Google Analytics in 30 secondi

Non appena si è diffusa la voce che Google sta modificando le informazioni passate nei referrer delle ricerche (si veda anche Alessio Semoli) sono fioccate le supposizioni su cosa significhino i nuovi parametri che vengono inviati. Secondo la versione che va per la maggiore, il parametro cd= conterrebbe la posizione del nostro sito nelle pagine dei risultati del motore, consentendo di conoscere il posizionamento del sito per ogni chiave ricercata (e cliccata) dagli utenti.

Mi sono subito messo a scrivere un filtro per mostrare questa importante informazione nei report, ma mentre ero ancora nella fase di affinamento della regular expression (e bloccato soprattutto dal fatto che non ho ancora trovato un referrer “nuovo”) sul sito websharedesign.com è apparso il filtro fatto e finito. Diamo quindi a Cesare quel che è di Cesare, perché intanto stavo percorrendo la stessa strada ma ero solo leggermente più indietro.

Il filtro è di tipo personalizzato/avanzato, e ha i seguenti parametri:

Campo A -> Estrai A: Termine della campagna – (.*)
Campo B -> Estrai B: Referral – (\?|&)(cd)=([^&]*)
Output in -> Constructor: Termine della campagna – $A1 ($B2)
Campo A obbligatorio: SI
Campo B obbligatorio: SI
Sovrascrivi campo di output: SI
Maiuscole/minuscole: NO

Questo filtro presuppone che non abbiate campagne Adwords, e se le avete dovrete applicare un’altra procedura in due step.

Il mio consiglio è quello di testare il filtro su un profilo-copia per due motivi: il primo è il solito, ovvero evitare di distruggere dati di produzione ed essere sicuri che il filtro funzioni adeguatamente; il secondo è una domanda che ho postato nei commenti e che al momento è in moderazione: secondo me questo filtro porta ad una disaggregazione delle keyword di ingresso; se prima la keyword “hotel roma” era unica, applicando il filtro potremmo trovarci ad avere sia “hotel roma (5)” che “hotel roma (8)”, poiché è variata la posizione in SERP del nostro sito su una determinata parola chiave. In settori molto competitivi, come ad esempio il turismo, questo potrebbe portare ad avere risultati molto frammentati e la necessità di riaggregare in fase di analisi dati che lo erano già in origine prima di applicare il filtro.

Inoltre, come noto, gli utenti che fanno ricerche mentre sono loggati ad un Google Account visualizzano risultati differenti e personalizzati rispetto a chi non lo è (Google infatti mostra più in alto risultati che abbiamo già cliccato in passato): il rischio è che vi siano una moltitudine di parametri cd= differenti per query uguali, a prescindere dalla reale posizione nelle pagine dei risultati.

Concludo dicendo due cose: la prima è che il nuovo referrer è ancora in “fase sperimentale”, cioè ha iniziato ad essere inviato solo da alcuni server, e probabilmente ci vorrà ancora del tempo prima di vederlo all’opera (ovvero il filtro potrebbe non fornire nessun risultato anche se corretto). La seconda è che, naturalmente, siccome stavo lavorando su un mio filtro analogo non ho testato questo. Prendete la segnalazione così com’è 🙂

Mi rendo conto che ultimamente fungo quasi solo da segnalatore di post altrui, ma tant’è spero che siano comunque cose che possano interessare. In questo caso sul prolifico YOAST Reinout Wolfert ha scritto un post con un report specificatamente pensato per i SEO, ovvero un report con una comparazione grafica tra le visite totali, quelle provenienti dalla prima pagina di google e tutte le altre.

Niente di trascendentale (gran parte del lavoro è basato sul famoso post di André Scholten, poi migliorato da Damon Gudaitis), ma comunque una risorsa utile. E’ interessante notare che negli screenshot postati il totale delle visite provenienti dalla somma di tutte le pagine dei risultati di Google superiori alla prima è di gran lunga inferiore al totale delle visite provenienti dalla prima pagina. C’è da lavorare molto sulla coda lunga 🙂

Può sembrare strano detto da me e su questo blog, ma è esattamente quel che penso e l’occasione per ribadirlo mi viene da un caso pratico che ho affrontato qualche giorno fa da un cliente.
Durante l’analisi del traffico degli ultimi tre mesi, e dopo alcune considerazioni sulle fonti, ci imbattiamo in un fenomeno strano: molti URL dei contenuti del sito appaiono duplicati, e funzionanti e visitabili, ancorché non linkati da nessuna parte in apparenza. Alcuni hanno la struttura

