Analytics er verdens mest brukte analyseprogram og samler inn enormt med data og informasjon som du kan bruke til både analyse og ta beslutninger.

Men med så mye data er det fort gjort å ikke finne det du egentlig leter etter, eller å bli forvirret mellom begreper og uttrykk. Derfor anbefaler vi at du holder deg oppdatert med tips, triks, informasjon og nyheter om Google Analytics som du kan bruke i bedriften din.

Du finner alle innleggene vi har skrevet om Analytics her:


 

Innlegg

Som digital markedsfører bruker vi tid på webstatistikk for å finne informasjon, muligheter og eventuelle avvik. Jeg husker tilbake til mitt første møte med Google Analytics og den frustrasjon som oppstod da jeg bare skulle «finne innsikt«.

Google Analytics har heller ikke fått færre rapporter og tall med tiden. Jeg kan forestille meg at oppgaven med å sette seg inn i Google Analytics for første gang i dag, kan være både skremmende, frustrerende og irriterende.

Webanalyse er noe vi ikke kommer unna om vi ønsker å drive datadrevet markedsføring. Og det kan være vanskelig å finne et utgangspunkt og jobbe seg derfra.
Derfor har jeg skrevet en liten innføring i hvordan du kan komme i gang med segmenter du også.

Oversiktsrapport, tidligere

Tidligere, når du logget deg inn i Google Analytics, ble du presentert for følgende oversikt.

I denne rapporten fikk du servert «økter«, «brukere«, «sidevisninger«, «sider per økt«, «gjennomsnittlig besøkstid«, «fluktfrekvens» og «nye økter«.

Så, er dette gode tall, eller ikke? Vanskelig å si?

Oversiktsrapport, I dag

I dagens oversiktsrapport du møter når du logger inn, er forbedret og mer detaljert enn den forrige, og nå også med sammenligningsgrunnlag. Så, hva med denne rapporten? Er det gode tall?

Det kan fortsatt være utfordrende å lese tallene, om du ikke vet hva du skal se etter. Rapporten er ment til å gi et oversiktsblikk, slik at det kan være enklere for deg å vite hvilke rapporter du bør se på deretter. Men for mange, kan dette være et vanskelig utgangspunkt også.

Jeg husker selv tilbake da jeg startet med webanalyse, den umulige oppgaven med å analysere tallene, for hvordan kunne disse tallene evalueres som gode eller ikke?
Følelsen av at det manglet noe, var definitivt tilstede.

Og det er faktisk en ganske umulig oppgave uten noen kontekst. Det blir litt som å spørre, «hvor lang er en kjeppp?»
Kjent konsulentsvar, «det kommer an på..«

Det kommer faktisk også an på flere ting.

Det var ikke før litt senere, etter at jeg hadde jobbet med web i et par år at jeg ble kjent med muligheten for segmentering og det å bryte ned dataen for å isolere deler av den, som beskrev målgruppebasert atferd isteden for aggregert og samlet. Da Google Analytics introduserte segmentering som ny funksjonalitet i 2008, var lykken stor.

Kontekst

Det er faktisk helt avgjørende at du benytter tallene i en kontekst. Det vil si, hvordan er utviklingen over tid for disse tallene? Hvis antall økter i dag er 40 og det var 30 i går, så er utviklingen positiv. Men hvis antall økter i går var 50, så er utviklingen negativ.

Hvis du har til formål å doble antall besøk, så er 40 økter sammenlignet med 30 økter, så har vi fortsatt ikke riktig utvikling, til tross for at tallet er høyere. Hvis konteksten er at du skal doble antallet, er ikke 33% tilfredsstillende. Det er derfor viktig å se tallene i sammenheng med både utvikling og mål.

Tanke-eksperiment:

Måned 1 har du 17% mer besøk, måned nr 2 har du 15% prosent mer besøk, og måned nr 3 har du 13% mer besøk. Hvilken vei går denne utviklingen? Ja, du har flere besøk for hver måned, men den prosentvise utviklingen, går feil vei. På et tidspunkt, kommer denne utviklingen til å gå i 0%, og etter det, er det kun minus. Det er faremomentet.

I bildet ser du en blå linje som viser klar positiv vekst, basert på besøk. Den orange linjen viser den prosentvise endring fra måned til måned, som viser en klar negativ vekst.
I bildet ser du en blå linje som viser klar positiv vekst, basert på besøk. Den orange linjen viser den prosentvise endring fra måned til måned, som viser en klar negativ vekst.

