Google Analytics in 30 secondi

Quando vi dicevo che prima o poi tutto quel che deve essere misurato nei servizi Google andrà a finire dentro ad Analytics, mi avete creduto o no? 🙂
Le cose non sono mai veloci e le transizioni richiedono tempo e pianificazione, ma la strada è segnata: ieri Google ha annunciato una nuova interfaccia per Feedburner, il noto sistema di diffusione dei propri feed RSS, e indovinate un po’ che stile ricalca la nuova interfaccia?

Dato ormai per scontato che l’interfaccia “alla Google Analytics” è quella che in bigG ritengono più consona alla consultazione dei dati, la stanno espandendo a tutti i prodotti che consentono appunto di interrogare questi dati. Il passo successvio, lo ripeterò fino alla nausea, sarà l‘integrazione di tutto in una sola macroapplicazione, quella che abbiamo sempre definito “Business Platform“.

Volete sapere come penso che sarebbe la soluzione ideale per Feedburner + Analytics? sarebbe così: un utente crea un nuovo profilo di monitoraggio su Google Analytics, il sistema presenta la sua interfaccia che conosciamo, ma aggiunge una domanda, tipo “questo sito pubblica dei feed RSS che vuoi monitorare?” e se si mette il check su si si apre una sezione del sistema che è l’analogo odierno di “burn a feed right now” in Feedburner e che ovviamente provvede già ad abilitare l’opzione “Track clicks as a traffic source in Google Analytics” in FB.
Il problema è che al giorno d’oggi agli utenti è richiesto di sapere che Analytics non traccia gli RSS, di sapere che esiste un prodotto Google anche per quello e di accedere separatamente ad esso, sia per creare/gestire sia per consultare i dati. Integrare tutto sarebbe molto sensato, soprattutto per il publisher!

Ecco le slide che ho usato durante la presentazione allo SMAU Milano.

Queste sono forse ancora più criptiche delle precedenti di roma, ma ormai mi sono convinto, se mai ce ne fosse stato bisogno, che le slide sono un mero promemoria per quel che devo dire, presentation zen o meno.
Cerco lo stesso di riassumere brevemente il contenuto delle slide significative:

– ciclone Scimmia: la web analytics non è facile, anche se spesso la presentano così. Il sistema va scelto con cura, avendo già chiaro cosa andrà a fare. Piccole variazioni nei dati sono normali, e vanno accettate, piuttosto che perdere tempo prezioso a capirne le cause. Quel tempo può essere meglio impiegato. Occhio ai trend, non ai dati assoluti.

– ciclone Gru: se il capo guarda solo la dashboard, non ha senso riempirla sperando di mostrargli più dati. I vostri report devono essere “actionable”, e comunicare al volo qualcosa, se vengono cestinati senza che venga intrapresa un’azione, qualcosa non va. Se chi vi sta intorno vi parla di “hits” è necessario impiegare parte del tempo ad educarli, con risposte costruttive e che possano far emergere il reale valore del vostro lavoro

–ciclone Tigre: se la web analytics dice che bisogna cambiare qualcosa, bisogna cambiarlo! non c’è “ma a me piace così” che tenga. “bello” è diverso da “funzionale” che è ancora diverso da “che converte”. Parlate con dati a supporto delle vostre tesi, dovete fare in modo che l’azienda si fidi di quel che dite e dimostrate con i numeri. Nonostante questo, non affidatevi mai al 100% ai soli dati, trovate una mediazione. La WA è un – valido – supporto, non l’unico modo per prendere decisioni.

– ciclone Serpente: ad una analisi deve sempre seguire una azione, nonostante le procedura aziendali. Datevi un tempo massimo per avere live le modifiche, anche perché i risultati dei test variano in funzione di molti fattori. Il risultato di un test oggi può dare esiti completamente differenti dallo stesso test effettuato tra sei mesi. Usare sempre le campagne, sono una fonte di dati inesaurbile e sono completamente sotto il nostro controllo. Internet ha la grande fortuna di essere un medium misurabile quasi a livello di singolo, sfruttate questa occasione che fino a 15 anni non esisteva.

