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Nouvelle gestion des utilisateurs dans Google Analytics

Nicolas Guillard — Tue, 12 Mar 2013 11:34:24 +0000

Google a annoncé hier dans son blog dédié à Google Analytics l'arrivée d'une amélioration de la gestion des droits utilisateurs.

La gestion des droits utilisateurs dans Google Analytics

Jusqu'à maintenant la gestion des permissions était plutôt simpliste : "utilisateur" ou "administrateur". Pour rappel, Google Analytics (GA) s'organise de la façon suivante :

Un compte (account) GA contient des suivis de site (property), chacun ayant un code UA-XXXX-N que l'on retrouve dans le marqueur présent au sein des pages d'un site, ou appelé via un Tag Management System comme Google Tag Manager. Chaque suivi de site est dérivé en profils (profiles), qui correspondent aux rapports de données et dont les statistiques affichées dépendent du paramétrage du profil et des filtres associés.

Organisation d'un compte Google Analaytics

Aussi, les droits permettent, selon "administrateur" ou "utilisateur" :

Droits utilisateurs actuels dans Google Analytics

Un administrateur d'un compte GA :

peut accéder à tous les profils,
peut accéder à toutes les données,
peut modifier le paramétrage du compte dont les droits utilisateurs, de tous les suivis de site et de tous les profils.

Un utilisateur d'un compte GA :

ne peut accéder qu'à certains profils autorisés,
ne peut accéder qu'aux rapports de données de ces profils,
ne peut pas modifier le paramétrage d'un compte GA, de suivi de site ("property") et des profils.

Ce système simpliste de tout ou presque rien a posé à plus d'une agence ou d'une organisation d'entreprise des problèmes de séparation des données et de gestion de compte GA.

Un nouveau mode d'attribution des permissions aux utilisateurs

D'abord, la documentation de cette nouvelle gestion des droits indique qu'il y a plusieurs types de permission qui pourront être simultanément attribués :

Gestionnaire d'utilisateurs (Manage Users) : permission de gérer les utilisateurs (ajout, suppression) et de l'assignation des droits.
Edition (Edit) : permission de l'administration des comptes, et de la modification des paramétrages, mais pas de la gestion des utilisateurs .
Accès aux rapports (View) : accès aux données des rapports.

Ensuite, il est question d'attribuer des droits aux différents éléments de l'organisation d'un compte GA, avec un système d'héritage de droits : les droits attribués pour un suivi de site seront les mêmes pour tous les profils inclus. Il sera possible de modifier cet héritage, mais seulement en élargissant les permissions.

Nous pouvons envisager cette organisation suivante, dans laquelle l'utilisateur d'un compte GA aura des permissions différentes pour les différents éléments d'un même compte GA: droits de paramétrage pour certains profils mais pas d'autres, la gestion des utilisateurs qu'au niveau des profils, ...

Nouvelles permissions dans Google Analytics

Google annonce la disponibilité de cette fonctionnalité dans quelques semaines, possiblement accompagnée des autres fonctionnalités annoncées mais toujours attendues par la plupart d'entre nous, que sont le choix du modèle d'attribution ou l'historique de modification d'un compte. Toutes ces nouveautés seront bien évidemment présentées dans nos prochaines formations consacrées à Google Analytics.

Conseils de marquage pour la mesure d'événement avec Google Analytics

Nicolas Guillard — Mon, 07 Jan 2013 20:26:56 +0000

La mesure des événements avec Google Analytics est l'un des principaux actes de mise en place du marqueur GATC (Google Analytics Tracking Code), particulièrement pour le suivi de clic sur des liens, des boutons ou tout autre élément interactif dans une page. Or il y a quelques précautions à prendre avec la version asynchrone du marqueur, car les exemples fournis par défaut dans les documentations officielles et autres ouvrages de référence ne fonctionnent pas avec tous les principaux navigateurs.

Attention, article plutôt technique.

Sommaire

Le suivi d'événement avec Google Analytics
Le marquage d'un événement
Les tests selon les navigateurs
Résultats des tests
Et dans les rapports de Google Analytics ?
Conclusion

Durant nos formations Google Analytics, et sur le forum de WebRankInfo consacré à Google Analytics, nombreux sont ceux qui demandent s'il est possible de mesurer des clics sur des boutons ou liens, et de rapporter parfois que l'utilisation des événements ne fonctionne pas pour le marquage au format asynchrone (avec _gaq.push …), la faute aux navigateurs reposant sur WebKit (surtout Safari et dans une moindre mesure Chrome).

Le suivi d'événement avec Google Analytics

Pour rappel, la syntaxe en mode asynchrone de la fonction de mesure d'événement est :

_gaq.push(['_trackEvent', '$category$', '$action$', '$opt_label$', $opt_value$, %opt_noninteraction%]);

avec

$category$ (obligatoire) : nom de la catégorie de l'événement.
$action$ (obligatoire) : nom de l'action décrivant l'événement (ou nom de l'élément sur lequel l'action a eu lieu).
$opt_label$ (optionnel) : nom de l'élément concerné par l'événement (ou nom de l'action sur cet élément).
$opt_value$ (optionnel) : valeur numérique.
$opt_noninteraction$ (optionnel, valant false par défaut) : valeur booléenne indiquant si l'événement influera le calcul du taux de rebond, s'il est enregistré durant une visite à une page.

