Szkolenia z Google Analytics, Google Tag Managera i Optymalizacji Konwersji 13-16 marca 2017, WARSZAWA

Zarejestruj się już dziś »


Zadbaj o poprawne dane. 5 błędów w instalacji Google Analytics.

Raport Wykorzystania Narzędzi Analityki Internetowej 2014 wskazuje, że 89% serwisów, które mają wdrożony na stronie kod Google Analytics posiada co najmniej jeden błąd w jego instalacji.

Przeprowadzając audyty Google Analytics u naszych Klientów, często zauważamy, że skupiają się oni głównie na rozbudowywaniu instalacji i wykorzystywaniu nowych funkcjonalności. Zdarza się, że dbanie o poprawność gromadzonych danych schodzi na drugi plan.

To duży błąd: pełne i rzetelne dane są podstawą dobrych analiz. Mówiąc bez ogródek: jeżeli masz robić analizy na postawie niepoprawnych danych, lepiej nie rób ich w ogóle.

Najczęściej popełniane błędy

W raporcie Conversion przeanalizowaliśmy kilkanaście błędów w instalacji narzędzi analitycznych. Pod lupę wzięliśmy tylko te błędy, które można sprawdzić, analizując kod źródłowy strony i żądania, które były przetwarzane na każdej stronie.

Z tego artykułu dowiecie się jak identyfikować, poprawiać i jak unikach najczęstszych błędów w instalacji Google Analytics.

Podwójne zapytanie do Google Analytics, które obniża współczynnik odrzuceń

Jeżeli zauważysz, że współczynnik odrzuceń na Twojej witrynie jest wyjątkowo niski, powinieneś nabrać podejrzeń.

Być może Twoja witryna faktycznie tak angażuje użytkowników, że masowo przechodzą oni na kolejne strony. Jednak gdy współczynnik odrzuceń w Twoim serwisie jest niższy niż 20% o wiele bardziej prawdopodobne jest, że dane zbierane są niepoprawnie.

Jeżeli użytkownik wejdzie do naszego serwisu i nie przejdzie na kolejną stronę w Google Analytics zlicza to jako odrzucenie. Jednak w przypadku, gdy na stronie podjęta zostanie jakaś akcja (która np. wywoła się zdarzenie) współczynnik odrzuceń nie jest zliczany.

W wielu serwisach przejście na poszczególne zakładki nie powoduje przeładowania się strony, i to jak użytkownicy poruszają się w tym obrębie śledzone jest za pomocą zdarzeń lub wirtualnych odsłon.

Jeżeli stroną wejścia jest karta produktu z zakładką, event o tym, że użytkownik jest w danej zakładce może zostać automatycznie wysłany do Google Analytics zaraz po wejściu na stronę. Wówczas współczynnik odrzuceń nie zlicza się, nawet jeżeli użytkownik spędził na stronie 5 sekund i natychmiast ją opuścił.

Leroy Merlin podwójne zapytanie do Google Analytics
Taki błąd popełnia LeroyMerlin.pl. Gdy weszłam na serwis (stroną wejścia była karta produktu) od razu wywołał się event o nazwie Karta produktu – zakładki i etykiecie szczegóły. Mimo, że wyszłam ze strony po kilku sekundach, na koncie Google Analytics LeroyMerlin.pl moja wizyta nie została zliczona jaka odrzucenie.

W rezultacie analitycy i Zarząd zachwycają się niskim współczynnikiem odrzuceń na podstawie raportów, które mają niewiele wspólnego z rzeczywistością.

Rozwiązaniem jest stosowanie eventów non-interaction. Zdarzenia non-interaction nie wpływają na zliczanie współczynnika odrzuceń. Ustawienie zdarzeń non-interaction wymaga dodania jednego parametru w kodzie zdarzenia:

_gaq.push(['category', 'action', 'label', value, true]);
Non interaction events Google Tag Manager
W przypadku śledzenia zdarzeń za pomocą Google Tag Managera sprawa jest jeszcze prostsza: ustawiając zdarzenie wybieramy Prawda dla opcji Niewymagające interakcji.

Aż 20% serwisów popełnia ten błąd i niepoprawnie zlicza współczynnik odrzuceń.

