Reporty

V záložce Analýza nákupu se nacházejí reporty s názvy Analýza chování nakupujících a Analýza chování ve službě Checkout. V těchto reportech jsou zobrazeny funnely uživatelů, kteří procházejí nákupním procesem a checkoutem. Oba reporty vypadají obdobně. Rozdíl je v tom, že report s analýzou checkoutu je složený z kroků, které jste si zvolili v nastavení výběru dat v sekci pro nastavení Enhanced Ecommerce. Výběr s chováním nakupujících je složený z jednotlivých fází nákupního procesu od všech uživatelů. Přes návštěvy s přidáním do košíku až po odeslanou transakci.

Tvorba segmentů

Ve výše uvedených reportech máte vždy čtyři možnosti jak segment vytvořit:

1. Vytvořit segment [1] na všechny návštěvy, ve kterých uživatel ve vybraném kroku udělal jakoukoliv interakci. Tento segment [1] vytvoříte v prvním kroku nákupního procesu kliknutím na modrý sloupec. V dalších krocích pak vždy kliknutím na spodní modrý sloupec.
2. Vytvořit segment [2] pro návštěvy, ve kterých uživatel opustil nákupní proces ve vybraném kroku. Tento segment [2] vytvoříte klikem na šipku pod vybranou fází nákupního procesu.
3. Vytvořit segment [3] pro návštěvy, ve kterých uživatel přišel do vybraného kroku nákupního procesu. Tento segment vytvoříte klikem na horní sloupec, který se objevuje od druhého kroku košíku.
4. Vytvoření vlastního segmentu ve výčtu segmentů.

Při kliknutí na jeden z výše uvedených prvků vám vyskočí popup okno s výběrem názvu pro segment a výběrem dat. Zvolíte jednu z možností výběru dat a pojmenujete segment. Poté stačí jen potvrdit a segment je vytvořený. Ten se pak nachází mezi vlastními segmenty.

Využití segmentů

Vytvořený segment poté můžete využít ve všech reportech. Nejčastěji se využívá segment pro uživatele, kteří přidali produkt do košíku a poté košík opustili. Tento segment přidáte kliknutím na červenou šipku pod fází nákupního procesu Návštěvy s přidáním do košíku. Segment vám zobrazí ty uživatele, kteří projevili zájem o daný produkt. Z nějakého důvodu ale ještě nebyli připraveni na nákup nebo při koupi produktu nastala nějaká překážka.

Uživatelé, kteří odpadnou přímo v checkoutu, je další často používaný segment. Opět stačí kliknout na šipku pod danou fází a segment je hotový. Pokud budete chtít vědět, kde přesně v checkoutu se uživatelé ztrácejí, zvolíte zmiňovaný report Chování ve službě Checkout.

Custom segmenty

Pokud si nevystačíte s výše uvedenými možnostmi, přicházejí na řadu vlastní segmenty. Díky Enhanced Ecommerce můžete využít přednastavených podmínek přímo v nástroji v záložce Pokročilý elektronický obchod. Tam můžete podrobněji uživatele segmentovat podle jednotlivých produktů, které uživatel zakoupil, přidal do košíku nebo s nimi udělal jakoukoli interakci (například nákup, přidání do košíku, imprese nebo klik na produkt).

Pokud vám ani toto nestačí, můžete ještě vytvářet podmínky nad uživateli nebo návštěvami podle dimenzí a metrik.

Závěrem

Více o segmentaci pomocí Enhanced Ecommerce a use cases pro jednotlivé segmenty se můžete dozvědět 15. září 2016 na Medio DATA workshopu, kde se tomuto tématu budeme podrobně věnovat.

1. Jako součást balíčku nástrojů 360. Tato verze je zpoplatněná a neobsahuje žádné limity.
2. Ve free verzi, která zatím není plně přístupná pro Českou republiku. V tuto chvíli se nedají zakládat nové reporty a datové zdroje. Další omezení je počet reportů. Reportů je možné vytvořit jen 5. Počet nasdílených reportů omezený není.

V obou případech se jedná o beta verze.

Jak na to z ČR?

Jsou dvě možnosti jak Data Studio spustit.

1. Simulace americké VPN. Případně pokud máte k US VPN přístup v práci či doma. Pokud chcete VPN simulovat, je zde mnoho nástrojů, které se dají použít. Můžu doporučit rozšíření do Google Chrome s názvem TunnelBear. Do určitého objemu dat je zdarma a dá se k němu přihlásit pomocí Google účtu. Po přihlášení stačí jen vybrat příslušnou zemi. V případě Data Studio je nutné zvolit United States.



2. Pokud vám simulace VPNky nepomůže, je zde druhá možnost. Pomocí Chromu, kde se dá nastavit geolokace přímo do Ameriky i bez použití dalších rozšíření typu TunelBear. Vystačíte si jen s Chrome Developer Tools. V konzoli nastavíme na kartě Senzors emulaci zeměpisné šířky a délky pro US: lat=27.1959532 a lon=78.0245963. Stránka se pak tváří, že je v Americe. Do konzole se dostaneme snadno. Stisknutím funkční klávesy F12 nebo pravým tlačítkem do stránky a možností „Prozkoumat“. Po nastavení lokace se veškeré funkcionality free verze Data Studio zpřístupní. Někdy je potřeba opětovné načtení stránky. Postup byl původně zveřejněn ve článku How to Fake your Location in Google Chrome.

Entity

Data Studio konektory

Data Studio obsahuje dvě základní entity, které se dají nastavit.

1. Reports (Reporty) – každý report obsahuje minimálně jednu stránku a jeden datový zdroj.
2. Data Sources (Datové zdroje) – datové zdroje se dělí na jednotlivé konektory, díky kterým můžeme připojovat data z různých zdrojů. Například AdWords nebo Google Analytics (viz obrázek vpravo).

Všechny základní konektory jsou logicky od Google a pro přidání dalších zdrojů je nutné využít doplňků v Google Sheets jako je například Supermetrics. Přidání zdrojů můžeme provádět při zakládání reportu, na hlavní stránce a také přímo v editačním prostředí každého reportu.

Zakládání reportu

Založení reportu provedeme kliknutím na ikonu +. Při založení reportu se zobrazí okno pro výběr datového zdroje. V tomto ukázkovém reportu jsem jako datový zdroj zvolil [Sample] Google Analytics. Vybraný datový zdroj nemusí být jediný. Ke každému reportu můžeme přiřadit více datových zdrojů.

Vytvořenou čistou stránku reportu si rozdělíme do tří částí – na hlavičku a dvě poloviny. Data Studio totiž samo o sobě neumí přichytávání objektů ke krajům, případně ke středu stránky. Proto si musíme pomoci dalšími objekty. Toto rozdělení stránky provedeme pomocí obdélníků, ze kterých vytvoříme jednotlivé části s hlavičkou dokumentu. Jako další si přidáme nadpis reportu pomocí vkládání textu.

