Google Analytics SEO

http://www.bloginnovazione.it
Google Analytics
Corso formazione base

http://www.bloginnovazione.itErcolePalmeri
Che cos’è e come funziona Google Analytics
Che cos’è la WEB Analytics ?
secondo la Web Analytics Association
”Web Analytics is the measurement, collection, analysis
and reporting of internet data for the purposes of
understanding and optimizing web usage.”
La Web Analytics ha l’obiettivo di comprendere e migliorare l’interazione degli
utenti con il web, rilevare il loro comportamento tramite software e strumenti
appositi e successivamente analizzare i dati raccolti.
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secondo la webtrends
”The measurement of data as it relates to an Internet site, including the
behavior of visitors, the amount of traffic, the conversion rates, web server
performance, user experience, and other information in order to
understand and proof of results and continually improve the results of a site
towards a set of objectives”
La misurazione dei dati relativi a un sito Internet, compresi il comportamento dei
visitatori, la quantità di traffico, i tassi di conversione, le prestazioni del server
Web, l'esperienza utente e altre informazioni al fine di comprendere e provare i
risultati e migliorare continuamente i risultati di un sito verso una serie di
obiettivi.
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secondo la online-behaviour
”Analysis is the process of breaking a complex topic or
substance into smaller parts to gain a better
understanding of it.”
Processo di scomposizione e suddivisione di una analisi articolata in diversi step e
aspetti di studio più miratI, per ottenere una migliore comprensione della WEB
Analitics
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secondo la web analytics demystified
”what we do to make sense of data.”
La Web Analytics sono tutte quelle attività che
facciamo per dare un senso ai dati raccolti.
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Che cos’è la WEB Analytics ? Due Concetti
Non tutti i dati sono uguali e non è possibile fare WEB
ANALYTICS senza di essi
Il dato quantitativo non è sufficiente per gli scopi della
Web Analytics, ma deve essere supportato dal dato
qualitativo. Il dato quantitativo descrive cosa accade, il
dato qualitativo ci dice perchè ciò accade
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Che cos’è la WEB Analytics ? Concorrenza
● Sarebbe inutile analizzare i dati se questi non ci aiutassero a
migliorare il nostro lavoro;
● I dati spesso ci confermano la persistenza di una situazione difficile;
● Spesso il modo migliore per superare la strategia di un concorrente
consiste nel riprodurre esattamente le sue mosse inserendo qualcosa
in più;
● Google Trends può essere uno strumento semplice per capire come
mai la concorrenza raccoglie più traffico;
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Che cos’è la WEB Analytics ? Miglioramento continuo
● Spesso non è sufficiente analizzare il proprio sito, bisogna anche
avere un’idea di come si sta muovendo la concorrenza;
● Il dato competitivo permette di sviluppare il contesto di analisi nel
quale si lavora;
● Google analytics consente di gestire i test A-B con il Website
Optimizer, per provare l’efficacia di due differenti soluzioni. Alla fine
del periodo di test, i dati raccolti consentono di scegliere la soluzione
migliore;
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Google Analytics: definizioni da conoscere
● Dimensioni
○ sono attributi dei dati. Ad esempio, la dimensione Città indica la città, come "Parigi" o "New York". La dimensione Pagina
indica l'URL della pagina visualizzata;
● Metriche
○ Le metriche sono misurazioni quantitative. La metrica Sessioni indica il numero totale di sessioni. La metrica
Pagine/sessione indica il numero medio di pagine visualizzate per ogni sessione;
○ Le metriche raccolte (associate a dimensioni) sono contestuali, e non ha senso confrontare metriche di contesti diversi.
I tre contesti sono:
■ Utente, come le visite relative relative al tipo di utente (età, sesso, città ecc…)
■ Sessione, come il numero di visite con tablet Samsung
■ Hit, come il numero di volte in cui la pagina con un certo titoloviene visualizzato
● Tutti i rapporti di Analytics sono composti da dimensioni e metriche
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● Nelle tabelle dei rapporti di Analytics i valori delle dimensioni sono
riportati nelle righe, mentre quelli delle metriche appaiono nelle
colonne. Ad esempio, questa tabella mostra una dimensione (Città) e
due metriche (Sessioni e Pagine/sessione).
Dimensione Metrica Metrica
Città Sessioni Pagine/sessione
Milano 5000 3,74
Roma 3000 4,55
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● Nei rapporti, è possibile modificare la dimensione e/o aggiungere una
dimensione secondaria. Se aggiungiamo la dimensione secondaria
Browser, alla tabella precedente, viene generata la seguente tabella:
Dimensione Dimensione Metrica Metrica
Città Browser Sessioni Pagine/sessione
Milano Chrome 5000 3,74
Milano Firefox 3000 4,55
Roma Chrome 3500 3,5
Roma Safari 2000 2,5
Roma Firefox 3750 3,7 11

● Visualizzazione di pagina
○ Un'istanza di una pagina caricata (o ricaricata) in un browser;
○ La Visualizzazione di pagina è una metrica definita come il numero totale di pagina visualizzate;
● Sessione
○ Periodo di tempo in cui un utente è attivo sul sito o nella app;
○ Per impostazione predefinita, se un utente non è attivo per 30 minuti o più, qualsiasi attività futura verrà attribuita a una
nuova sessione;
○ Gli utenti che abbandonano il sito e tornano entro 30 minuti verranno conteggiati come parte della sessione
precedentemente abbandonata;
● Conversione
○ E’ un'attività completata, importante per il successo della tua attività. Esempio: una registrazione newsletter completata
(una conversione all'obiettivo); oppure un acquisto (una transazione, a volte chiamata conversione e-commerce);
○ Una conversione può essere macro o micro. Una macro conversione è (es.) una transazione di acquisto completata.
Invece, una micro conversione è un'attività completata, come una registrazione via email, cioè l'utente potrebbe
effettuare una macro conversione.
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● Visitatore Unico
○ Il visitatore è colui che apre e chiude una sessione. La misura è caratteristica in un arco temporale ben specifico, e
indica quanti utenti fisici hanno visitato il sito (o pagina ecc… dipende dai filtri). Il Visitatore unico viene distinto dal
numero IP che lo caratterizza;
● Frequenza di rimbalzo
○ La frequenza di rimbalzo è il rapporto tra le sessioni di una sola pagina divise per tutte le sessioni o la percentuale di
tutte le sessioni sul tuo sito nelle quali gli utenti hanno visualizzato solo una pagina e hanno attivato una sola richiesta
al server Analytics;
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● Obiettivo
○ Impostazione di configurazione che consente di monitorare le azioni o le conversioni che avvengono sul sito o su
un'app mobile;
○ Gli obiettivi ti consentono di misurare la capacità del sito o dell'app di realizzare i tuoi obiettivi target. Per monitorare
azioni riservate, come le transazioni con un importo di acquisto minimo o il tempo di permanenza su una schermata,
puoi impostare obiettivi singoli. Ogni volta che un utente consegue un obiettivo, viene registrata una conversione
nell'account Analytics;
● Sorgente/Mezzo
○ La sorgente è l'origine del traffico, ad esempio un motore di ricerca (come google) o un dominio (mio.com):
○ Il mezzo: la categoria generica della sorgente, ad esempio la ricerca organica (organico), la ricerca a pagamento basata
sul costo per clic (cpc), un referral web (referral);
○ Sorgente/Mezzo è una dimensione che combina le due dimensioni Sorgente e Mezzo. Alcuni esempi di
Sorgente/Mezzo sono
■ google/organico,
■ mio.com/referral
■ newsletter9-2014/email. 14

