SlideShare a Scribd company logo
1 of 29
Download to read offline
Site Search Analytics (SSA) 
Web Analytics Wednesday Warszawa 
2014.09.17
O czym będziemy mówić
Czym jest Search Analytics?
Ilu z Was zajmowało się zawodowo Search Analytics? 
Zajmowałem się Nie zajmowałam 
się 
Nie wiem 
Wszyscy 
Analitycy 
Źródło: Badanie deklaratywne przeprowadzone w Warszawie 17.09.2014, na próbie XXXX, 
jeszcze trzeźwych fascynatów analityki cyfrowej (oraz ich przypadkowych znajomych).
Site Search Analytics jest super cool… 
…dlatego że jest oknem na potrzeby, intencje oraz modele 
mentalne użytkowników, wyrażonym w słowach / języku 
użytkowników
Jak zabrać się do pracy?
Site Search Analytics – od czego zacząć?
Site Seach Analytics – Raport Site Search
Analiza danych
Nie musisz przeanalizować wszystkich danych
Zacznij od analizy zapytań dających zero rezultatów
Zero rezultatów – możliwe przyczyny 
Możliwe powody zero results 
• Content nie istnieje 
• Content istnieje, ale nie jest zaindeksowany 
• Content istnieje, ale napisany jest z użyciem innych słów – 
synonimy 
• Content istnieje, ale wyszukiwarka nie obsługuje błędów w 
pisowni
Niezobowiązująca eksploracja danych 
Eksploracja danych powala: 
• Zobaczyć czego najczęściej szukają użytkownicy 
• czy posiadamy poszukiwane produkty w ofercie? 
• czy oferujemy odpowiedni content 
• Zauważyć powtarzające się wzorce w zapytaniach 
• Typy użytkowników (kandydat na studia, student, wykładowca) 
• Etap w procesie zakupu (research, zakup, obsługa pozakupowa) 
• Poznać język użytkowników i ich modele mentalne
Niezobowiązująca eksploracja danych 
Źródło: Louis Rosenfeld - Search Analytics for Your Site - http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
Jakość wyników wyszukiwania – czym jest odpowiedni (relewantny) rezultat
Czym jest odpowiedni rezultat – to zależy kto pyta
Czym jest odpowiedni rezultat – kluczowe metryki
Czym jest odpowiedni rezultat – kluczowe metryki eCommerce
Seach Analytics – 3 kluczowe terminy 
Relevance (relewancja) - trafność, zgodność odpowiedzi z postawionym zapytaniem 
Recall (kompletność) – to część relewantnych wyników które zostały pobrane 
Precision (precyzja) – określa część pobranych wyników jest relevantna 
Przykład: 
Kiedy wyszukiwarka zwraca 30 stron z których tylko 20 jest relewantnych, a 
jednocześnie pomija 40 innych relewantnych stron. To metryki wynoszą. 
Precision 20/30 = 2/3 
Recall 20/60 = 1/3
Czym jest Search Analytics – jakość wyników 
1. Stwórz listę najpopularniejszych zapytań 
2. Wśród nich wybierz te dla których możliwe jest znalezienie jednoznacznie 
najlepszego wyniku 
3. Dla wybranych zapytań zanotuj pozycję na której znajduje się najlepszy wynik 
(dystans od pierwszego wyniku) 
4. Nanieś dane na wykres 
Źródło: Louis Rosenfeld - Search Analytics for Your Site - http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
Czym jest Search Analytics – jakość wyników (relewancja) 
• Relevant (r): rezulatat w pełni relewantny 
• Near (n): rezultat nie jest idealny, ale zrozumiała jest jego wysoka pozycja 
• Misplaced (m): istnieje powód, dla którego wyszukiwarka mogła wyświetlić 
wynik, jakkolwiek nie powinien on zajmować wysokiej pozycji 
• Irrelevant (i): rezultat nie ma związku z zapytaniem 
Źródło: Louis Rosenfeld - Search Analytics for Your Site - http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
Czym jest Search Analytics – jakość wyników (precyzja) 
Grupowanie wyników 
• Strict (ścisłe): tylko Relevant (r). 
• Loose (luźne): Relevant oraz Near (r+n). 
• Permissive (dopuszczalne): Relevant, near, i misplaced (r+n+m).
Skąd czerpać wiedzę
Gdzie dowiedzieć się więcej 
Louis Rosenfeld 
Search Analytics for Your Site 
http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
Site Search Analytics (SSA)

More Related Content

Viewers also liked

Viewers also liked (6)

