Google Analytics in 30 secondi

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

Google TV arriverà nelle mani dei consumatori entro fine 2010. Google ha annunciato una partnership con Sony, Intel e Logitech per trasformare ogni schermo HD in un PC dedicato al multimediale. Google ha rilasciato alcune note agli sviluppatori che vogliono disegnare siti TV-friendly. Tutto questo mi ha fatto pensare che Google TV avrà un impatto non trascurabile sulla web analytics ridefinendo il come dobbiamo pensare all’esperienza utente.

Ecco una lista parziale di modi in cui Google TV potrebbe cambiare lo scenario della web analytics

Il traffico dalle TV potrebbe essere difficile da riconoscere
Saremo in grado di capire quali visite avvengono da un TV? forse. Potrebbero essere identificate attraverso una descrizione del Sistema Operativo differente, ma nei casi più comuni potrebbero apparire identiche a quelle effettuate da altri dispositivi. Sebbene le TV siano più grosse, hanno la stessa risoluzione della maggior parte dei monitor dei computer (e ormai anche di alcuni cellulari!). Useranno un browser Chrome completo, capace di eseguire Flash e tutto il resto. Gireranno con Android. Avranno la stessa velocità di connessione del vostro PC di casa.

La metrica “visitatore” perde significato
Al crescere delle visite al vostro sito dalle TV, misurare qualsiasi tipo di metrica “visitatore” si discosta sempre più dalla realtà. Innanzitutto le TV sono solo un altro modo con cui un visitatore accede a internet, e nemmeno il primario. E’ lecito aspettarsi che una visita da una TV sarà accompagnata da un’altra visita della stessa persona da un altro dispositivo. Se la media dei visitatori usa due, o tre o quattro device per accedere regolarmente a Internet, è pressoché impossibile misurare cose come “visitatore unico”, “nuove visite”, “tempo dall’ultima visita”, eccetera. Tutte queste misurazioni dovranno concentrarsi sulle visite anziché sul visitatore. [E’ un problema che si perde nella notte dei tempi: prima con la questione PC del lavoro – PC di casa, poi con le visite da più browser, oggi con la moltiplicazione dei dispositivi connessi a internet. ndT].
In secondo luogo, a differenza di computer e telefonini, le TV tendono a essere usate da gruppi composti da più di una persona. Questo significa che una visita da una TV può in effetti rappresentare tante persone, facendo perdere alla metrica “visitatore” ancora più senso.

Attribuzione della conversione
Attribuire una conversione a una specifica fonte di traffico diventerà ancora più complesso. Immaginate questo scenario: una persona viene introdotta al vostro sito mentre usa Google TV da un’altra persona, ma decide di finire di esplorare il sito da solo sul proprio computer o cellulare. Come si attribuisce questa conversione? non ci sarà modo di connettere la conversione alla visita dalla TV. E non sarà nemmeno possibile comparare il numero di conversioni al numero di persona che hanno visto la pubblicità in TV.
E ancora, come misurerete le conversioni quando una visita è stimolata da una persona che ha già visto il vostro sito? è una nuova visita? una visita diretta? un referral? Se vi trovano dopo avervi cercato, a che serve sapere che la visita viene da un motore di ricerca, se la prima è stata “spinta” da un vostro affezionato lettore? Questi non sono certo problemi nuovi, ma verranno ulteriormente accentuati.
Potremmo presto accorgerci che l’intero dibattito dell’industria della web analytics sull’attribuzione multi-sorgente delle conversioni sta puntando al problema sbagliato. Quello che dobbiamo assolutamente capire è come la media dei nostri visitatori usa molti dispositivi e in quale ordine. Ben distanti dalla quadratura del cerchio sulle converisioni, il progresso della tecnologia puà solo far aumentare il gap.

