Nel momento in cui ci viene proposto il riepilogo degli account, o dei profili se abbiamo già selezionato un account, abbiamo la possibilità di scegliere quattro periodi temporali predefiniti con cui raffrontare i dati: giorno, settimana, mese e anno. Selezionarne uno farà si che i dati visualizzati nel riepilogo cambino, ovviamente, ma farà anche si che una volta aperto un report il periodo temporale sarà già impostato sul corrispettivo selezionato; quindi se stavamo controllando i riepiloghi settimanali (e li stavamo quindi confrontando implicitamente con la settimana precedente), i report saranno impostati per default sugli ultimi sette giorni escluso il giorno corrente.

È anche un modo che Google Analytics usa per non creare confusione nell’utente passando da un periodo ad un altro in modo poco chiaro. Uscendo dall’interfaccia di GA e rientrando in un momento successivo, tuttavia, il periodo temporale predefinito sarà nuovamente impostato ai precedenti trenta giorni (”mese” nel riepilogo), non vi è modo di rendere permanenti le modifiche. Al limite penso si potrebbe fare uno script per GreaseMonkey…

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Oggi il mercato mette a disposizione di chi vuole fruire delle statistiche di Google Analytics attraverso l’iPhone solo due possibili soluzioni: myAnalytics e Google Analytics for iPhone.
Il semplice tentativo di accedere alle statistiche navigando su google.com/analytics/it-IT/ non è percorribile in quanto Safari per iPhone non è compatibile con le tecnologie utilizzate nei report di Google Analytics (Flash ed Ajax).(*)

Vediamo di seguito in dettaglio le caratteristiche delle due soluzioni.

myAnalytics

Si tratta di un’applicazione da scaricare dall’App Store al costo di 1,59€, lo si trova in Utility -> myAnalytics. Una volta installato il software è necessario procedere alla sua configurazione accedendo a Impostazioni -> myAnalytics; qui vanno indicate username e password dell’account e va indicato l’intervallo di tempo dei report considerato di default quando accedete alle statistiche.

Definita la configurazione si possono fruire i dati e le analisi statistiche. Dal mio punto di vista qui l’applicativo soffre di un difetto di progettazione: vengono caricati tutti i profili statistici dell’account indicato nelle impostazioni. Per quello che mi riguarda ho circa 20 profili pertanto, quando vi accedo, sono costretto ad attendere qualche minuto (anche se il tempo dipende anche dalla copertura della rete GPRS/WiFi alla quale siete agganciati al momento).
Forse, a livello di configurazione, sarebbe più utile poter definire quale profilo caricare. anche se in questo caso, effettivamente, nascerebbe l’impossibilità di visionare più profili senza dover chiudere e riaprire il software, passando ogni volta per il pannello di configurazione.

Quando si è in condizione di poter fruire le statistiche ci si trova di fronte ad una schermata del tipo:

In alto a destra viene riportato il data range definito durante la configurazione, immediatamente sotto viene caricato, per mezzo di un grafico, l’andamento delle visite, calcolate però sugli ultimi 31 giorni.

Di seguito, in forma di elenco, troviamo i totali delle seguenti metriche:

• visite;
• pagine viste;
• pagine viste per visita;
• frequenza di rimbalzo;
• tempo medio speso sul sito;
• percentuale di visitatori nuovi;
• i primi tre Paesi per ordine di accessi generati.

Tutte queste metriche vengono calcolate sul data range definito durante la configurazione. A fianco di ogni metrica c’è un’icona, e premendola viene aggiornato il grafico visualizzato.
Quindi, in sostanza, l’elenco delle metriche riporta i totali calcolati sul range indicato, mentre il grafico riporta il trend della metrica selezionata, calcolata però sugli ultimi 31 giorni.

È possibile passare da un profilo all’altro con uno scroll (flip) orizzontale, esattamente come quando si è in modalità visualizzazione immagini, una delle funzioni più ammirate del telefonino della mela. Questa applicazione, inoltre, supporta gli account multipli e permette di specificare il date range con i seguenti intervalli:

• ultimo giorno;
• ultima settimana;
• ultime due settimane;
• ultimo mese;
• ultimo anno.

