme. Seguro que todos han visto al menos uno en tu vida. GA en sí es básicamente una capa visual sobre esa enorme tabla, y cada vez que cambiamos algo en la configuración del informe, simplemente nos traza un conjunto de datos diferente. Sólo porque es mesa, la diferenciación de datos muy básica está en dos tipos. Dimensiones y métricas. Para facilitar la comprensión, las dimensiones son las características de los datos y las métricas son características de datos numéricos. O para simplificar a átomos, las dimensiones son letras, y las métricas son números. Echemos el primer vistazo a la interfaz y veamos la relación métrica de dimensión. Bien. Bien, entonces aquí estamos por primera vez en la interfaz de Google Analytics. No te preocupes ahora mismo por no tener acceso a la herramienta en sí porque la mostraremos más adelante durante el curso. Lo único que estamos a punto de mostrar en estos momentos es la relación entre dimensión y métrica. Entonces voy a abrir un reporte aleatorio, en este caso, el con el que también operaremos bastante a menudo durante el curso, y se llama Adquisición O. Así que estoy dando click en la pestaña de reportes estoy abriendo uno de la serie de ciclo de vida de los reportes y particularmente sobre la adquisición de tráfico. Estoy dando click en esta. Déjame minimizar esta pestaña izquierda para ver una pantalla un poco más grande para que podamos verla correctamente. Otra cosa que te voy a mostrar ahora mismo es que estoy a punto de cambiar la dimensión al medio fuente. Esto es algo con lo que probablemente estaremos más familiarizados, y aquí estamos. Como se establece, las dimensiones son letras y las métricas son números. Esto es exactamente lo que vemos. No es nada más como cualquier otra tabla que probablemente veas en tu vida antes, por ejemplo, también en el archivo Excel, y aquí estamos. En este caso particular, nuestra dimensión es el medio fuente de sesión, y sus valores son, por ejemplo, Google CPC, direct non, Google Play organic, y así sucesivamente y así sucesivamente Y las métricas o los números mapeados a eso es, por ejemplo, sesiones, sesiones de participación, tasa de participación, y así sucesivamente y así sucesivamente. Vamos, por supuesto, los detalles y la explicación de lo que realmente significan estas métricas en la realidad. Pero por ahora, solo estamos mostrando las características muy básicas de los datos, que están en las dimensiones, en este caso, medio fuente de sesión, y las métricas, que están en este informe, sesiones, sesiones de participación, y así sucesivamente y así sucesivamente. Sí, ya está. Ahora sabemos cómo funciona entre la dimensión y la métrica. 3. Cómo se realiza la medición: La medición de Google Analytics se basa en cookies. Y no te preocupes, no en los que compres en la tienda. En terminología tach, las cookies son pequeños archivos almacenados en su navegador Destaco la palabra navegador. Tienen un tamaño limitado y no almacenan ninguna información sobre las páginas que viste antes ni cuántas veces ya has visitado un sitio web. Para fines de Google Analytics, la cookie es solo identificador del usuario o para ser más precisos del navegador. Entonces sí, el número de usuarios que todos vemos en nuestras cuentas es de hecho el número de navegadores que visitaron nuestro sitio web. Echemos un vistazo de cerca a cómo se ve la cookie GA. Así es como se ve la cookie de Google Analytics . Bastante simple. Tenemos un par de números aquí separados por puntos. Veamos con más detalle lo que realmente significa. GA punto un punto dos es cada vez mismo y es la versión del código de medición de Google Analytics. Cada vez es lo mismo, así que no tenemos que preocuparnos tanto por ello. Entonces tenemos dos secuencias numéricas más. El primero en realidad no es más que el número aleatorio. Es generado por el código de medición Jala Script, que todos ustedes tienen en su sitio web Entonces el segundo es el primer sello de tiempo. Este es en realidad el momento en que por primera vez visitaste un sitio web en particular. Y estos dos números juntos hacen algo que llamamos ID de cliente, que es identificación única del usuario, y como sabemos, el usuario no es más que un navegador. Este es en realidad el ID de cliente que toma el código de medición cada vez visitas un sitio web y es capaz de reconocerte como el mismo usuario que ya ha estado en el sitio web. Ya sabemos que la GA es una mesa enorme. Para que funcione correctamente, por supuesto es necesario tener el fragmento de JavaScript en cada página de tu Una vez cargado, junto con el resto del código de tus sitios web. En versión muy simplificada, solo envía información que algunos usuarios, quienes conocemos es un navegador que tiene vista determinada página en cierto momento. El tiempo está representado por timestamp, que no es más que formato de tiempo. Esto es. Por supuesto hay algo más de información firmada, pero para entender cómo funciona, está bien recordar precisamente esto. Intenta imaginar un escenario sencillo. Escribió una dirección URL en su navegador y su navegador ahora está descargando y analizando un código HTML Parte de este código también es un código de Google Analytics, que asegura una medición y una vez que se carga, le hace una pregunta a tu navegador. ¿Existe una cookie de Google Analytics? En caso afirmativo, le quita una identificación de cliente y sabe que es un visitante que regresa. Si no, es una señal para un código GA de que tiene que crear una cookie y tomar un ID de cliente de él. De cualquier manera, ahora tenemos una cookie de Google Analytics, por lo que podemos enviar toda la información en los servidores de Google Analytics. Así es exactamente como ve la llamada al servidor de Google Analytics. Estamos llamando a un servidor GA. Estamos enviando allí una información que estamos revisando una página. Queremos enviarlo a esta cuenta en particular de Google Analytics, UA Hyphen uno, dos, 3456 Estamos enviando su información que este es nuestro ID de cliente, que tomamos de GA Cookie, y estamos enviando allí una información que solo vemos esta URL en particular llamada Página de contacto. Una vez que toda esta información llega al servidor de Google Analytics, se analizan ahí y se almacenan en una base de datos, que sabemos que es una tabla enorme Después de eso, podemos ver todas las cartas y tablas beatiferales en 4. Identificación de usuarios: Todo bien. Pasemos un tiempo con la comprensión adecuada de las métricas muy básicas que estaremos operando dentro del resto del curso. Además, su comprensión es crucial para cualquier interpretación de los datos. Entonces, permítanme comenzar con algo que comience con el mundo real, y empecemos a llamar a algo como usuarios, lo que, digamos, intentaremos parecernos a algo muy cercano al humano. Esto es algo por donde yo empezaría. En el mundo de la analítica digital, la entidad más alta que estamos midiendo y con la que operaremos se llama usuarios. Entonces esto es algo que es algo que se cierra a algo así como dispositivos. Lo explicaremos más adelante lo que eso significa. Pero el usuario es la métrica de entidad más alta con la que estaremos operando. Entonces un usuario puede tener múltiples sesiones, por supuesto, durante su interacción con tu sitio web. Y durante cada sesión, se producen múltiples vistas o eventos. Entonces esta es la métrica muy básica con la que operaremos. Y es importante entenderlo realmente de esta manera. Entonces no estamos midiendo a los usuarios como humanos, sino algo que se define como más cercano al dispositivo. Y ahora para entender mejor qué es eso, necesitamos entender cómo Google Analytics está identificando al usuario métrico. Déjame ir a la siguiente diapositiva, y hay cuatro métodos de identificación que GA cuatro está usando para identificar a un usuario en particular. Históricamente, solía ser mucho más simple de lo que es ahora, pero debido a diversos cambios legislativos y cada vez más estricto método de recolección de contenido. Se está complicando cada vez más también a la hora de identificar al usuario. Entonces, históricamente, solía ser solo algo que tenemos aquí llamado como línea número tres o artículo número tres , que es el ID del dispositivo. Pero comencemos desde el mismo principio. Entonces el primer método de identificación que Google está usando, y podemos, y enfatizo que podemos usarlo se llama ID de usuario. ¿Qué es eso? Es la capacidad que le podemos decir al código de medición de Google Analytics, Oye, este es un ID de usuario. Por favor, recójalo y utilízalo como identificador. En realidad, significa que necesitamos hacer la implementación de una manera que con cada hit que enviamos a Google Anytix, también enviemos ese ID de usuario, y necesitamos que Google Analytics sepa que, oye, esta es la identificación del Entonces este es un método de identificación. Después hay una segunda, que se llama señales de Google. La forma en que funciona, es la característica opcional en GA cuatro, y funciona de una manera que si usted como alguien que es dueño de la cuenta de Google, da el permiso a Ir a Google para usar estos datos, Google puede entonces crear su propio ID de usuario, que luego también puede ser utilizado para identificación de usuario en la GA cuatro. Entonces este es el segundo método. El tercero es algo llamado ID de dispositivo. En la mayoría de los casos, este será el identificador almacenado en el co okie, que ya sabemos qué es y cómo funciona. De aquí es de donde también puede provenir la identificación del usuario. Después está el cuarto, que se llama modelaje. Esto es, yo diría el más avanzado. Esto funciona para los usuarios que no están consentidos, lo que significa que no dieron el permiso o el consentimiento para ser medidos, pero Google aún puede rastrear de forma anónima Estas son las cuatro formas en que Google puede y está identificando al usuario. Bastante complicado. Y ahora, cómo funciona en la interfaz. Como existen cuatro métodos de identificación, también tenemos la habilidad dentro de la sección GA Admin, qué tipo de método de identificación queremos usar. Entonces déjame mostrarte dónde está. Iré a Google Anytix. Ahora mismo, estoy en mi cuenta de Google Eytics, y para mostrarte cómo funciona, luego en la interfaz, necesito ir a la sección Admin, desplazarme un poco hacia abajo e ir a algo que se llama reportar identidad Si hago clic ahí ahora, tengo ahí dos opciones, cómo puedo medir los datos. A lo mejor aún más. Sí, también es el tercero aquí, que se llama la base del dispositivo. Con base en los métodos de identificación disponibles, que son cuatro de ellos, podemos seleccionar, cómo queremos identificar a nuestros usuarios. En base a lo que seleccionemos aquí, afectará el volumen de usuarios, luego mediremos en el Google Analytics. La opción más grande posible se llama blended, que combina todo el método de identificación femenina que elegimos Ambos como ID de usuario, ID de dispositivo y luego los datos del modelo. Esto recopilará con mucho la mayor cantidad de usuarios o algo que sea el número más cercano al número real de usuarios. Si por alguna razón, solo desea recopilar los datos que realmente recopiló de manera que tenga el ID de dispositivo adecuado o el ID de usuario. Entonces por así decirlo, ya sea datos de las cookies o del uno o los ID que estás enviando a Google Ayt, esta es la opción para ti Entonces solo quieres ver los datos para los usuarios que tú que realmente te diste el contenido y nada se modela O bien, puede seleccionar la tercera opción, que es la base ideada, y luego solo está recopilando los datos que provienen de las cookies del usuario desde los dispositivos, o en caso de que esté midiendo la aplicación, la alternativa para la información que se almacena en las cookies Entonces estas son las opciones que podemos tener. Estoy usando el blended uno porque quiero ver el mayor número posible de usuarios que estoy midiendo. Pero realmente depende de ti. Yo recomiendo usar este, ya que esto es lo más cercano a lo que podemos tener en cuanto a tener el mayor volumen de usuarios que medimos. Lo importante es saber que si decides cambiar, por ejemplo, de base mixta a observada o ideada, no estás cambiando los datos subyacentes, es decir, que no estás cambiando nada en esa tabla grande, solo afecta a los reportes Si decides cambiarlo de mezclarlo a observado y luego viceversa, siéntete libre de hacerlo. Solo ten eso en cuenta que el cálculo cambiará cada vez para el volumen total de usuarios que estés midiendo. Entonces sí, esto es, estos son el método de identificación, y luego la forma en que podemos seleccionar cuántos usuarios vamos a medir en función del método seleccionado. Entonces, un poco de teoría, pero para mí, importante y necesaria para las lecciones posteriores. 5. Definición de sesión: Bien. Otra de las métricas muy básicas con las que estaremos operando se llama sesiones. A pesar de que Google ha mencionado que varias veces eso con Google Analytics cuatro, está cambiando más hacia la relación entre usuario y eventos, mientras que Universal Analytics estaba mucho más basado y gravitó alrededor de las sesiones No quiere decir que la sesión en sí haya desaparecido de Google Analytics. Eso no es cierto. Todavía existen y todavía se utilizan y serán utilizados. Y lo que quiero explicarte ahora mismo, ¿cuál es la relación actualmente entre las sesiones y el engagement? Entonces esto es algo que también Google repite constantemente que se trata de cómo entender el engagement del usuario en nuestro sitio web y dentro de las aplicaciones móviles. Entonces, antes que nada, lo importante para entender que la diferenciación básica que trabaja Google Analytics cuatro con la que trabaja Google Analytics cuatro es entre las sesiones y las sesiones comprometidas. Qué es la sesión, cómo caduca, diremos en un par de momentos, pero ahora mismo queremos entender qué es la sesión comprometida o cómo Google define eso. En realidad es bastante simple. La forma en que Google define la sesión comprometida se basa en las tres condiciones. Si alguno de ellos se cumple, entonces Google está diciendo, oye, esta sesión se contrató una, o esto es algo en lo que creo que el usuario interactuó lo suficiente como para marcar la sesión como una comprometida Entonces, antes que nada, la sesión debe durar más de 10 segundos. Si eso sucede, automáticamente marca la sesión como una comprometida. El segundo, a pesar de que no duró 10 segundos. Pero incluye la conversión, significa que estás en un negocio donde conversión puede ocurrir con bastante rapidez. Por ejemplo, no lo sé, basta con que el usuario simplemente comience a reproducir el video o haga clic en el botón, lo que por supuesto puede suceder dentro 10 segundos y se marca este evento como conversión, luego automáticamente incluso la sesión dura menos de 10 segundos, está marcada como sesión comprometida. Y la tercera opción es que la sesión no tenga que durar 10 segundos para ser marcada como comprometida. Yo usuario ve al menos dos páginas en su sitio web o ve dos pantallas dentro de la aplicación. Entonces esta es la definición de la sesión comprometida. Trabajaremos con esto bastante a menudo. Y para aquellos de ustedes que están familiarizados con lo que estaba atado recto, esto también tiene una conexión muy fuerte con eso. Y ahora mismo, quiero mostrarles una cosa, que es la posibilidad dentro la interfaz de GA de cambiar esa ventana de tiempo de 10 segundos para prolongarla si por alguna razón, tiene sentido para usted Eso quiere decir, 10 segundos simplemente no es suficiente para mí. Quiero prolongarlo para digamos como 30 o incluso más, o en otro caso, quieres acortar esto para digamos 5 segundos Depende de ti. No quiero brindarte ninguna orientación ya que no sé de qué se tratan tus sitios web , pero hay una opción. Entonces déjame mostrarte dónde encontrarla ahora. 6. Ajuste de sesión: En ella ahora. Vamos a saltar a la interfaz de GA, y tenemos que ir a la sección de administración. Aquí estamos. Después entrando en la configuración de la propiedad en los flujos de datos donde ya estoy. Necesito hacer clic aquí en ese flujo de datos en particular que estoy usando para los fines de este curso. Aquí estoy. Necesito desplazarme un poco hacia abajo para modificarlo, y ahora necesito hacer clic en la configuración de impuestos configurada, que está aquí. De nuevo, espera un segundo. Ahora, desplácese hacia abajo. Yo muestro más, me desplazaré hacia abajo, me desplazaré hacia abajo, me desplazaré hacia abajo. Yo ahora mismo veo aquí ajustar el tiempo de espera de la sesión. Este es el lugar donde podemos ajustar eso. Estoy dando click en esta . Y aquí estamos. Tenemos aquí dos opciones. Déjame primero ir al segundo, que es exactamente sobre lo que dijimos, y es el ajuste del temporizador después cual queremos que Google cuente la sesión como la comprometida. Aquí estamos. Tenemos las opciones ahí hasta 60 segundos. Depende totalmente de nosotros, cuál seleccionamos. Se trata de decir qué sesión se dedicó. Después hay otra sesión, y quedemos aquí un segundo para explicar lo que significa. Históricamente, en Universal analytics, había un par de condiciones cuando una sesión podía caducar. decir, por ejemplo, cuando una fuente de tráfico cambió o la sesión se reinició justo después de la medianoche si un usuario estaba navegando por un sitio web como una medianoche, el primer golpe después de la medianoche inició automáticamente una nueva No existe tal caso dentro de la GA cuatro y la única forma en que una sesión puede caducar, y enfatizo, la única manera en que una sesión puede caducar si el usuario está inactivo por más de 30 minutos. Esta es la configuración predeterminada aquí. Entonces no importa el tráfico, el cambio de fuente de tráfico o como sucede la medianoche, aún continúa como una nueva sesión. Entonces 30 minutos es algo que es por defecto. Y de manera similar, en cuanto ajustar el tiempo para la sesión comprometida, también podemos ajustar el tiempo completo de la sesión de 30 minutos a 55. Yo diría, esto es algo que debería ser como razonablemente suficiente. Para que consideremos que la sesión expiró y se inició la nueva. Siéntase libre de cambiarlo a cualquier cosa que se ajuste más a su negocio y a sus necesidades. Sólo te estoy enseñando aquí las opciones. La razón por la que estábamos hablando ahora mismo sobre la sesión y participar sesiones y saltarnos la explicación detallada de lo que es usuario y usuario activo es puramente para entender cuál es la sesión de engagement Ahora mismo lo sabemos. Vamos a explicar la diferencia entre engagement y bound rate, y luego volvemos a la explicación de qué es usuario versus usuario activo. 7. Tasa de rebote y tasa de interacción: Otro aspecto y la métrica, que se usa con bastante frecuencia a la hora de evaluar cualquier actividad digital como ahora se llama engagement, como ya explicamos en los videos anteriores. Y quiero explicarles, cuál es la conexión entre la tasa de compromiso, que se usa recientemente y la tasa encuadernada utilizada formalmente. En realidad, no es mucha diferencia, aunque entender algunos de los conceptos básicos, es crucial. Entonces, primero entendamos cómo se calcula algo que se llama tasa de compromiso. Es algo que se usa bastante en muchos de los reportes. Entonces, veamos brevemente el cálculo. En realidad es bastante simple. Entonces, supongamos el siguiente escenario. Tenemos en total 100 sesiones, de las cuales 45 fueron marcadas como sesiones comprometidas. Ya sabemos cuál es la definición de sesión comprometida. Entonces, si ahora vamos a calcular la tasa de engagement, es simple. Es sesión comprometida dividida por todas las sesiones, que en este caso es 45 divididas 100, que es 45%. Estos números básicamente me dicen cuántas de mis sesiones o cuál es el volumen de las sesiones que realmente interactuaron con mi sitio web o aplicación móvil. Por supuesto, depende de cómo les ajustemos los criterios para que las sesiones se marquen como comprometidas. Pero esto es lo que nos dice. Históricamente, durante muchos años, se utilizó una métrica diferente para explicar información bastante similar. Se llamaba tasa de rebote. O en otras palabras, fue el volumen de las sesiones el que rebotó sin realizar ninguna otra interacción Lo importante es saber que los criterios no eran exactamente los mismos, porque para que la sesión se contabilizara como rebotada, los criterios, solo había un criterio, lo que significaba que el usuario visualizado en una página solo veía una página, sí Entonces la diferencia fundamental es que los criterios ahora se cambian de una manera que ese usuario, si él o ella gasta al menos 10 segundos, es sesión automáticamente comprometida. Entonces esta es la diferencia con respecto al cálculo anterior. De todos modos, la tasa de encuadernación métrica aún existe en Google y Lytex, le mostraremos que sigue ahí Y lo que es importante saber que cuenta exactamente con los mismos números. Entonces, la tasa de compromiso es en realidad la versión invertida de la tasa límite, que es una tasa límite menos. Entonces, en nuestro caso específico, que mostramos aquí, si la tasa de compromiso es del 45%, entonces la tasa encuadernada es de un -45%, que sería de 55% Entonces así es más o menos como funciona el cálculo. Y ahora déjame cambiar a la interfaz de GA para mostrarte que en realidad todavía existen ambas métricas ahí. He preparado aquí un reporte personalizado. No se preocupe por ahora no ver eso o no saber cómo llegué ahí. Esto es algo que estamos cubriendo durante el curso. Pero voy a mostrarte que la fórmula que te mostré realmente funciona. Entonces creé un simple reporte de las fuentes de tráfico aquí, que es la dimensión aquí. Direct non, Google Organic y Google CPC, y así sucesivamente, son los valores de la misma, y edito sus tres métricas Sesiones, tasa de vinculación y tasa de compromiso. Entonces, como puede ver, si resumimos la tasa de compromiso y la tasa de compromiso, obtendremos exactamente el 100% por cada línea. Entonces es solo cuestión de interpretación de esta métrica, mientras que históricamente, tratamos de tener una tasa encuadernada lo más baja posible. Y ahora estamos tratando de tener una tasa de compromiso lo más alta posible. Entonces es más como cambiar hacia lo positivo, que normalmente funciona en el mundo. Funciona de una manera que queremos incrementar los valores de las métricas, no disminuirlas. Pero de todos modos, es en gran medida la misma información que nos proporciona. Uno es solo el valor invertido de otro, pero aún así existen ambos. Tenga en cuenta que los criterios para marcar algo como rebotada o sesión ahora comprometida han cambiado, y la diferencia fundamental es que es suficiente pasar 10 segundos en el sitio web para ser marcado como sesión de participación, mientras que históricamente el tiempo no importaba Por lo que es importante saber esto. 8. Usuarios activos y usuarios: B. Entonces ya sabemos cómo Google Analytics cuatro identifica al usuario, qué es la definición de sesión y qué es engagement y engagement session. Estamos llegando a una de las últimas métricas fundamentales usaremos durante el curso, que es la diferencia entre usuarios activos y usuarios. Entonces esto es lo que Google está usando en este momento en bastantes informes estándar. Por lo que es importante conocer la diferencia. En la mayoría de los casos donde es posible, Google está tratando de utilizar a los usuarios activos, que, por ejemplo, se puede ver si acaba de abrir el informe básico de adquisición y pasar al resumen. Y por ejemplo, si voy a dar click a la adquisición de usuarios y desplazarme un poco hacia abajo, veo aquí una métrica total de usuarios. Qué es importante saber, ¿cuál es la diferencia? Siempre hay más usuarios totales que los usuarios activos. Y la forma en que de donde viene la diferencia es que los usuarios activos son los que tuvieron al menos una sesión comprometida. Entonces y lo repetiré otra vez. Los usuarios activos son los que tuvieron al menos una sesión comprometida. Ya sabemos lo que es la sesión comprometida. Entonces esto también es implicación a la diferencia de los usuarios activos y usuarios Y solo para mostrarte que siempre hay más usuarios totales que los usuarios activos, creé un simple reporte Personalizado. No te preocupes otra vez ahora mismo, si no sabes cómo llegué ahí porque esto es algo que te explicaremos más adelante en el curso. Entonces tengo aquí una dimensión simple, que es mes, y tengo dos métricas, usuarios totales y usuarios activos. Como puede ver, en total, que había alrededor de 22 mil usuarios en total, mientras que alrededor de 18 mil de ellos eran activos Entonces ahora sabemos cuál es la diferencia entre esos dos. Los usuarios activos son aquellos que tuvieron al menos una sesión comprometida durante el período de tiempo seleccionado, mientras que los usuarios totales son todos los usuarios que Google Analytics F fue capaz de identificar. Sí, esta es la diferencia entre usuarios activos y usuarios totales. 9. Medición del tiempo: Pero entonces, a medida que estamos procediendo comprender los fundamentos de cómo Google Analytics mide cuatro y recopila los datos, estamos llegando a otra cosa importante de entender, y se adhiere al engagement o algo que Google está girando en este momento la forma en que presenta los datos, y se trata de la medición del tiempo, o luego en Google Analytics, que se encuentra como como el tiempo promedio de interacción pasa ya sea en la página o durante la visita o por usuario. Entonces un poco de historia para entender mejor cómo se solía medir, quiero decir, el tiempo y cómo se mide ahora. Echemos un vistazo a cómo solía funcionar en este ejemplo en particular cuando tenemos un usuario que vio cuatro páginas durante una sesión. Y aquí está. Exactamente a las 9:00, vio la página número uno, 5 minutos después de esa página número dos, 9:10 página número tres, 20 minutos después de nueve, página número cuatro, luego pasó ahí otros 5 minutos y salió Y terminó la sesión. La forma en que la medición solía funcionar era que estaba enviando la marca de tiempo, que es la representación del tiempo solo con cada vista de página. Entonces esa fue la fundamental de la medición. ¿Qué haría eso en realidad es algo así? Mediría el tiempo pasado en la página uno como 5 minutos ya que restaría a la página la marca de tiempo de ver la página número dos, que era 9:05:5 y restaría la marca de tiempo recopilada al ver la Entonces esto es así son las 9:05 menos exactamente nueve, que son 5 minutos. De igual manera, para la página número dos. página número tres se cargó a las 9:10 menos 9:05:así que de nuevo, a 5 9:05:así que de nuevo, a Y luego para la página tres, que es la última con tiempo medido. Estoy enfatizando esto , donde el tiempo pasado en la página número tres sería 9:20 menos 9:10, que es exactamente 10 que es Como dije, el único momento en que se envió la marca de tiempo fue cuando se cargó la página, lo que significa que efectivamente, incluso el usuario pasó 5 minutos en la última página, ya que no hay otra marca de tiempo, el tiempo medido en la página cuatro en Google Analytic Entonces así es como solía funcionar la realidad. Todo el tiempo de la sesión sería de cinco más cinco más cinco, que es de 10 minutos. Así que probablemente ya veas cuánto defectuoso o incorrecto la métrica de medir el tiempo estaba la métrica de medir el tiempo y qué tan lejos de la realidad estaba Entonces, permítanme ilustrar el problema de eso. Supongamos que el primer escenario que estamos mostrando asumió que el usuario pasa todo el tiempo en un dominio, ¿verdad? Lo cual no es la realidad. Sabemos cómo nos comportamos todos. Tenemos múltiples pestañas abiertas, tenemos notificaciones, así que cambiamos constantemente entre una pestaña a otra. Entonces, supongamos que el escenario que sucedió en la realidad fue algo así. Entonces no fue como un flujo directo a través de un dominio. Pero el usuario estaba cambiando de uno a otro. Supongamos que fue así. A las 9:00, abriendo la página desde mi dominio, luego apenas 3 minutos después eso yendo a Google, buscando algo, haciendo otra cosa, y luego volviendo realmente a la página número dos, cinco más nueve Entonces otra vez, después de 2 minutos vamos a leer alguna entrada de blog y volver a las 9:10 Y nuevamente, apenas un par de minutos después de eso yendo, por ejemplo, a Amazon, haciendo algo ahí y luego llegando a la parte de atrás al dominio original. Entonces esto es probablemente algo que está sucediendo con bastante frecuencia y es realidad. Pero la forma en que medimos el tiempo está muy lejos de eso, ¿verdad? Porque estaba considerando solo ver realmente o el momento de ver y cargar la página y medir el tiempo. Entonces eso estuvo lejos de la realidad, ¿verdad? Entonces esta es la razón por la que el tiempo como métrica era básicamente distrayendo la gente de entender lo que realmente está sucediendo Y como dijiste, Google está volteando mucho más hacia el engagement. Además, la forma en que se realiza actualmente la medición del tiempo fue completamente renovada y rehecha desde el principio, y está mucho más cerca Y esto es algo que vamos a mostrar en esta diapositiva. Entonces, supongamos exactamente el mismo escenario. También ya estoy describiendo que con ese flujo ese usuario es muy probable vaya de un dominio a otro, cambiando varias veces hasta el último que salga de la página. Lo que es importante recordar en este momento es que lo que ha cambiado con Google Analytics cuatro es algo que vamos a repetir un par de veces durante el curso que actualmente es medición basada en eventos. Lo que significa también para la medición del tiempo es mientras que en la analítica universal, el único momento en el que se envió la marca de tiempo fue en el momento de ver una página, mientras que ahora se envía con cada evento, es decir, como cada vez que mides algo y hay como un montón de eventos que Google está enviando automáticamente ahora mismo a tu Google Analytics cuenta como desplazarse por la página, rellenar, por ejemplo, el formulario, descargar el PDF, y así sucesivamente y así sucesivamente Hay muchos más eventos con los que Google Dan puede calcular el tiempo que pasa en el sitio web. Y lo que es importante saber también que hay un evento específico, que es un cambio de juego a la hora de medir, y es el llamado evento de descarga, que se envía a tu cuenta de Google Ayt cada vez que la pestaña está inactiva que se envía a tu cuenta de Google Ayt cada vez que la pestaña está cada vez que la pestaña Entonces está inactivo, y el usuario ya no está ahí o la página se cerró presionando el botón x en la pestaña. Entonces esto es algo que está mucho más cerca de la realidad. Entonces, si iría entonces a explicar cuánto tiempo se mediría realmente en estos momentos en Google y Lytic cuatro, sería algo así He visto o visto el usuario la página número uno a las 9:00. Y luego 3 minutos después de eso, se fue a dominio completamente diferente, que en este caso es Google Com. El momento de usuario está saliendo la pestaña activa o es decir que esta pestaña está inactiva en el navegador, Google también está enviando automáticamente el evento, Oye, esta página ya no está activa. Entonces a las 9:03, hay evento enviado a Google Analytics que con el momento particular en que esta página ya no está activa Entonces para la página uno o el tiempo pasado en la página uno o el llamado tiempo comprometido se mediría como 3 minutos. Entonces de manera similar para el resto de las páginas, Cada vez que el usuario sale del dominio original y va a otro lugar, el tiempo se envía a servidores de Google Analytic y luego se usa para procesar el tiempo total de engagement Entonces, como puedes ver, la medición actual está mucho más cerca de la realidad más, como decíamos, históricamente, el tiempo pasado en la última página siempre fue cero por no tener otra vista de página. Pero ahora mismo, como dije, como el evento de descarga, es decir, cerrar la pestaña también se envía, es también una medición muy precisa de cuánto tiempo pasó el usuario en la última página Si tuviéramos anterior o el mismo ejemplo, pero la manera diferente de medir el tiempo. En la versión anterior de Google Analytics, todo el tiempo empleado se recogería como 20 minutos, lo cual no es la realidad, mientras que aquí, sería como tres más dos, que es cinco más cinco, diez más otros cinco, 15 minutos, pero este es un momento realmente efectivo cuando el usuario se involucró con el contenido de su sitio web. Entonces sí, esto es todo. Ojalá quede bastante claro. A partir de ahora, tener el tiempo como métrica es algo bastante valioso en comparación como solía ser. Lo que es importante recordar que la marca de tiempo, es decir, enviar efectivamente qué hora es realmente ahora, no solo se está enviando con el momento de ver una página, sino que nos gusta cada evento que está sucediendo en tu sitio web, incluyendo los eventos que Google envía automáticamente como desplazamiento o como evento de descarga, es decir, cerrar el grifo que representa el grifo de no estar activo. Sí, así es como se mide el tiempo en estos momentos. 