Dále můžeme přidat nadpis a pojmenovat si stránku, na které budeme tvořit grafy i celý report.

Základ máme vytvořený. Pro zobrazení výstupu ostatním uživatelům, kteří nemají editační právo, stačí přepnout editační tlačítko v pravém horním rohu. Touto volbou se změny potvrdí a překlopí se na ostrou verzi. Pokud mají uživatelé právo na úpravu reportu, mohou zasahovat do práce stejně, jako je tomu v Google Sheets. Na obrázku níže jsou vyznačeny spolupracující osoby (červeně) a editační přepínač (modře).

Tvorba grafů

Nejdříve si vytvoříme spojnicový graf na zobrazení návštěv v čase a porovnáme jej s minulým obdobím. Jako dimenze je tedy logicky vybrán datum a jako metrika návštěvy. Nastavení stylu grafu v záložce STYLE můžeme vynechat. Dají se zde přidat třeba trendové křivky, názvy os a různé grafické úpravy. Pro přehlednost a jednoduchost graf necháme v základním nastavení.

Ve druhém sloupci si připravíme tzv. Scorecards pro vybrané metriky: Sessions, Bounce Rate, Avg. Session Duration, % New Sessions. Opět si zde můžeme udělat srovnání s minulým obdobím. Případně vypnout názvy metrik v záložce STYLE a pojmenovat je vložením české textace.

Vkládání ostatních grafů je obdobné. Do reportu přidáme typ grafu Area Chart se základním nastavením, které zobrazuje podíl jednotlivých zdrojů na návštěvnosti.

Dále vytvoříme Bullet Chart na odpočítávání tržeb k dosažení zvoleného cíle. U tohoto grafu se musí nastavit mezní hodnoty pro jednotlivé části. Dají se nastavit pouze tři, takže dává smysl rozdělit graf přibližně na třetiny. Případně z nich udělat důležité mezníky. Například první pole je ve velké ztrátě, druhé je přibližně na nule a poslední pole by představovalo zisk. Toto si musí každý rozhodnout sám dle svého uvážení. Já jsem zvolil na ukázkových datech mezníky tak, jak jsou zobrazené na obrázku.

Dalším výstupem pro tento report bude tabulka Default Channel Grouping. Tedy srovnání jednotlivých kanálů podle několika vybraných metrik: Sessions, Transactions, Revenue, Ecommerce Conversion Rate. Po přidání metrik a zvolení dimenze Default Channel Grouping seřadíme tabulku podle konverzního poměru. Pro lepší orientaci v tabulce si v záložce STYLE obarvíme pozadí lichých řádků na světle šedou barvu.

Dalším grafem je typ Geo. Pro tento datový zdroj jsem zvolil mapu USA. Samozřejmě pro datové zdroje z ČR se dá zvolit mapa ČR případně Evropy. Pro zvýraznění hustoty návštěvnosti si v záložce styl vybereme barvy pro maximální, minimální a střední hodnotu.

Jako poslední vytvoříme grafy pro typy publika pomocí koláčového grafu. První graf odlišuje publikum dle pohlaví a druhý dle věku. Oba grafy se vytváří stejně, jen se mění zobrazovaná metrika. V záložce STYLE zvolíme pozici legendy, která bude nejvíce vyhovovat a report je téměř hotový.

Tvorba filtrace a časových rozpětí

Další velmi důležitou funkcí je filtrace a nastavení svého vlastního datového rozpětí. Tyto dvě možnosti mají pár pravidel. Vždy záleží, pro jaké účely chceme filtrace použít. Můžeme filtrovat celou stránku nebo skupinu prvků (grafů) případně jen jeden prvek. Odvíjí se to od toho, jak máme nastavené časové rozpětí u jednotlivých prvků reportu. Časové rozpětí totiž nemusí být dynamické, můžeme ho nastavit i staticky. Pokud nastavíme statickou hodnotu už nemůžeme pomocí vložených date pickerů na stránce časové rozpětí měnit. Defaultně je u všech grafů na stránce nastavená hodnota Auto (dynamická varianta) v poli Default Date Range.

Pokud je nastaveno vše defaultně a jednotlivé prvky nemáme rozděleny do skupin, tak vložená filtrace nebo časové rozpětí platí pro všechny prvky na stránce.

Při vytváření časového rozpětí zvolíme náš vlastní Default Date Range, který nastavíme dynamicky na 14 dní zpětně. Případně můžeme zvolit ostatní dynamické hodnoty jako posledních 7 nebo 30 dní. Pokud při vytváření neprovedeme tuto úpravu, nástroj bude brát časové rozpětí 28 dní vyjma dnešního dne.

Jako úplně poslední prvek do reportu vložíme filtraci podle zdrojů návštěvnosti. Tato filtrace je opět nastavená defaultně v nástroji. Stačí ji vložit do reportu. Zde provedeme úpravu v záložce STYLE, abychom z tabulkového výběru měli rozbalovací menu, které je pro tento report praktičtější.

Tímto je vytvořený celý report, který vypadá následovně:

Seskupování

Jen pro ukázku zde ještě ukážu seskupování prvků na stránce, které je velice jednoduché. Zejména pro filtrace a časové rozpětí u reportů, kde je více datových zdrojů, tuto možnost určitě každý rád využije. Pro seskupení prvků na stránce stačí všechny prvky označit a vybrat možnost Group. V tomto seskupení musí být samozřejmě zahrnut i filtr nebo časové rozpětí, které chceme, aby pro danou skupinu platilo.

Závěrem

Data Studio od Googlu je povedený nástroj pro tvorbu dobře vypadajících reportů především ze světa online marketingu. Samozřejmě by zde mohlo být na výběr víc typů reportů, datových zdrojů a nebo i uchytávání objektů. To vše ale kompenzuje fakt, že je tento nástroj velmi jednoduchý. Při tvorbě podobných základních dashboardů se zkrátka nenadřete.

Pokud se chystáte tento nástroj využít, případně byste chtěli pomoci s vytvářením reportů z různých zdrojů, neváhejte nás kontaktovat.

Cookies zná už dnes asi každý uživatel. Především díky nutnosti odsouhlasení jejich využití prakticky na každém webu. Google Analytics používají cookies pro identifikaci uživatele. Parametr cookieDomain pak určuje doménu, pod kterou se má cookie uložit.