Il funzionamento è il seguente: l’applicazione memorizza le password di accesso sull’iPhone (quindi nulla da temere per la sicurezza) e le invia al server di Google che pre-elabora i dati XML per ridurre i tempi di attesa. Per maggiori informazioni, si può fare riferimento a questo indirizzo: http://www.iphone-analytics.de/.

Google Analytics for iPhone

La seconda soluzione, Google Analytics for iPhone, è recensita ed indicata anche nella directory /webapps/ di Apple.com (http://www.apple.com/webapps/utilities/googleanalyticsforiphone.html).

Non si tratta di un software, quanto piuttosto di una web app. E’ necessario accedere con Safari all’indirizzo http://analytics.ebiene.de/, entrare nel menu “Settings” ed inserire le credenziali del proprio account di Analytics.
A differenza di myAnalytics, oltre a username e password è necessario fornire anche l’ID account. Questa informazione è reperibile accedendo a Google Analytics via computer, nello specifico ad uno dei vostri account (la dashboard di un singolo sito, per intenderci), ed osservando l’URL di riferimento; noterete, verso destra, il parametro id con un numero di 6 cifre.

Il menu Overview si presenta abbastanza scarno di possibilità:

• Reports, per accedere alle statistiche;
• Settings, dove si inseriscono le credenziali e si definisce la lingua di default (Inglese o Tedesco);
• About, che porta ad una schermata di credits.

Accedendo al menu Reports, purtroppo, il numero di informazioni fornite non aumenta: è possibile infatti solo analizzare le pagine visualizzate ed i visitatori registrati negli ultimi 30 giorni con un grafico che riporta entrambi i trend. La cosa interessante è che, in fase di configurazione, la webapp permette di inserire più ID account separati da uno spazio cosicché, grazie ad un menu a tendina, si possa passare velocemente dalle statistiche di un account all’altro.

Inoltre, punto a favore, la fruizione delle informazioni è molto veloce. In ogni caso l’applicazione è in via di sviluppo, quindi è possibile prevedere altre statistiche e nuove features.
Link al sito dell’autore: http://playground.ebiene.de/.

La terza via

Esiste anche una terza via per accedere a Google Analytics dall’iPhone, è un po’ più macchinosa perché prevede l’installazione di alcuni script nel dominio di cui volete fruire le statistiche, andando a modificare anche alcuni file di configurazione. Per maggiori informazioni potete fare riferimento al seguente link: http://computer-acquisti.com/blog/google-analytics-per-liphone/.

Conclusioni

Per concludere direi che myAnalytics è attualmente la soluzione migliore per quello che concerne le statistiche anche se non ha una gestione efficace di profili con più account (l’accesso è lento). Di Google Analytics for iPhone, però, salverei il fatto di poter selezionare l’account desiderato per mezzo di un menu a tendina; sotto il profilo delle statistiche, in questo caso, c’è ancora da lavorare.

(*) In questo senso è abbastanza fresca la notizia della disponibilità di un plugin per Safari (per iPhone) che rende compatibile la fruizione di applicazioni RIA, ma solo per iPhone che hanno effettuato il jailbreak (lo sblocco), quindi passando per Cydia piuttosto che per l’App Store. (Fonte:http://www.pianetaiphone.com/iphone-news/imobilecinema-il-plugin-di-safari-per-guardare-i-filmati-flash-su-iphone) Personalmente non ho sbloccato l’iPhone quindi non sono nelle condizioni di poter verificare o meno la corretta visualizzazione di Google Analytics via Safari con l’aggiunta di questo plugin.