10. Elementos básicos de la interfaz: B. Gracias. Esa fue una teoría. Es hora de finalmente llegar a la interfaz y ver qué hay ahí dentro. Entonces no voy a prolongarlo, y vamos directo a ello. Todo bien. Hagamos el recorrido de Google Analytics for Interface. Te voy a mostrar cómo usar la interfaz en la cuenta demo de Google Analytics Mandie, a la que todos ustedes han vinculado también en los recursos de esta lección, y también, la pueden encontrar de la misma manera que yo Así que todo lo que necesitas hacer es acceder a la cuenta demo de Google for GA merchandise store. Y deberías ver este enlace. Como dije, lo tienes como recursos de esta lección. Si puedes desplazarte un poco hacia abajo en este sitio web, simplemente haz clic aquí, y deberías ser redirigido automáticamente a la cuenta demo de GA four Aquí estamos. Así es como se ve. Lo primero que quiero recalcar antes de ir al propio informe es que no está tan lejos en el tiempo que algo que solía llamarse desde hace algo que solía llamarse 20 años como conversión en la industria de la analítica digital fue recientemente renombrada a eventos clave Así que por favor tenlo en cuenta. Ya que en la abundancia de los siguientes videos, estoy usando el término conversión y tasa de conversión y a partir de ahora, en todas las GA cuatro partes donde solía estar Entonces, algo que se llamaba conversión se llama ahora mismo evento clave. Por favor, ten en cuenta, básicamente trata de barrer la palabra conversión para el evento clave y sabrás lo que estoy tratando de mostrarte. Aquí estamos. Ahora mismo descartaré esa parte solo para mostrarte cómo se ve En el primer lado, se ve bastante similar a lo que estábamos acostumbrados a hacer desde el análisis universal, pero también ligeramente diferente. Esto es lo que tenemos como lo primero. Puede que veas que si simplemente pasas el cursor sobre la sartén izquierda, aparecerá y te mostrará un poco más de línea Esto es algo con lo que estaremos interactuando con bastante frecuencia. Y así es como es. Cada vez que hagas clic en la casa, verás algo así como el panel de gestión frente ti mostrándote por lo que piensa Google, la métrica más importante sobre el comportamiento de tus clientes y usuarios en tu sitio web Entonces así es como se ve. Es algo así como el conjunto de los informes que están disponibles con más detalle en las siguientes pestañas disponibles aquí. Pero así es como es. Te muestra que durante el periodo pasado, que en este caso es de los últimos siete días, se puede cambiar a cualquier cosa aquí. Tenías o Google tenía 17 k usuarios que hacían 20 k eventos y así sucesivamente y así sucesivamente, muchas de las otras métricas. Por favor, ten en cuenta que esto solo muestra el recorrido por la propia interfaz y el uso muy detallado del resto de la interfaz está en los próximos videos. Entonces esto es lo que hay aquí. No es mucho lo que podamos hacer aquí en esta primera pantalla de inicio porque la mayoría de las cosas o los clics de interacción, que están aquí, así que por ejemplo, aquí, view, compras de comercio electrónico solo nos están redirigiendo a uno de los reportes disponibles más adelante Entonces esto es lo que hay aquí. Déjame ir y mostrarte las otras partes de la interfaz. Si ahora mismo voy a dar click en los reportes, veré el primer corte de los datos más detallados. Déjame mostrarte lo primero me gustaría explicarte, que creo que estarás usando mucho y muy a menudo, lo cual es normal, y es cómo usar el rango de fechas o cómo cambiar el rango fechas ya que la analítica se trata principalmente de comparar. Entonces el elemento está en el lado derecho. Es bastante intuitivo. Si acaba de hacer clic en él, y puede seleccionar fácilmente el periodo en el que le gustaría mirar. Digamos del 4 de agosto, hasta el 24 de agosto. Si solo entonces hago clic en aplicar, esperaré uno o dos segundos y todos los datos. Bueno cambio mostrándome solo los números para el periodo de tiempo particularmente seleccionado. Así es como usar el rango de fechas. Bastante simple. Lo importante, claro, igual que mirar el periodo seleccionado de datos no nos dice mucho a la hora de pensar en los datos. Esto se aplica a cualquier tipo de datos que estaremos viendo y examinando. Lo que es importante hacer es compararlo siempre con algo. Cómo hacer eso. Está bastante oculto, por así decirlo, en el primer lado, porque si quieres comparar la fecha originalmente seleccionada, necesitas desplazarte un poco hacia abajo y aquí tenemos la casilla de verificación donde primero necesitas verificar la comparación, y luego exactamente como en el caso anterior, puedes seleccionar el periodo comparado. Por lo que hay bastantes de ellos que están comparando automáticamente el período original con el período original. Como pueden ver es como el periodo anterior, mismo periodo del año pasado, periodo anterior, o el costumbre, lo que recomiendo encarecidamente hacer. Te explicaré en un segundo por qué, pero solo para mostrarte que la comparación de intervalos de tiempo funciona. Si voy a dar click ahora mismo en el postular y esperar un segundo, ahora podemos ver que también hay línea punteada. Apareció aquí bajo el original. Entonces ojalá esto quede bastante claro. Además, hay un cambio en las métricas donde podemos ver si métrica particular, por ejemplo, en este caso, los usuarios activos han cambiado en más 6.3% Ahora mismo cuenta la forma o esta forma de mostrar los datos, nos inicia a contar la historia, lo que ha cambiado de manera positiva o negativa. Entonces así es como usar la comparación de fechas. Hay una cosa que quiero estresar. Permítanme primero minimizar esta pestaña izquierda, así vemos un poco más de los datos, y es la forma en que comparamos los datos. Puede parecer algo súper sencillo, pero sigo viendo con bastante frecuencia que la gente simplemente no coincide y la interpretación porque simplemente no comparan los datos de la manera correcta. ¿A qué me refiero? Lo que sucede muy a menudo es que la gente elige un periodo de tiempo bastante corto. Digamos, me gustaría comparar los datos de lunes a jueves. Esto es lo que siento, necesito cancelar la comparación. Entonces, supongamos que me gustaría examinar los datos de lunes a jueves, digamos. Voy a hacer clic en aplicar, y voy a ver al igual que cuatro datos 0.0, que está bien y normal. Lo que suele hacer la gente es que si empiezan a comparar los datos, seleccionan el periodo anterior, que hace ese periodo anterior, éste. Ellos seleccionan aplicar. Por supuesto, aparecerán los datos, pero el típico fracaso aquí es que no estamos comparando los mismos días. Por favor, ten en cuenta, cada vez que hagas la comparación, trata de compararla de una manera que la compares ya estaba disponible aquí como periodo anterior, que es comparar los mismos días dentro de la semana. Porque puedo imaginar en muchos casos, puede haber una estacionalidad incluso durante el fin de semana, sobre todo si estás en el área de comercio electrónico Estoy 100% seguro de que los lunes y jueves son desde la perspectiva empresarial , fechas mucho más fuertes. Entonces, por ejemplo, si lo comparara así con el viernes, ATL hasta el domingo, ¿verdad? Así que al igual que usar el sentido común tratando de comparar manzanas con Manzanas. Así que por favor, ten en cuenta siempre comparar Manzanas con Manzanas y no entonces descoincidir cualquier tipo de datos que van a descoincidir cualquier tipo de estar bien en términos de como, estoy comparando cuatro días con cuatro días, pero estos cuatro días no son los mismos en ambos casos. Entonces ese fue el primer elemento de la GA para interfaz, que se trata de saber qué es lo que está todo aquí y cómo trabajar con los rangos de fechas. 11. Informe en tiempo real: La segunda parte de las características básicas de la interfaz, quiero mostrarles es algo que se usa con bastante frecuencia, aunque no hay tanto de los análisis que podamos hacer. Se llama el reporte en tiempo real. Entonces voy de nuevo, cambiando de la pestaña home a los reportes. Voy a esperar un segundo. Y como veo aquí, si me desplazo hasta la parte superior de eso, veo ahí el reporte en tiempo real. Así que déjame hacer clic en eso. Ahora voy a minimizarlo, así vemos la mayor parte del informe. Como probablemente sepas y ojalá sea lo suficientemente autoexplicativo, estamos viendo lo que está sucediendo en nuestro sitio web en tiempo real, lo que significa actualmente en este momento. Ojalá, todos ustedes estén familiarizados con el mapa del mundo. Podemos ver qué parte del mundo es actualmente el mayor volumen del tráfico que viene. Puedes pasar el rato con él, solo arrastra y dibuja y juega con el mapa tanto como quieras. Como podemos ver que probablemente la mayoría del tráfico proviene actualmente de la India, y hablamos particularmente de la cuenta GA cuatro para la tienda de mercancía de Google, entonces probablemente de Estados Unidos, algo de Dubai y Estambul. En total, significa que hay 50 personas en los últimos 30 minutos, lo siento usuarios, personas. No estamos tan cerca a la hora de medir a las personas y nueve usuarios activos en los últimos 5 minutos. También ves la línea de tiempo comenzando desde el momento actual y pasando 30 minutos en el pasado, y puedes acercar y alejar tanto como quieras en el mapa. Cómo y cuándo usar este reporte. En realidad tiene sentido o solo hay unos pocos escenarios en los que realmente tiene sentido. Déjame darte dos ejemplos. Primero de ellos, supongamos que lanzas tu sitio web en el nuevo país y quieres ver si la medición funciona bien. Entonces este es exactamente el lugar justo después del lanzamiento donde puedes ver si estás observando el nuevo tráfico proveniente del nuevo país. Este es uno de los escenarios que a veces uso cuando lanzamos algo nuevo, y luego hay un segundo. El cual es más detallado. Y cuando me desplazo un poco hacia abajo, vuelve a estar, el conjunto de los informes que muestran los datos en tiempo real y el que tiene similares, yo diría que business wise caso de uso razonable es el que se llama aquí, que es sobre los eventos clave o los eventos en general. Lo que significa en realidad que el Como dijimos, GA four es principalmente medición basada en eventos. Y por ejemplo, si empiezas a medir algo nuevo, supongamos algún evento nuevo que es muy específico y solo lo configuras, y quieres probar si los datos fluyen hacia los servidores de Google Analytic, y si la acción que quieres medir realmente se está recopilando Este es exactamente el lugar donde buscarlo. Entonces, si aparece algo nuevo o un evento nuevo, solo puedes comprobar brevemente si el nuevo evento apareció, por ejemplo aquí, entre los eventos que ya se están midiendo. Por lo que si das clic en el específico, podrás ver más detalles sobre los eventos. Cubriremos los parámetros del evento más adelante en el curso. Pero te estoy compartiendo el ejemplo donde comprobar si algo nuevo, lo que quieres medir en realidad se mide. Entonces este es el reporte en tiempo real según lo establecido. No se puede hacer gran parte de los análisis. Es más como la depuración o comprobando si lanzas algo nuevo, ya se está midiendo Entonces esta es la visión general en tiempo real. 12. Granularidad del intervalo de tiempo: Todo bien. Otra característica básica que vamos a mostrar es cómo usar la granularidad de las series de tiempo Déjame explicarte qué es eso. Tengo que ir a los reportes que está mostrando los datos en una forma de serie de tiempo. Entonces uno de los grandes ejemplos es cuando iré a los reportes de ciclo de vida y digamos a equisición de tráfico Entonces aquí estamos, nuevamente, minimizando el paso izquierdo, y lo que quiero decir es ese sencillo menú desplegable, donde podemos elegir la granularidad de las series de tiempo Se fija en día, semana o mes. Creo que también se explica bastante por sí mismo, pero sin embargo mucha gente se olvida de tenerla ahí. Lo que realmente hace o lo que realmente significa. Una vez que trazas un cierto periodo de tiempo, supongamos que aquí tengo solo cuatro días, tiene sentido tener la granularidad diaria Pero qué pasa si yo, por ejemplo, amplío eso para digamos que duran 12 meses, y voy a trazar los datos. Si voy a dejar ahí la granularidad diaria, ves que es bastante difícil leer los datos, tiene sentido cambiar la granularidad Si voy a hacer cambio a la semana, Por supuesto, se está volviendo un poco más legible, pero aún así un poco de arriba y abajo, no es tan fácil de leer. En realidad, como la granularidad mensual al mirar los datos de todo el año es algo que es que es, por supuesto razonable Esta es la pequeña característica. Fue lanzado hace poco, pesar de que GA four lleva casi cuatro años en el mercado. Pero esto es lo que es bastante nuevo. Esta es una de las características que quiero enfatizar que uses. Úsalo sabiamente, claro. Pero creo que esto es bastante sencillo lo que hace. Lo segundo que quería mostrar, que también se lanzó hace poco es la capacidad de ver los datos totales. Como se puede ver la forma en que los cuatro reportes GA funcionan por defecto, Significa que si abres algún reporte, que, por ejemplo, como tengo ahora, esta es la adquisición de tráfico mostrándonos las fuentes de tráfico más populares. Automáticamente preselecciona las cinco primeras líneas y las traza en un gráfico. A mi, eso no es tan bueno a la hora analizar los datos porque lo primero que quiero ver es, ¿cuáles son los totales Gracias a Google Almighty Engineers, por fin tenemos esta función Todo lo que tenemos que hacer es simplemente desmarcar el desglose de las líneas particulares del tráfico, y damos clic en las filas de la trama Si esperamos un segundo petróleo, solo vemos los totales para que podamos como mucho más fácil digerir los datos que tenemos Por si solo queremos comparar algunas algunas fuentes de tráfico una al lado de la otra. Por supuesto, podemos seleccionar sólo, digamos, dos de ellos, la búsqueda orgánica directa y final, lo que voy a hacer. Si me desplazo hacia abajo, veo ambos totales, y también veo el desglose detallado Por supuesto, existe la posibilidad de ocultar los totales y ver solo los dos seleccionados de ellos, para que puedas comparar si tiene sentido, solo las dos líneas seleccionadas para la métrica particular, que en este caso, son sesiones Sí. Ese era otro elemento de los básicos a la hora de cómo usar la interfaz. 13. Dimensión primaria y secundaria: Y continuemos mostrando otro elemento de cómo usar la interfaz GA four. Así que todavía nos quedamos en el reporte de adquisición de tráfico, y vamos a mostrar cómo trabajar con dimensión primaria y secundaria. Entonces a partir de ahora, vamos por diseño, usar la redacción de dimensión primaria y secundaria. ¿Qué es eso? Si ingresas algún reporte en la interfaz GA four, y me refiero a los predeterminados, que están aquí, has preseleccionado siempre 11 dimensiones que Google considera como la más importante. No siempre es así, y definitivamente no será el caso para todos nosotros ya que cada uno de nosotros está tratando de resolver un negocio ligeramente diferente, un sitio web ligeramente diferente y escenarios de usuario ligeramente diferentes que estamos tratando de entender. El punto es que tenemos la capacidad seleccionar una dimensión diferente, no sólo la pre seleccionada. Entonces, lo que tenemos ahora mismo aquí es la agrupación de canales de los canales de tráfico que Google está usando y de alguna manera agruparlos en los cubos más grandes Entonces, por ejemplo, si quieres cambiarlo, simplemente hacemos clic aquí en el menú desplegable Se ve ahí como dos, cuatro, ocho, ocho o nueve otras dimensiones que podemos usar. Entonces mi más favorito de esto se llama medio fuente de sesión, lo que me proporciona un desglose un poco más detallado. Entonces esto es algo que se llama cambiar la dimensión y todas las métricas son recalculadas y cambiadas en consecuencia Lo que quiero mostrarles también es que no todas las veces, tener una sola dimensión es suficiente porque queremos ver un desglose un poco más detallado. Cómo hacer eso. De nuevo, bastante fácil. Todo lo que tenemos que hacer es simplemente hacer clic en ese botón más, y luego tenemos la capacidad usar una dimensión secundaria. Como puedes ver, hay muchos de ellos si solo hacemos haciendo clic aquí o también el filtrado de texto funciona aquí. Entonces tenemos aquí el medio fuente de sesión, solo por el bien de mostrarte cómo funciona la dimensión secundaria. Voy a usar algo que es bastante fácil probablemente de entender como una dimensión, que es el país. Tecleé país, lo puedo ver aquí. Y cuando hago clic aquí, lo que pasa es que si esperamos un segundo, ahora mismo, vemos cada canal, cada canal de tráfico, que en este caso es utilizado por el medio fuente de sesión Dimension ahora mismo está desglosado también por un país. Como podemos ver ahora, el informe tiene muchas más líneas. Anteriormente, había algo así como 300 algo. Ahora es más de 2000 espero que todos entiendan por qué sucedió porque usamos la dimensión secundaria que nos ayudó a descomponer los datos al nivel más detallado. Esta técnica se puede utilizar en la mayoría de los informes predeterminados disponibles en el resto de la interfaz. Se trataba de cómo utilizar la dimensión primaria y secundaria. 14. Qué recordar cuando hacer análisis: primeras cosas primero Analytics no es más que forma de pensar. Todo análisis es tan bueno como su hipótesis o pregunta. Tú lo pediste. Antes de sumergirte en los datos, las muy buenas características fuera de analista está siendo escépticas, que significa que hacen números muy finos desde múltiples puntos de vista. En segundo lugar, hay que percibir los datos en contexto en debajo de las segundas lecciones, con la explicación de alta tasa de rebote y página de contacto o información. Eso es exactamente lo que quiero decir. El contexto es algo que voy a hacer hincapié un par de veces más tus próximas lecciones. Otra es que no medimos la realidad porque medimos los navegadores y no podemos medirlo todo a G A. Con esto, quiero decir que no podemos medir P II Información como nombre, apellido, correo electrónico teléfono y el número de identificación nacional. Esto sucede recibirá un mensaje de advertencia de Google con algún periodo de tiempo para solucionarlo . 15. GA4: configuración básica: Bien, comencemos con el primer paso con Google Analytics para lo cual es crear la cuenta. Cómo hacerlo, primero tenemos que iniciar sesión en Google, a cualquier cuenta de Google Analytics que tengas. Y luego tenemos que dar click a la sección admin. este momento estoy en mi cuenta de Google Analytics que está calibrando que lo ve. Y el lugar donde podemos configurar una propiedad de Google Analytics está exactamente aquí. Entonces estamos buscando en este botón, crea propiedad. Entonces, al hacer clic aquí, es bastante fácil de hacer. Entonces, antes que nada, tenemos que nombrar la propiedad, así que siéntete libre de usar algo razonable. Entonces es fácil para ti reconocer qué cuenta es. Entonces lo voy a nombrar así. Entonces lo segundo que tenemos que seleccionar como nuestro huso horario, que en mi caso es check. Sí. Y si tu sitio web o negocio también está teniendo la parte de comercio electrónico, lo que significa que estás vendiendo algo realmente en el sitio web. Por favor, seleccione también una moneda, que en mi caso sería chequeada corona. No vendo nada, pero solo para fines de configuración, lo seleccionaré. Y entonces tendremos aquí opciones avanzadas. En realidad, solo hay una opción que es crear la propiedad Universal Analytics. Pero como será puesta de sol el 1 de julio de 2023, que también está escrito aquí. No tiene mucho sentido hacerlo. Así que vamos a esconderlo de nuevo. Haga clic en el siguiente paso. El siguiente paso una vez tan inferior a la hora de crear GA para cuenta es tener esto, esta casilla de verificación para seleccionar, en realidad no hace nada por ti. Entonces, si quieres sentirte libre de seleccionar cuál es el tamaño de tu negocio o cuál es tu intención de usar Google Analytics. Pero si vas a saltarte eso tampoco va a pasar nada. Entonces me saltaré eso. Y ahora mismo tenemos lo último que tenemos para seleccionar uno creando GA para flujo de datos, que es una plataforma. Tenemos tres opciones, web, app para Android y app para iOS. Y como nos vamos a centrar principalmente en la medición del sitio web, también estoy seleccionando una plataforma web. El siguiente paso es escribir la dirección URL del sitio web, que en mi caso sería www dot Bible, pero está enfermo. Eso ve eso. Y luego el nombre de la corriente. Supongamos que lo llamo este flujo de datos del curso. Por favor, ten en cuenta que una vez que creas una transmisión, no es posible cambiarle el nombre. Así que trata de establecer algo razonable para que no tengamos que volver a empezar de nuevo. Lo último al crear un flujo de datos se trata de una medición mejorada. Esto es algo nuevo. Lo que trae GAL4, que está rastreando automáticamente un poco más que solo el Fedro, que fue el caso de Universal Analytics. Como podemos ver aquí. Podemos seleccionar si queremos arrastrar automáticamente un par de cosas más y más que son pergaminos, enlaces salientes, lo siento, voy a trabajar. clics salientes rastrean automáticamente la búsqueda del sitio, compromiso de video, las descargas de archivos archivados Siéntete libre de encenderlo. Al menos puedes ver lo que el GAL4 puede recolectar automáticamente para ti. Y cuando hacemos clic a una configuración de esa mejora de la medición, existe la posibilidad de apagarse. Cada medición mejorada aquí es, como dije, siéntase libre de dejarla ahí. Al menos puedes ver nuestro G54. Recoge para ti automáticamente. Un poco más de información con respecto a cada align scrolls. Ahora lo que hace por defecto es que envía el evento cada vez que el usuario se desplaza al 90% de cada página. No es lo mejor, pero al menos recoge algo. Y no te preocupes, mostraremos en la configuración adicional cómo mejorar eso. Luego hay un clic saliente y saliente que envía el evento a Google Analytics cada vez un usuario hace clic en el enlace que lo redirige fuera de tu dominio. Luego hay una búsqueda en el sitio, que recopila automáticamente los datos de la búsqueda del sitio. Si tiene un motor de este tipo en su sitio web, ¿qué se entiende por búsqueda en el sitio? Déjame mostrarte. Voy a ir a por ejemplo amazon.com, y esto es lo que quiero decir con buscador de sitios. Así que déjame escribir por ejemplo iPhone aquí. Y la forma en que se recoge en el 95, tal vez el 99% de los sitios web es que cada vez que teclea alguna consulta, entonces automáticamente también se muestra en la dirección URL después de algún parámetro, que en este caso se muestra aquí. Como pueden ver, escribí iPhone. Y en la dirección URL está después del parámetro k, lo que significa que k es igual, k es igual a iPhone. Entonces esta es la forma en que tú, Google Analytics puede recopilar eso. Entonces en caso hipotético, si Amazon también estaba creando GA para propiedad y querían tener sus sitios son datos recopilados. Todo lo que tienen que hacer es verificar si su perímetro también está seleccionado aquí, lo cual podemos ver que no es, hay un conjunto de cinco parámetros. Qué parámetros son los que más se utilizan en el sitio web. Pero el Amazonas quiere no está ahí. Entonces si este también es tu caso para que no veas ese parámetro de búsqueda ya aquí. Simplemente siéntete libre de escribir, solo pon coma. Bien, y eso es todo. O también podemos quitarlo, vivido o simplemente k y también funcionaría. Entonces, entonces esto es todo. Luego hay un video engagement donde cada vez que un usuario interactúa con tu, con tu video incrustado de YouTube, también envía los datos sobre cómo los usuarios consumen el contenido del video. Y lo último disponible como medición avanzada o medición mejorada, si lo deseas, es sobre la descarga del archivo. Así que de nuevo, cada vez que un usuario hace clic en los archivos conocidos como el archivo PDF o algún formato de video. Envía automáticamente datos a Google Analytics sobre eso. Esto es un poco más de información sobre la medición mejorada. Así que voy a hacer clic ahora, guardar aquí y crear una corriente y una segunda o dos. Y aquí estamos. este momento básicamente creamos una tabla o base de datos vacía, que hasta el momento no tiene ningún dato, que también es algo que nos está diciendo aquí. Pero ahora estamos listos para comenzar a enviarlos ahí, sus datos. Hay dos opciones para eso, y eso lo mostraremos en el próximo video. 16. GA4: medición con codificación dura: Entonces hay dos opciones cómo luego comenzar a medir los datos. Los mostraremos a ambos. Entonces comencemos con ello. Como creamos ahora el flujo de datos, que ahora puede comenzar a recopilar los datos, tenemos que desplazarnos hacia abajo para ver las instrucciones tecnológicas. Hacemos clic ahí y esperamos un segundo. Y hay dos formas de hacerlo. primero de ellos es si tu sitio web está construido con uno de estos creadores de sitios web como Drupal, haz eso nuestro monstruo por dentro. Simplemente siéntase libre de hacer clic allí y seguir las instrucciones. O la segunda forma de cómo hacerlo manualmente. Y destaco la palabra manualmente es dando click aquí. Y lo que aparecerá es, es esa etiqueta global de Google, que es el código de medición. Todo lo que tienes que hacer ahora mismo es seleccionar este código, copiarlo y pegarlo en tu sitio web en todas las páginas, idealmente lo más alto posible en el código HTML para medir la mayor cantidad de datos posible. Entonces si la gente simplemente copia eso y pega a tu sitio web como lo hice para los fines de esto, de este video, ahora iré a mi sitio web, a la página donde pegué eso, que es mi cosa de pan de burbujas que ve es menos EN. Y si voy a escribir ahora, mostrarte el código fuente y desplazarte un poco hacia abajo. Podemos ver que esta es la ID de esa medida llamada, que es G guión b, d, g, B13 y así sucesivamente. Entonces volviendo a mi código fuente, puedes ver que copié ese código de seguimiento, que puedes ver está aquí, G guión BD, G23 y así sucesivamente. Entonces este es básicamente el momento a partir del cual estás empezando a recopilar los datos. Entonces esta fue una de las, una de las formas de implementarlo. Sólo para mostrarte que funciona exactamente desde el momento. Usted copia eso a su sitio web. Ahora voy a ir a reportes en tiempo real yendo aquí y luego voy a reportar, esperando un segundo. Y yendo a, como puedes ver, este usuario en los últimos 30 min. Y si quiero, ahora mismo, solo ve aquí y actualiza el sitio web. Bien, ahora debería enviar los datos a GA. Entonces si voy a ir al reporte en tiempo real, como pueden ver, me puedo ver ahora mismo enviando los datos a Google Analytics. Entonces puedes ver que se está recopilando exactamente desde el momento en que lo basamos, el código a HTML. Entonces esta fue una de las formas que también te mostraban cómo verificar si la medición funciona. Ahora echemos un vistazo a otra manera, que es a través de Google Tag Manager. 