Možnosti nastavení

V kódu Universal Analytics existují dvě možnosti, kde lze cookieDomain nastavit. Buď jako nepovinný třetí parametr v příkazu create nebo v poli, kde se dají nastavit další vlastnosti pro danou cookie, jako je například doba expirace.

ga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'medio.cz');

ga('create', 'UA-XXXXX-Y', {
  'cookieDomain': 'medio.cz',
});

V GTM je toto nastavení podobné. Jen u tagů Analytics přidáme proměnnou do Fields to Set.

Nastavení cookieDomain v GTM

Automatizace cookieDomain

Výše uvedené příklady nastavení však nejsou úplně ideální, protože jim chybí dynamičnost. To může vést k problémům při špatném nastavení kódu, například při změně domény. Úplné opomenutí tohoto nastavení může vést k dalším problémům. Proto existuje hodnota, kterou můžete použít na každém webu a která toto nastavení automatizuje. Stačí hodnotu konkrétní domény nahradit za auto. Ve výsledku by implementovaný kód měl vypadat takto:

ga('create', 'UA-XXXXX-Y', 'auto');

Tento zápis říká Google Analytics, aby byly cookies nastaveny na nejvyšší úroveň domény. V případě webu blog.medio.cz se cookie uloží pod medio.cz. Kód ale můžu bez problému zkopírovat i na web www.datarestart.cz a cookie se úspěšně uloží pod datarestart.cz. V rámci GA je to dostupné prakticky od začátku. V GTM bylo nastavení velmi dlouho nepoužitelné a bylo přidáno až loni. Výrazně vám to zjednoduší nasazení měření a vyvarujete se následujícím chybám.

cookieDomain a chyby měření

Kam zmizeli noví návštěvníci?

Identifikace uživatele je pro spojování jeho akcí do návštěv klíčová. Žádný hit do Google Analytics neodejde bez ID uživatele. Hit může chybět například, pokud se pokusíte cookie uložit pod jinou doménu než tu, na které se uživatel nachází. Například na blog.medio.cz je možné prostřednictvím cookie uložit domény blog.medio.cz nebo medio.cz. Pokud bych ale třeba cookieDomain nastavil na google.cz, tak se žádné ID uživatele neuloží. U nového měření nebudou GA nebudou měřit vůbec žádná data. A pokud jste změnili nastavení měření, které do té doby fungovalo správně, tak se vám přestanou měřit noví návštěvníci.

Další chybou může být špatné měření mezi subdoménami. Pokud nastavení cookieDomain úplně opomenete, tak se cookies ukládají pod doménu pouze zkrácenou o www. Například tedy uživatel, který přijde na blog.medio.cz a proklikne se na www.medio.cz je pro Analytics úplně novým uživatelem. Přestože měření probíhá rámci stejného účtu. Tato chyba navíc není úplně konzistentní. Pokud by uživatel před návštěvou blogu navštívil www.medio.cz, tak bude pro Analytics tím stejným uživatelem i na subdoméně, protože tam je jeho ID dostupné. Určitá část uživatelů má tedy v rámci Analytics dvě různé a zcela oddělené identity. Hodnoty metrik jsou tak vyšší, než by měly správně být.

Závěrem

Společně s měřícím ID je cookieDomain jedním z nejdůležitějších nastavení. Všechna nová měření jsou dnes již v základu nastaveny na hodnotu auto a měřící kód funguje korektně napříč doménami a subdoménami. Přesto doporučuji nastavení cookieDomain, především u dříve nasazených měřicích kódů, zkontrolovat a případně opravit.

Pozor, pokud používáte GTM. Tam to v základu nastavené není a je nutné postupovat dle výše uvedené sekce Možnosti nastavení a proměnnou Value ve Fields to Set správně nastavit jako auto.

O jaký limit se jedná?

Jde o limit velikosti odesílaných dat, tzv. hitu. Pokud máte na stránce základní kód Google Analytics nebo Universal Analytics, tak sám od sebe na každé stránce odesílá tzv. pageview. Ta obsahuje nejrůznější informace o stránce: její doménu, cestu, název. Současně se posílá celá řada informací dalších, jako rozlišení a barvy monitoru, používaný jazyk, druh prohlížeče a mnoho dalšího.

Dosud se však jednalo o poměrně malé množství dat, které do příchodu Enhanced Ecommerce, nikoho příliš netrápilo. S nástupem Enhanced Ecommerce, v jejich plné implementaci, však přibylo do reportů elektronického obchodu mnoho nových dat, která je potřeba posbírat a odněkud poslat. A tím místem je standardně právě počítač vašeho uživatele.

Aby servery Googlu unesly velký nápor dat, přidal Google do své JavaScriptové knihovny (analytics.js) limit. Díky tomu se po překročení datové velikosti už neodešlou data žádná. Hraniční limit je 8192 bytů. Co to vlastně znamená, a jak se daná velikost dat počítá, si řekneme níže.

Jak se skládají data?

Zaběhnu teď trochu do hloubky webů. Jakmile si uživatel načte vaši stránku, tak se začnou z vašeho serveru stahovat data (HTML stránka). Prohlížeč si je přečte a zjistí, že má stáhnout nějaký JavaScriptový soubor analytics.js (hlavní řídící knihovna Universal Analytics). Stáhne ho a současně s tím, si přímo v HTML kódu té stažené stránky, přečetl, že má spustit nějaký jiný JavaScript. To je ten kus kódu, který vás vždy GA nutí vložit do hlavičky vašeho webu. Tenhle JavaScript nějakým způsobem reaguje s řídící knihovnou, co se stáhla. Ve výsledku posbírá všechna možná data a na pozadí udělá tzv. AJAXový request, kterým všechna posbíraná data odešle na server Google Analytics.

Request je ve své výsledné podobě jen obyčejná URL adresa a vypadá nějak takto:

http://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=pageview&dl=http%3A%2F%2Fwww.medio.cz%2F&dp=%2F&ul=en-us&de=UTF-8&dt=Medio%20Interactive&sd=24-bit&sr=1920x1080&vp=1903x955&je=1&fl=19.0%20r0&_utma=162604515.73130048.1442481266.1443001465.1446205687.7&_utmz=162604515.1446205687.7.2.utmcsr%3Dfacebook.com%7Cutmccn%3D(referral)%7Cutmcmd%3Dreferral%7Cutmcct%3D%2F&_utmht=1447063452786&_u=SCCCgAAj~&jid=1801047489&cid=73130048.1442481266&tid=UA-35958405-1>m=GTM-T4DR3S&cd6=86b9b882-f8ec-b02a-7287-5079c980ab23&cd7=0&z=802881888

Trochu to rozdělím. První část je samotná adresa serveru, kam se ta data posílají:

http://www.google-analytics.com/collect

Pak následuje otazníček a za ním už jen sada parametrů a jejich hodnot:

?v=1&t=pageview&_s=1&dl=http%3A%2F%2Fwww.medio.cz%2F&dp=%2F&ul=en-us&...

