Постарайтесь найти все записи, которые загружаются с низкой скоростью. Потом можно использовать такие инструменты, как Google PageSpeed Insights, чтобы найти слабые места для устранения ошибок.
Совет №13. Правильно настройте параметры просмотра данных.
Хотя каждый работает по-своему, есть несколько советов и рекомендаций от Google Analytics по настройке учетной записи Google Analytics. Как правило, рекомендуется сразу же установить возможность просмотра статистики с "трех точек зрения", то есть трех представлений данных:
Главный вид.
Необработанные данные.
Sandbox – песочница.
Представление необработанных исходных данных используется, как есть, без фильтров, чтобы видеть непосредственную информацию, приходящую с сайта.
Представление Sandbox – для тестирования новых идей, фильтров и т.д. Все, что в конечном итоге планируете реализовать окончательно в вашем главном представлении, вы должны сначала попробовать в Sandbox. Этот метод "семь раз измерь, один раз отрежь", который предотвращает появление ошибок.
Совет №14. Аккуратное использование полученных данных Google Analytics .
Это самый важный пункт в списке. Использование Google Analytics имеет определенные стандарты, но, при этом, в зависимости от ситуации, возникают некоторые нюансы, которые иногда могут вступать в противоречие со сложившимся мнением. Важно то, что вы доверяли данным, которые вы получаете с помощью аналитики. Если вы не доверяете цифрам, они абсолютно бесполезны.
Совет №15. Изучение данных и по основному домену и субдоменам.
Одной из наиболее распространенных ошибок в настройках Google Analytics является отсутствие правильного кросс-доменного или субдоменного отслеживания. Это кардинально разрушает ваше представление о движении клиента по сайту, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом и использует его.
Если у вас есть поддомены или другие домены, вам следует настроить отслеживание отдельно по домену и субдоменам. Особенно если вы управляете интернет-магазином, там применяют решения для "корзин" с использованием поддоменов и путь клиента при отсутствии анализа поддомена теряется, что делает аналитику совершенно бесполезной.
Совет №16. Аудит параметров отслеживания кампании в Google Analytics.
Одним из самых важных аналитических аспектов, на который следует обратить внимание – отслеживание различных параметров вашей кампании. Необходимо понимать, откуда реклама приносит больше прибыли, по каким объявлениям, с какими изображениями и т.д. В Google Analytics это можно реализовать с помощью полезных UTM-тегов или меток. Обычно они выглядят примерно так:
http://www.example.com/?utm_source=adsite&utm_campaign=adcampaign&utm_term=adkeyword
Google Analytics использует пять UTM-тегов:
Медиа
Источник
Кампания
Контент
Запрос
Метки "Medium" (Медиа – вид рекламы) и "Source" (источник рекламы) обязательны, метка "Campaign" (Кампания) используется для обозначения отличающихся маркетинговых кампаний. Вы можете использовать тег "Контент", чтобы определить по каким именно объявлениям приходят посетители и какой контент их привлекает. Это помогает в тестировании. Метка "Запрос" дает информацию о поисковых запросах, которые привели к переходам на сайт.
Для того, чтобы увидеть источники переходов, нужно использовать отчет Источники трафика (Acquisition reports).
Перейдите в Иcточники трафика > Весь трафик > Источник / Канал. Здесь показано, откуда приходят посетители. Как выглядит ваш трафик из социальных сетей? Рассылки? Платная реклама? CPC выглядит очень низким? Прямой трафик невозможно анализировать? Это обычная проблема и она вызвана отсутствием надлежащей маркировки кампании.
Обычно сразу можно найти некоторые скрытые от глаза нестыковки, если используется маркировка кампании. Это действительно стратегическая и, также, организационная задача. Чтобы улучшить различные типы кампаний и оптимизировать точки соприкосновения вашей рекламы с Facebook, Twitter, необходимо использовать метки, который смогут избежать в дальнейшем затруднения в поиске слабых мест.
Лучший способ – использовать специальный инструмент – электронную таблицу для создания UTM-меток с инструкциями. Она находится по этой ссылке (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzZ8YxwNwC1elYbzMhWZTurbwGHEzI1ILWXNvCxMMR4/template/preview?usp%3ddrive_web) и позволяет легко создавать любые маркированные ссылки с полным объяснением и генератором ссылок с UTM-метками.
