Ieri sera, come preannunciato, sono arrivate le ventilate novità, e direi che siamo andati oltre ogni più rosea aspettativa! Ci sono tante novità e sono tutte di ottimo livello, e con questa release Google punta dritta alla leadership del settore: i nuovi strumenti infatti non hanno niente da invidiare ai più blasonati tool presenti sul mercato, però il tutto resta sempre gratis. Tra l’altro bisogna dire che queste novità arrivano ad un anno esatto dall’ultima major release (era il 23 ottobre 2008), e questo la dice lunga su quanto Google punti su questo strumento!
Obiettivi di engagement: sono due nuovi tipi di obiettivi, non più legati alla visita di una pagina, che permetteranno di misurare l’interazione degli utenti con il sito o il successo del vostro brand. Si potrà ad esempio definire come obiettivo un tempo medio sul sito superiore a 1 minuto e mezzo. Inoltre il numero di goal per profilo è stato aumentato a 20.
Report sui dispositivi mobili migliorati: sarà possibile tracciare in modo più completo i siti realizzati per i dispositivi mobili, anche quelli che non supportano javascript. Questo sarà reso possibile attraverso un pezzettino di codice php, perl, jsp o aspx da includere nella versione mobile del sito. Inoltre gli sviluppatori di applicazioni Iphone e Android potranno usare GA per tracciare cosa accade all’interno delle loro applicazioni. Non solo, per quelle Android il monitoraggio può essere collegato ad una campagna, in modo che la filiera pubblicità -> arrivo sul sito -> scaricamento dell’applicazione -> uso dell’applicazione possa essere tutta dentro a GA. [Di tracciare le applicazioni Android ne avevamo già parlato, sarà contento Andrea Baccega L'altra novità interessante è che Google Analytics può tracciare visitatori senza javacript. Mi immagino che un domani si possa generare un codice di tracciamento che nel campo NOSCRIPT abbia un pezzo di codice server side appropriato in modo da catturare informazioni di base anche per chi non ha javascript abilitato]
Funzionalità avanzate di analisi: In aggiunta alla dimensione secondaria e alle tabelle pivot, viene introdotto un filtro avanzato per le tabelle, in modo da poter controllare meglio il contenuto. Si potrà ad esempio decidere di mostrare solo le pagine con un bounce rate superiore al 70%, senza aver bisogno di definire un segmento personalizzato. [Personalmente ne sentivo il bisogno, è una carenza che non mi sono mai riuscito a spiegare]
Metrica Visitatori Unici: durante la creazione di un custom report sarà possibile selezionare la metrica “visitatori unici” e sarà possibile incrociarla con qualsiasi dimensione. [se fosse vero questo smentirebbe il mio vecchio post sugli unici per pagina. Sarei felice di essere smentito, se questo significa avere più dati - update: nemmeno Justin Cutroni sa spiegare come sia possibile, si limita a dire che "Google ha trovato il modo di calcolare il dato in tempo reale", ma è altrettanto piacevolmente sorpreso ]
Variabili personalizzate multiple: attraverso la nuova funzione _setCustomVar() sarà possibile definire più variabili personalizzate, ed esse potranno essere riferite al visitatore, alla sessione o alla pagina (es: è stata vista una pagina della sezione Sport). Il che significa che in quest’ultimo caso si potranno realizzare dei content group senza ricorrere a trucchi. [Anche questa novità era attesa da tempo. Mi risolve un problema discretamente grosso e aggiunge una funzionalità di cui necessitano tutte le aziende medio-grandi]
Condivisione di custom report e segmenti personalizzati: questa in realtà era un novità vecchiotta, ma finalmente è stata abilitata. Adesso vicino ad ogni segmento avanzato o report personalizzato vedrete un pulsante “nascondi nel profilo” e quattro link: modifica, copia, condividi ed elimina. Condividi genera un link da inviare a un’altra persona, che cliccandolo si troverà il custom report o il segmento creato nel proprio profilo.
Analytics intelligence: si tratta di un algoritmo in grado di intercettare e segnalare significative variazioni nei dati, su base giornaliera, settimanale e mensile. Invece di dover sempre navigare nei dati, GA vi avviserà automaticamente se avete un calo del 70% nel bounce rate da una certa città o se c’è un incremento del 300% da un particolare referrer. [è interessante, perché il 300% può sembrare molto ma in siti con molti accessi spesso queste variazioni significative sono nascoste nelle righe più basse delle tabelle. Magari noi ci concentriamo a guardare le prime 100 righe, mentre alla trecentesima ci sono variazioni pazzesche su cui vale la pena indagare]
Avvisi personalizzati: sarà possibile dire a GA di avvisarci se si verificano determinate condizioni sul nostro traffico. Ad esempio se per una determinata campagna il bounce rate sale oltre una certa percentuale o se le visite totali al sito scendono sotto una certa soglia. Con gli avvisi personalizzati scegliamo noi cosa tenere d’occhio, mentre l’intelligence ci avviserà delle cose che potrebbero sfuggirci. [queste due novità mi sembrano decisamente interessanti nell'ottica di usare il tempo su GA per indagare e pensare ad azioni da compiere, invece che cercare.]