Mais où cette instruction de marquage doit-elle être placée ?

Le marquage d'un événement

Par défaut, dans la documentation officielle, les exemples présentent des codes simples du genre :

<a href="page_suivante.html" onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'TestCategorieEvt', 'TestEvtName_1', 'TestEvtLabel', 0, true]);">Page suivante</a>

Le code GATC est inséré au niveau de la gestion de l'événement "click", dans le tag pour cette illustration.

Cependant, un conseil plus judicieux est proposé dans cette page d'aide : l'utilisation de la fonction setTimeout() qui permet de différer des instructions javascript.

associé à

<script type="text/javascript">
function clicEvt(link, category, action) {
var myTracker=_gat._getTrackerByName();
_gaq.push(['myTracker._trackEvent', category , action ]);
setTimeout('document.location = "' + link.href + '"', 100)
}
</script>

Pourquoi ? Laisser du temps à l'exécution du marqueur ? Malheureusement, ce conseil est incomplet.

Tests selon les navigateurs

Pour tester quels codes fonctionnent pour quel navigateur, j'ai écrit cette page dont voici le code HTML, CSS et Javascript dans jsfiddle. Il comprend le suivi du clic sur un lien (sortant ou pas) et un bouton de soumission de formulaire.

Page de tests

Quatre configurations pour le suivi de lien :

Code 1/ Le marquage simple selon la documentation de Google, en mode asynchrone :

<a href="?page=suivante" onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'TestCategorieEvt', 'TestEvtName_1', 'TestEvtLabel', 0, true]);">Page suivante (A1)</a>

Code 2/ Un marquage plus évolué que 1/, avec utilisation du mode synchrone du marqueur :

<a href="?page=suivante" onclick="_gat._getTrackerByName()._trackEvent('TestCategorieEvt', 'TestEvtName_2', 'TestEvtLabel', 0, true);">Page suivante (A2)</a>

Pourquoi ? Afin de s'assurer d'accéder directement au code du marqueur sans passer par le canal de communication du _gaq et l'interprétation des commandes avant leur exécution en mode asynchrone.

Code 3/ Utilisation d'un différé temporel avec l'instruction en mode asynchrone englobée dans une fonction :

<a href="?page=suivante" onclick="return gaClickEvent('TestCategorieEvt', 'TestEvtName_3', 'TestEvtLabel', 0, true, this, 100);">Page suivante (A3)</a>

avec

function gaClickEvent(evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop, link, waiting) {
_gaq.push(['_trackEvent', evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop]);
if (link) {
setTimeout('document.location="' + link.href + '"', waiting);
}
return false;
}

Remarquez deux éléments importants : les deux returns placés respectivement avant le nom de la fonction gaClickEvent et comme dernière instruction de celle-ci (retournant false). Ils permettent d'indiquer au navigateur que le clic sur le lien ne doit finalement pas être pris compte, et qu'ainsi c'est le code de la fonction qui pilotera le changement de page, pas le navigateur directement.

Pourquoi une fonction ? Afin de la réutiliser plusieurs fois dans une page, ou dans d'autres (si on l'inclus dans un fichier js) et pour limiter la dispersion de codes de marquage.

Code 4/ Utilisation d'un différé temporel avec l'instruction en mode synchrone englobée dans une fonction :

<a href="?page=suivante" onclick="return gaClickEvent2('TestCategorieEvt', 'TestEvtName_3', 'TestEvtLabel', 0, true, this, 100);">Page suivante (A4)</a>

avec

function gaClickEvent2(evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop, link, waiting) {
_gat._getTrackerByName()._trackEvent(evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop);
if (link) {
setTimeout('document.location="' + link.href + '"', waiting);
}
return false;
}

Et toujours les returns.

Concernant le suivi dans un formulaire : au niveau du clic du bouton [submit]

Code 1'/ Le marquage simple selon la documentation de Google, en mode asynchrone :

<button type="submit" onclick="_gaq.push(['_trackEvent', 'TestCategorieEvt', 'TestEvtName_1', 'TestEvtLabel', 0, true]);">Page suivante (C1)</button>

Code 2'/ Un marquage plus évolué que 1/, avec utilisation en mode synchrone du marqueur :

<button type="submit" onclick="_gat._getTrackerByName()._trackEvent('TestCategorieEvt', 'TestEvtName_2', 'TestEvtLabel', 0, true);">Page suivante (C2)</button>

Code 5a/ Utilisation d'un différé temporel avec l'instruction en mode asynchrone englobée dans une fonction :

<button type="submit" onclick="return gaSubmitEvent('TestCategorieEvt', 'TestEvtName_3', 'TestEvtLabel', 0, true, document.getElementById('form11'), 100);">Page suivante (C5)</button>

avec

function gaSubmitEvent(evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop, form, waiting) {
_gaq.push(['_trackEvent', evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop]);
setTimeout(function(){form.submit();}, waiting);
return false;
}

Code 6a/ Utilisation d'un différé temporel avec l'instruction en mode synchrone englobée dans une fonction :

