Google ne vous dit pas tout

Si vous n'avez pas remarqué l'article Search Engine Watch du 19 octobre 2011 discutant de la décision de Google de crypter les informations du référent pour les utilisateurs connectés (y compris la chaîne de requête), vous avez probablement remarqué le résultat: le mauvais augure non fourni »la plupart d'entre nous voir maintenant comme notre première requête de recherche référente. Nous l'avons tous regardé avec frustration. Cet article ne discutera pas si le mouvement est bon et juste ou non. Concentrons-nous plutôt sur la façon dont nous pouvons mieux comprendre ces utilisateurs non fournis ». Visiteurs personnalisés Google Avant de passer au point essentiel de cet article, je veux aborder une perspective que mon bon ami David Harry a évoquée lors d'une discussion sur le sujet. Si vous vous demandez quel pourcentage de vos utilisateurs voient leurs SERPs ajustés à des résultats personnalisés, regardez simplement quel pourcentage de votre trafic n'est pas fourni ». Ce sont des utilisateurs connectés et bien que Google puisse personnaliser les utilisateurs non connectés, ceux qui sont connectés seront les plus touchés et vous savez maintenant combien ils sont. Le problème avec non fourni " Ce qui m'a dérangé pendant un certain temps après que les données non fournies aient commencé à apparaître, c'était de savoir qu'il y avait un moyen de les décomposer mais de ne pas pouvoir tout à fait mettre le doigt sur comment. Heureusement, cela ne me dérange plus et j'espère que cela ne vous dérangera pas non plus une fois la lecture terminée. Papier blanc En utilisant le processus décrit ci-dessous, nous pouvons obtenir une très bonne compréhension de ce que sont les données non fournies en ce qui concerne les types de requêtes qu'ils saisissent. Pas exact, mais assez bon pour faire des extrapolations solides. L'hypothèse que nous devons faire lors de l'élaboration d'une méthode pour déterminer la répartition de nos données non fournies »est que les utilisateurs connectés ne sont pas les mêmes que ceux non connectés. Si 15,4% de nos utilisateurs suivis entrent avec une phrase donnée, cela ne signifie pas que le même pourcentage s'appliquera à nos utilisateurs non fournis ». C'est une race différente. Comprenez ce que vous pouvez mesurer Plus le pool de données est grand, plus vous pouvez être précis quant à ce que vous pouvez tirer de vos données non fournies avec précision. Comme pour toutes les données, plus le pool est grand, plus les collectes seront précises (c'est pourquoi les sondeurs politiques n'appellent pas 5 ou 10 personnes d'une ville et supposent que tout le pays votera de cette façon). L'une des pannes les plus courantes que les gens recherchent dans leurs données est leur trafic de marque par rapport au trafic sans marque. Commençons par là. Comment déterminez-vous le pourcentage de vos visiteurs "non fournis" que vous avez saisis après avoir recherché des expressions de marque par rapport à des expressions sans marque. Partagez cet article Déterminer vos modèles de visiteurs La première chose que nous devons faire est de comprendre les différences générales dans le comportement de notre trafic de marque par rapport au trafic non de marque. Pour ce faire, suivez simplement ces étapes: Entrez Google Analytics pour le domaine que vous souhaitez surveiller Sous Sources de trafic "sélectionnez Organique" (sous Recherche) Dans la barre au-dessus de la liste des expressions de requête, cliquez sur avancé " Il doit par défaut inclure "> Mot-clé"> Contenant "> _____". Entrez votre marque (dans mon cas, beanstalk ”) et cliquez sur Appliquer” Enregistrer les informations suivantes: visites, pages / visite, temps sur site Nous avons donc une ventilation de base de notre trafic de marque. Maintenant, obtenons nos informations sans marque: où une fois le mot avancé "était, vous verrez maintenant modifier" (car nous avons déjà un filtre). Remplacez «Inclure» par Exclure ». Au lieu d'obtenir des données pour tout votre trafic de marque, vous l'excluez. Dans ce cas, nous devons également exclure tout le trafic non fourni. Pour ce faire, une fois que vous avez modifié l'inclusion "en exclusion", cliquez sur Ajouter une dimension ou une statistique ". Sous les dimensions "sélectionnez le mot-clé" • Modifiez Inclure "pour exclure" Dans la zone de texte, entrez non fourni » Enregistrer les informations suivantes: visites, pages / visite, temps sur site Comparons un échantillon de données d'un site sur lequel je travaille: Marque: temps sur place - 1:20 Si nous supposions que tout le trafic était égal, nous supposerions que 3,674% de leur trafic était de marque (déterminé en établissant quel pourcentage de leur trafic était de marque lorsque nous supprimons les données non fournies »des requêtes connues). En fait, leur trafic connecté présente peu de points communs avec leur non connecté. Si vous êtes curieux, la formule pour trouver votre pourcentage de marque supposé si tout le trafic se comportait de la même manière serait: (trafic de marque multiplié par 100) divisé par (tout le trafic moins le trafic non fourni ») Nous pouvons voir ci-dessus que les segments de trafic avec ou sans marque