Un script simple para comparar el comportamiento de búsqueda antes y durante COVID-19

¿Cómo afectó la crisis del coronavirus al comportamiento de búsqueda? Este guión ayuda a evaluar el cambio.

Con la economía en crisis y la gente que se queda en casa, el comportamiento de búsqueda se ve naturalmente afectado. Pero, ¿hay realmente un cambio sustancial de los dispositivos móviles a los de escritorio? ¿Está realmente aumentando el tráfico de búsquedas nocturnas? ¿Las diferencias entre los días de la semana son realmente borrosas? Y lo más importante: ¿Cómo afecta esto a mis cuentas? Me pareció tedioso analizar estas cosas manualmente, así que hice un guión.

El guión que comparto hoy ayuda a responder estas preguntas. Básicamente, solo crea algunos gráficos, lo que le brinda la capacidad de detectar cambios en el comportamiento de búsqueda fácilmente. Traza los porcentajes de sus clics y conversiones con respecto a:

  • dispositivos
  • entre semana
  • hora del dia

De forma predeterminada, compara febrero con las últimas cuatro semanas. El resultado es una hoja de cálculo de Google que se parece a esto:

Figura 1: observe los filtros que se encuentran sobre los gráficos. Úselos para analizar aspectos como el tráfico móvil o el comportamiento de los fines de semana.

La secuencia de comandos se puede utilizar en una sola cuenta de Google Ads o en un MCC. Si usa la secuencia de comandos en un MCC, la hoja de cálculo resultante contiene una hoja por cuenta.

Cómo usar el guión

Copia el código de aquí, agréguelo como un nuevo script a una cuenta y ejecútelo (el modo de vista previa es suficiente). Detecta automáticamente si se ejecuta en un MCC o no. No se necesita configuración.

Dependiendo de la cantidad de cuentas a analizar, el script puede tardar unos minutos. Cuando haya terminado, busque la URL de la hoja de cálculo en los registros a continuación.

Más allá de la crisis: opciones de configuración

Para ser claros: la secuencia de comandos funciona sin que tenga que repasar los ajustes de configuración. Sin embargo, puede configurar el script para analizar también otras cosas. Todas las opciones de configuración se pueden encontrar al principio del script junto con su documentación (incluidos ejemplos).

Aunque el guión se hizo para analizar el impacto de la crisis de Corona, básicamente es solo una herramienta de comparación para diferentes períodos de tiempo. Cambiar el periodos configuración para ejecutar otro análisis, como

  • Navidad vs Pascua
  • Primavera versus verano versus otoño versus invierno: compare tantos períodos como desee.
  • No tiene por qué ser una comparación, también puede analizar un solo período.
Figura 2: Los tiempos cambian … otro ejemplo de lo que puedes analizar con el guión.

los adNetworkTypes La configuración le permite restringir el análisis a determinadas redes, como la búsqueda de Google o YouTube.

Si no desea los tres gráficos por dispositivo, día de la semana u hora del día, cambie el rowDimensions ajuste. Además de los clics y las conversiones, también puede configurar la secuencia de comandos para representar gráficamente las impresiones, el costo y el valor de conversión mediante el metricNames ajuste. El uso de menos gráficos acelera el guión.

Hay más configuraciones:

  • accountLabelName: utilice esta configuración si desea etiquetar cuentas para procesar.
  • maxAccounts: cambie esto para procesar más o menos cuentas. La secuencia de comandos puede manejar más de 50, pero se pueden producir tiempos de espera cuando se publican los resultados (los gráficos son lentos).
  • spreadsheetName: Cómo llamar a la hoja de cálculo.
  • viewerEmails y editorEmails: Úselos para asignar automáticamente permisos de visor o editor a la hoja de cálculo.
  • anonymizeAccountNames: si está configurado, las cuentas solo se numerarán (en caso de que desee compartir o presentar resultados anónimos).

Conclusión

Al analizar los clientes de Bloofusion, descubrí que, en la mayoría de los casos, el tráfico y la distribución de conversiones no cambiaron drásticamente. Naturalmente, las cuentas más pequeñas tenían mayores fluctuaciones, pero con más tráfico, la mayoría de las cuentas eran bastante estables (con algunas excepciones). Aún así, nuestra base de clientes es principalmente alemana y mayoritariamente de comercio electrónico, por lo que probablemente debería consultar sus propios datos.

Lo que sí cambió para la mayoría de los clientes fue el volumen y, a veces, las tasas de conversión. Para analizar cómo cambiaron estas métricas cuando se emitieron las acciones gubernamentales, consulte este guión que Frederick Vallaeys publicó la semana pasada.


Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a El Blog informatico. Los autores del personal se enumeran aquí.


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