Posted by clickTag | Posted in Publicidad Online, analítica | Posted on 28-10-2009
Os voy a explicar con un ejemplo práctico una de las maneras con las que medimos las campañas de publicidad online en varios soportes publicitarios.
Hace tiempo, el dato que primaba siembre era el CTR. El CTR son los clics divididos por las impresiones multiplicado por 100. En este caso si teníamos un formato en elpais.com y había lanzado 1.000.000 de impresiones y recibido 300 clics, tenía un CTR de 0.03 %
Pero vamos con el ejemplo práctico
Tenemos esta campaña y el cliente nos dice que tiene más dinero, queremos invertir más en alguno de los soportes pero no sabemos en cual. Vamos a poner que queremos invertir más en tres soportes, ¿dónde aumentamos impresiones?
Si analizamos los CTR’s seguramente invertiríamos más en los que os marco en verde (en El País, en As y en MSN)
Pero hoy en día, la medición de las campañas de medios online va mucho más lejos. Usamos etiquetas de post-actividad para medir la Web del anunciante y olvidarnos de CTR’s y medir por lo que de verdad importa: el objetivo de la campaña.
Seguimos con el ejemplo de antes, imaginaros que el anunciante es una empresa que vende productos y su objetivo es precisamente ese, vender muchos productos con esta campaña. Antes de lanzarla, mandamos al cliente una etiqueta en HTML para que la coloque en el código fuente de la confirmación de la venta. Así podemos luego medir la campaña en función a cuánta gente ha terminado comprando uno de sus productos y no sólo el CTR.
Obtendremos dos datos más a los habituales de impresiones, clics y CTR: Post-Click y Post-Impression.
¿Qué significan?
Post-Click: Son usuarios que han hecho clic en el banner y han terminado convirtiendo (rellenado el formulario de compra). También son usuarios que han hecho clic en el banner, han ido a la Web del cliente pero por ejemplo ven que es muy largo el formulario y deciden rellenarlo en otro momento. Cuando vuelven a acceder directamente a la Web esa conversión se asigna a Post Click.
Post-Impression: Son usuarios que no hacen clic en nuestros anuncios pero que terminan convirtiendo ya sea accediendo por medio de un buscador o directamente. Pero son usuarios impactados por mis anuncios.
Con estos datos, nuestro informe quedaría de la siguiente manera.
Si nos damos cuenta, los soportes que más ventas me están generando son El Mundo, As y Marca. Sin tener este informe hubiéramos invertido más dinero en otros medios que nos generan más clics pero NO nos están generando tantas ventas como estos tres.
Con esos datos, mi inversión en tres soportes está un poco más clara, ¿no creéis?
Esto es un ejemplo que os he puesto simple de una medición con post-actividad pero se puede complicar más la cosa… en post más adelante os pondré otro ejemplo más complicado
Lo mismo os ha parecido algo complejo, si tenéis alguna pregunta aquí estoy para intentar responderla…
(los datos que he puesto lógicamente son ficticios, tanto soportes como impresiones, clics y conversiones)



Hola estoy empezando en esto de la analítica web, llevo un tiempo preparandome para poder dar el salto y empezar a analizar sitios reales, pero tengo una necesidad imperiosa de aprender a etiquetar ya sean anuncios, un proceso de conversión a través de carrito de compra, o de descarga o cumplimentando un formulario, etc (sea lo q sea) y no se de donde puedo sacar información. Si pudieras ayudarme te estaría agradecido. Por cierto el ejemplo queda muy claro, la teoría no es dificil, hay que tener claro cuales son los objetivos del site en cuestión para saber que métricas necesitamos pero necesito ver práctica de como etiquetar y sacar esa información a través de la herramienta de análisis, de momento Google Analytics.
Un saludo!!
Hola Miguel, gracias por tu comentario.
Sin una página real que tenga conversión es complicado empezar a aprender cosillas sobre Google Analytics ya que la mayoría se aprenden con ensayo y error y leyendo muchos blogs sobre analítica web (eso veo que lo llevas muy bien viendo tu blogroll :))
Dentro de las opciones de GA está la de poder medir los procesos de un formulario incluyendo cada paso y su posterior conversión. Para hacer el etiquetado de las url’s existe esta herramienta: http://www.google.es/support/googleanalytics/bin/answer.py?hl=es&answer=55578
Yo desde aquí cualquier duda que tengas si está a mi alcance la respuesta te responderé con mucho gusto.
Hola, buscando información acerca de discrepancias entre clicks y actividad post-click he localizado tu blog.
Estoy analizando los resultados de una campaña a través de DFA. Los datos que me da de post-click son más altos que los de click, es decir por ejemplo en El Mundo registro 5 clicks y en actividad post-click 9. ¿sabes esto a que se puede deber?
¿incorrecta implementación de tags?
Gracias y enhorabuena por el blog, me gusta mucho.
@maría
Primero me alegro de que te guste el blog y muchas gracias por tu comentario.
Para saber si está mal implementado me tendrías que dar la url para saberlo, así es imposible :). Si no la quieres poner aquí la puedes mandar a elclicktag@gmail.com y te echo una mano a ver si es problema del código. Suele ser el problema número 1.
Suponiendo que esté bien implementado esto suele ser por lo siguiente. Si un usuario ve una creatividad y hace un click, se registra un click en el banner y luego una actividad post-click.
Si ese mismo usuario vuelve a pasar por esa sección, da a F5, vuelve al día siguiente y demás se volverá a contabilizar como usuario post-click ya que queda registrada la última acción que hizo. Es decir, da igual lo que haga luego ese usuario que siempre será contabilizado como usuario post-click.
Gracias de nuevo
Saludos
Gracias por responder tan rápido.
Sí es lo que pensaba, tendre que modificar el tag y convertirlo en vez de standar en unique, para que discrimine esas duplicidades.
Es que sino, desvirtua los resultados y a la hora de analizar la tasa de abandono me da resultados negativos.
Un saludo¡