Los tags se imponen como herramienta de medición web
por
Baquia Inteligencia
21/05/2004,
00:00
GMT+1
Existen dos técnicas fundamentales a la hora de medir la audiencia
de un sitio web:
- Análisis a través de los ficheros logs:
es la forma que se ha venido utilizando tradicionalmente para el análisis
del tráfico en los sitios web. Se trata de analizar los archivos de
registro del servidor (denominados logs), que recogen todas las peticiones
de páginas que se hacen a dicho servidor. Esta técnica nace
como herramienta de evaluación continua de la arquitectura de una web.
Ayuda a los técnicos a evaluar la navegación por cada página
y así adecuar la web a los hábitos de los usuarios.
- Marcadores de páginas o tags (etiquetas): mediante
esta técnica, un código HTML o Java se introduce en cada una
de las páginas que haya que auditar. Posteriormente, los datos extraídos
se pueden almacenar en un servidor ajeno y son accesibles online
por medio de una interface web sin necesidad de descarga alguna.
El análisis mediante tags es una metodología de medición
que se está imponiendo gradualmente en entre las empresas del sector
sustituyendo a la tradicional medición por logs, ya que presenta una
serie de ventajas frente a ésta, entre las que destacan:
Acceso a los datos
En el análisis por logs, las estadísticas de las visitas, que
se almacenan en el propio servidor y sólo son accesibles a través
de éste, se generan por periodos cerrados. Cualquier
análisis que se quiera efectuar sobre un periodo no estandarizado, obliga
a la parametrización especial del servidor para generar dicho fichero.
Frente a la rigidez de este método, en el análisis por tags aporta
gran flexibilidad: los datos son accesibles a través de una interface
web, sin necesidad de descarga ni configuración alguna, incluso sin necesidad
de conocimientos tecnológicos. Los datos pueden ser consultados
online en tiempo real, diariamente si se quiere, para realizar cambios
improvisados en la web y constatar su impacto de inmediato.
Cachés y proxies
El análisis mediante logs es incompleto porque no contabiliza
la información almacenada en la caché (memoria) de los navegadores
y proxies (servidores). Por ejemplo, cuando el usuario pulsa el botón
de “Atrás” en su navegador, la página que aparece
no se contabiliza como página vista, ya que está almacenada en
la caché, y desde allí es servida. Esta deficiencia desvirtúa
en gran medida el análisis del tráfico, ya que se considera que
entre el 15 y el 20% de éste se genera a través
de páginas cacheadas.
Por el contrario, en el análisis mediante tags es indiferente
que la página esté almacenada en el servidor o el navegador, ya
que al tener cada página “pegado” su código correspondiente,
será siempre contabilizada, por lo que sí se analiza la totalidad
del tráfico.
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| La mayor precisión y fiabilidad del análisis mediante tags hará que se convierta pronto en el estándar del mercado |
Metodología de análisis
Los logs no permiten identificar con precisión el número de
visitantes únicos, ya que el sistema se basa en el análisis
del número de IP de donde procede la visita. Muchas empresas
utilizan un firewall para la protección de su red interna. El firewall
hace que todos los ordenadores de la empresa compartan la misma IP para salir
a Internet. De este forma, se adultera el número de
visitantes, ya que una misma IP se contabilizará como un solo visitante,
cuando es posible que haya un número indefinido detrás de ella.
Además, los proveedores de acceso asignan IPs dinámicas a sus
usuarios, por lo que un mismo visitante puede entrar dos veces en una página
bajo diferentes IPs y ser contabilizado por duplicado.
Estos problemas están resueltos en el análisis mediante tags,
que identifica visitas únicas en función del ordenador, no de
la IP. El sistema envía una cookie que se almacena
en el ordenador del usuario; cuando éste vuelve a la web, es reconocido
como visita recurrente. Además, cada ordenador es identificado independientemente,
por lo que 50 ordenadores detrás de una misma IP serán contabilizados
como 50 visitantes diferentes.
Nuevas tecnologías en la web
El análisis mediante logs puede medir el tráfico de las páginas
dinámicas, pero sin identificar exactamente de cuál se trata.
Igualmente, los logs miden las páginas generadas en Flash, pero no pueden
identificar el recorrido que se hace dentro de ellas.
El análisis mediante tags, en cambio, es totalmente independiente de
la tecnología (php, asp, shtml, cgi, jsp, etc.), del sistema utilizado
por el servidor (Windows, Unix, Linux, MacOs, etc.) y de que la web sea dinámica,
ya que identifica cada página que lleve una etiqueta
como diferente. Además, permite auditar todo tipo de formatos: páginas
seguras (SSL), secuencias en Flash, secuencias de video, sitios WAP, correos
electrónicos, etc.
Sites complejos
El análisis mediante logs no permite obtener una información
global del tráfico para varias webs de manera simultánea, ya que
por cada web se genera un archivo log independiente.
Con el análisis mediante tags se pueden acumular registros de tráfico
procedentes de diferentes webs. La utilización de cookies permite el
análisis de visitantes sobre varios sites.
Adopción en el sector
Dadas las evidentes ventajas del sistema de control a través de etiquetas,
muchas empresas del sector están reemplazando sus métodos
de medición por el análisis mediante tags. Por ejemplo, la OJD,
que tradicionalmente realizaba sus mediciones a través de logs, está
cambiando su metodología para comenzar a hacerlas a través
de etiquetas. Nielsen NetRatings es otra compañía que tradicionalmente
apostó por las mediciones mediante paneles de usuarios (un sistema que
también corre el riesgo de desvirtuar los datos, ya que sólo mide
el tráfico desde los hogares). Ahora, tras la adquisición
de RedSheriff, pasará a incorporar en su oferta de servicios el análisis
mediante marcadores.
Con todo, una de las soluciones más completas que pueden
encontrarse actualmente en el mercado europeo es Weboscope,
un producto de la empresa francesa Weborama.
Se trata de una herramienta para analizar el tráfico desde una perspectiva
tanto cuantitativa como cualitativa, facilitando tanto completas métricas
de la web (quién, cuándo, cuánto, dónde visita)
como análisis de estos parámetros (cómo
visitan). La interpretación de los datos se simplifica con la presentación
de estadísticas bajo interfaces de fácil manejo, por lo que el
análisis es intuitivo, rápido e inmediato.