Google Analytics in 30 secondi

Molte persone che guardano i report AdWords si/mi chiedono cosa sia il report Campagne TV che ogni tanto compare a qualcuno (e che in realtà in questo momento non vedo in nessuno degli account cui ho accesso).
Forse non tutti sanno che negli Stati Uniti, per chi ha abbastanza budget, è possibile comprare annunci nella TV via cavo esattamente come si fa per il display sui siti web. La lista dei requisiti degli annunci è piuttosto lunga e complicata, ma ovviamente trattandosi di un medium di un certo tipo richiede attenzioni di un certo tipo.

Su questa pagina dell’help di AdWords si può leggere chiaramente “Annunci audiovisivi trasmessi sulle reti televisive che collaborano con Google negli Stati Uniti.”, e quindi in Europa possiamo per il momento metterci il cuore in pace, ma vero è che la TV è ormai sempre più spesso un monitor come un altro, sempre più spesso collegato ad internet e sempre più intrinsecamente collegato al mondo che invece conosciamo: un esempio su tutti è Youtube in streaming, sul quale invece è già possibile fare annunci audiovisivi: quindi la fusione è in qualche modo in atto.

Un altro aspetto da non sottovalutare, è che la TV via cavo richiede un set-top-box, e che molti non sanno che uno dei maggiori produttori mondiali di decoder per la TV via cavo è… Motorola, che è stata comprata da Google e che non ha nessuna difficoltà ad inserire nei suoi prodotti, se necessario, il sistema operativo di Google, sia esso Android o direttamente Google TV (nonostante le voci di Marzo sulla cessione di quel segmento di business, ad oggi i set-top-box sono ancora lì).

Tutta questa catena di pensieri mi è venuta leggendo questo articolo di Venture Beat sull’acquisizione di TRA da parte di TiVo per farne il “Google Analytics della TV”, e ripensando un po’ a quanto scrissi due anni fa proprio in questo periodo. Dite che un giorno ci arriveremo anche noi in Europa?

[come nota a margine: avete mai notato che quando c’è da trasformare qualcosa in uno strumento di analisi, diventa il “Google Analytics del…” e mai, che ne so, “L’omniture del…”? se non ci credete, guardate quest’altro titolo: “Google Analytics for the real world“, che tratta di un’idea per monitorare i cellulari nei negozi per dare statistiche sui compratori]

Era nell’aria da qualche tempo, cioè da quando prima il link è stato spostato nel footer, ma dal 18 luglio la vecchia – e gloriosa, diciamolo – versione 4 non è più disponibile per nessuno.
Come parte del processo di continuo rinnovamento del prodotto, era ormai insostenibile che le due versioni vivessero una accanto all’altra da oltre un anno, e come ho avuto spesso modo di dire in questi mesi chi prima si è abituato alla v5 meno subirà eventualmente un trauma per questo cambio.

Dubito comunque che qualcuno di voi sia rimasto attaccato alla v4, dato che tutte le novità più importanti introdotte (e naturalmente tutte quelle future) sono disponibili solo nella versione nuova: i report real time, i funnel multicanale, i report social, i content experiments…

Consiglio quindi a chi ha iniziato da poco ad usare la versione nuova di usare l’estate – periodo tipicamente di calma – per impratichirsi con la v5, in modo da arrivare a settembre, e alle prossime scadenze, preparati ed efficienti! 🙂

Avevo già scritto come funziona il campionamento, ma era una descrizione semplificata e non approfondita, presa da un episodio della Web Analytics TV.
Sono capitato su questo articolo dell’help ufficiale che invece descrive il processo nel dettaglio, e siccome non è disponibile in lingua italiana può valere la pena di tradurlo, almeno nei concetti principali.

Come funzionano i report standard

Ogni web property in Google Analytics contiene una copia di tutti i dati non filtrati associati all’id della web property. Ogni profilo associato alla web property crea un set di tabelle aggregate e non campionate, che vengono processate su base giornaliera. I report standard di GA si basano su queste tabelle pre-aggregate, in modo da fornire report non campionati in pochissimo tempo.

L’utente potrebbe però chiedere informazioni con delle interrogazioni ad hoc, tipicamente quando applica segmenti avanzati, aggiunge una dimensione secondaria o guarda un report personalizzato. Quando l’interfaccia interroga il database, Analytics controlla le tabelle pre-aggregate per vedere se la query può essere soddisfatta con i dati in esse presenti; se non è possibile, allora si rivolge ai dati grezzi per estrarre i dati al volo. Quando questo accade e i dati sono campionati, vi appare il box informativo giallo.