Det er derfor veldig viktig å se på mer enn bare 1 ting av gangen. Flere kunder av meg har trodd at de har hatt en god utvikling hvor de har hatt stegvis økende antall besøk, men den prosentvise utviklingen har vist noe annet. Da er det viktig å kunne ta affære før du taper mer. Her kan da innsikt være med på å spare penger. Penger spart, er penger tjent!

Aggregerte tall

Hvis vi ser tilbake på bildet over, så er dette tall for hele nettstedet. Og hva er galt med det?

Tanke-eksperiment:

Er det naturlig at en person som kommer på nettstedet, skal bestille varer, søke jobb, finne kontaktinformasjon, lese nyheter og bli medlem av kundeklubben samtidig? I de aller fleste tilfeller, er svaret nei. (Med mindre du er en av mine kverulerende venner som liker å motbevise meg på slike ting).

Hvis vi da rapporterer på disse aggregerte tallene, vil det da gi innsikt i om nettstedet presterer godt i de forskjellige oppgavene som kan utføres?

For å kunne optimalisere og finne viktig informasjon, er det helt essensielt å isolere deler av dataen. For å kunne optimalisere kjøpsprosessen, så lønner det seg å benytte seg av dataen som er relatert til kjøpsprosessen, hvilket kan være brukere som viser kjøpsatferd på nettstedet. Da bruker vi segmenter.

Den hellige gral – Segmentering

Avinash Kaushik sier; «Segment or die». Og det er en grunn til det. Segmentering kalles webanalysens hellige gral, for det er der mye av den gode innsikten finnes. For å finne mest ut om atferd som omhandler nettbutikken, så prøver vi å isolere den delen av statistikken, slik at ingen andre atferdsgrupper kan påvirke den dataen vi ser på.

Vi kan se tendenser til slike innsiktsbehov i Google Analytics kontoer som benytter egne datautvalg (views/profiler) som tar utdrag av kun deler av datasettet, som for eksempel en nettbutikk.

Det er som regel ikke i datautvalgene vi skal drive segmentering, det er i rapportene. (Finnes selvsagt noen avvikende tilfeller). Vi ønsker muligheten til å drive segmentering med hele datagrunnlaget som utgangspunkt. På den måten kan vi både leke oss og fordype oss i deler av dataen, som beskriver mindre utdrag av områder vi ønsker å se nærmere på.

Eksempel:

Brukerne som er interessert i produkter i nettbutikken besøker sider som inneholder «shop» i seg. Da kan vi bruke denne fellesnevneren til å bygge et segment.

På denne måten isolerer vi den delen av besøkende til nettstedet som besøker nettbutikken.

I artikkelen til Avinash, som daterer seg tilbake til 2006, nevner han det som kommer til å bli den hellige gral innen webanalyse for mange år fremover, nemlig segmentering. «Do or die, there is no try», skriver han. Må også nevne at, det er noen år siden sist jeg leste dette blogginnlegget og det er fortsatt detaljer i hans innlegg, 13 år tilbake,som gir meg fortsatt frysninger på ryggen.

For å nevne et eksempel; brukere som ikke er på nettsiden mer enn 5 sekunder, kan ekskluderes. De er rett og slett ikke «in the game» i det hele tatt. Nettstedet hadde ingen sjanse.

Så hvorfor er dette et briljant eksempel? Jo konteksten. For hvis du kombinerer det med markedsaktiviteter du har gjort, for eksempel betalt annonsering via Adwords, Facebook annonsering eller andre aktiviteter, hvor du da kan se hvor mange som faktisk går ut fra nettstedet igjen innen 5 sekunder? Det er viktig informasjon! Det er innsikt!

Hvis du mot formodning skulle ha 80% av en kampanje der brukerne klikker seg videre fra annonsen og inn til nettstedet, for så å forlate det innen 5 sekunder, så er det mye penger kastet bort. Det er slik innsikt vi trenger for å kunne optimalisere hyppig.

Hvordan finne segmenter

Jeg starter ofte med brukeroppgavekartlegging for kunder som skal bygge segmenter for første gang. Brukeroppgavene beskriver hvilke mulige oppgaver som kan gjennomføres på et nettsted og vil umiddelbart gi et utvalg av segmenter som kan benyttes.

Lag gjerne eget dokument på dette, for denne kan videreutvikles over tid.

Eksempel:

  • Brukere som skal finne kontaktinformasjon
  • Brukere som skal kjøpe produkt
  • Brukere som er interessert i nyheter
  • Brukere som skal søke jobb
  • osv.

Hovedmenyen på nettstedet er ofte en god kilde til å kartlegge hvilke brukeroppgaver et nettsted har. Finn frem til hvilke fellesnevnere disse segmentene har, og test ut ved å bygge segmenter i Google Analytics.

liste over Segmenter du kan bruke

Her er en liste av segmenter du kan starte med.

