Il tempo passa per tutti, software compresi, e anche quest’anno è venuto il momento di celebrare il compleanno di Google Analytics. Sono ormai passati sei anni esatti (al minuto, secondo l’ora dell’annuncio sul blog ufficiale) da quel 14 novembre 2005, e di acqua sotto i ponti ne è passata parecchia.
Se fosse un bambino sarebbe ora di andare in prima elementare, di mettere da parte qualche gioco e iniziare a pensare di studiare seriamente per diventare il primo della classe; ma se fosse un bambino sarebbe anche parecchio – forse troppo – intelligente!
Il “senno di poi” è una cosa fantastica, ti fa sembrare tutto così dannatamente facile e chiaro… adesso che qualcuno mi ha mostrato la via, mi batto il palmo in fronte ed esclamo “ma certo! perché non ci ho pensato io?” beh, in primo luogo perché non sono un SEO e non sono così addentro alle loro questioni tecniche, in secondo luogo perché non avevo ben chiara una cosa.
Ricapitoliamo: durante gli ultimi mesi ho detto più volte, nel blog, su twitter, per mail e a voce, che qualcosa era cambiato nell’infrastruttura di Google Analytics, qualcosa che rendeva il prodotto talmente performante da consentire agli ingegneri di rilasciare feature che un paio di anni fa ci saremmo semplicemente sognati. Pensate ai funnel multichannel, o ai report senza campionamento precisi fino alla milionesima riga di Google Analytics Premium, o anche soltanto alla funzione Real Time…
Ebbene mi scrive Francesco Tinti, conosciuto in rete anche come MisterJinx, con una considerazione tanto breve quanto illuminante: “potrebbe essere stato caffeinato”. Per me, che appunto non faccio il SEO di mestiere ma comunque mi tengo informato, Caffeine era niente altro che un cambio di infrastruttura dell’indice delle ricerche che permetteva di avere risultati più “freschi” cioè indicizzati e disponibili in minore tempo rispetto a prima. Francesco però mi punta a questo articolo di The register, dove si parla di Google Percolator, cioè l’infrastruttura che sta sotto a Caffeine. Percolator – si legge nell’articolo – è una piattaforma per il processing incrementale dell’indice delle ricerche che rimpiazza MapReduce, che invece era un sistema da lanciare ciclicamente (in modo batch). In sostanza MapReduce faceva pochi grandi cambiamenti, mentre Percolator ne fa moltissimi piccoli e di continuo, risultando più veloce.
Fino a prima di leggere l’articolo Caffeine per me era relegato nel mondo del search, subito dopo invece mi è parso l’uovo di Colombo! se è vero che tutti i dati di tutti i prodotti Google condividono il database (e si dice sia così da tempo, ormai), si può applicare Caffeine anche ai dati di Analytics, in modo che gli update siano più frequenti. Questo ad esempio permetterebbe di avere più “freschezza” nei dati intraday, ma anche più dati “semilavorati” e pronti per essere estratti con query più veloci richieste dagli utenti (e sto pensando ad esempio ai Funnel Multichannel in presenza di visite a 6 zeri), fino ad arrivare appunto al Real Time.
Se applicano questo paradigma a tutti i prodotti ci sarà da ridere in futuro: più dati, più veloce a fornirli, più integrazione, più possibilità. Non c’è quasi limite alle possibilità offerte! Grazie Francesco per l’ottimo spunto; non so se è la spiegazione ufficiale, ma quadra parecchio
Pochi giorni fa Google ha reso disponibile il suo pulsante +1 per rendere più “social” le ricerche: è un pulsante che serve a segnalare agli amici, durante le loro ricerche, le pagine che noi abbiamo apprezzato. Pochi istanti dopo l’introduzione è stata fatta la fatidica domanda: come si traccia il tutto con Google Analytics?
