Google Analytics in 30 secondi

Vorrei ora sapere come interpretare il tempo medio espresso con numeri del tipo 14799878978102900… Cosa significa? E come convertirlo in un formato familiare?

Elisabetta sta usando gli export in CSV e TSV per riproporre su Excel i dati di Google Analytics, ma il formato non è molto malleabile. Mentre cercavo una soluzione per un attimo ho creduto di aver fatto una scoperta, ma era tardi e oggi tutto si è ridimensionato, ma affrontiamo un problema alla volta.

Importare correttamente CSV e TSV in Excel

Google Analytics esporta sempre i file dei report in formato inglese (anche se usate l’interfaccia in italiano), quindi usa i punti per separare i decimali, ma fortunatamente non le virgole per le migliaia. Importare direttamente tutto in un Excel “europeo” fa risultare il tempo medio (e in generale le cifre relative al tempo) in un numero come quello indicato da Elisabetta.

Una possibile soluzione è quella di impostare Excel nel formato inglese prima di importare i dati. Su Excel 2003: strumenti -> opzioni -> internazionale -> togliere la spunta da “utilizza separatori di sistema” e impostare il separatore decimale sul punto e quello delle migliaia sulla virgola. Bisognerà poi ricordarsi di rimettere tutto a posto prima di uscire, e comunque la modifica viene applicata a tutti i fogli Excel aperti e che si apriranno, per cui potrebbe non essere la soluzione ottimale.

L’altro metodo consiste nello scaricare il CSV o il TSV, aprirlo con un editor di testo e sostituire tutti i punti con delle virgole, poi salvare e importarlo in Excel. E’ un pochino laborioso, lo so, ma questo consente di non toccare le impostazioni e poter aprire e lavorare su altri file.
Usando questo metodo bisogna poi importare correttamente i dati: da Excel si seleziona il menu File -> Apri -> si seleziona il CSV o il TSV salvato precedentemente e si avvia la procedura. selezionare su un foglio vuoto di Excel, cliccare Dati -> importa dati esterni -> importa dati… e selezionare il file scaricato in precedenza. Nella finestra di dialogo che si apre la prima scelta da fare è dire che i campi sono delimitati, poi è necessario selezionare 65001: Unicode (UTF-8) nell’origine file, per evitare problemi con le lettere accentate. Nella schermata successiva il delimitatore va impostato su Tabulazione se avete per le mani un TSV, su Virgola se avete un CSV. L’anteprima dati vi aiuterà a capire se state facendo la scelta giusta. Nella terza schermata potete lasciare il formato dei numeri su generale e cliccare su Avanzate… per impostare il separatore decimale corretto, il punto e quello delle migliaia, la virgola. (grazie a Stefano per il suggerimento nei commenti 🙂 )
(edit: esiste una terza via: scegliere “CSV per Excel. In questo caso non dovete specificare UTF-8 come codifica, e dovete lasciare la tabulazione come separatore, quindi l’unica cosa da impostare sono i separatori nella terza schermata. grazie Eloisa!)

A questo punto avrete il tempo medio espresso in secondi, con un numero tipo 47,0701754385964. Per riportarlo ad una forma più familiare è necessario dividere quel numero per 60 * 60 * 24 (cioé 86400) – magari copiandolo su un’altra colonna – e poi applicare il formato di cella personalizzato ore minuti secondi hh:mm:ss (che trasforma il numero di prima in 00:00:48)

La precisione dei dati in Google Analytics

Appena ho iniziato a fare prove per rispondere a Elisabetta ho preso un grosso abbaglio. Mi sono detto “come è possibile che Google Analytics conosca il tempo medio sulla pagina preciso fino al microsecondo?” (tra l’altro sbagliando, perché guardando il valore esatto nella barra della formula, non troncato dalla visualizzazione, sarebbe preciso oltre il picosecondo, 10^-12). Ovviamente la risposta è “non la conosce, ma essendo il tempo medio un valore calcolato con una frazione, possono esserci più decimali di quanti ce ne siano nei dati di partenza.

