ČÍM NOVĚ ŽDÍMAT POZNATKY
1) Seskupování obsahu
2) Spojení stránek a událostí
3) Využití dat mimo Google
Analytics
Rád bych představil novinky Google Analytics, které pomáhají
s vyhodnocováním obsahu.
SESKUPOVÁNÍ OBSAHU
První věcí je schopnost seskupovat stránky do větších celků.
Toto ocení hlavně rozsáhlé weby, kde každá stránka či článek je jen kapka
v moři pageviews.
Ukážu to na příkladu dat, které mi byly poskytnuty ze stránek Dobrého
webu. Na www.dobryweb.cz je hodně produktových stránek
pro poskytovaná školení, pak různé popisky služeb a v neposlední řadě
článků na blogu.
POHLED NA SKUPINY STRÁNEK
V Google Analytics jsou tyto typy stránek hozeny na jednu hromadu
a jsme schopni sledovat trendy celé skupiny najednou.
Rozdělení počtu zobrazených stránek je první zásadní výstup. Školení
tvoří čtvrtinu zobrazení celého Dobrého webu. Blog o trochu méně.
Stránky, které se mi nerozeznaly, jsou ve škatulce (not set).
POHLED NA SKUPINY STRÁNEK
Unikátní zobrazení stránek v rámci kategorii naznačuje, kolik si průměrně
návštěvy projdou stránek v kategorii.
Pro nerozeznanou kategorii se tato metrika nepočítá.
CO A JAK SESKUPOVAT
Na svém webu budete mít asi jiné sekce. Promyslete, co chcete dát
dohromady. V Google Analytics můžete mít 5 různých typů seskupení
najednou.
Většinou se dávají dohromady celé typy a sekce, nebo jednotlivé
kategorie. Zajímavé je sledovat chování na podpůrných sekcích
nebo v částech webu dostupných jen po přihlášení.
Pro e-shopy je zásadní seskupování dle vstupních stránek –
zda návštěvníci přicházejí na detaily produktů, na kategorie nebo
do obsahových částí. Takový přehled je extrémně důležitý pro kontext –
zákazník přicházející na stránku produktu z kategorie a z přehledu svých
objednávek má jiná očekávání a "vstupní znalost" tématu.
CO A JAK SESKUPOVAT
Rozcestníkové stránky
Produktové stránky
Podpůrná sekce
Kroky k objednávce
Sekce po přihlášení
Chybové stránky
PŘÍKLADY TYPŮ SEKCÍ
3 ZPŮSOBY SESKUPOVÁNÍ
1) Podle definice pravidel
• URL obsahuje skoleni|workshop|kurz
2) Podle extrakce titulku
• Školení (.*) – Dobrý web
3) Podle měřicího kódu
• Jedna kategorie dle redakčního systému
SESKUPENÍ PŘES PRAVIDLA
Pro mne nejpraktičtější varianta. Použijete ji, pokud máte pořádek v URL
adresách a dokážete z nich odvodit sekci.
Podle URL (dimenze Stránka)
Podle titulku stránky (dimenze Název stránky)
Využijete znalost regulárních výrazů: např. znak „|“ znamená spojku nebo
Takže skoleni|workshop|kurz vybere jakékoliv URL obsahující tyto výrazy.
SESKUPENÍ PŘES EXTRAKCI
Dokáže vybrat část URL nebo titulku. Pokud máte URL ve tvaru:
/kategorie-abc/
/kategorie-def/
Tak přes výraz /kategorie-(.*)/ se automaticky vytvoří kategorie abc a def.
SESKUPENÍ MĚŘICÍM KÓDEM
Pro složitější weby musí nastoupit vývojáři, kteří dle redakčního systému
nebo vašeho zadání stránku v měřicím kódu označí.
Můžete vytvářet 5 kategorizací vedle sebe. Proto zvolte číslo indexu.
Příklad:
Index 1: sekce webu (Blog)
Index 2: rok vydání textu (2009)
Index 3: autor textu (Pavel Jašek)
OD KDY FUNGUJE SESKUPENÍ
Veškerá seskupení fungují pouze od doby, kdy je nastavíte.
Historická data se nepřepočítají.
KDE SESKUPENÍ NAJÍT
Až budete mít skupiny vytvořeny, najdete je tímto postupem:
Chování > Obsah webu > Všechny stránky
Zvolte dimenzi Seskupení obsahu
NAVIGACE MEZI SEKCEMI
Vyhodnocovat lze také průchodnost mezi jednotlivými kategoriemi
přes Přehled navigace (záložka v obsahovém reportu).
Zde vidíte přechody z vybrané kategorie (níže vybráno Školení) na další.
Jde tedy vidět, že ze stránek o vzdělávacích aktivitách se jen v 1,82 %
přechází na články na blogu.
PRŮCHODNOST MEZI
SEKCEMI NA PŘÍKLADĚ
INTERNETOVÉHO OBCHODU
Další příklad bude na internetovém obchodu s vojenským zbožím.
Obchod má kategorie: Outdoor, Oblečení, Boty, Osvětlení a Výprodej.
