Cuando queremos hacer las cosas bien en un terreno concreto, una de las mejores aproximaciones es estudiar a los mejores. En esto estaba yo cuando me encontré con una página web donde alguien ha establecido un ranking de los 50 mejores blogs del mundo -según el autor- de marketing en Internet y de cómo ganar dinero online. La página se llama Affiliate Top 50 . Establece el ranking de, en este caso, ‘las 50 principales’. Me he dedicado a mirar detenidamente los blogs que están en los diez primeros lugares y les aseguro que merece la pena estudiarlos. Según algunos informes, por ejemplo, Shoemoney, que es el primero, gana 200.000 dólares al mes él solito; otro ejemplo es el blog de John Chow, ganando 40.000 dólares. ¿No se le hace la boca agua con estas cifras? El dueño de esta lista cobra 20 dólares al mes por hacer una lista similar para cualquier nicho. Como estamos en tiempos de crisis, he pensado que quizás haciendo un poco de, en este caso, estadística inversa, podríamos encontrar el modelo que este señor ha utilizado para construir el ranking. Si lo conseguimos, podremos generar el nuestro, para el mercado de habla hispana y gratis. Este ejercicio es un mero entretenimiento que a la vez muestra cómo se le puede sacar punta casi a cualquier cosa en esto del marketing online y divertir ocasionalmente a nuestros lectores. Vamos allá: En la tabla que muestra en su sitio, se ven los valores correspondientes al pagerank, el número de seguidores en Feedburner, los backlinks según Yahoo!, y el ranking de tráfico de Alexa. La última columna de la derecha es la puntuación final utilizada para ordenar los blogs de mayor puntuación (el primero) hasta el número 50. Este ranking, como casi todos los rankings, tiene sus defectos, importantes en este caso. El autor dice que son los mejores blogs del mundo, pero no explica qué palabras clave ha utilizado para encontrar los blogs y después calcularles la puntuación. Me explico: si ha utilizado ‘internet marketing’ o ‘make money online’ (lo cual es lo más probable), todos los blogs en español y en cualquier otro idioma que no sea el inglés quedan excluídos de entrada. Así que, eso de que son los mejores del mundo habría que ponerlo en cuarentena. Hay blogs en español que tienen un ranking de Alexa mejor que algunos de los que están en la lista, lo cual es una prueba indirecta de mis sospechas. Otro problema potencial proviene de las variables utilizadas para el cálculo, todas ellas criticables y manipulables. En el ejercicio que proponemos seguidamente asumimos que esos blogs no han mamipulado artificialmente el ranking de Alexa, el Pagerank, o el número de suscriptores de Feedburner. Asumiendo todo esto, he procedido a introducir los datos de la tabla en SPSS y calcular un modelo de regresión lineal múltiple. He asumido que el autor habría seguido un modelo lineal, cuando quizás no fue así. Los resultados han sido los siguientes: Arriba tenemos tres tablas: la tabla resumen del modelo, la tabla de análisis de la varianza, y la de los coeficientes de regresión. El modelo es muy significativo. Todas las variables incluídas en el modelo, excepto el número de subscriptores de Feedburner (p=0,908) que no aporta al modelo. Esto coincide con lo que dice el autor de la página, en el sentido de que ha puesto la información de Feedburner pero no la utiliza para calcular la puntuación. Me alegra que el modelo que hemos generado nos informe de lo mismo. Mirando los coeficientes (la columna ‘B’) podemos construir el siguiente modelo: PUNTUACION = 9,402 + 1,332xPAGERANK + 0,00008513xYAHOOLINKS - 0,00004962xALEXARANKING No ponemos la variable FEEDSUBSCR por lo que hemos comentado antes. La variable ALEXARANKING tiene un coeficiente negativo porque sabemos que cuanto más pequeño es el valor de Alexa, mejor situado está el sitio web. Por ejemplo, si aplicamos este algoritmo a Shoemoney, que tiene pagerank 6, 97812 Yahoo links, y un ranking Alexa de 5763, tenemos: PUNTUACION = 9,402 + 1,332?6 + 0,00008513?97812 - 0,00004962?5763 = 9,402 + 7,992 + 8,327 – 0,286 = 25,44 Así, 25,44 es la puntuación predicha por nuestro modelo, cuando la observada en la tabla es 25. Teniendo en cuenta todos estos resultados podemos asumir que el modelo funciona bien. En la entrada siguiente presentaremos nuestra lista de los mejores blogs sobre marketing en internet escritos en español.

