Google Analytics in 30 secondi

Questa è una delle domande che mi vengono rivolte più spesso: molte persone, per motivi disparati che vanno dal non pervenuto a problemi di performance, vorrebbero salvarsi sul server una copia dello script sorgente di Google Analytics – cioè quel che trovate su www.google-analytics.com/ga.js e che viene richiamato dal codice di GA in modo automatico – ed evitare di fare la chiamata remota ai server di Google.

E’ sicuramente possibile, così come potete decidere se mettere ad esempio JQuery sul vostro server o usare una libreria online che fornisce sempre l’ultima versione, ma il problema è per l’appunto il medesimo: il codice di GA cambia, a volte rapidamente a volte meno, però cambia. Stanotte, ieri notte e la notte prima è stato modificato, dopo settimane di stasi. Se usate il codice fornito da Google siete certi di richiamare l’ultima versione, di avere tutte le funzionalità e gli ultimi bugfix; se decidete di fare le cose localmente dovrete controllare gli aggiornamenti e ogni volta che viene fatta una modifica aggiornare anche il vostro codice (compresi i casi in cui vengano fatte più modifiche al giorno, quando si presentano).

Non è impossibile, è solo un po’ più laborioso del normale. Comunque sia, se volete essere informati quasi in tempo reale delle modifiche al file sorgente, potete usare un servizio di alert via feed rss o email. Io ad esempio uso Page2RSS

Non passa giorno senza novità per Google nell’ultimo periodo. Quella di oggi sarà particolarmente gradita: il blog ufficiale di webmaster tool e quello di Analytics riportano la notizia che i clic sui pulsanti +1 dei nostri siti, purché verificati in GWT, hanno una sezione di report apposita nel pannello dei webmaster. E sappiamo che prima o poi quei report finiranno dentro a Google Analytics (a proposito, mi hanno attivato nel programma pilota, ma c’è poco da segnalare per adesso). La seconda cosa che dicono, molto più interessante, è che dentro a GA c’è una nuova sezione di report, che si chiama proprio sociale e si trova dentro il gruppo VISITATORI.

E’ composto da un primo report COINVOLGIMENTO, che segmenta le visite tra “socially engaged” e “not socially engaged”, cioè tra chi ha o non ha cliccato un bottone sociale. Il secondo report è AZIONE, e al pari del report degli eventi mostra l’azione compiuta dai visitatori. Nei miei report al momento viene tracciato (automaticamente) il pulsante +1 di Google. Ogni azione ha anche una “sorgente sociale”, cioè google è la sorgente sociale, +1 è l’azione, e le due cose combinate sono google +1; in effetti non mi è al momento chiaro il perché di questa scelta (non è che facebook ha il più uno per cui l’azione +1 possa avere due dirfferenti sorgenti sociali…), ma è così.
L’ultimo report è PAGINE, e ci mostra gli URL esatti delle pagine dove sono stati premuti i pulsanti: il report si presenta come tabella pivot con azioni e sorgenti sociali, ma poiché ho ancora pochi dati non sono riuscito a modificarlo a piacere.

Ecco uno screenshot dal blog ufficiale

Come dicevo sopra, al momento l’integrazione tra pulsante e tracciamento è automatica – ovviamente – solo per il +1 di Google. Se volete aggiungere gli altri pulsanti dovrete fare affidamento su una nuova funzione, _trackSocial(), con la seguente sintassi

_gaq.push(['_trackSocial', network, socialAction, opt_target, opt_pagePath]);

• network è obbligatorio, ed è una stringa con il nome del social network cui il bottone si riferisce
• socialAction è obbligatorio, ed è una stringa con l’azione svolta, ad esempio INVIO, LIKE, SHARE, TWIT, ecc…
• opt_target è opzionale, ed è una stringa che rappresenta la pagina (URL o ID o quel che volete) che genera l’azione sociale. Se omesso viene usato l’url della pagina corrente estratto tramite document.location.href
• opt_pagePath è opzionale ed è una stringa che rappresenta l’indirizzo senza dominio dal quale viene generata l’azione sociale. Se omesso viene usato location.pathname+location.search e in genere si può omettere, tranne nel caso in cui la pagina venga registrata du Analytics con una url diversa dalla corrente tramite l’uso di una pagina virtuale e _trackPageview

Ovviamente non dovete inserire queste funzioni nel normale codice di monitoraggio, altrimenti ogni pagina vista corrisponderebbe a una o più azioni sociali, ma dovete fare in modo che esse siano richiamate alla pressione dei pulsanti. La maggior parte di essi ha infatti la possibilità di specificare la chiamata a qualche funzione quando viene premuto. La pagina di documentazione della funzione fornisce alcuni esempi (tracciare i like di facebook, tracciare i tweet) e un esempio di codice per fare il tutto automaticamente, scritto da Nick Mihailovski).

