Google Analytics in 30 secondi

Qualche giorno fa il blog ufficiale di Analytics ci ha informato di alcune novità apportate al prodotto:

1. introduzione della metrica “utenti” in molti report
2. Lifetime value nel report esplorazione utenti
3. Audience nei report
4. Probabilità di conversione

Sono tutte cose molto interessanti, ma vorrei soffermarmi in particolare sulla prima. Le tre metriche standard dei report che seguono il modello Acquisizione/Comportamento/Conversione per la sezione Acquisizione al momento sono Sessioni, % nuove sessioni e nuovi utenti. Andando nelle impostazioni delle proprietà si potrà scegliere se abilitare il flag Abilita la metrica utenti nei report per far si che questo trittico cambi in Utenti, nuovi utenti e sessioni.

La prima nota è che la metrica di default diventerebbe Utenti, e così anche il grafico standard che adesso invece è impostato su Sessioni. In alcuni casi le due metriche hanno andamenti molto diversi, e la cosa ha un impatto visivo non da poco.

La seconda nota è più importante, e ha a che fare con il campionamento. Come abbiamo detto più volte su questo blog, i report standard non sono mai campionati, tranne alcune notabili eccezioni. Ovvero, se apro un report che esce “così com’è” dalla mente degli ingegneri, e non applico segmenti o dimensioni secondarie (insomma, se non faccio fare calcoli a GA), il report non è campionato. Questo accade perché i calcoli vengono fatti in fase di analisi, e le metriche intermedie (giornaliere, tipicamente) vengono poi sommate per il periodo temporale che selezioniamo.

Ma quindi cosa succede se abilitiamo la nuova funzione?
Nella sostanza succede che stiamo cambiando lo schema di interrogazione dei dati, trasformiamo TUTTI i report in report non standard, quindi soggetti a campionamento. Questo accade per due motivi:

1. la metrica utenti non si può sommare mai. Come ci ricorda il famoso problema dell’hotel, 1 utente ogni giorno non necessariamente sono 3 utenti in 3 giorni, potrebbe essere sempre lo stesso e “sommerebbe” 1. Nella pratica questo si traduce nell’impossibilità di precalcolare il numero di utenti di un qualsiasi periodo temporale.
2. Per venire incontro a questo problema, Google Analytics sta “predigerendo” questa metrica in qualche modo che non mi è chiaro, ma non lo può fare per il passato. Hanno iniziato a farlo in un momento imprecisato del passato, ma qualsiasi interrogazione che vada a chiamare dati precedenti produce un calcolo, quindi potenzialmente produce campionamento.

In sostanza se le vostre analisi sommano spesso più di 500k sessioni o se avete l’abitudine di fare analisi su lunghi periodi temporali passati, potrebbe non convenirvi abilitare questa metrica. Per fortuna a quanto ne so la cosa è reversibile, quindi potete provare e semmai tornare indietro, fintanto che la cosa non sarà forzata dagli ingegneri.

Ciao, e buon anno innanzitutto. Le meritate ferie mi hanno dato il tempo di leggiucchiare qua e là alcune cose su Google Analytics, e sono rimasto un po’ colpito da questo articolo di qualche settimana fa: Why You Shouldn’t Trust the Conversion Rate in Google Analytics. Il titolo, come al solito, mi sembrava un po’ troppo altisonante per essere davvero concreto, per cui mi sono immerso nella lettura.

Il presupposto esplicitamente citato in apertura è: “che succede se il tool non riporta quel che la gente si aspetta che riporti? che accade se non puoi fidarti di tutte le metriche su GA?” roba bella tosta, non credete? e così ci addentriamo nella lettura e scopriamo che il motivo per cui – secondo l’articolo – non potete fidarvi dei dati è che… le sessioni non sono i visitatori. Pensa te! (peraltro l’ultimo dei quattro punti – se un visitatore inizia la sessione su un sottodominio e poi passa al principale, inizia una nuova visita – è anche falso se avete configurato bene tutto o se usate Universal Analytics). L’articolo prosegue, cito traducendo, con la frase “L’errore è di equiparare una sessione a un visitatore”. Il conversion rate dell’ecommerce è calcolato sulle sessioni (transazioni * 100 / sessioni). La soluzione è usare delle custom dimension che registrino uno userID.

