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Lançamento Google Analytics Content Experiments

Gerson Ribeiro — Sat, 02 Jun 2012 06:38:46 +0000

O Google lançou nesta sexta-feira, dia 01/junho, mais uma grande novidade para o Google Analytics, o Content Experiments. Esta nova funcionalidade integrou o Google Website Optimizer dentro da aba de conteúdo do Google Analytics, possibilitando mensurar as conversões, testar quais variações convertem mais (os famos testes A/B do Google Website Optimizer) e otimizar os resultados do seu website em uma única ferramenta, tornando nossa vida muito mais fácil!

Google Analytics Content Experiments vai permitir a realização de testes para avaliar qual página, layout ou conteúdo do seu site são mais eficazes, considerando as metas que já estão configuradas em sua conta do Google Analytics. Com o Content Experiments, você pode desenvolver várias versões de uma página e mostrá-las para diferentes visitantes. O Google Analytics irá mensurar os resultados de cada versão da página e através de modelos estatísticos, irá apresentar qual versão converteu mais, e qual foi o ganho em % comparando com a página original do seu site. Todo conteúdo do Google Website Optimizer dentro do Google Analytics!

Veja o vídeo abaixo com o passo a passo do Google Analytics Content Experiments:

Esta integração do Google Website Optimizer com o Google Analytics, tornou o que ja era fácil ainda mais amigável para o usuário final. Além de ter um assistente de configuração com o passo a passo para você criar um teste em seu website, o Content Experiments utiliza a mesma tag do Google Analytics, sendo necessário apenas a inclusão de uma nova tag na página original do seu site que será testada. Ficou muito mais fácil, não?

Confira o que podemos fazer com o Google Analytics Content Experiments:

Comparar qual versão da página do seu site performa melhor usando uma amostra aleatória dos seus visitantes;
Definir qual o % dos seus usuários farão parte do teste;
Escolher qual meta do Google Analytics você quer usar no teste;
Rodar até 12 testes por perfil. Os testes finalizados não entram nesta conta;
Receber atualizações com os resultados de seu teste por e-mail (função disponível em breve)

Para criar um teste com o Content Experiments, é importante fazer um planejamento para o seu teste, aonde é necessário definir qual a meta do Google Analytics que será considerada como sucesso, escolher qual a página de conversão original, criar as variações para esta página, verificar se todas as páginas do seu site possuem a tag do Google Analytics e determinar qual o % de visitantes do seu site que farão parte do teste. Feito este planejamento, veja como criar um Content Experiments abaixo:

No Google Analytics, abra o perfil que você deseja fazer o teste;
Clique na aba “Standard Reporting”;
Abra a seção “Content” e clique em “Experiments”;
Se for o seu primeiro teste, clique em “Start Experimenting”

Agora, vamos nomear nosso teste e selecionar as páginas:

Content-Experiments-Passo-1

No campo “Experiment name” coloque o nome do seu teste. Este nome irá aparecer na sua lista de testes e nas atualizações por e-mail. Também iremos dar um nome para cada página testada e colocar a sua respectiva URL nesta primeira etapa.

Na sequência, vamos configurar nosso teste, selecionando a meta do Google Analytics e qual o % de visitantes que farão parte do teste:

Content-Experiments-Passo-2

Agora, iremos incluir e validar a tag para realização do teste:

Content-Experiments-Passo-3

Para incluir a tag do Content Experiments, basta seguir o fluxo abaixo:

Selecione a opção “I’ll add the script myself”;
Copie o código que aparecerá dentro do box no meio da página;
Abra o arquivo HTML da sua página original do teste (as tags das variações de páginas do seu teste não precisam ser customizadas)
Cole o código imediatamente depois do e antes do início do código do Google Analytics, conforme exemplo a seguir:

original-page-without-code

original-page-with-code

E por fim, vamos validar o seu teste!

Content-Experiments-Passo-4

Com o teste criado, veja como será exibido o seu teste no “Content Experiments List”

Content-Experiments-List

E claro, a parte mais emocionante do teste: o resultado!

Content-Experiments-Results

Podemos observar que no exemplo acima, que ainda não foi finalizado, a variação 3 do teste está convertendo 14.2% a mais do que a versão original do website, ou seja, se estamos falando de um e-commerce, basta alterarmos a página do nosso site para variação 3 e iremos aumentar nosso faturamento em 14% após um simples teste!

Para os usuários do Google Website Optimizer fica uma dica importante: a ferramenta estará disponível para acesso apenas até 01/agosto de 2012 tanto para testes finalizados quanto para testes em andamento.

Gostou? Bons testes e até a próxima!

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Landing Page – A página mais importante de seu Site!

Gerson Ribeiro — Tue, 08 May 2012 16:45:14 +0000

Vamos começar com uma pergunta simples, mas que gera muita confusão ainda no mercado online: Afinal, o que é uma Landing Page? Fazendo uma simples tradução, Landing Page significa Página de Entrada, ou seja, qualquer página de seu site na qual o usuário inicia sua navegação. Se formos um pouco detalhistas, podemos trabalhar com 2 termos diferentes: Landing Page e Entry Page. E qual a diferença entre eles? Landing Page é a página de entrada para uma campanha, seja ela online ou offline. São páginas que você possui total gestão e, normalmente, possuem alta visitação em um curto espaço de tempo. Já as Entry Pages podem ser qualquer página de entrada em seu site – seja através de uma campanha, por um acesso direto, por sites de buscas, entre outros. Ambas são importantes, mas, neste artigo, vamos focar apenas nas Landing Pages!

Sempre que pensamos em performance, o melhor exemplo que temos são os e-commerces, por isso vou explorar este segmento de páginas ao longo do texto, o que não quer dizer que não pode ser aplicado para sites com objetivos diferentes, como gerar cadastros, engajamento dos usuários, fazer um atendimento online, etc. (apenas lembrando, gerar visitas nunca deverá ser o objetivo de seu site! – Veja mais no post: 10 KPIs básicos para sua análise de B.I.).

Para isso, vamos fazer uma reflexão que costumo usar com frequência. Vamos imaginar algumas situações em nossas lojas físicas:

Primeiro, uma loja mal planejada, com a vitrine amontoada de produtos. Você entraria nesta loja?

E uma loja aonde você entra, não é atendido, não tem informação sobre os produtos e não existem preços em lugar algum. Você perderia seu tempo? Ou iria embora?

Agora aquela tradicional loja que você entra e é atacado por vendedores desesperados: “Veja esta e mais esta!”, “Olha, você pediu azul, mais a vermelha está fantástica e é a sua cara!”. Dá vontade de fugir, não dá?

Quem nunca passou por isso? Qual a sua reação? Compra ou desiste? Na internet encontramos esta mesma situação o tempo todo. A página de entrada do usuário no seu site (ou landing page) pode ser apenas a 1ª página que será vista no site, mas também pode ser a última!

