GA

Google Analytics: Så analyserar du sidorna mer djupgående

Jag har skrivit det förr och jag skriver det igen, Google Analytics är fantastiskt! Tänkte idag visa ett snabbt trick på hur du kan använda dig av “Navigational Analysis” för att analysera användarflödena på din webbplats. Ponera att du har filtrerat ut dina toppsidor men är sugen på att veta mer om respektive sida. Hur kom besökarna dit och vart gick de sedan?navigation summary

 

Börja med att klicka in dig på en specifik sida under “Content”. Till höger så finns det lite menyer för att ta reda på mer information om den sida du är på. Välj alternativet “Navigation Analysis”. Under “Navigation Summary” sidan som du nu kommit till så kan du nu få reda på bland annat följande: Hur många gånger sidan vart besökt, hur många som kom direkt till sidan kontra hur många som kom från en annan sida inom webbplatsen samt vart besökarna tog vägen efter att de vart på sidan i fråga.

Informationen som du får reda på här är riktigt värdefull för att ta reda på huruvida specifika mål blir uppnådda eller inte på den aktuella sidan. Den tydliggör även insikter i potentiella problem så som oönskade handlingar. Jobbar du till exempel med utstakade informationsflöden som har tydliga in- och utgångar så är det denna analys du bör börja med för att säkerställa att flödet sker på de villkor du önskar.

navigation-summary

Skapa SEO-rankingrapport med Google Analytics | Del 2 av 3

Wilkommen! Detta är den andra delen av tre där jag beskriver hur du kan ta fram SEO-rankingrapporter med hjälp av Google Analytics. Som jag skrivit tidigare så finns det en hel del fördelar med varför du ska göra detta i Google Analytics och inget externt verktyg. Förutom att du sparar en del pengar så kommer du även att kunna se vilken position din webbplats faktiskt fick på Google. Del nummer ett fångade upp trafik från Googles “gamla” sök, men som ni kanske har märkt så har söket ändrats markant i och med Google Instant.

Det gamla söket hade URL:ar som inte gav vidare mycket information:

http://www.google.com/search?hl=en&q=flowers&btnG=Google+Search

Med den nya ändringen så har URL-strukturen ändrats och vi får reda på mycket mer om resultatet:

http://www.google.com/url?sa=t&source=web&ct=res&cd=7&url=http://www.example.com/mypage.htm&ei=0SjdSa-1N5O8M_qW8dQN&rct=j&q=flowers&usg=AFQjCNHJXSUh7Vw7oubPaO3tZOzz-F-u_w&sig2=X8uCFh6IoPtnwmvGMULQfw

I denna del ska vi gå igenom hur du kan skapa rankingrapporter som kan fånga upp informationen i de nya URL:arna. Ju mer Google rullar ut dessa kommer även de gamla URL:arna att upphöra och den rapport vi skapade kommer inte att kunna nyttjas för att se trafiken från Google (men kommer fortfarande att fungera för Bing och Yahoo). Låt oss komma igång med steg för steg instruktionerna:

  1. Skapa en ny profil för denna lösning och välj valfritt namn. Om du inte vet hur man skapar ett filter så hittar du en beskrivning i del ett av denna serie.
  2. Skapa ett nytt filter i den nya profilen. Detta filter sållar bort all annan trafik än den organiska (även denna beskrivning finner du i del ett)
  3. Nu kan vi börja fokusera på det nya! I och med att Google rullar ut de nya URL:arna över en längre tid så betyder det att du kommer att få en hel del besökare som kommer från de gamla URL:arna.som inte innehåller någon data. Dessa behöver filtreras ut. Skapa ett nytt filter med följande inställningar och välj spara.
    updated-google-organic
  4. Nu ska du skapa ett filter som identifierar vilket position på Google du hamnar på. Du får alltså med denna profil reda på den exakta positionen och inte bara vilken sida din webbpalts hamnade på. Skapa följande filter och välj därefter spara.
    google-ranking
  5. Lägg nu alla filter i rätt ordning enligt bilden nedan (eller stegen ovan).
    Assign order GA

Klart! Skapade du profilen i del ett så kan du återanvända några av de filter som behövdes till denna profil. Det tar cirka 24 timmar innan den det hela vaknar till liv. Nu kommer du kunna se exakt vilket position du hamnar på vilket tillåter dig att ta mer kvalificerade beslut om vilka ord du faktiskt bör satsa på att optimera. Lycka till.