/directory/sottodirectory/index/id_contenuto.html

e altri invece

/sottodirectory/index/id_contenuto.html

Il cliente mi avverte che in passato avevano avuto grossi problemi di questo tipo, ma che dopo un lavoro certosino avevano bonificato la situazione, e Google Webmaster Tool lo confermava.
L’analisi dei percorsi di navigazione, delle sorgenti delle visite a questi URL e delle keyword di ingresso portavano tutti a una fonte: Google. A questo punto la web analytics si ferma, ma il cliente ha bisogno di capire. Facendo alcune prove di ricerca e attraverso l’uso degli operatori site: e inurl: riesco a isolare due URL presenti delle pagine dei risultati di Google, ma ancora questo non ci dice nulla. Da dove Google pesca questi indirizzi sbagliati?

L’illuminazione mi è venuta dopo aver notato che gli URL con più visite (quelli esistenti nei link interni al sito) avevano la copia cache, mentre quelli “sbagliati” non avevano la copia cache e recavano la scritta “XX ore fa”. Di che cosa Google non fa la copia cache e conosce bene l’ora di pubblicazione? la prima risposta è “delle news”, perché il sito è presente come fonte in google news, ma anche lì l’operatore site: non fornisce una risposta soddisfacente, il secondo bersaglio sono i feed RSS, e infatti lì vi era l’errore e i link errati.
Ma queste risposte non ce le può dare Google Analytics, nè la web analytics in generale, ed è per questo che dico che la web analytics non è tutto. Sono conscio del fatto che è impossibile essere esperti in mille campi, ma conoscere le basi di funzionamento dei motori di ricerca, l’uso degli operatori e un po’ di SEO non può di certo essere un ostacolo all’attività di WA, anzi.

Avete esperienze simili e altri campi di cui è bene conoscere le basi da suggerire?

image credits: dprevite on flickr

Il post precedente ha riscosso un certo interesse nel mondo dei SEO e di chi fa web analytics. Una delle critiche più grandi mosse al metodo riportato è che non è molto chiaro che start=30 non significa pagina 30, ma pagina 2. Per questo motivo Damon Gudaitis ha scritto alcuni altri filtri per sistemare la cosa. Purtroppo il grado di complicazione introdotto non giustifica sempre lo sforzo richiesto, per cui il mio consiglio è di procedere solo se non siete soddisfatti del metodo precedente e se leggendo questo post avrete tutto chiaro.

Il “metodo Damon” estende il tracking anche a Yahoo e MSN. Vi traduco le istruzioni step-by-step, da applicare naturalmente sempre ad un profilo copia:

Filtrare solo il traffico organico:

1. selezionare la gestione filtri dalla schermata principale
2. cliccare su aggiungi filtro
3. assegnare al filtro il nome Traffico Organico
4. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina e selezionare includi
5. nel Campo filtro selezionare Mezzo della Campagna
6. nel Pattern filtro inserire organic
7. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
8. salvare le modifiche

Restringere il profilo a Google, Yahoo e MSN:

1. cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Visitatori da motori di ricerca
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina e selezionare includi
4. nel campo filtro selezionare Referral
5. nel Pattern filtro inserire (google|yahoo|msn|live)\.[a-z]+
6. assegnare il filtro al profilo-copia desiderato
7. salvare le modifiche

Estrarre le informazioni desiderate dalle SERP di riferimento:

1. cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Search Ranking
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina e selezionare avanzato
4. Campo A -> Estrai A, selezionare Termine Campagna e inserire (.*)
5. Campo B -> Estrai B, selezionare Referral e inserire (\?|&)(start|first|b)=([^&]*)
6. Output in -> Constructor, selezionare Definito dall’utente e inserire $A1 | pagina: $B3
7. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
8. salvare le modifiche

Formattare correttamente la pagina 1:

1. cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Pagina 1
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina, poi selezionare Cerca e sostituisci
4. Campo filtro, selezionare Definito dall’utente. Cerca stringa, scrivere pagina:$
5. Sostituisci stringa, scrivere pagina: 1
6. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
7. salvare le modifiche

Formattare correttamente le pagine 2,3, eccetera:
[la ragione per cui le espressioni regolari comprendono 10 e 11, ad esempio, è che Google fa iniziare pagina 2 dal risultato #10, Yahoo e MSN invece dal risultato #11]