URL je pořád poměrně nečitelná, zkusím to rozsekat na jednotlivé parametry:

?v=1
&t=pageview
&dl=http%3A%2F%2Fwww.medio.cz%2F
&dp=%2F
&ul=en-us
&...

Nyní je konečně trochu vidět, co se tam posílá, ale pořád to není ono. Je to tím, že URL je encodovaná. To je proces, kdy se z hezké normální URL, stanou ty divné paskvily plné procent s nesmyslnými písmeny a čísly. (%2F = /, %3A = :) Pokud URL dekóduji, vypadá nějak takto:

?v=1
&t=pageview
&dl=http://www.medio.cz/
&dp=/
&ul=en-us
&...

Teď už je URL bez problému čitelná a konečně vidíte, co se vlastně posílá. Parametr t (type) určuje, že posíláme typ hitu pageview. Parametr dl (document location) označuje celou URL stránky, parameter dp (document path) upřesuje konkrétní cestu stránky (to za lomítkem dál, ale včetně lomítka!), ul (user language) označuje nastavený jazyk mého prohlížeče atd.

Tím jsme si ukázali, kde se berou data, a jak se odesílají na server. Nezmínil jsem ale to nejdůležitější – velikost. Zpravidla platí jednoduché pravidlo – 1 znak = 1 byte. Posíláte-li si na vašem webu vlastní dimenze, imprese Enhanced Ecommerce, informace o detailu produktu, sečtěte si délku všech jejich znaků, názvů jejich parametrů a rovnítek (dl, t, dp, ul, …) a de facto to máte.

Pozor! Ten, kdo pozorně četl, si uvědomí ještě jednu věc. Takhle se to úplně počítat nedá. Vzpomeňte na enkodování URL. Co to znamená v praxi? Každý speciální znak (třeba lomítko „/“) najednou není jeden znak, ale rovnou tři znaky (%2F) a tedy i 3 byty. A to pořád není všechno. Chcete mít v GA hezká data s diakritikou? Takové „ě“ po enkodování vypadá takto: %C4%9B. Tedy dokonce 6 bytů.

Jak zjistit limit?

Cesty jsou dvě. Každá z nich má to svoje.

1. Odchytit odchozí HTTP requesty a spočítat jejich počet znaků.
2. Zastavit si GA ve chvíli odesílání a nechat si velikost vypsat.

Zjistit počet znaků

Tuto metodu osobně nedoporučuji, ale pro některé technicky méně znalé, může být jednodušší. Musíte si odchytit odchozí request a zjistit, kolik má výsledná URL znaků. Request si můžete odchytit pomocí různých pluginů nebo programů, ale také přímo v prohlížeči. Každý prohlížeč má tzv. vývojářské nástroje a má je implementované malinko jinak. V Google Chrome, IE a Edge je to klávesa F12. Firefox potřebuje zvláštní rozšíření Firebug. Pro jednoduchost použiji plugin do prohlížeče Live HTTP Headers. Ten je dostupný snad pro všechny prohlížeče a jeho ovládání je vcelku intuitivní.

Pomocí pluginu si načtete kompletní HTTP komunikaci vašeho webu a ve spleti různých URL adres najdete URL směřující na server www.google-analytics.com/collect.  Zde si zobrazíte její detail a zkopírujete její parametry. To následně vložíte do nějakého programu na počítání znaků. No a to je vše, máte velikost vašeho hitu.

Zjistit přímo bytovou velikost

Druhý způsob je metoda, která vyžaduje trochu více úsilí při prvním použití, ale ve výsledku je mnohem rychlejší. Ukážu vám, jak to dělám v prohlížeči Google Chrome, v ostatních prohlížečích, by to mělo být velmi podobné.

Začnete tím, že si otevřete vaši stránku a vývojářské nástroje, kde si překliknete na záložku sources. V mém případě otevírám www.medio.cz a vývojářské nástroje v Chromu = klávesa F12 + překlik na záložky Sources/Zdroje. Dále v levém sloupci všech scriptů otevřete adresář www.google-analytics.com a klinete na soubor analytics.js. V prostředním sloupci by se vám měl zobrazit jeho obsah. Toho se nemusíte děsit. Klikněte v levém dolním rohu prostředního sloupce na ikonku složených závorek, aby kód „zkrásněl“.

Pak klikněte kamkoliv do kódu a zmáčknete kombinaci kláves pro vyhledávání (Ctrl + F). Do vyhledávacího pole vepište 8192. Kód by vám měl přeskočit a vypadat cca takto (trochu se lišit může).

Najděte řádek, kde se porovnává číslo 8192 v nějaké podmínce (else if (8192 >= b.length)) a pak ho označte kliknutím na číslo řádku. U mě je to momentálně řádek 215. Pozor na to, že ta podmínka může mít časem trochu jiný tvar, vzhledem k tomu, že se kód Google Analytics aktualizuje. Udělejte reload stránky. Pokud se stránka načetla bez jakékoliv změny, znamená to patrně, že velikost vašich dat nedosahuje ani prvního limitu 2036 bytů, který je nastavený jen z určitých technických důvodů a nemusí vás nijak trápit. Takže můžete být úplně v klidu a nic neřešit.

Pokud se stránka zasekla a vyskočila na vás zpráva typu „Paused in debugger“, znamená to, že velikost vašich dat překročila první limit a JavaScript došel až k bodu, kdy velikost porovnává s druhým limitem. V takovém případě se právě zastavili na tzv. breakpointu, který jste před chvíli vytvořili kliknutím na číslo toho řádku. Abyste zjistili velikost dat, přepněte se do záložky console, kam napište to, s čím se porovnává hodnota 8192. V mém případě b.length a dejte enter. Ihned vám to vrátí číslo, což je skutečná datová velikost odesílaných dat.

Pokud se nad tím zamyslíte a trochu více si v tom pohrajete, tak zjistíte, že tento postup opět nedělá nic jiného, než že počítá znaky ve výsledné URL. Pro mě osobně je ale pohodlnější hlavně z toho důvodu, že pokud se chci podívat na další stránku, tak ji prostě otevřu a breakpoint stále funguje, takže nemusím znovu odchytávat requesty, hledat, kopírovat, atd. Navíc obvykle funguje i napříč weby, takže pokud nechcete sledovat limity GA i u konkurence, nezapomeňte na konci ten breakpoint zase vypnout – opět kliknutím na číslo řádku.

Znáte ještě nějaký další způsob? Podělte se s námi!

Dosud jste byli v Google analytics omezeni jen na ty metriky, které standardně sledoval a nabízel systém sám za sebe, případně na vaše vlastní metriky, do kterých jste si ale museli sami natvrdo nahrát jejich hodnoty.

