LEZIONE 13: Guida Google Analytics Introduzione a Google Analytics

Prof. Riccardo Gollin
CORSO JOOMLA
LEZIONE 13: Guida
Google Analytics
Introduzione a Google Analytics
Realizzare e mantenere un sito Web è un'operazione che può rivelarsi molto semplice o
terribilmente complicata, ma in entrambi i casi è fatta con uno scopo: ottenere visite.
All'atto pratico, un sito Web esiste solo nel momento in cui qualcuno ne visualizza almeno una
pagina e fruisce dei suoi contenuti, diversamente è solo un insieme di bit nel disco fisso di un
server. Ne consegue che il monitoraggio e l'analisi degli accessi riveste un ruolo fondamentale per
capire chi visita il nostro sito, cosa guarda e cosa fa, se la sua esperienza utente è soddisfacente e se
esegue, o meno, gli obiettivi che ci siamo preposti quando il sito è stato pubblicato.
La Web analytics è una disciplina nata e cresciuta con lo scopo di effettuare questi "calcoli", in un
contesto prevalentemente di Web marketing, al fine di ottenere informazioni in grado di correggere
o suggerire le strategie future di gestione di un sito.
Obiettivi
Questa guida illustra il funzionamento di Google Analytics, uno strumento fornito gratuitamente da
Google per effettuare il tracciamento e l'analisi delle visite. Verranno illustrate le caratteristiche del
servizio, i suoi limiti e i modi per sfruttarlo a fondo sul proprio sito.
È fondamentale considerare che essendo il servizio fornito da Google, sui suoi server, esso è in
continua evoluzione e modifiche anche sostanziali potrebbero essere state introdotte dopo la
pubblicazione di questa guida.
Prerequisiti
L'interfaccia di Google Analytics, e gli aiuti ufficiali, sono disponibili anche in lingua italiana, per
cui l'utilizzo di base risulta abbastanza intuitivo, tuttavia per la completa comprensione di questa
guida sono necessarie:
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•
•
Una conoscenza basilare della struttura di una pagina HTML, per poter essere in grado di
inserire il codice di tracciamento nelle pagine del nostro sito e per modifiche ai tag HTML.
La conoscenza di almeno uno strumento di FTP (File Transfer Protocol) per poter
pubblicare i file modificati, o del CMS per poter eseguire la stessa operazione su sistemi
dinamici.
La conoscenza dei principali concetti di Web Analytics. In questa guida si daranno per
assodati termini quali "visite" e "visitatori", "cookie", "frequenza di rimbalzo", ecc.
Breve storia
Il servizio che oggi è comunemente conosciuto con il nome di Google Analytics nasce nel 1998, nei
laboratori della Urchin Software Corporation. Il software, e la sua versione hosted, si sono subito
distinti nel panorama mondiale dei software di analisi degli accessi per la loro velocità di
elaborazione, tanto da annoverare Honda tra i primi clienti. Nel 2005 Urchin viene acquistata da
Google e circa sei mesi dopo la versione hosted del software (a quel tempo giunto alla versione 5)
viene integrata con AdWords e rilasciata gratuitamente con il nome di Google Analytics.
L'8 maggio 2007 il prodotto ha subito un restyling radicale dell'interfaccia e un upgrade massiccio
di funzionalità, per esempio l'introduzione di uno schedulatore per l'invio periodico di report via
email e il rifacimento completo di grafici e mappe (queste ultime derivate dal prodotto
MeasureMap, acquisito da Google nel febbraio 2006). Google Analytics comunque introduce
periodicamente nuove opzioni e funzionalità cercando di seguire o anticipare i bisogni del settore; al
momento della scrittura di questa guida, per esempio, in fase di beta testing ci sono i segmenti e i
rapporti personalizzati, oltre ai grafici animati che consentono di capire come i dati variano nel
tempo.
La versione di Google Analytics installabile sui propri server, che ha mantenuto il nome di Urchin
Software, è invece tuttora in vendita al costo di 2.995 dollari e permette sia l'analisi dei logfile del
server, sia l'integrazione con i dati di Google Analytics, risolvendo anche il problema del possesso
dei dati, che frena molte aziende dall'installare lo strumento gratuito.
Funzionamento
Esistono molti modi differenti per tracciare le visite di un sito Web, ma i due principali sono
l'analisi dei logfile prodotti dal Web server e l'analisi di dati raccolti sui client dei visitatori e inviati
a un server collettore.
Google Analytics è un sistema di tracciamento delle visite lato client. Per funzionare ha bisogno che
si includa un determinato codice javascript su tutte le pagine che vogliamo tracciare, codice che
verrà eseguito dal motore javascript dei browser che effettuano la visita. Ne consegue che il sistema
non è in grado di tracciare spider e agenti automatici e, più in generale, tutte le visite effettuate con
javascript assente o disabilitato per scelta.
Il codice di tracciamento di Analytics, quando viene eseguito, opera in maniera totalmente invisibile
per l'utente del sito, e provvede tra l'altro a scrivere alcuni cookie sul computer di chi effettua la
visita. Questi cookie contengono informazioni totalmente anonime e servono a determinare, ad
esempio, se l'utente è già stato sul nostro sito (quindi se è un nuovo visitatore o un visitatore di
ritorno), quanto tempo fa, se proveniva da una campagna piuttosto che da un motore di ricerca, e
altre informazioni che poi vengono fornite nei report.
Dopo aver scritto i cookie e raccolto le informazioni necessarie al tracciamento, il codice provvede
a richiamare, dai server di Google, un'immagine .gif trasparente di 1x1 pixel cui aggiunge una serie
di parametri che saranno quindi scritti nei logfile del Web server di Google, e poi processati da
Analytics. Anche in questo caso l'utente non si accorge di nulla per via della trasparenza della gif
richiamata.
L'ultimo tratto, del percorso che i dati effettuano, è il richiamo di questi logfile dai Web server
Google sparsi per il mondo, la loro analisi, una volta ogni ora, e il popolamento del database che
successivamente ci fornisce i report nell'interfaccia grafica, con un ritardo medio di tre ore rispetto
al momento della visita effettiva. Inoltre, poiché il richiamo dei logfile non è sempre garantito da
tutti i Web server, una volta al giorno Google Analytics provvede a rielaborare le 24 ore precedenti
e a consolidare definitivamente il dato; questo spiega da un lato le possibili fluttuazioni del dato
odierno, se interrogato a distanza di due o più giorni, e dall'altro il perché Analytics ci mostri per
impostazione predefinita gli ultimi trenta giorni di storia escludendo il giorno corrente.
Apertura di un account
Il solo possesso di un Google Account è sufficiente ad accedere ad Analytics. Un Google Account,
ricordiamolo, è la coppia username e password che si usano, tra l'altro, per accedere a Gmail,
Google Reader, Adsense, AdWords, iGoogle, Blogger, ecc.
L'iscrizione avviene cliccando sul link "iscriviti subito", nella Home page del servizio, sotto al
grande pulsante blu, e inserendo le credenziali del proprio Google Account. Fatto questo Google
provvederà ad avviare la procedura di registrazione, ovvero la richiesta di dati personali minimi
(nome e cognome), l'accettazione del contratto con l'utente e la creazione di un nuovo monitoraggio
(URL del sito da analizzare, nome dell'account, paese e fuso orario).
Figura 2.1 - Schermata di accesso dell'interfaccia italiana di Google Analytics
Dopo aver effettuato l'accesso si viene indirizzati nella schermata principale del programma,
suddivisa in tre macrosettori. La barra arancione in alto serve a navigare tra i profili e a cambiare
account personale, più avanti li vedremo nel dettaglio.
La parte centrale consente di accedere alle impostazioni di condivisione dei dati e a un riepilogo dei
dati degli account che si controllano. La condivisione dei dati è facoltativa e lambisce due ambiti
differenti: la condivisione dei dati solo con prodotti Google, quali AdWords, Adsense e altri a
venire, o la condivisione dei dati anche con prodotti terzi, ovviamente in forma anonima e
aggregata.
Per ogni account, cui si ha accesso, troveremo il nome dello stesso e una serie di dati di riepilogo
quali il numero di visite, il tempo medio sul sito, la frequenza di rimbalzo, gli obiettivi realizzati e
una colonna con un dato a scelta e la sua variazione percentuale rispetto al periodo temporale
precedente, selezionabile scegliendo tra giorno, settimana, mese e anno. La colonna sovrastata da
un menu a tendina è quella che contiene la variazione percentuale, e consente di scegliere quale
dato visualizzare (e quindi quale variazione) tra uno dei quattro dati appena menzionati.
Vale la pena di precisare che i dati mostrati in questa schermata costituiscono l'insieme dei dati dei
profili contenuti in ogni account (ammesso che ne contengano più d'uno); se quindi in un account
abbiamo due profili riferiti a due domini differenti, avremo la somma delle visite, la media dei
tempi medi e delle frequenze di rimbalzo, ecc. Se invece si hanno account contenenti un profilo
"originale" e dei profili-copia, i dati visualizzati saranno riferiti soltanto al profilo originale.
Cliccando su un account si ottengono le medesime informazioni ma riferite ai singoli profili
contenuti, divisi per dominio di riferimento, e con inoltre la possibilità di accedere ai report del
profilo e alle opzioni di modifica e di eliminazione. Inoltre Analytics ci informa sullo stato della
ricezione dei dati (una spunta verde se tutto è ok), cioè se arrivano dati validi da processare, e sul
numero di obiettivi realizzati.
Figura 2.2 - La parte centrale della schermata principale di Analytics
La parte inferiore di questa schermata ci permette di aggiungere un nuovo profilo a questo account
(fino a un massimo di 50), di gestire gli accessi ai profili da parte di altri utenti, purché in possesso
di un Google Account, e di accedere alla gestione dei filtri.
Account personali e profili siti Web
È fondamentale comprendere la differenza che intercorre tra un profilo e un account personale
Analytics, e riuscire a non confondere quest'ultimo con il Google Account. L'infelice scelta dei
nomi effettuata da Google in questo caso aiuta poco.
Un "profilo sito Web" è un insieme omogeneo di rapporti generati in seguito all'inserimento del
codice di tracciamento su un sito Web, e in genere coincide con un dominio o un sottodominio.
Oppure rappresenta una copia di un profilo già esistente, a cui possono essere state apportate
modifiche nella configurazione o nei dati, ad esempio tramite filtri. In tutti i casi, ogni profilo sito
Web contiene come minimo i report di base di Google Analytics e i dati di base raccolti dal codice
di monitoraggio.
Ad esempio è possibile avere il profilo dal nome "Miosito" per il dominio www.miosito.it e il
profilo "Miosito - test" per lo stesso dominio, ma al quale vengono applicati filtri differenti. Tutto
questo non comporta il fatto di dover inserire nel codice sorgente delle pagine due codici javascript
diversi.
Un "Account personale Analytics", invece, è sostanzialmente un contenitore di profili siti Web e
serve a dividere tipologie di profili differenti, o domini differenti. È possibile avere un massimo di
25 account personali Analytics, e ogni account può contenere, come abbiamo già visto, un massimo
di 50 profili.
Tutto questo utilizzando lo stesso Google Account, ovvero la stessa coppia username/password con
cui abbiamo effettuato l'iscrizione ad Analytics. La creazione di un nuovo account personale
Analytics avviene direttamente dal menu a tendina in alto a destra, utilizzando l'ultima voce "crea
un nuovo account..."
Figura 3.1 - il menu a tendina con gli account personali
Ci sono alcuni buoni motivi per usare account personali multipli, magari uno per ogni dominio che
si traccia: uno di essi è la gestione degli utenti, un altro è la possibilità di legare un account
AdWords ad un solo account personale Analytics, un altro ancora è la maggiore agilità di una
gestione simile. È bene pianificare con cura, prima di iniziare a usare Google Analytics, quali e
quanti account saranno usati, e in quale account si dovranno creare i profili. Non è assolutamente
possibile spostare i profili da un account a un altro. Cambiando il codice di tracciamento (diverso
per ogni account, oltre che per ogni profilo) si inizia di fatto una nuova raccolta di dati e si
interrompe la vecchia, quindi si perde la possibilità di fare analisi comparative sullo storico (mentre
non si perde la possibilità di consultarlo, possibilità che viene meno solo quando un profilo viene
cancellato).
Gestione utenti
Come abbiamo visto in precedenza, ogni Google Account è potenzialmente un utente di Analytics:
questo significa che può collegarsi e creare account personali (o profili), oppure, più
semplicemente, che può collegarsi e guardare report che sono stati messi a disposizione da qualcun
altro. Esistono due tipologie di utenti in Google Analytics: gli amministratori e gli utenti.
Quando si crea un nuovo account, durante l'iscrizione al servizio o tramite il menu a tendina, si è
automaticamente Amministratori di quell'account, e quindi si possono operare modifiche alla
configurazione, creare modificare o eliminare filtri, gestire gli ulteriori utenti, ecc. Gli utenti,
invece, possono solo consultare i report, non hanno nessun altro tipo di diritto.
Figura 4.1 - La schermata di gestione utenti
La gestione degli utenti avviene tramite il link preposto nella parte inferiore dell'interfaccia
"impostazioni Analytics"; in questa schermata vengono mostrati gli utenti esistenti, e il loro tipo
(appunto, amministratori o utenti), e due link per modificare le impostazioni o eliminarli.
La creazione di un nuovo utente è molto semplice e si fa dal link "Aggiungi nuovo utente": viene
richiesto l'indirizzo email, il livello di accesso e i profili ai quali questo utente avrà accesso. Questo
perché, per definizione, il tipo di accesso è impostato su "visualizza solo rapporti" che corrisponde
al livello utente. Modificando il menu a tendina, in Amministratore account, invece, la selezione dei
profili scompare. Gli amministratori hanno accesso automaticamente a tutti i profili dell'account.
A questo punto dovrebbe essere più chiaro il perché sia necessario differenziare gli account e i
profili: mischiando più domini nello stesso account potremmo ritrovarci nella spiacevole posizione
di dover abilitare un Google Account come amministratore, ma saremmo costretti a mostrargli
anche i dati di tutti gli altri profili.
C'è un'altra cosa da tenere bene a mente, cioè che non ci sono vari livelli di Amministratori, non ci
sono Amministratori e Super Amministratori: qualunque amministratore può avere accesso alla
gestione degli utenti e cancellarne un altro, compreso il creatore originario dell'account.
Una volta aggiunto un Google Account al profilo, costui potrà collegarsi a Google Analytics e
trovarsi di fronte alla schermata Impostazioni Analytics, e da lì operare sui profili e/o visualizzare i
report a seconda del tipo di accesso. Se il Google Account che abbiamo aggiunto aveva già altri
account personali Analytics, il nostro sarà solo uno di quelli che vedrà nel menu a tendina in alto a
destra.
Creazione di un nuovo profilo
La creazione di un nuovo profilo si effettua dalla schermata principale, cliccando sul link "Aggiungi
profilo sito Web"; la schermata successiva ci consente di scegliere se il profilo sarà riferito a un
nuovo sito o sarà una copia di un profilo che già esiste. Nel primo caso ci verranno richiesti il
protocollo (http o https) e l'URL del dominio, o del sottodominio, che monitoreremo.
È da notare che il codice di tracciamento contiene al suo interno un test automatico di verifica del
protocollo utilizzato per comunicare con il server, ovvero è in grado di riconoscere autonomamente
se viene richiamato da un sito in http o in http sicuro (https) e di richiamare il codice sorgente dello
script di Google Analytics dal server corrispondente. Infatti la chiamata a un server non sicuro, da
una sessione https, genera un avviso di protezione nella maggior parte dei browser, oltre che un
senso di insicurezza nel visitatore.
L'ultimo dato che ci viene richiesto in questo passo è la scelta del fuso orario. Questa opzione è
disponibile solo nel caso in cui l'account personale, dentro al quale stiamo creando il profilo, non
sia collegato a un account AdWords; in quel caso, infatti, non sarà possibile selezionare nulla e il
fuso orario sarà allineato a quello dell'account AdWords, per evitare disallineamenti
nell'importazione dei dati delle campagne, dei costi e dei clic. Il fuso orario è comunque
modificabile in qualsiasi momento (sempre nel caso in cui non sia dettato da AdWords), ma è una
operazione sconsigliata poiché non ha effetto retroattivo sui dati già raccolti, e potrebbe generare
dei "buchi" temporali nei report del giorno in cui viene effettuata la modifica.
