Google Analytics in 30 secondi

In attesa del cambio bagagli mare-montagna, ecco un riassunto di due novità introdotte dal team di Google Analytics mentre ero via:

1. Ordinamento ponderato: è una nuova modalità di ordinamento delle righe dei report non più basata solo sull’ordine ascendente o discendente (o dal maggiore al minore) ma che tiene conto anche del numero delle visite di ogni riga. Basta quindi con i report che mostrano tutte le righe con 1 sola visita come fossero uguali, e che costringono a scorrere tutta la lista alla ricerca di fenomeni interessanti. Un esempio può essere il report dei rimbalzi: non tutti i 100% sono uguali: alcuni sono generati con una sola visita, altri con duecentotrenta. I secondi sono più interessanti da analizzare, e l’ordinamento ponderato ve li farà scoprire prima. Post ufficiale. Articolo dell’help in lingua inglese
2. Strumento di debug: è un nuovo file di tracciamento (ga_debug.js) in grado di inviare informazioni anche all’oggetto window.console dei browser, per cui si potranno vedere in modo chiaro le singole richieste della GIF dentro a Firebug per Fireofx o alle apposite finestre di Chrome e Safari. Per facilitare ulteriormente il lavoro Google ha predisposto un’apposita estensione di Chrome per attivare e disattivare “al volo” la versione di test su qualsiasi sito. Per me è una manna dal cielo! Post ufficiale. Articolo dell’help in inglese

La prossima settimana non avrò completamente internet, ci risentiamo martedì 7 settembre.

Google ha reso disponibile la verifica del sito su Webmaster Tools tramite il codice di Google Analytics: se l’account con la quale si accede a Webmaster Tools è amministratore di qualche profilo su Google analytics, una semplice procedura vi permetterà di effettuare la verifica del relativo sito senza dover caricare nessun file html, mettere meta tag o creare record DNS. Molto comodo, se solo funzionasse; al momento infatti nè io nè nessuna delle persone che ho interpellato è riuscito a completare la procedura. Pazienza, aspetteremo… [edit: ho verificato che la procedura funziona solo nel caso in cui il codice asincrono sia nell'HEAD della homepage. Come sapete questa cosa è consigliata da Google, ma non obbligatoria. Per poter procedere alla verifica comunque è necessario rispettare questa regola, a meno che non cambi qualcosa]

Nel mentre vi segnalo che finalmente parto per anche io per due settimane di ferie. Nessun post programmato, quest’anno sono veramente stanchissimo, e per metà del tempo anche senza internet (per via dei proibitivi costi delle connessioni dati in roaming). Potrei palesarmi se avvenisse qualcosa di clamoroso, e non escludo qualche sporadico twit sull’account dedicato. Non mi stai ancora seguendo su twitter? cosa aspetti?

Ripropongo anche qui una domanda che ho fatto su facebook: voi in vacanza riuscite a stare lontani dai dati, oppure come me sentite il bisogno di dare un’occhiata ogni tanto? io non resisto, lo confesso, ma da quando esistono gli alert personalizzati via email è tutto più semplice. Quali sono i vostri alert preferiti?

Non mi ero mai trovato a dover creare un profilo per tracciare una sottodirectory, e per questo non conoscevo questo “bug” di Google Analytics. In realtà non è proprio un bug, ma più una carenza di chiarezza dell’interfaccia. Supponiamo di voler fare un profilo con un filtro di inclusione solo per la sottodirectory /scarpe/ del nostro sito. Si può fare con un filtro personalizzato di inclusione e una regular expression, naturalmente, ma è anche una situazione coperta da uno dei filtri predefiniti, come potete vedere in figura:

Quale è il “problema”? che senza rifletterci bene, poiché il filtro si chiama “includi solo traffico verso le sottodirectory”, l’utente si aspetta di inserire la sottodirectory e basta, e che il terzo menu a tendina non debba essere toccato. Invece lasciando su “uguali a” Google Analytics conteggerà SOLO ed ESCLUSIVAMENTE il traffico a www.miosito.it/scarpe/ e non ad esempio www.miosito.it/scarpe/index.php e neppure www.miosito.it/scarpe/catalogo.php.

Il terzo menu a tendina, per comprendere tutte le pagine della sottodirectory, deve essere impostato su “che contiene“.

[hat tip a Daniel Jeffery]

Il variegato mondo delle API di Google Analytics si arricchisce oggi di una new entry: la Management API. Questo nuovo set di istruzioni è in grado di recuperare selettivamente informazioni su account, proprietà web, profili e alcune configurazioni degli stessi. E’ per esempio possibile avere un elenco delle impostazioni dei goal di un certo profilo, oppure le configurazioni dei segmenti avanzati.

