Quem nunca teve problemas em vincular contas do AdWords com o Google Analytics que atire a primeira “métrica”. Pois bem, pensando em simplificar as coisas, a partir da nova versão do GA, o Google permite que você faça os links com múltiplas contas do AdWords com facilidade. Não é o máximo!?

No entanto, alguns cuidados devem ser tomados antes de fazer o link:

- Certifique-se de que a sua conta Google tenha acesso administrativo ao Google Analytics e acesso ao AdWords que será vinculado, também.

- Verifique se seu Google Analytics está sendo visualizado na nova versão como default. Se não estiver, faça da nova versão a padrão para que o vínculo de múltiplas contas funcione corretamente.

Vinculando suas contas

Feito login com sua conta Google no AdWords, clique na aba Tools and Analysis e em Google Analytics.

Quando informações do Google Analytics aparecerem, clique no ícone de gerenciamento da conta característico do GA no canto da tela.

Clicando no ícone, você deve visualizar todas as contas em que é administrador no Google Analytics. Clique na conta em que deseja criar o vínculo.

Após isso, selecione a guia Data Sources e AdWords e clique no botão Link Accounts.

Agora é só selecionar os perfis do Google Analytics que você quer vincular.

Pronto! Agora suas contas devem estar vinculadas e os dados do AdWords serão importados ao Google Analytics. Simples e prático, não é mesmo?!

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O Google anúnciou ontem (18/10/2011) a notícia de que deixará as suas buscas mais seguras, habilitando como default a pesquisa segura (https://www.google.com) para contas Google que estejam logadas, com o intuito de encriptar dados customizados dos usuários por meio do protocolo SSL.

Isso certamente faz com que o mercado de Web Analytics no geral fique de olhos bem abertos em relação as mudanças que estarão por vir quando o assunto é a privacidade dos usuários.

Mas, então, o que muda com isso?

Basicamente, veremos nas ferramentas de Web Analytics as visitas marcadas como orgânicas, mas deixaremos de identificar os termos que o usuário pesquisou para chegar ao site. Em seu lugar, visualizaremos o termo “(not provided)”.

Aqui vale ressaltar que tal ação do Google afetará uma minoria e que ainda visualizaremos normalmente os dados de usuários não logados e também de busca paga (cpc), incluindo a visualização das conversões, filtros e segmentações avançadas.

Também continuaremos com acesso ao conteúdo completo no Webmaster Tools, incluindo:

- Ver o top mil consultas de pesquisa diária e top mil páginas de destino diário para os últimos 30 dias

- Ver as impressões, cliques, CTR e posição média no resultado de buscas para cada consulta, e comparar o resultado dos últimos 30 dias.

Enfim, acredito ser cedo pra dizer realmente o quão impactante serão essas mudanças e como isso mudará nossas análises daqui pra frente. Em breve falaremos novamente aqui no blog sobre nossas primeiras impressões. Fique ligado!

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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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Lançado há 1 semana, o Google Analytics Premium é mais uma iniciativa do Google na área de Web Analytics para auxiliar as empresas e profissionais a guiarem cada vez mais suas empresas através dos dados, ou como diria Avinash Kaushik, a agirem como “Data-Driven Companies’.

Desde o lançamento do Google Analytics 1a versão em 2005, a Internet abraçou a disciplina das métricas como nunca antes desde os contadores de visitas ou page-counters. E este impulso dado ao mercado com uma ferramenta de altíssima qualidade e gratuita vem recompensando o Google com o maior market-share do mercado de ferramentas de Web Analytics:

Mas, depois de 6 anos, felizmente, as necessidades das empresas e profissionais de web analytics mudam, evoluem. Precisamos cada vez mais de dados mais profundos, específicos, segmentados e não só isso, de uma ferramenta capaz de processar tudo e com a flexibilidade dos diversos casos que precisemos resolver todos os dias. E isso é ótimo! Afinal, quando uma roupa não cabe mais, é por que crescemos

Nesse caso, podemos dizer que as empresas, que investem milhares, milhões e bilhões de dólares na internet, ou empresas enxutas mas cuja fonte de receita é primeiramente a internet, hoje exigem recursos mais avançados, menos limites e maior flexibilidade além de garantias jurídicas e legais sobre os dados de web analytics, que se tornaram essenciais em muitos casos.

E é aí que entra o Google Analytics Premium.

A mesma ferramenta, a mesma interface, a mesma facilidade de uso que a tornaram popular, porém com “aditivos” para que estas necessidades das empresas e profissionais “heavy-users” sejam atendidas.

O Google Analytics Premium não é um substituto do Google Analytics Free nem tampouco simboliza a queda de uma ferramenta gratuita ou o desejo de um gigante da internet de faturar muito dinheiro. O Google Analytics grátis continua a ser desenvolvido, continuará a evoluir e ter todo um foco de investimento.

O que o Google Analytics Premium é então?

É um contrato pago que prevê os seguintes itens:

• Maior capacidade de processamento:
  • Maior limite para relatórios integrais (sem amostragem)
  • Maior limite para volume de tráfego analisado: (bilhões)
  • Atualização dos dados (data-freshness) de 4 em 4 horas
  • Maior limite de exportação de relatórios: 2milhões de linhas
• Recursos e integrações mais complexas e avançadas:
  • Modelos de atribuição de campanhas
  • Mais variáveis personalizadas (custom variables): 50
• Suporte dedicado:
  • Suporte 24/7
  • Equipe dedicada
  • Canal de comunicação oficial sobre a ferramenta e atualizações
  • Suporte técnico em emergências
• Garantia do nível de serviço (SLA):
  • Uptime da coleta de dados (Data Collection): 99,9%
  • Uptime dos Relatórios: 99%
  • Atualização dos dados de 4 em 4 horas: 98%
  • Garantia jurídica: Se o Google não cumprir estes níveis, o cliente será recompensado.

