Analytics

Analytics handlar om allt som har med webbanalys och statistik att göra. Det är navet i en organisation varifrån beslut angående de digitala satsningarna bör tas. Här kommer jag att skriva om allt från Google Analytics och Facbook Insight till tips och tricks för hur man jobbar med webbanalys.

Google Analytics på steroider

Google Analytics on Steroids är tyvärr inte lika häftigt som det låter, men bra nog att ta upp denna snöiga fredag. Generellt så jobbar företag inte speciellt strukturerat eller bra med webbanalys. Många slänger, utav ren okunskap, in GA:s standardskript. Tyvärr duger det skriptet endast till att plocka upp övergripande data och inte så mycket mer. Vill du ha mer data så få du antingen utveckla skript själv eller så lägger du bara in GAS istället.

Detta får du med Google Analytics on Steroids

  1. Form Tracking
  2. Max-Scroll Tracking
  3. Outbound Link Tracking
  4. Download Tracking
  5. Youtube and Vimeo Video Tracking

Vill du veta mer? Ta en titt på genomgången nedan eller ta dig till Git och börja ladda. 

DashThis – din högra hand i webbanalys

Ibland när man jobbar med webbstatistik kan det blir lite överväldigande. En massa siffror utan kontext och relevans gör att analysen sällan resulterar i vettiga slutsatser och handlingar. Även om du har definierat upp KPI:er och satt mål så tar det emot att föra över siffrorna till Excel för att jämföra och följa upp.

Men nu är det slut på det hela! DashThis är tjänsten som löser biffen åt dig och visualiserar din statistik på det mest härliga sätt.

DashThis

Förutom att definiera upp mål och få en överblick av vad som sker på din webbplats så kan du dessutom koppla in statistik från källor såsom Facbook, Twitter, Adwords med mer. Det blir inte bara snyggare och roligare att jobba med, det blir dessutom definitivt enklare att ta actions på och förmedla vidare.

DashThis

Så släng ut dina excel-dashboards och börja med DashThis istället.

Ciao!

Exportera mer än 500 rader från Google Analytics (igen!)

För ett bra tag sen skrev jag ett inlägg om hur man kunde exportera mer än 500 rader i Google Analytics. Men mycket har hänt sen dess och GA är sig inte alls likt längre. Så hur gör man nu egentligen? Enkelt.

När du är inne på en tabellvy, likt den nedan, så börjar du med att ta bort det sista snedsträcket / i URL:en.

Google Analytics

Efter det så klistrar du helt enkelt in följande sträng i slutet av URL:en:

%26explorer-table.rowStart%3D0%26explorer-table.rowCount%3D25

För att ändra på antalet rader så byter du ut de sista tjockmarkerade siffrorna (25) till ett godtyckligt tal.

Fertich!

Ett plus med detta trick är att d dessutom direkt kommer att kunna se alla rader som går att exportera vilket inte gick med den förra lösningen.

RegExpa i Google Analytics

Häromnatten satt jag och slet mitt hår när jag skulle RegExpa lite i Google Analytics. Efter ett antal timmar så insåg jag att mina gamla ActionScript 2 kunskaper inte riktigt räckte till och jag begav mig ut på www. Till min besvikelse så fann jag endast sunkiga sidor som beskrev förfarandet och min depression tilltog.

Efter att nästan ha nått gränsen till uppgivenhet så fann jag räddningen. Den kom i form av en fantastisk PDF som hette “Regular-Expressions-Google-Analytics” skriven av fröken Robbin Steiff. Sida för sida går hon igenom olika uttryck och vad de gör på ett pedagogiskt och vacker sätt som gav mig en tår i ögat och till slut så satte jag pricken över i:t.

Min rekommendation, vare sig du vill lära dig RegExpa eller inte, ladda ner.

Äntligen A/B-tester direkt i Google Analytics

Det här med A/B-tester har hittills varit lite småbökigt i och med att det krävt ytterligare en plattform, nämligen Google Website Optmizer. Men nu är det slutbökat! Google har lärt sig och integrerar nu A/B-tester direkt i Google Analytics. Det har börjat rullas ut och första augusti 2012 så blir det gravöl för femåringen Google Website Optmizer.