Figura 5.1 - Schermata di creazione di un nuovo profilo
La pressione del tasto "fine" ci porta in una schermata informativa che riepiloga il nome del profilo,
l'URL del dominio che abbiamo indicato e lo stato del monitoraggio, ovvero se Google sta
raccogliendo o meno dati per questo profilo. Subito dopo troveremo le istruzioni per l'inserimento
del codice di monitoraggio, con due possibili scelte di codice possibile, ga.js (il nuovo codice di
monitoraggio) e urchin.js (il vecchio codice). In realtà urchin.js viene indicato per compatibilità col
passato, e presto sarà dismesso, per cui non verrà nemmeno trattato in questa guida: la sintassi per
le modifiche al codice è completamente differente da quella di ga.js, e alcuni report non sono
neppure disponibili se si usa il vecchio codice.
A questo punto è necessario copiare l'intero codice di monitoraggio, da <script type=... sino a
</script> e inserirlo in tutte le pagine del nostro sito, che vogliamo tenere sotto controllo, subito
prima del tag di chiusura della pagina </body>. Per farlo sarà necessario modificare i file HTML
del sito e ripubblicarlo via FTP, modificare i template dinamici, accedere al CMS o usare un plugin
del CMS se supportato, dipende dal tipo di sito. L'importante è assicurarsi che il codice sia presente
online ispezionando il codice sorgente delle pagine del proprio sito tramite un browser. Premendo
"fine" sulla schermata di istruzioni del codice di monitoraggio torneremo alla schermata principale
di Analytics, avremo un profilo in più e una icona di stato che può essere:
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•
•
Un triangolo giallo con un punto esclamativo (Monitoraggio non installato): Google
Analytics ha controllato, senza successo, che nella home page del sito indicato ci fosse il
codice di monitoraggio. È necessario controllare la corretta pubblicazione ispezionando il
codice sorgente della homepage.
Un orologio (Monitoraggio installato): Google Analytics ha trovato il codice nella home
page, ma sono necessarie sino a 24 ore per avere i primi report.
Una spunta verde (Ricezione dati): I dati vengono raccolti ed elaborati regolarmente. Questa
è la situazione normale, ma questo stato non è visibile da subito.
Figura 5.2 - Due possibili casi di stato del monitoraggio
L'altra possibilità, quando si crea un nuovo profilo, è quella di fare un profilo-copia; un profilo
copia riceve gli stessi dati del profilo cui fa riferimento, ma può elaborarli in modo differente. Può
essere utile come profilo di test, per effettuare segmentazioni particolari con filtri a monte del
processo di generazione dei report, o per mostrare solo alcuni dati filtrandoli e dando accesso
esterno solo a quel profilo. Selezionando la voce "Aggiungi un profilo per un dominio esistente"
Analytics ci mostra l'elenco dei profili attualmente disponibili, chiedendoci di fatto quale di essi
vogliamo copiare.
Attenzione, in questo ultimo caso, copiare non significa che saranno disponibili anche i dati
pregressi: i dati di questo nuovo profilo partiranno da quando il profilo sarà creato. Analogamente
alla procedura precedente, e nel caso in cui l'account personale non sia legato ad AdWords, è
possibile selezionare il fuso orario dei rapporti contenuti nel profilo. In questo caso, poiché il codice
di monitoraggio è già installato sul sito di riferimento, non c'è bisogno di fare altro. Cliccando
"fine" torneremo alla schermata principale di Google Analytics e i dati saranno raccolti.
Impostazioni di un nuovo profilo
Creato un nuovo profilo è bene effettuare subito le impostazioni di base, in modo che la prima
analisi dei dati popoli già correttamente i report. Per fare ciò è necessario cliccare il link "modifica",
a fianco del profilo appena creato, e poi operare sul link "modifica" sotto allo stato del
monitoraggio, in alto a destra nella sezione impostazioni profilo: nome profilo.
I campi disponibili sono: il nome del profilo e l'URL del sito Web, gli stessi che abbiamo
specificato in fase di creazione; è possibile modificarli perché non inficiano minimamente sulla
ricezione dei dati. L'URL è un semplice promemoria per noi, il codice di monitoraggio è
indipendente da questa impostazione.
È bene anche specificare quale sia la pagina predefinita del nostro sito Web, ovvero la pagina che
viene servita per default dal Web server (ad esempio index.php). Uno dei parametri registrati da
Google Analytics è proprio l'indirizzo preciso della richiesta, quindi www.miosito.it e
www.miosito.it/index.php vengono trattati come fossero due URL distinti, anche se spesso sono la
stessa cosa. Specificando la pagina predefinita, possiamo permettere ad Analytics di sommare i dati
relativi a questi due URL ed avere dati più precisi.
Figura 6.1 - la schermata di modifica di un profilo
È poi possibile escludere completamente alcuni parametri degli URL del nostro sito. Se il nostro
sito contiene molte pagine uguali, che differiscono per un solo parametro, ad esempio se il sito
mostra in chiaro l'ID di sessione, Google Analytics rischia di registrare un bassissimo numero di
visite a un numero molto alto di pagine, che hanno URL diversi ma sono di fatto la stessa pagina.
Ad esempio:
•
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•
pagina.php?contenuto=1&sess=123345456
pagina.php?contenuto=1&sess=456678566
pagina.php?contenuto=1&sess=877745467
Queste URL sono la stessa pagina, ma per Google Analytics sono quattro pagine diverse. Inserendo
"sess" nel campo "Escludi parametri di ricerca URL" faremo in modo che Analytics prevenga
questo problema, e avremo dei report più puliti e leggibili, oltre che più funzionali alle nostre
analisi. Più parametri da ignorare vanno separati con una virgola.
Se il sito che si andrà a monitorare è un sito di e-commerce, è bene specificarlo tramite il radio
button apposito: questo ci darà accesso ad una sezione di report che normalmente non è attivata
quando si crea un nuovo profilo. Affinché questa sezione sia popolata sono però necessarie alcune
modifiche direttamente nel codice di monitoraggio e nelle pagine del carrello e della transazione di
acquisto. In alcune situazioni è anche possibile abilitare i rapporti di e-commerce in siti che non
vendono nulla e trarre ugualmente beneficio dai report, ma anche questa è una implementazione
avanzata e non è oggetto di questa guida.
L'ultima sezione delle opzioni da configurare in un nuovo profilo è quello sul monitoraggio della
ricerca interna, fonte di preziose informazioni sui contenuti più desiderati dagli utenti, su quelli
meno visibili, sulle chiavi esatte che i visitatori digitano per trovare i nostri contenuti quando sono
già sul sito. Per abilitare il monitoraggio della ricerca interna è necessario innanzitutto selezionare il
radio button preposto, dopodiché si deve indicare a Google Analytics in quale parametro dell'URL
si trova la stringa che è stata ricercata. Ad esempio nell'URL Search.asp?results=1&text=genova, il
parametro da indicare è "text".
Se le pagine dei risultati della ricerca includono, a loro volta, dei parametri da escludere, come ad
esempio gli ID di sessione, è necessario selezionare l'opzione "Sì, rimuovi i parametri di ricerca
dall'URL", altrimenti, anche in questo caso, molte pagine uguali saranno trattate singolarmente,
inficiando le analisi possibili sulle ricerche interne. Se il motore di ricerca interno è di tipo
avanzato, e include la possibilità di cercare per categorie, si possono segnalare ad Analytics fino a
cinque diversi parametri che contengono queste categorie, in modo che venga popolato l'apposito
report all'interno della sezione "ricerca sul sito". È nuovamente necessario indicare se l'URL
contiene parametri tipo ID di sessione, ciò a causa dei noti problemi trattati in precedenza.
Questa gestione delle ricerche interne presuppone che il form utilizzi un metodo GET per passare i
parametri, ovvero che l'URL risultante della action mostri nella barra dell'indirizzo della pagina dei
risultati il parametro che contiene il testo ricercato (text, nell'esempio precedente). Se la form
utilizza un metodo POST, questo parametro non sarà visualizzato e la ricerca sul sito non sarà
possibile. In questo caso è necessario aggiungere alla form l'evento onSubmit e una chiamata ad
una funzione particolare di Google Analytics: trackPageview(), che serve a generare pagine
virtuali che non esistono nel nostro sito, ma che esistono a tutti gli effetti e sono conteggiate nei
report di Google. La sintassi corretta, nel nostro esempio, potrebbe essere:
onSubmit="javascript:pageTracker._trackPageview('/search.asp?text=genova');"
Facendo in modo che il contenuto di text cambi dinamicamente (tramite javascript) è possibile
sopperire al problema del POST e continuare a giovare dei report della ricerca interna. Un'altra
implementazione prevede di usare la stessa funzione per sovrascrivere solo in Google Analytics
l'URL della pagina dei risultati, cambiando il codice di monitoraggio soltanto di quella pagina così
(esempio in PHP, si assume che il campo input della ricerca si chiamasse "query"):
<script type="text/javascript">
var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www.");
document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "google-analytics.com/ga.js'
type='text/javascript'%3E%3C/script%3E"));
</script>
<script type="text/javascript">
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-XXXXXX-X");
pageTracker._trackPageview("/search?text='. $_POST['query'] .'")';
</script>
Configurazione obiettivi
Come si è detto in precedenza, ogni sito Web ha degli obiettivi: essi possono essere obiettivi di tipo
monetario, come la vendita di prodotti o servizi, o obiettivi di altro tipo, come l'aumento della
conoscenza del brand aziendale, l'acquisizione di nuovi clienti o di iscritti alla mailing list, la
fornitura di informazioni o il download di file. In generale si considera "obiettivo" il compimento,
da parte dei visitatori, di un'azione che noi avevamo predeterminato (detta "conversione"). Sebbene
sia possibile monitorare anche forme diverse e complesse di obiettivi, in questa guida verranno
trattati solo obiettivi che sono riconducibili alla visualizzazione di una determinata pagina.
Google Analytics permette il monitoraggio di massimo quattro obiettivi per profilo, chiamati G1,
G2, G3 e G4 (G sta per "Goal", è il termine inglese con cui si definiscono gli obiettivi) e sono
visibili nella schermata delle impostazioni di ogni profilo. Per ogni obiettivo Analytics ci mostra il
nome che gli abbiamo assegnato, l'URL corrispondente e se l'obiettivo è attivo o meno.
Per impostare un obiettivo si deve cliccare sul pulsante Modifica corrispondente e attivarlo tramite
il checkbox apposito; i due campi seguenti sono il tipo di corrispondenza e l'URL della pagina
obiettivo, ovvero la corrispondenza esatta, principale o espressione regolare.
"Corrispondenza esatta" prevede che, nel campo URL obiettivo, venga inserito l'URL della pagina
così com'è, senza il dominio. Ovvero come appare nel report "contenuti principali" (ad esempio la
pagina che si trova su www.dominio.it/prodotti/pasta1.htm andrà indicata come
/prodotti/pasta1.htm). In realtà si può usare anche una espressione regolare, ma è una
complicazione inutile nel 99% dei casi.
"Corrispondenza principale" prevede che le pagine obiettivo abbiano solo una parte dell'URL in
comune, spesso per via di contenuti dinamici e/o ID di sessione, e che nel campo URL obiettivo
venga indicata la parte comune di questi indirizzi (ad esempio per le pagine
/scarpe.asp?prod=15&id=3456 e /scarpe.asp?prod=15&id=9898 andrà indicato solo
/scarpe.asp=prod=15, tralasciando la parte variabile degli URL).
"Corrispondenza espressione regolare" prevede che gli URL obiettivo siano articolati e complessi, e
sintetizzabili con una regular expression di tipo POSIX (ad esempio gli URL
/scarpe.asp?prod=15&acquisto=ok e /stivali.asp?prod=99&acquisto=ok hanno in comune il
parametro acquisto=ok ma non la pagina, per cui non si può usare la corrispondenza principale. Si
scriverà la regular expression \&acquisto\=ok).
Figura 7.1 - Schermata di definizione di un obiettivo
Il passo successivo è dare un nome per noi significativo all'obiettivo, nome che poi ritroveremo nei
report, e specificare se gli URL che abbiamo specificato in precedenza debbano essere o meno case
sensitive. L'ultima cosa da fare è assegnare un valore monetario all'obiettivo che si sta
configurando: Google Analytics propone per definizione 0.0 ma il consiglio è quello di dare
comunque un valore, piuttosto anche un semplice 10. Dare un valore agli obiettivi ci permette di
usufruire del parametro index$ nei report, un indice che mostra quanto ogni pagina partecipi alla
formazione del "fatturato" degli obiettivi, oltre che naturalmente di avere sotto controllo gli
eventuali incassi giornalieri e di periodo procurati dal sito Web. Attenzione, non stiamo parlando
del caso e-commerce, che gode di report a sé e va trattato in modo peculiare, anche a livello di
script, ma del semplice valore degli obiettivi.
Il caso più semplice è avere una pagina obiettivo che ha generato un incasso certo, ad esempio la
pagina di ringraziamento che permette di scaricare un software che frutta una somma per ogni
download. Il valore di questo obiettivo sarà la somma che viene incassata.
Nel caso in cui la pagina obiettivo non abbia un valore intrinseco, ad esempio la pagina di invio del
modulo di contatto, sarà necessario fare dei calcoli per derivare il valore. Se il reparto vendite riesce
a trasformare in clienti il 10% delle persone che chiedono di essere contattate, e se la spesa media di
ogni cliente è 500 euro, significa che il valore dell'obiettivo "contatto inviato" sarà 50 euro. Se il
clienti sono il 5%, il valore sarà 25, e così via.
Sotto ai campi necessari per la definizione di un obiettivo si trova la sezione per la creazione di un
percorso obiettivo, funnel in inglese, cioè un percorso a passi successivi che il visitatore può
compiere prima di giungere alla pagina definita come obiettivo, in una sorta di imbuto.
Ogni step del funnel corrisponde all'indirizzo di una pagina e può ricevere un nome; la convenzione
per identificare le URL è la stessa che abbiamo scelto per l'obiettivo finale, ovvero corrispondenza
esatta, principale o espressione regolare. Inoltre il primo step può essere obbligatorio o meno. Nel
caso non sia obbligatorio, l'obiettivo è conteggiato in ogni caso; nel caso in cui lo sia arrivare
all'URL dell'obiettivo senza passare attraverso il primo step del funnel non darà luogo al conteggio
del goal.
Personalizzazione della bacheca
Terminata la parte di attivazione e configurazione di un profilo, e trascorso un periodo di tempo
compreso tra le tre e le ventiquattro ore, Google Analytics dovrebbe iniziare ad accumulare,
elaborare e mostrare i primi dati. Quando si clicca sul pulsante "visualizza rapporto", accanto al
nome di un profilo, nell'interfaccia principale di Analytics, si entra nella cosiddetta bacheca
(dashboard), ovvero una schermata contenente un riassunto di alcuni dati che Google ha ritenuto
universalmente utili.
La bacheca è formata da tre sezioni distinte: la classica barra arancione in alto, un menu di
navigazione a più livelli sulla sinistra, che consente di accedere ai vari report di ogni profilo, e la
parte centrale che contiene di volta in volta i dati richiesti. Sebbene ogni report abbia un titolo e
questo venga riportato in alto, è bene notare che la traduzione italiana contiene un errore: il rapporto
"bacheca" nel menu di sinistra viene chiamata "pannello di visualizzazione".
La bacheca ci mette subito a disposizione un grafico dell'andamento delle visite giornaliere, negli
ultimi trenta giorni escluso il precedente, sei numeri "puri" quali visite, pagine viste, pagine per
visita, tempo medio sul sito, tasso di rimbalzo medio e percentuale di visitatori nuovi; un grafico
riassuntivo dell'andamento giornaliero dei visitatori, la panoramica delle provenienze geografiche
delle visite, un grafico a torta sulle fonti di traffico e il report riassuntivo con i primi cinque
contenuti più visti nell'arco temporale. Ogni grafico contiene il link alla sua versione approfondita,
e in generale ogni link porta a un maggior dettaglio di analisi: ad esempio, cliccando dalla bacheca
il "contenuto più visto" si accede al report "dettaglio contenuti" già segmentato per pagina.
