Cómo saber si los artículos que escribes son relevantes para el usuario

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¿Sabías que Google posiciona un sitio web, blog, post, etc, dependiendo de la relevancia que tenga para el usuario? Por esto mismo, es muy importante saber si lo que estás ofreciendo a tus usuarios es relevante o no. Pero, ¿cómo puedo saber si mis artículos son relevantes?

Como ya te he comentado, uno de los factores de posicionamiento de Google es la relevancia del usuario. Al fin y al cabo es su trabajo. Tú realizas una búsqueda y Google te intenta dar la mejor respuesta. Pero, ¿Cómo sabe cuál es la mejor respuesta? A continuación te saco de dudas.

Métricas a seguir para determinar la relevancia de un artículo

métricas relevancia usuario

Para saber si un artículo es relevante o no, Google se fija en determinados valores. Estos son, el CTR, la tasa de rebote y el tiempo de permanencia. Vamos a ver uno por uno porqué son tan importantes estos valores para determinar la relevancia de nuestros artículos. 

Puede parecer que tenga una sencilla lectura. Si tenemos una tasa de rebote baja, un tiempo de permanencia alto y un alto CTR significará que nuestros post son relevantes. Sin embargo, es más complicado de lo que parece. Surgen varios problemas a la hora de leer estas métricas.

El CTR

Como ya tengo otro artículo hablando sobre qué es el CTR y cómo mejorarlo, no me voy a liar mucho con este.

El CTR en realidad nos estará diciendo si el título y la metadescripción que estamos usando es relevante para el usuario. Aunque parezca mentira, no todo depende del contenido sino también del continente.

Si vas a un restaurante te dan a elegir, sin haber probado antes, un plato que tenga muy buena pinta y otro que no, ¿Cuál elegirías? Creo que no hay duda ¿no?

Pues hay veces que está más rico el que peor pinta tiene. Y aquí pasa igual. Tenemos que preocuparnos no sólo de que el artículo sea bueno sino de que tenga buena pinta con la simple presencia que tenga en Google.

Tasa de rebote

Aunque tengo que adelantar que no es una de las métricas más importantes para determinar la relevancia, sí que la podemos usar para hacernos una idea de ella.

La tasa de rebote es una métrica que nos muestra el porcentaje de abandono de visitantes cuando entran en nuestra página web.

¿Por qué Google la tiene en cuenta para determinar si un post es relevante o no?

Sencillamente, porque si alguien entra en nuestra web, artículo, etc… y se va a los 10 segundos, significa que no ha sido relevante para el usuario. Es decir, nuestro visitante no ha encontrado lo que buscaba. Por lo tanto, si tenemos 1.000 visitas al día y resulta que un 90% se va, significaría que para el 90% de los visitantes no ha sido relevante lo que buscaba.

El tiempo de permanencia

El tiempo de permanencia también es muy importante, de hecho es la métrica estrella para determinar la relevancia de un post. Además es muy simple de entender. Si un usuario ha estado mucho tiempo en nuestra web es que le ha resultado interesante lo que ha encontrado.

 

Sin embargo, esto no es del todo cierto. ¿Qué ocurre si un usuario se lee un artículo entero y se va sin moverse por otros sitios de la web? ¿Nos podemos fiar de lo que nos muestra Analytics como tasa de rebote y tiempo de permanencia para determinar la relevancia de un post?

El problema de la tasa de rebote y el tiempo de permanencia

Para entender lo que realmente vamos a hacer, voy a explicar un poco por encima cómo funciona Google Analytics.

Google Analytics maneja tres conceptos: hits, sesiones y usuarios. La base de la cadena la componen los hits (interacciones en el sitio web), y los hits se organizarán en sesiones. De ahí es desde donde Google Analytics saca toda la información. Así, podemos tener situaciones como estas:

19:10. El usuario entra en el sitio web.
19:11. El usuario hace clic en el menú y accede a una noticia.
19:16. El usuario, tras 5 minutos leyendo la noticia, abandona el site.
19:40. Expira la sesión tras 30 minutos de inactividad.

Para nosotros, el usuario ha estado 6 minutos en la web, pero Analytics únicamente ha recibido unos pocos hits: la primera página vista al entrar (donde nos ha “fichado”), un posible evento al interaccionar en el menú (si así lo hemos configurado) y una segunda página vista al leer la noticia. Esta secuencia de hits que recibe Google Analytics empieza a las 17:10 y acaba a las 17:11, y debe sacar toda la información temporal de ellos:

Tiempo de sesión: diferencia entre último y primer hit = ¡1 minuto!

Ligado a esto está la tasa de rebote. Esta métrica debería servirnos de indicador del grado de interés de una página en concreto a los usuarios. Pero podemos tener casos como estos:

Visitante 1: entra en la página, pasan 2 segundos y abandona el sitio.
Visitante 2: entra en la página, lee el contenido durante 7 minutos y abandona el sitio.

