Appunti di Google Analytics parte III

Continuiamo con l’esplorazione dello strumento per l’analisi del traffico che ci offre Google. Se non l’avete ancora fatto, leggete prima la parte I e la parte II di questa serie di articoli.

Fonti di traffico

Nella sezione Fonti di traffico possiamo passare ad analizzare un argomento molto più succoso, e cioè la provenienza del traffico. Le fonti principali sono tre:

si parla di traffico diretto quando l’utente digita l’indirizzo del sito direttamente nel browser o arriva da un segnalibro, o da un feed
si parla di siti di provenienza quando l’utente arriva da un link presente su un altro sito
si parla di motori di ricerca quando l’utente ci trova tramite una ricerca su Google e affini
si parla di campagna quando i link in entrata sono costruiti in un modo particolare, in modo da essere raggruppati e individuabili rispetto al resto degli accessi

Traffico diretto

Nel caso di traffico diretto, c’è poco da analizzare se non i dati già visti per i visitatori: frequenza di rimbalzo, visitatori nuovi e di ritorno, e così via. Viene poi visualizzata la scheda Conversione all’obiettivo, di cui parleremo poi.

Siti di provenienza

E’ invece un dato fondamentale capire da quali altri siti arrivi il traffico. Può trattarsi di un banner, o di una citazione in un articolo o in un forum, o altro ancora. Il discorso verrà poi approfondito con le campagne: capire quali siti e quali forme di link ci portano più contatti ci permette di investire sui siti più validi, creando delle reti di collaborazione che possono andare a beneficio di tutti.

Una nota spesso sottovalutata: il traffico proveniente da altri siti può essere molto più importante, anche numericamente, del traffico proveniente da motori di ricerca. Quindi può convenire investire, ad esempio, in banner piuttosto che in posizionamento.

Motori di ricerca

Per quanto riguarda il traffico proveniente dai motori di ricerca, ovviamente è fondamentale capire quali siano le chiavi con cui veniamo raggiunti, e assicurarsi che siano quelle che ci interessano. Questo è tanto più vero se si tratta di chiavi a pagamento.

GA ci permette di distinguere tra le chiavi di provenienza tramite annunci AdWords (definite “pagate“) e tutte le altre (“non pagate“).

A proposito delle chiavi pagate, attenzione al fatto che in GA le chiavi visualizzate sono solo quelle effettivamente pagate, e non quelle usate per la ricerca. Un esempio per capirci meglio: supponiamo di aver creato con AdWords un annuncio associato a “Realizzazione siti web”. Un utente cerca “Realizzazioni Web Design”, compare lateralmente anche il nostro annuncio, e ci clicca sopra. In GA vedremo come chiave di ricerca “Realizzazione siti web” e non “Realizzazioni Web design”; dovremo spostarci da GA e usare invece il pannello di controllo di AdWords per vedere le chiavi effettivamente cercate dall’utente.

Nota: i clic sugli annunci di AdWords sono automaticamente considerati campagne (vedi sotto).

Ovviamente se non si usa AdWords, tutta la statistica relativa alle chiavi pagate non ci interessa, visto che rimarrà vuota.

Campagne

Le campagne sono un argomento non facile da esaurire brevemente. Diciamo che di solito ci si riferisce a una serie di link che vengono pubblicati e analizzati per un ben determinato periodo, che possono essere coincidenti con il lancio di un nuovo sito o un nuovo prodotto.

Oltre a questo, è utile considerare e analizzare come campagna qualsiasi traffico considerato strategico, come link a pagamento su altri circuiti, o link anche non a pagamento ma che sono stati messi con un obiettivo preciso.

Fortunatamente, è facile definire automaticamente delle campagne per qualunque link in entrata, semplicemente specificando nel’url uno o più tra i seguenti parametri:
– utm_source (sorgente del link, di solito il nome del sito da cui si proviene)
– utm_medium (mezzo del link, esempio newsletter piuttosto che banner piuttosto che altro)
– utm_content (il titolo del link, come ad esempio il titolo dell’annuncio o post che contiene il link)
– utm_campaign (il nome della campagna)

Per quanto riguarda quest’ultima variabile, può contenere qualsiasi valore: in GA verrà creata automaticamente una campagna in base a ciascuna corrispondenza. In altre parole, non è necessario creare prima a mano le campagne in GA.

