Jakiś czas temu dostaliśmy od Was pytanie dotyczące funkcji _addIgnoredOrganic. Oczywiście na bieżąco zapisujemy wszystkie Wasze sugestie odnośnie nowych postów na naszym blogu, ale jak pewnie zauważyliście ostatnio trochę się opuściliśmy się w ich publikacji. Powód na pewno nie jest błachy, ponieważ jesteśmy obłożeni pracą projektową. Jednak nie ma tego „złego”… dzięki temu w przyszłości opublikujemy mnóstwo fajnych studiów przypadku na łamach naszego bloga czerpiących z projektów, które obecnie realizujemy:)

Omawiana funkcja pojawiła się w publikacji naszego poradnika dotyczącego instalacji i konfiguracji kodu śledzącego Google Analytics jako jedna z możliwych modyfikacji kodu źródłowego.

Wykluczenie wybranych słów z ruchu organicznego

Niespełna rok temu pisaliśmy o konieczności uwzględnienia w analizach prawdziwego ruchu bezpośredniego. Dla przypomnienia jest to ruch, który oprócz standardowego directa uwzględnia odwiedziny z wykorzystaniem brandowych słów kluczowych – w końcu słowa jednoznacznie kojarzące się z nasza marką nie wnoszą zbyt dużo przy analizie ruchu z wyszukiwarek. W związku z tym, te słowa należałoby wrzucić do worka zwanego ruchem bezpośrednim.

W artykule na temat prawdziwych wejść bezpośrednich jako jeden ze sposób na rozwiązanie tego zjawiska podałem funkcję _addIgnoredOrganic, która z założenia – użytkowników, którzy trafiają do nas po słowach brandowych (dla nas takim słowem jest np. ‘conversion’) traktuje jako ruch bezpośredni.

Pisząc nasz poradnik na temat instalacji i konfiguracji kodu śledzącego Google Analytics również zamieściliśmy podaną funkcję jako przykład możliwej modyfikacji kodu śledzącego. Została ona uwzględniona, ponieważ jakiś czas temu sukcesywnie stosowaliśmy ją u jednego z naszych Klientów. Po publikacji poradnika zostaliśmy zapytani czy wspomniana funkcja działa. Powiem szczerze, że nie byłem w stanie z przekonaniem odpowiedzieć na to pytanie, ponieważ ostatni raz używaliśmy jej ponad rok temu. Stąd postanowiliśmy to sprawdzić na własnej skórze…

_addIgnoredOrganic na witrynie Conversion.pl

W połowie września zmodyfikowaliśmy kod śledzący naszej strony firmowej www.conversion.pl tak, aby zgodnie ze specyfikacją _addIgnoredOrganic nie uwzględniał w słowach kluczowych frazy ‘conversion’.

Modyfikacja została wprowadzona w połowie września i niestety, po zajrzeniu w raport słów kluczowy w październiku nie było widać jej działania (dla pewności porównałem pełne miesiące – z i bez implementacji _addIgnoredOrganic.

I co się okazuje… odwiedzin ze słowem kluczowym „conversion” w październiku było jeszcze więcej niż w sierpniu. Co jest przyczyną? Pierwsze miejsce, w którym w takich sytuacjach szukam pomocy są grupy dyskusyjne Google Analytics. Tam okazało się, że nie tylko ja mam problem z funkcją _addIgniredOrganic.

Jednak znalazłem w jednym z wątków taką oto informację:

the addIgnoredOrganic doesn’t „untag” previous visitors who already have that keyword, it only prevents visits from being tagged with that keyword in the future. What you should start to see is a sharp change in the „% New Visits” for that keyword, and over six months the visits will taper off (keywords are tagged to a visitor for up to 6 months, or until they arrive via a different source)

Co oznacza, że funkcja _addIgnoredOrganic nie likwiduje słowa kluczowego, ale nie zapisuje jego użycia dla nowych użytkowników. W związku z tym, po jej zastosowaniu (w długim okresie) powinniśmy zaobserwować spadek nowych odwiedzin na dane słowo do 0. W przypadku naszej witryny i wprowadzonej modyfikacji kodu śledzącego jednak tak nie jest… a przynajmniej nie widać zasadniczej zmiany w % nowych odwiedzin.

