Una de las preguntas más comunes que recibimos de nuestros clientes es por qué los números que ven en su cuenta de Google Analytics (GA) (u otros proveedores de análisis de terceros) no siempre coinciden con los números en Siteimprove Analytics. Es una pregunta lógica, con muchas respuestas.

A continuación, te explicamos seis posibles explicaciones para estas diferencias, sabiendo que probablemente hay muchas más causas de las diferencias entre los números que proporcionamos y los números que los clientes ven en GA y otras herramientas de análisis.

1. Diferentes sistemas y diferentes formas de tratar los datos

Otros proveedores de análisis tienen sus scripts y nosotros los nuestros. Aunque es obvio que hay similitudes (muchos se basan en JavaScript), los scripts no son idénticos y, por lo tanto, no funcionan igual. Esto abarca todo, desde cómo se recogen los datos cuando los visitantes llegan a una página, hasta cómo se dirigen los datos desde el navegador del visitante a través de los puntos finales, hasta cómo se almacenan en la base de datos. Sencillamente, no tenemos forma de saber cómo hace cada cosa Google, Adobe o cualquier otra herramienta de análisis. Por ello, las discrepancias en los datos pueden ser imposibles de solucionar, ya que puede que no se deban a un "problema" real, sino simplemente a que los sistemas no son los mismos.

2. Diferentes parámetros = Diferentes números

Las métricas y los parámetros se cuentan de forma diferente de una herramienta a otra e incluso son personalizables. Esto significa que aunque la configuración por defecto sea la misma, las métricas no lo serán necesariamente. Si los criterios para determinar una métrica específica son diferentes, los datos también variarán.

Un ejemplo: En GA y Adobe, los administradores tienen la posibilidad de personalizar el tiempo que debe transcurrir para que una visita/sesión se agote, por ejemplo, reduciéndolo de los 30 minutos por defecto a 10 minutos. Esto probablemente conducirá a un mayor número de sesiones/visitas en comparación con Siteimprove Analytics, donde las visitas siempre expiran después de 30 minutos de inactividad.

Otro ejemplo: GA cuenta una sesión con una fuente de campaña como cerrada (e inicia una nueva sesión) si el mismo usuario accede a la página a través de una fuente de campaña diferente antes de que la sesión original se cierre normalmente (después de 30 minutos). Esto puede ocurrir si alguien busca una palabra clave, luego hace clic en un enlace pagado, antes de volver a buscar otra palabra clave, y luego hacer clic en un nuevo enlace pagado.

Siteimprove Analytics no registra una nueva visita/sesión si el origen de la campaña cambia, lo que llevaría a un número total de visitas/sesiones diferente.

Estos ejemplos demuestran cómo las diferentes configuraciones pueden conducir a discrepancias en las cifras entre las herramientas. En otros casos, las métricas se contabilizan realmente de manera uniforme entre dos herramientas de análisis, pero puede haber filtros del sistema aplicados que dejan fuera a un determinado grupo de IP, como los usuarios internos, o que excluyen a los usuarios de una ubicación geográfica específica. Esto puede que no sea visible al mirar los datos, por lo que el usuario debe saber si se ha aplicado un filtro de sistema a través de la página de configuración. De lo contrario, podría pensar que hay un problema al comparar una determinada métrica, como el total de visitas, entre herramientas que no tienen los mismos filtros aplicados. Siteimprove Analytics permite a los usuarios aplicar filtros de sistema sitio por sitio. Esto les permite, por ejemplo, no registrar los datos de las IP internas en los sitios web de cara al público, y al mismo tiempo poder registrar los datos de ese rango de IP en su intranet.

Por último, los usuarios pueden tener distintos niveles de acceso en diferentes herramientas. Y algunas herramientas pueden proporcionar capacidades más granulares de restricción de acceso para usuarios individuales. Un usuario con acceso a todos los datos en una herramienta, pero solo a datos parciales en otra, vería números contrastados en las dos herramientas.