Questa parte di tracciamento comporta del lavoro aggiuntivo, ma ritengo ne valga la pena. Dopo potrete sapere cosa e quanto condividono i vostri utenti, da dove vengono quelli che condividono di più, come i pulsanti interagiscono col vostro ecommerce, se lo fanno, e usando le campagne generare dei circoli viziosi tipo “4 persone provenienti da quel referrer hanno sharato il contenuto su facebook, che era taggato con una campagna che mi ha portato 347 persone e 14 vendite”. E il tutto senza ancora aver visto cosa ci riserva Google da PostRank 😉

Che cosa è la dimensione “fullReferrer” che si vede quando si crea un custom report nella versione v5?

a prima vista potrebbe sembrare la soluzione all’annoso problema del filtro per il referrer completo; come molti di voi sanno infatti, l’elaboratore di Analytics taglia via tutta la parte di referrer che si trova dopo il punto di domanda di un url, a meno che noi non impostiamo un filtro che la preservi e la salvi da qualche parte.

Smorzo subito gli entusiasmi, perché ci sono cascato anche io. Quella dimensione non preserva niente, ed è niente meno che il “percorso completo referrer”, lo stesso che si può vedere partendo dal report sui referral e selezionando prima un dominio e poi ogni indirizzo, purché con url non dinamici. La cosa è verificabile anche dal fatto che quella dimensione funziona solo se la sorgente è “referral” e non funziona per organic, ad esempio. Se non altro il filtro ci dava il referrer in tutti i casi, a prescindere dal reale mezzo della campagna usato!

Con appena cinque giorni di ritardo commento le novità che Google ha introdotto in Analytics riguardo ai report per dispositivi mobili, che diciamocelo non hanno mai brillato per efficacia. E quindi il post sul blog ufficiale ci informa che queste sono solo le prime due novità in questo campo.
I report al momento sono disponibili – nella versione 5 – sono due: la panoramica ci permette semplicemente di sapere quali sono state le visite da mobile rispetto al totale. Le visite hanno un attributo che le assegna ad una piuttosto che all’altra categoria: mobile SI o NO; questo significa, ma lo sapevamo già, che si può facilmente segmentare e separare il traffico da dispositivi mobili,e che si può proiettare su una mappa geografica già segmentato grazie all’apposito nuovo report di cui abbiamo parlato qualche giorno fa.

Il secondo report, dispositivi, ci permette di avere informazioni più dettagliate sui device utilizzati per la visita. La novità sta nella figura che riporto qui pari pari dal blog ufficiale

e consiste in un pulsante a forma di macchina fotografica che una volta premuto apre una popup con le foto dei dispositivi Ha senso perché di telefonini ce ne sono veramente tantissimi, e mentre noi non li possiamo conoscere tutti, Google sicuramente si. Queste immagini sono linkate direttamente ai siti web che ne sono proprietarie, e a memoria è la prima volta che Google Analytics si trasforma in un generatore di traffico per siti che non sono direttamente collegati al proprio: se un sito mi manda visite con un link referral, me lo ritrovo nei report e a volte ci clicco, ricambiando la visita. In questo caso nei miei report ci sono link a siti che nulla hanno a che fare col mio, e che hanno il solo merito di avere la giusta immagine del modello di telefonino che sto visualizzando. Questo report contiene altre visualizzazioni, e precisamente:

• Branding dispositivi mobili: raggruppa i dispositivi per produttore (Apple, Samsung, Nokia…)
• fornitore di servizi: c’era anche nella vecchia versione, è il fornitore della connessione mobile
• selettore input dispositivo mobile: al momento nei miei report c’è solo touchscreen, ma credo si riferisca al tipo di tastiera posseduta dal device
• sistema operativo: elenca i sistemi operativi dei telefonini e device mobili
• risoluzione dello schermo: non ha bisogno di commento

queste visualizzazioni corrispondono ad altrettante dimensioni, per cui possono essere usate anche per segmentare il traffico. Tenete però presente che le informazioni per le dimensioni nuove esistono solo a partire dal 6 giugno 2011