Quando uscì google analytics 3.0 si parlava apertamente di funzionalità di livello enteprise, con queste altre aggiunte cosa dovremo dire? secondo voi quando Forrester analizzerà di nuovo la situazione del mercato dei fornitori di soluzioni WA, Google Analytics dove sarà?
Negli scorsi giorni Google dovrebbe aver completato l’attivazione delle tabelle pivot in tutti gli account di Analytics, anche quelli che usano una lingua diversa dall’inglese, e quindi anche voi dovreste adesso avere la possibilità di usufruire di questo strumento.
Le tabelle pivot (pivot table in lingua originale) sono tabelle a raggruppare e manipolare grandi quantità di dati. In realtà rispetto a quanto potemmo vedere nel video di presentazione della funzione, a maggio, manca la colonna della dimensione secondaria, ma anche così è già possibile iniziare a capire se e come la funzione potrà tornarci utile.
Una volta cliccato il pulsante “pivot” si aprirà una tabella che a prima vista potrebbe sembrare simile a quella standard cui siamo abituati: il primo menu a tendina permette di selezionare la dimensione, ed è di solito allineato al report che stiamo guardando. Quindi se accediamo alla tabella pivot del report “siti di riferimento” sarà posizionato su “sorgente”, che è la dimensione predefinita del report. I due menu a tendina a fianco, grigi, ci permettono di scegliere una o due metriche da visualizzare nelle colonne. Così si viene a creare una tabella a doppio ingresso basata sulle metriche che abbiamo deciso di guardare. L’intera tabella è ovviamente ordinabile in modo crescente o decrescente basandosi sul contenuto di qualsiasi colonna.
Ecco ad esempio una tabella pivot delle prime cinque sorgenti per una keyword, con metriche Visite e Pagine per Visita e ordinata per totale delle visite, con la quale ho un colpo d’occhio che diversamente mi richiederebbe di navigare in due report, o quantomeno qualche clic in più (clicca per ingrandirla)
Provatela e poi ditemi se la ritenete una funzione utile!
La primissima funzione richiesta dagli utenti quando uscirono le API ufficiali fu la possibilità di interrogare il database di Google Analytics riguardo gli eventi tracciati nei profili; forse in effetti fu la seconda, ma a pochissima distanza, segno che questa era una esigenza reale e molto sentita. Ci sono voluti cinque mesi quasi esatti, ma adesso si può fare. Il tracciamento degli eventi è stata una delle novità più apprezzate nel corso dell’esistenza di GA, ed è stato quindi naturale che Google abbia lavorato per includerlo nelle export API. A poco a poco tutte le informazioni disponibili nell’interfaccia di Analytics saranno disponibili per l’export, e alla fine sarà anche possibile non accedere affatto all’indirizzo www.google.com/analytics.
Un’altra novità nelle API è la possibilità di estrarre i dati di navigazione (gruppo di report “contenuti”, sezione “analisi di navigazione”) degli utenti, affinché sia possibile utilizzarli nei propri strumenti o report. Il post ufficiale fa l’esempio di report di overlay customizzati (e sicuramente migliori di quello di Google, che lascia molto a desiderare). Infine, per i tecnici, la lunghezza massima della stringa di filtro è stata portata a 128 caratteri (dai 32 precedenti), e questo permetterà di comporre espressioni più complesse.
Una piccola nota sui report che lasciano a desiderare: oltre all’overlay, un altro della serie è “percorso obiettivo inverso”, ma da qualche giorno su di esso compare questo avviso (tnx to Marco Ziero):
Il rapporto del percorso indiretto per l’obiettivo verrà sospeso a breve.
Se notate c’è scritto “sospeso”, e questo mi dà fiducia riguardo al fatto che prima o poi verrà fatto un redesign del report, che così com’è è utile solo fino a un certo punto. L’obiettivo è sempre quello di migliorare!