PERBACCO NO! la soluzione è: IMPARA A LEGGERE I REPORT PER QUEL CHE SONO! (e se proprio vuoi usare uno userID, abilita una vista userID enabled con Universal Analytics!). Ma chi ha mai detto che il fulcro di GA siano i visitatori? GA è da sempre uno strumento “session based”, e tutti i report sono costruiti su questo concetto. Soltanto da qualche tempo si inizia a parlare di report “user based”, e ovviamente il futuro è di trasformare tutto il sistema in qualcosa incentrato sull’utente. Ma sino a che questo non accade, lo strumento fa i report per come è progettato, e questo non c’entra nulla con la fiducia nei dati sottostanti!

Il secondo punto è a mio avviso ancora più debole: in soldoni dice che il bounce rate di per sé non indica nulla sulla bontà o meno della qualità della visita ricevuta. Bella forza! Se l’utente arriva, e senza fare nulla legge un numero di telefono sulla pagina, chiama e compra servizi per 4000 euro, GA segna un bounce a fronte di un grosso incasso. L’articolo ci rende edotti sull’esitenza di un “adjusted bounce rate”, di cui ho parlato secoli fa, e su cui ho anche già espresso le mie perplessità: dovrebbe essere basato sullo scrolling? o sul tempo di permanenza? se è basato sullo scrolling e il numero di telefono dell’esempio sopra è above the fold non cambia nulla. Se è basato sul tempo bisogna trovare un tempo sensato, e in ogni caso il sistema continua a non dirci se l’utente ha letto davvero la pagina o se gli ha squillato il telefono e s’è alzato dalla sedia…
Quindi ti ritrovi con più casistiche da interpretare, e con interpretazioni che dipendono strettamente da cosa hai scelto di fare. Anche questo però, ovviamente, non ha niente a che fare con quel che il sistema ti da di base e con la fiducia nei dati sottostanti.

Allora, già che ci sono, voglio porvi una domanda: voi nutrite dei seri dubbi sui dati di Google Analytics? se si, quali, in quale area, per quale motivo? intavoliamo una discussione sensata, nel caso…

Fino a non molto tempo fa esisteva uno ed un unico posto dove si potevano visualizzare i visitatori unici, ed era appunto il report “visitatori unici assoluti”. Poi sono arrivati i segmenti avanzati e la possibilità di avere gli unici per segmento – e il grande stupore della comunità – e le cose si sono complicate un pochino. Infatti il valore dei visitatori unici e degli unici assoluti a volte non combacia, e a volte è completamente folle.

Prima di tutto voglio dirvi che presto o tardi il report “visitatori unici assoluti” sparirà: lo dice Lunametrics nel post di cui stiamo parlare ma l’avevano già detto Avinash e Nick nell’episodio #8 della web analytics TV (hey, lo stesso dove mi salutano! che grande puntata! 😀 ). In secondo luogo, come anticipavo, Lunametrics ha scritto un buon post che riassume un po’ la questione, ve ne traduco sommariamente alcuni passaggi:

Due tipi di unici:
“le due metriche hanno un modo leggermente differente di calcolare gli unici (cioè come suddividono i singoli cookie dei visitatori). Quindi i numeri non combaciano alla perfezione. In effetti “visitatori unici” è più accurato di “visitatori unici assoluti” (che si prende una nomination per la peggior etichetta in tutto Google Analytics). Visitatori unici mostra quasi sempre un numero leggermente superiore (nell’ordine del 5-20% a seconda del sito), e poiché è il dato più accurato presto o tardi verrà anche reso quello predefinito”.

Gli unici dipendono dal periodo:
“unici dipende esclusivamente dal periodo di analisi selezionato. Prendiamo ad esempio un periodo in cui il report visitatori unici assoluti segna 12.926 unici in 30 giorni: se facciamo la somma dei singoli giorni, non verrà mai 12.926. Perché? Supponiamo che io visiti il sito Lunedì. Lo potrei visitare 1 volta, 2 o 67 volte, non importa. Sono UN visitatore unico per il Lunedì, e la barra del Lunedì sale di una unità.
Poi visito di nuovo Martedì (una, due o 67 volte). Martedì sale di una unità.
MA per l’intero periodo io sono sempre un solo visitatore di quei 12.926, non importa quante visite abbia fatto e quando.
E’ importante capire che quando si parla di visitatori unici, il periodo temporale è importantissimo. Per lo stesso motivo non si possono prendere i visitatori unici di ogni mese e sommarli per avere gli unici annuali.”