Совет №17. Индивидуальные параметры аналитики.
По мере приобретения опыта, этот момент будет все более полезным.
Параметры формируют отчеты для аналитики. Хотя существуют сотни встроенных параметров, вы можете создать свои.Часто стандартных параметров недостаточно.
Например. это необходимо для объединения данных Google Analytics с данными сторонних ресурсов (например, данными из вашего CRM). Обычные случаи использования индивидуальных параметров – это измерение данных о входе в систему в сравнении с выходящими из нее пользователями, данные телефонных звонков, демографические или микрографические данные CRM.
Также специальные индивидуальные параметры используются для тестирования объявлений, кампаний.
Совет №18. Использование расчетных показателей.
Аналогичным образом, по мере роста вашей квалификации расчетные показатели, могут стать частью вашего опыта работы с Google Analytics. Это всего лишь еще один способ, с помощью которого Google Analytics дает вам возможность улучшить анализ и измерение данных.
В качестве примера, где вам могут понадобиться расчетные показатели. Например, это дает возможность получать более подробные данные о доходе вашей торговой кампании. Включена ли доставка, упаковка? В стандартных отчетах Google Analytics по электронной коммерции (или расширенной электронной коммерции) это не отображается. Таким образом, вы можете, если хотите, создать расчетный показатель в разделе Доходность – Доставка- Дополнительные расходы.
Его легко настроить по мере того, как данные станут доступными. Например, расчетный показатель относительного дохода на одного пользователя можно установить, используя {{Revenue}} / {{User}}.
Совет №19. Использование фильтров.
Чтобы сделать анализ более направленным применяют фильтры.
В основном, они используются для разделения данных на более мелкие группы. Вы можете использовать их для включения в анализ определенных наборов данных, исключения наборов, а также для поиска или замены определенных данных.
Создать фильтры не сложно. Можно создать все фильтры на уровне аккаунта, войдя в панель администратора (нажмите шестеренку в нижней части страницы), а затем назначить их для различных представлений. Сначала всегда нужно использовать для этого Sandbox (или Test) View, а затем применять его непосредственно для работы.
Примеры применения фильтров:
Включение в анализ внутренних IP.
Исключение внутренних IP.
Исключить трафик с определенных хостов.
Поиск по нижнему регистру.
URL-адреса нижнего регистра.
Исключение определенных субдоменов и т.д.
Совет №20. Настройка пользовательских оповещений.
В Google Analytics можно создавать пользовательские предупреждения. Для этого:
Войти в Google Analytics.
Открыть доступ к отчетам.
Открыть отчет.
Выбрать Настройка > Пользовательские оповещения.
Нажмите Управление оповещениями.
Нажмите + Новое оповещение.
Затем вы просто настраиваете оповещение для отслеживания того, что вы хотите контролировать. К примеру, отправка сигнала о резком падении или росте трафика, конверсий или покупок. Это хороший способ мониторинга, чтобы вовремя обнаружить ошибки на сайте. Вы также можете получить хороший инструмент для контроля тестов a/b. Оповещения оперативно сообщают о какой-либо проблеме в вашем тесте, если пойдет что-то не так.
Совет №21. Использование выборки данных.
Иногда Google Analytics берет случайную выборку ваших данных по которой трудно сделать вывод о ее точности.
Сэмплирование или создание выборки – это задача, с которой обычно сталкиваются, если есть большой объем трафика или исследуется очень узкий сегмент аудитории. Выборки используются, когда изучение всего объема данных непрактично или невозможно. Обратите внимание на правый угол скриншота приведенного ниже отчета.
В зависимости от настроек, отчет представляет выборку с данными с разной точностью. Если выборка основана на 90%+ ваших данных, это воспринимается как более или менее репрезентативная выборка. Когда анализ проводится на основе <25% ваших данных, стоит задуматься о дополнительных приемах изучения трафика и обработки данных. Есть много возможностей:
Настройка диапазона данных.
Использовать стандартные отчеты.
Создание новых представлений с помощью фильтров.
Изменения кода отслеживания.
Использование API Google Analytics.
Использование Google Analytics Premium или Adobe Analytics.
Использовать BigQuery.