Figura 8.1 - Menu di selezione del valore delle ordinate del grafico
Tramite la bacheca si possono già effettuare alcune analisi molto basilari, ma non per questo meno
interessanti. Sopra il grafico, appena entrati, è presente la voce "visite" e cliccandoci si accede a un
menu a tendina che permette di modificare al volo il contenuto del grafico stesso. Si può quindi
passare dal controllare le visite alle pagine viste, o alle pagine per visita o al tempo medio sul sito.
Inoltre si può scegliere di inserire sul grafico due valori (uno blu e uno arancione) per metterli a
confronto, quindi di paragonare (per lo stesso periodo di tempo) le "visite" con le "pagine per
visita", ecc.
Come si è detto, sono analisi molto basilari, ma il modo in cui Google Analytics le mostra sul
grafico le rende molto chiare ed esplicative, e quindi utili, anche a chi non ha dimestichezza con la
Web Analytics. Vedere l'andamento del "tasso di rimbalzo" rispetto alle "visite nuove" potrebbe
innescare alcune lecite domande cui Analytics può certamente contribuire a dare una risposta.
L'ultima voce di questo menu a tendina (confronto con sito) non è usata in questo contesto, ma
serve quando si è in regime di confronti temporali.
La bacheca di Google Analytics è stata progettata in modo da essere personalizzata sia a livello di
organizzazione delle informazioni presenti, sia a livello di aggiunta di informazioni che per default
non sono presenti. Ognuno dei box che contengono la mappa geografica, il grafico a torta o gli
elenchi possono essere spostati semplicemente posizionando il mouse sul titolo grigio del box,
finché non compare il mouse a forma di crocetta, cliccando e trascinando verso la nuova posizione.
Gli unici elementi che non possono essere rimossi, né spostati, sono il grafico superiore e la sezione
sull'utilizzo del sito. Per eliminare un box dalla dashboard, invece, è sufficiente cliccare la X in alto
a destra del box stesso.
È anche possibile il processo inverso, ovvero l'aggiunta alla dashboard dei report che più ci fa
comodo avere sott'occhio appena entrati nel profilo. È sufficiente cliccare il pulsante "aggiungi alla
bacheca", presente sopra al titolo di ogni report. Se, per esempio, volessimo aggiungere un elenco
dei primi cinque contenuti che hanno nell'URL la parola "castello", dovremmo andare nel rapporto
"contenuto -> contenuti principali", usare il filtro "con" scrivendo la parola castello e una volta
ottenuti i risultati premere "aggiungi alla bacheca". Esiste un unico limite imposto da Google in
questo processo: non si possono avere più di dodici box in bacheca.
Figura 8.2 - Il pulsante per aggiungere report alla bacheca
La personalizzazione della bacheca, inoltre, si riflette anche nel menu di navigazione di sinistra: le
sottovoci di "pannello di visualizzazione" sono short cut ai rapporti che abbiamo in bacheca, sia
quelli di default che quelli personalizzati, e ci permettono di saltare direttamente ai report di
maggiore interesse.
Infine bisogna tenere presente che tutte le modifiche alla bacheca sono visibili esclusivamente
all'utente che le apporta, nonostante possano esserci più utenti che accedono allo stesso profilo;
questo perché ogni utente può avere esigenze diverse, o guardare report completamente diversi, ad
esempio il Webmaster che guarda i report più tecnici e l'addetto al marketing che, invece, si
concentra su aspetti come la provenienza o le campagne.
Uso di calendario e cronologia
Google Analytics mostra in alto a destra il periodo temporale cui i dati fanno riferimento, nella
forma giorno/mese/anno, e questo intervallo non cambia nei nostri passaggi tra un report e un altro.
Per selezionare l'intervallo di date da analizzare sono disponibili due metodi: il calendario e la
cronologia, e per accedervi è necessario agire sul menu a tendina che appare usando la freccia
accanto alle date.
L'intervallo corrente è colorato di blu e per selezionare date diverse possiamo scriverle direttamente
nel formato gg/mm/aa, all'interno dei due campi "intervallo date", avendo cura di riempire per
primo quello a sinistra, con la data posteriore, e successivamente quello a destra, con la data più
recente, pena un errore sul controllo e un alert javascript.
È tuttavia possibile anche utilizzare un metodo grafico per la selezione delle date: controllando che
il campo più a sinistra sia contornato di blu andremo a cliccare la data di inizio del periodo che
vorremo considerare, eventualmente sposando indietro il calendario a mesi precedenti tramite le
frecce di navigazione; una volta effettuata questa selezione il campo di destra dell'intervallo si
contornerà automaticamente di blu e ci verrà permesso di completare la selezione con la data di fine
del periodo temporale. La selezione di un giorno solo comporta solo la prima fase di questi
passaggi, con la pressione di applica dopo aver selezionato l'unico giorno che si vuole analizzare.
Inoltre i nomi dei mesi sono link che effettuano automaticamente l'intera selezione, e a quel punto
non c'è bisogno di selezionare la fine del periodo. Stesso discorso per le settimane, selezionabili
tramite il semicerchio posto accanto a ogni lunedì.
Figura 9.1 - Il calendario di selezione in modalità "date"
L'altro metodo grafico di selezione delle date è la cronologia, accessibile tramite il tab posto a
fianco di "calendario". La cronologia si presenta come un grafico a istogramma grigio delle visite,
con in blu il periodo selezionato. Posizionando il mouse sul quadrato evidenziato è possibile
spostare l'intervallo date senza modificarne la durata, mentre agendo sui bordi della selezione si può
allungare o accorciare l'intervallo. Per la selezione precisa dei giorni è bene notare che i campi
testuali di "intervallo date" cambiano dinamicamente per riflettere la selezione corrente.
Figura 9.2 - Il calendario in modalità "cronologia"
Confronti temporali
Una delle funzioni più usate è quella del confronto di dati su periodi temporali differenti. Sotto ai
campi dell'intervallo date è presente una checkbox con etichetta "confronta con i dati precedenti",
che se selezionato fa comparire un'altra coppia di campi date, questa volta contornati di verde e
rappresentanti l'intervallo di date precedente, il campione rispetto al quale fare l'analisi.
I metodi di selezione sono gli stessi già esposti in precedenza, sia usando la cronologia che il
calendario, inoltre Google ci avvisa se gli intervalli non hanno la medesima lunghezza temporale,
cosa che falserebbe l'analisi. Inoltre è bene fare in modo che i periodi siano omogenei rispetto ai
giorni della settimana, almeno su intervalli corti: selezionando ad esempio da lunedì a mercoledì ed
attivando il confronto temporale, Analytics ci propone in verde dal venerdì alla domenica
precedente.
Figura 9.3 - Confronti temporali in modalità calendario
Una volta effettuata la selezione di due periodi temporali, tutti i report presenteranno due valori e
una variazione percentuale, verde nel caso sia positiva, rossa nel caso sia negativa (eccetto per la
"frequenza di rimbalzo" che ha una logica inversa).
Il grafico della dashboard presenterà due linee (blu e verde), per mostrare graficamente il confronto
fra i due periodi.
Convenzioni per grafici e interfaccia
La visualizzazione standard dei grafici è impostata su "giorno", ciò significa che ogni puntino lungo
la linea corrisponde a un giorno. È possibile modificare questa visualizzazione tramite i pulsanti in
figura e, per esempio, impostare "settimana", in modo che ogni puntino del grafico corrisponda a
sette giorni, da domenica a lunedì.
Figura 10.1 - Pulsanti di selezione della scala delle ascisse del grafico
Sia l'etichetta sull'asse delle ascisse del grafico, sia l'etichetta nel livello che compare, passando il
mouse su ogni puntino, rifletteranno questa modifica, e lo stesso discorso può essere fatto per
l'ultimo pulsante "mese".
Questo comportamento è valido anche quando si operano confronti temporali, in tutte le
visualizzazioni il livello "a scomparsa" mostrerà i due periodi (colorati secondo convenzione), le
due etichette e la variazione rossa o verde, sempre secondo convenzione.
Esiste un quarto pulsante attivabile solo in alcuni report, e precisamente in tutti quelli della sezione
"andamento visitatori" tranne visitatori unici assoluti, nel totale delle conversioni e nel tasso di
conversione, ed è il pulsante che mette il grafico in visualizzazione oraria, che consente di
conoscere la distribuzione media del dato durante le ventiquattro ore del giorno.
I dati tabellari, invece, godono di quattro modalità di visualizzazione, intercambiabili tramite i
pulsanti di selezione:
Figura 10.2 - I pulsanti di selezione per la visualizzazione dei dati tabellari
Il primo è quello predefinito per la maggior parte dei report, cioè quello tabellare e senza nessun
grafico, in cui i dati sono incapsulati in una tabella i cui record sono ordinabili in base alle
intestazioni delle colonne.
Il secondo è quello che rappresenta i dati su un grafico a torta controllato da due menu a tendina:
variandoli si possono variare il numeratore e il denominatore che danno luogo alle percentuali che
compongono il grafico, e i dati sono differenti a seconda dei report.
Il terzo presenta i dati sotto forma di istogramma, sempre con i due menu a tendina per controllare
in che modo viene generata la percentuale.
L'ultimo mostra i dati come istogrammi relativi alla media del sito; come sempre i dati verdi sono
migliori e quelli rossi peggiori. Quest'ultimo metodo di visualizzazione, se applicato nel contesto
del confronto temporale, mostra i grafici a barre relativamente al periodo di riferimento, invece
della media del sito, permettendo di capire molto velocemente quali siano stati gli incrementi o i
decrementi maggiori.
Come anticipato, la prima apertura dei report ci propone per definizione i dati nella forma tabellare,
ordinabili tramite clic sull'intestazione di ogni colonna. La colonna che attualmente comanda
l'ordine dei dati è colorata di un grigio più scuro, e una freccia accanto all'intestazione ci rammenta
se i dati sono ordinati in modo crescente o decrescente.
Sopra alla tabella viene riportato un sommario dei dati principali e il relativo confronto con la media
del sito, o con il periodo temporale di riferimento. Questo sommario non è assoluto e immutabile,
così come il grafico che sovrasta tutti i report: agendo sul filtro posto in fondo alla pagina è
possibile eseguire filtraggi anche parecchio complessi, e modificare sia i dati visualizzati nelle
tabelle (o nei grafici a torta o istogrammi), sia il grafico lineare in cima alla pagina, sia naturalmente
i totali di cui sopra.
Introduzione report visitatori
Il riepilogo della sezione visitatori contiene le info che Google Analytics ha raccolto a proposito
degli utenti che hanno visto il sito. Il grafico di riferimento è impostato sul numero di visitatori
nell'arco degli ultimi trenta giorni.
Il numero di visite è in base alle sessioni aperte dagli utenti. Una sessione inizia nel momento in cui
si apre la prima pagina, su cui è presente il codice di Analytics, e termina trenta minuti dopo aver
aperto l'ultima pagina recante il codice di tracciamento, il che non significa necessariamente trenta
minuti dopo aver abbandonato il sito. Se un visitatore vede solo due pagine, ma tra la prima e la
seconda apertura fa intercorrere due ore, Google Analytics registra due visite. Questo
comportamento può essere modificato aggiungendo al codice di tracciamento, prima di
_trackPageview(), la riga:
pageTracker._ _setSessionTimeout (durata in secondi della sessione);
Altro dato che ci viene mostrato è il numero di visitatori unici assoluti, cioè il numero di browser
distinti che hanno visitato il sito nel periodo temporale di riferimento.
Google Analytics traccia gli utenti unici tramite cookie scritti nel computer degli utenti, per cui se
due persone accedono tramite il medesimo PC, il medesimo account e il medesimo browser non c'è
modo di distinguerle. Allo stesso modo se una stessa persona visita il sito dal PC di casa e dal PC
dell'ufficio, per cui usando due browser diversi, verrà conteggiato come due visitatori distinti. Infine
la cancellazione dei cookie da parte degli utenti tra due visite provoca il conteggio degli stessi due
volte.
Il terzo dato è il numero di pagine viste, inteso come il numero di volte in cui è stata invocata la
funzione trackPageview(). Di norma questa pagina viene invocata una sola volta per ogni pagina,
e quindi genera un valore molto preciso, tuttavia la stessa funzione viene utilizzata anche per
tracciare i clic degli utenti su determinati link. Ad esempio se si volesse tracciare il numero di clic
fatti dagli utenti su un importante PDF in homepage, si dovrebbe modificare il link:
//da così
<a href="/pdf/doc.pdf">documento</a>
//a così
<a href="/pdf/doc.pdf"
onClick="javascript:pageTracker._trackPageview('/documentohome.htm');">documento</a>
Questo farebbe sì che, ad ogni clic sul link, venga generata una pagina vista "virtuale" conteggiata
da Analytics: da un lato sarebbe possibile conoscere il numero esatto di clic effettuati sul PDF.
guardando il numero di letture di quella pagina, ma dall'altro sarebbe bene tenere conto che anche
queste pagine virtuali concorrerebbero alla formazione del numero di pageview totali.
Il dato successivo è la media delle pagine visualizzate, cioè il numero di pagine viste diviso il
numero di visite nel periodo temporale selezionato. Più questo numero è alto e maggiore è il grado
di soddisfazione dell'utente, che è invogliato a restare sul sito e a leggere ulteriori pagine, oltre alle
prime. Sulla stessa lunghezza d'onda è il tempo sul sito, cioè il tempo medio in cui un utente
rimane su pagine che hanno il codice di tracciamento. Il tempo di visita di ogni pagina è calcolato
come la differenza tra il timestamp della pagina successiva e il timestamp della pagina precedente;
ne consegue che le visite di una sola pagina vista (i bounce) hanno tempo sul sito pari a zero e che
l'ultima pagina di una serie non può avere un tempo calcolato. Analogamente alla media delle
pagine viste, se il tempo sul sito è alto è un segno positivo.
Figura 11.1 - Parte principale del report di riepilogo visitatori
La frequenza di rimbalzo rappresenta, invece, il numero di visite di una sola pagina vista (cosiddetti
bounce) diviso il numero di visite nel periodo selezionato. Questo dato in realtà è contradditorio
perché non è detto che un bounce sia per forza negativo: se un visitatore trova quel che cerca alla
prima pagina andrà via soddisfatto e non avrà bisogno di guardarne altre. È pur vero che il nostro
scopo, in linea di massima, dovrebbe essere trattenere i visitatori e perseguire gli obiettivi, e che
bisognerebbe trovare il modo di definire come obiettivo questa soddisfazione dell'utente.
È possibile decidere di condividere i dati di Analytics in forma anonima e aggregata con gli altri
utenti del servizio; questo darà automaticamente accesso al report "analisi comparativa", in cui sei
metriche del nostro sito vengono messe a confronto con la media di almeno altri cento siti di
dimensione simile o della categoria appropriata. In alternativa si può decidere di selezionare
autonomamente la categoria usando il menu a tendina "apri elenco categorie" e operando la scelta.
Le categorie sono molto esplicative, e l'elenco è in continuo aggiornamento, ma non sempre è
possibile trovare una categoria adatta al nostro sito, specie se non è monotematico. Inoltre la
funzione di analisi comparativa è attivata in via sperimentale e le indicazioni tratte vanno prese con
la dovuta cautela.
Overlay carta geografica
Conoscere la provenienza geografica dei propri visitatori è molto importante. Credere che i
visitatori vengano solo da un paese spesso è un grave errore, e i motivi possono essere i più
disparati.
Il report "overlay carta geografica" ci permette di conoscere il dettaglio di queste provenienze
partendo dal continente e arrivando fino a un livello di dettaglio pari alla città. Tecnicamente
l'operazione è svolta attraverso un database di geolocalizzazione degli IP (anche se Google non ha
mai specificato la fonte o le fonti attraverso il quale questo database è aggiornato) e il grado di
precisione è molto elevato. Per ogni visita effettuata Google registra l'IP di provenienza delle
richieste e provvede a confrontarlo con questo database, dopodiché provvede ad aggiungere una
visita alla città appropriata.
Figura 12.1 - Report overlay carta geografica in tonalità di verde
Il primo impatto con il report ci mostra una cartina del mondo colorata in varie tonalità di verde: più
il verde è scuro e maggiori sono le provenienze da quel paese.
Passando il mouse sopra a una nazione si ottiene al volo il dettaglio, cliccandoci sopra si passa
direttamente al livello di visualizzazione "nazione", il quale, a sua volta, fornirà al volo il dato
relativo alle città (negli USA esiste il livello intermedio "stato federale" chiamato in modo
fuorviante per noi italiani "regione").
