Vicen Martinez

Las dimensiones personalizadas se pueden utilizar como:

• Dimensiones secundarias en informes personalizados
• Todas las opciones anteriores
• Dimensiones principales en informes personalizados
• Dimensiones secundarias en informes estándar

 

Las dimensiones personalizadas en Google Analytics desempeñan un papel versátil al proporcionar flexibilidad en la recopilación y análisis de datos. Estas pueden ser utilizadas de diversas maneras, y la afirmación “Todas las opciones anteriores” es la correcta. En primer lugar, las dimensiones personalizadas pueden funcionar como dimensiones principales en informes personalizados. Esto significa que los usuarios pueden crear informes específicos que se centren en estas dimensiones personalizadas para obtener una visión detallada de aspectos específicos de su tráfico o interacciones en el sitio web. Estas dimensiones personalizadas se adaptan a las necesidades específicas del negocio, proporcionando métricas precisas y relevantes. Además, las dimensiones personalizadas pueden utilizarse como dimensiones secundarias en informes personalizados, permitiendo un análisis más profundo al desglosar aún más los datos. Esto es crucial para comprender las interrelaciones entre diversas variables y obtener información detallada sobre el comportamiento de los usuarios. Además, y aquí radica la clave de la respuesta correcta, las dimensiones personalizadas pueden actuar como dimensiones secundarias en informes estándar. Esta capacidad amplía aún más la utilidad de las dimensiones personalizadas al integrarlas en los informes estándar de Google Analytics, proporcionando una perspectiva personalizada y específica junto con las métricas estándar. Por lo tanto, la afirmación “Todas las opciones anteriores” refleja con precisión el alcance integral de las dimensiones personalizadas, que no solo se limitan a informes personalizados, sino que también se integran de manera efectiva en los informes estándar para ofrecer una comprensión holística y adaptable del rendimiento del sitio web. En resumen, las dimensiones personalizadas en Google Analytics ofrecen una versatilidad única al actuar como dimensiones principales y secundarias en informes personalizados, así como dimensiones secundarias en informes estándar, lo que permite a los usuarios personalizar y profundizar en el análisis de datos de acuerdo con sus necesidades específicas.

 

¿Qué tres parámetros de campaña se recomienda utilizar para hacer un seguimiento manual de las campañas?

• Medio, Fuente y Contenido
• Fuente, Contenido y Término
• Medio, Fuente y Campaña
• Campaña, Contenido y Término

 

Para realizar un seguimiento manual efectivo de las campañas en Google Analytics, se recomienda utilizar los parámetros de campaña Medio, Fuente y Campaña. Estos tres parámetros son fundamentales para etiquetar y categorizar el tráfico de manera precisa, proporcionando información detallada sobre la fuente de la campaña, el medio utilizado y el nombre específico de la campaña publicitaria. El parámetro de Medio identifica el canal o tipo de tráfico, como “correo electrónico” o “cpc” (costo por clic). La Fuente especifica el origen del tráfico, como el nombre de la plataforma publicitaria o el sitio web de referencia. Finalmente, el parámetro de Campaña identifica el nombre específico de la campaña publicitaria. Estos tres parámetros juntos ofrecen una comprensión detallada del rendimiento de las campañas y facilitan el análisis posterior en Google Analytics. Por otro lado, las otras opciones de parámetros, como Campaña, Contenido y Término, se centran en aspectos específicos pero no abarcan la gama completa de información necesaria para un seguimiento exhaustivo. La opción Fuente, Contenido y Término tampoco incluye el parámetro crítico de “Medio”, que es esencial para clasificar el tipo de tráfico. Además, Medio, Fuente y Contenido podría omitir el parámetro crucial de “Campaña”, lo que limitaría la capacidad de distinguir entre diferentes campañas publicitarias. En resumen, la combinación recomendada de parámetros para un seguimiento manual efectivo de las campañas en Google Analytics es Medio, Fuente y Campaña, ya que proporciona una categorización completa y detallada del tráfico que permite un análisis preciso y una toma de decisiones informada en estrategias de marketing digital.

