¿Cómo debemos interpretar la tasa de rebote en nuestra Web? ¿Es algo malo? ¿Cómo interpretarla en Google Analytics? ¿Cómo reducir la tasa de rebote? ¿Es la principal métrica de la Analítica Web?
Estimados freaks de la Analítica Web, del SEO y del Marketing Online en general, hoy os traigo la respuesta a todas vuestras preguntas, y como son muchas, os voy a hacer un pequeño índice para que vayáis a la sección que más os interese y mejorar así vuestro User Experience 😉
2. ¿Es mala la Tasa de Rebote?
3. Tasa de Rebote y Google Analytics
4. Cómo reducir la Tasa de Rebote
5. ¿Es la principal métrica de la Analítica Web?
La tasa de rebote de una Web es algo bastante controvertido, pero hay que entenderla como el usuario que no hace nada cuando entra a una Web y se va.
Es una métrica condicionada por dos factores:
Veamos la definición de tasa de rebote:
Se trata del porcentaje de visitas de 1 sola página respecto al total de visitas, es decir, los que entran y se marchan. Como vemos es simple y muy fácil de entender, pero no tanto de interpretar…
Dependiendo del tipo de web que tengamos será un indicador más o menos importante.
Aquí os dejo unos ejemplos de porcentajes de rebote por los que no deberíamos asustarnos:
Si nuestra web es un blog, el bounce rate siempre será mucho mayor, y no por ello un indicador negativo. Esto ocurre porque en los blogs solemos tener muchos usuarios recurrentes (usuarios fieles que se han leído el artículo y como ya se han leído los otros, simplemente se lo leen y se van…) o porque el usuario encuentra lo que necesita y se va. Por tanto, es crucial valorar el tipo de sitio que estamos analizando.
Puede ocurrir que el usuario aterrize en el contenido que esta demandando y no necesite hacer un segundo click, como por ejemplo webs sencillas de negocios locales donde el usuario sólo busca el teléfono o la dirección.
La tasa de rebote sería mala si traemos tráfico desde campañas y cuando el visitante aterriza en nuestra Landing Page no realiza ninguna acción (rellenar formulario, etc) y se marcha.
Por eso es de vital importancia realizar un buen análisis del porcentaje de rebote segmentado por fuentes de tráfico, campañas, palabras clave. Solamente en base a esto podemos decir qué está funcionado y que es necesario mejorar en nuestro sitio.
Por defecto Google Analytics toma como tasa de rebote el usuario que no avanza de página. Esto es erróneo porque por esto, como hemos dicho antes, un blog podría llegar a tener una tasa de rebote del 80% al 90%.
Para arreglar esto hay numerosos hacks que podemos incluir dentro del código de Google Analytics . Estos hacks hacen que no se marque como tasa de rebote el usuario que hace scroll, el que lee más de 10 segundos, el que lee más que 20 etc…
Es importante también que si usamos Google Analytics, de tener bien trakeadas las acciones que consideremos como eventos, ya que Google Analytics no toma como tasa de rebote cuando un usuario hace alguna acción que tengamos configurada de esta manera.
El usuario de internet es muy impaciente y necesita satisfacer con rapidez su inquietud.
Está generalizado en el sector Web que 7 son los segundos máximos que una persona normal dedica a explorar la home de una web en busca de algo interesante, antes de decidir salir. ¿Cómo nos afecta ese dato?
Si estamos ante una Web corporativa, donde la conversión se encuentre a varios clicks de las principales páginas de aterrizaje, debemos analizar cuales son aquellos aspectos a mejorar para bajar la tasa de rebote. Por eso es muy importante que lanzemos experimentos a través de Google Optimizer (por ejemplo) para ir probando distintas versiones y creatividades.
También podemos reducir el porcentaje te rebote disminuyendo los tiempos de carga, sí sí, habéis oído bien, el tiempo de carga de una página web afecta al rebote y a las conversiones. En Kiss Metrics hicieron un estudio sobre esto con unos resultados interesantísimos.
En blogs por ejemplo para reducir la tasa de rebote podríamos ayudar al usuario a que navegue entre diversos artículos, como por ejemplo poniendo entradas relacionadas, interlazando artículos, hacer un listado bien accesible de los mejores artículos, etc..
Si tenemos una página para captar leeds, sería más interesante centrarnos en mejorar las conversiones que reducir la tasa de rebote. Parece una paradoja, pero en realidad no lo es, como ahora veréis:
Mostrándole al usuario la información que demanda en la página en la que aterrice, evitando ruido excesivo e incluyendo la posibilidad de contacto o acción requerida a su alcance incrementaremos nuestras conversiones, pero también aumentará el rebote porque el usuario no avanza (no realiza un segundo clic). Por lo que si en cada una de nuestras páginas insertamos un formulario y un teléfono de contacto, tal vez el usuario no haga un segundo click, pero acabe convirtiendo.
En el caso de situar un formulario en la home de nuestra web de empresa o en las páginas de producto, la tasa de rebote aumentará dependiendo de cómo tengamos configurada la herramienta de análisis web. En el caso de Google Analytics, si marcamos el envío del formulario como evento, esto no sería considerado como rebote. Esto sólo es una cuestión técnica, pero lo que es seguro, es que con un formulario en la home y en las páginas de producto aumentaremos considerablemente las conversiones.
Es una de las principales métricas de la Analítica Web porque bien interpretada nos dice gustamos al usuario o a encontrado lo que buscaba, es decir, es una métrica que nos indica el nivel de satisfacción del usuario.
La tasa de rebote es, por ejemplo, muy útil para optimizar nuestras Landing Pages. Quiero que se entienda como Landing Page no sólo por la página que llegas desde AdWords, sino también a la que llegas desde SEO, Email Marketing, etc…
Para mi particularmente es un buen indicador cuando analizo la tasa de rebote de mis keywords orgánicas y así poder medir y corregir la calidad de mi campaña SEO.
Avinash Kaushik nos dice que si tuviéramos que elegir una métrica de entre todas, el porcentaje de rebote sería una buena elección.
En definitiva, la interpretación de la tasa de rebote dependerá siempre del tipo de sitio que analicemos.
Para mi es una métrica que nos ayuda a medir la calidad de nuestro tráfico. Si queremos reducirla deberíamos corregir si tenemos páginas lentas, si orientamos bien a los usuarios hacia lo que queremos, si en un blog incitamos a la lectura de otros artículos…
Desde aquí os animo a realizar test A/B y Multivariantes, crear los segmentos avanzados pertinentes y corregir todo aquello que sea necesario.
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