Měřicí skript pro měření subdomén v Google Analytics

Úprava standardního měřicího skriptu je velmi triviální. V podstatě Analytics řeknete, že má při měření spojovat návštěvu v rámci vaší hlavní domény pomocí funkce _setDomainName();.

Např. pro tento web by úprava vypadala takto:

<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">
try {
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-1807318-1");
pageTracker._setDomainName(".romag.cz");
pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}</script>

Nově si v Google Analytics můžete rovnou vygenerovat měřicí skript právě pro web se subdoménami.

Generování skriptu pro web s vice subdoménami v Google Analytics

Tuto volbu naleznete na stránce Sledovací kód v nastavení profilu. (Tam se dostanete buď při vytváření nového profilu pro měření webu nebo odkazem Zkontrolujte stav v pravém hormín rohu v nastavení existujícího profilu.)

V každém případě – tento skript vložte na všechny subdomény i hlavní (www.) doménu.

Další 2 doporučená vylepšení

Rozdělení na subdomény

Pokud potřebujete sledovat chování uživatelů na jednotlivých subodménách zvlášť, můžete si pro jednotlivé domény vytvořit paralelní profily a pomocí vlastního filtru např. v této podobě.:

Filtr: omezení statistik na konkrétní subdoménu

Rozlišení subdomén ve společných statistikách

Do společného profilu se pak velmi hodí vlastní pokročilý filtr (viz obrázek níže), který vám do názvů stránek ve statistikách Obsah doplní i doménu. Bez tohoto vylepšení ze statistik nepoznáte, o kterou stránku se jedná a navíc se vám data za stejné adresy z různých subdomén sčítají.

Filtr: přidá názvy subdomén do adres stránek ve statistikách "Obsah"

Proč ne standardní skript

Se standardním skriptem Google Analytics nedokáže měřit návštěvu napříč subdoménami, a proto ve statistikách narazíte nejčastěji na:

• váš vlastní web (a jeho subdomény) jako nejčastější zdroj návštěv,
• větší počet návštěv než je realita – pro každou doménu, se započítávají návštěvy i uživatelé zvlášť a ve statistikách se sčítají.

Rozhodující slovo má prohlížeč

Prohlížeče explicitně nepředávají informaci, že došlo k přesměrování. Měřicí nástroje zase zpravidla měří vždy stránku či URL, která se právě načítá a mohou pracovat pouze s údaji, které k ní mají k dispozici. V případě měření přesměrování hraje roli tzv. referer neboli informace o předchozí stránce (obvykle té, ze které vede odkaz na právě načítanou URL). 

V praxi se používají 2 druhy přesměrování, ke kterým se webové prohlížeče staví jinak a k jednomu z nich se staví jednotlivé prohlížeče různě. 

HTTP 301 Moved permanently

Při tomto přesměrování dostává cílová stránka pouze informaci o původním refereru; URL přesměrovávací stránky zde nijak nefiguruje.

HTTP 302 Found  (nebo také Moved Temporarily či Object Moved)

Při tomto přesměrovávání některé prohlížeče předávají cílové stráce jako referer právě onu přesměrovávací URL, ale bez jakékoli informace o tom, že šlo o přesměrování a zase není k dispozici URL původního referera.

Toto přesměrování se velmi často používá u systémů, které měří prokliky bannerů a jiných reklamních formátů. Proto můžete v mnoha statistikách vidět např. referer pagead2.googlesyndication.com, podle kterého dobře odhadnete, že se jedná o přístupy z obsahové sítě AdWords. Kolikrát by pro vás ale bylo zajímavější, kdybyste mohli změřit URL webu, ze které lidé přišli a domluvit si s tímmo webem inzerci napřímo. To ale většinou nejde a musíte to řešit oklikou přes AdWords.

Které z těch dvou chování vám připadá lepší? Jednou by se vám hodilo 301, jindy 302 a nejlépe kombinace, že? Otázka by ale neměla znít, co je lepší, ale jestli si s tím umíte poradit.

Využijte přesměrování ve svůj prospěch

V některých případech si přesměrování způsobíte sami. Např. když v offline mediích uvádíte jinou adresu než svou hlavní a tuto adresu přesměrováváte na speciální landing page. V takovém případě doporučuji využít kampaňové parametry jak jen to jde. Tedy nepřesměrovávat na adresu www.example.com/akce, ale www.example.com/akce?kampan=radio apod.

U Google Analytics se běžně využívá formát www.example.com/akce?utm_source=campaign.example.com&utm_medium=radio (nebo tv, outdoor apod.) V Google Analytics můžete použít i více měřicích parametrů.

Logy vs. měření tečkou (JavaScriptem)

Jeden větší rozdíl přecijen mezi nástroji existuje. Pokud k přesměrování dojde už na vaší doméně, ze které máte access_logy, dokáží některé nástroje (jako třeba Clicktracks) doslova spárovat přesměrování hlavičkou 301 s cílovou stránkou na základě času, IP adresy a v některých případech i díky cookie. U 302 to má Clicktracks jednodušší a nepřicházíte ani o původního referera. Dochází-li k přesměrování na cizím webu, pak tato výhoda padá.

K tomuto článku mě inspiroval dotaz Radka Jüthnera v poradně Google Analytics, která se pomaličku, ale jistě blíží ke svému stému příspěvku :-).

