Hace casi un año escribí un hilo que paso casi desapercibido (estábamos a puertas del #SOB2019 y la gente estaba con las maletas) en él «regalaba» un dashboard para comparar la evolución del tráfico y los updates de Google.
Os dejo mi pequeña aportación para que disfrutéis tranquilos del #SOB19 y así no molestéis a @methode mientras se refresca en la piscina.
— Toni Villaró (@tvillaro) June 12, 2019
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Dashboard Tráfico VS Updates de Google.
Simplemente escoge tu fuente de Analytics y a dejarte llevar por las olas.https://t.co/5rtOK8aUg1
Esta idea me ha servido para mucho durante el último año, así que he querido desarrollarla un poco más y compartirla con vosotros.
Como siempre lo ideal es dar la caña y no dar los peces, así que os voy a explicar como añadir hitos en un DataStudio para comparar vuestro tráfico orgánico con updates de Google, carga de tareas a producción, campañas offline…
De esta manera vais a poder medir el impacto de los updates de Google a vuestro tráfico así como el impacto de vuestro trabajo.
Fuentes necesarias
En nuestro caso y sobrentendiendo que estamos en el entorno de Google vamos a hablar de Google Analytics y este tutorial será válido tanto para la versión free como para 360.
A partir de aquí lo que vamos a necesitar es tener una vista de Google Analytics, una propiedad de Google Search Console y un Spreadsheet. Como veis tres fuentes totalmente gratuitas y nativas del entorno de Google, así que será facilito.
El Spreadsheet nos va a servir para colocar cualquier hito, desde el backlog de tareas del cliente hasta los updates de Google (como veremos más adelante).
Importar y formatear Google Analytics
Siempre recomiendo tener las fechas limpias ya que de esta manera evitamos compatibilidades en el formato, por ello lo que vamos a hacer es duplicar la dimensión fecha y al campo nuevo cambiarle el nombre y definir su formato como Texto en vez de Fecha (DDMMAAAA)
Realmente Google Analytics no tiene el formato español de fecha, sino el internacional que es totalmente invertido AAAAMMDD (año-mes-día).
Cabe decir que eso lo tiene en cuenta Google DataStudio y en función del formateo de las fuentes hace automaticamente la transformación y no hace falta modificar nada. Pero para evitar estos condicionantes recomiendo partir de un formato texto y así estar en igualdad de condiciones.
Siempre que quiero saber el formato de una dimensión, o comprobar si el resultado de la métrica es correcto y no da 0 o null lo mejor es crear una pequeña tabla a modo de chivato.
Importar y formatear Google Search Console
Al igual que en Google Analytics importamos la fuente de Google Search Console y seleccionamos Impresión del sitio web, en un principio no vamos a necesitar las URLs de nuestro site pero en esta vista tendremos más métricas, como las impresiones, clicks, CTR y la posición promedia.
Formatear Google Spreadsheet
Aunque podríamos realizar formulas para crear una nueva dimensión en Google Data Studio con el formato estandarizado de fecha (DD/MM/AAAA),lo más práctico acaba siendo modificar el formato de nuestras fuentes externas para que se asemejen al formato de Google Analytics y Google Search Console. Dicho formato es AAAAMMDD o sea, Navidad de 2020 seria 20201225.
A veces compartimos este documento de hitos y tareas con otros compañeros que no son SEOs o que directamente desconocen que queremos ese formato, casi lo mejor es tener una columna formulada. En el caso de tener la fecha tipo 20/12/2020 en la celda A1 de nuestro spreadsheet esto nos devolveria la fecha en nuestro formato buscado.
Una vez tenemos el documento solamente deberemos importarlo tal cual a nuestro DataStudio y como siempre poniendo la fecha como si se tratara de texto.
Recomiendo que en este documento tengamos
- Fecha
- Categoria
- Nombre descriptivo del evento
- Comentarios
Blended data con fechas
Una ves tenemos las fuentes solamente nos falta unificarlo como una sola fuente de datos para poderlo visualizar en una gráfica con su evolución. Para ello vamos a realizar un Blended data.
Cuando realizamos el blended es muy importante que a la izquierda tengamos siempre las fuentes que van a mostrar la evolución de métricas y a la derecha la que va a tener los hitos.
Debemos seleccionar como Dimension KEY las dimensiones de fecha, tanto la de nuestra fuente de datos como Google Analytics y Google Search Console y la de la fuente con los hitos, ya sean subidas a producción, updates de Google, fechas concretas…
- Google Analytics
- Sesiones
- Google Search Console
- Impresiones
- Clics
- Spreadsheet
- Fecha
- Evento
- Categoria
- Record Count
Además debemos filtrar el tráfico de Google Analytics por orgánico, sobretodo en el caso que queramos ver updates o hablemos solamente de afectación SEO.
Crear el gráfico
Vamos a añadir un gráfico combinado de líneas y barras en el que en la línea veremos la evolución de nuestro tráfico (o visibilidad por impresiones o clics) y cada barra sera un evento de nuestro spreadsheet así veremos lo que ocurre cada vez que aparece una barra, si el tráfico asciende o desciendo y con ello ya tendremos de manera visual el impacto de cada evento.
