Savio.no - Webanalyse og Markedsf�ring p� Internett

How to Measure True Time with Google Analytics

Eivind Savio — 2010-08-30

If you are familiar with how web analytics tools measure time spent on page or site, you know that time spent on the last page is (usually) counted as 0 seconds. With other words, time on last page is not measured.

The reason this isn't measured is simply that the web analytics tool need to have a start point and a end point. On the last page of the visitors visit, there isn't a end point normally to calculate time against.

To be able to get time spent on last page you have to be able measure 2 things:

Clicks on Back Button
Visitors leaving by Closing their Browser or Browser Tab

In this article I show you how you can measure "True" Time spent on your website with Google Analytics by measuring Back Button and Visitors who leave by Closing their Browser.

The time difference between Standard Time Measurment and True Time Measurement can be huge.

How to measure "True" Time by Tracking Back Button and users who leave by Closing their Browser

There are 3 steps you have to do to be able to do this tracking.

Step 1.
The first thing you should do is to create a new Google Analytics profile with a new profile ID. You shouldn't implement this measurement in your regular Google Analytics profile. This method will "kill" your Bounce Rate in addition to that your time spent reports of course will be inflated. With other words, we are going to track data to 2 different profiles in Google Analytics.

The principle for tracking to 2 different profiles is shown below using Google Analytics Asynchronous code.

Remove formatting from Code

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(
['_setAccount', 'UA-XXXXX-1'], //Main Google Analytics profile
['_trackPageview'],
['pageTrackerTime._setAccount', 'UA-XXXXX-2'], //Profile for True Time Tracking
['pageTrackerTime._trackPageview']
);
</script>
<script type="text/javascript">
(function() {
var ga = document.createElement('script');
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
ga.setAttribute('async', 'true');
document.documentElement.firstChild.appendChild(ga);
})();
</script>

Step 2.
The next thing you have to do is to download this ZIP-file. The ZIP-file contains 2 files and is necessary in the measurement of the Back Button.

Blank.html - This is an empty HTML-file that you must upload to the root of your domain (yourdomain.com/blank.html).
Backfix.js - This is the javascript that does all the magic that is necessary to be able to track the Back Button

The solution I'm using to track the Back Button is a slightly modified solution borrowed from the Browser Back Button Detection article by Brook Bryan. The original solution was creating 404-errors that Google Analytics counted, so the only thing I have done is to fix that.

Upload backfix.js to for example a folder called script.

Step 3.
This is the last step. Copy and paste the code below between <head> and </head> on your website.

Remove formatting from Code

<script type="text/javascript">
leaveSiteStart = new Date;
function leftSite() {
var leaveSiteEnd = (new Date - leaveSiteStart )/1000;
var roundleaveSiteEnd = Math.round(leaveSiteEnd,1);
_gaq.push(['pageTrackerTime._trackEvent','Track Time','Closed Browser', document.location.href, roundleaveSiteEnd]);
}
window.onbeforeunload=leftSite;
</script>
<script type="text/javascript" src="/script/backfix.js"></script>
<script script type="text/javascript">
bajb_backdetect.OnBack = function() {
var leaveSiteEnd2 = (new Date - leaveSiteStart )/1000;
var roundleaveSiteEnd2 = Math.round(leaveSiteEnd2,1);
_gaq.push(['pageTrackerTime._trackEvent','Track Time','Back Button', document.location.href, roundleaveSiteEnd2]);
}
</script>

If you have done everything correctly, you should if you drill down to you Event Tracking Report find a report called Track Time. There you will find a report similar to the screenshot below.

Event Labels in that report will be the URL the visitor was on before he either clicked the back button or closed the browser. Event Value reported is the number of seconds from the visitor arrived to the page and until the browser was closed or the back button was clicked.

If you drill down even more in your numbers you will perhaps get the same feeling as me:

Time spent on page or site isn't the same as time spent interaction with your content.

To be honest, I think the image below sums up the behavior to many of my visitors. They do hopefully not fell asleep, but they leave the page open and do some other things before they close the page.

Some readers may spend long time on your website due to other reasons than reading. Image by notemily.

Things to be aware of - and Why did I do this?

First, I'm not a programmer so if you find any errors or don't like mye code, please tell it nicely.

This measurement method also shows why this method isn't a standard method in web analytics tools - this method isn't accurate. Only around 80 % of my visitors are measured using this method, which is why I have written "True" Time and not True Time in this blog post.

Since I'm normally a person that will speak out for actionable analytics, which this isn't, so why did I do this?

An important part of web analytics is to be curious. If you aren't curious you will find it more difficult to be friend with your data. With other word, the reason for me to do this was simply because I was curious and had some geek time to use.

Some final words

If you look around on my site you have probably noticed that everything else is written in Norwegian. Since this blog normally is in Norwegian, and I haven't had time to implement a multilingual blog system, you find some explanations of how to comment below:

Click "Legg til kommentar" below. Than fill out your name (Navn) (Mandatory), e-mail (Epost) (Mandatory) and your website (Ditt nettsted) if you have a website. HTML formatting doesn't work in my comment field, use BBCode formatting instead. You can drag the comment field around if you want to. If you want to preview what you have written, click on "Forhåndsvis". When you are done and want to save your comment, click on "Lagre". If you haven't had any comments approved on this blog before, I will have to approve your comment manually.

How to Identify if Visitors are Reading Your Articles with Google Analytics

Eivind Savio — 2010-08-09

One question I often get from webmasters running content websites is:

Do people read my articles, and is it possible to identify this with Google Analytics?

Not all visitors are reading your articles, but more visitors are maybe reading than you think. Image by Federico Scotto d'Antuono.

If you have high bounce rate and lots of single page visits, is it really so that all these visitors didn't find any value in your content? This can be true, but sometimes these visitors did read and found value in our content, but we can't identify it from a standard setup in Google Analytics.

"What if we have a low bounce rate, wouldn't time spent indicate how visitors are interacting with our content?" you may ask then. My answer would be "it depends, but a standard setup in Google Analytics would not measure interaction on the last page the visitor visited".

In this article I will dive into how you can use Google Analytics to identify if visitors are reading your articles.

Is "real" Bounce Rate a possible metric to use?

I have looked at a couple of methods to try to get an better understanding of how visitors interact with my content. For example, a solution called The Real Bounce Rate in Google Analytics is trying to get a better picture of the bounce rate.

Unless you write very short articles I would normally not recommend it (I will explain why later), since this solution doesn't tell a story about the behaviour to the visitor. In my optinion, The Real Bounce Rate solution doesn't answer if visitors are reading your content because it doesn't measure interaction.

When I was researching for a solution to measure if visitors are reading my content, I used Google and searched for terms that I assumed could be an answer. On the search result page (SERP) I got several listings that perhaps could be the solution I was looking for, but since I weren't sure I opened up several of the pages I found in different tabs in my browser.

I found what I was looking for, but my visits to all the pages were a bounce. If all those other pages where using The Real Bounce Rate solution they would see my visit as a non-bounce, which it wasn't. However, I found only value in one of the results, and I read that article from top to bottom.

My visit to that article was a bounce using standard measuring, but the Google Analytics tracking solution on that page would identify me as someone that did read the content.

The solution - if I have to scroll to read your content

The answer I found was an article called Tracking scroll depth to reveal content engagement in Google Analytics, so I implemented this to test the solution. In short what this solution is doing is to track if the visitor scrolls down 90 % of the page, and if the visitor does that a javascript kicks off an Event in Google Analytics.

After a couple of days I found that one piece of the puzzle was missing with this method, namely time used from the page loaded to the visitor had scrolled down 90 % of the page. Although it's possible to get a feeling of this from other reports in Google Analytics (but these numbers will not be the same since they also includes "normal" time spent), I wanted to spot this information easy.

Although the number of seconds isn't a perfect metric, it can give you a clue about the interaction with your content. Did the visitor just scroll quickly down your page, or did he use some time?

Using long time can be an indication of that the visitor is in fact reading your content.
Using short time can be an indication of that the visitor is just scanning your content (I especially find short scroll time on category pages).

Scroll down report using Google Analytics Events. Event Value is scroll time measured in seconds.

Below you find the code. It's identical to the code found in the original article Tracking scroll depth to reveal content engagement in Google Analytics except from 3 differences:

The script is measuring time spent from the page loads to the visitor has scrolled 90 % of the page (this difference in coding is highlighted with red text).
"My" code is using the newest Google Analytics Asynchronous code.
I am tracking scroll to a different Google Analytics profile than my main profile (called secondTracker in the code below, and highlighted with green text). The reason for this is that this script will affect both bounce rate and time spent, and tracking to 2 different profiles gives me the opportunity to compare data.
- Add a new Google Analytics profile (Add a profile for a new domain).
- See this page for information about how to send information to multiple trackers.

Remove formatting from Code

<script src="http://ajax.microsoft.com/ajax/jquery/jquery-1.3.2.min.js" type="text/javascript"></script>
/* <![CDATA[ */
var scrollTimeStart = new Date;
var IsDuplicateScrollEvent = 0;
$(document).ready(function () {
SetupGoogleAnalyticsTrackEvents();
});
function SetupGoogleAnalyticsTrackEvents()
{
TrackEventsForMinimumPageScroll();
}
function TrackEventsForMinimumPageScroll()
{
$(window).scroll(function(){
var scrollPercent = GetScrollPercent();
if(scrollPercent > 90)
{
if(IsDuplicateScrollEvent == 0)
{
IsDuplicateScrollEvent = 1;
// alert("Page Scrolled to 90% in " + document.location.href);
var scrollTime = (new Date - scrollTimeStart )/1000;
var roundTimeScroll = Math.round(scrollTime,1);
TrackEvent("Content Engagement", "Scrolled To 90%", document.location.href, roundTimeScroll);
}
}
});
}
function GetScrollPercent()
{
var bottom = $(window).height() + $(window).scrollTop();
var height = $(document).height();
return Math.round(100*bottom/height);
}
function TrackEvent(Category, Action, Label, Value)
{
_gaq.push(['secondTracker._trackEvent', Category, Action, Label, Value]);
}
/* ]]> */

If you don't want to copy + paste the code, just download the script (ZIP-file).

Possible drawbacks with this method

If you write short articles, and a visitor don't have to scroll to read your complete article, this method will not work. In these cases using the "real" bounce rate solution can be something to look into. I would however in these situations use the "real bounce rate solution from Immeria, it's a little bit more sophisticated.
Screen resolution can affect if the reader must scroll or not to read your complete article.
This method is only based on quantity data, not quality, so you can really not now if the visitor did read your article even if he used some time to scroll down. However, based on my experience, it can be an indicator.
If you are running the Prototype Javascript Framework on your site the prototype script may not function properly.

I did also fear that screen height would affect time spent when scrolling down the page. A visitor with a high screen resolution will not have to scroll as much as a visitor with low screen resolution. Because of this I have checked if I could find correlation between screen height and time spent scrolling.

Hypothesis: Screen height should afffect the time.
- I have checked this on different levels and for different articles, and I did not find any correlation.

Even if I didn't find any correlation, I recommend that you check this yourself also since my articles isn't your articles.

What do you think about this method for trying to identify if visitors are reading your content? Have you found other methods useful in measuring this?

Some final words

Click "Legg til kommentar" below. Than fill out your name (Navn), e-mail (Epost) and your website (Ditt nettsted) if you have a website. HTML formatting doesn't work in my comment field, use BBCode formatting instead. You can drag the comment field around if you want to. If you want to preview what you have written, click on "Forhåndsvis". When you are done and want to save your comment, click on "Lagre". If you haven't had any comments approved on this blog before, I will have to approve your comment manually.

Ingen sp�k � brekke ryggen selv p� 1. april

Eivind Savio — 2010-07-05

1. april i år bidro jeg til å øke 2 statistikker i Norge som jeg gjerne skulle vært foruten, samt fikk mine venner og bekjente til å lure på om jeg hadde veldig dårlig humoristisk sans. Dessverre var det ingen spøk.

1. april brakk jeg ryggen på telemarkski, noe som igjen har resultert i at jeg er sykemeldt for aller første gang. I tillegg ble jeg ble en av de 60 - 70 som årlig pådrar seg en ryggmargsskade.

Jeg skriver vanligvis ikke om private ting på denne bloggen, og har ikke noe spesielt formål med å skrive om ulykken min bortsett fra å bruke anledningen til å takke alle de som har gjort en innsats for meg - både venner og alle de som har gjort en innsats for meg i helsevesenet.

Ulykken

Skaden skjedde som nevnt på telemarksski 1. april, og skyldtes en noe hard landing etter et noe mislykket hopp (for å si det pent) i Vangslia i Oppdal. Jeg landet på beina, men siden det var heller flatt der jeg landet var det ikke saft nok i beina til at jeg greide å stå. Baken var derfor det neste som fikk kontakt med den harde påskesnøen før ryggen fulgte samme veien, og påskeferien var dermed over for min del.

I det baken prøvde å sette sitt avtrykk i snøen kjente jeg en smertestråle som skjøt ut fra korsryggen og ned i høyre lår. Umiddelbart tenkte jeg at nå har jeg brukket ryggen, og da jeg var ferdig med å falle hadde jeg av en eller annen grunn lagt meg selv i et slags stabilt sideleie.

Min gode venn Gjermund som jeg var på ski sammen med kom straks til og lurte på hvordan situasjonen var, og om Røde Kors skulle kontaktes. Jeg konstaterte at jeg kunne bevege bein og tær og var i hvert fall ikke lam, men at smertene i ryggen og høyre lår tydet på at jeg ikke burde prøve å reise meg opp eller bevege meg noe særlig. Oppdal Røde Kors Hjelpekorps som hadde vakt i bakken ble tilkalt.

Personellet fra hjelpekorpset tok det for gitt at jeg hadde en ryggskade og behandlet meg deretter, det vil si med største varsomhet, men det gjorde likevel jæv... vondt. De la meg på en scoopbåre og løftet meg over i pulken, før de fraktet meg de få 100 metrene med snøscooter ned til en ventende ambulanse.

St. Olavs Hospital

Etter en kort tur innom legesenteret på Oppdal gikk turen med samme ambulanse til St. Olavs Hospital i Trondheim. En forsiktig sjåfør, samt at de ikke var kjipe på morfinen, gjorde den cirka 1,5 time lange kjøreturen utholdelig. En stor takk til dere.

På St. Olavs Hospital stod først røntgen på programmet. Dette innbar at jeg måtte bli lagt på en annen båre. Sykepleieren samlet sammen "det som var å oppdrive av folk", og om jeg ikke husker feil var det til sammen 8 personer som gjennomførte et klesløft på meg. Til tross for deres varsomhet - aldri har jeg hylt så høyt av smerte tror jeg. Samtidig synes jeg at dette viser hvor viktig det er med nok hender på sykehusene. Sykepleieren som organiserte løftet måtte tromme sammen portører og hjelp fra andre avdelinger for å få flyttet meg.

