Mar 30 2014

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Nuovo report Campagne Video

autore: Marco Cilia categoria: report tag: ,

Qualche giorno fa Google ha rivelato che sta introducendo un report Campagne Video all’interno dei report AdWords, dedicato alla rendicontazione delle attività di Video Ads, in particolar modo alle campagne TrueView (formato che a sua volta subisce modifiche e passa da tre a due formati)

Questo nuovo report è in rollout su tutti gli account, e presenta direttamente dentro a Google Analytics metriche come “visualizzazioni a pagamento” (il trueview infatti viene pagato solo in determinate condizioni), CPV (cost per view), clic sul sito web, RPV (revenue per view), oltre alle classiche che già conosciamo su Analytics.
Interessante anche la scheda “Coinvolgimento”, che elenca il numero di view, di nuovi fan, di visualizzazioni che sono arrivate al 25, 50, 75 e 100% del video promosso.

Si tratta di dati molto interessanti, che fa sempre comodo avere a disposizione direttamente in GA senza dover aprire un altro strumento per l’analisi. Ora speriamo che queste metriche siano preso disponibili per custom report e dashboard e nelle API!


Dec 17 2012

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GA in real life – 2

autore: Marco Cilia categoria: generale tag:

Oltre un anno fa il team di Analytics mise online un divertente video sull’esperienza utente di un e-commerce riportata nella vita reale, un video ideato dal team di Google Analytics per sensibilizzare i webmaster all’uso di strumenti di ottimizzazione.

Sebbene ancora insuperato per comicità, da qualche giorno sono disponibili due nuovi episodi della serie:

La ricerca interna:

L’ottimizzazione delle landing page:

A volte una risata è il miglior modo per meditare un po’ su cosa stiamo proponendo ai nostri utenti :)


Dec 01 2011

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Youtube Analytics

autore: Marco Cilia categoria: generale tag: ,

Precisiamo subito che no, non stiamo parlando di un modo per tracciare completamente i video di Youtube dentro Google Analytics, bensì del nuovo nome che hanno dato alla funzione Insights. Detto questo bisogna anche ammettere che il cambiamento è sostanziale, sia in termini di interfaccia sia in termini di funzionalità; il nuovo Youtube Analytics, accessibile semplicemente da www.youtube.com/analytics, si presenta con una grafica in linea con gli attuali redesign che stanno interessando un po’ tutti i prodotti Google, ispirati a Google+ e molto “grigi”.

Nella parte superiore dell’interfaccia c’è una barra che serve a isolare un singolo contenuto, cioè video, un certo paese o un certo intervallo di tempo. Youtube Analytics si apre per impostazione predefinita sulle statistiche del canale, e mostra il numero di visualizzazioni totali dei video e la variazione netta negli iscritti al canale, poi il numero di “mi piace” e “non mi piace”, di commenti, condivisioni e infine aggiunta e rimozione dai preferiti di un nostro video. Dopo la lista dei primi 10 video ordinati per numero di visualizzazioni troveremo alcuni dati demografici, come i principali paesi di provenienza degli utenti che hanno visto i video, il sesso, i principali posti dove i video sono stati visti (se su youtube, embeddati, su mobile, ecc) e le principali sorgenti di traffico che hanno portato gli utenti a vedere i nostri video. Ovviamente ognuno di questi mini-report è collegato al report dettagliato per la stessa metrica.

Visualizzazioni

Il report visualizzazioni, di canale o per singolo video, mostra il numero totale delle visualizzazioni nel periodo selezionato. E’ disponibile un grafico a linee con punti per giorno, settimana o mese e volendo si può attivare il confronto con una seconda metrica, che è spettatori unici. Esattamente come si può fare su GA il confronto tra visite e visitatori unici. Un’altra modalità di visualizzazione è la mappa, analoga a quella che possiamo vedere su Google Analytics. Se stiamo visualizzando le stat per il canale, sotto troveremo l’elenco dei video diviso per numero di visualizzazioni, e potremo cambiarlo in un elenco di paesi – sempre diviso per visualizzazioni o in un elenco di date.

