Porqué utilizar filtros en analytics?
Los filtros en analytics transforman los datos para ofrecernos informes que se adapten más a las necesidades de nuestro negocio.
Tal como se indica desde Google los filtros sirven para limitar o modificar los datos de una vista. Son muy útiles si, por ejemplo, queremos excluir los datos de tráfico de direcciones IP concretas, como las direcciones del personal de la empresa, o incluir solo datos de subdominios o directorios
específicos, entre otras funciones.
Las reglas que se utilizan para transformar una vista se conocen como condiciones. Para que la herramienta haga una acción determinada, la condición deberá ser cierta.
Google Analytics nos ofrece filtros predefinidos, pero también podemos crear otros de personalizados. En su momento ya hice un post sobre consejos y trucos en los filtros de Google analytics.
Normalmente, los filtros los creamos a partir de las visualizaciones. Las visualizaciones son el punto de acceso a los informes y ofrecen una presentación definida de los datos de una propiedad.
A diferencia de los segmentos de Google Analytics, que también están asociados a las visualizaciones, los filtros destruyen la información que filtran. Es decir, que se recomienda tener varias visualizaciones configuradas y dejar una siempre sin ningún filtro aplicado.
Google Analytics crea una visualización sin filtrar para cada propiedad de una cuenta determinada. Pero también podemos añadir otras. Concretamente, Google Analytics nos da la opción inicial de configurar 25 visualizaciones por propiedad y, si necesitáramos más, podríamos pedir una ampliación al equipo de apoyo de Google, que nos podría hacer una ampliación de hasta un máximo de 200 visualizaciones.
Resumiendo el uso de filtros se recomiendas por ejemplo para :
- Excluir el tráfico interno de los informes, por ejemplo, el tráfico que proviene de la intranet de nuestra empresa.
- Informar de la actividad de directorios concretos, creando un filtro que solo estudie el comportamiento de estos directorios.
- Realizar un seguimiento de los subdominios de varias vistas, creando una vista independiente para cada uno de los subdominios de nuestro sitio web y juntándolos con el filtro “Incluir”.
Limitaciones y aspectos a tener en cuenta
Los filtros son destructivos y, en este sentido, si filtramos impactos que entran en nuestra web, los estamos incluyendo, excluyendo o modificando permanentemente en una determinada vista, según el tipo de filtro. Como hemos comentado, precisamente por este motivo es necesario mantener una vista no filtrada para poder tener acceso a todos los datos en cualquier momento.
Pueden tardar hasta 24 horas en aplicarse a los datos.
Los campos especificados en un filtro deben formar parte del impacto que medimos, sin variaciones. Si, por ejemplo, aplicamos un filtro que sea “(Nombre del alojamiento)”, pero el impacto de esta solicitud no contenía este campo o estaba modificado, el filtro no podrá actuar. Será como si no lo hubiéramos aplicado.
Los filtros son elementos que afectan a la cuenta. Si modificamos un filtro en cuanto a la visualización también lo estaremos cambiando respecto a la cuenta, y la modificación afectará al resto de visualizaciones que utilizan ese filtro. Por lo tanto, si necesitamos personalizar una sola instancia de un filtro que se utiliza en varias vistas, entonces tendremos que crear un nuevo filtro y aplicarlo a una vista concreta.
Los filtros se aplican después de procesar los datos. No es posible crear un filtro para cambiar el alcance de las dimensiones.
Los filtros no se pueden aplicar con carácter retroactivo.
Tipos de filtros
1. Filtros de inclusión y exclusión
Los filtros de exclusión se utilizan para suprimir los resultados no deseados de un informe. Si se aplica un filtro de exclusión y la condición se vuelve cierta, el resultado se elimina y Google Analytics no lo contabiliza. Podemos configurar un filtro de exclusión mediante varios patrones separados por “y”, o bien varios filtros de exclusión con un patrón para cada uno de los filtros. Por ejemplo, el filtro “Distinción entre mayúsculas y minúsculas”.
Los filtros de inclusión aplican la lógica inversa, es decir, cuando los configuramos, el resultado se elimina, si el patrón no coincide con los datos. Si aplicamos varios filtros de inclusión, el resultado deberá coincidir con todos los filtros de inclusión juntos. Para incluir varios patrones para un campo específico, creamos un único filtro de inclusión que contenga todas las expresiones individuales separadas por “y”.
2. Filtros de búsqueda y sustitución
Estos filtros son los que se utilizan para unificar parámetros en una cadena de búsqueda, es decir, convertir parámetros parecidos pero no idénticos en una misma cosa para que Google Analytics la pueda identificar como un todo.
Por ejemplo, si las personas usuarias teclean la dirección de una página con y sin mayúsculas, le podemos decir a Google Analytics que la considere la misma página, ya que, de hecho, lo es.