Skapa SEO-rankingrapport med Google Analytics | Del 1 av 3

Att ta fram SEO rankingrapporter är något vi konsulter älskar att göra då vi kan ta bra betalt för det. Dock så behöver det inte vara alltför kostsamt om du har lite flinka fingrar och någorlunda god Google Analytics vana. Detta är det första inlägget av tre där jag kommer beskriva hur du tar reda på vilken sida på Google som din webbplats hamnar på, men även hur du tar redan på den exakta positionen som den hamnade på.

En stor skillnad mellan professionella rankingverktyg och Google Analytics är att de kan ge olika information vilket kan leda till förvirring. Denna effekt härstammar bland annat från att Google personaliserar söket, om du till exempel är inloggad, vilket skapar skillnader. Rankingverktygen analyserar ur ett mer neutralt perspektiv medan den statistik du kommer att få via Google Analytics är den faktiska. För att få in rankingrapporter i Google Analytics så gör du följande:

  1. Börja med att lägga till en ny profil till din befintliga webbplatsprofil under Google Analytics. Detta gör du av två anledningar, dels så kommer de nya filtren att exkludera alla annan trafik än de som kommer från sökmotorerna men även för att du inte skall kunna skylla på mig om nått går fel ;-) Nej då inget kommer att gå fel men du vill fortfarande kunna spåra dina andra källor och därför behöver du två profiler.
    Add Profile Google Analytics
    Välj att lägg profilen på en existerande domän och ge profilen ett lämpligt namn som till exempel SEO rankingrapport.
  2. Efter att du har skapat en ny profil så väljer du att redigera den (edit). I den nya profilen så scrollar du ner och väljer “Lägg till filter” (+Add filter).
    Add Filter in GA
  3. Det första filter som du skapar är till för att filtrera ut alla annan trafik än den organiska. Fyll i följande uppgifter och spara:
    Organic Search Filter
  4. Välj sedan att åter igen skapa ett nytt filter. Filter nummer två gör så att du endast inkluderar trafik från sökmotorerna Yahoo, Google och Bing. Fyll i följande uppgifter och spara:
    Search Engine Visitors
    Under “Filter Pattern” fogar du in: (google|yahoo|msn|live)\.[a-z]+
  5. Det tredje filtert som ska skapas är själva filtert som identifierar vilken sida på sökmotorerna som ditt resultat hamnar på. Fyll i följande uppgifter och spara:
    search ranking
    I “FieldB -> Extract B” skall det vara: (\?|&)(start|first|b)=([^&]*)
  6. Nu är det enda som saknas några filter som gör att du kan extrahera och visa informationen på ett relavant sätt. Skapa ett nytt filter med följande information och spara:
    Search and Replace filter page
    Filtret snyggar till den inkommande datan och skriver ut “Page 1″ för alla träffar som hamnar på den första sidan. Du måste skapa att filter för att kunna få ut statistiken på varje sida i sökmotorerna. För sida nummer två skapar du ett likadant filter men fyller i page: 1[0-1]$ i “Search String” fältet och i “Replace String”-fältet så skriver du page: 2. För sida nummer tre skriver du page: 2[0-1]$ i “Search String” fältet och i “Replace String”-fältet så skriver du page: 3 och så vidare…
  7. Efter att du skapat de sista filtren (jag skapade endast 3 stycken sidfilter) så ser du till att alla filter listas i rätt ordning. Se bilden nedan.
    Filter ordning
    Stämmer inte ordningen finns det en knapp strax ovanför dessa fält som heter “Assign Filter Order”. Tryck på den och ordna sedan dina filter.

Nu är allt klart. Det kan ta någon dag innan resultaten börjar trill in. För att ta del av den statistiken går du till rapporten för din nya profil och väljer “User defined” under “Visitors” i menyn till vänster. Ett exempel på dina nya filter ser du nedan.
SEO Ranking in GA

De filter som du precis skapat funkar endast för Googles gamla version som fortfarande används. I och med Google Instant så har sök-URL:en ändrats och därför behöver ovanstående filter en komplettering som vi kommer att titta på till nästa inlägg i denna serie.

Kutos till Andre och Damon som kommit på detta fina trick.