Esta decisão do usuário entre continuar navegando ou sair do seu site está diretamente relacionada com a qualidade de sua Landing Page. Vou ilustrar com algumas perguntas: O Call to Action de sua página está bem destacado? Está claro o que o usuário deve fazer nesta página? O usuário possui informações claras e objetivas sobre o seu produto? Possui fotos ou vídeos nesta página? Todas as informações necessárias para o usuário tomar uma decisão estão transparentes para este usuário? Ex. Forma de pagamento, prazo de entrega, especificações do produto, etc. A mensagem de sua Landing Page está coerente com a mensagem de sua campanha? Sua Landing Page está compatível com todas as versões de Browsers? Está carregando rapidamente? São diversas boas práticas que devem ajudar na maioria dos casos, mas que devem ser adaptadas para o objetivo de cada site. Mas, como saber se estamos tomando a decisão correta? Se o botão comprar do meu site deve ser verde, amarelo ou até mesmo vermelho? Se devo usar a mensagem “Comprar”, “Compre Agora” ou “Compre Já”?

Nesta hora, o trabalho de Web Analytics (em todas as suas métricas e análises) e a aplicação dos testes Multivariáveis (tambem chamados de testes multivariados) são imprescindíveis para o sucesso de nossas estratégias online. Através destes testes, é possível aplicar variações de layout, de cor, de conteúdo e até de imagens para escolher com garantia estatística qual combinação gera mais resultados em conversões. Existem diversas ferramentas para implementar estes testes na prática, inclusive opções gratuitas como o Google Website Optimzer, simples, rápido e fácil de utilizar. Só não se esqueça de contar com o apoio de profissionais experientes ou consultorias especializadas para extrair o máximo das ferramentas e economizar tempo e dinheiro. Os resultados são surpreendentes!

E não se esqueça: Uma Landing Page pode ser apenas a primeira página ou a última página vista em seu site.

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Web Analytics: Mais Receita para o seu e-Commerce

Gerson Ribeiro — Fri, 20 Apr 2012 02:29:00 +0000

Bom, antes de começarmos a nos aprofundar em como o web analytics pode ajudar uma empresa a aumentar o seu lucro, gostaria de fazer uma breve equalização para todos os leitores: afinal, o que é Web Analytics?

Segundo a WAA (Web Analytics Association), Web Analytics é o monitoramento objetivo, coleta, medição, relatório e análise dos dados quantitativos da internet para otimizar os websites e as iniciativas de marketing na web. Uau, mas, o que isso tudo quer dizer na prática? Basicamente, eu não consigo enxergar uma empresa online ou uma empresa que possui uma estratégia digital obter sucesso na internet sem o uso de web analytics, seria algo como dirigir vendado, ou tomar decisões estratégicas sem um embasamento em números e resultados. O grande diferencial da internet é este: permitir que consigamos medir cada ação do usuário em nosso website ou cada interação do usuário com nossa mídia. Algo quase impossível em meios offline, não?

Bacana! Quero começar a usar web analytics e inserir análises em meu dia a dia agora! Como que eu começo? Bom, a primeira pergunta que parece bastante simples e vai balisar todo o trabalho de Web Analytics é: Qual o objetivo do seu website?

Apesar de parecer uma pergunta simples, muitas pessoas possuem dificuldades em responde-la. Lembrando apenas que: receber visitas, volume de page views ou tempo de navegação no website não são e nunca devem ser um objetivo. Estamos falando no seu objetivo macro do negócio, que basicamente vai girar em torno de 3 frentes:

Vendas: Um website de e-commerce ou um varejista convencional que criou um website com o objetivo de aumentar o seu volume de vendas na loja fisica.
Venda de Publicidade: Nossos tradicionais veículos / portais.
Atendimento: Websites que foram criados com o objetivo de atender seus usuários online.

Existem websites com foco em brand, fortalecimento de marca, engajamento, etc, mas basicamente todos existem por 1 dos 3 objetivos citados acima. Definido o objetivo macro do seu website, agora nós iremos definir quais são as métricas importantes para analisarmos em nosso dia a dia, que irão gerar insumos para tomada de decisão, nossos famos KPIs (key performance indicators). Vamos pegar como exemplo um e-commerce. Quais são os KPIs mais importantes para um e-commerce?

Taxa de Conversão: Dos usuários que entraram em nosso website, quantos efetivamente finalizaram a compra.
Funil de Conversão: Qual o caminho do usuário em nosso website? Por que eles não estão finalizando a compra? Aonde eles estão parando? Uma configuração avançada do Web Analytics permite inclusive sabermos em qual campo do cadastro o usuário esta parando o processo de compra. Bacana, não?
TOP Vendas: Os produtos mais vendidos no website.
TOP Receita: Os produtos que geram maior volume de receita.
ROI de Mídia: Gastei R$100K em mídia. Quanto que esta mídia me trouxe de retorno? Esta alinhado com meus cálculos financeiros? É muito importante analisarmos a margem do produto que estamos trabalhando e quanto precisaremos faturar para trazermos um resultado positivo com a nossa mídia. Isso pode ser obvio para muitos, mas por incrivel que pareça ainda vemos muitas empresas analisando suas campanhas através de cliques, ctr, etc …

O que mostrei acima, são alguns dos que podem ser os principais KPIs de nosso website. Cada um destes KPIs irão gerar muitos outros números interessantes, como taxa de conversão por fonte de tráfego, taxa de conversão por browser, por sistema operacional, por estado, cidade, etc … ou seja, teremos inúmeras variáveis para tomarmos decisões estratégicas como reduzir o frete em determinada região, ou mesmo cortar os investimentos em determinada mídia.

Bom, este é apenas o passo 1 do nosso processo para implementação de web analytics, mas certamente é o mais importante, pois irá balisar todo o restante do trabalho. Agora que já temos nossos KPIs definidos, qual ferramenta utilizar?

Sim, não existe apenas o Google Analytics. Temos inúmeras ferramentas disponíveis no mercado e não existe a “melhor ferramenta”, mas sim qual ferramenta se adequará melhor aos meus objetivos (KPIs). Um ponto muito importante na escolha da ferramenta é o quanto eu estou avançado na cultura de web analytics em minha empresa (todos olham para os números? Sabem diferenciar visitas de unique visitors?) e principalmente, quantas pessoas irão trabalhar no dia a dia de web analytics. Avinash Kaushik (um dos Gurus em web analytics) foi muito feliz em uma de suas frases no livro “web analytics: uma hora por dia”:

“Siga a regra 10/90, colocando 90% do seu budget em pessoas e 10% em ferramenta”. Interessante, não? Basicamente, o que ele quis dizer foi que o maior valor do web analytics estão nas pessoas e não nas ferramentas. Uma ferramenta parruda e cara não será nada se deixarmos apenas um estagiário analisando os dados extraídos desta ferramenta.

