Obtén mejor información sobre clics y búsquedas de los usuarios de Elastic Workplace Search en los dashboards de Kibana. Ve datos útiles como posición de clic promedio, principales búsquedas sin clic, principales clics por tipo de documento y más.

<p>Para la versión&nbsp;7.10 de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search, <a href="/es/blog/analyzing-elastic-workplace-search-usage-kibana-dashboard">destacamos algunas de las nuevas capacidades de logging de analíticas</a> y te llevamos en un breve recorrido por algunas situaciones de análisis de muestra. Con la <a href="/es/blog/whats-new-elastic-enterprise-search-7-11-0-web-crawler-box-content-source">versión&nbsp;7.11</a>, presentamos los campos de analíticas, que abren nuevas posibilidades para explorar datos de búsqueda y clics con dashboards y visualizaciones útiles.
</p><p>Estructuramos la salida del log de eventos de analíticas para permitir la mayor flexibilidad posible. Tenemos nuestras propias ideas sobre los tipos de análisis que nos gustaría ver cuando usamos Workplace&nbsp;Search, pero también queremos que tú puedas desglosar las métricas como te parezca. Te alentamos a explorar los datos por tu cuenta, pero en este blog proporcionaremos algunos casos de uso y ejemplos concretos de lo que puedes hacer ahora con los puntos de datos adicionales.
</p> <strong><h2>Novedades</h2></strong><p>En la versión&nbsp;7.11, agregamos varios campos nuevos para análisis:&nbsp;
</p><ul>
	<li>Perfeccionamientos de búsqueda</li>
	<li>Filtros de búsqueda</li>
	<li>Valor de hash de búsqueda</li>
	<li>Tipos de documento (búsqueda y clic)</li>
	<li>Eventos de comentarios de búsqueda</li>
</ul><p>En el <a href="/es/blog/analyzing-elastic-workplace-search-usage-kibana-dashboard">blog más reciente</a>, te mostramos cómo hacer algunas visualizaciones rápidas usando Kibana&nbsp;Lens. En este blog, daremos un paso más adelante y nos adentraremos en las complejidades de crear algunas visualizaciones más sofisticadas a partir de estos campos nuevos.
</p><p>Como antes, los datos de eventos de analíticas sin procesar pueden encontrarse con el patrón de índice <code>.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*</code>. Para algunas búsquedas más sofisticadas, usaremos un <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/7.11/transforms.html">índice de transformaciones de Elasticsearch</a> para realizar cierta preagregación en varios campos. Para el dashboard y las métricas que definimos a continuación, creamos nuestra transformación (<a href="https://gist.github.com/markjhoy/7bcbb987461ff9ee511a59796c1a0684">gist fuente disponible aquí</a>) que agrega las métricas siguientes por nivel de sesión de búsqueda:
</p><ul>
	<li>Cualquier perfeccionamiento de búsqueda y el recuento de perfeccionamientos</li>
	<li>Cualquier filtro de búsqueda y el recuento de filtros</li>
	<li>El recuento total de clics para esta sesión de búsqueda</li>
	<li>Las marcas de tiempo de inicio y fin de la sesión de búsqueda</li>
	<li>El tiempo en segundos desde el inicio de la sesión de búsqueda hasta el primer clic en un resultado</li>
</ul><p>Hay ciertas compensaciones que deben considerarse al crear y usar transformaciones. Las agregaciones con script de tus datos pueden ser bastante poderosas cuando se combinan con visualizaciones de Kibana. Esto se manifiesta asignando recursos informáticos y de almacenamiento adicionales para crear y mantener las transformaciones. Al definir las métricas que deseas analizar sobre tu uso de Workplace&nbsp;Search, necesitarás saber qué deseas obtener de los datos y decidir por tu cuenta cuántas y cuáles transformaciones deseas usar para explorar los datos.