[questo è un guest post di Marco Ziero. Io non possiedo un Iphone, Marco invece si. Avrei potuto scrivere un post generico indicando questa e quella applicazione, invece mi serviva qualcuno che un Iphone lo avesse davvero e potesse provarle. E possibilmente che nel contempo ne capisse parecchio di web analytics. E ovviamente ho pensato a lui, che peraltro è una delle persone che più contribuisce alla riuscita di questo blog, grazie alle sue numerose domande, spunti e puntualizzazioni in privato ]

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Post collegati:

1. Il futuro di Google Analytics
2. 20 consigli a Google per migliorare Analytics
3. Aggiungere funzionalità a Google Analytics

Premetto che non sono un SEO e mi occupo di posizionamento solo per i siti che creo, ma che sono dentro al settore, mi documento e mi confronto con amici e colleghi perché spesso le considerazioni che si traggono dalle analisi si possono tramutare in consigli per il posizionamento o devono tenere conto delle azioni per il posizionamento fatte autonomamente dal cliente o da altri consulenti. Detto ciò, se questa situazione vi spaventa e non volete rinunciare all’uso delle campagne, un suggerimento viene da Benjamin Mangold: sostanzialmente il suggerimento è di usare la funzione _setAllowAnchor(true) (di cui vi avevo già parlato) e di cambiare il punto interrogativo ( ? ) negli URL da diffondere per la campagna con il cancelletto ( # ). Si tratta effettivamente di un uso “creativo” della funzione, che probabilmente non è stata creata per questo motivo.

Per definizione Google non indicizza nulla di quanto vi sia in un indirizzo web dopo al carattere cancelletto, poiché il cancelletto viene usato in HTML per indicare delle ancore interne alla pagina web, quindi per definire link a punti differenti della stessa pagina. Combinando queste due informazioni si ha la soluzione al problema degli eventuali contenuti duplicati.

[photo credit LollyKnit su Flickr]

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Mi permetto di riportare i tre punti che Ian usa per smontare questa tesi:

• Esistono innumerevoli situazioni in cui è perfettamente legittimo che i visitatori guardino una sola pagina: il lettore tipico di blog, che consulta la homepage e va via se non ci sono aggiornamenti, o chi clicca su un articolo da un feed rss e lo legge. Tagliare via tutte queste visite sarebbe da pazzi
• Sebbene l’inclusione di queste visite nel calcolo del tempo medio sia un problema conosciuto, escluderle non lo risolverebbe ma semplicemente lo sposterebbe altrove: non si avrebbe un numero “più accurato” ma un numero “inaccurato in altra maniera”. Non si avrebbe comunque modo di conoscere il tempo di permanenza sull’ultima pagina, e questo si rifletterebbe in una scarsa accuratezza del dato in presenza di una visita di due pagine
• Il tipo di metrica che produce GA è il risultato di lunghi studi e discussioni (e peraltro è aderente agli standard della Web Analytics Association); c’è bisogno di una forte motivazione per cambiare una metrica semplice e facile da capire con una più complicata che non apporta sostanziali miglioramenti

Sono personalmente d’accordo al cento per cento con Ian, e non solo perché questo blog tratta di Google Analytics. Non difendo nessuno a priori e quando ne ho occasione mostro anche i limiti di GA, ma non mi sembra questo il caso: particolarmente significativa la frase “Quando, come industria, non siamo d’accordo su cosa costituisca esattamente una visita, è facile accusare questo o quel sistema di non essere accurati semplicemente perché non si ha fiducia nell’approccio che essi hanno nei confronti dei dati“. Che non esista un tool perfetto e universale lo sappiamo tutti (e se non lo sapete lo ripeterò ancora una volta), il problema è che bisogna trovare un tool di cui fidarsi. Bisogna studiare, conoscere, chiedere e provare, e poi scegliere di conseguenza. Possibilmente verificando l’aderenza del prodotto con i famosi standard della WAA.

Volevo approfittare di questo post per fare un’altra considerazione: Ian Thomas lavora in Microsoft, e faceva parte del team di adCenter Analytics (il sistema di analisi che prima si chiamava Gatineau), ma nonostante questo difende GA, che è comunque un suo competitor. E’ un comportamento molto onesto che ritrovo spesso nel web, in maggior parte negli Stati Uniti dove c’è una cultura migliore del mercato e della concorrenza, ma che mi sembra ancora più accentuato quando si guarda al settore della Web Analytics. Io penso che la ragione sia da ricercare nel grande fermento che lo sta attraversando e dal relativo nuovo interesse che vedo nascere intorno alla web analisi (di pochi giorni fa la discussione “la web analytics è a prova di crisi?” di Eric Peterson su Web Analytics Demystified). Non sono abbastanza dentro al settore per definirla una “seconda giovinezza”, ma credo che le aziende si stiano rendendo conto che c’è bisogno di analisi, e che le analisi sono un investimento e non un costo, spesso un investimento che permette di tagliare con senso altri costi. Voi cosa ne pensate?