<button type="submit" onclick="return gaSubmitEvent('TestCategorieEvt', 'TestEvtName_3', 'TestEvtLabel', 0, true, document.getElementById('myForm'), 100);">Page suivante (C5)</button>

avec

function gaSubmitEvent2(evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop, form, waiting) {
_gat._getTrackerByName()._trackEvent(evtCateg, evtName, evtLbl, evtVal, evtNotInterop);
setTimeout(function(){form.submit();}, waiting);
return false;
}

Et au niveau de l'interception de l'événement "onSubmit"

Code 1''/ Le marquage simple selon la documentation de Google, en mode asynchrone :

Code 2''/ Un marquage plus évolué que 1/, avec utilisation en mode synchrone du marqueur :

Code 5b/ Utilisation d'un différé temporel avec l'instruction en mode asynchrone englobée dans une fonction :

Code 6b/ Utilisation d'un différé temporel avec l'instruction en mode synchrone englobée dans une fonction :

Les navigateurs utilisés pour ce test :

IE 9 (Windows 7)
Firefox 15 (OSX 10.7 /Windows 7)
Safari 6 (OSX 10.7 et iOS 6)
Chrome 5 (OSX 10.7 /Windows 7)

Résultats

Après avoir utilisé la page de test avec les différents navigateurs et système d'exploitation sur une plateforme assez puissante, voici les résultats :

Test relatif au suivi de clic sur lien

Safari présente clairement un problème d'activation du marqueur quand son code est placé "simplement" au niveau du tag, et sans indiquer au navigateur de ne pas prendre en compte le clic. Le navigateur "ne laisse pas le temps" au marqueur d'exécuter les instructions. Chrome a présenté le même problème dans des versions précédentes, mais il est beaucoup moins sensible maintenant (cependant, lors du premier chargement de la page de test, il présentait au premier clic de test les mêmes symptômes).

Aussi, il faut laisser au moins 100 millisecondes au marqueur pour exécuter complètement les instructions d'envoi de la mesure de l'événement. A noter qu'il y a quelques mois, il fallait indiquer un délai d'attente pour le setTimeout jusqu'à 300 millisecondes (je n'ai pas testé tous les "vieux" navigateurs non plus).

On note que ces tests ne laissent pas transparaître une notable différence entre les versions synchrone et asynchrone des codes.

Test relatif au suivi de soumission de formulaire

Même constat pour la soumission d'un formulaire.

Et dans les rapports de Google Analytics ?

Est-il possible de détecter ce problème dans les rapports de GA ? Bien sûr.

Dans le rapport des événements, en constatant la répartition des navigateurs pour cet événement

(1) Dans le groupe de rapports standards,
(2) sélectionner les rapports de [Contenu],
(3) dédiés au [Evénements],
(4) particulièrement celui des [Principaux événements].
(5) Après avoir choisi une période d'analyse significative, selon le trafic du site,
(6) choisir le groupe d'événements, ou l'événement concerné

Sélection d'une catégorie de visite

(6) La sélection s'affiche dans le fil d'ariane.
(7) Choisir la variable principale "Autre/Technologie/Navigateur",
(8) éventuellement affiner le taux d'approximation,
(9) et afficher en mode "pourcentage".

Répartition du nombre d'événements par navigateur

On obtient la répartition des navigateurs pour l'événement : Safari est-il ridiculement présent par rapport aux autres ?

En comparant la répartition des navigateurs avec un autre événement non concerné par ce problème

Afin de s'assurer qu'il ne s'agit d'une caractéristique des internautes plutôt que de la conséquence du problème, comparer la répartition précédemment obtenue avec celle d'un autre événement non concerné par le problème. Comment se situe Chrome et Safari ? Si pas identiquement, alors vous avez constater un symptôme du problème.

En comparant la répartition des navigateurs pour les visites ayant au moins un événement

Pour en avoir le coeur net, et si d'autres événements non concernés par le problème sont mesurés, on va regarder la répartition des navigateurs pour les visites avec événements (on supposera que le volume de ces autres événements est représentatif).

Pour cela, créons puis appliquons le segment avancé des "Visites avec événement".

Mais d'abord, allons vers le rapport affichant les navigateurs des visiteurs.

(1) Choisir la catégorie des rapports standards,
(2) puis la groupe de rapports d'[Audience],
(3) particulièrement ceux dédiés à la [Technologie]
(4) plus précisément celui des [Navigateurs et systèmes d'exploitation].
(5) Après avoir sélectionné une période d'analyse significative (selon le trafic du site),
(6) afficher les navigateurs
(7) en mode "Pourcentage".

On obtient la répartition des visites par navigateur pour le trafic de votre site.

Répartition des visites par navigateur

Puis créons ce segment :

(1) Accéder au panneau des segments avancés, puis sur le bouton [+ Nouveau segment personnalisé] en bas à droite du panneau qui vient de s'afficher.
(2) Indiquer le nom du segment,
(3) puis cherche la statistique "Nombre total d'événements" qui
(4) qui devra être (strictement) supérieur(e) à
(5) zéro 0.
(6) Enregistrer et appliquer le segment.