Zajímá nás, jak návštěvníci procházejí více sekcí na webu. V Excelu jsem
zpracoval data z Google Analytics do podoby jednoduché tabulky.
ANALÝZA SEKCÍ WEBU
Počet návštěv v sekci outdoorového oblečení je označen jako 100 %.
Počet návštěv, které si kromě outdoorového oblečení prohlížely také jiné
sekce, je pak uveden podílem.
Příklad ukazuje, jak 49 % chodí také do výprodejové sekce. Do obuvi jen
20 %.
UKÁZKA Z ARMYSHOPU
↓Outdoor
Outdoor 100 %
Oblečení 36 %
Boty 20 %
Osvětlení 44 %
Výprodej 49 %
ANALÝZA SEKCÍ WEBU
Pak jsem výstup rozšířil na všechny kombinace sekcí a dostal jsem
zajímavou teplotní mapu.
UKÁZKA Z ARMYSHOPU
↓Outdoor ↓Oblečení ↓Boty ↓Osvětlení ↓Výprodej
Outdoor 100 % 22 % 33 % 45 % 41 %
Oblečení 36 % 100 % 50 % 41 % 44 %
Boty 20 % 18 % 100 % 33 % 8 %
Osvětlení 44 % 24 % 53 % 100 % 36 %
Výprodej 49 % 31 % 17 % 44 % 100 %
ANALÝZA SEKCÍ WEBU
Tento obchod chtěl posilovat objednávky přes výprodejovou sekci.
Přes toto barevné zobrazení jsem odhalil, jak návštěvníci obuvi skoro
nepřechází na výprodej. Na webu se pak odhalilo, že chybělo dostatečné
interní prolinkování mezi těmito kategoriemi. Bylo jasné, co je potřeba
upravovat.
UKÁZKA Z ARMYSHOPU
↓Outdoor ↓Oblečení ↓Boty ↓Osvětlení ↓Výprodej
Outdoor 100 % 22 % 33 % 45 % 41 %
Oblečení 36 % 100 % 50 % 41 % 44 %
Boty 20 % 18 % 100 % 33 % 8 %
Osvětlení 44 % 24 % 53 % 100 % 36 %
Výprodej 49 % 31 % 17 % 44 % 100 %
MĚŘENÍ INTERAKCÍ NA WEBU
V Google Analytics lze kromě zobrazených stránek měřit také další
interakce na webu pomocí tzv. měření událostí (Event tracking).
Na takovéto produktové stránce e-shopu je možné sledovat, zda
návštěvníci klikají na zvětšování fotografie, zda si mění velikost produktu,
zda prohlížejí velikostní tabulku a zda mění barvu, ještě než si zboží vloží
do košíku.
TYPY ZJIŠTĚNÍ
1) Preference voleb
• Zásadní je barva, poté hledám velikost
• Tento logický postup neodpovídá tomu, jak
stránka vede uživatele – nejdřív po něm
chce velikost, až poté barvu.
2) Kdy chci vidět detail produktu
• Až mám vybránu barvu
TOK UDÁLOSTÍ
Chování > Události > Tok událostí (Event Flow)
Souslednost všech událostí podle zafixované dimenze (např. že
návštěvníci přicházejí z České republiky).
Abyste se dostali k událostem, které následují po nějaké vybrané, tak
vyberte událost a zvolte „Prozkoumat provoz procházející tudy“.
JAK SE K TOMUTO REPORTU DOSTAT
DATA Z GA MIMO GA
Je zbytečné vytvářet v Google Analytics reporty a dashboardy, které pak
nikdy neotevřete. Místo toho raději mějte potřebná připravena tam, kde je
dokážete využít.
Uvádím příklad pro správu jednoho obsahového webu, u kterého není čas
zkoumat návštěvnost jednotlivých stránek samostatně v Google Analytics.
Do Wordpressu a jiných redakčních systémů lze nainstalovat plugin pro
napojení na data z Google Analytics.
Plugin doplní návštěvnost za posledních 30 dní.
Přes toto kontroluji, jak se chytají nově napsané články, jak se daří těm
starým a který obsah je tak bídný, že jej nikdo nečte.
DATA CO NEJBLÍŽE
Integrace s redakčními systémy
• Wordpress: Google Analytics Dashboard
Reporting API a Real-Time API
• Šikovný vývojář data dostane kamkoliv
KDE BY SE MĚLA POUŽÍVAT
DATA NEJEN PRO SEBE
Data nemusíte používat jen pro svůj reporting.
V některých případech je můžete publikovat i svým návštěvníkům
a zákazníkům. Např. kvůli přesvědčivosti obchodní nabídky. Takto to dělá
např. booking.com nebo bonami.cz.
PŘESVĚDČÍ VÁS?
Hledám hotel v New Yorku a doporučují se mi dva. První si prohlíží 26 lidí,
druhý jen 1 člověk. První je čtyřikrát levnější - to bude asi pecka! S tím
bych neměl váhat, protože těch 26 kroužících supů by mi to mohlo
vyfouknout.