Do napisania tego artykułu skłoniły mnie doświadczenia ze współpracy z Klientami naszej agencji. Co mocno cieszy – coraz więcej firm jest świadomych istotności analityki internetowej i docenia płynące z jej stosowania korzyści dla swojego biznesu. Firmy te mierzą i analizują gromadzone przez ich narzędzia analityczne liczby, ale niestety rzadko która pracuje na odpowiednich danych.
Co gorsza, wiele z nich obsługiwana jest przez zewnętrzne podmioty, którym za to płaci – tak, za to, że skonfigurowane przez ten podmiot narzędzie zbiera dane nieprecyzyjnie, bądź też nie rejestruje wielu ważnych z punktu widzenia celów witryny zdarzeń. A przecież jak powiedział już przeszło półtora wieku temu słynny Sir William Thomson, czyli Lord Kelvin – „Jeśli nie możesz czegoś zmierzyć, nie możesz tego ulepszyć.” Trudno się z Sirem Williamem nie zgodzić, dlatego mierząc warto jest mieć pewność, że do naszego profilu Analytics zbierane są tylko dane generowane przez naszych „prawdziwych użytkowników”.
A więc odwiedziny Twojej strony internetowej rejestrowane są przez kod śledzący Google Analytics. Sprawdzasz raporty, analizujesz dane, na ich podstawie podejmujesz ważne decyzje biznesowe. Ale czy na pewno te decyzje opierasz na pewnych danych? Jeśli nie zostały zaimplementowane bardzo ważne 2 filtry, o których poniżej, bardzo prawdopodobnym jest, że Twoja odpowiedź powinna brzmieć „nie”.
Filtr wykluczający tzw. „ruch własny”
Codziennie daną witrynę internetową odwiedzają dziesiątki, a często nawet setki osób w jakiś sposób bezpośrednio związanych z istnieniem strony internetowej. Są to najczęściej pracownicy danej firmy, ale i również pracownicy podmiotów zewnętrznych współpracujących z firmą wokół strony, jak np. deweloperzy czy specjaliści od szeroko pojętego marketingu. Czy odwiedziny tych osób powinny nas interesować? Czy odwiedziny generowane przez nich powinny być lokowane wspólnie z odwiedzinami kolokwialnie mówiąc „prawdziwych odwiedzających”? Oczywiście, że nie. Tymczasem w wielu przypadkach tak jest, przez co rzeczywiste dane zaburzane są przez odwiedziny z ruchu „wewnętrznego”. Skutek, z którego nie zdają sobie firmy sprawy, jest naprawdę poważny – podejmowane na podstawie raportów Google Analytics decyzje są często opierane na nieprecyzyjnych danych.
Najczęściej, zwłaszcza w przypadku witryn, które nie mogą pochwalić się ponadprzeciętnie wysokim wolumenem ruchu, implementacja filtru wykluczającego ruch wewnętrzny ma duży wpływ na zmianę sytuacji, co można zaobserwować już po pierwszym miesiącu od wdrożenia. Implementacja filtru wykluczającego tzw. ruch własny jest dość prosta, szczególnie jeśli odwiedzający, których chcemy wykluczyć, posługują się stałymi numerami IP. Wówczas wystarczy skorzystać z filtru predefiniowanego „Wyklucz ruch z adresów IP” i wpisać adres IP danej sieci komputerowej.
Nieco trudniej wygląda implementacja filtru w przypadku, kiedy mamy do czynienia z zakresem numerów IP, które należy wykluczyć, przykładowo 82.221.561.1-19. Należy wówczas skorzystać z tzw. RegExów, czyli wyrażeń regularnych (ang. regular expressions). Jak to zrobić opisuje sam Google w swojej pomocy dla produktu Google Analytics. Jednocześnie Google udostępnia użytkownikom GA specjalne narzędzie służące do generowania takich zakresów IP. Samej implementacji dokonujemy w widoku „Administrator” na poziomie interesującego nas profilu. Oczywiście aby móc zastosować jakikolwiek filtr musimy posiadać dostęp administracyjny do profilu, na którym chcemy działać.
Filtr uwzględniający ruch tylko z własnej witryny
Chociaż jest to również bardzo ważny filtr, to z jego implementacją nie spotkaliśmy się u Klienta w zasadzie ani razu. W związku z nazwą samego filtra oczywiście wielu Klientów dziwi się, że taki filtr w ogóle istnieje i twierdzi, że przecież im jest niepotrzebny – „no bo po co mielibyśmy monitorować również dane z innej witryny, która do nas nie należy?” Oczywiście, że raczej nie ma to większego sensu. Ale co, jeśli ktoś o niecnych zamiarach, np. konkurent grający niekoniecznie czysto, zechce nam trochę namieszać w naszych danych? Lub też ktoś zupełnie przez przypadek skopiuje nasz kod śledzący i wklei go do kodu swojej witryny? Wówczas w naszym profilu znajdziemy dane pochodzące nie tylko z naszej strony, ale i z każdej innej strony, na której znajdzie się nasz osobisty kod śledzenia. Właśnie przed takimi sytuacjami ma chronić użytkowników GA ten filtr. Jest to po prostu zabezpieczenie przed zbieraniem się niepożądanych danych z innej strony internetowej – wszak kod GA danej strony jest powszechnie dostępny poprzez podgląd treści strony, a co za tym idzie, możliwe jest jego bezproblemowe skopiowanie i umiejscowienie na innej stronie internetowej w wyniku czego dane przez nią zbierane będą się zapisywać w naszym profilu Analytics.
Implementacja tego filtru jest również prostym zabiegiem, jednak lepiej ponownie upewnić się w pomocy Google dotyczącej wyrażeń regularnych (z których należy w tym przypadku skorzystać), że robimy to dobrze.
Zabezpiecz się
Niemniej istotnym, jak stosowanie filtrów w celu zbierania poprawnych danych, jest posiadanie osobnego profilu, w którym żadne filtry zastosowane nie zostały i nie zostaną również w przyszłości. Taki profil będzie nam służył jako tzw. backup. Dlaczego jest to tak ważne? Surowych danych, które raz zostały przefiltrowane, nie da się już nigdy odzyskać, co przy przypadkowej implementacji niewłaściwego filtru danych może nieść za sobą poważne konsekwencje. Wniosek jest zatem prosty – po prostu warto.
Filtry to dużo więcej
Temat filtrów i ich zastosowania został w tym artykule poruszony zaledwie powierzchownie. Postanowiłem opisać problemy, z którymi naszym zdaniem firmy mierzą się najczęściej i z którymi powinny uporać się w pierwszej kolejności. W rzeczywistości możliwości zastosowania filtrów jest dużo więcej. W celu zgłębienia wiedzy o filtrach oraz pozyskania informacji o ich szerokim wykorzystaniu polecam ponownie pomoc Google, gdzie kompleksowo temat tej funkcjonalności Google Analytics został opisany.
O autorze:
Tomasz Kaczmarek pracuje w Symetrii na stanowisku UX Specialist, jest absolwentem Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, specjalność: biznes elektroniczny. Z branżą internetową związany od roku 2008. Poza badaniami i projektowaniem w duchu user experience interesuje się także szeroko pojętym e-marketingiem i optymalizacją działań on-line.