Segment avancé "Visites avec événements"

Et on l'applique :

(1) Après la création et/ou la sélection et l'application du segment "Visites avec événements",
(2) constater le trafic concerné,
(3) et se mettre en mode "Données",
(4) pas en mode "Pourcentage" car le graphique obtenu ne sera pas lisible parce qu'il intègre tout le trafic associé au rapport, pas seulement celui segmenté.

Répartition des visites avec événements par navigateur

Selon les nombres de visites avec Safari et Chrome avec au moins un événement, vous pourrez constater si certains de vos événements semblent effectivement concernés par le problème.

Dans une extrême limite, en comparant avec la répartition des navigateurs pour tout le trafic.

En reprenant la première étape de la comparaison précédente (ou en supprimant l'utilisation du segment avancé, si vous êtes à la comparaison précédente).

Mais attention, pour que cette comparaison soit pertinente, il faut partir du principe que l'événement concerné par le problème peut être mesuré avec la même probabilité pour les différents navigateurs. En effet, selon le thème du site, les visiteurs pouvant déclencher un événement particulier peuvent être caractérisés par l'utilisation d'un navigateur plutôt qu'un autre (par exemple, IE n'est pas le navigateur le plus utilisé par les référenceurs ou les spécialistes en Web Analytics).

Conclusion

Afin de s'assurer que les événements associés à un clic entrainant un changement de page dans le navigateur seront systématiquement mesurés, il est vivement conseillé d'utiliser un code incorporant un setTimeout et le "return false".

Evidemment, cela pourra irriter les puristes de l'expérience utilisateur pour qui l'insertion d'un temps de latence artificielle pourrait être sensible pour du visiteur. D'autres techniques détournées pour la mesure du clic (avec ou sans événement) sont envisageables, mais elles entraînent des complications de codage du marqueur. Et finalement, 100 millisecondes, est-ce si dramatique ?

Si vous n'avez pas obtenu les mêmes résultats, en mieux ou en pire, n'hésitez pas à apporter votre témoignage.

Filtrage par Free de Google Analytics

Nicolas Guillard — Fri, 04 Jan 2013 13:50:41 +0000

Depuis hier, le net français chauffe car Free a décidé que les publicités seraient filtrées via la Freebox. Incidemment, certains auraient constatés que Google Analytics le serait également. Vérification de ce dernier point !

Evidemment, plein d'énergie en ce début d'année, j'ai voulu constater cela, car dans le cadre de nos formations Google Analytics, il s'agit là d'une information non négligeable.

Filtrage par Free : les paramètres

Juste pour préciser les choses, je suis bien un abonné free :

Compte free

Je dispose d'une freebox révolution qui a été mise à jour ce matin,et le blocage est en place.

Paramétrage Free de blocage de la publicité

Google Analytics

Je visite un site disposant de Google Analytics, pour lequel j'ai accès aux rapports (en fait, une de mes vieilles réalisations sur la cartographie des réseaux et du web) :

Site de test contenant Google Analytics

La mesure est-elle filtrée ?

Grâce au rapport "Accueil/Temps réel/Contenu", je peux vérifier si ma visite est mesurée.

(1) Choisir le groupe de rapports [Accueil]
(2) Choisir les rapports de [Temps réel].
(3) et particulièrement celui de [Contenu], afin de constater qu'il s'agit bien des pages que je visualise.
(4) Je choisis l'affichage des pages vues
(5) et je visualise mon trafic en temps réel.
(6) Oui, c'est bien moi (pas beaucoup de trafic en ce début d'année ).

Trafic temps réel

Et je constate que… Oui. Mais alors ?

Alors, ce filtrage de Google Analytics ?

Beaucoup de bruit pour rien ? Pas sûr.

En tout cas, ce matin j'ai eu deux mises à jour successives de ma freebox. Et je constate que le titre du paramétrage de blocage affiché dans ma copie d'écran n'est pas le même que celui présenté dans la copie d'écran de l'article de Korben.

Autre version du paramétrage de Free ?

Que penser ? Free aurait-il réagi entre temps, et assoupli son filtrage ? Serait-ce un message envoyé à certains acteurs du web ?

Suis-je chanceux ? Peut-être que le data-center de Google qui reçoit mes mesures ne fait pas (ou plus) partie des serveurs filtrés ?

Une fonctionnalité de Free qui ne fonctionne pas si bien que ça ?

Un gros coup de buzz par des bloggeurs en ce début d'année ? naannn….

Comment vérifier si le trafic de votre site est concerné

En tout cas, si vous souhaitez vérifier si le trafic de votre site a été affecté par cette histoire, voici :

(1) Dans le groupe des rapports standards,
(2) choisir les rapports d'[Audience],
(3) dont ceux dédiés à la [Technologie],
(4) et particulièrement au [Réseau].
(5) Choisir la période incluant aujourd'hui,
(6) filtrer les Fournisseurs de services par "free" ou "free sas",
(7) choisir d'afficher l'évolution pour certaines lignes du tableau
(8) et visualiser ces lignes.

Rapport de trafic par fournisseur de services

N'hésitez pas à nous tenir au courant si vous constatez le filtrage de Google Analytics chez vous, ou si la mesure du trafic des internautes de Free a été bloquée de façon sensible et visible dans vos rapports GA. On en parle aussi sur le forum de Webrankinfo "Blocage des pubs par Free".

Bonne année à tous (elle commence bien, en tout cas).