Google Insights è un servizio che esiste già da qualche tempo, ma solo recentemente è venuto alla ribalta anche in Italia grazie all’introduzione dell’interfaccia nella nostra lingua. Tralasciando i titoli sensazionalistici dei giornali tipo “Google svela i segreti degli italiani”, Insight è uno strumento che permette di conoscere, valutare e comparare i trend di ricerca nel tempo o in base a diverse località, per le ricerche su web, immagini, news o prodotti, in tutto il mondo o in aree specifiche e/o su determinati intervalli temporali.
Questo ad esempio è l’andamento delle ricerche relative a “Google Analytics”, in tutto il mondo, dal 2004 a oggi. Anche se non l’avete mai usato, se frequentate la rete è probabile che vi siate già imbattuti in Insight, magari quando è mancato Michael Jackson e molti siti pubblicavano il grafico dell’esplosione di ricerche online relative al cantante pop.
E’ uno strumento indubbiamente utile, anche se non va preso per oro colato, e da oggi grazie a Seoverflow.com è possibile selezionare fino a cinque keyword nell’interfaccia di Google Analytics e interrogare direttamente Insights per le ricerche relative a quelle chiavi, in tutto il mondo e su un arco temporale di 90 giorni. Si tratta di niente di più di una scorciatoia, ma può essere utile per velocizzare un po’ il lavoro.
Per esempio, mentre scrivevo questo post e ho usato un po’ lo strumento con le prime cinque keyword di ingresso a questo blog, mi sono accorto che fatto 100 il volume massimo di ricerche della keyword principale (il 2 settembre), la media su 90 giorni è 81. La seconda keyword principale per contro quota 1. Eppure in termini di ingressi percentuali su Analytics la differenza non è così marcata (nemmeno restringendo Insights alle sole query italiane, per aderire meglio alle visite al blog). Questa “vista” sui dati può essere utile se stessi decidendo di spingere di più sulla seconda keyword: Dovrei misurare i miei sforzi sul fatto che il volume di ricerche relativo non è poi così tanto grande, oppure avrei comunque un dato in più per fare ulteriori approfondimenti prima di buttarmi a capofitto a spendere energie per fare il lavoro.
Per l’installazione è necessario il solito Firefox con GreaseMonkey. Lo script funziona solo se usate Google Analytics in lingua inglese.
Giusto per riallacciarmi al post simile di qualche giorno fa, ecco un caso completamente opposto in cui le cose sono drammatiche. Certo, i numeri non sono assolutamente paragonabili (si tratta di un sito “dormiente”, cioè senza nuovi contenuti e che deve essere ristrutturato), ma ciò non toglie che nessuno vorrebbe vedere un grafico come quello qui sopra.
Me ne sono accorto solo oggi, e ho almeno due ipotesi mentre scrivevo questo post ho capito cosa non andasse. Questo non toglie che se il sito fosse stato a regime avrei perso un bel po’ di dati (o di visite, se il sito fosse stato irraggiungibile, ma di quello ci si accorgere con più facilità).
Questo solo per ribadire per l’ennesima volta che un giretto quotidiano su tutte le bacheche dei vostri profili non vi porterà via molto tempo, ma vi consentirà di diagnosticare tempestivamente eventuali problemi simili al mio.
Che cosa sarebbe il refresh rate? è il nome di una metrica che Caleb Whitmore definisce come “il numero medio di volte che una data pagina viene vista durante ogni visita”. In sostanza è il numero di visualizzazioni di una pagina diviso il numero di visualizzazioni uniche (visite) della stessa pagina. Caleb sostiene che se una pagina viene vista più volte durante una sessione di visita, può voler dire che è una pagina di transito tra altri contenuti interessanti, oppure che è una pagina della quale il visitatore non può fare a meno o che trova particolarmente stimolante. In ogni caso, è una cosa che può valere la pena di evidenziare.
Caleb ha interpellato Jeremy Aube di ROI Revolution e insieme hanno aggiunto delle funzionalità allo script di GreaseMonkey GAREnhancer, che potete scaricare – o aggiornare – da questa pagina. Lo script aggiunge una colonna ai report “contenuti principali”, “contenuti per titolo” e “dettaglio contenuti” e una casella di riepilogo sopra ai suddetti report; la colonna aggiuntiva può anche essere usata per ordinare il report.
Tutto questo però solo se usate l’interfaccia in inglese US, come già avveniva per la vecchia versione dello script.
L’ho installato da poco e ancora non ho avuto occasione di usarlo attivamente nelle analisi, ma essendo integrato in uno script indubbiamente utile, la funzione è lì, pronta per essere usata quando ve ne sarà occasione. Non costa niente, e fornisce una visione in più sui dati.