Fino a ieri le configurazioni erano accessibili come una unica lista, che andava quindi filtrata a mano a posteriori una volta ottenuta la risposta dalle API classiche: questo si traduce in performance migliori per le richieste/risposte delle applicazioni basate sulle Application Programming Interfaces e quindi in una migliore usabilità delle stesse. Inoltre ogni risposta contiene le informazioni chiave su parent e child degli oggetti, in modo che le applicazioni scritte possano scalare in modo facile dal generale al particolare con poche righe di codice.

Se volete un esempio veloce delle possibilità – e avete dimestichezza almeno con il funzionamento base delle API – esiste un simulatore javascript che previa autorizzazione ad accedere al vostro account vi mostra alcune possibilità molto basilari del nuovo sistema.

L’intelligence di Google Analytics è quel report che mostra avvisi relativi a fenomeni, mini e macro, rilevati automaticamente da Google all’interno dei nostri dati. Cose tipo “ieri le conversioni all’obbiettivo 2 per il segmento di visitatori da Lecce è salito del 450%”.

Ai miei clienti consiglio sempre di darci un’occhiata ogni tanto, perché si possono considerare tutti i segmenti di traffico che si vuole, ma bisogna conoscerli a priori; la potenza di calcolo della grande G. invece ci permette di essere informati di fenomeni magari importanti che invece ci sarebbero sfuggiti (orrore! )

La prima novità riguarda l’introduzione di AdWords negli avvisi. Come potete vedere dall’immagine qui sopra, è adesso presente una nuova opzione che ci permette di avere o meno gli avvisi relativi alle campagne PPC: sostanzialmente simili agli avvisi personalizzati veri e propri di AdWords, ci permettono ad esempio di essere informati se il click through rate di una certa campagna si alza in modo anomalo. I prerequisiti per vederli sono il collegamento degli account AdWords e Analytics e l’auto-tagging delle landing page.

La seconda novità è l’espansione delle opzioni per gli avvisi personalizzati; adesso è davvero possibile essere informati in tempo reale (ricordo che gli avvisi personalizzati possono inviare avvisi per email quando vengono attivati!) di qualsiasi fenomeno, dalle sorgenti di traffico ai contenuti, dalle ricerche interne ai dati di e-commerce. La pagina di configurazione delle metriche per gli avvisi personalizzati è stata ridisegnata coerentemente al resto dell’interfaccia, separando le metriche per tipologia come già avviene per custom report e segmenti avanzati.

Oltre un anno fa Royal Pingdom fece una ricerca basata sui primi diecimila siti più popolari secondo Alexa, rilevando che la metà di essi usava Google Analytics: ne parlammo in un post sulla migrazione dal vecchio al nuovo codice. In quella ricerca risultò che il market share di Google Analytics era di circa il 50%, cioè Analytics era presente su circa la metà dei siti.

Qualche giorno fa sul blog di Metric Mail è stata fatta la stessa operazione, ma prendendo come base di utenza il primo milione di domini: dopo 8 giorni e 5 ore di elaborazione, il risultato è pressoché lo stesso: Google Analytics è presente sul 49,95% di essi (anzi, in realtà degli 883.194 che hanno risposto entro 10 secondi).
Devo ammettere che mi aspettassi qualcosa di più, d’altro canto è passato un anno, ma alla fine importa poco: il 50% per un prodotto nato quattro anni fa è comunque una bella cifra!

(per la cronaca, la lista dei domini è scaricabile dal post linkato. I domini con suffisso .it in essa ono 11.653)

Come ho detto più volte su questo blog, Google Analytics è un sistema di web analytics “last cookie win”, dove cioè la conversione all’obiettivo viene attribuita all’ultima fonte di traffico che ha generato la visita. Per la precisione il modello esatto è descritto nel mio vecchio post “tabelle di conversione delle sorgenti“. Per non sovrascrivere la fonte di traffico è necessario che la pagina di atterraggio del visitatore abbia il parametro “no_override”.
Altri sistemi invece usano il paradigma contrario, cioè il “first cookie win” dove la conversione è attribuita alla PRIMA fonte di traffico e le successive non apportano modifiche a questa informazione. Infine in passato abbiamo parlato anche di sistemi che cercano di ovviare a questo problema con metodologie varie, una su tutte il supercookie ideato e sviluppato da ConversionWorks.

