Google Analytics în 2012

Google ne-a obișnuit cu update-uri dese la Analytics (2009, 2010, 2011). În 2012 nu au impresionat cu numărul update-urilor, cât au făcut-o cu dimensiunea acestora. Versiunea 5 (în beta încă din martie 2011) a fost finalizată anul trecut. De asemenea, pe finalul anului au anunțat Universal Analytics, nume sub care se regăsesc o serie de schimbări majore la măsurarea și prelucrarea datelor. Altă inițiativă luată în serios de Google începând cu 2012 este dezvoltarea unei suite de produse în jurul GAnalytics.

Ianuarie – Martie

La începutul anului, Google a continuat seria de mici îmbunătățiri la interfață și nu numai. In ianuarie au anunțat oficial disponibilitatea în 9 limbi noi, printre care și limba română. A apărut și posibilitatea de a crea un raport customizat pornind de la unul dintre rapoartele standard. La interfață, meniul de rapoarte a fost redesenat și au introdus opțiunea de a alege eșantionul de date din rapoarte.

Un update important a fost și la rapoartele de social media. Chiar dacă multe din acele date existau și anterior în GA, evidențierea lor în rapoarte separate l-a făcut mai accesibil celor care urmăresc în special SM.

Aprilie – Iunie

Sunt lansate Google Customer Surveys și Google BigQuery. Numele celor două produse noi sunt sugestive și vin să completeze oferta Google de soluții pentru analiza datelor.

A urmat anunțul că Google Website Optimizer va fi retras, locul lui fiind luat de noile rapoarte Content Experiments din Google Analytics.

Partea de mobile a fost în atenția echipei GA la Google I/O 2012. unde au anunțat rapoarte noi pentru măsurarea aplicațiilor mobile, precum și o aplicație proprie pentru Android.

Iulie – Decembrie

Este lansat Google Tag Manager, care până la finalul anului primește la rândul său și câteva runde de update-uri și îmbunătățiri. Sunt aduse câteva îmbunătățiri și la rapoartele în timp real, precum și la in-page analytics. O integrare foarte interesantă pentru cei care fac AdWords este Analytics Remarketing.

La conferința partenerilor GA din octombrie au fost anunțate mai multe update-uri majore:

2013

Trecerea la universal analytics va schimba paradigma sub care funcționa Google Analytics și mă aștept la anunțuri interesante pe această parte și în 2013. Rapoartele social media și content experiments lasă loc de mai bine. De asemenea, vor urma integrări și cu alte produse Google (poate Google+, YouTube Analytics și Feedburner, dacă cel din urmă nu va fi închis), precum și lansarea unor produse noi (poate chiar un pas spre email marketing?). E clar că și-au propus să ofere o suită completă de soluții de marketing online și vor investi și în continuare ca să atingă acest obiectiv.

 

Etichete: , , ,

Attribution Modeling în Google Analytics

Google Analytics a continuat să îmbunătățească rapoartele privind analiza surselor de trafic. Dacă inițial tot creditul pentru conversie îl lua ultima sursă de trafic non direct, pe finalul lui 2011 au introdus multi-channel funnels, rapoarte care prezentau vizitele anterioare conversiei. Nici acestea nu erau suficiente din cauză că se limitau la numărarea apariției unei surse de trafic până la conversie.

Un alt instrument GA, Attribution Modeling, merge mai departe și calculează aportul fiecărei surse de trafic la conversie. Astfel, dacă s-a efectuat o tranzacție de 250 lei, suma va fi împărțită între sursele de trafic prin care acel vizitator a ajuns pe site 30 de zile înainte de conversie (intervalul poate fi și el customizat pânp la 90 de zile).

modeling

Există mai multe modele disponibile de împărțire a veniturilor la surse de trafic. Utilizatorul poate alege din interfața GA între:

  1. Atribuirea întregii sume către sursa pe care s-a dat ultimul click, chiar dacă este trafic direct
  2. Atribuirea întregii sume către sursa pe care s-a dat primul click
  3. Liniar – pur și simplu împarte suma totală la fiecare sursă de trafic din intervalul de timp ales până la conversie
  4. În funcție de timp – cu cât clickul a fost mai apropiat de conversie, sursa lui de trafic va primi o valoare mai mare, considerându-se că a avut un aport pe măsură
  5. Un model customizabil. Aici posibilitățile sunt foarte multe. Dintr-o interfață asemănătoare cu cea de la Advanced Segments din GA, se poate alege modelul optim pentru fiecare afacere. Modelele pot fi complexe, precum atribuirea unei sume mai mari pentru căutările ce conțin produse și mai mici pentru cele care conțin termeni de brand sau atribuirea proporțională în funcție de timpul petrecut în site sau numărul de pagini încărcate.