Voglio però farvi notare due cose: la prima è che nel database di Google Analytics – in questo caso, ma non vedo perché dovrebbe essere diverso su altri campi – le cifre non vengono troncate secondo quel che è necessario a Google per la visualizzazione dei report; potrebbe fare il calcolo e tenere il numero intero di secondi, o al massimo un paio di decimali, invece conserva decimali fino al tredicesimo e li converte al volo nel momento in cui l’interfaccia li mostra.
La seconda è che questo aspetto ci torna utile in altri campi: abbiamo detto che le percentuali che vediamo nell’interfaccia di GA sono arrotondate a due decimali, mentre nell’export di decimali ne abbiamo 15. Su grandi numeri il 65,711878 o il 65,7149999 potrebbero avere un significato diverso, anche se poi vengono entrambi arrotondati a 65,71%. Stesso discorso ad esempio guardando l’indice$ delle pagine: molte potrebbero avere 0,01 e sembrarci tutte uguali, ma avendo molti più decimali a disposizione su Excel siamo in grado di effettuare analisi più dettagliate.

Forse il titolo non è del tutto corretto; concorrenti free per Google Analytics ne esistono, e alcuni di essi sono molto flessibili, al punto che non è affatto escluso che per alcuni progetti non siano da preferire allo strumento Google. E’ che da quando c’è notizia dell’accordo Microsoft-Yahoo tutti si sono concentrati sull’aspetto search, che giustamente la farà da padrone, e pochi sul resto, ad esempio sugli strumenti di web analytics.

Se ricordate bene, qualche mese fa Microsoft ha chiuso il suo programma AdCenter (ex Gatineau, ex DeepMetrix) in modo definitivo perché scontenta degli scarsi risultati ottenuti fino ad allora. Yahoo, per contro, procede a gonfie vele con YahooWebAnalytics (ex IndexTools), tanto che da poco hanno aperto un programma di assistenza ufficiale sulla falsariga dei Google Analytics Authorised Consultants. La domanda che mi frulla in testa è: perché Microsoft non dovrebbe “portare in dote” il suo team e il suo know-how di AdCenter a Yahoo per potenziare YWA? Ragioniamo un attimo:

• il punto due del post riassuntivo del TagliaErbe parla di “esclusiva sulle tecnologie di ricerca”, quindi non tocca altro che il search.
• il punto cinque invece tocca da vicino: il display advertising resterà separato, e YWA è dato gratuitamente ai publisher di questa tipologia.
• il punto sei sembrerebbe calzare a pennello: Yahoo continuerà a innovare, anche foraggiata da tecnologia Microsoft.
• quanto al punto sette, non possiamo considerare AdCenter un prodotto di Microsoft, perché formalmente non esiste più.
• AdCenter era molto forte nella segmentazione demografica dei visitatori, essendo basata e integrata su cookie Microsoft presenti in buona parte dei computer mondiali (basti pensare agli iscritti a Windows Live Messenger, o Windows Live, tanto per citarne un paio). YWA ha una funzione simile, ma non mi risulta sia così potente.
• Il team di AdCenter deve essere stato dirottato su altri progetti (si parlava del futuro Microsoft Commerce), ma ritengo sarebbe più contento e stimolato se confluisse nell’equivalente Yahoo.

Insomma, a parte un punto da risolvere, vedo solo benefici per questa ipotetica fusione di prodotti. Considerato che i dati dei visitatori sono un grande veicolo di conoscenza per i motori di ricerca, non credete anche voi che Microsoft e Yahoo dovrebbero dare vita a questo grande concorrente di Google Analytics?

Da qualche giorno ho terminato la lettura del libro “Web Analytics – il segreto di un progetto di successo sul web” di Alessio Semoli, edito da Hoepli. L’ho acquistato appena uscito, oserei dire in prevendita perché ci ha messo qualche giorno ad essere disponibile, perché ero molto curioso rispetto a un libro tutto italiano sulla materia. Tutti i libri di WA acquistati finora sono in inglese, e il panorama in lingua italiana mi è sempre sembrato sconfortante. Il libro di Alessio non è niente di trascendentale, per chi lavora un minimo nel campo, ma ha il grande pregio di mettere in ordine tutta una serie di concetti legati al mondo della web analytics e ai suoi dintorni. L’esposizione è sempre chiara, a parte alcuni passaggi giocoforza più “tecnici” (ma niente codice, non vi preoccupate), e la lettura è scorrevole. Piacevoli anche gli excursus finali sulla video analytics e le annotazioni sulle leggi collegate alla WA. E’ un libro che consiglio a chi è interessato ad avvicinarsi alla materia, o ci è entrato da poco, e a chi vuole una trattazione organica e ragionata dell’argomento. Acquisiti i concetti del libro di Alessio si potrà poi passare ad alcuni classici (tra cui – ma non solo – quelli esposti nel vecchio post “bibliografia essenziale“, che però erano strettamente legati a GA)