Aqui tem um videozinho bunitinho sobre este lançamento:

Welcome to Google Analytics Premium

Isso resolve bastante problemas, não?

É claro que isso tem um preço de vários milhares de dólares, mas, como falamos, é um produto adicional para quem investe razoavelmente em mídia online ou tem a internet como sua principal fonte de receita.

Se você gostou e tem interesse de conversar sobre como adquirir Google Analytics Premium, entre em contato conosco. O produto ainda não foi oficialmente lançado no Brasil, mas estamos trabalhando e negociando isso para trazer o quanto antes para nosso querido país e para você ser um dos primeiros a ver e utilizar aqui

Boas análises e até próxima!

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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:

Gostou?

Mais idéias? Comenta aí…

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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:

1
2
3
4

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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Há alguns meses divulgamos em nosso blog (veja o post aqui) algo que mudaria a maneira de visualizar conversões em nossos sites: os Funis Multicanal, um conjunto de 5 modelos de relatórios avançados do Google Analytics onde conseguimos visualizar não apenas a última fonte de tráfego que gerou uma conversão, mas todo o histórico de acessos do visitante, com todas as demais fontes de tráfego que podem ter “dado assistência” para o goal final. No entanto, o modelo de report estava restrito apenas para um pequeno grupo de usuários por estar em fase de testes.

Pois bem, os momentos de espera tiveram fim ontem, 24 de agosto de 2011, quando o Google anúnciou em seu blog o lançamento do MCF com a missão de clarear ainda mais a visão das conversões dentro do seu site e facilitar a otimização dos canais de entrada!

Como lembrete, uma visão bem rápida de cada um dos modelos:

- Overview

Como o próprio termo diz, é uma visão geral das conversões e origens de tráfego que levaram o usuário a fazer uma conversão em seu site, mostrando a relevância de cada um dos canais.

- Top Paths

É a ordem dos principais caminhos que convertem, e pode ser configurada com a Origem, Mídia, Origem/Mídia, Campanhas ou Palavras chave.

- Assisted Conversions

Visualização de dados baseada em quantas conversões foram assistidas por cada uma das fontes de tráfego.

- Time Lag

Esse modelo de relatório mostra quanto tempo levou para que a visita convertesse em nosso site.

- Path Length

É a visualização de quantas interações (quantidade de passos) as visitas tiveram para que chegassem na conversão.

Esse video do Google retrata o conceito e os modelos de relatório dos Funis Multicanal de uma maneira simples e muito fácil de entender.

Agora que você já está por dentro de como utilizar os relatórios, alguns pontos importantes:

- Os modelos de relatório contam com dados a partir de Julho/2011 (dentro de alguns dias o Google deve reprocessar para mensurar dados desde Janeiro/2011).

- O agrupamento de canais é customizavel, mas é sempre bom saber como são os canais padrão.

- Por último, e talvez o mais importante: o uso dos Funis Multicanal não é aconselhável em perfis com filtros por origem (como perfil com acessos somente de busca paga, por exemplo), onde os dados estarão incompletos ou errados.

Levando essas informações em consideração, é só usar e abusar das novas informações!

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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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Os Filtros e Segmentos Avançados possuem várias funcionalidades em comum,  mas cada um deles também tem características exclusivas.  Se combinarmos essas funcionalidades teremos insights ainda mais profundos e precisos.

REVISÃO dos Conceitos Básicos

• Perfis com Filtros

A configuração básica para utilizar o Google Analytics é ter apenas um Perfil sem Filtros. Mas para entender melhor seus visitantes é recomendável ter um Perfil “Principal” (que fornece a visão geral) e Perfis Filtrados por áreas de interesse. Os Filtros irão selecionar quais dados serão registrados no Perfil, e o que um Filtro bloquear não será gravado, isso mesmo, já era, para aquele Perfil é como se a visita bloqueada nunca houvesse existido.

Exemplo: Na imagem acima o Perfil “Livros” possui 2 Filtros:
- Filtro A = exclui as visitas dos funcionários (linha vermelha ■).
- Filtro B = só permite passar as estatísticas das páginas que estão no subdiretório “/livros/”.  Como: www.site.com.br/livros/produto.php?id=123  (linha rosa ■).

• Segmentos Avançados

Segmentos Avançados servem para dizer “Google Analytics me mostre apenas tal informação”. Dentro de um mesmo perfil é possível criar diferentes Segmentos Avançados, e assim escolher o que deseja ver sem correr riscos de perder informações do histórico.

Na prática você pode ter um Perfil que registra todas as visitas ao seu site e criar nele Segmentos Avançados que quando habilitados só irão lhe exibir as estatísticas desejadas.

Exemplo:
- Ver apenas as estatísticas das páginas do subdiretório “/livros/”.
- Comparar os visitantes de São Paulo com os do Rio de Janeiro.
- Comparar os visitantes vindos do Facebook com os que vieram do Orkut.

E assim descobrir:
- Quem passa mais tempo no site,
- Quem acessa mais páginas por visita,
- Se os computadores do pessoal do Rio são melhores que do pessoal de Sampa (é só olhar as versões do sistema operacional, navegador e resolução de tela),
- E … what ever (qualquer coisa)

SEGMENTOS AVANÇADOS  - Vantagens Exclusivas:

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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!

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