Quando è il momento di una interrogazione ai dati grezzi, GA controlla per prima cosa il numero di visite registrate nel periodo selezionato; se questo numero è superiore a 250 mila (o al valore risultante dalla vostra selezione tramite lo slider), verrà applicato l’algoritmo di campionamento e scelto un sottoinsieme di 250 mila visite, proporzionali alla distribuzione delle visite nel periodo temporale di riferimento. Ne consegue che il campionamento è differente per ogni query fatta a seconda di quante visite debba “scomodare” per ricavare il dato.

Implicazioni per i profili filtrati e i segmenti avanzati

E’ importante notare che il campionamento avviene a livello di web property e non di profilo. Per i profili filtrati, il campione di 250 mila visite viene scelto dai dati grezzi, e soltanto dopo vengono riapplicati i filtri di profilo, quindi il numero di visite nel campione di questi profili potrebbe essere minore di 250 mila. La stessa cosa avviene con i segmenti avanzati, che vengono applicati solo dopo aver isolato il campione

Dimensioni aggregate, come funzionano i report standard

Le tabelle pre-aggregate naturalmente non contengono dati infiniti, esiste un limite anche per esse (nota 3: Le tabelle possono corrispondere a un singolo report o a multipli report. Possono contenere una singola dimensione (es. la keyword) o dimensioni multiple (es. gruppo annunci e campagne). Al livello più granulare possibile, i report conterranno 50mila righe). Google Analytics aggrega i dati che eccedono le 50mila righe per tabella per giorno. Ovvero, quando esistono più di 50 mila righe per una certa tabella, GA prende gli N valori più importanti (N è determinato in base alle metriche rilevanti per quella tabella) e aggrega gli altri nel valore (other)

Implicazioni per le richieste su più giorni
Questo viene fatto su base giornaliera; se ad esempio selezionate un singolo giorno del report Pagine, vedrete al massimo 50 mila valori. Le altre pagine sono aggregate nel valore (other). Però una pagina potrebbe essere aggregata nel valore (other) un certo giorno ma non il giorno successivo (magari peché riceve più visite e viene “scelta” per finire nelle 50 mila di quel giorno), quindi se fate un report per un periodo di più giorni potreste avere delle inconsitenze perché un certo valore alcune volte viene incluso nel gruppo (other) e alcune volte no.

In aggiunta, quando si fanno interrogazioni su più giorni, il numero massimo di righe lette per giorno è 1 milione diviso n, dove n è il numero di giorni della query. Di conseguenza per ogni query che abbracci più di 20 giorni, GA potrebbe troncare il numero di righe lette per giorno, se ci sono più di 50 mila righe di dati.
Ad esempio:

• un report per gli ultimi 30 giorni leggerebbe all’incirca 30 mila righe per giorno (1.000.000/30)
• un report per gli ultimi 60 giorni leggerebbe un massimo di 16 mila righe per giorno (1.000.000/60)

Siccome i valori delle dimensioni spesso si ripetono nel tempo (URl del sito o keyword in ingresso), questo problema tipicamente affligge siti con molti contenuti unici o keyword molto variegate.

Campionamento di altri report

Le canalizazioni multicanale sono basate su un massimo di un milione di conversioni. Se ve ne sono di più, GA campionerà usandone un milione, questa volta per profilo e non per web property.
Il numero massimo di percorsi di conversione è di 200 mila al giorno. Il resto finisce nell’aggregato (other)

I report sui flussi di visitatori sono generati da un sottoinsieme di 100 mila visite, campionate a livello di web property. Quindi usarli su profili filtrati o in combinazione con segmenti avanzati può ridurre ulteriormente il valore del campione utilizzato.

Royal Pingdom è uno dei mie blog preferiti, perché coniuga i numeri con le storie, produce spesso ottime infografiche e spesso ci fa riflettere su quanto siamo piccoli all’interno del mare magnum di internet (e sono svedesi 🙂 ).
Un loro post recente ha nuovamente fatto il punto sulla diffusione del nostro sistema di web analytics preferito: prendendo la top 10.000 di Alexa, Google Analytics è presente su più del 62% dei siti.

Questo numero scende a poco meno del 50 se si restringe alla top 1.000, e al 22,7 se si guardano solo i primi 100: normale se si considera che più si sale, più i siti sono corporate, e-commerce, trafficati e quindi è più facile che abbiano esigenze che possono essere soddisfatte anche da altri sistemi di web analytics. La crescita della diffusione all’interno della top 10.000 parla chiaro: in due anni il numero è cresciuto del 25%!