Hur kommer det att se ut och hur gör man? Ta en titt på videoklippet. Adios!

Det digitala köpflödet i den verkliga världen

Ni vet hur det kan vara, ni vill bara köpa en produkt eller tjänst online, dock verkar köpflödet aldrig ta slut. Du behöver bli medlem för att köpa en produkt, avtal skall accepteras, fraktmetoder skall väljas och till slut så funkar inte kortet du försöker betala med. Kort sammanfattat kan man säga att den digitala köpprocessen ofta suger rätt rejält. Hur skulle det se ut om samma problem existerade i den verkliga och fysiska världen? Have a peek.

Hur definieras egentligen “direkt trafik” i Google Analytics?

Hur definieras direkt trafik egentligen!?

Även Jackie Chan har svårt för detta

Ibland är det lätt att missta sig när man jobbar med att analysera alla siffrorna som finns i Google Analytics. Missuppfattningarna är många och fel tolkningar kan göra att du satsar på helt felaktiga saker. Ta till exempel det här med “direkt trafik”. Det är väldigt enkelt och tro att “direkt trafik” innebär all trafik som kommer in genom att användarna har skrivit in URL:en i webbläsarens adressfält. Så är det inte. “Direkt trafik” innebär endast att användaren som kommer inte har någon källa/referens från vart hon kom. Detta innebär att användare som klassas som “direkt trafik” kan hamna i den kategorin på grund av följande saker:

  • skriver in URL:en direkt i webbläsaren
  • kommer via ett  bokmärke från en webbläsare
  • kommer via en länk från en ej webbbaserad mailklient (ex. Outlook)
  • kommer via en länk från ett dokument (PDf, Word)
  • kommer via en länk från säker webbplats (https://)
  • kommer via en mobilapp (allt från twitter och e-post till vanliga företagsappar)
  • ett Javascript redirect som inte anger en korrekt referens
  • ett intranät som skalar bort referensen
  • om en användare har en webbläsare med plugin som maskar bort referensen
  • via banners/PPC kampanjer som inte skickar vidare en korrekt referens
  • vissa versioner av IE kan ibland skapa problem och skickar ej med korrekta referensen under vissa omständigheter

Ja som det framgår så kan en användare som klassas som “direkt trafik” komma från flertalet olika källor. Därför blir det således även viktigt att tagga upp alla källor så att man får en spårbarhet i allt man gör och inte en stor intetsägande klump av siffror.

Så definierar GA ett besök

Visitor GA

En viktig variabel som många t.ex. annonsfinansierade webbplatser mäts på idag är “besök”. Ju fler besök desto bättre då detta ofta indikerar på ett värdefullt innehåll (eller kanske bara svårhittat). Men vilka kriterier behöver uppfyllas för att en unik besökare skall skapa ett besök? Frågan blir ju rätt relevant, dels ur ett annonsörsperspektiv men även om jobbar med variablen på andra sätt.

Då alla statistikverktyg har sina egna sätt att mäta så har jag valt ut det enklaste och mest använda, Google Analytics. Besannas någon av de nedanstående punkterna som kommer GA att räkna användarens nästa sidvisning som en ny session och därmed ett nytt besök.

  • Om det gått mer än 30 minuter mellan sidvisningarna för en enskild besökare
  • När ett nytt dygn börjar
  • När besökaren kommer tillbaka till webbplatsen, inom 30 min, men från en annan trafikkälla (utm_source, utm_medium, utm_term, utm_content, utm_id, utm_campaign, eller gclid)

Så enkelt var det. Nu vet du.

Därför är bounce raten bananas i Google Analytics

GA is banana

Igår gjorde jag ett inlägg om lite olika Bounce-sorter och lovade att idag återkomma med en artikel om hur du spårar dessa i Google Analytics. Efter knappa 24 timmar har jag insett att GA har stora brister gällande Bounce-raten.