Dinamiche di gruppo
Ancora qualche parola sull’audience della TV. Scopriremo presto che i gruppi hanno percorsi di navigazione molto differenti rispetto ai singoli. Immaginate di navigare un sito in gruppo con altri amici. Non importa chi ha il controllo fisico, il gruppo eserciterà una certa influenza sul modo in cui voi interagite col sito. Potreste avere chi vi urla suggerimenti, o chi vi indica aree di interesse su cui cliccare direttamente sullo schermo. Sarete meno in grado di terminare con calma la lettura della pagina per non annoiare il gruppo. Quello che farete online con una TV in salotto rivelerà molto più sulle dinamiche di gruppo rispetto alle tendenze dell’individuo. Le decisioni probabilmente saranno meno stravaganti e più critiche. Esse favoriranno anche convenzioni morali o culturali.
I gruppi hanno anche obiettivi differenti. Saranno meno propoensi a effettuare un acquisto, ad esempio, a meno che esso non coinvolga l’intero gruppo. Le pagine dovranno essere ottimizzate per i gruppi anziché per gli individui.

Applicazioni spearate per siti e TV
Una cosa che rende unica Google TV è il suo approccio nel tentativo di sposare internet e TV è la disponibilità di applicazioni create dagli utenti. A partire dal 2011 il Market di Android avrà applicazioni progettate appositamente per le TV. Queste plasmeranno il modo in cui le TV saranno usate e come siamo abituati a pensare ad esse. Appurate quali saranno le differenti restrizioni che le TV imporranno nella navigazione, le aziende inizieranno a sviluppare siti specifici per le TV, come adesso fanno per i telefonini. Sia per le applicazioni sia per i siti TV la web analytics avrà bisogno di guardare ai report con una prospettiva differente.

Cosa significa Google TV per la web analytics?
Questa lista potrebbe scoraggiare un web analyst. Google TV – e altre tecnologie emergenti – prenderanno la web analytics per l’orecchio. Stiamo appena iniziando a prendere confidenza col significato di alcuni numeri, e questi diventeranno irrilevanti o cambieranno significato. Ma questo non segna la fine della web analytics, né le rende meno affidabile di per sé. Significa solo che gli analisti e le aziende che stanno online un qualche modo dovranno ingegnarsi a interpretare meglio i report.
La cosa eccitante di questa industria è che nessuno ha mai determinato “il modo migliore” di misurare l’attività online. Il dibattito su cosa e come misurarlo deve ancora raggiungere la maturità. L’emergere di Google TV terrà i buoni web analytics sulle spine e aggiungerà nuova linfa al dibattito.

[questa è la traduzione del post “Google TV and web analytics” di Analytics Market. Voi cosa ne pensate?]

Chi si ricorda quel 14 novembre 2005? esattamente quattro anni fa, con un annuncio un po’ a sorpresa, Google rilasciava una versione hosted (ospitata sui suoi server) di Urchin, software di web analytics acquisito nel marzo precedente.

Ebbe così tanto successo che dopo pochi giorni Google dovette chiudere le iscrizioni, e le tenne chiuse per un bel po’ mentre aggiungeva spazio e capacità computazionale al sistema. Vi ricordate i grafici a torta tridimensionali, le linee con i puntini grossi, blu e gialle, i bottoni rossi con le due frecce verso l’alto che puntavano agli url esterni? Vi ricordate quando insomma si presentava così?

Nonostante questo alcuni di noi l’hanno amato da subito, compreso il sottoscritto che in ufficio era abituato ad usare Webtrends: non mi sembrava vero di avere tutto sotto mano con così poco sforzo, e sebbene fossi conscio del fatto che – allora – i due sistemi non erano nemmeno lontanamente paragonabili, avevo iniziato a intuire la portata di quella che ormai quasi tutti conosciamo come la “regola 10/90” di Avinash Kaushik: se hai 100 da spendere in web analytics, usa 10 per il software e investi 90 nelle persone che dovranno fare l’attività. Google Analytics, anche nella sua prima incarnazione, spostava l’ago esattamente in quella direzione: costo zero, installazione zero, configurazione limitata. Era come se ti sussurrasse nell’orecchio: “facciamo noi il lavoro sporco, tu concentrati sui dati 😉 “.

