Google Analytics in 30 secondi

Mi fanno notare via email che tempo fa avevo scritto: «Se fatta con le dovute cautele la migrazione è indolore, e vi permetterà di dimenticarvi della “dead line” di Google»

In realtà non c’è mai stata nessuna “dead line” e urchin.js è ancora lì, vivo e vegeto. E’ però stato sorpassato DI FATTO da ga.js, in sordina. Google ha preferito evitare un evento traumatico per l’utente come la sostituzione del codice entro una certa data, preferendo continuare a investire sul nuovo codice e lasciando ad ogni webmaster l’onere di capire se e quando sarebbe stato il momento di abbandonare il vecchio codice. Penso che la mossa sia vincente, perché da sempre uno dei punti forti di Google Analytics è “iscriviti, copia il codice e basta”, che è uno dei tanti motivi per cui oggi è così diffuso. Troppo spesso noi che lavoriamo in questo settore ci dimentichiamo che la maggior parte delle persone non ha approfondite conoscenze di javascript e linguaggi lato server, e che non sa nemmeno che esistono una marea di funzioni che si possono aggiungere al codice di monitoraggio. Copiaincollano oppure usano un plugin/modulo per il loro CMS e vivono felici.

Queste persone piano piano si rendono/renderanno conto che le nuove funzionalità offerte da GA sono pensate espressamente per il nuovo codice di monitoraggio e migreranno volontariamente – o con l’aiuto di qualcuno – a ga.js, rendendo di fatto inutile costringere alla migrazione. Ritengo che in effetti questa sia stata una mossa azzeccata per non intaccare nemmeno di una unità l’ampia base di utilizzatori della nostra piattaforma preferita di web analytics 🙂

Andrea mi pone un quesito, ma in verità ultimamente molti mi fanno domande che sono riconducibili alla stessa soluzione. La domanda di Andrea riguarda il fatto che su un profilo vede il suo stesso sito nei referrer.

Innanzitutto chiariamo una cosa: TUTTE le pagine viste generate da un click hanno un referrer, anche quelle interne (potete verificarlo guardando i cari vecchi logifles generati dal webserver). Se digito una URL e vado sulla home di un sito faccio una visita diretta, se poi clicco la prima voce di menu, la pagina corrispondente avrà come referrer la home page, e così via per le successive. Il fatto che i referrer interni siano esclusi in modo predefinito dai sistemi di web analytics (ma non tutti, infatti nelle definizioni della Web Analytics Association il referrer interno esiste ed è vivo e vegeto – vedi il documento di definizione degli standard, pagina 18) spesso ci porta a dimenticarci di questo fatto.

Detto questo, Andrea si è accorto da solo del possibile problema: su un sottodominio c’è lo stesso codice usato per il dominio di primo livello, e secondo lui questo genera l’errore. Vorrebbe quindi sapere come filtrare le visite che hanno quel referrer, e qui sta il suo sbaglio: la soluzione corretta è quella di usare _setDomainName(“.miosito.it”); che forza la scrittura del cookie di Google Analytics in modo che mio sito.it e sottodominio.miosito.it usino lo stesso cookie. Senza quella funzione infatti GA scrive due cookie differenti per il dominio principale e il sottodominio, e ovviamente interpreta le visite che “travasano” da uno all’altro come appartenenti a due siti differenti, generando quindi un referrer.

Ci sono controindicazioni ad usare _setDomainName? no, nessuna. Per questo motivo secondo me dovrebbe essere inserita di default nei vostri codici di tracciamento, anche se non avete sottodomini. Perché se un domani li avrete non perderete la congruenza dei cookie già creati e rilasciati sui browser dei visitatori passati.

[photo credit: orphanjones’ on Flickr]

Secondo me sicuramente si, l’ho già detto in passato. Mi sembra un passaggio naturale e obbligatorio, dato che lo scopo di Website Optimizer è quello di migliorare le conversioni del sito facendo test A/B e il modo per capire cosa è meglio e cosa no è il tracciamento puntuale delle visite.
Gli strumenti sono già visivamente simili, ed esistono anche soluzioni per integrare i dati dentro a Google Analytics, ma sono piutosto macchinose e non ve ne ho mai parlato (anche perché mi piacerebbe, prima o poi, fare dei test con GWO e parlarvene qui).

