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.

Hvor lenge siden er det du sjekket kvaliteten på dataen din? Hvor lenge siden tok du en datavask?

Det er ingen forutsetning at din data er “ren” selv om du hadde en gjennomgang av den for ett år siden. Data er ferskvare, og den kan fort bli ødelagt av små og ukjente faktorer.

Få gratis skreddersydd parameterrapport.

Hva er god datakvalitet

Innen digital analyse (tidl. “webanalyse”), er det viktig med et godt datagrunnlag. Tolkningen av dataen gir informasjon, som igjen er vårt utgangspunkt for beslutninger.

Wikipedia definerer datakvalitet til å være:

“God datakvalitet innebærer at dataene har evne til å støtte de informsjonsformål de brukes til. Dette innebærer at de må tilfredsstille krav til:
– Korrekthet
– Kompletthet
– Tidsriktighet
– Konsistens”

https://no.wikipedia.org/wiki/Datakvalitet

I dag måler de fleste bedrifter atferd tilknyttet nettstedet sitt for å kunne optimalisere både på lønnsomhet, brukervennlighet og service. Det mest benyttede verktøy for dette er Google Analytics.

Uansett hvilket analyseprogram du benytter, er du nødt til å forholde deg til datakvalitet.

Jeg hørt frasen “Big Data” nå i en årrekke, og det er en universell enighet om at “Big Data” er viktig. Derimot, er det få som snakker så mye om korrekt data, smart data, riktig data.

Datavask – Hva er det?

Datavask handler om å ta bort data som forstyrrer eller ødelegger grunnlaget og sørger for at de dataene vi ser er korrekt. Dette er noe vi gjør for våre kunder med jevne mellomrom og vi bruker betydelig med tid på å gå gjennom kunders data og «vasker» feil vi finner mens vi jobber med en kunde.

Når vi får inn nye kunder, gjør vi alltid en datavask for å sørge for at datagrunnlaget vi skal jobbe med er sjekket, fikset og klart. Da vet vi at vi kan ta avgjørelser basert på riktig data.

Dette inngår i vår Google Analytics kontorevisjon, hvor vi gjennomår mer enn 200 punkter for å sikre at du kan stole på tallene.

Prosessen innebærer at vi (re)konfigurerer datainnsamling, databehandling og datarapportering. For selv om innsamlingen er korrekt, så må både behandlingen og rapporteringen også være korrekt.

Da sjekker vi hele ABC (Acquisition, Behaviour, Conversion), som innebærer å se på alt som har med trafikk til nettstedet å gjøre, atferd på selve nettstedet og hvilke verdier som genereres av denne trafikken.  

Dette kan du sjekke selv

Det kan være lurt å ta en titt innimellom for å se etter tegn om din data trenger datavask. Noen typiske steder å finne tegn er på kanaler og URLer

Kanalsjekk

Hvis du går inn på Trafikk >> All trafikk >> Alle kanaler får du en tabellvisning av samtlige kanaler som Google Analytics har allokert trafikken til tilhørende kategorier.

Hvis du i listen oppdager “other”, som betyr “andre”, så er dette trafikk som Google Analytics ikke har klart å identifisere. Denne kanalen ønsker vi egentlig ikke å se i denne tabellen overhodet, da dette dreier seg om at dataen blir feilidentifisert.

Typiske eksempler på dette er sosiale kanaler eller kampanjer som ikke har blitt identifisert. Vi ser ofte “facebook” som et typisk eksempel her.

Det bør også bemerkes at “other” også kan være et symptom på feilmåling.

Avvik

Det kan lønne seg å følge med på trender og diagrammer. Et nettsted har ofte trender som går igjen, hvilket vi kaller puls. Nettsteder med lite trafikk har ikke opparbeidet seg slike gjentakende trender, og kan derfor være vanskelig å identifisere avvik basert på trender.

Sidevisninger og besøk er gjerne trendbasert og følger ofte samme rytme dag for dag, uke for uke og måned for måned. Derimot så kan vi ha normale avvik, som er basert på sesonger. Eksempel på dette kan være ferier og helligdager som kan ha påvirkning på tallene, om de går opp eller ned.

Derimot, har du en helt vanlig uke, med vanlige dager og tall, så skal trenden gjerne følge samme mønster.

Det er også viktig å bemerke at ikke alle nettsteder har klare trender, slik som dette eksempelet.

Volumet er stort, men trendene har ikke et mønster.

På neste eksempel ser vi klare tydelige ukentlige trender, der helgene har lavere andel trafikk, mens ukedagene har økt andel.

