AdWords Search Funnels ali kaj se je z mojimi oglasi dogajalo na iskalniku

16 09 2010

Klasično sledenje konverzijam v Google Adwords je vključevalo samo podatke za zadnji oglas na katerega je uporabnik kliknil preden se je zgodila konverzija (v nadaljevanju bom govoril kar nakup, da malo poenostavim).

Adwords Search Funnels pa omogočajo vpogled tudi v dogajanje pred tem zadnjim klikom,  saj uporabniki običajno naredijo več iskanj in je njihov proces zbiranja prednakupnih informacij precej kompleksen.

S pomočjo omenjenega novega orodja si lahko ustvarim boljšo predstavo o tem, kako se uporabniki odzivajo na moje oglase v okolju iskalnika (pred tistim zadnjim klikom s katerim pridejo na moje spletno mesto in opravijo nakup), ko je uporabnik že skoraj zaključil odločevalni proces. S tega vidika lahko npr. ugotovim:

  • koliko časa je preteklo o kar je uporabnik prvič videl enega izmed mojih oglasov do takrat, ko je kupil nek izdelek – Time Lag Report
  • koliko krat je videl moje oglase in kolikokrat je kliknil, preden je kupil izdelek in kako so oglasi delovali v kombinaciji en z drugim – Path Length, Top paths
  • kateri oglasi in ključne besede morda niso veliko prodale neposredno, so pa pomagali prodajati – Assisted Conversions, First&Last click analysis.
YouTube slika preogleda

Tako lahko boljše razumem kakšen pomen imajo posamezni oglasi in posamezne ključne besede in jih znam tudi boljše ovrednotiti. Do sedaj sem imel omejen vpogled v dogajanje na iskalniku (preden je uporabnik prišel na moje spletno mesto). Še največ mi je povedal CTR količnik, pa še ta samo o razmerju med tem koliko krat se je oglas pokazal in koliko krat je nekdo kliknil nanj.

Orodje bi pa lahko bilo še boljše, saj:

  • organska iskanja niso vključena v analizo, kar pomeni, da velik del dinamike na iskalniku še vedno ne poznam in si težje ustvarim neko popolno sliko dogajanja
  • prav tako v poročilih niso vključena dejanska iskanja uporabnikov, ampak samo tiste ključne besede, ki jih imam zakupljene in tukaj razlike lahko veliko povejo.

Novo orodje je na voljo nekje od konca marca, sam pa sem se z njim začel igrati pred kratkim. Prvi pogoj, da do podatkov sploh prideš je uporaba Conversion trackinga znotraj Google Adwordsa, tako da je to sedaj še en razlog več za nadgraditi Goals orodje iz Google Analyticsa. Načeloma tudi ni problem cilje iz G Analyticsa seliti v G Adwords.

Npr. primer poročila, ki mi pove koliko časa traja raziskovalni proces mojih strank. Tukaj se sigurno pojavljajo razlike glede na tip produktov. Npr. predstavljam si, da odločitev za poletne počitnice traja dlje od nakupa spominske kartice za fotoaparat, da mi ne bo na dopustu zmanjkalo prostora za fotke.

Nadaljni koraki bi lahko bili npr.

  • prilagoditi besedilo oglasa glede na različne nakupne faze in preko Impression assisted conversions poročila videti kako učinkujejo,
  • preveriti avkcijsko strategijo in videti, če dajem denar za prave ključne besede in prave oglase ob pravem času
  • analizirati globlje kako se čas do konverzije spreminja glede na tip konverzije (prijava na e-obvestila za last minute ponudbe, ali dokončan booking za izbrano destinacijo) itd.

Po pravici povedano stvari niso nekako same po sebi umevne in jih počasi prebavljam: vpeljali so kup novih matrik in nova poročila. Tako, da se bo treba za pravo sposobnost interpretacije podatkov, ki jih gledam treba še malo spotiti. A ste vi to poskusili, kakšni so vtisi?

  • Share/Bookmark


Novoletne zaobljube ala Google Analytics

10 01 2010

Ob prelomu leta si radi postavljamo cilje. Dobro zastavljen cilj ima dve lastnosti: možno ga je meriti in določeno je do kdaj ga je treba doseči. Naj to pokažem na klasičnem primeru: hujšanje. Ustrezna formulacija gre nekako tako: “Do prvega maja bom izgubil deset kilogramov”. Mimogrede: a vidite na spodnjem grafu tisto simpatično rdečo krivuljo? Prikazuje kako je tretjega januarja poskočilo število poizvedb s ključno besedo dieta.