Curiosamente però entro le prossime due settimane entrambi gli strumenti subiranno una manutenzione evolutiva; ecco il comunicato del blog di Analytics e quello del blog di Website Optimizer. Prima che qualcuno di voi si spaventi mettiamo subito in chiaro che nessun dato andrà perso e i sistemi continueranno a funzionare regolarmente. In GWO non sarà possibile creare o modificare esperimenti, in Analytics non sarà possibile creare profili, aggiungere utenti o filtri o modificare la configurazione dei profili esistenti. Per entrambi i prodotti sarà invece possibile consultare i dati.

Ma perché insieme? e perché adesso? per come la vedo io l’intervento è teso ad armonizzare i database sui quali si reggono le due applicazioni, e se tutto andrà bene tra qualche mese i due strumenti si fonderanno: d’altronde Google Analytics ha già un sistema di generazione del codice di monitoraggio, e GWO richiede dei codici aggiuntivi da mettere sulle pagine. Se fosse possibile creare e gestire esperimenti direttamente da Analytics si potrebbe demandare a lui la generazione del codice necessario, salvando nel contempo le configuraizoni avanzate, e avere i dati direttamente integrati in Analytics sarebbe indubbiamente vantaggioso e affascinante!

[update 11:27. In realtà la scritta che avvisa della manutenzione dentro al pannello di GA recita:

A partire dal giorno 2-mar-2010, Google Analytics non sarà disponibile approssimativamente dalle ore 7.00 alle ore 23.00 (fuso orario del Pacifico).
Durante questo periodo, potresti non riuscire a visualizzare i dati aggiornati. Tuttavia, i dati continueranno ad essere raccolti ed elaborati e potrai visualizzarli al termine dell’operazione di manutenzione.
Apprezziamo la tua pazienza.

La manutenzione quindi sarà tra le 16:00 del 2 Marzo e le 8:00 del 3]

Facebook è ovunque, e forte dei suoi 400 milioni di utenti macina record su record. Facebook è sulla bocca di tutti, e tutti vogliono sfruttarlo per promuovere se stessi o la propria attività, a volte anche in modo inappropriato (per non dire peggio). A prescindere da tutte queste considerazioni – però – non è mai stato possibile inserire il codice di Google Analytics sulle fan page del famoso social network. Al massimo si poteva utilizzare un tag di FBML (una versione modificata di HTML che si usa nelle pagine di FB), ma esso poteva venire usato solo sulla pagina di presentazione di un’applicazione.

Da qualche giorno è invece disponibile uno strumento esterno che si basa sull’uso di una immagine generata “al volo” da php, in grado di intercettare i dati necessari e di inviarli ai server di Google al posto del javascript che usiamo normalmente. Senza dilungarmi troppo vi segnalo il post di Tiziano Fogliata e il post originale degli autori, dove è anche possibile scaricare il tutto e ospitarlo sui propri server per avere ulteriori personalizzazioni possibili.

E’ un primo timido tentativo di unificare dati provenienti da fonti diverse, problema sempre più annoso, ma secondo me questa mossa a Facebook non piacerà affatto e temo che lo strumento presto cesserà di esistere. Facebook non ha mai supportato troppo l’inserimento di script esterni sulle proprie pagine, basti pensare che il codice di GA generato dal tag usa ancora la vecchia versione dello script, quello con urchintracker().

NO!
In realtà, se vogliamo, esistono due id diversi: uno è l’ID dell’account (nella forma UA-123456) e uno è l’ID di ogni profilo contenuto in ogni account (nella forma UA-123456-1, UA-123456-2 e così via…).
In nessuno dei due casi potete variare questi dati, che vengono generati al momento della creazione di un account e di un profilo, rispettivamente.

