- Para obtener información sobre las dimensiones y las métricas de Google Analytics 4, consulte el artículo [GA4] Dimensiones y métricas de Analytics.
- Para obtener información sobre los ámbitos de las dimensiones de fuentes de tráfico en Google Analytics 4, consulte el artículo [GA4] Ámbitos de las dimensiones de fuentes de tráfico.
Introducción
Los informes de Google Analytics se componen de dimensiones y métricas.
Las dimensiones son atributos de los datos. Por ejemplo, la dimensión Ciudad indica la ciudad (como "Madrid" o "Nueva York") desde la que se origina una sesión. La dimensión Página indica la URL de una página vista.
Las métricas son dimensiones cuantitativas. La métrica Sesiones es el número total de sesiones. La métrica Páginas/sesión es el número medio de páginas vistas por sesión.
En las tablas de la mayoría de los informes de Analytics, los valores de dimensión se organizan por filas y las métricas por columnas. Por ejemplo, en esta tabla se muestra una dimensión (Ciudad) y dos métricas (Sesiones y Páginas / sesión).
| DIMENSIÓN | MÉTRICA | MÉTRICA |
|---|---|---|
| Ciudad | Sesiones | Páginas / sesión |
| Aranjuez | 5000 | 3,74 |
| Berlín | 4000 | 4,55 |
En la mayoría de los informes de Analytics, puede modificar la dimensión o añadir una dimensión secundaria. Por ejemplo, si añadimos "Navegador" como dimensión secundaria a la tabla anterior, tendríamos lo siguiente:
| DIMENSIÓN | DIMENSIÓN | MÉTRICA | MÉTRICA |
|---|---|---|---|
| Ciudad | Navegador | Sesiones | Páginas / sesión |
| Aranjuez | Chrome | 3000 | 3,5 |
| Aranjuez | Firefox | 2000 | 4,1 |
| Berlín | Chrome | 2000 | 5,5 |
| Berlín | Safari | 1000 | 2,5 |
| Berlín | Firefox | 1000 | 4,7 |
Combinaciones válidas de dimensiones y métricas
No todas las métricas pueden combinarse con todas las dimensiones. Cada dimensión y cada métrica tienen un ámbito: de usuario, de sesión o de hit. En la mayoría de los casos, lo más lógico es combinar dimensiones y métricas que tienen el mismo ámbito. Por ejemplo, Sesiones es una métrica de sesión, por lo que solo puede usarse con dimensiones de sesión, como Fuente o Ciudad. No sería lógico combinar Sesiones con una dimensión de hit, como Página.
Para obtener una lista con los pares de dimensiones y métricas válidos, consulte la referencia de dimensiones y métricas.
Cómo se calculan las métricas
En Analytics, las métricas de usuario se calculan de dos formas básicas:
- Como totales generales
La métrica se muestra como una estadística de resumen de todo el sitio, como el porcentaje de rebote o el total de vistas de páginas. - En asociación con una o varias dimensiones de informe
El valor de la métrica está condicionado por las dimensiones seleccionadas.
En el siguiente diagrama se ilustran estos dos tipos de cálculos con un ejemplo simple. En la parte izquierda, los datos de usuario se calculan como una métrica de resumen, mientras que los mismos datos se calculan mediante la dimensión Usuario nuevo en la parte derecha.
En el ejemplo del informe de resumen, los cálculos de tiempo en el sitio web se realizan estimando la diferencia de tiempo entre la sesión inicial del usuario y la salida, con la suma de la duración de cada sesión en una media de tres sesiones. Este número se basa en un cálculo relativamente simple que se obtiene mediante la recopilación de los datos de marca de tiempo en la solicitud.
En el ejemplo del informe Nuevos vs. recurrentes, las medias no se cuentan en todas las sesiones, sino a través de la dimensión Tipo de usuario. Al asociar la métrica Tiempo en el sitio web con una dimensión, puede analizar esta métrica usando los usuarios recurrentes y nuevos, donde la dimensión solicitada modifica los cálculos. Al usar la dimensión, obtendrá estadísticas sobre el comportamiento de los usuarios que no se ofrecen en el informe de resumen: es evidente que los usuarios nuevos pasan más tiempo en su sitio que los recurrentes.