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Los Mejores Blogs sobre Marketing en Internet-Parte 1
Muchas veces nos ocurre a todos. En una ocasión visitamos un sitio del que ya ni nos acordamos, porque estábamos interesados en un producto. Como por arte de magia, empezamos a ver y recibir ofertas muy relacionadas con aquello en lo que estamos interesados. Entonces nos preguntamos ¿cómo puede ser que sepan que esto me interesa? ¿cómo lo hacen? en el remarketing está la respuesta. La selección del mercado (targeting) basada en el comportamiento del consumidor, en la localización geográfica, o en las características demográficas se ha convertido en algo muy discutido en los diferentes medios. Una herramienta en particular, el remarketing o retargeting ha sido destacada por una crítica que muchos adjetivan de injusta, a pesar de las estupendas cifras de conversión que consigue, para aquellos lo suficientemente valientes para usarla. El remarketing, en su nivel más básico, permite a los anunciantes presentar su oferta frente a visitantes que han mostrado interés previamente en un producto o servicio. Parece como si el anuncio o la oferta sobre los que clicaron en su momento, les persigue por donde van. Y además comienzan a recibir emails dirigidos también a esas ofertas. Las precauciones existentes en relación al uso del remarketing tienen diversos orígenes, como los problemas de privacidad, los métodos de atribución, y el efecto sobre el retorno de la inversión. De todas formas, probablemente todos estos miedos son infundados. Un poco de información puede llegar muy lejos, cuando nos acercamos al conocimiento de lo que significa el remarketing. El remarketing hace aparecer anuncios frente a los consumidores, basándose en acciones online previas que no resultaron en una venta. Los prospectos que no convirtieron son etiquetados (ahí tenemos un problema de privacidad) y seguidos a través de la red, presentando ofertas y descuentos sobre el producto original en el que estuvieron interesados. ¿Cuestión de Privacidad? En principio, hay que entender que el retargeting no se queda con información que pueda utilizarse posteriormente para identificar a la persona. Todo lo que se sigue es si visitó o no un sitio o página determinados. Se están desarrollando campañas educativas serias acerca de la privacidad relacionada con los anuncios basados en la selección y segmentación del mercado. La Atribución Más allá de la privacidad, el tema de la atribución está frenando la presentación de anuncios que se cobran a través del coste por adquisición (CPA). Algunos anunciantes se preocupan porque pagando ‘por ver’, más que pagando por clic, no es una forma efectiva de aumentar el retorno de la inversión, ni incluso de medir su efectividad. Sin embargo, estudios recientes demuestran que la gente tiene una mayor probabilidad de visitar un sitio, o de atender una oferta, si antes ha sido expuesta a los anuncios. Así que la presentación de anuncios tiene un impacto positivo sobre el comportamiento del consumidor, independientemente de si pincha en ellos o no. Más Allá del Clic Constantemente vemos anuncios en forma de banners, por ejemplo; es lo que podemos llamar display advertising. Puede se que no nos digan nada inicialmente como para pincharlos y atender su oferta, pero ahí quedan en nuestra mente, de forma que cuando vamos en serio a realizar una compra, esa imagen se destaca por encima de las demás. Está claro que debemos sobrepasar la mentalidad del clic y tener una visión más a largo plazo. En lo que se refiere al remarketing, el retorno de la inversión es incremental. Recordemos que los anuncios se presentan repetidas veces a personas que mostraron un interés previo en la oferta, de forma que cuantos más anuncios se les presenten, mayor será el retorno de la inversión de una campaña de remarketing.
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Remarketing y Retargeting, Hacia la Máxima Conversión
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