Se prendete due qualsiasi codici di monitoraggio, nella loro forma basilare senza personalizzazioni, vedrete che differiscono per una e una sola cosa, la riga:

var pageTracker = _gat._getTracker("UA-xxxxxx-x");

se cambiate i numeri che ci sono al posto delle x semplicemente inviate i dati ad un altro account / profilo (questo si può fare, lo ricordate?). Quindi variare i numeri a livello di codice di monitoraggio è inutile. D’altra parte non si possono fare modifiche a questi dati nella configurazione di GA, quindi abbiamo le mani legate.
Il motivo della domanda presumo sia iniziare un nuovo profilo mantenedo lo storico, cosa che non è possibile dato il legame stretto che abbiamo visto lega codici di monitoraggio a profili e account.

Un software viene definito “di classe enterprise” quando si rivolge espressamente alle grandi aziende ed è in grado di soddisfare le loro esigenze, che spesso sono piuttosto differenti da quelle delle aziende medie e piccole e da quelle dei professionisti.

Abbiamo visto qualche tempo fa che Google Analytics si muove velocemente nei report a onda di Forrester Research, e si muove verso l’alto, ma nessuno mai in Google si era sognato di definirlo un software di livello enterprise, almeno sino a ieri.

Con il post “Powerful, Flexible, Secure and now approved by the US Federal Government” Google annuncia che il suo prodotto di web analytics è stato inserito nella ristretta lista dei prodotti che il governo federale degli Stati Uniti approva siano usati sui siti degli enti pubblici americani e delle agenzie governative. Oltre alle solite frasi di rito, rassicurazioni sulla serietà con cui tengono in considerazione la privacy e la sicurezza dei dati e ai convenevoli, a un certo punto si nota la frase

As an enterprise-class web analytics solution, Google Analytics not only provides site owners with information on their website traffic…

Per la prima volta, da quando ne ho memoria, Google stessa definisce il suo prodotto come di alto livello, in grado di competere con i maggiori soggetti del mercato della web analytics.
E se questa non è garanzia che nei prossimi mesi ne vedremo delle belle, chiudo il blog… 🙂

Ecco un interessante script realizzato da Allaedin Ezzedin di e-nor, che permette di conoscere in tempo reale quale è la fedeltà del visitatore. La fedeltà è espressa in Google Analytics dal numero di visite – compresa quella corrente – che ogni utente ha fatto sul vostro sito. Nei report trovate questa informazione cliccando su VISITATORI -> fedeltà visitatori -> fedeltà.

Nei segmenti avanzati è invece possibile guardare solo il traffico realizzato – ad esempio – da chi è alla decima visita (e SOLO alla decima) creando un segmento con i parametri conteggio delle visite -> corrisponde esattamente -> valore: 10.
Se ad esempio vi accorgeste che in generale l’utente converte meglio tra la quarta e la sesta visita, come potreste usare questa informazione? non sarebbe bello potergli presentare una call-to-action personalizzata, magari in una posizione ancora più favorevole? o al contrario, potreste usare l’informazione per cercare di migliorare le conversioni nelle visite che il report vi dice non convertono mai.

Lo script di Allaedin serve proprio a questo: permette di leggere il cookie __utma del visitatore e quindi di sapere il numero di visita nel quale esso ricade. Lo script è questo

function get_visit_count(str)
{
var i, vc='-';
if (str != '-') {
   i = str.lastIndexOf(".");
   i++;
   vc = str.substring(i);
   }
return vc;
}

e restituisce un numero intero corrispondente al numero di volte in cui l’utente che sta navigando è stato sul vostro sito.

