Dzięki analizie ścieżek wielokanałowych wiemy dokładnie, które źródła przyczyniły się do nakłonienia użytkownika do ostatecznej konwersji. Niestety, większość z nas wciąż nie ma jeszcze dostępu do tej funkcjonalności.

Ze starych raportów Google Analytics wiemy za to, że dobrze sprecyzowane słowa kluczowe przynoszą nam 3/4 sprzedaży. W czasie analizy pozostałych źródeł odesłania zauważyliśmy również, że ruch z niektórych witryn konwertuje na naszych stronach znacznie lepiej w porównaniu z innymi.

Czujemy też intuicyjnie, że ogólne słowa kluczowe, pomimo tego, że nie przekonwertowały użytkowników to musiały wpłynąć pośrednio na wynik sprzedażowy.

Na jaką liczbę transakcji miały one wpływ? Próżno szukać takich informacji w Google Analytics.

Poszukiwanie odpowiedzi

Na pewno zaczęliśmy zadawać sobie podobne do tych pytania:

• Dlaczego użytkownicy korzystający z dokładnych słów kluczowych np. określających dokładnie model słuchawek – Sony MDR RF810RK konwertują znacznie lepiej niż użytkownicy, którzy wykorzystują ogólne słowa kluczowe jak np. słuchawki?
• Dlaczego użytkownicy lądujący na stronach naszego sklepu internetowego z Ceneo konwertują znacznie lepiej niż odesłani z reklam AdWords na forum tematycznym elektroda.pl?

Na pewno bardzo wielu z nas miało problem z uzasadnieniem samemu sobie (albo klientowi) dlaczego opłaca się pozycjonowania na ogólne frazy. Zazwyczaj przynoszą one bardzo dużo ruchu, ale małą liczbę konwersji. Podobnie jest z kampaniami displayowymi czy działaniami na forach internetowych.

Mogliśmy się jedynie domyślać, że użytkownik przed zakupem może potrzebować kilku odwiedzin. Domyślaliśmy się również, że na początku poszukiwania produktu do zakupu użytkownik rozpoczyna poszukiwania od ogólnych słów kluczowych, by później przejść do dokładnych słów kluczowych zawierających nazwy marek lub dokładne modele.

Czy te domysły były słuszne?

Nie dawaliśmy się zwieść takim analizom, jak poniżej w których porównanie słów zawierających brand sklepu z resztą daje prosty „wniosek”, że w ogólne słowa kluczowe nie warto w ogóle inwestować:

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Poszukiwaliśmy odpowiedzi w raportach e-commerce Google Analaytics przedstawiających liczbę dni do zakupu oraz liczbę odwiedzin do zakupu. Jeżeli nasze przypuszczenia o tym, że użytkownicy potrzebują czasu do namysłu (a zatem i kilku odwiedzin) miały być słuszne, to te raporty powinny to odzwierciedlać.

Niestety zazwyczaj nie widzieliśmy tam tego, czego się spodziewaliśmy, tylko coś na wzór poniższego raportu:

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Rzadko podejrzewaliśmy, że Google Analytics nas w tym miejscu oszukuje (też się dałem nabrać ;)) i raporty te pokazują liczbę odwiedzin do zakupu ale od ostatniej kampanii.

Oznacz to tak naprawdę, że pokazują liczbę wejść bezpośrednich od wejścia z jakiegokolwiek innego źródła odesłania i medium. Jeżeli użytkownik wszedł w poniedziałek ze słowa kluczowego słuchawki, a we wtorek z porównywarki Ceneo i wtedy przekonwertował to niestety ten raport pokaże nam 0 dni i 1 odwiedziny przed zakupem.

Na szczęście w raportach ścieżek wielokanałowych zostało to poprawione (poniższy screen pochodzi z tego samego sklepu za ten sam okres co screen wyżej!):

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Jednak pomimo tego, że ciężko było nam udowodnić, że ogólne słowa kluczowe również wpływają pozytywnie na sprzedaż, to mieliśmy rację.

