1. O autor pergunta quais métricas de web analytics os leitores conhecem e afirma que as respostas geralmente são visitas, page views e usuários únicos. 2. Ele descreve um caso em que usou métricas como média de posts por mês e média de comentários por post para avaliar blogs. 3. O autor conclui que as métricas ideais dependem do objetivo do site, como taxas de conversão para sites de e-commerce.

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Quais métricas de Web Analytics você conhece?<br />Autor: Giresse Contini<br />Ao invés de uma introdução ao assunto base do post, vou começar com a mesma pergunta que faço em todos os workshops que falo sobre analytics.- Quais métricas de web analytics você conhece?<br />Se você não leu o post sobre conceitos de métricas online é possível que a resposta seja visitas, page views e usuários únicos, assim como 90% das respostas que ouço quando faço essa pergunta.No entanto, a resposta não deveria ser tão simples!A internet possibilita a contabilização de inúmeras informações impossíveis no meio offline.<br />Um ótimo exemplo para ilustrar esse post está em um trabalho que realizei juntamente com o Miguel Dorneles (junto com o Tiago Santos, dois grandes profissionais de SEO e Web Analytics que me ensinaram boa parte do sei e aprendi a gostar), quando este ainda trabalhava aqui no Sul.<br />Precisávamos montar um ranking dos blogs mais acessados da empresa (mais de 200 ativos na época), porém o simples número de visitas e page views não era um bom indicador para avaliar os reais motivos de crescimento e queda de audiência.- Mas quais métricas seriam as ideais para justificar oscilações de visitas e page views?<br />Após ler um artigo americano (não lembro do link), o Miguel trouxe uma idéia de possíveis métricas para conteúdos de interação entre internauta e autor/veículo (seja comentar, dar uma nota, avaliar o conteúdo, marcar como favorito, etc.). No nosso caso dos blogs, utilizamos duas:<br />1. Média de Posts por Mês (divisão do número de posts pelo número de dias do mês): Dá uma idéia de contribuição do autor em número médio de posts no período.2. Média de Comentários por Posts (divisão do número de comentários pelo número de posts no mês): Dá a idéia de relevância do conteúdo para o leitor no período.<br />Já no primeiro painel que montamos, ficou evidente a relação entre o número de posts/mês (ou outro período analisado) e visitas. Quanto mais posts (mais atualizações), maior a audiência do blog. Essa constatação, apesar de óbvia, ficou extremamente evidente no painel proposto, e acabou gerando um espírito competitivo entre os blogueiros, que passaram a atualizar seus blogs com maior freqüência para aparecer no Top 20 dos blogs da empresa (limitamos em 20 blogs o Painel, pelo esforço de atualização).O indicador comentários/post dá uma noção de que quanto mais relevante o post, maior a interação do usuário. Atualmente eu vejo esse indicador com bons olhos quando aplicado a blogs de uma mesma categoria. Isso porque um post sobre a estética da Mulher Melancia sempre vai gerar mais comentários que um post sobre cachorros abandonados em São Leopoldo/RS, por exemplo.<br />Faça o download do painel de blogs proposto na época, aqui! (o nome dos blogs e números de audiência reais foram alterados).<br />Hoje, vejo que o painel de blogs ideal seria o mesmo acima, apenas trocando visitas ou page views (no caso de blogs, acabam gerando a mesma informação sobre o tráfego gerado) por taxa de rejeição (a qual considero a mais importante dentre todas as métricas existentes).<br />Assim como os blogs, cada tipo de site ou conteúdo deve ser avaliado conforme o seu objetivo/finalidade. Um site de e-commerce, por exemplo, deve ser avaliado pelo número de conversões que gera e não por visitas ou page views. Cabe ao Web Analytics o trabalho de avaliar e apontar os melhores indicadores para mensuração de resultado, seja de tráfego geral ou desempenho de ações específicas.<br />Adianto que essa tarefa nem sempre é fácil e, em muitos casos, possivelmente só mudará com a evolução do meio online (um bebê se comparado com outras mídias offline, com anos e anos de evolução e consolidação).<br />http://insighter.org/web-analytics/quais-metricas-de-web-analytics-voce-conhece<br />