Definido os KPIs e escolhido a ferramenta, chegou a hora de implementar a ferramenta em nosso website. Afinal, como funciona isso? Como os dados de nossos usuários vão parar dentro de uma ferramenta?

Basicamente, o tagueamento do website (nome dado para implementação da ferramenta) se resume em incluir uma tag (código JavaScript) no html do website. Existem configurações básicas, que irão coletar as métricas básicas de um website e configurações customizadas, que irão mensurar detalhes de cada página que podem fazer uma grande diferença em nosso dia a dia. Mais uma vez, o tipo de configuração / implementação da ferramenta vai depender dos seus objetivos e do quão avançado você e sua empresa estão com relação a métricas de web analytics. Não adianta queremos tudo, se não sabemos nem o volume de visitas do nosso website e o que cada visitante está fazendo nele.

Ferramenta implementada. Chegou a hora da diversão! Antes, vamos apenas relembrar em bullets o passo a passo de um projeto de web analytics e depois entraremos no detalhe das análises e como nossos números podem render milhões a mais no final do mês!

Definição dos KPIs
Escolha da Ferramenta
Implementação da TAG
Configuração da Ferramenta
Coleta de Dados
Otimização do website
Otimização da Mídia

É nestes 2 últimos ítens que vamos nos aprofundar agora! O que significa otimizar um website, quando estamos falando de um e-commerce?

Falamos um pouco sobre este item na definição dos KPIs. Basicamente, a otimização do website irá contribuir com uma melhor navegação do usuário, pois iremos entender o comportamento deste usuário em nosso website e o que podemos fazer de melhor para facilitar esta navegação – dar mais destaque para produtos mais buscados no momento, avaliar a exibição destes produtos e estratégias de vendas como preço e frete por estado, avaliar textos do call to actions, etc … e claro, a otimização do nosso funil de conversão. Neste momento estamos falando de aumento no volume de vendas. Em qual página do processo de compras os usuários estão parando? Aonde estamos perdendo nossos usuários? Em qual campo do cadastro estamos perdendo nossos usuários? Com estas respostas em mãos, temos a oportunidade de otimizar nosso processo de compras, aumentar nossa taxa de conversão e por consequência o volume de vendas e faturamento.

Um outro ponto bastante importante quando falamos de otimização de websites é a compatibilidade com novas tecnologias. Por muito tempo falamos sobre sistemas operacionais, em um passado mais recente foi a vez dos browsers e agora estamos vivendo a onda dos mobiles, tablets, etc. Avaliar se o nosso website está compatível com todos as tecnologias e dispositivos de acesso é crucial para o sucesso do nosso website. Podemos fazer uma análise como: cruzar a taxa de conversão de cada um dos itens citados acima x região de acesso. Com isso, além de ver a compatibilidade técnica do website, conseguiremos também visualizar como está o volume de acessos por browser e/ou tablets e mobile em cada região do Brasil, permitindo fazer campanhas ou entregas através de behavioral target em nossos websites para cada tipo de público, o que certamente aumentará nossa taxa de conversão, ou seja, vendas.

Já em otimização de mídia, o ponto crucial para o sucesso desta mídia é mais uma vez a definição de KPIs. O que eu quero efetivamente com esta mídia? Fazer uma campanha para aumentar o número de fans em minha Fan Page no Facebook e analisar que o ROI da campanha foi ruim por que não gerou vendas está completamente errado. Vendas não era o objetivo desta campanha. Com a definição do objetivo, teremos inúmeras métricas de performance que serão estrapoladas no decorrer da campanha permitindo que façamos otimizações diárias e que tenhamos incremento em nossos resultados.

Uma campanha com foco em venda, por exemplo, possui algumas métricas básicas e que nem sempre são seguidas ou compreendidas por quem está gerenciando esta mídia. Abaixo, algumas das métricas que consideramos importante analisar para o sucesso de uma campanha com foco em vendas:

ROI -> Esta é basica e sem dúvida uma das mais importantes. Para saber o ROI ideal de nossa campanha, é muito importante estudar financeiramente os produtos que iremos trabalhar e identificar qual a margem que teremos em cada produto ou cada categoria de produto. Com isso, conseguiremos setar como meta o ROI ideal para cada frente da nossa campanha, e ir otimizando este ROI conforme os resultados forem aparecendo.
Margem -> Apesar de já ter citado a margem acima, esta é uma métrica muito importante para analisar a qualidade e retorno de uma campanha de mídia e que muitas vezes é esquecida. Do que adianta termos um ROI de 10 se a nossa margem for de 5%? Estamos tendo um belo prejuizo com esta mídia, neste cenário.
Taxa de Conversão -> A taxa de conversão da campanha é uma métrica muito boa para analisarmos no dia a dia, permitindo cruzamentos interessantes com a região que o usuário está navegando, tecnologias utilizadas, etc … permitindo um potencial de otimização grande em nossa mídia.
Caminho para Conversão -> Cada ferramenta de web analytics possui um nome para este relatório, mas basicamente é analisar quais mídias os usuários foram impactados antes de gerar uma conversão. Com isso, não daremos peso apenas ao last click, ou seja, o cara que clicou e converteu. Mas sim, para todos os impactos de mídia que este usuário recebeu antes de gerar uma conversão.

Existem outras métricas secundárias, mas, se começarmos com as citadas acima, já daremos um grande passo para termo sucesso em nossa mídia. Como vocês observaram, métricas como posição média, CTR, frequência, etc não foram citadas, pois não são métricas cruciais para o sucesso de uma campanha com foco em vendas.

Bom, claro que não podemos esquecer de outras frentes importantes quando falamos em web analytics: uma boa estratégia de search (seo e ppc), estratégia em redes sociais, usabilidade, etc … mas, certamente com um trabalho de mensuração efetivo e eficaz, você já estará dando um grande passo para o sucesso de sua loja online!

Muito obrigado e até a próxima!

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Customizando canais nos relatórios de Multi-Channel Funnels

Marco Cardozo — Tue, 18 Oct 2011 01:26:11 +0000

Muito tem se falado dos modelos de relatório de Multi-Channel Funnels após o lançamento dessa função no dia 24 de Agosto. Vimos que os multi-channel funnels abrem um leque de possibilidades de análise de importância de mídias e outras fontes de tráfego que podem ser muito importantes para a conversão, onde visualizamos todos os caminhos que ajudaram a visita a converter, e não apenas a origem do último acesso dela.