 

 

Så lägger du in Google Analytics på ditt intranät

Har du velat använda dig av Google Analytics på ditt intranät men fått höra att det inte går? Det stämmer icke! Många går och tror felaktigt att webbplatser utan domännamn som till exempel intranät inte kan spåras i Google Analytics. Det finns dock ett trick!

När Google Analytics väl har upptäckt att det finns en spårningskod på en publik webbplats med domännamn så kommer den att fortsätta spåra all statistik som den får. Tricket är att profilen / spårningskoden måste aktiveras utanför intranätet första gången (kanske med hjälp av din publika webbplats?) och det tar cirka en dag. Därefter kan du använda dig av Google Analytics på ditt intranät som saknar domännamn. Säkerställ sen att du ändrar _setDomainName till “none”, i spårningkoden, så skall det funka.

<script type="text/javascript">
try {
  var pageTracker = _gat._getTracker("UA-XXXX-1");
  pageTracker._setDomainName("none");
  pageTracker._trackPageview();
} catch(err) {}
</script>

Statistik från Google Analytics till Excel

Som jag nämnt i tidigare inlägg så är Google Analytics inte den bästa tjänsten för hantera rapportering och uppföljning av statistik som kommer in. Har man dessutom inga dashboards så blir det ofta ett manuellt och rätt tråkigt administrativt jobb att sköta detta. Att jobbet dessutom ofta görs i Excel gör det hela inte så mycket bättre. Men nu är det slut med det tidsödande rutingörat!

Excellent Analytics, hemsidan med samma namn som programvaran, har tagit fram ett Excel-tillägg som förenklar importen av data från Google Analytics till Excel. Det är open source och kostnadsfritt både för privatpersoner så väl som för företag.

Google Analytics in Excel

Alla importerad data sparas i Excelarket så att du vid senare tillfälle kan jobba med det (i offline läge) och dela med dig av datan i Excelformat. Vissa har till och med gått så långt och tyckt att rutinarbetet har blivit kul!

Ladda ner tillägget. Enjoy!

 

Övervaka din web performance med Google Analytics

Som jag lovade förra veckan så skulle jag visa hur ni med hjälp av trevliga Google Analytics kan mäta upp er web performance, det vill säga hur bra webbplatsen presterar i laddningstid etc. Genom att leka med GA:s “Custom Variables” kan man åstadkomma mirakel även om lösningen i sig är lite klumpig då Google Analytics inte är skapad för detta ändamål. Lösningen kommer att fungera på följande vis:

  1. När en besökare hamnar på webbplatsen så skapar vi en tidstämpel så att vi kan mäta sidans laddningstid
  2. Vi spelar in laddningstiden i en Session Scope  Custom Variable.
  3. Sidans laddningstid skickas till Google Analytics med ett trackPageview anrop
  4. Datan aggregeras i Google Analytics och hittas under Visitors > Custom Variables menyn

Lätt som en plätt va? Så här går du tillväga:

Steg 1 – Addera javascriptet i headern

Det första vi måste göra är att försäkra oss om att vi fångar upp laddningstiden, annars är hela det här inlägget lite bortkastat.. Än så länge funkar bara skriptet för en sida, appliceras den på flera så skrivs den förgående laddningstiden över vilket kan leda till värdelös statistik. Det som händer är att du får då bara ut statistik på den sista sidan som besökaren befann sig på (och då alla besökare lämnar webbplatsen i olika skeden så blir den heller inte jämförbar). Ett skript för att kunna spåra flera sidor på en webbplats är under utveckling dock. Ett tips är att sätta detta skript på din mest trafikerade sida, t.ex. startsidan.

Klistra in följande rader så högt som möjlig, gärna direkt under starttagen för headern så att du kan fånga upp besökarens tidstämpel så tidigt som möjligt.

<html>
<head>
  <script type="text/javascript">
  //<![CDATA[
    var page_load_start = new Date();
    var _gaq = _gaq || [];
    window.onload =  function() {
      var page_load_end = new Date();
      var load_time = page_load_end.getTime() - page_load_start.getTime();
      load_time = parseInt( load_time / 100 )*100;
      _gaq.push(["_setCustomVar",1,'landingPageTime',load_time,2]);
      _gaq.push(["_setAccount","UA-xxxxxxxx-y"]);
      _gaq.push(["_trackPageview"]);
    };
  //]]>
  </script>
  <!-- Here goes the rest of your head section --/>
</head>

Skriptets första två rader fångar besökarens starttid och initierar GA:s async tag. De följande fyra raderna efter det sätter en stoptid för när sidan har laddats färdigt och räknar ut den totala tiden. Slutligen så tilldelar skriptet den uträknade laddningstiden till en “Custom Variable” och skickar den till Google Analytics.

