Web mining en el diseño de sitios web (2)

Esto nos permite también inferir hipótesis sobre el comportamiento de nuestros usuarios,  realizar cambios y generar estímulos en nuestro sitio que nos permitan observar cómo reacciona el usuario y en base a ello mejorar nuestro sitio y así sucesivamente podemos jugar al científico de laboratorio.

Por ejemplo:

• Ante la evidencia de que algunas página son más visitadas que otras, deberemos pensar en si puede ser por su ubicación dentro de la página, o porque su título no sea coherente, o porque simplemente es un tema que no tiene que ver con lo que el usuario promedio de nuestro sitio busca, luego de establecidas las hipótesis deberemos ponerlas a prueba y ver si los resultados la avalan o la descartan.
• Ante ciertos cambios en la estructura del sitio, podremos observar cómo puede evolucionar el comportamiento de los usuarios. Inclusive se pueden testear cambios en el diseño, el tamaño de las tipografías, etc.
• Qué pasa cuando agregamos un nuevo contenido al sitio: seguramente si está en la página principal sea más visto, si tiene el refuerzo de rss y boletines sus visitas deberían subir, igualmente deberán bajar cuando sea descartada del home.
• En qué parte de la página un contenido tiene mejor visualización (contada por la cantidad de clic)
• Cual es la profundidad de la navegación del usuario promedio en el árbol del sitio. Si esta no es muy profunda habrá que analizar la estructura de navegación, si los elementos están al alcance del usuario, en fin, podremos teorizar el porqué y ponerlo a prueba.
• Índice de llegada desde los buscadores: si este es bajo puede ser que no estemos bien rankeados, en ese caso habrá que teorizar, nuevamente, el porque de este tema, puede ser que estemos usando flash para la navegación, por ejemplo, entonces ya tendremos la respuesta a por qué no estamos rankeados en un buscador ;)
• En síntesis el análisis de las consultas nos permitirá mejorar la navegación de nuestro sitio a partir de las preferencias de nuestros usuarios.

Entonces, la idea es hacer el siguiente ejercicio. Sin meternos en terrenos complicados como la aplicación profesional del web mining, empecemos a prestarle atención a la información que podemos obtener del procesamiento de los logs del servidor y razonar los patrones de la navegación de nuestros usuarios. No es una tarea fácil pero es muy

El desafío que se viene en este campo va de la mano del que tiene la mayoría de los otros campos de la web que también sufren este tema y se habla tanto que va para leyenda urbana y es la estructuración semántica de la información en internet. Esto se torna fundamental para la visión que tenemos de la web del futuro es decir la necesidad de lenguajes de marca más estrictos dados por una ontología que nos permita sacar conclusiones a partir de la información.

Hasta la próxima.

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