Davidov Blog

Povezati Adwords in Analytics načeloma ni zahtevno. Dovolj je, da najdemo zavihek Analytics v Adwordsu in sledimo nekaj enostavnim korakom. Ampak to po mojih izkušnjah deluje zgolj, če sta oba ustvarjena samostojno na istem Google accountu – če se v oba prijavimo z istim gmail naslovom. 

Če pa je Analytics profil spletnega mesta del računa na drugačnem Google accountu se stvari zakomplicirajo. Predvidena je tudi varianta v primeru, da nista, ampak prepogosto odpove.

Vse kar preostane nato je ustvariti nov ločen Analytics račun, kar sicer reši problem s povezavo z Adwordsom, ampak pomeni prelom v zbiranju podatkov na starem Analytics računu. Rešitev, ki je v taki situaciji najmanj slaba je zbirati podatke še naprej v starem računu in hkrati v novem.

To je mogoče narediti s prilagoditvijo tracking kode, ki je implementirana na spletno mesto. Kot je vidno na primeru spodaj jo prilagodimo tako, da pošilja podatke na dva računa hkrati. Poimenovanje parametrov firstTracker in secondTracker je poljubno in ga lahko spremenimo.

Tako ostane koza cela in je volk vseeno sit. Adwords lahko namreč brez težav povežemo s samostojnim novim Analytics računom in imamo tako bolj podrobne informacije o kakovosti obiska, podatke pa kontinuirano zbiramo tudi na starem, kar nam omogoča časovne primerjave za nazaj.

Podatki o obiskanosti spletnega mesta sami po sebi ne povedo prav veliko. Potrebno jih je postaviti v kontekst, a običajno se moramo opirati na nenapisana pravila ali na izkušnje. Sedaj je mogoče v Google Analytics podatke o svojem spletnem mestu primerjati s podobnimi spletnimi mesti.

Pred približno dvema tednoma se je bilo mogoče vključiti v ta program, zaenkrat še pod oznako beta. Strinjati se je sicer treba s tem, da se tudi naši podatki anonimno uporabljajo. No sedaj je že mogoče uporabljati nov pogled Benchmarking, ki je umeščen v sklop Visitors.

Omogoča primerjavo s podobnimi spletnimi mesti  glede na velikost in zlasti kategorijo. Obstaja več kategorij s posameznimi podkategorijami, kar pomeni, da se lahko primerjamo s spletnimi stranmi, ki imajo podobno ciljno skupino – npr. turizem ali natančneje kar hoteli. Tako lahko preverimo, če je med velikonočnimi prazniki padel obisk samo nam, ali tudi konkurenci. Prav take informacije pa so res relevantne, saj lahko bolje razumemo pomen posameznih kazalcev.

Zaenkrat sicer pogrešam možnost neposredne primerjave tudi v ostalih sklopih, kot je to npr. na voljo za primerjave s povprečnimi vrednostmi za lastno spletno mesto. Ampak kljub tej in še nekaj drobnih pomanjkljivosti mi je novost kar všeč.

Vzemimo za primer oglasne pasice. Tu običajno zakupimo določeno število prikazov na nekaj spletnih medijih v določenem obdobju za določeno ceno. Tako razumevanje oglaševanja je na splet brez premisleka prenešeno iz okolja klasičnih medijev. Tu bi se lahko sicer spustili v obširno diskusijo, ampak se raje osredotočimo na vidik učinkovitosti.

Najbolj naravno vprašanje pri vsaki investiciji je ali se je povrnila in v kolikšni meri. Zato ni razloga, da ne bi tako obravnavali tudi oglaševanja na spletu, v našem primeru s spletnimi pasicami. Tu lahko postavimo več kriterijev učinkovitosti: npr. koliko ljudi je obiskalo naše spletno mesto preko spletne pasice, koliko strani na njem so si ogledali, koliko časa je trajal obisk, koliko se jih je registriralo, koliko jih je kaj kupilo v spletni trgovini itd. Kriteriji so sicer specifični glede na cilje posamične oglaševalske akcije.

Z nekaj enostavnimi prijemi, lahko vse te parametre učinkovitosti merimo v Google Analytics. Potrebno je samo povezave v oglasnih pasicah opremiti s sledilnimi kodami. Te sestavljajo informacije, ki omogočajo določati učinkovitost oglaševanja: na katerem spletnem mestu je bila pasica objavljena, da gre za oglaševanje s spletnimi pasicami, natančno za katero pasico gre, če jih uporabljamo več z različnimi nagovori, v katero kampajo sodi itd.

