Google Analytics in 30 secondi

Luca Bove, riprendendo un post di Hugo Guzman, innesca una discussione interessante su Facebook (il link è questo, ma è visibile solo se siete iscritti al social network), che viene anche ripresa in altri blog (Leonardo Bellini, per citarne uno): il post che ha scaturito tutto dice che più passa il tempo e più aziende facenti parte dell’indice Fortune 1000 investono su Google Analytics; rispetto al 2007, in cui praticamente nessuna azienda usava GA come strumento principale per la propria web analytics, molte aziende con cui Hugo ha a che fare hanno iniziato a considerare come attraenti le feature offerte dallo strumento Google.

I difetti principali dei grandi strumenti di web analytics sono il prezzo alto e il grande sforzo richiesto – in termini di tempo e costo – per l’installazione o l’upgrade. E ancora, molte piattaforme offrono migliaia di report e strumenti “da formula uno” mentre esistono veramente pochi super-esperti in grado di sfruttarli.
In questo senso Google Analytics ha saputo ritagliarsi il suo spazio, ed ha accelerato ulteriormente quando ha introdotto le caratteristiche di classe enterprise, come vengono comunemente chiamate, ovvero la versione 3.0. Vi dico subito la mia opinione, e poi vediamo di sviscerare i fatti: GA ormai è in grado di soddisfare moltissime delle richieste che qualsiasi azienda può fare. Certo non è perfetto, ma nessuno strumento (proprio perché “strumento” e non “soluzione”) lo è. Più passa il tempo e più Google, dando ascolto alle richieste degli utenti, lo sta dotando di funzioni interessanti e avanzate.

Veniamo alle obiezioni raccolte da Leonardo, iniziando da quelle “di primo livello”:

– Se è gratuito chi mi garantisce che Google manterrà attivo il Servizio?
– Se è gratuito, forse non vale granché..
– non è prevista l’assistenza ed il supporto, nè il setup iniziale nè la consulenza periodica.. d’altra parte è gratuito:-)

Nessuno garantisce che Google manterrà attivo il servizio per sempre, ma bisogna domandarsi cosa Google ottiene dai dati di Analytics: ottiene informazioni importanti su come gli utenti interagiscono con i siti, in linea generale. Fantasticando un po’ potremmo immaginare che sia in grado di incrociarle con i dati in suo possesso nei suoi account (GA è lo strumento col quale Google traccia quel che accade suoi suoi siti/servizi) e possa ricostruire l’intera sessione di visita ovunque vi sia un Analytics installato. Ottiene informazioni su URL che sono monitorati da GA ma sui quali Googlebot non è riuscito ad arrivare. Ottiene innumerevoli altre informazioni. Google chiude i servizi che in qualche modo non soddisfano gli obiettivi che si volevano perseguire (recentemente Jaiku e Google Notebook), ma non distrugge mai i dati. Credo di poter dire abbastanza certamente che nel caso in cui Google Analytics chiudesse, i profili rimarrebbero consultabili in sola lettura.
Il fatto che sia gratuito non dovrebbe, in teoria, inficiare la bontà del servizio, altrimenti il freeware e l’open source non esisterebbero. Forse Gmail non vale un granché? (+43% di visite quest’anno). So benissimo che per le aziende gratis = male, ma il fatto è che Google Analytics non è proprio gratis. E’ gratis il suo costo di acquisizione, ma non di mantenimento: è necessario un reparto IT/marketing che sappia fare le domande giuste e ricavare le risposte giuste, bisogna fare analisi e bisogna documentarsi e trovare le soluzioni di cui si ha bisogno. Perché questo dovrebbe essere uno svantaggio, secondo i grandi vendor?
I grandi vendor liquidano GA per via dell’assistenza, che secondo loro non c’è; posso fare un paragone con una soluzione enterprise che uso in ufficio (una tra le prime tre al mondo), e vi dirò che l’assistenza non è per nulla celere, che spesso il primo livello non risolve niente e demanda agli Stati Uniti, che spesso nemmeno gli Stati Uniti riescono a risolvere il problema. Che alla fine mi ritrovo per necessità e tempo – nonostante l’azienda abbia pagato fior di quattrini – a cercare informazioni su internet, nei blog e nei forum, esattamente come quando si ha un problema con GA. (Comunque sia, lo sforzo di Google esiste anche qui. Da non molto esiste un forum ufficiale e unificato per le questioni di GA. Ci postano sopra gli utenti, i Google Analytics Authorized Consultants e gli ingegneri di Google. Ci posto anche io, per quel che vale 🙂 ). A proposito dei GAAC, essi sono un punto di riferimento altrettanto valido. Sono aziende che potete pagare per aiutarvi a risolvere problemi con GA. Per questo dico che Google Analytics costa meno. Se proprio dovete spendere, non dovrete acquistare software e assistenza per migliaia di euro, ma potete investire in sola assistenza.