Dati demografici

Suddivide l’audience dei nostri video per sesso, e poi per fascia di età. Si può “segmentare” selezionando solo un sesso oppure vedere le stat del totale, e l’unica altra suddivisione possibile è per paese geografico. Quindi per ogni paese le visualizzazioni sono divise per sesso e/o fascia di età. Il mio canale personale ad esempio viene visto 135 volte da francesi, e sono tutti maschi: il 35,6& tra 18 e 24 anni, il restante tra 25 e 34 anni.

Posizioni di riproduzione

Indica il numero di visualizzazioni e la percentuale sul totale divise per “posizione” in cui il video (o tutti i video nel caso di guardino le stat del canale) è stato visto: sono al momento disponibili solo 4 posizioni:

  • Pagina di visualizzazione di YouTube: video visti nel sito youtube
  • Player incorporato in altri siti web: video visti in embed su altri siti
  • Dispositivi mobili: video visti su cellulari, smartphone e tablet
  • Pagina canale di Youtube: video visti direttamente dalla pagina del proprio canale
Origini del traffico

Mostra quali sono le fonti che hanno portato traffico ai nostri video. Il totale può essere “segmentato” per le sole visualizzazioni derivanti da link interni a youtube, per le sole visualizzazioni da link esterni a youtube, per per tutte le altre (traffico diretto, referrer sconosciuti su mobile, link da client, ecc.). Al momento nelle mie stat vedo dieci possibili origini, ma non so dire se siano tutte quelle possibili o solo quelle che mi hanno portato almeno una visualizzazione. Come per il report precedente, possiamo scegliere di visualizzare sul grafico solo alcune righe: somiglia un po’ alla funzione “traccia righe” dell’interfaccia v5 di GA, ma i grafici hanno le aree colorate. Li trovo più gradevoli in generale…

Fidelizzazione del pubblico

Disponibile solo per il singolo video, fidelizzazione assoluta del pubblico mostra l’andamento dell’interesse dei visitatori durante lo svolgimento del video, dove per interesse si intende il secondo del video in riproduzione. Insieme al video che avanza infatti è presente un grafico con una percentuale sulle y e il tempo di durata del video sulle x: man mano che il video avanza l’interesse varia, e più un certo secondo viene visto, più l’interesse è alto. Infatti se un dato momento viene visto e rivisto, tramite riavvolgimento, esso potrà avere percentuale anche superiore al 100%, mentre momenti che vengono sistematicamente saltati subiranno un calo della metrica. (nota: al momento rilevo un bug per cui i dati del grafico sono giusti, ma il video proposto è sempre l’ultimo caricato).
L’altro grafico disponibile, la fidelizzazione relativa del pubblico, mostra la capacità del video di trattenere il pubblico in un determinato momento, rispetto alla media dei video di durata simile. Se devo essere sincero mi è un po’ oscuro il calcolo, anche dopo aver letto l’help ufficiale (“Più alto è il grafico nel punto corrispondente a un determinato momento, più sono proporzionalmente numerosi gli spettatori che hanno continuato a guardare il video durante i secondi di riproduzione precedenti rispetto ad altri video giunti allo stesso momento delle rispettive riproduzioni“).

Iscritti

Il report iscritti mostra l’andamento degli iscritti al canale, sotto forma di variazione netta (nuovi iscritti – disiscrizioni), oppure separando gli iscritti conquistati da quelli perduti. Disponibile in grafico a linea o mappa geografica, mostra nella parte inferiore la suddivisione delle variazioni degli iscritti, se essi si sono iscritti/disiscritti direttamente dalla pagina del canale oppure da un video, e se si da quale di essi.