W październiku można było zobaczyć nawet trend odwrotny tj. wzrost udziału nowych odwiedzin w ruchu. Dodam, że ruch ogólnie w październiku nie uległ znaczącej zmianie w porównaniu do poprzednich miesięcy, dlatego postanowiłem to dalej sprawdzić…

Weryfikacja _addIgnoredOrganic

W związku z niejednoznacznością wyników postanowiliśmy sprawdzić działanie funkcji _addIgnoredOrganic na swój sposób – wykorzystując w tym celu zmiennną niestandardową na poziomie użytkownika. Dzięki niej możemy śledzić każdego żytkownika po jego numerze identyfikacyjnym, który wyciągany jest z ciasteczka __utma dzięki następującemu kodowi.

Jeżeli chcecie zastosować powyższy skrypt u siebie, to oprócz powyższego kodu musicie pamiętać o funkcji, która będzie wyciągała odpowiednie informacje z ciasteczek. Więcej na ten temat w artykule pod tytułem Read Google Analytics Cookie Script.

Po wykasowaniu ciasteczek i odwiedzeniu naszej strony, możemy z ciasteczka __utmv odczytać, jaki numer został nam przypisany. Po tym numerze następnie w raporcie zmiennych niestandardowych będziemy mogli dokładnie zobaczyć nasze zachowanie na stronie. Zapamiętajmy ten numer, ponieważ za chwilę będziemy sprawdzali źródło jego odesłania:)

Jeżeli zajrzymy do raportu zmiennych niestandardowych, to okazuje się, że pomimo zastosowania funkcji _addIgnoredOrganic w kodzie śledzącym moje odwiedziny po brandowym słowie kluczowym zostały raportowane przez Google Analytics jako ruch organiczny – mimo że wykasowałem wcześniej ciasteczka i zostałem potraktowany jako nowy użytkownik.

Jeszcze jeden widok raportu, tym razem z drugim wymiarem określającym słowo kluczowe, po którym wszedłem na naszą stronę.

Jak widzimy, pomimo zastosowania wykluczenia słowa kluczowego ‘conversion’ za pomocą funkcji _addIgnoredOrganic Google Analytics ciągle raportuje źródło organiczne z tym słowem kluczowym, co oznacza, że funkcja ta nie działa.

Podsumowanie

Na kanwie powyższych rozważań jestem przekonany, że obecnie funkcja _addIgnoredOrganic nie działa! Nie jestem w stanie powiedzieć, jak to wyglądało historycznie, ponieważ długi czas jej nie wykorzystywaliśmy.

Pisząc ten artykuł i czytając wypowiedzi użytkowników doczytałem, że podobna sytuacja jest z funkcją _addIgnoredRef, ale tego osobiście już nie sprawdziłem. Szkoda tylko, że jeżeli taka sytuacja ma miejsce, to ciągle funkcje te znajdują się w pomocy technicznej Google Analytics.

Czy możecie sprawdzić to u siebie przeprowadzając analogiczną analizę? Będę bardzo wdzięczny za Wasze spostrzeżenia i uwagi na ten temat:)

Wiele osób mówi, że przed Facebookiem nie ma ucieczki. Po opublikowaniu badania przeprowadzonego przez SEOmoz stwierdzenie to zaczyna nabierać nowego znaczenia. W badaniu widać coraz większe odbicie współdzielenia stron internetowych na Facebooku w wynikach organicznych Google. Okazuje się, że chcąc osiągnąć wysokie pozycje w Google powinniśmy dbać o jak największe współdzielenie tworzonych w ramach naszych serwisów www treści.

Użytkownicy Facebooka mają dwa sposoby, aby podzielić się ze znajomymi treściami na naszych stronach www:

• poprzez umieszczenie linku na swojej tablicy / tablicy fanpagea (tzw. udostępnienie naturalne)
• lub poprzez kliknięcie „Lubię to!” na podstronie naszego serwisu (btw. kliknij „Lubię to!” na górze tego postu;))

Przyglądnijmy się więc dwóm metodom, które pozwalają na śledzenie statystyk na temat współdzielenia przez użytkowników treści z naszych stron internetowych:

1. statystyki Facebooka – oprócz śledzenia statystyk dla strony na Facebooku (fanpagea), możliwe jest też śledzenie statystyk na temat współdzielenia (tak kliknięć na „Lubię to!” jak i udostępnień naturalnych) naszego serwisu w ramach Facebooka – sprawdzimy co można z nich wyciągnąć.
2. statystyki Google Analytics – istnieje sposób na przekazanie informacji o liczbie kliknięć w przycisk „Lubię to!” w ramach naszego serwisu do Google Analytics – pokażemy jak to zrobić (i dlaczego może to być momentami lepsze rozwiązanie niż statystyki Facebooka).