Se potete, quindi, andatevi sempre a cercare il valore degli unici in un report personalizzato. Almeno fino a quando Google non metterà mano all’interfaccia di GA 🙂

ieri su Twitter è comparsa una interessante discussione: l’esigenza era quella di ottenere il numero di visitatori unici per una pagina. La faccio breve: dinamicamente non si può fare. Non può farlo Google Analytics, e ad esempio Webtrends lo fa solo effettuando alcune operazioni sullo script e solo per quattro report predefiniti (unici giornalieri, settimanali, mensili e annuali).

Più difficile è spiegare il perché, o almeno quello che io ritengo essere il perché. Ci ho provato ieri con due persone, ma entrambe le conversazioni non mi sono sembrate sufficientemente chiare, per cui ho promesso un post in cui ci riprovo.

Google Analytics e gli altri sistemi di web analytics usano un database in cui immagazzinano i dati ricevuti tramite lo script di tracciamento o la lettura dei log. Come sia fatto questo database non è importante adesso, quello che è importante è cercare di capire che esistono dei limiti, fisici e concettuali, in questo sistema. Il limite è che i dati devono essere “spezzettati” e trovare posto in tabelle, colonne e record differenti. Di sicuro non ci può essere un solo record per ogni visita, o peggio per ogni pagina vista, che includa tutte le informazioni. O magari può anche esserci, ma non potrà contenere l’informazione “visitatore unico”.

“Visitatore unico” perché? la domanda giusta sarebbe “visitatore unico per quale periodo?”, perché il dato visitatore unico viene calcolato al volo durante la consultazione del report. Proviamo a ragionare come Google Analytics ma in linguaggio naturale: oggi [* vedi nota ] ho registrato 160 diverse sessioni (visite) e 700 pagine viste. Posso sicuramente scrivere nel database 160 visite e 700 PV, e posso anche calcolare le pagine medie per visita. Posso sapere quanti utenti unici ho avuto? teoricamente si, ma non mi conviene scriverlo nel database, perché il dato utenti unici dipende esclusivamente dal periodo temporale della richiesta. Potrei anche scrivere “oggi 100 visitatori unici”, ma quel dato varrebbe esclusivamente se l’utente mi interrogasse per la data di oggi. Se domani avessi solo 50 unici, quanti unici avrei per l’insieme dei due giorni? non 150 (o meglio, 150 è solo uno dei centocinquanta casi possibili), ma un numero compreso tra 1 e 150 e dipendente dal numero di cookie unici che posso estrarre interrogando il database.

L’informazione “visitatore unico” non è mai conosciuta a priori ma sempre a posteriori; non viene registrata nel database come numero puro, tanto che i visitatori unici assoluti sono presenti in Google Analytics solo nel report omonimo, e il dato non è segmentabile e non è incrociabile con niente. Se create un custom report e selezionate la metrica “visitatori”, la maggior parte delle metriche e delle dimensioni smettono di essere selezionabili: a parte quelle del gruppo “uso del sito”, restano disponibili soltanto giorno, settimana e mese.

La soluzione non è per niente elegante, ma è l’unica possibile (e vale anche per Webtrends, a quanto posso leggere sul forum): conoscendo a priori la pagina di cui si vuole avere il dato, si creerà un profilo-copia che includerà soltanto la pagina in questione. A quel punto il dato visitatori unici assoluti corrisponderà ai visitatori unici della sola pagina considerata.
Questo significa che – per quanto riguarda Google Analytics – se decidete oggi la pagina di cui volete avere gli unici, avrete i dati da oggi in poi. Con altri sistemi di web analytics invece dovrete invece riprocessare i dati pregressi.

[* nota: “oggi” tra le altre cose è anche fuorviante, perché l’analisi dei dati Google Analytics la fa una volta ogni ora, e questo rende ancora più semplice capire perché non sappia se un visitatore è unico]

photo credit: kyz su Flickr