Dark Social es el tráfico web del cual no conocemos la procedencia. Los programas de analítica web no identifican correctamente la fuente de la cual proviene el usuario y por consecuencia no pueden atribuir una fuente (o incluso le atribuyen una fuente de tráfico que no es la correcta, normalmente a “Directo”).
Esto supone un gran reto (y un gran problema si no se toman las medidas necesarias para solucionarlo) a la hora de cuantificar o medir el éxito de nuestra estrategia de marketing online. Cuando queremos determinar el éxito de nuestra estrategia de posicionamiento web, social media o de publicidad online, por poner algunos ejemplos, es de vital importancia conocer la cantidad y la calidad del tráfico captado a través de los diferentes canales de marketing online. Sin estos datos, nos será muy complicado optimizar nuestra estrategia de marketing online o simplemente, saber si están funcionando como se esperaba o si están teniendo un rendimiento inferior a lo esperado.
Aclarado que el Dark Social es el tráfico web cuyo origen es desconocido y que por tanto, no se lo podemos imputar a ningún canal de marketing online en concreto, vamos a poner unos ejemplos para ilustrar este tipo de casuística:
- Trafico web que captamos a través de contenidos de nuestra web que han sido compartidos a través de la app de mensajería instantánea de Facebook
- Tráfico que captamos porque un usuario envía un enlace a nuestra web mediante una aplicación de mensajería instantánea (por ejemplo WhatsApp)
- Tráfico web que captamos a través de un SMS que un usuario envía a otro
Por tanto vemos que el Dark Social es un problema en lo referido a Analítica Web. No nos permite conocer en profundidad al usuario que entra a nuestra página web.
¿Por qué se produce esta situación?¿Por qué se generan visitas que no podemos medir (Dark Social)?
El motivo es el siguiente: los navegadores emplean una cabecera HTTP denominada referrer que determina el origen del usuario cuando llega a una web mediante un enlace. Es decir, cuando un usuario está visitando una web “A” y mediante un enlace en la misma llega a una segunda web “B”, el software de analítica web puede identificar que el usuario proviene de la web “A” tal y como le indica la cabecera HTTP referer.
Si esta cabecera está vacía, el programa de analítica web no puede interpretar el origen d ela visita, no sabemos de dónde viene. Google Analytics, en este tipo de situaciones suele atribuir la visita a tráfico directo.
Caso práctico para que se produzca este problema:
Un usuario encuentra la página web de nuestra empresa realizando una búsqueda en Google desde su PC, y considera que somos los adecuados para realizar un trabajo determinado que necesita un conocido. Por este motivo, envía un enlace a nuestra web mediante WhatsApp a su amigo. El amigo entra a nuestra web mediante el enlace y acaba realizando una conversión (desde su dispositivo móvil).
Ya tenemos el problema (ojalá todos los problemas fueran de este tipo, todo sea dicho). La primera visita la tenemos bien atribuida, se tratará de tráfico orgánico o de pago (campaña SEM) en un dispositivo de sobremesa. En cambio la segunda, seguramente, la tendremos en tráfico Directo y desde dispositivo móvil (esto seguro). Quizá nos lleve a confusión, podemos pensar que se trata del mismo usuario, que ha buscado información desde el pc y posteriormente ha acabado convirtiendo desde su dispositivo móvil.
Si este problema se da una sola vez no pasa absolutamente nada pero, ¿qué sucede cuando el porcentaje de visitas que provienen de origen desconocido asciende al 20%, 30% o incluso 50% del total? ¿Y si hay algún influencer que nos está recomendado por iniciativa propia y queremos incentivarle para que siga haciéndolo?
Existen soluciones para atribuir la fuente correcta a parte de este tráfico Dark Social y disminuir el porcentaje de tráfico de origen desconocido, pero es necesario analizar la situación e implementar una solución que se adecúe a las necesidades del portal.
No podemos generalizar ni establecer límites aceptables o lo que sería normal, ya que el porcentaje de tráfico desconocido varía en función del tipo de portal y del perfil del visitante.
Como vemos la analítica web no es una ciencia exacta, y debemos tomar medidas para asegurarnos que las métricas que nos muestra nuestra aplicación se ajustan a la realidad de nuestra página web.
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