Ale nim zaczniemy…

Odpowiedzmy sobie na jedno, bardzo ważne pytanie:

Po co nam te informacje?

Odpowiedź jest prosta. Na ich podstawie będziemy wiedzieli jakiego typu treści podobają się naszym użytkownikom.

Przykładowo, jeżeli prowadzimy portal informacyjny, dzięki tym danym, będziemy wiedzieli na jakiego typu newsach w przyszłości możemy się skupić, aby zainteresować naszych użytkowników. Poznamy, które treści dodatkowe (jakiego typu albumy, filmy etc) cieszą się największym wzięciem wśród naszych czytelników. Dzięki temu będziemy umieli pokierować ich kreacją w przyszłości.

O ile lepszą metryką dla tego typu stron jest liczba kliknięć „Lubię to!” na stronę niż metryki zaangażowania jak czas na stronie. Kierując się takim KPI nie tylko zwiększymy ruch do swojego serwisu z serwisów społecznościowych, ale jak się również okazuje poprawimy swoje rankingi w SERPach (ang. search engine results page – wyniki organiczne) :)

Przechodząc do konkretów – jak zbierać i gdzie szukać tych danych

Tak jak wspomniałem na wstępie, dane na temat współdzielenia naszą stroną możemy uzyskać z dwóch miejsc – pierwszym z nich jest Facebook, drugim – odpowiednio skonfigurowany Google Analytics.

Statystyki Facebooka na temat stron www

Facebook umożliwia śledzenie statystyk na temat współdzielenia (tak kliknięć na „Lubię to!” jak i udostępnień naturalnych) naszego serwisu w ramach Facebooka.

Aby mieć do nich dostęp, musimy postępować według następujących kroków:

1. Wejść na stronę Facebook Insights (bedąc oczywiście zalogowanym do swojego konta)
2. Kliknąć na przycisk „Insights for your Website”


Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

3. Wyświetli nam się okno dialogowe, w którym musimy uzupełnić domenę strony internetowej (w naszym przypadku www.conversion.pl) oraz otrzymamy kod html, który musimy umieścić w sekcji meta naszego serwisu (w naszym przypadku <meta property="fb:admins" content="564278374" />) – po jego dodaniu klikamy „Get Insights”

4. Od tego momentu klikając „Wybierz statystyki” na stronie Facebook Insights będziemy mieli dostęp również do statystyk stron internetowych


Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Statystyki na Facebooku możemy przeglądać na dwóch poziomach:

• wszystkie strony – holistyczny pogląd na wszystkie podstrony naszego serwisu
• wybierz stronę – przeglądanie statystyk dla konkretnej podstrony

Informacje, które zapewnia nam Facebook Insights dla stron www można podzielić na 3 kategorie:

• współdzielenia – czyli liczby kliknięć na przycisk „Lubię to!” w ramach naszego serwisu oraz udostępnień naturalnych (o które chodzi nam najbardziej, ponieważ nigdzie indziej tych informacji nie ma)
• rozkładzie wyświetleń – czyli jak dużo użytkowników widzi na Facebooku udostępnioną z naszego serwisu informację (przydatne do liczenia i optymalizacji CTR z Facebooka)
• wejścia na stronę wynikające ze współdzieleń – osobiście wg mnie najmniej przydatna rzecz – wolę polegać na statystykach z Google Analytics w tym zakresie – jeżeli poprawnie oznaczymy linki prowadzące do naszego serwisu z kampanii prowadzony na Facebooku to nie będzie z tym problemu

Skupimy się na pierwszej z tych kategorii, czyli współdzieleniach, ponieważ to one są w mojej opinii najbardziej interesujące. W menu po lewej stronie możemy wejść do szczegółowych statystyk na temat kliknięć w „Lubię to!” oraz naturalnych udostępnień.

Z bardziej dokładnych statystyk możemy się dowiedzieć nie tylko ile mieliśmy kliknięć w przycisk „Lubię to!”, ale również uzyskać informacje o liczbie przeklików z tego typu udostępnień i rozkład demograficzny. Szczerze powiem, że wszystkie te informacje są mało przydatne do optymalizacji efektywności naszych stron. Najciekawsza informacją, którą chcielibyśmy uzyskać jest to, które z naszych treści są najbardziej lubiane (żeby pisać takich treści więcej!).