Esiste anche la versione con il numero di pagine viste, però all’interno di una sessione: ad esempio potrebbe servirvi per “premiare” un visitatore che ha sorpassato le 20 pagine viste in una sola visita. Di nuovo, ecco il codice, questa volta basato sul cookie __utmb:

function get_pageview_count(utmb,utmc)
{
var i, j, pc='-';
if(utmb != '-' && utmc != '-'){
   utmc=utmc+'.';
   i=utmc.length;
   j=utmb.indexOf(".", i);
   pc=utmb.substring(i,j);
   }
return pc;
}

entrambi gli script sono disponibili in un file, scaricabile dal sito di e-nor.com, che contiene anche un altro pezzo di codice essenziale al funzionamento. Il file è disponibile nel post, e le istruzioni dicono di aggiungere la chiamata a SessionTracker.js subito DOPO il codice di Google Analytics, in modo che alle funzioni vengano passati i valori già aggiornati di visita e numero di pagine viste.

Di come usare Google Analytics sull’Iphone abbiamo già parlato in passato, con un ottimo e completo guest post di Marco Ziero. Io non possiedo un Iphone, ma sono un seguace della “religione” opposta, cioè Android ( 🙂 ), e quindi sono qui a rendervi conto delle applicazioni che potrete utilizzare se anche voi avete un telefonino che monta il sistema operativo di Google.

Nonostante Google sviluppi direttamente applicazioni Android per alcuni suoi servizi (Google Maps e Google Voice, giusto per citarne un paio), non ne esiste una ufficiale per GA. Non si può nemmeno usare il browser e andare su www.google.com/analytics, poiché molta dell’interfaccia è realizzata in Flash, e ancora non esiste il plugin adatto su Android. La soluzione quindi è affidarsi a un’applicazione; io le ho provate tutte e ve le recensisco:

Analytics widget – Gratuito

Un widget è uno strumento fatto per essere visualizzato nella schermata home del telefono, tipicamente per mostrare informazioni senza dover aprire nulla. Il widget di Analytics permette di scegliere un solo profilo e ne mostra le visite o le pagine viste, aggiornate ogni ora. E’ ovviamente possibile avere contemporaneamente più widget riferiti a profili differenti.

Mobile GA for Android – Gratuito

Realizzata da ActualMetrics, è quella che cerca meglio di emulare il look and feel della versione classica di Analytics: una volta inseriti username e password ci viene presentata la lista dei profili preferiti (e se ne gestite a decine come me, è cosa buona e giusta) e su un altro tab la lista classica, divisa però per account. E’ anche possibile fare una ricerca sui nomi dei profili, ma in ogni caso la selezione è intuitiva: si sceglie l’account e si apre la lista dei profili ad esso associati, poi si seleziona il profilo desiderato.

La vista predefinita è relativa ai 30 giorni precedenti, escluso oggi, e mostra la differenza tra nuovi visitatori (visite, pagine viste e tempo sul sito) e visitatori di ritorno (stessi dati). Ruotando lo schermo – cosiddetta modalità landscape – si passa al grafico delle visite per lo stesso periodo temporale. Il cambio dell’intervallo di date si fa tramite il pulsante MENU, da cui è anche possibile passare ad altri report. Quelli presenti sono:

• visitatori
• ubicazione geografica
• sorgenti di traffico
• contenuti
• parole chiave
• obiettivi
• e-commerce

Il report keyword, ruotando il telefono, fornisce un grafico a torta con le percentuali di ingresso al sito tramite ogni parola chiave, e cliccando su una keyword si avrà il dettaglio delle sorgenti tramite le quali le visite con quella key sono avvenute.

Per tutti i report è poi possibile anche segmentare ogni dato per varie dimensioni, o fare una ricerca tramite il pulsante MENU. questa ricerca supporta anche le espressioni regolari.