Da qualche giorno il team di Google mi ha ammesso alla beta dei funnel multicanale, di cui ormai spero sappiate tutti, e che rappresentano uno dei balzi avanti più notevoli da quando esiste Google Analytics: per chi si fosse perso qualcosa, ricordo che storicamente Analytics è sempre stato impostato per attribuire la conversione all’ultima fonte di traffico che ha portato la visita sul sito, tranne nel caso in cui essa fosse una visita diretta. Quindi a fronte di un accesso da una campagna cpc senza conversione e uno dello stesso utente il giorno dopo da una email taggata e con conversione, il valore del GOAL veniva attribuito alla campagna email.

In realtà è ancora così, ma i funnel multichannel cercano di spingersi oltre: si tratta di una serie di report piuttosto complessi che individuano TUTTE le sorgenti di traffico che hanno contribuito ad ogni conversione negli ultimi 30 giorni. Il primo pre-requisito quindi è che nel profilo vi siano configurati degli obiettivi, sotto forma di GOAL. Ma poiché voi siete bravi analisti, darò per scontato che così sia già 🙂
Al momento l’accesso ai report – disponibili solo nella v5 e solo se siete stati ammessi come “trusted tester” – si effettua tramite il menu di navigazione: Le mie conversioni -> canalizzazioni multicanale.
Per tutti i report di questa sezione è presente un filtro con due criteri: uno permette di selezionare tutte le conversioni oppure un solo goal oppure solo le transazioni ecommerce, l’altro permette di selezionare solo le interazioni in cui in qualche punto è stato presente AdWords. A seconda del filtro applicato quindi il grafico mostrerà l’andamento temporale delle conversioni selezionate. Sotto vi è un diagramma di Venn che elenca i canali e che permette di capire quanto essi si sovrappongano tra di loro: ad esempio si potrebbe notare che vi è spesso una sovrapposizione di ricerca organica e feed, e che la cosa non è vera ad esempio per referral e feed. Significherebbe che i due canali lavorano spesso insieme per portare una conversione.

Il report delle conversioni indirette mostra invece i vari canali e l’elenco dei loro “apporti” alle conversioni. Le conversioni indirette – e il valore delle conversioni indirette – sono infatti le attribuzioni a canali che non sono l’ultimo. La tabella prosegue poi con le conversioni ultima iterazione, cioè le volte in cui il canale è stato quello cui effettivamente viene attribuita la conversione, e il rapporto tra questi due valori.

In questo esempio la ricerca organica ha 3 conversioni indirette e 3 conversioni ultima iterazione: significa che per tre volte è stata l’ultimo canale utilizzato prima di convertire e tre volte ha portato visite senza conversione, e infatti ha una rapporto di 1. Il feed invece è stato usato due volte per arrivare al mio sito da parte di visitatori che poi hanno convertito, ma la conversione non è mai avvenuta durante quelle visite, bensì in visite successive. Rapporto 0/2 = 0. Stessa cosa per i referral. Il traffico diretto ha portato invece una visita cui non è seguita una conversione, e tre in cui invece è stato raggiunto l’obiettivo: rapporto 1/3 = 0,33. La risposta alla domanda “perché la somma delle conversioni indirette non coincide con quella della conversioni ultima iterazione, è perché uno stesso visitatore può fare più visite da più canali (indirette) ma solo una in cui è all’ultima iterazione. Ma questo diventa evidente in un altro report. Come potete vedere dallo screenshot i canali sono raggruppati automaticamente. Si può avere lo sesso report anche con i classici sorgente/mezzo, solo sorgente, solo mezzo, oppure per una serie di dimensioni tipiche, oppure si possono editare i canali e crearne di nuovi. E qui sta una novità molto interessante: un raggruppamento di canali è in pratica un “contenitore” di etichette, etichette che a loro volta sono definite da alcune regole che potete decidere voi.

questo è l’elenco predefinito dei canali del raggruppamento base.