En ambos casos Google Analytics habría registrado un solo hit (el inicial de página vista al entrar), por lo que en ambos consideraría un rebote (¡y tiempo en página cero!)  cuando realmente un visitante ha estado interesado y otro no.

La solución al problema

Estoy seguro de que existen muchas formas de solucionar el problema. La que más me gusta es usando Tag Manager, pero antes debes instalar Analytics con Tag Manager en tu web.

La solución que propongo es crear un evento cada vez que alguien haga un 75% u 80% de scroll en la página. Esto sería crear una etiqueta de profundidad de página en Tag Manager. ¿Por qué un scroll de un 75% u 80%? Porque considero que alguien que ha bajado hasta un 75% u 80% de la página le ha resultado cuanto menos interesante el post. Además, si tienes en cuenta los post relacionados y los comentarios, seguramente un 80% es el post entero.

En el siguiente artículo explicaré como crear esta etiqueta con Tag Manager que como veréis es algo muy fácil de hacer.

 

Como conclusión, decir que muchas veces nos guiamos de las métricas sin darnos cuenta de que realmente no son lo que parecen. Por ejemplo, en el caso de la tasa de rebote y del tiempo de permanencia, Google Analytics nos estará dando datos que no se corresponden con la realidad. Por eso, siempre tenemos que intentar que los datos que estudiemos sean lo más precisos posibles.

Y tú, ¿cómo haces para saber si lo que muestras a tu audiencia es relevante? Te invito a que nos lo cuentes en los comentarios.

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Profesional de Marketing Online, especialista en posicionamiento SEO, SEM y diseño Web. Socio certificado de Google. Inquieto por naturaleza y aprendiendo constantemente nuevas técnicas. Colaboro y ayudo a empresas y profesionales a conseguir mayor visibilidad en internet. Consultor de Marketing Online Freelance.

2 comentarios en “Cómo saber si los artículos que escribes son relevantes para el usuario”

  1. Hola Roberto, como bien mencionas el tema de hits, sesiones y usuarios en Google Analytics es mucho más complejo de lo que parece y creo que has dado muy buena introducción al tema.

    Con respecto a ¿cómo saber la relevancia de nuestros contenidos? Tú propones una solución a través de Tag Manager que es muy buena. Sin embargo, creo que se queda corta y que se puede mejorar un poco más con la intención de tener mayor certeza de los datos que estamos leyendo. Te cuento, lo que hago yo a través de Tag Manager:

    Si lanzo un evento cada que el usuario alcance un 70%, podría darme indicios de que le interesa el artículo, pero qué pasa si el usuario hace un escaneo rápido del artículo y alcanza el 70% en 15 segundos y se va del sitio. Es cierto que al lanzar el evento (hit) a Analytics habremos impactado en las métricas pero no en nuestro objetivo de conocer la “posible” relevancia del contenido.

    Ahora, si en lugar de medir el scroll medimos el tiempo de permanencia y disparamos un evento a los x minutos podríamos tener otro indicio de que el usuario está leyendo el artículo. Pero que pasa si el usuario llega al post y por algún motivo se distrae con otra casa, pasan los x minutos y sin leer se va sel sitio. Habremos impactado las métricas de Analytics, pero no nuestro objetivo.

    No sé si ya habrás pillado haciendo donde voy. Exacto, una combinación de ambos casos. Disparar un evento cuando el usuario alcance x% de scroll y que además lleve x minutos en el sitio. Habremos impactado en las métricas de Analytics y podríamos tener un indicio un poco más certero de lo que hace el usuario y de la posible relevancia de nuestro contenido.

    Ya sé que alguien podrá decir: ¿y que pasa si el usuario llega al sitio, se distrae pasan x minutos y luego hace un scroll rápido, alcanza el x% y se va sin leer? habremos “engañado” a Analytics y a nosotros también, ya que el argumento es muy válido. Sin embargo también habría una solución para ese caso específico, aunque un tanto más complejo de implementar pero no imposible: midiendo la velocidad del scroll , joder, ya me he puesto muy intenso con esto último. Pero como tú lo mencionas, seguro que hay muchísimas formas de intentar conocer o al menos intuir la relevancia de nuestros contenidos.

    Espero que estas ideas loquillas le sirvan a más de uno. Es un tema excelente para debate.

    Saludos.
    Alfred.
    @AnaliticaWebMX

    • Hola Alfredo, que bueno!! La verdad es que es muy buena solución y como nos dices seguro que existe alguna forma de conseguir ser engañados lo mínimo posible por las métricas. Desde mi punto de vista lo más importante no es hacer estos ajustes, sino entender qué nos están mostrando las métricas para poder interpretarlas correctamente.

      Así todo, repito, es muy buena la solución que nos comentas. Muchas gracias por pasarte por aquí y aportarnos esta solución.

      Un saludo!!

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