  • Organisk trafikk med konverteringer
  • CPC med konverteringer
  • Social med konverteringer
  • Bloggtrafikk
  • «Enhanced Bounce Segment» – Brukere som har brukt mindre enn 5 sekunder på nettstedet.
  • Brukere som har brukt mer enn 5 sekunder på nettstedet (denne ekskluderer automatisk all bounce)
  • Brukere som har lagt varer i handlekurven, men ikke konvertert.
  • Brukere som har besøkt nettstedet 2 ganger eller mer
  • Brukere som har besøk samme produktkategori 2 ganger eller mer
  • Google Trafikk
  • Facebook Trafikk
  • Demografiske Segmenter (Personas) – basert på alder, kjønn, lokasjon
  • Teknologisegmenter – Nettleser, Enhetstype, skjermoppløsning
  • Brukere som har kjøpt/bestilt/booket 2 ganger eller mer
  • Brukere som har besøkt 2 sider eller mer i ett besøk
  • Brukere som har kjøpt for mer enn 20% av toppkjøpene
  • Brukere som har brukt mindre enn 1 dag før konvertering
  • Brukere som har besøkt nettstedet 2 ganger eller mer, sett på produktsider men ikke konvertert
  • Brukere som har produktsider som landingssider
  • By-lokaliserte brukere
  • Besøk hvor antall hits er > 450 (bra for å sjekke at du ikke når over hit-grensen)
  • Brukere som nådde frem til nest siste steg i trakt
  • Brukere som nådde halvveis i trakt
  • Brukere som startet trakt, men ikke fullførte
  • Brukere som fikk servert 404 side

Google Analytics ABC – Segmentering

Når du har gjennomført kartlegging av brukeroppgavene, så ta en titt på selve ABC (Acquisition, Behaviour, Conversion). Definer segmenter som tilhører disse forskjellige kundefasene. Det vil si:

  • Et eller flere segmenter som omhandler trafikk til nettstedet
    • Eksempel: Hvilke markedsaktiviteter bruker vi mest penger og tid på? Segmenter disse!
  • Et eller flere segmenter som omhandler trafikken på nettstedet
    • Eksempel : Hva kan du lære av brukerne som ser mer enn 3 sidevisninger?
    • Eksempel :Hva kan du lære av brukerne som besøker nettstedet mer enn 3 ganger?
  • Et eller flere segmenter som omhandler verdigenerering og suksesskriterier på nettstedet.
    • Eksempel : Har du lojale kunder som har kjøpt mer enn 2 ganger av deg? Hvem er disse?
    • Eksempel : Hvor kommer de beste kundene fra som har kjøpt for mer enn XX i verdi?

Brått har du en lengre liste med segmenter du kan benytte til å hente innsikt fra. Du lærer mer og mer om dine målgrupper og kjenne. Du lærer nettstedet bedre å kjenne og du kan fortere benytte enda mer taktiske og strategiske kampanjer ved å utnytte denne innsikten du nå har tilegnet deg.

Det trenger ikke stoppe der! Hva med å bygge mikrosegmenter? Segmenter som underbygger og fragmenterer større segmentgrupper. For eksempel innenfor segmentet «brukere som besøker nettbutikk«, så kan du bygge mikrosegmenter på produktkategorier og deretter også produkter. Her er det kun kreativiteten og fantasien som setter en stopper.

Mikro og Makrokonvertering

Men hva om du kunne legge til ytterligere parametre? For eksempel ved å legge til mikro og makrokonverteringene. Makrokonverteringene, er de store konverteringene som gir deg direkte verdi, mens mikrokonverteringene er de som er av lavere verdi og ofte kan føre til makrokonverteringer i senere tid. Mange kaller mikrokonverteringer for supporterende konverteringer.

Det finnes utallige mange måter å bygge segmenter på, og jeg håper jeg har kunnet gi deg noen ideer om hva du selv kan gjøre for ditt nettsted.

Segmentene er kun utdrag av statistikken og vil ikke endre, fjerne eller ødelegge statistikken på noen måte. Hvis du er usikker på om du har satt opp segmentet riktig, er det bare å ta kontakt med oss, så vil vi kunne hjelpe deg med dette. Men jeg anbefaler at du prøver ut.

Hvilke segmenter bruker du? Og har du funnet noen segmenter som er «din hellige gral» av innsikt? Hvis du ønsker hjelp til å både finne og sette opp segmenter for din bedrift, så kontakt oss gjerne i dag for en hyggelig prat.