● Segmento
○ Sottoinsieme di sessioni o utenti che condividono attributi comuni, ad esempio sesso, fasce età, settore merceologico;
○ I segmenti consentono di isolare e analizzare gruppi di sessioni o utenti per una migliore analisi;
○ Ad esempio, è possibile segmentare i dati in base ai canali di marketing per individuare il canale che fa registrare un
incremento degli acquisti. Un'analisi dettagliata dei segmenti di dati consente di capire quali elementi hanno portato a
una modifica dei dati aggregati;
● Codice di Monitoraggio
○ E’ uno snippet di JavaScript che raccoglie e invia dati a Analytics da un sito web;
○ Il codice di monitoraggio può essere aggiunto direttamente all'HTML di ogni pagina del tuo sito o indirettamente
utilizzando un sistema di gestione dei tag come Google Tag Manager;
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● Utenti Attivi
○ Numeri di utenti unici che hanno iniziato una sessione di visita sul sito
● Lifetime Value
○ Misura il lifetime value (LTV) degli utenti acquisiti mediante canali di acquisizione diversi;
○ Il rapporto Lifetime value permette di valutare il valore di utenti diversi, in relazione con il rendimento nel tempo.
■ Ad esempio, è possibile verificare il lifetime value degli utenti acquisiti tramite campagne email o ricerca a
pagamento. Con queste informazioni a disposizione, puoi determinare lo stanziamento più redditizio delle
risorse di marketing per l'acquisizione di tali utenti;
○ E’ possibile anche confrontare i lifetime value degli utenti acquisiti con metodi diversi.
■ Ad esempio, puoi confrontare gli utenti acquisiti tramite ricerca organica con quelli acquisiti tramite social
media, oppure gli utenti acquisiti tramite social media con quelli acquisiti tramite una campagna email, per
individuare il metodo che genera gli utenti più proficui;
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Perchè Google Analytics è meglio ?
● Google Analytics consente ai possessori di un sito internet di
avvicinarsi a un marketing basato sul rendimento;
● E’ possibile tenere traccia di tutte le statistiche del tuo sito web;
○ Ad esempio se scrivi un articolo per un altro sito web ed all’interno inserisci anche
un link verso al tuo sito, potrai vedere esattamente quante persone sono arrivate a
te grazie a quell’articolo.
● Consente di capire esattamente quali sono i metodi che funzionano
per portare traffico oppure no.
● E’ possibile monitorare gli accessi al tuo sito addirittura in tempo
reale!
○ Ad esempio vedere quanti visitatori ci sono attualmente online e che cosa stanno
facendo
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Perchè Google Analytics è meglio ?
● Tiene traccia dei risultati del nostro sistema di business e degli
obiettivi raggiunti;
○ Ricordiamoci che l’obiettivo non è sapere quanti visitano una pagina o come, ma
sapere quanto il nostro sistema è in grado di convertirli in clienti
● Mette a disposizione un servizio di segmentazione avanzato
utilizzando anche attributi personalizzati:
○ ad esempio, potremmo analizzare il traffico filtrando gli utenti che hanno speso
meno di 100 questo mese
● La segmentazione è generata in tempo reale;
● Google Analytics aiuta a capire cosa funziona e cosa non va con il
business online, ma bisogna ricordare che è solo un pianeta di una
galassia;
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Selezionare metriche e KPI, monitorare risultati
Come funziona il codice di monitoraggio
● l codice di monitoraggio di Analytics è composto da codice JavaScript
(Snippet) che raccoglie e invia dati a Analytics dal sito web;
● Il codice di monitoraggio di Analytics è il mezzo che collega il prodotto da
monitorare con Analytics:
○ può essere aggiunto direttamente nell'HTML di ogni pagina del prodotto sito o App;
○ o indirettamente utilizzando un sistema di gestione dei tag come Google Tag Manager;
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Acquisizione dati navigazione
Ci sono 3 tipi di informazioni che il tracking code invia ad Analytics
● hit della pagina;
● hit evento: con quattro tipi di parametro a) Azione, b) Categoria, c)
Label, d) Valore;
● hit di transazione: con SKU, ID transazione, valore ecc...;

Profili e Filtri
● La profilazione in Google Analytics è organizzata tramite una gerarchia
(1/3):
○ Organizzazione o Azienda
■ I prodotti (siti, app ecc…) e gli utenti vengono riuniti in organizzazioni;
■ Un'organizzazione rappresenta l'azienda e permette di accedere agli account di
tutti i prodotti come Analytics, Tag Manager, Optimize…, gestire gli utenti e le
autorizzazioni dei prodotti, nonché visualizzare informazioni quali i contatti
amministrativi e il logo aziendale;
○ Account
■ Un account è il punto di accesso per Analytics e il livello massimo
nell'organizzazione. A un'organizzazione possono appartenere uno o più account
Analytics.
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Profili e Filtri
(2/3):
○ Proprietà
■ Una proprietà è un sito web, un'applicazione per dispositivi mobili o un
dispositivo. Un account può contenere una o più proprietà.
■ Nell'ambito di un account Google Analytics, aggiungendo una proprietà a un
account, Analytics genera il codice di monitoraggio da utilizzare per raccogliere i
dati relativi a tale proprietà.
■ Il codice di monitoraggio contiene un ID unico che identifica i dati di tale proprietà
e li rende facilmente identificabili nei rapporti. Inoltre, Analytics crea una vista
senza filtri per ogni proprietà aggiunta.
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Profili e Filtri
(3/3):
○ Viste
■ Una vista è l’Entry Point per i rapporti e le analisi, cioè una vista definita di dati di
una proprietà;
■ Una proprietà può contenere una o più viste, ad esempio si potrebbe avere:
● una vista di tutti i dati di www.bloginnovazione.it
● una vista che comprende solo il traffico AdWords verso
www.bloginnovazione.it
● una vista che comprende solo il traffico verso un sottodominio come
analytics.bloginnovazione.it
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Profili e Filtri
● I filtri sono uno strumento di
pulizia e gestione dei dati, e
permettono di personalizzare
le viste ottimizzandole per i
nostri scopi;
● Con i filtri possiamo eliminare i
dati sul traffico che non ci
interessano:
○ ad esempio quello dei robot
○ quello dei dipendenti della società
○ i nostri stessi dati
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Profili e Filtri
● I filtri possono essere predefiniti e personalizzati:
○ I predefiniti sono i filtri più utilizzati dall’utente medio di Google Analytics
○ I personalizzati sono impostati totalmente in base alle scelte dell’utente e richiedono
un certo livello di consapevolezza per essere gestiti nel modo migliore
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Profili e Filtri
● Nei filtri predefiniti troviamo:
○ Escludi/Includi traffico dai domini: si utilizza questo filtro per escludere / includere il
traffico proveniente da un determinato dominio;
○ Escludi/Includi solo traffico da indirizzo IP: si utilizza questo filtro per escludere i click
provenienti da un solo indirizzo IP o un intervallo di indirizzi;
○ Escludi/Includi solo il traffico alle sottodirectory: utilizza questo filtro per escludere /
includere solo il traffico indirizzato a una directory del sito web;
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Profili e Filtri
● Nei filtri personalizzati troviamo:
○ Escludi pattern: il filtro esclude righe (hit) di file log che contengono il pattern
specificato. Le righe corrispondenti saranno completamente ignorate, ad esempio un
filtro che esclude Explorer porta all’esclusione di tutte le informazioni in quella riga,
non solo quelle relative al browser;
○ Includi pattern: processo inverso al precedente, tutte le righe che contengono il pattern
vengono acquisite come dato;
○ Minuscole/maiuscole: converte il contenuto del campo in caratteri tutti maiuscoli o tutti
minuscoli;
○ Cerca e sostituisci: filtro che implementa la classica funzione ben nota dei word
processor;
○ Avanzato: consente di creare un campo da uno o due altri campi. Più che un filtro,
questa è un funzione per l’uso combinato di più filtri generandone uno nuovo; 27

Profili e Filtri
● I pattern possono essere specificati utilizzando le espressioni regolari,
con la possibilità di utilizzare i caratteri jolly (alcuni esempi):
* corrisponde a 0 o più degli elementi precedenti
? corrisponde a 0 o 1 degli elementi precedenti
() ricorda i contenuti delle parentesi come elemento
[] corrisponde a un elemento dell’elenco
- crea un intervallo in un elenco
| oppure
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Filtraggio del traffico interno
● Considerando che i modelli di traffico
interno (aziendale) sono diversi da
quelli di traffico esterno, Google
Analytics consente di creare le viste
escludendo o includendo traffico
specifico;
● Es., nel caso di un e-commerce, il
traffico interno potrebbe includere
degli stress test che inviano un
numero elevato di hit a una
determinata pagina;
Possibile usare SubNet e Espressioni
regolari 29

