Google Analytics in 30 secondi

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]

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

L’altro giorno mi accingevo a mostrare il “famoso” metodo per escludere il proprio IP dalle statistiche quando esso non sia fisso, cioè la pagina nascosta con il valore personalizzato impostato tramite _setCustomVar() (la ex- _setVar() ).
Mi accingevo a mostrare il campo da filtrare nel “pattern filtro” della schermata di GA e non trovavo nessun riferimento. Cerce, cerca e cerca ancora, in effetti non c’è nessun riferimento!.

Questo è assolutamente incredibile, e di certo non è un vanto per Google! Google ha deprecato l’uso di _setVar() – il cui valore era richiamabile nei filtri tramite campo “definito dall’utente” – per consigliare la funzione _setCustomVar(), ma nei filtri non c’è modo di escludere o includere alcunché basandosi sui valori impostati tramite di essa!

E’ invece assolutamente possibile fare segmenti avanzati e report personalizzati usando quei valori, come testimoniato dallo screenshot:

In questo topic del forum ufficiale, ma non è il solo, altre persona lamentano questa mancanza, veramente notevole!

Marco, è tutto bellissimo, va bene. Però non ho voglia di fare mille filtri/profili per tracciare tutte le declinazioni di Universal Search. Che si fa?

E’ una richiesta legittima, d’altronde si dà sempre per scontato che quello che interessa ai gestori dei siti sia sempre una sola peculiarità di Universal Search di Google, ma magari invece non è vero. Ecco quindi un paio di filtri che vi permetteranno di avere in un profilo separato – ma unico – tutte le visite che provengono da clic fatti su ricerche “maneggiate” da Universal Search.

Il primo filtro, come sempre, esclude tutto quel che non proviene da ricerche organiche

Filtro 1: Solo google organic
filtro personalizzato – includi
campo filtro: mezzo campagna
pattern filtro: organic
maiuscole/minuscole: no

Filtro 2: traccia universal
filtro personalizzato – avanzato
campo A -> estrai A: Referral (.*)oi=([a-zA-Z_]+)&(.*)
campo B -> estrai B: Referral (\?|&)q=([^&]*)
Output in -> Constructor: Definito dall’utente $B2: $A2
Campo A obbligatorio: si
Campo B obbligatorio: si
Sostituisci campo di output: si
maiuscole/minuscole: no

Nel campo “definito dall’utente” avrete una lista di keyword seguite, dopo i due punti, dal tipo di ricerca universal che vi ha portato la visita. image piuttosto che social_search e tutti gli altri…

Il sempre ottimo Brian Clifton mette in piazza la sua personale visione sulle modalità di scelta tra segmenti avanzati e profili-clone con filtri, visto che le due cose sono molto simili e ultimamente tendono a sfumare l’una nell’altra: Brian considera i profili-clone come una segmentazione “di lunga durata”, destinata a durare nel tempo e destinata a una categoria di visitatori piuttosto importanti, dato che quelli esclusi dal filtro sono persi per sempre (nel solo profilo-clone, ovviamente).

Ecco una comparazione puntuale:

Brian quindi dice di usare i filtri sui profili per filtrare il “rumore” permanente (visite interne), quando il segmento definito è destinato ad essere usato per lungo tempo o quando c’è bisogno di controllare l’accesso ai soli dati segmentati.
Di contro, usate i segmenti avanzati quando state cercando di capire i differenti comportamenti di alcune fasce di utenti, visite da social network, visite da mobile, o se i clienti acquisiti navigano diversamente dai potenziali clienti, oppure quando c’è bisogno di condizioni basate su valori numerici (visite di persone che hanno speso più di 100 dollari per transazione e che restano sul sito almeno 30 secondi).

Direi che mi trovo sostanzialmente d’accordo con Clifton, e che già ora è questo l’uso che faccio dei segmenti avanzati e dei filtri applicati a profili-clone, anche se ultimamente mi è capitato molto meno di creare filtri al profilo. Potrebbe dipendere dalla tipologia di siti che analizzo, indubbiamente, ma non è detto. Capita anche a voi?

Social Search è uno degli esperimenti di Google Search che è possibile sottoscrivere in test (gli altri due al momento sono keyboard shortcut e accessible view). In sostanza è una speciale categoria di ricerche che si preoccupa di cercare contenuti rilevanti per la query da noi inserita nel motore, all’interno della nostra rete di amici e conoscenti online. Il cosiddetto “circolo sociale”.