Lurer du på hvor gamle de som besøker nettsiden din er? Eller om det er flest menn eller kvinner?

Her viser vi deg hvordan du kan finne demografiske data, det vil si kjønn og alder på de som besøker nettsiden din.

Les også: Styr AdWords etter kjønn, alder og inntekt

Hvor kommer disse dataene fra? Google Analytics samler inn demografiske data gjennom informasjonskapselene hvis det er tilgjengelig. Verken analytics.js eller AMP-sporing samler inn demografiske og interessebaserte data.

Demografiske data

Forutsetningen for å kunne se kjønn og alder på de som besøker nettsiden din er at du har lagt inn Google Analytics.

I tillegg må du ha aktivert innsamling av demografiske data. Dette gjør du i Områdeinnstillingene under Administrator på Google Analytics.

Demografiske data i Google Analytics
Her fra oversikten i Google Analytics over demografiske data som viser kjønn og aldersgrupper på nettsiden i perioden.

Du vil da etterhvert få inn disse dataene:

  • Alder (18–24, 25–34, 35–44, 45–54, 55–64, 65+)
  • Kjønn (Mann, Kvinne)

Analysere data

Når du har samlet inn demografiske data får du opp rapporter i Analytics som viser deg 

  • Oversikt
  • Aldersgruppe
  • Kjønn

For hver rapport kan du se detaljer i forhold til økter, fluktfrekvens og konverteringsfrekvens. På den måten blir det letter å se ulike resultater for  aldersgrupper og kjønn på nettsiden din.

Kanskje innholdet treffer best til en bestemt aldersgruppe eller det er en stor overvekt av det ene kjønn som kommer tilbake til nettsiden din.

Dette er nyttig data og ta med når du skal lage innhold og for å jobbe med annonsering og målgrupper.

Ønsker du hjelp til å finne, analysere og bruke data fra nettsiden din kan vi hjelpe deg med både innsamling og bruk. Kontakt oss i dag for en hyggelig prat.

Google Analytics er et gratis og enkelt webstatistikk verktøy som gir deg innsikt i trafikk til nettstedet ditt, hva brukerne gjør på nettstedet og hvilke verdier det skaper.

Alle som har en nettside bør bruke et statistisk-verktøy som Google Analytics for å vite hvem som besøker nettsiden og om de kommer fra f.eks. sosiale medier, YouTube eller betalt søk.

Google Analytics er verdens mest brukte webstatistiske verktøy. Da Google Analytics oppdaterte sin kodebase fra klassisk versjon til universal versjon, så gikk Google ut og sa at hvis samtlige nettsteder som benytter Google Analytics, oppdaterer til nyeste versjon, vil båndbreddebruken av internett reduseres med 15%.

Google Analytics Oppsett

Her viser vi deg hvordan du setter opp Google Analytics helt fra starten – enten du har en ny nettside, eller ønsker å starte på nytt.

  1. Logg deg inn på analytics.google.com. Hvis du aldri har satt opp en Google Analytics konto før, så gjør du det her, ved å trykke på registrering:
    google analytics opprette konto
  2. Neste vindu blir du bedt om å fylle inn informasjon om ditt nettsted. Husk å bruke riktig domene og sett tidssone for Norge.
    Google Analytics kontoregistrering
  3. Når du har fylt ut informasjon om nettstedet ditt og godtatt bruksvilkårene, kommer du rett til sporingskoden. Følg anvisningene til Google Analytics for å implementere denne koden på ditt nettsted. Denne koden skal plasseres på samtlige sider på nettstedet ditt.Dette kan være en teknisk avansert oppgave, så hvis du ikke har kunnskap og kjennskap til hvordan du gjør det, så ta kontakt med den/de som har satt opp nettstedet ditt.Hvis du har et WordPress nettsted kan du benytte deg av flere plugins, her er noen utvalgte: – Google Analytics fra ShareThis (anbefalt)
     – Google Analytics Dashboard for WP by ExactMetrics (formerly GADWP)
     – Google Analytics Dashboard Plugin for WordPress by MonsterInsights
     – WooCommerce Google Analytics Integration

    Ved å søke etter «google analytics» i «Legg til utvidelser» i WordPress, vil gi deg en lang liste.Google analytics implementering av sporingskode

Konfigurasjon av Google Analytics

Selv om Google Analytics nå er satt opp og implementert, er det fortsatt en del konfigurasjoner som må til.