Filtraggio del traffico interno: limitazioni dei filtri
● I filtri sono distruttivi;
● L'applicazione dei filtri agli hit in entrata include, esclude o modifica
definitivamente gli hit di tale vista in base al tipo di filtro. E’ quindi
consigliato sempre mantenere una vista non filtrata dei dati per poter
accedere in qualsiasi momento al set di dati completo;
● L'applicazione dei filtri ai dati può richiedere fino a 24 ore, non è quindi
in tempo reale;
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Filtraggio del traffico interno: limitazioni dei filtri
● I filtri sono oggetti a livello di account, quando crei un filtro diventa
quindi operativo su tutte le proprietà di un account:
○ Se modifichi un filtro a livello di vista, stai modificando il filtro anche a livello di
account e la modifica viene applicata anche alle eventuali altre viste a cui tale filtro è
applicato;
○ Per personalizzare una singola istanza di un filtro esistente utilizzato da più viste,
crea un nuovo filtro e applicalo alla singola vista in questione.
● I filtri vengono applicati dopo l'elaborazione dei dati. Non è possibile
creare un filtro per modificare l'ambito delle dimensioni.
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Campionamento
● Consiste nella selezione di un sottoinsieme di dati relativi al traffico e
alla generazione di rapporti sulle tendenze disponibili nell'insieme
campione;
● Il campionamento è ampiamente utilizzato nelle analisi statistiche, cioè
analisi di un sottoinsieme di dati che produce risultati simili a quelli
dell'analisi sul set completo di dati;
● Le query ad hoc dei dati sono soggette a soglie per il campionamento:
○ Analytics Standard: 500.000 sessioni a livello di proprietà per l'intervallo di date
utilizzato
○ Analytics 360: 100 milioni di sessioni a livello di vista per l'intervallo di date utilizzato
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Campionamento
● I rapporti predefiniti (elencati nel riquadro di sinistra in Pubblico,
Acquisizione, Comportamento e Conversioni) non sono campionati né
in Analytics Standard né in Analytics 360;
● se si utilizza la funzionalità di override UTM, si potrebbero riscontrare il
campionamento in alcuni dei tuoi rapporti Google Ads;
● Le query ad-hoc sono soggette al campionamento se il numero di
sessioni per l'intervallo di date utilizzato eccede la soglia per il tuo tipo
di proprietà:
○ Come -> l'algoritmo di campionamento utilizza un campione di dati che è
proporzionale alla distribuzione quotidiana di sessioni per la proprietà per
l'intervallo definito;
○ Es -> se per un periodo di 5 giorni le sessioni sono campionate al 25%, allora il
campione include il 25% delle sessioni di ogni giorno;
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Cookie e cancellazione dei cookie
● Google Analytics lavora con i cookie originali per generare i rapporti
sulle interazioni dei visitatori;
● Gli utenti possono disattivare i cookie o eliminarli singolarmente;
● Google Analytics lavora anche con un componente aggiuntivo
“opzionale del browser” che disattiva la misurazione da parte di Google
Analytics per qualsiasi sito visitato da un utente. In questo caso
Analytics è impossibilitato a raccogliere dati;
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● Se un sito o un'app utilizza Google Analytics per le app o gli SDK di Google
Analytics per Firebase, Google Analytics raccoglie un identificatore di
istanza di app (per identificare in modo univoco una installazione);
○ Ogni volta che un utente reimposta il proprio identificatore pubblicità, viene
reimpostato anche l'identificatore di istanza di app;
● Se i siti o le app hanno implementato Google Analytics con altri
prodotti pubblicitari di Google, es. Google Ads, possono essere raccolti
identificatori pubblicitari aggiuntivi;
○ Gli utenti però possono disattivare questa funzione e gestire le impostazioni di
questo cookie con le Impostazioni annunci
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● Geolocalizzazione: Google Analytics raccoglie anche gli indirizzi IP
(Internet Protocol) per garantire la sicurezza del servizio e indicare ai
proprietari dei siti web da quale paese, stato o città del mondo
provengono i loro utenti;
● Considera che, Google Analytics fornisce un metodo per mascherare gli
IP che vengono raccolti, ma i proprietari dei siti web hanno accesso agli
indirizzi IP dei loro utenti anche se non utilizzano Google Analytics;
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Domini e Sottodomini
● Uno dei primi concetti da capire quando si utilizza, e si configura
Google Analytics, è in che modo il dominio viene definito "sito";
● L'impostazione predefinita del codice di monitoraggio è studiata per
agevolare il monitoraggio del traffico verso un solo dominio, che non
condivide i dati sugli utenti con altri domini o sottodomini.
○ Es, se l'URL del tuo negozio di articoli pesca è trota.pescashop.com e installi il
codice di monitoraggio, viene automaticamente impostato il monitoraggio dei
dati utente solo per questo singolo URL (grazie all’ID di proprietà);
○ Es, se possiedi il dominio principale, ad esempio www.pescashop.com, e installi
il monitoraggio per tutte le pagine di questo sito, il traffico di utenti e dai
referral viene registrato separatamente per www.pescashop.com.
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Domini e Sottodomini
● Per ogni dominio distinto, i cookie di Analytics standard determinano
due elementi:
○ informazioni utente, e cioè conteggi, sessioni…
○ sorgenti di traffico, e cioè referral, ricerche e campagne pubblicitarie…
● Impostando cookie distinti per un dominio e un sottodominio
(dello stesso dominio), gli utenti unici di ciascuno vengono
conteggiati separatamente e qualsiasi link tra i due siti viene
conteggiato come traffico da referral;
● I due siti non condividono nemmeno i dati di ricerca o della
campagna;
● Questo concetto è vero anche se ogni sito utilizza lo stesso ID
proprietà web nel codice di monitoraggio. 38

Impostazione e studio conversioni, best practice
Configurazione obiettivo
● Amministrazione -> Vista
● Cliccare su Obiettivi
● + NUOVO OBIETTIVO
● + NUOVO OBIETTIVO non è
visibile, hai già 20 obiettivi, max
raggiunto;
● Nuovo obiettivo in tre modi:
○ utilizzare un modello di obiettivo
○ creare un obiettivo personalizzato
○ creare obiettivi intelligenti
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Configurazione obiettivo utilizzando un modello
● Dopo aver selezionato Modello, scegliere una
categoria tra: Entrate, Acquisizione, Richiesta di
informazioni, Coinvolgimento:
○ I modelli sono personalizzati in base alle attività di
settori specifici (auto e motori, intrattenimento e così
via)
● Inserisci poi una descrizione, e definisci la
tipologia di obiettivo: destinazione, durata,
pagine/sessione ed evento
● Infine c’è da specificare la quantificazione
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Configurazione obiettivo personalizzato
● Selezionare Personalizzato nell'elenco di
opzioni;
● Inserisci poi una descrizione, e definisci la
tipologia di obiettivo: destinazione, durata,
pagine/sessione ed evento
● Infine c’è da specificare la quantificazione
---> La specifica dei tipi di obiettivo e dei valori,
include anche la configurazione della
canalizzazione
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Configurazione obiettivi intelligenti
● Gli obiettivi intelligenti sono configurati a livello di vista, e utilizzano la
tecnologia di apprendimento automatico;
○ analizzano decine di segnali relativi alle sessioni, con lo scopo di determinare quali di
esse sono una conversione;
○ a ciascuna sessione viene assegnato un punteggio, in base al quale le sessioni
"migliori" vengono tradotte in obiettivi intelligenti;
● Esempio di segnale incluso nel modello degli obiettivi intelligenti sono la
Durata della sessione, Pagine per sessione, Località, Dispositivo e
Browser.
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Esempi di Obiettivo
● Produrre un esempio di obiettivo Destinazione
● Produrre un esempio di obiettivo Download
● Produrre un esempio di obiettivo con canalizzazione
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Ecommerce
● Per vedere i dati sull'e-commerce, è necessario prima attivare l’opzione
E-commerce per ogni vista coinvolta;
● Aggiungere il codice di monitoraggio nel sito (o app), (con Google Tag
Manager);
● Di base sono disponibili i seguenti rapporti:
○ Panoramica: riepilogo di Entrate, Tasso di conversione e-commerce, Transazioni,
Valore medio ordini e altre metriche.
○ Rendimento prodotti: Entrate, Acquisti, Quantità, Prezzo medio e Qtà media per SKU e
Categoria.
○ Rendimento vendite: Entrate per Data.
○ Transazioni: Entrate, Tasse, Spedizione e Quantità per ID transazione.
○ Tempo all'acquisto: Giorni alla transazione e Sessioni per transazione.
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Ecommerce
● In seguito all’impostazione ecommerce, possibile individuare quanto
segue:
○ I prodotti che si vendono meglio e di conseguenza i prodotti più adatti alla base clienti,
e le migliori strategie di marketing;
○ Le entrate per transazione e il numero di prodotti per transazione;
○ Il tempo necessario ai clienti per completare un acquisto e il numero di sessioni. Se i
cicli di vendite sono stabili o fluttuano in modo prevedibile in base al prodotto o al
periodo dell'anno, puoi utilizzare queste informazioni (insieme alle previsioni di vendita
complessive) per prevedere in modo attendibile le entrate. Se i clienti effettuano in
genere numerose visite prima di acquistare, considera la possibilità di ristrutturare il
tuo sito in modo da facilitare l'accesso alle pagine di acquisto oppure di inserire opzioni
che consentano agli utenti di confrontare i prodotti e i prezzi con quelli della
concorrenza. 45