Dokler so v igri kilogrami problematika merjenja ni preveč zahtevna: tehtnice svojo nalogo neusmiljeno dobro opravljajo. Ko pridemo v okolje spletnega trženja se stvari sicer rahlo zakomplicirajo, a v osnovi je logika podobna. Kot tehnico lahko uporabim Google Analytics in možnost določanja ciljev (goals), kar gotovo že poznate. Za vsako spletno mesto je mogoče določiti ključne cilje. Npr. za spletno trgovino je cilj prodaja izdelkov, za produktno spletno mesto proizvajalca avtomobilov je cilj pridobiti čim več povpraševanj za testne vožnje z avtomobili, za blog je lahko cilj čim več bralcev ali še bolje, čim več komentarjev itd.


Vir: analytics.blogspot.com

Skratka cilje, ki jih želim spremljati določim glede na to kar želim od svojega spletnega mesta. Sploh pa od lanskega oktobra, ko so funkcionalnost nadgradili, da omogoča spremljanje do 20 ciljev (prej samo 4), nimam več izgovorov, da ne bi meril vse kar moram. Tako lahko sedaj poleg klasičnih konverzij: nakup, poizvedba, povpraševanje itd. merim tudi t.i. mehke konverzije:registracijo, prijavo na e-obvestila, prijavo na rss, prenos dokumentov, zaznamke, ogled videa itd.


Vir: analytics.blogspot.com

Poleg večjega števila ciljev, ki jih lahko spremljam je novost tudi več vrst ciljev. Ob klasičnih, ki so izpoljeni z obiskom določene strani (npr. zaključna stran nakupa v spletni trgovini), je sedaj možno meriti tudi vpletenost uporabnikov z vsebino spletnega mesta. Za novičarski portal so najbolj dragoceni bralci, ki največ preberejo. Ti lahko za cilj nastavijo ogled vsaj n strani in tako posredno sklepajo, da je uporabnik prebral n člankov. Za video portal pa je npr. pomembno vedeti, kako zanimivi so za uporabnike njihovi videi. Za cilj lahko nastavijo povprečno trajanje obiska vsaj n minut.

Osebno bi rad tudi kombinacijo vseh treh ciljev, pa zaenkrat še ni možna (ali jo vsaj jaz ne znam aktivirati). Npr. rad bi nastavil cilj za stran, na kateri imam objavljen video, ki predstavlja moj produkt. Cilj bi bil izpoljen, če bi uporabnik obiskal to stran in se zadržal na njej, kolikor traja video.

Treba je še povedati, da za podatke o številu ogledanih strani ali za povprečen čas obiska, ni potrebno nastavljati ciljev: v GA so že v osnovi. Res je tudi, da jih lahko navskrižno segmentiram z uporabo Advanced segments in da niti s tega vidika ne potrebujem ciljev. Imajo pa cilji eno jasno prednost: lahko jim določam finančno vrednost, kar postavi vse podatke v precej bolj jasno perspektivo.

  • Share/Bookmark



Kaj z Analytics Intelligence?

26 11 2009

Verjetno ste že opazili nov segment “Intelligence” v meniju vaših Analytics profilov. Moram priznati, da sem kar navdušen nad to novostjo. Omogoča namreč, da z enim klikov dobim vpogled v dogajanje na posameznem spletnem mestu. Tako mi ni treba več ročno raziskovati in s primerjavo med časovnimi obdobji več različnih parametrov ugotavljati kaj se je spremenilo.

Najbolje, da se sami malo poigrate, sicer pa podrobneje na uradnem Analytics blogu, pri Avinashu in Pomagalniku.

Analytics intelligence omogoča tudi ustvarjanje custom opozoril. Prav tukaj pa sem dobil idejo s katero bi rešil problem, ki me je že dolgo mučil.

Večkrat se zgodi, da se kako spletno mesto prenavlja ali kaj podobnega in iz takega ali drugačnega razloga nastrada Analytics tracking koda. Brez te kode pa se podatki žal ne zbirajo. Tako izgubljam podatke o obisku in to ne morem popraviti. In podatke izgubljam vse dokler sam ne opazim, da je nekaj narobe.