Giusto per legarci anche un po’ di Google Analytics: facendo una ricerca su Google per “libro alessio semoli”, il sito di HOEPLI è quinto con questo URL
http://www.hoepli.it/libro/web-analytics.asp?ib=9788820337957pc=000022003001000utm_source=partnership_hoepliutm_medium=webutm_content=ilmiolibroutm_campaign=ilmiolibro_hoepli_08

Riconoscete i parametri delle campagne? ecco, bene. La prima cosa da notare è che è strano che google abbia indicizzato una campagna piuttosto che l’URL del sito, la seconda è che quei parametri… non funzioneranno mai 🙂
Mancano infatti tutte le & commerciali tra un parametro e l’altro (manca anche un & tra il parametro ib e il parametro pc, per cui non si direbe solo un problema dei tag aggiunti per Analytics) per cui GA non registrerà mai gli ingressi come provenienti dalla campagna. Il che forse è un bene, trattandosi di click da risultati organici, ma resta comunque un problema da risolvere.

Perdonate il momento autocelebrativo, ma rileggendo questo mio commento mi sono accorto di aver ideato il Supercookie di conversionWorks… un anno prima di ConversionWorks!
Peccato non averlo mai tramutato in un sistema reale 🙂

Qualche giorno fa mi ha scritto Maurizio Petrone con una domanda insolita, almeno per me: ha modificato un metodo noto per tracciare le ricerche Universal Search di Google per tenere conto solo dei click effettuati sulle immagini, ovvero quelli che Google stessa indica come “risultati illustrati” (vedi immagine sotto)

Dico “domanda insolita” perché io non ho mai avuto un sito di foto come cliente, quindi non mi sono mai posto questo tipo di problema che invece è del tutto lecito. Guardando gli url di destinazione dei click (che sono poi i referrer dei siti monitorati con Google Analytics), per la ricerca “montagna” – sul mio browser e in questo momento, ma la sostanza non cambia – i risultati illustrati per una foto puntano a questo indirizzo

http://www.google.it/imgres?imgurl=http://agenda.filastrocche.it/wp-content/uploads/2008/09/montagna.jpg&imgrefurl=http://agenda.filastrocche.it/%3Fp%3D1849&h=600&w=800&sz=166&tbnid=Gvcrgtm0c9eaFM:&tbnh=107&tbnw=143&prev=/images%3Fq%3Dmontagna&hl=it&usg=__ePp09iMbJpQU99vjyP6TqM79NC4=&ei=2QdwSv6CJaGwnQPn-9G5Bw&sa=X&oi=image_result&resnum=5&ct=image

mentre i risultati di Google Immagini per la stessa keyword, e per la stessa immagine di destinazione, puntano invece a

http://images.google.it/imgres?imgurl=http://agenda.filastrocche.it/wp-content/uploads/2008/09/montagna.jpg&imgrefurl=http://agenda.filastrocche.it/%3Fp%3D1849&usg=__1RZ-MlgZ2o5X1eCCBAZnKb73aLg=&h=600&w=800&sz=166&hl=it&start=5&sig2=wSQ01ux59X1UE3WRa7VRUA&um=1&tbnid=Gvcrgtm0c9eaFM:&tbnh=107&tbnw=143&prev=/images%3Fq%3Dmontagna%26hl%3Dit%26safe%3Dactive%26rlz%3D1B3GGGL_it___IT259%26sa%3DN%26um%3D1&ei=IwpwSvunIcf0_AbX25SjCQ

tralasciando il dominio di provenienza (www.google.it piuttosto che images.google.it) potete vedere che le informazioni passate sono leggermente differenti. L’esigenza di Maurizio e di Globopix quindi è chiara, e lecita.

Quello che ci serve quindi è estrarre la keyword usata per la ricerca, cambiare il mezzo di provenienza e la fonte dell’accesso. Servono tre filtri per fare queste operazioni (hey, Google, a quando i filtri con output su più campi? 😉 ), e precisamente:

Risultati illustrati – cambia sorgente
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)
Output in -> Constructor -> Sorgente campagna -> Google (risultati illustrati)
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Risultati illustrati – estrai keyword
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)
Output in -> Constructor -> Termine della campagna -> $B1
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Risultati illustrati – cambia mezzo
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)
Output in -> Constructor -> Mezzo della campagna -> Organic
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

Questi tre filtri applicati a un profilo inseriranno una nuova riga tra le sorgenti di traffico, che potrà poi essere segmentata per parola chiave. Il lato negativo è che le frasi di ricerca composte da due o più termini, ad esempio “mare genova” vengono codificate nel referral tramite il carattere ASCII esadecimale %2B, equivalente al segno più (quindi mare%2Bgenova). Poiché un filtro cerca e sostituisci che tenti di cambiare qualsiasi cosa con uno spazio non si può fare, o lo cambiate esplicitamente con un + o lo tenete così. Non si può avere tutto 🙂 (o meglio, si può a patto di modificare tramite javascript il referrer PRIMA di inviarlo a Google Analytics, ma la cosa esula da questo articolo).

