Jak se nenapálit v Google Analytics: poznejte záludnosti

Čísla na prvním místě: komu vděčím za konverzi?

Širokou oblastí analýz, které mnohým nedají spát, je rozložení zásluh za provedenou konverzi. Proces, který konverzi předchází je totiž značně složitý (viz například model IRDA v přednášce Roberta Němce) a téměř vždy se na něm podílí více kanálů (bannerová reklama, emailing, organické vyhledávání, PPC,…). Komu tedy přiřadit zásluhu za konverzi, do čeho investovat?

V Google Analytics je standardně konverze připočtena posledním zdroji (pokud se nejedná o přímou návštěvu), tedy tomu, kdo poslední uhodí hřebík na hlavičku. To je ale mnohdy zavádějící, protože kdyby poslednímu zdroji nepředcházela celá řada dalších, konverze by se pravděpodobně vůbec neuskutečnila.

V Google Analytics je standardně konverze připočtena poslednímu kanálu, s rozdělením zásluh mezi více kanály mohou pomoci atribuční modely

Částečně se dá tento problém řešit pomocí atribučních modelů, které se věnují tomu, jak zásluhy z konverze rozdělit. Pod položkou Cesty s více kanály můžete i v Google Analytics volit mezi základními modely, jako je rovnoměrné ohodnocení všech kanálů, rozdělení mezi první a poslední kanál, vzestupné hodnocení atp. Možnost je také navrhnout si model vlastní. Pomocí přehledu asistovaných konverzí, pak lze usuzovat lépe, jaká investice se v této oblasti vyplatí více, než jiná.

I toto ohodnocení má ale svá úskalí a nedosahuje ani zdaleka takových výsledků, jakých je možno dosáhnout pomocí jiných pokročilejších analytických nástrojů. V nich lze zásluhu na konverzi rozdělit nejen podle pořadí jednotlivých kanálů, ale i podle dalších statistik souvisejícími přímo s jednotlivými kanály, jako je například průměrná doba strávená na stránce, počet zobrazených stránek apod.

Správný zdroj návštěvy

Každý analytik by také chtěl vědět, odkud návštěvníci (návštěvy) na jeho web přišli. To se na první pohled může zdát s položkou Zdroje návštěvnosti v Google Analytics triviální, ale i zde číhá hned několik problémů.

Hodně palčivá je zejména problematika skrytých dat v oblasti klíčových slov. Sousloví „not provided“ asi není nutné představovat. A právě pod těmito slovy se může skrývat mnohé, bohužel neodhalitelné. Jako „not provided“ jsou označena všechna klíčová slova, které využil návštěvník pro příchod se zabezpečeným protokolem HTTPS, ať už se jedná o lidi přihlášené do jakékoli služby Google, nebo o ty, kteří využívají speciální doplňky do svých prohlížečů.

Další noční můrou pro analytika je pak přímá návštěvnost, a to už jen ze samotné definice. Řadí se sem totiž doslova: „All traffic for which a referrer wasn’t specified.“ Každý si tak umí představit, že zde ani zdaleka nejsou jen lidé, kteří vyťukali adresu do adresního řádku nebo ji mají uloženou v záložkách. Spadají sem například i některé odkazy ze sociálních sítí, odkazy otevírané prostřednictvím desktopových emailových klientů (Outlook,…), odkazy v dokumentech (PDF, Word, Powerpoint,…), ze stránek bez Javascriptu a podobně. Pokrýt všechny oblasti, kde mohou tyto odkazy vznikat, samozřejmě není jednoduché. Jediným řešením je tagování odkazů (pomocí utm parametrů), které je mnohdy v této souvislosti opomíjeno.

Site search

Sledovat vyhledávání uživatelů na stránce je nezbytností téměř pro každý web. Google Analytics toto umožňuje prostřednictvím služby Site Search. Při využití této služby je ale dobré se mít na pozoru, zejména pokud uživatelům ve svém vyhledávači poskytujete i našeptávač, který je přímo zavede na hledanou stránku. Kliknutí do našeptávače a přechody přímo na cílovou stránku totiž v Google Analytics nebudou vůbec zaznamenány. Ne příliš dobrou radou, vzhledem k uživatelské přívětivosti, je takovýto našeptávač odstranit. Nejlepším řešením se tak zdá ukládat záznamy z vyhledávání do vlastního CMS.

Lokalita

Vědět přesně, z jakých míst k Vám chodí návštěvníci, je velmi hezké. Krásné mapy světa, Evropy či ČR zobrazující v Google Analytics původ návštěvníků jsou ale pro tuzemské použití, nepočítáme-li ohromení nezasvěcených nadřízených, téměř k ničemu. Tento údaj se totiž odvozuje z IP adresy návštěvníka. Není proto třeba dodávat, že ta s opravdovým původem návštěvníka často vůbec nesouvisí, a to nejen při použití mobilních zařízení. Řešení, jak tuto chybu napravit mnoho není, snad jen zvážit, zda tento údaj opravdu pro své analýzy potřebujete, případně při interpretaci počítat s velkými nepřesnosti.

Překryvná data na stránce

Dalším vizuálně pěkným nástrojem je zobrazení Analýzy na stránce tzv. překryvných dat. Toto zobrazení prostřednictvím barev a procent jasně ukazuje, na které odkazy na dané stránce lidé klikají. Zavádějící ale může být, že standardně je odkazům vedoucím na stejnou stránku přiřazeno stejné procento kliků. Pokud tedy máte například odkaz na stránku s kontaktem v menu a také dole v patičce stránky, budou mít tyto dva odkazy stejnou hodnotu. Nedozvíte se, na který z nich lidé opravdu klikají.

Analýza na stránce jasně ukazuje, na které odkazy lidé klikají; odkazy vedoucí na stejnou stránku ale mají bez úpravy kódu stejnou hodnotu, viz odkaz na Skype a Minecraft nahoře a vpravo mezi nejstahovanějšími aplikacemi

Naštěstí zde je řešení celkem jednoduché. Tuto chybu můžete totiž napravit drobnou úpravou kódu a povolení tzv. rozšířené atribuce odkazu. Tu naleznete v položce Správce -> Nastavení webu. Zde také najdete odkaz na nápovědu, kde je uvedeno, jak je potřeba měřící kód upravit. Pro ještě lepší výsledky je pak možné zvážit také použití teplotních map.

Po úpravě kódu a povolení rozšířené atribuce se ukazuje, že lidé klikají o něco více na odkazy nahoře, než na odkazy v bočním menu

Z výše uvedeného je jasně vidět, že ani Google Analytics nejsou dokonalým nástrojem. Mnoho nedostatků se dá ale zmírnit, pokud o nich víme a hledáme jejich řešení. Ačkoli tedy tento výčet možných úskalí a problémů není ani zdaleka kompletní, snad alespoň otevře oči těm, kteří Google Analytics slepě věřili. Vždy je totiž důležité ne to, co říkají data, ale to, co z nich dokážeme správně interpretovat a využít.

Autorka je SEO konzultantkou ve společnosti Net Income