Interessante anche l’ultimo punto: già che scansionavano i siti, i ragazzi di Pingdom si sono presi l’onere di controllare quante chiamate a ga.js ci fossero e quante invece a urchin.js, la versione obsoleta dello script che nessuno al mondo dovrebbe più usare. Ebbene, a distanza di cinque anni dall’introduzione di ga.js, il 6,5% dei siti usa ancora la vecchia versione dello script di tracciamento. Credo che questo numero sia ancora troppo alto per far propendere Google verso la sua totale cancellazione (e sicuramente loro, che stanno nella “stanza dei bottoni”, sanno quale sia il reale utilizzo del file), però non si può mai dire…

Essendo un possessore di lunga data di telefonini Android (sono al terzo modello, ormai) non posso esimermi dallo scrivere le mie impressioni relativamente all’applicazione ufficiale di Google Analytics, lungamente attesa e che non ha deluso le aspettative.

Per prima cosa, se non l’avete ancora scaricata, la trovate gratuitamente nel Play Store, a questo indirizzo: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.apps.giant.
La prima cosa che l’applicazione chiede, una volta aperta, è l’account al quale collegarsi: se avete un cellulare android è facile che sia esattamente l’account Google che avete già configurato nel telefono, per cui vi basta sceglierlo: se ne avete più d’uno, sarà possibile consultare tutti i profili/account a cui avete normalmente accesso nell’interfaccia tramite quelle email.

Gli account sono elencati in ordine alfabetico, ma esiste un gruppo che viene prima degli altri: i profili “utilizzati di recente”; questo è utile se come me avete accesso a svariate decine di profili: quelli che usate più spesso saranno sempre a portata di dito. Sarebbe bello se si potessero mettere le stelline ai profili preferiti, o ancora meglio se l’applicazione riconoscesse già i profili cui abbiamo messo la stellina sull’interfaccia web; speriamo sia una miglioria futura.

Appena selezionato un profilo, l’applicazione si apre sulla prima delle quattro schermate a disposizione: il tempo reale: si tratta di una versione compressa in un unico schermo del report Real-time che già conosciamo, quindi mostra il numero di visitatori attivi sul sito, la loro suddivisione per fonte di traffico, le principali pagine su cui ci sono visitatori e i principali referrer. Non ci sono invece le keyword e le campagne.

Il passaggio da una schermata all’altra avviene scorrendo con il dito a sinistra o destra, come ci hanno ormai abituato le applicazioni che usano l’interfaccia Holo tipica della versione di Android denominata Ice Cream Sandwich. Scorrendo quindi a sinistra si arriva alla dashboard, cioè uno spazio in cui troviamo il grafico dei visitatori unici giornalieri e il conversion rate giornaliero. A questa dashboard possiamo eventualmente aggiungere una metrica tra le molte a disposizione, e possiamo anche specificare alcuni parametri aggiuntivi: l’intervallo di campionamento per questa matrica (orario, giornaliero, settimanale o mensile), un segmento avanzato (ma solo tra quelli già definiti nell’interfaccia web), l’intervallo di date a cui il grafico si deve riferire (da 1 giorno a 6 mesi, con step predefiniti) e se includere o meno oggi nel grafico. Una volta che il grafico è nella dashboard, toccando in corrispondenza di un giorno appariranno sia la data sia il valore assunto dalla metrica.

La terza schermata è quella degli avvisi automatici, quello che nell’interfaccia chiamiamo Intelligence di GA: questa schermata mostra gli avvisi relativi al periodo, esattamente come se guardassimo Google Analytics: per ognuno di essi è disponibile un dettaglio e – molto molto comodo – la possibilità di condividere al volo questo avviso. La condivisione può essere effettuata utilizzando qualsiasi mezzo disponibile nel vostro telefonino: oltre ai classici Email, Google+, SMS e Bluetooth, potreste trovare applicazioni che avete installato e che sono in grado di inviare messaggi. Io ad esempio potrei twittare un avviso, salvarlo su Springpad o su Dropbox, creare un task su Google Task o farci un post per WordPress, voi avreste altre opzioni.

L’ultima schermata è quella degli avvisi personalizzati, ma essi saranno presenti se e solo se ne avrete configurati alcuni sull’interfaccia web. Di tutte questa mi sembra forse la schermata meno utile, perché se voglio essere avvisato avrò già spuntato la casella “avvisami via email” quando avrò creato il segmento. Comunque sia, la funzione c’è.

