O czym należy pamiętać, rozpoczynając pracę z Google Analytics?

Google Analytics (GA) to narzędzie, które pozwala śledzić ruch na stronie i zbierać szczegółowe informacje o użytkownikach oraz ich zachowaniu. Choć używają go prawie wszyscy, to mało kto może pochwalić się jego prawidłową konfiguracją i wykorzystaniem kryjącego się w nim potencjału.

Podpięcie Google Analytics to nie wszystko

Widząc, jak wyglądają konta Google Analytics naszych Klientów, śmiało mogę stwierdzić, że spora część osób prowadzących swoje strony czy sklepy internetowe zakłada konto w GA, podpina do niego śledzenie ruchu na stronie i… na tym kończy swoją przygodę z Googlowską analityką. To spory błąd, przez takie podejście zbierana jest masa niepotrzebnych danych, a te wartościowe nawet nie mają szansy się pojawić.

Warto wiedzieć

Użyteczność Google Analytics zależy od tego, czy dane są zbierane prawidłowo.

By faktycznie wykorzystać zbierane w Analytics dane o ruchu na stronie, samo założenie konta w GA / podpięcie śledzenia, nie wystarczy. Podstawą jest tu prawidłowa konfiguracja. Dzięki niej informacje o ruchu, użytkownikach i ich zachowaniu są zbierane poprawnie od samego początku. Powstaje więc naprawdę wartościowa baza danych. W oparciu o zawarte w niej informacje wyciągamy wnioski, a te z kolei przekładamy na praktykę pozycjonowania.

Zebrane informacje wykorzystuję na co dzień w pracy nad stronami naszych Klientów. Niestety, często wchodząc na konto GA Klienta, spotykam się z danymi zwyczajnie niepotrzebnymi. Zbieranymi ot tak, dla zasady. Wtedy pracę z analityką muszę zacząć od konfiguracji narzędzia. I to właśnie, to, jak to robię, przedstawię Ci w moim artykule.

Podpięcie kodu śledzącego

Większość trafiających do nas Klientów posiada już konto w Google Analytics i wdrożone podpięcie. Nie jest to jednak element obowiązkowy do funkcjonowania serwisu, dlatego pracę nad analityką zaczynam zawsze od sprawdzenia, czy kod śledzący znajduje się już na stronie. Jeśli nie, to pierwszym krokiem staje się jego wdrożenie.

Robię to poprzez umieszczenie kodu śledzenia na stronie. Wchodzę na konto Google Analytics i kopiuję kod z zakładki Kod śledzenia. Następnie wklejam go w sekcji <head> strony, a całość zapisuję. To metoda najłatwiejsza.

Przykład kodu śledzącego:

 <script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-100001916-1"></script> <script> window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'UA-100001916-1'); </script>

Warto wiedzieć

Kod śledzący znajdziesz w Administracja -> Informacje o śledzeniu -> Kod śledzenia

Coraz częściej podczas konfiguracji Google Analytics wolę jednak do podpięcia śledzenia używać Google Tag Managera. Głównie dlatego, że metoda ta daje nam później większe możliwości śledzenia zachowań użytkowników na stronie, bez pomocy informatyków i programistów.

W perspektywie czasu Google Tag Manager pozwala też ograniczać ilość kodu na stronie. To jednak zupełnie osobne narzędzie i temat zbyt szeroki, by go tutaj przedstawiać, więc zostawiam go na inny artykuł. Teraz wróćmy do GA.

O innych narzędziach SEO dowiesz się więcej z naszego artykułu SEO Samodzielni.

Sprawdzenie poprawności zbierania danych

Zawsze, zanim rozpocznę korzystanie z Google Analytics danej strony czy wprowadzanie jakichkolwiek zmian, sprawdzam, czy narzędzie zostało poprawnie podpięte. Dzięki temu wiem, czy dane o ruchu i użytkownikach są faktycznie zbierane. Można zrobić to na kilka sposobów, przedstawię Ci jednak ten najprostszy. Z doświadczenia wiem, że jest on w zupełności wystarczający.

Wchodzę na stronę, której poprawność śledzenia chcę sprawdzić.
Otwieram konto Google Analytics podpięte do tej strony i przechodzę do zakładki Czas rzeczywisty.
Sprawdzam liczbę aktywnych użytkowników, jeśli jest różna od zera, tag śledzący został wdrożony poprawnie.

Mając pewność, że GA działa prawidłowo i odczytuje dane o ruchu na stronie, przechodzę do jego konfiguracji.