Des tests A/B dans Google Analytics

Nicolas Guillard — Mon, 04 Jun 2012 09:33:00 +0000

A l'instar de certains de ses concurrents sur le marché de la mesure en Digital Analytics, Google intègre une fonction de test A/B au sein de Google Analytics (GA). En fait il s'agit d'une intégration progressive des fonctionnalités plus ou moins équivalentes disponibles dans leur outil Google Website Optimizer (GWO). En effet l’abandon de ce dernier, après 5 ans de bons et loyaux services, a été simultanément annoncé pour le 1er août 2012

Une nouvelle fonction de tests A/B

Je suis tombé par hasard sur une nouvelle fonctionnalité samedi dernier : "Tests" ("Experiments" dans la version anglaise). Puis juste après, est sorti le post sur le blog Google Analytics. Puis j'ai reçu un email comme beaucoup d'autres utilisateurs.

An important note about the future of Website Optimizer

Dear Website Optimizer User,

We’re saying goodbye to Google Website Optimizer. Many marketers and publishers have improved the web by using insights from Website Optimizer to create better experiences for their users. To elevate website optimization and provide one fully integrated tool for testing, content optimization will now have a new home within Google Analytics. The last day you’ll be able to access Google Website Optimizer will be August 1st, 2012.

...

Et enfin, dans Google Website Optimizer, en me connectant, ce message est affiché:

Message GWO

Bref, encore une nouvelle fonctionnalité dans GA et du changement dans la panoplie des services : une rationalisation et une montée en charge pour la version Premium dont bénéficie la version gratuite.

Rappelons ce qu’est un test A/B/C/...

Test A/B

Il s’agit, afin d’améliorer le taux de conversion d’un objectif, de proposer une ou plusieurs nouvelles versions d’une page particulière, dans le but d’inciter les visiteurs à atteindre un objectif associé à cette page.

Ainsi, comme illustré par le schéma ci-contre à droite, durant une période minimum et pour une portion plus ou moins importante des visiteurs (1) , ces nouvelles versions (2) seront affichées aléatoirement de façon à obtenir la meilleure candidate pour un résultat représentatif d’amélioration ou non du taux de conversion (3).

Ce que propose Google avec la fonction "Tests"

Dans son article, Google indique que cette fonction comprend un assistant de mise en place d'un test, permettant un lancement "simple" et rapide, avec peu d'actes techniques pour la mise en place de code. Un rapport dédié permet de constater les performances respectives de chaque version.

On notera que cette fonction ne propose QUE le test A/B, en tout cas sa prise en compte intégrée (contrairement à ceux de Google Websmaster Tools) dans les rapports de GA, mais pas les tests multivariés.

Comment ça fonctionne ?

Le code javascript qu'il vous sera demandé d'insérer dans la page cible du test (et seulement celle-ci) tout au début du code HTML (juste après le tag ) gère la redirection côté navigateur (pas de 301) vers l'url de la version alternative aléatoirement sélectionnée, et de préserver ce choix par rapport au visiteur.

Un risque SEO ?

Google préconise d'insérer le meta tag "canonical" avec l'url des pages de versions alternatives du test afin d'éviter des problèmes d'indexation abusive et autre duplicate-content. Effectivement, autant les bots de Google ne devraient pas découvrir d'eux-mêmes les urls des alternatives, autant des internautes peuvent les utiliser dans des liens compatibles SEO au sein d'autres sites.

Et ensuite, quelles prochaines évolutions pour Tests ?

Test A/B segmenté

> La mise à disposition des tests multivariés constituant GWO.

> Un éditeur en ligne des variations dans une page, à l'instar des outils d'optimisation de WebTrends par exemple, ou du français AB Tasty, afin de minimiser l'acte technique assez lourd que nécessite GWO, et rendre encore plus facile le passage à l'acte du test.

> D'autres types de rapport pour faciliter les analyses ? Notamment, la mise en place de test selon un segment particulier, la détection facilitée de performances particulières à certains segments (schéma ci-contre à gauche).

Mise en place de test dans Google Analytics

Un test A/B est facile à mettre en place... une fois tous les éléments développés. Voici la succession des écrans selon le déroulé de la mise en place au suivi d’un test.

Premier conseil : créer un profil dédié. En effet, il faudra possiblement créer des objectifs spécifiques dans le cas d’amélioration du taux de rebond d’une page, ou du taux de clic sur un élément particulier. Ensuite, les tests étant d'une durée maximum de trois, alors qu'un objectif est définitivement utilisé, il faudra composé avec cette dernière contrainte, ce qui est possiblement déplaisant avec des profils GA de "production".

La liste des Tests

La fonction Tests est disponible dans les rapports de Contenu.

Liste des tests

Ce nouveau rapport propose la liste des tests préparés, en cours et terminés. (1) pour créer un nouveau test.

Créer un nouveau Test

Nouveau test

Nouveau test (saisie)

Il faut saisir dans (1) l'url de la page pour laquelle des alternatives seront proposées. On notera que dans les écrans de cette fonction, il y a abondance de pré-visualisation (qui ne semblent pas toujours fonctionnner).