Come iniziare a utilizzare Google Analytics
Panoramica di Google Analytics
●
46

Panoramica di Google Analytics: Utenti Attivi
● Metrica che permette di analizzare lo stato di interesse generato
dal sito o app. Vengono rapportati gli utenti attivi in 1 giorno, 7
giorni, 14 giorni e 30 giorni;
● I valori sono da considerare in base all’intervallo di date inserito.
Se, ad esempio abbiamo inserito come analisi il periodo dal 1 al 30
luglio 2018 il sistema ci restituirà i seguenti risultati:
○ Utenti attivi 1 giorno –> riferiti al 30 luglio.
○ Utenti attivi 7 giorni –> ultimi sette giorni dell’intervallo.
● Se i numeri sono bassi, significa che l’attività marketing non è
ritenuta interessante, o c’è un errore tecnico sui contenuti
visualizzati, visita non piacevole (magari popup intrusivi, apertura
lenta della pagina etc.) 47

Panoramica di Google Analytics: Utenti Attivi
●
48

Panoramica di Google Analytics: Life Time Value
● Valuta il valore di utenti diversi per la tua attività in base al rendimento
nel corso del tempo su più sessioni;
● Es, puoi verificare il lifetime value degli utenti acquisiti tramite email o
ricerca a pagamento;
● E’ possibile anche confrontare i lifetime value degli utenti acquisiti con
metodi diversi:
○ Ad esempio, puoi confrontare gli utenti acquisiti tramite ricerca organica con quelli
acquisiti tramite social media, oppure gli utenti acquisiti tramite social media con
quelli acquisiti tramite una campagna email, per individuare il metodo che genera gli
utenti più proficui.
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Panoramica di Google Analytics: Analisi di Coorte
● Analisi di Coorte da Wikipedia:
○ La coorte nella scienza statistica e nella demografia indica un insieme di individui,
facenti parte di una popolazione comunque predefinita, che sono caratterizzati
dall'aver sperimentato uno stesso evento in un periodo predefinito.
○ Un esempio di coorte sono i nati in un determinato anno.
○ Negli studi statistici si tende ad evidenziare, per coorti predefinite, i parametri che
misurano un fenomeno socio-economico.
● In origine era una unità (numerica e tattica) dell’esercito romano
● Successivamente è stata usata anche nell’esercito napoleonico e nella
milizia fascista
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● Una coorte è un gruppo di utenti con caratteristiche comuni;
● Es: tutti gli utenti che presentano lo stesso valore per Data acquisizione
appartengono alla stessa coorte;
○ Il rapporto Analisi di coorte permette di isolare e analizzare il comportamento di una
coorte, per valutare le risposte ad azioni di remarketing nel breve periodo, come le
campagne di email;
○ Verificare la variazione quotidiana, settimanale e mensile del comportamento e del
rendimento di singoli gruppi di utenti rispetto a quando sono stati acquisiti;
○ Organizzare gli utenti in gruppi in base a caratteristiche comuni, come la data di
acquisizione, e successivamente analizzare il comportamento di tali gruppi in base a
metriche come Fidelizzazione utenti o Entrate;
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Aprendo il menu laterale alla voce Pubblico troverai la scelta Analisi Coorte,
che risulta essere attualmente ancora in versione beta.
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Accedendo alla schermata relativa all’Analisi Coorte, vedrai un menu che ti
metterà in grado di selezionare la coorte sulla quale vuoi stringere l’analisi.
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Il tipo di coorte – la dimensione sulla quale segmentare e costituire un gruppo omogeneo. Attualmente,
l’unico tipo di coorte a disposizione dell’utente di Google Analytics è relativo alla data di acquisizione.
La dimensione della coorte – corrisponde al valore della dimensione che hai selezionato nel tipo di
coorte.Ad esempio, nella segmentazione per data di acquisizione potrai decidere se creare un gruppo
sulla base degli utenti che sono stati acquisiti nello stesso giorno, nella stessa settimana o nello stesso
mese
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Metrica – ossia, ciò che stai misurando come tratto distintivo all’interno della coorte, e che confronterai
con la popolazione in generale o con quella di un’altra coorte. Ad esempio, se selezioni: Durata sessione
per utente, troverai il tempo medio trascorso dai membri della coorte sul tuo sito web; con Fidelizzazione
utenti, invece, vedrai la percentuale di utenti che hanno effettuato visite di ritorno nel dato di periodo di
tempo.
Intervallo date, infine, corrisponde al periodo di tempo oggetto di analisi. Varia in funzione dei valori che
hai indicato nella dimensione della coorte. 57

Il grafico che vedi qui sotto è relativo alla fidelizzazione utenti su base settimanale in un intervallo di nove
settimane.
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La prima colonna del grafico rappresenta, le coorti e il numero di utenti in ciascuna coorte.
Nel nostro caso, gli utenti acquisiti in ogni periodo di tempo nel sito web di esempio di cui stiamo vedendo i
dati.
Le colonne successive indicano gli incrementi dei valori che hai selezionato quando hai stabilito la
dimensione della coorte. Ad esempio, se hai indicato un incremento per settimana, vedrai i dati relativi alla
prima, seconda, terza settimana e così via.
Le celle identificano invece i valori oggetto di analisi (metrica scelta) per ogni coorte in ogni periodo di
tempo da te indicato.

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Nell’esempio vediamo che mediamente c’è un tasso di fidelizzazione medio dell’intera popolazione degli
utenti del 4% nella prima settimana (quella successiva alla settimana 0, che identifica le coorti), del 1,63%
nella seconda settimana e così via.
All’interno di ogni singola cella, puoi trovare lo stesso valore relativo alla sola coorte identificata: dal
confronto del dato di ogni cella in relazione a quelli delle altre coorti nello stesso periodo e della popolazione
nel suo complesso è possibile ottenere indicazioni molto importanti rispetto al comportamento degli utenti
che visitano il nostro sito.

Panoramica di Google Analytics: Esplorazione Utente
● Il rapporto presenta i migliori 10.000 utenti;
● Esplorazione utente ci permette di isolare ed esaminare il
comportamento dei singoli utenti, e ogni utente è associato a un ID;
● Perchè ?:
○ Utile capire il comportamento aggregato durante la gestione di alcune attività come
ad esempio le campagne indirizzate ad aree geografiche estese;
○ Utile capire il comportamento dei singoli utenti quando
■ vuoi personalizzare l'esperienza di navigazione o
■ è necessario acquisire informazioni dettagliate su un'esperienza utente specifica
o
■ risolvere eventuali problemi ad essa associati, come outliers, cioè casi estremi,
casi in cui i parametri si discostano dai valori medi;
61

Panoramica di Google Analytics:
Esplorazione Utente
● Per ogni utente, è possibile
visualizzare i seguenti dati
iniziali:
○ Sessioni
○ Durata sessione media
○ Frequenza di rimbalzo
○ Entrate
○ Transazioni
○ Tasso di conversione all'obiettivo
62

Google Analytics: Frequenza di Rimbalzo
Un “rimbalzo” si verifica quando qualcuno visita il
tuo sito Web, e se ne va senza interagire. La
frequenza di rimbalzo indica la percentuale di
visitatori che rimbalzano dal tuo sito.
Google Analytics considera un visitatore che ha
interagito con il tuo sito, se ha visitato almeno una
pagina aggiuntiva. La frequenza di rimbalzo che
puoi leggere nel rapporto generale su Google
Analytics, è la frequenza di rimbalzo riferita a tutto il
sito. Praticamente è il numero medio di rimbalzi su
tutte le pagine, diviso per il numero totale di visite
su tutte quelle pagine nello stesso periodo.
63
Puoi anche tenere traccia della frequenza di rimbalzo di una singola pagina, o di un segmento o
sezione del tuo sito. La frequenza di rimbalzo di una singola pagina, è esattamente il numero totale di
rimbalzi diviso per il numero totale di visite su una pagina.

