Conociendo qué enlaces funcionan mejor con el etiquetado UTM y Analytics

Imaginad estas situaciones:

1) Tenemos dos banners en un lateral de nuestro sitio web y nos gustaría saber cuál de ellos atrae a más visitantes que terminan enviándonos un formulario.

2) Añadimos enlaces en Facebook y nos gustaría saber qué tipo de artículos son los que funcionan mejor para atraer tráfico a nuestro sitio web.

3) Tenemos un blog en el que empleamos diferentes colores en sus enlaces, y querríamos saber qué color predispone a que los usuarios pulsen en los enlaces.

De alguna manera tendríamos que diferenciar el tráfico originado en esos enlaces porque de otro modo no sería posible llegar a saber cuáles de ellos están funcionando como nosotros deseamos y cuáles ofrecen un peor resultado.

Esto lo vamos a conseguir con un etiquetado especial llamado UTM.

Este etiquetado lo que hace es añadir unos códigos a cada url para que nos resulte posible identificar lo que está sucediendo con cada enlace en Analytics.

Generando los códigos UTM

Lo tenemos bien fácil pues tan sólo tendremos que rellenar en la siguiente página los campos que consideremos útiles para identificar correctamente nuestros enlaces:

https://ga-dev-tools.appspot.com/campaign-url-builder/

Website URL: es la url de destino escrita al completo, es decir, incluyendo http://

Campaign source: es el origen del enlace, allí donde lo hemos colocado, puede ser Facebook, el nombre de un dominio, un boletín…

Campaign medium: el tipo de enlace o modo empleado, de pago, gratuito, email…

Campaign name: nombre de nuestra campaña

Campaign term: se asocia a las palabras de campañas de pago, así podremos saber qué términos están funcionando mejor

Campaign content: nos sirve para lo que queríamos desde un primer momento, diferenciar los enlaces

Como os daréis cuenta, la url que se genera es bastante larga, sin embargo podemos acortarla directamente con esa herramienta.

Para ver los resultados cuantificables de todos estos enlaces tan sólo tenemos que ir a nuestra cuenta de Analytics > Adquisición > Campañas.

Serafín H. Bellido
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