Activarea căutărilor interne în Google Analytics

Dacă site-ul tău are funcție de căutare internă, ar fi foarte interesant să afli cum este aceasta folosită. Google Analytics permite acest lucru după o simplă setare. Totuși, acest lucru nu este cunoscut de cei mai mulți dintre utilizatori.

La pagina din care se activează opțiunea ajungi urmând acești pași: Analytics Settings, apoi Edit în dreptul site-ului în cauză și iar Edit în dreapta sus, pe linie cu Mail Website Profile Information.

Ne aflăm în pagina Edit Profile Information, iar în partea de jos a acesteia vedem Site Search, ca în imaginea de mai jos:

Urmează să bifăm opțiunea Do Track Site Search. Urmează să observi URL-urile cu rezultatele căutărilor din site-ul tău. De multe ori se termină de forma ?q=keyword, ?search=keyword sau ?s=keyword. Ei bine, în aceste cazuri textul dintre semnele ? și = este acel Query Parameter cerut de Google Analytics (vezi imaginea de mai sus). Dacă nu ai nevoie de acest parametru în statistici, bifează opțiunea Yes, strip query parameters out of URL.

Ultima opțiune din secțiunea de activare a căutărilor interne este valabilă pentru site-urile unde se pot efectua căutări doar întro categorie. Dacă nu este cazul, bifezi No. Dacă este cazul, bifezi Yes și vei introduce parametrii de categorie la fel cum ai făcut cu cei de căutare. Mai ai doar de dat click pe Save Changes și ai activat statisticile pentru căutările din site-ul tău.

Ce faci când nu ai parametrii de căutare

În cazul în care ai ghinionul ca site-ul tău să nu utilizeze acei parametri de căutare va trebui să-l setezi să interpreteze asta precum afișarea unei pagini virtuale, în cazul de față un parametru virtual. Despre pagini virtuale voi explica mai mult în alte articole, deocamdată spun doar ce ar trebui făcut în acest caz. În codul de Google Analytics pe care îl introduci în site, înainte de </script> trebuie să introduci următoarea linie de cod:

pageTracker._trackPageview(‘/site search/?s=%searchterm’)

În acest exemplu, avem parametrul „s”, la fel ca în exemplul din imaginea de sus.

Bazele comportamentului online și segmentarii

Segmentarea utilizatorilor în funcție de comportamentul online este unul dintre principalele avantaje ale marketingului online. Se folosește cel mai des la livrarea publicității, dar la fel de bine poate sta la baza realizării paginilor de destinație.

Dacă segmentarea este bine făcută de către echipa de marketing, mesajele livrate vor avea o relevanță ridicată, comparativ cu marketingul direct (motiv pentru care mulți confundă publicitatea online inteligentă cu marketingul direct, dar despre asta poate în alt articol).

Cum funcționează

Audiența este totul. Comportamentul utilizatorilor este observat chiar pe site-ul respectiv sau întro rețea de site-uri. De exemplu, vizitatorilor care au navigat în cel puțin 5 pagini despre e-readere (că tot sunt la modă zilele astea), li se poate servi o reclamă ce conține o ofertă specială. Este un exemplu simplu de segmentare, se poate merge mult mai departe, cumpărătorii pot primi bonus cărți din colecția preferată etc.

Limite și provocări

Pentru segmentare de calitate trebuie să ai suficiente date. Din dorința de a colecta mai multe date, s-ar putea să ajungi în extrema cealaltă și să încalci intimitatea. Apoi, trebuie să existe flexibilitate la marketing și vânzări. Câte firme știți care își adaptează oferta unor grupuri restrânse de potențiali clienți? Dintre ele, câte au reușit să transpună asta în site?

Procesul

Vreau să fie clar că alegerea segmentelor potrivite este doar un pas în targetarea în funcție de comportament, așa că o să enumăr pașii de bază ai acestui proces:

1. Stabilirea obiectivelor. Ar trebui să fie primul pas în orice activitate de marketing și totuși de cele mai multe ori este ignorat.
2. Stabilirea segmentelor. Se face atât în funcție de comportamentul anterior, cât și de obiectivele campaniei.
3. Creația și plasarea. În principiu, trebuie stabilit cum atingi cel mai bine publicurile țintă.
4. Măsurarea și optimizarea. Și acestea sunt obligatorii în orice acțiune de marketing online. Nu poți măsura dacă nu ai stabilit anterior indicatorii de performanță.

Analytics in a Box

Coradiant, o companie de Web Application Performance Management, a anunțat lansarea soluției Analytics In A Box (AIB). Acesta este un dispozitiv care colectează traficul web din rețea (packet-sniffing).

AIB utilizează o versiune modificată a software-ului Urchin 6 pentru a măsura atât traficul web cât și performanța serverului. Alte beneficii ale lui sunt securitatea sporită a datelor și analiza avansată.