1. per ogni pagina che si vuole tracciare, cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Pagina 2 (o 3, 4, eccetera…)
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina, poi selezionare Cerca e sostituisci
4. Campo filtro, scegliere Definito dall’utente
5. Cerca stringa, inserire pagina: 1[0-1]$ (o pagina: 2[0-1]$ per pagina 3, pagina: 3[0-1]$ per pagina 4 ecetera…)
6. Sostituisci stringa, inserire pagina 2 (o pagina 3 eccetera…)
7. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
8. salvare le modifiche

Ordine dei filtri:
Mai come in questo caso l’ordine dei filtri è importante; i filtri che riformattano i numeri di pagina vanno in rigoroso ordine numerico crescente, pena il caos.
L’ordine dei filtri funzionante è questo:

– Traffico Organico
– Visitatori da motori di ricerca
– Search Ranking
– Pagina 1
– Pagina 2
– Pagina 3, eccetera…

La soluzione non mi fa impazzire di gioia, se ricevete visite anche da pagina 12 delle SERP avrete bisogno di 12 filtri per riformattare correttamente i numeri di pagina, ma d’altronde i filtri cerca e sostituisci non sono così versatili da includere una regular expression unica che modifichi tutto. Se proprio sentite l’esigenza di avere i numeri di pagina corretti, questo è quel che dovete fare…

La primissima versione di Google Analytics aveva due viste predefinite sui dati, una più dedicata ai webmaster e una più dedicata al reparto marketing; questa differenziazione si è poi perduta con l’introduzione della versione 2.0. Per i SEO invece non c’è mai stato niente di esplicito, anche se tutti sappiamo quanto lo strumento possa essere utile a chi si occupa di ottimizzazione.
André Scholten, olandese, ha scritto sul suo blog e tradotto su Yoast.com un articolo interessante che permette di creare un profilo-copia in cui ogni keyword usata per arrivare al sito è accompagnata dal numero di pagina in cui era ospitata sulle SERP (pagine dei risultati dei motori).
In realtà si tratta di tre filtri, il terzo dei quali fa il grosso del lavoro mentre i primi due si occupano di ripulire il traffico da tutto quel che non sono visite provenienti da Google organico. Perciò eccovi i tre filtri (usateli in ordine, anche se l’unica cosa importante è che il tre venga dopo gli altri due):

Ranking 1
filtro personalizzato – includi
campo filtro: sorgente campagna
pattern filtro: google
maiuscole/minuscole: no

Ranking 2
filtro personalizzato – includi
campo filtro: mezzo della campagna
pattern filtro: organic
maiuscole/minuscole: no

Ranking 3:
filtro personalizzato – avanzato
campo A -> estrai A: Referral (\?|&)q=([^&]*)
campo B -> estrai B: Referral (\?|&)start=([^&]*)
Output in -> Constructor: Definito dall’utente $A2 (posizione: $B2)
Campo A obbligatorio: si
Campo B obbligatorio: no
Sostituisci campo di output: si
maiuscole/minuscole: no

in sostanza questo filtro prende il referral di una visita da una ricerca, come http://www.google.it/search?num=20&hl=it&lr=lang_it&pwst=1&q=tambu&start=20&sa=N ed estrae le due informazioni in neretto, ricostruendole nella forma keyword (posizione: numero) dentro al campo “definito dall’utente” del pannello visitatori. Se non compare nessun numero significa che la visita arriva da pagina 1. Posizione inoltre non consente di conoscere la posizione esatta del click, ma rappresenta il risultato minimo che compare sulla SERP. Per cui posizione 20 significa in pratica pagina 3, come potete verificare guardando un po’ gli indirizzi delle SERP di Google.

Così come sono i tre filtri funzionano solo per Google, con un po’ di modifiche ai filtri uno e due si possono intercettare anche Yahoo e Live Search e modificare poi il terzo filtro come indicato nel post.
Ho provato questa soluzione per qualche giorno e i risultati sono interessanti: sebbene la maggior parte delle visite arrivi da pagina uno, allargando un po’ l’orizzonte delle keyword si arrivano a scoprire anche visite di persone che sono arrivate a pagina 10 o oltre, visite che mi sento quindi di ritenere molto interessate (non scorro dieci pagine di risultati per cliccare poi “a caso”). Come sempre, se qualcosa è in grado di darci uno sguardo diverso sui dati, vale la pena di provarlo.

Juice Analytics ha da poco rilasciato Concentrate, uno strumento che si appoggia su un account Google Analytics per facilitare l’analisi della cosiddetta long tail delle keyword, ovvero la coda lunga formata da molte parole chiave che portano poco traffico singolarmente, ma che sommate insieme compongono una mole importante di visite. Naturalmente l’ho testato per voi… Continua a leggere “Concentrate, strumento per la long tail delle keyword”