Joost De Valk ha la risposta, che non era troppo difficile, e siccome l’ha data per prima ve la riporto qui dandone il giusto credito (al contrario di alcuni articoli che mi sono capitati sott’occhio: dannata tendenza italiana a “dimenticare” di attribuire i crediti…): il pulsante è ingegnerizzato bene e consente di specificare una funzione custom da associare al click; nel nostro caso ovviamente si tratterà di una chiamata a _trackEvent. Nel dettaglio:
Bisognerà includere nelle proprie pagine il javascript necessario al pulsante, incollando questa riga prima di /body
Dopodiché si potrà creare il pulsante desiderato tramite l’interfaccia apposita (image credit: yoast.com):
avendo cura di selezionare le opzioni avanzate e specificare nella riga JS Callback function (funzione richiamo JS in italiano) “plusone_vote” (è il nome della funzione che useremo).
Poi incollare la riga che ci verrà fornita dall’interfaccia (se abbiamo selezionato le opzioni come in figura sarà uguale alle seguente) <g:plusone size="tall" callback="plusone_vote"></g:plusone>
nel punto in cui vogliamo che compaia il pulsante.
Ultimo, specificare dopo la riga del javascript che abbiamo messo prima di /body la seguente funzione
<script type="text/javascript">
function plusone_vote( obj ) {
_gaq.push(['_trackEvent','plusone',obj.state]);
}
</script>
che come vedete sul click esegue un evento con categoria “plusone” e action “on” oppure “off” a seconda che si tratti di un +1 o della rimozione di un +1.
Che tipo di dati ci aspettiamo? banalmente il numero di +1 complessivi per giorno. Che tipo di indicazioni ci darebbe? ben poche, fatto così. Una modifica interessante potrebbe essere aggiungere l’url della pagina, così _gaq.push(['_trackEvent','plusone',obj.state,location.href]);
in modo da avere i +1 distinti per pagina, e poter correlare poi il numero di +1 precedenti con picchi di traffico nei giorni successivi, se il +1 è in grado di modificare la posizione in SERP. Alcuni amici premono +1, il mio post sale nelle SERP dei loro amici, alcuni di loro premono il +1 e così via…
La teoria secondo la quale Google sarebbe in procinto di lanciare un Google Analytics a pagamento esce periodicamente praticamente da quando GA esiste: se parlassimo di videogiochi saremmo nel campo dei cosiddetti vaporware, prodotti mistici che non vedono mai la luce, ma non è il nostro caso.
In fondo, pensandoci un attimo, Google è sempre in procinto di lanciare qualsiasi cosa: servizi di streaming e acquisto di musica, spazi di archiviazione file, concorrenti per qualsiasi prodotto/servizio con un minimo di interesse… Una azienda poliedrica e tentacolare come Google, con interessi e attività in tutto lo scibile online (e in parte anche offline) e con la vasta disponibilità di denaro che si ritrova stimola sempre la fantasia degli utenti/investitori/analisti.
L’ultima apparizione della voce l’ho trovata in un retweet di @mongoosemetrics, che citava questo articolo di brandrepublic.com, secondo il quale per sfondare nel settore EnterpriseUrchin non basterebbe, e ci sarebbe bisogno di un tool differente per competere coi grossi calibri come Omniture e Coremetrics.
Ora, ipotizzando per un attimo che la cosa sia vera (anche se sapete già che una delle mie previsioni “pazze” per il 2011 è Google che compra Webtrends), vorrei sapere da voi:
quanto sareste disposti a pagare, su base annuale, un ipotetico Google Analytics a pagamento, e che caratteristiche minime dovrebbe avere per convincervi all’acquisto?
dico le mie:
- backup e restore di profili ad una certa data
- possibilità di rianalisi
- infiniti goal, infiniti segmenti avanzati
- creazione di metriche e dimensioni personalizzate
Se fossi un’azienda un tool del genere, on demand e con la velocità dell’interfaccia di Analytics, sarei disposto a pagarlo 12/15 mila euro l’anno.
“Analytics mente” è una frase che in qualche forma esce regolarmente sui blog di tutto il mondo. E durante le conversazioni. E nei seminari. E durante i corsi. Cioè sempre. Ma “mente” rispetto a cosa, se mi è permesso? mente rispetto a una qualche forma di “verità” assoluta, che dovrebbe essere – vediamo se indovino – il reale numero di visite e visitatori di un sito? ah si? e, di grazia, chi è che decide quale sia questo reale numero? perché dire “Analytics mente” sulla base di una sensazione è inaccettabile. Dirlo sulla base del fatto che un altro sistema di web analytics fornisce numeri differenti è una ovvietà, e dirlo sulla base di considerazioni su fattori tecnici insensati è una cosa ai limiti del ridicolo.