På samme bilde, ser vi også at vi har et positivt avvik i slutten av mars måned. Det kan være fristende å trekke litt på smilebåndet, før vi fortsetter med vår søken etter andre avvik, men vi anbefaler å prøve å identifisere hvilke aktiviteter, hendelser, kampanjer eller annet som kan ha forårsaket økt trafikk.

Du ønsker tross alt økt trafikk? En slik lærdom er viktig å ta med seg videre.

Parameter-URL’er

Mange nettsteder har paremtere i URL’ene. Ikke alle parametere er negative og har også en viktig betydning for at nettstedet skal fungere. Derimot kan det være paremetere som er kun ment for internt bruk, og så ikke har noe å si for innholdet på siden å gjøre.

Et typisk eksempel på dette er ID’er i forskjellige varianter. I gamle nettstedssystemer opereres det med sessionID, som er en parameter som tillegges samtlige URLer og er unik ID for hvert eneste besøk på nettstedet.

Når Google Analytics da samler inn denne dataen med slike parametere, så vil det i sessionID tilfellet vise minimum like mange forskjellige URL’er, som antall besøk nettstedet har hatt.

Et kjapt tanke-eksperiment: En nettside har 4 sider, med tilhørende 4 URL’er.

  • domene.no/url1.html
  • domene.no/url2.html
  • domene.no/url3.html
  • domene.no/url4.html

Når sessionID legges til får du:

  • domene.no/url1.html?sessionID=xxxxxx
  • domene.no/url2.html?sessionID=xxxxxx
  • domene.no/url3.html?sessionID=xxxxxx
  • domene.no/url4.html?sessionID=xxxxxx

Verdien xxxxxx vil være unik for hvert eneste besøk nettstedet har. Hvis nettstedet har 4000 besøk, så vil du ha 4000 unike xxxxxx verdier. Hvis samtlige 4000 besøk har sett samtlige sider, så har du 4000  x 4 = 16 000 URL’er.

Dette gjør til at kvaliteten på dataen går kraftig ned. Vi får ikke sett hvordan sidene i sin helhet fungerer samlet for alle besøk. Derfor er det viktig å skille og luke ut enkelte parametere for å sikre bedre datagrunnlag.

I dag er det få systemer som benytter seg av sessionID, men problematikken står fortsatt.

Regelen for om en parameter bør vaskes bort eller ikke, er som følger:

Hvis du kan åpne siden med tilhørende parameter, og endre denne uten at innholdet på siden endrer seg, så kan denne fjernes fra datagrunnlaget.

I bildet, så listes mange URL’er som innehar parametere. Ta en titt på dine parameter-URL’er for å se om du også har URLer som burde vaskes.

Jeg har laget en egen skreddersydd rapport for dette, ettersom Google Analytics ikke har egen rapport for akkurat dette. Det er fullt mulig å søke opp dette via avansert søk i “Alle sider” rapporten, men bruk gjerne denne skreddersydde rapporten for å sjekke dine data.

https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=Kl2a13YdQtiagwZXNebvdw

Google Analytics kontorevisjon

I Digital Opptur så har vi gode rutiner for kontorevisjon i Google Analytics. Det er et arbeid som ikke nødvendigvis tar så lang tid, men er viktig for å sørge for at datagrunnlaget kan stoles på. Vi bruker tross alt dette datagrunnlaget for det meste vi gjør innen digital optimalisering, digital markedsføring, rapportering med mer.

google analytics meme

Hvis du er usikker på ditt eget datagrunnlag eller om du ønsker hjelp til en datavask kan du alltid kontakte oss i Digital Opptur.

Vi tilbyr også jevnlig kurs i Google Analytics slik at du kan bli bedre kjent med både egne data og digital analyse.

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.

 

 Vi er ofte så opptatt med å skape trafikk til nettstedet vårt at vi glemmer å sørge for at de som kommer på nettstedet vårt, konverterer eller utfører de handlinger som vi ønsker at de skal gjøre.  Konverteringsoptimalisering har blitt stadig viktigere og bedrifter har fått mer og mer fokus på akkurat det å utnytte mer av den trafikken som ankommer nettstedet.

Hva er fluktfrekvens (bounce rate)?

Fluktfrekvens (en: Bounce rate), også tidligere kalt transittstoppfrekvens (..av en eller annen grunn..), er et måltall som viser hvor mange besøk på nettstedet ditt, som har kun sett 1 side før de har forlatt nettstedet igjen.

Definisjon på engelsk:

Bounce: “a single-page session on your site”
Bounce Rate: “single-page sessions divided by all sessions”.