La navigazione tramite mappa flash funziona anche da filtro progressivo per i dati tabellari
sottostanti: all'inizio la tabella riporta i valori per ogni paese mentre cliccando su una nazione nella
carta i dati passano al livello città. Non esistendo un ulteriore livello sottostante, al clic su una città
la cartina scompare e si ottiene un grafico dell'andamento temporale delle visite provenienti dalla
selezione.
Un altro possibile livello di dettaglio si può ottenere tramite i link posti sotto alla cartina principale,
che convertono la visualizzazione predefinita con la cartina divisa in nazioni (chiamata
"paese/zona") in una visualizzazione per città, continenti o subcontinenti. Questi dati sono già
abbastanza interessanti, specie se i numeri sono abbastanza alti da compensare statisticamente la
non assoluta precisione dei database di geolocalizzazione utilizzati in questo processo.
Visitatori nuovi e di ritorno
Lo scopo di tale pagine è quello di determinare se la persona che visita il sito sia un nuovo utente.
Per farlo, il codice di tracciamento controlla l'esistenza di un cookie specifico (citato in precedenza)
ed eventualmente lo comunica ai server di Google. Il report "nuovi e di ritorno" ci indica, quindi,
quante delle visite effettuate nel periodo selezionato sono state fatte da computer che non avevano il
cookie impostato precedentemente.
È importante sottolineare che, a discapito del nome, il report non dà indicazioni sui visitatori del
sito, ma sulle visite. O meglio, può essere un buon indicatore del numero di nuovi visitatori unici,
ma non dei visitatori unici di ritorno. Questo perché se una persona, che non ha mai visto il sito,
effettua tre visite, la prima sarà conteggiata come un "new visitor" e le altre due come un "returning
visitor", mentre se una persona effettua una sola visita sarà solo una "new visit". Il numero di
visitatori nuovi, quindi, sarà sempre inferiore o uguale al numero di visitatori unici assoluti.
Vale sicuramente la pena di fare un esempio concreto: assumiamo che l'intervallo di date
selezionato sia dall'1 al 31 marzo. L'utente Antonio (A) visita il sito per la prima volta il 5 marzo, e
poi ritorna anche il 12 e il 17 di marzo. L'utente Barbara (B) visita il sito l'8 febbraio e poi torna il 5
marzo e il 12. Nei report: in "Visitatori unici assoluti", l'utente A viene conteggiato come nuovo
utente unico alla prima visita, durante la sua sessione del 5 marzo, e l'utente B viene conteggiato
come utente unico di ritorno (è stato sul sito a febbraio). I due utenti non saranno più conteggiati
come unici per nessuna delle visite seguenti (12 e 17 marzo). Questo report segna due visitatori
unici assoluti per il periodo 1-31 marzo.
In "nuovi e di ritorno" la visita del 5 marzo dell'utente A viene contata come una visita di un nuovo
visitatore. Le sue visite seguenti (12 e 17 marzo) vengono conteggiate come visite di un returning
visitor. Tutte le visite di B sono conteggiate come visite di ritorno. Questo report segna 1 new
visitor e 4 returning visitor per il periodo 1-31 marzo, anche se in realtà sta ovviamente parlando di
visite.
Figura 13.1. La parte principale del report "nuovi e di ritorno"
Essendo il sistema basato su cookie, "pezzi" di informazioni testuali lasciati sui computer degli
utenti, ne consegue che la cancellazione accidentale, volontaria o l'uso di browser differenti nello
stesso computer, sono operazioni in grado di alterare i numeri di questo report.
L'uso di questo report è in grado di dirci quanto il sito sia "appetibile" e in grado di fidelizzare
l'utenza: lo studio delle differenze nel comportamento, tra le visite nuove e quelle di ritorno, è un
indice in grado di fornire preziose informazioni in grado di modificare le nostre scelte per il futuro;
merita, quindi, un po' di tempo per creare due profili-copia che filtrino e mostrino, separatamente
nei report, le due tipologie di visitatori. Per farlo si creerà un nuovo filtro personalizzato di
inclusione con campo filtro "tipo di visitatore" e pattern filtro "new". Poi un nuovo filtro uguale ma
con pattern filtro "returning". Dopo di che si provvederà ad applicare i filtri corretti ai due profilicopia (o in alternativa si creeranno dei segmenti personalizzati che vedremo tra un po').
Pannelli incentrati sulla fedeltà
Google Analytics può ricavare, con alcuni calcoli, dati quali la fedeltà o la recency (il tempo tra due
visite) dei visitatori.
Il report "fedeltà" mostra la quantità di volte che un utente è stato sul sito nel periodo specificato. I
dati, in questo caso, sono progressivi, cioè uno stesso visitatore può essere conteggiato in più righe
del report, se effettua più visite. Chiariamo con qualche esempio: in un giorno singolo si hanno 13
visite da 9 visitatori unici assoluti. Il report fedeltà appare come segue:
Ritori Visitatori
1 volte 9
2 volte 1
3 volte 1
4 volte 1
5 volte 1
Il report segna 9 nuovi e 4 di ritorno; è facile comprendere che le visite di ritorno sono state fatte
dalla stessa persona, che è tornato sul sito per un totale di 5 volte durante la giornata.
Ogni visita viene inserita direttamente nella riga appropriata, perciò se un utente fa una visita il
primo gennaio e poi torna il 7 aprile, nel report del 7 aprile (e ammettendo per ipotesi che sia l'unica
visita di quel giorno) avremo un solo record recante "1" nella riga "2 volte". A livello macro è
quindi abbastanza facile intuire come i numeri crescano con l'aumentare dell'età del sito, arrivando a
segnare visitate anche nella riga "500+ volte".
Il report "recency" è simile al precedente, ma indica quanto tempo è trascorso dall'ultima visita di
ogni utente, in giorni. La riga "0 giorni" corrisponde alle visite che vengono effettuate con una
distanza di meno di 24 ore una dall'altra. Tecnicamente il conteggio viene effettuato "al volo" (al
momento della visita) sottraendo al timestamp della visita corrente il timestamp della visita
precedente. Per cui se un utente effettua una visita e torna dopo un anno, viene conteggiato
direttamente nella riga "365+ giorni fa". Poiché il cookie che consente questo calcolo ha una durata
massima di due anni, questo è anche il massimo intervallo di tempo che Analytics potrà conteggiare
nel report recency. Trascorsi più di due anni tra una visita e la successiva, si viene a tutti gli effetti
conteggiati come visitatori nuovi.
Figura 13.2 - Il report recency di un sito ad alta fidelizzazione
"Durata delle visite" suddivide il numero totale di visite a seconda di quanto tempo è stato speso sul
sito. Tecnicamente il dato viene calcolato a posteriori poiché, per convenzione in Web analytics (e
per impostazione predefinita di Google Analytics), una visita si considera conclusa dopo 30 minuti
di inattività dell'utente; con "attività" si intende qualsiasi azione monitorata dallo strumento di Web
analytics che invia dati al server collettore. Le visite della riga 1800+ rappresentano quelle di utenti
che hanno effettivamente navigato il sito per oltre mezz'ora, senza lasciare scadere la sessione.
Figura 13.3 - Il report "profondità della visita"
Il report "profondità della visita" provvede a suddividere le visite registrate nel periodo di selezione
in base al numero di pagine viste durante ognuna di esse. Come per il report precedente, i bounce si
trovano nella prima riga e rappresentano ovviamente le visite di una sola pageview, le visite con
oltre 20 pagine sono raggruppate nell'ultima riga.
Browser e rete
Tramite questi pannelli sarà possibile, ad esempio, conoscere quale browser porta più conversioni o
usando quale sistema operativo vengono raggiunti più goal, o ancora se ha senso sviluppare
elementi del sito in Flash 9 piuttosto che in Flash 8.
Figura 14.1 - Il report "browser" nella classica visualizzazione a torta
Il primo report è "browser" e presenta un grafico a torta con la ripartizione percentuale dell'uso dei
vari software giunti al sito, divisi per prodotto. Cliccando il nome di ogni singolo browser si ottiene
anche il dettaglio delle versioni (Internet Explorer 5.5, 6, Firefox 2.0.3, 3.0.1 ecc). Questo report
potrebbe permettere in fase di redesign del sito, di decidere di riservare uno sforzo minore alla resa
del sito su alcuni browser. Lo stesso discorso può essere effettuato per il report "sistemi operativi" e
per "browser e SO" che presenta le due informazioni combinate: a volte la resa grafica di un sito
varia non solo in base al browser, ma anche in base al sistema operativo usando il medesimo
browser.
Un altro report caro ai web designer è "colori dello schermo", che indica la profondità di colore
utilizzata nei sistemi dei visitatori, espressa in bit. Ha poco senso, infatti, utilizzare colori da una
paletta a 32 bit se poi la maggior parte dei visitatori ne usa una a 24 o 16, si corre il rischio di
mostrare un sito molto diverso da quello progettato.
"Risoluzioni dello schermo" è analogo al precedente, ma visualizza una lista della dimensione in
pixel degli schermi degli utenti. È particolarmente utile perché la diffusione di schermi
cinematografici, 16:10 e 16:9, sia nei desktop che nei laptop, e di dispositivi mobili (telefonini di
ultima generazione, palmari, netbook e subnotebook), sta facendo allungare molto la lista delle
possibili risoluzioni, fino a qualche anno fa molto limitata. La scelta del tipo di layout del prossimo
redesign del sito, o la lunghezza progettuale delle pagine e dei contenuti, piuttosto che la presenza
di due o tre colonne nella eventuale sidebar, sono aspetti che possono trarre grande vantaggio dallo
studio di questo report.
Gli ultimi due report di questo gruppo sono "versioni flash" e "supporto java"; il primo indica le
varie versioni di Adobe Flash in ordine di presenza sui browser degli utenti, ed è utile nel caso in
cui nel sito vi siano elementi realizzati con questa tecnologia. Il secondo non è riferito a javascript,
come erroneamente pensano in molti, ma al plugin di Java della Sun. Il report si limita a mostrare
quanti visitatori hanno il plugin Java e quanti no.
Figura 14.2 - Un esempio di report "ubicazione rete"
La serie di tre report raggruppati sotto la voce "proprietà della rete" è relativa alle informazioni
del livello fisico della connessione degli utenti che effettuano visite al sito. "Ubicazione rete" non è
altro che una lista di IP dei visitatori raggruppati, dopo aver fatto un lookup inverso
(un'interrogazione che viene fatta ai server DNS e che traduce un indirizzo IP in un nome a
dominio).
Google Analytics, ovviamente, conosce gli indirizzi IP dei visitatori, ma non li mostra in nessun
report poiché Google li reputa alla stregua di informazioni personali. Per questo motivo è possibile
impostare dei filtri, ad esempio sulle visite, sul campo IP ma non è possibile fare in modo di avere
la lista degli IP dei visitatori. Il report "ubicazione rete" non è molto utile quando si guardano i
grandi Internet Service Provider che forniscono le connessioni domestiche, mentre ha
indubbiamente senso guardando la lista delle aziende che vengono a visitare le nostre pagine, ad
esempio per analizzare se e cosa guardano i nostri concorrenti.
Il secondo report di questo gruppo è "nomi host" e rappresenta la lista degli host dai quali sono
pervenute chiamate al codice di monitoraggio di Analytics. Per scelta progettuale il prodotto Google
non incorpora nessuna protezione, a monte della raccolta dati, riguardo al dominio di provenienza
delle chiamate: se un malintenzionato copia il nostro codice e lo incolla sulle sue pagine, a tutti gli
effetti invia dati che poi sono analizzati e presentati nei report.
Senza pensare per forza a malintenzionati, anche le pagine in cache ai motori di ricerca contengono
lo script ma vengono eseguite sul dominio dei motori di ricerca. A questo comportamento è
possibile ovviare con un filtro (di inclusione o esclusione, dipende), ma il modo per accorgersi di
problemi è proprio dal report "nomi host". Un altro caso tipico di uso di questo report è la
conoscenza delle pagine che maggiormente sono oggetto di traduzione tramite sistemi automatici e
l'ottimizzazione del contenuto fornendo direttamente una versione tradotta.
L'ultimo report è "velocità connessione", ogni visita viene categorizzata in base all'Internet Service
Provider che fornisce la connessione, poi confrontata con un database e infine categorizzata in uno
dei possibili casi. Poiché non c'è quindi un vero e proprio test della velocità di connessione, questo
non è un report sul quale fare molto affidamento.
Definito dall'utente
Il report "definito dall'utente" è un po' particolare, rispetto a tutti gli altri, perché ci mostra un
valore che non è ricavato automaticamente dal codice di monitoraggio, o da un calcolo basato sui
dati inviati, ma mostra un dato che, appunto, viene deciso dall'utente che utilizza Google Analytics
per monitorare il suo sito.
Tra tutte le funzioni che è possibile utilizzare per modificare il codice di tracciamento, una in
particolare è legata a questo report, ed è _setVar(). Questa funzione provvede a scrivere un cookie
aggiuntivo nel computer del visitatore che guarda la pagina dove viene invocata, tracciamento che
contiene il valore che viene passato alla funzione e che resterà, nel computer dell'utente, per due
anni dal momento della creazione, o del suo aggiornamento.
L'utilizzo di _setVar() è semplice, basta invocare la funzione prima di trackPageview() in questo
modo:
pageTracker._setVar("valore");
All'interno del report troveremo i valori passati come parametro e i dati relativi al comportamento
degli utenti suddivisi in base a questi valori. Ad esempio si potrebbe "taggare" tutti gli utenti che
effettuano una login in base al loro livello di accesso (utente, editor, amministratore) e segmentare
l'utilizzo del sito per capire diversi comportamenti.
Questo aspetto di Google Analytics è sottovalutato da molti, ma è di fatto l'unico varco attraverso il
quale possiamo immettere dati di nostra volontà e ottenere una nuova dimensione con la quale
segmentare gli ulteriori dati disponibili.
"Definito dall'utente" è disponibile anche come campo filtro, in modo da permetterci di creare filtri
in base ai valori che abbiamo specificato, oppure è disponibile come scatola vuota all'interno della
quale memorizzare il risultato di un filtro avanzato che trasforma i dati esistenti. Un utilizzo tipico
della _setVar(), in combinazione con un filtro, è l'esclusione delle proprie visite in presenza di un
IP dinamico.
Filtrare un IP fisso o un dominio (o proxy aziendale) è facile, basta un filtro predefinito, ma filtrare
un IP che cambia spesso, o ad ogni connessione, è problematico perché non si può scrivere un filtro
universalmente valido. Allora si procederà così: si crea una pagina nascosta nel sito che si monitora,
una pagina pubblica non indicizzata dai motori, senza link entranti e il cui indirizzo è noto solo alle
persone che vogliono essere filtrate. Questa pagina conterrà il codice di Analytics modificato
tramite _setVar() con un valore, diciamo _setVar("loggato");.
Una volta visitata questa pagina il nostro browser viene "marchiato" con il cookie speciale
contenente il valore "loggato" e questo valore verrà passato per i successivi due anni in ogni nuova
chiamata del codice di Analytics da parte del browser. Si creerà quindi un filtro personalizzato di
esclusione con campo filtro "definito dall'utente" e valore "loggato". Le visite di tutti coloro che
hanno visitato la pagina creata ad hoc saranno d'ora in avanti escluse dai report.
Non c'è virtualmente limite ai valori e agli usi possibili di setVar, sebbene molti ritengano che avere
una sola scatoletta a disposizione sia una forte limitazione di Analytics. È però bene ricordare che
usare il campo "definito dall'utente" per memorizzare indirizzi IP, magari ricavati lato server e
scritti con un linguaggio dinamico all'interno della funzione _setVar(), costituisce una violazione
della licenza d'uso di Analytics e può comportare la cessazione della fornitura del servizio da parte
di Google.
Introduzione a Sorgenti di traffico
Studiare le fonti di traffico, in modo approfondito, oltre a far capire da dove, chi e perché è entrato
nel sito, ha lo scopo di suggerire azioni da intraprendere nel futuro; ad esempio si potrebbe scoprire
che una vecchia campagna dell'anno scorso porta più visitatori dell'ultima realizzata, capirne il
perché e provare a correggere la successiva. Oppure che un certo referrer porta proporzionalmente
più conversioni di tutti gli altri, e quindi cercare di instaurare un business con il sito in questione per
sviluppare ulteriormente questo canale.