Première étape : choisir les pages de test

1. Choisir les pages de tests

1. Choisir les pages de tests (saisie)

Cette première étape consiste en la saisie des informations de base du nom du test (1), de l'url de la page cible déjà remplie (2) et du nom de cette page (3), ainsi que celles des url (4) et nom (5) des versions alternatives. Il est possible d'ajouter (6) jusqu'à cinq variantes.

On passe à l'étape suivante via (7), seulement si au moins une version alternative a été renseignée, ou on peut supprimer le test.

Deuxième étape : Définir les options de test

2. Définir les options de test

2. Définir les options de test (saisie)

Le test étant destiné à améliorer la conversion d'un objectif, on le sélectionnera (1) ou on le créera. A remarquer que pour l'instant seule les objectifs d'atteinte d'url et d'événement sont pris en compte.

Puis on choisira la proportion du trafic concerné par ce test (2), afin de maîtriser l'ampleur des impacts d'un possible test "déceptif" pour les visiteurs ou la divulgation d'évolutions stratégiques.

Quelques remarques concernant le test peuvent être saisies (3), dans la même idée que les annotations.

Attention : Il faudra choisir de mesurer tout le trafic sur cette page par rapport à sa son url (4), ou bien de répartir le trafic sur les urls des versions alternatives affichées, et qui apparaitront alors dans les rapports de contenu.

On passe à l'étape suivante via (5)

Troisième étape : Ajouter et vérifier le code de test

3. Ajouter et vérifier le code de test

Il s'agit de la partie technique : récupérer le code fourni par GA, et l'insérer (ou le faire insérer) en haut du code HTML de la page cible du test. Selon le cas (1) dans l'image ci-dessus , des indications et le code (1) sont fournies (image ci-dessous à gauche), ou bien un formulaire d'envoi d'email doit être complété (1) avant de l'envoyer au(x) destinataire(s) (2) (image ci-dessous à gauche).

3. Ajouter et vérifier le code de test soi-même

3. Ajouter et vérifier le code de test par webmaster

Le destinataire reçoit alors cet email avec le code (1) :

3. Ajouter et vérifier le code de test - email webmaster

Un système de vérification très utile et efficace est appliqué. En effet, une erreur est vite arrivée. Il est possible de le contourner évidemment car la mise en place du code n'est pas forcément simultanée à la création du test.

3. Ajouter et vérifier le code de test - vérification erreur 1

Attention : pour chaque test, un identifiant bien précis est fourni dans le code à insérer (sous la forme 60639643-3, pour le cas de cet article, le 3 correspondant au ième test créé avec son compte utilisateur, apparemment). Il n'est donc pas possible d'intervertir les codes dans le cas de plusieurs tests sur une site, sinon une erreur est indiquée.

3. Ajouter et vérifier le code de test - vérification erreur 2

3. Ajouter et vérifier le code de test - vérification OK

Attention : il ne faut pas insérer le code de test dans le HTML des versions alternatives, sinon, on obtient un message d'erreur comme le monte l'image de gauche ci-dessus.

Quatrième étape : Vérifier le test

4. Vérifier le test

Cet écran présente le résumé du paramétrage du test. On s'attend à voir des vignettes de pré-visualisation dans (2)... En attentant on peut obtenir une pré-visualisation version par version via (1) dans un panneau (image ci-dessous à gauche).

Un test peut être lancé immédiatement ou ultérieurement (3), et selon le cas un panneau d'indication s'affichera en conséquence (image ci-dessous à droite).

Note : un test ne peut durer qu'au plus trois mois.

4. Vérifier le test - Aperçu

4. Vérifier le test - Confirmation enregistrement

Lancement du test

Liste des tests avec le nouveau test

Confirmation de lancement de test

Un fois créé, le test s'affiche dans la liste. Cette liste indique l'état du test, quelques détails et les dates de début et de fin.

A la confirmation du lancement (image ci-dessus à droite), on nous indique que les premiers résultats seront disponibles dans les 24/48 heures, et que la meilleure version ne sera déterminée qu'après "un certain temps", selon le volume de trafic impliqué par le test.

Rapport de résultats

Rapport de test

Le rapport de test se présente ainsi : pour la page cible et chaque alternative, les indicateurs de "visites", "conversions", "taux de conversion" sont affichés, ainsi que la probabilité qu'une alternative soit meilleure que l'originale. Cette probabilité sera de plus en plus affinée avec le temps .

Rapport de Test (doc Google)

Il n'est possible de modifier que peu de paramètres du test, dont la proportion du trafic du site concerné, cela influençant le délai d'obtenir la désignation de la meilleur version, comme le montre l'image ci-dessous.

Modification de test

Passer aux tests

Après le Web Analytics (ou Digital Analytics) et la lecture des indicateurs dans des rapports, il faut passer en mode optimisation de performance, avec l'amélioration du site qui est l'un des trois axes avec la qualité des sources de trafic et celle du contenu et des offres, pour obtenir une augmentation des gains.

Avec Google Analytics, Google invite tout à chacun à passer à l'acte.

Annulation de commande dans Google Analytics

Nicolas Guillard — Mon, 23 Apr 2012 14:51:03 +0000

D'après la documentation de Google Analytics, il est possible d'annuler une commande (ou transaction). Cette opération consiste à envoyer des valeurs négatives au niveau des informations de la transaction (montant, TVA, Livraison, et Quantité de produit). Seulement, tous les indicateurs e-commerce ne sont pas "corrigés" …

Lors d'une "annulation", que se passe-t-il techniquement ?