Mi piace / non mi piace

Stesso discorso per il report sui like e dislike: è disponibile una statistica totale sul numero di valutazioni e la suddivisione tra mi piace e non mi piace, sia in forma aggregata (sul totale dei video) sia per singolo video. Nel caso del singolo video un comodo indicatore colorato ci informerà visivamente del rapporto esistente tra le due metriche: like/dislike (ad esempio 2 like e 0 dislike = una barra tutta verde, 4 like e 4 dislike = una barra mezza verde e mezza rossa, eccetera…)

Preferiti, Commenti e Condivisione

Gli ultimi tre report sono piuttosto simili ai precedenti due, ma riferiti ai dati sul numero di commenti lasciati ai vari video (purché abilitati, naturalmente), al numero di volte in cui un video è stato inserito/rimosso nei preferiti di Youtube e al numero di volte che un video è stato condiviso; relativamente a questo ultimo report, oltre alle tre schede “classiche” con i dati divisi per video, geografia e data, è presente anche una quarta tab, che elenca i servizi di condivisione possibili sui quali sharare i video e il loro utilizzo. I servizi attualmente disponibili su Youtube sono Facebook, Twitter, +1, tumblr, stumbleupon, myspace, digg, orkut, mixx e blogger.

Conclusioni

Se ci sono più dati, e presentati meglio, io sono contento. Su questo non ci piove! detto questo, ovviamente speravo in qualcosa di più integrato con Google Analytics, anche se ormai sono anni che lo speriamo: diciamo che mi sta benissimo che i dati stiano su Youtube Analytics, ma che allora tanto quanto quelli di Webmaster Tools, vorrei poterli vedere direttamente dentro all’interfaccia di GA. E anzi, per alcuni punti di contatto che esistono (se incorporo un mio mideo su un mio sito posso collegare la visita di GA a quella di Youtube Analytics) vorrei poter avere più dati ancora, ad esempio la keyword usata per arrivare sul sito da chi ha poi visto il video (che peraltro nei vecchi Insights di youtube c’erano!). Menzione d’onore per i grafici, secondo me migliori di quelli di Analytics. Ora andate, e analizzate! :)


Sep 28 2010

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Tracciare i video HTML5

autore: Marco Cilia categoria: javascript tag: , ,

Dicono che il futuro dei video online sarà HTML5, e che Flash morirà. Sia come sia è evidente che pressoché tutti i browser moderni supportano il nuovo standard di riproduzione dei video, il tag video appunto, e che quindi alcuni webmaster potrebbero voler migrare a quella tecnologia senza perdere d’occhio le interazioni degli utenti sui video tracciate con Google Analytics.

Rob su elisa|DBI ha scritto un post su quanto questa operazione sia facile rispetto al vecchio ActionScript. In sostanza nel suo esempio il video è racchiuso tutto in questo codice


<video controls autoplay id=”super-video” width=”250″>
  <source src="videos/video1.ogg">
    Your browser does not support the video tag
  </source>
</video>

piuttosto facile, no? dopodiché bisogna “iniettare” via javascript le funzioni necessarie al tracciamento, dopo che la pagina si è caricata interamente ma prima che il video parta. Questo viene risolto con le chiamate


document.addEventListener("DOMContentLoaded", init, false);
    
    function init(){
      var video = document.getElementById("super-video");
      video.addEventListener("play", videoPlay, false);
      video.addEventListener("pause", videoPause, false);
      video.addEventListener("ended", videoEnd, false);
    }

dopodiché servono le funzioni che associano ad ogni azione la chiamata al tracciamento dell’azione tramite gli eventi, e cioè


function videoPlay() {
      trackEvent('Play', 'My Video'); 
    }
    
    function videoPause() {
      trackEvent('Pause', 'My Video'); 
    }
    
    function videoEnd() {
      trackEvent('Ended', 'My Video'); 
    }

e in ultimo la chiamata vera e propria a _trackEvent, che riconosceremo subito


function trackEvent(action, title) {
      _gaq.push(['_trackEvent', 'Videos', action, title]);
    }

Con poche righe di codice, semplicemente, vengono tracciati i tre eventi principali, play, pausa e completamento della visione del video. Certo, non sarà raffinato e completo come il mio sistema per tracciare video flash e youtube, ma è un metodo più o meno alla portata di tutti!


