Jan 13 2016

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La dimensione “dimensione del browser”

autore: Marco Cilia categoria: report tag: , ,

Il sempre ottimo blog di e-nor qualche giorno fa ha postato una cosa interessante: è disponibile la dimensione “browser size” nei report (nell’interfaccia italiana si chiama “dimensione del browser”).
Che GA collezionasse questo dato è noto da tempo; possiamo infatti risalire sino a questo post del 2012 e all’uso che ne fecero con il non brillante report “dimensione del browser” all’interno dei non brillanti report di InPage Analytics.

Ora, qualcuno a Mountain View deve averci pensato sopra e deve aver detto “che diamine, lasciamo che le persone ne facciano un po’ quel che gli pare, esponiamo il dato come semplice dimensione”. Detto fatto, tra le dimensioni secondarie ecco comparsa “dimensione del browser“. Attenzione, la dimensione del browser è diversa dalla risoluzione dello schermo: specialmente su schermi grandi è difficile che gli utenti navighino con browser a schermo pieno, e in ogni caso il viewport (lo spazio effettivo per il contenuto) non sarebbe lo stesso uguale allo schermo.

La prima considerazione saltata in mente ai ragazzi di e-nor è “usiamola per vedere chi genera visite fraudolente”, ad esempio con degli iframe a 0 pixels tipici degli affiliation più subdoli. Come vedete dal loro screenshot, si tratta di un fenomeno reale

Il loro consiglio è quello di raggruppare tramite un filtro tutte le dimensioni sospette, per avere il colpo d’occhio della situazione.

La seconda intuizione è nei commenti su Google+: “possiamo usare questa informazione per combattere i ghost referral“? si e no.
Si, perché se fate due prove vedrete che alcuni ghost referral rientrano nella regular expression suggerita: ^0x|x0$
Si, perché altri (molti) ghost referral hanno semplicemente (not set) come dimensione del browser
No, perché anche visite legittime hanno (not set): non sono molte, ma se a GA non arriva quell’info mentre le atre si, ci scrive (not set).
No, perché anche questa dimensione può essere inviata tramite measurement protocol ( si veda qui ) quindi tra qualche tempo gli spammer bypasseranno anche questo blocco

I benefici sono quindi tutti in termini di studio della UI/UX e di effettiva visibilità degli elementi in pagina.


Jan 06 2016

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Sessioni, utenti, conversion rate

autore: Marco Cilia categoria: generale tag: , , ,

Ciao, e buon anno innanzitutto. Le meritate ferie mi hanno dato il tempo di leggiucchiare qua e là alcune cose su Google Analytics, e sono rimasto un po’ colpito da questo articolo di qualche settimana fa: Why You Shouldn’t Trust the Conversion Rate in Google Analytics. Il titolo, come al solito, mi sembrava un po’ troppo altisonante per essere davvero concreto, per cui mi sono immerso nella lettura.

Il presupposto esplicitamente citato in apertura è: “che succede se il tool non riporta quel che la gente si aspetta che riporti? che accade se non puoi fidarti di tutte le metriche su GA?” roba bella tosta, non credete? e così ci addentriamo nella lettura e scopriamo che il motivo per cui – secondo l’articolo – non potete fidarvi dei dati è che… le sessioni non sono i visitatori. Pensa te! (peraltro l’ultimo dei quattro punti – se un visitatore inizia la sessione su un sottodominio e poi passa al principale, inizia una nuova visita – è anche falso se avete configurato bene tutto o se usate Universal Analytics). L’articolo prosegue, cito traducendo, con la frase “L’errore è di equiparare una sessione a un visitatore”. Il conversion rate dell’ecommerce è calcolato sulle sessioni (transazioni * 100 / sessioni). La soluzione è usare delle custom dimension che registrino uno userID.

PERBACCO NO! la soluzione è: IMPARA A LEGGERE I REPORT PER QUEL CHE SONO! (e se proprio vuoi usare uno userID, abilita una vista userID enabled con Universal Analytics!). Ma chi ha mai detto che il fulcro di GA siano i visitatori? GA è da sempre uno strumento “session based”, e tutti i report sono costruiti su questo concetto. Soltanto da qualche tempo si inizia a parlare di report “user based”, e ovviamente il futuro è di trasformare tutto il sistema in qualcosa incentrato sull’utente. Ma sino a che questo non accade, lo strumento fa i report per come è progettato, e questo non c’entra nulla con la fiducia nei dati sottostanti!

Il secondo punto è a mio avviso ancora più debole: in soldoni dice che il bounce rate di per sé non indica nulla sulla bontà o meno della qualità della visita ricevuta. Bella forza! Se l’utente arriva, e senza fare nulla legge un numero di telefono sulla pagina, chiama e compra servizi per 4000 euro, GA segna un bounce a fronte di un grosso incasso. L’articolo ci rende edotti sull’esitenza di un “adjusted bounce rate”, di cui ho parlato secoli fa, e su cui ho anche già espresso le mie perplessità: dovrebbe essere basato sullo scrolling? o sul tempo di permanenza? se è basato sullo scrolling e il numero di telefono dell’esempio sopra è above the fold non cambia nulla. Se è basato sul tempo bisogna trovare un tempo sensato, e in ogni caso il sistema continua a non dirci se l’utente ha letto davvero la pagina o se gli ha squillato il telefono e s’è alzato dalla sedia…
Quindi ti ritrovi con più casistiche da interpretare, e con interpretazioni che dipendono strettamente da cosa hai scelto di fare. Anche questo però, ovviamente, non ha niente a che fare con quel che il sistema ti da di base e con la fiducia nei dati sottostanti.

Allora, già che ci sono, voglio porvi una domanda: voi nutrite dei seri dubbi sui dati di Google Analytics? se si, quali, in quale area, per quale motivo? intavoliamo una discussione sensata, nel caso…