I bynajmniej nie dlatego, że obecnie udostępniane ścieżki wielokanałowe to potwierdzają ;)

Trzy etapy procesu zakupowego

Prawdą jest, że można zidentyfikować przynajmniej trzy etapy procesu zakupowego użytkowników, które stanowią swoistą ścieżkę do podjęcia decyzji o zakupie:

• Wczesny etap procesu zakupowego – na wczesnym stadium procesu zakupowego użytkownicy zazwyczaj już podjęli decyzję, że czegoś poszukują, ale nie wiedzą dokładnie czego potrzebują. Oznacza to, że znają swoją potrzebę, ale nie wiedzą co ją zrealizuje w najlepszym stopniu. Na tym etapie użytkownicy chcą sprawdzić i zobaczyć wszystkie rodzaje dostępnych rozwiązań oraz poznać wady i zalety każdego z nich. Potrzebują tak dużo informacji na temat możliwego wyboru i dostępnych opcji ile tylko możliwe, by tylko czuć się pewnie podejmując decyzję o zakupie. To tego typu użytkownicy zareagują na kampanie displayową oraz wpiszą w wyszukiwarkę ogólne słowo kluczowe takie jak np. odkurzacz.
• Środkowy etap procesu zakupowego – w środkowym stadium procesu zakupowego użytkownicy wiedzą już jaki rodzaj produktu / usługi poszukują, ale nie wiedzą jeszcze dokładnie którego / której. Na tym etapie wciąż potrzebują informacji o opcjach, ale w miarę postępu ich poszukiwania będą zawężać jego kryteria. Tego typu użytkownicy używają takich słów jak np. odkurzacz z turboszczotką lub odkurzacz o mocy 2000W.
• Późny etap procesu zakupowego – użytkownicy znajdujący się na tym stadium procesu zakupowego wiedzą dokładnie co spełni ich oczekiwania. Będą poszukiwali specyfikacji technicznych i porównań pomiędzy poszczególnymi markami, producentami i modelami. Tego typu użytkownicy mają bardzo zawężone pole wyszukiwania i chcą przede wszystkim znaleźć dostawcę, któremu można zaufać. To oni wpiszą jako słowo kluczowy markę naszego sklepu lub przejdą z porównywarki cen po upatrzeniu najniższej ceny.

W trakcie projektów optymalizacji konwersji z powodzeniem segmentujemy użytkowników analizowanych witryn na wyżej wymienione trzy etapy procesu zakupowego. Dla każdego z nich powinniśmy zwracać uwagę na inne metryki:

• wczesny etap procesu zakupowego – warto zwracać uwagę na współczynnik odrzuceń oraz strony, które przeglądają nasi użytkownicy (chcemy ich poinformować jak ich problem może zostać rozwiązany!)
• środkowy etap procesu zakupowego – warto zwracać uwagę na współczynnik odrzuceń, średni czas na stronie oraz strony, które przeglądają nasi użytkownicy (chcemy dać im możliwość wyszukania opcji i łatwego porównania rozwiązań),
• późny etap procesu zakupowego – to tutaj zwracajmy uwagę na współczynnik konwersji oraz na strony, które ci użytkownicy przeglądają (chcemy komunikować korzyści oraz budować zaufanie i przekonać, że pieniądze warto zostawić właśnie u nas).

Podsumowując

Wiemy, że mamy przynajmniej 3 etapy procesu zakupowego. Wiemy także, czym charakteryzują się użytkownicy odwiedzający nasz serwis na każdym z nich. Wiemy też, jakie słowa kluczowe / źródła odesłania mogą ich charakteryzować oraz jakich metryk użyć do oceny wydajności na każdym z tych etapów.

Nie czekajmy więc na ścieżki wielokanałowe. Zabierzmy się do tworzenia segmentów zaawansowanych w obrębie naszych kont Google Analytics i poprawiajmy nasze witryny na każdym etapie procesu zakupowego!

Co sądzicie o przedstawionym wyżej, trzy-etapowym procesie zakupowym? Czy po analizie danych udało się Wam wyciągnąć ciekawe wnioski?

Nadszedł czas na kontynuację porad dotyczących podstawowej konfiguracji Google Analytics. W artykule w dwa tygodnie temu przedstawiliśmy, jak naszym zdaniem powinien wyglądać aspekt konfiguracji narzędzia samego w sobie.

Dzisiaj chcielibyśmy powiedzieć coś więcej o zaawansowanych metodach śledzenia – jak poprzednio będzie to raczej uporządkowanie wiedzy zgromadzonej na naszym blogu, ponieważ większość tematów poruszaliśmy już w naszych postach.