- Dimensión KEY
- Fecha de cada una de las fuentes
- Métrica
- Sesiones Google Analytics
- Impresiones Google Search Console
- Tareas: Eje derecho y Barras.
- Orden
- Fecha Ascendente
- Estilo
- Serie 1 (Sesiones) Línea con un color fuerte, en el eje izquierdo.
- Series 2 (Anotaciones) Un color muy diferenciado de la línea, en el eje derecho.
- Eje derecho: MÁXIMO = 1 Así siempre habrá una barra vertical que recorrerá de arriba abajo todo el gráfico.
Si queremos ver siempre una barra que vaya totalmente de arriba abajo sin depender del número de tareas realizadas debemos de indicarle en estilo que queremos que el eje Y de la derecha tenga como número máximo 1. De esta manera solo que se haya realizado una tarea en esa fecha la barra cubrirá por completo el dato del eje Y de la izquierda. Sino el día con más eventos cubrirá totalmente el gráfico mientras que los días que tengan menos se quedaran por la mitad, y visualmente puede confundir.
Visualizar el impacto de nuestras tareas
Ahora vamos a entrar con detalle en los beneficios que puede tener este tipo de gráficos en nuestra productividad como SEOs.
Una de las principales funciones y aplicaciones interesantes del marcaje de hitos es ver cual es el impacto de las modificaciones que realizamos en nuestro site, o lo que es lo mismo, ¿sube o baja nuestro tráfico orgánico cada vez que cambiamos algo?
Al final la gráfica quedará algo similar a esto, con barras verticales donde ha habido una modificación según nuestro backlog y la evolución de nuestro tráfico.
Backlog de Tareas SEO
No me quiero eternizar explicando como debemos de tener ordenado nuestro backlog, ni si recopilar nuestras tareas en spreadsheet es más o menos agil que Jira, Redmine, Trello o cualquier otro sistema de ticketing, pero para que os hagais una idea yo tengo algo con unas cabeceras tal que así:
- ID TAREA
- Fecha Tarea
- Tipología de tarea
- Nombre Tarea
- Prioridad
- Definición
- Estado
- Fecha Subida
Os adjunto el documento de ejemplo para backlog, es un punto de partida muy básico, a partir de aquí sentios libres de ampliarlo o modificarlo como más os convenga, pero el dato de Fecha de Subida o la fecha en la que se implementa un cambio en la web debe de existir siempre en nuestro spreadsheet.
Updates de Google
Otra de los grandes hitos que tenemos los SEOs en nuestro día a día son los updates que realiza Google, esas modificaciones en el algoritmo que modifican sustancialmente posiciones
Una de las cosas que necesitamos es el repositorio con todos esos updates para poderlos marcar en el gráfico.
En mi caso os dejo este Spreadsheet que se actualiza de manera automática en función se va modificando el post de cambios en el algoritmo de Google creado por Moz. Al extraerlos mediante la función importxml cada vez que se actualice la web el Spreadsheet recogerá el update.
Prometo añadir en breve un manual para usos de la importación de contenidos desde Google Spreadsheet y funciones que le podeis dar.
https://datastudio.google.com/reporting/77101917-ff51-4450-9c6a-750d882c9791/page/u79HBA su vez lo que he hecho es dejaros un Datastudio a modo de herramienta donde solamente debeis seleccionar vuestra cuenta de Analytics y ya veréis el impacto de todos los updates de Google.
Otros usos para SEO o Marketing Online
Evidentemente ahora que ya sabemos como hacer un blended por fechas (y que seguro que este post os sirve para entender mejor como unir dos fuentes de datos distintas y pintarlas en un mismo gráfico) las utilidades son prácticamente infinitas y sobretodo ayudaran a entender la acción-reacción en nuestros proyectos.
- Como han evolucionado vuestros datos según confinamiento y fases y avances del COVID-19
- Festivos, vacaciones y eventos locales, nacionales y/o mundiales.
- Evolución de tus contenidos (evidentemente filtra GA para que solo muestre tus páginas de contenido), cambios en titles, metadescriptions…
- Impacto de linkbuilding
- Marketing: Ofertas, campañas, lanzamientos de productos…
- Desarrollo: Tanto backlog SEO como otras tareas para comprobar su posible afectación.
- Analítica: Test A/B, cambios en el código, mejoras CRO
Bonus Track
El Bonus Track que os traigo es un TIP que puede que os de bajona 😢, el blended data funciona por la dependencia entre fuentes, o sea, si la key que usamos en la fuente de más a la izquierda no existe no va a mostrar datos de las otras dos.
¿Eso que quiere decir? Pues que si no tenemos sesiones un día tampoco se verán los datos de Search Console ni los hitos, eso ocurre porque en el caso de contabilizar 0 sesiones Google, conceptualmente, Analytics borra esa fila de la tabla, por lo que la fecha del día que había 0 sesiones no puede hacer match nunca con las otras dos fuentes.