Ma quale è il valore di Frequenza di rimbalzo ottimale ?
Per fare una corretta valutazione, è bene considerare diversi parametri come il tipo di attività
commerciale, l’industria, il Paese e i tipi di dispositivi utilizzati dai tuoi visitatori. Questi sono tutte
informazioni che influenzano la soglia di frequenza di rimbalzo, del tuo sito.
64

Ad esempio, Brafton ha riscontrato che la frequenza media di rimbalzo è del 58,18%. Tuttavia, la loro
ricerca mostra che i tassi di rimbalzo sono più elevati per le aziende B2B rispetto alle imprese B2C.
65

Google Analytics offre una visualizzazione rapida
della frequenza media di rimbalzo per quello che
crede sia il tuo settore. Lo fa con il benchmarking.
Innanzitutto, devi impostare il benchmarking in
Google Analytics.
Sotto la sezione di amministrazione, fai clic su
“Impostazioni account” e quindi seleziona la
casella “Benchmarking”.
66

Nella sezione “Pubblico” di Google Analytics, vai in “Benchmarking”. Quindi seleziona “Canali”. Ora puoi
scegliere il parametro da esaminare e confrontare per arco temporale. Questo dovrebbe darti un’idea
migliore del rendimento della frequenza di rimbalzo del tuo sito web rispetto alla media per canale.
67

Per analizzare meglio la percentuale visualizzata, puoi fare il drill down per visualizzare le frequenze di
rimbalzo specifiche della sezione del sito web.
68

Con la funzione di Drilldown sulle pagine di destinazione, o la funzione filtro avanzato: puoi visualizzare
le percentuali medie di rimbalzo per le sezioni del tuo sito.
69

Se vuoi approfondire, puoi farlo andando in “Acquisizione”, quindi “Tutto il traffico”, quindi “Canali”.
Quindi fai clic sul pulsante “Confronto” sulla destra e filtra per “Frequenza di rimbalzo” per vedere quali
canali sono superiori o inferiori alla media.
70

Come puoi migliorare la frequenza di rimbalzo ? Difficile ridurre la frequenza di rimbalzo se non si comprende
cosa sta causando l’attuale valore. Esistono due modi per modificare la frequenza di rimbalzo.
L’approccio ottimale consiste nel segmentare la frequenza di rimbalzo, per riuscire a individuare i punti di intervento. Puoi
creare tutti i tipi di segmenti diversi in Google Analytics per analizzare meglio la frequenza di rimbalzo. Puoi persino
creare variabili personalizzate in Google Analytics, andando in PUBBLICO -> Personalizzato -> Variabili personalizzate.
Vediamo ora nove diverse possibilità di segmentazione, che ti aiuteranno a valutare e migliorare la frequenza di rimbalzo.
71

Segmenta per genere: Per guardare la frequenza di rimbalzo per sesso, guarda sotto PUBBLICO -> Dati demografici ->
Sesso, appena sotto Età. Questo rapporto indica la frequenza di rimbalzo per maschi e femmine.
Ora puoi facilmente vedere se il tuo sito è migliore nel trattenere un genere rispetto l’altro. Il targeting per genere con
tattiche come linguaggio e colori diversi, può influire sulla visualizzazione e sul comportamento di acquisto. Se hai una
frequenza di rimbalzo maggiore con un genere, assicurati di non creare involontariamente la percezione che stai
prendendo di mira solo l’altro sesso.
72

Segmento per nuovi visitatori
Un buon segmento da verificare è il “Nuovi vs. Di ritorno”. Per guardare la frequenza di rimbalzo per nuovi visitatori, guarda sotto
PUBBLICO -> Comportamento -> Nuovi vs. Di ritorno
Puoi vedere se i tuoi nuovi visitatori stanno rimbalzando a una velocità superiore rispetto ai tuoi visitatori di ritorno. Per ottenere più
informazioni da questo segmento, è possibile visualizzare la fonte di acquisizione come una dimensione secondaria.
73

Fai clic sull’elenco a discesa “Dimensione secondaria” nella parte superiore della tabella e seleziona
Acquisizione -> Sorgente.ondaria.
74

Segmento per località
Per interrogare la frequenza di rimbalzo, relativamente al domicilio dei visitatori, guarda sotto
PUBBLICO -> Dati geografici -> Località. In particolare puoi cliccare su un paese per scoprire la
frequenza di rimbalzo per città
75

Segmenta per affinità
Puoi esaminare il traffico del tuo sito per categorie di affinità. Per far questo, scegli PUBBLICO -> Interessi – Categorie di affinità, appena
sotto Panoramica. Questo rapporto indica la frequenza di rimbalzo in base agli interessi dei visitatori.
76

Segmenta per affinità
Per identificare meglio le caratteristiche di questo
raggruppamento, posso cliccare sulla categoria
“Technology/Technophiles“, e scoprire che i tecnologici con
un’età compresa tra i 45 e 54 hanno una frequenza di
rimbalzo del 50%
cliccando sulla quarta categoria, cioè 45-54 anni, scopro che
i visitatori che hanno una frequenza di rimbalzo tra le più alte
sono di genere maschile e con un’età tra i 45 e 54 anni.
77

Segmenta per browser
Puoi esaminare il traffico del tuo ecommerce considerando il browser di navigazione. Per far questo, scegli PUBBLICO -> Tecnologia –
Browser e sistema operativo. Questo rapporto indica la frequenza di rimbalzo media dei visitatori che utilizzano uno specifico browser per
la navigazione.
Se un browser ha una frequenza di rimbalzo maggiore rispetto agli altri, potrebbe voler dire che non hai configurato bene il tuo sito per
quel browser.
78

Segmenta per browser
È inoltre utile verificare anche le versioni dei browser. Ad esempio, non basta controllare Safari. Conviene anche vedere le versioni 11.0 e
11.1 di Safari, cliccando su Safari
Se uno ha una frequenza di rimbalzo sensibilmente più alta, il tuo sito potrebbe avere bug o problemi di UX con quella versione del
browser. Anche se si trattasse di un browser obsoleto, è necessario risolvere il problema se il browser continua a generare traffico.
79

Panoramica di Google Analytics: Esplorazione Utente, creare un segmento
● Se altri rapporti indicano che un determinato segmento ha generato
un comportamento da analizzare, è possibile esaminare gli utenti
inclusi in quel segmento;
● Es, se il rapporto Pubblico -> Panoramica evidenzia che il segmento
18-24 anni presenta una frequenza di rimbalzo elevata, è possibile
analizzare il segmento utilizzando esplorazione Utente, e poi
analizzare i singoli utenti per verificare se il rimbalzo o l'uscita si
riferiscono alla stessa pagina o allo stesso gruppo di pagine.
80

Panoramica di Google Analytics: Esplorazione Utente, creare un segmento
●
81

Panoramica di Google Analytics: Dati demografici -> Panoramica
● S
82

Panoramica di Google Analytics: Dati demografici -> Età
● S
83

Panoramica di Google Analytics: Dati demografici -> Sesso
●
84

Panoramica di Google Analytics: Interessi -> Panoramica
● S
85

Panoramica di Google Analytics: Interessi -> Categorie di affinità
86

Panoramica di Google Analytics: Interessi -> Segmenti in-market
● Le informazioni relative agli interessi offrono un contesto per espandere la tua pubblicità in
mercati correlati (Categorie di affinità) e per concentrarla esattamente sugli utenti che
dimostrano una propensione a usufruire dei tuoi contenuti o ad acquistare i tuoi prodotti
(Segmenti in-market, Altre categorie)
87

Panoramica di Google Analytics: Interessi -> Altre Categorie
● S
88

L’Account i profili e gli utenti
● Per usare Analytics è necessario
un account Google
● Da tenere presente che:
○ Ogni account Analytics può avere
fino a 50 proprietà, ciascuna delle
quali può avere fino a 25 viste;
● E’ possibile concedere ad altri
utenti autorizzazioni di
visualizzazione su:
○ Un account Analytics
○ Una proprietà in un account
Analytics
○ Una vista in una proprietà
89

Le metriche di base
● Le metriche utente sono calcolate in due modi:
○ Come totali complessivi
■ La metrica è visualizzata come una statistica di riepilogo dell'intero sito, ad
esempio: sessioni o frequenza di rimbalzo;
○ In associazione con una o più dimensioni dei rapporti
■ Il valore della metrica è qualificato dalle dimensioni selezionate.
● Sul calcolo delle metriche incide anche la sovrapposizione di più di
una dimensione a una determinata metrica:
○ es, per analizzare la durata, supponiamo di utilizzare le dimensioni Tipo di utente
(Nuovo o di ritorno) e Lingua. Il calcolo degli utenti nuovi e di ritorno sarà lo
stesso, ma quando si visualizzano in dettaglio i nuovi utenti utilizzando la
dimensione Lingua, il calcolo viene modificato dalla dimensione aggiuntiva.
90