O Google Analytics traz como default a visualização dos caminhos de uma maneira genérica, onde temos:

Organic search — Visitas que vieram de busca orgânica
Paid advertising — Visitas vindas de links patrocinados e campanhas de banner/peças gráficas
Social Network — Facebook, Twitter outras redes sociais
Referral — Sites de referência
Email – visitas que tem o medium marcado como email

No entanto, muitas análises precisam ser feitas a partir de dados mais segmentados, como visitas apenas de Twitter, ou de uma campanha exclusiva.

E como fazemos isso!?

Calma! Pensando nisso o Google Analytics deixou aberta a possibilidade de criação de grupos de canais (ou Channel Groupings, na versão em inglês), onde podemos definir a regra para a visualização de um caminho que atenda às suas necessidades de análise. O processo de criação é bem parecido com o novo modelo do GA para segmentos avançados, bem fácil e intuitivo de ser utilizado.

Suponhamos que queremos saber o volume de pessoas que entram no site da Direct Performance vindas da divulgação de nossos posts e que convertem. Teríamos o seguinte processo:

- Clique em Channel Groupings e em ‘Create a custom Channel Grouping’

- Você visualizará informações como na imagem abaixo. Dê um nome para seu canal customizado e clique em ‘Add new Rule’.

- As informações que você verá a seguir são bem próximas da tela utilizada para a criação de filtros e segmentos avançados. Assim como para eles, o conhecimento e utilização de de expressões regulares é muito importante.

- Estruturadas as configurações da regra, onde você pode até escolher a cor em que o canal customizado irá aparecer, salve a regra e o channel grouping.

Pronto! Agora você já consegue visualizar o canal customizado que você criou como um canal a parte, desde que ele esteja selecionado.

Ah! Algo importante é que os canais customizados podem ter mais de uma regra. Por exemplo: Caso precisemos medir conversões de busca paga vs. orgânica, podemos criar duas regras no grouping channel (uma para cpc e outra para organic) e visualizaremos essas informações segmentadas da maneira como precisamos. Ou ainda a visualização de campanhas de display com nomes diferentes. Você pode criar várias regras, cada uma correspondente a uma delas, e visualizará as assistências e os caminhos de conversão separados pelas campanhas.

Enfim… As possibilidades são muitas! Com criatividade, inteligência e o potencial desses novos modelos de report do Google Analytics, podemos analisar mais a fundo os resultados obtidos pelo site e direcionar estratégias e próximos passos. Aproveite sem moderação!

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Evolução das Tecnologias e Performance em Projetos Digitais

André Folli — Fri, 07 Oct 2011 01:44:37 +0000

Nesse post vamos falar sobre a evolução das tecnologias e do mercado de internet para chegar onde estamos. Pretendo mostrar o que analisamos mais frequentemente e onde deve estar concentrada a nossa atenção para obter melhor performance em projetos digitais.

A Internet tem passado por diversas e constantes mudanças desde o seu princípio e, com isso, têm mudado as necessidades de medição e também o entendimento das possibilidades de negócios e ações de mídia em meios digitais. Em seu princípio o acesso era restrito, o número de sites pequeno e, pensando em medição, não precisávamos ir muito além de métricas básicas de acesso a cada página. O intuito era entender melhor a dinâmica de navegação deles e fazer modificações objetivando a melhoria. Surgiram então as primeiras ferramentas de Web Analytics, mais rudimentares e baseadas em análise de logs de servidor. Se você quiser ver maiores detalhes sobre a evolução desse tipo de ferramenta apenas, dê uma olhada nesse post.

Rapidamente esse cenário se tornou mais complexo. O acesso à internet se popularizou e o conhecimento necessário para fazer sites se disseminou. Muitos foram criados e se iniciaram as campanhas online, que levavam tráfego de um site para outro. As necessidades de medição de sites se ampliaram e as ferramentas de Web Analytics tiveram que se tornar mais poderosas. Elas agora precisavam também registrar a origem do usuário e com isso permitir a medição da efetividade das campanhas, essas mudanças também deixaram as ferramentas mais complexas (outras tecnologias passaram a ser usadas, se destacaram ferramentas baseadas em tags e não análise de log). Nesse contexto surge também a necessidade dos Adservers para facilitar o controle e gestão de mídia e, devido ao grande número de sites sobre os mais diversos assuntos, surge a necessidade de melhorar a forma como os encontramos. A resposta foi rápida. Buscadores.

O aparecimento dos buscadores mudou drasticamente o modo como navegamos na internet e também seu entendimento como negócio. Hoje em dia a grande maioria dos usuários vai diretamente para um buscador antes de seguir para outro site. Nesse novo momento é fundamental estar presente nos buscadores para ser encontrado. Isso pode ocorrer de duas formas: Organicamente (nesse caso será importante realizar um bom trabalho de SEO) ou então com campanhas de Links Patrocinados. Com essas novidades, além de mais necessidades de medição nas ferramentas de Web Analytics e Adservers (que novamente se tornaram mais complexas), também passa a ser importante observar diversas métricas nos Links Patrocinados, acompanhar a evolução do SEO, entender o comportamento das buscas e conhecer o que os sites concorrentes estavam fazendo. Para cada necessidade nova surgiu uma gama de ferramentas, vou citar algumas. Para os links patrocinados foram feitas ferramentas de controle de lances (conhecidas como “bid management tools”). No âmbito do SEO surgiram várias: medidores de pagerank, plug-ins que fazem sitemaps, ferramentas para medir densidade de cada palavra em uma página específica e também outras para calcular o quanto o seu site e de seus concorrentes aparecem nas buscas para cada termo que você quer saber. Para entender um pouco mais sobre o comportamento das buscas é importante acompanhar ferramentas como o Google Trends, o Google Insights for Search e também ficar atento para diversas pesquisas de comportamento de busca que são divulgadas em eventos e palestras do mercado digital (bem como em blogs e twitter). Para entender mais sobre o seu mercado no mundo digital e boas práticas, além de acompanhar palestras e eventos vale utilizar uma ferramenta de inteligência competitiva como o Ibope, Comscore ou Hitwise.

Beleza então. Meu site tem uma navegação legal, o SEO tá bacana, minhas campanhas rodando direitinho e com ROI positivo. Posso descansar?

Ainda não. Toma um fôlego que já estamos na reta final.

Depois da “revolução dos buscadores” a novidade que trouxe mais uma série de possibilidades e necessidades para o mundinho da internet veio com um nome bonito: Web 2.0. Muito mais do que discutir a validade ou não do nome, o intuito é observar o que mudou. A partir desse momento o usuário começa a produzir seu próprio conteúdo e falar o que bem entende. Os negócios digitais não podem mais se preocupar apenas com o que acontece “dentro de casa”, é necessário entender o que estão falando da sua marca e seus produtos nas redes sociais, blogs e companhia. Se por um lado existe a preocupação em ficar de olho no que estão falando (principalmente falando mal) sobre as empresas nas redes sociais, por outro, nunca foi tão fácil estar próximo das pessoas que gostam da sua marca e te apoiam. Basta estar atento. Uma gama de possibilidades de promoções e melhoria no relacionamento com o cliente surgem nesse momento. Ainda estamos aprendendo o que é possível fazer com tudo isso. Agora passa a ser importante o entendimento de como funciona cada rede social e também acompanhar o que está sendo publicado sobre a sua marca (sem esquecer de todo o resto, hein!). Ferramentas que fazem esse acompanhamento ganham destaque e o Buzz Intelligence passa a ser super importante.