Teď přibývá třetí typ: počítané metriky (v angličtině Calculated Metrics). Jak už název napovídá, můžete si definovat svou vlastní novou metriku tak, že definujete nějaký vzoreček, kterým spočítáte její hodnotu z ostatních již existujících metrik. A tu pak přímo použít ve svých reportech.

K čemu se počítané metriky hodí?

Díky počítaným metrikám si najednou umíte přímo v reportech zobrazit spoustu čísel, které tam dosud chyběly. A když jste s nimi i přesto chtěli pracovat, tak jste si je museli spočítat v hlavě nebo nějakém nástoji mimo Google Analytics.

Když jste třeba potřebovali dostat ukazatel ARPU (Average Revenue Per User), tedy průměrné tržby na jednoho uživatele, museli jste si do jednoho sloupce zobrazit počet uživatelů, do druhého tržby. A pak si je mezi sebou někde v hlavě vydělit. Anebo si ty dva sloupce vyexportovat někam ven z Google Analytics a vydělit si je mezi sebou třeba nějakým vzorečkem v Excelu.

Teď si prostě založíte počítanou metriku, tedy další „sloupeček“ v tabulce, v jejíž definici jenom zadáte, že se má spočítat jako tržby děleno počet uživatelů, a je to:

Obdobně velkým problémem dosud bylo, že jste si sice mohli do Google Analytics posílat refundace, tedy storna a vratky jednotlivých transakcí. Ale ty se evidovaly zvlášť, zcela odděleně od původních tržeb, takže jste pak bez složité segmentace nikde neviděli v jednom sloupci výsledné tržby očištěné právě o storna či vratky. Dnes si stačí založit počítanou metriku „Čisté tržby“, kterou spočítáte jako „Tržby – Refundace“.

Pokud znáte svoji průměrnou maržovost a máte takový sortiment, kde je maržovost napříč objednávkami podobná, například 15 %, tak si můžete založit metriku „Marže„, kterou necháte spočítat jako „Tržby * 0.15“.

A když už budete mít v Google Analytics hrubou marži (ať už zmíněným vynásobením průměrnou maržovostí, nebo prostě díky tomu, že si posíláte svou skutečnou marži společně s každou uskutečněnou objednávkou přes Measurement Protocol), tak si hned můžete přes Data import posílat do Google Analytics i nákladová data. A nakonec si definovat vlastní metriku „Zisk“ jednoduchým vzorečkem „Marže – Náklady“.

A od zisku je už jen krůček třeba k návratnosti jednotlivých reklamních kanálů, tedy k počítané metrice „ROI„, definované vzorečkem „(Zisk – Náklady) / Náklady“. Vítejte do světa skutečné analytiky.

Tohle bylo jen několik málo příkladů, možností je neomezeně a snad už chápete mé nadšení, protože počítané metriky opravdu posouvají Google Analytics zase do další ligy.

Jak počítané metriky založit?

Celý postup je popsaný v dokumentaci Google Analytics, takže jenom stručně bodově:

• Počítané metriky se nastavují pro každý výběr dat zvlášť. Takže nejprve v administraci svého Google Analytics účtu vyberete napravo požadovaný výběr dat.
• Pod ním otevřete sekci „Počítané metriky“ a kliknete na tlačítko „Přidat počítanou metriku“.
• Ve formuláři pak už zadáváte definici metriky jako takovou:
  • Běžné jméno, pod kterým bude viditelná v reportech
  • Externí jméno, pod kterým bude dostupná zejména v různých API
  • Datový typ – celé číslo, desetinné číslo, čas, procenta…
  • Samotný vzoreček, ve kterém kromě ostatních existujících metrik můžete používat základní aritmetické operátory + – * /, dále pak závorky pro vyznačení priorit a konstantní čísla, včetně desetinných.

To je celé. Metrika se vám okamžitě objeví v nabídce mezi ostatními metrikami. Primárně se očekává, že ji budete používat při sestavování vlastních dashboardů a zejména vlastních reportů.

Další poznámky k počítaným metrikám

Otázka, která vás asi hned napadne, proč nevidíte počítané metriky ve svých Google Analytics. Dá se očekávat, že novou funkci bude Google zapínat jednotlivým účtům postupně v následujících týdnech až měsících. Takže trpělivost, i na vás určitě brzy dojde.

Nepříjemné jsou limity, které Google na počítané metriky uvalil. Aktuálně je počet omezen na nejvýše 5 v jednom výběru dat, pokud používáte standardní Google Analytics zdarma, takže bohužel je nutné hodně šetřit a rozmýšlet, co vlastně opravdu nutně potřebuji vidět. V placených GA Premium je pak počet navýšen na 50 metrik na jeden výběr dat.

Google bude brzy rozšiřovat možnosti vzorců počítaných metrik o další operátory respektive funkce. Z tohoto pohledu to asi ještě dlouho bude slabota, odhadoval bych možná tak nějaká sčítací, průměrovací, min a max funkce a šmytec. Navíc mi přijde, že Google k syntaxi vzorců nepřistupuje nijak systematicky a promyšleně, spíš dost nahodile, když někoho napadne, co by to taky ještě mohlo nabízet a počítat. Zkuste si to porovnat s propracovanými a promyšlenými jazyky pro definici metrik, jak je známe z jiných analytických nástrojů, jako je třeba MAQL.

Počítané metriky se počítají on-the-fly v reálném čase, tedy v okamžiku, kdy si necháte vypsat každý jeden report. Což je na jednu stranu hodně užitečné, protože jsou k dispozici hned po jejich vytvoření a fungují i zpětně na jakákoliv historická data. Na druhou stranu budou zejména v standardních gratis Google Analytics ještě víc zpomalovat počítání a vykreslování reportů, nemluvě o riziku dřívějšího vzorkování.

Související články

• Google support: Calculated metrics
• 25 Calculated Metrics for Google Analytics

Seznam referrer spamu, na který můžete v Google Analytics narazit, se neustále rozšiřuje. Stále častěji také najdete v GA mezi referraly pochybně vypadající doménu duckduckgo.com. Odfiltrovat ji, by však byla chyba.

Pokud máte přístup do Google Analytics alespoň u nějakého středně velkého webu, je velká pravděpodobnost, že tam duckduckgo.com uvidíte. První návštěvy z tohoto zdroje můžete očekávat především z přelomu let 2014 a 2015. Možná, že prvních pár “vlaštovek” objevíte i v letech 2013 nebo 2012. Ale spíš bych s tím nepočítal, pokud se nejedná o Analytics většího zahraničního webu.

Kde se duckduckgo.com vzalo a co to je?