Anche se so che questo post mi farà indossare la maschera di “difensore d’ufficio”, voglio andare a commentare un articolo portatomi sotto gli occhi da Francesco Tinti su twitter: Google Webmaster Tools Expose Analytics Lies. Vediamo un po’ quali sono le tesi di Brian Ussery, autore dell’articolo:
BU: dopo aver indicizzato apples.html con keyword sulle mele, la redireziona con un 301 su oranges.html: Analytics dice che quella pagina riceve traffico attraverso ricerche con chiavi relativi a “mele”.
MC: bella forza! i redirect 301 sono completamente trasparenti per GA. E se proprio devo dirla tutta, quel che accade è che una persona cerca “mele” e finisce sulla pagina oranges.html, quindi GA non sta nemmeno mentendo troppo.
BU: page1.html redirige con un 302 su page2.html, che redirige a su volta con un 301 su una pagina di un altro dominio: per GA tutto questo è invisibile.
MC: non viene mai eseguito il codice di tracciamento di GA (le redirezioni avvengono infatti lato server), il comportamento di Analytics è tecnicamente ineccepibile
BU: se non si installa il codice di monitoraggio GA riporta traffico 0, mentre GWT riporta il reale traffico da Google.
MC: GWT riporta il solo traffico da Google (e solo il traffico organico), ed è normale che sia così. Ci si sta peraltro perdendo tutto il resto del monitoraggio, campagne, cpc, altri motori, referral, traffico diretto, e tutto il resto dei dati che GA mette a disposizione
BU: se il sito va offline, GA riporta traffico 0 mentre GWT riporta che ci sono problemi.
MC: GA è un servizio lato client, e il client non vede il sito. Un sistema di web analytics lato server si comporterebbe nello stesso modo (a seconda del tipo di down, ma tipicamente se il webserver è giù i log non sono collezionati). Se Brian vuole gli faccio un’ipotesi contraria e fantasiosa tanto quanto la sua: un sito con enormi problemi di indicizzazione è perfettamente online: GWT riporta zero visite, mentre GA ne riporta migliaia, da cpc e visite dirette. Chi è che mente?
Quello che Brian intendeva dimostrare, a mio avviso piuttosto goffamente, è che GA non è un sistema adatto ai SEO; e su questo siamo perfettamente d’accordo: sebbene io stesso abbia in passato illustrato dei metodi e dei report utili ai fini dell’addetto al posizionamento (qui, qui e qui, tanto per citarne tre), non ho mai detto che quelli erano gli unici strumenti necessari; il vero SEO sa benissimo che il suo unico e migliore amico è l’analizzatore di logfiles.
Affermare che “Webmaster Tools dice la verità e Analytics mente” è una sciocchezza colossale: sono due sistemi destinati ad usi differenti, che in alcuni casi sono utilizzati dalle medesime persone e per finalità simili, ma che usano dati ed espongono situazioni che spesso non sono lontanamente paragonabili.
Semplicemente, il suo post non ha nessun senso!
Molte persone si sono lamentate che la preview di Google Instant Preview (il nuovo servizio che mostra un’anteprima della pagina direttamente nelle pagine dei risultati, attraverso la lente di ingrandimento) falsa i dati di Google Analytics. Il thread di riferimento sul forum ufficiale è questo.
Prima di generare inutili allarmismi, vi dico subito che il problema è stato risolto ieri, si veda il relativo post ufficiale sul blog di Analytics: Instant Preview issue resolved.
Se volete un metodo per filtrare con un segmento avanzato le non-visite del bot che renderizza le immagini, vi lascio il link al blog di webshare, utilizzate il metodo 1.