[image credit Morning Glory on Flickr]

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<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
<script type="text/javascript">
try {
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-XXXXXXX-XX");
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>

Come potete notare l’oggetto pageTracker e la relativa chiamata al metodo _trackPageview si trovano dentro ad un blocco try, in un’istruzione try… catch.

In programmazione il costrutto try… catch permette di gestire le “eccezioni” che più semplicemente potremmo definire “errori”. Per farla breve la variante del codice di Google Analytics sopra riportata cerca di eseguire le sue normali funzioni e in caso di errore… non fa niente, ma evita che appaiano errori nella console Javascript del browser:

Inoltre, un errore Javascript nel codice di Google Analytics, in certe condizioni, potrebbe bloccare l’esecuzione di altri script presenti nella pagina, riducendo le funzionalità di un sito web.

Con questo try… catch si riduce quindi il rischio che il codice di Google Analytics generi un errore, che potrebbe ad esempio essere causato dalla mancata inclusione del file ga.js. A sua volta, la mancata inclusione del file ga.js, potrebbe essere causata da un programma o estensione per bloccare annunci pubblicitari, da impostazioni di rete in server aziendali o da servizi estremi di protezione della privacy, come ad esempio FoolDNS.

Per concludere, se non volete rischiare di avere un sito che “non funziona” per colpa di Google Analytics, potete fare tre cose:

1. Non usate Google Analytics!
2. Lasciate il codice di Google Analytics al suo posto, tra i propri tag SCRIPT e /SCRIPT. Se lo prendete e lo mettete in un file esterno o in mezzo ad altro codice Javascript, rischiate che in caso di errore non funzioni neanche tutto il resto. In alternativa inserite il codice di Google Analytics in un costrutto try… catch, come nella variante proposta da Google.
3. Includete il codice di tracciamento appena prima della chiusura del tag /BODY e non tra i tag HEAD e /HEAD delle pagine HTML. Questo vale per Google Analytics come per tutti i file Javascript che risiedono su server esterni. Infatti i browser leggono i documenti in modo sequenziale, dall’inizio alla fine, e quando trovano l’inclusione di un file Javascript non proseguono fino a che il file non è stato incluso. Se i server di Google Analytics non fossero raggiungibili per qualsiasi motivo, la porzione di pagina non caricata non includerebbe il contenuto principale.

[questo è un guest post di Francesco Terenzani. Francesco è il classico "amico di chat che non si è ancora conosciuto di persona" ma è una persona in gamba ed è molto preparato. Quando ho un dubbio su javascript mi permetto di disturbarlo, e lui trova sempre qualche minuto da dedicarmi. D'altronde senza il suo lavoro non avremmo mai prodotto lo script per auto-tracciare link esterni e download anche in presenza di multipli GATC.]

[to Joe Texeira: yes, I noticed the change in the script on 13th November, but I was waiting for my friend Francesco to confirm me some ideas ]

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I dati accumulati dai server vengono processati e messi “ordinati” nel database di GA, ma non viene fatto quasi nessun precalcolo. I dati sono sostanzialmente grezzi, altrimenti non si potrebbero creare i nuovi rapporti personalizzati. Questo però comporta lo svantaggio di dover effettuare i calcoli “al volo” ogni volta che apriamo un report, infatti più dati ci sono più il sistema può risultare lento (e con i segmenti avanzati la cosa è accentuata parecchio). Per questo motivo i profili con molte pageviews potrebbero presentare la dicitura “questo rapporto si basa su dati di esempio. Ulteriori informazioni” e i dati avere una percentuale di scostamento a fianco: significa che il numero visualizzato non è preciso ma è appunto in un intorno percentuale di quanto indicato.