17. GA4: configuración de GTM: La segunda opción para iniciar la medición es usar una herramienta llamada Google Tag Manager. Para aquellos de ustedes que ya están en la industria de la medición desde hace algún tiempo, definitivamente están familiarizados con eso. Para aquellos de ustedes que están aquí en Google Tag Manager por primera vez, es una gran herramienta que permite a todos los especialistas en medición poblar cualquier objetivo de medición básicamente sin ningún se necesitaban más desarrolladores. Entonces esta fue la historia y el pasado donde necesitábamos enviar todo el CO2, querer que se haya instalado a los desarrolladores y luego rezar para que en los próximos tres meses puedan haber sido instalados. Estos tiempos ya se han ido, gracias a Dios. Y ahora mismo solo podemos usar Google Tag Manager. De qué se trata. La interfaz se ve así, que es la herramienta con muchas opciones qué disparar, donde básicamente hay tres instancia principal esta, funciona con la que nuestros disparadores fiscales y variables, cómo traducir en el lenguaje humano. Los textos son básicamente los disparadores de capa de menta espejo son las condiciones en las que queremos disparar los códigos de medición. Y luego hay variables que son básicamente cualquier detalle que podamos recopilar del sitio web o empujado desde la capa de datos para luego cobrar al impuesto. Entonces esta es una introducción muy breve a Google Tag Manager. Si esta es realmente la primera vez que ves Google Tag Manager o siéntete libre pasar por al menos un poco de tutoriales básicos para entenderlo. En fin, aunque lo veas por primera vez, debería ser bastante fácil para ti instalar el código también a través, a través de él. Es mucho más conveniente para el futuro y para mejorar la medición. Y lo mostraremos también en el ejemplo del rastreo de desplazamiento. Entonces cómo funciona de manera muy similar como, como es el caso de instalar el código de seguimiento directamente desde la interfaz de Gia. En lugar de eso, primero tenemos que tener instalado el código Google Tag Manager en nuestro sitio web. ¿Cómo hacer eso? Una vez creado, el contenedor que se crea, vamos a la sección admin y luego hay una instalación de Google Tag Manager. Se puede ver que es un código muy similar al de Google Analytics. Entonces todo lo que tenemos que hacer es copiar eso y pegarlo en todos los lados de tu sitio web. Idealmente, como lo recomendaba aquí en sección de sombrero. Solo para mostrarte que también es el caso de mi sitio web. Entonces cuando esté aquí, nuevamente te mostraré la fuente de la página. Y si voy a desplazarme un poco hacia abajo, puedes ver que aquí está el código de Google Tag Manager. Es fácil de reconocer, pero por estos id, que es GTM guión N6 GP, z x j. Así que si voy a ir aquí, puede ver que es exactamente el mismo GTM y sexo y GP que seis a. Así que esto es la instalación de Google Tag Manager. Ya está ahí. No está haciendo nada ahora mismo. Está ahí y está listo para comenzar a enviar los datos a cualquier parte. Estoy estresando no solo por Google Analytics, se puede usar para múltiples otras mediciones. Así que volviendo al espacio de trabajo y mostrando cómo instalar la medición de Google Analytics a través de Google Tag Manager. Todo lo que tenemos que hacer ahora mismo es crear una nueva etiqueta, que tenemos que nombrar. Usemos algo razonable. Siempre es un buen caso a la hora de nombrar algo. Entonces lo nombraré como GA para la etiqueta de configuración. Ahora tengo que configurarlo. Y como pueden ver, hay toneladas de opciones de lo que podemos medir por defecto. Como dijimos, que esta es solo la configuración básica. Entonces nos apegaremos a eso. Entonces, antes que nada, quiero enviar el GA básico para los datos, que es este GA de Google Analytics para la configuración. Entonces, al hacer clic en eso, todo lo que tengo que hacer ahora mismo es volver a interfaz de Google Analytics aquí y copiar ese ID de medición, que puedo hacer clic aquí. Voy a copiar eso. Entonces voy a Google Tag Manager. Voy a pegar el año, esa identificación de medición. Lo siento. Esta es la configuración básica. Vamos a mostrar algo un poco más avanzado con profundidad de desplazamiento, como nosotros, como dijimos en los videos anteriores. Entonces ahora mismo tengo la configuración básica hecha. Ahora tengo que seleccionar el gatillo, lo que significa la regla cuando quiero disparar esa pila, o en otras palabras, cuando quiero disparar la medida. Ahora bien, hay un par de disparadores predefinidos o todas las reglas. Y como quiero medir todos los sitios web, quiero usar ese disparador de Todas las Páginas. Entonces voy a hacer click en eso ahora mismo. Voy a hacer clic, Guardar. Espera un segundo. Y todo lo que tengo que hacer ahora mismo es enviar esa versión de Google Tag Manager. Entonces voy a hacer eso. Haremos clic en el botón Enviar. Voy a añadir algún nombre bonito, que es la versión del curso GAL4. Voy a publicar deuda. Espera un par de segundos, y ahora mismo se publica así exactamente como en el caso de copiar y pegar el código directamente desde la interfaz que hicimos en el video anterior yendo aquí y copiando este código. Eso lo hicimos a través de Google Tag Manager. Entonces, a partir de ese momento, también deberíamos comenzar recopilar los datos a esa propiedad. Déjame mostrarte. Volveré a ir a los reportes, al reporte en tiempo real para verificar si está funcionando. Yendo aquí. Y permítanme ahora repasar por un par de sitios web. Lo siento, tengo un par de páginas. Así que acabo de refrescar la página de inicio. Haré clic en, por ejemplo, un par de publicaciones de blog que tengo aquí. Haré eso un poco más rápido solo para demostrar que se supone que la medición debe funcionar. Entonces volviendo al reporte en tiempo real, me estoy viendo a mí mismo. Se puede ver que hay cuatro páginas que acabo de hacer. Entonces nuevamente, solo el ejemplo de que está funcionando y también una forma para que lo compruebes, que se están recopilando los datos. Se puede ver otro juego de eventos hace apenas 0 min, que es ahora mismo. Entonces ejemplo de que está funcionando como se esperaba. Se puede ver que hay, ahora mismo las páginas que acabo ver las dos entradas de blog mías. Entonces hubo, este fue el segundo ejemplo de cómo iniciar una medición esta vez con Google Tag Manager. Y en el siguiente video vamos a mostrar una implementación un poco más avanzada de Scroll Tracking. 18. GA4: seguimiento de desplazamientos: Vamos a mostrar otra gran cosa que es posible a través de Google Tag Manager y es un óvalo. Haz eso solo para los fines de esto, de este video, que es como se prometió, mostrándote cómo implementar el seguimiento de desplazamiento personalizado o un poco más avanzado o la medición de Scroll Tracking. Cómo hacerlo, estamos rogando al Google Tag Manager, y como decíamos, hacer cualquier medición es mucho más conveniente en esa herramienta. Por lo tanto, recomendamos encarecidamente este si aún no lo usa. Entonces, ¿cómo hacer eso? Como dijimos, hay tres instancias principales, textos, disparadores y zarzas. Para este caso, para implementar el rastreo avanzado de desplazamiento, primero crearemos un disparador, o en otras palabras, regla cuando queremos enviar datos a Google Analytics. Entonces iremos ahí haciendo clic en los disparadores que crearé al crear un nuevo disparador o regla. Primero lo nombraré S Seguimiento de desplazamiento personalizado. Voy a hacer click aquí exactamente como en el caso de las etiquetas, hay muchos disparadores predefinidos o reglas cuando disparar o algo así. Uno de ellos es también una profundidad de desplazamiento. Esto es automático. En la historia, teníamos que hacerlo manualmente creando un código JavaScript, pero ya no. Entonces todo lo que tenemos que hacer ahora mismo es hacer clic aquí creando un tipo de disparador específico, que es la profundidad de desplazamiento. Y tenemos que definir si queremos rastrear la profundidad de desplazamiento vertical u horizontal. En nuestro caso, será la profundidad de desplazamiento vertical. Y podemos elegir porcentajes o píxeles. Entonces tomemos dos porcentajes. Todo lo que tenemos que hacer es escribir los valores 0-100 separados por una coma. Entonces probemos algo así por 25%, 50%, 75% y 100. Queremos disparar este disparador para los fines de este escaparate en todas las páginas. Así que ahora voy a hacer clic ahora mismo en el Guardar. Entonces tenemos listo el gatillo. Y ahora tenemos que crear una nueva etiqueta que es la medida llamada queremos que se active. Así que ahora hacemos clic en la nueva etiqueta. Otra vez. Bueno. Convención de nomenclatura. La convención es buena. Entonces G4, seguimiento de desplazamiento personalizado. Mi caso, yo, en este caso quiero mandar su evento. Ahora la configuración de n porque todo lo que medimos a Google Analytics se considera evento. Entonces estoy dando click aquí. Todo lo que tengo que hacer es seleccionar la etiqueta de configuración, que básicamente es tomar todos los valores de la configuración básica de medición de Google Analytics, que en este caso es la Tech creamos en el video anterior, que es configuración g. Ahora tenemos que nombrar al evento, que es básicamente el valor que luego veremos en Google Analytics. Así que, por ejemplo, usemos este como seguimiento de desplazamiento y tenemos que seleccionar los parámetros del evento. Entonces valores adicionales queremos ver en Google Analytics cómo hacer eso. Es bastante fácil. Haremos clic en Agregar fila. Tenemos que nombrar este parámetro y como queremos rastrear desplazada hacia arriba que este es exactamente el nombre recomendado del parámetro. Así que la profundidad de desplazamiento, y queremos enviar allí algunos valores. Y esta es la parte donde llegan a colocar las variables. Voy a hacer clic aquí. Y aquí están solo algunas variables o parámetros disponibles en, en Google Tag Manager que se están recopilando automáticamente. Voy a hacer clic para ver más de ellos, que está aquí en los built-ins. Y como se puede decir al igual que desplazarse rápidamente, hay bastantes de ellos. No vamos a pasar por todos ellos, pero siéntase libre de pasar, a través de la documentación. ¿Qué nos interesa sobre el umbral de profundidad de desplazamiento? Entonces esto es lo que voy a hacer. Ahora. Voy a añadir ahí, desplazarse ese umbral. Y todo lo que hace es cada vez que esa etiqueta es activada por el disparador que creamos, automáticamente rellena el umbral de profundidad de desplazamiento porque este es valor generado automáticamente. Entonces esto es, esta es la configuración tecnológica. Y lo último que tenemos que hacer es seleccionar un disparador cuando queremos disparar esa cubierta. Entonces haciendo clic aquí, y voy a seleccionar ese desencadenador de seguimiento de desplazamiento personalizado que creamos hace apenas un minuto. Aquí es cuando quiero despedir eso. Ahora el evento de seguimiento de desplazamiento personalizado está listo. Por lo que haremos clic en el guardado. Todo está listo. Y nuevamente, tenemos que publicar esa versión de Google Tag Manager. Entonces voy a encontrar algún nombre bonito. Gal4, seguimiento de desplazamiento personalizado. Bueno, publica la muerte, otra vez, esperando un par de segundos. Esto es. Entonces eso ya debería estar en vivo. Y nuevamente, mostraremos el verdadero ejemplo de que está funcionando. Voy a volver a ir a mi sitio web, presionando Enter, y de nuevo, ahora mismo me estoy desplazando al menos al 25, 50, 75 por ciento. Entonces como pueden ver aquí ahora mismo, por esta barra roja, debería estar en algún lugar por encima del 50%. Hagamos, por ejemplo, clic en una de mis entradas de blog. De nuevo, me desplazaré un poco hacia abajo. Al menos 25075 o vayamos al fondo hasta el 100 por ciento de profundidad de desplazamiento. Y vamos ahora al Google Analytics, al reporte en tiempo real en el que estoy. Lo voy a actualizar para ver si ya se están recopilando los datos. Así que déjame desplazarme un poco hacia abajo y deberíamos poder ver ya eventos de desplazamiento personalizados, ¿verdad? Simplemente me desplazo hacia abajo y podemos ver que bajo el nombre del evento, ya estoy viendo los datos que se están recopilando. Este es el pergamino personalizado. Cuando hago clic en eso, puedes ver que hay muchos parámetros que se envían automáticamente. Pero también una de ellas es esa profundidad de desplazamiento, que creamos en Google Tag Manager. Entonces haciendo clic ahí, solo voy a verificar, bien, está enviando exactamente los valores de la profundidad de desplazamiento que establecemos en Google Tag Manager. Entonces, como pueden ver, está funcionando. Fue bastante sencillo. Si deseas mejorar mucho más tu medición. Entra en todo ese tema de Google Tag Manager. Este fue solo el ejemplo, cómo configurarlo. Y a partir de ahora estamos recopilando todos los datos básicos a Google Analytics. Y podemos saltar directamente a la interfaz y describirla con mucho más detalle. 19. GA4: configuración adicional: Bien, vamos a sumergirnos un poco más en la configuración adicional en un sitio de GA, lo cual te recomiendo encarecidamente que hagas. Pero aunque quieras, seguirás midiendo bastantes datos. Entonces, lo primero que recomiendo encarecidamente es ir a la configuración de datos y luego a la configuración de retención de datos. Lo que hay por defecto es que estas retenciones de datos de Evan se establecen en dos meses. Por favor, vaya allí y cámbielo a 14 meses. Tendrás capacidad adicional de analizar un poco más datos agregados. Lo que hace, no significa que si lo vas a dejar a dos meses, perderás los datos. Pero como el GA está pre agregando muchos datos para el análisis posterior. Si lo vas a dejar a 14 meses, tendremos muchos más datos que G pueda luego agregar. Entonces esto es lo primero que te recomiendo que hagas. Cambia eso de 2 a 14 meses. Simplemente haz clic en Guardar, y eso es todo. El par de cosas más que recomiendo cambiar un poco es entrar en configuración del flujo de datos. Nosotros solo lo creamos. Y tenemos que ir a Configurar ajustes de etiqueta aquí. Aquí estamos. Vamos a esperar un poco más. Y lo que tenemos que hacer aquí en configuración es hacer clic para aparecer. Hay dos cosas que me gustaría mostrarle. El primero de ellos es modificar la lista de referencias no deseadas. Este es específicamente muy útil para aquellos de ustedes que tienen sitios de comercio electrónico. ¿Por qué? La forma en que funciona es cada vez hay un cambio de una fuente excelente, todas las siguientes acciones se atribuyen a esa fuente de tráfico. El buen ejemplo es cuando alguien está comprando algo en su sitio web, entonces el cliente va a un muro de pago. Él paga y volviendo a su sitio web. Si ocurre tal escenario, todos los ingresos y transacciones están ahí y luego se atribuyen a ese muro de pago, que no creo que sea el caso que quieras tener en tus datos porque te dice, Bien, Tenemos una gran fuente de tráfico que trae **** de muchos ingresos y transacciones y es un muro de pago. Probablemente ese no sea el caso. Y exactamente por esa razón, existe la posibilidad de excluir tales fuentes de tráfico. Todo lo que tienes que hacer es hacer clic aquí. Seleccione una de las condiciones aquí. Está completamente bien dejarlo como está en el dominio de referencia contiene. Y luego solo escribe el nombre del muro de pago por ejemplo personas, o cualquier otro que esté en tu, en tu país. Entonces, si lo dejara así, haga clic en Guardar a partir de ese momento, la toalla de papel sería ignorada como fuente de tráfico, y la anterior seguiría siendo atribuida por todas las próximas transacciones e ingresos. Lo segundo que te recomiendo que hagas es ajustar el tiempo de espera de la sesión o al menos hacer clic ahí. Tenemos dos cosas que podemos configurar aquí. El primero de ellos es ajustar el tiempo de espera de una sesión. Como sabemos por defecto, la sesión o una de las condiciones que una sesión está expirando es después de 30 min de inactividad. Esto es algo que estuvo con nosotros durante toda la historia de Universal Analytics y todos estamos acostumbrados a eso. Por lo que te recomiendo que lo dejes como está. O si tenías un tiempo de espera de sesión diferente en tu cuenta de Universal Analytics, por favor ajústelo de acuerdo con él. Entonces esto es lo primero y el segundo, que creo que es más importante en esto, en esta configuración está ajustando el temporizador para sesiones comprometidas. De qué se trata. Anteriormente en Universal Analytics, estábamos familiarizados con el concepto de tasa de rebote y saldos. Lo que es, lo hará, Fue una de las métricas que se utilizó en muchos reportes, en muchos análisis. Y nos estaba diciendo cuántos clientes o espectadores o usuarios vieron solo una página y luego se fueron. Entonces esto se consideró como un rebote bien, usuario vino a ver solo una página y se fue que tiene encuadernado. Gal4 está utilizando un concepto diferente pero sigue siendo la misma metodología. Está cambiando de límites a sesiones de participación. La de las definiciones cuando la sesión es considerada como la contratada? Sí. Cuando un usuario revisa al menos una página, que es al menos dos páginas, que es exactamente la misma que en el Universal Analytics. Pero hay una condición más, que también es incluir el tiempo que pasa en tu sitio web. Entonces puedes configurar aquí después de qué ventana de tiempo, puedes considerar la sesión como una comprometida. Entonces por defecto son 10 s, que pueden ser, yo diría un número poco, poco pequeño. Por lo que recomendaría ajustarlo para al menos conocer 30 o 40 s para considerar la sesión como comprometida sobre se lo dejo a usted. Cada sitio web y negocio es diferente. De todas formas, definitivamente 10 s es un número muy pequeño para mí. Entonces lo configuraré hasta 30 s y haré clic en Guardar. Entonces esto es sobre el, sobre el tiempo de espera de la sesión. Y lo último que me gustaría mostrarles es que hay una opción más que es Modificar evento. Como dijimos un par de veces, Universal Analytics estuvo más orientado a las sesiones. Y G4 es principalmente como la analítica basada en Evan. Y una cosa que está disponible aquí, que es cosa muy bonita, se llama modificar eventos. Es algo muy similar a los filtros en Universal Analytics cuando intentas reemplazar algunos valores en tus informes. Entonces déjame mostrarte lo que es posible hacer ahí. Voy a escribir ahora cambiar a mi otra GA por cuenta donde ya tengo algunos datos, que está aquí. Y simplemente voy a ir al reporte de fuentes de tráfico. No te preocupes si no estás familiarizado con el informe en sí, vamos a pasar por eso. Pero por el bien de este video, iré a visión general de adquisición y buscaré el periodo de tiempo un poco más largo, haré clic en aplicar. Y lo que quiero mostrarles es a ver, perdón, vamos a ir a la adquisición de tráfico. Lo que quería mostrarte. Si voy a escribir ahora cambiar mi dimensión predeterminada, que es la agrupación de canales por defecto a la fuente. Puedes ver que están las diversas fuentes de tráfico que llegan a mi sitio web. Y el único ejemplo que me gustaría mostrar es la línea número cuatro, donde hay un tráfico de udemy.com llegando a tu sitio web y también del subdominio EY learning udemy.com. En cuanto escenario, me gustaría unirme a esas dos fuentes bajo la una. Entonces me gustaría ver solo una línea cuando solo hay udemy.com. Esto es posible hacerlo en eso, en esa configuración. Entonces si voy a volver ahora a admin, a la configuración de flujos de datos. Aquí estamos, y voy a ir a Modificar evento. Puedo crear tal condición cuando G reescribirá automáticamente algunos parámetros de acuerdo con las reglas que configuramos. Entonces déjame dar click aquí y voy a crear una nueva regla de modificación. Entonces llámela, que puede ser unificación de la fuente de Udemy, algo así. Y si voy a dar click aquí como parámetro, que es fuente, quiero que todo lo que contiene Udemy se muestre entonces en el reporte como udemy.com. Entonces si estoy si ahora lo guardaré a partir de ese momento en todo, cada fuente de tráfico que continuará Udemy se mostrará en la interfaz de GA como udemy.com. Entonces esto es algo que puede ayudarte a limpiar tus datos. Ten en cuenta que no es bueno. No está funcionando retroactivamente, sino solo desde el momento de la configuración hasta el futuro. Esto es importante, importante de recordar. Entonces sí, eso fue un poco más con respecto a la GA general para la configuración. Te recomiendo que lo hagas. 20. GA4: configuración de objetivos: Lo siguiente que estamos a punto de mostrar con respecto a la configuración de GA antes de saltar a la explicación de la interfaz, nuestros objetivos. Estoy usando los viejos objetivos de nomenclatura de Google Analytics tres o Universal Analytics porque en este momento se llaman conversiones en GA para, no importa el nombre, sigue siendo lo mismo. Es una acción predefinida hacia la que luego evaluamos el rendimiento del sitio web. Así que definitivamente vale la pena haber establecido al menos un objetivo por cada cuenta. O usemos la nueva terminología, que es la conversión. Hay tres formas de configurarlo. El primero de ellos es el uso de los llamados eventos automáticos, los cuales se marcan automáticamente como conversiones en GAL4. Hay un conjunto de eventos. Déjame mostrarte cuando vaya a Configurar cuáles son por defecto creados como y marcados como conversiones en Google Analytics. Dependiendo de si su GA para una cuenta está configurado para aplicación o móvil, que se crean automáticamente, eventos que coinciden o lo siento, marcados como convergentes. Un gran ejemplo es el evento de compra, que tú, si empiezas a enviar a Google Analytics para ello, automáticamente se marca como convergente. Como se puede ver. No hay nada que pueda hacer con él también en el mercado. Entonces esta es una forma de establecer algo tan convergente. Cada evento que es del conjunto predefinido de eventos se puede marcar como convergente o se marcará automáticamente como conver. La segunda forma de configurarlo es ir a eventos en las secciones de configuración donde estamos. Ahí, puedes ver la lista de eventos que estoy recolectando en mi cuenta de GA. Y a partir de esos acontecimientos, puedo marcar a cualquiera de ellos como más tranquilos. Entonces por ejemplo tenemos aquí Descarga de archivos, si lo marcaré a partir de ahora S conversión a partir de ese momento hacia el futuro. Cada vez que ocurra un evento de este tipo, automáticamente se contará como conversión. Por favor, tenga en cuenta que no funciona retroactivamente. Todos los eventos que se registraron previamente serán tomados como eventos estándar solo desde el momento de la conversión del conjunto S, S. Se marcará como conversión. Entonces solo un ejemplo rápido de que funciona. Si entonces voy a ir por ejemplo al reporte de Terrific Yendo a adquisición de tráfico. Y desplázate un poco hacia abajo. Si me desplazaré, desplácese hacia la derecha, puedo seleccionar este archivo de descarga como conversión. Obviamente, voy a ver aquí ceros porque solo lo configuré como conversión. Pero solo para mostrarte que funciona al instante y puedes ver ese evento preseleccionado S conversión. Entonces ese fue el segundo caso de evento ya recolectado. Después hay una tercera. Y voy a volver a una convergencia, que es modificando evento existente. Y el ejemplo de los Bernays de eso es si tienes alguna página en particular, que si se ve, automáticamente significa que hubo una conversión. Muy buen ejemplo son páginas de agradecimiento. Déjame mostrarte un ejemplo. Supongamos que cada vez que alguien veía una URL, que es una página de agradecimiento por ejemplo en mi, en mi dominio bulbo retórica que la ve. Quiero marcarlo como conversión. ¿Cómo hacer eso? Tenemos que hacer clic en Crear evento. Y tenemos que crear uno nuevo. En primer lugar, tenemos que crear un nombre específico dedicado para tal evento. Entonces, en mi caso, supongamos que lo sería. Gracias. Page lo siento. Ahora éste éste. Ahora tengo que crear las condiciones en base a las cuales tal evento será Asara más pesado un errata, que se supone que es así, en base a qué condiciones tal evento será automáticamente también creado en Google Analytics. Entonces mis condiciones son modificar nombre es vista de página porque como sabemos, GAL4 es analítica basada en eventos. Entonces todo lo que ascender es evento. Entonces, cada vez que hay una vista de página y una ubicación de página que es el perímetro de la dirección URL, por ejemplo, contendrá. Gracias ese HTML, este es un caso hipotético, pero sólo para mostrarle cómo configurarlo. Así que supongamos que tengo esa dirección URL en mi sitio web, lo que para mí significa que alguien, por ejemplo ha enviado con éxito un formulario de contacto. Y estoy pensando en eso. Entonces si voy a crear un evento de este tipo a partir de ahora cada vez que se cumplan ambas condiciones para que el suceso ocurrió Pedro, que es cada vez que se carga la página. Y también la ubicación de la página, o podemos decir que la dirección URL contiene pensar en HTML. El evento gracias. página aparecerá automáticamente también bajo los eventos que estoy recopilando, así que la copiaré y dejaré darme darme un segundo entonces sabrás por qué. Entonces, si voy a crear ahora tal evento a partir de ese momento si ocurrirá tal condición. Puedes ver aquí el evento de la página de agradecimiento se enviará automáticamente a Google Analytics. Y si phi ahora mismo, bueno, quiero crear una nueva conversión basada en ese evento, tengo que ir aquí a Conversiones, crear nuevo evento de conversión. Y es por eso que decidí hacer copia que el nombre del evento que fue página de agradecimiento. Entonces, si voy a hacer clic ahora mismo, guardar a partir de ese momento también, cada vez que un evento de este tipo se envíe a Google Analytics también se marcará automáticamente la conversión S. Entonces esta fue la tercera forma de establecer una meta. Esto será sólo un ejemplo de cómo funciona hasta el momento en Google Analytics. Así que hay tres tipos, solo para recapitular, que podemos recopilar o usar cualquier evento como conversión si usamos algunos de los Eventos predefinidos, que es, por ejemplo compra para, para aplicación móvil, para la medición de sitios web. El segundo caso es que si vamos a la una lista de eventos ya recopilados y solo lo marcamos como conversión. Y el tercero es el que mostramos ahora mismo, que está creando el evento partir del evento existente actualmente. Entonces fue por ejemplo una página de agradecimiento. Entonces estos son estos son tres ejemplos de cómo configurarlo. Lo que es importante recordar es que si comparamos la forma en que se contabilizaron los objetivos o conversiones en Google Analytics, tres, o los llamados análisis universales y GA para aplaza la regla en GA, tres guerras que cada conversión podría contarse, contabilizadas como máximo de una vez por sesión. Entonces, aunque por ejemplo alguien descargaría cinco archivos, que es el evento de descarga de archivos en Universal Analytics, se contará solo una vez por sesión tiene conversión, mientras que en GAL4, la conversión es contado cada vez que ocurre el evento. Entonces, si este es el mismo caso y alguien descargará cinco archivos. También habremos contado cinco conversiones en GA para, así que vale la pena recordar esto. Así que no intentes comparar el volumen total de convergencia en G3 y G4 porque puede diferir, y puede diferir bastante dependiendo de qué tipo de conversión sea. Entonces eso fue todo. 21. _006Filtrado y clasificación: Otra técnica básica, cómo trabajar con datos en GA cuatro es la capacidad filtrarlos y luego ordenar u ordenar los datos en la tabla entre cualquier métrica que desee. Entonces, la forma de filtrar los datos es usando esta pestaña de búsqueda donde podemos escribir prácticamente cualquier cosa y luego presionar enter y esperar lo que pase. Entonces la forma en que funciona es que si nosotros, por ejemplo, tecleamos aquí GO O y luego presionamos enter, nos filtrará previamente la tabla por todas las líneas que contienen, y enfatizo la palabra que contiene el término de búsqueda ingresado ahí. Esta es la forma en que funciona. Bastante sencillo. Hasta el momento, no tenemos la capacidad filtrar de una manera que solo filtraríamos las líneas que comienzan o terminan en un determinado término de búsqueda. Por ahora, sólo funciona de una manera que podamos filtrar con la condición que contiene. De igual manera, funciona si agregáramos una dimensión secundaria. Si voy a usar el mismo caso que en el tip anterior, y agregaré aquí un país de dimensión secundaria, y cuando luego use la búsqueda, funciona que nos dejará o devolverá las líneas que contiene en al menos una de estas líneas, o perdón en una de las dimensiones, el término de búsqueda. Entonces déjame escribir aquí, por ejemplo, GUU, como lo teníamos ahí Tendremos todas las líneas que contengan Google, ya sea orgánica o CPC, o si voy a teclear ahora mismo aquí unidos, Se puede ver que lo que entré aquí es buscar entre ambas dimensiones este momento como cinta tipo ahí United, podemos ver ese prefiltro como las líneas que contienen a United, que probablemente serían sólo Estados Unidos y Emiratos Árabes Unidos Pero creo que entiendes la lógica. Así es como funciona el filtrado. No tenemos la capacidad de filtrar solo la dimensión primaria o sólo la secundaria, ni la capacidad de filtrar por ninguna otra condición que la condición contiene. Así es como funciona el filtrado. Si voy a ir ahora al segundo largometraje que quiero mostrarles, que se trata de ordenar. Déjame cancelar el filtro aquí, así tenemos solo la dimensión única para mostrar mejor cómo funciona. La forma en que funciona en el reporte estándar es que cada reporte está ordenado por la primera métrica, que está aquí, en este caso, sesiones. Y la forma en que se clasificó está firmada por esta pequeña flecha, que está mostrando, el informe está ordenado por el volumen de sesiones. Si queremos ordenar el informe por cualquier otra métrica, simplemente podemos hacer clic o pasar el cursor, En la métrica, queremos ordenar, y luego simplemente hacer clic en eso Si esperamos uno o dos segundos, ahora podemos ver, lo que todo el informe ahora está ordenado por la tasa de compromiso promedio. Del mismo modo, puedo hacer clic por participar sesión. Si quiero ordenar de manera descendente, necesito hacer clic de nuevo en esta flecha. Y se puede ver que está barrido en este momento, así que se está mostrando, lo que ahora el reporte está ordenado por las sesiones comprometidas y los canales están ordenados por el el menor volumen de las sesiones a la más alta. Entonces esta es otra cosa bastante simple, pero muy agradable de hacer. Y otra de las características básicas de las interfaces GA, y gracias a Google por ello. Esto es algo que realmente me gustaría. Si simplemente pasa el cursor sobre cualquier métrica y espera un par de segundos, hay una gran información sobre herramientas que le explica lo que realmente significa la métrica Entonces, por ejemplo, si voy a la sesión comprometida, puedo ver, hay una buena explicación, y a veces incluso hay como la fuente de información adicional donde solo podemos hacer clic. Y luego tienes bastante amplia ayuda analítica. Simplemente puedes leer los mismos detalles sobre la métrica examinada. Entonces esto es otra vez, algo bastante agradable de usar. Y lo último que les voy a mostrar en este video es la capacidad filtrar también el reporte específicamente cuando queremos examinar algunos eventos. Qué son los eventos es algo que ya describimos brevemente, y también lo cubriremos en el resto del curso. Pero por qué es tan importante es que en la mayoría de los casos, cuando vamos a examinar alguna fuente de tráfico, queremos examinarla hacia algún evento clave o formalmente algo que llamamos conversión. Y como funciona aquí es que finalmente podemos ver también la tasa de conversión, que es el nombre anterior, y ahora se llama como tasa de eventos. Entonces esto es algo que fue que tardó años, otra vez, en ser lanzado, pero finalmente está aquí. Entonces, cómo trabajar con eso. Si usamos evento particular como conversión, decir algo que esto es algo como acción esperada de nuestros usuarios, queremos ver una tasa de conversión. Cómo se calcula, es algo que se explica más adelante en el curso. Pero quiero mostrarles eso básico, cómo filtrar solo para un evento clave en particular y ver la tasa de conversión o lo siento, todavía no estoy acostumbrado a eso para usarlo como la tasa de eventos clave, pero es bastante simple. Solo necesito hacer clic en este menú desplegable, y necesito seleccionar para qué evento o a veces se puede llamar como la acción. Quiero calcular las tasas de conversión. Supongamos para este caso ya que la tienda de mercancía de Google es realmente una tienda E Comer. Quiero ver cómo funcionan las fuentes de tráfico particulares cuando se trata de la compra. Voy a hacer clic aquí en la compra. Si voy a esperar uno o dos segundos, puedo ver que esta columna, esta métrica, tasa de eventos clave de sesión se calculó para solo un evento particularmente seleccionado, que en este caso es la compra. Ahora puedo comparar las fuentes de tráfico por la tasa de eventos clave de sucesión, y podemos ver que difiere bastante. Nuevamente, ahora mismo solo estamos mostrando cómo usar la interfaz. Sí, eso fue todo. 22. GA4: UA vs. GA4: Bien, déjame describirte las principales diferencias entre Universal Analytics y el flamante GA4GH, Google Analytics porque si hubiera una frase que se suponía que debía explicarla, sería algo así. Todo ha cambiado. Para aquellos de ustedes que ya intentaron explorar la interfaz, definitivamente notaron que se ve completamente diferente. Probablemente no sea tan fácil llegar a los informes a los que estás acostumbrado. Déjame explicarte. ¿Por qué es? Entonces tenemos que comenzar con algo que se llama Modelo de Datos. Es el conjunto de reglas en base a las cuales se están recopilando los datos en la base de datos y luego la forma en que se está organizando la interfaz. Entonces, al mirar el Universal Analytics, ha habido bastantes tipos diferentes que estábamos recopilando. Entonces había algo que solíamos llamar vista de página. Entonces podría haber una camioneta den, por ejemplo, transacción de interacción en redes sociales. Algunos eventos que se enviaron automáticamente a Google Analytics, como el tiempo del usuario o la excepción, o en caso de medir una aplicación móvil, una aplicación o una vista de pantalla. Mientras que mirando en GAL4, todo lo que hay es evento que puede tener parámetros específicos. Entonces este es el principal cambio en el modelo de datos. Si lo vamos a mostrar un poco más de detalle en la siguiente diapositiva, así es como funciona o solía funcionar en Universal Analytics. Teníamos algo que llamamos usuario. Y el usuario estaba haciendo diferentes interacciones, como dijimos, por ejemplo, pageview, que fue golpeado, entonces podría ser la interacción en las redes sociales que también fue un éxito. Entonces, por ejemplo, es para evento de carrito. Con base en ciertas reglas. Esos hits o eventos o cualquier otro tipo de hits que se enviaban estaban encapsulando entonces a algo llamado sesión. Había tres reglas después de las cuales una sesión podría caducar, que fue, por ejemplo después de 30 min de inactividad cuando la fuente de tráfico ha cambiado o si cambiaste la fecha. Entonces, si estabas explorando el sitio web alrededor de la medianoche, el primer hit después de la medianoche automáticamente inició una nueva sesión. Entonces podría haber otra sesión para un usuario en particular que comenzara con el evento de pago, luego, por ejemplo otra vista de página que fue golpeada, y luego transacción que también era ella. Entonces así es como también se organizó la interfaz, si lo recuerdas, todo es alrededor de las sesiones, ¿verdad? Incluso algunas de las métricas tienen algo llamado sesión como nombre, como una sesión con sesión avanzada con transacción y así sucesivamente y así sucesivamente. Entonces esta es la forma en que se organizó en Universal Analytics. Mientras que si buscamos en el Google Analytics, como dijimos, todo es evento ahí. Entonces, si voy a quitar la misma línea de tiempo de las interacciones, ahora incluso tengo algo como se llama, un inicio de sesión, que se envía automáticamente a GAL4 y también es evento. Entonces tenemos una recámara que está avanzada en las redes sociales, que es un auto de dos, que es evento, Checkout, que es evento, y así sucesivamente y así sucesivamente para ser exactamente lo mismo preciso comparando esas dos vistas, Universal Analytics y j for i se suponía que tenían aquí un evento de inicio de sesión más, que se suponía que estaba exactamente aquí entre Agregar al carrito y el evento de pago, que en este caso está aquí. Entonces esta es la forma en que se ve desde la perspectiva del modelo de datos. Y es por ello que también la interfaz se ve completamente diferente. Mientras que en Universal Analytics estaba todo organizado alrededor de las sesiones. Aquí, está mucho más organizado alrededor del usuario y los eventos. Entonces es un análisis más centrado en el usuario. No quiere decir que las sesiones en sí desaparecieron de GAL4. Siguen ahí, pero no están tan promovidos como lo fueron en el Universal Analytics. Entonces ojalá esto le dé un poco más de perspectiva. ¿Por qué es así? Y describiremos la interfaz más detalle en los próximos videos. 