Røntgenbildene konstaterte brudd i ryggen, og jeg ble trillet inn på et enerom i påvente av operasjon. St. Olav er 1 av 3 sykehus i Norge som kan gjennomføre denne typen operasjoner. De 2 andre er Haukeland i Bergen og Ullevål i Oslo.

Etter litt venting på rom i en sånn passelig morfindøs, kom det jeg tror var avdelingssykepleieren inn og informerte om at de ikke hadde noen kirurger som kunne gjennomføre operasjonen denne kvelden. Fordi det var viktig å få operert så snart som mulig hadde de konferert med Ullevål universitetssykehus og de kunne operere. Jeg ville derfor om 2 timer, kl 22, bli hentet av en ambulanse som ville kjøre meg til Værnes til et ventende ambulansefly for å bli flydd til Gardemoen.

Luftambulansetjenesten

Ambulanseturen til Værnes er ikke så mye å skrive om egentlig, bortsett fra at ambulansepersonellet var noen hyggelige folk som hadde stor forståelse for mitt ønske om morfin.

På Værnes ble jeg lastet inn i et fly fra Luftambulansetjenesten. Jeg hadde etter forholdene en fin flytur (med prioritet i luftrommet) til Gardemoen. Ombord på flyet var det verken kaffe eller ferske aviser, men morfinen som ble servert gjorde flyturen til en etter omstendighetene hyggelig opplevelse sammen med den erfarne sykepleieren som var ombord.

Etter en myk landing ble jeg tatt i mot av 2 ambulansesjåfører som var erfarne i å ta i mot pasienter som kommer med ambulansefly. Det var litt knotete og trangt å få båren inn og ut av flyet, og jeg er derfor glad for at de hadde gjort dette mange ganger før.

Ullevål universitetssykehus - om operasjonen og skaden

På nevrokirurgisk avdeling på Ullevål universitetssykehus stod det et team og ventet på meg. Jeg tror klokken da var halv to på natta.

De satte straks i gang med undersøkelser. Det ble tatt nye røntgenbilder for å kunne se om det hadde skjedd noen endringer under transporten, samt at det ble gjennomført CT-skanning i tillegg til noen fysiske undersøkelser. For første gang skjønte jeg for alvor at ikke bare var ryggen brukket, men at ryggmargen min sannsynligvis også var skadet.

Jeg ble deretter operert under full narkose så den delen vet jeg ikke så mye om, annet enn at det visstnok tok 2 timer og 40 minutter, og at jeg ble trillet ut av operasjonssalen kl 0530.

Skaden

Jeg har ikke tenkt å gå helt i detaljer om skaden min, først og fremst fordi at jeg fremdeles å betrakte som nyskadd når det gjelder ryggmargen, og at det derfor er for tidlig å si noe om konsekvensene av skaden.

I ryggen har jeg brukket ryggvirvelen lumbal 1, eller L1 som også brukes som betegnelse. Bruddet er et kompresjonsbrudd, og ut fra hva jeg kunne se av bildene var ryggvirvelen delt i 3 deler. Under operasjonen ble det skrudd inn skruer i virvelen over og under L1. Skruene holder noen støttestag som går forbi bruddet og stiver av ryggen. Skruer og stag vil antageligvis opereres ut etter 1 års tid eller noe sånt. I tillegg ble (deler av?) ryggtaggen til L1 fjernet for å gi nok plass til ryggmargen da den hadde ligget i klem. Kirurgen sa etter operasjonen at de ikke hadde kunnet se noen ytre skader på ryggmargen, men den lå som nevnt i klem. Jeg hadde også et lite brudd i bekkenet.

Ryggmargskaden er det som nevnt for tidlig å si noe om konsekvensene av, men jeg har en såkalt inkomplett skade, det vil si at ikke alle impulser er kuttet av. Skaden min er også så ny at det er for tidlig å si noe om ryggmargen er permanent skadet, eller om det er et spinalsjokk. Ved spinalsjokk kan funksjonalitet og følelse komme tilbake etter en (lang) stund, er ryggmargen skadet vil ikke skaden kunne helbredes.

Basert på progresjonen jeg har hatt, og tilbakemelding på undersøkelser som har vært gjort har jeg godt håp om at jeg en dag vil bli bra igjen - men det vil kunne ta tid. Vær tålmodig er noe jeg har hørt ofte.

Som nevnt innledningsvis kunne jeg etter ulykken bevege tær og føtter - jeg har tross alt hatt hell i uhellet og har ikke blitt lam. Siden operasjonen har jeg nesten kontinuerlig kunnet merke fremgang, og møter du meg i dag vil du antageligvis ikke se at jeg er skadet.

Hvilke problemer man kan oppleve etter en ryggmargskade avhenger av hvor i ryggen ryggmargen har blitt skadet, og ingen inkomplett skade vil være lik en annen selv om det finnes fellesnevnere. Dette kan være veldig frustrerende, spesielt rett etter skaden da ingen kan si hvilke skader man vil ende opp med, hvor lang tid det vil gå før man kan si noe sikkert osv. På den annen side gir dette håp for at man kan bli bra igjen.

Redusert muskelstyrke i høyre fot, litt dårligere balanse i høyre fot, redusert eller manglende hudfølelse, en heller ræva setemuskulatur og problemer med naturlige funksjoner er ting jeg har opplevd etter ulykken og som skyldes en ryggmarg som ikke er helt på nett.

Rehabiliteringen

Påske-coctail på post-operativ avdeling Ullevål

Rehabiliteringen startet umiddelbart etter operasjonen. Den første uken etter operasjonen på Ullevål lå jeg på post-operativ avdeling. Man ligger vanligvis ikke så lenge på denne avdelingen før man blir overført til vanlig sengepost, men fordi jeg fikk blodtrykksmedisin for å øke blodtrykket mitt måtte jeg ligge der. De 7 første dagene etter en ryggmargskade kan mer oksygen til skadestedet forbedre resultatet, og blodtrykksmedisinen sørger for dette.

Jeg kan ikke få rost de som tok hånd om meg på Ullevål godt nok, og da spesielt sykepleierne på post-operativ avdeling. Alltid et smil og omtanke, samtidig som de pushet meg i gang med å komme meg opp av senga. Dagen etter operasjonen stod jeg ved siden av senga, og 2 dager etter operasjonen gikk jeg mine første ustøe skritt. Begge deler med støtte vel og merke, men likevel.

Sykepleierne på post-operativ avdeling tenkte også fremover på min videre rehabilitering og sørget for det ble søkt om plass for meg på Sunnaas Sykehus.

Sunnaas sykehus

Ambulansetransport til Sunnaas sykehus
fra Ullevål

9. april ble jeg overflyttet til Sunnaas sykehus for rehabilitering, og jeg ble utskrevet 17. juni.

Sunnaas sykehus er ikke som et helt vanlig sykehus, da oppgaven de har er å rehabilitere deg og klargjøre deg for livet som ryggmargsskadd etter din tid på Sunnaas. Ved ankomst får man et team rundt seg som skal kunne ivareta de fleste ting som dukker opp. Alt fra praktiske ting som du plutselig ikke behersker selv, til trening, undersøkelser, hjelpemidler, papirer og ikke minst støtte og menneskelig omsorg.

De jeg hadde mest med å gjøre var sykepleierne og fysioterapeutene. Sykepleierne fordi de naturlig nok var de som måtte hjelpe meg alt jeg ikke fikk til, og fysioterapautene gjennom treningen. Jeg har aldri trent så mye som på Sunnaas, opptil 3-4 økter om dagen på enkelte dager - men det hjalp virkelig!

Jeg kunne skrevet mye om Sunnaas og min tid der, og hvordan det føltes å oppnå de små seirene som kom etterhvert, men jeg skal nøye meg med ett eksempel. Har du tenkt over hvilken glede det kunne gi å kunne bøye seg ned mot vasken igjen og kunne kaste kaldt vann i ansiktet om morgenen?

Ute og triller prekestol på Sunnaas sykehus

Til alle de som var mine medpasienter - lykke til med deres rehabilitering. Det var hyggelig å bli kjent med dere.

Til alle dere som jobber på Sunnaas - takk for den fantastiske jobben dere gjorde for meg, og all den støtten dere viste. Når ting først gikk galt er jeg glad for at det var til dere jeg kom, og på vegne av fremtidige pasienter er jeg også glad for at Sunnaas fremdeles kommmer til å være et eget helseforetak.

Erfaringer og hva nå?

Når dette skrives er jeg fremdeles sykemeldt, men satser på å starte så smått og jobbe igjen i begynnelsen av august. Ryggmargen er fremdeles ikke helt samarbeidsvillig så jeg starter antageligvis med aktiv sykemelding.

Som jeg skrev innledningsvis er dette min første sykemelding noensinne. I og med at jeg aldri har vært sykemeldt har jeg egentlig aldri tenkt over hva slags konsekvenser det kan få å bli langtidssykemeldt - og da spesielt de økonomiske. I tillegg til alle utfordringene med det å bli skadd (som i mitt tilfelle) vil man også kunne få en skikkelig økonomisk baksmell. Selv om livet mitt ble satt på pause ble det ingen pause på faste utgifter og regninger - de kom trillende inn som før.

Heldigvis for meg dekket min arbeidsgiver mesteparten av differansen mellom hva jeg får i sykepenger og lønnen min så dette har ikke blitt et problem for meg, men hva med deg?

Hva skjer med økonomien din om du blir langtidssykemeldt?

Man gjør seg også mange erfaringer med venner og kjente når man plutselig blir borte fra det vanlige livet over en lengre periode. For min del var dette i hovedsak en positiv opplevelse. Takk til alle som har tatt i et tak for meg, besøkt meg, invitert meg på middag og sendt meg varme tanker.

How to activate 4Q Survey with a link integrated with Google Analytics Asynchronous tracking

Eivind Savio — 2010-06-30

4Q Survey is a free survey tool for collection feedback from your visitors that may help you to understand why the visitor is at your website, and if they were able to complete their task.

Recently 4Q Survey added integration with Google Analytics, which makes you capable of collecting the 4Q Survey data into Google Analytics using Custom Variables. This is great since you now can connect visitor behaviour (What data) with visitor purpose (Why data).

There are however 2 improvements I would like:

The Google Analytics integration is using the old Google Analytics code, and not the new Google Analytics asynchronous code.
Visitors can't activate the survey by clicking a link. Instead X percent of the visitors will be asked if they are willing to answer the survey.

Instead of just waiting for the 4Q Survey team to perhaps make these improvements some time in the future, I studied how thing works and came up with a solution for activating the 4Q Survey with a link and track it using Google Analytics asynchronous code.

How to activate 4Q Survey with a link integrated with Google Analytics Asynchronous tracking

The first thing you should do is to create a new Google Analytics profile (Add a profile for a new domain). Data from 4Q Survey is going to be tracked in this profile. To be able to maintain information about visitor source etc. we will have to use cross domain tracking for this profile.

Below you find an asynchronous example code for this. Replace the UA-ID with your UA-ID.

According to my experience note that both your tracking codes must use the cross domain tracking setup (showed with green text for the main Google Analytics profile).

Google Analytics asynchronous code

Remove formatting from Code

<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(
['_setAccount', 'UA-XXXXX-1'], //Main Google Analytics profile
['_setAllowLinker', true],
['_setAllowHash', false],
['_trackPageview'],
['pageTracker4Q._setAccount', 'UA-XXXXX-2'], //4Q Survey profile
['pageTracker4Q._setAllowLinker', true],
['pageTracker4Q._setAllowHash', false],
['pageTracker4Q._trackPageview']
);
</script>
<script type="text/javascript">
(function() {
var ga = document.createElement('script');
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
ga.setAttribute('async', 'true');
document.documentElement.firstChild.appendChild(ga);
})();
</script>

HTML code

Your survey code from 4Q will look something like the code below. Copy the sdfc parameter from that code (An example of this parameter is in bold below).

<script src="http://4qinvite.4q.iperceptions.com/1.aspx?sdfc=456356-865-a78d0793-aee9-4e8b-67678-46544ae5vvb55&lID=1&loc=4Q-WEB1" type="text/javascript" defer="defer" >
</script>

The next thing to do is to copy the code below and insert it somewhere before the closing </body> tag. You have to change two things in the code (highlighted in red):

Replace your-survey-parameter with your sdfc parameter.
Replace XXXXX-2 with your Google Analytics UA-number.

Remove formatting from Code

<script type="text/javascript"> //Script to open survey in pop-up window and do cross domain tracking
function openWindow(link) {
_gaq.push(function() {
var Tracker4Q = _gaq._getAsyncTracker('pageTracker4Q');
window.open(Tracker4Q._getLinkerUrl('http://s26975.4q-web2.4q.iperceptions.com/4Qwelcome.aspx?sdfc=your-survey-parameter&lID=1&loc=4Q-WEB2&vm=cln&res=850x698&ua=XXXXX-2'), 'popupwindow','width=820, height=600,resizable=yes,scrollbars=no, menubar=no,status=no');
});
_gaq.push(['pageTracker4Q._trackPageview','/4QSurveyOpen']);
_gaq.push(['pageTracker4Q._trackEvent','4Q Survey','4Q Survey Opened']);
return false;
}
</script>
<div id="fixeddiv" style="position: fixed;top:50%;right:0;margin-top: -120px;">
<a href="#" onclick="return openWindow(this);" target="_blank" title="Give Feedback with 4Q Survey">
<img src="/feedback/feedback-button-4q.png" alt="Give Feedback"/>
</a>
</div>
<script type="text/javascript" src="/feedback/fixedmenu.js"></script>

The button to activate the survey is placed in the middle of your screen on the right side. CSS & the Fixed & Sticky Menu is used for this.

Create a folder named feedback in the root of your website.
Download and unzip the file into that folder (the zip file contains the button and the Fixed & Sticky Menu).

Done! Do a happy dance! as the web analytics guru Avinash Kaushik would say. You are now collecting Why data from from visitors that click on the 4Q Survey button.

If you are familiar with the asynchronous code you will notice that we are creating a "fake" page view named 4QSurveyOpen and an Event when somebody click the button. The reason for this is segmentation.

If you aren't familiar with the 4Q Survey, take some time to watch Avinash Kaushik explains the solution.

Possible problems and errors

For the moment Google Analytics asynchronous code doesn't work with the normal survey activation.

The solution is using cross domain tracking. The Google Analytics cookies from your domain have to be transferred to the 4Q Survey domain. If you are running Google Website Optimizer on your site this may cause you some problems with the tracking.

Some final words

Click "Legg til kommentar" below. Than fill out your name (Navn), e-mail (Epost) and your website (Ditt nettsted) if you have a website. HTML formatting doesn't work in my comment field, use BBCode formatting instead. You can drag the comment field around if you want to. If you want to preview what you have written, click on "Forhåndsvis". When you are done and want to save your comment, click on "Lagre". If you haven't had any comments approved on this blog before, I will have to approve your comment manually.

Google Maps - Hvordan fungerer Streetview?