Figura 16.1 - La panoramica delle sorgenti di traffico
Il pannello introduttivo, delle sorgenti di traffico, serve a darci il polso della situazione, prima di
approfondire le analisi, e contiene riassunti e link a tutti gli altri report disponibili nella sezione. Il
grafico, che sovrasta il pannello principale, è impostato per definizione sulle visite, analogamente
alla bacheca, e successivamente troviamo la ripartizione percentuale delle visite per provenienza:
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traffico diretto: visitatori provenienti da link non riconducibili a nessun dominio;
siti di provenienza: link su altri domini;
motori di ricerca: visite provenienti da pagine dei risultati di motori di ricerca, per risultati
organici o sponsorizzati.
Il grafico a torta relativo, tuttavia, può contenere una quarta voce ("altro") e include sostanzialmente
le campagne di promozione che abbiamo dotato di specifici tag e le visite che per problemi tecnici
non è stato possibile attribuire a una delle tre categorie nominate in precedenza.
Scendendo ancora si trovano i primi cinque record del report "tutte le fonti di traffico" e le prime
cinque parole chiave dell'omonimo rapporto, con link ai report stessi e al dettaglio dei record
mostrati. Essendo dati riassuntivi, il dettaglio riportato è minore ed è possibile conoscere soltanto il
numero di visite e la percentuale di esse sul totale del sito.
Vale la pena di fare ora una piccola parentesi e spiegare un concetto che tornerà utile nelle
valutazioni dei report successivi: la fonte di traffico è un dato che Google Analytics scrive nei
cookie del browser dell'utente e che viene inviato ogni volta che il codice javascript viene eseguito.
È fondamentale comprendere quando questo valore viene modificato nel cookie, perché è in base a
quel che c'è scritto nel cookie che viene attribuita una eventuale conversione.
Le regole dicono che le visite provenienti da campagne, organico, referrer e AdWords aggiornano
sempre il cookie, e che il traffico diretto ha la minore precedenza tra tutti. In pratica, se un visitatore
arriva da un motore tramite una ricerca, nel cookie ci sarà scritto "organico|keyword", se poi torna
digitando direttamente l'indirizzo e fa una visita diretta nel cookie ci sarà sempre scritto
"organico|keyword". Idem per quel che concerne il rapporto campagne / traffico diretto e siti di
provenienza / traffico diretto. Se un visitatore proviene da una campagna il cookie viene sempre
aggiornato, qualsiasi cosa vi sia scritta dentro.
Diretto, siti di riferimento e motori
I visitatori che arrivano nel sito scrivendo direttamente l'URL nella barra dei browser, effettuano
quello che viene chiamato "traffico diretto" e che viene mostrato nell'omonimo report. A questa
categoria di utenti si ascrivono anche coloro che hanno inserito l'indirizzo del sito nei preferiti del
browser, e lo usano per ritornare, e coloro che cliccano su un link contenuto in una email aperta in
un client di posta stand-alone e non web-based, come Outlook, Thunderbird o Mail.
Il traffico diretto può essere considerato come un indice della popolarità raggiunta da un brand, o
della correttezza delle azioni di marketing; ad esempio, se si è impostata correttamente una
campagna a mezzo stampa, in cui si richiama l'URL del sito, è lecito attendersi un aumento del
traffico diretto, diversamente la campagna potrebbe non aver funzionato a dovere.
Il report mostra un grafico dell'andamento delle visite dirette nel tempo e permette di segmentare il
dato, secondo le voci presenti nel menu a tendina "dimensione". Tramite la tab "conversione
obiettivo", invece, si potranno conoscere i dati relativi alle conversioni del solo traffico diretto.
Le visite tramite un link, posto in un qualsiasi altro sito nella rete, vengono dette visite con referrer
(o referral) e mostrate nell'omonimo report. Il referrer è un campo del protocollo HTTP che
permette di conoscere l'indirizzo della pagina precedentemente visitata e sulla quale c'era l'URL che
si sta visitando.
Il referrer è un indice della popolarità del sito analizzato: tanti più link al sito ci sono in giro per la
rete, tanto più è popolare e riceverà visite, tanti più record dovrebbero essere presenti nel report. In
realtà non è sempre così, e la lista dei referrer va studiata proprio per conoscere con quali siti sia
opportuno stringere accordi di collaborazione, o sponsorizzazione, per aumentare il traffico in
ingresso.
In Analytics i referrer sono divisi per dominio e mostrati in ordine decrescente di visite, come tutti
gli altri report. Ogni record del rapporto rappresenta l'insieme di pagine (una o più) del dominio che
contiene link al nostro sito; cliccando un dominio si può accedere al dettaglio delle pagine, se
appunto ve ne sono, e studiare le differenze di rendimento tra link posizionati in pagine differenti.
Il dettaglio viene riportato solo se le pagine interne del sito non contengono parametri. Il referrer,
infatti, viene "troncato", in fase di analisi, all'altezza del simbolo ?, per cui, se ci sono due link, in
due differenti pagine di un forum, con questi indirizzi:
www.sito.it/topic.php?id=12345
www.sito.it/topic.php?id=56789
nel report avremo due visite dalla pagina topic.php da sito.it.
Si può ovviare a questo problema creando un filtro personalizzato avanzato che estrae nel campo A
il Referral, con formula (.*), e sovrascrive il campo di output "definito dall'utente" con formula
$A1; in questo modo i referrer completi saranno però disponibili nel report "definito dall'utente".
Figura 17.1 - Un esempio di dettaglio referrer dove i parametri sono stati tagliati
I visitatori che, per arrivare sul sito, passano da motore di ricerca, vengono mostrati nel report
"motori di ricerca". Conoscere quali siano le keyword più utilizzate per arrivare sul sito è un
indubbio vantaggio in funzione dei contenuti che saranno immessi nel sito in futuro e per
ottimizzare il sito stesso.
Analytics presenta questo report in ordine decrescente di visite per parola chiave, inoltre sono
presenti due link per separare le chiavi non pagate (i risultati naturali, organici) da quelle pagate
(collegamenti sponsorizzati - AdWords) e conoscere nel dettaglio le differenze di rendimento.
Tutte le sorgenti di traffico e parole chiave
Il report riepilogativo "tutte le sorgenti di traffico" mostra, in un unico pannello, tutte le sorgenti
di traffico che hanno dato origine a visite nel sito monitorato, combinate con il mezzo attraverso il
quale le visite sono state veicolate.
Sopra alla lista dei record è presente un menu a tendina che permette di dividere la vista di questo
report nelle sue componenti di base. Cliccando "sorgente" si avrà una lista che potrà comprendere i
nomi di motori di ricerca, i domini dei siti referenti, il nome delle campagne taggate, ecc, e tutti
questi record saranno ulteriormente divisibili cliccandoci sopra o segmentabili tramite il menu
"dimensione". Usando il menu a tendina per selezionare "mezzo" si avrà una lista dei possibili
medium, quindi ad esempio organic, referral, il nome di una campagna, ecc, e varranno le stesse
considerazioni precedenti.
Figura 18.1 - Un possibile esempio di report "tutte le sorgenti di traffico"
Il report "parole chiave" funziona all'inverso rispetto a "motori di ricerca": il primo livello di
visualizzazione contiene tutte le parole chiave tramite le quali i visitatori hanno raggiunto il sito, e
nel dettaglio di queste sarà poi possibile segmentare per motore. Anche in questo report sono
presenti i link per distinguere le keyword pagate da quelle non pagate.
Lo scopo di questo rapporto è quello di fornire informazioni dettagliate sulle keyword che portano
visite di valore al sito, ad esempio confrontando la media delle pagine viste per ogni keyword o il
tasso di rimbalzo.
Non sempre le chiavi che portano più traffico sono poi quelle che effettivamente "rendono" di più in
termini di obiettivi, e comunque, nell'ambito di una lunga serie di keyword, può essere interessante
studiare anche quelle con bassi numeri; come insegna Chris Anderson sono quelle con un tasso
potenziale di crescita maggiore (la famosa teoria della coda lunga) e perché se invece si sta pagando
per comprarle può essere conveniente smettere e far ritornare il costo a budget giornaliero per
essere impiegato in chiavi con una rendita maggiore.
Pannelli AdWords
I gestori di siti Web che usano AdWords di Google, per comparire nei risultati sponsorizzati,
possono usare questa serie di report per ottenere informazioni più dettagliate sui risultati conseguiti
tramite le loro strategia. Rispetto ai pannelli riepilogativi di AdWords, Google Analytics fornisce
una serie di informazioni aggiuntive e soprattutto la possibilità di incrociare quei dati con
dimensioni altrimenti sconosciute.
Poiché il codice javascript, di Google Analytics, è in parte mutuato da quello di AdWords, anche
senza effettuare alcuna operazione, alcuni dati vengono già rilevati automaticamente da Analytics,
poiché le campagne su AdWords contengono già alcuni parametri riconosciuti. Tuttavia, per godere
appieno dei report, e dell'importazione giornaliera del costo per clic, è necessario collegare l'account
AdWords a quello Analytics. Esistono due situazioni possibili: si è già inserzionisti AdWords e si
sta creando per la prima volta un account Analytics; in questo caso è bene partire dal pannello
AdWords (tab analytics) e iniziare la procedura di registrazione da lì, oppure si inizia
successivamente a usare AdWords ed è necessario porre attenzione al fatto che la mail usata per
iscriversi, sia una delle mail che sono amministratrici in Google Analytics. Soddisfatta questa
condizione dal tab analytics sarà possibile iniziare la procedura per collegare i due account.
Il report "campagne AdWords" presenta tutte le campagne che hanno ricevuto visite da risultati
sponsorizzati nel periodo selezionato, in ordine decrescente di visite. Da questo pannello si possono
apprendere anche quante pagine viste hanno totalizzato le campagne, il tempo medio sul sito, la
percentuale di bounce e gli altri dati classici del tab "uso del sito" di tutti i report. Sempre
analogamente agli altri report sono presenti i tab "conversione obiettivo", "e-commerce" (se
abilitato), ma la vera forza di questo report è tramite il tab "clic", che non è presente in nessun altro
gruppo di rapporti, e che mostra:
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visite: il numero di visite generate da clic su annunci sponsorizzati;
Impressioni: il numero di volte che gli annunci sono stati visualizzati;
Clic: il numero di clic che sono stati effettuati sugli annunci AdWords;
Costo: il costo dei clic ricevuti;
CTR (Click-through rate): la percentuale di clic rispetto al numero di annunci visualizzati;
CPC (cost per click): il costo medio addebitato per i clic degli utenti sugli annunci;
RPC (revenue per click): il guadagno medio per ogni clic ricevuto, calcolato tramite il
valore degli obiettivi o il valore dei guadagni e-commerce monitorati;
ROI (return on investment): la redditività dell'investimento calcolato come entrate ecommerce, più valore obiettivo, meno costi AdWords, diviso i costi AdWords;
Margine: il guadagno medio dell'investimento calcolato come entrate e-commerce più
valore obiettivo meno costi AdWords diviso le entrate.
Ognuna della campagne, se cliccata, porta ad un report di dettaglio in cui è possibile discernere i
valori generati da più parole chiave o frasi acquistate. Questo report è molto utile per capire quanto,
e come, si stanno spendendo soldi per acquistare keyword, e se queste portano effettivamente al sito
il valore che ci si aspetta; analizzando questo report si possono decidere modifiche alla strategia
intrapresa, oppure si possono ottimizzare i costi eliminando o modificando le keyword che non
producono risultati tangibili.
Figura 19.1 - Il report "posizione delle parole chiave"
Campagne e annunci
In Google Analytics le campagne non sono altro che link verso il nostro sito contenenti alcuni
parametri particolari, che sono automaticamente riconosciuti dal codice di monitoraggio, il quale
deve essere obbligatoriamente presente nella pagina di destinazione del link. Questi parametri sono:
Parametro
Descrizione
utm_source
Rappresenta la sorgente del traffico (il nome). È un parametro obbligatorio
Rappresenta il mezzo della campagna (ad esempio banner, email, cpc). È un
utm_medium
parametro obbligatorio
utm_campaign Rappresenta il nome della campagna. È un parametro consigliato
Rappresenta il contenuto della campagna, differenzia due annunci che puntano alla
utm_content
stessa pagina. Viene utilizzato anche nei test A/B
Rappresenta il termine della campagna, il termine comprato nelle ricerche
utm_term
sponsorizzate
Figura 20.1 - Il report campagne con visualizzazione a istogrammi del "tempo sul sito" rispetto alla
media del sito
Il report "campagne" presenta le campagne divise per sorgente (utm_source), in ordine decrescente
di numero di visite ricevute, e la sorgente "(not set)" rappresenta il traffico che non è stato taggato
come campagna, quindi racchiude le visite dirette, i referrer e le visite da risultati organici di motori
di ricerca.
Cliccando su una campagna si accede al dettaglio della stessa, ma i valori riportati sono gli stessi
del riepilogo. Tuttavia è presente il menu a tendina "dimensione" che permette di incrociare le visite
provenienti solo dalla campagna selezionata con tutti gli altri dati presenti in Analytics, ad esempio
la provenienza geografica o l'ubicazione della rete. Nel menu a tendina sono presenti anche le voci
"mezzo", "campagna", "contenuti dell'annuncio" e "parola chiave". Essi rappresentano i valori
rispettivamente dei parametri "utm_medium", "utm_campaign", "utm_content" e "utm_term". Lo
stesso menu a tendina è presente anche nella schermata di riepilogo delle campagne, e permette, ad
esempio, di avere il riepilogo dei mezzi utilizzati per le campagne nel periodo temporale
selezionato.
Il report "versioni annunci" è sostanzialmente analogo al report "campagne" già segmentato per
contenuto degli annunci ed escludendo le visite (not set).
Contenuto, introduzione e overlay del sito
I due gruppi di report affrontati fino a questo momento sono relativi a fenomeni esterni al nostro
sito. Il primo è il gruppo di report che fornisce informazioni sui visitatori, sulla provenienza,
l'ubicazione, le abitudini, ecc. Il secondo è il gruppo che fornisce informazioni sulle fonti di traffico,
le parole chiave, le campagne, ecc. Il terzo gruppo di report, invece, è completamente incentrato
sull'uso che viene fatto del sito monitorato, sui percorsi di navigazione e le performance delle varie
pagine e sezioni. Fare Web analytics senza tenere conto di questa parte del lavoro è un grande
errore, perché dei tre elementi menzionati, il sito è (o dovrebbe essere) quello su cui abbiamo il
controllo più diretto.
Il tipo e la disposizione dei contenuti, ad esempio, influenza il tempo totale sul sito dei visitatori e la
percentuale di obiettivi raggiunti. Una buona campagna di promozione può portare molte visite, ma
i contenuti sono in grado di veicolare correttamente i messaggi?
Il gruppo di report "contenuto" aiuta a capire effettivamente come i visitatori usano il sito. La
panoramica si presenta con il grafico delle pagine visualizzate nel periodo di riferimento. Sotto è
presente un riepilogo delle metriche "pagine visualizzate", "pagine visualizzate uniche" e
"frequenza di rimbalzo" e ancora più in basso un estratto dei primi cinque URL più visitati. Sulla
destra, invece, viene mostrato un box che permette di accedere a due report che non sono presenti
nel menu di navigazione, a due report già segmentati e all'overlay del sito. Questi report sono il
"riepilogo navigazione", "percorsi di accesso", "origine dell'accesso" e "parole chiave di accesso".
Figura 21.1 - Il box con i link ai rapporti sulla navigazione
Analizziamo subito l'overlay del sito che permette di comprendere, in modo visuale, come i
navigatori si muovano tra le pagine del sito, analizzando quest'ultime una alla volta. Attivando
l'overlay viene aperta una nuova finestra del browser che visualizza la pagina principale del
dominio monitorato, sovrastato da una barra di Google Analytics e un menu a tendina dal quale
selezionare il valore che verrà visualizzato nell'overlay.
Lo strumento si presenta come una barretta grafica, recante una percentuale, su ognuno dei link
presenti nella pagina. La percentuale rappresenta la frazione di navigatori che hanno cliccato quel
collegamento, quindi che hanno cambiato pagina. Il menu a tendina in alto, impostato per
definizione su "Clic", presenta i valori "clic" e "valore obiettivo (entrate)", e potrebbe riportare
anche i valori "transazioni", "ricavi", oltre ai vari obiettivi, se ve ne sono, a seconda che siano stati
abilitati o meno i rapporti e-commerce.
