10 טעויות שאנחנו עושים עם גוגל אנליטיקס

Google Analytics היא כבר מזמן לא מערכת שמיועדת רק למדידת מספר הכניסות לאתרי אינטרנט, וכבר כמה שנים טובות שהיא משמשת גם לפונקציות אחרות כמו למשל מעקב אחרי המרות, מכירת מוצרים, מסלול הגלישה של הגולש עד שהגיע לעמוד היעד ועוד.

אבל מסתבר שאנחנו עושים לא מעט טעויות כאשר אנחנו משתמשים במערכת: במקרה הטוב אנחנו פשוט מפספסים יכולות חשובות, ובמקרה הרע אנחנו מקבלים תמונה מעוותת שלא מאפשרת לנו לראות את התמונה הגדולה כפי שהיא באמת.

1. לא להשתמש בכלל במערכת

הרבה בעלי אתרים לא משתמשים במערכת פשוט בגלל שהם לא יודעים שהיא קיימת או שהם חושבים שהיא מסובכת מדי. נכון שיש במערכת הרבה אפשרויות ותפריטים, אבל היא בנויה בצורה שמאפשרת לראות את הדוחות החשובים ביותר כבר במסך הבית.

ההטמעה של הקוד שמפעיל את אנליטיקס לוקחת בדיוק שתי דקות וברוב מערכות ניהול התוכן אפשר לעשות זאת בלי להתעסק עם הקבצים על השרת, כך שאין ממש תירוץ לא לעשות זאת.

עוד תירוץ שהרבה אנשים מוצאים על מנת לא להשתמש במערכת הוא שהם חוששים מכך שגוגל תעקוב אחרי האתר שלהם ותעניש אותו אם הוא משתמש בשיטות קידום שלא מקובלות על גוגל. האמת היא שהקוד לא פותח שום גישה למנוע החיפוש של גוגל, ואם מישהו בצוות הבדיקה הידני של גוגל יחשוד שהאתר שלכם מקודם בצורות לא כשרות, יהיו לו מספיק דרכים אחרות לבדוק זאת…

2. לא לסנן תנועה פנימית

כאשר מדובר על אתרים קטנים, עם תנועת גולשים קטנה כל כניסה שמגיעה מכם משפיעה בצורה משמעותית על הנתונים שגורמים לעיוות בניתוח. בנוסף, אם מדובר בארגון או חברה שיש להם עשרות או אפילו מאות עובדים, יכול מאוד להיות שאלפי צפיות לא יהיו בעצם אמתיות וישקפו בעיקר בדיקות שונות או כניסה למערכת הניהול.

יצירת מסנן נעשית דרך מסך הבית -> מנהל המערכת (למטה, בצד ימין בעברית) ולחיצה על סמל המסנן ברמת החשבון או התצוגה. כאן אפשר לבחור בין כמה הגדרות מותאמות מראש שהנפוצה ביותר היא חסימת IP.

3. לא לסנן ספאם

בעיה לא פחות גדולה ואפילו חמורה יותר מתנועה פנימית היא תנועת ספאם. יש המון בוטים שמסתובבים ברשת ונכנסים לאתרים שונים תוך כדי שהם יוצרים רושם של תנועה אותנטית של גולשים אמתיים. באותו אופן שבו יצרנו מסנן לתנועה פנימית, אנחנו יכולים גם ליצור מסנן נגד ספאם.

מעבר לסינון על פי כתובת הדומיין או כתובת ה-IP ממנו יוצא הבוט, אפשר גם לסנן החוצה תנועה לא שגרתית כמו למשל גולשים מסין שמגיעים לאתר בעברית…

חשוב להדגיש שהתנועה של הבוטים לא מפסיקה, אלא רק מסוננת בדוחות. המשמעות היא שאם אתם סובלים מתופעה כמו תגובות ספאם באתר, אתם צריכים למצוא פתרון נפרד שיחסום את האתר עצמו בפני הבוטים. אפשר לעשות זאת באמצעות תוספים שונים או מערכת הניהול של חברת האחסון.

4. לא להשתמש בצורה נכונה ב-UTM Codes

UTM Tags הינם תגים מיוחדים שמאפשרים לעקוב אחרי המקורות מהם מגיעים גולשים. כך למשל, אפשר להפריד בין מספר קמפיינים שונים, מילות מפתח וכו' ולבדוק את הסטטיסטיקה של כל קבוצה בנפרד. מומלץ להשתמש ב UTM בקמפיינים בפייסבוק, ניוזלטר, קמפיין באנרים ועוד…
הכלל הוא שאם לא ניתן לנתח תנועה ממקור מסוים חייבים להשתמש ב UTM ובמרבית המקרים הוא יפתור עבורכם את הבעיה.