Eivind Savio — 2010-03-19

Google Maps har fått en del oppmerksomhet i det siste, blant annet fordi noen dykkere i Bergen moret seg.

Vis større kart

Men hvordan fungerer så Google Street View? Google Japan prøver å forklare det med filmen under.

Siden vi er inne på merkverdigheter, måken under er det siste tilskuddet som har fått mye oppmerksomhet.

View Larger Map

Video Analytics using Google Analytics API and Excel

Eivind Savio — 2010-03-17

Google Analytics Event Tracking is a flexible solution for measuring user interaction with your website - including videos. I have demonstrated this before with my YouTube Chromeless Player with Google Analytics Event Tracking (you can download the player from that article).

Since Event Tracking isn't made especially for video analytics, it can be a little bit difficult to understand what the data means as the image to the right illustrates (click for larger image).

To make the video analytics data more understandable I have made an Excel 2007 spreadsheet that is connected directly to Google Analytics using the Google Analytics API.

Different Video reports

The Excel spreadsheet contains 3 different reports.

Video Dashboard

The dashboard contains an overview of your video data from the selected month and includes video KPI's for 3 different Stakeholder levels (levels borrowed from Eric T. Petersons Big Book of KPIs).

Senior strategists
Mid-tier strategists
Tactical resources

The dashboard shows information about this month compared to last month, and this month compared to the same month last year plus a graph showing trends for the last 12 months.

The dashboard and the calculations are a rewritten version of Web Analytics Dashboard fun by Stéphane Hamel.

Video KPIs are inspired from Online Video Analytics - KPIs written by Dennis Mortensen.

Videos

This sheet contains information about which videos that have been watched the month you have chosen in the month field on the dashboard. The report contains the following information:

Video views (Videos that have been started)
Completed videos
Percent completed videos
Visits
Video length (If none of the visitors have completed the video the selected month this report will be blank)
Average time viewed
Percent of video viewed on average
Total time viewed the selected month
Conversion Rate (E-commerce Conversion Rate)
Number of Conversions

Single Video Analytics

This report shows a day to day report for the selected month, and contains the same information as the "Videos" report, but for the single video selected. The graph shows information about views, completed views, visits and e-commerce conversions.

Getting started

The Excel spreadsheet is adapted to my custom YouTube player, so if you are using this player you should be able to use the Excel spreadsheet as it is. If not you will have to modify the Excel spreadsheet to your needs.

Requirements

You will need Excel 2007. It will unfortunately not work in older versions of Excel or on Mac. Sorry.

Quick start

Download the zipped Excel 2007 spreadsheet and unzip it.
Open the Excel file and activate macros.
In the field "Month" on the Dashboard, choose what should be the last month in the report.
Go to the Settings sheet, and change "Sites" from YourWebsiteName to your site name.
On the same line as your site name, insert your Google Analytics ID number. This is not your UA-XXXX-X ID, it's the ID in the Google Analytics URL (ex. https://www.google.com/analytics/reporting/dashboard?id=123456)
Insert your Google Analytics username (email) and password in the Settings sheet.
Get yourself a cup of coffee (too many calculations going on in Excel) and wait for the result.

Since all the calculations can make Excel slow it can be wise to change Calculation Options from Automatic to Manual. You find this setting under the Formulas menu. Then if you need to update your sheet, hit Shift + F9 if you only want to calculate the sheet you are on, or F9 if you want to calculate your entire workbook.

More information of the sheets in the Workbook

Dashboard

The KPIs on the Dashboard are flexible, which means that the same calculations can be reused for different KPIs. Each stakeholder can have up to 4 KPIs.

Settings

You will also find a table on this sheet with the columns EventCategory and EventAction. If you are using different category and action namings than me you will have to change this.

Naming of Stakeholders are also done on this sheet. The numbers in the Num. column is used to attach the different KPIs to the different stakeholders.

Segment1

All the monthly data are reported here. You shouldn't normally touch these data unless you want other data reported or calculated.

Lookup

All the calculation of average values and standard deviation is done on this sheet. If you add or changes column titles on the Segment1 sheet you must also add the same columns to this sheet (use the same column title). Except from that you shouldn't normally have to change anything on this sheet.

KPIs

On this sheet you can edit the KPI names and description. Column KPI1 will match Stakeholder 1 on the Settings sheet.

KPI names must match headings used in the Segment1 sheet and the Lookup sheet.

GA Metrics and Dimensions

On this sheet you find all Google Analytics Metrics and Dimensions available with explanations.

How Excel is fetching data from Google Analytics

Excel is fetching the data from the Google Analytics API using VBA coding. These codes are written by Mikael Thuneberg, and he has explained on his blog how to use the codes. You will also find other Excel examples there.

Some final words about this Excel Video Analytics spreadsheet

Everything about this Excel Video Analytics spreadsheet isn't explained in this article - it's just too much to explain. Therefor

Download Excel 2007 Video Analytics spreadsheet (120 Kb)

and then make yourself familiar with the spreadsheet and try to understand how things work.

I'm using Excel Tables, Arrays and Name(ing of ceels) heavily in the spreadsheet, so these are some things that should try to understand how works.

And since an article about Video Analytics isn't complete without a video, below is a video where the developers from Google explains the Google Analytics API.

Happy Playing and Analyzing.

If you make any improvements to the Excel video sheet I would love to hear about it.

YouTube Chromeless Player with Google Analytics Event Tracking upgrade

Eivind Savio — 2010-03-14

This is just a short notice of an upgrade of my YouTube Chromeless Player with Google Analytics Event Tracking.

The player has been updated with a bug fix and a improvement to the Google Analytics Event Tracking.

Tracking time when somebody leaves the page or closes the browser window
Video - Stop Left Page is added to the player/Google Analytics Event Tracking. Earlier if a visitor just left the page or closed the browser windon, the time would be recorded as 0 seconds no matter how long the video had been playing. By using ununload and unbeforeunload the time is now tracked. The time will only be tracked if the video is either playing, buffering or is paused. This is done by checking getPlayerState.

If you are using a previous version and want to upgrade, look for the function leave() in the new youtube.js, and update the <body> tag in default.asp or index.php to this:
<body onload="embedPlayer();" onbeforeunload="leave();" onunload="leave();">

Google Analytics Asynchronous Tracking

The player is using the new Google Analytics Asynchronous Tracking. All the Google Analytics codes are placed inside youtube.js. You will have to change the Google Analytics UA-code (UA-XXXXX-X) to your account number.

Below you find a video about Tracking events using Advanced Segments in Google Analytics. I thought it was appropriate to integrate this video since it's a little bit about video segmentation in Google Analytics.

If you make any improvements to the player I would love to hear about it.

If you are familiar with my previous version of the player, Download my YouTube Chromeless Player Example (zip). If not I recommend you read my article YouTube Chromeless Player with Google Analytics Event Tracking first.

Veien til Effektiv Webanalyse

Eivind Savio — 2010-02-08

Poenget med webanalyse er optimalisering og handling, ikke innsamling av data, verktøy og flotte rapporter. Gjennom optimalisering og handling vil webanalysen bidra til økonomisk verdiskaping og forbedring av brukskvaliteten.

En rapport fra Econsultancy fra en tid tilbake tilsier at investeringen i webanalyse vil øke. I rapporten kommer det også frem at investeringene som gjøres er hovedsakelig i humankapital og ikke i verktøy - fordi det er menneskene som skaper verdiene, og ikke verktøyene.

For å kunne optimalisere og handle må man gjøre et forarbeid. I dette innlegget tar jeg for meg veien frem til optimalisering og handling gjennom en modell kalt

Effektiv webanalyse

Modell for Effektiv Webanalyse.

Strategisk fundament

Webanalyse uten en strategisk forankring i bedriften eller organisasjonen gjør arbeidet mye tyngre. Uten forankring hos ledelsen er det vanskelig å få gjennomført forbedringer (handling). I stedet for å bruke tiden til verdiskapning for egen bedrift/organisasjon eller for de besøkende, vil mye av tiden gå med til å misjonere webanalyse innad.

Webanalyse kan med andre ord også innebære organisasjonsendringer, politiske prosesser, endringer av tankesett og annerledes allokering av budsjetter.

Definer forretningsmål og ønsket utbytte

Det første man bør gjøre er å definere hvilke forretningsmål webanalysen skal gi svar på, og hva som er ønsket utbytte. Utarbeidelse av KPIer (Key Performance Indicators) vil bidra til å gi svar på dette, samt kunne avdekke hvilke målinger som bør gjøres.

Datainnsamlingsbehov og metode

Gjennom utarbeidelsen av KPIen bør det komme frem hvilke databehov man har, og gjennom dette også hvilke metoder som bør benyttes. Med andre ord, utarbeidelse av KPIer vil indirekte kunne si noe om valg av webanalyseverktøy.

Er det et krav at dataene må lagres in-house?
Er det behov for å lagre personinformasjon i webanalyseverktøyet?
CRM-integrasjon eller integrasjon mot andre systemer?
Innsamling av kvalitative data?
Økonomiske forhold?

Selv om jeg skriver en del om Google Analytics er jeg verktøynøytral. For enkelte vil ikke gratisverktøy slik som Google Analytics eller Yahoo! Analytics være tilstrekkelig, men valg av verktøy bør avgjøres ut i fra hvilke behov man har, og ikke ut i fra en salgspitch fra en verktøyleverandør.

Operasjonell infrastruktur

Oppsett av webanalyse i henhold til behov

Denne delen har til hensikt å gi svar på hvordan informasjonen skal samles inn. Vi har kommet frem til hvilke(t) verktøy som er mest formålstjenlig for vårt behov.

Oppsett og implementering kan i blant være en forferdelig tung prosess, men et så riktig oppsett som mulig er nødvendig for at man skal kunne ta riktige beslutninger basert på dataene som kommer ut i andre enden. Med vilje har jeg skrevet "et så riktig oppsett som mulig", fordi at det vil også være et spørsmål om kost/nytte.

Mange installeringer jeg har sett er ikke satt opp i henhold til behov. Årsaken til dette er ofte at man ikke har definert forretningsmål eller ønsket utbytte. Dette punktet handler også om datakvalitet. Hvilke data er det viktig å samle inn, og hvilke data bør filtreres bort?

Dataene vil aldri bli perfekte, men de bør være så gode at man kan gjøre kvalifiserte analyser.

Noen enkle eksempler på dette kan være:

Er kontoen riktig organisert?
Spores konverteringsmål?
Er egne ansatte ekskludert fra dataene?
Spores kjøp og salg i nettbutikken? (Jeg overraskes stadig over nettbutikker som ikke tracker kjøp og salg).
Spores søk fra "norske søkemotorer" slik som ABC Startsiden?
Spores feilmeldinger, og er webanalysen satt opp til å spore brukerproblemer?
Internsøk og søk med null treff
Kampanjesporing
Segmentering, for eksempel kunde/ikke-kunde.
Sporing på tvers av domener og subdomener
Sporing av RIA (Rich Internet Applications) slik som Flash og AJAX

Men, det er heller ikke noe poeng i at man skal samle alle typer data bare fordi man kan. Som Avinash Kaushik sier:

Det er ikke noe vits i å være rik på data, men fattig på informasjon.

Et forhold som mange ikke tenker over, er at om man bytter til en annen publiseringsløsning, må man også påberegne at webanalysen må settes opp på nytt.

Lag og kommuniser standardiserte analyserapporter

Når data har blitt samlet inn, hvordan får vi denne informasjonen til de riktige personene til riktig tid i riktig format?

Kun de mest interesserte vil logge seg inn i webanalyseverktøyet, og det er kanskje heller ikke riktig at alle skal ha tilgang. Det kan derfor vær nødvendig å utvikle standardiserte rapporter tilpasset mottageren, og sørge for distribusjon av rapportene. Forhåpentligvis har det vært gjennomført en KPI-workshop som har avdekket hvem som skal motta rapportene, og hvilke KPIer som skal rapporteres til hvem.

Rapportene må inneholde kontekst, det vil si at man kan ikke bare generere noen rapporter automatisk og sende de til mottageren. For at rapporten skal være verdiskapende og ikke bare en tidstyv for mottageren, må rapporten inneholde tolkninger av informasjonen og forslag til handlinger gjeldende for denne personens fagområde - med andre ord rapporter med action!

Verdiskapende prosess

Det er først gjennom analyse av dataene og handling basert på disse at webanalysen fører til verdiskaping. Det er dette som er webanalyse, men det er her minst ressurser brukes.

Avinash Kaushik mener at 10 % skal investeres i verktøy, og 90 % skal investeres i noen som kan analysere dataene. Eric T. Petersson mener en riktigere tilnærming er at 50 % bør investeres i verktøy, og 50 % bør investeres i mennesker.

Selv om de har en sprikende prosentsats er poenget likevel dette:
Uten en investering i noen som kan tolke dataene og komme med anbefalinger til optimalisering med bakgrunn i disse, gir webanalysen liten verdi.

For at webanalysen skal føre til verdiskaping fordrer det også at man ikke er en rigid organisasjon med en nettløsning som det er umulig å endre på. For som jeg skrev innledningsvis, først når webanalysen benyttes til optimalisering og handling vil den føre til økonomisk verdiskaping og forbedring av brukskvaliteten.

Analyser data og identifiser forbedringsområder

Det er mye og mangt som kan analyseres og antageligvis forbedres. Jeg er tilhenger av å dele dette opp i 4 områder basert på en modell som kalles REAN:

Reach: Markedsføring, annonsering og all kommunikasjon som skjer utenfor nettstedet
Engagement: Brukerens mottagelse på nettstedet (eks. kommunikasjon/innhold, brukervennlighet, design)
Activation: Konverteringen
Nurture: Vedlikeholde kontakten med den besøkende/kunden (eks. CRM, nyhetsbrev, sosiale medier)

Optimalisering

Basert på tolkning av data, hvordan kan vi optimalisere og forbedre det vi gjør? Dette punktet er det viktigste med hele webanalysen fordi at det er her verdien skapes og læring skjer.

Det kan kanskje synes som om det er en lang vei å gå før man får verdi ut av webanalysen, men det er fullt mulig å optimalisere og skape verdi selv om ikke alle forhold er på plass. Noe optimalisering er bedre enn ingen optimalisering.

Men jeg er likevel av den oppfatning av at har man ikke vært i gjennom en øvelse slik som jeg har beskrevet i dette innlegget, og har etablert forankring og prosesser, vil læringen utebli og verdiskapingen bli mindre.

Har du noen kommentarer, prosesser, erfaringer eller læringer som du har funnet nyttige - del de gjerne.

PS. Om du lurer på hvorfor to av stegene i modellen er grå, mens de andre har svart bakgrunn så er det fordi at min oppfatning er at de aller fleste befinner seg på disse nivåene. De har gått rett på innsamling av data og oppsett - men da ikke ut i fra behov siden de har hoppet bukk over forretningsmål og ønsket utbytte.