Le metriche di base
● Per la visualizzazione dei rapporti, Analytics utilizza diverse tipologie
di calcolo o modelli di attribuzione per produrre i dati visualizzati nei
rapporti;
● Come se ogni rapporto fosse una risposta a una domanda sull'analisi
utenti. Ogni domanda rientra in una specifica categoria:
○ Contenuti: quante volte è stata visualizzata una determinata pagina ?
○ Obiettivi: quali URL di pagina hanno contribuito a generare il tasso di conversione
all'obiettivo più elevato ?
○ E-commerce: qual è il valore apportato a una transazione da una determinata
pagina ?
○ Ricerca interna: quali sono i termini di ricerca interni che hanno contribuito a una
transazione ?
91

Le metriche di base
● Il modello di attribuzione utilizzato da Analytics per ognuna di queste
categorie, è diverso;
● Questo è il motivo per cui alcune metriche sono presenti in alcuni
rapporti e in altri no. Questo è dovuto al modello di attribuzione
utilizzato per uno specifico rapporto;
● Fondamentalmente i modelli di attribuzione sono tre:
○ Per richiesta
○ Valore pagina
○ Ricerca su sito
92

Le metriche di base
● Attribuzione Per richiesta
○ è il metodo di attribuzione più semplice, e produce valori aggregati per una sola
metrica o per una coppia metrica/dimensione;
○ i valori sono determinati da richieste di singoli utenti;
○ per una richiesta, è possibile cercare una dimensione e/o metrica specifica;
● Esempi di dimensioni disponibili a livello di richiesta:
○ URL pagina: pagina a cui si accede;
○ campagna: se un utente arriva tramite una campagna;
○ agente utente: le richieste di un utente contengono le informazioni sul browser e
inviate dal browser tramite la richiesta HTTP/GET;
93

Le metriche di base
● Attribuzione Valore pagina
● Risponde alla domanda: "Che livello di utilità ha avuto la mia pagina,
considerando il valore di un obiettivo o delle entrate?";
● Questo modello di attribuzione è anche detto "previsionale", in
quanto attribuisce una valore a una pagina aspettando gli obiettivi
e/o gli acquisti, dopo che la pagina è stata visitata;
94

Le metriche di base
● Attribuzione Ricerca su sito
● Ha come obiettivo la stima dei tassi di conversione all'obiettivo e i
valori obiettivo per termine di ricerca;
● Il valore obiettivo viene attribuito al termine di ricerca che porta alla
conversione;
95

Le metriche di base
● visite o sessioni: tempo che l’utente trascorre sul sito web;
● il numero delle visite e quello dei visitatori non è detto che sia lo stesso;
● il tempo, è possibile misurare il tempo che l’utente trascorre sul tuo sito;
● visualizzazioni di pagina: numero di pagine che vengono visualizzate
● pagine/sessione: cioè quante pagine sono state visualizzate in media in
una sessione;
● frequenza di rimbalzo: misura il comportamento dell’utente, indica il
grado di interesse dell’utente, è la misura di una sola pagina visualizzata
dall’utente sul tuo sito, in poche parole può essere descritta così: sono
arrivato sul tuo sito, non mi interessa, me ne sono andato.
96

Le principali sezioni del report di Google Analytics
● 1) Link di account e organizzazione: in alto a sinistra, consentono di
accedere alle organizzazioni e agli account di Google Analytics
97

● 2) In alto a destra, Diagnostica e account Google: Icone per notifiche,
messaggi di diagnostica, impostazioni utente di Analytics e account
Google.
98

● 3) Nella parte sinistra, Navigazione nei rapporti:
menu a discesa per accedere a tutti i rapporti, C'è
una casella di ricerca per individuare rapidamente un
rapporto specifico.
99

● 4) In alto, la Barra delle azioni: include il titolo del rapporto, la
percentuale campione, i controlli che agiscono sul rapporto nel suo
complesso: salva, esporta, condividi e modifica per creare un
rapporto personalizzato..
100

● 5) Aggiungere segmenti e impostare l'intervallo di date: Per
confrontare sottoinsiemi di dati diversi, si aggiungono i segmenti ai
rapporti.
101

● 6) Schede dei rapporti: si visualizzano i dati in una o più schede e
forniscono più viste dei dati. La maggior parte dei rapporti standard
include una scheda che generalmente è divisa in due parti: un grafico
dei dati in alto e una tabella di dati in basso.
102

● 7) Nella parte superiore della maggior parte delle schede viene
visualizzato un grafico dei dati. I controlli del grafico sono:
○ Selettore delle metriche del grafico: sul grafico puoi confrontare due metriche;
○ Pulsanti della scala temporale del grafico: consentono di modificare la scala
temporale;
○ Pulsanti del tipo di grafico
103

● 8) Tabella di dati: La parte inferiore visualizza i dati in formato
tabulare. La dimensione e le metriche principali visualizzate
dipendono dal tipo di rapporto e dal gruppo di metriche selezionati
nei controlli della scheda Esplorazione.
104

L’importanza di analizzare il pubblico
I visitatori unici
● Su Google Analytics, il numero di visitatori unici (o utenti, sono sinonimi) misura il
numero di cookie “utente” univoci che hanno visitato il sito, nel periodo selezionato sul
pannello.
● possiamo considerare i visitatori unici come il numero di persone che ha visitato il sito,
nel periodo selezionato.
● Pubblico –> Panoramica.
105

I visitatori unici
● Analizzare i visitatori unici, ci dice:
○ Quale è il numero di persone che ha visitato il mio sito, in un certo periodo;
○ rispetto le attività promozionali che sto conducendo, aumentano i visitatori ?
● possiamo assumere che tanto maggiore è il numero di Visitatori unici del nostro sito,
tanto maggiore è la sua popolarità e/o visibilità e/o efficacia delle nostre attività
promozionali;
● Il numero di visitatori unici è un indicatore
● il numero di visitatori unici non ci da indicazioni specifiche su cosa dobbiamo fare per
migliorare… o per migliorare le vendite;
● Analytics, non può contare le persone reali, ma solo i cookie che hanno visualizzato il
sito
○ Il cookie è una specie di etichetta che viene attaccata al nostro browser
106

Le informazioni geografiche e lingua: Lingua
107

Le informazioni geografiche e lingua: Località -> Overlay Mappa
108

Le informazioni geografiche e lingua: Località -> Esplorazione
109

Piano di misurazione
110
Obiettivo
1. Strategia
a. Tattica 1
i. KPI
b. Tattica 2
i. KPI 1
ii. KPI 2
2. Strategia 2
a. Tattica
i. KPI

Come scegliere sorgenti di traffico più performanti
Il traffico da Google AdWords
● Analytics e AdWords possono essere connessi tra di loro così da
permettere lo scambio dei dati;
● Per prima cosa bisogna linkare l’account AdWords con l’account
Analytics:
○ da Amministrazione, e sotto il menu Proprietà, selezionare “Collegamento AdWords”.
○ Scegliere quindi l’account AdWords da associare e Configurazione Link
111

Come scegliere sorgenti di traffico più performanti
Il traffico da Google AdWords
● Alla fine di questa procedura ci viene chiesto se abilitare il tagging
automatico delle campagne, cioè per fare in modo che il sistema
provvede automaticamente alla modifica delle url per il tracciamento
della campagna;
● Terminata la configurazione, AdWords invia ad Analytics i dati che
verranno quindi analizzati con maggiore dettaglio;
● Se aggiungiamo il costo, i dati sul costo delle visite vengono inviati ad
Analytics per arricchire i dati già presenti sulle campagne AdWords;
● Le informazioni di costo concorrono per il calcolo del ROI;
● Per eliminare il collegamento, ritornare in Amministrazione -> Proprietà
-> AdWords -> Scollega 112

Misurare l’efficacia dei contenuti e landing page
Monitoraggio eventi
● Gli eventi sono iterazioni tra utenti e contenuti, indipendentemente dal
caricamento di una pagina web o di una schermata.
● Monitorare gli eventi vuol dire avere un feedback su diversi aspetti del
prodotto da monitorare. Ad esempio: un download, clic su annunci per
dispositivi mobili, elementi Flash, azioni, elementi incorporati AJAX e
riproduzioni video sono tutti esempi di azioni che possono essere
monitorate come gli eventi;
● E’ possibile monitorare eventi su un sito WEB (mediante Snippet), o su
una App mediante Event Tracking
113