Razen če ne pregledujete obiskanost vaših spletnih mest vsaj enkrat dnevno, je to lahko resna težava. Tukaj nastopi Analytics Intelligence. Ustvaril sem namreč custom opozorilo, ki mi prileti na mejl v primeru, da je obisk določenega spletnega mesta manjši o enega obiskovalca. Tako lahko težavo prej opazim in preverim kaj je dejansko narobe.

Bo pa treba počakati, da vidim kako se bo obneslo.

  • Share/Bookmark



Include – Exclude

26 08 2009

Filtri v Google Analytics so lahko v veliko pomoč, saj z njimi nadzorujemo kateri podatki se kam zbirirajo. Vse je še toliko bolj pomembno, ker podatkov ne moremo analizirati za nazaj in ob tem aplicirati filtre. En izmed primerov kjer so filtri zelo priročni je arhitektura posameznega računa.

Že npr. če imam eno samo spletno mesto ni nujno, da imam tudi en sam profil. Osnovnemu, ki beleži ves obisk tega spletnega mesta lahko dodam še enega, kjer pa je izločen interni obisk. Z internim obiskom mislim samega sebe, ki obiskujem svoj blog. Ali v primeru velikega podjetja vse njihove zaposlene, ki po službeni dolžnosti obiskujejo splento mesto in s tem potvarjajo metrike obiskanosti.

Včasih je spletno mesto obsežno in ima več tematsko ločenih segmentov. Npr. klasična delitev na zasebne in poslovne uporabnike, delitev na več blagovnih znamk, delitev na produkte in storitve itd. V takih primerih me lahko poleg sumarnih številk zanimajo tudi podatki za posamezen sklop spletnega mesta.

Tako potrebujem krovni profil, kjer se beležijo vsi podatki in profile za posamezne segmente. V takem primeru ustvarim najprej primarni profil, katerega sledilna koda gre na vse strani spletnega mesta. Nato ustvarim še izpeljane profile za posamezne segmente. Te pa opremim s custom include filtri s katerimi povem natančno kateri podatki želim, da se nabirajo v katerem profilu.

Postopek za ustvariti tak filter gre nekako tako. Grem v filter manager in kliknem na Create new filter. Nato izberem vrsto filtra Custom filter in nato še Include ter še Request URI. V filter pattern vpišem ^/nazivsklopa. Nato filter apliciram samo na profil za katerega žežim, da se na njem beležijo podatki o tem sklopu. Končno še postopek ponovim za vse sklope in to je to.

  • Share/Bookmark



Fantomski kliki ali terminološke zagate II

2 06 2009

Pred dnevi sem zastrigel z ušesi med poročili. Govora je bilo o neki zelo obiskani ”spletni strani”, ki da je imela “n-tisoč klikov”. Hitro sem postal siten, ker sem razumel kaj so hoteli s tem povedati, nisem pa razumel zakaj napačna raba terminov.

Napačna je že raba “spletne strani” za označevanje spletnega mesta. Ta razlika je menda jasna in se mi v to verjetno ni treba spuščati. Še bolj pa me je zmotila uporaba “klikov” kot enote za obiskanost nekega spletnega mesta.

Vir: www.flickr.co m

Obstaja nekaj relativno splošno sprejetih in uveljavljenih metrik za obiskanost spletnega mesta: obisk (visits), različni obiskovalci (unique visitors), ogledi strani (pageviews) itd. Ne glede na debate o metodološki verdnosti posamezne metrike in morebitnih razlikah v medologiji merjenja na različnih platformah, so te enote pomensko jasne.

Kliki po drugi strani s tega vidika ne povedo nič. Če bi skušal uganiti, kateri uveljavljeni metriki bi se še najbolj približali bi morda posumil zahteveke (hits), pa še to je zelo zelo daleč. Pravzaprav sta si metriki še najbolj podobni v tem kako zelo nenatančni sta. Kliki so mogoče uporabni v kakšnih drugih disciplinah analize uporabniške izkušnje, ampak tu gotovo ne.

Bolje,  da se vrnem k izhodišču preden preveč zabredem. Moj cilj ni strahovlada terminološko ustreznega zbornega jezika med poročili. Za splošno rabo je verjetno dovolj navajati število različnih obiskovalcev in o tem govoriti kot o številu obiskovalcev, ali še enostavneje ljudi. Zdi se mi, da je to še najboljši kompromis med nenatančnostjo in splošno razumljivostjo.