23. GA4: forma gratuita: Entonces ya sabemos cómo funciona con el reporte predeterminado en Google Analytics para interfaz. Y ahora mismo vamos a, en mi opinión, la parte más interesante, que se trata de informes personalizados, lo que tenemos que hacer es ir a esa parte de exploración. Así que déjame hacer clic ahí. Y lo que podemos ver, hay un par de opciones de cómo crear el primer nuevo reporte de exploración. Podemos ver que podemos comenzar completamente desde cero. O podemos usar uno de esos tipos predefinidos de reportes o técnicas como se les llama su forma libre, explicación final, exploración que superposición de segmentos, exploración de cohortes y usuario dejado toda la vida. Los cubriremos uno por uno. Entonces déjame comenzar con el primero. Podemos usar el formulario libre. No tienes que empezar con uno en blanco porque el primer paso que tienes que hacer ahí es seleccionar qué tipo de técnica quieres usar. Entonces déjame comenzar con una forma libre. Como puedes ver, se ve bastante complicado o, y eso es complicado, pero con muchas opciones podemos hacer aquí. Para aquellos de ustedes que estén familiarizados con informes personalizados en Google Analytics. Esto es algo que funciona de manera muy similar con un par de mejoras. Si seleccionas alguna de esas opciones predefinidas, Google te muestra automáticamente cómo puede verse un informe. Entonces, en este caso, vemos categoría de dispositivo con desglose de ciudad y luego métrica de usuarios activos. Primero vamos a eliminar todas las dimensiones y métricas que tenemos aquí. Y estamos a punto de mostrar cómo se ve esta técnica de forma libre y cómo construirla desde cero. Entonces déjame primero quitar todo lo que tenemos ahí, todas las columnas, todos los valores. Entonces tenemos informe en blanco cómo funciona. Tenemos que empezar por la izquierda. En primer lugar, podemos nombrar informes de alguna manera. Entonces voy a nombrar aquí este reporte de prueba. Seleccionamos la fecha. Creo que eso es bastante sencillo. Entonces, uh, tenemos aquí segmentos. Esto es algo que básicamente nombra exactamente como estaba en el Universal Analytics, o podemos llamarlo comparación aquí. Entonces esto es algo que podemos seleccionar aquí. Y luego tenemos dimensiones y métricas. Hay algunas dimensiones por defecto seleccionadas, métricas si queremos agregar cualquier otra dimensión, excepto las disponibles ya aquí, tenemos que hacer clic en más. Y podemos o bien seleccionarlos desplazándolos o bien podemos utilizar este motor de búsqueda aquí. Así que déjame, por ejemplo , son como sistema operativo. Sólo para mostrarles que funciona, voy a dar clic en importar y después aparecerá aquí el sistema operativo. Esta es la forma en que funciona. Tenemos que editar primero aquí, y luego podemos empezar a utilizarlos en los informes. Exactamente de la misma manera que lo hizo funciona con métricas. Entonces, si hago clic aquí, veo todas las métricas disponibles. Para que pueda elegir cualquiera de ellos. Entonces, por ejemplo, déjame Google para usuarios totales solo para mostrar el ejemplo muy simple. Y permítanme agregar en realidad una dimensión más, que es Session source medium. Lo siento, lo buscaré así. Podemos ver que escuchamos un medio fuente y luego definitivamente tenemos aquí sesiones medio fuente. Lo siento, lo siento, lo siento, lo siento. Aquí está. Así que cada vez que quieras ver los números comparables a Universal Analytics o la lógica que se usa para funcionar como Universal Analytics con respecto a las fuentes de tráfico, siempre te recomiendo que uses esto sesión perfecta. Hasta ahora funciona un poco diferente en GAL4 con el medio fuente predeterminado. Así que de nuevo, enfatizarlo que utilizan sesiones de medio fuente, sesión, agrupación por defecto y así sucesivamente y así sucesivamente. Entonces permítanme agregar también éste. Entonces aquí estamos. Ahora como funciona. Hemos preseleccionado la técnica de forma libre. Es posible cambiarlo a cualquier otro de ellos. Entonces pero para, para los efectos de este video, déjalo de forma libre. Entonces podemos seleccionar los distintos tipos de regionalización, como la tabla que mostraremos y el gráfico de líneas. Y hay un par más de ellos, pero no muy útiles. Entonces la tabla y el gráfico de líneas, es algo que ya se puede usar. Cómo funciona ahora mismo, tenemos comparaciones de segmentos si quieres ya agregar un segmento, pero podemos saltarnos este paso por ahora, estamos a punto de construir un reporte sencillo y cómo empezar con él. Podemos seleccionar filas y columnas y el informe comenzará a crearse. Así que permítanme comenzar con un informe sencillo donde en las filas me gustaría ver una categoría de dispositivo que podamos editar ello ya sea haciendo doble clic sobre él o arrastrando y soltando manualmente. Así que déjame simplemente hacer doble clic en él automáticamente. Entiende que es fila. Si esperamos un segundo, deberíamos ver, empezar a ver ahí. Entonces ahora tenemos que esperar una métrica. Vamos a agregar. El primer método que es el total de usuarios. De nuevo, puedo arrastrar y soltar. Le mostraré que funciona también de esta manera y agregaré su métrica. Y puedo ver que ya empezó a aparecer. Entonces, por ejemplo agreguemos también las transacciones ya que estamos en tienda de mercancías de GA donde las transacciones se están recolectando como un evento. Entonces déjame agregar ahí también transacciones y ahora estoy empezando a ver más y más columnas. Si por ejemplo también quisiera agregar otra dimensión, puedo hacer eso. Otra vez. Vamos a usar el doble clic ahora mismo. Si hago eso, automáticamente gasto el reporte. El reporte del motor de Londres a realmente bidimensiones. Voy a cancelar esta dimensión ahora para mostrar lo que también es posible hacer ahí. Así que déjame minimizar eso. ¿Y qué tenemos aquí? Hasta el momento, es una mesa sencilla. Se puede ver que el volumen de transacciones totales de usuarios puede ordenar por ascendente o descendente o lo que desee, también por el volumen de transacciones. Ahora lo que vemos en este momento es una tabla simple, pero también trabajando como gráfico de barras mostrando esto, esta barra aquí. No es muy útil ya que supongo que el número en sí funciona mucho, mucho mejor aquí. Entonces esta es la tabla simple que podemos crear. Podemos jugar con básicamente muchas dimensiones y métricas disponibles allí, pero también se puede cambiar aquí es esa vista de tipo de celda. Lo que es en estos momentos tenemos gráfico de barras, como dije, que es representar el, visualmente los valores que vemos aquí. Podemos cambiarlo solo texto plano si queremos, y solo vemos los números en sí. O también podemos cambiar a un mapa de calor, que lo colorearemos, Muéstranos el más alto, más alto que el más bajo, el más bajo antes. Entonces lo dejaré aquí solo a texto plano por el bien de esto, de este dictamen. Entonces esto es lo muy sencillo que podemos hacer. Otra opción disponible aquí es sobre filtros. ¿Qué hay? Podemos prefiltrar el reporte que estamos viendo. Entonces déjame mostrarte a lo que me refiero, por ejemplo, ahora mismo tenemos todos los usuarios vienen a un sitio web y todas las transacciones. Lo que aquí es posible hacer es, por ejemplo, prefiltrar eso, por ejemplo, que el medio de origen de las sesiones. Ahora puedo seleccionar condiciones, puede contener e.g y ahora seleccionar expresión. Déjame simplemente hacer clic en el Google Organic. Y si voy a hacer clic en Aplicar, esperamos un segundo y definitivamente veremos menor número tanto de usuarios como de transacciones. Por lo que esto ya está pre filtrado solo para condiciones particulares. Entonces esto es lo que podemos construir. Definitivamente también podemos agregar más métricas y más dimensiones si queremos, si tiene sentido. Y lo segundo que quería mostrarles con respecto ese informe de formulario libre antes de profundizar es sobre los tipos de visualización. Como dije, hay más de ellos solo para mostrarte cómo funciona el gráfico de donas. No es muy útil, ¿verdad? Porque no nos está mostrando ni los valores absolutos, ni la línea de tendencia. Pero lo que uso de vez en cuando es un gráfico de líneas que me está mostrando cómo los números están evolucionando en el tiempo. Entonces, si cambio a eso, tenía ahí mi dimensión que era Categorías de Dispositivos. Y ahora podemos ver el total de usuarios por cada dimensión, que es la categoría de dispositivo aquí. Entonces esto es algo que podemos hacer. También podemos, como en los casos de informes estándar, usar la comparación de fechas o agregar segmentos si quisiéramos. Entonces, por ejemplo si tuviera que agregar ahí late el tráfico allí, el gráfico cambiaría un poco. Sólo tenemos que darle uno o dos segundos hasta que se cargue. Y ahora mismo está mostrando sólo los datos para el tráfico pagado. Entonces es básicamente de forma automática, automáticamente filtrada gratis solo por cuatro tiempos. Terrific. Puedo cancelarlo ahora mismo y volviendo a los números de miles en lugar de, en lugar de unidades. Entonces, esto es todo. Volveré a la mesa y solo haré un breve resumen de este informe. Entraremos en más detalles en los próximos ejemplos. Entonces así es como podemos controlarlo agregando dimensiones que primero tenemos que agregar manualmente aquí. También hazlo con las métricas. Podemos seleccionar el tipo de visualización que queramos. Y luego ya sea haciendo doble clic o arrastrando y soltando, podemos crear un reporte personalizado con los datos que deseamos ver. También podemos prefiltrarlos en función la condición que en este caso es medio fuente que contiene Google Organic. Y podemos cambiar el tipo de celda del gráfico de barras a texto plano o a mapa de calor. Entonces este es el ejemplo de reporte muy básico y los controles disponibles aquí. 24. GA4: tasa de conversión: Bien, hagamos un poco de teoría sobre la tasa de conversión en Google Analytics porque hay un cambio en comparación con Universal Analytics, lo que significa que nosotros, en lugar de una tasa de conversión o un cálculo de tasa de conversión, para ser más precisos, tenemos dos de ellos. Es la tasa de conversión de sesión y la tasa de conversión de usuarios. Permítanme ilustrar sobre ejemplos fue la diferencia y cómo funciona el cálculo exacto. Así que supongamos que tenemos usuario a quien hace sesiones. En el primero se realizan dos eventos de conversión. En la segunda, no hay evento de conversión. Entonces tenemos al usuario B, quien tiene diferente conjunto de sesiones. En la primera, no hay evento de conversión como podemos ver. Y luego el segundo hay un evento de conversión. Entonces tenemos dos usuarios para sesiones, tres, convergencia. Y echemos un vistazo a cómo funciona el cálculo aquí. En realidad se ve así. Es el volumen de sesiones con conversión y repito es el volumen de sesiones con conversión. Entonces tenemos primera sesión con la conversión. En realidad hay dos, pero básicamente es un conteo binario. Entonces, si la decisión tuvo conversión, está marcada como la que tiene conversión. Y luego tenemos el segundo también con la conversión. Entonces, si hacemos el cálculo ahora mismo, el volumen de sesiones con conversión es dos dividido por el volumen total de sesiones, que es de cuatro. Y tenemos el 50% ahora mismo. Entonces es bastante obvio que si esos usuarios tuvieran más sesiones sin convergencia, entonces la tasa de conversión disminuiría. Entonces este es el primer cálculo. Después hay una segunda tasa de conversión, que se llama tasa de conversión de usuario. Y esto funciona de manera diferente. Tenemos exactamente el mismo grupo de interacciones y tenemos también solo a los usuarios. Pero el cálculo funciona como el volumen de usuarios que realizaron la conversión. Repito el volumen de usuarios que realizaron la conversión. Entonces en este caso, ambos han realizado al menos una conversión. Entonces por eso tenemos dos en el nominador y también dos en denominador. Por lo que dividimos como volumen de usuarios que tuvieron al menos una conversión dividido por el volumen total de usuarios. Entonces, en este caso, no importa cuántas sesiones más realicen esos dos usuarios, la tasa de conversión de usuarios seguiría siendo del 100 por ciento porque cada uno de ellos ha realizado en al menos una conversión. Entonces estas son las diferencias. Funciona de manera diferente que en Google Analytics luego en Universal Analytics, es por eso que explicarlo en eso específicamente. Y ahora echemos un vistazo dónde encontrar la tasa de conversión en la interfaz GAL4. 25. GA4: tasa de conversión en la interfaz: Muy bien, como ahora conocemos la definición precisa tanto de usuario como de sesión convirtiendo la luz, echemos un vistazo por dónde encontrarla en Google Analytics para. Hasta el momento no está disponible en ningún reporte por defecto. Y la única forma de verlo y acceder a él es en la personalizada. Así que tenemos que ir aquí a la parte Explorar donde podemos construir un reporte personalizado. Y por el bien de este video, escojamos la forma libre. Entonces este es el que ya sabemos hacer eso. Déjenme aclarar éste para que empecemos de cero y aquí estamos. Tenemos informe limpio. ¿Cómo hacer eso? En primer lugar, necesitamos alguna dimensión, así que usaré mi favorita que es la categoría de dispositivos. Al hacer doble clic sobre él. Nos sentamos aquí y como sabemos usar este reporte, estamos agregando aquí las nuevas métricas, por lo que agregaremos las dos aquí. Entonces déjame verlo y escuchar esta tasa de conversión de sesión, tasa de conversión del usuario final. Tengo que importarlo primero y lo agrego en realidad dos métricas más aquí. En primer lugar, me gustaría ver el volumen de transacciones que agregar aquí la tasa de conversión de sesión, la tasa conversión del usuario. Y también voy a añadir aquí una métrica más que es el total de usuarios. Sólo para tener reportes un poco más extensos. Así que usuarios totales, voy a añadir este aquí también. Entonces aquí está. Y ahora nosotros, por primera vez podemos ver ambas sesiones y usar nuestra tasa de conversión. Permítanme minimizar los ajustes de tipo y las variables. Entonces vemos el reporte más grande aquí. ¿Qué vemos aquí? Es la tasa de conversión de sesiones y el usuario O'Connor, pero hay un par de cosas que vale la pena conocer. En primer lugar, hasta el momento, funciona de una manera que no somos capaces de filtrar solo conversión particular para que desea ver la tasa de conversión. Entonces, ¿qué significó que si ahora tenemos, por ejemplo, marcado como conversión, por ejemplo, primera visita o cualquier descarga de archivos o múltiples eventos? La tasa de conversión se calcula como la suma de todas las conversiones ocurridas. Entonces es por eso que vemos esa alta tasa de conversión, 50, casi 60% para la tasa convergente de sesión, y casi 90% para la tasa de conversión de usuarios. Entonces no es posible hacer ningún desglose a la hora de ver particularmente la conversión que nos interesa. Entonces no es muy útil hasta el momento, pero esta es la forma en que funciona ahora mismo. Y la única manera de acceder a él es como acabamos de mostrar en unos informes personalizados. Entonces, por favor, ten en cuenta, no es que no podamos hacer mucho con esto en este momento, pero ojalá en el futuro, sea más flexible. Por lo que podremos seleccionar solo la conversión que nos interese y verla en un reporte. Porque como puedes ver, como tasa de conversión del 60% es algo que podríamos desear, pero definitivamente no es la realidad y ahora conocemos la razón. ¿Por qué es así 26. GA4: exploración de embudos: Bien, Otro informe de exploración disponible en Google Analytics para se llama exploración de embudo. Así que de nuevo, estamos en la sección Explorar en J4 y esta es la que vamos a ver, como ojalá quede claro por el nombre, se trata de embudos. Para aquellos de ustedes que han estado jugando con embudos en Universal Analytics, ya saben, fue un poco rígido. Significa que solo vemos cualquier embudo si creamos un objetivo específico llamado embudo. Y entonces pudimos ver cuál era la tasa de abandono entre cualquier otro paso que acabamos de crear en el embudo? Aquí en Google Analytics para su actualización, significa que somos capaces crear un embudo retroactivamente. que significa que podemos seleccionar cualquier conjunto de condiciones a través de las cuales son los pasos a través de los cuales esperamos que fluyan los usuarios y luego ver cuál fue el abandono entre cada dos pasos y así como para ver qué pasó con esos usuarios. Exactamente como en el caso de la forma libre. Si haces clic en el embudo, exploración como lo hice yo, solo, verás informe ya preparado de Google. Quiero empezar desde cero. Entonces permítanme aclarar todos los pasos aquí haciendo clic en el eje ahí, así como un desglose. Entonces tenemos una hoja en blanco aquí. La forma en que funciona, ya sabemos todo lo que queremos agregar al toque Configuración tiene que agregarse a las dimensiones y métricas del segmento, que aquí se llaman variables. Entonces comencemos por el mismo comienzo. Lo que tenemos aquí. Lo más importante aquí es crear unos pasos a través de los cuales queremos ver cuál fue el flujo una manera positiva y también tasa de abandono de manera negativa. Entonces déjame mostrarte cómo usar este tipo de reporte así como crear el primer informe final. Entonces, al hacer clic aquí, primero tenemos que definir el nombre del paso y luego establecer las condiciones por las cuales básicamente definimos quién o cuántos usuarios se contabilizarán en cada paso. Entonces déjame hacer el primero, que es muy sencillo. Me gustaría ver cuántos usuarios llegaron a la página de categoría. Lo estoy nombrando como página de categoría o déjame cambiarle el nombre tal vez como una página de categoría de vista. Ahora estoy haciendo valer una condición y como sabemos, todo en GE cuatro es ahora mismo evento. Entonces estoy seleccionando uno de los eventos aquí. Y como puedes ver, hay muchos de ellos porque son una implementación un poco avanzada de Google Analytics para el evento que estoy buscando es ver lista de elementos. Solo ten en cuenta que esto no es algo que se rastrea por defecto en Google Analytics. Y requiere configuración adicional ya sea en Google Tag Manager o requiere configuración de tu desarrollador. Pero por el bien de este video, te estoy mostrando lo que ya está disponible en google Analytics para cuenta de mercancía. Así que estamos lista de nombres de artículos. Esta es la primera condición. Si queremos de alguna manera especificar paso más, podemos agregar algún parámetro aquí como por ejemplo solo usuarios de Estados Unidos o solo usuarios que vienen en los dispositivos móviles. Entonces esto es lo que podemos hacer aquí. O si este es el paso donde se pueden cumplir múltiples condiciones, podemos agregar aquí también otra condición. Entonces por ejemplo I. Me gustaría ver a los abusadores que vieron la página de categoría o la página de detalles del producto. Podría agregar aquí otra condición. No quiero hacer eso solo mostrándote. O podemos agregar otra condición aquí, lo que significaría que ambas condiciones seleccionamos aquí son combinación del paso total. Entonces esto es, esto es lo que es posible hacer. Lo dejaré en blanco porque vamos a mostrar cómo interactuar con el informe. Entonces este es el primer paso. Otro paso podrían ser los usuarios que vieron la página de detalles del producto. Solo estoy tratando de mostrarte flujo normal de usuarios a través del sitio de comercio electrónico, que de nuevo en este caso es evento, que se llama view item. Es éste. Entonces este es, este es el segundo paso. Y el tercero me gusta agregar hay usuarios que agregaron productos a la tarjeta, así que lo nombraré, está editado al carrito y el nombre del evento en este caso está en dos tarjetas, así que no tuve que filtrar eso. Entonces esta es, esta es la configuración básica. Hay un par de opciones más. Si queremos de alguna manera agregar allí también una dimensión de tiempo lo que significa que queremos que siguiente paso ocurra dentro de algún marco de tiempo. Podemos hacerlo haciendo clic aquí y seleccionarlo. Y seleccione Después de cuánto tiempo tiene que suceder. Si tiene sentido para ti, siéntete libre de usar eso. Entonces tenemos otra opción aquí la cual es seguida ya sea indirecta o directamente por. Entonces esto es otra vez, otra especificación que podemos hacer. Indirectamente significa que puede haber cualquier otra interacción entre esos dos pasos. Y no tiene que suceder exactamente en esa secuencia. Entonces esto es lo que está haciendo. Para aquellos de ustedes que han estado jugando con Universal Analytics, es una configuración bastante similar a la de los segmentos de secuencia que estábamos creando. Ahí. Entonces esto es también puede copiar paso o los elimina haciendo clic en estos tres botones verticales, así como podemos agregar paso arriba o abajo si decidimos enriquecerlo. Entonces esta es, esta es la configuración muy básica. Así que déjame ahora dar clic en Aplicar para ver qué va a pasar aquí. Y esperar uno o dos segundos. Aquí estamos. Entonces ahora mismo podemos ver cómo se ve el embudo, cómo orientar en eso. Déjame minimizar el toque Ajustes y variables. Entonces tenemos un Morris Bezier, cómo funciona. Cada vez que pasamos el cursor sobre el paso en particular, nos muestra cuántos usuarios han llegado a un paso particular. Entonces en este caso, podemos ver que 42,000 usuarios vieron página de la categoría y 21.000 de ellos han llegado a la página de detalles del producto. Entonces como podemos ver, todos esos porcentajes aquí nos están mostrando uno fue tasa de éxito del paso anterior. Entonces esto es todo. Y si entonces miramos por ejemplo en el add to cart o el volumen de usuarios que editan al menos una tarjeta productiva. Podemos ver que fue de 8.3 mil, que es 40 por ciento de esos 21 mil que lo hicieron ahí. Así que solo ten en cuenta que los porcentajes que vemos aquí es tasa de finalización o tasa de éxito del paso anterior. Los números debajo de los gráficos son, es la tasa de abandono. Es revelador, nos dice cuántos usuarios no llegaron al siguiente paso. Entonces así es como funciona. También está en los porcentajes aquí, así que podemos ver que el 50 por ciento no llegó a la página de detalles del producto. Y 13,000 de esos, 21 no llegaron a Agregar al carrito. Entonces así es como funciona o esta es la configuración muy básica. Podemos decirnos si es bueno o malo. Lo que es importante. Tal configuración en sí no nos dice mucho, ¿verdad? Porque queremos ver alguna comparación. Entonces si voy a volver ahora a la configuración de la app, agreguemos ahí y también variables. Agreguemos algo de desglose. Entonces en este caso, déjame usar mis 11 favoritas de mis dimensiones favoritas, que es la categoría de dispositivo. Entonces lo arrastraré y soltaré aquí para ver el desglose ahí. Y aquí estamos ahora mismo los números totales no han cambiado. Pero ¿qué vemos aquí en la mesa? Minimizar al menos uno de ellos, es ver cuál era el flujo en un desglose por categorías de dispositivos. que podamos ver cuál es la tasa de finalización para cada categoría principal de dispositivos, que son tres de ellos, yo diría que es el smart TV móvil y tablet, como pueden ver, solo hay dos usuarios. Pero de todos modos, podemos ver cuál es la tasa de finalización, y podemos ver que difiere mucho. Entonces qué, lo que nos puede decir es básicamente podría haber algún problema al comparar tasa de finalización en escritorio y móvil. Por supuesto, requiere más análisis, pero esta es solo una primera vista para detectar dónde puede estar el problema potencial en el flujo de usuarios en un dispositivo móvil. Entonces esto es, esto es algo que podemos hacer fácilmente aquí. Otra cosa disponible aquí es filtrar. Esto se presentó recientemente y es genial, déjame mostrarte lo que hace. Nuevamente, si queremos filtrar por alguna dimensión, primero tenemos que tenerlo aquí. Entonces, por el bien del reporte, agregaré aquí una categoría de dispositivo. Y voy a filtrar algunas condiciones que luego me gustaría que se aplicaran sobre el dictamen. Entonces déjame usar uno de esos operadores aquí, que yo diría Contiene. Y solo me gustaría ver los datos y el gráfico para dispositivos móviles, que es al hacer esto, voy a hacer clic en Aplicar. Y ahora tanto el reporte como el gráfico filtrarán solo y solo para dispositivos móviles. Entonces es más fácil explorarlo y ver el gráfico para un filtro en particular que acabamos de hacer. Entonces esto es otra cosa que podemos hacer aquí. Si por alguna razón tiene sentido ya sea acercar o alejar, puedes hacerlo con esto, pero solo ten en cuenta que esta ola te está diciendo que no se recomienda el tamaño del gráfico, no es respondiendo a los números que vemos aquí. Así que tenlo en mente. Se puede alejar y luego atrás y ver el, el, el derecho, odio el gráfico. Entonces esto es, esto era otra cosa que está filtrando. Y luego otra gran cosa ahí. Déjame borrar el filtro aquí está la siguiente acción, disponibilidad aquí, lo que hace es dejarme mostrarte exactamente sobre el ejemplo. Entonces es mucho más fácil de entender. En primer lugar, tengo que añadir su dimensión, que me gustaría ver aquí, que en mi caso sería path de página. Entonces otra vez, tengo que ir ahí. Usemos por ejemplo este, baño de playa y cadena de consulta, y lo importará aquí y luego lo usará aquí. Sección Snack. Por el primer lado, no pasará nada con, con un embudo que tenemos aquí. Pero si pasamos el mouse aquí, entonces podemos ver cuál fue exactamente esa siguiente acción. Entonces en este caso, podemos ver que de 42,000 usuarios y las cinco siguientes acciones principales fue la número uno no fue la siguiente acción. Significa que el usuario acaba de abandonar el sitio web y la sesión finalizó. Ahí podemos ver que otras cinco direcciones URL a las que han ido los usuarios. Puede decirnos si si somos un reporte de este tipo, si se configura correctamente, nos puede decir si no hay algún bucle en el que los usuarios estén constantemente en bucle, no yendo al siguiente paso. Entonces esto es, esto es otra gran cosa disponible aquí llamando siguiente acción. Así que por ahora solo podemos usar event y algunas de las dimensiones de Page Path. Ojalá cambie en el futuro, pero así es como funciona y esto es lo que podemos ver aquí. Nuevamente, voy a cancelar eso. Y hay otra cosa que podemos ver aquí, que es una comparación de segmentos. Simplemente podemos comparar segmentos sobre ese informe. Déjame mostrarte cómo funciona. Una de las variables aquí son los segmentos, que es algo con lo que espero que todos estemos familiarizados. Es solo un subconjunto de los datos que estamos viendo. Desde el momento, estamos buscando en todos los datos. Entonces, si solo quisiéramos por ejemplo ver el tráfico directo, lo llevaré aquí. Y también comparado por ejemplo con un tráfico móvil, tu M. Veremos que el embudo va a cambiar un poco. Significa que vamos a ver ahora dos líneas, ¿bien? Ojalá quede bastante claro. Entonces ahora podemos flotando sobre cualquiera de esos colores que son, que nos están diciendo que el azul es tráfico directo, el morado es móvil. Bueno, podemos rondando aquí, ver cuál era el flujo y comparar esos segmentos entre sí así como ver cuál era también tasa de abandono para cada segmento que tenemos aquí. Entonces otra disponibilidad aquí si la cancelaré. Entonces no tenemos mucho de eso aquí. Pero lo que también vemos aquí son dos tipos de visualización. A éste se le llama embudo estándar, que es el estático, diciéndonos cuál era el flujo entre cada dos pasos. O existe la posibilidad de usar también un embudo de tendencia. Importante saber es que aún no es muy útil porque te está mostrando solo el número total de cuántos usuarios han llegado a cada paso en el tiempo. Lo que será más útil es ver cuál era la tasa de finalización en lugar de los números absolutos. Entonces hay un par de escenarios donde esto también puede ser útil. Pero, pero por ahora, también requiere de un mayor desarrollo por parte de Google para que solo sepas lo que hará en el futuro. Entonces eso fue todo. Ojalá quede bastante claro cómo usar este informe. Es una actualización importante en comparación con Universal Analytics porque podemos crear embudos retroactivamente para la combinación de cualquier dimensión y evento que nos gustaría. Entonces eso fue todo. 27. GA4: exploración de rutas: Otra nueva exploración agregada a Google Analytics es la exploración de caminos, se podría decir, bien, pero esto también estaba disponible en Universal Analytics. Y tienes razón por el reporte, tiene muchas limitaciones y no fue de mucha utilidad. Ese tiene muchas más características este momento y es mucho más útil. Empecemos por lo muy básico y déjame mostrarte cómo funciona. Entonces, al hacer clic aquí, la exploración del camino. Nuevamente, como en el caso