En KPI er en m�ling, men en m�ling er ikke n�dvendigvis en KPI

Eivind Savio — 2010-01-31

Ordene i overskriften tilhører Dennis R. Mortensen, Director of Data Insights hos Yahoo!.

Dennis R. Mortensen uttaler også:

Å utvikle feil KPI vil gjøre større skade enn nytte!

Men hva er så forskjellen på en KPI og en måling, og hva kjennetegner gode KPIer?

I dette innlegget har jeg samlet noe av det som er blitt sagt og skrevet av andre, i tillegg til noen av mine egne tanker og erfaringer.

Mye som kan måles, men ikke alle målinger kvalifiserer til å være en KPI.
Bilde: D Sharon Pruitt

Hva er en KPI, og hva er hensikten med de?

Det finnes mange definisjoner på hva en KPI er, men jeg forholder meg ofte til Avinash Kaushik sin enkle definisjon:

Målinger som hjelper deg til å forstå hvor bra du gjør det i forhold til dine mål.

KPIer er forenklinger av virkeligheten, og en av de viktigste grunnene til at KPIer benyttes er at man i det daglige har altfor mye informasjon å forholde seg til. Denne forenklingen er både styrken og svakheten til en KPI, og er også grunnen til at det er viktig å identifisere de riktige KPIene.

Hvordan utforme KPIer, og hva kjennetegner disse?

Eric T. Peterson fra Web Analytics Demystified sier dette om KPIer i The Big Book of Key Performance Indicators:

En Key Performance Indicator er alltid andel, gjennomsnitt, prosent eller verdi, de er aldri ubehandlede tall. Ubehandlede tall sier ikke noe om sammenheng, men de fører til dialog slik de hører med som bakgrunnsinformasjon.

Ved utforming av KPIer sier Avinash Kaushik at man skal starte enkelt, og at man skal starte med utbytte. Videre sier Avinash at den eneste grunnen til at vi har et nettsted er dette:

Redusere kostnader
Øke inntekter
Forbedre kundetilfredshet

Jeg finner det veldig hensiktsmessig å ha disse 3 punktene i bakhodet ved utforming av KPIer, fordi det fører til fokus på at KPIen skal si noe om kvalitet og ikke kvantitet. KPIer som fokuserer på kvalitet vil også føre til fokus på de besøkende sine behov eller problemer. For det er jo slik at for at vi skal få oppfylt våre mål, må våre besøkende oppnå sine mål først.

Noen kjennetegn på KPIer som ofte nevnes er disse:

KPIer må være forankret i ledelsen og gjenspeile organisasjonens mål
KPIene må være basert på troverdige data
Begrens antall KPIer, og vær relevant
- For eksempel vil antageligvis Markedsavdelingen og Service/support ha forskjellige KPIer.
- KPIene må knyttes til riktig person i organisasjonen. Denne personen må være inneforstått med hva disse KPIene skal besvare, noe som igjen betyr at denne personen må/bør ha vært med på utformingen av KPIene.
Alle gode KPIer fører til handling!

Om ikke minimum punktene over er oppfylt, vil ikke KPIer hjelpe bedriften/organisasjonen til å yte bedre.

KPI-rapportering

Den/de som er ansvarlig for webanalysen, bør også være ansvarlig for å oversende KPI-rapportene til de personene som skal motta slike rapporter. Man bør med andre ord være proaktiv, og ikke overlate det til den enkelte å logge seg inn i et eller annet webanalyseverktøy og hente ut KPI-rapportene selv.

Grunnen til dette er at en KPI-rapport uten kontekst, altså en forklaring på hva en eventuell endring skyldes, vil ikke så lett føre til handling. Man kan heller ikke forvente at disse personene selv skal kunne finne årsaken til endringene i webanalyseverktøyet.

En god KPI-rapport skal

beskrive sammenhenger
fokusere på endringer
ikke være en presentasjon av tabeller med data

Unike Brukere - mulig KPI eller..?

Til slutt en liten digresjon om temaet KPIer. Jeg støter forholdsvis ofte borti at Unike Brukere foreslås som en KPI. For en god stund siden ble Unike Brukere nevnt som et eksempel på en KPI på den norske Adwords-bloggen, og jeg har også sett andre blogger nevne dette som et KPI-eksempel.

Om du har lest helt ned hit så har du nok skjønt det at dette ikke er en KPI. De færreste nettsteder har etter min mening liten nytte av å bruke Unike Brukere som en overordnet målsetting heller, siden dette ikke er et kvalitetsmål.

I stedet for å argumentere for dette vil jeg anbefale å lese Avinash Kaushik sitt innlegg "Standard Metrics Revisited: Daily, Weekly, Monthly Unique Visitors", samt fortelle en historie fra eMetrics i fjor høst.

Sony Ericsson hadde inntil i fjor vår definert Unike Brukere som en av sine KPIer. Om de oppnådde X-antall unike besøkende, ble det utløst en bonus til de som jobbet med web. I mars i fjor byttet de webanalyseverktøy, samt forbedret kvaliteten på dataene som ble samlet inn.

Resultat: Ingen bonus!

Unike Brukere er ikke en KPI hos Sony Ericsson lengre.

Avslutning

Noe av det som jeg har skrevet om her har jeg også skrevet om tidligere i artikkelen 9 tips for å lykkes med KPIer og webanalyse.

Har du noen erfaringer med KPIer som du ønsker å dele, eller har du noen synspunkter på det jeg har skrevet, legg gjerne igjen en kommentar.

Fargen p� en link skal v�re bl�. Eller? En test av farger p� lenker.

Eivind Savio — 2009-12-06

For lenge siden ble det opplest og vedtatt at en link skal være blå, og den skal være understreket. Disse retningslinjen har blitt kritisert, og mange nettsider har blitt laget siden den tid med all verdens farger på linker. Jeg ønsket derfor å teste denne teorien ved hjelp av Google Analytics og Google Website Optimizer.

I denne artikkelen beskriver jeg hva resultatet av testen ble, og hvordan testen ble gjennomført. Det spesielle med denne testen er at jeg ikke bruker Google Website Optimizer til å evaluere suksess, men baserer meg på dataene som Google Analytics samler inn.

Testens hypotese

Min hypotese før jeg startet å teste var at blå linker burde føre til lavere bounce rate og flere sidevisninger per besøk, siden de burde "stå frem" tydeligere som lenker, og dermed føre til flere klikk. Jeg satte 5 % som suksessmål for testen. Om gjennomsnittlige sidevisninger per besøk ville øke med 5 %, eller om bounce rate ble redusert med 5 % ville jeg anse testen som en suksess.

I testen har jeg testet linker med fargene brun, grønn og blå som vist av bildene under. Testen har pågått i mer enn 3 måneder.

Tekst med brune linker.

Tekst med grønne linker.

Tekst med blå linker.

Bildene av teksten over er hentet fra artikkelen Hvilke linker klikker dine besøkende på?

Testresultat

Resultatet av testen er at jeg velger å forkaste min teori om at blå lenker vil gi lavere bounce rate, men velger å beholde teorien om at blå lenker gir i gjennomsnitt flere sidevisninger per besøk (selv om forskjellen er veldig liten).

Tabellen under viser testens data fra November. Grunnen til at jeg ikke bruker dataene fra hele perioden, er at tallene fra November viser en ting med mine blå lenker mye tydeligere enn hvis jeg hadde vist tallene fra hele perioden (trenden er den samme for alle måneder, bare ikke så tydelig).

Besøkende som så blå lenker brukte i gjennomsnitt lengre tid. Hvorfor det er slik vil bare være spekulasjoner. Klikkdata som jeg har samlet inn gjennom denne testen forteller bare hva som har skjedd, ikke hvorfor.

	Brune linker	Grønne linker	Blå linker
Besøk:	1 214	1 247	1 220
Bounce Rate:	78,43 %	76,66 %	76,80 %
Sider/besøk:	1,46	1,43	1,48
Gj. snitt tid	00:01:08	00:02:13	00:03:35
Nye besøk:	85,67 %	83,88 %	84,26 %

Hvordan ble testen gjennomført?

Data fra Google Website Optimizer dukker ikke automatisk opp i Google Analytics. For å få dette til har jeg benyttet en løsning utviklet av ROI Revolution.

Dette innebærer at man legger inn deres "spesialkode", og setter deretter opp en multivariasjonstest i Google Website Optimizer. Denne koden medfører at det legges på parametere på nettadressene som genereres for Google Analytics. Parameteret som genereres for alle som for eksempel får "servert" brune lenker er ?combo=0.

Dette parameteret kan brukes til segmentering, og jeg har satt opp 3 forskjellige Google Analytics profiler, en for hver lenkefarge.

For å kunne evaluere lenkefargene best mulig har jeg ekskludert en del data fra disse profilene:

Egen IP-adresse.
Data generert fra YouTube-filmer avspilt gjennom min YouTube-spiller.
Utgående klikk på lenker. Å ekskludere utgående klikk kan alltids diskuteres om var riktig, siden de genererer virtuelle sidevisninger og påvirker bounce rate, men dette var et valg jeg tok.

Siden testen ikke er implementert på alle sider på Savio.no, er bounce rate mye høyere enn vanlig. For eksempel er ikke John Savio en del av eksperimentet, og heller ikke eksemplene knyttet til artikkelen The only CSS layout you need?

Var testen en suksess?

Om bare data fra Google Website Optimizer hadde blitt lagt til grunn hadde svaret på dette blitt nei. Konverteringsmålet som jeg satte opp i Google Website Optimizer er bloggkommentarer, og det er ikke statistisk signifikant forskjell i antall kommentarer.

Min hypotese var ikke at det ville bli flere kommentarer med blå linker, men at blå linker ville føre til flere sidevisninger per besøk og lavere bounce rate. Jeg vil derfor kalle testen en delvis suksess siden siden økningen i gjennomsnittlige sidevisninger per besøk økte noe, men ikke nok til at målet på 5 % forbedring ble nådd.

Suksess ved testing kan bli målt på mange forskjellige måter (Kilde: Successful Web Site Testing Practices av Eric T. Peterson):

For noen er "suksess" en dramatisk økning i målinger knyttet til fortjeneste, fordi de vet at de fleste ledere vil respondere på inkrementell fortjeneste.
For andre er "suksess" en liten økning i målinger av de besøkendes engasjement, fordi man vet at små seire over tid til sammen vil være en stor seier.
For andre er "suksess" en reduksjon i antall problemer de besøkende kan oppleve på nettstedet, fordi man man vet at ved å redusere barrierer vil brukeropplevelsen forbedres.
For andre er "suksess" rett og slett å være i stand til å lansere et nytt utseende på nettstedet uten det slår ut negativt på eksisterende Key Performance Indicators.

Har du gjennomført testen riktig, det vil si at du blant annet har en plan, har utviklet en hypotese og har et mål for testen, vil også en test som feiler gi nyttig lærdom. Som Avinash Kaushik sier:

Det fine med eksperimentering og testing er at du lærer å ta feil - fort!

Testing videre

I eksperimentet testet jeg bare lenker som var understreket. Det har blitt sagt at understrekingen av lenkene er viktigere enn fargen på lenkene, slik at det kunne vært neste test.

Jeg har likevel ingen planer om å gjennomføre en slik test siden jeg ikke har noen planer om å innføre lenker uten understreking. Testing for testingens skyld er ikke spesielt nyttig eller god bruk av ressurser.

Google Website Optimizer + Google Analytics = mer lærdom

I dette blogginnlegget har jeg skrevet om en test som Google Website Optimizer ikke kunne gi svaret på fordi testen ikke baserte seg på konverteringer. Men også i de tilfellene hvor du er ute etter et svar fra Google Website Optimizer, kan det være hensiktsmessig å benytte denne metoden. Noen eksempler på dette kan være:

Nye versus Returnerende besøkende: Viser de forskjellig atferd i forhold til testversjonene? Segmentering av dataene i Google Analytics kan gi oss mer innsikt.
Testing av skjemaer: Kanskje fører ikke det nye skjemaet som testes til signifikant flere konverteringer, men i webanalysen ser vi at de bruker kortere tid på å fylle ut skjemaet. En forbedring i brukeropplevelsen kan være grunn god nok.

Kan du komme på andre grunner til at det kan være hensiktmessig å kombinere Google Website Optimizer og Google Analytics, eller har du spørsmål eller hva det nå enn måtte være - legg gjerne igjen en kommentar.

Avslutningsvis vil jeg bare si at husk at denne testen er gjennomført på mine besøkende som har lest mine artikler innenfor min layout med mine farger. Det er ikke sikkert du ville fått det samme resultatet.

Webanalyse for ledere med Eric T. Peterson og Aur�lie Pols

Eivind Savio — 2009-10-03

Jeg bruker vanligvis ikke denne bloggen til å markedsføre arrangement i regi av jobben min hos Creuna, selv om bloggen hovedsakelig omhandler fagområdene som jeg jobber med der. Det er bare en personlig beslutning jeg har gjort, da jeg synes det er greit å ikke blande inn jobben for mye på min private blogg.

Denne gangen gjør jeg likevel et unntak, fordi temaet er for viktig til å la være og nevne, og det er ikke hvem som helst som er foredragsholder.

Fredag 9. oktober kl 0830 arrangerer Creuna Online Performance Seminar, eller Webanalyse for ledere som det også har blitt kalt. Seminaret er gratis.

Foredragsholdere er Eric T. Peterson og Aurélie Pols, og i tillegg vil Flust.no fortelle om hvordan de bruker webanalyse som et sentralt styringsverktøy.

Hvorfor et seminar om webanalyse for ledere?

Jim Sterne (President of the Web Analytics Association) uttalte nylig:

It was a mistake to call it web analytics, it's really business analysis.

Webanalyse har opp gjennom tiden vært teknologidrevet, og ikke forretningsdrevet. Dette til tross for at webanalyse egentlig handler om å optimalisere businessen. Firmaer som leverer tjenester innen webanalyse har bidratt til at utviklingen har gått i denne retningen - de har vært (og noen er fremdeles) teknologi og verktøyorientert, og ikke forretningsorientert.

For at webanalysen skal bli forretningsorientert og innebære en forbedring av businessen, krever det at webanalysen er forankret i ledelsen.

I artikkelen 9 tips for å lykkes med KPIer og webanalyse har jeg skrevet noen noen praktiske tips knyttet til temaet.

Hva er din oppfattelse av webanalyse i Norge? Handler det hovedsakelig om "klikk og trafikk" fremdeles, eller har bedrifter og organisasjoner begynt å forstå at det handler om å forbedre businessen?

Google Analytics Individual Qualification (IQ)

Eivind Savio — 2009-10-03

Mesteparten av bloggingen min her på Savio.no handler om Google Analytics. Grunnen til dette er at jeg er for deling av kunnskap, og det hjelper meg selv å huske spesielle ting bedre. Med andre ord, bloggen fungerer også som en huskelapp for meg selv i mitt daglige arbeid.