– ciclone Mantide: fare web analytics non è fare traffic reporting. Il dato complessivo non ci interessa, ci interessano i fenomeni che avvengono nelle “micronicchie”, nei segmenti, per l’appunto. Segmentare è l’unica soluzione per avere il polso di quel che accade realmente e per notare trend e fenomeni che altrimenti resterebbero affogati nei totali. Fino a che non vi libererete del traffico in eccesso (quello fuori target), l’unico modo sensato di fare analisi è eliminarlo con dei segmenti.

La via verso il Nirvana parte dall’integrare la web analytics come processo aziendale, oltre che a trattarlo come un processo nelle vostre teste. Raccogliere requisiti sensati, per evitare di farlo successivamente, dopo alcuni “giri” del processo di cui sopra; Definire con cura le metriche, in modo che ognuna di esse possa risolvere un problema reale in azienda, ed essere sicuri che sia poi possibile avere i dati che servono ai calcoli, quando essi non derivano totalmente dai sistemi che gestite (e in particolar modo se essi arrivano da altri reparti/sedi/aziende). Studiare come fare i report, e che essi comunichino qualcosa a prima vista. Teoricamente dovreste poter lasciare un report sulla scrivania di qualcuno senza spiegarglielo, e lui dovrebbe capire cosa fare. Educate chi vi sta intorno a smettere di pensare con canoni vecchi e a fidarsi di quel che dite. Kung Fu Web Analytics per tutti! 🙂

Qualche tempo fa FradeFra mi sottopose un quesito interessante: mi disse che nel suo Webmaster Tools vi erano parecchie segnalazioni di errori 404, e tutti relativi a pagine “virtuali” create con la _trackPageview di Google Analytics. Faccenda strana, in effetti, che non mi era mai capitata e che a prima vista sembra impossibile.

Ci penso un po’, ma senza avere davanti tutti i dati e i pannelli non è facile… non mi viene in mente niente altro che Googlebot che esegue javascript, cosa che forse ai più non è molto nota ma che è perfettamente e tecnicamente possibile, tanto è vero che sporadicamente potete trovarlo tracciato nei report di GA guardando alle versioni del browser (vedi immagine):

Quindi Googlebot esegue javascript, trova l’indirizzo della pagina virtuale di Analytics (che non esiste) e la passa da segnalare ai Webmaster Tools come “404 not found“.

Qualche giorno dopo aver impostato il plugin GA di Yoast per creare un po’ di pagine virtuali su questo blog mi sono trovato centinaia di errori 404 anche io, ma poiché stavo preparando l’intervento allo SMAU non ho potuto fare debug seriamente. Adesso sono quasi tutte scomparse, ne resta una sola:

e non ho trovato poi tante informazioni in giro, ne sul forum di supporto di Analytics ne su quello dei Webmaster Tools. Se la cosa in qualche modo vi da fastidio, dovrete fare in modo di aggregare tutte le pagine virtuali sotto una stessa directory e provvedere ad escluderla tramite robots.txt

…non fidarsi è meglio, dice un popolare proverbio.
Io ho il massimo rispetto per il lavoro di tutti, e preciso subito che questo post non vuole essere inutilmente polemico ne vuole mettere in cattiva luce nessuno.

Succede però che un utente faccia una domanda sul forum italiano di supporto a Google Analytics (che è una sottobranca di quello AdWords e non gode di dignità propria come quello inglese) a proposito del proprio sito che compare come sorgente referrer. Succede anche che la risposta di Leonardo, dipendente Google, sia completamente sbagliata! Le cause di quel fenomeno possono essere molteplici (io stesso non le ho elencate tutte, e l’utente forse ha trovato la causa in un ulteriore fenomeno che non avevo considerato), ma sicuramente non accade perché qualcuno preme F5 o apre una nuova sessione in una nuova finestra!

Se è vero che “a grandi poteri corrispondono grandi responsabilità“, penso che non sia possibile che un utente di tale livello (non solo un semplice “utente avanzato”, ma un dipendente Google) dia una risposta così superficiale e fuorviante, anzi completamente errata. Ci sono migliaia di persone (me compreso, non lo nego di certo) che vorrebbero essere al posto suo a rispondere agli utenti “da dietro quello schermo”, e altre migliaia che dipendono e fanno affidamento sulle risposte che vengono date in quel forum. Almeno le risposte “ufficiali” necessitano di estrema cura e attenzione, ne va della credibilità del prodotto!

