Härlig uppdatering av Advanced segments

Att vi är stora fans av avancerade segment är ingen hemlighet. Det är en av de mest kraftfulla funktionerna i Google Analytics i min mening. Nu har det kommit två uppdateringar.

1. Nu är standardinställningen att ditt skräddarsydda segment endast visas i den aktuella vyn. Det underlättar om du har flera olika konton och vyer, och gör specifika segment som endast rör den aktuella vyn. Du kan givetvis ändra så att segmentet är tillgängligt i samtliga vyer.

2. Sekvenssegment är underbara. Ännu bättre har de blivit nu, när det i högerkanten uppdateras under tiden du konfigurerar ditt segment. På så sätt kan du enkelt se hur många besök (sessions) eller användare (users) som uppfyller kraven med den aktuella inställningen. 

Så enkelt gör du ett eget segment:

1. Klicka på + Add Segment. 

add_segment

2. Klicka på den julröda knappen med + NEW SEGMENT

new_segment

3. Välj Sequences i vänstermenyn, och skriv in ditt villkor för vilka som ska få vara med i segmentet. I detta fall har jag valt att inkludera besök som har startsidan på outfox.com som landningssida.

Nu kan du i högerspalten se hur stor andel av besökarna som uppfyller detta krav, och även hur stor andel av besöken (sessions) som uppfyller detta. Det är också här du kan ändra om du vill att segmentet ska vara tillgängligt i andra vyer. 

 segment_sequence_one

4. Ett sekvenssegment kommer ju till sin rätt när du vill se ett visst flöde på din sajt. Jag lägger till villkoret att besöket ska följas av att en sida som innehåller analytics måste ha besökts. Vips så uppdateras översikten över hur stor andel av besökare det är som uppfyller det villkoret. 

step2_sequence_segment

5. När du är nöjd med ditt segment sparar du det. 

segment_save

Om du har många segment kan det underlätta att hitta ditt nya segment om du sorterar på Modified. 

segment_modified

Varsågod att börja analysera!

Magi med Parametrar och Custom Dimensions

Vill du bli webbanalysens Joe Labero och skapa magiska rapporter så ska du läsa den här artikeln om hur du kan flytta query-parametrar till Custom Dimensions – utan att förändra spårningskoden.

Om du har en webbplats som skickar med parametrar i URLen så vet du att det kan göra det svårt att få en överblick över sitens innehåll i Google Analytics. Detta eftersom varje värde för en parameter som skickas med i URLen gör att Google Analytics ser detta som olika sidor. Detta gör det svårt att se hur många sidvisningar som t.ex. startsidan fått:

1

Eftersom vi i detta exempel är intresserade av att kunna hämta ut information om värdet för page-parametern vill vi inte bara filtrera bort den. Istället kan en lösning på problemet vara att skapa en Custom Dimension och genom ett filter plocka ut värdet för page och lagra detta i vårt Custom Dimension. Nedan ska vi steg för steg visa hur man gör det. I exemplet antar vi att vi har en parameter som heter “page”.

Steg 1 – Skapa en Custom Dimension

Börja med att i Admin-läget av Google Analytics skapa en ny Custom Dimension. Scope ska sättas till “Hit” eftersom vi vill att informationen ska vara knuten till varje sidvisning:

2

Steg 2 – Skapa ett filter som lagrar data

Skapa nu ett filter. Det här filtret ska lagra värdet för page-parametern i vår Custom Dimension som vi skapade i steg 1.

Välj att skapa ett Custom filter av typen Advanced. För fält A väljer du att läsa ut sidans URL (Request URI). Det reguljära uttrycket anger att det är parameter “page” som vi ska hämta ut värdet för. För “Output to” väljer vi att skicka värdet för parameten till vår Custom Dimension som vi kallade för “Page nr”:

3

Steg 3 – Filtrera bort parametern från URL

Nästa steg blir att skapa ett nytt filter som tar bort parametern “page” från den URL som Google Analytics kommer att lagra. Filtret läser ut den information i URLen som finns före och efter parametern “page” och modifierar URLen: 

4 

Steg 4: Ta bort avslutande &-tecken

Slutligen skapar du ytterligare ett filter som raderar ev &-tecken som kan finnas kvar i slutet av URLen (som en effekt av filtret som vi skapade i föregående steg):

5

Det är viktigt att de tre filtrena körs i rätt ordning (den ordning som vi skapade dom i). Du kan ändra ordning på filtrena genom “Assign Filter Order”:

6

Klart!

