A interação dos usuários com os sites de Internet tem mudado radicalmente nos últimos anos, e aparentemente as métricas não acompanharam essa dinâmica ou precisam de uma nova interpretação. Algumas inovações tecnológicas, como a banda larga que permite a conexão em tempo integral, o uso de tecnologias como AJAX que permite a construção dinâmica das páginas, maior capacidade de processamento dos computadores, páginas em HTML5, isso sem falar em exemplos bem simples como um navegador multi-abas, acabaram mudando e muito o nosso jeito de interagir com a Web.
Um pageview, por definição, é contabilizado toda vez que um usuário faz uma requisição de uma página em um site de internet. Um método tradicional de medição baseado em tag (centrado no servidor) pode facilmente detectar essa ação quando o usuário utiliza apenas uma aba de um navegador, mas por exemplo, se o usuário abre duas ou mais abas, essa conta já fica um pouco mais complicada, pois existe a possibilidade de transição entre essas abas sem haver requisições ao servidor, o que pode acontecer inúmeras vezes durante o acesso do usuário. Essas “impressões” acabam não sendo contabilizadas pelas tags e não sabemos quantas vezes o usuário efetivamente viu a página.
Se imaginarmos que um usuário abriu duas abas e ficou passando de uma para outra regularmente temos dois efeitos importantes: a quantidade de vezes que o usuário visualizou as páginas e o tempo que ficou em foco.
O que isso tem de diferença na prática? Bem, uma medição mais focada nas ações do usuário, medindo o comportamento nos navegadores, gera no fim do dia um número maior de impressões e consequentemente um tempo médio menor. Desta forma podemos fazer uma analogia com a TV, quando um usuário troca de canal e não podemos mais contar o tempo do canal anterior.
O efeito é ainda maior na análise de tráfego, ou seja, sites que originaram a visita e os sites para onde o usuário foi após a visita. Na medição focada no navegador, podemos perceber alguns comportamentos que em uma medição de tráfego convencional ficam despercebidos. Um exemplo típico é o comportamento de um heavy-user de redes sociais, que tem a tendência de deixar uma aba aberta em sua rede social de preferência enquanto navega em outros sites utilizando outras abas. Fica muito evidente na análise desse indivíduo, que o número de entradas vindo de uma rede social é substancialmente maior. Outro exemplo considerando o comportamento de compra no comércio eletrônico, a análise do navegador e a transição entre as abas pode demonstrar claramente os seus principais concorrentes, dado que uma pesquisa por uma condição melhor de preço na aquisição de um produto pode envolver análises simultâneas.
As métricas de internet são extremamente importantes para o processo de tomada de decisão, porém notamos que algumas metodologias utilizadas há décadas já não refletem bem o comportamento do usuário do outro lado da tela. Um entendimento melhor de todo processo, partindo da coleta até o número final, pode indicar os benefícios e limitações de cada processo ou método.
