¿Cómo se instala Adobe Analytics?

Si has llegado hasta aquí probablemente ya te has enfrentado mas de una vez a una instalación de Google Analytics. Partiendo de esa base vamos a ver lo diferente que es implementar Adobe Analytics para medir una web. Si no te complicas la vida mucho la implementación básica de GA se reduce a poner el código de medición en todas las páginas y , como mucho, tienes que tener en cuenta el ID de seguimiento. Unas cinco líneas de código que bien colocadas ya te van a proveer de datos de tecnología, navegación, procedencia del tráfico, etc. Con Adobe Analytics la cosa cambia un poco. Como primer paso ya te tienes que descargar un archivo que tienes colocar accesible en tu servidor y que va a controlar toda la medición.

El archivo AppMeasurement

Si vas a la sección de administración  en CODE MANAGER tienes todas las opciones de implementación. Empecemos por el principio, vamos a olvidarnos de tag managers, vamos a hacer una implementación directa, con javascript. Desde este lugar tendrás que descargarte el archivo AppMeasurement.js. Este archivo va a controlar toda la medición y no basta con descargarlo. Hay unas cuantas variables que configurar. Empecemos por lo básico, tenemos que declarar a qué servidor y a qué cuenta pertenecen los datos. El código tiene esta pinta:

// Instantiate the Analytics tracking object with report suite ID
var s_account = "examplersid";
var s=s_gi(s_account);
// Make sure data is sent to the correct location
s.trackingServer = "example.sc.omtrdc.net";

¿De dónde salen estos datos? Con Google Analytics es fácil, con Adobe la cosa cambia, tenemos que encontrarlos y modificar el archivo AppMeasurement.

• s_account: se corresponde con el id de reportsuite al que vas a enviar los datos. Lo puedes encontrar en administración-reportsuites.
• s.trackingServer: Es el servidor al que envías los datos. Mas vale que lo tengas bien configurado, si no es así podrías perder datos. No es un dato fácil de conseguir, en principio te lo dan des Adobe y tiene el siguiente aspecto: example.sc.omtrdc.net En lugar de «example» debes poner generalmente el nombre de empresa que pones en el login.

Tras definir estas líneas vendría la definición de variables y la llamada a la función que envía los datos de página vista:

s.t();

Pero no adelantemos acontecimientos, porque hay mas cosas que configurar.

Variables de configuración de la medición de Adobe Analytics.

Una vez definidos los servidores y cuentas a los que vamos a enviar los datos nos toca definir qué vamos a enviar. Una de las primeras cosas que vamos a definir  es el «charset», es decir ¿cómo codificamos los datos que vamos a ver en la herramienta?  

Con la siguiente función lo solucionamos:

s.charSet = "UTF-8"

Pero aquí no queda todo, vamos a ver unas cuantas más:

• Si utilizamos ecommerce es muy importante saber con qué moneda vamos a trabajar: s.currencyCode = «EUR»
• Es importante controlar el tráfico interno, a veces estamos midiendo varios dominios y conviene tenerlo todo controlado: s.linkInternalFilters = «[listado de dominios separados por comas]»;
• Con Adobe Analytics tenemos la posibilidad de que se mida de forma automática las descargas y los enlaces salientes.
  s.trackDownloadLinks = true
  s.trackExternalLinks = true
• Conviene recordarle cuáles son las extensiones que queremos medir como descarga:s.linkDownloadFileTypes = «exe,zip,wav,mp3,mov,mpg,avi,wmv,pdf,doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx»;

• Muchas veces nos va a venir bien conservar la parte de «consulta» de las urls ( eso que va después de una url tras una «?») como por ejemplo variables de configuración o de información de campaña(UTM). Adobe no lo conserva por defecto, tenemos que decirle que lo conserve:
  s.linkLeaveQueryString = false

Variables de página

En Adobe Analytics hay que definirlo TODO, y cuando digo todo es todo. Si recuerdas bien, tienes eVars y props. Cada una de ellas la has tenido que definir en el plan de medición y además en la propia herramienta, lo mismo habrás tenido que hacer para los eventos.

