Qué medir después de añadir un chatbot de IA a tu web
El lanzamiento te dice que el chatbot carga. No te dice si los visitantes hacen preguntas útiles, reciben respuestas respaldadas o se van sin interactuar.
La analítica de un chatbot de IA resulta útil cuando cada métrica lleva a una tarea de revisión. Empieza por las propias preguntas y respuestas y usa después los totales y las tendencias para decidir dónde investigar.
Entiende qué registra Seekdown
Seekdown distingue varias medidas:
| Medida | Significado |
|---|---|
| Sesión | Un grupo de actividad que empieza cuando un visitante abre el asistente |
| Consulta | Una pregunta y su respuesta |
| Usuario único | Una identidad de navegador; la misma persona en dos navegadores cuenta dos veces |
| Reacción | Valoración positiva o negativa dejada en una respuesta |
| Sesión sin interacción | Una sesión en la que el visitante abrió el asistente pero no hizo ninguna consulta, reacción ni envío de formulario |
La analítica global resume los últimos 30 días. Se excluye el tráfico del playground del panel, mientras que se incluye el tráfico de las integraciones, los enlaces compartidos y la vista previa integrada.
Estas definiciones evitan errores habituales. Por ejemplo, las sesiones no equivalen a preguntas y los usuarios únicos no son personas verificadas.
Sigue una secuencia de revisión, no una sola métrica estrella
1. Comprueba si la gente interactúa
Compara el total de sesiones con las sesiones que contienen alguna interacción. Una gran diferencia no demuestra que el mensaje de bienvenida esté mal, pero te da un punto que revisar: la visibilidad, el texto de bienvenida, las sugerencias o la pertinencia del asistente en esa página.
2. Lee las preguntas reales
La tabla de conversaciones registra la pregunta, la respuesta, la reacción, el asistente y la hora. Expórtala a CSV cuando necesites agrupar formulaciones repetidas o revisar un conjunto mayor.
Agrupa las preguntas por tarea y no por frase concreta. "¿Dónde está el código para WordPress?", "¿Cómo lo instalo en WordPress?" y "configuración WP" pueden apuntar a la misma fuente que falta o que cuesta encontrar.
3. Investiga las reacciones negativas
Una reacción negativa es una señal para revisar, no un diagnóstico. Abre la conversación y comprueba:
- ¿Contenía el dataset la respuesta?
- ¿Seleccionó la recuperación la fuente correcta?
- ¿Siguió la respuesta lo que decía la fuente?
- ¿Era la propia fuente confusa o estaba desactualizada?
- ¿Esperaba el visitante una capacidad que el producto no ofrece?
Corrige la etapa que falló. Reescribir las instrucciones del asistente no arreglará una página de políticas que falta.
4. Vuelve a probar tras cambiar el contenido
Mantén un conjunto corto de regresión con las preguntas recurrentes. Después de actualizar una página o un dataset, vuelve a hacer esas preguntas y anota la fuente y el resultado. Así obtienes una comprobación de antes y después defendible sin inventarte un porcentaje de mejora.
Una revisión semanal práctica
| Revisión | Evidencia | Posible acción |
|---|---|---|
| Sesiones sin interacción | KPI de sesiones y contexto de la página | Revisa la ubicación, el texto de bienvenida o las sugerencias |
| Preguntas repetidas | Formulaciones de las conversaciones exportadas | Mejora la página de origen correspondiente |
| Reacciones negativas | Conversación completa y fuente citada | Corrige el contenido, la recuperación o las reglas de respuesta |
| Preguntas sin respuesta respaldada por fuentes | Revisión de conversaciones | Añade documentación o define una alternativa prudente |
| Cambio brusco de tráfico | Gráficos de tendencia de 30 días | Revisa la integración y los cambios recientes del sitio |
No optimices para tener más conversaciones sin más. Una interacción corta que da una respuesta verificable puede ser más útil que una conversación larga provocada por la confusión.
Para el flujo completo en la interfaz, abre la documentación de analítica de Seekdown.