Nov 24 2009

La mia presentazione al RWME

autore: Marco Cilia categoria: web analytics tag: , , , , ,

Io e Avinash al RWME

Ho avuto l’onore di fare una presentazione subito dopo Avinash Kaushik al Rimini Web Marketing Event 2009. E’ stata una emozione fortissima, e anche una fonte enorme di stress nei giorni precedenti. Per quanti non fossero presenti, riassumo qui i contenuti.

Il futuro della web analytics: orizzontale o verticale?

Dopo aver fatto un brevissimo riassunto di cosa è stata e cosa è oggi la web analytics, poiché non puoi capire chi sarai se non sai chi sei – ho iniziato a tratteggiare alcuni aspetti coi quali dovremo fare i conti prima o poi, partendo da una citazione di Eric Peterson.
La prima questione posta riguarda l’orizzontalità o la verticalità dei prossimi sistemi di WA: con sistema verticale indico strumenti in grado di analizzare nicchie particolari o ambiti molto ristretti e specifici (ad esempio BandMetrics, per i gruppi musicali e le case discografiche, o le statistiche demografiche della fan page su Facebook), con strumenti orizzontali indico sistemi omnicomprensivi in grado di analizzare la nostra presenza sul web più o meno ovunque essa si manifesti (le suite complete di Webtrends e Omniture, ad esempio). Poiché oggi usiamo troppi codici per tracciare tutto, e questo è male sia per noi che per gli utenti, la strada sembra abbastanza tracciata in favore dei sistemi orizzontali, perché spesso non ci servono strumenti diversi, ma viste diverse sugli stessi dati. Tra l’altro ho portato l’esempio di MeasureMap e Feedburner, due strumenti verticali che oggi sono integrati in Google Analytics e che lo rendono più orizzontale.

Integrazione

Altra questione interessante per il futuro della WA è l’integrazione dei dati: se torniamo all’esempio precedente, ha senso sapere che ho 20000 persone sulla fan page di Facebook e 15000 sul sito se poi non sono in grado di capire se 3/4 sono le stesse persone?
Ieri l’integrazione dei dati veniva fatta manualmente su Excel, oggi sono disponibili delle API che permettono di astrarre di un livello l’operazione, domani quando le fonti saranno ancora più numerose i sistemi di WA dovranno prendersi in carico l’onere di decidere un formato condiviso per l’integrazione e dovranno essere fornite di API bidirezionali, poiché non è detto che tutto vada integrato nel medesimo posto per tutti, le necessità saranno molteplici.

Manipolazione

Oggi la web analytics è sostanzialmente descrivibile con un diagramma di flusso: raccolta dei dati grezzi, analisi e memorizzazione, reportistica. Con il crescere delle fonti e delle necessità potrebbe diventare sempre più reale l’esigenza di manipolare direttamente i dati (grezzi o memorizzati, ma comunque prima della fase di reportistica). La manipolazione di ingenti quantità di dati richiede però potenza di calcolo e capacità di storage, che quindi si tramutano in costi infrastrutturali, richiede la presenza di qualcuno che si occupi di decidere quali sono le viste sui dati interessanti, e soprattutto si presta ad errori di manipolazione, che sono potenzialmente molto dannose per le decisioni di business legate alla web analytics.

Video Analytics

Che i video siano ormai un grande veicolo di marketing e fonte di visite è cosa nota, e come tutte le cose che hanno a che fare con il marketing e la promozione, i risultati vanno misurati. Al momento Youtube fornisce qualche informazione tramite Insights, ma non è abbastanza. Shinystat ha in corso di brevetto una tecnologia per mostrare i punti di interesse sul video, sicuramente interessante, ma visto che in futuro non si potrà prescindere dal video, non si potrà prescindere dalla video analytics. Oggi analizziamo video in molte forme (su portali terzi come Youtube, Vimeo, ecc o sui nostri siti, sia “statitici” che in streaming) ma sappiamo sempre a priori che un video ci sarà. Domani avremo bisogno di tracciare anche streaming che partono in tempo reale (avete mai usato Qik o Livestream?).
Inoltre alcuni banner evolveranno in video, quindi sarà necessario analizzare anche il comportamento degli utenti su di essi e comunque video professionali richiedono un budget generoso e meritano un calcolo molto puntuale del ritorno dell’investimento.