La navigazione nell'overlay avviene, normalmente, seguendo i link come se si stesse navigando sul
sito; per ogni pagina visualizzata Google Analytics provvederà a scaricare dal server i dati relativi
alla pagina e a distribuirli in "sovraimpressione" al sito.
Tuttavia l'overlay ha seri limiti di implementazione: non riesce a ricostruire il valore dei link in
javascript, dentro a flash, i link che portano a documenti scaricabili, i link esterni, i frame, i redirect
e i link con l'attributo target=_blank. Non riesce a distinguere due link che portano alla stessa
pagina, per cui mostrerà graficamente, per entrambi, lo stesso valore totale. Inoltre sono noti alcuni
bug e anomalie che ne rendono difficoltoso (se non impossibile) l'uso su siti con URL contenenti
parametri.
Riepilogo navigazione e percorsi di accesso
Il "riepilogo navigazione", accessibile soltanto tramite la panoramica dei contenuti, presenta un
report differente da tutti gli altri che si possono vedere in Analytics: viene presentato un "flusso" di
pagine, tramite alcune frecce che permettono graficamente di capire, per ogni pagina, quanto spesso
quella pagina sia stata una pagina di ingresso, quali pagine sono state viste prima di quella
selezionata e quanti visitatori hanno lasciato il sito dopo averla vista.
All'apertura del report viene mostrata la pagina che è stata indicata come principale in fase di
configurazione del profilo, ma è tuttavia possibile visualizzare i dati di qualsiasi pagina tramite il
menu a tendina "contenuto": esso presenta le prime dieci pagine in ordine di pagine viste, mentre
per accedere alle altre è necessario usare la form di ricerca sottostante.
La pagina selezionata, come detto, viene messa al centro del flusso di navigazione delle visite, che
sono mostrate come percentuale del totale. Per ogni pagina, il primo dato in alto a sinistra
("Entrate") è la percentuale di visite che sono iniziate proprio in quella pagina, cioè la percentuale
di ingressi direttamente nella pagina; il secondo dato a sinistra della pagina corrente ("Pagine
precedenti") è la percentuale totale di visite, che sono arrivate alla pagina analizzata, avendo già
visto un'altra pagina del sito in precedenza. In questo caso vengono mostrate anche le prime dieci di
queste pagine, con link al dettaglio dell'analisi di navigazione relativo a quelle pagine.
Analogamente, il primo dato sulla destra ("Uscite") rappresenta la percentuale di visite che non
hanno visto un'ulteriore pagina dopo quella analizzata nel report. Vale a dire le visite che sono
terminate nella pagina in questione. Il secondo dato ("Pagine successive"), invece, rappresenta il
totale percentuale di visite che hanno proseguito la navigazione e il dettaglio delle prime dieci di
queste pagine successive.
Figura 22.1 - Il report "riepilogo navigazione" impostato sulla homepage di un sito
Il secondo report, accessibile solamente dal riepilogo navigazione, è "Percorsi di accesso", e
presenta un flusso di pagine analogo al precedente, ma eliminando le pagine precedenti e
aggiungendo un livello successivo alle pagine visitate.
In pratica è possibile conoscere la destinazione dei visitatori, a partire da qualsiasi pagina e, da
ognuna delle seconde pagine, la successiva destinazione. Il report si presenta con la pagina
analizzata sulla sinistra, nel box "a partire da", e con le pagine viste dopo quella selezionata nel box
centrale "quindi sono state visualizzate queste pagine:". Questo box presenta le prime dieci pagine
viste in ordine decrescente ma, a differenza del report "riepilogo navigazione", qui è possibile
decidere quante righe mostrare e avanzare o indietreggiare tra i record tramite le frecce in basso.
Una volta selezionato da questo box la pagina desiderata, verrà popolato anche il terzo box ("e per
finire:").
Attenzione però, il titolo del box può risultare fuorviante: le pagine presenti in questo riquadro non
rappresentano le ultime pagine visualizzate nelle visite (o almeno, non esclusivamente), ma la
"fine" del minipercorso di tre step che si è analizzato a partire dalla pagina scelta.
Figura 22.2 - Il report "percorsi di accesso" mentre visualizza anche un terzo livello di navigazione
Gli ultimi due report accessibili tramite il menu a tendina "analizza" sono "origini dell'accesso" e
"parole chiave di accesso" ma equivalgono a selezionare un contenuto nel report "contenuti
principali" e a segmentarlo per fonte di traffico o parola chiave.
Contenuti principali e per titolo
Il report "contenuti principali" consente di sapere quali siano le pagine più viste. Tra le dimensioni
che troviamo nel riepilogo sono presenti i valori "pagine visualizzate" e "pagine visualizzate
uniche". La differenza è che Analytics conteggia, separatamente, il numero di volte che è stata
visualizzata da un navigatore e il numero di pagine uniche che questo visitatore ha visto durante la
sua sessione di navigazione, quindi escludendo i refresh della stessa pagina e le pagine viste due o
più volte. Se ad esempio un visitatore si muove così:
index -> chi siamo -> index -> contatti -> contatti (refresh) -> index -> fine navigazione
le pagine visualizzate sono sei, le pagine visualizzate uniche sono tre (index, chi siamo e contatti).
La sola pagina contatti avrà due pagine visualizzate, ma una sola pagina visualizzata unica.
Figura 23.1 - Parte del report "contenuti principali" con evidenziata la colonna della pagine uniche
Altro elemento da tenere in considerazione, nella riga del riepilogo, è il tempo medio: a differenza
della bacheca, e della sezione dei visitatori, qui il tempo mostrato è il tempo medio per pagina, non
il tempo medio di visita. Se un visitatore sta sei secondi su una pagina, e dieci minuti su un'altra (ed
escludendo sempre l'ultima pagina della visita, il cui tempo non può essere calcolato né
singolarmente né nel totale), il tempo totale della visita è 10 minuti e 6 secondi, il tempo sulle due
pagine è rispettivamente di 6 secondi e di 10 minuti ma il tempo medio per pagina è 5 minuti e 3
secondi. Il dato mostrato nel riepilogo in alto, inoltre, è la media dei tempi per ogni pagina, che
viene mostrato, invece, per ogni riga del report.
La frequenza di rimbalzo è un dato da leggere separatamente dalle pagine visualizzate: la frequenza
di rimbalzo è il numero di volte in cui una pagina è stata visitata, diviso il numero di volte che, la
stessa pagina, ha rappresentato la pagina di ingresso. Per cui: una pagina può essere stata vista
centomila volte, e avere una frequenza di rimbalzo del 100%, ma ciò non significa che essa sia stata
per centomila volte un bounce. Significa, però, che il 100% delle visite, che approdano direttamente
su quella pagina (mettiamo il caso di 2 su 2), poi non proseguono la visita. Il dato sui bounce rate,
di una pagina, va quindi messo in relazione con il dato sulla percentuale di uscite, che è un dato in
grado di dire se una pagina determina una "emorragia" di visitatori dal sito.
Cliccando uno qualsiasi degli URL di questo report si viene portati in una pagina di dettaglio che
contiene le stesse informazioni del pannello precedente, ma include il menu a tendina "dimensione",
il quale ci permette di segmentare i soli dati, relativi all'URL richiesto, con una serie di altre
informazioni presenti nel database di Google Analytics. È possibile, per esempio, conoscere la
lingua dei browser dei soli utenti che hanno visualizzato un certo URL e, poiché viene introdotto un
fattore "per utente", saranno di nuovo disponibili i tab "conversione obiettivo" ed "e-commerce".
Figura 23.2 - La pagina di dettaglio di un URL, con tutte le informazioni ad esso relative
Il report "contenuti per titolo" è assolutamente analogo al precedente, ma le pagine vengono
mostrate raggruppate in base all'attributo <title>, che viene raccolto e inviato dal codice di
monitoraggio di Google Analytics. Tramite questo report è facile risalire a una specifica pagina se
gli URL del sito non sono particolarmente esplicativi. Il rovescio della medaglia è che se il sito
presenta più pagine, con lo stesso title, esse saranno indistinguibili all'interno di questo report.
C'è un'altra cosa da tenere a mente e riguarda la funzione trackPageview(): quando si clicca su un
documento scaricabile e viene invocata la funzione per tracciare il download, viene generata una
pagina virtuale con URL scelto da noi e passato come parametro alla funzione, ma con title uguale a
quello della pagina ove la funzione viene invocata. Per cui il report "contenuti per titolo" può
presentare numeri molto diversi da "contenuti principali".
Dettaglio contenuti
Il report "dettaglio contenuto" ha senso se il sito monitorato presenta delle pagine incluse in
directory (siano esse virtuali o reali). Cliccando su un record di questo rapporto si accede al
dettaglio della directory selezionata: se essa contiene ulteriori livelli si può ripetere il procedimento
fino all'ultima foglia di questo ramo, e in qualsiasi momento è possibile utilizzare il menu a tendina
"dimensione" per segmentare le sole visite a questa directory, incrociarle con gli altri dati che
Analytics mette a disposizione e ottenere la possibilità di passare quindi ai tab "conversioni
obiettivo" ed "e-commerce".
Figura 24.1 - Un esempio di dettaglio contenuto della struttura a cartelle per l'archivio di un blog
basato su Wordpress
Un uso possibile è quello di ordinare le directory per tempo medio di permanenza, andando a
individuare interi insiemi di pagine con performance peggiori della media del sito, oppure ordinare
per frequenza di rimbalzo o percentuale di uscita. È ovviamente consigliato indagare più a fondo
all'interno della directory, poiché si tratta pur sempre di medie, ma diversamente dai report che
presentano i dati per singole pagine, in questo è più facile capire quale gruppo di pagine abbia
risultati più scarsi.
Pagine di destinazione, di uscita e indice $
Il report "pagine di destinazione" mostra quanto spesso le pagine equivalgono alle pagine di
ingresso, se sono state le uniche pagine viste e, di conseguenza, la frequenza di rimbalzo delle
pagine.
Questo è l'unico report, in tutto Google Analytics, in cui visitatori, visite e pagine viste possono
essere considerati la stessa cosa, infatti la metrica mostrata è "Entrate" e non (per esempio) pagine
visualizzate.
Per ogni pagina che è stata un ingresso, quindi, vengono mostrati il numero di ingressi, il numero di
rimbalzi e la frequenza di rimbalzo relativa; questo report, in realtà, non fa altro che mostrare (in
forma diversa) dati già presenti in altri rapporti, infatti, cliccando uno qualsiasi dei record della
tabella, si viene portati alla stessa pagina di dettaglio che si avrebbe cliccando sul dettaglio di una
pagina del report "contenuti principali".
Altrettanto importante, rispetto alla frequenza di rimbalzo, è la conoscenza di quali siano i principali
punti di uscita; sia le pagine con alto tasso di bounce, sia quelle con alto tasso di uscita,
rappresentano punti deboli del sito che si analizza.
Un rimbalzo significa quasi sicuramente "il visitatore non ha raggiunto la pagina obiettivo" e
un'uscita, sebbene in modo meno categorico, può significarlo. Per ogni visita, ovviamente, esiste
una pagina di uscita.
Il report mostra quante volte ogni pagina è stata l'ultima vista della sessione, quante volte è stata
visualizzata in totale e di conseguenza il rapporto tra questi due valori, che rappresenta la
percentuale di uscita. Anche in questo caso, cliccando su un record della tabella si viene riportati
alla pagina di dettaglio del report "contenuti principali".
Esiste poi un valore, chiamato "indice $", che cerca di determinare numericamente quale sia il
"valore" di una pagina all'interno del sito analizzato.
Figura 24.1 - Il report "contenuti principali" ordinato per indice $
L'indice $ viene calcolato secondo la formula:
(valore obiettivi + entrate e-commerce) / pagine visualizzate uniche
Per calcolare l'indice, Google assegna, ad ogni pagina visualizzata unica, precedente a quella di una
conversione, lo stesso valore dell'obiettivo, dopodiché procede alla divisione e ottiene il valore di
indice $.
Ricerca sul sito
In siti di grandi dimensioni, o con una navigabilità non ottimale, i navigatori hanno imparato ad
usare la ricerca interna al sito per ottenere velocemente le informazioni che cercano; in molti casi la
presenza di un motore di ricerca interno può rappresentare la differenza tra una buona o una cattiva
esperienza di navigazione; Google Analytics permette di monitorare le ricerche interne al sito e di
analizzare in modo separato il comportamento dei visitatori che effettuano una ricerca rispetto a
quelli che non la effettuano.
Conoscere nel dettaglio cosa cerchino i visitatori, quando effettuano ricerche, o se devono fare una
sola o più ricerche, può darci importanti informazioni sull'usabilità del nostro sito, può suggerirci
non solo quali siano i contenuti più desiderati (e meno in vista) da mettere più in rilievo, ma
addirittura che cosa i visitatori si aspettano di trovare sul sito e ciò che noi non abbiamo trattato.
L'analisi della ricerca interna è una fonte preziosa di informazioni sul presente, ma anche una
possibile fonte di informazioni sul futuro del sito.
La panoramica della ricerca sul sito si presenta già ricca di spunti: tra le informazioni degne di nota
vengono mostrate il numero di visite con ricerca nel periodo temporale selezionato, il numero di
ricerche univoche, la percentuale di abbandoni subito dopo una ricerca, il tempo medio sul sito
dopo aver effettuato una ricerca e la percentuale di perfezionamenti delle ricerche, ovvero la
percentuale di visitatori che effettuano una ricerca successiva alla prima. Analogamente ad altre
panoramiche, sono presenti sulla destra del riepilogo dei link a rapporti già segmentati, ottenibili
anche tramite menu di navigazione e uso del menu a tendina.
Figura 25.1 - La panoramica sulla ricerca sul sito
Il report "utilizzo" divide le visite con ricerca da quelle senza, permettendo di segmentare
separatamente i due gruppi o di analizzare le differenze nelle conversioni all'obiettivo (o al tab ecommerce), tra utenti che hanno usato il motore interno e utenti che non l'hanno fatto.
Il report "termini ricerca", invece, si sofferma sul contenuto delle ricerche del motore interno: ogni
termine occupa una riga del rapporto, e per ogni termine viene mostrato il totale delle ricerche
univoche, cioè il numero di volte che il termine è stato immesso nel motore, il numero di pagine dei
risultati visualizzate, la percentuale di visite che sono terminate con la visualizzazione dei risultati,
quella di perfezionamenti, il tempo medio trascorso sul sito, dopo aver cercato ogni termine, e
infine il numero medio di pagine visualizzate dopo ogni ricerca.
Questo report, oltre che per l'analisi delle conversioni all'obiettivo, è interessante perché presenta il
menu a tendina "dimensione" (impostato per default su "termine della ricerca") che permette di
segmentare le sole visite con ricerca; ad esempio, impostando "parola chiave" si otterrebbe la lista
delle keyword immesse nei motori di ricerca per arrivare sul sito da parte dei soli utenti che hanno
poi fatto una ricerca interna, mettendo così a confronto le keyword, che non è detto coincida
sempre.
"Pagine iniziali di ricerca" permette di conoscere da quali pagine si siano originate le ricerche sul
motore interno. Cliccando il dettaglio di ogni pagina, verranno mostrati i termini che sono stati
ricercati partendo da quella pagina, permettendo quindi di ottimizzare i contenuti delle pagine per
evitare l'uso del motore interno.
Il report opposto è "Pagine di destinazione delle ricerche" e presenta le pagine che sono state
visualizzate come risultato di una ricerca interna: cliccando il dettaglio verranno mostrate le parole
chiave immesse nel motore interno che hanno condotto alla pagina selezionata.
"Categorie" è un report che contiene dati a patto che siano state configurate le categorie di ricerca
nelle opzioni del profilo: se la form di ricerca permette di effettuare ricerche suddivise in categorie,
esse verranno mostrate in questo report con grafico a torta, permettendoci, ad esempio, di capire se
esistono categorie che hanno performance anomale o inferiori alle altre.
"Visualizzazione andamento" mostra l'andamento temporale delle ricerche, ovvero quante visite in
percentuale effettuano una ricerca ogni giorno del periodo temporale selezionato. Tuttavia, tramite
il menu a tendina, è possibile passare alla visualizzazione della percentuale di ricerche univoche,
delle percentuali di uscita dopo la ricerca, e in generale di tutti gli altri dati monitorati da Analytics
per la ricerca interna, divisi per giorno durante il periodo di report selezionato.
