Google Analytics in 30 secondi

[update 22:44: fatto e passato con uno scialbo 88% (ma usando solo mezz’ora dei 90 minuti disponibili. Continuo a ritenere alcune domande un po’ ambigue, e la mancanza della correzione non mi farà mai sapere se ho ragione o no. Ad esempio la domanda sul tagging delle campagne, utm_medium=referral è perfettamente lecito, se ci aggiungi anche source e campaign, anche se di norma non si usa mai. Me lo avrà preso come errore o no? 🙂 ]

Vi ricordate del GAIQ, il Google Analytics Individual Qualified, cioè l’unica certificazione “privata” riconosciuta da Google per quanto riguarda Analytics? bene, la critica più grossa che gli si poteva muovere era quella di non essere al passo con i tempi, di rappresentare cioè un esame non in linea con il prodotto che certificava. Da una settimana circa l’esame è stato rifatto, anche se ancora non è stato annunciato niente sul blog ufficiale. Ecco però a href=”https://www.distilled.net/blog/the-new-gaiq-exam-what-you-need-to-know/”un post di Distilled/a che riassume alcune cose da sapere per chi si accinge a fare il test:

• Sono state integrate anche domande sul Google Tag Manager, i report demografici e le canalizzazioni multicanale
• Sono sempre 70 domande da superare in 90 minuti
• Il testo base per prepararsi è lo stesso dell’Analytics Academy (fonte), al quale è meglio aggiungere anche i materiali aggiuntivi forniti in ogni lezione
• Bisogna conoscere le definizioni e come si applicano allo strumento, come si affrontano in pratica le situazioni e quali dettagli si nascondono dietro alle feature
• Consigli sparsi da Distilled sugli argomenti sono: Tag Manager, Ecommerce, Real Time, report demografici, Intelligence, report Velocità del sito, filtri e viste, dimension widening e Measurement Protocol (per ogni argomento nel post ci sono link dedicati)

Appena riesco rifaccio il test e vi relaziono sull’effettiva difficoltà.

Agli albori di questo blog scrissi un post dal titolo “L’ordine è importante“, riguarda all’ordine delle funzioni nel codice di monitoraggio. Un anno dopo l’ordine ritorna in un post sui filtri (“cambiare l’ordine dei filtri su Analytics“), segno che è un argomento ricorrente. E sapete perché? perché in fondo Google Analytics è un programma che gira su un computer, e quindi ragiona sempre con uni e zeri.

Un altro posto in cui l’ordine è importante è l’interfaccia di creazione di un nuovo raggruppamento di canali di un Multi Channel Funnel (ma la cosa vale anche per i nuovi Channel Group)

L’ordine in cui sistemate i canali influenza direttamente le metriche che sono mostrate in ogni canale. Se una visita può ricadere in più canali, perché li avete definiti così, sarà “risucchiata” dal primo canale che incontra, dall’alto verso il basso (o se preferite dal numero più basso al più alto). Se il primo canale è fatto per prendere “scarpe” e il secondo per prendere “scarpe OR stivali”, le scarpe finiranno tutte nel primo e nel secondo ci saranno solo stivali. Se li invertite, il primo canale conterrà tutto e il secondo sarà vuoto!

Questo significa che quando si hanno regole basate sullo stesso presupposto è spesso inutile mettere dei NOT per condizionare una o l’altra, ma basta mettere le più specifiche all’inizio e le “catch all” sotto. Ad esempio se voglio fare un canale “Facebook” che prende tutte le visite dal social network, mi basta una regola source contiene Facebook messa prima di Referral.

Se ho facebook / referral e anche facebook / ads e voglio scorporarle renderà più specifiche le prime due regole, quindi:
Facebook organico: source contiene facebook AND medium = referral
Facebook sponsored: source contiene facebook AND medium = ads
Referral: medium = referral

non è necessario mettere dei NOT da nessuna parte, se si usa questo ordine. Se invece la regola Referral fosse la prima delle tre, su Facebook organico non ci finirebbe niente.

Perché l’ordine è importante! 🙂

Da qualche giorno l’interfaccia del Google Tag Manager ha subito un lift, ma questa volta il risultato non è del tutto soddisfacente dal mio punto di vista.

