Nov 24 2008
Google Analytics sbaglia le misurazioni?
Non conosco Brandt Dainow e non leggo il suo blog, però trovo parecchio interessante e condivisibile il post di “risposta” di Ian Thomas su “Lies, damned lies…”. Brandt asserisce che Google Analytics sbaglia le misurazioni (anzi, lo farebbe apposta) al punto che molte persone percepirebbero una situazione fortemente distorta rispetto alla realtà. Si concentra in particolar modo sul fatto che GA considera le visite di una sola pagina (i bounce, tanto per chiarire) come visite valide e le usa anche per calcolare la durata media delle visite.
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]
