Hands On – SEO UAB Posgrado

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Objetivo general

El objetivo final es determinar si la estructura de la web de másters y posgrados de la UAB ayuda a los objetivos de conversión del sitio en el periodo de 12 meses.

Objetivos específicos

  • Determinar qué landigs funcionan mejor en cuanto a tráfico y conversión.
  • Identificar las páginas más conectadas y ver qué relación tienen con la conversión.

Hipótesis

Las páginas más enlazadas funcionan mejor en cuanto a conversión.

Metodología

Elementos de análisis

  • El comportamiento del usuarios en la web
  • Las páginas de entrada contra links
  • Las páginas posicionan mejor en buscador y cuáles te dan más links

Herramientas

Vamos a utilizar dos herramientas, Google Analytics y Xenu’s Link Sleuth para extraer la información de la página, Excel para procesarla y Gephi para visualizarla.

Xenu’s Link Sleuth: software que sirve para identificar los links que existen en un sitio web. El link de verificación es hecho por “normales” links, imágenes, marcos, plug-ins, backgrounds, imágenes de mapas locales, las hojas de estilo, scripts y aplicaciones java. Se muestra una lista actualizada de las direcciones de URLS en las que puede ordenar en diferentes criterios.

Google Analytics: servicio gratuito de estadísticas de sitios web por parte del buscador Google. Ofrece información agrupada según los intereses de tres tipos distintos de personas involucradas en el funcionamiento de una página: ejecutivos, técnicos de marketing y webmasters.

Microsoft Excel: es una aplicación distribuida por Microsoft Office para hojas de cálculo.

Gephi: software open source que nos permite visualizar redes de todo tipo, para ámbitos tan dispares como el de la salud, la política, el social media, etc. Se trata de una herramienta muy completa que permite ser utilizada tanto por el profesional como por el usuario amateur,

Descripción de la metodología

Estructura de la web (linkbuilding) – herramienta Xenu’s Link Sleuth

  1. Lo primero fue descargar Xenu’s Link Sleuth e inspeccionar con ella los links de la web hasta un nivel 2 de profundidad en la navegación.
  2. Exportar los links de la base de datos en formato CSV y se importó a Microsoft Excel.
  3. Posteriormente se filtró la base de datos para dejar únicamente los links de páginas html.

Xenus Link Sleuth
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Landings con métricas – herramienta Google Analytics

  1. Buscamos en Google Analytics: comportamientos, contenido del sitio, páginas de destino para ver los links de cada landing, su conversión, su tráfico, rebote, entre otras métricas.
  2. Exportamos un CSV a Excel.

Google Analytics
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Cruce de variables – herramienta Excel

  1. Utilizamos la función del Excel VLookUp para cruzar los datos obtenidos en las diferentes herramientas.

Visualización de datos – herramienta Gephi

  1. En Gephi haremos un grafo a partir de los datos que hemos cruzado para verificar o refutar la hipótesis que hemos plantado.
  2. Haremos 2 visualizaciones con la siguiente información:
    A- Estructura de la web, landings y conversión
    B- Estructura de la web, landings y tráfico.

Marco teórico

Web crawler (araña web): programa que inspecciona las páginas del World Wide Web de forma metódica y automatizada. Uno de los usos más frecuentes que se les da consiste en crear una copia de todas las páginas web visitadas para su procesado posterior por un motor de búsqueda que indexa las páginas proporcionando un sistema de búsquedas rápido. Las arañas web suelen ser bots (el tipo más usado de éstos).

Las arañas web comienzan visitando una lista de URLs, identifican los hiperenlaces en dichas páginas y los añaden a la lista de URLs a visitar de manera recurrente de acuerdo a determinado conjunto de reglas. La operación normal es que se le da al programa un grupo de direcciones iniciales, la araña descarga estas direcciones, analiza las páginas y busca enlaces a páginas nuevas. Luego descarga estas páginas nuevas, analiza sus enlaces, y así sucesivamente.

araña web
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Limitaciones

Debido al tiempo limitado y a los recursos, únicamente hemos llegado a un segundo nivel de profundidad con Xenu’s Link Sleuth porque si lo hacíamos más profundo se presentaba el error de Time Out. Debido a que se le solicitan demasiados datos al servidor.

Sin embargo, el principal problema lo tuvimos porque las  url de la web de la UAB han cambiado, por lo que en muchos casos no ha habido matching entre las url que hemos obtenido con Google Analytics y las que hemos obtenido con Xenu’s Link Sleuthal explorar el sitio web.

Conclusiones

Se obtuvo una estructura de la web que muestra un conjunto de nodos centrales muy conectados (que funcionan como hub) con alto nivel de indegree y outdegree, que coinciden con los diferentes ámbitos de estudio (medicina, comunicación y periodismo, psicología, etc.) y enlazan con un conjunto de páginas separadas no conectadas entre ellas ni con el resto de la página, que se corresponden a los diferentes cursos y másteres.

La intención era poder cruzar esta información con las conversiones, para detectar páginas con conversiones altas poco conectadas y valorar, entonces, la conveniencia de enlazarlas con la home, sin tener que pasar necesariamente por este nodo central de ámbito de estudio.

Otra conclusión es que las páginas más conectadas no coinciden necesariamente con las páginas con más tráfico orgánico. Por ejemplo, las 2 páginas que tienen más sesiones, la home de la Escuela de Postgrado en catalán y la home en castellano, están muy poco conectadas, dentro de la estructura que hemos obtenido. Aquí deben estar influyendo las limitaciones con las que hemos trabajado.

En conclusiones, las limitaciones de los datos antes planteadas no han permitido corroborar o refutar nuestra hipótesis, aunque sí hemos obtenido datos interesantes sobre la estructura de enlaces dela web en general.

Por: Oscar Camps, Vanessa Sánchez, Lizeth Vázquez, Daniela Pacheco, Noemí Aznar y Yudelkys Pérez.

 

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