Internsøk

  1. Hente interne søk på nettstedet ditt. Brukerne er vant til å søke etter informasjon på internett, og ditt nettsted er intet unntak. Internsøk er en gullgruve av informasjon.Der forteller brukerne deg i klartekst hva de leter etter. Gå til admin >> og deretter visningsinnstillinger (eng: View Settings)Hvordan sette opp internsøksporing i Google AnalyticsUnder Visningsinnstillinger scroller du ned som anvist i bildet:
    Hvordan sette opp internsøksporing i visningsinnstillingerFørst aktiverer du funksjonaliteten, deretter setter du inn søkeparameteren fra ditt eget nettsted. Hos WordPress nettsteder, er dette som regel S. Du skal ikke ha med ?, eller = tegnene, kun søkeparameteren.

    På Digital Opptur sine nettsider, er denne søkeparameteren S, ettersom vi kjører vårt nettsted på WordPress plattformen.Hvis vi søker etter Google Analytics, blir URLen som følger:
    digitalopptur.no/?s=Google+Analytics. Her forteller WordPress at søkefrasen brukeren leter etter er verdien av S, derfor henter vi ut denne parameteren.

    Hvordan hente ut søkeparameteren i internsøk

  2. Husk å alltid huke av for å ekskludere søkefrasen. Det er sjekkboksen rett under feltet der du legger inn søkeparameteren. Denne skal være huket av, slik som anvist i bildet over.
  3. Etterhvert vil du kunne se hva brukerne søker etter, på ditt eget nettsted gjennom rapporten:
    Hvordan finne internsøkrapporten i Google Analytics

Filteroppsett

Google Analytics er et svært fleksibelt verktøy, som gjør at vi er nødt til å ta litt eierskap over dataen som blir samlet inn. Dette gjøres blant annet, gjennom filter.

Google Analytics er sensitiv på store og små bokstaver, og behandler da for eksempel URLer som unike, hvis de skrives med store og små bokstaver, selv om URLen egentlig er den samme.

Eksempel:

domene.no/index.html  – domene.no/Index.html

I eksempelet er det kun 1 bokstav som skiller, Index med stor eller liten forbokstav. Dette behandles av Google Analytics, som to forskjellige URLer, selv om det i utgangspunktet er samme.

Det betyr at vi er nødt til å ta større kontroll over det brukerne kan påvirke av data som samles, ved å bruke «lowercase» filter. Vi ønsker å gruppere alle URLer i 1 URL, som i realiteten er samme URL.

Hvordan sette opp lowercasefilter

Hvordan sette opp lowercasefilter i Google Analytics

 

Liste med lowercasefilter

liste med lowercasefilter i Google Analytics

 

Sammendrag

Når de ovennevnte punkter er gjennomført, anbefaler vi at du bruker litt tid til å se på statistikken jevnlig.

Bli kjent med hvilke kilder og kanaler som genererer trafikk. Se hvilke sider som brukerne er mest interessert i og likedan hvilke sider som rangerer dårligst, hvor de kanskje trenger oppussing.

Ønsker du hjelp med analyser eller oppsett av Google Analytics kan du alltid kontakte oss i Digital Opptur for rådgivning og hjelp.

 

Anonymisering av IP adresse i Google Analytics forklaringBruk av Google Analytics og andre lignende webstatistiske verktøy kan innebære innsamling av personopplysninger, eller det som kalles for personidentifiserbar informasjon. Samtlige norske virksomheter må derfor overholde regler for innsamling av data, i henhold til Datatilsynets regler for bruk av webstatistiske verktøy. En av disse reglene er å anonymisere IP adressen.

IP adressen

En IP (kort for Internet Protocol) adresse er en unik serie med tall. Når en datamaskin, tablet eller telefon, kobler seg til internett får samtlige enheter en IP adresse for å identifisere enheten som kobler seg opp til nettverket.

En IP adresse kan spore en datamaskins lokasjon, hvilket i ytterste tilfelle kan identifisere personen. Derfor har Datatilsynet godtatt anonymisering som tilstrekkelig tiltak for å ivareta brukernes personvern.

Hvordan anonymisere IP adressen i Google Analytics?

Når vi anonymiserer IP adressen, så fjerner vi den siste oktetten, hvilket er den delen av IP adressen som vil kunne identifisere lokasjonen. Når denne innstillingen er aktivert, vil Google Analytics gjøre om siste oktetten i IPv4 versjonen til bare nuller, og det samme med siste 80 bits av IPv6. Dette gjøres så tidlig som overhodet i innsamlingsprosessen hos Google Analytics, og den originale adressen vil aldri bli lagret i sin helhet.

Eksempel:

IP adresse: 192.168.2.1

Denne adressen blir anonymisert ved å «fjerne» tallene som kommer etter det siste punktumet.