At jeg har valgt å skrive så mye om Google Analytics gjør at jeg også stiller meg "selv for hogg". Den 3. mars ble Google Analytics Individual Qualification (IQ) lansert. Samtidig med testen lanserte også Google Conversion University for å hjelpe folk til å forberede seg til testen eller bli en mer kunnskapsrik Google Analytics bruker.

Ut av det blå i dag dukker dermed følgende spørsmål opp på bloggen til Metronet:

...var vi først i Norge eller tok du den i helgen Savio, E?

Om de var først i Norge vet jeg ikke, men de var i hvert fall ferdig med testen lenge før meg. Jeg fikk ikke somlet meg til å ta testen før i kveld, men jeg passerte testen heldigvis med god margin siden jeg følte presset fra Metronet.

All honnør til de som har tatt testen og bestått (klapper meg selv på skulderen). Som Kenneth Gvein fra Metronet skriver i bloggen var testen relativt utfordrende.

Testen koster $50, og består av 70 multiple choice spørsmål som må besvares innen 90 minutter. Du må ha 75 % riktige svar for å bestå. Består du testen er resultatet ditt gyldig i 18 måneder.

Slik jeg ser det vil testen forhåpentligvis føre til at man får etablert en minimumsstandard i forhold til kvalifikasjoner hos personer som leverer tjenester knyttet til Google Analytics.

Har du tatt testen, vurderer du å ta den eller vet du om andre som har tatt den i Norge?

PS. Nei, jeg røper ikke spørsmålene og svaralternativene.

Google Analytics Campaign URL builder with Short URL and Twitter posting

Eivind Savio — 2009-05-13

One of the biggest problems with online marketing campaigns are that the campaigns are not tracked as campaigns. If you do not track your campaigns, you will not know how efficient your campaign is.

Another reason for lousy campaign data, are that the marketers are creating infunctional campaign URLs because they don't know much about URLs.

And to be honest, the Google Analytics tool builder isn't the best tool in the world for creating campaign URLs.

Because of this I have created what I humbly believe can be an easier and more time saving solution to create Google Analytics Campaign URLs.

The Google Analytics Campaign URLs created by this tool can be exported to Excel, you can create short URLs and post the shortened URL to Twitter directly.

Installing the Campaign URL builder

Make sure the "Bookmarks Toolbar/Links Toolbar" is visible. If it is not, go to menu View > Toolbars (or something similar, depending on your browser type).
Drag this link:Google Analytics URL builder up to your Bookmarks Toolbar. Alternatively, right click on the link and save to bookmarks.

You are now ready to create campaign URLs, shorten the campaign URL (and share it on Twitter), or export the campaign URL to Excel.

How to use the Google Analytics Campaign URL builder

Visit your site campaign landing page, click on the Google Analytics URL builder link, and a page looking like the image above will load in front of your page.

Creating the campaign URL

The URL field will be automatically filled out with the URL to your landing page. The Source, Medium and Campaign field are prefilled for a Twitter campaign, and the final Campaign URL is created on the fly. This means that if you are changing some of the values in the different fields, the Campaign URL is automatically updated.

One problem I have experienced with people not very familiar with URLs are that they sometimes uses several ? (question marks) when they create campaing URLs. This tool adresses that particular problem.
Exampel of incorrect URL:
http://domain.com?id=123?utm_source=src&utm_medium=med&utm_campaign=cmp

One URL should only contain one question mark, if not the URL will/may break, and therefor this tool handles this automatically.

Exporting Campaign URLs to Excel

Sometimes it can be more handy to work with your campaign URLs in Excel, for exampel if your campaign includes several sources.

Choose your Microsoft Office language (the tool supports English or Norwegian), and click the Excel button. The Excel spreadsheet created makes it easy to continue to build your campaign, since it is pre-programmed with an Excel formula.

The Excel spreadsheet and the Excel formula is inspired by The Link Tagging Tool (Google Docs tool) from Epikone.

Creating Short URLs with bit.ly or Cligs

If you click the Shorten button, you can shorten your Campaign URL using either the URL shortener from bit.ly or Cligs.

Creating short URLs with bit.ly

If you want to use bit.ly, you will have to register and get your API key. Then do the following:

Copy your API key.
Choose bit.ly from the URL shortener drop down menu.
Paste your API key into the API text field and your username into the username field.
If you click the Save button, your username and API key will be saved into a cookie on your computer, so you don't have to enter this information the next time you uses my Google Analytics URL tool.
Click the Shorten button, and your short URL will be created from the URL in the Campaign URL field. The Short URL created will be visible in the Short URL text field.

Creating short URLs with Cligs

If you want access to the additional statistics from Cligs, you will have to register at Cligs and create an API key. Then do the following:

Copy your API key.
Choose Cligs from the URL shortener drop down menu.
Paste your API key into the text field.
If you click the Save button, your API key will be saved into a cookie on your computer, so you don't have to enter your API key the next time you uses my Google Analytics URL tool.
Click the Shorten button, and your short URL will be created from the URL in the Campaign URL field. The Short URL created will be visible in the Short URL text field.

If you want to shorten a URL without the Google Analytics campaign variables, just delete the value in the Source field. All the campaign variables will then be automatically removed.

By clicking the Tweet button you can share your shortended URL on Twitter.

Things to be aware of

Browsers: I have tested the tool in different browsers on Windows, but not on Mac. The tool should work well in different browsers, but I have experienced some problems with Internet Explorer 6. This is related to the Zero Clipboard Copy function.
Pop-up blockers: Some pop-up blockers (for exampel the pop-up blocker in Google Toolbar) may prevent the tool from loading. If this happens, allow pop-ups from this domain.
Export to Excel: You may see a warning when you try to open the Excel spreadsheet. This happens because I'm forcing a HTML page to act like a Excel spreadsheet. It is totally safe to open the Excel spreadsheet created.

Update

09.12.2009: URL shortening with bit.ly added. If you are using my previous version update your bookmark since the new version is having a larger window size.
13.02.2010: Support for Parameter Separator added. # (hash) separator can be used instead of ? (question mark) in the Campaign URL. This is a more SEO friendly solution. See Google for information about implementation.
13.02.2010: Support for Conversion Attribution added. A conversion can be attributed to the First Click if you want, and not the last one (which is default in Google Analytics). This is done by adding the parameter utm_nooverride=1 to the campaign URL.
See this help information from Google for more information.

Some final words

If you look around on my site you have probably noticed that everything else is written in Norwegian. I normally don't blog in English, but sometimes I make an exception. Since this blog normally is in Norwegian, and I haven't had time to implement a multilingual blog system, you find some explanations of how to comment below:

I hope you find my Google Analytics Campaign URL builder tool useful. If you have any comments or suggestions, I appreciate your feedback.

Google Analytics: How to track Google Keyword Ranking from your Visitors

Eivind Savio — 2009-04-16

In a blog post from the Google Analytics team a couple of days ago, Google announced some changes to their URLs. Blogstorm did investigate these new URLs further, and asked the question: Google Adds Ranking Data to Referrer String? They were correct about their assumptions.

So - here is how you can track keyword and keyword rankings with Google Analytics, and a couple of things you should be aware of.

The first thing you must do is create a new Google Analytics profile. When this is done we will have to create some filters.

Creating the Google Analytics filters

There may be a simpler method for doing this, but I have only had under a day of testing my solution, so please bear with me.

The first thing to do is to create som filters that includes only visitors from Google organic search.

The Google Analytics filter above includes only organic traffic.

The Google Analytics filter above includes only traffic from Google.

Grab the keyword and add the ranking

The filter below is the vital filter. This filter will grab the keyword, and add the ranking the keyword had when the visitor clicked on it.

The filter above is a modified filter "inspired" from a blog post from Yoast from January about tracking SEO rankings.

This is "all" you have to do to track keywords and rankings from your visitors from Google. After a while the "User Defined" report should look like this.

There are however a couple of things you should be aware of.

1. (For the moment?) not all visitors from Google organic search are sending ranking information. This means that ranking for all of your keywords will not be tracked.

2. If elements from Universal Search (images, videos etc.) is part of the SERP (Search Engine Ranking Page), they will also be counted.

This means that if there for example are 2 images at the top of the result, and you are listed as the last result on the page, your rank will be 12 (2 images + 10 organic listings). However, if you go to page 2 in the result, the first result on that page will have rank 11.

This means that if your rank is 11, you could be listed on page 1, but you could also be listed on page 2. To identify which page the ranking parameter comes from I use Advanced Segmentation.

To be able to to make this segmentation work, you will have to implement a filter that can track Full Referral Path. Don't be confused by the title "How to track Google Searchwiki", the filter is shown in that article.

Google Analytics Advanced Segmentation

Below you will find two different Advanced Segments.

The first segment will identify visitors that came from page 1 in the Google search result.

Matches regular expression:	https?:\/\/(w{3})?\.?google.(&\|\?)q=.
Does not match regular expression:	https?:\/\/(w{3})?\.?google.(&\|\?)q=.&start=[1-9]

The Advanced Segment below will identify visitors that came from page 2 in the Google search result.

Matches regular expression:

https?:\/\/(w{3})?\.?google.*(&|\?)q=.*&start=10

If you want to identify visitors from page 3, just replace start=10 with start=20 in the regular expression above.

These regular expressions are written by Maarten Berge, and has been published here in a Norwegian blog post earlier.

Some final words

And just so I have mentioned it again. I have less than a day with testing, so I don't guarantee that everything are tested good enough. If you spot any faults or make any improvements to the solution, please add a comment.

Happy tracking.

8 CSS (Cascading Style Sheets) eksempler

Eivind Savio — 2009-04-08

På slutten av 2006, begynnelsen av 2007 lagde jeg noen eksempler/skrev noen artikler om CSS (Cascading Style Sheets). Disse artiklene ble publisert på et nettsted dedikert til CSS. Siden dette nettstedet nå er i ferd med "å pakke sammen", har jeg valgt å overføre alle artiklene og eksemplene hit til Savio.no.

Alle artiklene og eksemplene er på engelsk, og er organisert under temaene CSS layout, CSS menyer og CSS tips.

Bakgrunnen for CSS artiklene og eksemplene

Det ligger en tredelt forklaring bak artiklene. Det ene var ønsket om å forstå og lære meg CSS godt nok, og det andre var at jeg ønsket å dele mine eksperimenter med eventuelt andre som kunne finne de nyttig. Det siste punktet var om jeg kunne utforske Digg.com på egne vegne som markedsføringskanal, og lagde derfor artikkelen The only CSS layout you need(?) med tilhørende eksempler. Målet, eller kanskje det er mer riktig å skrive forhåpningen, var todelt:

Se om jeg kunne få egenprodusert stoff til å bli populært på Digg.com
Søkemotoroptimalisering (lenking til artikkelen)

Til tross for at jeg ikke fulgte alle "best practices" i forhold til Digg.com på den tiden, endte det opp med at artikkelen gikk "hot". Den fikk ca. 1 500 stemmer, et ras av besøkende fulgte, og deretter fulgte bølger med besøkende fra Delicious, Reddit og Stumbleupon siden artikkelen også gikk "hot" der.

En kjapp sjekk hos Yahoo! indikerer at ca. 1 100 lenker peker til denne artikkelen fra andre nettsider.

Hvilke konsekvenser har det å videresende disse artiklene til Savio.no?

Jeg skriver hovedsakelig på norsk, og da først og fremst om webstatistikk. Selv om jeg etterhvert har fått noen regulære lesere, kommer trafikken hit hovedsakelig fra søkemotorer. At jeg nå har videresendt disse artiklene til Savio.no innebærer at det blir mye "støy" i webanalysen, disse 8 artiklene sender en god dose besøkende.

De viktigste besøkende for meg er norske lesere, det de søker etter og deres atferd. Disse er det nå vanskeligere å identifisere gjennom all "CSS støyen". Jeg har derfor satt opp et avansert segment (som jeg sikkert må jobbe litt med) som ekskluderer CSS trafikken.

Søkemotorer, videresendinger og påskenøtter

Det er alltid en viss spenning knyttet til videresendinger fra et domene til et annet, og hvordan søkemotorene håndterer dette. Om du ikke har gjort dette før er du herved velkommen til å kunne observere hvordan det går.

Først, artiklene er videresendt permanent (301-videresending) hit til Savio.no. Det vil spøkefullt si at jeg har sendt en flyttemelding til Google og de andre søkemotorene om at Savio.no "skal" overta de eksisterende rangeringene. Du kan følge med på søkefrasen css submenu som jeg innehar førsteplassen på med det gamle domenet for å se hvordan det går.

Påskenøtten er ikke et vanskelig spørsmål, men en oppfordring om at om du har laget noen egne CSS løsninger, legg gjerne igjen en kommentar under.

PS. Siden jeg allerede har begynt å få spørsmål om dette; Nei det gamle domenet er ikke til salgs.

Hvilke linker klikker dine bes�kende p�?

Eivind Savio — 2009-03-30

Klikker dine besøkende på overskriften eller les mer linken når de klikker seg inn til en artikkel, eller hvilke av menyelementene på nettsiden din benyttes til navigering? Beklager, det kan ikke Google Analytics fortelle deg, i hvert fall ikke "rett ut av boksen".

Bildet nedenfor av nettstedsoverlegget her på Savio.no illustrerer poenget. Fra forsiden av nettstedet er det tre menylenker som fører til bloggen, Google Analytics rapporterer at alle tre har like stor prosentvis andel av klikkene.

Så - hvordan identifisere hvilke lenker de besøkende har klikket på?

For at du skal vite hvilken lenke som har blitt klikket på må lage unike lenker. I artikkelen Hvordan spore Hash-tegn i URLen med Google Analytics nevnte jeg at hash-tegn kan benyttes til å lage unike lenker, og at dette kan være en måte å gjøre det på siden dette ikke skaper problemer for søkemotorene i forhold til problematikken rundt duplisert innhold. Problemet med hash-tagging er at det ikke fungerer med Google Analytics sitt nettstedsoverlegg.

Metoden for å identifisere hvilke linker som har blitt klikket på, og som fungerer med Google Analytics sitt nettstedsoverlegg, krever at hver lenke tagges opp med et parameter.

Dette er en metode som jeg allerede ser at benyttes i Norge, men alle eksempler jeg har sett er utført på feil måte siden de skaper (potensielle) problemer for søkemotorene på grunn av duplisert innhold (noen "ledende" SEO selskaper som føler seg kallet til å rekke opp handa?).

Problemet gjelder ikke bare for nettsteder som benytter Google Analytics. Det finnes flere eksempler i Norge på nettsteder som har investert i dyr webanalysesoftware, tagget opp rubb og stubb, og dermed sikret seg en dårligere organisk synlighet.

Derfor, her er hvordan jeg mener at dette skal gjøres.

