Už zase přišel dotaz, jestli jde v Google Analytics nějak snadno zjistit, zda přibyly nějaké nové zdroje návštěvnosti nebo klíčová slova. Ještě včera bych to řešil exportováním dat za 2 období do Excelu, ale dotaz Jarka Klimka, majitele fotogalerie PhotoExtract, mě donutil objevit jednu bezva fintu, kterou beztak mnozí už dlouho používají.
Problém
V Google Analytics je ve Zdrojích provozu spousta webů, které na vás odkazují, ale i spousta klíčových slov. A pokud se průběžně věnujete linkbaitingu, či virálnímu marketingu, bude vás doslova pálit otázka „který nový web na mě včera začal odkazovat?“
Google Analytics nemá statistiku „nových refererů“, přesto zde můžeme odpověď na otázku najít velice snadno.
Staré dobré porovnávání
Při volbě období můžete zapnout volbu Porovnat s minulostí a ve statistikách vidět ke každé položce 2 čísla.
V nástroji pro volbu období můžete zaškrtnout Compare to past (Porovnat s minulostí).
Srovnání dvou období není nic nového a samo o sobě pro naši potřebu není příliš zajímavé. Rozdíl je jen v tom, kam se podívat.
Porovnání návštěv z jednoho zdroje za 2 období.
Na ukázce nahoře vidíte jak vypadá informace o zdroji návštěvnosti, ze kterého za dvě srovnávaná období chodí nějací uživatelé. Na příkladu níže už je toho ale vidět trochu víc.
Porovnání dvou různě velkých období je skvělé k nalezení nového zdroje návštěvnosti.
Tady už jsou vidět 2 nové zdroje návštěvnosti – blog.lightblue.cz a linkedin.com. A celé to funguje úplně jednoduše.
Postup
- Zvolte k porovnání 2 různě velká období - aktuální by mělo být krátké – den až týden (aby bylo dobře vidět) a starší nejlépe několik měsíců (kliknete-li při porovnávání období do pole s datumem počátku předchozího období, můžete si ručně zvolit jeho rozsah), obvykle postačí 2 měsíce, které jsou hned k dispozici, ale chcete-li najít zcela nový zdroj návštěvnosti, zvolte obodbí od začátku měření.
- Najděte si statistiku, ve které chcete najít nějaké novinky – Zdroje provozu > Odkazující stránky nebo Zdroje provozu > Klíčová slova.
- Dole pod tabulkou zvolte Zobrazit řádků alespoň 100, aby se vám s tím lépe pracovalo.
- Postupně projíždějte tabulku shora dolů - jde to docela rychle, protože vás zajímají jen ty řádky, kde ve sloupci Návštěvy (Visits) uvidíte něco zeleného.
- Zastavte se u těch řádků, kde je % změn kladné (zelené) - to znamená, že z minulého do nového období došlo k nárůstu. Vzhledem k tomu, že nové období je kratší, bude tento nárůst znamenat významnou změnu nebo přímo nový zdroj návštěvnosti – pokud u předchozího období vidíte nulu.
- Přestaňte, až narazíte na nulu u aktuálního období – porovnání je řazené podle návštěvnosti v aktuálním období, a když narazíte na nulu, určitě vás už dále nečeká žádný další nový zdroj návštěvnosti. Nemusíte tedy procházet všechny zdroje až do konce.
Je to hračka.
Našli jste? Používáte to už někdo?
Podělte se s námi v komentářích, k čemu ještě používáte porovnání dvou období.
Brian Clifton provedl dle mého názoru ne příliš povedené srovnání 3 měřicích nástrojů Google Analytics, Yahoo Web Analytics a Nielsen SiteCensus. Z článku jednak vyplývá, že nástroje naměří dost podobná čísla a Google Analytics neměří nijak zvláš hůř.
Zajímavý nápad
Rozdílné výsledky měření různými nástroji jsou častým dotazem mezi nováčky ve statistikách a někdy i vášnivým tématem pro zkušené. :) I proto se mi líbí, že tento test někdo udělal a to i přes některé nedostatky.
Co jsme se dozvěděli
- Nepřekvapivé zjištění jednotlivé nástroje se liší.
- Jednotlivé nástroje se neliší mnoho.
- Různé výsledky mají na svědomí různé metodiky měření.
- Jindy zase špatné nastavení a nasazení měřicího nástroje.
