Установка кода Google Analytics

1. Субдоменное/Кроссдоменное отслеживание – первым делом нужно определиться, располагается ли сайт не нескольких поддоменах и если да, то нужно настроить корректное отслеживание между ними с помощью функции setDomainName(). Иногда для отслеживания поддоменов используют разные профили с разными идентификаторами Google Analytics, но на наш взгляд удобнее пользоваться одним профилем и соответственным образом настроенными фильтрами, о которых чуть ниже.

2. Код для поисковых машин – так как Google Analytics по умолчанию не понимает никаких российских поисковиков, кроме Yandex, мы всегда добавляем в код отслеживания «обработчики» отечественных поисковых машин. Используем функцию addOrganic().

3. E-Commerce – модуль ставится в том случае, если на сайте проводятся реальные транзакции. Для его установки требуется изменение страницы «Спасибо за покупку» таким образом, чтобы в функции отслеживания подставлялись соответствующие значения для совершенных покупок.

Проверка кода на сайте

После того, как клиент сообщил об установке кода, требуется проверить код на предмет правильности.

1. Опечатки – очень неприятная ошибка, так как в этом случае Analytics выдаст сообщение «код найден, идет сбор данных». При этом данные в аккаунте могут и не появиться – все зависит от того, где именно допущена опечатка.

2. Везде ли стоит код – проверить повсеместность установки не так просто, если сайт динамический. Можно воспользоваться сервисом требуется пометить их тегами utm.

Настройки GA

1. Профиль для raw data – хорошим тоном является создание минимум двух профилей – один для необработанных данных, а второй для использования фильтров.

• В случае субдоменного отслеживания требуется создать профиль для вывода полного URL.
• Если есть ненужные параметры в URL, делаем отдельный профиль, в котором мы от них избавляемся

2. Настройка внутреннего поиска – если на сайте есть поиск, он обязательно настраивается.

3. Настройка целей и проверка регэксп-целей в отчетах – не забыть настроить цели. Если для цели используется регулярное выражение, нужно пойти в отчет по содержимому и вставить его в фильтр под отчетом. Это поле понимает регэкспы, и с его помощью очень легко проверить, нет ли ошибки.

4. Привязка AdWords и Analytics – не забыть про привязку AdWords и Analytics. Нужно сходить в AdWords на вкладку “Отчетность – Google Analytics” и проверить, настроена ли связь. Тут же необходимо проверить, включена ли автопометка в закладке «Мой Аккаунт – Настройки».

Но сейчас не об этом. Как тут уже много раз было написано, у нас накопился довольно большой опыт в установке Google Analytics (и пока не очень большой – в Google Website Optimizer), по мере приобретения которого набилось большое количество синяков и шишек.

Хочу поделиться самыми глупыми ошибками, которые я сделал в разное время работы с Google Analytics. Человек я скорее не технического склада, а потому ошибался часто и довольно примитивным образом. Хуже всего, что эти простейшие на первый взгляд ошибки приводили к странным результатам, докопаться до сути которых было непросто. Думаю, крутым программерам и просто внимательным людям это будет не очень интересно, но кому-то может и пригодиться.

1. Опечатка в идентификаторе Google Analytics

Каждый код содержит уникальный идентификатор, например, UA-486199-1. Последняя циферка в нем – это номер профиля, для которого может создаваться отдельный код (как известно, может быть несколько профилей для одного идентификатора, а можно для каждого профиля сделать разный скрипт отслеживания. Вот этой-то цифрой они и будут отличаться). Как-то раз для одного из клиентов я сделал опечатку, и идентификатор выглядел как UA-486199-. В таком виде его и установили. Analytics отрапортовал, что код найден и ожидаются данные. Увы, цифры в интерфейсе не появились ни через день, ни через два. Надо добавить, что в исходном коде эта опечатка почти незаметна. Хорошо, что все быстро разрешилось.

