¿Porque usar esta herramienta?
Disponemos de información que nos permite ir mejorando nuestro site, además últimamente se está trabajando activamente en una campaña de SEO para potenciar aquellos criterios que nos reportaban visitas y que tras ser trabajadas han producido un aumento del tráfico considerable.
Ahora llega el momento de hacerse otras preguntas. Disponemos de mayor tráfico tras trabajar el SEO, pero ¿como podríamos trabajar las conversiones? La respuesta nos la ofrece Google con su herramienta Google Website Optimizer.
Mediante esta herramienta es posible mantener un feedback con los usuarios, pero además podremos aumentar la convertibilidad y eficacia de la web, ajustándonos a las preferencias de nuestros usuarios.
Lo primero que hay que hacer es escoger la página en la que realizaremos el experimento y aquella que queremos determinar como “página de conversión”.
En cuanto a la “página de conversión” es aquella URL cuya visualización va a sociada al hecho de haberse generado una conversión. Por ejemplo, la página de “gracias por contactar” que se visualiza únicamente tras el envío de un formulario.
¿Que página escoger para testear?
Referente a la página que escojamos para el experimento, ésta debe ajustarse a una serie de parámetros que podemos evaluar a través de Google Analytics:
- Debe ser una web que disponga de gran tráfico. Normalmente la home o página de incio suele ser la que más tráfico recibe, sin embargo, puede resultarnos más interesante para el experimento tener en cuenta el resto de variables. Otra opción puede ser la página de destino que estamos utilizando paralas campañas de Adwords. Si bien resulta muy importante conseguir el clic en GA. Igual de importante es después lograr formalizar la conversión y en esto el optimizador de sitios web puede ayudarnos considerable
- Páginas con un alto porcentaje de rebotes. Los usuarios llegan, ven esta página y se van de nuestra web. ¿Que está pasando?¿Deberíamos ofrecer más información? Igual se nos ocurre algo que quizá podría disminuir este porcentaje en la página en cuestión. Puede ser una gran idea acercarnos a lo que posiblemente le falta a esos usuarios e intentar acertar entre una serie de combinaciones.
- Páginas con un alto porcentaje de abandonos. Con esta cifra hay que tener muy en cuenta la lógica. Un porcentaje de abandonos alto en según que páginas puede ser normal, en casos como que el usuario abandone nuestra web tras el envío del formulario o la finalización de una compra. Sin embargo, si se produce en páginas intermedias puede ser debido a una mala navegabilidad que está dificultando al usuario llegar al paso final de nuestra web.
Teniendo esto en cuenta y una vez escogidas las dos páginas donde realizaremos el experimento debemos plantearnos otra cuestión.
¿Que nos interesa testear?
En este punto podremos escoger entre dos opciones:
- Test A/B. Nos permite realizar una alternancia entre dos páginas o bien entre dos elementos de una parte de la página escogida para el experimento.
Se trata del más sencillo y el que antes es capaz de ofrecernos datos. Google mostrará aleatoriamente las dos versiones que le proporcionemos de nuestra página y nos dará datos sobre la convertibidad de cada uno y la eficacia de los mismos. Tras la comparativa podremos escoger el diseño o la composición más efectiva
- Test Multivariable. Algo más lento que el test A/B pero que nos permite obtener conclusiones más avanzadas.
Con este test podremos medir diferentes combinaciones dentro de la página escogida para el experimento. Cambiando títulos, gráficos, textos, etc.
Configuración del experimento
Ahora sólo nos faltará escoger el porcentaje del tráfico que queremos que participe en nuestro experimento. Lo más recomendable, sobretodo si no disponemos de una web con un número muy elevado de visitas, es destinar el 100% del tráfico. De esta manera también estamos favoreciendo la pronta resolución de resultados fiables.
Una vez tenemos todo escogido ya podemos empezar con nuestro experimento. Para ello accederemos a una área de control desde el que podremos ir siguiendo la evolución de optmizador y los resultados que vayamos obteniendo.
La consecución de este estudio es posible gracias a una inserción de códigos que debemos realizar en la configuración de nuestro test, una vez escogida la opción, A/B o Multivariable, tal y como hicimos para configurar la cuenta de Google analytics, Google nos mostrará estos códigos y en función del test a realizar deberemos introducir unos u otros.
A continuación vamos a ver los diferentes códigos y su función:
- Control Script: Se sitúa en la cabecera y se utiliza para definir el experimento. Permite entre otras cosas que se muestren por igual ambas versiones.
- Section Script: Tan sólo se usa en los test Multivariables.
Irá colocado tanto al inicio como al final de cada uno de los elementos que queremos alternar. Cada una de las secciones a alternar, deberán ir acompañadas por un nombre que los identifique. Para facilitar el proceso es aconsejable que este nombe corresponda con la posición del elemento, es decir, si se trata de una header, una imagen o un titular.
Este es el ejemplo que nos propone Google en su página de asistencia, la optimización corresponde a un titular, tal y como se muestra mediante el comando <h1>.
Antes:
<h1>Bienvenido a nuestra Web</h1>
Después:
<h1>
<script>utmx_section("Headline")</script>
Bienvenido a nuestra Web
</noscript>
</h1>
- <!–[if !supportLists]–>Tracking script. Debe situarse antes del cierre de la etiqueta body y sirve para la evaluación del comportamiento de los usuarios.
Este es el track original Google Analytics, versión ga.js
<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);
pageTracker._trackPageview();
</script>
A continuación veremos como intercalar ambos códigos.
Debemos acceder al código de G.Analytics de la página que vamos a optimizar (test page) y añadir las líneas marcadas en rojo.
<script type=”text/javascript”> var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);
var optimizerTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);
pageTracker._trackPageview();
optimizerTracker._trackPageview(”/XXXXXXXXXX/test”);
</script>
Por otra parte en la página escogida para medir las conversiones, la página objetivo (target page) añadimos las líneas marcadas en rojo:
<script type=”text/javascript”>
var gaJsHost = ((”https:” == document.location.protocol) ? “https://ssl.” : “http://www.”);
document.write(unescape(”%3Cscript src=’” + gaJsHost + “google-analytics.com/ga.js’ type=’text/javascript’%3E%3C/script%3E”));
</script>
<script type=”text/javascript”>
var pageTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);
var optimizerTracker = _gat._getTracker(”UA-XXXXX-X”);
pageTracker._trackPageview();
optimizerTracker._trackPageview(”/XXXXXXXXXX/goal”);
</script>
Y estos serán todos los códigos que deberemos implementar para tener la web preparada para el experimento. Y ahora ya podemos empezar a recaptar todos los resultados!
Artículo publicado anteriormente en Canal IP por Sonia Ortiz
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