3. Filtros avanzados
Los filtros avanzados nos permiten configurar la herramienta de Google Analytics mediante lo que se conoce como expresiones regulares del lenguaje POSIX. Este lenguaje se utiliza, por ejemplo, para hacer que el filtro actúe cada vez que se encuentre con un dato situado entre dos cifras determinadas.
Así, las expresiones regulares POSIX utilizan metacaracteres que hacen que el código JavaScript de nuestra herramienta de Google Analytics se comporte de un modo determinado. Podemos encontrar más información sobre los metacaracteres más utilizados en el enlace siguiente: https://support.google.com/analytics/answer/1034324?hl=ca
4. Excluir tráfico interno
En general, no nos interesa que los datos que provienen de personal de la empresa se mezclen con nuestros informes de audiencia y comportamiento. El motivo principal es que, si obtenemos información del equipo de trabajo, probablemente no se corresponderá con la realidad de nuestro público objetivo y, por lo tanto, estaremos perdiendo la oportunidad de saber realmente como son las personas que nos visitan.
Dado que dedicamos tantos esfuerzos a monitorizar los datos de nuestro sitio web, sería bueno que se ajustaran al máximo a la realidad, ¿verdad? Pues por esto, precisamente, se ha creado este filtro.
5. Filtrar referencias de dominios
Esta función sirve para eliminar los datos que sabemos que provienen de un dominio spam. Una vez configurado el filtro, Google Analytics reconoce automáticamente de donde procede el tráfico justo antes de que llegue a nuestro sitio web y así lo hacemos desaparecer de nuestros informes. Eso sí, la identificación de una fuente como tráfico no deseado la deberemos haber hecho nosotros previamente.
6. Filtro geográfico
Este tipo de filtros nos permiten hacer un seguimiento de los datos en función de la región geográfica. Encontramos principalmente dos tipos de filtros geográficos, que son:
- La agrupación de países por regiones de venta.
- La utilización de informes específicos para una región determinada.
7. Filtros de redes sociales
Estos filtros nos permiten modificar los datos de las interacciones sociales que se producen en nuestro sitio web a través de conectores, de botones de compartir, etc. Estos datos que tienen que ver con el funcionamiento de redes sociales dentro de nuestras páginas se conocen como interacciones sociales.
Finalmente, aparte de los que hemos comentado, Google Analytics nos ofrece la posibilidad de crear múltiples filtros personalizados.
Cómo crear un filtro y una vista?
Como ya sabemos, las visualizaciones o vistas forman parte de los tres niveles jerárquicos de Google Analytics. Cada visualización es un informe o una forma de organización de los datos de una propiedad determinada, es decir, de un sitio web. Al mismo tiempo, las propiedades las administra una cuenta que se corresponde con nuestro usuario de Google.
Para añadir, eliminar o cambiar cualquier vista o filtro necesitaremos tener permisos, como mínimo, de edición. Si tenemos permisos de colaboración o de lectura y queremos hacer cambios en estas áreas, tendremos que pedirle a la persona que tenga el rol de la
administración de usuarios y usuarias que nos haga editores o editoras.
- Vamos al panel de administración de Analytics (rueda dentada inferior )
- Crearemos una vista .
- Añadiremos un filtro para la vista creada anteriormente.
- En la vista le daremos un nombre descriptivo, normalmente sera para un Sitio Web y zona horaria España
- Entramos en la sección Filtro y lo creamos, en este caso nos interesan sólo los visitantes de Barcelona. Será un filtro personalizado. Lo guardamos y abajo sale la opción verificar, para que se pueda comprobar que funciona.
- Definiremos la condición incluir en el campo ciudad los que coincidan con Barcelona
Ideas importantes Filtros y vistas
Google Analytics nos da la opción inicial de configurar 25 visualizaciones por propiedad y, si necesitáramos más, podríamos comunicarnos con el equipo de apoyo de Google, que nos podría hacer una ampliación de hasta un máximo de 200 visualizaciones.
Los filtros transforman los datos para conseguir, entre otros:.
- Incluir y excluir variables de los informes.
- Unificar parámetros en una cadena de búsqueda.
- Informar de la actividad de directorios concretos.
- Separar los datos por territorios geográficos.
- Separar datos según su procedencia.
Los filtros son destructivos y transforman los datos que recibimos. Es por esto que necesitamos tener siempre una visualización en la que no hayamos hecho ningún cambio.
Cuando aplicamos un filtro puede tardar hasta 24 horas en aparecer. Los filtros no se pueden aplicar con carácter retroactivo.
Las reglas que utilizan los filtros se conocen como condiciones. Para que la herramienta haga una determinada acción, la condición deberá ser cierta.
Fuente sitio oficial Google Analytics