Esse é mais ou menos o momento que estamos vivendo agora. O aparecimento dos tablets e crescimento de vendas de smartphones não muda o cenário da internet como um todo, certamente possibilita a inclusão de mais gente e traz a necessidade de se adaptar a esses novos dispositivos. Já estamos preocupados em medir (meios de se fazer isso já são realidade) e também pensando nas possibilidades de ações e negócios.

Obrigado pela sua atenção e até a próxima.

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Google Analytics Real-Time e o impacto de suas análises

Leonardo Naressi — Fri, 30 Sep 2011 18:17:06 +0000

Nos últimos meses, web analytics em tempo-real tem ganhando relevância nas discussões sobre gestão e análise de métricas. Parece ser irresistível, altamente tecnológico e (por que não?) divertido ver “ao vivo” o que as pessoas fazem em seus sites, páginas, campanhas e projetos digitais.

Ferramentas como Chartbeat, MixPanel e Clicky têm sido usadas para suprir essa demanda de acompanhar em tempo real os resultados de diversas ações e sites.

Desta vez, é o Google Analytics que também volta seus olhos para isso e lança o Google Analytics Real-Time. Um novo conjunto de relatórios focado em mostrar o que acontece agorinha mesmo no seu site. Podemos comemorar mais ainda, é grátis e já deve estender a todas as contas atualmente existentes sem qualquer necessidade de alteração nas contas.

Mas o que muda mesmo é como você irá usar estes relatórios. Métricas em tempo-real são diferentes do modelo tradicional de reportar o passado. Novos desafios e paradigmas surgem. E agora? Como fica meu dia-a-dia?

Esse questionamento não é novo. Em 2006, Avinash já questionava o bom uso das métricas em tempo-real e se conseguiríamos torná-la relevante para nosso trabalho (veja: Is real-time really relevant). E mais recentemente, Judah Philips, outro expoente no mercado, também tecia suas considerações sobre o uso destes dados (veja: Do You Want Real-Time Or Timely Data?).

A primeira coisa que nos deparamos quando analisamos ferramentas desse tipo é que a própria apresentação dos dados tem que ser diferente, afinal, o velho gráfico de linhas dia-a-dia não é mais suficiente.

No overview, ou visão geral dos relatórios em tempo-real, vemos um resumo do conteúdo consumido e das origens de tráfego além de uma tendência minuto-a-minuto e segundo-a-segundo. Mostram uma tendência interessante com o volume acumulado de tráfego nestas duas dimensões. Dá pra ficar maluquinho vendo os pontos se mexerem:

Mas, o importante é a resolução, ou, a precisão deste monitoramento real-time com o Google Analytics. A atualização é de 1 a 2 segundos! :O Ou seja, em no máximo 2 segundos, uma ação do usuário viaja o mundo para chegar ao seu relatório. Palmas para a equipe técnica do Google Analytics e sua incrível infra-estrutura de dados. Quem trabalha com tecnologia sabe qual o tamanho deste pepino…

Active visitors, Pageviews, mas… cadê as visitas?

Quando chegamos a tal granularidade, algumas métricas como tempo médio, visitas e outros tipos de sessionalizações ou agrupamentos fazem pouco sentido. Imagine por exemplo que as visitas (como no cálculo padrão da maioria das ferramentas) demorariam até 30min para expirar por inatividade e o número reportado seria impreciso ou irreal. E bounce-rate? Como calcular se a visita pode não ter encerrado ainda, concorda?

É claro que mais métricas e recursos devem ser adicionados aos poucos mas, nesse lançamentos devemos ter em mente que analisaremos pageviews (sem segredos) e Active visitors, ou visitantes ativos, que deve reportar o número de visitantes únicos num curto e recente período de tempo

Origens de tráfego: Top referrals, medium, source e só?

Para conseguir a façanha da atualização imediata de 1 a 2 segundos, o Google precisou reduzir o número de dimensões analisadas em tempo real. Com isso, a análise em tempo real de origens de tráfego pode reportar basicamente a combinação de Mídia e Origem (medium e source) além de um ranking de top referrals que lista os maiores referrers direto do cabeçalho HTTP.

Veja como fica o relatório de origens de tráfego:

Aplicações disso? Bom, milhões de idéia pipocam na minha mente e provavelmente na sua também.

Imagine por exemplo acompanhar o impacto da veiculação de comerciais na televisão ou o impacto de determinados tweets ou posts nas redes sociais, exatamente no momento em que eles acontecem! Imagina visualizar o que impacta o tráfego agora no website e se será necessário alocar mais gente para atendimento ou até acionar a equipe de infra-estrutura tecnológica.

Análise geográfica

Outro relatório interessantíssimo é o relatório de localizações em tempo-real. Ele mostra os países e cidades das últimas requisições para avaliar o impacto geográfico na sua audiência. Veja:

Melhor do que isso, só plotando as visitas no plugin do Google Earth! E esta visualização também está disponível. O Google Analytics extrai uma amostra das visitas e mostrar no globo terrestre a localização da visita mais recente…

Filtro e otras cositas….

Como você já deve ter percebido, muitas dimensões e métricas foram sacrificadas para que o relatório tivesse a velocidade que tem. Com isso, os filtros, não são aplicáveis nestes relatórios. Caso contrário, o processamento perderia muita agilidade. Então aqueles perfis filtradinhos por região, origem de tráfego, subdomínios, etc, infelizmente ainda não serão reportados em separado…

E o que mais você quer?

Bom, não temos bola de cristal, mas podemos exercitar a nossa imaginação sobre o que pode ser interessante termos em tempo-real no futuro.

Entre os recursos que eu pessoalmente gostaria de ver um dia implementados e acredito que muitos de vocês também, vamos citar:

API – Será que um dia teremos a API de acesso aos dados em tempo real também? Imagine as possibilidades…
Metas, conversões, transações – O que importa é o ROI, e nesse caso, acredito que será indispensável termos estes dados em tempo real também.
Filtros e segmentações – Não precisamos dizer como são úteis atualmente e como seriam úteis também em tempo-real não é?

Gostou?