Anonymisert IP adresse: 192.168.2.xxx

Dette kan gjøres på forskjellige måter:

Anonymisering av IP adresse i Google Analytics sporingskode

I Google Analytics sporingskode versjon gtag.js, vil anonymiseringen se slik ut:

<!– Global site tag (gtag.js) – Google Analytics –>
<script async src=»https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-xxxxxxxx-1″></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag(‘js’, new Date());

gtag(‘config’, ‘UA-xxxxxxxx-1’,{ ‘anonymize_ip’: true });
</script>


For eventer:

gtag(‘event’, ‘your_event’, { ‘anonymize_ip’: true });

I Google Analytics sporingskode versjon analytics.js, vil anonymiseringen se slik ut:

ga(‘set’, ‘anonymizeIp‘, true);

I Google Tag Manager, vil anonymisering se slik ut:

anonymisering av IP adresse i Google Tag Manager

Google support har mer informasjon om emnet, om du skulle trenge ytterligere informasjon.

Ta gjerne kontakt om du skulle ha behov for ytterligere hjelp med denne implementeringen, eller andre Google Analytics relaterte spørsmål.

Når brukere kommer til nettsiden eller nettbutikken ønsker vi at de skal konvertere. Men de fleste gjør ikke det og går ut igjen uten at de gjør det vi aller helst ønsker.

Men hva om du viste hvem som hadde størst sannsynlighet for å konvertere slik at du kan være sikker på at du får de inn på nettsiden din. Det er nøyaktig det Google Analytics nå kommer med i rapporten Sannsynlighet for konvertering

Hva er det du får vite

Rapporten viser deg en oversikt slik du ser under her over brukere og økter hvor sannsynligheten for at de skal konvertere er innenfor intervallene i kolonnen helt til venstre.

Sannsynlighetene beregnes på de samme metodene som brukes for smarte mål og smarte lister i Google Analytics. Hver transaksjon for brukere evalueres og sammen med en rekke andre variabler danner det grunnlaget for en sannsynlighet mellom 0 og 100.

Sannsynlighet for konvertering i Analytics oversikt

Krav og forutsetninger

Når det benyttes mye data er det også her krav til antall for at du skal få tilgang til denne rapporten. Hovedkravene er:

  • At du er nettbutikk med sporing av netthandel
  • Over 1000 transaksjoner på én måned
  • 30 dager til å analysere dataene

Det forventes at det på et senere tidspunkt også vil være mulig å generere disse rapportene basert på målfullføringer og konverteringer, men enn så lenge så er det netthandel og transaksjoner som kreves.

Hvordan bruke disse dataene

Det viktigste du kan bruke disse dataene til er å sette opp segmenter som kan brukes videre i både analyser og markedsføring.

Ved å bruke segmenter kan du for eksempel se hvilke kanaler, søkeord og kampanjer som skaper engasjement og resultater blant brukerne.

Er søkeordene og kampanjene som sender trafikk til nettsiden og brukere som har mindre sannsynlighet for å konvertere, annerledes enn søkeordene og kampanjene som sender trafikk med brukere som har større sannsynlighet til å konvertere? Er det da lurt å bruke en mindre av budsjettet på disse søkeordene og kampanjene?

Sannsynlighet for konvertering i Analytics segmenter

Remarketing

Muligheten til å kommunisere forskjellige budskap til ulike brukere er en av de store fordelene med digital markedsføring.

Segmentene du bygger opp her kan hjelpe deg til å bruke annonsebudsjettene smartere og mer lønnsom.

Ved å opprette remarketingmålgrupper basert på data om brukerne som har stor sannsynlighet for å konvertere, og publisere disse målgruppene på  Google AdWords kan du styre bud og budskap til disse.

Ønsker du jobbe mer avansert med Google AdWords-annonsene dine kan du kontakte oss for en hyggelig prat.

Det er både vanlig og en god idé å ta bort din egen trafikk fra rapportene i Google Analytics. Her får du en enkel guide på hvordan du tar bort dine egne besøk på nettsiden din fra rapportene i Google Analytics.

Hvorfor ta bort egen trafikk

Det er flere grunner til at det er smart å ta bort sin egen trafikk fra rapportene i Google Analytics.

Først og fremst er det for å få mer presise og riktige rapporter. Dine besøk, inkludert hvor du kommer fra og hvilke sider du ser på, vil være annerledes enn de besøkende dine.

Hvis du leser veldig mye på en bestemt side på nettstedet ditt vil det se ut som denne siden er mye mer populær og besøkt enn den egentlig er. Det samme gjelder andelen mobilbruk, trafikkilder og mye mer.