Ma la domanda che mi pongo è questa: sono davvero “non visite”? secondo me no, sebbene siano strane, sono visite. In fondo non stiamo parlando di un bot che accede di notte, più volte al giorno, di un sistema automatizzato; stiamo parlando di un utente che, interessato al potenziale contenuto sul vostro sito che dovrebbe corrispondere alla sua ricerca, sceglie di guardare un’anteprima e clicca la lente. Sebbene a lui arrivi un’immagine in jpg, c’è un utente che guarda il vostro sito. A me non da fastidio che Analytics lo conteggi, anzi…
Peraltro John Mu, dipendente Google, nel topic che ho segnalato prima ha precisato che
It is my understanding that these page-views are currently only counted (the Google Analytics JavaScript executed) when we render the preview image on-demand (when a user chooses to view it and when we don’t have one cached already). [Ho capito che queste pagine viste sono conteggiate solo quando forniamo l'immagine di preview su richiesta (dell'utente ndMC) e non ce l'abbiamo già in cache]
Sono una voce fuori dal coro, dimentico qualcosa o siete semplicemente in disaccordo?
Il 14 novembre è il giorno da festeggiare, per noi specialisti del sistema di web analytics made in Google. Ormai cinque anni fa, a sorpresa, Google trasformava Urchin on Demand in Google Analytics, e iniziava la sua lenta ma inesorabile marcia verso un market share strepitoso e verso un mutamento di tutto il settore della web analytics piuttosto pesante.
In fondo al post dello scorso anno mi chiedevo come sarebbe stato oggi Google Analytics, ma non intendo rispondere e non intendo rifare la stessa domanda: ormai mi sono abituato al fatto che le cose cambiano talmente in fretta che è quasi un peccato stare a immaginare cose fantasmagoriche quando c’è sicuramente qualche ingegnere che le sta già sviluppando
Qualche tempo fa FradeFra mi sottopose un quesito interessante: mi disse che nel suo Webmaster Tools vi erano parecchie segnalazioni di errori 404, e tutti relativi a pagine “virtuali” create con la _trackPageview di Google Analytics. Faccenda strana, in effetti, che non mi era mai capitata e che a prima vista sembra impossibile.
Ci penso un po’, ma senza avere davanti tutti i dati e i pannelli non è facile… non mi viene in mente niente altro che Googlebot che esegue javascript, cosa che forse ai più non è molto nota ma che è perfettamente e tecnicamente possibile, tanto è vero che sporadicamente potete trovarlo tracciato nei report di GA guardando alle versioni del browser (vedi immagine):
Quindi Googlebot esegue javascript, trova l’indirizzo della pagina virtuale di Analytics (che non esiste) e la passa da segnalare ai Webmaster Tools come “404 not found“.
Qualche giorno dopo aver impostato il plugin GA di Yoast per creare un po’ di pagine virtuali su questo blog mi sono trovato centinaia di errori 404 anche io, ma poiché stavo preparando l’intervento allo SMAU non ho potuto fare debug seriamente. Adesso sono quasi tutte scomparse, ne resta una sola:
e non ho trovato poi tante informazioni in giro, ne sul forum di supporto di Analytics ne su quello dei Webmaster Tools. Se la cosa in qualche modo vi da fastidio, dovrete fare in modo di aggregare tutte le pagine virtuali sotto una stessa directory e provvedere ad escluderla tramite robots.txt
Google TV arriverà nelle mani dei consumatori entro fine 2010. Google ha annunciato una partnership con Sony, Intel e Logitech per trasformare ogni schermo HD in un PC dedicato al multimediale. Google ha rilasciato alcune note agli sviluppatori che vogliono disegnare siti TV-friendly. Tutto questo mi ha fatto pensare che Google TV avrà un impatto non trascurabile sulla web analytics ridefinendo il come dobbiamo pensare all’esperienza utente.
Ecco una lista parziale di modi in cui Google TV potrebbe cambiare lo scenario della web analytics
Il traffico dalle TV potrebbe essere difficile da riconoscere
Saremo in grado di capire quali visite avvengono da un TV? forse. Potrebbero essere identificate attraverso una descrizione del Sistema Operativo differente, ma nei casi più comuni potrebbero apparire identiche a quelle effettuate da altri dispositivi. Sebbene le TV siano più grosse, hanno la stessa risoluzione della maggior parte dei monitor dei computer (e ormai anche di alcuni cellulari!). Useranno un browser Chrome completo, capace di eseguire Flash e tutto il resto. Gireranno con Android. Avranno la stessa velocità di connessione del vostro PC di casa.