Una cosa interessante che ho notato è che nel referrer è presente anche l’indicazione della posizione dell’immagine cliccata. Nell’immagine qui sopra, cliccando per esempio l’ultima immagine il parametro resnum sarà impostato a 6: modificando il filtro risultati illustrati – estrai keyword in questo modo:

Risultati illustrati – estrai keyword e posizione
Filtro personalizzato, avanzato
Campo A -> Estrai A -> Referral -> (.*)oi=image(.*)
Campo B -> Estrai B -> Referral -> prev=/images%3Fq%3D([^&]*)(.*)resnum=([^&]*)
Output in -> Constructor -> Termine della campagna -> $B1 (pos: $B3)
Campo A: Obbligatorio
Campo B: Obbligatorio
Sostituisci campo output: SI

avremo anche la posizione dell’immagine nella SERP al momento del click 🙂

Anche se può sembrare strano, fino a ieri non era possibile creare un segmento avanzato che si riferisse alle visite contenenti eventi, tracciate quindi tramite la funzione _trackEvent(). Google ha aggiunto questa funzionalità e lo ha annunciato con un post sul blog ufficiale.

Le tre dimensioni che si possono usare nei segmenti sono azione, categoria ed etichetta degli eventi, mentre i parametri selezionabili sono gli eventi univoci, il totale eventi e il valore, ammesso che sia stato inviato visto che è un parametro opzionale della funzione. Ad esempio un segmento con “totale eventi maggiore di 0” sarà in grado di mostrarci solo le visite che hanno scatenato almeno un evento durante la permanenza sul sito, mentre un segmento con “categoria eventi: download e totale eventi maggiore di 2” ci dirà quante visite sono risultate nel download di due o più file.

Se avete scaricato e state utilizzando il mio videotracker (e se non lo state facendo la domanda è: PERCHE’ ? 🙂 ) questi segmenti possono essere utili per isolare ed analizzare ancora più in dettaglio i visitatori che usufruiscono dei vostri video. Un esempio molto veloce è un segmento fatto così:

Azione dell’evento – corrisponde esattamente – Volume
e
Valore evento – Maggiore di – 90

che mostra solo le visite che hanno visto dei video e mantenuto un volume dell’audio superiore al 90%.

Utilizzando le etichette degli eventi, che nel videotracker corrispondono al titolo del video, si possono anche segmentare le visite per singolo video, e ad esempio si possono monitorare le fonti di traffico di chi ha visto un certo video, che possono essere molto diverse (pensiamo solo alle keyword di ingresso sul sito) rispetto a chi ha visto un video differente.

Come forse ricorderete, il 7 maggio Google ha annunciato il graduale rilascio della funzionalità di pivot table all’interno dell’interfaccia di Analytics. Il sottoscritto purtroppo non ha ancora avuto accesso, ma Stéphane Hamel invece si, e ha scritto un piccolo post con alcune riflessioni:

Stéphan giudica positivamente l’introduzione delle tabelle pivot, di cui potete vedere un esempio reale sul suo post, in specialm modo se sommate all’uso di segmenti personalizzati. Dopo si lancia nel classico desiderata, immancabile quando si tratta di apportare miglioramenti ad un prodotto che, diciamolo, fa passi da gigante in relativamente poco tempo.
Il primo punto è che a sempre più persone inizia a stare stretto il modello corrente di attribuzione dei dati al visitatore, è un problema che abbiamo già affrontato quando vi ho detto che usando la funzione _setVar() si può dare un solo valore ad ogni visitatore e che qualcuno aggira questo problema con soluzioni fantasiose. Sia io che Stéphan speriamo che presto questo limite possa essere innalzato e che si possano etichettare i visitatori in più segmenti personalizzati.
Usare le API per importare dati: sarebbe veramente fantastico, e forse sposterebbe il luogo di analisi dentro a Google Analytics, ribaltando il senso delle attuali export API. Tra l’altro se è vero che (l’unico?) interesse di Google in Analytics è quello di collezionare dati, permettere agli utenti di immettere dati direttamente dentro a GA sarebbe un’evoluzione naturale dello strumento.
Addons: l’ultimo punto toccato riguarda la creazione di un catalogo ordinato e approvato da Google di “aggiunte” possibili per Google Analytics, sulla falsariga del Mozilla Addons; questo sarebbe bellissimo e farebbe risparmiare un sacco di tempo agli utenti, ma secondo me genererebbe parecchia confusione. Restando all’esempio del post, un sistema automatizzato per tracciare link e download installato “lato interfaccia di GA” comporterebbe quantomeno un leggero cambio del codice da includere nelle pagine, che risulterebbe differente da quello di altri utenti e generreebbe – credo – caos.