Cosa è diventato oggi Google Analytics più o meno lo sappiamo: un market share del 60% secondo l’ultima analisi di Immeria, di inizio 2008 (basata sui dati di WASP – web analytics solution profiler), una versione 4.0 da poco annunciata e in graduale rilascio agli utenti, un supporto sul territorio sempre più capillare e preparato.
GA oggi è una delle punte di diamante tra gli asset di Google, e la cosa ci è confermata dalla quantità di dati che sono immagazzinati da Mountain View: BigTable è un sistema di normalizzazione dei dati pensato e utilizzato da Google per i suoi database, che è stato presentato a dicembre 2006 (si veda anche l’ottimo post di Nicola Briani sul forumGT). Ebbene, nel 2006 la seconda applicazione per quantità di dati presente in BigTable era proprio Google Analytics, con 250 Terabytes, seconda solo ai dati dell’indice delle ricerche e del crawl di tutto il web (850 Tb).

Dati che nonostante quanto indicato anche ufficialmente (“The data is stored for at least 25 months“) non sono mai stati cancellati: il mio primo profilo ha ricevuto la prima visita proprio lunedì 14 novembre 2005, e oggi posso ancora vederlo, insieme a tutti i successivi.

Secondo voi come sarà Google Analytics il 14 novembre 2010?

Come forse saprete Yahoo Web Analytics ha da poco lanciato un suo network di società autorizzare ufficialmente a fornire consulenza qualificata, alla pari dei Google Analytics Authorised Consultants. In questo post volevo fare un confronto tra i requisiti necessari per avere le due qualifiche, ma una tabella comparativa sarebbe stata troppo sproporzionata. Ne farò a meno.

Iniziamo con i vantaggi menzionati da Yahoo e da Google, a tratti sembra un copiaincolla:

• Logo ufficiale da esporre
• Possibilità di invio di clienti direttamente dalle società
• Supporto tecnico da parte delle società
• Si viene elencati nelle pagine dei partner ufficiali
• Accesso a un forum riservato per condividere idee e trucchi

Google indica poi la possibilità di presenziare a un summit annuale tra GAAC nella sua sede, mentre Yahoo parla di “possibilità uniche di lavorare con Yahoo” e “possibilità di creare nuovi account”.

I requisiti per diventare Yahoo Consultants non sono elencati in toto, ma comprendono:

• la vostra azienda deve essere dedicata o avere al suo interno un grande gruppo dedicato alla web analytics
• deve lavorare con almeno cinque advertiser Yahoo
• deve avere almeno due persone dedicate alla WA, certificate in uno dei software leader per la web analytics
• dovete fornire le referenze di tre clienti cui avete fornito supporto a pagamento sulla web analytics
• dovete accettare di condividere informazioni con Yahoo, compreso quanti vostri clienti usano Yahoo Web Analytics, dovete avere un link dall’homepage del vostro sito a una pagina descrittiva dei vostri servizi di WA e di tutte le attività collegate, come SEM, SEO eccetera

Inoltre ogni anno dovrete fornire tre report con i feedback dei clienti e una case study.

I requisiti per essere GAAC invece sono elencati tutti:

• Almeno due impiegati devono essere GAIQ
• Dovrete fornire i dettagli di tre case studies verificabili ed avanzate, che dimostrino con quale familiarità avete risolto i problemi dei clienti, e possibilmente in cui abbiate fatto ottimizzazioni riscritture di codice
• Dovete avere una serie di servizi a pagamento connessi a Google Analytics (installazione, consulenza, formazione)
• Comprovata esperienza nella web analytics. Dovrete fornire un elenco di blog, speech a conferenze, campagne pubblicitarie, piani di marketing che dimostrino la vostra abilità e il grado di evangelizzazione che avete nei confronti di chi vi sta intorno
• avere una sezione del sito che descriva i servizi offerti per Google Analytics
• accettare di inviare almeno un impiegato, a vostre spese, al summit annuale dei GAAC
• inviare un report trimestrale con la lista dei progetti su cui si è lavorato
• dovrete avere una assicurazione professionale, se la legge del vostro paese la prevede
• dovete essere una azienda. non sono ammesse persone singole
• dovete avere un sistema di ticketing elettronico per le richieste dei clienti

Requisiti che vi favorirebbero rispetto ad altre domande sono la presenza di web designer e programmatori, esperti di javascript, cookies, redirect ed header HTTP, conoscenze comprovate in altre tecnologie web, l’uso di Website Optimizer o altri strumenti di incremento delle conversioni, un team commerciale dedicato, esperienze in search marketing e usabilità.