La settimana scorsa Giorgio Taverniti mi ha chiesto come si potessero tracciare queste ricerche in Analytics, poiché stava preparando il suo intervento al ConvegnoGT 2009. Poiché un giorno Social Search potrebbe essere promosso a funzione ufficiale, eccovi il metodo che ho impiegato, che poi è sostanzialmente una modifica di quello che abbiamo usato per tracciare separatamente i risultati illustrati mantenendo la keyword:

Anche in questo caso servono tre filtri per fare tutta l’operazione. Possiamo pensare a Social Search come a una “branca” di Universal search. Il referrer di una ricerca Social avrà al suo interno il parametro oi=social_search oppure il parametro tbs=frim:1. Poiché ho avuto qualche problema con il filtro in presenza dei due punti, ho inserito soltanto tbs=frim. Ecco i tre filtri:

primo filtro, di tipo personalizzato – avanzato:
nome: SocialSearch – cambia sorgente
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (\?|&)q=([^&]*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> (tbs=frim)|(oi=social_search)
Output in -> Constructor -> Sorgente campagna -> Google Social Search
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

secondo filtro, di tipo personalizzato – avanzato
nome: SocialSearch – estrai keyword
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (\?|&)q=([^&]*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> (tbs=frim)|(oi=social_search)
Output in -> Constructor -> Termine della campagna -> $A2
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

terzo filtro, di tipo personalizzato – avanzato
nome: SocialSearch – cambia mezzo
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (\?|&)q=([^&]*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> (tbs=frim)|(oi=social_search)
Output in -> Constructor -> Mezzo della campagna -> SocialSearch
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Il risultato dell’operazione sarà poi visibile nel report “tutte le sorgenti di traffico” e sarà segmentabile per parola chiave.
Se vi siete iscritti all’esperimento (che lo ricordo funziona solo su google.com e solo in lingua inglese) avrete notato che Social è solo l’ultima delle scelte nelle opzioni della barra laterale. Ognuna di esse ha un parametro che la distingue, e che potrebbe essere usato modo simile a quanto ho fatto io. Ve li elenco:

Images ha il parametro tbs=isch:1
Videos ha il parametro tbs=vid:1
News ha il parametro tbs=nws:1
Blogs ha il parametro tbs=blg:1
Books ha il parametro tbs=bks:1
Forums ha il parametro tbs=frm:1
Social ha il parametro tbs=frim:1
Edit 9/12: Real-time ha il parametro rltm:1 [Google ha lanciato la ricerca real-time, è anch'essa è disponibile su google.com nella medesima barra delle opzioni]

Aprendo i report di Google Analytics oggi si potrebbe anche concludere che non c’è nessuna novità, invece è stata ridisegnata l’interfaccia di creazione dei filtri, croce e delizia di molti utilizzatori.

La prima cosa che balza all’occhio è che i filtri predefiniti sono stati potenziati: ora ci sono tre menu a tendina, che permettono di includere o escludere il traffico di domini, indirizzi IP e sottodirectory che soddisfano criteri di uguaglianza totale o parziale rispetto a un dato valore. Questo significa, ad esempio, che potete rifare il primo filtro del mio famoso metodo “solo miodominio” senza scrivere niente tranne il vostro nome a dominio. Più in generale i filtri predefiniti acquistano nuovo vigore e aiuteranno molte persone ad avvicinarsi a questa schermata senza timore.

La seconda cosa che si nota è che selezionando i filtri personalizzati ora in alcuni casi si apre un box giallo con informazioni utili e contestualizzati al tipo di filtro che si presume si stia creando, con esempi e collegamenti a voci dell’help ufficiale che possono tornare utili. Anche in questo caso qualche riga di spiegazione può aiutare molte persone a capire meglio quello che stanno per fare o possono aspettarsi dall’azione che stanno per intraprendere, mi sembra un buon passo nella direzione giusta. Poiché GA sta aumentando le funzioni avanzate, è bene che almeno quelle di base siano chiare ed accessibili a tutti.

André Scholten ha scritto su yoast.com un aggiornamento del suo metodo per tracciare il posizionamento delle parole chiave nelle SERP (le pagine dei risultati) di Google. E per me è doveroso darvene comunicazione, in modo che anche voi possiate fare le relative modifiche, se avevate letto soltanto il mio post relativo. L’aggiornamento è necessario perché Google sta introducendo un nuovo url delle SERP che veicolano traffico verso i siti, basato su tecnologia AJAX, che riporta come informazione aggiuntiva anche la posizione del link al momento del click.