Oggi proviamo a ragionare sulle funzionalità che GA non ha ma che vi piacerebbe avesse; ogni tanto me ne viene in mente qualcuna, ma quasi sempre sono piccoli miglioramenti che col tempo poi vengono fatti. Oggi, dopo l’ennesima situazione in cui ho sentito la necessità di una funzione, ho deciso di scriverlo e di vedere se anche voi avete dei desiderata che renderebbero Analytics molto più funzionale di com’è adesso.
La funzione di cui sento la mancanza è una modalità di filtro in visualizzazione “al volo” direttamente nei report. Ad esempio, sto analizzando il report dei contenuti e voglio fare delle ottimizzazioni sulle pagine poco performanti. Decido di ordinare il report per frequenza di rimbalzo inversa, ovvero dalla più alta alla più bassa. E’ vero che è giusto che parta a ottimizzare dalle pagine poco performanti, ma siccome il mio tempo per l’intervento è limitato ha poco senso che guardi decine e decine di pagine con 1 visita e frequenza di rimbalzo 100%, che sono poi le prime che in genere mi propone un report ordinato così.
Allora vorrei un filtro in visualizzazione “al volo” che mi permetta di vedere solo le pagine con frequenza di rimbalzo 100% e almeno – che so – 20 pagine visualizzate. E’ una cosa che posso fare banalmente con un segmento avanzato, ma ovviamente non posso avere un segmento per ogni numero che penso mi potrebbe servire. Basterebbe aggiungere tre campi in basso, a fianco al filtro testuale: un menu a tendina per decidere il campo oggetto del filtro, uno per selezionare maggiore, minore o uguale e uno per digitale il valore.
Un’altra semplice funzione che migliorerebbe molto la vita sarebbe l’ordinamento dei dati tabellari per grandezze multiple: ad esempio poter ordinare il report di cui abbiamo parlato per frequenza di rimbalzo e secondariamente per pagine visualizzate uniche, in modo che tutte le pagine con bounce 100% siano ordinate per pageviews uniche e mostrate prima (o dopo, ma comunque separate) di quelle con bounce 99%, a loro volta ordinate per pageviews uniche.
Sono piccole migliorie che farebbero felici tante persone, non trovate? e voi, di cosa sentite la necessità dentro a Google Analytics?
Ecco un interessante (anche se un po’ datato) post su e-nor.com a proposito dell’interpretazione del bounce rate nel report “contenuti principali”. A prima vista infatti la frequenza di rimbalzo nella relativa colonna potrebbe essere interpretata come una percentuale della colonna “pagine visualizzate”, soprattutto ad un neofita che non ricorda l’assioma secondo cui il bounce rate (i rimbalzi, appunto) è una metrica per le visite e non per le pagine viste. Anzi, per dirla come l’autore del post (da cui trarrò traduzioni letterali):
“Bounce rate is the percentage of single-page visits in which the person left your site from the entrance (landing) page,” by Google Analytics.
“Single page view visits divided by entry pages,” by the Web Analytics Association.
“La frequenza di rimbalzo è la percentuale di visite di una sola pagina in cui una persona ha abbandonato il vostro sito dalla stessa pagina di atterraggio”, definizione di Google Analytics.
“Visite di una sola pagina vista diviso pagine di ingresso”, secondo la Web Analytics Association.
Il problema dell’autore del post diventa evidente quando si guarda alla pagina di conferma di un ordine in un sito e-commerce e questa ha un bounce-rate del 100%. La pagina in questione non dovrebbe generalmente essere una pagina cui si può arrivare direttamente, e dovrebbe altrettanto generalmente essere l’ultima di un percorso che ha almeno due pagine viste: ordine e ringraziamento, quando non anche il pagamento.
Le spiegazioni per questo fenomeno possono essere molteplici:
- The thank you page was bookmarked by the visitor for future reference.
- The visitor hit the refresh button on the non-landing page window after 30 minutes of no activity.
- A direct visit to the non-landing page by developers/site owner. Excluding the internal traffic will solve this one.
- La pagina di ringraziamento è stata messa nei segnalibri dall’utente.
- Il visitatore ha premuto il tasto di refresh su quella pagina dopo più di mezz’ora di inattività (nuova sessione).
- Una visita diretta a quella pagina da parte di chi conosce il sito (proprietario/sviluppatore) in un contesto in cui il traffico interno non viene filtrato.
