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Detectando AdBlockers con Google Analytics

Se lee en 2 minutos

Adblock
Fuente: AdBlock

El uso de técnicas de AdBlocking con variantes como AdBlock y AdBlockPlus ha crecido exponencialmente en los últimos años. Según comentábamos en uno de nuestros artículos el pasado mes de Febrero, en Europa este crecimiento se situó en el 35% durante el año pasado (podéis repasar esta y más cifras aquí). Esto repercute directamente en los posibles ingresos por publicidad que están siendo bloqueados por estos usuarios.

¿Qué podemos hacer frente al AdBlocking?

Muchas empresas entienden como inevitable el uso de estas prácticas y optan por solicitar al usuario añadir la URL de la web a la lista blanca del AdBlocker, incluso comprometiéndose a mostrar anuncios lo más respetuosos posible siendo ésta la publicidad display clásica; quedando descartados formatos más intrusivos como pop-ups que copan toda la pantalla.

Otras han ido más allá llegando a bloquear el acceso al contenido a todo usuario que navegue haciendo uso de algún AdBlocker, dejándoles acceder únicamente si desactivan dicha funcionalidad.

Por el contrario, algunas prefieren no actuar de ninguna manera, bien porque consideran que por su modelo de negocio no son afectadas directamente o porque consideran demasiado atrevida cualquier opción de las anteriores.

Un ejemplo práctico del segundo punto es la web Forbes. Cuando intentamos acceder con un AdBlocker activado, este es el mensaje que se nos muestra:

ForbesAdBlock
Fuente: Forbes

Pero antes de nada, ¡analicemos!

Una vez tenemos claro que esto está ocurriendo y que tenemos varias alternativas para atacar este problema, debemos conocer cómo de grave es para nosotros. Por ello, debemos aprovechar la opción que tenemos de analizar primero qué porcentaje de usuarios está navegando por nuestros site con algún AdBlocker activado. Existen múltiples formas, pero en este artículo os vamos a exponer la que más nos ha gustado por su fácil implementación con Google Analytics.

Partiendo de la base de que tenemos implementado en nuestro site analytics.js, únicamente debemos añadir un plugin del que luego haremos uso y añadir la custom dimension donde guardaremos esta información.

1. Comprobar que la librería analytics.js está bien añadida en todas las páginas

(function(i,s,o,g,r,a,m){i[‘GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function(){ (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o), m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m) })(window,document,’script’,’https://www.google-analytics.com/analytics.js’,’ga’);

2. Añadir el plugin

ga(‘provide’, ‘adblockTracker’, function(tracker, opts) { var ad = document.createElement(‘ins’); ad.className = ‘AdSense’; ad.style.display = ‘block’; ad.style.position = ‘absolute’; ad.style.top = ‘-1px’; ad.style.height = ‘1px’; document.body.appendChild(ad); tracker.set(‘dimension’ + opts.dimensionIndex, !ad.clientHeight); document.body.removeChild(ad); });

3. Invocar este plugin después de la llamada al método ‘create’

ga(‘create’, ‘UA-XXXXX-Y‘, ‘auto’);
ga(‘require’, ‘adblockTracker’, {dimensionIndex: ZZ});
ga(‘send’, ‘pageview’);

Recordar sustituir UA-XXXXX-Y por el identificador de nuestra cuenta y ZZ por el índice de la custom dimension.

A partir de aquí dispondremos de una dimensión en nuestra cuenta de Google Analytics que contendrá el valor 1 para aquellos usuarios que tengan algún AdBlocker y 0 en caso contrario. Esto nos permitirá realizar segmentos avanzados que nos permitirán conocer el porcentaje de AdBlockers al que nos enfrentamos:EjemploSegmento

Aplicando este segmento a cualquier informe clave que consumamos, podremos analizar cómo se comportan unos u otros respecto a la tasa de abandono, el tiempo en página, páginas por sesión o la consecución de objetivos.

A partir de aquí, no dudéis en compartir con nosotros qué resultado os ha dado esta medición o cuál es vuestra posición al respecto sobre Ad Blocking. ¿Habéis hecho ya alguna acción al respecto? Os leemos 🙂

Nota: Nuestro agradecimiento a Avinash Kaushik por el plugin y los ejemplos aportados sobre este tema.

5 Comentarios

  1. “Partiendo de la base de que tenemos implementado en nuestro site analytics.js” mal comienzo, muchos bloqueadores también bloquean las llamadas de analytics.
    Si quieres comparar tráfico real contra tráfico “perdido”, lo más sencillo es añadir tu propio pixel, asegurarte de que los bloqueadores lo permiten (no deberías tener problemas si es un fichero estático servido desde el mismo dominio) y comparar las impresiones que reporta adsense con las impresiones de ese fichero, SEGÚN LAS ESTADÍSTICAS DE APACHE

    • Esteban Palmeiro Responder

      Hola Nilo, muchas gracias por tu comentario. En este artículo explicamos una solución sobre cómo analizar el uso de AdBlockers mediante Google Analytics.
      Hay muchas otras formas de analizarlo, incluso alguna también con UA vía measurement protocol desde el lado servidor, pero el objetivo de este post es explicar una forma sencilla sobre cómo hacerlo desde el lado de cliente con un sencillo plugin de Google Analtytics. Aunque la configuración por defecto de la mayoría de AdBlockers no interrumpen la carga del archivo analytics.js, la solución que planteas de tener un pixel de dominio propio con este objetivo es también una gran idea, gracias por el aporte ☺

        • Esteban Palmeiro Responder

          Hola Nico.
          Nuestra recomendación es configurarla a nivel de hit. Teóricamente un usuario puede activar/desactivar el adBlocker durante la sesión y, configurando la custom dimension a nivel de sesión, se podría perder la granularidad en caso de generar informes por páginas vistas.
          Gracias por tu comentario 🙂

  2. Hola, una pregunta la custom dimension es a nivel de User, hit o session?

    Muchas Gracias y Saludos

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