Analítica web
Reflexiones desde el mercado español de Analítica Web

QA Testing: cómo generar informes sostenibles

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La integridad del dato es el principal objetivo que una solución de analítica web debe perseguir. Los volúmenes de visitas, de conversión, incluso las interacciones con campañas, pueden estar enviando valores incorrectos ocasionados por un error en el despliegue, y en muchas ocasiones esto es muy difícil de detectar.

La manera de controlar estos déficits durante el reporting puede marcar la diferencia entre una información valiosa de cara a futuras decisiones de negocio, o un terreno farragoso donde tendremos que asumir riesgos.

De cara a afrontar esta problemática, en los últimos años, estamos viviendo una tendencia a la utilización de herramientas de Quality Assurance (QA), tanto en proyectos de despliegue de software como de soluciones analíticas. En este post de mi compañero Arturo queda bastante detallado en qué consiste esta metodología y sus implicaciones.

qa-software
Fuente: QualityLogic

Una de las herramientas de QA más utilizadas es el crawler. Se trata de un software que se encarga de recorrer los enlaces de una web de manera automática y sistemática realizando las comprobaciones que se le hayan indicado. La utilización de esta herramienta tiene enormes ventajas de cara a la optimización de la solución y a la detección de errores, pero también puede, en caso de que no se tomen precauciones, generar un tráfico excedente que nos “engorde” nuestros informes.

Como la única información de la que queremos disponer es del volumen de tráfico e interacciones generado por usuarios reales, tendremos que conocer la IP desde la cual estamos lanzando nuestro crawler de QA para excluirla de los informes y así poder testear sin ‘contaminar’ los datos. Estos cambios deberán aplicarse antes de lanzar los tests ya que no son retroactivos, es decir, no aplican al conjunto de datos recogidos anteriormente.

A continuación, añadimos una breve explicación de cómo excluir el tráfico de la IP de nuestro bot en los dos proveedores de analítica más importantes: Google y Adobe.

Excluir tráfico de bots en Google Analytics

QA filtro Google

  • Empezamos por Google Analytics donde el cambio que hay que añadir en los ajustes es bastante trivial. Bastaría con (tal como muestra la imagen) acceder a la configuración de la vista y añadirle un filtro predefinido. En este caso, será el de “Excluir tráfico de las direcciones IP”. Podremos, además, indicar si queremos añadir una dirección IP o varias a través de una expresión regular. A partir de la creación de este filtro todo el tráfico que provenga de esas direcciones será eliminado de nuestros informes a nivel de vista.

Excluir tráfico de bots en Adobe Analytics

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  • Por otro lado, Adobe Analytics nos aporta directamente una opción bajo el menú de Admin llamado “Exclude by IP”. La mayor limitación respecto de los filtros de Google es que hay un máximo de 50 direcciones IP para excluir, aunque se pueden agrupar mediante rangos (utilizando el símbolo asterisco). En este enlace encontraréis información relacionada que puede ser de utilidad. Para terminar con la configuración, bastaría con añadir la IP en el formulario que vemos en la imagen y excluirla. Una vez añadida esta norma, todo el tráfico que provenga de esta dirección será eliminado de los informes.

Conclusión

Destacar que pese al contenido de este post y las explicaciones que hemos dado, la opción más recomendable siempre sería que la herramienta de crawling nos permita abortar las peticiones de red mediante un proxy o alguna configuración similar. De este modo, podremos conocer el estado de la medición, lanzamiento de píxeles, etc. pero sin llegar a enviar estos hits que no corresponden a interacciones reales.

Desafortunadamente, esto no siempre es posible dadas las limitaciones de las herramientas disponibles en el mercado. Por lo tanto, esperamos que estos consejos os sirvan de cara a generar informes sostenibles y con un dato íntegro.


*Fuente imagen destacada: Freepik

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