 

¿Cuándo envía el código de seguimiento un hit de evento a Google Analytics?

 

• Cada vez que un usuario haga una reserva
• Cada vez que un usuario agregue un evento a su calendario
• Cada vez que un usuario realice una acción con el seguimiento de eventos implementado
• Cada vez que un usuario realice una acción con el seguimiento de páginas vistas implementado

 

¿Cuál de las siguientes opciones no es una ventaja de utilizar segmentos para analizar datos?

 

• Modificar permanentemente los datos de una vista.
• Analizar usuarios según criterios de sesión única o múltiple.
• Aislar y analizar rutas de conversión específicas mediante segmentos de conversión.
• Comparar métricas de comportamiento por grupos de usuarios, como visitantes que realizan conversiones frente a los que no las realizan.

 

¿Qué informe muestra el porcentaje del tráfico que ha visitado anteriormente un sitio web?

 

• Informe de Intereses > Categorías de afinidad
• Informe de Comportamiento > Nuevos vs. recurrentes
• Informe de Todo el tráfico > Referencias
• Informe de Comportamiento > Frecuencia y visitas recientes

 

El informe que proporciona información sobre el porcentaje del tráfico que ha visitado anteriormente un sitio web es el Informe de Comportamiento > Nuevos vs. recurrentes en Google Analytics. Este informe es fundamental para comprender la dinámica de la audiencia y su lealtad al sitio. Al seleccionar esta opción, se obtiene una visión detallada de la proporción de usuarios nuevos y recurrentes durante un período específico. Los usuarios nuevos son aquellos que visitan el sitio por primera vez, mientras que los recurrentes son aquellos que han visitado el sitio en más de una ocasión. El porcentaje del tráfico que ha visitado anteriormente el sitio se puede encontrar en este informe, lo que permite evaluar la retención de usuarios y la efectividad de las estrategias de fidelización. Por otro lado, el Informe de Todo el tráfico > Referencias se centra en el tráfico proveniente de fuentes externas, pero no proporciona una distinción clara entre usuarios nuevos y recurrentes. El Informe de Comportamiento > Frecuencia y visitas recientes ofrece información sobre la frecuencia de visitas, pero no ofrece una división explícita entre usuarios nuevos y recurrentes. El Informe de Intereses > Categorías de afinidad se enfoca en las categorías de intereses de los usuarios y no proporciona información específica sobre si el tráfico es nuevo o recurrente. En resumen, para conocer el porcentaje de usuarios que ha visitado previamente un sitio web, el Informe de Comportamiento > Nuevos vs. recurrentes es la opción correcta, ya que brinda una visión clara de la retención de usuarios y la composición del tráfico en términos de nuevos y recurrentes.

 

¿Qué modelo representa la estructura jerárquica de una cuenta de Google Analytics?

 

• Vista > Cuenta > Propiedad
• Cuenta > Vista > Propiedad
• Cuenta > Propiedad > Vista
• Propiedad > Cuenta > Vista

 

El modelo que representa la estructura jerárquica de una cuenta de Google Analytics es Cuenta > Propiedad > Vista. Esta jerarquía organiza la información de manera lógica y estructurada para facilitar la administración y el análisis de datos. En primer lugar, la “Cuenta” es el nivel superior y engloba todas las propiedades y vistas asociadas. Dentro de la cuenta, se encuentran las “Propiedades,” que representan los diferentes sitios web, aplicaciones móviles u otros activos digitales que se están rastreando. Por último, las “Vistas” se encuentran dentro de las propiedades y permiten filtrar y analizar datos específicos según los requisitos y objetivos particulares. Esta estructura jerárquica facilita la gestión eficiente de múltiples propiedades y vistas dentro de una cuenta, brindando a los usuarios la capacidad de personalizar y centrarse en conjuntos específicos de datos según sus necesidades. En resumen, el modelo Cuenta > Propiedad > Vista proporciona una organización lógica y escalonada que facilita la administración y el análisis de datos en Google Analytics.