1. Pubblicità a pagamento comprende tutti i mezzi che corrispondono a ^(cpc|ppc|cpm|cpv|cpa|cpp)$
2. Ricerca organica comprende solo il mezzo organic
3. Social Network comprende una lista lunghissima di sorgenti (referral) di social network. Tanto per avere un’idea vi ho fatto uno screenshot completo.
4. Referral comprende il solo mezzo referral
5. Email comprende il solo mezzo email
6. Feed comprende il solo mezzo feed
7. Direct comprende la sorgente (direct) oppure il mezzo (not set) o (none)

Questi come dicevo sono solo i raggruppamenti di base, che potete editare, o che potete copiare in toto per modificarli. Ogni etichetta può avere il suo colore e le sue regole specifiche. E potete rigirarvi i dati come meglio credete.
Il report successivo è principali percorsi di conversione, e ha un filtro aggiuntivo oltre ai due citati all’inizio del post: il filtro lunghezza del percorso impostabile sul numero minimo di passaggi necessari a comparire nel report (ad esempio, in italiano: mostrarmi solo i percorsi di conversione con più di 4 passaggi – cioè con più di 4 visite). I raggruppamenti di canali sono gli stessi di cui sopra, cioè quelli base o quelli modificati/creati da voi; iniziate a comprendere la potenza dello strumento? 🙂
Ecco lo screenshot per il solito obiettivo che ho scelto

Se vi ricordate, nel report delle conversioni indirette la ricerca organica era accreditata per 3 conversioni indirette e 3 conversioni ultima iterazione. Eccole lì, belle chiare: le tre conversioni indirette sono la 3, la 4 e la 5, le tre conversioni ultima iterazione sono 2 volte la 1 e la 5. Stesso discorso per il traffico diretto: s’è detto che ha portato una visita senza conversione (si tratta della riga 5) e tre in cui ha convertito (sono le righe 2, 3 e 4). Anche questo report visibile per raggruppamento canali, sorgente/mezzo, sorgente, mezzo o altre dimensioni. A proposito di dimensioni, faccio notare anche che il tutto è ulteriormente segmentabile con una dimensione secondaria.

A proposito di segmenti, la novità è che in cima a questi report è presente una voce nuova, cioè segmenti di conversione: si tratta di una versione modificata dello strumento dei segmenti avanzati, in cui è possibile “tagliare” tutto il traffico che ha convertito in base a determinate regole.

Ad esempio un segmento che include solo le conversioni la cui prima iterazione veniva da organic, purché ce ne siano almeno 5, e con un percorso di conversione di almeno 3 passaggi. Notevole, non trovate?

Penultimo nuovo report è Tempo alla conversione, cioè il numero di giorni che passano tra la prima iterazione e la conversione. Nel caso delle mie 6 conversioni, 5 hanno un tempo di 0 giorni, con un valore di 50 euro, e una richiede oltre 12 giorni, e ha un valore di 10 euro (il valore monetario è fittizio, assegno 10 euro al contatto su questo blog). La maggior parte di tutti i discorsi fatti sopra avviene all’interno di uno stesso giorno! Stesso discorso per il report Lunghezza percorso, che mostra il numero di iterazioni necessarie affinché avvenga la conversione, analogamente a quanto visto nel report dei percorsi, ma in forma aggregata.

Come vi dicevo qualche post fa, nella preview di una nuova funzione la schermata dell’ingegnere di Google si presentava con un link “rendi questa la versione predefinita” riferito alla v5, che noi non avevamo. Da oggi quel link è disponibile ed è quindi possibile rendere l’ultima versione quella che viene aperta in modo predefinito.

Tra i tanti motivi che potrebbero spingervi ad effettuare già ora il salto c’è anche il fatto che il team di Google Analytics sta spingendo in maniera nemmeno tanto velata verso la nuova versione: le modifiche al report della mappa geografica sono disponibili – indovinate un po? – soltanto nella versione 5. Se avete mai visto il report geografico degli Stati Uniti vi sarete chiesti come mai loro avessero il dettaglio per singolo stato mentre la mappa dell’italia passava direttamente da nazione a città. Ecco, oggi quel gap viene colmato perché per altri 170 paesi è disponibile il livello intermedio di dettaglio “regione”. Per la Francia, la Spagna, la Germania e la Svizzera funziona benone. Per l’Italia, almeno sui miei report, ancora no; ma speriamo sia solo questione di poco.

