Google Analytics in 30 secondi

Ogni volta che ho a che fare con il passaggio dei visitatori tracciati da un dominio all’altro è un dramma: è un dramma spiegare ai clienti perché bisogna farlo (ma di solito la frase risolutiva è “ma allora perché il vostro sito non legge le informazioni nei cookie di gmail e facebook? 🙂 ), è quasi sempre un dramma implementarlo se non posso farlo direttamente, perché i tempi di reazione sono allungati. Comunque sia, come tutti voi dovreste ormai sapere, ogni dominio imposta un differente set di cookie, ed è il motivo per cui esiste la funzione _setAllowLinker e le relative _link e _linkByPost, con cui bisogna taggare TUTTI i link che inviano i visitatori all’altro – o agli altri – siti.

Lunametrics ha aggiornato un suo vecchio script per automatizzare la cosa alla sintassi asincrona:

Le istruzioni dicono di assicurarsi che siano presenti la _setDomainName impostata sul dominio di secondo livello nel quale è lo script di Analytics e la _setAllowLinker, condizioni di partenza necessarie, poi di scaricare e modificare lo script inserendo nella riga 5 i domini possibile sui quali si potranno inviare i visitatori, ed eventualmente nella riga 6 le estensioni dei file di cui si vuole tracciare i download.
Poi bisogna caricare il file nei domini e aggiungere una riga in cui si richiama il file; poiché il sistema è basato su jQuery è necessario un riferimento alla libreria, se già non l’avete (vanno bene anche le versioni basilari offerte su CDN, tipo google, microsoft, eccetera).

A quel punto ogni link che punta ad uno dei domini interessati conterrà la funzione _link e _linkByPost, e il processo sarà completamente automatizzato. Un po’ come accadeva con setXDomain su GAaddons, che però è stata dismessa dall’autore

Di questa cosa mi ero accorto lunedì sera, ho aspettato martedì per verificare che non fosse un test o un errore, ieri non sono stato a casa tutto il giorno e stamattina mi trovo già il post fatto sul blog ufficiale. Colpa mia che ho aspettato e non ho potuto dare in anteprima la notizia: nel report velocità del sito sono state implementate nuove metriche tecniche.

Più precisamente nella tab ESPLORAZIONE, a fianco di USO DEL SITO, è stata aggiunta la scheda TECNICO che sostanzialmente divide il tempo medio di caricamento della pagina nelle sue componenti singole:

• Tempo di reindirizzamento: è il tempo speso per un redirect, 0 se non ce ne sono
• Tempo medio di ricerca dominio: è il tempo speso per l’interrogazione del DNS
• Tempo medio di connessione al server: è il tempo necessario per il collegamento tra client e server
• Tempo medio di risposta: è il tempo che il server ci impiega per rispondere alla richiesta effettuata dal client
• Tempo di download medio della pagina: è il tempo effettivamente impiegato per scaricare la pagina

Il tempo che manca è il tempo che il browser impiega per renderizzare la pagina, chiamare i componenti, eseguire javascript, interpretare regole css, eccetera…

Il report secondo me così com’è è un po’ fuorviante, perché omette di specificare il campione usato, che invece è esplicitato nella scheda USO DEL SITO. L’utente potrebbe essere portato a pensare che i tempi specificati siano validi per tutte le pagine viste, perché l’unica metrica nel report è proprio VISUALIZZAZIONI DI PAGINA, mentre è vero il contrario, e cioè che l’analisi viene fatta solo sulle pagine oggetto del campione.

Le stesse metriche sono poi presenti nella tab RENDIMENTO, che raggruppa i tempi di caricamento in gruppi: sarà quindi possibile vedere l’intervallo di tempo per cui il server è più lento a rispondere, o il DNS a trasformare l’indirizzo in numero, eccetera.

Si tratta di metriche molto tecniche, che saranno di aiuto a chi fa ottimizzazioni estreme sui tempi di caricamento, ma in linea più generale possono aiutare qualunque business: sapere che c’è un collo di bottiglia è il primo passo per risolvere un problema, e non sono certo io a scoprire che server più veloci hanno impatti positivi sui tassi di conversione!