I Google Analytics innehållsrapporter inte längre parametern “page” dela upp sidor i rapportena på flera rader. Vill du se värdena för vår Custom Dimension “Page nr” så kan du lägga till en sekundär dimension eller skapa en anpassad rapport. Då visas informationen så här:

7

Ny version av UrlCleaner

En ny version av vår uppskattade UrlCleaner är här! 

cleanerFör att Google Analytics ska kunna identifiera trafikkällor skickar man med parametrar i URLen från annonsen, nyhetsbrevet eller den mediekanal som man vill mäta. Du har säkert satt upp kampanjtaggar för Google Analytics med Url Builder eller Kampanjkortaren. Då vet du att landningssidan på din webbplats får en massa extra parametrar i URLen. För utom att det inte är snyggt så kan det ställa till problem (när du analyserar data) om användare bokmärker eller skickar vidare den kampanjtaggade länken. Här kommer UrlCleaner in och snyggar upp URLerna!

Nyheter i senaste versionen av UrlCleaner:

  • Fungerar som en Plug-in till Universal Analytics (kräver att du använder “analytics.js” som spårningskod)
  • Kan ta bort parametrar som skickas efter #-tecknet i URLen
  • Du kan själv ange om det är andra parametrar (än de som Google Analytics använder) som också ska tas bort
  • Debug-läge som skriver ut info i konsolen om vilka parametrar som tagits bort

UrlCleaner är fri att använda! Information om hur du implementerar UrlCleaner på din webbplats hittar du här.

Hitta var din webbplats läcker – en riktigt enkel guide till Google Analytics

Guide till en rapport i Google Analytics som är köttig för både nybörjare utan förkunskap och erfarna användare.

Goal flow: en rapport som kräver lite extra kärlek. Det fina är att du kan följa var i ditt köpflöde som besökare trillar ut OCH om flödet läcker på olika ställen beroende på till exempel varifrån besökaren kom eller vilken sida hen landar på. Som bonus kan du se hur beteendet skiljer sig mellan mobil- och desktopanvändare. Som en dröm – fast sant.

Steg 0: Sätt upp ett mål med en målfunnel (tratt)
Om du inte har mål och måltratt inställt så finns bra hjälp om hur man gör här.

Steg 1: Hitta rapporten

Hitta Goal flow

Steg 2: Välj vilket mål du vill analysera
Har du fler än ett mål? Kolla så att målflödet du vill analysera är det förvalda.

välj mål

Steg 3: Välj vilken dimension du vill jämföra
Jag väljer landningssida (första sidan i besöket) men du kan lika gärna välja till exempel källa, annonsgrupp eller sökord.

Målflödesrapporten del 1

Steg 4: scrolla ner till den bästa delen
I mitt exempel här kan man direkt se att besökare som landar på sidorna exempel.se/downloading och exempel.se/about presterar mycket sämre än andra landningssidor.goal flow rapporten secrets

 

Steg 5: Stoppa läckorna
Nu när du vet att beteendet skiljer sig beroende på vilken landningssida (eller annan dimension) besökarna tittar på kan du undersöka vad det är som påverkar beteendet och skapa hypoteser om hur du kan täppa till läckorna. Hur bra? Jätte-jätte-bra!

 

Bonus: se skillnader mellan mobil- och desktopanvändare
Lägg på ett avancerat segment för mobilanvändare. Byt sedan till desktopanvändare. (I den här rapporten funkar bara ett segment i taget så se till att du bara har ett aktiverat)

Lägg på segment 1

applicera segment

 

Sådärja, analysera på!

Om du vill lära dig mer om hur man sätter upp mål på rätt sätt och hur man använder rapporten Goal flow (med mera) kan du lära dig det på Outfox öppna grundutbildning i Stockholm, Göteborg, Malmö eller Växjö.