Tutto questo preambolo serve a fare il punto della situazione prima di introdurre un nuovo sistema di cattura e calcolo della cosiddetta “multitouch analytics”, cioè l’analisi delle varie sorgenti che hanno portato ad una conversione: www.multitouchanalytics.com. Il sistema è composto da uno script da scaricare, mettere online e richiamare sulle proprie pagine (e nelle pagine di conferma dell’ordine) e da un pacchetto di report che però – ahinoi – necessitano di un server dove gira Perl per poter essere usati. Questo fatto limita parecchio le possibilità di adozione da parte dei semplici utenti e lo relega al momento solo agli esperti, o a chi ha un esperto a disposizione. Ma confidiamo che in futuro riescano a renderlo più accessibile.
I dati vengono raccolti tramite gli eventi di Google Analytics, immagazzinati in un cookie nel computer del visitatore, e vengono poi interrogati tramite il pacchetto Perl che si poggia sulle API di GA. Un esempio dei report disponibili è nella pagina Examples

In questo report ad esempio vi è l’elenco delle combinazioni dei canali e i relativi conteggi: la maggior parte degli acquisti viene fatta con una sola attribuzione, un po’ meno con due e solo 149 hanno bisogno di quattro differenti canali. Più sotto c’è il dettaglio di quanto è stato incassato ad esempio grazie alla combinazione di Adwords + Campagne email + referral (11 transazioni, 651 dollari di revenue). I report possibili sono:

• Channel Overlap: un riepilogo delle sovrapposizioni dei canali e delle loro combinazioni
• All attribution: mostra tutte le transazioni e le revenue in cui compare almeno una volta un canale
• Even Attribution: Attribuisce conversioni e revenue in proporzioni uguali ad ogni canale
• Distribuited Attribution: Attribuisce conversioni e revenue in proporzione al numero di visite generate da ogni canale
• First Touch, Last Touch, 50-50: Le attribuzioni sono basate sul canale della prima visita (first cookie win), dell’ultima visita (last cookie win) oppure divise al 50% tra il canale della prima e dell’ultima visita
• Transaction Distribution: mostra il numero di transazioni con un solo canale, con due, tre, eccetera…
• Transactions Report: mostra ogni singola transazione i canali che hanno contribuito
• Touchlist: mostra ogni singola transazione e la sequenza dei canali, in ordine cronologico

Sostanzialmente permette di fare quel che oggi si può fare con i Search Funnel Reports di Adwords (e anche qualcosa in più) senza però essere limitati al solo canale Adwords. Una aggiunta mica da ridere per chi ha bisogno di conoscere puntualmente le ripartizioni dei budget di investimento sui vari canali di promozione online.

Fino a non molto tempo fa esisteva uno ed un unico posto dove si potevano visualizzare i visitatori unici, ed era appunto il report “visitatori unici assoluti”. Poi sono arrivati i segmenti avanzati e la possibilità di avere gli unici per segmento – e il grande stupore della comunità – e le cose si sono complicate un pochino. Infatti il valore dei visitatori unici e degli unici assoluti a volte non combacia, e a volte è completamente folle.

Prima di tutto voglio dirvi che presto o tardi il report “visitatori unici assoluti” sparirà: lo dice Lunametrics nel post di cui stiamo parlare ma l’avevano già detto Avinash e Nick nell’episodio #8 della web analytics TV (hey, lo stesso dove mi salutano! che grande puntata! ). In secondo luogo, come anticipavo, Lunametrics ha scritto un buon post che riassume un po’ la questione, ve ne traduco sommariamente alcuni passaggi:

Due tipi di unici:
“le due metriche hanno un modo leggermente differente di calcolare gli unici (cioè come suddividono i singoli cookie dei visitatori). Quindi i numeri non combaciano alla perfezione. In effetti “visitatori unici” è più accurato di “visitatori unici assoluti” (che si prende una nomination per la peggior etichetta in tutto Google Analytics). Visitatori unici mostra quasi sempre un numero leggermente superiore (nell’ordine del 5-20% a seconda del sito), e poiché è il dato più accurato presto o tardi verrà anche reso quello predefinito”.

