“Nomina si nescis, perit et cognitio rerum” (Carlos Linneo)
Esta cita de Carlos Linneo significa que “Si ignoras el nombre de las cosas, desaparece también lo que sabes de ellas”. Como analistas digitales, tenemos que ser capaces de poder dar nombre y clasificar las distintas fuentes de tráfico para una correcta atribución de los datos de nuestros activos digitales.
En este post de mi compañera, Eva Fernández, nos habla de los errores que podemos estar cometiendo y a detectarlos, si tenemos número elevado de tráfico proveniente desde fuentes internas o directas.
Sabiendo de dónde viene cada cosa, podremos saber qué hacer y a dónde ir para solventar errores. Así que considero que Carlos Linneo tenía mucha razón y que resume perfectamente la necesidad de contar con un protocolo único que sirva de base una clasificación de campañas adecuada.
A modo de breve introducción, decir que Linneo fue un científico, naturalista y botánico sueco que estableció las bases para la nomenclatura binomial y el esquema de clasificación de especies animales y naturales que utilizamos actualmente. Este sistema se denominó taxonomía linneana y clasifica a los seres vivos en distintos niveles jerárquicos, dándoles un orden y una estructura y que sigue el orden que vemos en esta imagen.
Con este esquema en la cabeza, veremos desglosado, un ejemplo de clasificación de campañas. ¡Tranquilo lector! No iremos demasiado al detalle técnico, escalaremos la información en tres puntos básicos:
- Haremos una vista rápida en la bases de la parametrización de campañas con foco en Google Analytics y Adobe Site Catalyst ¡Nunca está de más refrescar! 😀
- Estableceremos un protocolo de parametrización de campañas a modo de esquema y que es aplicable para catalogar campañas del día a día en los canales más habituales que podemos encontrarnos (search, display, afiliación…etc).
Con todo esto claro, ¡manos a la obra!
1.- La bases del “reino de la medición digital”: el parámetro también “es sexy”
Seguro que no te esperabas un repaso por los fundamentos del parámetro, retomando a Linneo, recordemos la importancia de llamar a las cosas por su nombre”. ¿Cómo crees que tiene que ser un parámetro que haga que tu url “sea sexy”?
Imaginemos un anuncio de SEM como el que sigue:
Cuando hacemos clic, obtenemos una url como esta:
http://www.divisadero.es/?gclid=CKyjycjV_c4CFUaNGwodCroLXQ
Si atendemos al detalle, veremos claramente la “anatomía del parámetro”
- Vemos un dominio principal: http://www.divisadero.es
- También ha de contener un separador de elementos que nos va ayudar a separar los parámetros de la url original. Generalmente, este elemento se distingue con un signo de interrogación (“?”) tras el dominio y antes de los parámetros.
http://www.divisadero.es/?gclid=CKyjycjV_c4CFUaNGwodCroLXQ
- Además, contendrá un parámetro “detector” para poder catalogar el tráfico y que sigue al separador siendo único para cada url que lleve tráfico a nuestro sitio web.
“(…) gclid=CKyjycjV_c4CFUaNGwodCroLXQ”
Nota: en este caso del ejemplo nos encontramos con el parámetro gclid que veremos a continuación. Finalizada la clase de anatomía básica, abordemos la clasificación de campañas y de las plataformas de acuerdo a las bases de Linneo.
2.- Los dos “órdenes” del mundo de la analítica que a Linneo le habría gustado tener si hubiera sido analista digital.
Un “Orden” es el conjunto conjunto de familias que presentan características comunes. En nuestro caso, y atendiendo a las herramientas, distinguiremos el orden de Google analytics y el de Adobe Site Catalyst.
2.1 Parametrización en Google Analytics
En GA se nos permite dos tipos de parametrización que serán nuestras “Familias”. Dentro de la conceptualización taxonómica contamos con la parametrización personalizada y la automática.
2.1.1 La parametrización automática en Google Analytics es usada, sobre todo, en entornos avanzados de analítica. Si estás acostumbrado a gestionar campañas de PPC seguramente no te esté sonando raro. La base se construye sobre el parámetro “gclid” que veíamos en el ejemplo anterior y que es el verdadero mago de esta historia ya que de manera automática, se adhiere a nuestra url base y es único (nunca va a haber dos parámetros iguales).
Entre las principales ventajas que tiene, es que nos permite importar datos de conversiones desde plataformas de publicidad de Google y nuevas métricas asociadas al tráfico proveniente de estas campañas, como las interacciones con el sitio.