Mi sono accorto che la dashboard predefinita dei profili che non l’hanno personalizzata è cambiata, probabilmente in un tentativo da parte di Google di renderla più utile e quindi più utilizzata: stiamo parlando della feature secondo me più sottovalutata della storia di Google Analytics! Comunque, la vecchia dashboard si presentava così:

• colonna di sinistra: Widget Visite e bounce rate
• colonna centrale: tabella top10 contenuti e timeline con visite e visitatori
• colonna di destra: grafico a torta delle visite per paese di provenienza

Quella nuova invece mi sembra più funzionale:

• colonna di sinistra: Timeline con le visite per giorno e grafico a torta delle sorgenti
• colonna centrale: timeline del tempo medio sul sito e tabella del tempo medio diviso per paese di provenienza
• colonna di destra: timeline del tasso di conversione totale e tabella dei tassi di conversione per sorgente

Naturalmente è sempre possibile personalizzarla e creare fino a 20 differenti dashboard per ogni profilo…

Facendo seguito al suo progetto di ridisegnare l’intera infrastruttura di API di tutti i suoi servizi, Google ha annunciato che la Data Export API sarà sostituita dalla Core Reporting API. Non si tratta solo di un cambiamento di nome, perché le novità principali sono:

• nuovo output basato su JSON, più veloce nella risposta. Il post ufficiale dice che la dimensione della risposta è più piccola di 10 volte rispetto al vecchio XML, e secondo i primi test la velocità di risposta raddoppia
• Una serie tutta nuova di librerie, tra cui Object C, Ruby, Go…
• supporto alla Google Discovery API e OAuth 2.0
• richiede che l’applicazione sia registrata e ottenga uno specifico ID

Tutto questo avviene se si migra alla versione 3.0 delle API, che poi è l’unica che sarà aggiornata. La versione 2.4 è mantenuta per compatibilità, mentre la 2.3 è deprecata e smetterà di funzionare tra 6 mesi. A questo punto sia la Management API che la Core Reporting sono allineate, e da ora in poi la strada per i programmatori sarà in discesa…

Come promesso oggi a Le Web Paris Phil Mui è salito sul palco per un annuncio nel campo dei social: il Google Analytics Social Data Hub. A quanto sono riuscito a capire si tratta di una piattaforma in grado di interfacciarsi con i social network per importare dati dentro agli account di GA. E attenzione, vi ricordo che è la prima volta in 6 anni che si può importare qualcosa in Analytics.
La mossa è intelligente, perché abbiamo visto in passato quanto siano stati infruttuosi i tentativi di monitorare “normalmente” le fanpage di Facebook con Google Analytics: il codice di tracciamento standard non è più sufficiente, e allora Google chiama a raccolta direttamente gli sviluppatori dei vari social network per aderire ad un sistema unico di trasferimento dei dati riguardanti le attività sui social network.

La dizione esatta è “qualsiasi social network potrà integrare gli stream di attività – come +1, voti e commenti – dentro ai report Social Analytics, che saranno disponibili l’anno prossimo”. roba grossa, eh? 🙂
Intanto possiamo dare una sbirciata ai social network che aderiscono già all’iniziativa:
Google Plus, Google Groups, Gigya, Reddit, Diigo, Digg, Blogger, Read It Later, Delicious, VKontakte, ma sono certo che altri si aggiungeranno presto, in secondo luogo si tratta di operazioni che noi non possiamo condizionare in alcuna maniera: l’adozione del protocollo – basato su PubSubHubbub – è a discrezione e cura di chi gestisce il social network.

Anche questa volta per vedere i futuri report social c’è bisogno della preiscrizione, per cui se anche voi volete essere inclusi in questa succulenta novità, potete compilare l’apposito form di richiesta che ho visto passare su Twitter durante la presentazione a Parigi.

Apprezzo molto che il mio blog sia per voi una fonte primaria di informazioni, davvero. E’ lo scopo principale per cui lo curo ogni giorno. Cerco di essere il più chiaro possibile, nei miei limiti, e in generale mi sembra di riuscirci, però è vero che il giudizio finale non è mio. Se tuttavia ho scritto o detto di persona “potete guardare il sorgente del mio blog” perché io per primo ho implementato con successo qualcosa, probabilmente non intendevo esattamente “copia-incollate tutto” 🙂

(il sorgente della pagina http://archivio-radiocor.ilsole24ore.com/articolo-1004500/trasporto-pubblico-locale-sciopero/ )

Ogni volta che qualcuno usa il pulsante di Twitter su una news della sezione “archivio notizie radiocor” voi lo tracciate bene su Google Analytics, ma quell’attributo data-via=”goanalytics” fa si che la condivisione sembri partita dal mio blog o dal mio account Twitter 🙂

Come saprete ho una certa dimestichezza con Google Analytics, ma me la cavo anche con la programmazione di siti web: se avete dubbi sono a disposizione per una consulenza 😀

