Entonces, cuando estamos en BigQuery, ¿cómo creamos este panel? BigQuery usa SQL, que es solo un lenguaje de programación. Si ha usado algo como XL, puede pensarlo así. Es esencialmente una fórmula de XL, pero dentro de BigQuery. Y lo que hace esta declaración es decir que cuando nuestra URL, que es solo una columna de datos dentro de BigQuery, es como, y todo lo que decimos con este “como” es que, si lo pensamos en XL y filtramos, contiene en-gb, es solo el slug de la URL, entonces queremos categorizarlo como Reino Unido. Simplemente hacemos esto varias veces para cada URL o idioma del país al que apuntamos.
Ahora bien, es posible que estés viendo esto y pienses: “Oye, esto me suena acquainted”. Si has realizado algún tipo de informe con Looker Studio, en el que hayas tenido que separar las consultas de marca y las consultas genéricas, probablemente hayas utilizado esto. Por lo tanto, ya tienes muchas de las habilidades que necesitas para crear este panel.
Aquí tenemos algunos ejemplos de cómo se ven esas columnas. Nuestra columna de URL proviene directamente de Search Console. La obtenemos de forma gratuita. No necesitamos hacer nada allí. Aquí, decimos que cuando esta columna tiene una URL que contiene esta frase específica, entonces quiero que se oriente al Reino Unido. Y lo que hace eso es crear otra columna para ese país de destino. Lo que hacemos luego con este país de destino es ejecutar otra declaración de caso para compararla con el país actual desde el que llegó el usuario, y nuevamente esos son datos que provienen directamente de Search Console. Debes hacer un poco de manipulación de esos datos, simplemente porque Google proporciona los datos en códigos de país alfa-3, por lo que debes usar una tabla de búsqueda. Pero realmente eso es muy fácil de obtener. Y una vez que hayas entendido esta declaración de caso, habrás entendido esencialmente todo el informe.
Aquí, hemos utilizado el ejemplo de una subcarpeta de idioma de país. Pero incluso si estás utilizando solo una subcarpeta de país, la belleza de SQL es que nos da mucha flexibilidad y nos permite apuntar incluso solo a “en”. Aquí, podríamos decir que si es en, entonces estamos apuntando al Reino Unido y los EE. UU. Podemos tener nuestro país de destino como Reino Unido y Estados Unidos y actualizar el código para que envíe la orientación correcta.
Lo que esto hace es permitirnos visualizar estos datos en Looker Studio. Y todo lo que estamos haciendo es crear una columna que tiene nuestro país de destino. Estamos usando la columna de Search Console que tiene el país en el que aterrizó el usuario. Y todo lo que estamos haciendo es comparar los dos. ¿El usuario viene del Reino Unido? Sí. ¿La URL es del Reino Unido? Sí. Entonces nuestra segmentación está funcionando. Si el usuario viene de Francia, entonces la segmentación no está funcionando.
Esto nos da un ejemplo common de los países de los que recibimos más tráfico mal dirigido, lo que puede ayudarnos a impulsar nuestras estrategias de contenido y también nos ayuda a medir la eficacia de las estrategias de web optimization internacional. Ahora bien, esto es así, independientemente de si ya las has implementado o estás pensando en implementarlas.
Ahora bien, si estás al comienzo de tu recorrido de segmentación internacional, este panel puede ayudarte a obtener un punto de referencia de dónde estamos ahora sin implementación. Luego, cuando vayamos a la empresa y solicitemos inversiones en nuestro web optimization, podemos mostrar, mediante datos, cuán efectiva es esa inversión y por qué es tan importante.
Mi nombre es Tanvir Ali. Si desea ponerse en contacto conmigo (estoy en LinkedIn), o si desea analizar este informe con más detalle, le agradezco.