5. לא לבצע סגמנטציה

סגמנטציה מאפשרת להבדיל בין גולשים שונים לא רק על פי המקור ממנו הם הגיעו, אלא גם על סמך מאפיינים אחרים כמו שפה, אזור גיאוגרפי, מערכות הפעלה, דפדפנים ועוד, מה שיכול להיות חשוב מאוד לאתרים בינלאומיים. יש לא מעט דוחות מוכנים שאפשר להריץ מתוך תפריט קהלים:

6. לא מגדירים המרות

ברוב האתרים המטרה היא בסופו של דבר שהמשתמש יבצע פעולה מסוימת כמו מילוי טופס/ חייגן בנייד/ רכישה, לפעולה זו אנו קוראים המרה. את ההמרות האלו חשוב להגדיר ב-Analytics על מנת שיהיה ניתן לנתח את ההמרה שהגדרנו.

אפשר גם לחלק את ההמרה למספר צעדים על מנת לראות כמה מן הגולשים מפסיקים באמצע התהליך, לדוגמה, מכניסים מוצר לעגלת קניות אבל לא מגיעים לעמוד התשלום. (נטישת עגלת קניות)

7. לא לעקוב אחרי המרות

גם אם הגדרתם המרות, חשוב לעקוב אחרי ההמרות ולבדוק האם ההתנהגות של הגולשים באמת מתאימה למה שציפתם. לדוגמה, יכול להיות שנגלה שהגולשים שמגיעים דרך גוגל לדף שבו יש טופס הם בעלי סיכוי גבוה יותר למלא את הטופס מאשר מי שמגיע לדף הבית. במקרה הזה יכול להיות שנצטרך להדגיש את הקישור לטופס או שנטמיע את הטופס בכל דפי האתר במקום שקל לראות אותו.

8. לא לעקוב אחרי אירועים

מלבד הפרדה בין קמפיינים או בין מקורות תנועה, ל-Analytics יש גם אפשרות לנתח אירועים כמו למשל צפייה בסרטון או הורדת קובץ כמו מדריך או קטלוג מוצרים. מעקב אחרי אירועים דורשת הטמעת קוד מעקב נפרד לאלמנטים שונים באתר, כך שלפעמיים צריך עזרה של מתכנת.

9. לסמוך רק על המספרים

כאשר אנחנו בוחנים נתונים מספריים, לפעמיים אנחנו שוכחים שהמספרים האלו מייצגים התנהגויות אנושיות שיכולות להשתנות על סמך גורמים חיצונים שאין לנו שליטה עליהם. לדוגמה, תקופת חגים שבה יותר אנשים קונים ברשת או שינוי באופן בה גוגל פועל (לדוגמה, הרבה אתרים ראו ירידה חדה בתנועה אחרי עדכון פינגווין ופנדה).

לפעמיים אנחנו פשוט לא משווים את הנתונים הנכונים. לדוגמה, באתרי מסחר אלקטרוני שמשרתים גולשים ממדינות שונות, אנחנו חייבים לזכור שבכל מדינה יש כוח קנייה שונה ומחיר שנראה זול בדולרים, עשוי להיראות מאוד יקר במדינות אחרות. לכן, אם יחס ההמרה במדינות כאלו הוא נמוך יחסית, זה לא בהכרח אומר שהעמודים שלנו לא ממירים כמו שצריך (למרות שאפשר להשתמש בטקטיקות שיווקיות כמו מבצעים על מנת להפוך את הקנייה למשתלמת יותר עבור הקהלים האלו).

10. לא לבדוק דוחות של אחרים

כבר ציינו ש-Analytics היא מערכת מתקדמת עם הרבה מאוד פונקציות, ואחת היכולות היותר מעניינות שלה היא ליצור דוחות מותאמים אישית שמרכזים נתונים שונים. אפשר להציג את הדוחות האלו בדף הבית בשביל למנוע את הצורך לחפור בין התפריטים השונים.

הבעיה היא שגם יצירת הדוחות יכולה לדרוש לא מעט עבודה שחורה, ובדיוק לשם כך נוצרה הגלריה של Analytics (או כמו שהיא נקראת באנגלית, Solutions Gallery). בגלריה הזו אפשר לראות דוחות לפי קטגוריות שונות כמו רשתות חברתיות, רכישות, חיפוש ממומן וכך הלאה ולייבא את הדוחות האלו ישירות לתוך החשבון שלנו.