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:)

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.

Duża i stała baza subskrybentów RSS jest celem każdego blogera. W końcu nasza działalności nie sprowadza się do tego, aby publikować w sieci kolejne bezwartościowe słowa, lecz wnosić do niej interesujący element. Najlepszym tego wymiarem jest liczba użytkowników, którzy odwiedzają nasz serwis, aby tą treść konsumować, a jeszcze większym wyróżnieniem dla blogera są użytkownicy, którzy deklarują regularną konsumpcję naszego serwisu poprzez subskrypcję źródła RSS.

Jak już wiecie, Google Analytics daje niezliczone możliwości mierzenia metryk związanych z ruchem w ramach naszego serwisu – również subskrypcji RSS. Dzisiaj chciałbym krótko opisać, jak my podchodzimy do tego zagadnienia na naszym blogu.

Cel – subskrypcja RSS

Z reguły, każdy blog oferuje subskrypcję artykułów. Jednym z najbardziej popularnych narzędzi, używanym również na naszym blogu jest Feedburner. Po zarejestrowaniu i podstawowej konfiguracji możemy dzielić się linkiem, dzięki któremu użytkownicy w łatwy sposób mogą subskrybować nasze posty przechodząc do strony subskrypcji.

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Następnie link do takiej strony umieszczamy na naszym blogu tak, aby użytkownik mógł je w łatwy sposób znaleźć i się zapisać. Na Conversion blog możecie znaleźć go w dwóch miejscach: na pasku bocznym oraz pod każdym artykułem.

Konifguracja celu

Kolejnym krokiem powinno być skonfigurowanie celów, którymi będzie kliknięcie w te linki. W Google Analytics możemy zmierzyć jedynie kliknięcie, a nie samą subskrypcję, ponieważ użytkownik dokonuje „ostatecznej” subskrypcji ze strony Conversion blog w Feedburnerze. W związku z tym, że nie jesteśmy w stanie śledzić stron trzecich musimy przyjąć, że użytkownik za każdym razem zapiszę się do RSS po przejściu na naszą stronę subskrypcji.

Dla każdego tak osadzonego w treści serwisu linku należałoby teraz skonfigurować cel w Google Analytics. Oczywiście wszystkie linki mogą być mierzone jako jeden cel… Na Conversion blog zróżnicowaliśmy dwa odnośniki subskrypcji RSS, konfigurując dwa oddzielne cele.

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Na pewno pamiętacie, że linki, które nie wywołują załadowania nowej strony nie są rejestrowane przez Google Analytics. W związku z tym, w celu ich śledzenia musimy wykorzystać śledzenie zdarzeń. Jednak, aby móc konfigurować cele dla takich zdarzeń, powinniśmy wykorzystać szczególną odmianę śledzenia zdarzeń tj. wirtualne odsłony. Dla linków pod artykułami na Conversion blog wyglądają one następująco (jak widzisz jest w nich skonfigurowane zarówno śledzenie zdarzeń, jak i wirtualna odsłona):

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Link na pasku boczny ma zaimplementowaną wirtualną odsłonę postaci /blog/RSS/sidebar. Dlatego jeżeli byśmy chcieli śledzić subskrypcję RSS jako jeden cel – bez rozróżnienia, w którym miejscu na blogu miała ona miejsce, to są dwa rozwiązania:

• skonfigurować wirtualne odsłony dla kliknięcia w każdy link subskrypcji jako /blog/RSS i skonfigurować cel w Google Analytics jako Dopasowanie ścisłe adresu wirtualnej odsłony,
• zostawić wirtualne odsłony tak, jak są obecnej konfiguracji i skonfigurować cel w Google Analytics jako Dopasowanie części głównej adresu /blog/RSS.

Następnie, dzięki wirtualnym odsłonom możemy skonfigurować odpowiedni cel w Google Analytics. Na Conversion blog celom subskrypcji RSS z paska bocznego oraz ze stopki artykułu nadaliśmy różne wartości. Stwierdziliśmy, że jeżeli użytkownik po przeczytaniu postu subskrybuje nasze źródło RSS, to ma to dla nas większe znaczenie niż jeżeli robi to za pomocą linku na pasku bocznym. Oznacza to dla nas, że artykuł był dla niego na tyle ciekawy, aby bez zastanowienia skorzystać z naszego wezwania do działania:)

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Analogicznie skonfigurowaliśmy cel zapisania się do RSS w sekcji bocznej Conversion blog, nadając mu jedynie mniejszą wartość realizacji.