Droid Analytics – Versione di prova limitata a 30 giorni, poi 0.99€

Droid Analytics è sviluppato dai francesi di Magma Mobile, e si presenta visivamente molto accattivante. All’apertura l’applicazione chiede di inserire le credenziali e dopo visualizza la lista dei profili, ma diversamente rispetto a quanto fa Mobile GA li ordina per numero di ID e non li raggruppa per account; nel mio caso ho una lista molto lunga da scorrere per arrivare ad alcuni profili.
La visualizzazione predefinita è quella in landscape (immagine sopra), e riassume in forma tabellare i dati relativi agli ultimi 30 giorni, oggi compreso. Per ogni giorno vengono visualizzate le pagine viste, le visite, i visitatori, le pagine per visita, il bounce rate e il tempo sul sito.
I pulsanti predefiniti portano alla visualizzazione del grafico, a una visualizzazione oraria o a visualizzazioni dei dati predefiniti in una tabella le cui righe rappresentano settimane, mesi o anni. Questa è una funzionalità molto comoda che nell’interfaccia classica non esiste se non manipolando i dati tramite le API – come in effetti fanno tutte queste applicazioni. Ad esempio è possibile mostrare insieme i dati di ognuno degli ultimi quattro anni, o 20 mesi, e fare confronti che nell’interfaccia di GA richiedono molti passaggi

Le altre schermate che è possibile consultare con modalità analoghe sono: keyword principali, paesi di provenienza dei visitatori, fonti di traffico, motori di ricerca, siti di riferimento, browser principali, sistemi operativi, contenuti principali, conversioni. Purtroppo non è possibile segmentare nessuno di questi dati. La sezione di configurazione dell’applicazione invece è molto ricca e permette di selezionare con facilità quanti dati mostrare (e ricavare da Google Analytics) per ogni chiamata delle API.

mAnalytics – Disponibile in versione gratuita oppure PRO a 0.99€

La versione gratuita di questa applicazione ha le funzioni di base che potremmo aspettarci: selezione dell’account, del profilo (senza raggruppamenti), del periodo temporale e visualizzazione dei dati riassuntivi. Il tasto MENU porta ad un grafico che può mostrare le visite o le pagine viste. Gli altri report disponibili sono i referrer – raggruppati – e le keyword. In nessun caso è disponibile un dettaglio maggiore, né grafici, e il programma non ha opzioni.

La versione PRO invece supporta account multipli e permette di impostare il numero di righe da mostrare nei report, e il numero di dati mostrati in ciascuno di essi è decisamente superiore. Dopo aver selezionato il profilo e l’intervallo temporale si apre una specie di bacheca molto pratica che mostra i dati di riepilogo del periodo più i top referrer (il numero dipende dall’impostazione inserita nelle opzioni), le top keyword, i principali paesi di provenienza, i top browser, le risoluzioni più usate, i contenuti principali per titolo. Il tasto MENU ci permette di selezionare se visualizzare un grafico a torta di uno dei suddetti report o un grafico a linee di visite, pagine viste o visitatori unici.

La versione PRO porta con sé anche un widget, molto più bello di Analytics Widget, che occupa quattro spazi sullo schermo, ma visualizza il numero di visite, unici, pagine viste e media di pagine per visita, e permette di scegliere l’intervallo di aggiornamento dei dati o di aggiornarli a mano.

Conclusione

Non è facile dire quale sia la migliore tra queste tre applicazioni: ognuna presenta dei punti forti e dei punti deboli. L’ideale sarebbe avere l’interfaccia e le segmentazioni di Mobile GA, le visualizzazioni tabellari di DroidAnalytics e la dashboard di mAnalytics, insieme al suo widget. Anzi, se c’è un programmatore Android che se la sente, io faccio da betatester e se volete ci metto il brand 🙂

Marco, è tutto bellissimo, va bene. Però non ho voglia di fare mille filtri/profili per tracciare tutte le declinazioni di Universal Search. Che si fa?

E’ una richiesta legittima, d’altronde si dà sempre per scontato che quello che interessa ai gestori dei siti sia sempre una sola peculiarità di Universal Search di Google, ma magari invece non è vero. Ecco quindi un paio di filtri che vi permetteranno di avere in un profilo separato – ma unico – tutte le visite che provengono da clic fatti su ricerche “maneggiate” da Universal Search.