Stworzenie kilku widoków danych

Widok danych to poziom konta GA, na którym pracujesz z danymi za pomocą narzędzi analitycznych i raportów. Jedno konto może posiadać do 25 osobnych widoków, domyślnie narzędzie tworzy jeden niefiltrowany widok.

Filtr widoku danych to podstawowa funkcja GA, która służy dostosowywaniu wyświetlanych informacji. Filtry pozwalają np. na: wykluczenie ruchu z konkretnych adresów IP lub ograniczenie zbieranych danych do pojedynczego katalogu strony lub jednej subdomeny.

Konfigurując Google Analytics, zawsze tworzę kilka widoków. To bardzo ważne. Głównie dlatego, że nałożenie filtra w GA sprawia, że tracimy bezpowrotnie pierwotne dane. To pułapka, w którą wpadł już nie jeden użytkownik.

Warto wiedzieć

Raz zmienionych danych w Google Analytics nie można już odzyskać!

By uniknąć tego błędu, przy pracy z GA konfiguruję co najmniej 3 podstawowe widoki, co zresztą zawsze polecam. Zarówno naszym Klientom, jak i każdemu, kto o to zapyta. W przypadku kolejnych wdrożeń w analityce najczęściej tworzę kolejny, który dostosowuje z pomocą filtrów do tego, co chcę docelowo mierzyć.

Skupię się jednak na tych podstawowych, to one są zawsze naszym punktem wyjścia do pracy z GA. Dzięki nim tworzymy swoiste “BHP analityki”, które pozwala zapewnić bezpieczeństwo zebranych informacji i prawidłowy przebieg dalszej pracy.

Nowy widok danych dodajemy poprzez przejście do usługi, na której pracujemy w Google Analytics, a następnie wejście w menu kolumny Widok danych i kliknięcie Utwórz widok danych.

1. Widok czysty

Podczas pierwszej konfiguracji Analytics dosłownie zawsze (bez wyjątków!) automatycznie generowany jest podczas zakładania konta. Bez żadnych filtrów, prezentujący surowe, niezmodyfikowane w żaden sposób informacje zebrane ze strony.

Widok czysty stanowi wentyl bezpieczeństwa, do którego mogę wrócić w razie jakichkolwiek problemów lub wątpliwości związanych z widokiem głównym. Pozwala mi sprawdzać później poprawność zbierania danych.

2. Widok główny

Kolejny widok, który tworzę, to widok główny. Jest to najważniejszy i najczęściej używany widok danych. To na nim wykonuję wszystkie prace. Złota zasada, której się tutaj trzymam to: dbaj o porządek, nie bój się działać. Wszystkie dane zbierane w Google Analytics mają przede wszystkim pomagać w pracy, dlatego dostosowuje je do swoich potrzeb, co też i Tobie polecam.

3. Widok testowy

Trzeci widok to widok testowy. Wykorzystuję go, zgodnie z nazwą, do testowania nowych rozwiązań. Tak jak wspomniałem na początku tego akapitu, pewnych danych nie da się odzyskać. To dlatego wszystkie nowe działania, co do których nie mam stuprocentowej pewności, sprawdzam w tym widoku.

W ten sposób weryfikuję ich poprawność przed wdrożeniem ich w widoku głównym. Nie ryzykuję więc utraty danych czy zaburzenia ich prawdziwości.

Warto wiedzieć

Jeśli dopiero zaczynasz swoją przygodę z Google Analytics, gorąco zachęcam Cię do wprowadzania najpierw wszystkich zmian w widoku testowym i sprawdzania w nim ich poprawności. Unikniesz dzięki temu błędów, które mogłyby prowadzić do bezpowrotnej utraty danych.

Odfiltrowanie niepotrzebnego ruchu

Konfigurując GA, dążę do tego, aby informacje, które się w nim znajdują, były jak najbardziej wartościowe. Jednym z najważniejszych elementów, które pozwalają mi to osiągnąć, jest stosowanie filtrów. W tym wypadku filtrów wykluczających, czyli odsiewających dane, które mogą zaburzać prawdziwy obraz ruchu na stronie.

Ruch wewnętrzny

W przypadku witryn Klientów, którzy są dopiero na początku swojej drogi w budowaniu widoczności, szczególnie na początku współpracy, to nasz zespół odwiedza pozycjonowaną stronę najczęściej. Zaburza to przedstawiany przez Analytics obraz ruchu, dlatego koryguję to zawsze odpowiednim filtrem.

Warto wiedzieć

Pracując nad swoją stroną, z pewnością będziesz jednym z jej najbardziej aktywnych użytkowników. Twój ruch może zniekształcać dane, dlatego warto go odfiltrować.