anterior, Google ya nos mostrará algunos datos aquí al ver alguna exploración de caminos. Pero como queremos aprenderlo, queremos empezar, empezar nuevo, que es dando click aquí. Entonces déjame hacerlo. Y ya aquí podemos ver qué podemos bien seleccionar punto de partida o punto final. ¿Cuál es la diferencia? En primer lugar, seleccionamos dónde queremos comenzar, y después haciendo clic podemos ver qué pasó con los usuarios. ¿Qué hicieron, a dónde fueron? Entonces déjame mostrarte cómo funciona. En primer lugar, permítame mostrarle un ejemplo sencillo. Tomaré un título de página y pantalla aquí. Y seleccionaré por ejemplo solo la página de inicio. ¿Qué va a pasar ahora mismo? Voy a ver qué pasó con los usuarios que llegaron a la página principal y a dónde fueron siguiendo el enlace. Entonces, antes que nada, puedo seleccionar ya sea si quiero mirar en el recuento de eventos, que es cuántos eventos de este tipo ocurrió. O quiero cambiarlo por cualquier otra métrica. Entonces para, para un solo reporte, cambiaré del Recuento de Eventos a usuarios totales. Así que déjame arrastrarlo y soltarlo ahí. Entonces el número debería ser un poco más bajo. Sí, no es un poco significativamente menor, pero lo importante es mostrar cómo funciona el informe. Así que simplemente podemos hacer clic fácilmente en cada dos pasos y profundizar cada vez más y más profundo. Y Sebald estaba sucediendo exactamente con los usuarios pasando por un camino particular. Eso es algo que no estaba completamente disponible en Universal Analytics son muy difíciles disponibles. Y podemos ir, Déjame minimizar esto por un segundo, hasta diez pasos. Por lo que nivel muy, muy granular. Podemos, podemos pasar por eso y ver si los usuarios, por ejemplo, no están en algún tipo de bucle donde se quedaron atascados. También podemos hacer algunos filtros aquí o cambiar una de las tres dimensiones disponibles a, por ejemplo, nombre del evento. Entonces puede ser para cada punto de partida, puede ser diferente. Entonces puedo ver bien, desde toda la página entonces el usuario ha hecho una vista de página. Si hago clic aquí, entonces lo que estaba sucediendo en términos de evento, que es ver promoción, primera visita y así sucesivamente y así sucesivamente. En este momento sólo estamos mostrando cómo funciona el informe. Así que tengan paciencia conmigo para ejemplos más concretos. Y también puedo hacer un filtro aquí. Entonces, al hacer clic por ejemplo aquí, me gustaría ver solo al que lo hizo para ver la promoción. Entonces lo haré deshaciendo clic y otros disponibles. Y dando click aquí en Aplicar. Si voy a esperar un segundo. Se puede ver solo este está disponible de los otros se agrupan bajo, bajo el Más para que sea más fácil orientarlos en reporte. Entonces, al hacer clic por ejemplo aquí puedo volver a ver qué pasó con esta ruta de página en particular. Entonces esa fue la exploración de la olla. Si elegimos punto de partida, lo que me parece más interesante, si voy a empezar de nuevo y a partir del punto final. Esto es algo que a mucha gente le ha interesado anteriormente y no tenía la disponibilidad de dicho reporte. Entonces, si voy a hacer clic aquí, quiero comenzar por ejemplo a partir de eventos esta vez. Déjame, déjame seleccionar compra como punto final. Entonces si lo buscaré, compra, aquí está. Ahora puedo, haciendo clic, puedo ver bien, lo que estaba pasando aquí. Antes de la compra. Había un patriota. Antes de la página tú había un pergamino, y ahora mismo tenemos eventos, así que hay muchos eventos. No es tan fácil orientarse ahí. Pero si voy a cambiar ahora de evento a página dietil, básicamente puedo ver, si voy a esperar un segundo, básicamente ver un embudo estábamos creando el en uno de los videos anteriores. Entonces podemos ver que de esos 2.2 mil usuarios, la vista de página anterior vieron con Checkout Confirmation, el resto de ellos lo hicieron al método de pago. Bien. Lo que estaba pasando con nosotros desde la información de pago que lo hicieron hasta el método de pago. Hay algunos usuarios, no muchos de ellos que llegaron directamente a ese paso. ¿Qué va a pasar aquí? Va a revisar la inflamación, luego ir allí al carrito de compras y así sucesivamente y así sucesivamente. Entonces creo que ya estás ahora mismo podemos ver lo fácil que es ahora mismo crear también una especie de reporte hacia atrás o embudo hacia atrás para ver qué es exactamente lo hizo el usuario. Qué pena, ahora, en otras palabras, Pero cómo exactamente el usuario ha llegado a una compra al ver retroactivamente cuáles fueron los pasos anteriores. Por lo que esta es una de las grandes características de Google Analytics, sin duda al respecto. Uno de los, hasta ahora, muy pocos que me gusta mucho. Así que siéntete libre de jugar con él y establecer, traté de buscar bucles si quieres encontrar algo que está sucediendo constantemente de una manera que no esperarías que suceda en el flujo del usuario a través del sitio web. Y dije Google Analytics, bosque de base terrestre. Así que siéntete libre de filtrarlo en función de las condiciones que son útiles para tus sitios web. Entonces así es como funciona la exploración de caminos. Espero que te haya gustado este reporte. 28. GA4: superposición de segmentos: Otra nueva técnica de exploración disponible en Google Analytics para una superposición de segmentos de escaldado. Así que lo encontramos en la pestaña Explorar. Y aquí está. Entonces déjame ir directo a ella y explicarla a ojalá como probablemente quede claro por el nombre, nos mostrará visualmente cuál es la superposición entre hasta tres segmentos, exactamente como en el caso de los anteriores técnicas de exploración. También aquí está por defecto disponible algún conjunto de datos. Pero queremos empezar desde cero. Entonces déjenme aclarar esta. Ahora está claro y vamos en eso. ¿Qué es el segmento? La definición básica de ello es que es solo un subconjunto de los datos. Por defecto, la mayoría de los informes muestran datos agregados. Y el segmento es un simple conjunto de reglas por las que solo estableces una parte más pequeña del mismo. Entonces, durante este video, también te mostraré cómo construir un segmento sencillo y comencemos directamente con él. La interfaz de la técnica de exploración es prácticamente la misma. Estamos familiarizados con ello. Entonces comencemos a construir segmento. Está haciendo haciendo clic aquí en ese botón más. Y el primer segmento que me gustaría construir es mi favorito, cual se basa en la categoría de dispositivo. Y quiero segmentar el tráfico de escritorio, ¿cómo hacer eso? Es muy sencillo haciendo clic aquí, buscando la dimensión que es la categoría de dispositivo. Puedes hacerlo ya sea seleccionando delante esa larga lista o usando búsqueda, que es exactamente lo que voy a hacer. Y aquí está, Aquí está mi dimensión. Voy a añadir filtro. Y sólo quiero ver el escritorio perfecto, como dije. Entonces aquí está. Si voy a hacer clic ahora mismo, guardar y aplicar, la primera burbuja aparecerá aquí, que me mostrará cuántos usuarios activos, Lo siento, no lo nombré. Así que déjame ir justo aquí y editar aquí. Entonces también vamos a mostrar lo bueno de que es cada segmento el que claramente ya está guardado en tu GA. Entonces esto es de escritorio. Estupendo. Estamos, y podemos ver que durante el último mes o los últimos 30 días, hubo alrededor de 50,000 de usuarios activos. Entonces esto es, este es el primero hasta ahora, pero no estamos comparando nada con nada porque no hay un solo segmento fabuloso, lo siento. Y el segundo segmento que me gustaría crear también desde cero en un segmento de usuarios que han comprado al menos hacen cosas. ¿Cómo hacer eso? Nuevamente, tenemos que empezar desde cero. No es Sigma preconstruida. Y aquí puedes sentirte libre de hacer click aquí y ver lo que ya está preconstruido ahí. Pero como queremos analizar profundamente los datos y entenderlos desde cero, volveré a construirlos desde el principio. Entonces este es un segmento basado en usuarios. Y como hacer eso. Esta vez será una especie de segmento basado en eventos. Todo es evento en Google Analytics ya que tenemos que familiarizarnos con él. Y así es el tipo de segmento que me gustaría construir. Entonces el evento que busco se llama compra. Y aquí está. Y como parámetro aquí, tengo que agregar algo llamado Recuento de eventos. Entonces aquí está. Es cuántas veces ha ocurrido un evento en particular, que en este caso, me gustaría ver a todos los usuarios, como dije, habremos comprado al menos para hacer compras. Entonces la condición significa que el recuento del horno es más de uno, si se quiere. Ahora, también hay una opción de periodos de tiempo, así puedo seleccionar que estamos viendo. También podemos buscar solo a los usuarios que hayan comprado al menos dos veces durante el pasado, no lo sé, 2030, 50 días o simplemente podemos desactivar eso, que por el bien de este reporte está completamente bien. Si voy a hacer clic ahora mismo, aplicar. Espera un segundo. Veremos que no son tantos de ellos. Bien. 161. Y lo llamaré S por ejemplo uno más compradores. Haga clic, guarde y aplique. Ahora vamos a empezar a ver ya dos segmentos, aquí mismo, está comparando. Y lo que también vemos aquí es que todas las combinaciones de posibles segmentos, si yo agregaría uno más. Entonces déjame hacer eso. También agregaré aquí ya que tenemos tráfico de escritorio, también agregaré tráfico móvil a la comparación. Para tener una mesa un poco más ancha. Permítanme ahora minimizar estas variables. ¿Qué vemos aquí? Podemos ver que casi no hay superposición entre el tráfico móvil y el de escritorio. En realidad, podemos ver algunos de ellos desplazándonos un poco hacia abajo. Hay algunos usuarios que se cuentan también para el tráfico de escritorio y móvil, que es aquí 167. Pero lo que es más importante es que estamos buscando a los mejores compradores, que es ese morado. Y nos gustaría, por ejemplo, ver si hay más usuarios de tráfico de escritorio o móviles. Entonces comparando con cuantos cuantos de total y Guerras, que fueron 160, si no recuerdo correctamente. Sí, eso fue todo. Aquí estamos a 160. Entonces, comparando escritorio versus el móvil, podemos ver que estas dos líneas son en total 160, pero podemos ver que hay 151, lo que básicamente significa que todos los compradores de 1plus vienen de escritorio tráfico. Esto es algo que este informe me permite ver fácilmente. Entonces esta fue una de las cosas que podemos hacer aquí y también descomponer es posible aquí. Entonces déjame mostrarte por ejemplo si voy a agregar aquí primer medio de usuario, esto también agregará otra línea al reporte. Sólo vamos a esperarlo. Como se puede esperar. Voy a ver lo que todo el canal de adquisición superior para cada combinación de los segmentos aquí. Entonces un tipo bastante decente de reporte ya dando por dentro. Entonces como vi en el reporte anterior que la mayoría de los primeros marineros británicos de OnePlus estaban en el escritorio. Puedo ver cuál fue el canal superior a través del cual llegaron por primera vez a la tienda de mercancía de Google. Como podemos ver, de 160, 6,103, juego de pastel a través del canal directo. Y no sé 30 de orgánico, sólo uno de un CPC y otros siete de referencia y así sucesivamente y así sucesivamente. Entonces esto es esto también se puede hacer en ese reporte. Hay innumerables oportunidades de cómo segmentar los datos, incluidas las superposiciones de segmentos y luego, y luego exigir y derribar. Es una especie de tabla multidimensional en la que podemos detectar fácilmente los valores máximos. Y lo que también es posible aquí, si por alguna razón encuentras algo que te interese y quieres o bien usar el segmento en el análisis posterior o por ejemplo en Google Ads como un segmento, simplemente puede hacer clic aquí mismo. Y se puede crear otro segmento a partir de una selección. Por lo que automáticamente crea un segmento a partir de esas condiciones en las que te encuentras. Entonces en este caso, son todos los usuarios de escritorio los que han comprado al menos dos veces, y además su fuente de tráfico es directa. Entonces si por alguna razón esto es importante para ti, justo ahora mismo, acaba de nombrar un segmento, puedes dejarlo como está, ese tipo de nombre extraño, o puedes nombrarlo como quieras. Entonces, si lo vamos a guardar a partir de ahora, puedes usarlo en cualquier otra técnica de exploración que quieras. O si quieres comenzar con la focalización del segmento, puedes simplemente hacer clic aquí, crear el miembro, duración de los miembros. Tendrías que crear un nuevo disparador aquí de alguna manera nombrarlo S, Supongamos algo así como compradores pesados. Desde el escritorio. Aquí estoy. Si tuviera que hacer clic ahora mismo Guardar y ahora haga clic en Guardar y publicar, si, si esta fuera mi cuenta personal, podré comenzar a ver ese segmento de inmediato en Google AdWords e iniciar ejecutando campañas sobre eso. Así que esa es una característica bonita, bastante genial disponible aquí. Entonces ahora sabemos cómo construir superposiciones de segmento. Informar también cómo construir un segmento desde cero y detectar fácilmente algo que pueda ser interesante para nosotros. Entonces así es como funciona el informe de superposición de segmentos. 29. GA4: personalización de informes: Bien, como probablemente notaste que Google Analytics para se trata mucho de personalizaciones, vamos a sumergirnos un poco para mostrar qué es lo que todo es posible personalizar. Tengo que admitir que comparando con Universal Analytics, son muchas más cosas que en realidad podemos personalizar. Entonces déjame mostrarte cómo hacer eso. Tenemos que ir a cualquiera de los reportes y para saber si puedes personalizar el reporte o no, tienes que ver ese ícono en la parte superior derecha. También con el nombre reporte personalizado. Hay que tener los permisos suficientes para poder hacerlo. Así que ni siquiera lo intentes en tienda de mercancía de Google cuenta GFR porque, es muy poco probable que tengamos suficientes permisos ahí. Entonces, ¿cómo hacer eso? Déjame ir por ejemplo al informe de compromiso y luego a páginas y proyectado. Como pueden ver, aquí tengo este icono. Así que déjame hacer clic ahí y mostrarte mucho disponible allí. Entonces, antes que nada, podemos personalizar esos dos gráficos que vemos ahí. Entonces si por alguna razón no queremos ver ese título de página y cláusula de pantalla, ese gráfico de barras solo podemos hacer clic aquí y se puede ver que desapareció o sal si no queremos ver línea gráfico y dejarlo completamente solo a la mesa en blanco. Podemos hacerlo por aquí. Entonces esto es lo primero que podemos hacer. El segundo es que también podemos cambiar las dimensiones y métricas que vemos en el reporte por defecto. Entonces si voy a ir a dimensiones aquí, por ejemplo I. No quiero ver el título de la página y gritar clase como dimensión primaria. Puedo seleccionar uno de esos y configurarlo como predeterminado, o puedo agregar que son completamente diferentes. Entonces, por ejemplo, vamos a desplazarnos un poco para ver qué hay disponible allí. Y por ejemplo I. Estoy interesado en la que se llama cadena de consulta de ruta de página, que es algo que estaba o todavía está disponible en Universal Analytics como dimensión primaria. Entonces déjame ponerlo ahí. Haré clic aquí y lo configuraré como predeterminado. Haré clic en Aplicar. Y también por ejemplo vamos a cambiar. Las métricas verán ahí porque no me parece muy interesante ver vistas por usuario, por ejemplo I. También no quiero ver promedio involucrarlos en el tiempo. Supongamos que dejaremos el conteo de eventos, pero como no tengo ningún módulo de comercio electrónico en mi sitio web, tampoco quiero ver esto, pero por ejemplo algo a lo que todos estábamos acostumbrados ya que tiene mucho limitaciones y requiere una comprensión profunda, que es la tasa de rebote. Entonces por ejemplo, si quiero agregarlo justo aquí y ahora haciendo clic en Aplicar, lo estoy viendo aquí. Entonces, si voy ahora mismo haga clic en el Guardar y guardarlo informe actual en el ciclo de vida. Sí, eso es exactamente lo que quiero hacer. Mostraremos eso en un minuto lo que significa esta ventana emergente. Estoy dando clic ahora mismo en el Guardar. Esperando un segundo hasta que se publique. ¿Bien? Bien, ellos lo dirán. Si voy a correr ahora vuelve y voy a los reportes de páginas en pantallas ahora mismo, déjame mostrarte las dos primeras conversiones de DoubleClick . Y luego volviendo a las páginas y a la pantalla, el informe ya debería ser modificado por completo a la forma en que acabamos de crearlo, ¿verdad? Entonces ahí no vemos ningún cargo. Solo vemos la diferente dimensión seleccionamos y también la métrica es la seleccionamos. Entonces de esta manera podemos personalizar prácticamente por completo el informe. Vemos. Hay una cosa más que me gustaría mostrarles en este video. Y es cuando voy a Reportar y el peso por un segundo. Para algunos hay, perdón, minimizo eso. Hay una biblioteca. Lo que hace, como podemos ver, todavía tenemos bastante. Como puedes ver, aquí tienes dos ciclos de vida, que probablemente sea una caja. Entonces, si lo voy a refrescar, no debería aparecer ahí. A veces sucede con Google Analytics. Entonces sí, ahora son sólo los que están ahí. Podemos ver una especie de grupo más grande de informes, que es el ciclo de vida, luego hay un usuario, y luego hay, por ejemplo, a. Instantáneas de informes y en tiempo real. Si vamos Entonces biblioteca de herramientas, hay otro nivel de personalizaciones que podemos hacer. Podemos reordenar completamente esas pestañas principales o eliminarlas o agregar su informe específico que queramos. Entonces eso es algo que no estaba disponible en Google Analytics o en Universal Analytics. Entonces, por ejemplo, si me desplazaré aquí, y por alguna razón no me gustaría ver la etiqueta o esta pestaña de tecnología por ahí. Puedo hacer clic aquí en Editar colección bajo el usuario. Y si quiero eliminarlo por completo de aquí o de cualquiera, o simplemente vamos a eliminar solo la visión general tecnológica para demostrar que funciona. Si voy a eliminar eso y dar clic en el Guardar. Nuevamente, esperando un segundo, y se fijó en la colección. Entonces, si voy a volver ahora mismo, ese panorama tecnológico ya no debería aparecer ahí. Entonces c, básicamente cambiamos la interfaz para todos los usuarios. Entonces esto es una gran cosa. Si solo quieres personalizar la interfaz de una manera que solo queremos ver los datos que queremos que los usuarios realmente consuman y no se confundan. Por otro lado, podemos crear básicamente cualquier reporte que queramos y editar también ahí. Entonces esto es, esto también es algo que me gustaría mostrarles ahora mismo. Cómo hacer eso. Nuevamente, iré a la biblioteca y crearé un reporte personalizado, que agregaré ahí. Y quiero agregarlo bajo el compromiso. Necesito crear un nuevo reporte, que es dando click aquí. Y vamos a crear un informe detallado. En primer lugar, tengo que seleccionar en función de cuál en base a qué informe puedo quiero crearlo. O bien puedo empezar en blanco, pero para los fines de este video, voy a empezar por ejemplo para cuatro páginas y pantallas. Entonces esperemos un segundo hasta que esté disponible aquí. Básicamente modificando uno de los reportes existentes. Entonces es un duplicado. Lo que quiero mostrarte cómo podemos agregar una nueva pestaña a Tap de reportes más grandes ya existentes. Entonces, supongamos que quiero dejar ahí un gráfico de líneas. Quiero ver por ejemplo no quiero ver este de aquí. Ni éste, ni éste. Y sólo quiero agregar ahí. El que estoy muy familiarizado, que es, por ejemplo puede ser una landing page. Así que básicamente estamos recreando el reporte de landing pages. Entonces voy a quitar esta. Voy a dejar sólo eso. Haré clic en Aplicar. Entonces esperemos un segundo. Bien, dando click aquí, postúlate. Y quiero agregar una diferente, bien, se puede ver que ya está mostrando en tiempo real cómo está cambiando el reporte. Entonces nuevamente, por el bien de los videos, eliminaré todas esas métricas que no me interesan. Después voy a agregar sus sesiones, lo que me dirá cuántas sesiones han comenzado con esa landing page en particular. Entonces voy a mover este como el de arriba. Y como estamos acostumbrados, agreguemos también una tasa de rebote solo para ver que funciona. Entonces aquí está. Una tabla sencilla mostrándome, mostrándome las páginas de aterrizaje superiores por las sesiones que comenzaron ahí. Entonces solo quiero ver gráfico de líneas. Como dije, esta es mi plantilla de informe. Si quisiera, puedo agregar otra tarjeta, pero ese no es el propósito de este video. Entonces aquí estamos. Ahora mismo voy a hacer clic en el Guardar. Quiero nombrarlo como reporte de landing pages. Aquí está, salvándolo. Y nuevamente, toma uno o dos segundos, O puertas salvadas ahora mismo. Entonces tengo que volver a la biblioteca. Estamos, quiero editar esta colección, como dije, y quiero agregar este informe a esa parte de compromiso. Entonces lo que tengo que hacer ahora mismo es desplazarme, desplazarse, desplazarse, desplazarse hasta que vea el reporte, el reporte personalizado que acabo de crear. Y ahora mismo sólo voy a arrastrarlo y soltarlo donde quiera verlo. Entonces haciendo clic en Guardar aquí en la colección actual de informes. Bien, está ahí. Entonces, volviendo a los informes estándar y haciendo clic en engagement, ya puedo ver ese reporte de landing pages que estaba hablando, acabo de crear ahora mismo y puedo verlo de la manera en que lo construyó. Entonces este fue el ejemplo de lo que todo es posible personalizar. Entonces te recomiendo que empieces a jugar con eso, ya que es posible crear bastantes informes a partir de lo que estábamos acostumbrados , desde Universal Analytics. Y esta es exactamente la técnica, así que espero que les guste. Y esto es, esta es la forma en que se construye Google Analytics para. Se trata mucho de personalización. 30. GA4 - consejos - lenguaje para el navegador: Entonces un conjunto, Google Analytics cuatro S y probablemente será desde hace bastante tiempo sobre la personalización, lo que significa que tendremos que crear los informes que nos darán insights por nosotros mismos Empecemos con los próximos Tips y los ejemplos reales que te voy a mostrar porque la mayoría de los ****** se basarán en los reportes personalizados ¿Cómo hacer ese libro mayor? Simplemente intenta ver el primero. Vamos a explorar sección. Y vamos a construir uno desde el cero. Entonces estoy dando click aquí en el reporte en blanco. Y como sabemos cómo funciona, primero tenemos que definir un par de dimensiones y métricas que nos gustaría ver y utilizarlas en el reporte. Entonces estoy empezando por aquí y voy utilizar sólo unos pocos para mostrar el primer paso, que será mientras que el idioma del Navegador. Entonces, supongamos que quiero darle a su navegador como dimensión. No voy a tener. El lenguaje es el segundo. Simplemente puede preseleccionar algunos de ellos y luego hacer clic en el importante No tienes que importar todos y cada uno. Entonces, supongamos que esos dos están bien para el primer paso. Y ahora voy a preseleccionar algunas métricas. Me gustaría ver, que definitivamente. Primero están los usuarios, me gustaría sesiones SI de lo que me gustaría ver la tasa de rebote. Aquí está. Y me gustaría ver, por ejemplo, las tasas de engagement solo para ver que funciona. Y aquí estoy importando eso y ahora voy a construir esos reportes de clientes. Entonces, antes que nada, y este es en realidad el primer tip, tip número uno, que trata sobre el idioma del navegador. El nombre de la dimensión es idioma. Entonces, o bien estoy haciendo doble clic aquí, que es lo que está pasando ahora mismo Y también estoy poniendo aquí los valores que es el total de usuarios. Quiero ver también sesiones y por ejemplo, tasa de rebote. Así que avíseme, prolonga la ventana de tiempo para que diga un año Entonces lo haré a partir del mes de mayo de 2022. Voy a aplicar. Después de ver los datos, voy a cambiar un poco al tipo de celda porque el gráfico de barras no me dice mucho, pero quiero ver solo el texto plano aquí. Y lo que quiero mostrarles, este es el reporte muy simple en realidad, que me está mostrando el idioma del Navegador. Y es importante recordar la palabra navegador. Esta es en realidad la configuración que cada usuario hace en su navegador. Y todo lo que nos dice es probablemente su lengua materna. Entonces incluso ese simple informe que me dice que, bien, alrededor de dos tercios, sí, 2000, 3,000 de mis usuarios tienen la configuración de idioma de su navegador como inglés Y el resto de ellos tienen algo así. En mi caso, es bastante agosto y la mayoría de las personas que están leyendo mi bloque tendrán su, su configuración de idioma en inglés. Pero lo que es importante son las, son las siguientes líneas que el italiano es bastante interesante para mí y algo que no esperaría que tenga. La línea número dos en mi caso será reveladora que el cheque alemán ruso de un cheque. Entonces, así que sí, eso se espera. Y así sucesivamente y así sucesivamente. Incluso podemos ver más líneas si queremos. Pero, ¿qué es importante? ¿Por qué este tip es el número uno? Intenta imaginar que estás dirigiendo un negocio multinacional o multinacional. Estos informes simplemente te dicen desde donde están tus clientes. Así que siéntete libre de usar este informe cuando estés pensando, por ejemplo, dónde deberías expandir tu negocio o potencialmente a qué idiomas deberías intentar traducir tu sitio web. Por lo que sirve de forma nativa a los clientes y a su propio idioma nativo. Entonces en realidad, cosa muy simple, reporte muy simple pero brindando el primer negocio dentro que puedes usar para tu operación diaria. Para que todos los Steam Tip número uno, que se trata de entender lo que el idioma del navegador de sus usuarios 31. GA4 - consejos - datos de ubicación: Otro conjunto de propinas se basará en los datos de Ubicación, que en el caso de GA4 son dimensiones llamadas país y ciudad Entonces todavía tenemos aquí el ejemplo anterior. Entonces para acelerarlo, dejaré todas las métricas que tenemos ahí. Y voy a añadir dos dimensiones más, que acabo de mencionar. Entonces dando clic en la explosión, buscando la Ciudad. Aquí está, y para el país. Y también está el país. Eso voy a importar. E inmediatamente voy a intercambiar el idioma que viene por delante por el país que ya está aquí. Pero solo para demostrar que funciona, estoy arrastrando y soltando aquí. Y aquí estamos. En lugar de lenguaje, que es algo que se está extrayendo del navegador del usuario. El país es algo que Google está tomando de la ubicación de la dirección IP. Entonces es algo ligeramente diferente. Y te ayuda a reconocer simplemente desde dónde están tus usuarios o si eres un negocio en cuanto a negocios, los clientes de sitios web son algo simple, pero vale la pena saber si eres especialmente multinacional de donde están los eres especialmente multinacional de donde Cómo, cómo implicar eso en función de la ubicación, simplemente piensa en dónde ejecutar las campañas tanto online como offline porque quieres estar donde están nuestros clientes. Entonces no estoy inventando la rueda aquí, sino una técnica muy simple diciéndote dónde están los clientes o usuarios si eres sin fines de lucro Y este es exactamente el lugar donde quieres dirigirlos tanto en línea como fuera de línea. Entonces esta es la razón, o esta es una técnica que debería ayudarte a orientar tus presupuestos. La más efectiva, de la manera más efectiva. Entonces esto es, este es el consejo número dos, hazlo a la segmentación en función de dónde están tus clientes. Si estás radicado solo en un país entonces definitivamente vale la pena reemplazar ese país de dimensión por la ciudad. Entonces podemos hacerlo filtrando aquí país en particular y luego agregando allí también segunda, segunda dimensión en la fila como ciudad. O podemos simplemente para mostrar la técnica, sustituir el país por la ciudad. Entonces esto probablemente sea más útil cuando eres un negocio o sitio de un solo país. Entonces, en lugar de ver de la manera más global, que es, que es mundial, ahora mismo estamos mirando a las ciudades particulares. Y nuevamente, exactamente como en el caso de los países en los que quieres estar donde tu, donde están tus clientes. Entonces, por ejemplo, a nivel de consejo, se podría pensar, y esto es en realidad el consejo número tres, dónde ejecutar sus campañas en línea versus fuera de línea dentro de un solo país. ¿Quieres estar en una gran ciudad o en ciudades pequeñas? Esto es definitivamente algo que vale la pena conocer porque también la gente probablemente está viviendo en las grandes ciudades tienen un comportamiento ligeramente diferente, o yo esperaría tener un comportamiento ligeramente diferente al un comportamiento ligeramente diferente de las personas de las ciudades más pequeñas, de los pueblos son de los pueblos. Entonces, si estás radicado en un país, probablemente sabrás solo mirar aquí el reporte, cuáles de ellos son ciudades más grandes, cuáles de ellos son, son pueblos más pequeños? Entonces nuevamente, información muy importante. Y toda esta serie de estos primeros pasos es el objetivo de esos consejos es ayudarte a entender quién es tu persona o clientes o usuarios o cualquiera que sea el nombre elegante para el que usemos. El punto es entender quiénes son, ¿de dónde son? Dónde viven, y así sucesivamente, así sucesivamente. Entonces en realidad, estaban los dos Tips y me estoy poniendo uno más, lo cual diría, bien, vamos a llamarlo como una propina número tres. Pero si tu negocio, que también es tener la parte offline de eso, supongamos que entregamos algo o eres dueño de algo en un offline. Podrías hacer el análisis, por ejemplo, dónde abrir tu red de puntos de recogida porque quieres estar donde están tus clientes. Entonces, por ejemplo, si Praga es la ciudad número uno, definitivamente quiero estar pensando en abrir los puntos de recogida. Ese será probablemente el lugar número uno donde me gustaría tener mi red APM o puntos de recogida o el lugar donde físicamente quiero estar presente, donde están mis clientes Tan simples, adolescentes geográficos, pero yo diría datos muy, muy precisos para ayudarlos cuando se está tomando una decisión de negocio. Entonces esa era la propina número 2.3. Número tres 32. GA4 - consejos - tasa de conversión de exploradores: Bien, para otro conjunto de consejos, cambiaré a otra cuenta de Google Analytics, que es la tienda de mercancía de Google Y la razón de ello es que me gustaría mostrarles un par de ejemplos reales basados en los datos de Ecommerce. Así que solo me cambio ahí. Y exactamente como en el caso anterior, vamos a construir un par de reportes desde cero. Entonces voy a explorar reportaje y estoy empezando de nuevo en el blanco. Los siguientes de ellos se basarán en los datos del Navegador en los datos nombrados del Navegador. Entonces comencemos de nuevo haciendo clic en el primer par de dimensiones que queremos usar. Entonces el primero será Browser, que es completamente suficiente para este tip en particular. Y nuevamente, permítanme seleccionar algunas métricas. Entonces quiero ver el total de usuarios. Quiero SI, sesiones. Definitivamente quiero ver la tasa de rebote. Y ahora vamos a algunas métricas de comercio electrónico. Entonces antes que nada, como tienda de mercancía de Google ha implementado también el comercio electrónico y la medición, medición. Veré ahí también datos de comercio electrónico, entonces compras, esto es algo chico que definitivamente quieres ver. Quiero ver la tasa de conversión, que