Innanzitutto la creazione di un nuovo tag, regola o macro è stata raggruppata sotto un unico pulsante rosso con etichetta “NUOVO”, che se cliccato produce un piccolo menu colorato con le icone che c’erano prima

Questa modifica è tutto sommato positiva.
In secondo luogo le regole di attivazione e blocco dei tag sono state spostate sulla destra, mentre prima erano sotto. Questo da un lato è positivo, perché all’apertura di un tag si ha subito idea di quali siano le condizioni che lo attivano o bloccano. Ma dall’altro lato produce due effetti collaterali piuttosto negativi:

1) lo spazio a disposizione della configurazione del tag è ridotto orizzontalmente, procudendo su schermi piccoli effetti abbastanza orrendi (clic per ingrandire)

2) lo spazio a disposizione delle regole di attivazione e blocco è, di conseguenza, minore, e questo crea problemi con tag con nomi lunghi

Indubbiamente l’intenzione dei designer è quella di ottimizzare lo spazio, ma in questa interazione non ci sono riusciti pienamente e in alcuni casi (schermi di portatili, soprattutto) lavorare sul TagManager è diventato più complicato invece di più facile.

Speriamo che alla prossima interazione non manchi molto.

La settimana scorsa è finalmente apparso sul blog ufficiale un post atteso da anni, che riguarda una funzionalità che è sempre mancata nel nostro strumento di digital analytics preferito: la possibilità di raggruppare i contenuti.

La possibilità teorica c’è sempre stata, ammesso di riuscire a taggare tutte le pagine con una apposita variabile personalizzata di livello pagina, ma gli insight relativi erano limitati agli usi e ai report che si possono consultare o costruire a partire dalle custom variables. La possibilità di utilizzare funzioni dedicate, e scritte appositamente dagli ingegneri di Google Analytics eleva lo strumento di un gradino ed apre possibilità interessanti.

Innanzitutto cosa sono i gruppi di contenuti? sono dei raggruppamenti di pagine, che hanno in comune alcune caratteristiche: un esempio classico è la categoria del contenuto, o i tag ad essi associati. E’ un po’ come la categoria del prodotto in un report e-commerce anche se non è per forza 1:1. Un prodotto può avere una sola categoria, mentre un contenuto può far parte di diversi gruppi.

Secondariamente, come si creano i gruppi di contenuto? dall’interfaccia di amministrazione è necessario cliccare su “raggruppamento di contenuti” dentro a una vista, poi “crea nuovo raggruppamento di contenuti”; dato un nome ci sono tre modalità per dire a GA come raggruppare le pagine:

Il primo richiede l’uso di una funzione nel codice di tracciamento (al momento ancora non è disponibile sul TagManager): supponiamo di aver creato il primo indice – ce ne sono 5 disponibili per questa modalità – la funzione da impostare per le pagine che fanno parte del gruppo è

_gaq.push(['_setPageGroup', '1', 'Nome del gruppo']);

questa funzione – essendo una della famiglia _set* – va impostata prima di _trackPageview.

Il secondo metodo consiste nel creare una cosiddetta “estrazione”, cioè una regola che capisce il gruppo di contenuto in base all’URL. E’ basato su espressioni regolari quindi non è proprio facilissimo, ma è molto potente: ad esempio una estrazione con regola /Uomo/(.*)/ crea automaticamente raggruppamenti di pagine del livello inferiore a Uomo, e il nome del gruppo di contenuto corrisponderà a quello presente nella cartella inferiore (/Uomo/intimo, /Uomo/maglie, /Uomo/pantaloni e così via…)

Il terzo metodo è il più classico, cioè le regole simili a quelle dei segmenti avanzati e combinabili a piacere: in alcuni casi è una sovrapposizione delle estrazioni, in altri si hanno molte possibilità in più.

Una volta definiti gruppi di contenuti, tutti i report basati sui contenuti che lo supportano mostreranno la possibilità di utilizzarli e visualizzare le relative metriche, comprese le pageview uniche per gruppo di contenuto. Al momento vedo i gruppi di contenuto funzionare sul report “tutte le pagine” e sul “riepilogo navigazione”. Credo che in futuro verrà esteso anche ad altri report, perché ha senso che ci sia anche un report tipo flow con gli spostamenti dei visitatori sui vari gruppi.

Non vi parlo spesso di me o del blog, ma siamo a fine anno e me lo posso permettere. Come sanno i più aficionados di voi questo blog nasce nel 2008 quasi senza la mia volontà: c’erano sostanzialmente quattro persone che mi ripetevano “perché non fai un blog su GA, che ce n’è bisogno?”. E io, dopo un po’ di reticenze, l’ho fatto davvero, invece di continuare a scrivere distrattamente di web analytics sul mio blog personale.

Queste persone sono Francesco de Francesco e Mariangela Balsamo, Giorgio Taverniti, Marco Ziero e Miriam Bertoli, tre delle quali ho avuto il piacere di rivedere durante l’ottavo convegno GT. Per “colpa” del blog sono stato costretto a imparare tante cose nuove, e ho sviscerato tanti aspetti dello strumento che nemmeno immaginavo. Grazie al blog ho cambiato lavoro, e sono adesso tanto tanto felice di essere pagato per fare digital analytics. Per “colpa” del blog ho passato notti e weekend a studiare e scrivere post. Grazie – anche – al blog sono stato due volte a Mountain View e ho conosciuto tantissimi personaggi di spicco del mondo della web analytics, ricevendo anche a volte immeritati attestati di stima.