Det hela började med att jag la in segmenten för att få fram de olika formerna av bounce, vilket returnerade felaktiga värden (allt var nollat). Efter att ha sökt information kring detta stötte jag på följande (se hela tråden i Google-forumet):

The thing with Bounces is that Google Analytics is not able to calculate a time on site / page for Bounced Visits. GA Needs a second pageview, so it can get a second timestamp of when that second pageview happened, in order to calculate time on site. So, your Advanced Segment “less than 10 seconds” will return all visits, because all bounced visits will = 0 seconds.

You can do, instead of an “and” statement an “or” statement (So, it doesn’t have to match both criteria, it can be either a bounce OR a < 10 second visit – so even if they don’t bounce, they will still be included [or excluded] in your Advanced Segment).

Trist & konstigt för det går att manuellt hitta dessa värden i GA. Huruvida de stämmer till fullo eller ej blir dock svårt att avgöra med hänsyn till texten ovan.

Men detta är ju en petitess, varför kallar du bounce rate i GA för bananas?

Efter ovanstående nederlag började jag surfa vidare angående bounce raten och hittade ännu mer otrevlig information. Det visar sig att bounce raten inte är att lita på och ofta ger felaktiga indikationer, se exempel nedan:

bounce-rate

Sidan som visas är en del i ett betalflöde och är omöjlig att nå från externa källor, ändå visar sidan en bounce rate på 25%.

Hur kan det va? 

Oftast är ju givetvis den mänskliga faktorn inblandad och det är svårt att ta höjd för alla fall som får denna variabel att balla ur i GA. Några bidragande faktorer kan vara:

  • Bokmärken – folk sparar delar som man ej när extern som bokmärken och får direkttillgång till sidorna, se till att skydda sidor som ej skall kunna accessas direkt.
  • Intern trafik – det är oroligt att företag fortfarande år 2012 inte har lärt sig att filtrera bort den interna trafiken
  • E-post & andra kampanjer – använd inte en sida som i vanliga fall inte ska ha en extern access
  • Organisk trafik – Google hittar alla möjliga vägar, se till inkludera alla “unbounceable pages” i dina robot.txt filer
  • Långa besök – när en användare spenderar mer än 30 minuter på en sida och laddar sen om så skapas en bounce (väldigt vanligt att folk glömmer och börjar göra annat under tiden)
  • Cookies – ändrade inställningar under tiden besökaren surfar på din sida

Ja, som ni ser finns det en del som ställer till med ett härke. Nu säger inte jag att ni skall förkasta bounce-raten helt, utan det går att vidta åtgärder. Börja med att ordna ovanstående punkter och vill ni sedan jobba vidare med bouncen så går det att göra en mer avancerad implementation av GA scriptet. 

Källor: Pitstopmedia & Herr A.K.

Så lägger du in domännamn med ÅÄÖ i Google Analytics

Ibland så händer det att man har ett domännamn med lite speciella tecken i. De speciella tecken vi vanligtvis brottas med i Svea rike är ÅÄÖ. Vanligtvis så brukar jag rekommendera att inte registrera en huvuddomän med ÅÄÖ i namnet då många kringtjänster ej kommer att funka när dessa tecken är inblandade, läs gärna Herr Nikkes inlägg om denna problematik.

Men om du nu mot förmodan ändå skulle vilja ha ett sådant domännamn så kan det vara lite problematiskt att registrera det i Google Analytics, men det går. Tricket är att använda sig av Punycode som är en metod för att skriva om speciella tecken. Gör följande:

  1. Redigera inställningarna för din domän i Google Analytics
  2. Ange “Webbplatsens adress:” i Punycode (länken leder dig till en sida med en konverterare)
  3. Spara och så är du färdig!
Ta nu den ny trackingkoden och klistra in på din webbplats och dubbelkolla att den faktiskt registrerar besök på webbplatsen (detta gör du med hjälp av kontrollera status knappen på profilsidan).
Enjoy!
1 2 3  Scroll to top