Veniamo alle obiezioni di “secondo livello”:

– non desidero che Google conosca e possa conoscere miei dati aziendali e di business
– non desidero che Google possa utilizzare i miei dati (per benchmark, analisi..)
– non ho la proprietà e controllo dei miei dati aziendali (variante della 1°)
– GA non mi fornisce il supporto di cui avrei bisogno (es. custom reporting)

Alla quattro ho appena risposto, per le prime due non so esattamente cosa potrei rispondere se un cliente mi facesse una obiezione del genere. Il vero problema nasce dal fatto che Google è attore in diversi mercati differenti, dalla web analytics alla pubblicità, e che questi spesso si intersecano, perché anche nel caso in cui si acquistasse un Webtrends On Demand i dati risiederebbero sui server di Webtrends e sarebbero a loro disposizione, però Webtrends di rimando non ti vende spazi pubblicitari sulle pagine che provocano tra il 50 e il 90% delle tue visite da motore. Il problema è questo, ma torniamo un momento ai costi. Paghi migliaia di euro per un prodotto di Web Analytics che non ti “spii” o ne prendi uno gratuito che secondo te ti spia e investi quello che hai risparmiato per l’acquisto (o il maggior acquisto) di quegli spazi pubblicitari che in virtù della sua quota di mercato acquisteresti comunque, anche col sistema da migliaia di euro?
Ancora una volta ritengo che GA non sia gratuito, ma costi meno degli altri.

Nella discussione su Facebook si è anche accennato ad un aspetto di cui ho parlato prima: i grandi vendor sconsigliano GA, a volte lo sconsigliano addirittura con forza. Nella discussione è intervenuto anche Alessio Semoli, che è un vendor italiano (e che per la precisione è stato anche inserzionista su questo blog) affermando che da parte loro non c’è mai stata nessuna pressione contro Google Analytics. Ovviamente non mi sogno di dire il contrario, ma quando affermo che la pressione c’è mi riferisco a cose vissute in prima o in seconda persona, quindi certe.
Peraltro i grandi vendor dimenticano spesso come GA sia un volano per l’intero settore, facendo avvicinare moltissime persone e aziende – proprio in virtù della sua gratuità – alla web analytics. Fino ad ora questo aspetto è stato taciuto, ma esisteva, perché poi molti si dotavano di una piattaforma a pagamento, adesso viene taciuto perché il flusso inizia anche ad invertirsi.

In conclusione vi invito a riflettere nuovamente sul costo che sostenete quando lavorate con GA. Anche semplicemente quando leggete questo blog e – spero – imparate qualcosa di nuovo state facendo formazione, sottraendo tempo ad altre attività; formazione il cui costo andrebbe quantificato. Idem quando passate un’ora in cerca di una soluzione o della corretta configurazione di un filtro.
Vi invito anche a rileggervi questo post sul futuro ipotizzato per GA, perché le cose per ora stanno andando proprio così:
– la API esiste e presto sarà tra le nostre mani
– gli strumenti terzi esistono, e quando la API sarà rilasciata ne usciranno altri e altri ancora. Vi ho già parlato di AnalyticsView e Concentrate
– per il terzo step si tratta, secondo me, solo di aspettare un altro paio d’anni…

Naturalmente i vostri commenti sono i benvenuti.