Botfiltrering i Google Analytics

För att du ska vara säker på att det bara är riktiga anvvändare som loggas i Google Analytics och inte robotar och spindlar som söker igenom din webbplats lanseras nu en inställning som gör att du kan filtrera bort kända robotar. 

botfiltreringUnder inställningarna för din vy kan du aktivera botfiltrering. Vi rekommenderar att du skapar en ny vy i Google Analytics där du aktiverar botfiltrering. På så sätt kan du använda din gamla vy (som inte är botfiltrerad) för att se trender i historisk data.

Google använder IAB:s lista över botar och spindlar för att identifiera vilken trafik som ska kategoriseras som botar.

Hur stor del av trafiken som utgörs av botar och spindlar skiljer sig mycket åt mellan webbplatser i olika branscher. Vi har sett siter som har långt under en procent till siter där över 10% av trafiken utgörs av botar. 

Bättre uppdelning av AdWords i Google Analytics

AdWords, alltså köpt annonsering på Google, har ofta en bra konverteringsgrad då denna kanal ofta kommer in när besökaren har kommit långt i sin köpprocess. Dock är det ju en stor skillnad om besökaren har använt en sökning där ditt varumärke finns med eller om det är en generisk sökning. Därför har Google nu gjort en smidig funktion för att dela upp AdWords-trafiken i två: varumärkessökningar och generiska sökningar.

Detta kommer göra det lättare för dig att se hur dessa kanaler presterar i jämförelse med dina andra kanaler, och ger i mitt tycke en mer rättvisande bild av hur sökordsmarknadsföringen fungerar. 

channels

Så här gör du inställningarna

För att göra denna inställning i Google Analytics går du till Admin,  väljer den vy du vill att det ska appliceras på och väljer Channel groupings/Manage brand terms.

channelgrouping_brandterms

Det finns oftast ett förslag som Google Analytics föreslår, och du kan välja att lägga till andra varianter och felstavningar av ditt varumärke i rutan längst upp till vänster. När du gjort dina val kommer du att se vilka varumärkesord som är aktiva. Om du har sökordsmarknadsföring igång på exempelvis Bing och Yahoo kommer även dessa sökningar att hamna i rätt kanal.

Kom ihåg att klicka på Save.

managebrandterms

När du sparat så tycker jag att du ska göra klart allt på en gång. Du får frågan om du vill sätta upp kanaler redan nu, och klicka på Yes, set up now.

 savebrandterms

Färdig!

 

Vem är bäst på insamling på webben?

Ett av de smartaste sätten för insamlingsorganisationer att öka insamlandet på webben är att  A/B-testa. Outfox gjorde en snabbkoll av webbplatserna bland de 16 insamlingsorganisationer som samlar in mest pengar. Bara tre av dem använder verktyg för A/B-tester (två använder Optimizely och en använder Convert Experiments). Att använda ett sådant verktyg är väldigt billigt då man både kan öka insamlade medel och lära sig om sina användares beteende. 

Här är några superenkla idéer på vad olika organisationerna skulle kunna A/B-testa för att hjälpa sina besökare att hitta rätt och öka givandet. I de flesta av våra förslag handlar det bara om att förtydliga för användaren vad man vill att hen ska göra och hur. Don’t make them think.

 

Cancerfonden

cancerfonden

Hypoteser: Besökaren förstår inte att man kan klicka i “bannern”. Bli månadsgivare i dag ser inte ut som en länk.

Superenkelt A/B-testförslag: Visa att Bli månadsgivare idag är klickbar till exempel genom att göra den understruken eller med en knapp. 


 

SOS barnbyar

sos barnbyarSOS barnbyar är tydliga med vad som är viktigast för dem, bli fadder! Men som besökare ställs man inför en hiskelig massa val. Vi tror att man ska testa att minska lite på valen.

Hypotes: Det finns två Call to Actions med samma mål, fler kommer klicka om det är tydligare vad man ska göra så kommer fler besökare hitta in i fadder-funneln.

Superenkelt testförslag: Ta bort den första länken i bilden “Anmäl dig idag” och gör texten “Välj fadderskap ->” visuellt tydligare.


 

WWF

wwf

Det är svårt att vid en anblick se att WWF vill ha stöd via webben då det inte finns någon tydlig Call to action, men faktum är att området med alla bilder på djur är en banner som leder till en insamlingssida.