Analiza celów

Tutaj, jak w całej analityce internetowej ciężko mówić o jakiś best practices. Nie będę również przedstawiał całego procesu, jak odbywa to się u nas. Nakreślę jedynie trzy raporty, które moim zdaniem warto zwrócić uwagę.

Po pierwsze powinniśmy zobaczyć, jak użytkownicy realizują postawione przed nimi cele. Pomoże nam w tym sekcja Cele. Mimo że w przypadku tak skonfigurowanych celów nie dowiemy się z niej zbyt dużo, to na pewno powinniśmy zajrzeć do Odwrotnych ścieżek do celu, aby zobaczyć, jaką drogę pokonali użytkownicy przed wypełnieniem akcji, którą przed nimi postawiliśmy.

Innym sposobem, aby przekonać się, w którym miejscu użytkownicy najczęściej zapisują się do naszego kanału RSS jest raport Śledzenia zdarzeń w sekcji Treść. Jest to możliwe dzięki temu, że w linkach subskrypcji RSS skonfigurowaliśmy śledzenie zdarzeń w sposób następujący:

W związku z tym, że jako etykietę zastosowaliśmy location.pathname, to w sekcji Śledzenie zdarzeń / Etykiety drążąc w dół oudband-follow / RSS dowiemy się, na których stronach użytkownicy najczęściej zapisali się naszego kanału RSS.

Pisząc ten post doszedłem do wniosku, że lepszym rozwiązaniem byłoby dla nas zastosowanie etykiety, która rozróżni kliknięcia w linki pod artykułem i na pasku bocznym, a następnie dodatkowa segmentacja wg Strony.

Moim zdaniem jednak dużo bardziej ciekawe będą raporty z innych sekcji, które po prostu zawierają zakładkę z poszczególnymi konfiguracjami celów. Weźmy na przykład Źródła odwiedzin. Na pewno chcielibyśmy wiedzieć, skąd pochodzą nasi „najlepsi” użytkownicy. Wchodząc do tej sekcji i klikając w zakładkę Konfiguracja celu 1 możemy zobaczyć jak mają się nasze cele subskrypcji wobec źródeł ruchu, po których trafili nasi użytkownicy. My w pierwszym zestawie, oprócz celów związanych z subskrypcją RSS mieliśmy jeszcze cele związane z naszą obecnością w social media. W tym miejscu możemy sortować i patrzeć, które źródła ruchu maja największy udział w realizacji poszczególnych celów. Dodatkowo możemy włączyć jeszcze jeden wymiar do analizy np. typ użytkownika. Dzięki temu dowiemy się, jacy użytkownicy w podziale na poszczególne źródła odwiedzin konwertują wobec tak postawionych przed nimi celów.

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Posiadając wiedzę dotyczącą tego, skąd pochodzą użytkownicy, którzy subskrybują nasz RSS oraz po których artykułach są bardziej skłonni to robić, wiemy jak dalej kreować nasze działania. Jeżeli naszym celem jest zbudowanie dużej bazy czytelników, to będziemy inwestowali w źródła, które przyciągają najlepszych pod tym względem użytkowników oraz pisali artykuły na wzór tych, które najlepiej zachęcają ich do kliknięcia w zawołanie do działania. Z drugiej strony dla źródeł ruchu, które słabiej konwertują pod tym względem możemy przemyśleć sposób komunikacji dla danej grupy użytkowników i tak dalej i tak dalej…. :)

Analiza użytkowników

Kolejnym krokiem analizy RSS powinna być analiza samych użytkowników – jednak o tym będziemy pisali w oddzielnym artykule. Z pewnością nie obejdzie się tutaj bez statystyk Feedburnera oraz segmentów zaawansowanych, ale o tym niedługo…

Jak Wy podchodzicie do analizy subskrypcji RSS, czy też analizy samych użytkowników pochodzących z tego źródła?