El cálculo de métricas también se ve influido por el apilamiento de varias dimensiones con una determinada métrica. Tantos en los informes con formato previo como en los personalizados, puede usar múltiples dimensiones conjuntamente. Por ejemplo, supongamos que usa las dimensiones Tipo de usuario e Idioma para analizar el tiempo en su sitio web. En este caso, el cálculo de los usuarios nuevos y recurrentes es el mismo, pero al desglosar la información para ver los nuevos usuarios con la dimensión Idioma, la dimensión adicional modifica el cálculo. Por ejemplo, el desglose de usuarios podría ser similar al siguiente, donde los principales tiempos en el sitio web se enumeran en orden:
| Tipo de usuario | Idioma | Promedio de tiempo en el sitio web |
|---|---|---|
| Todos los tipos | Todos los idiomas | 3:25 |
| Recurrente | Todos los idiomas | 5:03 |
| Finés | 29:49 | |
| Vietnamita | 20:44 | |
| Indonesio | 16:55 | |
| Nuevo | Todos los idiomas | 2:09 |
| Malayo | 17:38 | |
| Inglés (Reino Unido) | 16:56 | |
| Chino (tradicional) | 16:20 |
Estas cifras se basan en un informe de Analytics real. En este caso, puede determinar si los usuarios nuevos o recurrentes han permanecido más tiempo y, mediante una dimensión adicional, cuál de los idiomas de cada una de estas categorías ha producido el tiempo en el sitio web de mayor duración.
Modelos de atribución
Analytics intenta responder a una serie de preguntas sobre el comportamiento de los usuarios, por lo que utiliza diferentes tipos de cálculo o modelos de atribución para llegar a los datos que aparecen en los informes. Puede considerar cada informe de Analytics como una respuesta a una determinada pregunta de análisis de usuarios. Con frecuencia, estas preguntas se dividen en categorías diferenciadas:
- Contenido: ¿cuántas veces se ha visto una determinada página?
- Objetivos: ¿qué URLs de página han contribuido a la máxima tasa de conversión de objetivos?
- Comercio electrónico: ¿con cuánto valor una determinada página ha contribuido a una transacción?
- Búsqueda interna: ¿qué términos de búsqueda internos han contribuido a una transacción?
Para cada una de estas categorías principales y los informes que contienen, Analytics utiliza un modelo de atribución distinto. Debido a que cada uno de estos modelos está diseñado para calcular un conjunto conocido de métricas, puede observar que algunas métricas, como Vistas de página, aparecen únicamente en determinados informes y no en otros. Esto se debe al modelo de atribución que se usa en dicho informe.
Los informes de Analytics utilizan tres modelos de atribución:
Atribución por solicitud
Esta atribución ofrece valores agregados de una sola métrica o de una combinación de métrica y dimensión. Se trata del tipo más habitual y simple de atribución de Analytics, ya que los valores se determinan a partir de solicitudes de GIF de usuarios individuales. Por lo tanto, para cualquier solicitud determinada, es posible buscar una dimensión o una métrica concretas.
La mayoría de los valores de dimensión están disponibles en la solicitud y permanecen persistentes a través de la propia solicitud HTTP/GET, o en la solicitud de GIF, por cada página o solicitud de evento efectuada a tu sitio. Algunas de las dimensiones habituales que están disponibles en la solicitud son:
- URI de página: disponible con cada solicitud en tu sitio, indica la ruta de la página a la que se está accediendo
- campaña: si un usuario llega a través de una campaña, esta permanece disponible persistentemente con cada solicitud posterior, hasta que cambia la propia campaña
- user-agent: cada solicitud de un usuario contiene la información de navegador de dicho usuario, que se envía a través de la solicitud
HTTP/GETdesde el navegador y se almacena en los archivos de registro directamente.
Atribución de valor de página
La finalidad de este tipo de atribución es responder a la pregunta: "¿Qué utilidad ha tenido mi página en relación con un valor de objetivo o ingreso?". Este modelo de atribución se usa para determinar el valor de Valor de página de una página o de un conjunto de páginas. En la siguiente ilustración se muestra un conjunto de vistas de página de usuario junto con objetivos y compras, como podría suceder en su sitio web.
Este modelo de atribución se denomina de "previsión", ya que asigna un valor a una página basándose en la previsión de los objetivos o las compras que tienen lugar después de visitar la página. En la siguiente tabla se muestra el valor atribuido a cada página de esta secuencia.
| Página | Valor de ingresos/objetivo |
|---|---|
| P1 | 55 € + objetivo 1 |
| P2 | 55 € + objetivo 1 |
| P3 | 35 € + objetivo 1 |
| P4 | 0 € |
Este modelo de atribución no se usa en los informes de objetivos o de comercio electrónico, ya que no muestran URI de página visible ni títulos en relación con las actividades de comercio electrónico.
Atribución de Búsquedas en el sitio
Este modelo de atribución permite que los informes Búsquedas en el sitio muestren las tasas de conversión de objetivos y los valores de los objetivos por término de búsqueda.
Este modelo de atribución funciona de un modo distinto al de atribución de valor de página, ya que el valor de objetivo se atribuye al término de búsqueda más próximo que genera una conversión, no después. En el siguiente diagrama se ilustra una secuencia de búsquedas internas en el sitio junto con las vistas de página y las compras.
Con este modelo, los términos de búsqueda atribuidos a Objetivo 1 y las transacciones son:
- Zapatos: 20 €
- Flores: 25 €
En este modelo, las transacciones o los objetivos se atribuyen al término de búsqueda inmediatamente anterior al objetivo o a la transacción.