Jak to robię? Przechodzę do ustawień widoku głównego i zakładki filtry. Dodaję filtr, nazywam go, wybieram jego typ i parametry, a następnie wklejam adres IP naszego biura. Gdy pracuję nad stroną także z domu, do filtrów dodaję też IP mojego domowego modemu.

Warto wiedzieć

W filtrowaniu ruchu wewnętrznego staramy się uwzględnić wszystkie adresy IP, z których łączą się ze stroną osoby nad nią pracujące.

Ruch robotów

Kolejnym czynnik wpływający na zaburzenie danych to ruch robotów internetowych. Ich podstawowe działania można łatwo zneutralizować, odnajdując w ustawieniach widoku zakładkę Filtrowanie robotów. Wchodzę w nią, zaznaczam odpowiednie okienko i problem z głowy :)

Warto wiedzieć

Wszystkie roboty internetowe generują globalnie nawet 40% całego ruchu w sieci!

Powiązanie usług Google

Analytics pozwala połączyć w sobie informacje pochodzące z wielu różnych narzędzi Google. Powiązanie usług daje mi dostęp do wszystkich informacji w jednym miejscu, co pozwala mi oszczędzać czas. Interfejs Google Analytics sprawia też, że prezentacja danych jest zwyczajnie o wiele bardziej przejrzysta, co znacznie ułatwia pracę analityczną.

Co więcej, dzięki możliwościom dodatkowego filtrowania czy segmentacji, niedostępnym w innych usługach Google, poprzez połączenie ze sobą narzędzi, zyskuję największe możliwości analizy danych. Google Analytics staje się w ten sposób centrum dowodzenia danymi o ruchu na stronie.

Pracując wyłącznie z Google Search Console czy Google Ads dowiem się, co wyświetlają, czy w co klikają użytkownicy. Przesłanie tych danych do Google Analytics pozwala mi jednak przeanalizować je dokładniej. Dzięki temu wykorzystuję w pełni potencjał zebranych przez narzędzia informacji.

Poprzez to powiązanie zyskuje możliwość szczegółowej analizy danych zbieranych w innych narzędziach, np. mierzenia celów konwersji ruchu organicznego, co można wykorzystać w ulepszaniu obranej strategii SEO.

Warto wiedzieć

Dzięki powiązaniu usług Google w Google Analytics możemy zbierać w przystępny sposób dane o ruchu organicznym (Google Search Console) oraz o ruchu płatnym (Google Ads).

By powiązać ze sobą dane pochodzące z kilku narzędzi Google w GA, przechodzę w ustawieniach usługi do zakładki Łączenie usług. Z tego miejsca można łatwo połączyć z Analytics inne narzędzia Google. Dzięki temu zbierane przez nie dane będą trafiać też do analityki.

Uporządkowanie danych z Facebooka

Dla niektórych naszych Klientów, będących dopiero na początku swojej przygody z SEO, to właśnie Facebook jest głównym źródłem ruchu na stronie. Szczególnie w takim przypadku, warto zadbać o to, by zbierane o nim dane były maksymalnie wartościowe. Dzięki nim można przeanalizować to, jak odbierana jest witryna.

Google Analytics zbiera informacje o całym ruchu na stronie, przypisując je do poszczególnych źródeł, takich jak: wyszukiwarki, system reklamowy Google czy Facebook. Przy tym ostatnim pojawiają się jednak dwa podstawowe problemy. Dotyczą one źródeł ruchu odwołujących się do Facebooka i dodawanego przez ten portal parametru URL - fbclid.

Z doświadczenia wiem, że potrafią one bardzo rozpraszać i przeszkadzać podczas analizy. To dlatego rozwiązuje je już na etapie pierwszej konfiguracji GA. W Top Online korzystamy w tej kwestii z prostego i szybkiego rozwiązania. Przedstawiam je poniżej.

Filtrowanie źródeł ruchu

Podczas pracy z GA często spotykam się z kilkoma źródłami ruchu odwołującymi się do Facebooka. Wynika to z tego, że Analytics automatycznie dzieli źródła na te z ruchu mobilnego i desktopowego oraz wersji lite aplikacji. Zazwyczaj trafiam więc na coś takiego:

Rozbija to niepotrzebnie dane i sprawia, że przy analizie muszę wykonać więcej powtarzalnej pracy, a to zwyczajnie strata czasu. Naprawiam więc sytuację poprzez zastosowanie filtra, którym łączę te źródła w jedno.