Il buon Francesco Gori mi ha avvisato da poco che è presente una nuova funzione in Google Analytics: si chiama “analisi dati in-page” ed è disponibile sotto al report “contenuti”. In sostanza viene aperto il vostro sito sulla home, e vengono sovrapposti degli overlay, per impostazione predefinita relativi ai clic. Il sito è navigabile normalmente (eventualmente anche a schermo intero, come il vecchio overlay) e i dati cambiano al variare dell’indirizzo della pagina.

Le novità sono principalmente due.

La prima è la presenza di una colonna sulla sinistra, che mostra i dati principali relativi al report “dettaglio contenuto” direttamente tenendo sott’occhio la pagina. Quindi sono presenti le pageview, le PV uniche, il tempo trascorso sulla pagina, il bounce rate, la percentuale di uscita, l’index$. Inoltre sono presenti due indicazioni demografiche, lingua e paese/zona, che danno anche la possibilità di settare direttamente un filtro (ne parliamo tra poco), e la risoluzione principale dello schermo, il sistema operativo e il browser, anch’essi con filtro diretto.
Infine sono presenti la lista delle pagine attraverso cui gli utenti sono arrivati a quella visualizzata e quella delle pagine verso cui si sono mossi con i loro clic.
C’è un’altra cosa carina, che prima mancava. Lo strumento indica con una barra arancione in basso la percentuale di clic che avvengono “below the fold” ovvero nell’area che viene visualizzata solo scrollando verticalmente il sito. E la percentuale si aggiorna mano mano che scendete verso il basso. Una specie di http://browsersize.googlelabs.com ma con le percentuali di clic!

La seconda novità sono, appunto, i filtri. Già dalla colonna sinistra abbiamo la possibilità di segmentare i dati visualizzati in base a criteri preimpostati (ad esempio la risoluzione dello schermo) per capire come variano le percentuali di clic, ma se la cosa non ci bastasse in alto è presente un link “aggiungi filtro” che ci permette di creare, con la solita interfaccia basata sulle dimensioni verdi, filtri ad hoc secondo il nostro desiderio; ad esempio è possibili filtrare solo i clic di chi è giunto con parola chiave che corrisponde ad una regular expression. O di chi è arrivato tramite una campagna che corrisponde esattamente a “offerte-autunno-2010”.
E’ presente anche un menu a tendina che consente di scremare le percentuali visualizzate (rispetto al vecchio overlay le barrette sono state sostituite con dei fumetti) sulla base di percentuali, per cui è possibile concentrarsi solo sui link con – ad esempio – più del 5% di clic.

Se avete configurato degli obiettivi, insieme ai clic potete vedere i dati di valore obiettivo, se avete attivato anche l’e-commerce vi sarà la possibilità di consultare i dati di revenue e transazioni.

Vi avverto che la funzione è in beta, e che a me su parecchi profili non funziona. Requisito fondamentale è che l’indirizzo URL del sito specificato nelle impostazioni del profilo sia quello corretto.

Il leader di un settore è colui dal quale gli altri di solito traggono ispirazione, o che tentano a tutti i costi di soprassare con miglioramenti che lui non ha. In questi anni Google Analytics ha affinato le sue funzioni, e spesso le reazioni sono state del tipo “e quindi? Webtrends/Omniture/Unica/ecc lo fanno da secoli”, ovviamente tralasciando la piccola questione che Analytics è quasi gratuito. In occasione dello spostamento del forum ufficiale di Webtrends sulla piattaforma Getsatisfaction.com mi è caduto l’occhio su una discussione interessante: improving insights into rates – weighted sort algorithm, in cui sostanzialmente gli utenti chiedono a Webtrends di introdurre l’ordinamento ponderato, come ha recentemente fatto Google Analytics.