2. Два разных кода на одной странице

Владельцы сайтов очень любят ставить новые счетчики и оставлять при этом свои старые. В этом случае эффекты могут быть самыми разными – например, в одном из таких случаев на сайте с двумя счетчикам был очень низкий процент отказов – что-то около 2-3%. Естественно, я подвел под это доказательную базу и пытался объяснить клиенту, почему это так. Главное – самому верить в то, что говоришь :) . Однако исторический процент отказов у клиента был около 30%, и мои россказни были поставлены под сомнение. Чуть более внимательный разбор кода показал ошибку. Кстати, еще один симптом этой ошибки – необычно большое количество посещений с четным количеством просмотренных страниц (отчет “Посетители->Лояльность Посетителей->Глубина Посещения”. Если в нем подозрительно “торчат” посещения с глубиной 2, 4, 6 и так далее страниц, то это явный признак задваивания счетчика.

3. Двухбуквенные домены и IE

Это был самый обескураживающий случай. Дело в том, что IE то ли не выставляет куки для двухбуквенных доменов, то ли выставляет их не так, как надо, но в результате посетители с этим браузером не учитываются в GA. Для исправления ситуации на одном из форумов советуют вставить в код довольно странную конструкцию “pageTracker._setDomainName(”www.aa.com”);, где aa.com – адрес вашего двухбуквенного сайта. Не уверен, что это до сих пор является проблемой, но клиент с двухбуквенным доменом до сих пор использует этот кусок в счетчике.

4. Большие и маленькие буквы в коде

Как я уже писал, человек я не технический, и на самой заре работы с Google Analytics я был уверен, что в коде счетчика можно писать строчные и прописные буквы по своему усмотрению – например, SetDomainName() вместо setDomainName. Увы, я ошибался :) Понятно, что в этом случае Analytics тоже может сказать, что все в порядке и данные идут, но в отчетах вы можете увидеть совсем не то, что ожидали.

5. Не обратился к поддержке сразу

Cтрашно подумать, сколько времени и сил можно было сэкономить, просто обратившись в поддержку или написав на русский или английский форумы Google Analytics!

Например, для одного из наших клиентов нам пришлось установить два счетчика сразу, так как в оригинальный аккаунт данные попадали в довольно странном виде – клиент запихивал в trackPageview тайтл текущей страницы. Зачем он это делал, если в разделе “Содержание” есть отчет “Содержание по заголовкам”, ну да как известно, “чужой аккаунт – потемки”.

Также с помощью новоустановленного счетчика можно попробовать разобраться с проблемами, неожиданно проявившимися на старом варианте, когда непонятно, что могло произойти.

Речь именно о двух разных экземплярах кода (с разными идентификаторами), а не вариантах, создаваемых для профилей в одном аккаунте. Если втупую поставить два счетчика на одной странице, вместе с “шапкой” и прочими атрибутами, то работать они будут, но данные будут искажаться довольно интересным образом.

В нашем опыте был такой случай – со страниц забыли убрать второй экземпляр кода, и в результате в “боевом” аккаунте все посещения фиксировались как одностраничные. Соответственно, и время на сайте фиксировалось неверно. Как только второй счетчик был убран, данные пришли в норму, но увы, за то время, пока стояло два кода, мы успели потерять корректные данные примерно за неделю.

Чтобы данные собирались корректно в два счетчика сразу, нужно сначала создать отдельный аккаунт в Google Analytics и сгенерировать в нем новый код. Потом взять исходный код от первого счетчика, который уже стоит на странице, оставить от него “шапку”, а затем в основном теле кода найти функцию trackPageview(); после которой нужно добавить инициализацию второго счетчика и вызов второй функции trackPageview(). Вот как будет выглядеть кусок основного кода отслеживания в результате:

var pageTracker = _gat._getTracker("UA-XXXXX-1");
pageTracker._trackPageview();
var secondTracker = _gat._getTracker("UA-YYYYY-1");
secondTracker._trackPageview();

Как видим, потребовалось добавить к переменной pageTracker еще одну, под названием secondTracker. Именно она и будет использоваться для сбора данных во второй аккаунт с идентификатором “UA-YYYYY-1″ (понятно, что вместо “YYYYY” нужно подставить корректный идентификатор профиля).