se comportent très différemment. Bien que nous sachions qu'une partie du trafic de marque peut bien rester pendant moins d'une minute et que du trafic sans marque peut afficher de nombreuses pages - dans l'ensemble, les modèles de trafic sont très différents. Nous allons maintenant utiliser ces informations pour segmenter nos données non fournies ». Pour ce faire, accédez d'abord aux données de mot clé non fournies »en cliquant dessus dans la liste de mots clés après avoir supprimé tous vos filtres. Suivez maintenant ces étapes: Dans le haut de la navigation Analytics sous Reporting standard "cliquez sur Segments avancés" Cliquez sur un nouveau segment personnalisé " Laissez Inclure "et changez le deuxième menu déroulant en Pages vues" Changez la troisième liste déroulante en Supérieur à "et entrez 2,41 dans la zone de texte (le nombre 2,41 est le point médian entre les pages vues de marque et non de marque) Cliquez sur Ajouter une instruction «ET». Laissez Inclure "et changez le deuxième menu déroulant en Temps sur site" Le troisième menu déroulant devrait être supérieur à ". Entrez maintenant 2,45 dans la zone de texte (le nombre 2,45 est le milieu entre les pages vues de marque et non marquées) Enregistrez maintenant le segment sous la marque " Maintenant, nous devons créer un autre segment qui est exactement le contraire en utilisant les étapes suivantes: Dans le haut de la navigation Analytics sous Reporting standard "cliquez sur Segments avancés" Cliquez sur un nouveau segment personnalisé " Laissez Inclure "et changez le deuxième menu déroulant en Pages vues" Changez la troisième liste déroulante en Moins de "et entrez 2,41 dans la zone de texte Cliquez sur Ajouter une instruction «ET». Laissez Inclure "et changez le deuxième menu déroulant en Temps sur site" Le troisième menu déroulant devrait être inférieur à ". Entrez maintenant 2,45 dans la zone de texte Enregistrez maintenant le segment comme sans marque " Vous devriez maintenant voir un graphique et des informations avec une comparaison de ce à quoi ressemble notre répartition probable du trafic de marque par rapport au trafic non de marque. Si vous ne voyez pas cela, cliquez simplement sur l'onglet Segments avancés »et lorsque les segments sont répertoriés (le vôtre sur le côté droit), vérifiez simplement les deux segments que vous venez de créer. Une chose que vous remarquerez est que si vous ajoutez les pourcentages de trafic sans marque et de marque, ils ne totalisent pas 100%. C'est parce que nous n'avons pas seulement inclus une métrique mais plutôt deux. Le trafic qui n'a visité qu'une seule page mais est resté 7 minutes n'est pas inclus car il ne correspond à aucun des segments. Cela nous donne un meilleur échantillon statistique mais une étape de plus à franchir. Vous devrez multiplier les visiteurs de marque par 100, puis diviser par le nombre total de visiteurs suivis. Si nos données montraient 100 visiteurs de marque et 500 visiteurs sans marque, je multiplierais 100 par 100, puis je diviserais par 600 (100 + 500) pour obtenir 16,67%. Dans le cas du site auquel je fais référence - ces calculs montrent que les données non fournies sont susceptibles d'être marquées à 19,07%. C'est nettement supérieur à ce à quoi on pourrait s'attendre en regardant uniquement les statistiques générales et en supposant qu'elles se traduisent directement. Dans ce cas, cela a du bon sens. Le site est lié au marketing Internet et il est logique que les gens qui le recherchent par marque soient plus susceptibles d'être connectés que la moyenne. Lorsque les mêmes méthodes ont été appliquées à un large éventail de sites, les résultats variaient, mais étaient cohérents avec la logique et les points de données supplémentaires (conversions par exemple). Plus que de simples marques Peut-être plus important encore, les mêmes méthodes de base peuvent être appliquées à d'autres expressions (remplacer votre marque par un autre segment de mots clés - dans mon cas, seo "est une option logique - déterminer quel pourcentage de notre trafic provient de phrases basées sur seo". Vous pouvez être enclin à tenter de sur-analyser vos données. Cependant, plus les mesures de base (pages vues par exemple) sont proches, moins vos conclusions seront précises. J'ai tendance à regrouper les données pour permettre la collecte de plus grands ensembles de données. Dans le cas du site Beanstalk, j'analyse collectivement mes données «services» et «entreprises» et «entreprise» car cela me donne un plus grand pool d'informations et a tendance à agir de la même manière. Vous devrez peut-être regrouper vos données dans différentes configurations pour trouver tous les différents modèles que vous pouvez mesurer. Mais je vous garantis que vous découvrirez des choses intéressantes sur vos visiteurs. Il y a aussi plus dans les segments avancés »que j'ai abordés ci-dessus. Vous pouvez segmenter par pratiquement toutes les statistiques de Google Analytics. Jouer avec ces différents points de données vous donnera plus de capacités de filtrage. Même si vous ne l'utilisez pas pour segmenter votre trafic connecté ou déconnecté, vous en tirerez sans aucun doute de précieuses connaissances sur vos visiteurs.