Guerilla usability testing
Guerilla usability testingGuerilla usability testing
Guerilla usability testing
 
อาเซ ยน
อาเซ ยนอาเซ ยน
อาเซ ยน
 
โครงงานอาเซียน
โครงงานอาเซียนโครงงานอาเซียน
โครงงานอาเซียน
 
Psikologi umum 1, kode etik
Psikologi umum 1, kode etik Psikologi umum 1, kode etik
Psikologi umum 1, kode etik
 
Makalah kode etik psikologi
Makalah kode etik psikologiMakalah kode etik psikologi
Makalah kode etik psikologi
 
Analityka 2.0, czyli jak mierzyć i optymalizować marketing mix
Analityka 2.0, czyli jak mierzyć i optymalizować marketing mixAnalityka 2.0, czyli jak mierzyć i optymalizować marketing mix
Analityka 2.0, czyli jak mierzyć i optymalizować marketing mix
 

Similar to Site Search Analytics (SSA)

Konferencja 2007 Whsz Relewantnosc
Konferencja 2007 Whsz RelewantnoscKonferencja 2007 Whsz Relewantnosc
Konferencja 2007 Whsz RelewantnoscEwaB
 
Wstęp do analizy e-strategicznej
Wstęp do analizy e-strategicznejWstęp do analizy e-strategicznej
Wstęp do analizy e-strategicznejSymetria
 
Test wyszukiwarek internetowych
Test wyszukiwarek internetowychTest wyszukiwarek internetowych
Test wyszukiwarek internetowychMikołaj Olszewski
 
SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...
SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...
SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...Damian Sałkowski
 
Netresearch
NetresearchNetresearch
Netresearch3camp
 
Dobre praktyki w optymalizacji stron docelowych
Dobre praktyki w optymalizacji stron docelowychDobre praktyki w optymalizacji stron docelowych
Dobre praktyki w optymalizacji stron docelowychSilesia SEM
 
semKRK#15 - Paweł Sokołowski
semKRK#15 - Paweł Sokołowski semKRK#15 - Paweł Sokołowski
semKRK#15 - Paweł Sokołowski semKRK
 
Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.
Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.
Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Tomasz Karwatka
 
Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z. Tomasz Karwatka, Divante i ...
Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Tomasz Karwatka, Divante i ...Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Tomasz Karwatka, Divante i ...
Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z. Tomasz Karwatka, Divante i ...Biznes 2.0
 
Net Promoter Score w badaniach użyteczności
Net Promoter Score w badaniach użytecznościNet Promoter Score w badaniach użyteczności
Net Promoter Score w badaniach użytecznościSymetria
 
Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?
Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?
Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?SEMSTORM
 
Analityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da Vinci
Analityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da VinciAnalityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da Vinci
Analityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da VinciWidoczni
 
Model OAMM strategia zarządzania i analityka webowa
Model OAMM strategia zarządzania i analityka webowaModel OAMM strategia zarządzania i analityka webowa
Model OAMM strategia zarządzania i analityka webowaZbigniew Nowicki
 
Mierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatow
Mierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatowMierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatow
Mierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatowMarta Pawlak-Dobrzanska
 
Badanie postrzegania marki w sieci
Badanie postrzegania marki w sieciBadanie postrzegania marki w sieci
Badanie postrzegania marki w sieciSotrender
 
Kryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa Bialek
Kryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa BialekKryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa Bialek
Kryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa BialekEwaB
 
Social Zoom - innowacyjny monitoring sieci
Social Zoom - innowacyjny monitoring sieciSocial Zoom - innowacyjny monitoring sieci
Social Zoom - innowacyjny monitoring sieciKantar TNS S.A.
 
semKRK #5 - Szymon Słowik
semKRK #5 - Szymon Słowik semKRK #5 - Szymon Słowik
semKRK #5 - Szymon Słowik semKRK
 
Buyer persony w strategii content marketingowej
Buyer persony w strategii content marketingowejBuyer persony w strategii content marketingowej
Buyer persony w strategii content marketingowejAnna Kreiser
 

Similar to Site Search Analytics (SSA) (20)

Konferencja 2007 Whsz Relewantnosc
Konferencja 2007 Whsz RelewantnoscKonferencja 2007 Whsz Relewantnosc
Konferencja 2007 Whsz Relewantnosc
 
Wstęp do analizy e-strategicznej
Wstęp do analizy e-strategicznejWstęp do analizy e-strategicznej
Wstęp do analizy e-strategicznej
 
Test wyszukiwarek internetowych
Test wyszukiwarek internetowychTest wyszukiwarek internetowych
Test wyszukiwarek internetowych
 
SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...
SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...
SemKRK#9 - Damian Sałkowski - Machine Learning & Data Science w SEO - Rozszyf...
 