Velocissima segnalazione per un mio guest post da Francesco Gavello: 9+1 interessanti goal da tracciare in Google Analytics

MailChimp ha rilasciato un plugin di wordpress abbastanza carino per visualizzare alcune metriche di base di Google Analytics all’interno del pannello di amministrazione. Il plugin si chiama Analytics360 ed è disponibile gratuitamente per il download a questa pagina. L’installazione, come per tutti i plugin di WordPress, è banale e consiste nel caricare la cartella /analytics360/ nella cartella /wp-content/plugins (oppure di installarlo direttamente dal menu PLUGINS -> add new ) e attivarlo.

La configurazione è altrettanto semplice: bisogna inserire nome utente e password di Google Analytics negli appositi spazi sotto SETTINGS -> analytics360, autorizzare il sito alla lettura dei dati nell’interfaccia di GA e poi scegliere il profilo da monitorare tra tutti quelli disponibili. Il plugin esprime la sua forza massima quando viene collegato anche a un account MailChimp, di cui prima o poi vi dovrò parlare. In buona sostanza MailChimp è un gestore evoluto di newsletter tramite il quale si possono raccogliere e gestire indirizzi email e liste di distribuzione e comporre, inviare e tracciare newsletter. Il tracciamento può avvenire anche tramite Google Analytics, e i dati possono essere poi recuperati da Ga e integrati con quelli in possesso di MailChimp.

Il plugin aggiunge un link nel menu DASHBOARD che al primo sguardo presenta un grafico con l’andamento delle visite, anche in relazione con i post sul blog ed eventualmente le newsletter inviate. Il grafico poi può mostrare il solo traffico da motori di ricerca, referral o email, mentre non è presente un tab specifico per le campagne diverse da quelle generate da MailChimp, che quindi saranno annegate nel grafico “all traffic”.
In alto a destra il classico selettore delle date, uguale a quello di Google Analytics tranne per il fatto che non si possono fare comparazioni temporali, e più sotto la riproposizione del dettaglio geografico già presente tale e quale (tranne che per i colori) a quello di GA.
Gli altri pannelli presenti sono un grafico a torta con la distribuzione delle sorgenti di traffico, i top referrer (equivalente al report “tutte le fonti di traffico”) e i top content (contenuti principali). Se non avete collegato un account MailChimp il pannello “list growth” sarà vuoto, diversamente conterrà un grafico a barre che indica l’evoluzione del numero di iscritti alle vostre mailing list.

E’ un plugin che non dice niente di nuovo rispetto a quanto si possa apprendere da Google Analytics, ma viene bene per dare un’occhiata veloce ai dati per assicurarsi che tutto stia filando liscio; mi piace molto invece la possibilità di guardare gli andamenti degli accessi in base ai post sul blog e controllare se ci sono (e se ci sono, magari, provare a immaginare perché) relazioni tra il contenuto dei post e gli accessi.
Tutto sommato è un plugin che consiglio.

La Web Analytics Association ha indetto un concorso molto interessante: si tratta di entrare a consultare le statistiche del loro sito, raccolte tramite Google Analytics, Webtrends e Yahoo Web Analytics e di scrivere report, analisi e osservazioni sulla base di quei dati. Il concorso è partito il 2 luglio e terminerà il 16 agosto, e in palio c’è un biglietto per l’eMetrics summit comprensivo di spese di soggiorno. Il lato negativo è che la partecipazione è riservata ai soli membri dell’associazione.

Mi sembra comunque un’ottima iniziativa, e per questo la segnalo: oltre che per una sana competizione tra analisti, l’occasione è buona per avere modo di osservare uno o più strumenti di web analytics che normalmente non si usano, e per di più con dati reali, cosa che non capita tutti i giorni…