</p> <strong><h2>Creación de visualizaciones para un dashboard de análisis</h2></strong><p>Para ilustrar algunos de los análisis y métricas nuevos que podemos obtener de los campos registrados, podemos crear un dashboard de <a href="/es/kibana">Kibana</a> que muestre la mayoría de las analíticas nuevas disponibles con esta actualización, incluidas las siguientes:
</p><ul>
	<li><strong>Posición de clic promedio y rango recíproco medio</strong>: el rango promedio en los resultados en que ocurrieron los eventos de clic y, en contraste, el rango recíproco medio.</li>
	<li><strong>Segundos promedio desde la búsqueda hasta el primer clic: </strong>el tiempo transcurrido desde que se realiza una búsqueda hasta que el usuario hace clic en un resultado.</li>
	<li><strong>Tasa de éxito de principales desencadenantes:</strong> las búsquedas principales que produjeron desencadenantes según lo definido por la cantidad de clics.</li>
	<li><strong>Clics principales por tipo de documento:</strong> los tipos de documentos principales en los que se hizo clic.</li>
	<li><strong>Clics principales por fuente de contenido:</strong> las fuentes de contenido principales de los documentos en los que se hizo clic.</li>
	<li><strong>Documentos con más clics por fuente de contenido: </strong>los documentos que recibieron más clics por fuente de contenido.</li>
	<li><strong>Búsquedas principales sin clics:</strong> las búsquedas más comunes que no derivaron en clics de los usuarios en ningún resultado. Esto puede ayudarte a descubrir qué es lo que buscan las personas y para lo que aún no encuentran resultados relevantes. Después puedes ajustar los resultados de la búsqueda, o crear contenido adicional, para ayudar a abordar la brecha.</li>
</ul><p>Veremos cómo crear cada una de estas analíticas a continuación, pero si deseas comenzar de inmediato a recrear este dashboard, puedes descargar <a href="https://gist.github.com/markjhoy/9a665b7b46cba7b2832a3a03f4a2c584">este gist</a> e importarlo a Kibana.
</p> <strong><h3>Posición de clic promedio y rango recíproco medio</h3></strong><p>Para crear la vista de métricas en Kibana de la posición de clic promedio:
</p><ul>
	<li>Con Lens, selecciona el patrón de índice general anterior y un tipo de gráfico de barras horizontales.</li>
	<li>Configura la métrica para la visualización en el campo <code>SearchMetrics.click.result.rank</code>.</li><img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6aaef9e155bbf0d1/6033b8f4b44dcf7721649b2c/workplace-search-analytics-average-click-_position-blog.png" data-sys-asset-uid="blt6aaef9e155bbf0d1" alt="Analíticas de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search: posición de clic promedio" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><p>Para crear la visualización de métricas del rango recíproco medio:
</p><ul>
	<li>Crea una visualización de métricas de Lens nueva usando el patrón de índice de analíticas.</li>
	<li>Configura la métrica para la visualización en el campo <code>SearchMetrics.click.result.reciprocal_rank</code>.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt19c6524281044fc4/6033bd1119e43d7b181cd1f1/workplace-search-analytics-mean_reciprocal-rank-blog.png" data-sys-asset-uid="blt19c6524281044fc4" alt="Analíticas de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search: rango recíproco medio" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><p><strong></strong>
</p><h3><strong>Segundos promedio desde la búsqueda hasta el primer clic</strong></h3><ul>
	<li>Crea una visualización de métricas de Lens nueva usando la transformación que definimos antes.</li>
	<li>Configura la métrica para la visualización en el campo <code>time_to_first_click</code>.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6dd62e84fddede0e/6033beebba193a162890188c/workplace-search-analytics-seconds-first-_click-blog.png" data-sys-asset-uid="blt6dd62e84fddede0e" alt="Analíticas de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search: segundos hasta el primer clic" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><h3><strong>Tasa de éxito de principales desencadenantes</strong></h3><ul>