Come ho detto qualche giorno fa, non è un’applicazione che spazzerà via dal market tutte quelle che già esistono, e questa è una buona mossa da parte di Google: è tuttavia un’applicazione molto utile se avete spesso necessità di controllare in mobilità e molto velocemente alcuni aspetti molto precisi (e soprattutto già noti) dei vostri profili.

Durante questa settimana sono accadute tre cose piuttosto importanti nel mondo di Google Analytics, due delle quali nella sola giornata di Venerdì.

Per prima cosa è tornato l’index$, anche se adesso si chiama Valore Pagina. Me ne ero accorto un paio di settimane fa, ma non avevo fatto in tempo a dire “rieccolo”, che già era scomparso… probabilmente erano prove tecniche. Dell’importanza dell’index$ abbiamo già parlato in passato, ed esso effettivamente è una metrica che aiuta molto quei webmaster che non monetizzano direttamente i loro siti web, ad esempio i publisher; non averla era una mancanza che loro soffrivano.

La seconda cosa è che finalmente il team di Google Analytics ha rilasciato un’applicazione ufficiale per Android, la trovate nel Play Store: invece di replicare quel che le altre app già presenti fanno più o meno bene (si veda questo mio vecchissimo post, e questa recensione), cannibalizzando il mercato degli sviluppatori, il team ha rilasciato una app che fa solo 4 cose: mostra i dati Real-time, mostra una dashboard personalizzabile, e mostra gli avvisi automatici e personalizzati. In questo modo avere l’app ufficiale non rende superflua la presenza di un’altra app, ma piuttosto la integra. Justin Cutroni la descrive in un post piuttosto lungo.

La terza, che è anche la più grossa, è il rilascio di un nuovo SDK per tracciare le applicazioni mobile. Si tratta ovviamente di qualcosa di molto superiore a quanto è già possibile fare: al momento le applicazioni vengono tracciate su Google Analytics come se fossero siti, con pagine ed eventi. In futuro, al momento della creazione di un profilo, ci verrà chiesto se vorremo tracciare un sito o una app. Nel secondo caso i rapporti standard di GA appariranno così:

I report ci daranno informazioni sugli utenti, quanti scaricano e quanti davvero usano l’applicazione, da quali paesi, che versione dell’app stanno usando e da quali device. Questo ovviamente legato alla sorgente di traffico che ha portato l’utente a scaricare l’app dal Play store, come già si può fare adesso.
Dopodiché si potranno avere informazioni sulle sessioni (che si chiamano schermate), sui crash dell’applicazione e sulle sequenze di azioni fatte dagli utenti sull’applicazione: è un flow visualization che incrocia le schermate viste con le azioni intraprese (ad esempio quale pulsante viene premuto). Non mancano infine report sui goal, definibili come nel “normale” GA, o sugli acquisti effettuati all’interno dell’applicazione.

Se siete sviluppatori di applicazioni Android e siete interessati, c’è da compilare una form per avere il nuovo SDK in prova: i nuovi report saranno disponibili a partire dalla fine dell’estate.

Se siete soliti guardare Google Analytics tutti i giorni (e, diciamocelo, perché non dovreste farlo? 🙂 ) non potete non esservi accorti di un piccolo ma fastidioso problema che affliggeva i grafici da quando è stata introdotta la versione 5: la scala delle ordinate non era più assoluta, come eravamo abituati, ma relativa.
Questo portava spesso ad avere il punto più basso del grafico al livello in cui storicamente c’è sempre stato lo zero, e non sapete quanti capelli bianchi mi sono venuti i primi giorni. Dopo un po’ ci si abitua a tutto, è ovvio, ma questa modifica è sempre stata piuttosto criticata. Ebbene, il team di Analytics ci ha ascoltati, e ha fatto marcia indietro: adesso la scala delle ordinate va sempre da 0 al valore massimo (anzi a un po’ di più), e la mediana del grafico rappresenta anche all’incirca il valore di mezzo della scala. Tutto come prima!