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3. Múltiples dominios en un sitio

Algunas herramientas, como GA, no muestran el dominio principal en su sección de contenido del sitio, lo que significa que en los casos en los que se rastrean múltiples subdominios dentro del mismo sitio, algunos datos podrían estar fusionados bajo una página. En comparación, Siteimprove muestra la URL completa, por lo que los subdominios no se fusionan con el dominio principal. Un ejemplo podría ser que site.com y sub.site.com sean rastreados en la misma cuenta. En GA podrían aparecer ambos bajo la página "/" (la página principal), mientras que en Siteimprove Analytics aparecerán individualmente con la URL completa.

4. La implementación puede variar

La forma en que se implementa el script en un sitio web también puede influir en los datos recogidos. Si un script está colocado en la parte superior del HTML, normalmente se cargará por completo antes en el proceso de carga de la página, en comparación con un script colocado en la parte inferior del HTML, especialmente si la página es pesada y tiene un tiempo de carga largo. Esta variación puede generar números diferentes si un usuario hace clic en otra página antes de que la página anterior se haya cargado completamente.

Además de la colocación del script en el HTML, la forma en que se implementa el script a través de un gestor de etiquetas también puede influir en los datos. Los gestores de etiquetas permiten una gran funcionalidad añadida cuando se trata de disparar diferentes scripts en diferentes momentos, pero si la implementación del gestor de etiquetas no es la misma para todos los scripts de análisis, lo más probable es que los datos tampoco lo sean.

Diferentes recomendaciones de implementación  

La recomendación de Google para implementar su script: "El código debe añadirse cerca de la parte superior de la etiqueta <head> y antes de cualquier otra etiqueta script o CSS"

La recomendación de Siteimprove: "Recomendamos que el script se añada siempre en la parte inferior del sitio web en un pie de página o similar, justo antes de la etiqueta de cierre del cuerpo </body>"

Ambos scripts utilizan la descarga asíncrona, pero el script colocado en la cabecera se carga antes que el colocado en el pie de página, lo que puede provocar discrepancias en los datos.

5. El comportamiento de los usuarios influye en las cifras

Algunos usuarios instalan bloqueadores de publicidad que pueden bloquear la ejecución de un script de análisis. Si el bloqueador de anuncios permite una secuencia de comandos de un proveedor de análisis, pero no de otro, puede dar lugar a discrepancias en los datos. También es posible que un usuario incluya en su lista blanca a un proveedor de análisis, pero no a otro, lo que también provoca discrepancias entre ambos.

Además de los bloqueadores de anuncios, la elección del navegador del usuario también puede influir en los scripts que se cargan, ya que algunos navegadores aplican automáticamente una política de privacidad más estricta que otros.

6. Los bots y los crawlers pueden contarse de forma diferente

Algunas herramientas de análisis tienen una lista de exclusión de bots y crawlers. Diferentes herramientas tienen diferentes listas y algunas pueden incluso no utilizar listas de exclusión. Por lo tanto, dependiendo de la cantidad de tráfico de bots y crawlers en tu sitio, estas listas de exclusión pueden impactar significativamente en la cantidad de tráfico filtrado y, en consecuencia, en los números que se presentan en la herramienta de análisis.

Siteimprove Analytics ofrece a los clientes la opción de filtrar los bots y crawlers basándose en una lista estándar del sector de la IAB.

De la recogida de datos a la realización de análisis

Aunque todas las herramientas de análisis son (hasta cierto punto) similares, y las métricas que se muestran a menudo parecen ser las mismas, la comparación de datos entre herramientas no es fiable por las razones mencionadas en este artículo.

Aunque los números no coincidan, ambas herramientas pueden ser correctas, en el sentido de que ambas rastrean los datos de acuerdo con las implementaciones y configuraciones que tienen. El factor más importante es que la persona que analiza los datos entienda exactamente qué datos se están analizando. Los datos en sí no tienen valor, es cómo se utilizan lo que proporciona valor. Este es el punto fuerte de Siteimprove Analytics. En primer lugar, proporcionamos una visualización intuitiva y accesible de sus datos, y en segundo lugar, te ayudamos a entender cómo recopilamos los datos y lo que se ve en nuestra herramienta, lo que te permite pasar de una simple recopilación de datos a la obtención de información valiosa de los usuarios y la optimización de su sitio web.