Nel caso in cui stiate mettendo il piedi il metodo per la prima volta, vi ricordo che è necessario creare un profilo-copia, perché i primi due filtri sono distruttivi nei confronti di tutto il traffico che non proviene da Google organico. Una volta fatto il nuovo profilo-clone, si possono creare e applicare i primi due filtri descritti nel vecchio post (Ranking 1 e Ranking 2), e dopo aggiungere il terzo

Ranking 3:
filtro personalizzato – avanzato
campo A -> estrai A: Termine della campagna (.*)
campo B -> estrai B: Referral (\?|&)cd=([^&]*)
Output in -> Constructor: Definito dall’utente $A1 (posizione: $B2)
Campo A obbligatorio: si
Campo B obbligatorio: si
Sostituisci campo di output: si
maiuscole/minuscole: no

(che in realtà noi conosciamo già, ve l’ho descritto in questo post).
Questi tre filtri insieme mostrano il posizionamento, e la cosa vale per tutti coloro che cliccano un risultato dopo aver fatto una ricerca su un datacenter che è già stato aggiornato. Le SERP che implementano il cosiddetto “universal search” non sono da meno. Nel post su yoast, André fa l’esempio di una ricerca per “pizza Amsterdam”, la cui parte superiore della pagina dei risultati è monopolizzata da una mappa e dai risultati del Local Business Center. Un eventuale click sul primo risultato “classico” porterà come posizione 11, e non 1, perché Google li elenca così (è una cosa che avevamo già trattato parlando del tracciamento delle immagini nelle SERP).

Discorso inverso invece per i sitelink, che inviano un numero compreso tra 1 e 8 a seconda della posizione in cui si trovano all’interno della voce che li contiene. Se siete fortemente interessati ai sitelink, André propone di creare un ulteriore profilo-copia, applicare i tre filtri menzionati sopra, e di aggiungerne uno (che si chiama erronamente Ranking 5 solo perché era presente un quarto filtro eliminato dopo alcuni commenti di attenti lettori):

Ranking 5:
filtro personalizzato – includi
Campo filtro: Referral
Pattern filtro: oi=(oneline_sitelinks|smap)

oneline_sitelinks sono i sitelink su una riga, smap quelli “classici” su due colonne. Includendo questo filtro gli unici risultati che vengono mostrati nel profilo sono quelli relativi ai sitelink, pertanto vi permette di fare accurate analisi su quali e quanto essi vengano cliccati.

Come chicca finale – che non conoscevo – André dice che le ricerche fatte sulle declinazioni nazionali di Google (quindi tutte le versioni tranne google.com) hanno un ulteriore parametro meta= che indica quale tra le tre scelte è stata fatta dal navigatore sulle opzioni “Cerca: nel web, pagine in italiano, pagine provenienti da: Italia”

Creando l’ennesimo profilo-clone ed applicando il filtro

Web/Lingua/Paese
filtro personalizzato – avanzato
campo A -> estrai A: Referral (\?|&)meta=([^&]*)
Output in -> Definito dall’utente $A2

avrete anche la possibilità di capire in che percentuale vengono usate quelle tre opzioni per arrivare al vostro sito. Avete visto a quante domande si può dare risposta con Google Analytics?

Chi sarebbe contento di avere un grafico come quello sopra? ci tengo a precisare che la linea dopo il calo non è a zero (sito scomparso o codice di monitoraggio assente), ma la curva è talmente schiacciata dai numeri precedenti che anche 500 visite sembrano non esistere.

La persona che mi ha sottoposto il caso però, dopo che gli ho diagnosticato il problema e la cura che ha ridotto del 98% le sue visite, era più contenta di prima; il motivo? quelle visite non erano le sue!
E’ successo infatti che un grosso sito – anzi una serie di grossi siti facenti capo ad uno stesso webmaster – ha copiato il suo codice di monitoraggio nelle proprie trafficatissime pagine, inviando i dati a lui invece di vederli nel proprio account Google Analytics.

Chiaramente questo è un caso esagerato e di facile diagnosi, ma mi serve per farvi comprendere quanto sia importante assicurarsi della qualità dei dati in ingresso. Se invece che un grosso network a copiare il codice di monitoraggio fosse stato un sito di dimensione poco inferiore a quella del mio amico, lui avrebbe notato un incremento non molto marcato e avrebbe potuto scambiarlo per traffico qualificato.

Il modo più veloce per accorgersi di un problema simile è guardare il report visitatori -> proprietà rete -> nomi host, che indica da quale dominio provengono i dati che vedere nei report di GA. Il modo più veloce per risolverlo, a parte contattare il webmaster e far rimuovere il vostro codice, è impostare un filtro che faccia accettare a GA solo i dati provenienti dal vostro host.

Infine questo piccolo case-history ci può far riflettere su due cose:

1. dare un’occhiata alle statistiche tutte le mattine (o almeno un giorno si e uno no) non costa molto tempo e permette spesso di diagnosticare velocemente eventuali problemi. Tanto più che potete mettere nei preferiti l’indirizzo della dashboard di un profilo ed andarci direttamente, se siete già loggati su un qualsiasi servizio Google (Gmail, ad esempio)
2. controllare pertinenza dei dati che arrivano a GA è una cosa da fare con regolarità. Uno degli assiomi fondamentali della web analytics è il motto inglese “garbage in, garbage out”. Se i dati in ingresso sono spazzatura, non c’è software di analisi che tenga: i dati in uscita saranno per la maggior parte spazzatura. I software, vale la pena di ricordarlo, sono come scatole più o meno chiuse, che effettuano trasformazioni sui dati. E trattandosi di programmi, che girano su computer, non mentono a patto che non siano stati fatti errori nella scrittura del codice. Ma di sicuro non possono nemmeno accorgersi da soli se i dati che gli fornite da elaborare siano o no i vostri.