Se poate lucra în parale cu mai multe modele de atribuire a conversiilor pentru a observa punctele forte și punctele slabe ale fiecărei surse de trafic.

Attribution Modeling Tool este disponibil în Google Analytics Premium (adică varianta plătită). La sfârșitul lui 2012 au anunțat că va fi disponibil gradual și în conturile gratuite de GA, astfel că în perioada următoare ar trebui să îl vedem în toate conturile.

Multi-Channel Funnels si Attribution Modeling Tool sunt surse importante de date pe baza cărora se poate analiza și se pot obține insight-uri valoroase. Sunt acestea suficiente? Nu, și Google știe asta, motiv pentru care va continua să îmbunătățească. Urmează să împartă sursele de trafic pe modelul Paid – Owned – Earned, des folosit de către agențiile de media. Toate aceste rapoarte noi vor ajuta la crearea unui mix de media potrivit fiecărei afaceri, precum și la optimizarea fiecărei campanii.

Etichete: , , ,

ROI pentru toate campaniile plătite în rapoartele Google Analytics

Google Analytics calculează ROI pentru campaniile plătite. Dacă până de curând putea face asta doar pentru AdWords, pe acest final de an au lansat Cost Data Import tool. Acesta este un API prin intermediul căruia se pot transmite către GA date despre costul fiecărei campanii – exact informația care îi lipsea pentru a calcula ROI.

Sunt două feluri în care poate fi utilizat: creând un program pe baza lui pentru a importa costurile sau utilizând un software făcut deja pentru asta. De notat ca în ultimul caz va fi nevoie ca adserver-ele să aibă la rândul lor API pentru a exporta informațiile necesare (să ne gândim la furnizorii mici sau locali sau pe o nișă precum email marketing care e posibil să nu ofere API). Tot în acest caz se adaugă și costuri sumplimentare, cu licența pentru folosirea software-ului, precum și pentru API-urile folosite.

Se pot importa 17 metrici și dimensiuni, dar 5 dintre acestea sunt obligatorii: cost, afișări, clickuri, sursa și mediu. Printre celelalte dimensiuni sunt campania, grupul, keyword-ul, ad slot, ad content. Se va importa câte un fișier CSV cu aceste date în fiecare zi.

Este o funcționalitate importantă lansată de Google Analytics anul acesta, trecută cam ușor cu vederea din cauză că a fost anunțată „la pachet” cu Universal Analytics. Toată lumea știe importanța ROI și cei mai mulți îl calculam și până acum în diverse feluri, dar este important să îl avem în Ganalytics, acolo unde avem multe alte date cu care îl putem corela. Există și un raport nou pentru aceste date, numit Cost Analysis / Analiza costurilor, în secțiunea cu surse de trafic din GA.

Etichete: , , ,

Google Analytics Remarketing

În Google Analytics mi s-a întâmplat de multe ori să creez segmente de utilizatori de care eram foarte încântat și să regret că nu pot targeta exact acel grup în campaniile de publicitate. Acest lucru s-a schimbat de când există Google Analytics Remarketing, care face exact acest lucru pentru campaniile desfășurate în Google Display Network din AdWords.

Ideal era să putem folosi listele din GA în orice sistem de publicitate online, dar și așa este un pas înainte care ne oferă multe posibilități cel puțin interesante de targetare.

Implementarea GA Remarketing

În primul rând e nevoie de un cont de GAnalytics legat la un cont de AdWords, pentru că listele de remarketing vor fi transmise între cele două. În al doilea rând, este nevoie de o modificare a codului de tracking (cel care se introduce în site pentru a avea statistici în analytics). Acesta va trebui să apeleze o altă librările JavaScript (stats.g.doubleclick.net/dc.js), în locul celei obișnuite în GA,  (.google-analytics.com/ga.js).

Astfel, următoarea linie din codul de tracking…

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://ssl’ : ‘http://www’) + ‘.google-analytics.com/ga.js‘;

…va trebui schimbată cu:

ga.src = (‘https:’ == document.location.protocol ? ‘https://’ : ‘http://’) + ‘stats.g.doubleclick.net/dc.js‘;

Librăria DoubleClick va colecta în continuare date pentru analytics în același fel ca cea veche, dar se va ocupa și de plasarea coockie-ului de remarketing.