La primera de todas es el nombre de página (pageName). Si no lo definimos nos devolverá la URL de la página pero lo recomendado es ponerle un nombre descriptivo y usable para los analistas que van a utilizar Adobe después. La forma de hacerlo es la siguiente:

s.pageName = window.document.title;

De esta forma estaremos rellenando el valor con el título de la página, pero podemos poner  lo que queramos en cada caso. También conviene rellenar las siguientes:

• s.channel: como forma de agrupar contenidos.imagina un site de noticias que tiene secciones como nacional, internacional, etc
• s.server: Para mí es esencial. Aquí almacenaremos el host del sitio. es muy útil saber que no te han copiado por ahí tu contenido con el tracking de medición…

A partir de éste punto deberías empezar a definir e implementar las correspondientes eVars y props que necesites, pero lo vamos a ver en el siguiente apartado, en él utilizaremos algunos complementos y funciones especiales.

Procedencia del tráfico y campañas.

Adobe analytics mide la procedencia del tráfico sin problema, pero podemos afinarlo bastante gracias a una función y una variable concretas. ¿Recuerdas que GA recoge los valores UTM de forma automática? pues Adobe NO lo hace, tenemos que usar un par de líneas de código. Para recoger UTM’s o cualquier otra variable que venga en la consulta necesitamos una función que lo recoja:

s.Util.getQueryParam("cid")

La línea anterior recogerá el valor de la variable «cid» ( podemos capturar la que queramos). Lo que nos toca ahora es poner ese valor donde corresponda. Adobe analytics tiene una variable especial s.Campaign:

s.campaign = s.Util.getQueryParam("cid");

Ésta configuración nos va a permitir tener toda la información de campañas en los informes de campaña, pero además nos va a permitir configurar los «Marketing Channels», unos informes en los que podemos empezar a ver alguna pista de atribución de tráfico.

Algunos Complementos que nos harán la vida más fácil.

Con todo lo anterior tendríamos configurada una medición básica, Adobe nos provee de algunos complementos que nos van a hacer la vida mas fácil. Con los complementos, podemos hacer, por ejemplo:

• s.getNewRepeat: Los amigos de Adobe no tienen muy fina la medición de nuevos y recurrentes. De hecho hasta que lo han puesto en workspace había que hacer algún segmento y demás. Ahora con este complemento podemos almacenar en una variable si un usuario es nuevo o no.

• s.getTimeSinceLastVisit(): nos permite almacenar en una variable el tiempo que pasa entre visitas de cada usuario. Es cierto que existe un informe similar, pero la diferencia está en que esta función no agrupa los datos, podemos ir mas al detalle en el análisis.

• getTimeParting: Es una delas funciones que me parece muy entretenido utilizar. una vez le decimos la zona horaria que vamos a utilizar nos devuelve una cadena de texto con un montón de información, de año, día de la semana, etc  algo así cómo :  «year=2020| month=August| date=31| day=Friday| time=8:45 PM» Con un poco de Javascript podemos separar los valores e introducir cada uno en una evar diferente, de forma que si cogemos el día de la semana podemos analizar viernes vs lunes para una métrica concreta… o lo que se te ocurra.

Éstos son sólo tres ejemplos, hay bastantes complementos más que puedes utilizar, revisa la documentación y verás las posibilidades.

Esto que has leído es sólo una parte de todo lo que implica instalar Adobe Analytics, porque he dejado a un lado todo lo que tiene que ver con la configuración de variables personalizadas, lo que se va a ver en el menú o no, si utilizamos «context data» etcétera. ya iremos viendo mas adelante todas esas posibilidades ( implementación con Adobe Launch incluida)

¿Has visto alguna diferencia con Google Analytics? ¿te atreverías a hacerlo tú solo o crees que necesitas ayuda para hacerlo? Como ves son unas cuantas líneas de código más que GA y unas cuantas horas más de planteamiento…