Netresearch
NetresearchNetresearch
Netresearch
 
Dobre praktyki w optymalizacji stron docelowych
Dobre praktyki w optymalizacji stron docelowychDobre praktyki w optymalizacji stron docelowych
Dobre praktyki w optymalizacji stron docelowych
 
semKRK#15 - Paweł Sokołowski
semKRK#15 - Paweł Sokołowski semKRK#15 - Paweł Sokołowski
semKRK#15 - Paweł Sokołowski
 
Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.
Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.
Warsztat: Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.
 
Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z. Tomasz Karwatka, Divante i ...
Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Tomasz Karwatka, Divante i ...Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z.Tomasz Karwatka, Divante i ...
Zabawa w agencję interaktywną. Projekt od A do Z. Tomasz Karwatka, Divante i ...
 
Net Promoter Score w badaniach użyteczności
Net Promoter Score w badaniach użytecznościNet Promoter Score w badaniach użyteczności
Net Promoter Score w badaniach użyteczności
 
Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?
Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?
Jak efektywnie wyciągać wnioski z działań swoich oraz konkurencji?
 
Analityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da Vinci
Analityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da VinciAnalityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da Vinci
Analityka dla copywritera - warsztaty dla studentów Collegium da Vinci
 
SEO - czyli jak być pierwszym
SEO - czyli jak być pierwszymSEO - czyli jak być pierwszym
SEO - czyli jak być pierwszym
 
Model OAMM strategia zarządzania i analityka webowa
Model OAMM strategia zarządzania i analityka webowaModel OAMM strategia zarządzania i analityka webowa
Model OAMM strategia zarządzania i analityka webowa
 
Mierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatow
Mierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatowMierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatow
Mierzenie zaangazowania, czyli jak badac pracownikow i kandydatow
 
Badanie postrzegania marki w sieci
Badanie postrzegania marki w sieciBadanie postrzegania marki w sieci
Badanie postrzegania marki w sieci
 
Kryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa Bialek
Kryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa BialekKryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa Bialek
Kryteria oceny relewantnosci - artykul - Ewa Bialek
 
Social Zoom - innowacyjny monitoring sieci
Social Zoom - innowacyjny monitoring sieciSocial Zoom - innowacyjny monitoring sieci
Social Zoom - innowacyjny monitoring sieci
 
semKRK #5 - Szymon Słowik
semKRK #5 - Szymon Słowik semKRK #5 - Szymon Słowik
semKRK #5 - Szymon Słowik
 
Buyer persony w strategii content marketingowej
Buyer persony w strategii content marketingowejBuyer persony w strategii content marketingowej
Buyer persony w strategii content marketingowej
 

More from Web Analytics Wednesday Warsaw

Jacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowych
Jacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowychJacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowych
Jacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowychWeb Analytics Wednesday Warsaw
 
Dorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowej
Dorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowejDorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowej
Dorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowejWeb Analytics Wednesday Warsaw
 
Maciej Biegański - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyć
Maciej Biegański  - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyćMaciej Biegański  - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyć
Maciej Biegański - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyćWeb Analytics Wednesday Warsaw
 
Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży online
Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży onlineWykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży online
Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży onlineWeb Analytics Wednesday Warsaw
 
Podejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o dane
Podejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o danePodejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o dane
Podejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o daneWeb Analytics Wednesday Warsaw
 

More from Web Analytics Wednesday Warsaw (7)

Jacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowych
Jacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowychJacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowych
Jacek Kowalski - Analityka i marketing w bezpiecznych serwisach bankowych
 
Analityk-Nomada czyli pracuj skąd chcesz!
Analityk-Nomada czyli pracuj skąd chcesz!Analityk-Nomada czyli pracuj skąd chcesz!
Analityk-Nomada czyli pracuj skąd chcesz!
 
Dorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowej
Dorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowejDorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowej
Dorota jałocha - Shiny like a staR - O wykorzystaniu r w analityce internetowej
 
Maciej Biegański - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyć
Maciej Biegański  - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyćMaciej Biegański  - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyć
Maciej Biegański - Skoro nowa aplikacja jest taka dobra, to po co ją mierzyć
 
7 sins of digital analytics
7 sins of digital analytics7 sins of digital analytics
7 sins of digital analytics
 
Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży online
Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży onlineWykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży online
Wykorzystanie danych z systemów analitycznych w sprzedaży online
 
Podejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o dane
Podejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o danePodejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o dane
Podejmowanie świadomych decyzji biznesowych w oparciu o dane
 

Site Search Analytics (SSA)

  • 1. Site Search Analytics (SSA) Web Analytics Wednesday Warszawa 2014.09.17
  • 3. Czym jest Search Analytics?
  • 4. Ilu z Was zajmowało się zawodowo Search Analytics? Zajmowałem się Nie zajmowałam się Nie wiem Wszyscy Analitycy Źródło: Badanie deklaratywne przeprowadzone w Warszawie 17.09.2014, na próbie XXXX, jeszcze trzeźwych fascynatów analityki cyfrowej (oraz ich przypadkowych znajomych).
  • 5. Site Search Analytics jest super cool… …dlatego że jest oknem na potrzeby, intencje oraz modele mentalne użytkowników, wyrażonym w słowach / języku użytkowników
  • 6. Jak zabrać się do pracy?
  • 7. Site Search Analytics – od czego zacząć?
  • 8. Site Seach Analytics – Raport Site Search
  • 10. Nie musisz przeanalizować wszystkich danych
  • 11.
  • 12. Zacznij od analizy zapytań dających zero rezultatów
  • 13. Zero rezultatów – możliwe przyczyny Możliwe powody zero results • Content nie istnieje • Content istnieje, ale nie jest zaindeksowany • Content istnieje, ale napisany jest z użyciem innych słów – synonimy • Content istnieje, ale wyszukiwarka nie obsługuje błędów w pisowni
  • 14.
  • 15. Niezobowiązująca eksploracja danych Eksploracja danych powala: • Zobaczyć czego najczęściej szukają użytkownicy • czy posiadamy poszukiwane produkty w ofercie? • czy oferujemy odpowiedni content • Zauważyć powtarzające się wzorce w zapytaniach • Typy użytkowników (kandydat na studia, student, wykładowca) • Etap w procesie zakupu (research, zakup, obsługa pozakupowa) • Poznać język użytkowników i ich modele mentalne
  • 16. Niezobowiązująca eksploracja danych Źródło: Louis Rosenfeld - Search Analytics for Your Site - http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
  • 17.
  • 18. Jakość wyników wyszukiwania – czym jest odpowiedni (relewantny) rezultat
  • 19. Czym jest odpowiedni rezultat – to zależy kto pyta
  • 20. Czym jest odpowiedni rezultat – kluczowe metryki
  • 21. Czym jest odpowiedni rezultat – kluczowe metryki eCommerce
  • 22.
  • 23. Seach Analytics – 3 kluczowe terminy Relevance (relewancja) - trafność, zgodność odpowiedzi z postawionym zapytaniem Recall (kompletność) – to część relewantnych wyników które zostały pobrane Precision (precyzja) – określa część pobranych wyników jest relevantna Przykład: Kiedy wyszukiwarka zwraca 30 stron z których tylko 20 jest relewantnych, a jednocześnie pomija 40 innych relewantnych stron. To metryki wynoszą. Precision 20/30 = 2/3 Recall 20/60 = 1/3
  • 24. Czym jest Search Analytics – jakość wyników 1. Stwórz listę najpopularniejszych zapytań 2. Wśród nich wybierz te dla których możliwe jest znalezienie jednoznacznie najlepszego wyniku 3. Dla wybranych zapytań zanotuj pozycję na której znajduje się najlepszy wynik (dystans od pierwszego wyniku) 4. Nanieś dane na wykres Źródło: Louis Rosenfeld - Search Analytics for Your Site - http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
  • 25. Czym jest Search Analytics – jakość wyników (relewancja) • Relevant (r): rezulatat w pełni relewantny • Near (n): rezultat nie jest idealny, ale zrozumiała jest jego wysoka pozycja • Misplaced (m): istnieje powód, dla którego wyszukiwarka mogła wyświetlić wynik, jakkolwiek nie powinien on zajmować wysokiej pozycji • Irrelevant (i): rezultat nie ma związku z zapytaniem Źródło: Louis Rosenfeld - Search Analytics for Your Site - http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/
  • 26. Czym jest Search Analytics – jakość wyników (precyzja) Grupowanie wyników • Strict (ścisłe): tylko Relevant (r). • Loose (luźne): Relevant oraz Near (r+n). • Permissive (dopuszczalne): Relevant, near, i misplaced (r+n+m).
  • 28. Gdzie dowiedzieć się więcej Louis Rosenfeld Search Analytics for Your Site http://rosenfeldmedia.com/books/search-analytics/