Mais idéias? Comenta aí…

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A diferença entre as conversões do Google AdWords e do Google Analytics

Bruno Lino — Fri, 16 Sep 2011 17:06:13 +0000

Já mostramos em outros posts que ao trabalhar com mídia on-line, seja ela Links Patrocinados ou mídias gráficas, não devemos nos ater apenas à medição e análise do pré-clique. Devemos, sempre que possível, estabelecer os indicadores de desempenho – os famosos KPIs. Uma vez estabelecidos, devemos medí-los para, assim, calcularmos o nosso ROI.

Quem usa o Google Analytics e o Google Adwords já deve ter percebido que a contabilidade das conversões diferem entre as duas ferramentas. Neste post, vou tentar explicar suas diferenças e os melhores usos para cada uma delas.

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CONVERSÕES DO GOOGLE ADWORDS

As conversões de Google Adwords são contabilizadas a partir de um disparo de uma tag criada na ferramenta e implementada na página que indica a conversão do KPI. O Adwords contabiliza as conversões de duas maneiras:

Uma por Clique – A cada clique em um anúncio do Google AdWords, o Google cria um cookie no browser do usuário que tem validade de 30 dias. Na Conversão Uma por Clique, ao clicar em um anúncio do Google AdWords, se um usuário converter em uma visita ou em qualquer outra dentro da janela de 30 dias, independente da quantidade de conversões que ele realize, a ferramenta contará somente uma conversão, ou seja, o máximo de conversões por visita, ou mesmo as visitas subsequentes, será um. A Taxa de Conversão, nesse caso, seria de no máximo 100%.

Imaginem uma campanha cujo link do Google AdWords leva para uma página do site com um formulário de inscrição. Se o usuário preencher esse formulário, teremos uma conversão. Neste caso, o clique cumpriu o objetivo da campanha, mesmo que o usuário continue navegando pelo site e realize outras conversões.

Muitas por Clique – Na Conversão Muitas por Clique, são contabilizadas todas as conversões realizadas dentro desse período, mesmo que as próximas fontes de entradas não sejam Links Patrocinados. Lembrem que os 30 dias são renovados a cada novo clique em um anúncio do Google AdWords, mas as conversões a partir daí contariam para o segundo clique. Dependendo da quantidade de conversões setadas e da quantidade de conversões na visita gerada, é possível que essa Taxa de Conversão (Conversões/Cliques) seja maior que 100%.

Em um E-Commerce, por exemplo, esse tipo de conversão pode ser muito útil. Podemos ver quantas vezes um visitante realizou uma aquisição com um clique no anúncio, mesmo em visitas subsequentes dentro da janela de 30 dias.

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CONVERSÕES DO GOOGLE ANALYTICS

A conversão no Google Analytics funciona semelhante à conversão (Muitas por Clique) do Google AdWord, porém, não só a medição é feita baseada na visita e não o clique, como as conversões são contabilizadas por visualizações únicas. Outro ponto de diferença é que uma meta é contada apenas uma vez por visita.

Como o Google AdWords, um cookie também é criado no browser do usuário, mas sua validade pode ser regulada, sendo que a padrão é 6 meses. O Google Analytics é uma ferramenta mais completa que não só faz medição da performance da campanha, mas também pode analisar o site inteiro, logo ele mede as visitas vindas de todas as fontes de tráfego. Se um usuário iniciar uma visita vinda de Links Patrocinados, todas as conversões serão contadas para CPC, porém se numa segunda visita ele vier de Busca Orgânica, esses dados contam para esta fonte. O único tipo de fonte que não sobrepõe a anterior é o acesso direto, pois a ferramenta interpreta que se o visitante retornante entra direto no site é pelo impacto da fonte anterior.

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Exemplo Prático

A empresa ACME tem uma campanha no Google AdWords cujos anúncios direcionam para seu site. Existem 3 conversões setadas: Entrou no Chat, Mandou uma Mensagem, Realizou uma Busca.

No dia 1º de Agosto, Wile procurou no Google por “Acme” e clicou no link patrocinado da empresa. No site, ele realizou os três tipos de conversão. No dia 15 de Agosto, ele entrou no site da empresa por acesso direto, conversou no chat e fez duas buscas. No dia 5 de Setembro, também entrou no site por acesso direto e realizou duas busca. Abaixo, temos os resultados que cada ferramenta nos retorna.

Espero que este post tenha ajudado e tirado a dúvida de muitos. Se quiserem conhecer mais sobre Search Intelligence, continue navegando em nosso site.

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Average Time no Google Analytics

Fernando Patini Szmyhiel — Mon, 29 Aug 2011 12:31:35 +0000

É fácil perceber que o average time (avg) ou tempo médio do site é a métrica responsável por calcular a média do tempo que as pessoas passam “visitando” uma página da Web.

Porém, não é difícil encontrarmos pessoas com dúvidas de como é feito o cálculo desse tempo ou ainda por que encontramos páginas com o tempo de visualização igual a 00:00:00 no relatório do Google Analytics.

Essas são dúvidas comuns, mas cujas respostas podem ajudar na análise dos relatórios do seu site. Mas afinal, como é feito esse cálculo do Tempo médio no Google Analytics?

Cálculo do Tempo na Página e do Tempo no Site no GA

Quando o visitante entra no site é feito um disparo de uma pageview para o GA, que possui o timestamp (horário) em que a página foi visitada. O tempo que o visitante ficou na página (Time on Page) será calculado no momento em que o visitante acessar uma outra página do site, gerando um novo disparo com outro timestamp.

Vamos considerar o seguinte cenário:
O visitante entra na homepage do seu site e dentro dele navega por mais duas outras páginas.O horário de entrada no site é às 8:00.

Digamos que o visitante acesse a segunda página às 8:02. Com o segundo pageview disparado, o GA entende que a duração da visita na home page daquele usuário foi finalizada e consegue calcular o tempo de acesso na primeira página pela subtração do horário do segundo pageview (8:02) pelo primeiro (8:00), resultando em 2 minutos. O processo se repete nas demais páginas do site.

Porém, se o GA depende da visualização da próxima página do site para calcular o tempo da página que você está, o que acontece quando o usuário sai do seu site ou fecha o navegador?

Exatamente… o tempo da página não pode ser calculado e se iguala a zero.

Para calcular o tempo no site (Time on Site) são somados os tempos de cada página. Como não é possível calcular o tempo na última página, este não é contabilizado no tempo no site.

E o que acontece com o tempo do site se meu visitante acessar apenas uma página?

Resposta: Como não é possível calcular o tempo na página, o tempo no site será igual a zero.

Uma expressão comum nesse momento: “Putz, mas eu tenho um blog e as pessoas dificilmente acessam mais de uma página. Nunca vou saber quanto tempo as pessoas ficam no meu blog.”

Na verdade, é possível descobrir, e não é necessário ser um super programador para isso. Mas como?