La funzione _setSampleRate(stringa) serve a dire a Google Analytics di non conteggiare tutti i visitatori, ma solo la percentuale passata come parametro alla funzione. Ad esempio impostando la funzione così:
pageTracker._setSampleRate("70");
verranno tracciati solo sette visitatori ogni 10. Su siti di grandi dimensioni è un’operazione statisticamente possibile, e non inficia i rapporti generati anche perché Google Analytics si comporta in maniera coerente rispetto ai visitatori che ritornano. Ogni visitatore viene “marchiato” dalla funzione: se GA decide di tracciarlo, lo traccia sempre. Se decide di non tracciarlo, non lo traccia mai. In questo modo il suo comportamento è sempre registrato e l’esperienza utente sul sito non viene stravolta nei report.

Se il dubbio che vi ha assalito durante la lettura di questo articolo è “non sono sicuro di voler tralasciare parte delle visite”, la creazione di due oggetti di tracciamento distinti che puntano a due profili differenti è la soluzione che fa per voi: un profilo conterrà tutti i dati, un altro solo un sample. Potrete fare le analisi sul profilo agile e approfondire le questioni dubbie su quello completo, diminuendo il tempo di attesa del caricamento dei dati. Ecco un esempio di codice

<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write("<script src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js' type='text/javascript'></script>" );
</script>

<script type="text/javascript">
var firstTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1");
firstTracker._setSampleRate("70"); // traccia il 70% delle visite
firstTracker._trackPageview();

var secondTracker = _gat.getTracker("UA-67890-1");
secondTracker._trackPageview(); //traccia tutte le visite
</script>

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1. funzioni: _setClientInfo() e _getClientInfo()
2. funzioni: _getAccount() e _getVersion()
3. funzioni: _clearOrganic() _clearIgnoredRef() _clearIgnoredOrganic()

La documentazione per il tracciamento di Flash si può ovviamente trovare sulle pagine ufficiali del Google Code. Dal canto mio, avevo iniziato ieri a studiare la documentazione per un certo progetto che intendo rilasciare qui, ma questa novità rimescola un pochino le carte. Poiché non sono così tanto ferrato in javascript e ActionScript (il linguaggio usato da Flash), ho bisogno della collaborazione di due persone, e soltanto dopo potrò sottoporvi la cosa. Sono abbastanza sicuro che verrà apprezzata, dovrete solo avere un po’ di pazienza…

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1. Tracciare correttamente gli errori 404

La notizia buona è che l’espressione equivalente a un semplice “questo oppure questo” è molto facile, quella cattiva è che per esigenze leggermente più avanzate è necessario addentrarsi nelle espressioni regolari. Ma affrontiamo una questione alla volta, cercando di non complicare troppo la questione.
L’operatore booleano OR viene reso con il segno pipe ( il segno | che si trova facendo SHIFT + \ nella tastiera italiana), per cui per ottenere il risultato menzionato precedentemente si inserirà l’espressione
cane|gatto

Questo tipo di espressione funziona ovviamente sia nel caso si stia usando il menu a tendina impostato su “contenente” sia su “tranne”. Quello che invece non esiste è l’operatore booleano AND. O meglio, non esiste nella sintassi delle espressioni regolari e non si tratta di un limite di GA. Le espressioni regolari infatti nascono per intercettare porzioni di dati, tipicamente testuali; non si può fare una regular expression che cerca “cane E gatto” in un testo, bisogna scrivere una espressione regolare più complicata. Devo essere sincero, nonostante regolarmente io stesso mi ponga questa domanda, almeno finché non avrà iniziato e finito la lettura di Mastering Regular Expression della O’Really l’unica sensata (benché non elegantissima) che ho trovato è questa:
cane(.*)gatto|gatto(.*)cane

che in italiano significa “trova qualsiasi riga in cui ci sia la parola cane e gatto inframmezzate da qualsiasi cosa, oppure gatto e cane inframmezzate da qualsiasi cosa”.