Google infine elenca anche i motivi di revoca della qualifica: la perdita di uno dei requisiti di cui sopra, feedback negativi dai clienti, meno di 12 nuovi clienti all’anno, la scomparsa del vostro nome dalle liste del Google Solutions Marketplace o il negarvi di continuo al personale Google che tenta di contattarvi per email o al telefono.

Quale dei due vi sembra più stringente o appropriata a una qualifica del genere?

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 🙂

Il post precedente ha riscosso un certo interesse nel mondo dei SEO e di chi fa web analytics. Una delle critiche più grandi mosse al metodo riportato è che non è molto chiaro che start=30 non significa pagina 30, ma pagina 2. Per questo motivo Damon Gudaitis ha scritto alcuni altri filtri per sistemare la cosa. Purtroppo il grado di complicazione introdotto non giustifica sempre lo sforzo richiesto, per cui il mio consiglio è di procedere solo se non siete soddisfatti del metodo precedente e se leggendo questo post avrete tutto chiaro.

Il “metodo Damon” estende il tracking anche a Yahoo e MSN. Vi traduco le istruzioni step-by-step, da applicare naturalmente sempre ad un profilo copia:

Filtrare solo il traffico organico:

1. selezionare la gestione filtri dalla schermata principale
2. cliccare su aggiungi filtro
3. assegnare al filtro il nome Traffico Organico
4. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina e selezionare includi
5. nel Campo filtro selezionare Mezzo della Campagna
6. nel Pattern filtro inserire organic
7. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
8. salvare le modifiche

Restringere il profilo a Google, Yahoo e MSN:

1. cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Visitatori da motori di ricerca
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina e selezionare includi
4. nel campo filtro selezionare Referral
5. nel Pattern filtro inserire (google|yahoo|msn|live)\.[a-z]+
6. assegnare il filtro al profilo-copia desiderato
7. salvare le modifiche

Estrarre le informazioni desiderate dalle SERP di riferimento:

1. cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Search Ranking
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina e selezionare avanzato
4. Campo A -> Estrai A, selezionare Termine Campagna e inserire (.*)
5. Campo B -> Estrai B, selezionare Referral e inserire (\?|&)(start|first|b)=([^&]*)
6. Output in -> Constructor, selezionare Definito dall’utente e inserire $A1 | pagina: $B3
7. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
8. salvare le modifiche

Formattare correttamente la pagina 1:

1. cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Pagina 1
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina, poi selezionare Cerca e sostituisci
4. Campo filtro, selezionare Definito dall’utente. Cerca stringa, scrivere pagina:$
5. Sostituisci stringa, scrivere pagina: 1
6. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
7. salvare le modifiche

Formattare correttamente le pagine 2,3, eccetera:
[la ragione per cui le espressioni regolari comprendono 10 e 11, ad esempio, è che Google fa iniziare pagina 2 dal risultato #10, Yahoo e MSN invece dal risultato #11]

1. per ogni pagina che si vuole tracciare, cliccare aggiungi filtro
2. assegnare al filtro il nome Pagina 2 (o 3, 4, eccetera…)
3. scegliere filtro personalizzato dal menu a tendina, poi selezionare Cerca e sostituisci
4. Campo filtro, scegliere Definito dall’utente
5. Cerca stringa, inserire pagina: 1[0-1]$ (o pagina: 2[0-1]$ per pagina 3, pagina: 3[0-1]$ per pagina 4 ecetera…)
6. Sostituisci stringa, inserire pagina 2 (o pagina 3 eccetera…)
7. applicare il filtro al profilo-copia desiderato
8. salvare le modifiche

Ordine dei filtri:
Mai come in questo caso l’ordine dei filtri è importante; i filtri che riformattano i numeri di pagina vanno in rigoroso ordine numerico crescente, pena il caos.
L’ordine dei filtri funzionante è questo:

– Traffico Organico
– Visitatori da motori di ricerca
– Search Ranking
– Pagina 1
– Pagina 2
– Pagina 3, eccetera…

La soluzione non mi fa impazzire di gioia, se ricevete visite anche da pagina 12 delle SERP avrete bisogno di 12 filtri per riformattare correttamente i numeri di pagina, ma d’altronde i filtri cerca e sostituisci non sono così versatili da includere una regular expression unica che modifichi tutto. Se proprio sentite l’esigenza di avere i numeri di pagina corretti, questo è quel che dovete fare…

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.