Monitoraggio eventi
● Un evento include i seguenti componenti:
○ Categoria
○ Azione
○ Etichetta (facoltativa)
○ Valore (facoltativo)
● Un hit (cioè il verificarsi) da evento comprende un valore per ogni
componente e tali valori vengono visualizzati nei rapporti di Analytics
114

Monitoraggio eventi
● Per esempio, si potrebbe impostare un pulsante "Riproduci" per i video,
affinché mandi un hit da evento con i seguenti valori:
○ Categoria: "Video"
○ Azione: "Riproduci"
○ Etichetta: "Primo compleanno del bambino"
● e un evento pagina video, affinché mandi un hit da evento con i seguenti
valori:
○ Azione: "Apertura pagina"
○ Etichetta: "Visualizzazione"
115

Monitoraggio eventi
● Per raggruppare gli oggetti da monitorare, è necessario definire la
Categoria dandogli un nome. Per elementi correlati dell’interfaccia, è
buona norma utilizzare la stessa Categoria;
● Se volessimo monitorare quante volte viene scaricato un video, faremo:
○ Azione: "Scaricati"
○ Etichetta: "Via col vento"
● In questo modo, nei rapporti sarà presente una sola categoria (Video) e
possiamo visualizzare metriche aggregate per l'interazione dell'utente
con l'insieme totale di elementi per quel singolo oggetto video.
116

Monitoraggio eventi: Categorie
● E’ consigliato definire le categorie prima di implementare i rapporti;
● Ad esempio:
○ per monitorare tutti i singoli filmati all'interno di una stessa categoria "Video", in modo
da ottenere i numeri aggregati per tutte le interazioni video, a prescindere dal video
con cui gli utenti interagiscono;
○ Oppure si potrebbero creare delle categorie sulla base del tipo di video, esempio una
per i documentari e una per i video musicali;
○ Definendo inoltre una categoria a parte per i download di video:
■ Video - Film
■ Video - Musica
■ Download
In questo caso è possibile vedere nei
rapporti il conteggio totale degli
eventi combinati per tutte e tre le
categorie
117

Monitoraggio eventi: Azione
● Di norma, il parametro azione viene utilizzato per assegnare un nome al
tipo di evento o interazione da monitorare per uno specifico oggetto
web;
● Ad esempio, con una sola categoria "Video", puoi monitorare una serie di
specifici eventi, quali:
○ Orario in cui viene completato il caricamento del video
○ Clic sul pulsante "Riproduci"
○ Clic sul pulsante "Interrompi"
○ Clic sul pulsante "Metti in pausa"
118

Monitoraggio eventi: Azione
● Nel dare il nome a un'azione, è necessario considerare due importanti
caratteristiche relative a come un'azione evento viene utilizzata nei
rapporti:
○ Tutte le azioni vengono elencate indipendentemente dalle loro categorie principali,
avendo di fatto un altro modo per segmentare i dati sugli eventi nei rapporti;
○ Un evento unico viene determinato da un nome unico di un'azione;
■ Quindi, utilizzando nomi duplicati di azioni in più categorie, potresti influenzare i
rapporti finali...
119

Monitoraggio eventi: Etichetta
● Le etichette permettono di fornire informazioni aggiuntive agli eventi che
vuoi monitorare;
● Es: evento visualizzazione filmati, l’etichetta può essere il titolo del film,
oppure il nome di un file quando monitori i download;
○ Categoria: "Download"
○ Azione: "PDF"
○ Etichetta: "/mioFile.pdf"
● Esiste un rapporto che mostra tutte le etichette create;
120

● Un'etichetta può essere considerata come un modo per creare
un'ulteriore dimensione nei rapporti per l'interazione degli utenti con
oggetti delle pagine;
● Es, se noi abbiamo ‘n’ video su una pagina specifica. Questi video
possono utilizzare la categoria "Video" con l'azione "Riproduci", e ognuno
può avere un'etichetta distinta, come il nome del film stesso;
● In questo modo verranno visualizzati come elementi distinti nei rapporti;
○ Categoria: "Video", Azione: "Riproduci", Etichetta: "Incredibili 1"
○ Categoria: "Video", Azione: "Riproduci", Etichetta: "Incredibili 2"
121

● Tutte le etichette vengono elencate indipendentemente dalle loro
categorie e azioni principali. Abbiamo a disposizione altro modo utile per
segmentare i dati sugli eventi nei rapporti;
● Un evento unico viene determinato parzialmente da un nome di
etichetta unico. Si possono utilizzare nomi duplicati di etichette in più
categorie e azioni, ma in questo modo possiamo influenzare gli eventi
unici che vengono calcolati;
122

Monitoraggio eventi: Valore
● Nella gestione degli eventi, il valore differisce in quanto è un numero
intero e non una stringa, utile quindi per assegnare un valore numerico a
un oggetto codificato della pagina;
● Es, possibile usare il valore per fornire il tempo in secondi per il
caricamento di un player;
● Quindi:
○ Categoria: "Video",
○ Azione: "Tempo di caricamento del video",
○ Etichetta: "Pulp Fiction",
○ Valore: tempoDownload
123

Misurare e monitorare il ROI
Monitoraggio eventi: Valore
● Nei rapporti, il valore viene interpretato come un numero e come tale
viene gestito in base alle esigenze: conteggio, media, ecc...;
● Il rapporto determina anche il valore medio per la categoria;
● I numeri interi negativi non sono supportati;
124

Creazione di obiettivi e canalizzazioni
● Premessa:
○ Immaginiamo di dover realizzare un report per misurare il livello di interesse verso un
nuovo prodotto;
○ E’ stata quindi realizzata una landing-page ad hoc, con informazioni sul prodotto e
form di acquisizione dati del visitatore;
● Obiettivo:
○ Sapere i numeri di quante persone hanno visitato la pagina;
○ Quanto tempo sono state sulla pagina;
○ Obiettivo misurabile: completamento della form, grado di conversione della pagina,
cioè percentuale del traffico completa l’obiettivo.
125

● Prima di arrivare al compimento di un obiettivo, il visitatore ha seguito
un percorso predeterminato “a imbuto”;
● Vediamo qui di seguito il percorso seguito per l’iscrizione di un utente
alla newsletter
Visualizzazion
e Form
Compilazione
Form
Iscrizione
Newsletter
Conferma Iscrizione
Obiettivo Raggiunto !!!
● L’Obiettivo è il principale parametro di confronto con il piano di
marketing di un progetto;
● Domanda: quali sono gli obiettivi da monitorare ? 126

● Google Analytics riconosce quattro
tipi di obiettivi:
○ Destinazione: quando è raggiunta una
pagina precisa;
○ Durata: quando si raggiunge un certo
tempo per vista;
○ Pagine visualizzate: quando un utente
visualizza almeno un certo numero di
pagine;
○ Evento: quando il visitatore compie
un’azione definita come evento; Amministrazione -> Vista -> Obiettivi -> Nuovo
Obiettivo 127

● E’ possibile attivare o disattivare gli
obiettivi presenti;
● Come per i filtri possiamo scegliere
tra obiettivi standard o impostarli
noi;
I dettagli obiettivo dipendono dalla tipologia di
obiettivo selezionata in “Descrizione obiettivo”
128

● La canalizzazione serve per verificare le sorgenti di traffico che
portano a uno specifico obiettivo;
● Se un obiettivo viene raggiunto tramite un preciso percorso, Analytics
ci consente di specificare i vari passaggi, tramite le url, e di definire
quali siano quelli obbligatori o meno;
● Con questo strumento è possibile capire perchè un sistema di
conversione non funziona, analizzando il percorso effettuato
dall’utente e confrontandolo con quello previsto, è possibile capire
dove vengono persi i soldi investiti;
129

● Una volta creati gli obiettivi e le canalizzazioni,
analytics inizierà a raccogliere i dati;
● Successivamente possiamo visualizzare il
comportamento dal menu Conversioni -> Obiettivi;
● E’ possibile condividere l’impostazione degli
obiettivi mediante opzione “Condividi Asset” nel
menu amministrazione -> Vista -> Strumenti e
Risorse Personali
130

Creazione di obiettivi e canalizzazioni: esempio obiettivo “url fisso”
● Prima di procedere alla configurazione è necessario verificare che
l'URL dell'obiettivo sia esclusivo per la pagina/l'obiettivo e coerente da
una vista all'altra:
○ Potrebbe essere che l'URL è lo stesso per più passaggi del processo di realizzazione
dell'obiettivo -> si consiglia di utilizzare gli eventi;
○ Potrebbe essere che l'URL cambia in funzione della vista oppure include parametri
di nome/valore -> vedere se possibile eliminare i parametri, in alternativa eventi;
● Destinazione: inserisci la parte dell'URL della richiesta dell'obiettivo;
○ L'URL della richiesta è la parte dell'URL che segue l'indirizzo del dominio;
○ Maiuscole/minuscole: se case sensitive;
○ Tipo di corrispondenza: nella maggior parte dei casi “uguale a “ è OK;
○ Valore: se è possibile attribuire un dato economico alla pagina;
131