2.1.2 La parametrización personalizada: se basa en los parámetros UTM. Si desconoces el por qué del nombre, a modo de curiosidad, te cuento que proviene de “Urchin Traffic Monitor “ (Urchin era el nombre que tomaba la herramienta de medición antes de su adquisición por parte de Google).
Destacar que Google ofrece herramientas que nos ayudarán a crear urls personalizadas en función del activo digital que queremos potenciar. Así, podemos contar con un creador de urls para web, otro para aplicaciones servidas desde market para Android o para aplicaciones desarrolladas con iOS.
Los fundamentos de configuración de estas urls, son los mismos que para el resto. Todos los parámetros habrán de estar separados entre sí por el símbolo “=”.
En resumen, podemos encontrarnos con 5 parámetros básicos que son los que siguen:
- Campaña: nos permite agrupar el contenido de la campaña. Por ejemplo, “utm_campaign=analitica16”
- Fuente: indica qué sitio o lugar donde se ha emplazado este link que nos enviará tráfico. El parámetro completo se vería así “utm_source=Facebook”
- Medio: indica el medio publicitario/marketing y cataloga el tipo de modelo de compra entre otros. El parámetro tendría esta estructura “utm_medium=cpc”
- Contenido: aunque no sea obligatorio, nos da detalles sobre los diferentes tipos de contenido. Nos puede ser muy útil si estamos testeando distintos contenidos a nuestras audiencias. En este caso lo veríamos así “utm_content=postaudiencia1”
- Término: específicamente, se aplica a campañas de PPC, aunque también podemos usarlo como parámetro adicional para dar más detalles. El parámetro completo tendría este aspecto “utm_term=analiticaweb”
Un ejemplo de url parametrizada de manera manual podría verse así.
https://www.analiticaweb.es/?utm_source=Facebook&utm_medium=cpc&utm_content=postaudiencia1&utm_campaign=analitica16
2.2 Parametrización Adobe Site Catalyst
Si ya tienes un manejo de Adobe, no hace falta que entre en detalle de la gran personalización que ofrece la herramienta y que es trasladable al ámbito de la catalogación de nuestro tráfico. En concreto, nos centraremos en la subida SAINT (Site Catalyst Atribute Importing Naming Tool)
Este tipo de subida o clasificación nos permite establecer plantillas predeterminadas para descargarlas y trasladar la información de nuestra url a fin de catalogarla en distintos campos (medio, medidas de la pieza de publicidad, formato, agencia que realiza la campaña, etc). Este tipo de transferencia de datos se hace a través del “Clasification Importer” que encontramos en el admin de la herramienta.
Con la descarga del documento, tendremos un documento como este de aquí abajo y es el excel donde habremos de trasladar la información para, posteriormente, subirla de nuevo en formato “.tab”
Fuente: Adobe Site Catalyst
De entre las principales ventajas que encuentro en este tipo de parametrización destacaré dos:
- El carácter retroactivo. Una vez subida la clasificación, Adobe Site Catalyst agrupa los datos con el detalle de las variables, independientemente de que se haya recibido ya.
- Permite crear todo un ecosistema propio de catalogaciones de acuerdo a nuestros objetivos de negocio, campañas de targetización y fidelización de nuestras audiencias y un largo etcétera de opciones que no harán otra cosa que enriquecer nuestro dato 🙂
¿Imaginas catalogar toda la información de tus campañas de acuerdo a tus objetivos estratégicos y tácticos? ¿Maravilloso verdad? Una vez establecidas las bases de las herramientas vamos a ver el ejemplo práctico de clasificación.
¿Cómo hubiera concebido Carlos Linneo una parametrización de campaña?
A la hora de clasificar en detalle, podemos llegar hasta donde queramos. A modo de resumen, hemos creado esta matriz aplicable a Adobe Site Catalyst donde, de acuerdo al esquema de Linneo, se recoge una propuesta de catalogación de parámetros. De este modo, vemos cómo podemos clasificar nuestros esfuerzos en campañas de acuerdo al tipo de estrategia que pueden seguir. Si queremos usarla para nuestros etiquetados manuales en Google Analytics, únicamente tendríamos que indicar prefijo UTM por delante. Por ejemplo, “utm_medium=smp”
Los medios (paid, owned, earned) los usaremos como “géneros” y los canales serán nuestras “especies”. Así tendremos entes únicos de catalogación con carácter propio 🙂
Fuente: Imagen propia
Y ahora, ¿estás listo para catalogar tus campañas? 🙂