Qualche giorno fa mi ha scritto Maurizio Petrone con una domanda insolita, almeno per me: ha modificato un metodo noto per tracciare le ricerche Universal Search di Google per tenere conto solo dei click effettuati sulle immagini, ovvero quelli che Google stessa indica come “risultati illustrati” (vedi immagine sotto)

Dico “domanda insolita” perché io non ho mai avuto un sito di foto come cliente, quindi non mi sono mai posto questo tipo di problema che invece è del tutto lecito. Guardando gli url di destinazione dei click (che sono poi i referrer dei siti monitorati con Google Analytics), per la ricerca “montagna” – sul mio browser e in questo momento, ma la sostanza non cambia – i risultati illustrati per una foto puntano a questo indirizzo

http://www.google.it/imgres?imgurl=http://agenda.filastrocche.it/wp-content/uploads/2008/09/montagna.jpg&imgrefurl=http://agenda.filastrocche.it/%3Fp%3D1849&h=600&w=800&sz=166&tbnid=Gvcrgtm0c9eaFM:&tbnh=107&tbnw=143&prev=/images%3Fq%3Dmontagna&hl=it&usg=__ePp09iMbJpQU99vjyP6TqM79NC4=&ei=2QdwSv6CJaGwnQPn-9G5Bw&sa=X&oi=image_result&resnum=5&ct=image

mentre i risultati di Google Immagini per la stessa keyword, e per la stessa immagine di destinazione, puntano invece a

http://images.google.it/imgres?imgurl=http://agenda.filastrocche.it/wp-content/uploads/2008/09/montagna.jpg&imgrefurl=http://agenda.filastrocche.it/%3Fp%3D1849&usg=__1RZ-MlgZ2o5X1eCCBAZnKb73aLg=&h=600&w=800&sz=166&hl=it&start=5&sig2=wSQ01ux59X1UE3WRa7VRUA&um=1&tbnid=Gvcrgtm0c9eaFM:&tbnh=107&tbnw=143&prev=/images%3Fq%3Dmontagna%26hl%3Dit%26safe%3Dactive%26rlz%3D1B3GGGL_it___IT259%26sa%3DN%26um%3D1&ei=IwpwSvunIcf0_AbX25SjCQ

tralasciando il dominio di provenienza (www.google.it piuttosto che images.google.it) potete vedere che le informazioni passate sono leggermente differenti. L’esigenza di Maurizio e di Globopix quindi è chiara, e lecita.

Quello che ci serve quindi è estrarre la keyword usata per la ricerca, cambiare il mezzo di provenienza e la fonte dell’accesso. Servono tre filtri per fare queste operazioni (hey, Google, a quando i filtri con output su più campi? ), e precisamente:

Risultati illustrati – cambia sorgente
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)
Output in -> Constructor -> Sorgente campagna -> Google (risultati illustrati)
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Risultati illustrati – estrai keyword
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)
Output in -> Constructor -> Termine della campagna -> $B1
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Risultati illustrati – cambia mezzo
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)
Output in -> Constructor -> Mezzo della campagna -> Organic
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Questi tre filtri applicati a un profilo inseriranno una nuova riga tra le sorgenti di traffico, che potrà poi essere segmentata per parola chiave. Il lato negativo è che le frasi di ricerca composte da due o più termini, ad esempio “mare genova” vengono codificate nel referral tramite il carattere ASCII esadecimale %2B, equivalente al segno più (quindi mare%2Bgenova). Poiché un filtro cerca e sostituisci che tenti di cambiare qualsiasi cosa con uno spazio non si può fare, o lo cambiate esplicitamente con un + o lo tenete così. Non si può avere tutto (o meglio, si può a patto di modificare tramite javascript il referrer PRIMA di inviarlo a Google Analytics, ma la cosa esula da questo articolo).

Una cosa interessante che ho notato è che nel referrer è presente anche l’indicazione della posizione dell’immagine cliccata. Nell’immagine qui sopra, cliccando per esempio l’ultima immagine il parametro resnum sarà impostato a 6: modificando il filtro risultati illustrati – estrai keyword in questo modo:

Risultati illustrati – estrai keyword e posizione
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)(.*)resnum=([^&]*)
Output in -> Constructor -> Termine della campagna -> $B1 (pos: $B3)
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

avremo anche la posizione dell’immagine nella SERP al momento del click