Per fare un esempio, un lnk del tipo “http://www.gibilogic.com/promozioni2009?utm_campaign=promozione2009&utm_source=blog&utm_medium=banner&utm_content=promozioneblogger” viene registrato da GA come una campagna.

E’ bene stilare all’inizio l’elenco completo dei link e dei parametri che si intendono usare, per rendere più efficace e facile la successiva analisi. Notare che è possibile includere link anche non esclusivamente web o comunque non i soliti banner: newsletter, firme di posta elettronica, comunicati stampa, article marketing, e così via.

Sezioni del sito

Questa parte ci consente di analizzare le pagine visitate, sia suddivise per URL che per titolo.

La parte più interessante è quella relativa alle Pagine di destinazione, cioè le pagine da cui i nostri visitatori sono entrati nel sito (e voi che pensavate che tutti entrassero dalla home page… :-). Stesso discorso per quanto riguarda le Pagine di uscita.

Quasi inutile aggiungere che una attenta riflessione su questi due elementi è fondamentale.

Conversione

Si definisce conversione l’atto di aprire una specifica pagina, che per noi significa il raggiungimento di un obiettivo. Può tipicamente trattarsi dell’acquisto di un prodotto, ma anche dell’iscrizione alla newsletter, il download di un certo prodotto, e così via.

E’ consigliabile non indicizzare nei motori di ricerca le pagine che sono definite come conversioni, per assicurarci che uno ci possa provenire solo dal sito stesso. La conversione è un valore espresso tipicamente come rate (rapporto) rispetto alle visite o ai visitatori totali del sito.

In GA è possibile definire un massimo di 4 conversioni. Nel caso di una pagina dinamica, è possibile specificare che si tratta di conversione solo in base a certi parametri (specificando l’url completo). Una conversione può essere associata anche a una pagina virtuale (vedi qui sotto). Per le conversioni è possibile effettuare tutte le analisi che si applicano a qualunque altro contenuto.

Pagina virtuale

A volte si può desiderare di associare una conversione a un evento che non sia una pagina vera e propria, ad esempio un pulsante che sottomette una form, oppure che ci reindirizza ad un altro sito, o che apre il download di un file, o un collegamento mailto . In questi casi, è possibile utilizzare una funzione JavaScript che lancia lo script di tracciatura in corrispondenza di qualunque evento intercettabile via JavaScript (es. “onClick”).

A questa funzione va passato come parametro il nome della pagina “virtuale”, ossia del nome che GA deve usare per registrare questa pagina che in realtà non esiste. Tali pagine virtuali sono considerate pagine a tutti gli effetti ai sensi delle statistiche di GA. Per i dettagli è bene consultare la documentazione dello script di GA.

Percorso

Rimanendo in tema di pagine, si definisce percorso la sequenza di pagine che un visitatore a seguito in una data visita. Ci sono due concetti interessanti di analisi associati a un percorso.

Imbuto è il fenomeno per cui il numero di visite che hanno raggiunto i passaggi successivi si riduce progressivamente (ad ogni passaggio qualcuno si ferma). E’ chiaro che l’obiettivo deve essere quello di ridurre al minimo questa perdita di visitatori, mantenendo preferibilmente pochi passaggi verso qualunque destinazione sul sito, soprattutto se si tratta di una conversione.

Distribuzione dei clic, ovverosia quali link sono i più cliccati su una certa pagina.

In GA è possibile verificare solo il percorso inverso a partire da una conversione (Obiettivi -> Percorso obiettivo inverso); oppure, sempre partendo da una conversione, il rapporto tra uno specifico percorso impostato da noi e tutti gli altri percorsi possibili – praticamente otteniamo la percentuale di utenti che è arrivata alla conversione seguendo il percorso da noi ipotizzato, rispetto alla percentuale arrivata in altro mod.

E’ importante analizzare tali dati soprattutto nel caso di un carrello di un e-commerce, esaminando più a fondo possibile le non-conversioni (per capire dove e perchè si sono fermati gli utenti).

Conclusione

E così termina la panoramica su Google Analytics. Sicuramente c’è molto altro da approfondire, per cui potete senz’altro cercare ulteriori risorse, ad esempio su HTML.it o seguendo il blog Google Analytics in 30 secondi. Non dimenticate inoltre i corsi di YoYo – Formazione rotolante, che devo ringraziare per quel corso iniziale da cui è partito tutto.