Taką informację Facebook zapewnia. Niestety, są to informacje jedynie z bieżącego dnia lub godzin :( Jeżeli nie jesteśmy dużym serwisem informacyjnym, który na bieżąco publikuje wiadomości, tylko publikujecie treść raz na tydzień, te statystyki niespecjalnie nam pomogą (i będą zazwyczaj wyglądały tak jak niżej, czyli będą puste :( ):

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Na szczęście te statystyki możemy uzupełnić za pomocą Google Analytics (ale o tym za chwilę) lub za pomocą własnej aplikacji, która pobierała by tego typu informacje poprzez API Facebooka.

Podobnie jak statystyki dla „Lubię to!” prezentują się statystyki dla udostępnień naturalnych. Zakres dostępnych informacji jest bardzo podobny. Niestety, ponownie nie ma tych najbardziej interesujących nas informacji czyli, które dokładnie strony są najczęściej udostępniane w sposób naturalny przez naszych użytkowników. Co gorsza, o ile w przypadku kliknięć w „Lubię to!” możemy ten niedobór kluczowych informacji uzupełnić za pomocą Google Analytics, w przypadku udostępnień naturalnych już takiego manewru zrobić nie możemy. Facebook jest jedynym posiadaczem tego typu informacji i jak widać nie chce nam ich udostępnić dla dłuższego niż jednodniowy okres (chyba, że obejdziemy to poprzez eksport i zapis tych danych z API Facebooka).

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Statystyki Google Analytics na temat kliknięć w „Lubię to!” na stronie

UPDATE 1.07.2011: W dniu wczorajszym Google udostępniło aktualizację Google Analytics upraszczając śledzenie wszystkich akcji związanych z sieciami społecznościowymi (m.in. „Lubię to!”) – kliknij tutaj aby przejść do specyfikacji.

Łatwym sposobem na ominięcie problemu, którym jest brak pokazywania najbardziej lubianych przez użytkowników stron w dłuższym okresie niż jeden dzień jest wykorzystanie w tym celu Google Analytics. Jak dobrze wiemy, Google Analytics zapewnia informacje z jednodniowym opóźnieniem – dlatego w tym przypadku statystyki zapewniane przez Facebooka są idealnym uzupełnieniem (zapewniając dane na bieżąco).

Najprostszym rozwiązaniem umożliwiającym śledzenie kliknięć na przycisk „Lubię to!” byłoby dodanie śledzenia zdarzeń przekazywanego w momencie kliknięcia przez użytkownika przycisku za pomocą onclick. Takie rozwiązanie jest nieoptymalne, ponieważ kliknięcie na „Lubię to!” nie jest tożsame z polubieniem danej strony. Kliknąć mógł użytkownik, który nie ma konta na Facebooku lub który właśnie „znielubił” naszą stronę.

Jeżeli chcemy, aby kod śledzenia zdarzeń Google Analytics był wywoływany tylko wtedy, gdy kliknięcie „Lubię to!” powiodło się, użyjmy następującego kodu (oczywiście zakładam, że mamy na stronie zainstalowany przycisk „Lubię to!”):

Oczywiście jeśli chcielibyśmy zliczać cele w starej wersji Google Analytics musielibyśmy wykorzystać do zliczania kliknięć w „Lubię to!” wirtualne odsłony (pamiętajmy, że w nowym interfejsie Google Analytics do konfiguracji celu można użyć również śledzenia zdarzeń). Od tej pory statystyki się zliczają – są one dostępne w zakładce śledzenia zdarzeń w Google Analytics:

UPDATE: Zapomniałem wspomnieć, że przycisk „Lubię to!” musi być zainstalowany jako xfbml, a nie iframe.

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Podsumowanie

Wyniki badania opublikowanego przez SEOmoz potwierdzają, że przed Facebookiem nie ma ucieczki. Linki publikowane tam przez użytkowników już dziś mają wpływ na wyniki organiczne w SEO. Obok świetnej metryki mierzącej zaangażowanie użytkowników, jest to kolejny argument za tym, że warto śledzić udostępnianie przez użytkowników treści, które tworzymy w ramach naszego serwisu. Wiedząc, które treści są przez naszych użytkowników najbardziej lubiane na pewno uda nam się poprawić treści w ramach naszej witryny tak, aby podobały się coraz większej liczbie naszych użytkowników.

Czy sądzicie na temat zliczania liczby kliknięć w „Lubię to!” i wykorzystywania jej jako metryki oceniającej zaangażowanie odwiedzających naszą witrynę użytkowników?

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.