Hypotes: Det händer väldigt mycket på startsidan som gör att besökaren inte har något särskilt att fästa blicken på.

Det finns ingen Call to action som berättar vad besökarens nästa steg borde vara. 

Superenkelt testförslag: Testa en banner med en tydligt CTA to action och länk för att få fler att klicka vidare till insamlingssidan. 


 

Stockholms stadsmission 

stadsmissionen

Hypotes: Starka kontraster i sidhuvudet i kombination med en slideshow som när bilderna byts drar till sig uppmärksamhet gör att Call to action till månadsgivare inte får tillräckligt stort fokus.

Superenkelt testförslag: Ta bort slideshow och använd en statisk artikel och använd inte den starka orangea färgen på rubriken vid den artikeln.

eller

Superenkelt testförslag 2: Använd slideshowutrymmet för en statisk Bild, rubrik och Call to action till den viktigaste insamlingen och ta bort Bli måndagsgivare-knappen för att rikta all uppmärksamhet åt insamlingen. 

 

Utvärdera resultat och försök igen 

Det viktigaste med ett A/B-test är att det bygger på en hypotes som sedan utvärderas och ibland räcker det inte att bara genomföra ett test med en möjlig lösning på hypotesen för att veta om hypotesen var rätt eller fel. Oftast finns det flera sätt att lösa ett problem på så fortsätt testa. 

Kom också ihåg att livslängden för en A/B-testvinnare inte är för alltid. Vad som funkade förra hösten kanske inte funkar den här sommaren, därför ska man alltid fortsätta testa. 

Sluta aldrig leta efter den för tillfället vinnande varianten. 

Checklista för A/B-tester

Att använda A/B-tester som en metod för att kontinuerligt jobba med konverteringsoptimering är spännande, lärorikt och ibland förvirrande. För att råda bot på det sistnämnda får du en checklista för hur du ska arbeta metodiskt med A/B-tester.

1. Hitta en sida att testa. Använd Google Analytics för att se till att den får tillräckligt mycket trafik för att det ska gå att genomföra testet under en rimlig tid. För att välja en sida för test kan du även titta på hög bounce rate (avvisningsfrekvens) på sidor som får relativt mycket trafik och där besökaren måste gå vidare till en annan sida på sajten för att kunna slutföra något slags mål. För att veta om en sida har tillräckligt mycket besök kan du använda en testtidskalkylator. Om sidan får för lite trafik kommer testet att ta för lång tid att genomföra. 

2. Utse den allra viktigaste saken besökarna ska göra på den sidan du vill testa och utvärdera sedan hur du bäst kan förändra användarupplevelsen för att bättre förklara, visa eller övertyga besökarna att göra den där viktiga saken. Beskriv en hypotes som ska testas, exempelvis: “Genom att lyfta upp vår USP kommer konverteringsgraden för produkt x att öka”, “Genom att korta ned och förtydliga rubriken kommer bounce rate att minska”, etc. Kontrollera även om du har några förhandsindikationer (data) som pekar i den riktningen.

3. Gör flera/stora förändringar initialt. Detta för att du lättare ska kunna se vilken typ av sida som besökarna verkar förstå och gilla bäst, för att sedan göra finjusteringar i efterföljande test. Inte tvärtom. Detta för att uppnå större resultat snabbare.

4. Gör inga ändringar på en sida som du håller på att testa. Ändringar på en testsida kan under pågående test tillföra variabler som gör testresultatet osäkert.

5. Avsluta inte testet förrän det är statistiskt säkerställt. De flesta verktygen talar om hur stor sannolikhet det är att resultatet av testet är bestående. Du vill se minst 95 % här.

6. När testresultatet är helt säkerställt måste du komma ihåg att implementera förändringen mer permanent! Tillse att ni har en smidig process inom organisationen för att gå från teststadium till implementerad lösning.

7. Fortsätt att förbättra sidan genom att bygga nya hypoteser om vad som kan förbättra den ytterligare. Får du slut på uppslag är ett väldigt bra tips att fråga dina besökare direkt genom en enkät på sidan som du vill testa eller genom att göra användartester. 

Lycka till!

Sida 5 av 24« Första...34567...1020...Sista »