	<li>Con Lens, selecciona el patrón de índice de transformación y un tipo de gráfico de barras horizontales.</li>
	<li>Configura un filtro en el campo <code>query_refinement_count</code> para “between” (entre) desde “1” (y deja el campo “to” [hasta] en blanco).</li>
	<li>Configura el campo para la visualización en el campo <code>query_value.keyword</code>.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt34f1ecaf8fa1304e/6033bf7ae389247493ef3dff/workplace-search-analytics-top-trigger_success-blog.png" data-sys-asset-uid="blt34f1ecaf8fa1304e" alt="Analíticas de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search: tasa de éxito de principales desencadenantes" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><strong><h3>Clics principales por fuente de contenido</h3></strong><ul>
	<li>Con Lens, selecciona el patrón de índice general anterior y un tipo de gráfico de barras horizontales.</li>
	<li>Arrastra el campo <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> al área del gráfico.</li>
	<img class="shadow" src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt3ad5bad0d15d63b5/6033c206ba193a16289018a4/workplace-search-analytics-top-clicks-content-source-blog.png" data-sys-asset-uid="blt3ad5bad0d15d63b5" alt="Analíticas de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search: clics principales por fuente de contenido" width="450" style="display: block; margin: auto;">
</ul><strong><h3>Clics principales por tipo de documento</h3></strong><ul>
	<li>Con Lens, selecciona el patrón de índice general anterior y un tipo de gráfico de barras horizontales.</li>
	<li>Arrastra el campo <code>SearchMetrics.click.result.document_type</code> al área del gráfico.</li>
</ul><strong><h3>Documentos con más clics por fuente de contenido</h3></strong><ul>
	<li>Con Lens, selecciona el patrón de índice general anterior y un tipo de gráfico de barras apiladas horizontales.</li>
	<li>Arrastra el campo <code>SearchMetrics.click.result.content_source</code> al área del gráfico.</li>
	<li>Arrastra el campo <code>SearchMetrics.click.result.id</code> al área del gráfico sobre las fuentes de contenido.</li>
</ul><strong><h3>Búsquedas principales sin clics</h3></strong><p>La visualización de esto en el dashboard anterior usa un script de Vega en una agregación de métricas con scripts personalizada que permite al analista desglosar los datos en intervalos de tiempo arbitrarios, algo que actualmente no es posible en Lens o en las visualizaciones de Kibana estándares que funcionan con tipos de agregación predefinidos. La búsqueda usa una métrica de scripts para agregar la frecuencia de búsquedas en todo el rango de tiempo especificado donde no hay clics asociados. Después podemos graficar fácilmente el recuento de búsquedas de las cinco consultas principales. Lo bueno de usar un tipo de visualización de Vega aquí, como se señaló antes, es que también podemos definir el rango de marca de tiempo global de Kibana como parámetro para filtrar los resultados.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blte3643a01533bd070/6033c3062e76da7e3b023650/workplace-search-analytics-top-queries-no_click-blog.png" data-sys-asset-uid="blte3643a01533bd070" alt="Analíticas de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search: búsquedas principales sin clics" style="display: block; margin: auto;">
</p><p>El script en sí, aunque no es complejo, es un poco extenso para este blog, pero creamos un <a href="https://gist.github.com/markjhoy/51e849189ef480abd5dd010abe195726">gist para que lo consultes</a>.&nbsp;
</p> <strong><h2>Otras métricas y visualizaciones</h2></strong><p>Para analíticas más complejas pero aun así bastante útiles, podemos crear transformaciones adicionales. O en Kibana, podemos crear un panel de trabajo de Canvas extrayendo datos con Elasticsearch&nbsp;SQL en los índices y las transformaciones que creamos con nuestros datos fuente. Como vimos en el gráfico de “búsquedas principales sin clics” anterior, estas búsquedas manuales también pueden convertirse en scripts de Vega si necesitas agregarlas a tu dashboard.
