Creo que ahora mismo no hay nadie en mundo digital que piense que el GEO, o Generative Engine Optimization, no es importante o que no merece una consideración aparte del resto del tráfico. Algo que queda demostrado con el (merecido) éxito que ha tenido la publicación de mi compañera Ana sobre la detección e identificación del tráfico GEO.
Pues bien, siguiendo sus pasos he decidido traeros este post donde busco continuar el proceso que ella ha iniciado, es decir, que si ella os enseñaba a localizar y clasificar el tráfico GEO, yo os mostraré cuáles de esos datos mirar y cómo interpretarlos.
Requisito inicial
Como recomendación, sí que convendría que, antes de comenzar, hayáis hecho esa labor previa de crear un grupo de canales específico para la IA, el que os explica Ana en su post 😉, ya que os facilitará la revisión de los KPIs que vamos a ir comentando.
Si no queréis, o no podéis, no pasa nada. Mientras tengáis una propiedad de Google Analytics activa y recogiendo datos, los insights los podremos ir sacando igualmente.
Aparte de esto, nada, así que si ya lo tenéis, ¡podemos empezar!
Adquisición de tráfico
Clasificación y volumen de tráfico
Lo primero de todo es valorar la capacidad que tiene la IA para conseguir atraer tráfico.
Para ello, acceded al informe de Adquisición > Adquisición de tráfico y añadid fuente/medio como dimensión secundaria..
Lo primero que tendremos que comprobar es que las fuentes de tráfico provenientes de herramientas de IA se están asignando al canal correcto, algo que es fundamental para asegurar que la atribución y contribución de cada origen queda clara.
Justo en esa misma línea, lo siguiente que podremos comprobar es el volumen de tráfico que consigue generar cada IA hacia nuestra web y, por supuesto, la proporción que esta supone con respecto al total.
Insights a extraer:
- Calidad de la agrupación de canales y orígenes de tráfico
- Cantidad de tráfico que aporta la IA
- Comparativa de tráfico entre la IA y otros canales
Páginas citadas por la IA
Una de las cosas que nos trae por el camino de la amargura es saber cuáles de nuestros contenidos son los “preferidos” de la IA. En otras palabras, qué páginas suele enlazar la IA en sus respuestas.
Para sacar ese dato, tendremos que acudir al informe de Interacción > Páginas de destino. Una vez dentro, configuraremos un filtro donde la fuente/medio de la sesión se corresponda con alguna plataforma de IA.
Y ya está.
Ahí tenemos el listado completo de las URLs de nuestra web que han sido enlazadas dentro del período seleccionado.
Insights a extraer:
- Páginas más enlazadas por la IA
- Contenido más susceptible de ser referenciado
- Páginas a optimizar para mejorar sus probabilidades de ser mencionadas
Calidad del tráfico
La cantidad de tráfico sin calidad no vale para mucho, ya que no nos interesa que los usuarios entren y salgan con las mismas; queremos que se queden, consuman nuestro contenido y nos conozcan como marca.
Por suerte, dentro del mismo informe y con el mismo filtro que estábamos antes, Interacción > Páginas y pantallas + filtro por fuente/medio de IA, podemos saber si nuestro contenido ha conseguido enganchar a los usuarios, o incluso tratar de deducir qué buscaban en nuestra web.
En este sentido, nos fijaremos en 3 métricas en concreto:
- Tiempo de interacción
- Páginas vistas
- Eventos clave
Lo que haremos será, utilizando esas 3 métricas, aplicar la siguiente lógica:
↓ tiempo de interacción + ↓ páginas vistas
Normalmente cuando el usuario accede a la web, pero ni se queda mucho tiempo ni navega por ella, suele significar que solo buscaba aclarar alguna duda puntual o verificar que la respuesta de la IA era fiable.
Vamos, que esa persona solo tenía una duda que ha aclarado gracias a nuestro contenido, pero no es probable que se convierta en cliente.
↑ tiempo de interacción + ↑ páginas vistas
El usuario no conoce muy bien tu marca, pero lo poco que sabe le interesa.
Es por eso que ha revisado tu web en detalle, consultando varias de tus páginas y dedicando tiempo a cada una de ellas.
Lo más seguro es que quiera entender bien qué haces y qué ofreces.
↑ tiempo de interacción + ↑ páginas vistas + ↓ eventos clave
Ya tenemos a una persona que ha navegado por el sitio web y que ha interactuado con el contenido.
Si a esto le sumamos que, a pesar de todo, no ha llegado a realizar ningún evento clave (ej. mandar un formulario, suscribirse a la newsletter, añadir un artículo al carrito…), podemos estar casi seguros de que ni la IA ni nosotros le hemos terminado de convencer.