Una inversione di tendenza mica da ridere, non trovate? 🙂

Addentrandoci un momento nella fantawebanalytics, nei giorni scorsi sono uscite voci (sparate?) su un possibile interessamento di Microsoft in Adobe, per dare vita ad un gigante in grado di competere con Apple nel mobile (fonte businessmagazine, fonte ilsole24ore, fonte new york times).
Tralasciando le moltissime questioni per cui sarebbe o non sarebbe una idea sensata, Macity centra perfettamente la questione in questo articolo, pochi minuti dopo che l’ho pensato io. Google compra Adobe, diviene padrone di Flash e riesce a ottimizzarlo per i cellulari, e intanto si prende anche l’ex-Omniture, la sua tecnologia e tutti i suoi clienti. Gli scenari futuri sono però poi difficili da ipotizzare: dopo parecchio tempo GA e Omniture vengono fusi in un unico prodotto, oppure Google Analytics piano piano acquisisce funzionalità derivate da Omniture, oppure Omniture opportunamente modificato diventa il “Google Analytics Business”…

Se comunque la cosa si avverasse, vi invito a leggere quanto scritto nella terza previsione estrema di questo vecchissimo post 🙂

Guardate un po’ in cosa mi sono imbattuto oggi durante un giretto su profili minori, non importanti:

Il dato è relativo ad un solo giorno, che ho isolato dopo aver visto una grossa anomalia nella curva delle pagine viste. Secondo Google Analytics c’è un utente che ha navigato ininterrottamente il sito per quasi 24 ore e ha visto di fila 449 pagine. Ovviamente non è possibile, tanto meno non è possibile che Analytics si sbagli (non in senso assoluto, ovviamente: intendo su quel profilo).

Quindi, scava scava, isolo prima la città di provenienza della visita, poi il fornitore di connessione e arrivo sin dove avevo immaginato: un agente automatico che esegue javascript. Domani in ufficio controllerò un paio di cose, poi aprirò il logfile del webserver di quel giorno, per sicurezza, e poi farò le opportune modifiche. Quel che volevo dirvi con questo post è che il vostro ruolo di web analyst non è quasi mai limitato all’ambito della web analytics (prodotto, collezione dei dati, report e analisi), ma deve anche fungere da supervisionatore del lavoro altrui. Poiché il vostro compito è impedire che i dati in ingresso al sistema siano “sporchi“, è vostro dovere conoscere tutti i processi aziendali che potrebbero intaccare i dati all’origine. E se pensate di conoscerli tutti, rifletteteci ancora. E se ci avete già riflettuto, pensate a situazioni analoghe che potrebbero esservi sfuggite. Infine immaginatene di completamente nuove, anche impossibili; potrebbe ancora venirvi qualche idea.

Lo dico perché nel mio caso sono stato fortunato. Una sola visita in tutto il giorno, su un profilo assolutamente minore e “sacrificabile”, e comunque facilmente filtrabile. Se la cosa fosse successa in forma meno eclatante, ma su un profilo più importante, avrei potuto perdere alcune notti di sonno a capire cosa fosse successo, o peggio la cosa sarebbe potuta passare inosservata per qualche tempo…

Prevenire è meglio che curare, si sa. Se riuscite anche a immaginare problemi che (ancora) non esistono, è ancora meglio!

In questo periodo sono piuttosto assorbito dalle consulenze e dalla preparazione dei due corsi che terrò a novembre: quello avanzato per YoYo – Formazione rotolante, il 12 novembre a Verona, e quello base organizzato da Francesco Ferrante, il 13 novembre a Milano.

Oltre a questo sono lieto di annunciarvi che mercoledì 20 ottobre l’organizzazione di SMAU, dopo la tappa di Roma, mi ha voluto nuovamente a parlare un po’ di web analytics, questa volta a Milano. Alle ore 10, nell’arena Microsoft (padiglione 4), terrò uno speech dal titolo “i 5 cicloni della web analytics (e la via verso il nirvana)“. Parleremo del perché non è sempre così facile fare web analytics, quali sono gli ostacoli maggiori in azienda e proveremo a vedere come si possono superare.