Sumim, da bodo gledalci/poslušalci to lažje razumeli, kot neke fantomske klike. Nenazadnje mislim, da gre tu za stvar splošne razgledanosti: če se od novinarjev lahko pričakuje, da poznajo razliko med terminoma “obdolžen” in “obsojen”, potem ni vrag da ne bi mogli poznati še razliko med “klik” in “obiskovalec”.

  • Share/Bookmark



Bitka spolov na Facebooku

24 03 2009

Želel sem preveriti ali drži mnenje, da na Facebooku slovenskih (mlajših) najstnikov ni prav veliko. Po podatkih s sredine marca jih je starih od 13 do 17 let nekaj več kot 27.000, kar je 12% vseh slovenskih uporabnikov Facebooka. A je to veliko ali malo ocenite sami.

Sem pa ob tem opazil še nekoliko nepričakovano dejstvo: punc v tej starostni skupini je 28% več kot fantov. Še več – delež žensk s starostjo upada, delež moških pa narašča. Trend je lepo viden na grafu spodaj.

O razlogih lahko prej kot ne samo špekuliram. Punce so bolj družabne, fantje za računalnikom raje igrajo igrice? Kaj pa se zgodi po štiredesem – moški domnevajo, da bodo lahko na Facebooku lažje zapeli kakšno mladenko?

  • Share/Bookmark



Videti gozd, ne samo drevesa

5 03 2009

Statcounter je en izmed servisov, ki omogočajo spremljanje obiskanosti spletnih mest. Pred kratkim sem naletel na orodje, s katerim omogočajo širši pogled na nekaj statistik (uporaba brskalnikov, mobilnih operacijskih sistemov, iskalnikov itd). Tako lahko vidimo prerez podatkov, ki so agregirani iz treh miljonov spletnih mest.

Princip delovanja je podoben kot pri benchmarking v Google Analytics, oziroma je zapeljan korak v drugačno smer. Pravzaprav bi bil vesel, če bi lahko tak primerjave delal tudi s podatki agregiranimi preko GA. Google se z njimi gotovo igra, škoda da se ne moremo še mi. Morda pa se celo lahko, pa ne vem kako?

Se pa postavlja vprašanje relevantnosti podatkov za Slovenijo. Tako Statscounter pravi, da pri nas 52% uporabnikov brska s Firefox Mozzilo. Po mojih izkušnjah pa je številka dejansko nižja za kake 15%. Vprašanje je tudi koliko sloveskih spletih mest ta servis uporablja. Najbrž ne dovolj veliko število, da bi bili podatki zelo zanesljivi.

  • Share/Bookmark



Kot ptiček na veji

20 02 2009

Malo sem se igral z objavljanjem status updejtov na Facebooku, v katerih vstavljam linke na blog. Seveda me je zanimalo ali sem tako pridobil kakega obiskovalca več. Hkrati sem opazil, da nisi prevelik frajer, če objavljaš poln url in da moram uporabljati skrajšano verzijo.

Nato mi je pa padla sekira v med, ko sem naletel na orodje, ki naredi oboje. Najprej pomaga ustvariti sledilno povezavo za Google Analytics, nato pa iz vsega skupaj ustvari kratek url. Tega lahko potem vstavim kamorkoli in podatki se mi lepo nabirajo. Enkrat ko jih imam v Analyticsu pa se zabava lahko začne.

Vse skupaj ni nič revolucionarnega, ker bi lahko enak postopek lahko naredil peš. Ampak vseeno je kar elegantno in prihrani nekaj časa, kar definitivno šteje.

Jasno je, da sta Twitter in Facebook status update na pohodu tudi v naših logih in verjetno ni potrebno poudarjati potencial, ki ga predstavljata za viralno promocijo na spletu. Prej ali slej bo šef ali naročnik začel povpraševati po učinkovitosti in takrat bo treba iz nekje privleči podatke v dokaz. Pri čemer pa lahko to in podobna orodja pomagajo.

  • Share/Bookmark



Lost in translation ala Google

28 01 2009

Pred kratkim sem želel povezati Adwords in Analytics račun. Običajno je to urejeno v nekaj minutah, če se kaj zaplete v slabi uri. Ampak tokrat mi nikakor ni uspelo, kljub temu, da sem preveril običajne prepreke.