Jak to obvykle chodí

Všechny měřicí systémy, které rozpoznávají klíčová slova, přes která uživatel přišel na web, tak činí na základě referera. To je URL předchozí stránky. U většiny vyhledavačů platí, že se zadaný dotaz objeví v URL. Viz např. stránka s výsledky hledání fráze Google Analytics v Googlu obsahuje v URL hledaný text: „q=google+analytics“.

AJAX neprozradí klíčové slovo

Výsledky hledání v Googlu zobrazené pomocí AJAXu způsobí, že se v URL neobjeví, co uživatel hledal. A z toho plyne náš problém. Měřicí nástroje nemají kde vzít informaci o tom, co uživatel hledal. Významnou nepřesnost dnes ve statistikách nečekejte. Naprostá většina hledání probíhá stále standardně.

Zatím je sice AJAX na Googlu jen v testování, a tak doufám, že pokud se Google pustí do AJAXu naplno,  přistoupí předtím k nějaké geniální změně a umožní nám měřit, která klíčová slova přivedla uživatele na náš web.

Na toto téma mě upozornil Bill Mungovan svým článkem Google Testing AJAX on Search Results Pages. Zajímavé je i vyjádření Googlu, které odkazuje na článek z roku 2006 s názvem This is a test. This is only a test., který má zřejmě ilustrovat, že Google experimentuje už dlouho :-).

Nebo, že by znemožnění měření klíčových slov byl záměr a snaha o boj proti SEO praktikám? ;-)

Není to chyba

Nula návštěv se započítává v případě, že uživatel v rámci už probíhající návštěvy znovu z nějakého zdroje přišel na web. Ale proč nula, když to lidi mate?!

• Nula proto, že samotná návštěva už nějaký zdroj návštěvnosti má.
• Nula proto, aby se nezapočítávala jedna návštěva víckrát.
• Nula proto, aby se vůbec uložila informace o druhém zdroji návštěvnosti.
• Nula proto, aby se nedeformovaly statistiky, které se vztahují k návštěvě – počet stránek, čas apod.
• Nula proto, že Google Analytics němůže vědět, zda původní návštěva neskončila.

Tak třeba proto.

Pokud v pokračující návštěvě dojde ke konverzi či transakci, pak se započte právě k tomuto poslednímu zdroji.

Každopádně, pokud ve svých statistikách najdete zdroj návštěvnosti nebo klíčové slovo, které má nula návštěv, znamená to, že uživatel vstoupil do už započaté návštěvy. Buďme za to rádi, jinak bychom přicházeli o spoustu zajímavých (obvykle long-tailových) klíčových slov nebo jedinečných „refererů“ (odkazujících adres).

Návštěva s více začátky

Kdo byl na mém školení Google Analytics, které nyní převzal Honza Tichý, určitě hned na začátku nepřeslechl, že návštěva může začít víckrát. Pro ostatní upřesním.

Žádný měřicí nástroj nedokáže číst myšlenky uživatele, a také nedokáže poznat, co se stránkou otevřenou v okně prohlížeče právě děje (aniž by si průběžně neposílal nějaké údaje). Proto má jen omezené možnosti, jak označit návštěvu za ukončenou. Návštěva v Google Analytics končí zavřením okna prohlížeče nebo vypršením třicetiminutové lhůty - standardní doba, po kterou může být uživatel neaktivní.

Jak ale může návštěva víckrát začít. Snad v objasnění pomůže pár příkladů.:

• Uživatel má web otevřený v jiné záložce prohlížeče a omylem nebo záměrně někde klikne na odkaz vedoucí na ten samý web. (Návštěva už běží, ale uživatel přišel ještě odjinud.)
• Uživatel zavře záložku prohlížeče nebo prostě odejde z webu, ale v zápětí se na něj zase vrátí (do 30 minut) - opět z nějakého zdroje.
• Uživatel pomocí vyhledavače hledá nějaký produkt, kliká na výsledky, ale pak dotaz ještě upřesňuje a opět proklikne odkaz vedoucí na web, kde už před chvílí byl.
• Některé stránky webu se neměří, uživatel se na webu chová zcela „normálně“, ale při přechodu zpět na měřenou stránku se jedná o nový vstup na web z nějaké „cizí“ adresy (byť to může být stejná doména).
• V rámci interní navigace webu se používají kampaňové měřicí parametry, které Analytics říkají: “ Uživatel právě přišel z toho a toho zdroje.
• U webů s opravdu velkou návštěvností roste i riziko, že nedojde ke změření některé stránky a uživatel kliknutím na odkaz provede vstup do již probíhající návštěvy. (Nepodloženo.)

Celé je to o tom, že uživatel má stále otevřené okno prohlížeče a znovu odněkud přijde na web, dříve než vyprší doba, po kterou měřicí nástroj netuší, zda uživatel stránku vůbec vidí.

Jak se vám líbí tento postup Google Analytics při měření a vyhodnocování návštěv?

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

1. 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.
2. Najděte si statistiku, ve které chcete najít nějaké novinky – Zdroje provozu > Odkazující stránky nebo Zdroje provozu > Klíčová slova.
3. Dole pod tabulkou zvolte Zobrazit řádků alespoň 100, aby se vám s tím lépe pracovalo.
4. Postupně projíždějte tabulku shora dolů - jde to docela rychle, protože vás zajímají jen ty řádky, kde ve sloupci  Návštěvy (Visits) uvidíte něco zeleného.
5. 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.
6. 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.