Un’altra novità interessante su quel report è la possibilità di far comparire una lente di ingrandimento quando ci sono troppe città vicine tra di loro. Il tipico esempio è la zona intorno a Milano, che sulla mappa di Google Analytics è sempre stata caotica. Lasciando il puntatore sopra a una città per qualche secondo comparirà una lente di ingrandimento per quella zona che ci permetterà di selezionare agevolmente anche il più piccolo paesino presente.
Infine il blog di GA ci ricorda che la mappa è presente anche nel report Tecnologia -> Reti mobili: si tratta niente altro che della stessa mappa con applicato un segmento sulle visite da dispositivi mobili, utile per rendersi conto a colpo d’occhio della provenienza delle visite da mobile. Fate però attenzione ad una cosa, come mi ricordava giusto ieri un amico: spesso i provider di connessioni mobili usano pochi punti di interconnessione alla rete, per cui visite mobili effettuate da tutt’altro posto spesso escono come provenienti da Milano o Roma. Non fate troppo affidamento su quel report!

“Per un punto Martin perse la cappa” è un vecchio detto popolare che mette in guardia da un errore apparentemente di scarsa entità ma che invece comporta conseguenze spesso disastrose. E’ il detto che mi è venuto in mente rileggendo un vecchio articolo di AnalyticsPros riguardante gli errori dei codici di tracciamento e-commerce. Probabilmente un problema che noi italiani sentiamo meno, ma che vale la pena comunque di sottolineare.

Le funzioni javascript del codice asincrono (ma anche quelle del vecchio codice asincrono per la verità) vanno incapsulate tra apici singoli (carattere sotto al punto interrogativo nella tastiera italiana). Questo è un requisito fondamentale affinché il codice funzioni. Ma cosa succede se un prodotto ha un apostrofo nel suo nome? vi ricordo che il nome del prodotto non è un parametro strettamente necessario al funzionamento del sistema, ma non ho mai visto un e-commerce che omette i nomi dei prodotti e valuta le prestazioni del suo sito con Google Analytics usando solo gli SKU code.

Quindi, se nella nostra thank-you page abbiamo un codice così:

  _gaq.push(['_addItem',
      '1234',         // order ID
      'DD44',         // SKUcode
      'Nettare d'ambrosia',      // nome del prodotto
      'bevande', // categoria
      '11.99',        // prezzo unitario
      '1'             // quantità
   ]);

il sistema va a scatafascio perché nella riga del prodotto ci sono tre apostrofi. Il prodotto diventa nettare d, ambrosia sarebbe la categoria, bevande il prezzo, 11.99 la quantità, 1 sarebbe ignorato. E peraltro mancando una virgola dopo il nome del prodotto Google Analytics non ci capirebbe nulla.

La checklist proposta nel post è piuttosto semplice: se sapete di avere prodotti che contengono l’apostrofo nel nome andate in Analytics, report dei prodotti, e cercate \’ (backslash e apostrofo, senza spazi); se non vedete nessun risultato significa che quei prodotti non vengono mai registrati da GA, e che siete affetti dal problema.
Le soluzioni possibili sono:

1. Modificare i nomi dei prodotti
2. Operare una sostituzione lato server PRIMA di eseguire il comporre il codice di Google Analytics
3. inserire un backslash prima dell’apostrofo in modo che la riga diventi ‘Nettare d\’ambrosia’, // nome del prodotto

Tutto questo lavoro per un semplice apostrofo? pensate a Martin! 😉

Spuntata in un tweet di Avinash, ho messo gli occhi su questa ottima lista di controlli da fare su un nuovo profilo di Google Analytics, redatta da Himanshu Sharma

Si tratta di una lista molto esaustiva e per nulla scontata, che un bravo web analytics man dovrebbe sempre tenere a portata di mano. Ad esempio si parte con il punto 1: “fatti un giro sul sito del cliente”, che non è per nulla banale, anzi…
Altri punti interessanti a mio avviso sono il 5 (fai un accordo scritto col cliente sui goal, il loro valore, i funnel e i target), il 16 (accertati che l’autotagging sia abilitato su AdWords), il 29 (crea avvisi personalizzati nell’intelligence) e il 41 (usa un # al posto del ? per taggare la campagne).