Introduzione a Obiettivi
Nella maggior parte dei report, analizzati fino ad ora, si è fatto spesso riferimento alla tab
"conversione obiettivo", che mostra i report riguardanti chi, come, dove e quando i visitatori
compiono le azioni di conversione impostate. Se si è compreso il motivo per cui gli obiettivi sono
importanti all'interno dell'economia di un sito, si comprenderà facilmente perché Google Analytics
ha, oltre alle tab sopra menzionate, tutta una serie di report specifici per l'analisi dettagliata dei goal.
La panoramica degli obiettivi presenta in primo piano un grande grafico lineare con l'andamento
temporale degli obiettivi durante il periodo temporale selezionato. In questo grafico gli obiettivi
sono semplicemente sommati e la distinzione tra di essi si può vedere posizionando il mouse in
corrispondenza di un giorno.
Il menu a tendina di selezione dei valori del grafico non presenta i classici valori relativi a
pageview, visite o visitatori, ma permette di scegliere tra il totale delle conversioni agli obiettivi, il
tasso di conversione, il valore totale (sempre ammesso che sia stato inserito un valore in fase di
configurazione) o il numero di conversioni per singolo obiettivo.
Il numero di conversioni, per ogni obiettivo, viene dettagliato nelle righe sottostanti al grafico,
ognuna con il nome che è stato assegnato al goal ed ognuna contenente un link ad una pagina di
dettaglio dell'obiettivo. Questa pagina contiene, oltre ai dati già esposti nel riepilogo, alcuni link che
permettono di segmentare le sole visite che hanno raggiunto il goal selezionato.
Le segmentazioni possibili sono: lingua, ubicazione di rete, definito dall'utente e tutte le
segmentazioni relative ai browser e ai sistemi operativi. È presente anche un link all'overlay carta
geografica, ma riporta alla tab "conversione obiettivo" di quel report e non è una segmentazione
vera e propria. L'ultimo link porta all'analisi della canalizzazione obiettivo.
I due grafici che chiudono la panoramica degli obiettivi rappresentano il rendimento dell'insieme di
obiettivi configurati. Il tasso di conversione globale è il numero di conversioni nel periodo
selezionato diviso per il numero di visite e moltiplicato 100, mentre il valore totale obiettivo è la
somma del valore attribuito a ogni singolo obiettivo nel periodo temporale selezionato. Ognuno di
questi riepiloghi ha naturalmente un link al report approfondito relativo.
Figura 26.1 - I due report riepilogativi nella parte inferiore del riassunto obiettivi
Totale conversioni, tasso di conversione e verifica obiettivo
Il "totale conversioni" rappresenta il numero di visitatori che sono giunti alla pagina definita come
obiettivo in fase di impostazione del profilo. Il goal da mostrare è selezionabile dal menu a tendina
"seleziona obiettivo", il periodo temporale selezionato, a prescindere da quanto esso sia lungo,
viene presentato sempre e comunque diviso per giorni, e per ogni giorno è presente una barra
orizzontale blu che rappresenta il numero totale di conversioni avvenute quel giorno. Il report ci
aiuta a capire se ci sono conversioni nel sito, ed eventualmente a capire se sono in linea con le
nostre attese.
Figura 26.2 - Il grafico totale conversioni impostato in visualizzazione oraria
Il report "tasso di conversione" è sostanzialmente analogo al precedente, ma il dato mostrato per
ogni giorno è il tasso di conversione, cioè il numero di conversioni diviso il numero di visite e
moltiplicato 100. Il dato rappresenta molto semplicemente quale percentuale di visite hanno
effettuato una conversione. A questo proposito va fatta una precisazione: una conversione può
avvenire solamente una volta per ogni visita.
Questo report è utile per capire se la percentuale di utenti che convertono è costante o subisce
incrementi o decrementi, sempre tenuto conto che poiché la base della frazione sono le visite, un
forte cambiamento in questo dato è potenzialmente in grado di ribaltare il senso della percentuale
che ne deriva.
Il report di "verifica obiettivo" è molto utile nel caso in cui gli obiettivi siano definiti tramite
espressioni regolari, corrispondenze parziali o abbiano comunque URL differenti (ad esempio nel
caso in cui l'obiettivo sia genericamente il download di un PDF). In pratica mostra, per ogni
obiettivo, l'URL che ha generato un incremento nel conteggio dei goal raggiunti. Nel già citato caso
dei PDF, per esempio, sarebbe possibile avere nel report le righe
/organigramma.pdf (un pdf presente in homepage)
/bandi/bandodigara.pdf (un pdf della cartella bandi)
/news/archivio/2006/eventiestate2006.pdf (un pdf in una news archiviata)
Ogni riga avrebbe il numero e il tasso di conversione, sarebbe quindi possibile sapere quale di
questi PDF ha contribuito maggiormente al raggiungimento degli obiettivi prefissati. Più in
generale, se gli obiettivi del sito sono perseguibili direttamente dalla home page, questo report non
ha molta utilità. Se al contrario esistono molte sottodirectory, e la pagina obiettivo è presente in
ognuna di esse, questo report può essere fondamentale per comprendere quale directory abbia le
performance maggiori.
Analisi del percorso dell'obiettivo
Analisi del percorso dell'obiettivo
Ogni sito ha innumerevoli percorsi per raggiungere le pagine, e quindi anche le pagine obiettivo, e
l'informazione su come gli utenti hanno raggiunto i goal, ha una certa rilevanza. Si potrebbe ad
esempio scoprire che su un numero soddisfacente di conversioni, il 90% di esse avviene attraverso
un unico percorso di navigazione, e quindi si potrebbe pensare di agevolarlo o di modificare gli altri
percorsi per invogliare maggiormente gli utenti a convertire.
L'informazione su come i visitatori arrivino agli obiettivi è contenuta nel report "percorso obiettivo
inverso", che mostra per ogni obiettivo quali siano state le tre pagine visitate precedentemente. Può
essere un report molto lungo, perché, come detto, ogni sito ha innumerevoli percorsi, e perché le
permutazioni (con ripetizione) possibili di tutte le tre possibili pagine precedenti alla pagina goal
sono quasi sempre un numero molto alto. Le informazioni contenute in questo report esulano dai
funnel eventualmente definiti in fase di configurazione degli obiettivi. I navigatori che iniziano un
funnel vengono mostrati nei due report "visualizzazione percorsi obiettivo" e "abbandono
canalizzazione".
"Visualizzazione percorsi obiettivo" è forse il report più suggestivo tra quelli proposti da Google
Analytics in questa sezione. Un funnel, ricordiamolo, è una pagina o un gruppo di pagine che gli
utenti devono visualizzare in sequenza prima di raggiungere un obiettivo.
Il funnel tipico è il carrello di un sito di e-commerce: una volta operate le scelte dei prodotti, si
procede verso il checkout e il controllo degli articoli, poi verso l'immissione dei dati, poi verso il
pagamento e infine si conclude la transazione. Ognuno di questi step è (di norma) uno step di un
funnel, anche se non è obbligatorio che sia così.
Figura 27.1 - Report che visualizza un funnel a tre step con ingressi laterali
Il report si presenta graficamente come un diagramma a blocchi verticali, ogni blocco rappresenta
una pagina del funnel e il blocco più in basso è la pagina obiettivo. I blocchi sono uniti da frecce, di
colore verde, che rappresentano il travaso degli utenti da uno step al successivo; più larga è la
freccia e più alto è il numero di utenti che ha completato lo step. In ogni blocco è inoltre presente il
numero di utenti che vi sono approdati e in ogni freccia il numero di essi che è travasato. Ogni step
ha infine una barra verde e rossa che indica visivamente quale percentuale di utenti lo ha completato
ed è passata al successivo.
Per ogni step possono essere presenti ingressi laterali (sulla sinistra), che sono visitatori che sono
entrati direttamente in quella fase della canalizzazione, e uscite laterali (sulla destra), che sono
utenti che non hanno completato le azioni richieste dallo step. In questi casi, sia per gli ingressi sia
per le uscite, sono presenti le prime cinque pagine fonti di ingresso e le prime cinque pagine di
destinazione, purché interne al sito. Gli ingressi diretti dall'esterno del sito sono indicati con
(entrance) e le uscite definitive dal sito con (exit).
In generale un funnel modello non dovrebbe presentare ingressi in step successivi al primo, per non
complicare l'analisi, ma non esiste una regola fissa per questo.
Il report "canalizzazioni abbandonate per obiettivo" mostra invece la percentuale di utenti che
hanno iniziato un funnel ma che, per motivi diversi, non lo hanno portato a termine; il dato è
semplicemente 100% meno la percentuale di utenti che hanno completato il funnel (il tasso di
conversione canalizzazione).
Rapporti personalizzati (beta)
Google ha annunciato recentemente l'introduzione di quello che viene chiamato "Google Analytics
3.0", ovvero la terza major release del prodotto, con una aggiunta massiccia di funzionalità. La
portata di questo aggiornamento è molto alta e le funzioni erano attese da tempo, praticamente da
quando Google Analytics ha fatto la sua prima comparsa nel 2005.
L'interfaccia dei Rapporti Avanzati consente di creare report che non esistono quando si accede ad
Analytics per la prima volta: è possibile incrociare fino a dieci parametri, e cinque dimensioni,
annidate con un sistema drag'n'drop molto intuitivo. L'interfaccia si presenta con la lista dei rapporti
avanzati creati (se ve ne sono), in modo che sia possibile applicarli, modificarli o eliminarli.
I rapporti personalizzati sono legati all'account che li crea e non al profilo in cui vengono creati:
questo significa che, se a un profilo hanno accesso dieci persone, un rapporto personalizzato creato
da uno dei dieci non sarà disponibile agli altri nove, mentre sarà disponibile per tutti i profili e per
tutti gli account (anche quelli dove non è amministratore) cui ha accesso con quel Google Account.
Per creare un nuovo rapporto personalizzato bisogna cliccare il link "Crea nuovo rapporto
personalizzato", che ci trasporta nell'interfaccia relativa.
Figura 28.1 - Link che consente di accedere alla funzione di report personalizzati
Da qui è possibile immettere un titolo al nuovo rapporto e uno al primo tab che verrà creato. È
infatti possibile creare più di un tab all'interno del rapporto personalizzato.
I parametri (ovvero le metriche) sono sempre e comunque colorati di blu, mentre le dimensioni
hanno colore verde. Anche i box ove è possibile trascinare i due fattori del report sono colorati
opportunamente, in modo che l'utente non cerchi di trascinare una dimensione in un box dove è
previsto un parametro (comunque sia, il sistema non permette di fare operazioni sbagliate; sebbene
non sia presente nessun avviso visivo, i box non accettano di incapsulare oggetti non previsti).
Dalla parte sinistra del report bisogna quindi scegliere quali parametri disporre nel report
personalizzato e trascinarli negli appositi box. Essi sono divisi a seconda se siano relativi all'uso del
sito, ai contenuti, agli obiettivi, all'e-commerce o alla pubblicità AdWords. Le dimensioni, invece,
sono divise in Visitatori, Sorgenti, Contenuto, E-commerce e Sistemi. Un'ulteriore forma di
selezione di parametri e dimensioni consiste nello scriverne il nome nella casella di ricerca ed
attendere che Google Analytics popoli il risultato della ricerca man mano che il nome viene
digitato. In questo caso si attiva la checkbox "visualizzazione elenco" e le metriche e le dimensioni
vengono mostrate tutte insieme in ordine alfabetico.
I parametri disposti in orizzontale, nella parte alta del rapporto personalizzato, saranno presenti in
tutte le pagine del rapporto, opportunamente contestualizzati. Poiché le dimensioni sono "a cascata"
il primo report visualizzato sarà una semplice visualizzazione della prima dimensione indicata con i
relativi parametri. Google Analytics provvede anche a creare un grafico a linee con il primo
parametro indicato nel report come ordinata. Il menu a tendina di selezione del valore del grafico
riporterà, nei rapporti personalizzate, i parametri scelti in fase di creazione del report. Cliccando su
una dimensione sarà possibile passare alla dimensione successiva: il grafico e i dati riportati nella
testata del rapporto si aggiorneranno di conseguenza, e si sarà scesi di un livello nella
segmentazione delle visite.
Un esempio di rapporto avanzato può essere questo:
parametri: entrate, frequenza di rimbalzo, tempo medio sulla pagina, pagine visualizzate
dimensioni: provenienza geografica, ore del giorno, giorni dall'ultima visita
Figura 28.2 - Pannello di creazione del report illustrato nella lezione
In un report personalizzato così impostato sarebbe possibile, ad esempio, conoscere la frequenza di
rimbalzo dei soli visitatori provenienti dalla Francia, di questi il tempo medio sulla pagina di quelli
arrivati tra le 10 e le 11 del mattino e di questi (e solo questi) le pagine visualizzate da quelli che
erano stati sul sito esattamente cinque giorni fa.
Segmenti avanzati (beta)
Il menu a tendina "dimensione", più volte menzionato nei capitoli precedenti, contiene un numero
limitato e predefinito di segmenti tramite i quali è possibile incrociare i dati. Alcuni di essi possono
portare a report o segmentazioni vuote, ma il menu in sé stesso non è modificabile. I segmenti
personalizzati sopperiscono a questa mancanza permettendo la creazione di raggruppamenti di
visite in base alla verifica di una o più condizioni concomitanti.
L'interfaccia di gestione dei segmenti personalizzati si presenta con alcuni segmenti predefiniti.
Possono essere applicati ai rapporti correnti oppure possono essere copiati al fine di creare un
nuovo segmento. I segmenti predefiniti sono, ad esempio, "tutte le visite" (che è anche il segmento
che viene mostrato per definizione al primo accesso ai report di Analytics), "nuovi visitatori" e
"visitatori di ritorno".
La differenza fondamentale del segmento "nuovi visitatori", rispetto al report omonimo, è che il
segmento visualizza i dati relativi ai nuovi visitatori in tutti i report, da quando viene selezionato.
Già dalla bacheca si noteranno due linee nel grafico, una classica blu e una arancione, che
rappresenta il segmento, e tutti i dati presenteranno i dati relativi ai due (o più) segmenti. L'unico
report che non viene segmentato in questo modo è quello relativo ai percorsi obiettivo; è una
limitazione intrinseca del sistema. La selezione di uno o più segmenti da mostrare può avvenire
anche tramite il menu a tendina.
Figura 29.1 - Pulsante per aggiungere ai rapporti i segmenti personalizzati
La creazione di un segmento personalizzato si fa tramite il link "crea un nuovo segmento
personalizzato" dalla schermata "gestione segmenti avanzati". L'interfaccia è simile a quella di
creazione dei report personalizzati, ma in questo caso non bisogna incrociare i dati, poiché un
segmento è solo una porzione di traffico che si applica in modo "trasversale" a tutto il traffico del
sito.
In alto compare la scritta "su un totale di ? visite..." e in basso "...questo segmento corrisponde a ?
visite": queste due etichette si aggiornano con i numeri reali premendo il pulsante "esegui test
segmento", e servono a mostrarci in anteprima la dimensione in visite del segmento che creeremo.
La prima operazione da effettuare è l'inserimento di un parametro o una dimensione dalla parte
sinistra dello schermo. Essendoci un solo box possibile, non esiste distinzione tra parametri e
dimensioni, entrambi possono essere utilizzati per creare un segmento e infatti il box li accetta tutti
e due.
Dopo aver posizionato il parametro o la dimensione, appare il menu di selezione dell'operatore e
una casella di input con i valori possibili di quell'indicatore. Gli operatori possibili sono:
•
•
•
•
•
•
corrisponde esattamente;
corrisponde all'espressione regolare;
contiene;
inizia con;
finisce con;
inferiore a;
•
•
minore o uguale a;
e tutti i rispettivi negativi (non corrisponde esattamente, maggiore o uguale a, ecc...).
La casella di input si auto popola con i valori possibili per quel dato, ma anche qui è presente un
meccanismo di auto-completamento che aiuta la compilazione del campo.
All'interno di ogni condizione si possono mettere altri box collegati tramite l'operatore booleano OR
(quindi ad esempio "parola chiave corrisponde esattamente a google analytics OR parola chiave
contiene analytics"), mentre box differenti si legano tramite l'operatore AND (quindi ad esempio
"parola chiave corrisponde esattamente a google analytics AND sorgente contiene yahoo").