Gli unici dipendono dal periodo:
“unici dipende esclusivamente dal periodo di analisi selezionato. Prendiamo ad esempio un periodo in cui il report visitatori unici assoluti segna 12.926 unici in 30 giorni: se facciamo la somma dei singoli giorni, non verrà mai 12.926. Perché? Supponiamo che io visiti il sito Lunedì. Lo potrei visitare 1 volta, 2 o 67 volte, non importa. Sono UN visitatore unico per il Lunedì, e la barra del Lunedì sale di una unità.
Poi visito di nuovo Martedì (una, due o 67 volte). Martedì sale di una unità.
MA per l’intero periodo io sono sempre un solo visitatore di quei 12.926, non importa quante visite abbia fatto e quando.
E’ importante capire che quando si parla di visitatori unici, il periodo temporale è importantissimo. Per lo stesso motivo non si possono prendere i visitatori unici di ogni mese e sommarli per avere gli unici annuali.”

Se potete, quindi, andatevi sempre a cercare il valore degli unici in un report personalizzato. Almeno fino a quando Google non metterà mano all’interfaccia di GA

L’altro giorno un amico mi ha detto “Marco, c’è una cosa che non quadra in Analytics. Sono certo sia una banalità ma non funziona: o non capisco qualcosa o c’è un problema! Volevo fare un segmento avanzato che mi mostrasse le keyword di arrivo, da google, non-brand e con meno di 10 visite, una sorta di “coda lunga”, ma non funziona”.

Mi sembrava effettivamente strano, ma il ragionamento successivo è stato piuttosto divertente, e niente affatto banale. Vediamo se riesco a spiegarlo anche per iscritto.
Il segmento in oggetto per questo blog potrebbe essere qualcosa di assolutamente simile a questo:

• “parola chiave” non contiene le keyword brand
• “sorgente” corrisponde esattamente a google
• “visite” è inferiore a 10

Secondo lo strumento di test questo segmento corrisponde a 1809 visite. Creandolo e andando a vedere le keyword però troviamo anche parole chiave con 90, 200, 500 visite, segno che effettivamente qualcosa sembra non funzionare. La cosa da notare è che il totale delle visite e il totale parziale della regola “visite inferiore a 10″ corrispondono, come potete vedere in questa immagine ritagliata dalla precedente:

entrambi segnano 5025 visite.
In effetti bisogna ricordare che lo scopo dei segmenti avanzati è isolare una certa porzione di traffico, o meglio un certo quantitativo di visite, che sono riconducibili a determinate regole: quindi dati determinati critieri Google Analytics ci mostra quante VISITE sono contenute in quel segmento. Come potrebbe quindi il dato visite essere una delle condizioni per identificare certe visite?

Oppure possiamo vederla da un altro punto di vista: per creare il segmento avanzato GA deve confrontare OGNI visita con i criteri applicati al segmento. Se una keyword ha portato 30 visite, come fa Analytics quando le guarda una ad una a sapere se quell’una è superiore o inferiore a un certo valore? ogni visita conta come UNA visita (quindi è inferiore a dieci, per restare all’esempio, quindi conta TUTTE le visite).

Il segmento sulla metrica “visite” quindi non ha senso. Per risolvere la domanda iniziale bisogna fare un segmento basato solo su “sorgente” e “keyword” (che mostra comunque lo stesso risultato numerico):

e soltanto dopo applicare un filtro avanzato di visualizzazione, escludendo le keyword con più di 10 visite, in questo modo:

La riprova di quanto dico si può fare guardando alle sorgenti di traffico, poi selezionando google e poi usando un filtro semplice di visualizzazione per escludere le parole chiave brand. Il numero di visite sarà esattamente uguale a quello tirato fuori dal segmento (1809 nel mio caso).

Ma allora la domanda potrebbe diventare “perché Google permette di selezionare la metrica visite nella creazione dei segmenti avanzati?”. Beh, questo proprio non lo so

Poiché la web analytics sta – finalmente, direi – diventando un tema centrale nella vita lavorativa di chi opera nel web, sempre più spesso mi trovo a dover rispondere alla domanda “che libri mi consigli?”. Una parziale risposta l’avevo data in questo post molto vecchio “bibliografia essenziale“, anche se le cose sono un po’ cambiate negli ultimi due anni, ma poiché molti preferiscono libri scriti nel nostro idioma oggi sono piuttosto contento di potervi dire che l’ultima fatica del nostro guru preferito, Avinash Kaushik, è da oggi disponibile anche in italiano. Il libro è edito da Hoepli, che ne ha curato anche la traduzione, e il responsabile dell’evento è Alessio Semoli.

Io ovviamente mi ero già da tempo munito della versione in lingua originale, quindi non credo procederò all’acquisto; se voi invece siete interessati sappiate che nel minisito dedicato è possibile richiedere un coupon di sconto del 25%.