</p><p>A continuación encontrarás algunos ejemplos de otras métricas interesantes que usan los campos nuevos disponibles con esta actualización.
</p> <strong><h3>Volumen de atracción mensual</h3></strong><p>Esta métrica está basada en la proporción de la cantidad de clics respecto de la cantidad de búsquedas. Indica si los resultados de búsqueda son relevantes, o al menos interesantes, para el usuario. Mientras más alta sea la proporción de clics respecto de las búsquedas, más podremos asumir que los resultados son interesantes para los usuarios que realizan la búsqueda.
</p><p>Esta métrica es posible gracias a un histograma de fecha y un scripting de cubeta, como se muestra en <a href="https://gist.github.com/markjhoy/15a2226f0b40b18bf1446176364bf43d">este gist</a>. Además, puedes convertir esta búsqueda en una visualización de Vega para producir un gráfico de líneas que represente la atracción en el tiempo por mes, semana o cualquier otro período que desees.
</p> <strong><h3>Retención de usuarios en N días</h3></strong><p>Podemos usar los eventos de analíticas recientemente registrados para obtener información sobre cuántas personas usan nuestro espacio de trabajo de forma semanal (diaria o mensual). La fórmula básica para determinar la retención de usuarios es contar la cantidad de usuarios únicos al final de nuestro período y dividirla por la cantidad de usuarios únicos al comienzo.
</p><p>Podemos crear una agregación que pueda hacer esto usando histogramas de fecha y agregaciones de función de movimiento, como se muestra en <a href="https://gist.github.com/markjhoy/a338439af2bc84330aeff63ca4e93f3c">este gist</a>. Nuevamente, podemos convertir esto en una visualización con Vega para crear un gráfico de líneas y ver de forma fácil qué tan bien nuestra instancia de búsqueda atrae y retiene a los usuarios.
</p> <strong><h2>Conclusión</h2></strong><p>Los datos de analíticas recopilados por Workplace&nbsp;Search les ofrecen a ti y tus analistas información sobre cómo ajustar las instancias de Workplace&nbsp;Search para adaptarlas mejor a las necesidades de sus usuarios. Este blog abarca una variedad de casos de uso útiles, pero cada analista sabe, en última instancia, qué es lo mejor para sus necesidades. Esperamos haberte proporcionado las herramientas para obtener lo que necesitas.
</p><p>Esto es solo un poco de información sobre lo que agregamos a las analíticas de Workplace&nbsp;Search, y tenemos más cosas emocionantes para ti. También te alentamos a explorar, experimentar y <a href="https://discuss.elastic.co/c/enterprise-search/workplace-search">hacernos comentarios</a> sobre lo que te gustaría ver en iteraciones futuras de Workplace&nbsp;Search.
</p>Workplace Search ofrece búsquedas unificadas en todas las herramientas de trabajo de tu organización, como Slack, GitHub, Google Drive, Salesforce y otras. Y hay una enorme cantidad de características clave en Workplace&nbsp;Search disponibles de forma gratuita. <a href="https://cloud.elastic.co/registration?elektra=elastic-workplace-search-blog">Regístrate para obtener una prueba gratis de Elastic&nbsp;Workplace&nbsp;Search en Elastic&nbsp;Cloud</a> y brinda a tu equipo una experiencia de búsqueda rápida y funcional en toda la organización.

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Analyzing Elastic Workplace Search usage in a Kibana dashboard — part 2

Análisis del uso de Elastic Workplace Search en el dashboard de Kibana: Parte 2

Mejora las analíticas de búsqueda de Elastic Workplace Search con los dashboards de Kibana. Descubre qué están buscando tus usuarios, en qué enlaces realmente hacen clic y qué búsquedas son insuficientes.