Image credit: thms.nl su flickr

La primissima versione di Google Analytics aveva due viste predefinite sui dati, una più dedicata ai webmaster e una più dedicata al reparto marketing; questa differenziazione si è poi perduta con l’introduzione della versione 2.0. Per i SEO invece non c’è mai stato niente di esplicito, anche se tutti sappiamo quanto lo strumento possa essere utile a chi si occupa di ottimizzazione.
André Scholten, olandese, ha scritto sul suo blog e tradotto su Yoast.com un articolo interessante che permette di creare un profilo-copia in cui ogni keyword usata per arrivare al sito è accompagnata dal numero di pagina in cui era ospitata sulle SERP (pagine dei risultati dei motori).
In realtà si tratta di tre filtri, il terzo dei quali fa il grosso del lavoro mentre i primi due si occupano di ripulire il traffico da tutto quel che non sono visite provenienti da Google organico. Perciò eccovi i tre filtri (usateli in ordine, anche se l’unica cosa importante è che il tre venga dopo gli altri due):

Ranking 1
filtro personalizzato – includi
campo filtro: sorgente campagna
pattern filtro: google
maiuscole/minuscole: no

Ranking 2
filtro personalizzato – includi
campo filtro: mezzo della campagna
pattern filtro: organic
maiuscole/minuscole: no

Ranking 3:
filtro personalizzato – avanzato
campo A -> estrai A: Referral (\?|&)q=([^&]*)
campo B -> estrai B: Referral (\?|&)start=([^&]*)
Output in -> Constructor: Definito dall’utente $A2 (posizione: $B2)
Campo A obbligatorio: si
Campo B obbligatorio: no
Sostituisci campo di output: si
maiuscole/minuscole: no

in sostanza questo filtro prende il referral di una visita da una ricerca, come http://www.google.it/search?num=20&hl=it&lr=lang_it&pwst=1&q=tambu&start=20&sa=N ed estrae le due informazioni in neretto, ricostruendole nella forma keyword (posizione: numero) dentro al campo “definito dall’utente” del pannello visitatori. Se non compare nessun numero significa che la visita arriva da pagina 1. Posizione inoltre non consente di conoscere la posizione esatta del click, ma rappresenta il risultato minimo che compare sulla SERP. Per cui posizione 20 significa in pratica pagina 3, come potete verificare guardando un po’ gli indirizzi delle SERP di Google.

Così come sono i tre filtri funzionano solo per Google, con un po’ di modifiche ai filtri uno e due si possono intercettare anche Yahoo e Live Search e modificare poi il terzo filtro come indicato nel post.
Ho provato questa soluzione per qualche giorno e i risultati sono interessanti: sebbene la maggior parte delle visite arrivi da pagina uno, allargando un po’ l’orizzonte delle keyword si arrivano a scoprire anche visite di persone che sono arrivate a pagina 10 o oltre, visite che mi sento quindi di ritenere molto interessate (non scorro dieci pagine di risultati per cliccare poi “a caso”). Come sempre, se qualcosa è in grado di darci uno sguardo diverso sui dati, vale la pena di provarlo.

Juice Analytics ha da poco rilasciato Concentrate, uno strumento che si appoggia su un account Google Analytics per facilitare l’analisi della cosiddetta long tail delle keyword, ovvero la coda lunga formata da molte parole chiave che portano poco traffico singolarmente, ma che sommate insieme compongono una mole importante di visite. Naturalmente l’ho testato per voi… Continua a leggere “Concentrate, strumento per la long tail delle keyword”

Solo un post veloce per segnalare che il libro “Advanced Web Metrics with Google Analytics” del più volte citato Brian Clifton è da adesso disponibile in formato e-book (Adobe) presso il sito dell’editore, Wiley.

Alla stessa pagina è presente un download di prova per capire se il proprio software è compatibile con il formato scelto per la pubblicazione, nel caso in cui lo fosse sappiate che è un libro che consiglio, nonostante sia stato scritto e si riferisca alla versione di GA precedente all’introduzione delle ultime importanti novità.

Edit: al momento in realtà non è disponibile; tenete d’occhio la pagina per quando tornerà ad esserlo oppure rivolgetevi ad altri siti.

WASP è l’acronimo di Web Analytics Solution Profiler, ed è un’estensione per Firefox che permette di conoscere quale strumento di web analytics è in uso nelle pagine che visitiamo.
Nella sua versione base è in grado di fare una scansione di un intero sito e riportare lo stato della presenza dei sistemi di web analytics, e abbiamo ormai imparato quanto sia importante ai fini della qualità dei dati in ingresso che lo script sia presente su tutte le pagine che vogliamo monitorare di un sito. Al momento rileva la presenza di 125 diversi sistemi di web analytics.