Przechodzę do filtrów w widoku, na którym aktualnie pracuję, dodaję nowy filtr, a następnie wypełniam dane w taki sposób:

Potem sprawdzam jeszcze szybko, czy filtr działa prawidłowo, klikając przycisk poniżej. Jeśli wszystko jest poprawnie dodane, wyświetla się taka tabelka:

Warto wiedzieć

Filtry w GA nie działają wstecz. Obejmują dane, które dopiero będą zbierane. To dlatego efekty wszystkich wprowadzonych zmian będą widoczne dopiero w przyszłych raportach.

Parametr fbclid

Pracę z danymi o ruchu pochodzącym z Facebooka utrudniają też parametry dodawane przez ten serwis do linków wychodzących. Facebook zmienia adresy URL umieszczane na platformie, przez co później, po zebraniu informacji o trafiającym z nich na stronę ruchu, w stronach docelowych, można trafić na taki widok:

Analiza tych danych jest niemożliwa, dlatego rozwiązuję to od razu w trakcie konfiguracji Analytics. Jak to robię? W ustawieniach widoku wykluczam parametr fbclid.

To tyle. Takie proste, a takie przydatne!

Warto zapamiętać:

Podstawowe kwestie związane ze wdrożeniem i konfiguracją Google Analytics:

Podpięcie kodu śledzącego Google Analytics najłatwiej wykonać poprzez umieszczenie go w sekcji <head> strony.
Poprawność zbierania danych można zweryfikować poprzez wejście na stronę oraz do zakładki Czas rzeczywisty na koncie GA. Jeśli liczba aktywnych użytkowników jest różna od zera, śledzenie wdrożyliśmy poprawnie.
Przy wstępnej konfiguracji zawsze warto stworzyć co najmniej 3 widoki danych: widok czysty, główny oraz testowy. Dzięki nim praca z danymi będzie przebiegać w sposób bezpieczny, nienarażający na ich utratę.
Podczas pracy nad stroną zawsze jest się jej najbardziej aktywnym użytkownikiem, co zaburza obraz ruchu. Sprawę rozwiązuje dodanie filtra wykluczającego wejścia z naszego adresu IP.
Obraz ruchu zaburza także ruch robotów, który można wykluczyć ze zbieranych danych poprzez zaznaczenie odpowiedniego okienka w zakładce Filtrowanie Robotów (ustawienia widoku).
W zakładce Łączenie Usług w Google Analytics możliwe jest powiązanie ze sobą wielu narzędzi Google. Dzięki powiązaniu ich ze sobą wszystkie dane będą zebrane w jednym miejscu, co w połączeniu z funkcjami GA daje największe możliwości ich analizy.
Ruch pochodzący z Facebooka jest domyślnie odczytywany przez GA w sposób skutecznie utrudniający jego analizę. Rozwiązujemy to poprzez dodanie filtra łączącego rozproszone źródła ruchu w jedno oraz wykluczenie parametru fbclid w ustawieniach widoku.

Śledzenie wyszukiwarki na stronie

Każdy właściciel strony chciałby wiedzieć, czego chcą i szukają jego użytkownicy. To marzenie można jednak łatwo spełnić. Jeśli tylko na stronie znajduje się wewnętrzna wyszukiwarka, to przy konfiguracji GA włączam jej śledzenie. Dzięki śledzeniu tego, co użytkownicy wpisują na stronie, mogę przeanalizować, co jest najchętniej poszukiwane.

To pozwala mi wywnioskować, jakie zmiany na stronie ułatwią użytkownikom dostęp do najważniejszych podstron. Mogę więc realnie wpływać na doświadczenia użytkowników (UX). Wiedząc, czego osoby przeglądające stronę Klienta szukają najczęściej, mogę też lepiej ją dostosować.

Przedstawię to na przykładzie:

Załóżmy, w wyszukiwarce wewnętrznej sklepu internetowego sprzedającego środki czystości użytkownicy często wpisują zapytanie “płyn do czyszczenia kuchni”. Dzięki śledzeniu wyszukiwarki w GA mogę to wychwycić.

Mając taką informację, wiem, że warto zasugerować Klientowi stworzenie kategorii zbierającej wszystkie produkty niezbędne do sprzątania tego pomieszczenia. Zmniejszy to współczynnik odrzuceń i pozwoli zwiększyć widoczność w wyszukiwarce. Może przełożyć się też na większą konwersję.

Jeśli Klient nie dysponuje zbyt szeroką ofertą takich produktów lub wcale nie posiada ich w sklepie, otrzymuje w ten sposób także informację, że posiada zainteresowanych nimi użytkowników. Jest to więc sygnał mówiący, że być może warto rozważyć rozszerzenie o nie ofertę.