I bildet av nettstedsoverlegget i begynnelsen av artikkelen er det tre lenker som fører til bloggen. Jeg velger å benytte parameteret linkID for å separere lenkene fra hverandre. Toppmenyen får parameteret toppmeny, kategorilenkene i venstre kolonne får parameteret venstrekolonne, mens lenkene i høyre kolonne får parameteret hoyrekolonne. Det gir meg da tre forskjellige lenker:

http://www.savio.no/blogg/?linkID=toppmeny
http://www.savio.no/blogg/?linkID=venstrekolonne
http://www.savio.no/blogg/?linkID=hoyrekolonne

Jeg har nå tre forskjellige lenker til samme destinasjon - lenker som vil fungere med nettstedsoverlegget til Google Analytics. Men som nevnt, disse lenkene vil kunne føre til problemer med duplisert innhold og dårligere rangering i søkemotorene.

Hvordan unngå problemer med duplisert innhold med denne metoden?

Løsningen er å benytte en spesiell <link> tagg kalt canonical. Denne taggen er et samarbeid mellom søkemotorene for å redusere problematikken med duplisert innhold, og støttes av både Google, Yahoo!, Live Search (MSN) og Ask.com. Taggen fungerer for søkemotorene omtrent som en 301-videresending.

For å fortsette eksemplet mitt ovenfor. På nettadressen til bloggen legger jeg følgende kode inn:

<link rel="canonical" href="http://www.savio.no/blogg/" />

i <head> seksjonen på nettsiden.

Da gjenstår bare en ting. Det er ikke bare for søkemotorene at duplisert innhold skaper problemer. Forskjellige URLer som fører til samme destinasjon skaper også dårligere kvalitet på dataene dine i webanalysen. Du bør derfor ekskludere denne informasjonen fra de fleste nettstedsprofilene dine, og for eksempel bare la disse dataene være tilgjengelig i din ufiltrerte nettstedsprofil (Se artikkelen Hvordan organisere en Google Analytics konto).

For å ekskludere linkID informasjonen kan man enten benytte filtrering, eller man kan legge inn denne ekskluderingen i profilinformasjonen. Bildet under illustrerer hvordan dette gjøres i profilinformasjonen.

Du har nå en metode for å spore hvilke lenker de besøkende klikker på som fungerer med Google Analytics sitt nettstedsoverlegg, og som ikke lager problemer for søkemotorene på grunn av duplisert innhold. I tillegg har du ivaretatt kvaliteten på dataene dine i Google Analytics.

Siden metoden krever noe jobb og kanskje involvering av flere selskaper (eks. webleverandøren), er det viktig at man har tenkt igjennom om denne metoden vil gi de svarene man ønsker. Kanskje er det mer hensiktmessig å benytte analyseverktøy beregnet for klikk-tracking slik som CrazyEgg, ClickTale, ClickDensity eller Pagealizer.

Noen ord til slutt om nettstedoverlegget i Google Analytics

Jeg er ingen aktiv bruker av nettstedoverlegget i Google Analytics, rett og slett fordi jeg føler at det er for mange "svakheter". Mange liker likevel å bruke nettstedoverlegget da det kan være lettere å få en forståelse av blant annet navigeringen på nettstedet. I tillegg finner man også informasjon om transaksjoner, målkonvertering og inntekter som kan være veldig nyttig.

Likevel mener jeg at nettstedoverlegget har svakheter. For å illustrere hva jeg mener.

Om du legger igjen en kommentar til denne artikkelen (setter pris på tilbakemeldinger så gjør gjerne det), vil ikke dette vises i nettstedoverlegget. Grunnen til dette er at kommentarfeltet benytter AJAX. For å kunne spore dette i Google Analytics lages det virtuelle sidevisninger. Virtuelle sidevisninger vil ikke vises i nettstedoverlegget, ei heller for eksempel Flash-lenker. Filtrering kan også føre til at nettstedoverlegget ikke fungerer slik det skal.

Synspunkter på artikkelen, sporing av klikk på lenker, nettstedoverlegget eller gode verktøy for klikk-tracking? Lag en virtuell sidevisning og legg igjen en kommentar.

Microsoft adCenter Analytics legges ned

Eivind Savio — 2009-03-12

Microsoft har akkurat annonsert at Microsoft adCenter Analytics legges ned.

Jeg har hatt løsningen installert her på Savio.no omtrent siden starten. Inntrykket mitt fra den første artikkelen om verktøyet har ikke endret seg siden, det ble aldri et verktøy jeg fant verdt å bruke tiden på - funksjoner og brukergrensesnitt passet aldri mitt behov.

Jeg har likevel et godt minne fra verktøyet, som jeg også delte med noen av de som skriver på Frilunsj på en en uformell samling i kveld, og det er at verktøyet opplyser om demografiske data.

Om jeg ser bort i fra at demografiske data er svært mangelfulle, er det hyggelig ut i fra mitt eget ego at Microsoft adCenter Analytics rapporterer at flesteparten av mine lesere er kvinner mellom 20 og 26 år.

Dennis Mortensen, Director of Data Insights hos Yahoo, har skrevet noen interessante betraktninger i forbindelse med nedleggelsen i bloggen sin. Disse tar blant annet for seg forskjellen mellom de gjenværende aktørene som det er verdt å snakke om på området gratis webstatistikk; Google Analytics og Yahoo Analytics.

Why do you think Google Analytics provides “Last Click Campaign Attribution“ and Yahoo! Web Analytics provides multiple models including “Original Source Campaign Attribution”? - Because last click favors Search and Google owns search and thus present a positive picture of their channel, Original Source on the other hand favors Display and Yahoo! owns Display and thus present a positive picture of their channel - same data, two different stories.

Jeg sier som Ole Brumm: Ja takk, begge deler - jeg vil vite både Original Source og Original Source Campaign Attribution. Jeg vet det finnes en mulighet for å finne ut av dette i Google Analytics, men har ikke testet det ut enda da det krever en del programmering.

I stedet for å snakke om Microsoft adCenter Analytics sin nedleggelse, lurer jeg derfor på om hva du mener er mest riktig om du måtte velge:
Last Source Campaign Attribution eller Original Source Campaign Attribution?

Hvordan spore Hash-tegn i URLen med Google Analytics

Eivind Savio — 2009-03-09

Hash-tegn (#), av noen kalt firkant eller anker, benyttes i blant i nettadresser, for eksempel slik som vist i eksemplet under:

http://www.savio.no/nettadresse#comment

Eksemplet over viser en anker-lenke, men det er ikke bare anker-lenker som benytter hash-tegn. Enkelte nettsider som benytter Flash eller AJAX kan også benytte hash-tegn i nettadressene til å kalle opp spesielle funksjoner.

Google Analytics sporer ikke hash-tegn i nettadresser til vanlig. Denne artikkelen tar for seg hvordan man kan spore hash-tegn i nettadresser med Google Analytics.

For å kunne spore hash-tegn i nettadresser med Google Analytics, må vi endre Google Analytics koden på nettsiden til koden under. Bytt ut XXXXX-1 med din Google Analytics konto- og profilID.

<script type="text/javascript">
var gapathname = window.location.pathname, gasearch = window.location.search, gahash = escape(window.location.hash);
try {
var pageTracker = _gat._getTracker("UA-XXXXX-1");
pageTracker._trackPageview(gapathname + gasearch + gahash);
} catch(err) {}
</script>

Denne koden er hentet fra Google Analytics sitt diskusjonsforum.

Det som er verdt å merke seg er når du sporer hash-tegn i nettadressene, vil du få duplisert innhold i rapportene dine i Google Analytics. Samme nettadresse vil nå kunne forekomme flere ganger i rapportene. Dette gir dårligere kvalitet på dataene, og bør som regel filtreres bort fra (minimum) hovedprofilen din i Google Analytics. Du bør kun la en profil dedikert til formålet samle inn hash-tegn dataene.

Om du ikke forstår hva jeg mener med hovedprofil og flere profiler, les artikkelen min om Hvordan organisere en Google Analytics konto.

For å filtrere bort hash-tegnene og all informasjon som kommer etter disse i URLen, legg inn filteret under i profilene i Google Analytics hvor hash-informasjonen skal ekskluderes.

Om du er litt kodekyndig så du kanskje koden benytter escape. Det vil si at # vil vises som %23 i rapportene. Fra et rapporteringsperspektiv er ikke dette så gunstig, og jeg foretrekker derfor å kjøre et søk og erstatt filter på dette. Søk og erstatt filteret er vist under.

Det er verdt å merke seg at selv om dine rapporter nå vil vise hash-tegn, vil ikke disse vises i nettstedsoverlegget i Google Analytics.

Søkemotorer og hash-tegn i nettadresser

Det er verdt å merke seg at søkemotorer ignorer det som kommer etter hash-tegnet i nettadressen når de indekserer nettsider. Hvis for eksempel nettadressen din er http://www.domene.com/no/#/nettadresse, vil søkemotorene ignorere alt etter no/ i nettadressen. Å benytte hash-variabler i nettadressen skaper dermed ikke problemer med duplisert innhold for søkemotorene.

På grunn av dette blir hash-variabler også benyttet til å spore hvilke lenker de besøkende klikker på. For eksempel, klikker dine besøkende på overskriften eller les mer linken når de klikker seg inn til en artikkel? Selv om man kan benytte hash-variabler til å spore dette, er metoden er likevel ikke helt ideell, siden som nevnt hash-variablene ikke vises i nettstedsoverlegget.

For å kunne se hvilke lenker de besøkende har klikket på i nettstedoverlegget, se artikkelen Hvilke linker klikker dine besøkende på?

Internet Explorer 6 is so last year, upgrade your browser

Eivind Savio — 2009-02-21

If you are Internet savvy, and haven't been living in a cave for the last hours, you have probably noticed the huge European campaign against the Internet Explorer 6 browser.

The campaign was initiated on Twitter from a Norwegian developer from Finn.no. Their blog post (in Norwegian) can be found here. After his short tweet, almost all the biggest websites in Norway has taken action. And from there it has spread throughout the world, and as I write, the message is on the frontpage of Digg.com, Slashdot and Wired.

If you are using the old Internet Explorer 6 you will see a message on this site similar to the message you see on many other website, suggesting that you should upgrade to a newer or different browser.

This short blog post is just to support the initiative, kill IE6 now!

You can follow the campaign on Twitter using the hash #IE6 and on the IE6 Wiki.

So if you are using the Internet Explorer 6 browser, please upgrade to either FireFox, Internet Explorer 7 or Opera and support the campaign by killing Internet Explorer 6.

SEM konferansen 2009

Eivind Savio — 2009-02-09

Den 23. og 24. september drar INMA og ANFO i gang årets utgave av SEM konferansen. Selv om jeg er litt inhabil i min anbefaling av denne konferansen (jeg sitter i Fagpanelet) mener jeg dette helt oppriktig - dette er årets viktigste arrangement innenfor internettmarkedsføring i Norge.

Under har jeg sakset noe om temaet og konferansen fra INMA.

Søk-bransjens rockestjerner til Norge!

Årets arrangement har samlet de fleste av verdens og nordens eksperter innenfor fagfeltet, og vi ønsker alle de 260 deltakere fra 2008 samt nye deltakere velkommen.Eliten av britiske, amerikanske og nordiske eksperter er på plass!

Noen som kommer er:

Bryan Eisenberg, guru, forfatter og en av iMedia top 25 markedsførere.
- I tillegg har han skrevet flere bøker, blant annet "Always be testing" som jeg anbefaler på det sterkeste. Om noen kan få konvertert noen på nett så er det han. Selv om konverteringer ikke bare gjelder nettbutikker, bør han være grunn nok til at i hvert fall alle nettbutikkeiere bør kjenne sin besøkelsestid.
Rand Fishkin, grunnlegger og høvding i SEOmoz og en av de største stjernene i SEO-bransjen, og holder alltid engasjerende og lærerike foredrag.
- Jeg har fulgt med på hva Rand Fishkin har holdt på med siden 2004, så når jeg anbefaler å dra på konferansen på grunn av han er det ikke uten grunn.
Mikkel deMid Svendsen, "Jeg er en super søkenerd" sier han om seg selv. Mikkel har skrevet SEO 2.0 - den mest omfattende boken om markedsføring i søkemotorer.
- Jeg hadde gleden av å høre og møte Mikkel på SMX London i 2007. Han er en fargerik (også bokstavelig talt) og dyktig fyr. I tillegg vil han nok kanskje utfordre noen holdninger knyttet til SEO om han holder vanlig "standard".
Lisa D. Myers er en av Storbritannias flinkeste SEO-eksperter og har vært en anerkjent blogger i flere år. Hun holder regelmessig foredrag på de største konferansene ute i verden.
- Og i tillegg er hun trønder- og en knakende dyktig en og!
Marc Saarde, Head of Online Business Optimization, Creuna Danmark.
- Marc kjenner jeg godt. Er det noen som kan webanalyse i Norden så er det Marc.
Andrew Goodman. Andrew er blogger, forfatter og SEM-ekspert fra Canada og har skrevet den beste boken om Google AdWords: "Winning Results with Google AdWords".
Adam Lasnik, Google sin første Search Evangelist.
Anders Hjorth, CEO, Outrider EMEA.
Jesper Kärrbrink, President og CEO, ENIRO.

Noen av temaene og foredragene på SEM konferansen er:

25 tips til bedre SEM.
En full gjennomgang av SEO.
Lær hvordan du får til en effektiv forankring, bruk og optimalisering av webanalyse.
Kunnskap om innhold som både brukerne og søkemotorene elsker.
Norges "Beste Søkestrategi". En detaljert gjennomgang og presentasjonen av Gulltaggens og Norges "Beste Søkestrategi".
En gjennomgang og presentasjon av "Beste Internettstrategi", som gjennom bruk av Søk, sosiale medier og viralkampanjer gikk av med seieren i kategorien Beste Søkestrategi på Gulltaggen 2009.

I 2008 hadde online annonsering en vekst på 20% i Europa - De beste fremtidsutsiktene er for søk

I følge IAB AdEx, en årlig annonseomsetningsrapport fra 19 nasjonale IAB land tilrettelagt i samarbeid med PWC, er søkemotormarkedsføring den grenen innenfor online annonsering som vil fortsette å dominere i tiden fremover. Søk hadde en vekstrate på 8% i Europa i 2009, og representerer nesten halvparten av den totale annonseomsetningen (46 %).

Samme analyse antyder at display ad annonsering vil fortsette å minske sin vekst, med en total vekstrate på 0,4 %. Mer informasjon om dette finnes i artikkelen Internett opp 20 % i Europa på INMA.no.

Selv om vi er inne i en noe ruskete økonomisk tid, er jeg av den oppfatning at og ikke finne midler til å delta på SEM konferansen er synonymt med å spare seg til fant. Søkemotormarkedsføring er den mest kostnadseffektive og brukerorienterte markedsføringsformen som finnes, og SEM konferansen gir en unik mulighet til å tilegne seg kunnskap fra de beste.

Sees vi på SEM konferansen?

Hvordan identifisere mobiltelefoner med Google Analytics webanalyse?