Sostanzialmente, quindi, guardare alla frequenza di rimbalzo nel report “contenuti principali” è fuorviante, e sarebbe meglio farlo nel report “pagine di destinazione principali”. Potete rendervene conto da soli guardando una riga del report “contenuti principali”, ad esempio nel mio caso la pagina /about/: 121 pagine viste (98 PV uniche), 50% secco di bounce rate; a parte il fatto che la metà di 121 è 60,5 e la mezza visita non esiste, il problema si risolverebbe dicendo in italiano che “la metà di 121, cioè 60, pagine viste sono rimbalzi”. Non regge. Ma in ogni caso è ugualmente sbagliato fare quel calcolo. La colonna ci dice che il 50% di coloro che sono arrivati direttamente su quella pagina hanno poi abbandonato il sito. E quanti sono giunti direttamente su quella pagina? lo scopriamo guardando il report “pagine di destinazione principali”, ove leggo: 6 entrate, 3 rimbalzi, 50% frequenza di rimbalzo. Così quadra, e 3 è ben diverso da 60 non vi pare?
Ormai il team di Google Analytics ci ha abituati alle novità annunciate direttamente durante le conferenze: ieri all’ Emetrics di San Jose ne sono state annunciate quattro, che vedremo prossimamente nei nostri report (dicono qualche settimana):
dimensione secondaria: a fianco al menu a tendina “dimensione” apparirà un’altra tendina che ci permetterà di specificare una seconda dimensione e avere per ogni riga del report una combinazione dimensione1-dimensione2. Per esempio nel report keyword, la combinazione di dimensioni keyword-città produrrà per ogni riga qualcosa come “voli low cost – roma”, “voli low cost – milano”, “volare risparmiando – roma”, “voli low cost – firenze” e così via… (e a questo punto immagino che finalmente aumenteranno il limite di righe esportabili – senza trucchi – giacché è facile saturare 500 righe con pochi dati)
pivoting (non ho idea di come lo tradurranno, quindi per ora lo indico letteralmente): il pulsante “pivot view” permetterà di aggiungere, ad esempio, colonne con i vari motori di ricerca nel report keyword, e di mostrare per ognuno di essi una serie di dati. In pratica aggiunge metriche specifiche e non generali ai report. Detto così magari non è proprio chiarissimo, infatti Google ha preparato un video per queste due feature nuove
condivisione di segmenti avanzati e rapporti personalizzati: finalmente si potranno condividere sia i segmenti avanzti che i custom report, semplicemente inviando un URL (come ad esempio si fa con qualsiasi Google Map). Niente più lunghe telefonate o email per spiegare quali dimensioni e metriche inserire e quali espressioni regolari sono necessarie
selezione dei profili ove applicare segmenti avanzati e custom report: invece di avere un segmento avanzato uguale per tutti i profili, sarà possibile specificare a quali profili essi saranno applicati, analogamente a quanto già adesso avviene con i filtri.
Si tratta di novità di rilievo, che facilitano ancora il lavoro e chi usa GA tutti i giorni per la propria attività. Le novità relative alla condivisione invece aiutano chi come me gestisce gli account dei clienti e velocizza il processo di creazione e applicazione definitiva delle modifiche.
Cosa invece continua a mancare, secondo me? la possibilità di fare filtri “al volo” sulle righe dei report, basandosi sulle colonne. Ovvero, voglio vedere le keyword in ordine di percentuale di conversione, ma solo quelle con almeno 10 visite, altrimenti è ovvio che quelle con una visita e una conversione (100% conversation rate) occuperanno le prime posizioni.
Solo un appunto veloce per segnalarvi questo post di Patrick Collision, che nel giro di un weekend ha usato le nuove API di Google Analytics per importare dati dentro a Mathematica, un famoso ambiente di calcolo dotato di un linguaggio di programmazione interno, e fare alcune cose decisamente interessanti. Il post l’ho letto velocemente, le formule non le ho controllate, ma come ha affascinato me, penso possa affascinare voi e darvi un ulteriore spunto su come potranno essere “diverse” le cose in futuro.
Le immagini sono tutte modalità di visualizzazione di dati reali di GA incrociati con altri dati importati dentro Mathematica. La differenza rispetto all’uso di file CSV o XML è che le cose possono essere automatizzate e schedulate, ad esempio come fa Patrick nel video a fine post.
L'altra novità interessante è che Google Analytics può tracciare visitatori senza javacript. Mi immagino che un domani si possa generare un codice di tracciamento che nel campo NOSCRIPT abbia un pezzo di codice server side appropriato in modo da catturare informazioni di base anche per chi non ha javascript abilitato]
Negli scorsi giorni Google dovrebbe aver completato l’attivazione delle tabelle pivot in tutti gli account di Analytics, anche quelli che usano una lingua diversa dall’inglese, e quindi anche voi dovreste adesso avere la possibilità di usufruire di questo strumento.