Vyhledávač s poutavým názvem DuckDuckGo založil v roce 2008 ve Spojených státech investor a entrepreneur Gabriel Weinberg. Můžete ho potkat na Twitteru a diskuzních fórech pod přezdívkou @yegg. Nevyčerpatelnou ochotou odpovídat na veškeré dotazy a aktivní participací na fungování komunity, odvrátil Weinberg předčasný konec tohoto vyhledávače na internetovém smetišti. V roce 2011 se také účastnil startupových soutěží, které mu zajistily zájem několika angel investorů. Díky nim a společnosti Union Ventures nakonec získal dostatek financí pro uspokojivý rozvoj svého projektu.

Inspirací se při výběru jména vyhledávače stala Weinbergovi dětská hra Duck Duck Goose. Přestože se tento název nedá dobře využít jako sloveso, objevuje se snaha zavést výraz “duck it” jako alternativa ke klasickému “google it”.

Technologie vyhledávače

S ohledem na použité technologie se nejedná o klasický vyhledávač ale “hybridní”. DuckDuckGo totiž výsledky vyhledávání agreguje z různých zdrojů pomocí API. Jen zčásti využívá vlastního crawlera (tzv. DuckDuckBot). Mezi zmíněné zdroje patří například Bing, Yahoo, Yandex či Wikipedia. Jednu dobu se také spekulovalo o tom, že DuckDuckGo je pouze nadstavba/agregátor Bingu. Tato zpráva se nakonec nepotvrdila.

DuckDuckGo si neklade za cíl vybudovat velký index a netají se využíváním zdrojů třetích stran. Sám Weinberg řekl, že crawling a indexace jsou velmi drahé a časově náročné procesy, pro které nemají přebytečné peníze. Ani nedává smysl v tomto soupeřit s Googlem. Z toho důvodu se DuckDuckGo zaměřuje na tři aspekty vyhledávání, které ostatní vyhledávače zanedbávají. Které to jsou?

Tři přednosti vyhledávače

První přednost je uživatelská přívětivost. Vyhledávací rozhraní DuckDuckGo je velice jednoduché. Stejně tak i samotné výsledky vyhledávání jsou přehledné a osekané o balast ve formě velkého množství reklam. Podobně jako jiné vyhledávače pochopitelně i DuckDuckGo vydělává primárně reklamně. Žádný remarketing. Reklamy jsou kontextové na základě zadaného vyhledávacího dotazu. Pro fungování a cash flow tohoto vyhledávače je to prý plně dostačující.

Druhou výhodou je relevance a kvalita výsledků vyhledávání. Důraz je kladen především na kvalitní agregační a především vyhledávací algoritmy. Relevance výsledků vyhledávání je na prvním místě. Hodně úsilí je také věnováno vybudování tzv. Instant Answers. Je to obdoba Knowledge Graphu od Google. Na určité vyhledávací dotazy se vám zobrazí okamžité odpovědi nebo relevantní úryvky z Wikipedie.

Třetím benefitem je zachování soukromí uživatelů. Díky tomu se stal DuckDuckGo skutečně populární a je to zároveň jeho hlavní marketingová zbraň. Tento vyhledávač totiž o svých uživatelích nesbírá žádná data. Umožňuje tak kompletně anonymní brouzdání na internetu. Také nenabízí personalizované výsledky hledání. Všichni uživatelé vidí u konkrétního vyhledávacího dotazu stejné výsledky.

Dílčí úspěchy

O DuckDuckGo se čím dál tím více mluví i píše a nabírá na popularitě. Ve stručnosti proto uvedu některé dílčí úspěchy a zajímavé články z posledních let.

• V dubnu 2014 o DuckDuckGo píše New York Times.
• V září 2014 Apple přidal možnost si v iOS8, OS X a prohlížeči Safari zvolit jakou defaultní vyhledávač DuckDuckGo. Díky tomu za necelý rok vyhledávač vzrostl o 600%.
• V listopadu 2014 byl DuckDuckGo zařazen do nové verze Firefoxu mezi vyhledávače, které je možné vybrat jako defaultní.
• V květnu 2015 proběhl zásadní redesign DuckDuckGo.
• Později v květnu 2015 magazín Time označil DuckDuckGo jako “Anti-Google” a mluví se o něm jako o nejprogresivnějším a nejnebezpečnějším konkurentovi pro Google.
• V červnu 2015 překonal DuckDuckGo hranici 10 milionů vyhledávacích dotazů za den. Pro srovnání, Google má kolem 3,5 miliardy vyhledávacích dotazů denně.
• DuckDuckGo aktuálně figuruje na 5. pozici v Alexa žebříčku vyhledávačů.

Rychlý pohled do Google Analytics

Tři různě velké weby a přístupy z DuckDuckGo

Dle některých zpráv může u vybraných (zahraničních) webů DuckDuckGo údajně dělat až 18 % referral návštěvnosti (!nepotvrzeno, neověřeno!). Možné to sice je, ale pojďme se raději podívat na 3 rozdílné reálně existující weby a jejich GA. Žádné velké zázraky se tam nedějí. Podíl návštěvnosti činí přinejlepším 0.03 %, což není zrovna mnoho. Zajímavý je prostřední web – středně velký eshop. Všimnout si můžete nízké míry opuštění a vysokého konverzního poměru. Právě na tomto eshopu jsem vyhledávač poprvé zaregistroval.

Velký zahraniční web	Středně velký eshop	Malý obsahový web

DuckDuckGo referrers

• duckduckgo.com

– běžný zdroj návštěvnosti v cca 95 % návštěv

• r.duckduckgo.com

– redirectovací URL pro staré prohlížeče, které neumí pracovat s meta referrery
– více viz https://duck.co/help/results/rduckduckgocom

• images.duckduckgo.com

– přístup přes vyhledávání obrázků

Srovnání Yahoo, Bing a DuckDuckGo

Z méně používaných vyhledávačů v ČR dominuje Bing, daleko za ním Yahoo a až úplně na konci DuckDuckGo. Časem uvidíme zda DuckDuckGo zvládne překonat alespoň jednoho z těchto dvou konkurentů. V každém případě je zřejmé, že pro Google v této chvíli zásadním konkurentem zcela určitě není.

Přidejte duckduckgo.com mezi vyhledávače

Google automaticky nerozpoznává všechny vyhledávače. Je tedy nutné si některé přidat v Google Analytics manuálně, aby přestaly padat do referralů ale do organicu. DuckDuckGo je jeden z nich. Pokud nevíte jak na to, pomůže vám návod na následujícím screenshotu.