La seconda novità è una ritoccatina a tutti i report basati sui flussi dei visitatori, quindi flusso visite, flusso eventi, flusso canalizzazione: si tratta di una grafica più leggera e più colorata, con i raggruppamenti adesso segnalati in verde e un maggior contrasto quando si seleziona uno o più flussi. Le dimensioni adesso hanno una icona particolare, mentre le pagine una bandierina:

In realtà il flusso eventi ha gli eventi colorati di azzurro e delle icone ancora diverse:

ma la novità più succulenta, e attesa da molti, è la possibilità di esportare questi report, insieme all’armonizzazione dei pulsanti di opzione dei report di tipo flow, che effettivamente hanno sempre avuto una grafica diversa dal resto di Google Analytics. Ebbene, il pulsante “Esporta in PDF” vi permette finalmente di esportare tutto quel che vedete lì: io ho provato con un flusso a sei passaggi, e me l’ha esportato tutto: si tratta di un pdf molto grande (grande, non pesante: sono 170kb nel mio caso), ma contiene effettivamente l’ntero report e tutti i sei passaggi e le dimensioni: è esattamente quel che si vede al momento in cui si preme “esporta”!

L’argomento delle checklist sembra piacere molto alla blogosfera: vuoi perché i “sacri tutorial per attirare traffico” osannano le liste puntate, vuoi perché a molte persone piace trovare contenuti “già digeriti” e pronti per essere utilizzati, partendo da una pagina molto semplice, dopo poche ricerche ho trovato tantissime liste. Quindi farò la lista delle liste 🙂

Sono partito dal sito ufficiale di Google Analytics, che contiene una checklist di implementazione molto semplice: “ottieni il massimo dai tuoi rapporti“. Va bene per un account di base, ed è più che altro una scusa per linkare altri contenuti potenzialmente utili.

Brian Clifton a gennaio ha prodotto una lista in 10 punti: come spesso accade con i suoi post, offre sicuramente spunti interessanti che vanno oltre i soliti consigli di base.

Un po’ datata, ma breve e con alcuni spunti interessanti, questa presentazione di PadiCode su slideshare

Google Analytics Master Class ha questi 12 punti: l’8 in realtà è obsoleto perché tra poco avremo solo i Content Experiment e non più Website Optimizer.

SecretKey ha una checklist di 42 punti (38 e 42 sono identici 😀 ): anche qui alcuni sono superati, e altri un poco stringati (il 38 senza nominare _setDomainName non è sufficiente), ma la linko volentieri perché è un contenuto in italiano, e perché si focalizza anche sulla strategia da adottare nell’approccio al progetto e al cliente!

MoreVisibility e VKI-Studios, due Google Analytics Certified Partners, hanno due checklist piuttosto vecchie (quella di VKI in particolare, guardate la schermata di login di GA 😀 ). Le ho infatti lasciate per ultime.

Ne conoscete delle altre valide, o ve ne siete creata una vostra? oppure non le usate?

L’annuncio sul blog ufficiale ha colto molte persone impreparate, lo si capisce dai commenti, eppure due giorni fa Yahoo ha comunicato che da fine agosto i progetti ospitati su Yahoo Web Analytics saranno in modalità “sola lettura”, decretando sostanzialmente la fine del suo prodotto di analisi dei siti web. Nato dall’acquisizione di IndexTools nel 2008 e rimarchiato con il nome del famoso motore di ricerca, non è mai stato rilasciato al pubblico come Google Analytics, ma era rivolto e disponibile soltanto agli aderenti allo Yahoo Store o a chi faceva pubblicità attraverso il sistema di advertising di Yahoo.

Oltre che in sola lettura da fine agosto, i dati non saranno più collezionati, e a fine ottobre il sistema verrà del tutto spento. Sebbene di più lunga durata, è una fine analoga a quanto già successo con Microsoft/DeepMetrix.

Da qualche giorno nel report delle pagine principali, all’interno della sezione dei contenuti, è comparsa la colonna delle metriche ACCESSI. In realtà è equivalente a dire visite, ma siccome è riferito alle landing page lo chiamano così. Il problema è che in realtà non siamo nel report delle landing pages, delle pagine di destinazione, ma nel report dei contenuti. E quindi?

E quindi questa è la risposta sbagliata ad un problema che esiste da sempre: la frequenza di rimbalzo nel report dei contenuti non è riferita al numero di pagine viste di ogni pagina, ma al numero di volte in cui quella pagina è stata la prima di ogni visita; una landing page, appunto. Questa cosa l’avevo già evidenziata tempo fa, auspicando che la metrica “frequenza di rimbalzo” fosse rimossa da quel report; l’unico posto sensato in cui guardare la frequenza di rimbalzo è infatti il report delle landing page.

Il team di Google invece ha deciso di perseguire la strada contrario, mettendo la metrica accessi nel report dei contenuti: esattamente l’opposto di quanto sperato. Per fortuna si può sempre ovviare con un custom report…