Creazione di obiettivi e canalizzazioni: esempio transazioni e-commerce
● per le transazioni e-commerce è ottimale aggiungere il codice di
monitoraggio e-commerce al carrello degli acquisti. Così Analytics può
calcolare le metriche relative alle entrate e al ROI degli acquisti sul tuo
sito;
● E’ utile anche creare un obiettivo Destinazione per segnalare il
completamento di una transazione e-commerce;
● L'impostazione dell’obiettivo Destinazione permette di visualizzare la
percentuale di sessioni che ha generato almeno una transazione, cioè
il tasso di conversione di tale obiettivo;
132

Creazione di obiettivi e canalizzazioni: esempio transazioni e-commerce
● Per le transazioni eCommerce, il valore effettivo della transazione
viene visualizzato nella metrica Entrate e non nella metrica Valore
obiettivo (quindi si consiglia di non inserire il valore nell’obiettivo), e
proviene dal codice di monitoraggio e-commerce incluso nel tuo
carrello degli acquisti;
○ Come destinazione si deve specificare l'URL per la pagina di ringraziamento per
l'acquisto;
○ Tipo di corrispondenza: solitamente si indica Inizia con, in quanto alla fine degli URL
dei carrelli sono presenti un certo numero di parametri per trasferire i dati al server
di e-commerce;
○ Valore obiettivo: vuoto;
133

Creazione di obiettivi e canalizzazioni: esempio con URL variabili o
generati dinamicamente
● Se gli URL comprendono termini di query o terminano con dei
parametri, è buona cosa utilizzare il tipo di corrispondenza Inizia con o
Espressione regolare. Esempio:
○ http://www.esempio.it/about/page.html?id=89
○ http://www.esempio.com/Offerta.html?source=NewsLetterJan&medium=email
○ http://sports.esempio.com/checkout.cgi?page=1&id=002
134

Creazione di obiettivi e canalizzazioni: URL identici per più passaggi
● Vediamo ora il caso in cui l'URL non cambia in una sequenza di
pagine;
● Es: la registrazione potrebbe avere il seguente percorso di URL:
○ Step 1 (registrazione): www.esempio.com/registra.cgi
○ Step 2 (accettazione contratto): www.esempio.com/registra.cgi
○ Step 3 (fine): www.esempio.com/registra.cgi
● In questo caso è meglio utilizzare il monitoraggio eventi;
● Ma una utenza esperta si consiglia di monitorare lo stato di
avanzamento nel processo di canalizzazione, utilizzando lo stesso URL
per ogni passaggio. Per far questo si modifica il codice di
monitoraggio per creare una visualizzazione di pagina virtuale per
ogni passaggio della sequenza da monitorare (utilizzando le send); 135

Creazione di obiettivi e canalizzazioni: Consigli
● Provare la sequenza sul sito e annota tutte le pagine della sequenza di
attività che si desidera monitorare per l'obiettivo;
● L'ultima pagina della sequenza corrisponde all'obiettivo e il suo URL
deve essere inserito nel campo Destinazione, non nella sezione
Canalizzazione;
● Il tipo di corrispondenza per la destinazione si applica anche agli URL
della Canalizzazione;
● Non inserire il dominio dell'URL in ciascun passaggio della
canalizzazione;
● Rendendo obbligatorio il primo passaggio della canalizzazione, la
visualizzazione canalizzazione includerà solo gli utenti che hanno
raggiunto l'obiettivo tramite il primo passaggio. 136

Novità di Google Analytics
Metriche Calcolate
● sono metriche definite mediante calcoli da effettuare sulle metriche
esistenti, personalizzate e standard;
● Ce ne sono 5 a disposizione per ogni vista, 50 per gli account
premium;
● per creare una metrica personalizzata:
○ pannello di amministrazione
○ selezionare una proprietà
○ selezionare una specifica vista
○ selezionare Metriche calcolate
PROVIAMO A CREARE METRICHE CALCOLATE
PER LE VOSTRE ESIGENZE 137

Personalizzazione di Google Analytics
Report personalizzati
● mettono in relazione grandezze in modo nuovo, stimolano la ricerca
di nuovi trend, aiutano a valutare tendenze che altrimenti non
saremmo in grado di valutare con i report standard;
● per creare un report personalizzato si può partire da un report
esistente o si può partire da un report bianco
● Per creare un report personalizzato:
○ per crearlo da zero:
○ Personalizzazione -> Rapporti personalizzati -> Nuovo Rapporto Personalizzato.
○ per modificarne uno esistente:
○ modificare un report esistente e salvarlo
138

Integrazione Google Analytics con GSC
Google Search Console
● L’integrazione tra Google Analytics e Google Search Console ci
consente di verificare le statistiche del sito web, configurare come il
nostro sito deve essere visto dai Crawler.
● Per associare Analytics a GSC, andare in Impostazioni proprietà, e
scegliere “Search Console”.
139

Rapporti Interessi
● Interessi:
○ panoramica: la distribuzione delle sessioni nella proprietà in base alle dieci
principali categorie di interessi in Categorie di affinità, Segmenti in-market e Altre
categorie.
○ Categorie di affinità (mercati correlati): metriche Acquisizione, Comportamento e
Conversioni suddivise per Categorie di affinità.
○ Segmenti in-market (utenti che dimostrano una propensione a usufruire dei tuoi
contenuti o ad acquistare): metriche Acquisizione, Comportamento e Conversioni
suddivise per Segmenti in-market.
○ Altre categorie: metriche Acquisizione, Comportamento e Conversioni suddivise per
Altre categorie.
140

Eventi
● Gli eventi rappresentano ogni tipo di interazione tra l’utente e le pagine del nostro sito web.
● Alcuni esempi possono essere: i semplici click su un link o il download di un file, fino allo
scroll in una zona della pagina, il passaggio con il mouse sopra un elemento, la selezione di
una voce su un menù di scelta, la visione di un video, la pressione di un determinato tasto
della tastiera, ecc..
● L’elemento “vincente” del tracciamento degli eventi è che non hanno bisogno di alcuna
configurazione sul pannello di Google Analytics: tutte le operazioni avvengono sul sito web e
Google Analytics funge da raccoglitore di dati che successivamente vengono elaborati e
possono essere consultati in diverse forme.
141

Eventi
● Il tracciamento dell’evento avviene attraverso la seguente funzione javascript:
ga('send', 'event', 'categoria', 'azione', 'etichetta', 'valore');
● I parametri “send” ed “event” fanno parte della sintassi di base, mentre “categoria“, “azione“,
“etichetta” e “valore” rappresentano le personalizzazioni.
● Vediamone una possibile interpretazione:
○ categoria (dato obbligatorio): solitamente identifica l’oggetto della pagina che ha
permesso l’interazione (esempi: button, select, link, video, ecc.);
○ azione (dato obbligatorio): la tipologia di interazione (esempi: click, change, ecc.);
○ etichetta (dato opzionale): utilizzata per caratterizzare gli eventi (esempio: “Download
scheda tecnica“);
○ valore (dato opzionale): nel caso in cui sia necessario passare un valore numerico.
142

Eventi
● Esempio: tracciamo il download di un file pdf.
<a href="test.pdf" onclick="ga('send', 'event', 'link', 'click', 'Download del file test.pdf');" >scarica il file</a>
● questo è solo uno dei possibili utilizzi. Il metodo può essere facilmente integrato in una
funzione javascript realizzata ad hoc, oppure in una proceduta jQuery. Inoltre, i parametri
possono essere valorizzati dinamicamente utilizzando, ad esempio, del codice php, aspx,
ecc..
● I dati raccolti saranno consultabili dal pannello di Google Analytics alla voce di menù
denominata “Comportamento” > “Eventi“, con grafici dettagliati e filtri di selezione.
● Grazie alla funzione “In tempo reale” > “Eventi“, inoltre, è possibile verificare il manifestarsi
degli eventi minuto dopo minuto, in una finestra temporale di 30 minuti e con una “lente di
ingrandimento” in secondi nell’ultimo minuto.
Con Google Tag Manager questa gestione si semplifica
143

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