finalmente está ahí y estoy usando la tasa de conversión de sesión. Y me gustaría ver los ingresos del comercio electrónico. Entonces aquí estamos, y aquí está. Digamos, Sí, podemos usar este es exactamente lo mismo para comprar y los ingresos del comercio electrónico o deberían ser los mismos. Entonces, ¿qué importa esto, esta métrica. Entonces, antes que nada, lo que me gustaría ver, estoy construyendo el informe. Así que de nuevo, haga doble clic en los roles y estoy agregando las métricas, usuarios totales. Ahora, sesiones, definitivamente tasa de rebote, compras, conversión de sesiones e ingresos por comercio electrónico. Entonces esperemos un par de segundos hasta que todos sean visibles. Sin embargo, aquí estamos, nuevamente cambiando del gráfico de barras al texto plano. Como podemos ver ahora mismo, es un reporte bastante sencillo. Hasta el momento. Ignoremos la, la tasa de conversión aquí. Me gustaría mostrarte algo diferente primero, este es otro tip, tip número cinco, que es solo mirar cuáles son los navegadores más populares que fueron entre tus usuarios. En el caso de la tienda de mercancía de Google, definitivamente no es una sorpresa que el número uno sea Chrome. Pero luego hay un safari en Samsung Internet, revisión de Android y así sucesivamente, así sucesivamente. Haz exactamente lo mismo en tu caso y trata de entender cuáles son los populares Browser's. Solo el navegador en sí es una característica del usuario. Si tus usuarios están usando navegadores modernos y nuevos como Chrome y Safari, probablemente sean un poco más avanzados. Los usuarios técnicos que entonces por ejemplo, alguien que está usando Edge, que está preinstalado en los dispositivos Windows Así que de nuevo, datos muy simples, muy simples, pero definitivamente vale la pena verificar. Y también intenta verificar, que es otro tip, tip número seis, si estás hablando el mismo idioma que tus usuarios. Y por idioma, no me refiero al inglés o al alemán o al español, sino al tono del idioma que hablas. Entonces, si descubres que tienes unos usuarios geek, entonces sabría que muchos usuarios de Safari tratan de hablarles también un poco más tal vez un lenguaje geek Algo moderno y fresco. Entonces algo que podría resultarles un poco más familiar. Entonces esto es puramente sobre, sobre la interpretación del volumen total de usuarios. Ahora mismo vamos a echar un vistazo o echar un vistazo más de cerca a la tasa de conversión. Ahora mismo, como pueden ver, hay una tasa de conversión muy alta, algo así como el 90%. Debido a que la tienda de mercancía de Google tiene, han marcado bastantes eventos como conversión. Entonces, por ejemplo, incluso ver una página de detalles del producto puede ser una conversión. Entonces esta es la razón por la que tantos. Es por ello que las tasas de conversión son tan altas. Por lo que queremos enfocarnos sólo en la que se basa en compras. Y ahora una técnica sencilla de cómo conseguir eso. No sólo tiene que ser comprado. Entonces si en tu caso, por ejemplo, tu conversión principal es algo así como una descarga de archivos o enviando un formulario de contacto. Entonces ya sabes qué evento en particular es, exactamente los mismos datos, los mismos, el mismo filtrado porque voy mostrar ahora mismo aplicaremos en tu caso. Entonces, lo que tenemos que hacer aquí es agregar allí una dimensión más, que se llama evento. Como ya explicamos un par de veces más. Google Analytics es un análisis basado en eventos. Entonces ahora mismo tenemos aquí también evento. Y si quiero calcular la tasa de conversión solo para evento particular, tengo que ir a filtros aquí Y necesito filtrar los eventos. Entonces en este caso, quiero filtrar usando expresiones regulares. Y quiero filtrar todos los, todos los eventos son solo eventos que se llaman inicio de sesión. Aquí está, que contará básicamente todo el total de usuarios y sesiones, que es exactamente lo que quiero. Pero ahora mismo cuando se trata de la tasa de conversión, solo quiero que calcule en función de las compras. Entonces este es el segundo evento que voy a filtrar, lo que significa que este, este signo significa lógico O así que quiero filtrar todos los, todos los eventos que se llaman inicio de sesión o compra. Entonces, si voy a hacer clic en Aplicar ahora mismo, trata de enfocarte aquí en el lado derecho verás como la tasa de conversión será menor. Entonces haciendo clic Aplicar aquí, esperando un do de segundo orden Y deberíamos ver los datos, bien, aquí estamos. Ahora mismo, podemos ver que la tasa de conversión es algo así como medio por ciento en estos momentos. A lo mejor déjame prolongar un poco más la ventana, algo así como aquí porque no estoy seguro si ellos la midieron correctamente en los últimos días. nuevo, secundaria a Bien, De todos modos, el punto es entender cómo, cómo filtrar los datos de una manera que puedas mirar en la tasa de conversión solo para el evento en particular, que fue exactamente el caso. Y ahora cómo conectarlo con los datos del navegador. Vemos que el primer bucle que tendría es definitivamente para ver cuál es el promedio de la tasa de conversión, que es 0.9. Y ahora mirando en las líneas superiores aquí, así podemos ver que la tasa de conversión está ligeramente por encima de la media para el Chrome 1.1. Pero estamos buscando en la línea número dos, número tres, que es Safari una ventaja, podemos ver que la tasa de conversión ni siquiera es mitad comparada con lo que no está en el Chrome. Entonces esto es algo definitivamente eso es manchas de mi intención. Y dice que este es otro consejo. Así que haz el mismo ejercicio en tu caso. Y si vas a ver tal diferencia entre, entre la tasa de conversión y los Browser's. Lo primero que haría es ahora mismo abrir el navegador Safari e intentar jugar en el Safari por un par de minutos para ver si no voy a poder localizarlo. Algo que algo fundamentalmente no está mal ahí. Y o bien, o hacer el mismo ejercicio en el navegador Edge porque no debería ser como menos de la mitad, menos de la mitad de la tasa de conversión o en este caso, del borde, casi todo apenas una cuarta parte del comercio está justo aquí Entonces es muy probable que algo se rompa. Puede ser que no lo sepa. El Añadir al carrito no funciona correctamente o puedes pasar por el pago o alguna validación no funciona ahí. A veces es como una pequeña cosa que puede bloquear los usuarios para completar la compra. Así que definitivamente vale la pena comprobarlo y pasar allí un par de minutos, posible que encuentres bastante dinero en la mesa solo arreglar tal vez algunos problemas pequeños. Entonces esta es otra cinta. Siéntete libre de hacer este ejercicio, súper simple pero súper, súper pinceles de datos. Usted tiene. Así que eso fue un par de consejos con respecto a los datos del navegador y la combinación con la tasa de conversión 33. GA4 - consejos - categoría de dispositivos: Pasemos a la propina número nueve, que volverá a estar basada en los datos de la tienda de mercancía de Google. Y esta la vamos a hacer basándonos en una de mis dimensiones favoritas, que se llama Categoría Dispositivo. Entonces todavía tenemos los mismos reportes que tenemos en el tip anterior. Y ahora mismo estamos llegando a agregar una dimensión más que acabo de mencionar, que solo categoría Dispositivo. Entonces déjame encontrarlo aquí. Categoría de dispositivo, aquí está. Sólo tiene tres líneas, pero súper importante para mí. Entonces déjame cambiar la categoría Navegador por Dispositivo. Estamos de nuevo, informe súper simple, pero uno de los más negocios, posiblemente cambiando uno. Así que vamos a ordenar en base al total de usuarios. Todavía estamos usando el mismo filtrado para ese nombre de evento llamado inicio de sesión y la compra. Entonces también podemos evaluarlo, pero en realidad para hacer tips aquí, primero de ellos, tip número ocho es simplemente verificar cuál es la relación entre tu tráfico de escritorio y móvil. Como ya les dije, esta dimensión tiene sólo tres valores, escritorio, móvil y tablet. Y te dice que en esos dispositivos son usuarios navegando por tu sitio web. Entonces como podemos ver en este caso, es casi 5050 entre móvil y escritorio Entonces, la primera información en el primer tip número ocho es realidad para verificar cuál es esa proporción y cuál es la, cuáles son las implicaciones que tiene tu negocio, si prestas suficiente atención cuando estás diseñando algo. Significa que cualquier característica, cualquier innovación que hagas cuando se trata experiencia de usuario debe estar al menos igualmente diseñada para dispositivos móviles y computadoras de escritorio. Y mi recomendación es diseñarlo solo para móviles. Haz que primero funcione en el móvil bueno, y luego haz la versión de escritorio del mismo. Porque en realidad 50, 50 hoy en día es algo que yo esperaría que estuviera aún más en el móvil. De la región soy de la que es Europa Central, la penetración de los dispositivos móviles y la relación entre móvil y escritorio es algo así como 72, 30 a favor del Móvil. Entonces en realidad 50, 50 sigue siendo algo que me sorprende bastante que eso sigue siendo un poco más de usuarios de escritorio que del móvil. Sí. Podrías discutir conmigo eso. Bien. Pero probablemente estén buscando en la tienda de mercadería en el trabajo o, o, o podrían tener alguna otra razón. Pero aún así, hasta el 50% de los móviles debería decirnos la información muy directa que chicos, deberíamos diseñar todo lo que hacemos, particularmente para los móviles Entonces esta es esta es la punta número ocho. consejo número nueve es nuevamente solo mirar al lado derecho de ese informe y mirar la tasa de conversión. Y probablemente ni siquiera tenga que comentar este porque estamos buscando en la diferencia de tasa de conversión entre el escritorio y el móvil, que es 1.6 y 0.3, lo que significa que la tasa de conversión que el Móvil no es ni siquiera una quinta parte de lo que hay en el escritorio Definitivamente hay algo fundamentalmente mal cuando se trata de experiencia de usuario en dispositivos móviles. Entonces esto es algo que deberíamos ahí deberíamos, realmente deberíamos poner punto e intentar cavar en lo profundo. Esto será parte de otro tip. Pero antes que nada, literalmente, mirando cuál es la diferencia. Mi expectativa de una buena experiencia móvil de trabajo es que la tasa de conversión en comparación con el sol de escritorio sea algo así como el 80 por ciento de la tasa de conversión de escritorio, que, que en este caso esperaría ser cuando el escritorio es 1.6, esperaría que aquí fuera algo así como 1.3, al menos, no 0.3. Entonces definitivamente hay algo mal. Y mirando en la tableta 0.1, eso es probablemente también algo ahora el muy, muy bien funcionando cuando se trata de la parte responsive de, del GA4 de la tienda de mercancía de Google Así que profundizaremos un poco más para entenderlo al día siguiente. Pero esta fue súper simple sobre la categoría Dispositivo y mirando la parte de ella. Para que podamos diseñar todo basándonos en la proporción de perros de esas Categorías de Dispositivos. Y luego mirando la tasa de conversión, si no deberíamos centrarnos inmediatamente sólo en el Móvil, que en este caso probablemente deberíamos. Entonces otros dos Tips y vamos a adentrarnos un poco más en la experiencia móvil. 34. GA4: consejos para móvil: resolución de pantalla: Seguimos jugando con los datos de la categoría del dispositivo, eh, dijo que vamos a cavar un poco más con el rendimiento del dispositivo móvil porque como podemos ver, seguimos con la misma configuración de informes. Y nos dice que la tasa de conversión en los dispositivos móviles es de 0.3, mientras que en el escritorio es 1.6, que es cinco veces más. Entonces definitivamente hay algo mal. Sólo tenemos que averiguar qué. Entonces lo que hice, ya agregué algunas dimensiones más aquí las cuales voy a usar, que es resolución de pantalla dispositivo modelo dispositivo, y móvil Moodle. El resto del informe sigue siendo el mismo. Lo que quiero hacer como primera cosa aquí es mantener solo la línea móvil, cual es fácil de hacer si solo haces clic con la derecha e incluyes en esta en selección. Entonces, entonces es más o menos lo mismo que lo harías, ya que lo filtraríamos, por ejemplo aquí, está filtrando automáticamente eso. Y lo que quiero hacer ahora mismo es agregar ahí otra dimensión que se proyectará resolución. Lo que estoy tratando de hacer es averiguar si hay algunas de las resoluciones de pantalla que están funcionando en el dispositivo móvil es mejor que las otras. Entonces, ¿qué tenemos ahora mismo? El informe en estos momentos se desglosa por las, por las diversas resoluciones de pantalla que tenemos. Y lo que me interesa es la tasa de conversión. Entonces vemos que el promedio 0.4 podemos ver, bien, ligeramente por encima, ligeramente por debajo. Esto está muy por debajo, que es 362 veces 800. Resolución muy inusual. Bajando. Si no voy a poner algo interesante, que está aquí, por ejemplo, línea número 11, que es 393 veces 852 Entonces esto obviamente se desempeña alto por encima de la media. Y puedo desplazarme un poco más hacia abajo para ver si hay algo que me llame la atención. Nuevamente, hay algunos muy bajos, algunos de ellos muy altos. El punto aquí es, como podemos ver, que el demonio y hay diferencias bastante enormes entre las resoluciones de pantalla en los dispositivos móviles o su recomendación que hagas. Aquí está para tratar de simular esa resolución de pantalla e intentar jugar con su sitio web para ver si no podrá detectar como la compra si quiere, tal vez un perdón, si no podrá detectar algo mal con solo jugar con su sitio web. Cómo hacer eso, en realidad es bastante fácil. Yo solo iría aquí a la tienda de mercancía de Google. Estoy aquí. Puedes llegar fácilmente buscando eso en Google o puedes ver la URL Y para simular el dispositivo móvil en la pantalla grande, estoy usando el complemento, que se llama simulador móvil Ya lo tengo instalado. Entonces cuando hago clic en él, automáticamente me asimila Cuál es la experiencia móvil para poder jugar con ella. En realidad se puede hacer, es bastante genial. Puedes seleccionar entre bastantes dispositivos disponibles aquí, tanto Android como Apple, incluso algunas tabletas o incluso las especiales como Apple Watch y galaxy caen a mi MacBook Air y así sucesivamente. Entonces la manera ideal es, es tratar de simular la resolución exacta o tratar entender lo que puede ser una resolución en particular. Entonces como vimos, lo primero fue que la tasa de conversión general en los dispositivos móviles era muy baja. Entonces lo primero que haría es simplemente en general jugar con la experiencia móvil y tratar de ver si no voy a detectar algo mal. Yo sólo estoy por el primer lado. Puedo ver que se ve bastante extraño. No puedo decir que se vea súper genial o súper, súper genial en escritorio. Pero incluso aquí en el móvil, solo la alineación de la canasta a la derecha. Parece que parece un sitio web roto. Es como que no se hace correctamente. Cuando intento desplazarme hacia abajo, ya estaba jugando con él anteriormente. Entonces te estoy enseñando algunas de las cosas que instantáneamente me surtieron cuando intento hacer click en cualquier foto de aquí, que es una especie de promoción de colección de bicicletas o bebida donde no hace nada, que es algo que esperaría hacer Y lo único como llegar más lejos es haciendo clic en ese título de Compra Ahora. Me tomó un tiempo. Me tomó un tiempo hasta que entendí que tenía que hacer clic solo aquí para llegar más lejos Entonces cuando yo, cuando hice eso, hay otra cosa que la veo. Que era que el sitio web estaba en el dispositivo móvil es definitivamente más lento que, que en el de escritorio. Eso voy a mostrar en otro conjunto de tips, pero este es el tip número diez para tratar simular esa experiencia móvil. Y es probable que encuentre algo, algo que no funcione correctamente. Entonces con solo jugar aquí de nuevo, esperaría que el botón Agregar al carrito sea, sea constantemente visible, lo cual es una especie de mejor práctica móvil. Lo cual no es el caso aunque esté usando, usando el iPhone para el que debería optimizarse. Esta es otra, otra cosa que probablemente intentaría arreglar cuando sería diseñador UX. Pero el punto es ver a partir de los datos que probablemente haya algo mal. No vamos a poder ver eso exactamente. Esto es lo que tenemos que arreglar, pero sabemos que hay algo mal con sus dispositivos móviles. Solo así solo pon su información a tu diseñador de UX que pueda jugar con el sitio web y tratar de averiguar cuál puede ser el problema. Y lo segundo que quería compartir con ustedes de ese reporte es tratar buscar una resolución particular si van a ver que su tasa de conversión va a ser bastante buena. Pero entonces si cavas un poco, podrías ver que alguna resolución está funcionando bien mucho mejor o mucho peor que, que, que la otra. ¿Y cómo hacer eso? También hay otra manera de simularlo. Y esto es lo que te voy a mostrar. Ahora mismo, cancela esto, este complemento del navegador. Y básicamente puedes crearlos manualmente. La resolución exacta te gustaría ver cómo a través de la muerte. Estoy usando Google Chrome. Y si solo haces el clic derecho y haces clic en la inspección, hay un pequeño icono en la esquina superior izquierda, esta barra de herramientas de alternar dispositivo. Si haces clic en eso, se volverá azul. Y a partir de ahora, si vuelves entonces al navegador , iniciará un bucle como este. Entonces esta es en realidad la simulación para iPhone SE. Entonces, si hago clic aquí, puedo seleccionar uno de esos dispositivos predefinidos aquí. Incluso puedo simular alguna, alguna conexión más lenta. Por ejemplo, como los móviles de gama baja saben estrangulamiento, que es algo que tengo ahora mismo También puedes jugar con las diferentes resoluciones estándar y ver cómo se ve el sitio web en un móvil pequeño, en un móvil más grande mientras. Así que eso en realidad es bastante bueno de ver. Ahora volvamos a, al iPhone SE. O puedes, ya que esto es lo que quería mostrarte en una parte de este paso. Simula resolución particular si vas a encontrar algo interesante para ti, cómo hacerlo, no es posible solo dar click aquí y editar este número. Lo que necesitas hacer es hacer clic aquí y hacer clic aquí en el Editar. Otra vez. La consola se abrirá y puede ocurrir en uno de los dispositivos que está disponible aquí, o puede agregar un dispositivo personalizado. Entonces si estás bien, ahora pon aquí algo así como, déjame mostrarte que las 415 veces 850, igual que usar el número aleatorio, solo para mostrarte que funciona. Y lo nombraré como un dispositivo de bobbles. Voy a hacer clic en el Agregar. Aquí ya está bastante clicked. Ahora mismo. Ve, vuelve, lo que se puede hacer con este Glick. Y volviendo a, perdón, volviendo a lo que estamos mostrando, ahora mismo puedo. Entonces como se puede ver que entre los dispositivos que ya está aquí, también hay problemas dispositivo, que es el que acabamos de crear, 415 por 150. Y ahora mismo puedo jugar con eso. Entonces haz lo mismo si encuentras algo interesante entre las resoluciones de pantalla específicas que te ayudará a hacer para ver si no hay algo súper grado o súper mal. Así podemos simular la experiencia exacta que están teniendo tus clientes. Y es posible que veas que hay algo mal y que es potencialmente y ojalá sea fácil de arreglar. Así que esa era la punta número diez, intenté simular lo mismo 35. GA4 - consejos - información sobre la velocidad de la página: Bien. Y vamos a dar propina número 12. Y éste será probablemente el único caso en el que mostraremos la mayor parte de su uso fuera de la interfaz GA. Y es porque los datos que históricamente solías estar dentro de la interfaz de GA, particularmente en la versión Universal Analytics, normalmente no están disponibles allí. Y estoy hablando de la velocidad de Page. Entonces históricamente solía ser muy útil dentro, dentro de la interfaz, pero ya no es el caso. Por lo que Google decidió proporcionar estos datos fuera de GA en un producto separado, que se llama Page speed insights. Entonces, todo lo que tenemos que hacer es escribir en la búsqueda Perspectivas de velocidad de página. Y aquí está, aquí está el nombre de ese producto. Es velocidad de página, oscuro, punto VAP, sordo. Y cómo funciona, en realidad es súper simple. Entonces todo lo que tenemos que hacer es simplemente ingresar una URL de página web, que queremos analizar por algoritmos de Google. Entonces, lo que voy a hacer aquí es exactamente qué esperar. Solo estoy copiando la URL, estoy pegando aquí, y estoy dejando a Google para analice en realidad su propio sitio web Y aquí estamos. El, el informe se divide en versión móvil y de escritorio del mismo. Y podemos ver eso incluso que es bastante gracioso. Al mismo tiempo que a pesar de que el propio E-sharp de Google es muy pobre cuando se trata de los conocimientos de velocidad de la página, los contenidos más grandes pintarán Es 4.2 segundos, que es que es lo que es demasiado lento. Entonces no fue solo mi observación personal que es lento, sino que realmente es el caso. Hay, también hay un conjunto de otras, otras métricas que son importantes, pero S4 ahora, el google está afirmando que ese contenido más grande de LCP para pintura es el que también entra en los algoritmos de ranking de búsqueda como entrada Así que trata de optimizar para esa métrica. Si nos desplazamos un poco hacia abajo, podemos ver aún más detalles aquí. Podemos ver que el mayor pago cómodo tarda 15 s en cargarse. Entonces esa es una piscina muy, muy. Entonces Google, gracias por la herramienta que la tenemos, pero también intenta optimizar tu sitio web acuerdo con la deuda que las recomendaciones. Y va a ser una experiencia mucho, mucho más fluida que es ahora mismo. Así que siéntete libre de desplazarte también por eso. Hay bastantes ideas que la herramienta te está proporcionando. Y son muy concretos, lo que significa que si vemos aquí imágenes del tamaño adecuado, si nos desplazamos hacia abajo, en realidad es decir qué es, qué es tan lento y qué tarda tanto cargarse para los usuarios. Entonces es un informe bastante extenso, pero definitivamente vale la pena checar tratando de optimizar tu sitio web de acuerdo a eso, porque te ayudará a conseguir el tráfico orgánico porque la velocidad como su Google afirma en probablemente cada conferencia a la que están asistiendo, que la velocidad es uno de los factores clave. Cuando se trata de la página de resultados del motor de búsqueda. Cuando yo, lo compararemos con la experiencia de escritorio porque lo que tenemos aquí es ese mayor contenido para el dolor y el primer contenido pull paint. Y como podemos verlo, fueron 12.3 s, cual es literalmente terrible Comparando con el escritorio, fue 2.9 y 3.5. Entonces como en el paso anterior, anterior, en la cinta anterior, cuando estábamos mostrando la simulación de la experiencia móvil en un escritorio, me estaba reclamando eso personalmente, me parece lento. Aquí están los datos que están confirmando ese hecho de que no fue sólo mi observación personal, sino también que el, el hecho, así que de nuevo, el mismo conjunto de oportunidades y recomendaciones. ¿Qué debería hacer realmente Google con la tienda de mercancía de Google? Pero haz lo mismo contigo para tu sitio web, la herramienta es gratuita. Es súper fácil de usar. Y en realidad puedes obtener bastantes mejoras si aceleras tu sitio web. Entonces eso fue, ese fue el paso número 12. Utilice Insights de velocidad de página, que son los datos que se encuentran en este momento en el producto separado. Históricamente solían estar dentro de la interfaz de Google Analytics. Entonces eso fue todo. 36. GA4: consejos - sistema operativo móvil: Seguimos con otro otro consejo, tip número 13, que se trata de agregar algunos datos adicionales a los dispositivos móviles. Estos son los que no solo son el futuro, sino en realidad todos ya un presente experimentando sitios web. Entonces vamos a profundizar un poco más y te voy a explicar por qué. En primer lugar, agregué aquí dos dimensiones más a nuestro informe, cual es ideado marca y sistema operativo Y agregué una métrica más, que es el ingreso promedio de compra. Entonces, lo primero que voy a hacer es que agregaré el ingreso promedio de compra como métrica haciendo doble clic aquí Y podemos ver que apareció a la derecha. Y lo que voy a hacer ahora mismo es que voy a desglosar la categoría de dispositivos, en primer lugar, a nivel de sistema operativo. Entonces haciendo doble clic ahí, se puede ver que sólo hay dos líneas, por supuesto, Android e iOS ¿Y qué vemos aquí? ¿Otra vez? Este es el informe que va a esa voluntad o el tip número 13 que nos ayudará a entender quién es nuestro grupo objetivo. Lo que en este caso significa, ¿son más usuarios de Android o iOS? Sí, esto es lo bueno. Y también uno de los, uno de los errores del principiante de que hubo un sí, sí. Android. Estas son las personas en las que deberían enfocarme no estaría tan segura solo porque hay más de ellas, voy a tratar de ver más contextos de los datos. Entonces, por ejemplo, al entonces mirar la tasa de conversión, puedo ver que la gente de Android en realidad está teniendo solo 0.3 tasa de conversión de otros dispositivos móviles, mientras que iOS tiene 0.5. Entonces yo diría que tal vez este es el grupo objetivo en el que tal vez deberíamos enfocarnos o deberíamos tratar de obtener más de ellos porque su tasa de conversión es naturalmente mayor que la de las dendritas Entonces esto nuevamente es como ver el reporte de las dos líneas diciéndonos mucho más sobre quiénes son nuestros usuarios. Entonces, si yo sería el que se supone que debe ejecutar las campañas para la adquisición de nuevos usuarios. Aquí es donde definitivamente me enfocaría más en los usuarios de iOS que en un Android porque puedo ver que están convirtiendo más. ¿Qué es aún más importante? Están dispuestos a gastar más cuando ellos, cuando compran algo, ¿verdad? Entonces el ingreso promedio de compra o el valor promedio del pedido, como estábamos acostumbrados desde el Universal Analytics es de $50 para Android, mientras que es de 70 para iOS. Entonces esto es definitivamente algo que me interesa mucho más que en el Android. Por supuesto, puede haber muchas razones para ello. Pero al mirar al tranquilo grupo grande de usuarios, diría que este es solo el comportamiento natural los usuarios de iOS en la tienda de mercancías de Google. Se convierten con una tasa de conversión más alta. Y si convierten, están dispuestos a gastar más dinero. Así que de nuevo, punta muy simple, pero definitivamente con la visión del negocio. Entonces con solo comparar este número, podemos ver que la relación entre los usuarios de Android e iOS es de un tercio a dos tercios Pero los ingresos comparten 5050. Entonces esto hace bastante. Y si queremos profundizar más, si queremos, podemos simplemente excluir la dimensión del sistema operativo y agregar su marca de dispositivos. Entonces definitivamente más líneas que en el caso anterior, pero básicamente ayudándonos a entenderlo incluso, aún más. Entonces. Podemos ver que la mayoría de los usuarios en el dispositivo desglose de la dimensión de la marca pan es Apple con la tasa de conversión más alta y el mayor ingreso promedio de compra. Puedo ver aquí que esto es 98 de, de Huawei, pero esta es sólo una compra de eso. Entonces yo no consideraría eso como irrelevante y siempre haría lo mismo una doble comprobación si ves algunos, algunos atípicos en Así que también siéntete libre de hacer lo mismo a nivel de marca de dispositivos. Pero la información importante es que en realidad el grupo de usuarios en el que debemos enfocarnos son los dispositivos móviles en el Apple, porque tienen la tasa de conversión más alta y gastan más dinero cuando compran algo. Entonces nuevamente, solo para repetir, lo que fue el punto de este paso es entender quién es nuestro grupo objetivo de usuarios. Quién es, quién está dispuesto a convertir el mejor, máximo nivel y está dispuesto a gastar más. Entonces definitivamente es el móvil, los usuarios móviles de Apple. Así que de nuevo, siéntete libre de hacer la misma técnica para saber más sobre tus usuarios 37. Consejo 33 34 Vinculación de GA4 con G Ads y Search console: Este paso será bastante rápido pero bastante importante, diría yo. Hay un montón de datos en Google Analytics y algunos de ellos están disponibles una vez que hacemos algo que se llama enlace de productos. A qué me refiero ahora mismo son dos casos particulares. Primero de ellos es la capacidad de ver en qué palabras clave particulares se mostró su sitio web y potencialmente, luego el clic ocurrió a partir de los resultados de búsqueda orgánicos. La herramienta de Google, que está almacenando esta información se llama Google Search Console. Y hay opciones para tener una vista separada al iniciar sesión en Search Console, o puedes vincular la Search Console con Google Analytics, y luego los datos de Search Console importarían directamente a los cuatro GA. Entonces los datos están disponibles en la Consola de Búsqueda y consultas. Entonces solo para mostrarte que está ahí, voy a reportar, y estas son las consultas de búsqueda que luego aparecen dentro de la interfaz con capacidad ver cuántos clics ocurrieron de alguien buscando, por ejemplo, mercancía certificada por Google Cloud. Hay un montón de palabras clave listadas, pero para poder ver los datos, y de esto se trata este tip, necesitamos vincular Google Search Console y Google Analytics. Entonces, por supuesto, lo analizaremos a lo largo del curso, pero este es el requisito previo para ver los datos. Y lo similar se aplica cuando estás ejecutando anuncios pagados dentro del entorno de Google, que la herramienta se llama Google Ad, y también hay un conjunto dedicado de los informes a eso, y uno que es en particular o debería ser de particular interés para todos ustedes es cuando les mostraré datos bajo la pestaña de planeación llamada Google Ad porque una vez que intervincule Cuenta de Google Ads y la cuenta de Google Analytics, empezarás a ver también los datos de gasto o los datos de costo del anuncio exactamente en la interfaz. Que es algo que definitivamente deberías y quieres ver porque si estás gastando por algo, te gustaría ver entonces la efectividad de tal gasto, ¿verdad? Entonces, una vez que interconectes, nuevamente, Google Ads, en este caso, y Google Analytics, empezarás a ver estos datos Y como se puede ver, por ejemplo, apenas como mirada breve porque se trata de cómo intervincular las herramientas No viste el gasto publicitario ni el costo de los anuncios. Y ¿cuál era también el costo por un clic? ¿Cuál fue el ingreso total y cuál fue el rendimiento del gasto publicitario? Entonces esto es algo hacia la mayoría de los anunciantes que los negocios están optimizando para Y ahora, ¿cómo vincular eso? Como obvio probablemente, hay que ir a la sección Admin. Y hay un requisito previo de que necesitas tener acceso de administrador a la cuenta de Google Analytics, así como a Google Search Console y a la cuenta de Google Ads. Entonces, cómo hacerlo, es bastante sencillo si tienes el acceso. Entonces solo te estoy mostrando la forma en que necesitas ir a Admin. Y luego en el lado derecho, en la parte inferior, hay varios enlaces de productos. Todos ellos son producto de Google, pero estábamos discutiendo los dos, que es el enlace de Google Console Search Console, que es al hacer clic he deshabilitado esta opción porque, claro, no tengo derechos de administrador para los cuatro GA de Google Merchandise store, pero es como el par de pasos bastante fáciles y fáciles. Solo necesitas tener acceso a ambos. Como dije, el acceso de administrador