La metrica “visitatore” perde significato
Al crescere delle visite al vostro sito dalle TV, misurare qualsiasi tipo di metrica “visitatore” si discosta sempre più dalla realtà. Innanzitutto le TV sono solo un altro modo con cui un visitatore accede a internet, e nemmeno il primario. E’ lecito aspettarsi che una visita da una TV sarà accompagnata da un’altra visita della stessa persona da un altro dispositivo. Se la media dei visitatori usa due, o tre o quattro device per accedere regolarmente a Internet, è pressoché impossibile misurare cose come “visitatore unico”, “nuove visite”, “tempo dall’ultima visita”, eccetera. Tutte queste misurazioni dovranno concentrarsi sulle visite anziché sul visitatore. [E' un problema che si perde nella notte dei tempi: prima con la questione PC del lavoro - PC di casa, poi con le visite da più browser, oggi con la moltiplicazione dei dispositivi connessi a internet. ndT].
In secondo luogo, a differenza di computer e telefonini, le TV tendono a essere usate da gruppi composti da più di una persona. Questo significa che una visita da una TV può in effetti rappresentare tante persone, facendo perdere alla metrica “visitatore” ancora più senso.
Attribuzione della conversione
Attribuire una conversione a una specifica fonte di traffico diventerà ancora più complesso. Immaginate questo scenario: una persona viene introdotta al vostro sito mentre usa Google TV da un’altra persona, ma decide di finire di esplorare il sito da solo sul proprio computer o cellulare. Come si attribuisce questa conversione? non ci sarà modo di connettere la conversione alla visita dalla TV. E non sarà nemmeno possibile comparare il numero di conversioni al numero di persona che hanno visto la pubblicità in TV.
E ancora, come misurerete le conversioni quando una visita è stimolata da una persona che ha già visto il vostro sito? è una nuova visita? una visita diretta? un referral? Se vi trovano dopo avervi cercato, a che serve sapere che la visita viene da un motore di ricerca, se la prima è stata “spinta” da un vostro affezionato lettore? Questi non sono certo problemi nuovi, ma verranno ulteriormente accentuati.
Potremmo presto accorgerci che l’intero dibattito dell’industria della web analytics sull’attribuzione multi-sorgente delle conversioni sta puntando al problema sbagliato. Quello che dobbiamo assolutamente capire è come la media dei nostri visitatori usa molti dispositivi e in quale ordine. Ben distanti dalla quadratura del cerchio sulle converisioni, il progresso della tecnologia puà solo far aumentare il gap.
Dinamiche di gruppo
Ancora qualche parola sull’audience della TV. Scopriremo presto che i gruppi hanno percorsi di navigazione molto differenti rispetto ai singoli. Immaginate di navigare un sito in gruppo con altri amici. Non importa chi ha il controllo fisico, il gruppo eserciterà una certa influenza sul modo in cui voi interagite col sito. Potreste avere chi vi urla suggerimenti, o chi vi indica aree di interesse su cui cliccare direttamente sullo schermo. Sarete meno in grado di terminare con calma la lettura della pagina per non annoiare il gruppo. Quello che farete online con una TV in salotto rivelerà molto più sulle dinamiche di gruppo rispetto alle tendenze dell’individuo. Le decisioni probabilmente saranno meno stravaganti e più critiche. Esse favoriranno anche convenzioni morali o culturali.
I gruppi hanno anche obiettivi differenti. Saranno meno propoensi a effettuare un acquisto, ad esempio, a meno che esso non coinvolga l’intero gruppo. Le pagine dovranno essere ottimizzate per i gruppi anziché per gli individui.
