El contexto

Si eres usuario de Google Analytics 3 (mejor conocido como Universal Analytics), seguro que estás familiarizado con el concepto: Rebote. Esto es: si una persona llega a cierta página de un sitio web, y lo abandona sin interactuar, decimos que hay un rebote. A esta persona, pensamos, no le gustó lo que vio, tal vez no encontró lo que buscaba, el sitio le pareció confuso... Así que el % de rebotes de una determinada URL resulta ser una métrica que mide la falta de interacción, o falta de engagement.

Si estamos ejecutando campañas de ppc, un % de rebote alto podría indicar que algo va mal con la campaña, muy probablemente se trate de un problema de segmentación de audiencias, pero también podría significar que se tiene un problema en la landing page, ya sea técnico o de contenido. Una URL con un alto % de rebote podría indicar contenido poco relevante, o pobremente redactado, pero también podría significar que la página tarda mucho en cargar.

Nos hemos acostumbrado a considerar el % de rebote como una métrica muy importante, porque es un indicador que nos dice: ¡Hey, pon atención, aquí pasa algo! Así que la incluimos en nuestros reportes de marketing, de SEO, y de ecommerce.

Nuevas métricas

El asunto es que Google ha decidido descontinuar dicha métrica de su nueva versión de analytics. Google Analytics 4 es una herramienta que mide la interacción de los usuarios a partir de eventos y no de hits, a diferencia de Universal Analytics. Así, Google Analytics 4 considera que hacer scroll y ver al menos 90% del contenido de una página, es un evento que indica interés. Si un usuario permanece al menos 10 segundos en la página, es un evento que indica interés. Bajo esa lógica no tiene mucho sentido mantener una métrica que mide la falta de interacción, y que puede ser engañosa pues su interpretación depende de la estructura del sitio web y del tiempo de permanencia en la página. Por ejemplo, si una persona llega a una entrada de blog cuyo tiempo de lectura es de 5 minutos, y al terminar la lectura el usuario abandona el sitio web, Universal Analytics contabiliza un rebote, pero lo cierto es que hubo engagement y que probablemente el usuario regrese por más contenido.

Lo que nos ofrece a cambio Google Analytics 4 son tres métricas nuevas para interpretar la interacción a partir de los eventos que generan los usuarios:

• Sesiones con interacciones: Sesiones que cumplan con al menos una de las siguientes condiciones: al menos 10 segundos de permanencia en la página, generación de algún evento, o al menos dos páginas vistas


• Sesiones con interacciones por usuario: Promedio de sesiones con interacción por usuario


• % de interacción: (sesiones con interacción)/(sesiones)

Esta última métrica, el % de interacción, es lo contrario al % de rebote, y bien puede generar confusión. Un usuario promedio podría decir: Google no sólo nos quita lo que nos daba. ¡Ahora nos da lo opuesto!

¿Y en verdad es algo malo? No. Estas nuevas métricas, y la medición a partir de eventos, son herramientas que nos permiten hacer un análisis más detallado de lo que pasa en el sitio web y de cómo interactúan los usuarios con nuestros contenidos.

Para visualizar estas métricas podemos revisar el informe de adquisición de tráfico, en Google Analytics 4, o todavía mejor: los informes de formato libre, como el que se muestra abajo, y que nos permiten consultar diferentes combinaciones de dimensiones y métricas.

Otras opciones: Google Data Studio

Hay otra opción que nos permite obtener una métrica que NO es el viejo % de rebote, pero es lo más cercano que podemos conseguir con Google Analytics 4. Esto se logra en Google Data Studio, y para esto es necesario crear dos nuevos campos calculados de tipo métrica. Estos campos deben ser:

• Sesiones sin interacción = (Sesiones)-(Sesiones con interacción)


• % de Rebote = (Sesiones sin interacción)/(Sesiones)

Una vez creados estos campos, se pueden incluir como métricas en tablas, gráficas, tarjetas de datos, y mapas, como se puede ver en la imagen siguiente:

¿Qué hacer?

Estudiar las nuevas métricas, interpretar los números que nos ofrecen, entender cómo es que esto impacta en nuestra estrategia, hacer los ajustes necesarios y explicar al cliente los pasos a seguir. No queda de otra.