tanto a Tool Search Console como a GA four. Si entonces harías clic en el Enlace, un par de pasos y lo tienes entrelazado y lo similar aplica también Si me diera click ahora mismo al Google Aticks verías si esto es realmente un buen cheque Si lo tienes habilitado, entonces el botón de enlace será azul. De igual manera, como en el caso de Search Console, pasarías por un par de pasos y habrías interconectado Lo que es una gran cosa es entonces que los datos aparecerán retroactivamente en tu cuenta GA four Entonces esto es realmente genial y no fue el caso en el pasado. Entonces sí, siéntete libre de hacer eso. Enriquezarás los datos que ya tienes en los cuatro GA. 38. Cómo usar los parámetros de UTM: Los parámetros UDN se utilizan para el trekking de tráfico a través de todas las plataformas de tráfico. No son más que perímetros. Tenemos que añadir a la dirección de Earl of Landing Page si quieres viajar. Se trata de un boletín de campañas de la BBC, publicaciones en redes sociales, presume de libro y así sucesivamente. Significa todo tipo de tráfico excepto directo y orgánico. Uno. Son cinco de ellos. Fuente. Contenido de campaña medio En término, echemos un vistazo a un par de ejemplos de cómo se usa y mostrárselo eso nos ayudará a crear parámetros tm correctamente. Entonces, chicos, vamos a mostrar cómo usarlos. Parámetros Tm. A lo mejor primero pequeña ventana de la historia. Podría preguntarse qué significa en realidad la abreviatura tm en su módulo de seguimiento de erizos. Erchin era una empresa que waas predecesora fuera de Google analytics, y fue adquirida en 2000 y cinco por Google. Y luego fue ultimamente ah desarrollado Ah, como un Google analytics, pero para lo que estamos usando en este momento cuando lo amamos. Entonces esto es lo que significa comunidad. Todavía se usa. Entonces, uh, ustedes, los parámetros tim nos permiten distinguir entre diversos canales de tráfico. Asumamos escenario muy sencillo tenemos esta tu dirección, que es mi sitio web https. Probablemente cosa que ve ese guión de diapositivas slash e y slash y estoy corriendo y pagada campaña de búsqueda en Google Edwards. Y una vez que quiero ver este tráfico y Google analytics, ese es el este tráfico iss exactamente de esta campaña, tengo que tomarlo de alguna manera. Y cómo lo hago es agregando estas pequeñas fracciones fuera de texto en finalmente dirección rural que se verá así. Por lo que al sólo tener este, veríamos este tráfico como uno directo, que no es ah, porque es de esta campaña pagada. Entonces esto es a lo que nos dirigimos aquí. El principio de la final eres nuestra dirección es el mismo https sobre Brett enfermo que ve en slash Y luego hay un signo de interrogación belleza en medio, igual CPC que los equipos fuerzan igual a Google y tu campaña de equipo igual a g un curso. No más Ahora sobre el signo de interrogación subrayado firmando signo igual porque lo vamos a explicar. Ah, últimamente y lo que es más importante, mostraremos una herramienta que lo hará por nosotros. Todos estos necesarios personajes especiales ahí dentro. Entonces esto es lo que en realidad son los parámetros UDM. Y ahora vamos a repetirlas. Son cinco de ellos. Fuente, contenido medio de campaña y término la explicación rápida de lo que cada perímetro s y cuál debe ser su valor. Entonces el 1er 1 que tm fuente, es mayormente el dominio o en la plataforma Nombre s O, por ejemplo, si tenemos campaña ah banner on ah, New York Times. Entonces esto es lo que debería haber como dominio New York Times O, si estamos dirigiendo la campaña en Edwards, quienes están ahí, pueden tener sus Edwards o Google. Entonces esto es lo que deberíamos Ah, pero ahí, Entonces hay un 2do 1 Tú tm medio. Esto es ah, siempre encendido al tipo. Entonces si tú, por ejemplo estás ejecutando una campaña de banners, deberíamos tener su Benner también tú o si estamos escribiendo una publicación de Facebook de lo que debería haber oposición. O estamos ejecutando allí una campaña de búsqueda de pago para B C B C C, que es la abreviatura más utilizada. Después hay campaña 1/3 1 tú tm. Siempre hay ah nombre de campaña. Siéntase libre de utilizar básicamente cualquier cosa allí pero tratar de usar algo significativo y la razón de ello? Es Somos simples porque una vez que vas a hacer alguna comparación, no lo hice después de un par de meses traté de nombrarlo de alguna manera, fácilmente de entender. Entonces no tenemos que pensar en media hora. ¿ De qué se trataba exactamente esta campaña? Por lo que trata de usarlo algo de una manera que fácilmente comprenderá, como en la campaña de verano de Pascua Sellout, campaña escolar. Y tanto tiempo. Después está 1/4 1 tu contenido de equipo. Esta es Ah, diría yo, la más amplia. No hay reglas ni recomendaciones ¿qué debe haber? Pero sobre todo es para agregar detalles. Uh, que, por ejemplo, trató de imaginar que estamos corriendo. Ah, mejor campaña en algún lugar y tenemos múltiples pancartas y queremos saber cuál funciona mejor. Cuál trae más tráfico, y luego cuál convierte a lo mejor y así sucesivamente. Entonces este es el perímetro que nos ayuda a distinguir entre esos esos pancartas por lo que podría ser solo algunos pequeños nombres fuera de la pancarta como azul o rojo. O puede haber un tamaño de proveedor o mejores motores malditos o nombre creativo o algo similar , así que siéntete libre de usarlo. Es la más amplia, uh, uh, y juega con ella. Y luego está el último que se llama término TM, que se dedica para palabra clave y clave. Palabra sobre Lee. Por favor, intenta recordar este. Es un error bastante común que la gente tiende a poner su algo que no pertenece ahí. Está en Lee. Es Solo se debe usar para campaña de búsqueda de cebos. Y debería haber una palabra clave en la que estabas, que en un curado en el que vendían tus adultos. Por lo que esta es la única campaña tipo off donde se debe utilizar el trabajo clave donde se puede término perímetro, y la razón de ello es que fueron simples porque hay un reporte dedicado en Google analytics para ello. Y una vez que pongamos su algo que no pertenece, solo creará datos numéricos masivos. Entonces por favor recuerden este. Tú, tim, término está en Lee usado para campañas de búsqueda pagada. Entonces, uh, ahora vamos a mostrar un par de ejemplos fuera de cómo el finalmente nuestra dirección, incluyéndote , Tim Parameters puede verse así el primer ejemplo. ISS. Asumamos que estoy ganando campaña de búsqueda pagada en Google. Y así es como debe verse la dirección URL como la 1ra 1 que tm llagas, que sabemos es el ya sea dooming o en nombre de la plataforma. Yo lo estoy ejecutando un Edward, Así que estoy poniendo su Google, que es una plataforma de Google, agrega tipo es ah, campaña de búsqueda. Entonces el ah más común, valor medio para ello es CPC, que es un costo por clic puede o bien es BBC, pero esos dos son los más comunes. Definitivamente. Nombré esta campaña como un curso de G A porque estoy corriendo un par de más delgada. Existe un contenido del equipo U, que es el más amplio del que conocemos, y debería ayudarnos a incentivar la información sobre la campaña. Y estoy poniendo sus beneficios porque una vez que se muestra mi anuncio, tuve ahí un par de palabras describiendo los beneficios fuera de este curso. Entonces esta es la razón por la que ponen sus beneficios y luego la última, que tim término palabra clave en una I. Este anuncio se mostró para un curso de cura de Google Analytics. Entonces es por eso que lo puse en cura porque es campaña de búsqueda pagada, y así es como se verá la final tu dirección? Por lo que todos los perímetros del equipo U están ahí de nuevo. No te preocupes mucho por la estructura fuera de ella todo de carácter especial, porque vamos a mostrar una herramienta que lo hará por nosotros. Entonces, uh, eso fue una búsqueda de cebos. Otro ejemplo. Pancartas. Asumamos un escenario en el que compré un millón de impresiones en el reddit dot com. Entonces de nuevo, vamos todo arranque desde la fuente u T M. Entonces dije que lo compré en un punto com listo, Así que estoy poniendo su nombre de dominio A una fuente Z u T M, que es Leer. Entonces hay un estilo que sabemos que es una forma del anuncio, pero mostramos cuál es un banner que puedes o bien exhibir para cuatro banners. Ah, mejores campañas por los nobles 20 prefieren de todos modos, fue consistentemente. Entonces hay una campaña en la que está, en este caso sigue siendo el mismo curso G y el contenido U Tim, que es para un detalle. Pongo sus las dimensiones de la pancarta 200 a 200. Entonces esto es todo porque estoy corriendo múltiples pancartas. Los más anchos, los más grandes por lo que quiero distinguir entre ellos. Y luego está el último. Tú Tim. Palabra clave de término, que está vacía porque, como sabemos, sólo se utiliza para campañas de búsqueda pagada. Entonces así es como se ve. Ah, sólo tenemos cuatro parámetros aquí. Ah, Ahora, uh, o actualmente solo hay uno fuera de parámetros que es obligatorio, y es ah, tu fuente de equipo. Entonces nosotros los parámetros mínimos desactivados Utilizamos este, que es una fuente condenada. Hace un par de años, eran tres. Fuente campaña media. Ahora es sólo fuente. Entonces ah, no te preocupes que no te tengamos 10 término aquí va a funcionar. Entonces eso fue Ah, ejemplo de menú. Otra es, asumamos la actividad de las redes sociales. Escenario diferente. Asumamos que tengo un par de miles de seguidores fuera en el Facebook y estoy escribiendo. Ahí regularmente publica sobre analítica. Entonces de nuevo está en el Facebook. Por lo que utilizamos un Facebook, que es el dominio como tu fuente de equipo en parada. Este es el post, así que esto es ahora. Seguimos en el mismo curso de campaña J, y hay un detalle. He puesto sus beneficios fuera de etiquetar porque en este post estaba describiendo ¿Qué tan bueno es gravar alguna campaña? Entonces esto es algo que estamos haciendo en realidad, ahora mismo. Y así es como nuestro vestido final que eres todo va a quedar así con este tú, comenzaron los parámetros de Tim. La palabra clave está vacía porque no es la campaña de búsqueda pagada. actividad de las redes sociales Así que el boletín es el último en este caso, esto es un poco más específico porque, uh, no hay un dominio específico que tengamos o un nombre de plataforma. ¿ Verdad? Sonábamos. Y nosotros No hay sitio web en el que se muestre el boletín o algún nombre específico de la plataforma . ¿ Verdad? Entonces por eso también lo haría año, porque hay, Ah, esto es definitivamente la fuente y el medio más común, uh, valores que se utilizan para un boletín. Por lo que casi siempre hay un boletín en una fuente y en un correo electrónico medio encendido como nombre de campaña , utilicé su fecha. Uh, supongamos un escenario de que estoy enviando unas nuevas cartas regularmente. Digamos que cada dos o tres días. Por lo que la fecha es definitivamente la forma más fácil para mí para Teoh distinguir entre diferentes newsletter. Entonces por eso lo puse ahí y como, ah, ah, tu contenido de equipo utilizo aquí g un curso. Ah, podrías notar que en unos ejemplos anteriores utilizo cursos G Un nombre de campaña en este. Lo tengo como contenido U T M. Onda tenía una razón para eso. Trata de imaginar cómo un boletín puede parecer que hay múltiples fotos, algún logotipo fiscal, algún logotipo fiscal, tal vez la navegación en con el usuario puede hacer clic y luego se vinculará a mi sitio web. Ah, y supongamos que tengo su cierta información sobre un nuevo bloque. presumir, tengo local ahí. Uh, tengo mis cursos recientes que soy, uh, son, digamos, conferencias públicas que tengo. Y luego tengo una corta calma ahí sobre G un curso sobre este que me estoy preparando . Quiero ver de cuántas personas realmente dan clic en él. Entonces por esto uso g un curso a za parte del boletín. Ah, como un contenido u tim en otra vez, como en dos casos anteriores. Ah, belleza en términos está vacía porque nosotros esta no es la campaña de búsqueda de cebos. Y de nuevo, esta es nuestra final. Todos ustedes son dirección, incluyendo belleza y parámetros. Eso esto fueron por ejemplos. Y ahora echemos un vistazo a pareja off deuce y no lo hagas, que también es un propina Número 25. El primero no es Por favor no uses eso. Críticos thes son los personajes especiales, que Inglaterra no tiene muchos de ellos, pero sobre todo si vives en una en una Europa central o específicamente si alguna lengua eslava . Hay muchos personajes especiales que, si vas a utilizar en parámetros de Eugene, se traducirán en algo que yo diría no reservar forma amigable de vuelo, que te vas suelto cualquier tráfico. Pero verás algunos personajes muy extraños ahí dentro no será fácil de leer. Entonces si no tienes que hacerlo por alguna razón específica, por favor no uses esa crítica, por favor úsalos consistentemente, que es algo que describiremos en un par de minutos después. Si desea tener un espacio en blanco en Google analytics, lo cual es especialmente bueno para palabras clave, utilice el plus en lugar de él. Google analytics entonces traducirá. Además es un espacio en blanco en la interfaz. Ah, tal vez noten que uso la explosión en el primer ejemplo, Así que déjenme volver rápidamente allí. Fue en una búsqueda de horneados y en el se puede venir aquí, que se puede ver. Tengo su curso de explosión de Google blasts analytics, que luego se traducirá en Google analytics con la base en espacios en blanco. Entonces sí, por favor úsalo. Ah, si por alguna razón utilizas un espacio en blanco en el parámetro de juego no funcionará porque tú 10 perímetro. Es parte de la dirección del urinario. Y el espacio en blanco no es un personaje de soporte ahí, por lo que no funcionará. Por favor, no deje vacíos ninguno de los parámetros. Como dijimos, sólo la fuente UDM es obligatoria. Perimeter quiere usarlo. Entonces, uh, si quieres usar solo en Guilford para hacer eso a pesar de que te recomiendo usar al menos tres de ellos Ah, por favor no lo dejes vacío, ¿ verdad? Entonces no hagas algo como se muestra aquí que vas a tener tu tm medium igual nada. Podría suceder que no va a funcionar y sería un error muy estúpido. Ah, no poder encontrar el estrafing fiscal sólo porque este error en si puedes por favor usar solo letras pequeñas porque Google analytics es una herramienta sensible a mayúsculas y minúsculas, que es algo volverá a hacerlo. Ah, describe en un par de minutos. Entonces, uh, esto fueron un par de do y no. Ah, Y lo que vamos a mostrar en este momento son dos consejos más. El 1er 1 que es un número de propina 26 es cómo usar. Ah, todos ustedes son campaña Gilder, que es una herramienta que nos ayudará a construir un plenamente funcionando. Todos ustedes son dirección, incluyendo usted tm parámetro. Entonces vamos y ah, hagamos eso. Ah, pero primero tenemos que buscarlo en google, lo cual es fácil. Constructor de campaña Ural En el primer enlace, tenemos inserciones resultados G a sordas app sport. Ven si no ves esto, uh, uh, vincula tus resultados de sirve en la guerra. También lo encontrarás en Ah, en esta descripción de la lección. Entonces vamos a ir. Y el Esto es todo. Es muy sencillo y sencillo. Tedioso? Yo creo que sí. Desplazemos un poco hacia abajo y veamos qué tenemos aquí. Como podemos ver, lo primero que tenemos que escribir ahí es ah, tu dirección a la que queremos sentir los usuarios a los que hace clic en ah, link on. Entonces tenemos Ah, cinco parámetros UDM, que con los que ya estamos familiarizados. Entonces, uh, vamos a usarla. Voy a utilizar la dirección mural SE, que waas en un ejemplo anterior. Entonces es ah, un poco de temporada de registro slash e m y supongamos que estoy ejecutando la campaña de búsqueda pagada eso um Y está en un Google en Edward. Entonces lo que voy a usar aquí es Google. Uh, también tienes sugerencias. Estás bajo algunos del parámetro Offiah you 10. Entonces Google es algo que voy a usar como fuente de campaña. Medio es un CPC porque es campaña de búsqueda basada. Entonces CBC y ah, nombre de campaña ISS Digamos el que usé, que es un g un cuarto después tenemos también año capacidad para usar giro de campaña y contenido de campaña en como dije que estamos ejecutando una campaña de búsqueda estatal, por lo que también voy a llenar un término de campaña que es un trabajo clave en el que se mostró mi anuncio . Yo quería que se mostrara en Google plus analytics ambos o nosotros, en insurgencia. Estoy usando un plus aquí porque quiero ver que el espacio en blanco en Google Analytics. Entonces, uh, esto fue todo. Uh, Ahora sólo tenemos que desplazarnos un poco hacia abajo y podemos ver aquí, uh, vestido de año completo, incluyendo todos esos personajes especiales como subrayado signo de interrogación en persona signo igual. Por lo que no tenemos que preocuparnos de si lo escribiremos correctamente manualmente. Entonces está aquí. Ah, así que esto también es propina número 26. Por favor utilice el taburete. Lo uso cada vez que quiero gravar algo. Y ahora viene la punta número 27 que no es más que comprobar si funciona o no. Y lo haremos. Quiero decir con esto. Tenemos que copiar esta dirección, que podemos hacer con este pequeño botón. Y o incluso podemos usar este convertidor plegable, que es agradable recomendado de usar. Especialmente si quieres usar este link en Facebook o Twitter porque no quieres tener el tan feo tiempo que eres todo dirección, verdad? Por lo que funciona exactamente de la misma manera. Sólo tienes Ah, bonito. O así podemos ver aquí una vez que me pantalones cortos. Y es algo así. En fin, tenemos alfombrado con las versiones más largas y ahora lo vamos a probar. Entonces, ¿a qué te refieres con pruebas? Ah, tenemos que abrir una nueva pestaña. Uh, lugar ahí. Um, dirección y prensa enter. Y lo que quiero decir con pruebas es que tenemos que esperar hasta que las páginas estén completamente cargadas y tenemos que comprobar es que incluso después de cargar en la primera página solo hay también ustedes 10 parámetros incluidos en su dirección. Porque esta es la única forma en que entonces podrás reconocer este tráfico. Google analytics. Entonces es una prueba muy sencilla, y vale la pena hacerlo. Y por qué estoy diciendo que eso es a veces sucede. Tienen alguna dirección muy 43 en tu servidor, que tú, como usuario, ni siquiera tienes que notar. Pero lo que a veces así es que corta los parámetros UDM. Entonces lo que a veces haría es que lamentaría básicamente te eliminaría, Tim, parámetros y tu final tu dirección se verá así. Por lo que no habría tú 10 parámetros los cuales no perderás a este usuario de tráfico. Ya veremos la página y se baby toe podrá interactuar con ella. Pero no podrás reconocer el tráfico específico, porque una vez que la U R l pareciera que aquí se ve, veríamos este tráfico como un tráfico directo y Google analytics, cual no es cierto porque era algún tipo diferente del tráfico que atacamos. Pero por la redirección que cortó la potencia te 10 parámetros vemos como un tráfico directo . Por lo que se distorsionaría básicamente ambos fuera de este policías de tránsito directo en este específico. Por lo que por favor haga esta prueba. Son sólo cinco segundos. Uh, y eso fue en realidad estos son chicos que parámetros de TN. Por lo que por favor trate de tomar la mayor cantidad de tráfico que pueda. Siempre es bueno ver de dónde viene exactamente el tráfico. Y en las próximas lecciones, vamos a mostrar cómo encontrar este tráfico en Google analytics y qué es más importante, cómo evaluarlo. Entonces esto es para el deber, y los perímetros son hay un par de cosas que vale la pena recordar. Por favor, úsalos consistentemente, lo que significa que debes crear una metodología simple y usar cada vez que tomes algo. El motivo de ello Es muy sencillo. Google Analytics es sensible a mayúsculas y minúsculas, lo que significa que B y B son dos caracteres diferentes . Entonces, por ejemplo, si vas a enviar tráfico desde tu puesto de bloque a tu web y por primera vez lo tomas s u T y medio igual look post. Y por segunda vez, ya que TM es igual a block post, Google analytics lo tomará como dos medios separados, que costará la discontinuidad de los datos. Cuando lo vas a filtrar, no vas a perder modelo de tráfico, te tomas más tiempo para obtener la fecha. Yo lo quiero. Y como dijimos, el tiempo es dinero y no quieres desperdiciarlo. Entonces por favor úsalos por una metodología estricta te recomiendo crear. Encontrarás un ejemplo en la descripción. 39. GA4 - consejos - páginas de destino: Bien, vamos por otro conjunto de dips, y esta vez nos centraremos un poco más el contenido de tu Entonces comencemos con algo que sea IC, bastante neutral, que es la página de préstamos. Entonces edito su unidimensional que es página de préstamos más cadena de consulta y dos métricas, sesiones y tasa de rebote, que para el análisis inicial de las páginas de destino debería ser suficiente Entonces usemos ambas sesiones y tasa de rebote. Y esperemos uno o dos segundos. Y aquí estamos. ¿Qué vemos? Aquí están las páginas que genera más tráfico como la primera página, lo que significa que esto es probablemente algo que los usuarios buscaban. Lo encontraron y hicieron clic y aterrizaron en tu sitio web ¿Cómo trabajar con estos datos? Probablemente lo primero que notarás por qué hay una no SAP como la landing page número uno. También solía ser el caso en el Universal Analytics y así formas en el GAL4 Y la razón de ello es que no hay vista de página para algunos de los casos. No, Pedro, cuando comience la sesión, permítame ilustrar cómo puede suceder. Por ejemplo, un usuario está navegando por tu sitio web, luego termina en alguna, en una de las, una de las páginas. Y luego se va por más de 30 min. Y como sabemos, después de 30 min la sesión expira. Y cuando el usuario regrese, podría simplemente desplazarse, por ejemplo, o reproducir algún video, que no es una vista de página, sino que el evento se envía a Google Analytics. Y como sabemos, GA es una herramienta basada en eventos, entonces se considera como un inicio de sesión, pero no hay vista de página Entonces es por eso que puede suceder. Así que no se sorprenda si también verá un asentimiento sentado como página de préstamo ahí ¿Qué puedes hacer con eso? Probablemente lo único que puedes solucionar es prolongando la ventana de tiempo de sesión predeterminada, que es de 30 min, a periodos más largos Entonces esto debería ser, Tampoco hay tan bueno. Probablemente no desaparezca pero debería disminuir significativamente. En fin, lo que quieres mostrar aquí es cómo trabajar con estos datos. Entonces para que sea más significativo, simplemente lo excluiré haciendo clic derecho y excluiré de las selecciones para que se recalculen los datos Y ¿qué tenemos ahora mismo? Esto sería como si los propietarios de su sitio web o simplemente analizaran eso. Esto es algo que debería ser de tu interés. Te gustaría saber o si yo estaría haciendo eso, definitivamente me gustaría saber cuál, qué contenido está generando más sesiones, que es exactamente lo que vemos aquí, ¿verdad? Entonces vemos las páginas de inicio número uno, luego vemos muchas otras páginas por el volumen de sesiones que generaron Así que siéntete libre de hacer lo mismo. Simplemente construya un informe La forma en que es. Y lo que también edito hay una tasa de rebote, que es una métrica que nos dice cuántos usuarios vieron solo una página y se fueron, o pasaron al menos 10 s en el sitio web. Ahí está esto, hay una diferencia bastante importante entre cuál es la tasa de rebote en Universal Analytics y Google y en J4 La diferencia es exactamente con eso específico que una segunda ventana de tiempo después de lo cual la sesión en J4 no se considera como un rebote Entonces esta es una de las razones por las que vemos valores tan bajos de tasa de rebote. Asumo que en, en su caso, deberían ser significativamente mayores. Yo diría que algo 30-70% era la técnica en estos momentos, lo que haría es simplemente mirar en la parte superior No sé, digamos 25 páginas como Exactamente, exactamente en este caso. Antes que nada, trata de entender cuáles son los más populares y piensa en ello, oye, ¿estoy promocionando esos sitios web correctamente? Por ejemplo, en la búsqueda de cebo, ¿los estoy promocionando lo suficiente? ¿En la arquitectura de mi sitio web? ¿Son visibles para los usuarios? Porque si están buscando eso fuera de mi, de mi sitio web, son por alguna razón probablemente muy populares. Entonces este es el análisis inicial que haría. El segundo sería este era en realidad el tip Número 14 para averiguar cuáles son los más populares. Ahora, ¿cómo usar la tasa de rebote? Como decíamos, nos dice probablemente el atractivo de la landing page para un usuario Entonces este es el paso número 15. Mira el cero atípico ya sea en algo que es muy bajo, lo que probablemente se confundirá con los datos Pero lo que haría como primer corte es mirar en el top 25, tal vez incluso como 50 páginas y buscar las páginas con tasa de rebote muy alta. Lo que significa que son o bien puede estar algo mal con el sitio web. Probablemente no esté funcionando en absoluto. Podría estar roto por alguna razón y la gente está buscando una aplicación, que es un caso. O puedes esperar que el alto índice de rebote, por ejemplo, en las páginas donde no esperas que el usuario haga ninguna acción ahí. Por ejemplo, la información sobre las páginas de contacto. Simplemente vienen aquí, encuentran un contacto, se van y eso está bien. Hay una tasa de rebote más alta, pero esa es la razón por la que existe tal, tal página. Pero si es una página donde esperas alguna acción del usuario y ves alta tasa de rebote. Sólo abre esa página. Traté de echar un vistazo si falta alguna información, si el sitio web no está roto porque estás perdiendo clientes potenciales o usuarios el primer lugar y luego probablemente clientes, esa página en particular. Así que solo trata de enfocarte en el top 25, tal vez el top 50 y buscar una tasa de rebote muy alta no es solo echar un vistazo. Es posible que encuentres algo que puedas, podría arreglar muy rápidamente y dejar de perder usuarios estabilizadores. Entonces estos fueron dos consejos sobre las páginas de préstamos. Sería genial. Y ojalá en el futuro, podamos volver a utilizar algo que se llamó en Universal Analytics como una especie ponderada, lo que nos permitiría ordenar el, ejemplo, este reporte por tasa de rebote. Pero en el tipo ponderado, lo que significa que consideraría también el volumen de sesiones y la tasa de rebote en el tipo, no puramente la tasa de rebote, porque si la clasificara ahora mismo por la tasa de rebote, esto es lo que pasaría. Que vería algunos de ellos con 100% pero solo con una sesión, ¿verdad? Entonces eso no es algo que haríamos, nos gustaría ver si tendríamos y ojalá alguien en el Google que esté escuchando en este momento, nos encantaría tener tipo ponderado de vuelta en J4 Consideraría también el volumen de sesiones. Entonces veríamos aquí las páginas ordenadas por el volumen razonable de sesiones y la alta tasa de rebote. Entonces esto es exactamente lo que nos gustaría ver, pero por ahora solo tenemos que hacerlo manualmente por, clasificándolo por el volumen de sesiones y buscando la alta tasa de rebote se establece en el caso de la tienda de mercancía de GA, la tasa de rebote es muy baja, por lo que podría haber algunos problemas de trekking. Pero el caso de Nueva York, ojalá funcione bien. Entonces voy a tratar de hacer estos dos consejos que acabo de explicarte 40. GA4 - consejos - tráfico pagado a páginas de destino: La propina número 16 será especie de extensión de la anterior. Déjame explicarte por qué. Y esta vez probablemente nos enfocaremos en hacer un poco de ahorro o reubicar tu presupuesto de marketing Lo que quiero decir con esto es que quiero echar un vistazo a las mejor y peor desempeño páginas de aterrizaje de mejor y peor desempeño de la Búsqueda Pagada, lo que significa algo en lo que gastas dinero. ¿Cómo hacer eso? La forma más fácil es simplemente agregar dimensión de tráfico, que es el medio de origen de sesión. Aquí es como una de las dimensiones. Y lo único que haré, ni siquiera lo agregaré al reporte, sino que lo usaré como filtro. Entonces los Reagan necesitan aquí en filtros. Y sólo me gustaría ver el tráfico que viene de fuentes Pagadas, que en este caso es algo que debería seguir contendiendo CPC a su nombre. Sí, aquí está. Entonces Google CPC, dependiendo de tu región, podrías usar algo, algo diferente También sé que en alguna parte Es el valor medio es PPC o podría ser CSE, cualquier otra cosa Entonces debes saber cuáles son las abreviaturas que se utilizan para el tráfico Pagado Entonces en este caso, usaré Google CPC Y nuevamente haremos clic en Aplicar. Espera un segundo. Y aquí estamos. este momento solo vemos el tráfico o las landing pages de la fuente de tráfico Pagado y hacemos exactamente los mismos ejercicios en el caso anterior. Y principalmente busca los que tienen la alta tasa de rebote porque definitivamente no quieres pagar por el tráfico que llega a tu sitio web y luego va inmediatamente después de no hacer nada. Son solo que tal vez hacen algo pero probablemente no algo que esperas que hagan. No espero que rodees las campañas de tráfico pagado para las páginas donde no esperas ninguna acción adicional de los usuarios. Así que solo aplica ese filtro del tráfico Pagado y busca las páginas con una alta tasa de rebote e intenta excluirlas del targeting o intenta echarle un vistazo ya sea que no estés literalmente desperdiciando tu dinero o gastándolos fuera de la ventana. Entonces hay simple consejo, pero de nuevo, algo que pueda comenzar rápida e inmediatamente a ahorrar el dinero o si es posible, reasignándolos a las páginas que funcionan exactamente, Exactamente Al revés, lo que significa el que realmente le trae tráfico que se queda, luego continúa en su sitio web Así que eso fue 41. GA4 - Consejos - Agrupación de canales personalizada: Bien, el siguiente paso será sobre la agrupación de canales personalizados como también se indica en el nombre. Vamos a jugar con la forma en que se agrupan nuestros canales de tráfico. Déjame mostrarte dónde está el reporte básico al respecto. Y es visible también en la instantánea del informe incluso aquí. Pero vamos a ir al más detalle, lo que significa ir a la adquisición y luego a la adquisición de tráfico. Esto es exactamente lo que tenemos aquí. Se llama Session Default Channel Group. Así es como Google, por defecto, está agrupando nuestros canales de tráfico. Se basa en el conjunto de reglas en base a las cuales el Google Google está agrupando todo nuestro tráfico en cubos más grandes con el fin de nuestro tráfico en cubos más grandes con el fin darnos algo de simplicidad a hora de analizar las fuentes de tráfico Por otro lado, si hay demasiados canales agrupados en un solo grupo, podría causar o podría ocultar, algunos de los insights que podríamos obtener de los datos. Existe la opción de que podamos agrupar los canales por nosotros mismos definiendo las reglas completamente desde cero, que son un ejercicio bastante complicado, pero a veces vale la pena hacerlo. En fin, lo que me gustaría hacer aquí, como pueden ver en el caso de mi Google Analytics, a efectos de discurso, la fuente de tráfico o el grupo de canales número uno son las referencias, lo que significa los diversos sitios web de referencia que están refiriendo los enlaces a mi sitio web de Pubble Brees lo que significa los diversos sitios web de referencia que están refiriendo los enlaces a mi sitio web de Pubble Esto es algo que puede ser prácticamente cualquier referencia. Sólo para darte el ejemplo, si filtro en la referida y utilizo las dimensiones secundarias, medio fuente de sesión para ver qué se esconde todo debajo de él. Verás que hay nueve referencias diversas en los últimos 30 días Cuenta de Analytics Mania, que son los grandes recursos de Google Analytics y GTM de Julius Federvicus Gran chico, lo recomiendo encarecidamente a seguir. Pero entonces se puede ver que tengo una udemy o donde estoy publicando también los enlaces para material adicional en mi sitio web, Trello, agoda, bla, bla, bla, bla, bla, bla Entonces lo que quiero hacer, como pueden ver, tengo 1234 um, referencias y lo que me gustaría hacer ahora mismo es mencionarlos como un grupo de canales separados. ¿Cómo hacer eso? Como probablemente se esperaba, necesitamos ir a la sección de administración, que está dando clic aquí. Ahora como tenemos un administrador completamente nuevo, podrías notar que es ligeramente diferente de los videos ligeramente, pero bastante diferentes de los videos anteriores. En fin, así es como se ve. Las funcionalidades son exactamente las mismas. Si quieres definir nuestro grupo de canales personalizado, necesitamos hacer clic aquí a la visualización de datos y a los grupos de canales. Como puedes ver, existe el grupo de canales predeterminado que es Google, ya que está en la descripción del grupo de canales predefinido de Google Analytics. Si lo miras, podemos ver que hay ¿cuántos? 