Il primo filtro, come sempre, esclude tutto quel che non proviene da ricerche organiche

Filtro 1: Solo google organic
filtro personalizzato – includi
campo filtro: mezzo campagna
pattern filtro: organic
maiuscole/minuscole: no

Filtro 2: traccia universal
filtro personalizzato – avanzato
campo A -> estrai A: Referral (.*)oi=([a-zA-Z_]+)&(.*)
campo B -> estrai B: Referral (\?|&)q=([^&]*)
Output in -> Constructor: Definito dall’utente $B2: $A2
Campo A obbligatorio: si
Campo B obbligatorio: si
Sostituisci campo di output: si
maiuscole/minuscole: no

Nel campo “definito dall’utente” avrete una lista di keyword seguite, dopo i due punti, dal tipo di ricerca universal che vi ha portato la visita. image piuttosto che social_search e tutti gli altri…

Dopo aver dato a tutti le annotazioni – anche se con ancora un po’ di effettivo ritardo rispetto al mio annuncio – Google Analytics introduce finalmente anche l’ultima delle novità annunciate ad Ottobre, ovvero la sezione di Report dedicati ai dispositivi mobili.

Invero abbastanza povera, per adesso, contiene informazioni sui sistemi operativi mobili utilizzati per accedere al vostro sito (Iphone, Blackberry, Symbian, Android…) e sui gestori di rete utilizzati dai suddetti dispositivi. Vi ricordo che fino ad oggi uno dei sistemi per ottenere questo tipo di dato era un segmento avanzato basato sulla risoluzione dello schermo, che però perde progressivamente senso man mano che i display degli smartphone crescono in dimensione; attualmente esistono già cellulari i cui schermi si spingono fino a 800pixel di lato lungo.

Già che siamo in tema, vi ricordo che se avete un sito con una versione ottimizzata per smartphone e cellulari, Google Analytics consente di utilizzare – su quella versione – un nuovo codice di monitoraggio che non fa uso di javascript: per vederlo dovrete cliccare sulle impostazioni del profilo, poi su verifica stato, poi nella sezione “istruzioni per l’aggiunta del monitoraggio” cliccare “avanzato” e quindi su “Un sito progettato per un telefono cellulare”. GA vi chiederà di scegliere la tecnologia lato server del vostro sito (“Seleziona la lingua del sito per cellulari lato server”, quindi PHP, ASPX, Perl o JSP), e poi di incollare SOLO NELLA VERSIONE MOBILE DEL SITO un pezzo di codice subito PRIMA del tag HTML

<?php
  // Copyright 2009 Google Inc. All Rights Reserved.
  $GA_ACCOUNT = "MO-4120792-1";
  $GA_PIXEL = "/ga.php";

  function googleAnalyticsGetImageUrl() {
    global $GA_ACCOUNT, $GA_PIXEL;
    $url = "";
    $url .= $GA_PIXEL . "?";
    $url .= "utmac=" . $GA_ACCOUNT;
    $url .= "&utmn=" . rand(0, 0x7fffffff);
    $referer = $_SERVER["HTTP_REFERER"];
    $query = $_SERVER["QUERY_STRING"];
    $path = $_SERVER["REQUEST_URI"];
    if (empty($referer)) {
      $referer = "-";
    }
    $url .= "&utmr=" . urlencode($referer);
    if (!empty($path)) {
      $url .= "&utmp=" . urlencode($path);
    }
    $url .= "&guid=ON";
    return str_replace("&", "&amp;", $url);
  }
?>

e un altro pezzo subito PRIMA del tag /BODY

<?php
  $googleAnalyticsImageUrl = googleAnalyticsGetImageUrl();
?>
<img src="<?= $googleAnalyticsImageUrl ?>" />

(l’esempio è basato su PHP, il codice varia a seconda della selezione al punto precedente).

L’ultimo passo è quello di scaricare un file, nel nostro esempio ga.php, e di metterlo nella radice del dominio.

Questo blog utilizza lo snippet mobile da qualche tempo, potete verificarlo visitando goanalytics.info dal cellulare o se siete esperti cambiando lo user agent del vostro browser (ma in quel caso mi sballate le statistiche sulla risoluzione dello schermo mobile 😛 ).