Lansarea are loc la doar două zile după apariția versiunii multilingve a Urchin 6.602, care suportă 11 limbi diferite: engleză, franceză, italiană, germană, spaniolă, portugheză, olandeză, japoneză, chineză simplificată, chineză tradițională și coreană.

Urchin este software-ul de web analytics server side cumpărat de Google în 2005.

Tipuri de instrumente WA și cum funcționează

Înainte de a interpreta datele, trebuie să știm ce prind acestea și ce le scapă, iar pentru asta trebuie să cunoaștem modul de funcțonare al instrumentelor de web analytics.

Colectarea datelor din site se face de pe server sau prin intermediul unui tag inserat în fiecare pagină web a site-ului. Acesta este și criteriul care împarte soluțiile web analytics în două categorii. Nu sunt singurele tipuri, dar sunt de departe cele mai utilizate. De notat că niciuna dintre cele două soluții nu este perfectă, ele completându-se reciproc, motiv pentru care de multe ori sunt folosite în tandem un instrument pe server și unul cu tag în site.

Analiza log-urilor de pe server

În trecut era cea mai utilizată metodă, însă și astăzi se întâlnesc destul de des astfel de soluții (AWStats și Webalizer sunt încă populare). Funcționează analizând log-urile de pe server, indiferent de browser-ul vizitatorului.
Avantaje

• Poate măsura statistici pentru toate tipurile de fișiere (de ex. descărcări de PDF)
• Nu este oprit de firewall
• Poate măsura traficul de date
• Poate oricând (re)analiza datele din trecut
• Nu are probleme cu vizitele de pe mobile

Dezavantaje

• Probleme cu paginile aflate in cache, pe care nu le poate măsura
• Nu măsoară interacțiunea javascript, flash, inserturi tip web 2.0
• Nevoie de hardware

Aceste soluții măsoară și traficul realizat de roboți, ceea ce este un avantaj (având o informație în plus), dar și un dezavantaj (de multe ori ei sunt adăugați vizitatorilor umani).

Analiza prin tag în pagini

Colectează date din browser-ul vizitatorului prin tag-ul inserat în pagini. De regulă este folosit un cod javascript. Aceste soluții sunt mai populare în prezent, fiind oferite inclusiv de Google și Yahoo!.
Avantaje

• Filtre mai bune pentru date
• Colectarea datelor chiar dacă se folosesc cache și proxy
• Colectarea datelor client-side (javascript, html…)
• Update-urile și întreținerea tehnică sunt în grija furnizorului
• Stocarea și interpretarea datelor folosesc resursele furnizorului

Dezavantaje

• Probleme cu firewall-urile
• Nu obțin date precum traficul efectuat sau download-uri complete
• Nu raportează activitatea roboților
• Dacă nu este setat corect, datele pur și simplu lipsesc

Cum folosești web analytics

Fiecare site web ar trebui să aibă cel puțin un obiectiv, iar pentru o rată de conversie bună este necesar un proces continuu de optimizare a tacticilor de marketing online, dar și a site-ului (arhitectură, design, conținut etc).

Soluțiile web analytics oferă instrumentele necesare pentru a măsura aceste eforturi și pentru a afla ce se întâmplă în site. Instrumentele de analiză în afara site-ului (offsite tools) oferă informații precum numărul potențialilor clienți sau vizibilitatea online. În schimb, instrumentele onsite raportează cum au ajuns vizitatorii pe site, ce fac acolo și performanțele site-ului. Web analytics sunt cele mai utilizate onsite tools.

Instrumentele avansate de web analytics oferă sute de unități de măsură. Câteva exemple: vizitatori întro anumită perioadă, cele mai vizitate pagini, timp petrecut pe site, rată de conversie. Fiecare dintre acestea ar trebui să fie corect înțeleasă de utilizatori și apoi rezultatele ar trebui interpretate.

Așadar, înainte de a lua decizii pe baza informațiilor din web analytics, trebuie să parcurgi 3 pași importanți:

1. Implementarea corectă a soluției utilizate
2. Obținerea și înțelegerea rezultatelor
3. Analiza

Ce afli din web analytics

Web analytics te va ajuta să răspunzi la întrebări precum:

• Care este valoarea unui vizitator?
• Care este valoarea unei pagini din site?
• Cum interacționează vizitatorii cu site-ul?
• Cum se descurcă diverse funcții ale site-ului?
• Cât de des revin vizitatorii?
• Vizitatorii aduși din ce loc aduc performanțe mai bune?
• Cât durează pentru ca un vizitator să devină client?
• Cum influențează modificările site-ului toate cele de mai sus?

Fără îndoială că aflarea acestor răspunsuri este importantă, însă cel mai util este dacă folosești web analytics în decizii de genul segmentare, promovare, optimizare sau previziuni. Important este să nu utilizezi web analytics doar de dragul cifrelor, ci în luarea deciziilor ulterioare.