Zdarzenia na przeładowanie

To częsty błąd; wg raportu aż 18% serwisów niepoprawnie śledzi niektóre zdarzenia.

Z tym błędem mamy do czynienia, jeżeli ustawimy zdarzenie na element, który przenosi nas na kolejną stronę. Na przykład, jeżeli dzięki zdarzeniom chcemy dowiedzieć się w jaki sposób użytkownicy opuszczają naszą stronę i śledzimy linki wychodzące.

Jednak jeżeli za pomocą zdarzeń śledzimy akcje powodujące przejście do kolejnej strony, nie możemy być pewni poprawności zbieranych danych.

Wysyłanie zdarzenia tuż przed załadowaniem innej strony rodzi bardzo duże zagrożenie, że hit z informacjami do Google Analytics po prostu nie dotrze, ponieważ kolejna strona wczyta się szybciej, zanim przeglądarka odbierze potwierdzenie odebrania przez Google Analytics wysłanego żądania.

W takiej sytuacji możemy wykorzystać funkcję hitCallback. To rozwiązanie dla zaawansowanych użytkowników. Jak wykorzystać hitCallback przeczytacie w poście Mariusza.

W przypadku, gdy śledzimy przejścia na inne strony w obrębie naszego serwisu, sytuacja jest o tyle prostsza, że możemy ustawić zdarzenie na kolejnej stronie. Na przykład, gdy chcemy sprawdzić który link użytkownicy klikają najczęściej.

Ustawienie takich zdarzeń również nie należy do najłatwiejszych. W tym przypadku można także skorzystać z funkcji hitCallback. Nie jest to jednak idealne rozwiązanie (szczególnie gdy chcielibyśmy oprzeć o to całą nawigację). HitCallBack „czeka” bowiem aż Google Analytics prześle informacje, co może spowolnić ładowanie się strony.

Obie metody są dosyć skomplikowane. Dlatego w ostateczności możemy wykorzystywać błędny sposób ze świadomością, że dane są nierzetelne – jednak obarczone takim samym błędem. Na ich podstawie nie możemy wygenerować dokładnych raportów ilu użytkowników kliknęło w dany element. Ale możemy porównać skuteczność poszczególnych elementów (jaki procent użytkowników klika częściej w jeden albo drugi element).

Błędy w ustawieniach domen dla ciasteczek

Jeżeli posiadamy subdomeny w obrębie jednego serwisu ten błąd może skutkować utratą ciągłości śledzenia. Automatyczne ustawienia Google Analytics nie pozwalają narzędziu na rozpoznawanie subdomen. To oznacza, że dla każdej subdomeny będzie tworzony osobny pakiet ciasteczek.

Załóżmy, że posiadasz sklep internetowy ze sprzętem fotograficznym. Dodatkowo prowadzisz bloga, na którym udzielasz porad dotyczących wyboru sprzętu i robienia zdjęć. Twój sklep ma adres sklep.fotografia.pl, a blog: blog.fotografia.pl. Na pewno chciałbyś śledzić zachowanie użytkowników nie tylko w obrębie tych dwóch subdomen, ale także to jak przechodzą pomiędzy tymi stronami – np. jak dużo ruchu do sklepu sprowadzają kampanie na blogu.

Każda z dwóch subdomen nada użytkownikom nowy zestaw ciasteczek. I tak w przypadku, gdy użytkownik trafi do Twojego serwisu z bloga, na koncie sklepu będzie traktowany jak każdy inny użytkownik z serwisów zewnętrznych, takich jak wp.pl.

Aby uniknąć takiej sytuacji powinnyśmy zmienić ustawienia Google Analytics. Wykorzystujemy do tego metodę _setDomainName(), w której ustawiamy domenę, która jest właścicielem ciasteczek. W ten sposób w Google Analytics przepływ użytkownika pomiędzy domenami zobaczymy w jednym raporcie jako jednego i tego samego użytkownika.