Eivind Savio — 2009-02-02

Oppdatering 27.12.2010:

Denne artikkelen er utdatert. Det finnes nå en egen rapport i Google Analytics under Besøkende kalt Mobile enheter. Denne rapporten vil vise hvor mange som har besøkt nettstedet ditt med mobiltelefon. Fremgangsmåten jeg har brukt i denne artikkelen viser nå i etterkant at jeg har greid å identifisere ca. 99 % av de besøkende som har besøkt nettstedet via mobiltelefon.

Avsnittet om "Litt om det å måle mobil med Google Analytics" er fremdeles gyldig.

På vei til og fra jobb med bussen benytter jeg ofte tiden til å surfe med mobilen. Hovedsakelig leser jeg nyheter, Twitter og blogger, og kommer på denne måten litt i gang med jobben før jeg kommer på jobb (i tillegg til at en døll busstur oppleves kortere).

I den forbindelse meldte dermed spørsmålene seg: Er det mange som er som meg og bruker mobilen aktivt på internett? Og - kan mobil identifiseres ved hjelp av Google Analytics?

Med iPhone kom det en oppsving i forhold til antallet som benytter mobilen til surfing. Interessen for bruken av internett via mobil er økende, noe som blant annet gjenspeiles ved at TNS Gallup har lansert TNS Mobile, en publisering av ukentlige målinger av internettportaler for mobile enheter.

Men, de fleste av oss vil aldri eie et nettsted som hører hjemme på TNS Mobile, så derfor satte jeg meg ned for å finne ut av hvordan man best kan identifisere de som surfer med mobil ved hjelp av Google Analytics.

Litt om det å måle mobil med Google Analytics

I TNS Gallup sine mobilmålinger benytter de informasjon fra "terminalen, nettverket og mobiloperatørens systemer" for å komme frem til best mulig måling.

Med andre ord, Google Analytics og andre webanalyseverktøy vil kun være i stand til å gi oss en OK identifisering av mobil, ikke et perfekt svar. I tillegg, Google Analytics benytter seg av javascript for å spore besøkende, og ikke alle mobiltelefoner eksekverer javascript.

Forskjellige metoder å måle mobil med Google Analytics

Om du skulle ha surfet rundt etter informasjon om Google Analytics, har du kanskje kommet over en video hvor det hevdes at rapporten Dialup/Oppringt under Tilkoblingshastigheter er det samme som mobilbrukere. Bare så det er sagt, dialup er ikke en metode å identifisere mobil på.

Jeg kan kun se for meg to måter å måle mobil på i Google Analytics. Den mest opplagte er å segmentere på Operativsystem (iPhone, SymbianOS, Android etc.). Denne metoden er likevel ikke en jeg anbefaler siden denne segmenteringen vil utelate mange besøkende. Blant annet vil operativsystemet til mobiler som bruker Opera Mini rapporteres som (not set), og (not set) er ikke synonymt med Opera Mini og mobil.

Metoden for å måle mobil som jeg har funnet mest riktig (eller minst feil) er å segmentere på skjermstørrelse. Svakheten med denne metoden er at oppløsningen på mobilskjermer øker, noe som innebærer at det kan hende at et minimert skjermleservindu på en vanlig pc vil falle innenfor størrelsen til en mobilskjerm. For å redusere denne feilkilden er det viktig å ekskludere operativsystemversjoner som ikke er mobil.

I teorien finnes det to metoder å segmentere besøkende som surfer med mobil. Du kan bruke filtrering i en egen profil for mobil (se artikkelen min om hvordan organisere en Google Analytics konto om du er usikker på dette), eller du kan benytte avansert segmentering. Jeg anbefaler avansert segmentering siden denne metoden ikke endrer våre data for godt slik filtre gjør. Om for eksempel mobilskjermene blir enda større i fremtiden, vil ikke filtreringen gi riktig svar om du ikke får endret filteret "i tide". Benytter du avansert segmentering spiller ikke det noen rolle.

Tilsvarer regeluttrykk:	^(([1-7]\d?\d?\|[1-9][0-9]?)\|(800\|8[0-9]))x([1-3]\d?\d?\|[1-4][0-7]?[0-9]?\|4[0-8]0?)$
Tilsvarer ikke regeluttrykk:	95\|98\|me\|xp\|2000\|server 2003\|vista\|ppc\|intel

Som bildet over viser benytter jeg meg av to regulære uttrykk. Det første uttrykket identifiserer alle skjermstørrelser som faller innenfor 800x480 piksler. Dette regulære uttrykket er skrevet av Maarten Berge hos iProspect.

Det andre regulære uttrykket er såpass enkelt at det greide til og med jeg å skrive, og identifiserer og ekskluderer operativsystemversjoner fra PC og Mac. Uttrykket ekskluderer operativsystemversjoner fra Windows og Macintosh, men ikke fra Linux. Grunnen til at Linux er utelatt, er at jeg kun har funnet Linux operativsystemversjoner logget som (not set) i Google Analytics.

Til sammen gjør disse uttrykkene en brukbar jobb med å identifisere besøkende som surfer med mobil, kp sin kommentar gjort med mobil lyser i hvert fall i mot meg som en konvertering i Google Analytics.

Er det noen operativsystemversjoner jeg har glemt? Er det fornuftig å benytte 800x480 som maks skjermstørrelse i segmenteringen? Surfer du på nett med mobil?

Hvordan avdekke s�keatferd i Google med Google Analytics?

Eivind Savio — 2009-01-14

Studier, blant annet "Blended search result study fra iProspect", indikerer at atferden til brukere av søkemotorer er at de sjeldnere og sjeldnere blar seg forbi side 1 i søkeresultatet. I tillegg, i 2006 ble 3 måneder med søkedata fra AOL frigitt "ved en glipp". Disse dataene viste at 90 % av klikkene i det organiske søkeresultatet ble gjort på side 1.

Men - viser de norske brukerne av søkemotorer samme atferd? Og har atferden endret seg?

Jeg har ikke tenkt å gi deg mine svar i denne artikkelen. I stedet følger en "oppskrift" på hvordan du kan avdekke søkemotoratferden i Google for dine besøkende, samt identifisere hvilke søkefraser som sender deg trafikk fra de forskjellige søkeresultatsidene ved hjelp av Google Analytics.

I desember 2007 blogget jeg om hvordan du kan få Google Analytics til å vise fullstendig refererende URL fra søkemotornettsider. Om du fulgte oppskriften min den gang, har du allerede 12 måneder med data du kan analysere. Hvis ikke, ta turen over til artikkelen og implementer dette filteret.

Om du ikke har fått med deg at jeg har skrevet om dette filteret, skyldes kanskje det at du ikke abonnerer på bloggen min.

I en tidligere artikkel har jeg også skrevet om hvordan du kan bruke denne informasjonen til å identifisere om folk søker på nettet, sider fra Norge eller sider på norsk i Google, samt en engelsk artikkel om hvordan avdekke besøkende fra Google SearchWiki.

Google Analytics: Besøkende fra side 1, 2 og 3 i Google sitt søkeresultat

Bildet over viser et utsnitt av Google Analytics for ett eller annet nettsted som viser Alle besøkende fra Google, i tillegg til at besøkende fra side 1, 2 og 3 er segmentert ut. Løsningen er med andre ord å benytte Avansert segmentering på de innhentede dataene.

Avansert segmentering - Google søkeresultat side 1

For å identifisere de som kommer fra side 1 hos Google, benytter vi oss av to regulære uttrykk. Det første uttrykket har til hensikt å avdekke de som kommer fra Google sitt organiske søkeresultat. Det andre uttrykket har til hensikt å ekskludere alle som ikke kommer fra side 1.

Tilsvarer regeluttrykk:	https?:\/\/(w{3})?\.?google.(&\|\?)q=.
Tilsvarer ikke regeluttrykk:	https?:\/\/(w{3})?\.?google.(&\|\?)q=.&start=[1-9]

Utfordringen ved å skrive disse uttrykkene ble tidlig klart, de matchet også Google-søk på andre norske nettsider. Start.no var spesielt utfordrende da jeg ikke skal hevde jeg er norges fremste på regulære uttrykk. Grunnen til at det er viktig å ikke få blandet Start.no inn i analysen, er at parameteret for side 2 i Start.no sitt søkeresultat samsvarer med parameteret for side 3 i Google sitt søkeresultat. Med andre ord, hvis dataene fra Start.no blandes inn kan man få inntrykk av at mange flere kommer fra side 3 enn hva som faktisk er tilfelle.

Etter å ha prøvd både 50/50 og spørre publikum (på Twitter) var jeg like langt med mine forsøk på å skrive regulære uttrykk. Ring en venn gjenstod, og Maarten Berge tok nok en gang "telefonen", og skrev de regulære uttrykkene. Han har også skrevet det regulære uttrykket i artikkelen Hvordan spore søkefraser fra Google Bildesøk med Google Analytics, og jobber vanligvis med søkemotoroptimalisering hos iProspect.

Avansert segmentering - Google søkeresultat side 2

Tilsvarer regeluttrykk:

https?:\/\/(w{3})?\.?google.*(&|\?)q=.*&start=10

Det regulære uttrykket for å identifisere besøkende som kommer fra side 2 i Google sitt organiske søkeresultat er litt enklere - enten så kommer du fra side 2 eller så gjør du det ikke.

Ønsker du å identifisere besøkende fra side 3 i Google sitt søkeresultat er det bare å følge fremgangsmåten over, men du bytter ut start=10 med start=20.

Flere veier til Rom Google

Det er publisert ett par andre måter å identifisere dette på. På Yoast er det publisert en metode hvor "sidetall" publiseres i parentes etter søkefrasen, mens Distilled har publisert en annen metode.

Felles for begge disse metodene er at de benytter seg av filtrering, og at du må opprette en egen nettstedsprofil for løsningene. Når man oppretter en ny nettstedsprofil, eller legger til et nytt filter i en nettstedsprofil som begge disse metodene baserer seg på, påvirkes ikke historiske data.

Med andre ord, ingen av disse løsningene er i stand til å håndtere mine historiske data. En annen ulempe med disse løsningene er at de regulære uttrykkene ser ut til å være skrevet slik at besøkende fra Start.no også vil bli regnet med.

Hvorfor er det nyttig å vite hvilken søkeresultatside de besøkende kommer fra og hvilke søkefraser de benytter?

Verktøy som tracker et nettsteds rangeringer i søkemotorene på forskjellige søkefraser forteller ikke alltid "sannheten". Personalisert søk og lokale resultater påvirker dette. Du, dine besøkende og verktøyene vil ikke nødvendigvis se de samme resultatene.

Ved å kunne identifisere søkefraser og hvilken side i søkeresultatet de besøkende kommer fra, samt deres atferd, får man mye mer nyttig informasjon som man kan handle ut i fra.

Google - S�ker folk p� Nettet, Sider fra Norge eller Sider p� Norsk?

Eivind Savio — 2009-01-04

Et spørsmål som av og til dukker opp er - hvor mange begrenser søkene sine til Sider fra Norge eller Sider på Norsk hos Google?

Jeg har ikke det universelle svaret på dette, til det analyserer jeg for få nettsteder. Men, noen erfaringstall har jeg basert på nettsteder som er rettet mot norske brukere. Cirka 3-5 % begrenser søket til dokumenter på norsk, mens cirka 2-4 % begrenser søket til sider fra Norge.

Som tallene indikerer er det omtrent like mange som begrenser søkene sine til Sider fra Norge eller Sider på Norsk, og man kunne dermed anta at det er omtrentlig like viktig å være synlig ved begge søkene. Men, Google er ikke det eneste nettstedet i Norge som benytter Google sine organiske søkeresultater. Kvasir, den nest mest brukte søkemotoren i Norge, benytter seg også av Google sine organiske søkeresultater.

Det er to store forskjeller mellom Google og Kvasir, og det er "standardoppsettet". Som standard i Google er nettet, det vil si at man søker i alle verdens nettsider. Hos Kvasir derimot er Norske søk standard, det vil si det samme som at søket er begrenset til dokumenter på norsk. Mine tall indikerer at 85 - 95 % benytter standardoppsettet til Kvasir, de søker i dokumenter på norsk.

Ved å analysere søk som kommer fra Startsiden, som er utgangspunktet for mange Google-søk, finner jeg de samme tendensene. "Standardoppsettet" for Google-søk på Startsiden er Verden, det vil si nettet. Flesteparten bruker dette "standardoppsettet".

Selv om jeg har litt for lite data til å hevde at "slik er det", tar jeg likevel sjansen på å trekke noen konklusjoner.

Dette sier oss noe om den norske søkemotorbrukeren, de endrer sjelden standardoppsettet når de søker. Det sier også noe om organisk synlighet - det betyr lite å ha en god rangering ved søk begrenset til sider fra Norge, om du ikke også har en god rangering ved søk på dokumenter på norsk. Og selv om du har en god rangering både ved søk begrenset til sider fra Norge og dokumenter på norsk, men ikke på nettet, da går du fremdeles glipp av de aller fleste søkene.

Hvordan identifisere ved hjelp av Google Analytics om dine besøkende kommer fra søk på Nettet, Sider fra Norge eller Dokumenter på Norsk?

Som nevnt innledningsvis hevder jeg ikke å ha det universelle svaret, og det kan jo hende at andre har interesse av å finne ut av sine egne besøkendes søkemotoratferd. Løsningen for å identifisere om de besøkende søker på Nettet, Dokumenter på Norsk eller Sider fra Norge finner jeg (som så mangt annet) i Google Analytics.

Det første du må gjøre er å sette opp Google Analytics til å vise fullstendig refererende URL fra søkemotornettsider. Når det er gjort vil Google Analytics starte å innhente data som du senere kan analysere.

Hvordan identifisere besøkende fra Dokumenter på Norsk

Måten vi identifiserer disse besøkende på er å benytte oss av avansert segmentering.

Google Analytics: Avansert segmentering - Dokumenter på Norsk

Som nevnt innledningsvis benytter Kvasir seg av Google sine organiske søkeresultater. Jeg har derfor valg å inkludere Kvasir i denne segmenteringen. Velg Betingelse -> Tilsvarer regeluttrykk og legg inn uttrykket lang_no|searchRegion i verdifeltet som vist på bildet over.

Hvordan identifisere besøkende fra Sider fra Norge

Google Analytics: Avansert segmentering - Sider fra Norge

Fremgangsmåten her er den samme, eneste forskjellen er at vi benytter Betingelsen -> Inneholder og verdien countryNO.

Som vanlig er jeg interessert i kommentarer og synspunkter. Hvordan samsvarer mine erfaringstall med dine? Ser du for eksempel en annen brukeratferd for de som begrenser søkene sine til Sider fra Norge eller Dokumenter på Norsk? Annet?

Hvordan spore (404) feilmeldinger i Google Analytics

Eivind Savio — 2008-12-18

Feil skjer, og på nettet er kanskje en av de vanligste feilene at dine besøkende kommer til en nettside som ikke eksisterer, også kalt 404-feil eller døde lenker.