Dans plusieurs fils de discussion de différents forums, j'ai constaté que le problème de l'annulation de commandes dans Google Analytics était récurrent, et que la solution technique évidente préconisée par Google était appliquée, en considérant que toutes les corrections sont appliquées. Mais en raisonnant par rapport aux mécanismes de calcul des certains indicateurs, qu'en est-il exactement ? Appliquant ces indications de la documentation officielle, j'ai réalisé une expérience simple d'envois d'information e-commerce. Ainsi, lors de 6 visites simulées, une transaction a été enregistrée à chaque fois. Puis trois commandes ont été annulées via trois visites. Parmi ces trois, deux correspondent à des annulations de commandes existantes, la troisième (n° 201227173238) n'existant pas. Cet article n'abordera pas les aspects analytiques liés à la notion d'annulation de commande, ni sa pertinence. Il se concentrera seulement sur les aspects techniques, dont une partie est très peu abordée dans la "littérature" (web ou papier).

La technique d'annulation

Pour une transaction décrite ainsi dans le marqueur de GA (ici en mode asynchrone) :

var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-27182-8']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_addTrans',
'314159',		// Numéro de commande (obligatoire)
'Site',			// Affiliation ou nom du magasin
'750',			// Total (obligatoire)
'147',			// Taxe
'1',			// Frais de port
'Paris',		// Ville
'Ile-de-France',	// État ou région
'France'		// Pays
]);

_gaq.push(['_addItem',
'314159',		// Numéro de commande (obligatoire afin d'associer l'article à la transaction)
'G',			// Référence/code produit (obligatoire)
'Module G',		// Nom du produit
'Formation Analytics',	// Catégorie ou variante
'750',			// Prix unitaire (obligatoire)
'1'			// Quantité (obligatoire)
]);

_gaq.push(['_trackTrans']);

(function() {
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl': 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();

Voici la méthode d'annulation consiste à renvoyer les mêmes informations, sauf que les valeurs de quantité et de montant sont négatives :

var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-27182-8']);
_gaq.push(['_trackPageview']);

_gaq.push(['_addTrans',
'314159',		// Numéro de commande (obligatoire)
'Site',			// Affiliation ou nom du magasin
'-750',			// Total (obligatoire)
'-147',			// Taxe
'-1',			// Frais de port
'Paris',		// Ville
'Ile-de-France',	// État ou région
'France'		// Pays
]);

_gaq.push(['_addItem',
'314159',		// Numéro de commande (obligatoire afin d'associer l'article à la transaction)
'G',			// Référence/code produit (obligatoire)
'Module G',		// Nom du produit
'Formation Analytics',	// Catégorie ou variante
'-750',			// Prix unitaire (obligatoire)
'-1'			// Quantité (obligatoire)
]);

_gaq.push(['_trackTrans']);

(function() {
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl': 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();

L'annulation amène des corrections...

Le chiffre d'affaire, les taxes, la livraison et les quantités sont corrigés grâce aux valeurs négatives transmises, comme illustré dans le rapport [Conversion / Commerce électronique / Transactions] (encadrés verts) :

Statistiques e-commerce de base

Une transaction dont toutes les valeurs sont annulées disparaît dans le rapport [Conversion / Commerce électronique / Transactions]. Il ne reste alors que les commandes non annulées (ou pour lesquelles il reste des produits de quantité non nulles), pour des périodes d'analyse couvrant les commandes et leur annulation :

Liste des transactions enregistrées

Mais on trouve également dans la liste des transactions celles qui sont négatives, car ne correspondant pas à une commande existante. Du coup, le chiffre d'affaire et les autres principaux indicateurs pré-cités seront biaisés par ces dernières.

Transaction annulée inexistante

Le contenu de cette transaction 201227173238 "négative" apparaît ainsi, avec des valeurs négatives (encadrées en orange) :

Statistiques d'une transaction annulée inexistante

Mais il y a aussi des biais...

Les nombres de transactions et d'achats uniques (nombre total de fois où un produit spécifié a fait partie d'une transaction) augmentent au lieu d'être ajustés :

Statistiques globales e-commerce dans Google Analytics

En effet, nous devrions lire 5 transactions = 6 commandes - 2 annulations valides + 1 annulation invalide. Les produits avec une quantité d'achat nulle apparaissent dans le rapport [Conversion / Commerce électronique / Performance des produits], car le nombre d'achats uniques n'est pas nul (4 achats uniques pour zéro quantité) :

Liste des produits de transactions modifiées

Cet affichage nous montre donc que l'indicateur achats uniques n'est pas corrigé. Par ailleurs, le taux de conversion du commerce électronique peut être erroné. Pourquoi ?

Calcul du taux de conversion e-commerce

Ce taux égale le nombre de visites avec transactions divisé par le nombre de visites. L'annulation d'une commande est comptabilisée comme une transaction, car correspondant à l'envoi d'informations e-commerce, et peut engendrer une visite avec conversion. L'acte d'annulation va donc augmenter le taux de conversion, d'une façon insignifiante mais possiblement importante si cette opération est réalisée fréquemment et automatiquement (amenant mécaniquement la comptabilisation d'une visite par annulation).