Mobile Analytics

Il web fruito da mobile ha tassi di crescita elevati e una penetrazione dilagante, complici gli abbassamenti dei costi di connessione. Per contro quasi tutti i fruitori di smartphone evoluti sono propensi alla spesa (si pensi al mercato delle applicazioni per Iphone e Android, ad esempio). Come stimolo ulteriore per l’analisi mobile vi è il fatto che la fruizione da mobile ha necessità completamente diverse da quelle desktop. Esigenze del navigatore da telefonino sono reperire informazioni, più che svagarsi, la navigazione è tipicamente “mordi e fuggi” con alto tasso di rimbalzo, che quindi non sempre va interpretato con una negativa esperienza utente.
I tempi sono quindi spesso piccolissimi, il fruitore mobile non aspetta che la pagina si carichi per gli stessi minuti di un utente desktop, ha fretta; si collega a qualunque ora del giorno e della notte (anzi, spesso più la sera quando non ha il computer dell’ufficio), e anche se è perennemente connesso a internet fa visite di pochi minuti, se non di pochi secondi. Infine la connessione avviene ovunque ci sia necessità di avere un’informazione, in piedi, sull’autobus, in macchina, al ristorante.

App Analytics

Con App Analytics intendo la possibilità di tracciare puntualmente cosa un utente di smartphone fa sulle applicazioni create da noi, e non necessariamente legate al web. Addirittura ipotizzando che il tracciamento possa avvenire senza una connessione internet, quindi in differita, e i dati possano essere inviati al sistema di analisi alla prima occasione utile, operazione che ridurrebbe un po’ l’efficacia dell’analisi, ma sempre meglio che non avere nessun dato. Un utente appena fidelizzato di un albergo (quelli di lunga data alzano il telefono o prenotano di anno in anno infatti) potrebbe avere il piacere di avere un’applicazione che gli consenta in tempo reale di verificare se in una certa data è disponibile una camera, magari perché sta consigliando l’hotel a un amico. Tracciarlo significherebbe avere a disposizione un’informazione su un desiderio e una necessità che non verrebbero espressi con una azione classica (una visita sul sito e/o una conversione).

Phone Tracking

Oggi tracciare le telefonate generate da un sito web è una operazione piuttosto farraginosa, basata su questionari individuali fatti al momento della chiamata e poco integrati con i sistemi di web analytics. La via più semplice è quella di mettere sul sito un numero differente e capire quanti lo usano, ma in futuro si diffonderanno sistemi come Mongoose e Adinsights, che mostrano numeri differenti a persone differenti e quindi sanno sempre puntualmente quale pagina ha generato quale chiamata. Questo porta ad una unificazione dei dati on e offline, e permette di recuperare audience del sito che normalmente sfugge ai sistemi di tracciamento. Inoltre in questo modo il calcolo del ritorno dell’investimento sul sito è più puntuale e comprende anche i lead generati con un sistema tradizionale come il telefono. E questo per non parlare del Voice-over-IP, su cui però non ho ancora riflettuto abbastanza :)