Podobny problem może stworzyć posiadanie dwóch kodów śledzących w obrębie jednego serwisu. Wówczas ciasteczka tworzone przez jedno konto mogą nadpisywać drugie. Tutaj konieczne jest ustawienie _setDomainName:

var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount','UA-xxxxxxxx-a']);
_gaq.push(['_setDomainName','xyz.pl']);
_gaq.push(['_trackPageview'];
_gaq.push(['zbiorcze._setAccount','UA-yyyyyyy-1']);
_gaq.push(['zbiorcze._setDomainName','xyz.pl']);
_gaq.push(['zbiorcze._trackPageview'];

W najnowszej wersji kodu śledzącego, Universal Analytics, śledzenie subdomen jest ułatwione i wystarczy ustawić śledzenie automatyczne dla domen.

UTM w kampaniach wewnętrznych

Częstym błędem jest wykorzystywanie parametrów UTM w kampaniach wewnętrznych. To błąd, który wpływa negatywnie na rzetelność gromadzonych danych.

Parametry UTM (źródło, medium, nazwa kampanii, słowo kluczowe i zawartość) służą do oznaczania tylko kampanii zewnętrznych – dzięki nim dane zebrane w Google Analytics są łatwe do analizy i możemy skutecznie porównywać je w czasie.

Dlaczego nie powinniśmy oznaczać parametrami UTM kampanii wewnętrznych?

Załóżmy, że użytkownik trafił na stronę główną z newslettera. W momencie, kiedy kliknie w baner przenoszący go na kartę produktu parametry UTM nadpiszą właściwie źródło z którego użytkownik trafił do naszego serwisu. Nie mamy później możliwości śledzić go jako użytkownika z newslettera, a dodatkowo odwiedziny zostaną naliczone jako podwójne (wejście z newslettera i wejście z kampanii wewnętrznej)

BZWBK utm w kampaniach wewnętrznych

BZWBK niepoprawnie śledzi kampanie wewnętrzne. Do serwisu trafiłam z kampanii CPC, następnie ze strony głównej przeszłam na stronę docelową Kredytu Gotówkowego. Do adresu URL dodany został parametr utm_source=bzwbk_slider. Tym samy na koncie Google Analytics nie odnotuje się moja ścieżka: CPC – Slider na stronie głównej.

Google Analytics domyślnie przypisuje konwersję do ostatniego źródła. W przypadku nadpisania źródła parametrami UTM nie uzyskujemy informacji z jakich płatnych kampanii zewnętrznych trafił do nas użytkownik. A tym samym nie wiemy tego co dla nas najważniejsze – jak efektywnie działają nasze płatne kampanie.

Wśród serwisów e-commerce 7,5% niepoprawnie śledzi swoje kampanie. Najgorzej wypada sekcja serwisów leadowych – 15% serwisów używa parametrów UTM do śledzenia kampanii wewnętrznych.

Jak poprawnie tagować kampanie wewnętrzne?

Jest kilka możliwości. Można wykorzystać parametry miejsce i nazwa kampanii lub modelu wyszukiwania w witrynie.

Frisco śledzenie kampanii
Serwis Frisco.pl odpowiednio śledzi kampanie wewnętrzne wykorzystując parametry miejsce (serwis-1-1) oraz nazwa kampanii.

Kolejnym rozwiązaniem jest wykorzystanie śledzenia zdarzeń (kliknięcie w kampanie odnotowujemy jako zdarzenie. Tutaj trzeba uważać na poprzedni błąd – zdarzenia na przeładowanie, i ustawić wywołanie eventu po przejściu użytkownika na kolejną stronę.

Monitorowanie kampanii wewnętrznych umożliwia także moduł ulepszony e-commerce.

Niepoprawne śledzenie transakcji

Aż 45% przebadanych serwisów e-commerce popełnia co najmniej jeden błąd w śledzeniu transakcji. To bardzo częsty problem.

W 20% serwisy rejestrują transakcje po jej opłaceniu na stronie podziękowania.

Zanim rozpoczniemy pracę z Klientem przeprowadzamy audyt i porównujemy dane dotyczące transakcji z danymi z CRM. Jeżeli rozbieżność to 10%-15% zakładamy, że dane zbierają się prawidłowo.

W przypadku większych rozbieżności zakładamy, że dane są niepoprawnie raportowane do Google Analytics. Aby to sprawdzić analizujemy i porównujemy dane w segmentach: jak wygląda pokrycie transakcji za przedpłatą a jak gdy użytkownik płaci za pobraniem.