Sledilno kodo najenostavneje pripravimo z Googlovim namenskim orodjem, ki omogoča pripravo sledilnih kod za različne namene. To storimo v treh korakih. Najprej ustrezno izpolnimo polja, ki nas zanimajo. Nato, ustvarjeno sledilno kodo implementiramo v oglasno pasico. Takoj ob objavi spletne pasice se začnejo zbirati podatki. Končno jih preverimo v Google Analytics profilu v pogledu All traffic sources. Tu najdemo podatke za konkretno oglasno pasico npr. 24ur/bener.

Na voljo so nam podrobni podatki glede obiska in opravljenih konverzijah. Podatke lahko tudi križamo med sabo in primerjamo. Tako npr. v konkretnem primeru modra linija kaže število obiskov, oranžna pa število opravljenih konverzij. Glede na to, da ne sovpadata je jasno, da oglasna pasica ni pripomogla k opravljanju le teh.

Ključno vprašanje je torej kako učinkovito so promocijske aktivnosti pripomogle k doseganju zastavljenim poslovnim ciljem. Merjenje učinkovitosti pa je nujen temelj za odločitve o nadaljnem razporejanju sredstev zanje, pri izbiranju komunikacijskih kanalov, verzij oglasov, konkretnih nagovorv itd.

Google Analyitics je brez dvoma izjemno priročno orodje za spletno analitiko, ki omogoča vpogled v premnoge statistike in kompleksne primerjave med njimi. Ni pa v Analyitics najti poročila o prenesenih datotekah s spletnega mesta. Kar je pravzaprav zanimiv podatek, če je v pdf dokumentu  objavljen podrobnejši opis določenega produkta ali razpisna dokumentacija novega javnega natečaja ali kupon za testno vožnjo z novim modelom določenega avtomobila.

Šušljalo se je, da naj bi Analyitics možnost spremljanja prenosa datotek tudi kmalu implementiral. Vendar pa se to dejansko še ni zgodilo. Dokler se ne bo je prva rešitev, ki je na voljo enostaven dodatek java kode k posamezni povezavi na dokument. Z novo ga.js tracking kodo, s čimer Analyitics dodatno reže popkovino s katero je povezan na Urchin, gre zadeva tako, kot na primeru spodaj.

Povezava: <a href=”dokument.pdf” mce_href=”dokument.pdf” >Prenesi PDF</a>
Sledilna povezava: <a href=” dokument.pdf” onclick=”pageTracker._trackPageview(’/ dokument.pdf’);”> Prenesi PDF </a>

Tako je vsak klik na dokument zabeležen v poročilu top pages kot ogled strani »dokument«. Ime strani je lahko poljubno določeno. Je pa dobro, da se ime dokumenta in ime strani, ki jo določimo zanj ujemata. Tako se namreč podatki kažejo tudi v site overlay poročilu.

Vendar tak način sledenja prenesenim dokumentom ni preveč praktičen, če jih je na spletnem mestu zelo veliko. Da bi se izognili ročnemu dodajanju sledilne kode vsaki posamezni povezavi obstaja drugi način. Možno je na vsako stran pred standardno tracking kodo posameznega profila dodati še javascript, ki avtomatično sledi vsakemu dokumentu in zunanjim povezavam. Z nekaj brskanja je mogoče hitro najti že pripravljene primere, kar je zlasti dobro, če se na javo tako kot jaz ne spoznaš preveč dobro. Ta rešitev sicer odpravi mukotrpno ročno dodajanje kode, a žal ne koristi hitrosti spletnega mesta, saj obdelava javascripta doleti samega clienta.

Zato je najboljša rešitev skripta, ki vsaki posamični povezavi na dokument že na serverju doda sledilno kodo. Pri tem je zopet najbolj praktično, če povzema drevesno strukturo in imena datotek. Tako se namreč upošteva segmentacija datotek in je vse skupaj lažje pregledovati.

CommandShift3 je spletno mesto, kjer lahko preveriš koliko esteta se skriva v tebi. Na izbiro namreč ponuja pare screenshotov spletnih mest. Vsakič med dvema izbereš tistega, ki ti je bolj všeč in nato lahko primerjaš svojo izbiro z okusom ostalih.

Posvečeni v mac verjetno vedo, da je kombinacija tipk command + shift + 3 ekvivalent za screenshot, iz česar menda izhaja ime spletnega mesta. Na pcju je potrebno za to funkcijo pritisniti eno samo tipko imenovano print screen. Vsaj pri eni stvari pc ne zbeži v svoj kot.

CommandShift3 se mi zdi zanimiv, ker dejansko omogoča vpogled v okus spletnih uporabnikov. Če se npr. sprašuješ katera postavitev elementov se bolje obnese, lahko to tukaj hitro preveriš. Vpogled seveda ni končen, je pa vsaj osnovan na realnih podatkih in ne na predvidevanjih o tem kaj je vsem lepo in kaj ni. Skratka pri vsej ideji mi je najbolj všeč princip testiranja. Več testov, manj slabih zasnov spletnih mest.