 

Finn IP adressen din

Før du skal ekskludere dine besøk må vi ha IP adressen din.

Jobber du i en stor bedrift kan det være lurt å få denne fra en IT ansvarlig, mens for mindre bedrifter kan du finne den selv ved å søke etter «Hva er ip adressen min» på Google.

IP adressen din består av fire siffergrupper med normalt to eller tre tall med punktum mellom.

 

Ta bort egen trafikk i Google Analytics

Da er du klar til å ta bort og ekskludere dine besøk på nettstedet ditt.

Først får du den korte forklaringen, og så skal vi forklare hvert punkt mer under:

  1. Velg riktig Google Analytics Visning (View)
  2. Gå til Filter
  3. Legg til nytt filter
  4. Gi det et navn
  5. Filtertype: Utelat
  6. Kilde: Trafikk fra IP-adressene
  7. Uttrykk: Som er lik
  8. Skriv inn IP-adressen din 
  9. Lagre

 

Det første du må gjøre er å logge deg inn på Google Analytics og gå til Administrator. Der velger du riktig Visning og trykker på Filter. Det er anbefalt å ha flere Visninger i oppsettet og test gjerne dette på en Test-visning før du legger det til på hoved profilen.

GA filter adm

Velg riktig Visning i Google Analytics Administrering og trykk på Filter.

 

Deretter må du lage et nytt filter

GA filter legg til

Legg til et nytt Filter

 

Så gir du filteret et navn. Navnet bør være slik at både du og andre skjønner hva dette filteret inneholder.

GA filter velg ny og navn

Når du skal legge til et nytt filter bør du gi det et navn slik at du skjønner hav dette filteret gjør.

 

Så skal vi her ta bort noe og velger Utelat. Kilde er IP-adresse som er lik:

GA filter velg type utelat

Filter kan brukes til å ta bort / ekskludere eller inkludere avhengig av hva du ønsker.

GA filter velg kilde trafikk fra ip adr

For å ekskludere trafikk fra en IP adresse må du velge kilde trafikk fra IP-adressene

 

 

GA filter velg uttrykk som er lik

Skal du ta bort én enkelt IP adressen skal du velge «som er lik».

Så er det bare å skrive eller lime inn IP-adressen din og Lagre.

Skal du ta bort flere IP-adresser er det bare å lage et nytt filter. Husk da å gi filteret et godt navn.

 

Sjekk at det fungerer

Det er ikke mulig (enda) å bekrefte IP-filtrering i oppsettet i Google Analytics. Men det du enkelt kan gjøre er å gå til Sanntid rapporten og så besøke siden din.

Du skal da ikke se besøket ditt i denne rapporten.

Har du lite trafikk vil det være enkelt å se om ditt besøk blir registrert, men om du har mye trafikk kan det være litt vanskeligere. Et triks kan være å besøke en side du vet ikke finnes, som for eksempel /bareentestforipsjekk.

Dette vil gi deg feilmeldingen «Siden finnes ikke – 404», men det vil bli synlig i Google Analytics – med mindre IP filteret ditt fungerer da.

URL bareentestforipsjekk

GA url bareentestforipsjekk

URLer som ikke finnes vil også bli synlig i Google Analytics – med mindre du har filtrert bort trafikken din da.

 

Har du spørsmål om Google Analytics eller analyse av data kan du kontakte Digital Opptur her for svar og hjelp.

 

Selv med standard oppsettet i Google Analytics samles det inn enormt med data. Her får du hjelp til hvilke data bør du følge ekstra nøye med på og 5 triks i Google Analytics.

Uansett om du er en stor eller liten bedrift vil dette være nyttige tips for hvordan du kan jobbe mer effektivt i Google Analytics og hente ut verdifull innsikt som kan brukes til beslutninger.

Google Analytics har i mange å vært det mest brukte systemet for å samle inn og analysere data for nettsteder og nettbutikker. Og med all sannsynlighet kommer Google Analytics til å fortsette å være helt sentral i analyse av data og bruk av nettsider.

Disse 5 triksene vil hjelpe deg til å jobbe bedre i Google Analytics.

Google Analytics Segmenter

Segmenter i Google Analytics gir deg mer detaljerte rapporter. Prøv en av de ferdig segmentene eller bygg ditt eget segment.

#1 Segmenter

Segmenter er en måte å bryte ned data på slik at du kan se mer detaljert.

Det gjør at du raskt kan justere Google Analytics til å bare vise tall fra f.eks. brukere som har kommet inn via søk, bare bruker mobiltelefon, brukere som har kjøpt, nye brukere eller noen av de mange segmentene som finnes.