A solução do problema:

Uma maneira simples de contornar isso é criar um evento do GA no window.onunload da página. Dessa forma o GA recebe um evento na saída da página, e com o timestamp do evento é possível calcular o tempo no site.
O evento pode ser configurado com o nome da sua preferência. Por exemplo:

function SairDoSite(){
_gaq.push(['_trackEvent','Hora','Saída site']);
}
window.onunload = SairDoSite;

Basta inserir esse código nas páginas do seu site, e pronto. O GA calculará o tempo na última página da sessão através do disparo desse evento.

O problema da solução:

Quando configuramos um evento para ser disparado ao sair de uma página, não alteramos apenas o tempo na página. Outra métrica que sofre mudanças com essa solução é o Bounce Rate, que é calculado através das páginas que possuem tempo igual a zero, ou seja, que não tiveram interação antes de serem fechadas.
Como todas as páginas disparam um evento ao serem fechadas, todas possuirão um tempo de acesso e não será possível saber quais páginas não sofreram interação real, o que significa um Bounce Rate zerado. Por isso, o uso de evento no windows.onunload deve ser usado com cuidado.
Como uma solução para o Bounce Rate zerado, é possível criar uma meta onde todas as visitas que durarem menos de 15 segundos deverão ser consideradas bounce. Embora a métrica esteja zerada, através da meta podemos ter uma visão das pessoas que ficam menos de 15 segundos e definir um Bounce Rate personalizado.

Veja também: 4 formas de se trabalhar o Bounce Rate

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Algumas razões para utilizar Behavioral Targeting

Marco Cardozo — Tue, 19 Jul 2011 21:34:36 +0000

Tão importante quanto sempre realizar testes visando entender o comportamento das visitas em seu site, como falei em post recente no blog, é segmentar os tipos de acessos por meio do perfil de navegação dos visitantes, lhes entregando uma linguagem e um conteúdo mais próximos do que ele está habituado a visualizar/utilizar/comprar, facilitando o caminho da conversão. Esse post visa exemplificar algumas maneiras para que essa segmentação seja realizada e mostrar a importância para a evolução da performance do seu site. Mas, em primeiro lugar, precisamos entender exatamente o que é e como funciona o Behavioral targeting.

Behavioral Targeting (BT) está longe de ser considerado uma invasão de privacidade – as principais ferramentas possuem, inclusive, a opção de opt-out caso o usuário não queira compartilhar suas informações; é, na verdade, a utilização com inteligência dos rastros deixados pelos usuários em um banco de dados anônimo e que contém uma diversidade enorme de variáveis. O intuito é, nesse caso, a correta interpretação dessas variáveis, onde conseguimos agrupar em perfis os usuários que navegam por determinada plataforma ou que visualizam determinado conteúdo na internet, como por onde navegou, o que gosta, o que comprou, entre outros, e lhes entregar a informação mais condizente com esse comportamento, deixando nosso site com navegação mais amigável para todos os perfis de visita do mesmo.

Alguns exemplos de como se utilizar dos dados de BT:

Identificação da plataforma de acesso

Identificar qual plataforma está sendo utilizada na navegação e entregar uma versão de site diferente, com peculiaridades para cada uma delas, facilita e muito a navegação! Há algum tempo atrás, os usuários de Mac sofriam bastante com a compatibilidade dos sites, o que hoje é algo praticamente sanado com o crescimento de mercado da Apple. Mas, o que dizer dos usuários de mobile?! Vivemos uma grande tendência onde a internet não se prende mais apenas aos computadores e se expande aos smartphones e tablets, seja via wireless ou tecnologia 3G. Porém, como as telas são menores que as habituais dos computadores e notebooks, o conteúdo padrão dos sites a maioria das vezes tem a leitura extremamente dificultada, o que impede um volume maior de conversões e pode alavancar a rejeição do site. Apresentar os dados em um site voltado ao mobile, com uma navegação bem mais simples e direta ao ponto auxilia, e muito!

Qualidade da conexão

O Brasil ainda tem muito a evoluir em relação a distribuição da banda larga. É exatamente por isso que desenvolver sites extremamente carregados e com detalhes pode complicar nossos resultados. Criar sites com layout muito simples e sem detalhes pode frustrar parte dos nossos acessos, bem como deixá-lo carregado demais inviabiliza a navegação para outros. Como lidar com isso e agradar a todos (ou praticamente todos)? Simples: utilize BT! Identificar a conexão do usuário e direcioná-lo para um modelo de site que melhor atende suas necessidades, sem atrapalhar a qualidade da navegação, é fundamental para alavancar a conversão do seu site!

Segmentação por região

Nosso país possui uma diversidade de culturas, girías e comportamentos enormes, visto seu tamanho. Dessa maneira, desenvolver um modelo de site e apresentá-lo da mesma maneira para usuários do Sul e do Norte pode ser um erro estratégico muito grande, desde a linguagem utilizada ao produto ofertado! Imagine utilizar gírias como “tri tecnológico” e “esse produto é bala”, gírias normalmente utilizadas no Sul, para acessos vindos da Bahia, ou até mesmo na região Sudeste. Com certeza não teremos a mesma performance em conversões nas outras regiões! Segmentar seu site e entregar uma linguagem diferente para os acessos de cada uma das regiões do Brasil deixará sua marca e seus produtos com um ar de maior proximidade, possivelmente aumentando sua performance.

Comportamento de navegação

Utilizar os rastros de navegação do usuário para mostrar produtos que mais se adequem ao seu gosto pode alavancar o poder de conversão do seu site! Por exemplo: rotineiramente busco notícias de placares e informações sobre o Corinthians e, quando entro no site do Netshoes, os produtos ofertados são, em sua maioria, do Corinthians. Coincidência?! Não: Inteligência!

Outro exemplo de comportamento de compra utilizado em sites de ecommerce ocorre quando, visualizando detalhes do produto, vejo logo abaixo a informação “Usuários que compraram a camiseta do Corinthians também compraram: Agasalho do Corinthians, bandeira do Corinthians”. Nesse caso, há o cruzamento de informações e produtos vendidos visando aumentar a venda casada, aumentando, assim, o ticket médio da compra.

Além da segmentação dentro do site, com o modelo de BT pode, e deve, ser utilizado em campanhas online, onde uma peça criativa diferente é vista com base no perfil do usuário. Por exemplo:

- Se o usuário buscou ou navegou por conteúdo relevante ao Cruzeiro, ele será impactado com peça exclusiva do time.

- Se o usuário buscou ou navegou sobre conteúdo relacionado a futebol como um todo, como informações do Campeonato Brasileiro, mas sem foco em nenhum time específico, ele será impactado por peças mais genéricas, mas relacionadas a futebol.