Dette skriver Google selv om fluktfrekvens

hva er bounce rate

Hvordan oppstår fluktfrekvens?

For å bryte ned dette ytterligere:

En bruker finner en lenke i søkeresultatet i Google til ditt nettsted som korresponderer med det han eller hun er ute etter og har en forventning om at siden kommer til å svare til hans eller hennes ønske og behov. Vedkommende klikker så på denne lenken og kommer på nettstedet ditt.

Den første siden vedkommende kommer på, kaller vi landingssiden. Alle sider som besøkende starter deres besøk på, kalles landingssider. For fluktfrekvensbesøk sees kun denne ene siden, og ingen andre sider, før de forlater nettstedet igjen. Såkalte ensidesbesøk. Prosentandelen av disse ut i fra totalt antall økter/besøk/sesjon (kjært barn har mange navn), danner det vi kaller for fluktfrekvens.

Derfor er også fluktfrekvens nokså omdiskutert. Spørsmålet om fluktfrekvensen  er negativ eller positiv er mye diskutert i bransjen og blant de lærde. Diskusjonen viser tydelige og gode argumenter for begge perspektiver.

Positiv fluktfrekvens

En bruker som søker etter åpningstider til et kjøpesenter i google søkemotor, og som da får opp en lenke til en side som gir svar på akkurat dette, vil gi brukeren tilfredsstillelse i forhold til motivet bak besøket. Nemlig å finne åpningstidene.

I dette eksemplet vil brukeren kun besøke 1 side på nettstedet og dermed  fant det han eller hun søkte etter, forelå det ikke noen ytterligere behov for å andre sider på nettstedet.

Negativ fluktfrekvens

Til tross for den kjente argumentasjonen om positiv fluktfrekvens hevder mange at det bør manes til ytterligere handling og konvertering, i tillegg til å levere informasjon om åpningstider.

Kanskje kunne kjøpesenteret konvertert brukeren til å bli medlem av nyhetsbrevet for å kunne motta nyheter og publiseringer som kan være av interesse for brukeren. På den måten så kan man se på fluktfrekvens som en indikasjon på at nettstedet ikke klarte å konvertere ytterligere enn bare å gi informasjon, og dermed er negativ.

Sidetype og intensjon

I Digital Opptur prøver vi å se fluktfrekvens fra flere sider. Vi er enig i argumentene om både negativ og positiv fluktfrekvens, men poengterer at det finnes flere dimensjoner til denne problematikken, blant annet sidetype og brukerintensjon.

Samtlige sider på nettstedet har en intensjon om et eller annet. En side kan ha intensjon om å levere informasjon, mens en annen side har intensjon om å drive konverteringer i langt sterkere grad enn andre sider.

I mange tilfeller vil det være mer hensiktsmessig å spørre seg selv, hvorfor, istedet for hvordan og hva.

Ved å spørre seg selv hvorfor brukerne klikker seg inn på siden, vil man kunne identifisere noen punkter som gir brukerne verdi for deres besøk, istedet for å tenke seg hvordan brukerne kan gi verdi til deg som nettstedseier.

Det kan tenkes at det finnes svært mange grunner til hvorfor en bruker klikker seg inn på nettstedet ditt, men i dette tilfellet skal vi se på de brukerne som allerede kommer på nettstedet ditt. De har klikket på lenken i søkeresultatet og er nå på en side på ditt nettsted. Hva nå?

Analyse

For å kunne jobbe med fluktfrekvensen på en side og generelt på et helt nettsted, trenger vi å bli kjent med de som besøker nettstedet. For å kunne gjøre det på best mulig måte, trenger vi besøksstatistikk fra brukerne som besøker nettstedet. De fleste benytter Google Analytics til dette.

Vi utfører da analyse for landingsidene for å finne ut:

  • Mobil, desktop eller tablet
  • Lesbarhet og brukervennlighet
  • Engasjementsdriver
  • Hindringer og distraksjoner
  • Lastetid
  • Design
  • Strukturert data

Det handler om en total brukeropplevelse.

Mobil

Vi ser ofte store andeler av mobile besøkende til nettstedet. Disse brukerne har klart en annen modus og tålmodighet enn brukere via desktop.

Per idag er det flere internettilkoblede via mobiltelefon, enn det er via desktop (pcer og laptoper). Dette skjedde i 2016.

Google har oppdatert sin søkemotor til å prioritere mobilvennlige sider ved søk fra mobiltelefoner.