Osnovna težava je bila že v tem, da nisem mogel aktivirati samodejnega označevanja (auto tagging). Kliknil sem na povezavo za urejanje te nastavitve, kar me je katapultiralo nazaj na osnovno stran, namesto, da bi mi pač prikazalo običajni checkbox, ki ga je potrebno odkljukati.

Nato sem šel preverit v pomoč in so mi stvari bile še manj jasne. V prvem koraku povezovanja dveh računov so me pošiljali na Analytics zavihek, ki ga pa v mojem Adwords računu ni bilo.

Potem sem obupal in skušal zadevo rešiti s pogovorom z svetovalcem, ampak po slabi uri preverjanja mi ni znal pomagati in mi kot zadnjo možnost priporočil še naj pišem na splošni e-naslov za podporo na Googlu.

Nič kaj navdušen sem nato pisal na omenjeni naslov in dobil presenetljiv odgovor. Bistvo mojih težav je bilo v tem, da je bil Adwords račun v slovenščini, Analytics pa v angleščini, ker slovenščine ne podpira. Takoj ko sem spremenil Adwords jezik v angleščino je vse delovalo kot običajno in sem normalno aktiviral samodejno označevanje.

Računov pa vseeno nisem mogel povezati, tako da bi v Adwordsu videl Analytics zavihek in ga imel v slovenščini. Pri tem se sprašujem samo – a ni bolje vseeno prikazati vsebine, ki niso prevedene v določen jezik, kot jih sploh ne prikazati?

Skratka, kot sem izvedel v še dodatnem pogovoru, je menda prva stvar, ki se jo splača narediti, kadar se s kakimi Googlovimi produkti pojavljajo nenavadne težave, uporabiti angleščino. To je sicer dobro izhodišče za nekaj žolčnih stavkov o jezikovnih krivicah, ampak jih bom izpustil.

Sicer se tudi sam kadar pišem trudim izraze sloveniti, ampak moram priznati, da imam pomisleke ali bo jasno kaj želim povedati. Tako mi tudi Googlov napor, da bi produkte in vsebine ponujal v slovenščini ne pomaga preveš, ker se sploh ne znajdem…

  • Share/Bookmark



Segmentiranje v Google Analytics

8 01 2009

Končno se v Google Analyticsu malo zabavam z dodatnimi funkcijami, ki so jih uvedli ob zadnji večji nadgradnji. Mogoče je npr. ustvarjanje poljubnih segmentov ali poročil po meri.

Orodja sama po sebi so pravzaprav dokaj enostavna za uporabo. Niti ni problem nametati nekaj kvadratkov in ustvariti nek segment. Večja težava je pri razmisleku kaj križati s čim in kako iz tako nastalega segmenta potegniti neke pametne izsledke.

 

Za pokušino sem želel preveriti, ali so obiskovalci prijavljeni na e-obvestila res več vredni od ostalih. Predpogoj za ustvarjanje takega segmenta je sledenje obiskom iz e-obvestil. Segment sem ustvaril tako, da sem izbral dimenzijo Medium in določil, da mora biti email. Nato pa še metriko Time on page in določil, da mora biti daljši od 2h minut.

Presek obeh pogojev so torej vsi tisi obiski z e-obvestil, ki so trajali več kot dve minuti. Nato pa sem šel pogledati ali so ti obiski imeli kaj višjo stopnjo konverzije od povprečja. No izkazalo se je, da ja in to za 10% višjo!

Očitno so ti obiskovalci dejansko več vredni od ostalih.

  • Share/Bookmark



Besede in ključne besede

31 12 2008

Trženje na iskalnikih temelji na ključnih besedah, ki predsatvlajo vezni člen med interesom uporabnika in ponudbo oglašealca. Jasneje kot beseda ustvarja to vez boljša je in bolj zadovoljna sta oba.

A prave besede je včasih težko najti in v takih dilemah ni slabo, če nam posredno pomaga kar uporabnik. V sistemu Google Adwords je na voljo široka možnost ujemanja (broad match), ki deluje tako, da uporabniku prikaže oglas, če njegov iskalni niz vsebuje določeno besedo v skoraj kateri koli kombinaciji.