La versione a pagamento non ha limitazioni e permette analisi più approfondite. Oggi ho saputo che la prossima versione che sarà rilasciata entro Gennaio introdurrà una sidebar specifica per alcuni sistemi, tra cui naturalmente Google Analytics, che consentirà di conoscere al volo i dettagli dello script. Niente che non si possa già fare con un po’ di buona volontà o tante altre estensioni del browser Mozilla, ma avere tutto a portata di mano tramite un tool sviluppato apposta per chi fa web analytics è tutta un’altra cosa…

Per avere un’idea di quello che sarà possibile fare vi consiglio di dare un’occhiata allo screenshot

Tra le informazioni che la nuova sidebar visualizza troveremo:

• la versione dello script di GA e il numero dell’account cui vengono inviati i dati
• title, referrer rilevato e URL della pagina
• encoding, abilitazione di Java e versione di Flash, risoluzione dello schermo
• contenuto dei cookie scritti da Google Analytics

A mio avviso è un’estensione da avere, e non solo per GA, e quando avrò modo di provare la versione 1.0 valuterò se sia anche il caso di acquistarla.

Ecco un interessante post di Lunametrics su come GA calcola i totali che presenta nel pannello riepilogativo iniziale. Poiché ogni account personale può contenere più profili, come fa Google a dire che un certo account ha ricevuto x visite?

Se avete account che contengono profili-copia, quello con il maggior numero di visite vince e viene quindi sommato con gli altri, od eventualmente con i “vincenti” degli altri confronti tra profili-copia appartenenti allo stesso account. Le metriche che vengono visualizzate sono: visite, tempo sul sito, frequenza di rimbalzo e obiettivi realizzati, e per ognuno è disponibile la percentuale di variazione rispetto al periodo precedente. Lunametrics ci spiega come vengono calcolate le visite, ma non le altre tre. Ho lasciato un commento chiedendo spiegazioni sul tempo sul sito, poiché ho un account che contiene tre profili a domini differenti e il tempo sul sito “dell’account” non corrisponde a nessuno dei tre, né alla media, né alla somma. Ho anche tentato alcuni calcoli su medie ponderate, ma senza successo.

Ovviamente se avete idee i commenti sono a vostra disposizione 🙂

I limiti di Google Analytics sono più o meno noti: massimo cinque milioni di pageviews per account, se non si ha una campagna Adwords attiva, massimo cinquanta profili per account personale, massimo venticinque account personali, massimo quattro goal per profilo.

Esiste anche un altro limite, meno noto: nel report di un singolo giorno non vengono mostrati più di 50000 URL unici. Attenzione, non significa che non vengono registrati, solo non vengono mostrati. Ovvero, se in un singolo giorno il vostro sito espone 75mila URL differenti, il report mostra i primi 50mila in ordine di pageview e raggruppa gli altri sotto la voce (altro). Sul fatto che nessun dato venga perduto potete stare tranquilli: proprio perché gli indirizzi delle pagine vengono mostrati in ordine di pageview, è ovvio che se il 75 millesimo viene visto più volte di tutti gli altri verrà mostrato per primo nel report.

In questo post del blog ufficiale di Google Analytics vengono mostrati due metodi per ovviare a questo problema, ammesso che sia tecnicamente possibile. I due metodi infatti presuppongono che i vostri URL mostrino in chiaro un id di sessione o i parametri di ricerca del motore interno; se così non è potete creare un profilo-copia e filtrare gli url a maggiore traffico, come suggerito dalla pagina ufficiale di risoluzione dei problemi, ma personalmente è una soluzione che mi lascia perplesso.

In ogni caso questo è un limite che è bene conoscere prima di avere a che fare con siti di grosse dimensioni, ed è per questo che ve ne ho parlato: io l’ho scoperto solo durante l’analisi del sito di un cliente, andando all’ultima pagina del report “contenuti principali” 🙂

Riprendendo l’idea di Brian Clifton di raggruppare tutte le visite provenienti da social network in modo da poterle analizzare aggregate, ho testato e modificato la sua regular expression per riflettere meglio il traffico italiano.
Naturalmente ogni sito ha una sua storia e una sua collocazione, e fonti di traffico diverse, per cui non è affatto detto che la mia regex calzi a pennello: penso tuttavia che sia un buon punto di partenza per le vostre personalizzazioni.