Il titolo un po’ altisonante potrebbe far pensare a qualcosa di grosso, in realtà è solo una tabella che elenca lo stato di attivazione delle nuove funzionalità, dato che ormai sempre più spesso esse sono introdotte a settimane o mesi di distanza da quando sono annunciate, e che in qualche caso richiedono di essere inseriti in liste di pre-test. Così dopo l’ennesima domanda “sai mica quando attiveranno la funzione xyz?” ho pensato di fare una semplice pagina sul blog con lo status delle ultime cose annunciate, e di tenerla il più aggiornata possibile. In questo modo sarà più facile per tutti sapere quando si potrà legittimamente aspettarsi di vedere una certa nuova feature annunciata tempo fa, o anche farsi una panoramica degli ultimi annunci, se non si segue il blog regolarmente.

Quindi cosa aspetti? mettiti subito nei bookmark il

RADAR FUNZIONALITA’ DI GOOGLE ANALYTICS

e spargi la voce 🙂

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! 🙂

Abbiamo già visto in passato come aggirare il limite di visualizzazione nei report nella versione 5 di Google Analytics, ma quel “trucco” funziona solo mentre si guardano i report; gli export sono sempre limitati a 500 righe.

Il buon vecchio André Scholten non si capacitava di questa situazione e ha scritto una funzione javascript che fa quel che ci aspettiamo: costringe Google Analytics ad inviarci un file contenente fino a un massimo di 10.000 righe. Per farlo potete fare come dice lui (creare un bookmark e usare la funzione come indirizzo) oppure semplicemente posizionarvi nel report che preferite, copiare la funzione e incollarla nella barra degli indirizzi, assicurandovi che sia mantenuto il prefisso javascript:
Una volta premuto il testo ENTER ci verrà richiesto quante righe vogliamo esportare, da un minimo di dieci a un massimo di diecimila, e una volta confermato il download partirà automaticamente.

Al momento il sistema funziona solo per l’export di file TSV (quindi separati da tabulazioni), ed è stato testato da lui solo su Firefox e Chrome, da me solo su Chrome. Però funziona, e in certe occasioni è comodo!

Il tema di come tracciare Google Images esiste da quando esiste Analytics, è un tema ricorrente e le soluzioni proposte variano nel tempo a seconda dello spirito, dell’autore e dei cambiamenti di Google stesso. Al momento il dominio images.google è stato incluso nella lista predefinita dei motori di ricerca a partire da Agosto, quindi le ricerche fatte da lì sono già tracciate insieme alla keyword e finiscono nel report SORGENTI DI TRAFFICO -> SORGENTI -> RICERCA -> RISULTATI ORGANICI (per distinguerli dagli altri potete usare la dimensione secondaria o fare un segmento avanzato con SORGENTE contiene images.google).

Restano invece escluse le visite fatte sul motore “classico” dopo aver selezionato “immagini” dalla colonna di sinistra (quelle cioè con parametro tbm=isch che generano poi un referrer di tipo www.google.it/imgres).
La soluzione più facile e definitiva, posto che non ci interessi analizzare le due cose separatamente, è quella di intercettare quel particolare referrer e di usare la funzione di sovrascrittura del referrer per ricondurlo ad una forma già nota a Google Analytics, in questo modo (fonte help forum, con modifiche perché images.google.com è adesso un motore già riconosciuto):

var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXXXX-X']);

var ref = document.referrer; 
if ((ref.search(/google.*imgres/) != -1)) { 
  var regex = new RegExp("\.google\.([^\/]+)(.*)"); 
  var match = regex.exec(ref); 
  _gaq.push(['_setReferrerOverride', 'http://images.google.' + match[1] + unescape(match[2])]); 
}

_gaq.push(['_trackPageview']);

questo in pratica riscrive completamente il dominio www.google.it e lo trasforma in images.google.it nel caso in cui sia una ricerca fatta sul motore generale.

Così com’è lo script non fa distinzione tra le varie declinazioni dei motori nazionali, quindi images.google.it, images.google.com e tutti gli altri finiscono dentro un unico record che si chiama images.google. Se si ha il desiderio o la necessità di distinguere i top level domain sarà necessario aggiungere dopo _setReferrerOverride un’altra riga:

_gaq.push(['_addOrganic', 'images.google' + match[1], 'q', true]);

Il true in fondo è obbligatorio e, ve lo ricordo, consente di aggiungere il nuovo motore in cima alla lista di quelli conosciuti invece che in fondo, in modo che abbia la priorità su quelli predefiniti.