Jak włączyć śledzenie wyszukiwarki na stronie?

Śledzenie wyszukiwarki na stronie w Google Analytics włączam w dwóch krokach. Najpierw odnajduję powtarzający się w adresie URL po wyszukaniu hasła parametr. Może być to np. q lub s. Następnie, przechodzę do ustawień widoku danych, w którym chcę śledzić wyszukiwarkę, włączam śledzenie i wpisuję ustalony wcześniej parametr zapytania. To wszystko.

Śledzenie zapytań trafiających do wewnętrznej wyszukiwarki można wykorzystać na wiele sposobów, również poza analityką. Jednym z nich jest nasza autorska, automatyczna indeksacja zapytań.

O jej działaniu i tym, jak wdrożyć ją na własnej stronie dowiesz się z kursu SEO Samodzielni, w którym zebraliśmy skondensowaną, praktyczną wiedzę o pozycjonowaniu stron.

Ustawienie konwersji

Najważniejszych czynnikiem pozwalającym wyciągnąć wartościowe wnioski z danych zbieranych w Google Analytics jest konwersja. To dopiero odpowiednie skonfigurowanie celów konwersji pozwala mi na podjęcie jakichkolwiek decyzji związanych ze zmianami na stronie. Każda strona może mieć jednak inne cele.

Dla sklepów internetowych głównym celem konwersji jest najczęściej zakup, a dla witryn firm usługowych wypełnienie formularza kontaktowego. Dla blogerów zapisanie się do newslettera, a dla portali informacyjnych np. wyświetlenie konkretnego wpisu (lub wpisu sponsorowanego).

Oprócz tych najbardziej podstawowych za cel konwersji można przyjąć też m.in. poznanie ścieżki zakupowej, rejestrację w serwisie, odwiedzenie konkretnej podstrony, spędzenie na przeglądaniu strony określonego czasu, kliknięcie w reklamę lub umieszczony na stronie film czy inny dowolny element, lub wyświetlenie określonej liczby podstron. Możliwości jest mnóstwo.

Warto wiedzieć

To właśnie w prawidłowo dobranych celach konwersji drzemie potencjał Google Analytics.

Dzięki dobrze skonfigurowanym celom dowiaduję się więcej o tych zachowaniach użytkowników, które mnie najbardziej interesują. Informacje te mogę z kolei przekuć na dostosowanie witryny tak, by mogła ona jeszcze lepiej wpisywać się w potrzeby przeglądających.

W skrócie, mogę więc dzięki nim zwiększać skuteczność. Zarówno SEO, jak i wszystkich innych działań marketingowych, które kierują ruch na stronę. Temat celów konwersji i ich wykorzystania jest jednak tak rozległy, że zostawię go na kolejny artykuł.

Podane przeze mnie czynności są oczywiście tylko początkiem w bardzo szerokiej konfiguracji Google Analytics. To jednak podstawa, od której zawsze zaczynam. Dzięki niej praca z GA jest później o wiele łatwiejsza :)

Podsumowanie

Mój artykuł pozwolił Ci dowiedzieć się, że:

Podpięcie śledzenia Google Analytics do strony jest proste i polega jedynie na umieszczeniu tagu śledzącego w sekcji <head> strony.
To, czy Analytics zbiera poprawnie dane, można sprawdzić za pomocą kilku kliknięć (wchodząc w zakładkę Czas rzeczywisty na koncie GA i na samą śledzoną stronę).
Raz zmienionych danych w GA nie da się już odzyskać, dlatego praca na pojedynczym widoku może grozić bezpowrotną utratą zebranych informacji o ruchu (warto stworzyć co najmniej 3 widoki).
Filtry w GA pozwalają modyfikować dowolnie zbierane informacje, a dodawać je można w ustawieniach widoku danych, w zakładce Filtry.
Powiązanie innych usług Google z Analytics pozwala na dostęp do wszystkich informacji z jednego miejsca, daje też największe możliwości analizy zbieranych danych.
Połączenie źródeł ruchu filtrem oraz wykluczenie parametru fbclid pozwala łatwo uporządkować ruch pochodzący z Facebooka, który GA zbiera domyślnie w niekorzystny sposób.
Śledzenie wewnętrznej wyszukiwarki na stronie w Google Analytics pozwala dowiedzieć się, czego szukają Twoi użytkownicy, a funkcję tę można włączyć jednym kliknięciem (oraz wpisaniem odpowiedniego parametru URL zapytań).
Ustalenie i skonfigurowanie kluczowych celów konwersji w GA to najważniejszy czynnik pozwalający na wyciąganie wartościowych wniosków z analizy danych.