Pro zajímavost. V případě střetu DuckDuckGo a Google se G. Weinberg jednou vyjádřil ve smyslu, že jim Google háže klacky pod nohy a je k nim v některých ohledech neférový. Toto může být jedna z ukázek. Původně se to týkalo přidání DuckDuckGo mezi vyhledávače v prohlížeči Chrome. Psal se rok 2012. K tématu se tenkrát vyjádřila SEO a PR specialistka Mihaela Lica Butler ve článku DuckDuckGo Vs. Google – The War Gets Dirty pro Search Engine Journal. Počínání Google však označila za naprosto běžné a naopak komunikaci DuckDuckGo, potažmo Weinberga, za zavádějící a neférovou. V diskuzi pod článkem naleznete i Weinbergovy rozsáhlé komentáře.

Závěrem

Podle některých dostupných údajů se může zdát, že trend soukromí na internetu postupně klesá. Ovšem velký zájem o vyhledávač DuckDuckGo, jehož hlavní předností je především zachování soukromí uživatelů, spíše prokazuje opak. Podle grafu z Google Trends se růst vyhledávače mírně svezl na kauze Edwarda Snowdena. Zájem o podivnou kauzu bývalého zaměstnance CIA klesá. Oproti tomu podíl ve vyhledávání, celková popularita a počet uživatelů vyhledávače roste. Těžko odhadovat jak se DuckDuckGo bude rozvíjet dále. Uvidíme, jestli se mu podaří dotáhnout se alespoň na úroveň Yahoo či Bingu. Těžko dělat závěry z toho mála dat, co nyní máme k dispozici.

Stručný slovníček pojmů

Hybridní vyhledávač – využívá více informačních zdrojů, nejen data získaná díky svému crawleru. Výsledky vyhledávání generuje pomocí vlastních algoritmů.
Referral – zdroj návštěvnosti z odkazů.
Referrer – zdroj odkazu.
HTTP referer – identifikační pole adresy (URI) zdrojového webu v HTTP headeru. Jedno chybějící r je překlep, ze kterého se stal postupem času standard.
Meta referrer – relativně nový meta tag, který se umisťuje do hlavičky webu. Určuje zda budou údaje o referreru poslány dál. Více v článku Cyruse Sheparda na MOZ: The Meta Referrer Tag: An Advancement for SEO and the Internet.

Na příští týden připravuji druhý díl článku, ve kterém představím několik užitečných vychytávek (Instant Answers) ve vyhledávání DuckDuckGo.

Co si myslíte o novém vyhledávači? A jaký je váš názor na soukromí na internetu (např. ve vztahu k remarketingu)?

DuckDuckGo.com – díl II. – Instant Answers ⇨

Jak to chodí na MeasureCampu

MeasureCamp je velká událost pro všechny nadšence do digitální analytiky. Slouží především k networkingu, výměně zkušeností a znalostí, poznávání lidí nebo nových cest ke zkušenostem.

Jde o (ne)konferenci či chcete-li barcamp. Není předem daný žádný pevný program, řečníkem může být kdokoli z účastníků, kdo má k webové analytice co říci. Harmogram se sestavuje přímo na místě společně na začátku dne z témat, která jednotliví návštěvníci nabídnou.

MeasureCamp se koná o víkendu. Každý z účastníků je tak na konferenci dobrovolně ve volném čase. Všechni, s kým se na MeasureCampu potkáte, jsou tak lidé, kteří webovou analytiku nebo online marketing berou vážně a je jim víc, než jen pouhou prací.

Žádná teorie. Většina účastníků není profesionálnimi speakery, ale jsou prefesionály ve webové analytice se spoustou praktických zkušeností, o které se chtějí podělit.

MeasureCamp je zdarma. Organizování celé (ne)konference je hrazené ze sponzorských darů partnerů, kteří věří v dlouhodobé vzdělávání a rozvíjení komunity okolo webové analytiky. Nebojte se, nečekají vás žádné prvoplánovitě prodejní prezentace.

Chcete-li navnadit ještě více, přečtěte si zápisky Adama Šilhana ze čtvrtého, pátého a šestého londýnského MeasureCampu.

Přijďte na pražský MeasureCamp

První český MeasureCamp se uskuteční v sobotu 12. září 2015 v krásných prostorách společnosti Etnetera.

Přihlásit se můžete na webu konference a vstup je zcela zdarma. První série lístků bude uvolněna již dnes a kapacita je omezena, takže s registrací určitě neváhejte!

Úroveň celé akce předznamenávají i jména organizátorů, kteří za pražským MeasureCampem stojí: Petr Havlík z Optimicsu, Honza Tichý a André Heller z Media, Lukáš Čech z Etnetery, Michal Pařízek a Jarda Vojna z Avastu, Pavel Jašek z Tipsportu, Adam Šilhan z Igloonetu nebo Roman Appeltauer z Digmato.com.

Aby vám neunikla žádná důležitá informace, navštivte oficiální web, sledujte twitter @MeasurecampCZ a přihlaste se k MeasureCamp newsletteru.

Staňte se partnerem

MeasureCamp je nevýdělečná akce, všechny náklady spojené s jeho organizací jsou pokryté příspěvky dobrovolných partnerů. Staňte se jedním z nich a pomozte nám český MeasureCamp uskutečnit. Ozvěte se nám!

Těšíme se na setkání na MeasureCampu!

Tip: Se základy tagování v Skliku vás seznámí Větrovka v článku Automatické tagování v Skliku: výhody a pasti.

Nyní se podíváme na pokročilá nastavení. Budeme se věnovat např. celkovému přínosu kampaní napříč zdroji nebo posílání názvů reklamních sestav tam, kam patří – do dimenze Reklamní sestava.

Díky tomu, že si v Mediu pojmenováváme v AdWords i Skliku kampaně stejně, můžeme nyní sledovat výkon kampaní napříč reklamními systémy.

Nastavení automatického tagování URL

Níže přikládám náhled nastavení autotaggingu Skliku, jak ho máme nastavený pro naše školení. Pod názvem kampaně si posíláme její název a sestavy dynamickými proměnnými ve tvaru {campaign}|{adgroup}.

Nezajímá nás ani tolik, které klíčové slovo spustilo inzerát, jako to, co reálně uživatel hledal. Pod klíčovým slovem si proto posíláme {query} – dotaz uživatele, který zadal do vyhledávání.

Na cílových stránkách našich kampaní máme nasazeno měření Universal Analytics, které bez dalšího nastavení umí defaultně prohledávat UTM řetězce, ať jsou uvedeny otazníkem (?) nebo mřížkou (#). V Skliku máme nastaveno, aby se do cílových URL doplňovala mřížka. Vyhledávače fragmenty (část za #) v URL ignorují. Pokud nám někde unikne unikátně označkovaný odkaz, odpadává obava vzniku duplicitního obsahu.

Od nastavení výše už je jen krůček k přehledům níže.

Dynamická proměnná adgroup a dva filtry v Google Analytics. Pár minut klikání, které povedou k zobrazování reklamních sestav ze Seznamu v příslušné a jediné správné dimenzi Reklamní sestava.