I tillegg kan du lage egne segmenter om det er spesielle brukere eller data du ønsker å analysere.

TIPS: legg til segmentet «Trafikk fra mobile enheter» og se hvilke landingssider som blir mest besøkt fra mobil.

 

 

 

Google Analytics Avansert Søk

Avansert søk i Google Analytics er en rask og god måte å finne det du letter etter, enten det er en seksjon på siden din eller en beregning.

#2 Avansert søk

Avansert søk er tilgjengelig på flere av rapportene i Google Analytics og er plassert mellom grafen og tabellen. Her har du både et vanlig søk, eller et avansert søk.

Begge deler gir deg gode muligheter til å finne mer detaljert data eller skille ut det du ønsker å se.

Hvis du for eksempel bare ønsker å se trafikken fra epost i rapporten om Kilde/Medium, kan du skrive «epost» i søkefeltet for å bare se de som kommer fra epost.

Eller du kan gå til Landingssider på Adferd og se alle sidene dine. Ønsker du bare å se en seksjon av sidene dine slik som «/blogg» kan du bare skrive det i søkefeltet.

Du kan også være mer avansert å velge «Avansert søk». Da får du muligheten til å både inkludere eller ekskludere både dimensjoner og beregninger.

TIPS: Prøv å søk frem all trafikken fra Søk for å se hvordan betalt søk og organisk søk gjør det mot hverandre.

 

 

 

Google Analytics Internt søk

#3 Internt søk

Internt søk er søk fra nettsiden din. Dette gir deg verdifull innsikt i hva brukere søker etter når de besøker nettsiden eller nettbutikken din.

Gitt at du har en søkemotor på nettsiden din – de aller fleste har det – så må du først sette opp og skru på «Sporing av nettstedsøk» i Administrasjon. Du finner dette under «Innstillinger for visning» som på på View-nivået.

Helt nederst må du skru på «Sporing av nettstedsøk» for at disse dataene skal komme inn i rapporten din.

Du vil da få opp rapporter på blant annet

  • Hvilke søkeord som brukes
  • Antall økter med søk
  • Tid etter søk
  • Sider som har flest søk
  • …og mye mer

TIPS: Sammenlign forrige måned med samme periode som i fjor for å se om antall søk på nettsiden din har gått opp eller ned, og hvilke søkeord som har endret seg.

 

 

Google Seach Console Søkeanalyse oversikt

Google Seach Console gir deg blant annet innsikt i trafikk og rangering på organisk søk. Se hvilke søkeord som gir deg trafikk og visninger.

#4 Search Console

Search Console het tidligere Webmaster Tools og gir deg masse verdifull informasjon spesielt rundt rangeringer hos Google og trafikk fra organisk søk og hvordan arbeidet ditt med Søkemotoroptimalisering (SEO) gir resultater.

Dette er data som bør kobles sammen med Google Analytics. Det gjør du enkelt i administrasjon under Områdeinnstillinger. Etter sammenkoblingen får du data for søkeord og sider som gir deg muligheten til blant annet å analysere hvordan denne trafikken presterer.

Du finner rapportene til Search Console under Brukeranskaffelser. Se spesielt på rapportene Søk og Landingssider.

TIPS: Velg et viktig søkeord for så å bytte til «Sider» og se hvilke sider som rangerer på dette søkeordet.

 

 

 

Google Analytics Rapporter på epost

Send ut de viktigste rapportene på epost til sjefen (eller deg selv).

#5 Rapporter på epost

Alle rapportene i Google Analytics kan settes opp til å sendes ut på epost, enten direkte til sjefen eller bare til deg.

På den måten sparer du tid og unngår å glemme tallene.

Du kan velge hvem du skal sende til, hvilke format og hvor ofte rapporten skal sendes ut.

Hvis du bare skal vise frem rapporten anbefaler vi å sende den ut som en PDF. Da er du sikker på at alle kan åpne den og at den ser nokså lik ut. Skal du derimot sende til deg selv for å jobbe videre med tallene vil CSV-formatet være mer nyttig.

Husk også å skrive en tekst i feltet nederst slik at du skjønner hva denne rapporten er. Det er fort gjort å glemme etter å ha satt opp mange rapporter.

TIPS: gå til «Planlagte e-poster» under Administrasjon for å se epost-rapporter som allerede er satt opp.

 

Hvis du ikke har tid til å jobbe med analyse i Google Analytics eller ønsker hjelp med dette kan du kontakte oss i Digital Opptur for å få svar på spørsmål eller hjelp til å løse problemer.