18 grupos de canales predeterminados. No te recomiendes intentar definir todos los grupos de canales desde el principio porque no es la mejor idea. Déjame explicarte por qué en un par de segundos. Lo que te recomiendo que hagas es duplicar el original y luego hacer los cambios que quieras hacer. Esto es exactamente lo que voy a hacer. Quiero agregar un grupo de canales más a los que ya existen, porque este es el único cambio que quiero hacer. En primer lugar, lo voy a nombrar, llamémoslo, por ejemplo, descripción del agrupamiento de canales de Pablschnlry es opcional, entonces ¿por qué Y lo que está aquí ahora es exactamente la misma lista. Esta es la breve explicación de por qué no tiene sentido hacerlo, o intentar crear la lista de canales desde el cero. El motivo es que el conjunto de reglas es bastante específico. Por ejemplo, este es el canal directo, lo que significa que ese grupo de canales por defecto es exactamente directo, que es en sí mismo una condición muy específica. Pero si iríamos, por ejemplo, como las compras de pago, nuevamente, grupo específico de canales predeterminados. Pero lo que queremos hacer, por ejemplo, orgánico, social, otra vez, el mismo. Lo que queremos hacer es excluir, básicamente de la referencia la UDM como fuente de tráfico Lo importante aquí para recordar es que realmente importa en el orden de los canales. Qué significa si algún usuario de alguna fuente de tráfico llega a tu sitio web y luego Google Anetics decide hacer la agrupación de canales, va canal por canal en este orden en particular En primer lugar, si hay alguna fuente de tráfico, lo primero que hace el algoritmo es que evalúa si se cumplen las condiciones para el canal directo Si no, entonces evalúa si cumple con la red cruzada Y así sucesivamente y así sucesivamente. El primer cubo en el que encaja canal particular, esta es la forma en que se marca. Y cualquier otra condición siguiente no es evaluarla. Déjame mostrarte lo que significa o qué puede hacer si no lo ponemos en el orden correcto. Como decíamos, quiero agregar nuevo canal, que llamaré Udemy Ahora, necesito establecer una condición en base a la cual el algoritmo debería definirlo como el canal de Udemy En la agrupación de canales, necesito elegir una condición, que en este caso será fuente, contendrá la frase udemy en ella Haga clic en Aplicar y guarde un canal. Lo que automáticamente hace es que pone el canal recién creado al último lugar. este momento estoy cometiendo un error intencional para mostrarte que realmente importa en el orden de la lista de canales. momento estoy guardando este grupo llamado agrupación de canales Pals Si voy a volver ahora mismo al reporte de adquisiciones. Por defecto, sigue siendo visible como el grupo de canales predeterminado de sesión. Pero si haces clic entonces aquí puedes ver a. aquí está la nueva agrupación de los canales nombrados exactamente como lo nombramos. Yo lo elegiré. Lo que va a pasar no es exactamente nada, ¿verdad? Estoy usando el mío pero no pasó nada porque todavía vemos que aquí no hay udemy ¿Por qué es así lo que acabamos de describir anteriormente es que importa en el orden de la agrupación de canales personalizados Significa que si voy a volver ahora y tratar editar el que ya he creado aquí, se puede ver que está en el último lugar. Y luego hay una definición para la referencia, lo que significa que si el algoritmo va a esa evaluación línea por línea en base a este orden en particular, significa que se evaluó la udemy como referencia Pertenece a este cubo y no se evalúa ninguna otra condición posterior. Es por ello que no hubo ningún cambio. Si ahora mismo hacemos una cosa simple que es volver a ordenar, bajaré y arrastraré y soltaré la udemy frente a la referencia, ¿verdad Esto es lo que acabo de hacer. Y haz clic en Aplicar y decir de este grupo. Ahora, volviendo al Reporte de Adquisición, aquí estamos. Si voy a cambiarlo ahora mismo a la agrupación de canales Pubble, A Ola Edem está aquí porque lo trasladamos al orden correcto antes de la referencia Este fue el consejo sobre la creación de una agrupación de canales che personalizada con el fin de cambiar ligeramente. Y nuevamente recalco la palabra cambiar ligeramente la agrupación original. Es una buena idea copiar siempre el original y cambiar lo que realmente quieres cambiar y dejar el resto de la agrupación como está porque entonces podrías hacer más daño que bien. Este fue el consejo sobre la agrupación de canales personalizados. Otra cosa que vale la pena recordar, que es muy buena, es que si estás creando el canal agrupando el personalizado, básicamente no estás tocando los datos subyacentes recopilando sin importar cómo los definas. No estás tocando los datos originales, no puedes romper nada. Solo estás cambiando la forma en que se reportan los datos en la interfaz de GA. Siéntete libre de jugar con él. Incluso puedes eliminar la agrupación de canales si quieres. Todavía te puede gustar editar eso. También funciona retroactivamente es una de las buenas características de que no está rompiendo nada dentro de los informes o dentro de los datos centrales. Sí, eso fue todo. 42. GA4 - Consejos - Datos de búsqueda de sitios: Otro consejo, será sobre cómo acceder a los datos internos de búsqueda del sitio. En mi opinión, uno de los datos más preciados que puedes recopilar en tu sitio web sobre tus usuarios. Pero antes que nada, permítanme recordarles a lo que me refiero con datos internos de búsqueda del sitio. Si voy a ir a Google Merchandise Store.com significa que estoy dando clic en este pequeño bucle y estoy tratando de buscar internamente dentro de la página web de Google Merchandise Store, digamos que estoy buscando el bien Y voy a dar click en el Go. Si voy a esperar un par de segundos, voy a ver algunos resultados de búsqueda. Pero lo importante aquí es que estaba buscando la palabra clave sudadera con capucha. En uno de los videos anteriores, mostramos cómo configurar la medición para los datos internos de Sor. este momento vamos a echar un vistazo a cómo acceder a estos datos dentro de la interfaz GA four. Como dijimos varias veces durante el curso, G four se trata hasta ahora principalmente las personalizaciones y la creación de un conjunto personalizado de los datos Este es también uno de los ejemplos. En primer lugar, necesitamos saber cuál es el nombre de dimensión en el que se almacenan estos datos. Lo que significa que necesito agregar uno de los 182 disponibles ahí. Y al nombre de la dimensión se le llama término de búsqueda. Es una de esas generales, no las personalizadas con la S. mayúscula Esta es la dimensión que busco. Estoy importando eso ya que también sabemos que Google G four es medición basada en eventos. Lo que quiero ver es cuántas veces se buscó un término de búsqueda en particular , lo que significa cuántas veces ocurrió un evento de búsqueda. La métrica que busco es el conteo de eventos, que es esta. Esto es prácticamente todo lo que necesito. Ahora lo que tengo que hacer es simplemente hacer doble clic en el nombre de la dimensión y hacer lo mismo para el recuento de eventos. Aquí estoy. Lo que veo en este momento es para el periodo del 1 de octubre y el 15 de noviembre, la mayor cantidad de términos de búsqueda dentro del sitio web all, lo que podrías ver aquí está bien. Pero, ¿qué es lo número uno? Al igual que más de 3.5 millones de eventos cuenta. Estos son todos los demás eventos que no son el término de búsqueda unos si quieres excluirlo, lo cual es posible en el reporte personalizado es que necesitamos filtrarlo desde aquí. Para ello, necesitamos agregar otra dimensión que es el nombre del evento. Lo estoy buscando, aquí está. Necesito importarlo. No quiero incluirlo en el propio informe, pero como quiero filtrarlo, necesito agregarlo debajo de la parte de dimensión aquí. En este momento tengo disponible aquí también el nombre del evento. Como filtro, estoy dando click en eso. Quiero incluir solo el que se llama el evento, los resultados de búsqueda, que es el evento del que se originan todos los datos del término de búsqueda Este es el único evento que quiero incluir. Si voy a hacer clic en Aplicar. Ahora mismo se ve que la línea vacía con los 3.5 millones de recuentos desapareció, y ahora mismo solo vemos los datos reales. Esta es la forma de acceder a estos datos. Eso es prácticamente todo lo que está disponible ahora mismo en los cuatro GA, podemos ver cuáles son los términos más buscados dentro del sitio web. Al menos nos da la información que buscan los clientes o usuarios. Para un mayor análisis, lo que recomiendo hacer es simplemente pasar por la cima, no sé, tal vez 50 términos de búsqueda. Por supuesto, dependiendo del volumen total de términos de búsqueda que tengas, solo tienes que verificar si tienes el contenido relevante para todos los términos de búsqueda o no. Ojalá, en un futuro, más métricas relacionadas con aparezcan más métricas relacionadas con los datos de búsqueda en Google Analytics, porque esto es como no darnos la imagen o no darnos el lead. ¿Qué debemos hacer con los términos de búsqueda en términos de ver qué término de búsqueda convierte el mejor? Qué término de búsqueda tiene la tasa de salida más alta que está causando la mayor cantidad de conversiones y así sucesivamente y así sucesivamente. trata de los datos que estaban disponibles en Universal Analytics y ojalá que en los próximos meses, o al menos los años vuelvan a aparecer. Este fue otro consejo, cómo acceder a los datos de búsqueda del sitio. 43. GA4 - Consejos - Rendimiento del producto: Este tip será un poco diferente porque solo nos quedaremos parcialmente en los cuatro de GA por sus limitaciones. Déjame mostrarte por qué. En este tip me gustaría centrarme en los datos de E Commerce. Es particularmente para aquellos tipos de ustedes que están dirigiendo el negocio de comercio electrónico y quieren analizar los datos del artículo o los datos del producto como se usaron para llamarlo en el análisis universal. lo que me refiero con esto, si iría a monetización y luego a compras de comercio electrónico Y me gustaría centrarme puramente en analizar cómo se vende cada producto o artículo o en mejores palabras, cómo se está desempeñando en todo el recorrido del cliente. Este es el reporte donde volvería a ir, ojalá solo la limitación temporal debido a que muchas métricas sobre el comercio electrónico aún no existen por defecto en la interfaz, pero nuevamente, ojalá estén ahí en los próximos meses. Lo que hasta ahora tenemos son solo los datos básicos sobre los ítems, que es el nombre del ítem. Y luego hay un conjunto de las métricas. Y ninguno de ellos es relativo, lo que significa que cuando estoy mirando el reporte, veo cuántas veces, por ejemplo, se vio un producto en particular. Significa como se vio el detalle del producto. Entonces, por ejemplo, cuántas veces se agregó al carrito. Pero si quieres al menos básicamente analizar los datos, necesitaríamos la métrica relativa, lo que significa ver algo así como la tasa de Ds a tarjeta, que sería un número muy simple cuando dividiríamos, por ejemplo, para ese Google 25 cumpleaños Hudi 195 dividir por 1077, lo que nos daría la tasa add to cart El motivo es sencillo, si quieres comparar todas las líneas, no podemos esperar que tengan el mismo volumen de artículos utilizados. Es por ello que necesitamos las métricas relativas. De igual manera con los artículos comprados. Sí, vemos cuántas veces se compró un artículo en particular, pero no hay mucha comparación que podamos hacer. Por ejemplo, si alguien se está desempeñando bien o mal, lo que estoy apuntando, que todavía no tenemos disponibilidad para ver algo como la tasa de conversión de artículo, que sería, de nuevo, un número simple. Por ejemplo, para el caso de, nuevamente, Google línea número seis, Google 25 GL cumpleaños T. Eso sería como dividir los artículos comprados 70 por 900 y luego ver la tasa de conversión. Nuevamente, nos permitirá comparar los artículos entre ellos. Y hasta ahora esta métrica ni siquiera existe en los reportes personalizados. No vamos ahí porque simplemente no está ahí. Lo que hasta ahora existe es la disponibilidad hacer para crear algunas métricas calculadas. Pero en las cuentas estándar, cuatro cuentas estándar, hay una limitación para tener sólo cinco de ellas. Tenemos que tener mucho cuidado a hora de crear las métricas calculadas. Voy a cubrir eso en uno de los próximos videos. Pero lo que quiero mostrarles ahora mismo es la adopción, cómo jugar con los cuatro datos de GA hasta el momento todas las métricas están disponibles. O todas las métricas a las que estábamos acostumbrados de la analítica universal. La solución para eso es otro producto de Google, que se llama Lo Studio, antes conocido como Google Data Studio, pero tras la adquisición es Luker Studio Todo lo que tenemos que hacer es solo iniciar sesión allí y todos los que tengan acceso a cualquier producto de Google podrán ingresar fácilmente también al Luker Studio e intentar construir al menos el informe básico para analizar los datos disponibles en la cuenta de GA Lo que voy a hacer ahora mismo a Google para el estudio, si básicamente estás familiarizado con el uso de cualquier herramienta en línea, te será bastante fácil usar también el Luker Studio Aquí estamos dando click sobre este enlace, Luker Studio@google.com lo que me lleva a esto de la lona Si estás aquí por primera vez, es posible que solo reconozcas uno o dos consentimientos. Y entonces deberías ver algo como esto. Vamos a tener un mirador. Studio te permite construir como muchas de las visualizaciones de datos, pero el objetivo de este ejercicio no es ir al detalle del mismo, sino mostrarte lo fácil que es construir algo basado en los cuatro datos de GA para que no tengamos que exportarlo Entonces yendo a Xl por ejemplo, o la hoja de cálculo de Google también es posible hacerlo dentro del Luker Studio Y lo bueno de ello es que puedes guardar el informe cada vez que inicies sesión. Que puedas ver entonces los datos rodantes significa que cada vez que inicies sesión, podrías tener acceso a los datos nuevos si quieres. ¿Cómo hacer eso? Vamos a construirlo desde el mismo, muy squa, haciendo clic en el reporte en blanco, esperando uno o dos segundos Lo primero que tengo que hacer es usar algo llamado Google Connector, que no es más que la fuente de datos en la que queremos basar el informe. Estoy dando clic en el Google Analytics. Necesito seleccionar de todas las cuentas a las que tengo acceso. Voy a esa cuenta demo y a la tienda Google Four Google Merchandise, que es exactamente esta cuenta de Google Analytics. Aquí estoy, hago clic seleccionando y luego dando clic en un. otra vez, esperando uno o dos segundos hasta que esté conectado ahí, lo que sucedió hace un uno o dos segundos hasta que esté conectado ahí, momento. Bien. Sí, quiero que hagas esto exactamente. Estoy dando clic para agregar a Reportar. Aquí estoy. Ahora tengo el lienzo en blanco con una mesa muy sencilla aquí que es el nombre del evento y cuántas veces ocurrió algo. Como ahora estamos familiarizados cómo construir un informe personalizado dentro de la interfaz de cuatro. Esto es muy similar. Lo que vemos aquí es la visión ligeramente diferente, la comparativa con lo que estamos acostumbrados de GA cuatro. Pero el principio es el mismo es la herramienta de arrastrar y soltar donde podremos mover fácilmente las dimensiones y métricas y luego comenzarán a aparecer dentro de este reporte. Construyamos el simple. Aquí tenemos la fuente de datos, que es la tienda Google Merchandise. Y aquí tenemos dos dimensiones predeterminadas, pero queremos construirla desde cero. Estoy dando click en la X aquí y me voy dejando aquí la vista. Por ahora, dejémoslo aquí. Pero mi dimensión principal en la que quiero basar el informe es la que está aquí. Y se llama nombre del artículo. Volviendo aquí y buscando el nombre del artículo dentro de las dimensiones, aquí está. Estoy dando clic en el nombre del elemento y lo tengo. Es una configuración inválida, ¿verdad? Porque tengo las vistas aquí, que es la métrica conectada con la página. Esta es la razón. Pero ahora mismo puedo quitarlo porque el reporte puede permanecer vacío sin ninguna dimensión o métrica en él. Estoy quitando la métrica ahora mismo. Quiero agregar aquí, por ejemplo, artículos vistos y artículos agregados a la tarjeta. Estos dos definitivamente es algo que estoy buscando. Primera vista de elemento, espere solo un segundo para tener la vista de elementos de nombre correcta. Bien, esos son los elementos plurales que se ven aquí es. Aquí tenemos la métrica. Se vio en la métrica, sí, ahora empezamos a aparecer. Aquí está solo el pedido, así puedo comenzar a minimizar este solo para ver los mejores nombres de métricas. Y luego dije elementos agregados a carta, agregando también este de aquí, también podemos jugar con el orden aquí. Déjenme agrandar éste. Aquí estamos, tenemos artículos y artículos agregados a la tarjeta. Voy a añadir una métrica más aquí que son los artículos comprados. Y luego crearemos dos métricas calculadas o personalizadas, lo cual es una gran característica. Ahora los artículos comprados aquí, tenemos prácticamente exactamente la misma vista básica que teníamos. Podemos jugar con el tamaño de la mesa, automáticamente nos muestra cada vez más líneas. Quedémonos a algo así como aquí. 20 debería estar bien para el propósito de este tip o conjunto de puntas. Aquí estamos ahora mismo, quiero construir la primera métrica calculada, que es exactamente decirme cuántas personas o cuántas veces si se ve algún ítem. También se agrega a la tarjeta, pero de manera relativa. Voy a crear una métrica, pero ahora mismo no la voy a seleccionar del conjunto de predefinidos, sino que la voy a construir desde cero, que está dando clic en este pequeño icono azul plus. Y esto es lo que voy a hacer. Y luego creando otro pequeño icono azul plus, que es crear el campo. Aquí tengo el diálogo, lo que significa, antes que nada necesito nombrarlo. Voy a nombrar esta métrica como en dos tarjetas, que es mi nombre favorito. Y añadiendo también la tasa de palabras. Ahora mismo, necesito seleccionar el tipo de datos, que en este caso será el porcentaje por ciento aquí estoy definiendo la fórmula para ello. No hace falta que recuerdes nombres exactos porque el susurrador funciona perfectamente aquí Lo que voy a hacer es encontrar este nombre en los elementos métricos agregados a Card, que es este. Estoy dando click en esto. Se pueden utilizar operadores que están dividiendo por los elementos utilizados. Aquí estamos. Ahora esperamos un segundo hasta que debamos tener esta casilla de verificación verde. Sí, perfecto. Entonces la sintaxis es válida, y ahora estoy haciendo clic en Aplicar. Debería aparecer aquí. Bien, aquí está. Se agregó hasta el final mismo de eso. Quiero moverlo primero aquí, no te preocupes, después de eso hacemos alguna filtración. Ahora mismo, podemos ver como muchos de los números, lo cual no tiene mucho sentido porque los datos se rompen con Google dentro de la tienda de mercancía. Pero ese no es el punto de este ejercicio. El punto es encontrar la habilidad, o tener la habilidad, de cómo construir un informe de este tipo desde cero. Nuevamente, la segunda métrica que voy a crear, una es como la tasa de conversión para cada ítem. Que en este caso serían los artículos comprados divididos por los artículos vistos. Nuevamente, haciendo clic en el azul pequeño, otro azul pequeño, nombraré esta tasa de conversión. Será otra vez. Métrica porcentual definida como artículos comprados divididos por artículos, artículos sí, vistos. Nuevamente estamos esperando la validación de la casilla verde. Bien, aquí está. Y estoy dando clic en Aplicar y debería aparecer cada segundo. Bien, aquí está. Ahora lo tengo ordenado intencionalmente de esta manera porque antes que nada, me gustaría ver cuál es el add to cart D, que es el primer paso en el recorrido del cliente. ¿Correcto? Si algún producto está a punto de ser o artículo para usar ese nombre, si algún artículo está a punto de comprarse, primero necesita ser editado a tarjeta, que es exactamente lo que voy a examinar aquí Y que hay que comprarlo, que es este número, cómo funciona. Quiero que todas las métricas se vean con el nombre completo. Aquí tenemos, la forma en que podemos jugar con él es por si yo, por ejemplo, hago clic aquí, el reporte lo ordenará automáticamente por los elementos agregados a la carta, que puedes ver en este caso, hay como 155,000,001 elemento que se está agregando a la carta, lo cual obviamente no puede ser lo cual obviamente no puede Pero yo solo te estoy mostrando las posibilidades aquí. Quiero ordenarlo por artículos vistos. Nuevamente, sigo viendo bastantes líneas que no tienen ningún sentido. Lo bueno aquí para los fines de este ejercicio, y tal vez también sea tu caso, es hacer algún filtrado. Hay muchas otras opciones disponibles aquí, pero lo que quiero hacer es filtrar esos valores atípicos Yo los llamaré, por ejemplo, algo que se agregó más de 1 millón de veces a la tarjeta, lo cual definitivamente no es el caso si se usó solo algo así como algo así como un poco menos de 3 mil veces. ¿Cómo hacer eso? Al hacer clic en los anuncios para filtrar, necesito nombrarlo. Lo nombraré como un anuncio atípico a tarjeta. Aquí está. Y quiero excluir cualquier cosa que tenga artículos agregados a la tarjeta más o mayores que, digamos. Creo que hasta como 100 mil deberían estar bien. Aquí estamos. Demos clic en el botón Guardar y veamos qué pasa con el reporte. Bien, empieza a tener más sentido. Y también tenemos algunos nulos aquí, que al parecer por alguna razón aparecen aquí. Pero si la voy a filtrar, no debería ser el caso. Sí, ahora mismo los datos empiezan a verse bastante bien. Otra cosa elegante que podemos hacer aquí es cambiar el tipo de gráfico. Aquí vemos el mapa de calor, que lo está cambiando a éste. Utiliza automáticamente el calor para cada columna aquí. Nuevamente, cambió la clasificación por defecto. De nuevo, necesito ordenarlo por artículos vistos aquí estoy. Ahora cuando se trata del análisis, tengo grandes datos que hacer, el análisis muy básico que me diría, bien, qué productos son populares a la hora de agregar algunos de los productos a la tarjeta. Entonces podemos ver que hay bastantes diferencias, ¿verdad? El primer producto es 14% de los agregados al comercio de tarjetas. El segundo 118, pero el tercero no es ni siquiera 3% Considerando que este es el tercer producto más popular cuando se trata de los artículos, probablemente no esté funcionando tan bien. También se confirma aquí por la tasa de conversión de artículo que es muy baja, ¿verdad? 0.1% De las 1,000 vistas, solo ocurrió una que este artículo fue comprado. Bien. Este es definitivamente el producto que me gustaría examinar. Lo que haría como primera cosa. Iría al sitio web y trataría de averiguar si no hay algo malo con este producto. Si no es como visto demasiadas veces o no promovemos como información incorrecta sobre el producto o como otras mil razones. Pero esto me está diciendo, bien, no es como que ni siquiera se edite a la tarjeta correctamente, y si lo es, entonces no se compra. Definitivamente hay algo mal en todo el recorrido del cliente. Este es el conjunto de los datos y si vamos línea por línea, podemos ver bastantes diferencias. Y nuevamente, necesito recalcar que los datos de Google probablemente estén rotos o no probablemente, pero definitivamente rotos ya que vimos que 155 millones de artículos se agregaron a la tarjeta por un artículo. Pero el punto es que se puede construir un reporte de este tipo con bastante facilidad, incluso fuera de la interfaz G Four y poder hacer el análisis rápido de productos particulares y ver si algo está roto, roto o no. Esta es la forma en que puedes jugar con el reporte. Puede guardar este informe, o se guarda automáticamente una vez que lo creó, cada vez que inicie sesión la próxima vez. Si lo nombras, digamos, vamos a llamarlo como algo razonablemente como el rendimiento de un producto. Puedes, por ejemplo, también verlo automáticamente y no verlo como esta área de edición, puedes jugar con ella exactamente de la misma manera que estábamos jugando entonces o anteriormente. Podemos ordenarlo por cualquier métrica que desee y explorar los datos para ver, ojalá de esta métrica o algo similar a esta métrica pronto estará disponible también en G cuatro. Pero como no es el caso, puedes jugar con él fuera la GA donde los datos están disponibles y puedes construir los campos calculados o métricas calculadas como desees. Eso fue sobre el rendimiento del producto. Entonces bastantes conjuntos de consejos, si te gusta el Google Luc Studio, o Luc Studio es el nombre actual, siéntete libre de jugar con él también Pero ese no es el punto de este curso. Solo quería darte la idea o el tip donde podemos jugar afuera con el Google Analytics para esperar que lo hayas disfrutado. 44. GA4: edad, género y datos demográficos habilitantes: Continuemos con consejos prácticos. Esta vez nos centraremos un poco en los datos demográficos que Google Analytics te está proporcionando y no necesitas hacer tanto para recopilarlos. En primer lugar, ¿a qué nos referimos con datos demográficos? Si voy a hacer clic en el reporte de atributos del usuario, puedo ver aquí un paso dedicado llamado Datos demográficos Entonces cuando hago clic ahí, vemos aquí por defecto la primera dimensión, que se llama País. Pero lo que más me estoy enfocando esta vez será sobre la edad y el género. Entonces, cuando haga clic en la edad aquí, probablemente verá algo que espera, que es el desglose de su base de usuarios en función de los rangos de edad, que es 18, 24, 25, 34, y así sucesivamente y así sucesivamente. Lo primero que tenemos que hacer para poder ver los datos, necesitamos habilitarlos dentro la interfaz de Google Analytics. ¿Cómo hacer eso? Es bastante fácil de hacer. Entonces lo que tenemos que hacer es entrar en la sección de administración, luego haciendo clic en la recopilación de datos, que es exactamente donde estoy ahora, pesar de que muestra el error interno. Sólo un segundo para demostrarte que realmente funciona de esta manera. Si iría desde el principio, luego volviendo a la recolección de datos, y aquí está la recolección de datos de señal de Google. Esta casilla de verificación debe estar habilitada. Si lo haces a partir de ese momento, Google comenzará a recopilar los datos demográficos sobre tu usuario Por favor, haz esto como primera cosa, luego volveremos a los reportes. Cuando vuelvo a la parte de reportar de eso, puede que te pase que no veas ningún dato aquí. En primer lugar, lleva algún tiempo, digamos un par de días antes de aparezcan los primeros datos en tu interfaz, además hay una señal de cierto umbral de datos, es decir, que necesitas tener suficiente volumen de los datos, lo que es que nadie sabe Pero supongamos al menos un par de cientos de sesiones a la semana para poder ver estos datos, ya que Google sigue siendo muy estricto cuando se trata de anonimizar los Entonces, si solo tienes tráfico muy pequeño, probablemente nunca verás estos datos. Además, asegúrate de que en la mayoría de los casos, línea número uno será desconocida, es decir, que Google mide a esos usuarios, pero no tiene suficientes datos o no cuenta el consentimiento de los usuarios para proporcionar los datos demográficos. De todos modos, no necesitamos que se recoja el 100% de los datos porque si tenemos datos suficientes, La distribución entre estas incógnitas será muy parecida que en el caso de los datos que ya medimos Entonces así es como habilitar eso. Entonces este es otro consejo. Y ahora cómo llegar a la manera de entender los datos en sí. Lo que veo aquí ahora mismo es un conjunto predefinido de los datos, y como todos sabemos, nunca es suficiente, así que GA four se trata principalmente personalización y creación de algo desde el cero, y esta no será la excepción. Entonces voy al reporte personalizado. Me preparo para este conjunto de consejos. Ve ahí, como puedes ver, y obteniendo error interno. Cada vez que veas algo como esto, solo refresca la ventana y luego de repente empieza a funcionar de nuevo. Cuando voy a las exploraciones, ya preparé un informe, sabemos trabajar con eso Sólo una breve descripción, lo que veo aquí. Agregué su edad y nombre del evento como dimensiones. La razón por la que tengo aquí el nombre del evento es porque quiero filtrar la tasa de conversión o como ahora se llama recientemente tasa de eventos clave de usuario. Sólo para las compras porque así es lo que es la principal conversión de la tienda de mercancía de Google. Y luego he escuchado métricas como un número o volumen de los usuarios activos, compromiso del usuario, ingresos de compra. Entonces estas son las métricas que editor más los ingresos medios de compra. Entonces este es el conjunto de métricas que reportan los editores, y quiero entender básicamente cuál es mi grupo de usuarios, quiénes son. ¿Quiénes son los usuarios que vienen a mi sitio web? Quiero entenderlos. Y esto debería darme otra capa de comprensión quiénes son. Ahora mismo minimizaré la configuración y la variable para centrarme puramente en los datos. Lo que me dice, como dije, tenemos aquí desconocido como línea número uno porque Google no proporciona los datos sobre los usuarios para los que Google no tiene datos suficientes. Pero lo importante para nosotros es entender el resto porque como dije, la distribución entre lo desconocido será la misma que a partir de los datos que recabamos. Lo que me dice, me dice que el número uno, grupo de usuarios son jóvenes menores de 24 años, y luego va así como vemos Lo que me gustaría entender es, este es el grupo número uno o el grupo que más visita, yendo a la tienda de mercancía Go Google. Puedo ver al comparar los ingresos totales que generan, que es, como dije, la conversión número uno para la tienda de mercancía de Google. Si en tu caso, es que no estás en el negocio del comercio electrónico, ten ahí tu conversión, tu objetivo principal o evento clave. Como es un out llamado. Entonces quiero entender. Participar en tasa de este grupo está bien, yo diría, un poco mejor que la media. Pero entonces cuando estoy mirando del lado derecho, significado de cuál es la tasa de eventos clave, que en este caso se filtra para las compras, puedo ver que está bien, pero comparando con el resto de ellos, ni siquiera como la mitad co