- Z tabulky to na první pohled není patrné, ale z komentářů lze vyčíst, že Google Analytics naměřil nejméně (je nejméně spolehlivý?). To je ovšem můj velmi ukvapený závěr z jednoho nepříliš povedeného srovnání a dosavadních zkušeností. Možná to taky někde vypozorujete.
- Záleží hlavně na trendech, ne na přesných cifrách.
Postup srovnání
Spíše než konkrétní směrodatné cifry, nám tento test a závěru ukazuje, jak se na rozdílnosti dívat. Brian srovnával poměr mezi výsledky Google Analytics vs. Nielsen SiteCensus (srovnání A) a Google Analytics vs. Yahoo Web Analytics (srovnání B). Srovnání byla prováděna na dvou naprosto odlišných webech s rozdílným zaměřením i návštěvností. Konkrétně se Brian zaměřil na tyto metriky:
- Návštěvy (Visits neboli sessions)
- Zobrazení stránky (Pageviews, také Impressions)
- Počet stránek za návštěvu (Pagevies / Visit)
- Čas na webu (Time on Site)
- Unikátní uživatelé (Unique Visitors)
Zajímají-li vás konkrétní cifry, můžete prostudovat celý článek.
Setkáváte se s různými čísly v různých nástrojích? Jak ty rozdíly řešíte?
Možná to zní trochu moc charitativně, ale někteří z vás už možná má tu zkušenost, že měřicí kód z webu zmizel, nebo nebyl v plné kondici a změřená data byla k ničemu. Není nad dobře fungující měřicí kód.
Pozdě bycha honiti
To, co jste nezměřili už nikdy nezměříte, proto: Myslete na svůj kód. :) Už několikrát jsem nadával na programátora, který kód pokazil, smazal, upravil tak, že to měřilo jinak a něco jiného atd. Na druhou stranu musím říct, že jsem se taky o měřicí kód, jeho stav a existenci na webu příliš nestaral a věřil, že je vše OK.
Ze své zkušenosti tedy doporučuji dodržovat alespoň některé z následujících tipů.:
Mějte kód zdokumentovaný
Někde by měla existovat aktuální verze měřicího kódu se všemi komentáři a speciálními úpravami. Všichni zúčastnění by o ní měli vědět. Zdá se, že např. Google Docs se pro tento účel mohou hodit. Výborně se hodí i verzování, a tak si můžete zjistit, kdy se v tom kdo vrtal.
Čas od času na vašem projektu pracuje jiný programátor, nebo se celý web předělává, k chybě může dojít i při instalování nové verze webu z testovací instance. Ne každý je odborník na měřicí nástroj, který používá, ale pokud existuje (byť jednoduchá) dokumentace, máte vy i oni možnost kontrolovat. Kdykoli.
Ujistěte se, že vývojáři chápou, jak důležité to pro vás je
Předně si to ale uvědomte vy sami. Programátoři nebývají tupci, takže jistě velmi dobře pochopí, jak moc důležité je to pro vás. Bohužel k chybám dochází, ale zdůrazněním priorit je můžete omezit. Sankce asi v dnešní době nejsou reálná forma nátlaku na programátory (nebo ano?).
Mějte jasno, co měříte
Víte-li, co a proč měříte, víte, jaký průšvih to je, když chybí data. Měřicí kód by pro vás neměl být pouhým kusem HTML kódu, kterému nikdo nerozumí. Pokud se tomu ale nechcete věnovat, najměte si profesionála, který vám poradit s tím, jak má kód vypadat, co má dělat a co by mohl dělat navíc.
Měřicí kód Google Analytics je poměrně hodně upravitelný a stojí za to si ho vyladit přesně pro konkrétní web. Proč ne, když už to jde!
Testujte!
Poslední, ale ne nejméně důležitý tip. Po zásahu do webu se rozhodně vyplatí zkontrolovat, je-li na webu měřicí kód ve tvaru, v jakém má být. Určitě jednou k chybě dojde, a díky kontrole přijdete o minimum dat.
Máte své vlastní tipy na udržení měřicího kódu v kondici? Nebo své vlastní problémy?
Docela by mě zajímaly zkušenosti vývojářů… vaše názory a tipy pro zlepšení. Už se vám někdy stalo, že jste nějaké měření odpravili? Věřím, že to zamrzí. Co děláte pro to, aby se to neopakovalo?