Un esempio molto semplice di segmento avanzato potrebbe essere questo:
tempo sul sito maggiore o uguale a 121
Presenta un segmento personalizzato contenente solo le visite che hanno speso un tempo superiore
ai due minuti tra la prima e l'ultima pagina visualizzata.
Figura 29.2 - Bacheca di un profilo con applicato il segmento menzionato nel capitolo
Export dei report
Per condividere i dati e le analisi si è visto come sia possibile aggiungere, ad ogni profilo, utenti con
due livelli differenti di accesso: semplici utenti o amministratori in grado di fare modifiche. Google
Analytics non permette di selezionare con precisione quali report mostrare per ogni utente. Una
volta avuto l'accesso a un profilo, ogni utente vedrà tutti i dati in esso contenuti. Per limitare ciò è
possibile impostare dei profili-copia che abbiano a monte dei filtri specifici, che limitino i dati
presenti nei rapporti ai soli necessari, ma questa è una soluzione laboriosa e non sempre applicabile.
Analytics prevede anche la possibilità di esportare i dati in quattro formati differenti: PDF, XML,
CSV, e TSV. L'export di qualsiasi report si effettua tramite il pulsante "esporta" in alto, sopra al
titolo del report, che fa comparire appunto i quattro link dei formati.
Figura 30.1 - Menu di esportazione dei report con i quattro formati possibili
Il formato PDF è in assoluto il più fedele di tutti e quattro, poiché ripropone il report esattamente
come viene visto al momento dell'esportazione, quindi comprensivo di grafici, totali, record ed
eventuali filtri già impostati. Si tratta, in buona sostanza, della stampa della pagina sulla stampante
virtuale di Adobe PDF. Il pro di questa soluzione è la facilità di generazione del file e il fatto che il
file è potenzialmente già pronto per essere trasmesso all'esterno, senza aver bisogno quindi di dare
accesso al profilo a terzi. Il contro è che, essendo in PDF, è difficilmente modificabile: se ad
esempio gestiamo professionalmente account Analytics di clienti che chiedono report, l'export
predefinito non include per default un nostro logo. La difficoltà di modifica si riflette ovviamente
anche sui dati, che sono "stampati" e immutabili.
Il pregio dei restanti tre formati è esattamente l'opposto, ovvero che i dati sono pronti per essere
inclusi in altri strumenti o riprocessati ed integrati oppure rielaborati graficamente, lo svantaggio è
che queste operazioni necessitano di una conoscenza aggiuntiva di strumenti terzi.
Il secondo formato di export possibile è XML (eXtensible Markup Language), un metalinguaggio in
formato testuale utilizzabile per il trasporto di dati strutturati, usato spesso per la comunicazione di
DBMS differenti.
Una volta decodificati i campi di questo XML è abbastanza facile creare un foglio di stile
personalizzato che visualizzi i dati, oppure immagazzinare i dati in un database per successive
analisi o integrazioni con fonti esterne. Il formato XML è il più ricco dei tre formati testuali, perché
contiene (ad esempio) anche i dati su come ricostruire dettagliatamente i grafici del report esportato.
Il terzo e il quarto formato testuale di esportazione sono simili tra loro: il CSV (comma separated
value, valori separati da virgola) e il TSV (tab separated value, valori separati da tabulazione), che
presentano i dati in forma lineare e separati rispettivamente da una virgola o da una tabulazione.
Questi formati sono più poveri dell'XML anche se contengono ovviamente tutti i dati dei record in
tabella, ma si prestano bene ad essere importati in fogli di calcolo come Excel o Calc, per essere
integrati con dati esterni o subire calcoli differenti da quelli in grado di effettuare Google Analytics.
Invio dei report per email
Un'altra possibilità che Google Analytics concede, per quel che concerne il flusso in uscita di dati, è
quella di inviare direttamente email contenenti gli export. Tutti i report presentano, accanto al
pulsante "esporta", anche il pulsante "email", che provvede a far comparire una interfaccia
chiamata "impostazione email: nome del report". Tramite questa interfaccia possiamo decidere di
inviare in allegato (a uno o più destinatari, che andranno inseriti nel campo A:), gli stessi file che
salveremmo nel nostro PC se provvedessimo all'export mostrato nel capitolo precedente. La
checkbox "inviami" serve ad inviare, all'account di posta associato all'utente corrente, una copia
della stessa email.
Dopodiché sarà possibile inserire l'oggetto (in sua assenza è impostato per definizione come il nome
del file allegato) e una descrizione, cioè il corpo della mail che si invierà, si potrà scegliere il
formato dell'allegato e dopo aver inserito il codice antispam sarà possibile inviare il tutto. Sulla
destra compare un'anteprima del messaggio che si modifica in tempo reale durante le modifiche
apportate ai campi della form.
Figura 31.1 - Maschera di invio immediato delle mail contenenti i report
Questa operazione invia la mail immediatamente, ma in alternativa è possibile pianificare un invio
schedulato a intervalli regolari. Per farlo bisogna spostarsi dal tab "invia ora" al tab
"pianificazione": i campi sono gli stessi dell'invio immediato, ma è necessario specificare anche
l'intervallo di tempo tra i quattro disponibili.
•
•
•
•
giornaliero invia un report tutti i giorni durante la mattina;
settimanale invia un report ogni lunedì;
mensile invia un report ogni primo del mese;
trimestrale invia un report il primo giorno di ogni trimestre.
I report così inviati includeranno i dati dall'ultimo invio al giorno precedente l'invio della mail,
quindi il settimanale avrà i dati degli ultimi sette giorni da lunedì a domenica, e così via. La
checkbox "includi confronto date" serve, analogamente a quella presente nel menu a tendina di
selezione del periodo temporale, a trasformare un report di singolo periodo in un report di confronto
temporale, includendo quindi il paragone con i dati del giorno, settimana, mese o trimestre
precedente.
Fino a questo punto si è parlato di inviare o schedulare report esistenti, ma Analytics permette
anche di "comporre" uno o più report da inviare o inviarsi, raggruppando in un unico allegato report
differenti. Per farlo è necessario avere già schedulato almeno un invio periodo (che non sia la
bacheca), poi accedere al report da includere nell'invio già esistente, cliccare il pulsante "email" e
passare al tab "aggiungi a in uso". Da questo pannello sarà possibile ottenere un elenco dei report
schedulati e decidere, tramite radio button, a quale di essi aggiungere il report selezionato tramite il
pulsante "rapporto sull'annuncio". Si può procedere in questo modo per aggiungere anche gli altri
report desiderati, sempre secondo le medesime modalità già espresse.
La gestione delle email schedulate si fa tramite il link "email" nella sezione grigia Impostazioni,
sotto ai segmenti avanzati. Da questa schermata riepilogativa si può accedere ai singoli report
pianificati (schermata "modifica email programmata") e modificare destinatari, tipo di allegato,
oggetto o corpo del messaggio, oppure si può procedere alla rimozione di un report schedulato
tramite il cestino sulla destra.
Funzioni aggiuntive del codice di monitoraggio
Tutto quel che è stato esposto fino a questo punto si riferisce, salvo dove diversamente indicato, al
codice di monitoraggio così come viene fornito da Google. Questo codice è in grado di rilevare
autonomamente, e inviare ai server collettori, un certo numero di informazioni, decise in fase
progettuale dagli ingegneri di Mountain View. Tuttavia vengono messe a disposizione alcune
funzioni aggiuntive che sono in grado di modificare i dati alla fonte o di raccogliere dati aggiuntivi
da presentare poi nei report, in modo che sia possibile effettuare un'analisi più approfondita e
pertinente alle esigenze del singolo gestore del sito.
Tra le funzioni che sono già state affrontate ricordiamo:
•
_setSessiontimeOut("numero di secondi");: che imposta un nuovo tempo di durata di
ogni sessione di visita.
•
•
_trackPageview("nomedellapagina");: che, inserita all'interno dell'evento onClick di un
link, crea una pagina virtuale regolarmente conteggiata da Google analytics come se fosse
una vera e propria pagina.
_SetVar("valore");: che permette di memorizzare un valore arbitrario all'interno del
campo "definito dall'utente" e del relativo report.
La funzione _trackPageview() può essere usata anche per modificare, alla fonte, il nome della
pagina memorizzato da Analytics; inserendo un valore all'interno delle parentesi della riga relativa a
trackPageview nel codice di tracciamento standard si sovrascriverà quanto raccolto da Analytics e si
invieranno al server i dati che si vorranno. Naturalmente facendo questa operazione non sarà
possibile usare lo stesso codice sulle stesse pagine, ma ogni codice dovrà essere personalizzato a
dovere, per cui si consiglia l'uso di un linguaggio dinamico tipo ASP o PHP.
Altre funzioni che vale la pena di citare, senza voler essere esaustivi a tutti i costi, sono:
•
•
•
•
_addIgnoredOrganic("keyword");: serve a trasformare una visita proveniente con la
keyword indicata in una visita diretta. Utile, ad esempio, per evitare di avere visite da
motore di ricerca contenenti l'URL del proprio sito (visitatori che digitano l'indirizzo nel
campo di ricerca della pagina iniziale del browser impostata su un motore, o su una barra di
navigazione aggiuntiva invece della barra degli indirizzi del browser).
_addOrganic(motorediricerca,parametro);: permette di aggiungere un motore di
ricerca alla lista predefinita (comunque limitata) di Google Analytics. Il primo parametro fa
il match parziale sul dominio del motore, il secondo è il parametro contenente la keyword.
_setSampleRate("percentuale");: permette di abilitare il tracciamento solo per una
percentuale dei visitatori. In siti ad alto traffico la raccolta, l'elaborazione e soprattutto la
creazione dei report può essere rallentata dalla mole dei dati. Questa funzione permette, ad
esempio, di tracciare solo il 70% o l'80% dei visitatori, che in un sito ad alto traffico
rappresentano comunque un campione statistico considerevole ma che nel contempo
permettono di velocizzare le operazioni di analisi.
_setCookieTimeout("numerodisecondi");: permette di impostare una scadenza
personalizzata al cookie di tracciamento delle campagne. Normalmente un visitatore che
arriva tramite una campagna taggata, può ritornare tramite visita diretta entro i successivi sei
mesi ed essere sempre riconosciuto come proveniente dalla campagna. Utilizzando questa
funzione è possibile ridurre (o aumentare) questo tempo.
Risorse e conclusioni
In aggiunta a questa guida è bene ricordare che in rete si possono trovare parecchie informazioni
utili a proposito di Google Analytics. Un primo punto di riferimento è l'help ufficiale in italiano e
inglese, seguiti a ruota dal blog ufficiale e dal gruppo di assistenza ufficiale.
Una descrizione dettagliata delle funzioni è disponibile sul Google Code, mentre alcuni Google
Analytics Authorized Consultants postano spesso nei loro blog suggerimenti o miglioramenti
possibili in Analytics; tra questi vale sicuramente la pena di ricordare EpikOne, LunaMetrics e
RoiRevolution, senza dimenticare il blog di Brian Clifton ex-direttore per Europa, Medio Oriente e
Asia di Google Analytics e quello di Avinash Kaushik, Google Analytics evangelist.
Nel mondo offline vanno sicuramente citati i libri "Advanced web metrics with Google Analytics"
di Brian Clifton e "Google Analytics 2.0" di Jerri L. Ledford e Mary E. Tyler.
Questa guida si è prefissata lo scopo di fornire una introduzione di base e di medio livello quanto
più completa possibile sul funzionamento di Google Analytics e sulle funzionalità che Google mette
a disposizione nel suo prodotto. Tuttavia conoscere lo strumento non è che la prima parte del
processo che porta a comprendere cosa fanno i visitatori sul sito, e più in generale il Web marketing
ad esso associato.
Google Analytics è uno strumento molto potente, ed è in continua evoluzione, ma necessita di
attenzioni particolari in fase di implementazione e di analisi dei report, attenzioni che questa guida
ha cercato di mettere in luce.
Non va nemmeno dimenticato che Google Analytics non è l'unico strumento di Web analytics di
questo mondo, sebbene abbia conquistato in modo molto rapido una buona fetta del mercato, e che
potrebbe non essere adatto alle esigenze di tutti, o potrebbe non avere affatto i mezzi per rispondere
alle domande che ognuno si pone rispetto alle proprie esigenze.
Il consiglio è sempre quello di ponderare a priori una buona parte di alternative, e di effettuare la
scelta con cognizione di causa o comunque dopo aver effettuato ricerche e test. Cambiare un
sistema di Web analytics in "corso d'opera" è sicuramente fattibile, ma come minimo comporta
l'impossibilità di analizzare, in modo coerente o uniforme, i dati pregressi che restano sul sistema
vecchio.
- INDICE –
Primi passi
1. 1. Introduzione a Google Analytics
Prima lezione introduttiva al servizio offerto da Google
2. 2. Apertura di un account
Requisiti per poter fruire del servizio e primo contatto con l'interfaccia
3. 3. Account personali e profili siti Web
Differenze tra i due concetti ed esempi pratici di utilizzo
4. 4. Gestione utenti
Politiche e possibili problemi dell'accesso multiplo ai profili
Configurazione
1. 5. Creazione di un nuovo profilo
Istruzioni sulla messa in opera un nuovo monitoraggio
2. 6. Impostazioni di un nuovo profilo
Operazioni consigliate quando si crea un nuovo monitoraggio
3. 7. Configurazione obiettivi
Indicazioni su come impostare i goal (obiettivi) del sito
Primo impatto
1. 8. Personalizzazione della bacheca
Come personalizzare il primo report che ci viene proposto
2. 9. Uso di calendario e cronologia
Modificare l'intervallo di tempo su cui fare analisi
3. 10. Convenzioni per grafici e interfaccia
Lezione di introduzione alle caratteristiche comuni di tutti i report
Visitatori
1. 11. Introduzione report visitatori
Il primo report del gruppo visitatori e i confronti con il benchmark
2. 12. Overlay carta geografica
Il report principale per conoscere la provenienza dei visitatori
3. 13. Visitatori nuovi e di ritorno
Report sulla fidelizzazione degli utenti
4. 14. Browser e rete
Report sulla connessione e sulle caratteristiche dell'utente che visita il sito
5. 15. Definito dall'utente
Un report che contiene informazioni scelte da chi implementa il codice
Sorgenti di traffico
1. 16. Introduzione a Sorgenti di traffico
Il primo report del gruppo sulle provenienze dei visitatori
2. 17. Diretto, siti di riferimento e motori
Analisi sulle fonti di visitatori classiche
3. 18. Tutte le sorgenti di traffico e parole chiave
Un report di riepilogo e uno sulle keyword che hanno portato visitatori
4. 19. Pannelli AdWords
Report specifici per gli inserzionisti del programma advertising di Google
5. 20. Campagne e annunci
Report focalizzati sulla gestione delle campagne di promozione
Contenuto
1. 21. Contenuto, introduzione e overlay del sito
Il primo report del gruppo "Contenuto" e la funzione visuale di esplorazione del sito
2. 22. Riepilogo navigazione e percorsi di accesso
Report dedicati a comprendere come i navigatori si muovono nel sito
3. 23. Contenuti principali e per titolo
Focus sulle statistiche delle pagine di contenuto
4. 24. Dettaglio contenuti
Un ulteriore modo di visualizzare i dati sui contenuti
5. 25. Ricerca sul sito
Monitorare la ricerca interna, capendo cosa cercano, e cosa trovano, gli utenti
Obiettivi
1. 26. Introduzione a Obiettivi
Un primo sguardo al report obiettivi
2. 27. Analisi del percorso dell'obiettivo
Il gruppo di report che permettono di analizzare il percorso che porta al goal
Funzioni avanzate
1. 28. Rapporti personalizzati (beta)
Funzione in beta per creare in autonomia report nuovi
2. 29. Segmenti avanzati (beta)
Funzione in beta per definire segmenti di visite personalizzati
3. 30. Export dei report
Esportare i report di Analytics fuori dal servizio
4. 31. Invio dei report per email
Schedulazione e invio periodico, per email, di report
5. 32. Funzioni aggiuntive del codice di monitoraggio
Ulteriori funzioni che si possono aggiungere al codice di default
6. 33. Risorse e conclusioni
Siti Web utili per aggiornarsi su Google Analytics e conclusioni della guida