Zaawansowane śledzenie

Pierwszą rzeczą – w ogóle, jaką powinniśmy zrobić jest „przeklikanie naszego serwisu od początku do końca”, rejestracja we wszystkich formularzach, kliknięcie na wszystkie możliwe odnośniki – jednym słowem przejrzenie strony na wylot. Podejrzewam jednak, że będąc właścicielem serwisu sami dobrze wiemy, co w nim siedzi… Działania te mają na celu zidentyfikowanie specjalnych implementacji, które pozwolą nam na zaawansowane śledzenie naszych użytkowników.

Śledzenie zdarzeń (ang. event tracking)

Dla hiperłącz, które nie wywołują załadowania nowej strony (ściągnięcie pliku, wysłanie formularza kontaktowego, kliknięcie w link maila itp.) należy skonfigurować śledzenie zdarzeń. Jeżeli jednak będziemy chcieli skonfigurować cel w Google Analytics, który będzie raportował wykonanie takiej akcji, to wówczas powinniśmy wykorzystać do tego wirtualne odsłony. Poruszaliśmy te tematy w artykułach zatytułowanych: Śledzenie zdarzeń w Google Analytics (ang. event tracking) oraz Wirtualne odsłony – uzupełnienie śledzenia zdarzeń. Dodatkowo musimy pamiętać o zachowaniu odpowiedniej struktury raportowania śledzenia zdarzeń.

Jeżeli w naszym serwisie znajduje się bardzo dużo linków zewnętrznych lub maili, czyli hierpłączy, które nie wywołują załadowania strony z naszym kodem śledzącym, to możemy ułatwić sobie życie – nie ma konieczności tagowania wszystkich linków oddzielnie. Wystarczy na swoim serwerze umieścić dwa pliki, a na wszystkich stronach w ramach serwisu, w sekcji head umieścić następujący kod:

Poszczególne pliki mają natomiast następującą zawartość.

mailto.js

outband.js

Zmienne niestandardowe (ang. custom variables)

Zmienne niestandardowe służą do „oznaczania” wybranych użytkowników. Ta funkcjonalność pomoże nam na pewno w segmentacji naszego ruchu Możemy np. chcieć zobaczyć, jak zachowują się użytkownicy zarejestrowani vs. niezarejestrowani lub osoby, które obejrzały wybraną stronę wobec internautów, którzy do niej nie dotarli – bez implementacji zmiennych niestandardowych niestety nie będzie to możliwe. O zastosowaniu tej funkcjonalności pisaliśmy w artykule pt. Zrozumieć zmienne niestandardowe w Google Analytics, w którym znajdziecie szczegóły na ten temat.

Śledzenie wypełniania formularzy

Formularze są częstą przyczyną wąskich gardeł na ścieżce konwersji. Dlatego bardzo istotna jest śledzenie ich wypełnienia. O optymalizacji konwersji formularzy pisaliśmy już jakiś czas temu w artykule pt. Jak analizować formularze, by poprawić ich skuteczność. Metodę pomiaru formularzy w Google Analytics opracował Bluerank – nasza firma partnerska. Możecie przeczytać o niej na oficjalnym blogu Google Analytics.

Śledzenie stron błędu 404

Tej tematyce poświęciliśmy dosyć niedawno artykuł pt. Strona błędu 404 w Google Analytics. Znajdziemy w nim sposób, dzięki któremu możemy bardzo łatwo zautomatyzować proces śledzenia ślepych linków w naszym serwisie np. poprzez implementację odpowiednich alertów niestandardowych.

Instalacja E-Commerce

Instalacja modułu e-commerce to już trochę dłuższa historia. Do tej pory nie pisaliśmy nic na ten temat, jednak znalazł on miejsce w naszym planie wydawniczym na najbliższy kwartał. Omówienie instalacji śledzenie transakcji e-commerce wymaga poświęcenia jej w całości całego artykułu, więc na razie niech zadowoli nas jedynie jej krótki przedsmak w postaci filmiku z kanałau Google Analytics na YouTube.com.