Applicazioni spearate per siti e TV
Una cosa che rende unica Google TV è il suo approccio nel tentativo di sposare internet e TV è la disponibilità di applicazioni create dagli utenti. A partire dal 2011 il Market di Android avrà applicazioni progettate appositamente per le TV. Queste plasmeranno il modo in cui le TV saranno usate e come siamo abituati a pensare ad esse. Appurate quali saranno le differenti restrizioni che le TV imporranno nella navigazione, le aziende inizieranno a sviluppare siti specifici per le TV, come adesso fanno per i telefonini. Sia per le applicazioni sia per i siti TV la web analytics avrà bisogno di guardare ai report con una prospettiva differente.
Cosa significa Google TV per la web analytics?
Questa lista potrebbe scoraggiare un web analyst. Google TV – e altre tecnologie emergenti – prenderanno la web analytics per l’orecchio. Stiamo appena iniziando a prendere confidenza col significato di alcuni numeri, e questi diventeranno irrilevanti o cambieranno significato. Ma questo non segna la fine della web analytics, né le rende meno affidabile di per sé. Significa solo che gli analisti e le aziende che stanno online un qualche modo dovranno ingegnarsi a interpretare meglio i report.
La cosa eccitante di questa industria è che nessuno ha mai determinato “il modo migliore” di misurare l’attività online. Il dibattito su cosa e come misurarlo deve ancora raggiungere la maturità. L’emergere di Google TV terrà i buoni web analytics sulle spine e aggiungerà nuova linfa al dibattito.
Chi si ricorda quel 14 novembre 2005? esattamente quattro anni fa, con un annuncio un po’ a sorpresa, Google rilasciava una versione hosted (ospitata sui suoi server) di Urchin, software di web analytics acquisito nel marzo precedente.
Ebbe così tanto successo che dopo pochi giorni Google dovette chiudere le iscrizioni, e le tenne chiuse per un bel po’ mentre aggiungeva spazio e capacità computazionale al sistema. Vi ricordate i grafici a torta tridimensionali, le linee con i puntini grossi, blu e gialle, i bottoni rossi con le due frecce verso l’alto che puntavano agli url esterni? Vi ricordate quando insomma si presentava così?
Nonostante questo alcuni di noi l’hanno amato da subito, compreso il sottoscritto che in ufficio era abituato ad usare Webtrends: non mi sembrava vero di avere tutto sotto mano con così poco sforzo, e sebbene fossi conscio del fatto che – allora – i due sistemi non erano nemmeno lontanamente paragonabili, avevo iniziato a intuire la portata di quella che ormai quasi tutti conosciamo come la “regola 10/90″ di Avinash Kaushik: se hai 100 da spendere in web analytics, usa 10 per il software e investi 90 nelle persone che dovranno fare l’attività. Google Analytics, anche nella sua prima incarnazione, spostava l’ago esattamente in quella direzione: costo zero, installazione zero, configurazione limitata. Era come se ti sussurrasse nell’orecchio: “facciamo noi il lavoro sporco, tu concentrati sui dati “.
Cosa è diventato oggi Google Analytics più o meno lo sappiamo: un market share del 60% secondo l’ultima analisi di Immeria, di inizio 2008 (basata sui dati di WASP – web analytics solution profiler), una versione 4.0 da poco annunciata e in graduale rilascio agli utenti, un supporto sul territorio sempre più capillare e preparato.
GA oggi è una delle punte di diamante tra gli asset di Google, e la cosa ci è confermata dalla quantità di dati che sono immagazzinati da Mountain View: BigTable è un sistema di normalizzazione dei dati pensato e utilizzato da Google per i suoi database, che è stato presentato a dicembre 2006 (si veda anche l’ottimo post di Nicola Briani sul forumGT). Ebbene, nel 2006 la seconda applicazione per quantità di dati presente in BigTable era proprio Google Analytics, con 250 Terabytes, seconda solo ai dati dell’indice delle ricerche e del crawl di tutto il web (850 Tb).
Dati che nonostante quanto indicato anche ufficialmente (“The data is stored for at least 25 months“) non sono mai stati cancellati: il mio primo profilo ha ricevuto la prima visita proprio lunedì 14 novembre 2005, e oggi posso ancora vederlo, insieme a tutti i successivi.
Secondo voi come sarà Google Analytics il 14 novembre 2010?
SemaforoQuesto semaforo indica il livello difficoltà del post