Crearea listelor de remarketing

După implementarea tehnică, putem trece la următorul pas, crearea listelor de utilizatori. Acest lucru se face chiar din interfața web a Google Analytics. În secțiunea Admin este disponibil un tab numit chiar Remarketing Lists / Liste de remarketing.

Există liste predefinite (toți vizitatorii, vizitatorii care au vizitat o anumită pagină sau cei care au îndeplinit unul din obiectivele setate deja în analytics) precum și liste customizabile. Cele din urmă se setează asemănător cu segmentele avansate și sunt și ele de două tipurim, diferențiate între ele dacă ne interesează sau nu ordinea acțiunilor realizate de utilizatori.

Listele sunt generate la nivel de vizitatori unici și îi vor cuprinde pe cei care au îndeplinit condițiile de când accesează site-ul, nu doar la ultima vizită. O listă devine utilizabilă după ce va conține cel puțin 100 de unici.

Campaniile

Campaniile se setează în Google AdWords ca orice campanie de remarketing, dar pe baza listei generate în Analytics. Nu uitați că dacă folosiți remarketing aveți obligația de a informa utilizatorii site-ului în pagina de termeni și condiții!

Segmentarea este esențială în activitatea de web analytics, iar acum că se poate folosi și în campanii sper că mai mulți utilizatori de analytics vor apela la aceasta. Este un rezultat acționabil, imediat, al muncii de segmentare.

Campaniile vor putea fi mai bine targetate. De exemplu, avem de promovat un obiectiv foto. Putem să le afișăm reclamele doar celor care au cumpărat o cameră foto potrivită pentru obiectiv și celor care s-au arătat interesați de un obiectiv de acel tip, dar încă nu au cumpărat. Campania va avea rezulatate mai bune și nici nu vom plictisi alți utilizatori cu reclame irelevante pentru ei (lucru care pe termen lung îi poate face chiar să ignore din instinct toate reclamele noastre).

Google Analytics poate segmenta în funcție de o mulțime de criterii, care combinate creativ pot sta la baza unor campanii eficiente. De aceea scriam la începutul articolului că mi-ar fi plăcut să am această posibilitate și în campanii desfășurate pe alte canale. Sunt convins că la un moment dat Google ne va oferi și această funcționalitate. Până atunci putem exersa pe campaniile din rețeaua Google Display.

Etichete: , , , ,

Google: Îmbunătățiri la In-Page Analytics

Google Analytics prezintă vizual “harta” clickurilor în paginile web prin intermediul rapoartelor In-Page Analytics / Google Analytics în pagină. Dar aceste rapoarte erau limitate, nefăcând diferența între un link care există în diferite locuri în pagină. Mai concret, dacă pagina A are 3 linkuri spre pagina B, afișa doar numărul total al clickurilor pe cele 3 linkuri, nu pe fiecare în parte pentru că raportul era realizat după URL-uri, nu linkuri. Această limitare făcea rezultatele inutile în multe cazuri practice.

Situația s-a remediat în ultima lună, odată cu apariția Enhanced Link Attribution. Așa a numit Google funcționalitatea care să rezolve problemele descrise anterior.

Implementarea

Primul pas constă în adăugarea a 2 linii de cod suplimentare în codul de tracking pentru GA. Înaintea linei cu _trackPageview trebuie inserate urmatoarele:

var pluginUrl =
‘//www.google-analytics.com/plugins/ga/inpage_linkid.js’;
_gaq.push([‘_require’, ‘inpage_linkid’, pluginUrl]);

După ce s-a updatat codul, mai trebuie activat și din intefață. În secțiunea Admin, tab-ul Property Settings trebuie selectată opțiunea Use enhanced link attribution. Noul raport va lua mai mult timp să fie generat, de aceea se recomandă să se activeze doar când se folosește.

Codul adăugat setează un nou cookie numit __utmli, iar la încărcarea unei noi pagini verifică dacă pagina anterioară a setat un astfel de cookie, iar din el extrage informații despre link și ID-ul elementului pe care s-a dat click.

Utilitatea

Scriam la începutul paragrafului că vom putea vedea numărul de clickuri pe fiecare element, chiar dacă ele duc în aceeași pagină. De asemenea, vom fi informați și despre paginile diferite spre care s-a plecat din același link (de exemplu un buton de căutare), precum și despre elementele web mai complexe, precum meniurile javascript sau redirecționări între pagini.

Cu enhanced link attribution vom putea testa ușor eficiența diferitelor elemente și poziții din paginile web.

Etichete: , , ,