Mi sembra giusto ringraziare pubblicamente, una volta di più, chi mi ha quasi costretto a creare questo progetto, e ringraziare voi che mi leggete, un po’ meno spesso da qualche tempo a questa parte. In queste ultime settimane ho ascoltato molte voci, amici, competitor, clienti, colleghi e di colpo mi è balzato chiaramente davanti agli occhi il mio obiettivo per il 2014, la mia sfida personale: so per certo dove devo puntare, a cosa devo tendere, ed è difficile perché NON E’ la strada più facile per me, quella più in discesa. Ho chiaro nella testa l’errore che non dovrò fare e cosa non dovrò diventare, se voglio avere davvero successo in questo campo. Ho per fortuna intorno persone che mi aiutano e hanno pazienza, e so che non sarà facile, ma le sfide mi piacciono, lo sapete.
Magari non ce la farò in un anno, magari servirà del tempo in più, ma so che è alla mia portata, e so che la posso fare.

Nel frattempo sappiate che per quanti giorni possano passare senza che vediate un nuovo post, io sono sempre sul pezzo, e non passa un solo istante senza che mi domandi quali nuovi contenuti possa proporvi per rendere sempre interessante questo angolo di rete: ho in mente alcune migliorie ma richiederanno tempo per essere online, e in queste settimane ho formulato una delle mie famose “predizioni a lungo termine”, una di quelle del tipo “questo prodotto spaccherà” fatta dopo poche settimane di vita di Google Analytics: le persone a cui l’ho anticipata erano scettiche, ma è una sensazione che ho già vissuto 8 anni fa, e sono fiducioso… il tempo mi dirà se ho ragione o no 🙂

Tempo fa ebbi la falsa impressione che il team di Google Analytics avesse introdotto una feature desiderata da tempo: la possibilità di auto eliminarsi dagli account.

In realtà, come dettagliato nei commenti a quel post, la cosa era possibile a patto di avere i privilegi di “gestisci utenti”, che non sono – più – collegati all’essere admin di un profilo.
Ebbene, ho appena avuto la conferma che invece ora è possibile auto-eliminarsi da un account anche senza quei privilegi: mi sono infatti rimosso da un account molto vecchio, al quale ero stato aggiunto come semplice utente e al quale l’amministratore non aveva mai risposto alle mie lamentele. Detto fatto, mi sono tolto da solo.

Per fare la stessa cosa è necessario andare nel pannello di Admin e cliccare “gestione utenti” nella colonna relativa agli account. Un bel pulsantone rosso con scritto “RIMUOVIMI DA QUESTO ACCOUNT” è lì che aspetta solo di essere cliccato 🙂

Ecco una novità attesa da tanto tempo, praticamente da quando esiste Universal Analytics: la possibilità di avere direttamente nei report le dimensioni personalizzate.

Fino ad oggi infatti per utilizzare le Custom Dimension, oltre a impostarle e registrarle, era infatti necessario creare dei custom report. Da oggi invece esse sono disponibili anche tra le dimensioni secondarie, velocizzando molto il lavoro di analisi, soprattutto per le configurazioni Premium dove le custom dimension possono essere anche 200. Immaginate infatti di dover creare a priori tutti i custom report necessari ad analizzare 200 dimensioni personalizzate!

Come sempre il lavoro del team è prima quello di abilitare le features e poi di renderle più facilmente fruibili: in questo caso c’è voluto un po’ di tempo, ma finalmente abbiamo questa possibilità!

Durante la cena con Justin Cutroni, l’altra sera, ho provato a buttargli lì una frase: “Google Analytics compie otto anni“. Avrei continuato banalmente con “dove lo vedi tra otto anni” ma la frase suona ridicola anche a me, considerando che è impossibile anche sapere dove sarà tra sei mesi 😀
Comunque sia non l’ho visto molto trasportato dall’argomento e ho lasciato cadere la cosa.

Oggi, nel giorno del compleanno di GA, voglio in ogni caso chiedere a voi due cose: dove eravate otto anni fa, che strumenti di analytics usavate, e dove credete che questo strumento sarà il 14 novembre 2014?

Se non si fa un po’ di fanta-analytics in questo giorno, non la si fa più 🙂

Non ancora comparsa sul blog ufficiale, ma ampiamente pubblicizzata da Justin Cutroni e dal Google Plus del team di GA, ecco fare capolino all’orizzonte la prossima dirompente rivoluzione di questo prodotto: il Dimension Widening, che ancora non ha un nome nell’interfaccia italiana si trova nella voce “importazione dati” a livello di property.

