Data and Insights

Not provided: su repercusión

En Octubre de 2011 Google Analytics anunció que las consultas de búsqueda de los usuarios logueados en sus cuentas serían redireccionadas a https://www.google.com y por tanto serían codificadas. A partir de ese momento Analytics registraría esas búsquedas como “Not Provided”. Una medida para garantizar la privacidad del usuario que complica el trabajo de SEO en la definición del comportamiento del internauta en sus búsquedas. Esta medida se aplica incluso en los sitios web que disponen de herramientas de analítica web distintas a Google Analytics.

Aunque Analytics agrupa todos estos datos y nos sigue facilitando información de estas visitas como el porcentaje de rebote, la conversión, visitantes nuevos y recurrentes, etc., no nos muestra las palabras clave en detalle, si no que las agrupa dentro del conjunto de palabras que no estarían disponibles (“not provided”) y nos presenta los datos de forma conjunta, por lo que desconocemos si las palabras clave tienen una importancia residual o son cruciales para la estrategia SEO. En cualquier caso hay que tener en cuenta también la naturaleza del site y de sus usuarios, sitios más tecnológicos o dirigidos a un usuario más experto tendrán mayor número de visitas procedentes de usuarios logados que otros dirigidos a un target más amplio.

En octubre el 10% del tráfico en Estados Unidos se había convertido en “not provided”, ahora bien, ¿a qué velocidad va a crecer este porcentaje? Y, ¿qué ocurre si este porcentaje se convierte en la parte más relevante del tráfico?

Los analistas se han esforzado por encontrar la forma de determinar la naturaleza de esta pérdida de información teniendo en cuenta que no se pueden recuperar las palabras por las que los usuarios logados han realizado lasbúsquedas. Entre ellos Avinash Kaushik presenta una metodología para determinar la amplitud del problema en la que nos dice que tenemos que determinar primero un entorno macro, definir y entender un perfil de performance del tráfico “not provided”, comparar este perfil con el tráfico de marca y genérico y a partir de los datos extraídos sacar conclusiones.

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