Det er fullt mulig å identifisere disse feilene gjennom loggfilbasert webanalyse om du har tilgang til loggfilene til nettstedet ditt, men ut fra erfaring vet jeg at man ikke får tilgang til loggfilene hos alle leverandører av webhotell. I tillegg, du vil da trenge et verktøy for analyse av loggfiler.

I en hektisk hverdag er det ikke flere verktøy man trenger, man trenger å jobbe mer effektivt. Google Analytics er svært mange sitt foretrukne webanalyseverktøy, og det mest effektive for disse er å tracke 404-feil gjennom Google Analytics.

Hvorfor oppstår 404-feil?

Det er flere grunner til at 404-feil oppstår. Den mest vanlige grunnen er lenker fra andre nettsteder som peker til enten utgåtte artikler eller produkter, eller at man har lagt om publiseringsløsningen og ikke sørget for å 301-videresende sine gamle artikler.

I forhold til annonsering (enten at man driver Adwords-annonsering eller annonserer på andre nettsteder) er det også hensiktsmessig å tracke 404-feil, at annonselenker legges inn feil skjer.

Hvordan tracke 404-feil med Google Analytics

For å kunne tracke 404-feil må man kunne sette opp en tilpasset feilmeldingsside slik som det er gjort her på Savio.no. Det er ikke alle leverandører av webhotell som tilbyr denne muligheten. Hvis leverandøren din ikke kan tilby dette, anbefaler jeg at du bytter leverandør.

Når du har fått satt opp din tilpassede feilmeldingsside, sjekk at feilmeldingssiden sender en 404-statuskode. Jeg har utviklet et verktøy for sjekk av HTTP statuskoder som du kan bruke til denne kontrollen. Legg deretter inn koden under rett før </body> på den tilpassede feilmeldingssiden.

<script type="text/javascript">
pageTracker._trackPageview("/errorDocs/404?page="+document.location.href);
</script>

Denne koden vil lage en virtuell sidevisning i Google Analytics som ser slik ut:
/errorDocs/404?page=http://www.savio.no/404-feilmelding

Den virtuelle sidevisningen gjør at vi kan identifisere feilmeldingene.

Det neste du må gjøre er å opprette en ny nettstedsprofil for et eksisterende domene i Google Analytics. Kall for eksempel denne profilen for Feilmeldinger. Se forøvrig min tidligere artikkel om Hvordan organisere en Google Analytics konto.

I Feilmeldingsprofilen skal vi kun vise feilmeldingssider. For å kunne identifisere feilmeldingssidene, opprett filteret under og legg det inn i Feilmeldingsprofilen.

Siden den virtuelle sidevisningen blant annet vil føre til feil rapportering av transittstoppfrekvens (bounce rate), må vi ekskludere den virtuelle sidevisningen fra alle andre nettstedsprofiler i Google Analytics. Om du har satt opp Google Analytics riktig, vil du ha en nettstedsprofil som heter noe sånt som "Ingen filtre" - filteret skal selvfølgelig ikke legges inn i denne profilen.

Døde lenker vil nå rapporteres i Feilmeldingsprofilen, samtidig som den virtuelle sidevisningen ikke påvirker bounce rate i våre andre profiler (unntatt profilen Ingen filtre).

Selv om det kun er feilmeldingssider som rapporteres i feilmeldingsprofilen, antall besøkende som rapporteres vil ikke påvirkes av dette filteret. Dette kan være noe forvirrende, og kan gjøre det vanskeligere å identifisere for eksempel hvilke henvisningsnettsteder som lenker til en "død nettside".

Måten å løse dette på er å opprette et avansert segment som vist under.

Voila, vi har nå en hurtig måte å identifisere døde lenker på slik at vi kan handle om det trengs, for eksempel fikse feil med annonselenker eller 301-videresende gamle artikler til riktig lokalisering.

Om du har kommentarer eller synspunkter setter jeg pris på om du legger igjen en kommentar.

TV-reklamen som du s� f�rst p� nettet

Eivind Savio — 2008-12-10

I forbindelse med håndball EM i Makedonia som pågår i disse dager, har Gilde laget en oppfølger til reklamefilmen «fotball». I den nye reklamefilmen for Go' og Mager Wienerpølser, har de laget en sjarmerende og tidsaktuell parodi på en av sine tidligere reklamer.

Dagbladet tilegner en egen artikkel til Gilde sin reklame med håndballjentene, og skriver følgende om den:

Det er kanskje ingen god forretningsidé å gi bort gratis reklameplass, men vi ble sjarmert i senk av denne, som kommer på TV-skjermene i løpet av EM.

Siden jeg er i stand til å vise den samme reklamefilmen her på min blogg, ligger det i kortene at reklamefilmen allerede ligger på YouTube med 3 000 visninger i skrivende stund.

Jeg skal ikke lage en dypere analyse ut av dette (klokka er over midnatt), men konstanterer bare at det finnes noe læring i dette:

Folk ser gjerne reklame de liker.
Mediekanalen er ikke nødvendigvis det viktigste (du så Gilde sin TV-reklame på nett først).
Ta "kontroll" over egen TV-reklame, og distribuer den selv til for eksempel YouTube.
- Da får du som annonsør informasjon om spredning, demografi med mere gjennom YouTube sin statistikk.
- Du bestemmer budskapet (tittel, beskrivelse og nøkkelord).
- Tenk søk. I henhold til comScore var YouTube i August den nest største søkemotoren i USA (har dessverre ikke norske tall). Det vil si at flest søk ble gjort på Google, og nest flest på YouTube (jepp, det ble gjort flere søk på YouTube enn hos Yahoo i henhold til comScore).
- Du kan "brande" din egen kanal på YouTube.

Om du ikke skulle huske hvilken av sine egne reklamer Gilde har parodiert, kan du snurre filmen under.

How to track Google SearchWiki with Google Analytics

Eivind Savio — 2008-12-04

First, the title on this blog post could also been How to track Full Referral Path with Google Analytics, because this Google Analytics filter will also do that. The reason for the SearchWiki approach, is simply that I saw Danny Sullivan and somebody else asking this question on Twitter.

First, just to avoid any confusion. Below is a SearchWiki result, and visitors from All SearchWiki notes will send a referring URL containing the parameter swm=2, or if they comes from their own SearchWiki notes the referring URL will contain reviews/w?c.

If you aren't familiar with what Google SearchWiki is, you find a video below explaining it.

Since the solution to track SearchWiki is to do some advanced filtering, it will only show full referral path for your future visitors. To my Norwegian visitors, I have explained this filter in an earlier Norwegian blog post.

Google Analytics filter for Tracking full Referral URL (and SearchWiki)

If you don't want to track search engine referrals, change Campaign Medium from (^referral$)|(^organic$) to ^referral$ (but then you will not be able to track SearchWiki visitors).

The screenshow below shows a visitor that came from All SearchWiki notes. As you can see this is reported as an Ad Version. If you are doing PPC or are tracking Advertising Campaigns in Google Analytics, it can be wise to track search engine referrals in a separate profile to avoid cluttering your real Ad Content reports.

Since the report above doesn't tell you much about this visitor, it can be handy to create a Advanced Segment to be able to segment your SearchWiki visitors.

If you look around on my site you have probably noticed that everything else is written in Norwegian. I normally don't blog in English, (I have only wrote one article before about "my" YouTube Chromeless Player with Google Analytics Event Tracking) but since this article is more relevant for visitors from the USA (SearchWiki isn't launched in Norway) it's natural that it's written in english. Since this blog normally is in Norwegian, and I haven't had time to implement a multilingual blog system, you find some explanations of how to comment below:

There are also some comments about my Google Analytics/SearchWiki article over at Sphinn.

If you see any improvements to the solution, or have anything else you would add, please leave a comment below.

Hvordan spore Web 2.0 med Google Analytics

Eivind Savio — 2008-12-02

Web 2.0 er en populærbetegnelse på deltagerdrevne, interaktive nettjenester.

Web 2.0 er et konsept, ikke et produkt. Det er en måte å arbeide på, først og fremst kjent gjennom stikkord som samarbeid, sosialt, deling, gjenbruk, miksing av data og mashups.
Hans P. Fosseng: Hvordan få Web 2.0 til å fungere?

Kjært barn har mange navn. Enkelte forbinder web 2.0 kanskje først og fremst med teknologiene som har gjort dette mulig, og bruker i stedet betegnelser slik som nettsamfunn, sosiale nettverk eller sosiale medier.

Uansett hva du foretrekker å kalle det - hvis lenker til ditt nettsted deles, gjenbrukes eller mikses inn i andre data, og noen klikker på linken, da kan dette måles. Denne artikkelen handler med andre ord om hvordan du kan måle trafikken fra web 2.0 nettsteder med Google Analytics, og ikke hvordan du kan måle eller identifisere kommunikasjonen som foregår på disse nettstedene.

Hva må jeg gjøre for å kunne spore web 2.0 nettsteder med Google Analytics?

Det enkle svaret på dette er; ingenting. Trafikken fra web 2.0 nettsteder befinner seg allerede i webstatistikken din. Men - siden det ikke finnes ett web 2.0 nettsted, men mange, er det ikke lett å gjøre en samlet analyse av hva web 2.0 betyr for ditt nettsted.

For å kunne gjøre en samlet analyse må du gruppere sammen web 2.0 nettstedene. Min foretrukne måte er å benytte meg av avanserte segmenter siden dette ikke er konto eller profilspesifikt, og de originale dataene endres heller ikke slik som ved filtrering, selv om dette er en metode som også kan benyttes.

Avansert segmentering i Google Analytics av web 2.0 nettsteder

Det finnes to måter å lage et avansert segment av web 2.0 nettsteder; den tungvinte og "sikre", eller den kjappe og "usikre".

Den tungvinte og sikre metoden innebærer at man i oppsettet til avanserte segmenter først velger kilde, deretter Tilsvarer uttrykk fra nedtrekksmenyen, og til slutt skriv inn verdien, for eksempel twitter, i verdi-feltet. Klikk deretter på Legg til «eller»-utsagn, og gjenta prosedyren for neste web 2.0 nettsted du ønsker å legge til. Se bildet under for denne måten å gjøre dette på.

Fordelen med denne metoden er at når du klikker på Test segment vil du lett kunne se om trafikken fra de forskjellige web 2.0 nettstedene rapporteres riktig. Det er også lett å se hvilke nettsteder du har lagt til, og eventuelt fjerne nettsteder. Hvilke web 2.0 nettsteder du skal legge inn i segmenteringen avhenger av hva som er relevant for deg.

Den kjappe og usikre metoden innebærer at vi skriver inn de web 2.0 nettstedene som er relevante for oss i et eneste, langt, regulært uttrykk i verdi-feltet. Innstillingene er ellers som i det "tungvinte" eksemplet. Under er det regulære uttrykket jeg benytter:

Grunnen til at denne måte å gjøre det på er mer usikker, er at du får ikke kontrollert at trafikken fra det enkelte web 2.0 nettstedet rapporteres riktig. Et lite, utilsiktet mellomrom for eksempel, og rapportene dine vil ikke bli riktig.

Web 2.0 nettstedene jeg har tatt med i mitt avanserte segment, er som nevnt de som jeg har vurdert til å være mest relevante for meg. Er det likevel noen jeg har utelatt som jeg burde tatt med? Ser du andre bruksområder for dette avanserte segmentet?

I god web 2.0 ånd, del gjerne dine tanker og ideer.

Petter Carlsen - Pull the Brakes

Eivind Savio — 2008-12-01

Satt her og skrev litt på en artikkel om Google Analytics - og følte etterhvert for en pause. Rotet meg over til YouTube hvor jeg fant Pull the Brakes av Petter Carlsen.

Siden jeg stort sett bare skriver "fag" på bloggen, tenkte jeg det var greit å bryte opp dette ved å dele min lille musikkpause.

Hvor lojale brukere av nettstedet ditt har du sa du?

Eivind Savio — 2008-11-11

Driver du et nettsted som ikke driver med e-handel kan besøkendes lojalitet være en god KPI (Key Performance Indicator), eller på godt norsk, være en god nøkkelindikator. Lojaliteten kan du blant annet måle ved å undersøke hvor langt tid det har gått siden besøkendes forrige besøk ble gjort.

Alle ønsker at de besøkende kommer igjen og igjen. Personlig finner jeg det oppløftende at flere og flere besøker nettstedet mitt regelmessig. Skal vedde på at også sjefen din (om du har en) vil bli imponert over at du kan måle lojalitet - og at du kan vise at den jobben du gjør fører til mer lojale brukere av nettstedet.

I Google Analytics finner du denne informasjonen ved å drille deg ned til rapporten forrige besøk som bildet nedenfor viser.

Woah! 87,56 % av de besøkende besøkte nettstedet for 0 dager siden. "Snakk om lojalitet", tenker du kanskje, "nesten 90 % besøker nettstedet daglig". Men før du spretter champagnen over dine lojale brukere, legg merke til at rapporten gjelder alle besøkende.

Google Analytics, og jeg vil tro de fleste andre webanalyseverktøy (spør leverandøren din om du ikke bruker Google Analytics), inkluderer altså alle besøkende i denne statistikken. Alle besøkende innbefatter alle dine nye besøkende, altså brukere som aldri har besøkt nettstedet ditt før. Med andre ord, det er 0 dager siden de besøkte nettstedet ditt, og de utgjør dermed en stor feilkilde.

For å få de riktige tallene må du segmentere dine brukere slik at du bare undersøker dine returnerende besøkende. Med den siste oppgraderingen i Google Analytics har dette nå blitt svært enkelt. Klikk på menyen Avanserte segmenter, fjern avkryssingen for Alle besøkende, og huk av Returnerende besøkende i stedet.

25,89 % sier rapporten da. Kanskje ikke noen vits i å sprette champagnen for de besøkendes lojalitet for nettstedet i dette eksemplet?

Visste du at...?

Eivind Savio — 2008-11-01

Det finnes tonnevis med "Visste du at" videoer på YouTube, men jeg fant det passende å bruke videoen under som et bakteppe til noe av det som ble fortalt på SEM konferansen. Artikkelen fortsetter under videoen.

Visste du at

snart vil Kina ha flest blogger i verden?
Google gjør over 100 tester hver eneste dag, og at en av testene de har gjort er å teste avstand mellom logo og søkefelt? Forskjellen var kun noen piksler, og dette medførte at brukernes atferd ble annerledes i søkeresultatet.
Barack Obama har A/B testet bilder av sin kone, Michelle Obama, på nettstedet sitt?
da Google testet 30 opplistinger i søkeresultatet mistet de 20 % av brukerne?
klikk- og søkevolumet etter Erlend Bratland i Norske Talenter finaleuka var en tydelig indikator på at han kunne komme til å vinne?
Google Analytics har lansert nye Beta-funksjoner, og at du visstnok kan få tilgang til de som er i Public Beta bare du spør?
Google sine utviklere i Trondheim er ansvarlig for forbedringene i Google Alerts?
det sikkert er noe jeg har gått glipp av, og at du har muligheten til å fortelle om dette gjennom å legge igjen en kommentar?