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1. Un esempio di Custom Report

Google Analytics ha reso disponibili per tutti le funzionalità della sua versione 3.0, tranne i Motion Charts che sono disponibili solo in lingua inglese. Quindi anche voi troverete le nuove voci “segmenti personalizzati (beta)” e “rapporti avanzati (beta)”, e verrete accolti dalla nuova prima pagina che mostro nell’immagine di apertura. Da questa nuova pagina è già possibile controllare alcuni parametri come Visite, tempo medio sul sito, frequenza di rimbalzo e obiettivi raggiunti, selezionando il periodo temporale tra “giorno”, “settimana”, “mese” e “anno” e ottenendo anche un raffronto percentuale rispetto allo stesso periodo precedente (quindi mese su mese o settimana su settimana).

Come potete vedere dall’immagine, le righe sono divise in “Account” e non in profili; o meglio, si può accedere allo stesso report diviso per profilo cliccando su un Account. Ad esempio, nell’immagine sopra l’account AAA_Tambu contiene 6 profili, alcuni dei quali di clienti creati quando ancora nemmeno io avevo chiari i vantaggi di separare i profili in più account. Il dato che GA mi mostra, quindi, è molto poco significativo perché si riferisce alla somma di visite di domini completamente differenti e slegati. Il profilo goanalytics.info invece è formato dal profilo principale e da alcuni profili-copia, creati prima che perdessero parte del senso per via della nuova segmentazione avanzata: il dato si riferisce però esclusivamente al profilo principale, e quindi è un dato utile.

Per cui vale la pena di ripetere ancora una volta il contetto: poiché non è (ancora) possibile spostare profili tra account, è bene pianificare per tempo la creazione di account personali e profili di Analytics. C’è ancora una cosa che invece non mi è chiara: se guardate la nuova interfaccia per singolo account, noterete due etichette selezionabili in alto, una è dedicata a “TUTTI” i profili e una ai profili “SPECIALI”. Non capisco - perché i miei sono tutti vuoti - a cosa si riferisca quel “speciali”. Che sia un indizio di una nuova, prossima, feature?. Potete premere la stellina accanto al nome di qualsiasi profilo e renderlo “speciale” rispetto all’account in cui si trova; se ad esempio avete 25 profili-copia che controllate solo per necessità e un profilo originale che controllate sempre, renderete speciale l’originale e invece di dover sempre scorrere la pagina o navigare tra le pagine lo ritroverete al volo nella tab apposita.

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1. Novità in GA 3.0: analisi di livello enterprise per tutti
2. EpikOne libera Analyticsview: custom report per tutti

c’è un modo per esportare tutti i dati di un report in GA?

intendo più delle 500 righe che si possono mostrare. Se un sito ha 20.000 keywords ad esempio, dovrei esportare 40 files. vorrei esportarle tutte in un unico file. è possibile?

Google Analytics permette di esportare i report in quattro formati differenti: pdf, xml, csv e tsv. Di questi il primo è il più aderente al report, ma anche il meno modificabile, il secondo permette di ricostruire il report quasi interamente (grafici compresi) ma richiede una conoscenza dell’xml (eXtensible Markup Language) abbastanza marcata, il terzo e il quarto si prestano molto bene ad essere importati in un foglio di lavoro di Microsoft Excel (o in altri fogli di calcolo) ed essere rielaborati. Però il limite di 500 righe è limitante, specialmente nei casi in cui i report siano molto “popolati”; il caso delle keyword è esemplare, ad esempio quando si vuole andare ad analizzare la cosiddetta “coda lunga”.

Il metodo per aggirare il limite nell’esportazione consiste nell’andare nel report che si vuole esportate, aggiungere all’URL il parametro
&limit=50000
e ricaricare la pagina con il tasto invio. Dopodiché impostare i record a 500: il report su schermo mostrerà sempre e comunque 500 righe, ma le esportazioni in csv e tsv (e solo quelle!) avranno tutti i record contenuti nel rapporto, fino ovviamente a un massimo di cinquantamila, che è davvero il limite estremo cui si può ambire per singolo file.

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