Update: tutaj jest dostępny post krok po kroku wyjaśniający, jak zainstalować, skonfigurować i wykorzystać moduł e-commerce w Google Analytics :)

Konfiguracja poziomych ścieżek do celu

Może się zdarzyć, że przy analizie naszego serwisu zachodzi potrzeba segmentacji całej ścieżki dojścia do celu. W standardowym raporcie nie jest to niestety możliwe. Z pomocą przychodzą tzw. poziome ścieżki do celu. Poświęciliśmy im cały oddzielny artykuł pt. Segmentacja ścieżek w Google Analytics. Znajdziecie tam sposób, jak stworzyć taką ścieżkę, aby móc ją następnie poddać segmentacji.

Segmenty zaawansowane

Segmentation – do or die, tere is no try ten cytat autorstwa Avinasha Kaushika podaje zawszę, jeżeli mówię o konieczności segmentacji danych w analityce internetowej. Sami tej funkcjonalności poświęciliśmy m.in. post pt. Segmentacja (zaawansowana) – nie ma wybacz!. Jednak na pewno zauważyliście, że często w naszych tekstach przewija się ich motyw.

Raporty niestandardowe

Pisaliśmy również na naszym blogu o raportach niestandardowych. Jeżeli jednak zaczynamy przygodę z Google Analytics, to jest mało prawdopodobne, że będziemy poszukiwali niestandardowej konfiguracji raportów, jeżeli nie znamy dokładnie raportów dostępnych w standardowej ich konfiguracji. Gdyby jednak była taka potrzeba, to zapraszamy do lektury artykułu o wszystko-mówiący tytule Raporty niestandardowe w Google Analytics :)

I najważniejsze – sprawdzenie…

Po implementacji wszystkich funkcjonalności należy odczekać kilka dni, aby przekonać się czy wszystko działa jak należy!

Myślę, że narzędzie poprawnie skonfigurowane według omówionych punktów jest w pełni gotowe do zbierania solidnych danych dotyczących naszej obecności w Internecie.

Nic tylko analizować – oczywiście przed opracowaniem strategii analityki internetowej.

W wielu naszych artykułach poruszaliśmy temat segmentacji w Google Analytics. Paweł pisał m.in. o segmentacji ścieżek w Google Analytics. Ja również niejednokrotnie podkreślałem konieczność jej wykorzystania, zwłaszcza przy opracowywaniu kluczowych wskaźników wydajności (ang. key performance indicators). W literaturze i w branży równie często podkreśla się jej znaczenie – wielkim entuzjastą i orędownikiem segmentacji jest jeden z największych autorytetów w dziedzinie analityki internetowej na świecie Avinash Kaushik. Jego opinie na ten temat można znaleźć m.in. na blogu w artykule o bardzo wymownie brzmiącym tytule: Web Analytics Segmentation: Do Or Die, There Is No Try!.

Przed tygodniem pisałem o zastosowaniu filtrów w Google Analytics jako sposobie lepszego zrozumienia Twoich użytkowników – zaznaczyłem przy tym, że substytucyjną funkcjonalnością Google Analytics są segmenty zaawansowane. Google Analytics daje w rzeczywistości trzy możliwośći segmentacji użytkowników serwisu internetowego:

• drążenie danych poprzez eksplorację raportów,
• segmenty zaawansowane,
• filtry w ramach profili.

Abstrahując od pierwszego, a zarazem najbardziej oczywistego z nich (w zasadzie, to na pewno używasz tego rodzaju segmentacji bez zastanowienia – nieświadomie), dzisiaj chciałbym opisać bardziej szczegółowo segmenty zaawansowane. Najpierw jednak zastanówmy się jaka jest różnica pomiędzy nimi a filtrami w ramach profili i kiedy, którą funkcjonalność lepiej jest zastosować.

Filtry vs. segmenty zaawansowane

Filtry należy używać do segmentacji „długoterminowej” (wizyty jedynie z określonego regionu geograficznego). Są one pomocne również w usuwaniu tzw. szumów informacyjnych – danych, które mogą zakłócić wyniki analiz np. ruch z komputerów właścicieli serwisu. W końcu wykorzystuje się (o czym sobie teraz uświadomiłem, a czego nie napisałem w poprzednim artykule) do nadawania uprawnień różnym użytkownikom w ramach Twojego konta Google Analytics (np. dla agencji zewnętrznej, która zajmuje się ruchem płatnym Twojej witryny) tzn. daje się uprawnienia poszczególnym użytkownikom do różnych profili.