Game Analytics

Il tema della game analytics lo avevo già affrontato su questo blog, ve ne ricorderete. Dopo ho avviato una discussione (invero piuttosto lenta, per via dei miei impegni) con Federico Fasce di Urustar sul valore dei sistemi di achievement, e direi che siamo concordi nel dire che un trofeo ha un alto valore di convincimento nel giocatore/utente, e che dare un trofeo a fine livello dopo una certa serie di operazioni è sostanzialmente uguale al registrare un obiettivo sul sito dopo un funnel predefinito. Se in futuro ci sarà una integrazione tra il concetto di visitatore e di giocatore (per esempio perché un hotel mette sul sito un gioco con un palio una camera per un week end) si avranno a disposizione moltissime informazioni di qualità sulla persona.
Ovviamente quando parlo di game analytics non intendo solo e soltanto i metaversi con avatar 3D, alla second life, ma in generale tutti i giochi online. Ho portato l’esempio di Pet Society su Facebook, che solo all’apparenza è un giochino futile, e invece porta parecchio denaro alla Playfish che lo realizza, poiché si possono acquistare con denaro vero oggetti per il proprio pupazzetto. Inoltre la Playfish ha a disposizione le informazioni demografiche di tutti i giocatori, e così torniamo al discorso del verticale.
Per quel che invece concerne strettamente i metaversi, la possibilità di sapere dove i giocatori si soffermano e dove guardano porterà il vantaggio competitivo di poter proporre la creatività corretta alla persona giusta nel momento giusto e nel posto giusto!

Everything goes digital

Al giorno d’oggi tutto sta diventando digitale e massivo. Ho portato l’esempio dell’audiocassetta, che da qualche anno si è trasformata in mp3, e oggi è podcast, fruibile in massa via internet (quindi tracciabile). Poi mi sono spinto oltre, indicando il libro cartaceo, che prima è divenuto brevemente pdf e oggi è ebook, fruibile in massa e via internet. Sicuramente tracciare il download di un ebook (ma anche di un pdf) è cosa buona e giusta, ma domani, quando gli ebook reader tipo Kindle saranno molto più diffusi e connessi, si potrà sapere anche quante persone hanno effettivamente letto l’ebook, fino a che pagina sono arrivati (quindi se era interessante in toto o solo in parte) e addirittura se qualcuno ha sottolineato un certo passaggio – e quale – a che pagina.

Ultima suggestione

Se tutto è digitale, tutto è misurabile. Come ultima suggestione, che ho saltato per mancanza di tempo, volevo portare il nuovo Google Chrome OS, presentato qualche giorno fa. Il nuovo sistema operativo di Mountain View fa il boot in sette secondi e serve sostanzialmente per facilitare le persone a fare quel che Google preferisce facciano: stare online. Al suo interno tutto avverrà online, comprese le applicazioni, che saranno appunto applicazioni web. Ma se sono “web” sono tracciabili e analizzabili!

Conclusione

La conclusione che ho tratto è che secondo me la definizione di web è una cosa che sta velocemente perdendo senso: ci riferiamo ad esso perché ci siamo affezionati, ma la realtà è che la rete è sempre più pervasiva (beh, io comunque ho quattro connessioni ad internet, comprendendo anche quella aziendale che non pago di tasca mia) e che entrerà in un numero sempre maggiore di dispositivi. Penso che domani dovremo imparare a chiamare la nostra attività semplicemente “ANALYTICS” perché avrà a che fare con il web solo marginalmente. Il consiglio che do a tutti è di iniziare a fare bene adesso web analytics, perché domani con l’analytics ci sarà da divertirsi parecchio.

[photo credit: marcoziero on flickr


Jul 28 2009

Segmenti avanzati con eventi

autore: Marco Cilia categoria: report tag: , ,

Anche se può sembrare strano, fino a ieri non era possibile creare un segmento avanzato che si riferisse alle visite contenenti eventi, tracciate quindi tramite la funzione _trackEvent(). Google ha aggiunto questa funzionalità e lo ha annunciato con un post sul blog ufficiale.

Le tre dimensioni che si possono usare nei segmenti sono azione, categoria ed etichetta degli eventi, mentre i parametri selezionabili sono gli eventi univoci, il totale eventi e il valore, ammesso che sia stato inviato visto che è un parametro opzionale della funzione. Ad esempio un segmento con “totale eventi maggiore di 0” sarà in grado di mostrarci solo le visite che hanno scatenato almeno un evento durante la permanenza sul sito, mentre un segmento con “categoria eventi: download e totale eventi maggiore di 2” ci dirà quante visite sono risultate nel download di due o più file.