Quando illustro come Google Analytics tiene traccia delle campagne, con l’uso di parametri proprietari negli URL delle pagine sul sito, spesso vengono fuori le domande “ma quegli URL sono indicizzati?” e “ma quello non è contenuto duplicato?” (mi ricordo che ne parlammo anche al primo corso gratuito di GA a Verona, con YoYo – formazione rotolante e Stefano Gorgoni). La risposta a tutti gli effetti è si, gli url delle campagne vengono indicizzati a meno che non siano esplicitamente bloccati tramite META TAG o file robots.txt (e non sempre è possibile), e se vengono indicizzati rappresentano un URL che presenta gli stessi contenuti di un altro.

Premetto che non sono un SEO e mi occupo di posizionamento solo per i siti che creo, ma che sono dentro al settore, mi documento e mi confronto con amici e colleghi perché spesso le considerazioni che si traggono dalle analisi si possono tramutare in consigli per il posizionamento o devono tenere conto delle azioni per il posizionamento fatte autonomamente dal cliente o da altri consulenti. Detto ciò, se questa situazione vi spaventa e non volete rinunciare all’uso delle campagne, un suggerimento viene da Benjamin Mangold: sostanzialmente il suggerimento è di usare la funzione _setAllowAnchor(true) (di cui vi avevo già parlato) e di cambiare il punto interrogativo ( ? ) negli URL da diffondere per la campagna con il cancelletto ( # ). Si tratta effettivamente di un uso “creativo” della funzione, che probabilmente non è stata creata per questo motivo.

Per definizione Google non indicizza nulla di quanto vi sia in un indirizzo web dopo al carattere cancelletto, poiché il cancelletto viene usato in HTML per indicare delle ancore interne alla pagina web, quindi per definire link a punti differenti della stessa pagina. Combinando queste due informazioni si ha la soluzione al problema degli eventuali contenuti duplicati.

[photo credit LollyKnit su Flickr]

Google Analytics nasce nel novembre 2005, quando il prodotto precedentemente noto come Urchin viene rilasciato gratuitamente con un nuovo brand, dopo l’acquisizione da parte di Mountain View. Durante questi anni ci sono state piccole migliorie e grandi milestone, la più nota delle quali viene comunemente detta “GA 2.0“; è la versione che vediamo adesso, con i grafici “ispirati da Indiana Jones” e i report ridistribuiti, la selezione temporale grafica o le cartine geografiche nuove.

Negli ultimi tempi però si è notata una accelerazione nell’introduzione di nuove funzioni: un codice di monitoraggio riscritto completamente a oggetti, l’introduzione della comparazione anonima tra siti omogenei e altre migliorie più o meno grandi o più o meno desiderate dagli utenti. In parallelo Google ha introdotto una versione beta privata di MeasureMap per Blogger; MeasureMap era un fornitore di servizi di web analytics mirati ai blogger che riscuoteva un discreto successo, e che poi fu acquistato da Google.

I vecchi utenti di MeasureMap ora possono trasformare il loro account in un Google Account, esattamente come tra poco potranno fare gli utenti di FeedBurner, altro sistema acquistato da BigG per le analisi sui feed RSS. Youtube ha già da tempo unificato gli account, e da poche settimane propone alcuni dati di base sulle visualizzazioni dei video (numero di visualizzazioni, popolarità, provenienza (non il referrer) e provenienza geografica.

Il futuro che vedo io per Google Analytics si sta già delineando con queste mosse: da “semplice” interfaccia per le statistiche web dei nostri siti, Google Analytics diventerà centro unificato per il monitoraggio della nostra presenza nel web, almeno per i servizi Google. Si potrà creare un profilo e specificare se è un sito o un blog, ed eventualmente scegliere se usare l’interfaccia classica o quella di MeasureMap, si potrà associare il feed RSS a Feedburner e i propri video di youtube postati nel nostro spazio web avranno un report direttamente dentro ai contenuti dei profili. Non so dire esattamente quanto tempo ci vorrà per unificare il tutto, ma la strada mi sembra assolutamente quella.

(image credits qmonic on flickr)