Z drugiej strony, segmenty zaawansowane znacznie lepiej sprawdzają się przy analizach krótkoterminowych (ad hoc). Z pewnością powinieneś wykorzystać je do porównania wydajności Twojej kampanii marketingowej w ramach dwóch mediów itp. Co więcej, dzięki nim możesz sprawdzać, jak zachowują się „niestandardowi” użytkownicy Twojego serwisu np. spędzający średnio więcej niż 3 min itd.

Myślę jednak, że najlepiej jest podsumować oba sposoby segmentacji przy pomocy tabeli.

Jak stworzyć segment zaawansowany

W związku z tym, że w Internecie jest sporo artykułów na ten temat, nie chciałbym powielać ich treści. Poniżej proponuję kilka, które od podstaw wytłumaczą Wam, jak stworzyć segment zaawansowanych. W razie problemów, oczywiście służę pomocą.

Szczególnie godne uwagi artykuły o tworzeniu segmentów zaawansowanych:

• Podstawą jest oczywiście strona pomocy Google Analytics. Tutaj znajdziecie jak tworzyć segmenty zaawansowane i ich używać.
• Jak zawsze nieoceniony blog Mariusza Gąsiewskiego. Tym razem artykuł właśnie stricte o istocie i tworzeniu segmentów zaawansowanych.

Przykłady segmentów zaawansowanych

Pisząc o raportach niestandardowych w Google Analytics zaznaczyłem, że nie jest to produkt standardowy i nie można (nie powinno się) mówić o dobrych praktykach w tworzeniu takich raportów. Podobnie jest z segmentami zaawansowanymi. Ich konfiguracja powinna być uzależniona od charakteru i specyfiki użytkowników serwisu np. na blogu będziesz chciał wiedzieć jak zachowują się najbardziej zaangażowani użytkownicy Twojego serwisu (ich średni czas spędzony na stronie będzie dłuższy niż średnia wszystkich użytkowników), czy poznać lepiej użytkowników Twojego regionu, jeżeli prowadzisz sklep off-line. W drugim przypadku należy się zastanowić, czy nie lepiej wykorzystać filtr. Jeżeli jednak chcesz porównać użytkowników z różnych regionów (bo prowadzisz sklep o zasięgu ogólnopolskim) lepszym rozwiązaniem będzie segment zaawansowany. Poniżej prezentuje kilka segmentów zaawansowanych, z którymi się do tej pory zetknąłem i które mnie zainteresowały. Może to będzie jakąś inspiracją dla Was:)

• Ścieżki dojścia do celu dla danych historycznych

O wykorzystaniu ścieżek do optymalizacji konwersji pisał Paweł w jednym ze swoich artykułów. Jednak w rzeczywistości po konfiguracji ścieżki informacje, które ona przedstawia prezentowane są dla użytkowników, którzy skorzystali z Twojego serwisu od momentu jej implementacji. Aby mieć możliwość oglądania ścieżki w dla danych historycznych można stworzyć segment zaawansowany, który to umożliwi. Na ten temat również znalazłem artykuł na blogu Mariusza, dlatego odsyłam Was do niego:)

Natomiast o segmentacji samych ścieżek możecie przeczytać w innym artykule Pawła.

• Śledzenie nieprawidłowych linków w Twoim serwisie

Problem ślepych linków przychodzących do strony internetowej to dzisiaj problem niemalże każdego serwisu. To oczywiste, że Twoja strona się zmienia, ewoluuje z biegiem czasu, natomiast nie jesteś w stanie kontrolować wszystkich linków, które do niej prowadzą. Często nawet nie wiesz, gdzie takie linki są osadzone. Ma to znaczenie przede wszystkim dla dużych serwisów, które często są aktualizowane. Przez takie uszkodzone linki możesz nie tylko stracić potencjalnych użytkowników (klientów), ale co gorsze nastawić ich anty do Twojej domeny. Jak śledzić takie linki, a przez to je eliminować w szybkim czasie reagując na pojawiających się użytkowników, którzy nie dotarli do Twojego serwisu z pomocą linka odsyłającego z innej strony internetowej?