Un punto da rivedere è invece l’11: come ormai sappiamo benissimo (vero? 😀 ) non c’è bisogno di aspettare 24 ore per vedere se Analytics sta ricevendo i dati, e nemmeno per vedere se li riceve corretti. Bastano un analizzatore di header HTTP e un controllo sul giorno odierno dopo 3-4 ore.

In via del tutto sperimentale e solo su richiesta – ormai sembra la regola per le nuove funzioni di Google Analytics – il team di GA ha reso disponibile in beta limitata la visione di alcuni dati del Google Webmaster Tool dentro all’interfaccia di Analytics

All’inizio ci saranno tre semplici report, nella sezione “sorgenti di traffico” -> “search engine optimization”, che consisteranno in un sommario, un report sulle query cercate su Google per le quali il nostro sito è apparso nelle pagine dei risultati e un report sulle pagine di destinazione di queste query.

Naturalmente si potranno usare gli strumenti propri di Google Analytics per filtrare e visualizzare i dati e la presenza del pulsante “dimensione secondaria” – almeno stando allo screenshot – fa ben sperare sulle potenzialità di un tale oggetto.
Come diciamo da sempre, è Analytics il posto naturale dove confluiscono i dati dei vari pannelli di Google, e questo è un ulteriore passo verso l’agognata Business Platform.

Per richiedere l’accesso alla beta limitata è sufficiente complilare l’apposito form

Prima di chiedere vi invito a dare un ultimo sguardo allo screenshot postato qui sopra e preso dal blog ufficiale di Analytics: in alto a destra compare una scritta rossa che recita “make this version default“, cioè “rendi questa versione (la v5) quella predefinita”, ed è un link che noi comuni mortali non vediamo. Significa che probabilmente gli ingegneri di Google non decideranno a priori quando tutti dovranno passare alla nuove versione dello strumento, ma lo lasceranno decidere ad ognuno, facilitando la “scelta” infarcendo solo la versione nuova con le succulente chicche presenti e future (vi ricordo che anche i funnel multichannel – per chi bontà sua ha avuto l’accesso – e il report sulla velocità del sito sono disponibili solo con la versione v5).

Notizia di ieri, Google ha comprato Postrank, una startup nata nel 2007 che si occupa di analisi del buzz, o più in generale di monitoraggio nei social media. La notizia è già interessante di per sé, perché avviene pochi giorni dopo il lancio del bottone +1 e sembra quindi confermare che esso sarà un fattore abbastanza importante nelle analisi che il motore farà dei contenuti “che piacciono”.
Una delle cose che Postrank sa fare meglio, infatti, è quella di filtrare e aggregare contenuti in base al gradimento che essi hanno presso gli utenti: da tempo è disponibile un plugin per Firefox e Chrome in grado di interagire con Google Reader e scremare lunghi elenchi di feed rss in modo da far emergere le notizie più importanti. Ne ha parlato non molto tempo fa Enrico Altavilla.

Se la cosa finisse qua probabilmente non troverebbe tutto questo spazio su questo blog, e infatti la cosa che a noi patiti di Google Analytics fa drizzare le orecchie è un’altra delle cose che Postrank fa: cioè Postrank Analytics, un sistema che sulla carta promette di tracciare il “social engagement” da più di 20 dei principali social network. Purtroppo non l’ho mai provato (se qualcuno ha accesso alla beta può integrare nei commenti), ma gli screenshot sembrano abbastanza eloquenti: per ogni “azione” effettuabile sui diversi social network – che sia ripubblicare un feed su tumblr o lasciare un commento su firendfeed – il sistema calcola dei “punti” di engagement ed è quindi in grado di mettere in ordine i nostri articoli per “grado di coinvolgimento” dei lettori.

La cosa si integrerebbe già così alla perfezione con Google Analytics (che ha sempre richiesto una mole di lavoro mica male per tenere traccia degli aspetti social), ma se pensiamo un attimo a quanto visto nell’anteprima delle conversioni multichannel, e cioè al fatto che lì sarà possibile definire un raggruppamento di sorgenti definite SOCIAL, allora la faccenda diventa terribilmente di impatto. Per completare il tutto bisogna dare ancora uno sguardo allo screenshot dell’applicazione presente sulla pagina https://analytics.postrank.com/. C’è un valore in dollari sotto alla scritta GOALS & VALUE, e subito dopo c’è scritto ENGAGEMENT VALUE. A me ricorda da vicino qualcosa, a voi? 🙂