A podatke o prejetih klikh dobimo samo za ključne besede take kot so, ne vemo pa v kakšnih kombinacijah jih je iskalec dejansko uporabil. Preverimo lahko tako, da naredimo posebno poročilo Search Query Performance report znotraj Adwords sistema. Tu sicer dobimo osnovne podatke, a tak način ni preveč eleganten, prav tako podatkov ne moremo dodatno segmentirati.

Z uporabo namenske skripte (avtor Michael Harrison) je mogoče doseči, da se v Google Analytics samodejno beleži dejanske iskalne fraze. Tako imamo pojme vedno pri roki in jih lahko po mili volji rešetamo dalje, sploh od kar je mogoče v Analyticsu ustvarjati segmente po meri.

Ključno pa je, da enkrat ko podatke imamo to tudi uporabimo za optimizacijo spiska ključnih besed, ki jih imamo zakupljene. Tiste iskalne fraze, ki dobro delujejo dodamo kot samostojne ključne besede. Tiste ki pa delujejo slabo pa dodamo kot negativne ključne besede.

Pri tem je še pomembno, da Google Adwords pri izračunu CTR količnika za posamezno ključno besedo s širokim ujemanjem ne upošteva samo rezultate te konkretne besede, ampak tudi vseh fraz, ki jih uporabniki dejansko iščejo.

Tako lahko s prej opisanim postopkom znatno dvignemo CTR količnik, kar je sploh super, ker je malo stvari, ki jih ima Google Adwords tako rad kot visok CTR.

  • Share/Bookmark



Zakaj?

20 11 2008

V spletni analitiki se že nekaj časa govori o tem, da imamo orodja ki nam relativno dobro povejo kaj, kdaj in kje na spletnem mestu se je zgodilo. Ključni del, ki pa nam še manjka je zakaj se je nekaj zgodilo. Zakaj se je nekaj zgodilo je težko zmeriti, še najlažje je uporabnika kar neposredno vprašati.

Tako so se začele pojavljati rešitve, ki uporabnika med navigiranjem po spletnem mestu neposredno povprašajo o tem in onem ter na tak način ponudijo vpogled v zakaj komponento interpretacije podatkov. Morda eno boljših takih rešitev predstavlja 4Q, ki jo je sorazvijal Avinash Kaushik.

Do tu vse lepo in prav, pravzaprav super – končno vemo zakaj je uporabnik naredil to kar je naredil, oziroma zakaj ni naredil kar bi radi da naredi – saj nam je sam povedal! Vendar se težava pojavi zaradi samega načina na katerega uporabnika sprašujemo. Njegovo naravno premikanje po spletnem mestu prekinemo z našim vprašanjem. To pa verjetno ne bo prispevalo veliko k ravni njegovega zadovoljstva, kvečjemu obratno.

 

Skratka: pomembno je tudi kako in kdaj ga vprašamo kaj si misli.  Verjetno še najbolje je, da uporabniku prepustimo iniciativo: naj nam sam pove kar želi in kadar želi. A kako to doseči? Priročna rešitev je lahko Kampyle, ki omogoča uporabnikom v vsakem trenutku oddati svoj odziv preko plavajočega prosojnega gumba, ki se vedno nahaja v kotu ekrana. Posrečeni se mi zdijo tudi odgovori v obliki emoticonov – tako uporabniku ni potrebno veliko tipkati, da pove kaj si misli.

Rešitve kot 4Q so mi vseeno všeč in morda bi zaključil z ugotovitvijo, da je verjento najboljša kombinacija več pristopov. Vsaj za strani, kjer uporabnika tako ali tako izgubimo verjetno ne škodi, če ga neposredno vprašamo zakaj je odšel. Še najbolj pomembno je, da podatke o zakaj na nek način zbiramo in jih skupaj še z ostalimi podatki uporabljamo za izboljševanje uporabnikove izkušnje.

  • Share/Bookmark



SMX & eMetrics, Stockholm 2008

29 09 2008

Minuli teden sem se v Stockholmu udeležil Search Marketing Expo in eMetrics Marketing Optimization summit (hvala Renderspace). Konferenci sta potekali sočasno 23. in 24. ter obravnavali trženje na iskalnikih in spletno analitiko. Kombinacija je bila kot nalašč zame, ker se tudi pri delu dejansko najpogosteje ukvarjam z omenjenima področjima.