<p>Empecemos con una buena noticia: desde la versión 7.9.0, el despliegue de tu <a href="/es/workplace-search">Elastic Workplace Search</a> ha estado recopilando y cargando datos de uso de los productos para ti y tu equipo. Datos de uso como qué están buscando tus usuarios, en qué enlaces realmente hacen clic y qué búsquedas son insuficientes. Y mejor aún, en un futuro lanzamiento pondremos a tu disposición un dashboard prediseñado de las analíticas de Workplace Search en <a href="/es/kibana">Kibana</a>, una de las herramientas de visualización disponibles más potentes. Pero hasta que podamos pulir esta experiencia y ofrecerla con Workplace Search, usaremos este blog para mostrar cómo mejorar tus analíticas de búsqueda con objetos guardados en Kibana.
</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7a2233231e6f3a59/5fad4a86c1502b76a169be9b/workplace-search-analytics-kibana-dashboard-blog.jpg" data-sys-asset-uid="blt7a2233231e6f3a59" alt="Crear un dashboard de Elastic Workplace Search en Kibana" style="display: block; margin: auto;">
</p><strong>
<h2>Kibana</h2></strong>
<p>Primero, nos aseguramos de que estamos trabajando con el despliegue correcto de Kibana. Para los usuarios de <a href="/es/cloud/">Elastic Cloud</a>, será la instancia de Kibana dentro del mismo despliegue que en Workplace Search.
</p>
<ol>
	<li>Abre sesión en la <a href="https://cloud.elastic.co">consola de Cloud</a>.</li>
	<li>Navega en el despliegue que está ejecutando Workplace Search.</li>
	<li>A la izquierda, haz clic en Despliegue&gt; [nombre del despliegue] de Kibana.&nbsp;</li>
	<li>Una vez en Kibana, verifica mediante Descubrir que coincides con el siguiente patrón de índice: <code>.ent-search-workplace-search-analytics-ecs-ilm-logs-*</code>.</li>
</ol>
<p>Para otros tipos de instalaciones, debemos garantizar que el despliegue de Kibana con el que estamos trabajando está indicando el mismo cluster de Elasticsearch que en Workplace Search. Esto se debe a que Workplace Search almacena directamente datos sobre eventos de analíticas en los índices de Elasticsearch. No te preocupes, Workplace Search está usando la <a href="https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/7.10/log-retention.html">gestión de ciclo de vida de indexación</a> para asegurar que los datos más antiguos sobre analíticas salgan del sistema.
</p> <strong>
<h2>Importar el dashboard de las analíticas de Workplace Search</h2></strong>
<p>Cuando creamos y guardamos patrones de índice, visualizaciones y dashboards en Kibana, los estamos manteniendo como <a href="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/managing-saved-objects.html">objetos guardados</a> en Kibana. Esto resulta muy útil porque podemos importar objetos guardados sin tener que crearlos nosotros manualmente.
</p> <strong>
<h3>Descargar las visualizaciones y el dashboard</h3></strong>
<p>Hemos creado algunas visualizaciones de Workplace Search, las hemos colocado en un dashboard y luego hemos exportado todo como un objeto guardado. Puedes descargar exactamente eso desde este <a href="https://gist.github.com/RossAllenBell/cfa81095435d34a2383e30f391b8efca">GitHub Gist</a>. Descarga ese archivo ndjson y tenlo a la mano para el próximo paso.
</p> <strong>
<h3>Cargar el objeto del dashboard usando la UI de Kibana</h3></strong>
<p>A continuación, tomamos ese archivo ndjson y lo conectamos a Kibana usando la UI.&nbsp;
</p>
<ol>
	<li>En la barra lateral principal de tu instancia de Kibana, mira cerca de la parte de abajo y busca <strong>Gestión de stacks</strong>.</li>
</ol>
<ol start="2">
	<li>Allí, haz clic en <strong>Objetos guardados</strong>.</li>
</ol>
<ol start="3">
	<li>Nuestro próximo paso es hacer clic en <strong>Importar </strong>y seleccionar nuestro archivo ndjson. Después de hacerlo, verás una marca de verificación verde que indica que lo has hecho correctamente, seguido de un nuevo grupo de objetos en la lista de Objetos guardados.&nbsp;</li>
</ol>
<p>Con los objetos listos, es hora de ver nuestro nuevo dashboard.