Det betyr i realiteten at ditt nettsted, ja alle dine sider på ditt nettsted, må kunne tilpasses til mobile brukere, ellers vil du kunne falle bakover i køen om å være relevant resultat for brukeren i søkemotoren.

Et absolutt behov for nettsider i dag er at sidene er responsive. Det betyr at de tilpasser innhold og struktur i henhold til hvilken enhet brukeren benytter for å besøke nettstedet.

Lesbarhet og brukervennlighet

Du kan ha verdens beste innhold på siden, men hvis det ikke er lesbart, spiller det liten rolle. Brukerne vil falle fra. For liten tekst, eller for liten linjeavstand, for store tekstområder uten noe særlig luft i mellom, gjør det vanskelig for brukeren å lese og få med seg innholdet.

Brukerne er da kjappe med å finne en annen side som kan levere en bedre brukeropplevelse.

Og for guds skyld, ikke bruk «good’ol» popups. Slike vinduer som plutselig «popper» opp i midten av nettleservinduet. Det er med på å bryte både modus og tålmodighet hos brukeren og oppleves svært forstyrrende. I tillegg har Google gitt beskjed om at bruken av slike, vil ikke føre til særlig gode brukeropplevelser som kan deretter påvirke din synlighet og rangering i søkemotorer også.

Så tenk praktisk, både på design, navigasjon og brukeropplevelse. Bare fordi ting ser pent ut, trenger ikke nødvendigvis innby til en god brukeropplevelse.

 

verdens verste nettside

Dette er kanskje «overkill» som eksempel på en nettside som ikke er så veldig lesbar. Og denne bildeteksten er faktisk ganske nærme som godt eksempel på dårlig lesbarhet i seg selv.

Hindringer og distraksjoner

En av de vanskeligste områdene innen det vi kaller for konverteringsoptimalisering er distraksjoner. Ofte ønsker man som nettstedseier eller designer eller webansvarlig, å gjøre tilgjengelig ytterligere poenger som tjenester, produkter eller andre ting, for brukeren. Dette er ofte av god intensjon, men kan føre til distraksjoner og føre moduset vekk fra det som er hovedintensjonen til brukeren.

Det er her vi må veie elementer som distraksjoner eller ikke, ut i fra om det vil kunne gi ytterligere verdi i henhold til den modusen og intensjonen som brukeren allerede er i.

En bruker som besøker en side om badekar, vil kunne kanskje være interessert i armatur i tillegg, men fliser vil nok være for langt unna modus og intensjon. Vi må være klare på hvilke elementer vi ønsker å benytte for å kunne drive ytterligere engasjement hos brukeren, uten å bryte for mye med modus og intensjon.

Lastetid

Lastetid er nå blitt en rangeringsfaktor i henhold til Google. Hvis dine nettsider lastes tregere enn 3 sekunder, vil det være potensiale at du kommer lengre bak i køden om synlighet i søkemotorene.
La oss være veldig tydelig her; Du vil ikke bli straffet for en lastetid på 15 sekunder, men søkemotoren vil nok heller rangere raskere sider foran deg for å levere best mulig brukeropplevelse hos brukeren.

Ved å nedskalere bilder, javascript og css filer, vil vi kunne gjøre nettstedet enda raskere. Og i tillegg benytte seg av gzip, som mange nettsteder gjør idag, vil det også være med på å gjøre nettstedet enda raskere.

For sider som ikke nødvendigvis oppdateres eller endres så ofte, vil jeg anbefale caching (lagring i nettleseren) slik at siden vil kunne laste raskere når brukeren besøker nettsiden på nytt på senere tidspunkt.

Svar brukerne før de kommer på nettsiden

De siste par årene har bruken av strukturert data økt kraftig, og søkemotorene integreres ytterligere med innholdet på nettstedene. I eksemplet om søk etter åpningstider kan i mange tilfeller, besvares av nettstedet ditt uten at brukeren besøker nettstedet overhodet. Dette skjer ved hjelp av strukturert data, som søkemotorene indekserer og registrerer.

Eksempel:

åpningstider grevlingen svømmehall

Slike svar direkte i søkemotoren gjøres mulig ved bruk av strukturerte data. Et eget kodeoppsett i kildekoden som forteller søkemotorene hva innholdet handler om og på den måten kan servere svar på brukernes spørsmål, kjapt og tidlig. Dette resulterer i god brukeropplevelse.

Sammendrag

Ved å følge noen av disse rådene, vil du kunne redusere fluktfrekvensen på ditt nettsted ytterligere.

Hvis du trenger hjelp til å identifisere elementer og områder på ditt nettsted, kan vi i Digital Opptur hjelpe deg med det.