Zwykle okazuje się, że często użytkownicy po przeniesieniu do zewnętrznego systemu płatności nie wracają na stronę podziękowania, na której umieszczony jest kod transakcji. Takie zakupy w ogóle nie są rejestrowane.

Rozwiązaniem jest umieszczenie kodu śledzącego przed przekierowaniem do zewnętrznego serwisu płatności. Należy pamiętać aby umieścić go na splash page: stronie przejściowej, która wyświetla się przez kilka sekund. To pozwoli zapewnić, że dane zostaną przesłane do Google Analytics. Co prawda zdarza się, że użytkownicy po przejściu ostatecznie nie dokonują zakupu, jednak dotyczy to niewielkiej liczby użytkowników.

Merlin śledzenie transakcji
Poprawnie transakcje śledzi sklep Merlin.pl – zanim użytkownik zostanie przekierowany na stronę płatności PayPal kod transakcji może się wywołać na splash page

Z kolei ci, którzy dokonali płatności, bardzo często nie wracają już do sklepu (znikomy procent użytkowników powraca na stronę podziękowania). Dane zebrane w ten sposób są nierzetelne.

Kolejną przyczyną rozbieżności w danych transakcyjnych między Google Analytics a CRM jest podwójne wywoływanie kodu transakcji na stronie podziękowania. Może to się zdarzyć w kilku przypadkach: gdy użytkownik powróci na stronę podziękowania, odświeży ją albo przejdzie z linku w e-mailu, który otrzyma po zakończeniu transakcji.

To czy kod transakcji wywołuje się poprawnie możemy szybko sprawdzić na naszym koncie Google Analytics.

Google Analytics podwójne wywołanie transakcji 1
W sekcji Konwersje – Transakcje sprawdzamy jaka jest liczba ID transakcji. W tym przypadku widzimy, że raport ma 1141 rzędów i takiej liczbie transakcji zostało nadane ID.
Google Analytics podwójne wywołanie transakcji 2
W sekcji Ogólem widzimy ile transakcji zliczył Google Analytics. 1146, czyli 5 transakcji zostało wywołanych podwójnie. Jako, że Google Analytics wykorzystuje te dane to wszystkich innych raportów i metryk (takich jak współczynnik konwersji), mamy nieprawdziwy obraz i zbieramy nierzetelne dane.

Rozwiązaniem jest zapewnienie, że kod wywołuje się tylko raz dla danej transakcji. Możemy to ustawić po stronie serwera lub stworzyć ciasteczko u użytkownika.
Rzetelne dane to podstawa dobrych analiz. Mam nadzieję, że sprawdzając krok po kroku swoją konfigurację Google Analytics zidentyfikujecie obszary, w których dane gromadzone są niepoprawnie, i uda Wam się je naprawić.

Nie traćcie czasu – pora na audyt Waszej instalacji Google Analytics.

Aby dowiedzieć się jeszcze więcej pobierzcie bezpłatnie swoją kopię Raportu Conversion Wykorzystanie narzędzi analityki internetowej w Polsce.

Jeśli potrzebujesz audytu konfiguracji narzędzi analitycznych (Google Analytics, AT Internet, Adobe Analytics czy Webtrends) lub chcesz rozwijać analitykę internetową wewnątrz organizacji skontaktuj się z Conversion by poznać nasze podejście. Więcej o analityce internetowej dowiesz się pobierając przygotowane przez nas bezpłatne poradniki, raporty oraz case studies.

Autor: Elżbieta

Ela nie tylko dużo gada, ale także dużo pisze. Dlatego w Conversion odpowiada za PR i Marketing, i to ona sprawuje pieczę nad naszym blogiem. Ma milion pomysłów na minutę, o których koniecznie i natychmiast musi komuś opowiedzieć. W życiu prywatnym, podobnie jak w pracy, nie znosi nudy i … ciszy :)





x

Pobierz najnowsze case study

Przeczytaj jak Limango Polska wykorzystuje potencjał analityki internetowej w swojej organizacji.

Pobierz case study
Przeczytaj poprzedni wpis:
Jak stworzyć skuteczny landing page? 8 przykładów stron docelowych z rekomendacjami zmian

Tworzenie stron docelowych, to świetny sposób na zwiększenie skuteczności prowadzonych działań marketingowych - od kampanii SEM, przez e-mail marketing i...

Zamknij