Steg 2 – Lägg till Google Analytics async kod i footern
Om du missat att använda dig av Googles async kod så är det dags att göra det nu, förutom fördelen att kunna mäta t.ex. laddningstider så har en del förbättringar gjorts som gör att du kan fortsätta ladda sidan samtidigt som Google Analytics skriptet läses in.

<body>
  <!-- Your web page goes in here --/>
  <script type="text/javascript">
  //<![CDATA[
    (function() {
      var ga = document.createElement('script');
      ga.type = "text/javascript"; ga.async = true;
      ga.src  = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
      var s = document.getElementsByTagName('script')[0];
      s.parentNode.insertBefore(ga,s);
    })();
  //]]>
  </script>
</body>
</html>

Steg 3 – Vänta på att datan ska börja komma in

Om du lyckas genomföra de ovanstående stegen korrekt bör data börja ticka in inom några få timmar. För att ta del av den går du till ditt Google Analytics konto, klickar dig sedan in på Visitors > Custom Variables i den vänstra menyn. Där kommer du att se följande:

GA custom variables

Ovan ser du den Custom Variable som vi precis skapade, landingPageTime. Har det gått mer än 24 timmar och du fortfarande inte ser någon sådan variabel så kan det vara att något gått fel i installationen av skriptet,  gå då tillbaka till steg ett och felsök.

Klickar du på landingPageTime så får du upp en detaljerad rapport över laddningstiderna som bör se ut så här:

GA landing_page_time

Den kan vara lite förvirrande till en början men du tolkar siffrorna på följande sätt:

  • Custom Variable – Den här kolumnen innehåller de faktiska laddningstiderna. Står det till exempel “900″ så betyder det att det tog 900 millisekunder för sidan att ladda.
  • Visits – Berättar hur många besökare som upplevde den aktuella laddningstiden. I bilden ovan upplevde 52 stycken besök en laddningstid på 900 ms
  • Pages / Visit – Berättar hur många sidor per besök respektive användare med olika laddningstider gjort
  • Bounce Rate - Den här siffran berättar hur många avhopp du haft från sidan som besökarna hamnade på. I regel ser man att ju högre laddningstid desto större är avhoppen från sidan.

Svårare än så är det inte att använda sig av Google Analytics för att mäta upp laddningstiden och jobba med Web Performance Optimization. Ett råd är att exportera alla siffror till ett Excel ark och göra lite snygga grafer för att få en övergripande bild på hur siffrorna hänger ihop på just din webbplats.

 

Så får du statistik från Facebook Fan Page i Google Analytics

Som somliga av er kanske vet så har Facebook begränsningar gällande Javascript på deras Fan Pages, vilket hindrar Google Analytics från att fungera korrekt. Som en lösning på detta så har det snälla och London-baserade företaget Webdigi utvecklat ett open source verktyg till allmänt förfogande kallat FBGAT (kan det stå för Facebook Google Analytics Tracker kanske?). Lösningen går ut på att kombinera en server side cookie och lägga till en <img> tag i botten på Fan Paget.

För att komma igång med Google Analytics på din Fan Page behöver du göra följande tre saker:

  1. Skapa ett Google Analytics konto och en profil till din Fan Page för att erhålla en tracking kod som ser ut ungefär så här UA-3123123-2.
  2. Skapa en unik <img> tag för varje sida som du vill spåra, t.ex. en för kontaktsidan, en för produktsidan etc. Givetvis har Webdigi skapat en tjänst för att underlätta även detta arbete, Google Analytics länk generatorn för Facebook pages.
  3. Lägga in den anpassade <img> taggen i din sida sist på Fan Paget, se exempel här. Börja om från steg två för varje sida du vill spåra, då du måste skapa unika <img> taggar.

Finito! Det kan ta några timmar till en dag innan siffrorna börjar droppa in i Google Analytics.

Google Analytics

P.S. Är du lite hardcore så kan du även hosta lösningen själv om du har en server som klarar PHP. Du hittar FBGAT för nedladdningGitHub.

 Scroll to top