Częścią wspólną wszystkich tego typu linków jest tytuł strony, a więc jego użyjemy w konfiguracji raportu niestandardowego. W pierwszej kolejności musisz sprawdzić, jak wygląda tytuł strony błędu. Najprościej zrobić to poprzez wpisanie adresu, który nie istnieje. Dla naszego bloga może to być np. http://www.conversion.pl/blog/test. Sprawdzając źródło takiej strony zobaczysz jaki jest jej tytuł – dla każdej strony błędu w Twoim serwisie będzie on taki sam (u nas jest to „Niestety nie znaleziono strony – Blog Test” dla tej szczególnej strony). Następnie implementujesz segment zaawansowany.
Konfiguracja takiego segmentu wygląda następująco.

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Pamiętaj, że możesz sprawdzić błędne linki prowadzące na Twoją domenę również dla danych historycznych!

• Sprzedaż wg kategorii produktu w e-commerce

Ciekawe studium przypadku przedstawione jest na stronie Google Analytics Blog. Autorzy podają przykład segmentu, który pozwala pokazać sprzedaż produktów męskich versus damskich w sklepie z odzieżą. Po rozpoznaniu kategorii produktów na podstawie adresu w pasku adresu możemy stworzyć segment, który pozwoli nam analizować w e-commerce sprzedaż dwóch rodzajów produktów. Więcej na temat tego segmentu przeczytasz pod tym linkiem.

Oczywiście przykład jest jednym z wielu możliwych przykładów segmentacji ruchu. W zależności od tego, czym handlujesz możesz swoje produkty podzielić według wielu różnych kategorii i analizować Twoich użytkowników w ich ramach.

• Ruch według pory dnia

Jest to bardzo dobry segment do zbierania informacji dotyczących czasu, w którym najlepiej jest puścić reklamę TV, radiową oraz oczywiście internetową. Pomoże Ci również dostosować okres, w którym najlepiej wykazać się zwiększoną aktywnością w social media. Szczególnie pomocny jest dla firm, które mają rozciągniętą działalność w różnych strefach czasowych.

Połącz ten segment z dniem tygodnia, aby przekonać się, kiedy najlepiej konwertują Twoi użytkownicy, aby w tym czasie więcej wzmożyć swoją aktywność reklamową.

Kliknij w ten link, aby utworzyć taki segment zaawansowany. Jeżeli jesteś zalogowany na swoim koncie Google Analytics, możesz go od razu zaimplementować do swoich analiz:)

• Ruch wg słów kluczowych

Dzięki segmentom zaawansowanym możesz również „spakować” wszystkie słowa kluczowe, na których ci zależy (dowolny ich zestaw) w celu przekonania się, jak wygląda ruch użytkowników, którzy za ich pomocą trafili na Twoją stronę. Dzięki temu możesz przekonać się jak dużo ruchu dany zestaw słów kluczowych sprowadza na Twoją witrynę. Przekonasz się również, czy użytkownicy, którzy dzięki tym słowom trafili na Twoją stronę konwertują w sposób, jakiego od nich oczekujesz. Jeżeli pozycjonujesz się na dane słowa w AdWords z pewnością będziesz chciał ten ruch podzielić jeszcze na ruch płatny i organiczny. w powyższym filtrze wyrażenie regularne „KW1|KW2|KW3” oznacza 3 słowa kluczowe. Możesz stosować dowolną ich ilość zawsze oddzielając je znakiem „|”, który oznacza operator logiczny „lub”.

• Śledzenie zapisanych w RSS

Dowiedz się, jak zachowują się użytkownicy, którzy zapisali się do Twojego źródła RSS.

• Czy jest jakaś różnica pomiędzy nimi, a pozostałymi powracającymi użytkownikami?
• Co ich odróżnia?
• W których miejscach należy poprawić stronę, aby angażowała bardziej?

To tylko kilka pytań, na które można odpowiedzieć wykorzystując ten filtr. Aby przekonać się, jak to wygląda na Twojej stronie – zainstaluj odpowiedni segment zaawansowany.

Podsumowanie

To jest kilka segmentów zaawansowanych, z tych z którymi do tej pory się zetknąłem. Chętnie posłucham, jak Wy segmentujecie swoich użytkowników. Pomysłów może być wiele i jak już zaznaczyłem na wstępie – żaden z nich na pewno nie jest uniwersalny, bo tak jak nie ma dwóch identycznych ludzi na świecie, tak każdy strona internetowa jest inna…