Si tratta in buona sostanza di un sistema per aggiungere informazioni ai dati che verranno presentati nei report. Una cosa che è già possibile fare a due livelli, ma questo ne aggiunge un terzo, e molto più interessante:

1. il primo livello è l’aggiunta di informazioni a hit, sessioni o utenti tramite le custom dimension e metrics, per chi è già passato a Universal Analytics; è il modo con cui in passato si aggiungevano sino a 5 variabili personalizzate, ora divenute 20 dimensioni e 20 metriche; lo svantaggio è che questo deve essere fatto contestualmente alla hit e alla sessione di visita, e richiede modifiche allo script (o alla configurazione dei tag sul TagManager)
2. il secondo livello è l’import dei dati di costo, che consente di importare e associare dati di costo e preclick anche per periodi PASSATI. Sebbene esistano alcuni tool, anche online, per semplificare il processo, si tratta di una operazione non proprio alla portata di tutti, e comunque limitata ai suddetti dati.
3. il terzo – nuovo – livello è appunto il dimension widening, di cui ironia della sorte si accennava già nel post di annuncio di Universal Analytics linkato sopra. I vantaggi di questo livello sono due: si opera con un file CSV e permette di aggiungere informazioni a pressoché qualsiasi dimensione o metrica presente sullo strumento

Avete letto bene, ho scritto “aggiungere informazioni a pressoché qualsiasi dimensione o metrica”. Partiamo dall’esempio più semplice: un e-commerce di libri salva il numero ISBN di ogni libro che mettiamo nel carrello in una dimensione personalizzata. Se volesse riflettere in piattaforma tutti i dati che conosce su ogni ISBN, dovrebbe far parlare il database dei libri con il CMS del sito, e popolare al volo tante custom dimensions quante informazioni conosce su ogni libro. In questo modo potrebbe avere report sul genere o l’autore più inserito nei carrelli, che non necessariamente si riflettono poi nei generi e autori più acquistati.

Con le custom dimensions invece dovrebbe salvare su Google Analytics un grande file CSV con tante righe quanti sono i libri, e in cui ogni riga ha come chiave l’ISBN e come colonne aggiuntive le informazioni. Istruendo GA a considerare la custom dimension che contiene l’ISBN come chiave del dimension widening, lo strumento popola i report di conseguenza durante l’analisi, senza bisogno di mettere in piedi tracking “al volo”.

Se questo è chiaro possiamo passare allo step successivo: ripetete l’esercizio mentale con metriche o dimensioni (ad eccezione di variabili personalizzate, dimensioni e metriche relativi ai prodotti e-commerce, dimensioni relative alle campagne, dimensioni relative al tempo o alla geografia) che sono già presenti normalmente sullo strumento! 🙂
Un esempio pratico? metadati relativi a tutti gli URL del vostro sito: autore, categoria, data di pubblicazione, tags…

Il processo è descritto nel blog di Justin, e non è proprio “1 click”, ma non è nemmeno impossibile da seguire. Per siti con grandi volumi di informazioni da mantenere aggiornate è disponibile una API per uploadare file CSV aggiornati, in modo che le informazioni in piattaforma non siano obsolete. Questo anche perché è bene ricordare che le modifiche apportate attraverso il dimension widening non sono applicate retroattivamente ai dati già registrati, ma vengono applicate in fase di analisi ai dati futuri. Tanto quanto i filtri, sbagliare qualcosa può avere effetti indesiderati, quindi consiglio di fare prima delle prove su profili e account di test, giusto per essere sicuri…

Il giro delle novità all’incirca è sempre lo stesso: nuove funzionalità, nuove interfacce, nuovi report… e alla fine nuove API, per fare in modo che le novità siano disponibili anche senza accedere all’interfaccia grafica.
In realtà le novità per le API annunciate a fine ottobre riguardano i dati di AdSense, che su Analytics ci sono già da un pezzo, ma che per qualche motivo non erano mai stati integrati nei possibili export dei dati da Google Analytics.
Adesso nelle API ci sono 8 metriche che riguardano i dati di AdSense. Potrei farvi l’elenco, ma siccome è stato anche rifatto il visualizzatore di metriche e dimensioni, ne approfitto per linkarvelo:

Dimension & Metric Reference

La novità più saliente del visualizzatore è la possibilità di vedere la mappatura tra il nome visualizzato sull’interfaccia e il corrispettivo nelle API; a volte infatti non è sempre chiaro quale metrica o dimensione bisogna richiamare per avere il risultato atteso. Molto comodo anche il filtro di ricerca “al volo”, che permette di arrivare velocemente a scremare le metriche e le dimensioni che ragionevolmente ci si aspetta di dover ricercare per risolvere il problema corrente.