Il filtro è di tipo avanzato personalizzato.
Campo A -> Estrai A: Sorgente Campagna. Espressione regolare:
wikipedia|stumbleupon|netvibes|groups\.google|bloglines|groups\.yahoo\.com|linkedin|facebook|oknotizie|del\.icio\.us|digg|twitter|technorati|faves\.com|newsgator|segnalo|wikio|liquida\.it|blogbabel|kipapa|bookmark\.it
Campo B -> Estrai B: vuoto
Output in -> Constructor: Mezzo della campagna. Nome: social network
Campo A obbligatorio: Sì
Campo B obbligatorio: Sì
Sostituisci campo di output: Si
Maiuscole/minuscole: No

Questo filtro lo si vedrà in azione nel report Sorgenti di traffico -> tutte le sorgenti di traffico e selezionando la dimensione Mezzo, come in figura:

Una cosa da notare è che il filtro cambia il mezzo di arrivo sul sito da parte dei visitatori, per cui tutti i siti di riferimento che inviano visitatori scompaiono dal report referrer e vengono mostrati solo qui. E’ una precisazione importante che va fatta prima di decidere se applicare o meno la modifica ai profili.

un sentito grazie a Maurizio Petrone per la consulenza sui social network italiani, che forse userò anche per un’altra cosa da proporvi

Immeria riporta un’altra testimonianza del fatto che Google sta attivando le funzioni di tracciamento degli eventi progressivamente su tutti gli account, come vi dicevo nel post precedente.

In aggiunta a quanto vi ho riportato bisogna dire che il numero di eventi registrabili è limitato a 500 per ogni sessione di visita. Se tramite gli eventi tracciate l’uso di un video probabilmente non avrete problemi, per altri usi più particolari potrebbe rappresentare un ostacolo ed è una cosa di cui tenere conto.
Inoltre se un evento viene creato e inviato ai server collettori durante la visione della prima pagina di una visita, quella visita non verrà mai conteggiata come un bounce anche se poi la visita si concluderà. In sostanza una visita di una sola pagina vista, se contiene un evento tracciato, non è più un bounce.

La funzione di tracciamento degli eventi è una conseguenza della riscrittura a oggetti del codice di tracciamento di Analytics, come dicevo nel post precedente. Javascript infatti è un linguaggio orientato agli oggetti, e senza entrare in dettagli troppo tecnici diremo che questo tipo di paradigma della programmazione comporta alcuni indubbi vantaggi che gli ingegneri di Google hanno ritenuto utile implementare nel GATC.

Un evento, secondo la definizione (bozza del 22/9/2008) della Web Analytics Association, è una qualsiasi azione registrata che ha un timestamp attribuito dal browser o dal server; sono esempi di azioni il display di un banner o l’invio di una richiesta asincrona tramite AJAX in una porzione di pagina web.
La funzione che Google Analytics usa per tenere traccia degli eventi è _trackEvent(categoria, azione, descrizione, valore).
I valori passati come parametro a questa funzione sono:

• categoria [obbligatorio]: è una stringa che identifica il “gruppo” di eventi cui l’azione appartiene. Poiché possono coesistere più eventi nella stessa pagina è un parametro che non può essere omesso.
• azione [obbligatorio]: è una stringa che identifica l’azione svolta dall’utente e strettamente correlata alla categoria. Anche in questo caso è un parametro che non può mancare.
• descrizione [facoltativa]: è una stringa che si può usare per aggiungere ulteriori informazioni all’evento. Nel caso di eventi complessi o presenza di molti eventi contemporanei può essere utile per districarsi nella lettura dei report.
• valore [facoltativo]: è un numero intero che si può indicare per associare un valore all’evento.

Un esempio tipico di tracciamento degli eventi è un video comandato via javascript da pulsanti personalizzati. Il pulsante play potrebbe avere questo codice assegnato:
<a href="#" onClick="pageTracker._trackEvent("Video", "Play", "video-compleanno-2008", 0);">Play</a>

Analogamente si potrebbero passare a Google Analytics anche i valori di pause e stop, magari dopo aver scritto un paio di funzioni javascript per razionalizzare e ottimizzare il codice, e poi leggere nella sezione eventi dei report i risultati. La sezione eventi non è ancora stata ufficializzata, ma in un profilo in cui ho fatto alcune prove essa è comparsa da sola. Probabilmente viene attivata quando iniziano ad arrivare i primi dati sotto forma di eventi.

Il vantaggio del tracciamento eventi è che non si ricorre al metodo delle pagine virtuali di _trackPageview(), e che quindi non si inflaziona il relativo conteggio. Tramite gli eventi, con un po’ di lavoro, è anche possibile monitorare in forma più estesa i donwload di materiali e documenti dal sito.