↓ tiempo de interacción + ↓ páginas vistas + ↑ eventos clave
Sin embargo, también podemos tener suerte y encontrarnos en el best case scenario.
Aquí lo que sucedería es que el usuario convierte al poco de entrar en la web, es decir, sin necesidad de indagar más acerca de nosotros.
Esto querría decir que la IA ha hecho un gran trabajo y que ha conseguido no solo atraer, sino también convencer al usuario de que nosotros somos lo que busca.
Aportación al negocio
Favoritos del ecommerce: marcas, categorías y productos
Para todos los que tenéis una tienda online, un dato que no se os puede escapar es: qué elementos de vuestro ecommerce le “gustan” a la IA.
Una vez más, esto se puede extraer, más o menos fácilmente, en Google Analytics, más específicamente en el informe de Monetización > Compras en comercio electrónico.
Lo único que deberemos hacer es reutilizar el famoso filtro de IA que veíamos en el apartado anterior y escoger como dimensión principal el dato que queramos ver, ya sea la marca, la categoría, el artículo o la variante.
Y así de simple es ver qué elementos de tu tienda online ven, añaden al carrito y compran los usuarios que acceden a tu web a través del ChatGPT de turno.
Insights a extraer:
- Marcas, categorías y productos que atraen a los usuarios que entran a través de la IA
- Rendimiento del ecommerce para este tipo de tráfico
- Ideas para optimizar aquellas fichas de categorías o productos que no vean reforzados por la IA
Comparativa de ecommerce por canales
Si nos quedamos en el mismo informe, quitamos el filtro de IA y añadimos Grupo de canales predeterminado de la sesión como dimensión secundaria, podemos sacar un listado del rendimiento de cada elemento según el canal de origen (ej. Organic, Email, Paid Search, Organic Social…).
Esto proporciona información clave acerca del rendimiento del ecommerce según el canal y la eficacia y eficiencia que tiene la IA para conseguir que los usuarios compren.
• Informe de compras en comercio electrónico + canal (dimensión secundaria)
Insights a extraer:
- Rendimiento de cada canal en relación a las compras
- Priorización de canales según las categorías o productos que se quieran potenciar
Camino hacia la conversión
Uno de nuestros informes favoritos es a su vez uno de los más olvidados y menos utilizados: Publicidad > Eventos clave > Rutas de atribución de eventos clave.
Como podéis ver en la imagen de arriba, este informe proporciona información sobre los canales con los que ha entrado en contacto el usuario antes de convertir, así como cuántas veces ha necesitado interactuar con la marca, cuántos días ha tardado en tomar la decisión o en qué medida ha contribuido cada canal para conseguir que se produzca ese evento clave.
Ahora bien, para poder ver datos de la IA en este informe, necesitamos sí o sí contar con
Dominio de un canal
Si un canal, por ejemplo la IA, aparece en muchas rutas o de forma muy frecuente, lo más probable es que haya cierta dependencia de él.
Consejo: diversificar la inversión para potenciar otros canales.
↑ canales
Si el usuario ha tenido que interactuar con muchos canales hasta llegar a convertir, suele indicar un problema para conseguir convencer al usuario, el cual necesita vernos muchas veces hasta confiar en nuestra marca.
Consejo: trabajar el contenido de esos canales con los que el usuario interactúa en primer lugar para tratar de reducir la necesidad de contactos reiterativos y lograr una ruta más reducida. En el caso de la IA implica ver qué contenido referencia y conseguir que lo muestre de la forma más conveniente posible.
↓ canales + ↑ días hasta el evento clave
Cuando se ve que han pasado muchos días desde que el usuario interactuó por primera vez hasta que llegó a convertir y hay pocos canales con los que haya entrado en contacto, lo más probable es que: o bien sea una compra de alta implicación o, seguramente, haya estado comparando otras opciones.
Consejo: en el primero de los casos, no hay problema, pero si la situación es la segunda, lo mejor será tratar de reimpactar al usuario por la vía que más nos convenga para posicionarnos por encima de otras opciones que esté considerando. Como la IA se ha convertido en un canal “consejero”, una buena opción es tratar de anticipar qué busca ese usuario y trabajar ese contenido para que la IA lo mencione de la mejor manera.
↓ canales + ↓ días hasta el evento clave
Esta es una de las mejores posibilidades, puesto que supone que el usuario entró en contacto con nosotros ya bastante convencido y tardó poco en tomar la decisión de contactarnos, comprar o realizar la interacción clave que tuviéramos como objetivo.
Consejo: fijarse en estas rutas y tratar de potenciar esos canales.
Con esto ya deberíais poder empezar a controlar el impacto que tiene el GEO en vuestro ecosistema digital pero, si tenéis dudas y necesitáis ayuda, aquí nos tenéis a vuestra disposición.