Se avete scaricato e state utilizzando il mio videotracker (e se non lo state facendo la domanda è: PERCHE’ ? :) ) questi segmenti possono essere utili per isolare ed analizzare ancora più in dettaglio i visitatori che usufruiscono dei vostri video. Un esempio molto veloce è un segmento fatto così:

Azione dell’evento – corrisponde esattamente – Volume
e
Valore evento – Maggiore di – 90

che mostra solo le visite che hanno visto dei video e mantenuto un volume dell’audio superiore al 90%.

Utilizzando le etichette degli eventi, che nel videotracker corrispondono al titolo del video, si possono anche segmentare le visite per singolo video, e ad esempio si possono monitorare le fonti di traffico di chi ha visto un certo video, che possono essere molto diverse (pensiamo solo alle keyword di ingresso sul sito) rispetto a chi ha visto un video differente.


Jun 08 2009

Eventi per tutti, e allora traccia i tuoi video!

autore: Marco Cilia categoria: generale tag: , ,

Il 4 giugno Google ha reso disponibile a tutti gli account il tracciamento degli eventi; prima di allora l’attivazione era casuale e poteva capitare di avere il pannello dei report “monitoraggio eventi” in alcuni account e di non averlo in altri.

Il grande pregio degli eventi è quello di generare interazioni con l’utente che sono registrabili dentro a Google Analytics ma che non necessitano di pagine “virtuali” per essere conteggiate, e che quindi non alterano il totale di quel valore e i suoi derivati. Tramite gli eventi si possono monitorare fino a 500 azioni per sessione di visita e tipicamente queste azioni sono comportamenti degli utenti che avvengono su una stessa pagina, per cui non avrebbe senso creare della pagine finte. L’esempio più tipico è la visualizzazione di un video, che viene menzionato anche nel post sul blog ufficiale rimandando a questo articolo di Inside RIA

E allora traccia i tuoi video con videotracker di Goanalytics.info

Insieme a un amico abbiamo lavorato molto per realizzare un oggetto che fosse di facile utilizzo e permettesse a tutti di godere dei vantaggi del tracciamento degli eventi in Google Analytics: il risultato è visibile nella pagina apposita della nuova sezione di Download, che raccoglie tutto il materiale utile che metto e metterò a disposizione.

Sostanzialmente l’oggetto ha bisogno di due informazioni: a quale account inviare gli eventi e dove si trova il video da mostrare. La vera potenza, secondo me, è che gli si passa l’url di un video di Youtube lui lo mostra (e traccia) ugualmente! Certo non si possono avere gli stessi grafici di Youtube Insights o le informazioni demografiche, ma sino a quando non ci sarà l’integrazione YT-GA questo mi sembra un buon compromesso, pur senza avvicinarsi neppure lontanamente ad una qualche forma di video analytics.

L’oggetto è naturalmente alla release 1.0, ma sono benvenuti richieste e commenti. In un primo momento teneva traccia del secondo in cui avveniva qualsiasi cosa, ma mi sono preso reso conto che le informazioni erano sovrabbondanti e non davano nessun “di più” all’analisi. Ma se naturalmente hai un’idea per migliorarlo, dopo averlo provato, sei il benvenuto nei commenti della pagina!

Un’ultima cosa: come potete notare il progetto è donationware: il tempo che spendo io su questo blog è già ripagato in varie forme, ma per sviluppare questo oggetto (che è scritto in ActionScript di Flash, di cui non so praticamente niente) mi sono fatto aiutare da un amico. Ci lavoriamo da mesi nei ritagli di tempo, ma il fatto che siano ritagli non cambia la somma totale di tempo che gli abbiamo dedicato; in fondo alla pagina trovate un pulsante “donate” di Paypal, che è direttamente collegato all’account del mio amico, e che può servire a fargli capire se e quanto il suo lavoro è apprezzato :)

Traccia i tuoi video .flv e Youtube su Google Analytics! Istruzioni e download