Napovedani program je kar dobro obetal in moram priznati, da ni razočaral. Na trenutke se je bilo sicer težko odločati kaj bi poslušal, ker je potekalo več sklopov vzporedno. Sem bil pa pozitivno presenečen nad izvedbo posameznih sklopov. Ti so trajali približno uro v kateri so po trije govorci imeli za svojo predstavitev deset minut, nakar je potekala še diskusija, vse skupaj pa je vodil moderator. Precej boljša praksa kot poslušati samo enega govorca celo uro.

Smx + eMetrics, Stockholm 2008

Naj hitro omenim samo nekaj najbolj zanimivih. V sklopu o naraščajoečm pomenu personalizacije iskanja je Hessam Lavi iz Googla predstavil najpomembnejše dejavnike, ki jih iskalnik upošteva pri prikazu personaliziranih rezultatov iskanja.

Sklop o izbiranju relevantnih merilnikov uspeha je skušal odgovoriti na vprašanje, katera je najprimernejša metrika za merjenje uspeha trženja na iskalnikih pri čemer je Kristoffer Ewald poudaril, da je potrebno v različnih nakupnih fazah uporabljati različne matrike in presdstavil sistem, ki ga uporablja.

V sklopu namenjenemu mobilnemu iskanju je Gustav Soderstrom iz Yahooja prikazal širok potencial, ki ga mobilno iskanje prinaša, saj mobilne telefone uporablja več uporabnikov, ki išče v več življenskih situacijah.

Neil Mason je prikazal nekaj zanimivih prijemov analitike spletnih mest, ki jih omogočata profiliranje uporabnikov in nato ustrezna segmentacija vsebin na spletnem mestu ter pomen merjenja želene konverzije preko več obiskov in s tem povezanega pravilnega timinga trženjskih aktivnosti.

Fred Turling pa je govoril o analitiki spletnih skupnosti, ki z makro vidika omogoča merjenje interakcij med člani skupnosti in odkrivanje različnih tipov uporabnikov uporabnikov ter razbiranje lastnosti posamičnih sistemov po katerih se razlikujejo od drugih. Vse to pa nato omogoča ustrezno komunikacijo s tistim segmentom uporabnikov, ki je ključen s tržnega vidika življenja neke spletne skupnosti.

O raznih trikih pa bolj podrobneje v prihodnje, ko jih preizkusim.

  • Share/Bookmark


Tabele brez glavobolov

28 08 2008

Kadar bi se rad z nekimi določenimi podatki iz Google Analytics malo poigral naletim vedno na enak izziv. Kako jih spraviti v excel z kar se da malo napora? Rekli boste, pa saj ima Google Analytics lepo urejen izvoz podatkov v celo štiri različne formate.

No če uporabim .csv format, ki je sicer najbližje Excelu, podatke vanj sicer spravim, a niso niti slučajno več podobni tabeli (zajem zaslona spodaj, levo).

 

Od sedaj pa si bom lahko muke z vsakovrstnimi strategijami prihranil. Rešil me je dodatek za Firefox po imenu Table Tools. Omogoča namreč prenos želene tabele v samo enem kliku! Dovolj je izbrati neko tabelo, pritisniti Ctrl+Z in klikniti kamorkoli nanjo, odpreti Excel in pritisniti Ctrl+V. To je to (zajem zaslona zgoraj, desno).

Deluje na vseh tabelah, ne samo v Google Analytics, omogoča pa tudi razvrščanje in še nekaj uporabnih trikov.

  • Share/Bookmark


Integracija Adwords in Analytics računa, zgrda

12 06 2008

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.

Google Analytics sledenje v več accountih 

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.

  • Share/Bookmark


Preizkušam Benchmarking v Google Analytics

27 03 2008

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.

Google Analyitics Benchmarking

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.

Google Analytics Benchmarking kategorje

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.

Google Analytics

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.

  • Share/Bookmark


A se kdaj vprašate kako učinkovito je vaše oglaševanje na spletu?

14 03 2008

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.

Google Analytics Url tool builder

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.

  • Share/Bookmark


Kako slediti prenosu dokumentov z Google Analyitics?

7 02 2008

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.

Google Analyitics - Sledenje prenosom dokumentov

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.

  • Share/Bookmark


CommandShift3 – Več testov, manj slabih zasnov spletnih mest.

30 01 2008

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

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.

  • Share/Bookmark