Le registrazioni si possono fare direttamente sul sito. Come al solito, se siete lì e vi va di scambiare due chiacchiere, mi farebbe piacere 🙂

Mi sono reso conto solo oggi che non vi ho parlato della Google Analytics Status Dashboard. Analogamente a quanto già avviene per altri servizi “core” di Google (gmail, calendar, google docs), è stata creata una pagina di status del servizio che informa in tempo reale della presenza di problemi o rallentamenti nella fornitura del servizio. Accedendo alla pagina si vedrà, per oggi e per i sei giorni precedenti, lo stato dei tre servizi di cui GA è composto: raccolta dei dati, presentazione dei report e API (post ufficiale qui).
Tanto per rimarcare ancora una volta quanto Google tenga ad Analytics, vi faccio notare che invece di integrare la dashboard esistente, per Google Analytics ne è stata creata una specifica sul suo dominio principale.

L’altra novità, più recente, è l’aggiornamento della libreria Python per accedere alle API, che adesso include le funzioni necessarie ad interrogare la nuova Management API

Ieri mentre ero in treno un twit mi ha avvisato di questo post di SEOmoz sull’uso di Google Analytics ai fini del tracciamento della posizione sulle SERP di Google. Niente di nuovo in realtà, se non che questa volta invece di modificare le keyword o inserirle nei valori definiti dall’utente, si preferisce l’uso delle variabili personalizzate, che l’autore indica come più appropriate e flessibili rispetto alle altre soluzioni.

La prima cosa che ho notato è che Mike Pantoliano, l’autore, utilizza una parte di codice php, quindi lato server, per estrarre il parametro dal referrer. La mia obiezione è stata che si poteva fare benissimo in javascript e integrarlo meglio con Google Analytics, ma non potevo scrivere un post tecnico in treno. Ovviamente nei commenti è subito intervenuto Richard Baxter, collega di Joost De Valk e ha postato il codice javascript necessario. Per cui su quello mi concentrerò, anche se Joost che l’ha ripreso in un post lo considera ancora sperimentale:

if (document.referrer.search(/[\?|&]cd=/) != -1
  && document.referrer.search(/google\./) != -1) {
  var rank=document.referrer.match(/[&|\?]cd=([\d]+)/);
  _gaq.push(['_setCustomVar',3,'rank',rank[1],2]);
}

questo pezzetto di javascript si occupa di controllare se il referrer è google e se è presente un parametro cd=. Se le due condizioni sono verificate, inserisce nella coda dei comandi asincroni di Google Analytics la chiamata a _setCustomVar. Nell’esempio scrive il valore nello slot 3, ma ovviamente potete modificarlo come meglio vi pare. Il codice può essere inserito ovunque, ma comunque prima della chiamata a trackpageview o prima di un trackevent.

Rispetto allo snippet di Joost, ho preferito settare lo scope della setCustomVar a 2 (sessione) in modo da non generare possibili problemi. Alla fine della sessione lo slot viene svuotato e ritorna disponibile per la visita successiva dell’utente, che può di nuovo arrivare da una SERP. Diversamente potrebbe tornare con una visita diretta e portarsi dietro il valore “vecchio”

Alcune interessanti analisi che SEOmoz propone sono il ranking segmentato per città, paese, continente, per mostrare le differenze di posizionamento in varie parti del mondo, oppure l’analisi del bounce rate per posizione. Il fatto che anche le variabili personalizzate siano legate al tempo permette inoltre di poter fare raffronti di posizionamento in differenti periodi temporali. Inoltre con un segmento avanzato potete facilmente isolare i gruppi di keyword per posizione, o per range di posizione. Sempre nel post suggeriscono di creare un segmento per le posizioni 11-15, che – tolto Universal Search – sarebbero le prime cinque di pagina 2 e che ben si prestano a ricevere attenzione nel migliorare il posizionamento per farle salire a pagina 1. A proposito di Universal Search, vi ricordo che il parametro cd= numera in ordine TUTTI i risultati di una SERP, link, immagini e video compresi, come avevamo già avuto modo di dire tempo fa giocherellando con le immagini.

Comunque guardando questa foto (sempre by SEOmoz) avrete tutto più chiaro