Ruční tagování má přednost před automatickým. Před zapnutím autotaggingu zkontrolujte, že máte skutečně všechny cílové adresy inzerátů a klíčových slov očištěné od manuálního značkování.

Posílání názvů sestav do dimenze Reklamní sestavy

Zapomeňte na osvědčené utm_content={adgroup}, díky autotaggingu si zařaďte název reklamní sestavy na správné místo. Pokud si posíláte jako my v Názvu kampaně {campaign}|{adgroup}, přes násleudjící dva filtry (Pozor, jsou závislé na pořadí!) zajistíte správné roztřídění dat v přehledech kampaní a reklamních sestav.

Názvy Sklik reklamních sestav do reklamních sestav kampaní

Názvy Sklik reklamních kampaní do názvu kampaní

WTF 8, aneb kódování českých znaků

Pokud se vám v přehledech kampaní rozsypal čaj a začala se ukazovat pomršená čeština, váš web (včetně webových souborů) není kódovaný v UTF-8.

Dejte požadavek do fronty svým vývojářům, aby se pokusili kódování změnit. Jednodušší se zdá v nástroji “Automatického taggování URL” zvolit odebírání diakritiky z parametrů. Tím si ale začnete posílat bez diakritiky taky dotazy a k sjednocení se moc nepřiblížíte, protože AdWords máte nadále s diakritikou.

Jestliže je váš web v jiném kódování a nemáte momentálně kapacity řešit přechod na transkripci UTF-8, zkuste na to jít bolestněji. Ručně odstraňte háčky a čárky ve všech názvech kampaní a sestav v AdWords i Skliku.

Další filtry v Google Analytics

V Google Analytics je platnost identifikace návštěvníka (platnost jeho cookie) 2 roky od poslední návštěvy serveru. Vracející se návštěvník, jehož poslední návštěva byla z Skliku před zapnutím autotaggingu, si ponese stále původní parametry, a to po dobu až 2 let. Proto se vyplatí vytvořit filtry, které různé renoncy ručního značkování z doby kamenné převedou na preferovaná značení.

Kampaňová označení převeďte na malá písmena

Nahraďte médium ppc za cpc

 Sjednoťe source pro Seznam skrze pokročilý vlastní filtr

Mnohdy potřebujete vědět, jak si stojí jednotlivé sestavy a kampaně souhrnně za všechny reklamní systémy. Tak si to spočítejme. 1) Jednorázově zapnout autotagging v AdWords i Skliku. 2) Posílat si do Google Analytics název reklamní sestavy. 3) Nastavit v Analytics filtr, který Seznam PPC začne správně propisovat do Reklamních sestav. Trocha klikařiny, která přinese ovoce:

Jak značíte PPC kampaně? Jaký je váš osvědčený postup?

Související články

• Blog.Sklik.cz: Betaverze automatického tagování cílových URL
• Blog.Sklik.cz: Sklik Odkazy – praktické využití a reporting
• Větrovka.cz: Automatické tagování v Skliku: výhody a pasti

Kdy a kde:

Pondělí 27. dubna
Konferenční centrum City
sál Empiria
Na Strži 65/1702
Praha 4

Každoročně začátkem léta pořádáme konferenci SEO restart. Ta si už ve světě českého digitálního marketingu svou pozici a jméno vydobyla. SEO a internetový marketing je ovšem jen jednou tváří Media. Naše druhá tvář se nese ve znamení webové a datové analytiky. A protože nás data baví a chtěli jsme se pustit do něčeho nového, rozhodli jsme se připravit i druhou konferenci zaměřenou právě na analytiku: DATA restart.

Čeká vás nabitý celodenní program. Se svou přednáškou vystoupí například Tomáš Čupr, Petr Havlík, Jan Tichý a dalších pět potvrzených řečníků. O posledním, devátém, speakerovi právě probíhá veřejné hlasování. Kompletní seznam přednášejích a témat naleznete na webu datarestart.cz.

Kromě klasických přednášek jsme se rozhodli konferenci obohatit o blok šesti ignite přednášek. Pokud byste náhodou nevěděli, co to ignite je, jedná se pětiminutovou přednášku s dvaceti slidy nekompromisně se přepínajícími přesně po patnácti sekundách. Rozhodně se tedy nemusíte bát, že byste u nich usínali. Program ignite bloku brzy zveřejníme, zatím, alespoň na ochutnávku, se můžete těšit na Roberta Němce s tématem Efektivní marketing bez výzkumu je jako orgasmus bez sexu.

Celou konferenci večer uzavře společná afterparty v blízké restauraci Coolna.

Vše podstatné se dozvíte na oficiálním webu datarestart.cz. Aktuální průběžné informace pak můžete sledovat na facebookové události konference.

Těšíme se na vás!

Registrujte se právě teď!

Poctivý čtenář našeho občasníku si označuje zbožové srovnávače unikátním médiem „product“ a zbožové srovnávače se subdoménami má sdružené pod jeden zdroj. V rámci posledně zmíněného článku se filtrem posílá subdoména Heuréky do dimenze Název kampaně. Díky tomu se ale také do přehledu kampaní přepisuje „m“, což není nic jiného než návštěva mobilní verze Heuréky. Mobilní web má totiž jinou formu skládání URL adresy než desktopová. Posuďte sami m.heureka.cz/igracci/ vs. igracci.heureka.cz/, kdy produktová kategorie se u mobilní verze nepropisuje do subdomény, ale do řetězce URI.

Cíl je jasný. Sjednotit!

Do dimenze „Název kampaně“ se posílají subdomény Heureka.cz. Pod kampaněmi tak můžete najít názvy sekcí (brusle, hokejky), ale také návštěvy mobilní verze webu (m.heureka.cz).

Zbožáky se subdoménami – mobilní heuréka

Následujícím filtrem si začnete název sekcí pro m.heureka.cz ukládat pod Název kampaně.

Doporučené pořadí filtrů

Kromě bezchybně zadaného filtru je opravdu nezbytné dodržet správné pořadí filtrů. Jinak si můžete přepsat některou z podmínek, na kterou je navázán jiný filtr.

Dejte tomu čas a z přehledu kampaní se vám postupně bude vytrácet záhadné „m“. Budete si moci vyhodnocovat výkon jednotlivých sekcí za všechny zařízení dohromady. Pokud byste přeci jenom chtěli znát výkon kategorií dle jednotlivých zařízení, přidáte si do přehledu sekundární dimenzi „Kategorie zařízení“, jako tomu je na následujícím náhledu.

Související články

• André Heller: Elegantní sledování návštěvnosti z Heuréky
• André Heller: Odlišení zbožových srovnávačů v Google Analytics
• Jan Tichý: Snadná segmentace návštěv ze zbožových srovnávačů