</p> <strong>
<h2>Visualizar y compartir nuestro dashboard</h2></strong>
<p>En Kibana, podemos encontrar nuestros dashboards haciendo clic en el menú superior de la izquierda y luego seleccionando Kibana &gt; opción Dashboard. Veremos un dashboard llamado Analíticas de Workplace Search, que es el dashboard que acabamos de crear. Cuando naveguemos hacia el dashboard, veremos algo como lo siguiente. No te olvides, podemos cambiar el rango de tiempo si queremos modificar la ventana del reporte.
</p>
<p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt4421254bf4149b16/5fad4aca42256d5ffdf42bb0/workplace-search-analytics-lens-visualizations-blog.jpg" data-sys-asset-uid="blt4421254bf4149b16" alt="Visualizaciones de Elastic Workplace Search creadas con Lens" style="display: block; margin: auto;">
</p>
<p>Veremos las <a href="https://www.elastic.co/guide/en/kibana/7.10/dashboard.html#lens">visualizaciones de Lens</a> detallando elementos como:
</p>
<ul>
	<li><strong>Volumen de búsqueda</strong>: cuántas búsquedas se solicitaron.</li>
	<li><strong>Volumen de clics</strong>: en cuántos resultados se hizo clic.</li>
	<li><strong>Principales consultas</strong>: las consultas más comunes que usó tu equipo.</li>
	<li><strong>Clics en fuentes de contenido</strong>: el número de clics por fuente de contenido.</li>
	<li><strong>Consultas por grupo</strong>: el número de consultas por grupo.</li> <strong>
	<li><strong>Principales consultas sin resultados</strong>: las consultas que más se solicitaron y no devolvieron ningún resultado. Una gran manera de detectar deficiencias en el contenido de tu organización.</li></strong>
	<li>¡Y mucho más!</li>
</ul>
<p>Hasta podemos agregar o modificar las visualizaciones existentes para seguir desarrollando nuestro dashboard. Sin embargo, recuerda que si volvemos a importar el archivo original ndjson del dashboard, acabaremos sobrescribiendo el estado actual del dashboard.
</p> <strong>
<h2>¿Qué sigue?</h2></strong>
<p><a href="/es/workplace-search">Elastic Workplace Search</a> seguirá mejorando estos datos de rastreo de analíticas. Una pregunta sobre el uso que todavía es difícil de visualizar en Kibana es: ¿cuáles son las principales búsquedas que no tienen ningún clic? Un enfoque posible es usar <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.10/transforms.html">transformaciones </a>para producir eventos de resumen. Para obtener más información sobre temas como este, encontrarás un excelente escrito en una publicación anterior del blog: <a href="/es/blog/analyzing-online-search-relevance-metrics-with-the-elastic-stack">Análisis de métricas de relevancia de las búsquedas en línea con Elastic Stack</a>. Quédate tranquilo, una funcionalidad como esta y más estarán disponibles en versiones futuras de Workplace Search.
</p>Workplace Search ofrece búsquedas unificadas en todas las herramientas de trabajo de tu organización, como Slack, GitHub, Google Drive, Salesforce y otras. <a href="https://cloud.elastic.co/registration?elektra=elastic-workplace-search-blog">Regístrate para obtener una prueba gratis de Elastic Workplace Search en Elastic Cloud</a> y brinda a tu equipo una experiencia de búsqueda rápida y funcional en toda la organización. Una gran cantidad de características clave están disponibles de forma gratuita con la licencia Elastic Basic.

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Análisis del uso de Elastic Workplace Search en el dashboard de Kibana

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