- Se o usuário navegou ou buscou por demais esportes, como tênis, vôlei, entre outros, ele é impactado por um terceiro modelo de peça, genérico e voltado para esportes como um todo.

Esse modelo de campanha traz ganho a todos os envolvidos, pois melhora a experiência de navegação dos visitantes em seu site, rentabiliza o estoque publicitário com a customização da entrega do conteúdo, além de dar a oportunidade de um melhor trabalho sobre os valores de CPM aos veículos e, por consequência, traz melhor conversão e ROI para a campanha, uma vez que a linguagem e o assunto estará muito mais próximo do comportamento de navegação do target.

E quais as principais ferramentas do mercado atualmente?

Behavioral Targeting é uma estratégia de segmentação em pleno avanço no mercado online nacional, mas ainda pouco utilizado. Ainda assim, temos 2 boas ferramentas de grande potencial a nossa disposição:

Primeira empresa totalmente brasileira dedicada a targeting online, o Navegg possui um sistema de informações sócio-demográficas capaz de traçar o perfil dos visitantes do seu site, com interesses e intenções de compra a partir da navegação web, com serviços especializados para Publishers e também para sites de ecommerce. Conta hoje com mais de 40 milhões de perfis analisados por mês e uma rede de 1.400 sites mapeados, com mais de 30 critérios de segmentação de conteúdo.

Além disso, possui um grande diferencial oferecendo uma API para integração com ferramentas de Analytics e AdServers.

A Direct Flow, empresa pertencente ao mesmo grupo da Direct Performance, possui uma parceria com o Navegg para a gestão de campanhas customizadas que tem trazido grandes resultados, o que indica o potencial da ferramenta tupiniquim.

O BTBuckets também é uma ferramenta nacional e especializada em criar nichos de usuários, predefinidos ou customizados, seguindo o mesmo raciocício do Navegg, lhes entregando mensagens diferentes a partir do cruzamento de dados de informações como fonte de tráfego, padrões de navegação, termos de busca, eventos, informações demográficas e tecnológicas do target.

Lá fora, estratégias de BT são muito mais utilizadas e praticamente fazem parte do dia-a-dia dos sites e planejamento de campanhas. Dentre as principais ferramentas internacionais, vale citar o Simpli.fi, o LucidMedia e o AudienceScience, mas as opções são diversas, como vemos na imagem abaixo:

Como podemos ver, a possibilidade de segmentação é imensa e, bem trabalhada, traz grandes resultados para todos. É só escolher a ferramenta para seu site/campanha, segmentar e correr pro abraço!

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Quer aumentar a performance do seu site? Faça testes!

Marco Cardozo — Thu, 07 Jul 2011 18:27:23 +0000

Uma das primeiras coisas que aprendemos quando temos contato com Web Analytics é o quanto é importante realizarmos testes visando melhorar o índice de conversão do seu site. Porém, muitas vezes isso acaba por não sair da teoria quando precisamos “botar a mão na massa” e não sabemos por onde (e nem como!) começar.

Muitos ainda utilizam a intuição como base para os testes e otimizações no site, o que pode ser um tiro no pé, pois você precisa saber como o cliente “vê” seu site: se ele é atrativo, fácil de navegar, seguro para realizar transações ou preenchimento de cadastros, e não como você enxerga o caminho ideal para isso pois, por mais que seja o maior conhecedor do seu negócio, não é você que converte nele, e sim seus clientes.

Por isso, embora seja algo simples e óbvio, tenha sempre em mente os KPIs do seu site (alguns exemplos podem ser encontrados neste post). É com base neles que você saberá exatamente o que mensurar e quais páginas e calls to action do seu site precisam ser testados em vias de encontrar o melhor caminho para a conversão do target do seu site, identificando quais combinações levam às melhores taxas de conversão.

Após a realização do teste, a análise dos dados servirá como base para que as otimizações sejam feitas, quase sempre com novos testes buscando a melhor performance possível para seu site. Esses dados, independente dos resultados, sempre nos trarão learnings indicando a melhor maneira de trabalharmos nossa página ou campanha, por isso não devemos subestimar nem mesmo os dados negativos. Muito pelo contrário: informações negativas podem, muitas vezes, indicar mudanças que precisam ser feitas e que trarão uma nova visão ao nosso modelo de site. Mudanças essas que precisam ser “testadas”!

O que temos aqui é, portanto, um ciclo onde teste após teste buscamos aperfeiçoar cada vez mais nosso site, buscando os melhores resultados possíveis entendendo o perfil de navegação dos nossos clientes, que também está em mutação constante, para que possamos estar sempre nos atualizando e atendendo suas expectativas.

Certo. Agora você deve estar se perguntando…

Tá, mas onde e como eu faço esses testes?

Uma opção simples e muito fácil de ser utilizada é o Google Website Optimizer, onde podemos fazer os testes sem afetar as otimizações de SEO e sem que ele seja percebido pela visita, uma vez que a primeira versão do teste vista pela visita fica gravada no cookie. Além disso, esses testes podem ter apenas duas variáveis (como cores de botão “Comprar” diferentes) ou diversas versões, como títulos, fotos, títulos, entre outros, tudo dentro do mesmo teste, onde podemos identificar uma melhor combinação de informações, e não apenas versões de páginas.

Temos 4 tipos de testes citados pelo Google como básicos:

- Antes e Depois: é a mensuração da performance de uma página antes de alterada e após a alteração. Aqui, não temos mais de uma variável ao mesmo tempo e, por conta disso, não é um teste controlado, visto que fatores externos, como o recebimento do salário no começo do mês, podem influenciar nos resultados independente da versão e, por conta disso, não é o mais recomendado.

- A/B: Nesse teste, o tráfego é dividido em duas ou mais versões de páginas, e é ideal para o teste de duas landing pages específicas, por exemplo, ou para grandes alterações de layout em geral.

- Multivariado: teste feito com a divisão do site em seções e a possibilidade de diversos cruzamentos de versões, onde serão identificadas quais os “cruzamentos” de informações com a melhor performance. É, geralmente, utilizado após os testes A/B visando otimizar ainda mais as conversões de uma landing page de campanha ou página de compra de um e-commerce, por exemplo.

- Teste segmentado/personalizado: Resultados variados com a tabulação cruzada, tendo como base a característica da visita por meio da modificação de toda a experiência do usuário nas páginas. É complexo e exige tempo, tecnologia e recursos significativos para ser desenvolvido. Porém, é um passo importante nas otimizações após os testes A/B e multivariados.

Com base nessas informações, implemente a ferramenta (ela é fácil e intuitiva de ser utilizada) de acordo com o tipo de teste e etapa a ser analisada dentro do seu site, sempre sem esquecer da importância de se ter o objetivo em mente. A partir disso, é só Testar, Mensurar e Otimizar, sem medo de ser feliz!