Ciencia de datos en optimización de motores de búsqueda y análisis de usabilidad y comportamiento

Al combinar estos datos de comportamiento con información sobre palabras clave de búsqueda y clasificaciones en los motores de búsqueda, podemos discernir si un visitante llegó a nuestro sitio a propósito. Examinamos la ruta que tomaron para comprender qué tan bien navegaron por nuestro sitio e identificar los obstáculos que encontraron en su viaje.

Esta información se integra en una evaluación integral de 360 grados de nuestra estrategia de SEO, el contenido de la página e incluso el diseño y la navegación del sitio web. Es un proceso en constante evolución, que se esfuerza por atraer no cualquier tráfico, sino el tipo correcto de tráfico, garantizando al mismo tiempo que el usuario tenga la mejor experiencia posible.

Nos vinculamos con varias fuentes de datos, fusionándolas con una variedad de herramientas y nuestra propia API, que conecta y examina estas herramientas.

Utilizando un enfoque centrado en la ciencia de datos y nuestros modelos patentados de IA y ML, generamos informes e información sobre el rendimiento de las búsquedas y la eficacia de los sitios web. Estos conocimientos luego refuerzan otras disciplinas.

La creación de sitios web no termina con el lanzamiento. Creemos que el lanzamiento debe ser el punto de partida de un nuevo viaje que genere beneficios tanto para el cliente como para el cliente al forjar las conexiones adecuadas.

Los datos que recopilamos y procesamos se presentan como informes visuales o un panel de actividad en tiempo real, lo que permite identificar de forma proactiva sucesos procesables.

Si hubiera ambigüedad con respecto al rendimiento de la página o del contenido, se pueden implementar estrategias como las pruebas A/B, donde a los usuarios se les presentan dos versiones y se monitorea su comportamiento para determinar cuál es la más intuitiva o adecuada para ellos.

A diferencia de los enfoques analíticos convencionales del tráfico de sitios web y el comportamiento de los usuarios, nuestra aplicación de la ciencia de datos nos permite examinar la situación desde varios ángulos, utilizando métodos programáticos de estadística matemática. Determinamos si los valores están fuera de un rango permisible (el llamado intervalo de confianza), si esta desviación es crítica y si es necesaria alguna acción inmediata. Por ejemplo, si el rendimiento de hoy fue menor que el del mismo día de la semana pasada, pero no por debajo del promedio de este mes, entonces puede que no sea necesaria ninguna acción drástica.

Al realizar pruebas A/B, es importante considerar conceptos como poder estadístico, tamaño de muestra, intervalo de confianza y significancia estadística. El poder estadístico, medido en porcentajes, decide la probabilidad de que la prueba muestre la diferencia entre las dos opciones consideradas.

Otro factor es la significación estadística, que establece la probabilidad de que el resultado de una prueba sea una cuestión de azar. El nivel de confianza óptimo en las pruebas A/B es del 95%, lo que deja un margen de error del 5% (el llamado valor P). La significancia estadística de la prueba depende de los intervalos de confianza y su área de intersección. Los intervalos de confianza y los tamaños de muestra más grandes revelan la estabilidad de los resultados de las pruebas.

Gestionamos el meollo del procesamiento de datos y el mapeo de importancia, garantizando un informe fácil de usar para los departamentos de marketing o administradores web, haciendo que los datos que proporcionamos sean fácilmente digeribles y comprensibles.