В результате одинаковые данные будут попадать в два разных аккаунта. Клиент будет и дальше наслаждаться своими (возможно, неправильными) данными, а мы получим в свое распоряжение новенький счетчик, с которым будем делать все, что захотим.

Конечно, в подобной установке есть и ограничения. Например, вам не удастся привязать к обоим аккаунтам Google Analytics один и тот же аккаунт AdWords – для этого придется обращаться в службу поддержки AdWords. C другой стороны, это не так часто и требуется.

“Можно ли в Analytics увидеть, как один и тот же человек несколько раз приходил на сайт с разных источников?
Например, первый раз человек попал на сайт через Яндекс.Директ, второй раз – с баннера, а потом еще 2 раза приходил на сайт, набрав его адрес в браузере. Можно ли отследить такую историю?”

Google очень трепетно относится ко всему, что связано с персональной информации (Person Identifiable Information), поэтому не думаю, что из Analytics можно достать данные, касающиеся конкретных посетителей.

Но может быть, частично поможет способ посмотреть, сколько страниц посмотрели посетители, пришедшие из разных источников. Сделать это можно двумя способами. Первый – с помощью пользовательских сегментов, он не очень интересный. Второй – с помощью фильтров. Нужно создать в каком-нибудь профиле новый пользовательский фильтр следующего вида:

Этот фильтр в отчетах “Содержание” припишет каждой странице источник посетителя. Получится примерно следующая картина:

Понятно, что таким образом страницы “размножатся” во столько раз, сколько источников трафика у вас есть.

Что же до того, что хотелось бы увидеть картину изменений посещений сайта после неких маркетинговых усилий (как в вопросе Кирилла – сначала были посещения по баннерам, а потом по идее должен увеличиться прямой трафик), то тут придется поработать руками – после того, как прошла правильно настроенная кампания, нужно будет сверить данные по прямому трафику за аналогичный период в прошлом. И делать выводы :)

Ниже в самом общем виде представлен алгоритм отслеживания телефонных звонков с помощью Google Analytics.

1. Нужно завести такое количество телефонных номеров, которое соответствовало бы количеству исследуемых источников трафика.

Список источников может быть например таким:

• Источник трафика не определен
• Yandex Organic
• Google Organic
• Yandex PPC
• Google PPC
• Прямой трафик

2. На сайте клиента располагается скрипт, которые определяет источник посетителя, и «подкладывает» в определенное место нужный номер телефона.

3. Звонок регистрируется в системе управления офисной телефонией. Специальная программа раз в день забирает логи с сервера и отсылает их на обработку.

4. Программа обработки звонков определяет, из каких источников были сделаны звонки, и запускает браузер, в котором автоматически делается вызов «особых» страниц на сайте, на каждой из которых стоит счетчик.

5. В Google Analytics настраивается профиль, в котором фиксируются посещения только «специальных» страниц.

Возможно, решение очень костыльное, но по всей видимости совершенно рабочее. Скоро опробуем :)

В результате в отчете по содержимому появятся записи вроде “Error 404 – www.site.com/wrong_url.htm”.

В результате все отчеты будут представлены сразу в двух сегментах, и можно легко увидеть, какое количество конверсий принес каждый источник трафика.

Ради интереса можно посмотреть, как настроен этот сегмент. Для этого в меню “Сегменты с расширенными настройками” нужно выбрать “Управление сегментами с расширенными настройками”, выбрать в списке нужный сегмент и нажать “Копировать”. Это создаст копию сегмента, которую можно отредактировать:

Как видим, ничего сложного.

Некоторое время я делал отчеты по разным временным параметрам, копировал их в эксель, и там сравнивал. Я не знал, что есть удобнейшая фича в Google Analytics – “Сравнить с прошлым” (Compare to the Past). Ее можно включить при выборе периода:

Analytics автоматически подставит период в прошлом, аналогичный выбранному текущему. Теперь во всех отчетах данные будут представлены в двух вариантах “как было” и “как стало”:

Мелочь, но очень удобная – сразу видно, к каким изменениям привели усилия по рекламной кампании или по сайту.