Conclusion

S'il est intéressant de pouvoir corriger les données e-commerce dans GA, surtout pour un site connaissant beaucoup d'annulations de commandes préalablement enregistrées dans GA (afin de minimiser les biais dans les analyses), cet outil ne doit pas être considéré comme un back-office de comptabilité e-commerce. De plus toute erreur dans une annulation peut entraîner des effets de bords rapidement ingérables. Nous abordons tous ces sujets lors de nos différentes formations concernant Google Analytics. Nicolas GUILLARD

Des analyses horaires dans Google Analytics

Nicolas Guillard — Fri, 30 Mar 2012 10:15:19 +0000

L'exploitation des rapports personnalisés dans Google Analytics permet souvent de trouver et d'afficher des données qui ne sont pas immédiatement disponibles dans les rapports standards. En l'occurrence, ce billet montre comment réaliser des analyses horaires.

Suite à l'intervention d'un spécialiste du troll , je me suis rendu compte que j'étais passé à côté des capacités toujours plus grandes des rapports personnalisés dans ma réponse à la question "avoir la moyenne du trafic (ou d'un autre indicateur) par heure" posée dans le forum de WRI.

Aussi, en partant de la méthode présentée par ce "trolliste", j'ai approfondi le sujet pour obtenir ceci :

Affichage d'un indicateur (visites) pour une analyse horaire (0h-23h), sur une période donnée (mois de février)

Ce graphe ne répond cependant pas complètement à la question. En effet, concernant le mois de février en exemple, et pour chaque créneau horaire (de 0h à 23h), la statistique correspond "seulement" au total des visites sur l'ensemble de la période d'analyse.

Néanmoins, nous y trouverons plusieurs utilités. Mais commençons par la création du rapport personnalisé.

La création du rapport personnalisé

Il suffit de suivre la méthode :

Phase 1

Création d'un rapport personnalisé (phase 1)

1/ Aller dans la zone "Rapports personnalisés".
2/ Se mettre dans la "Vue d'ensemble".
3/ Puis cliquer sur le bouton [+ Nouveau rapport personnalisé].

Phase 2

Création d'un rapport personnalisé (phase 2)

1/ Indiquer le titre du rapport personnalisé (ici : saisir "Visites Horaires").
2/ Indiquer le libellé de l'onglet correspondant au contenu du rapport (ici : saisir "Explorateur").
3/ On vérifie que le type de rapport sélectionné est [Explorateur].
4/ Indiquer le libellé de l'onglet correspondant au contenu du rapport (ici, on laisse "Groupe de statistiques").
5/ Choisir une statistique, en cliquant sur [+ Ajouter une statistique]. Une liste déroulante des statistiques disponibles s'affiche. Saisir "visites" dans le champ texte afin de filtrer cette liste, puis sélectionner [Visites].
6/ Choisir une variable, en cliquant sur [+ Ajouter une variable]. Une liste déroulante des variables disponibles s'affiche. Saisir "heure" dans le champ texte afin de filtrer cette liste, puis sélectionner [Heure].
7/ Valider ce schéma en cliquant sur le bouton [Enregistrer].

On obtient alors :

Rapport personnalisé horaire de base

On remarquera que la variable "Heure" affiche bien les créneaux horaires (encadré [1]), mais le graphe affiche la classique évolution des visites sur la période d'analyse [2]. On va arranger ça plus bas.

La lecture des données

Afin d'afficher dans l'ordre l'ensemble des 24 créneaux horaires :

1/ Choisir l'affichage de 25 lignes dans le tableau.
2/ Cliquer 2 fois sur le titre de colonne "Heure" afin de la classer par ordre croissant.

On obtient alors l'affichage de chaque créneau horaire (de 0h à 23h, encadré [A]), et la statistique correspondante (encadré [B]).

Données pour l'analyse horaire dans rapport personnalisé

Mais comment obtenir la moyenne pour cette statistique ? Dans GA purement, on ne peut pas, mais sinon, il "suffit" de diviser les statistiques obtenues par le nombre de jours correspondant à la période d'analyse.

Ce sera la même chose pour toutes les statistiques de comptage, comme les pages vues. En revanche, pour les statistiques correspondant à des taux, des durées ou des moyennes, alors les valeurs affichées seront bien des moyennes dans ce rapport !

Ensuite, on remarquera que même sans cette division, il est possible de comparer les valeurs entre elles (graphe ci-dessous - [A] : affichage en mode "Performances") ou par rapport à la moyenne du site (graphe ci-dessous - [B] : affichage en mode "Performances"). Effectivement la division est une opération proportionnelle qui conserve l'ordre.

Analyses de base pour créneaux horaires

La visualisation avec les diagrammes animés de GA

La visualisation est un outil important pour le processus d'analyse. Afin d'en obtenir une utile et efficace telle que présentée en introduction, il faut utiliser les diagrammes animés, selon un mode opératoire bien précis, car GA semble un peu capricieux. S'il n'est pas respecté, vous obtiendrez ceci :

Message d'erreur dans GA

Si vous en arrivez là, il faut sortir du rapport, en passant sur un autre rapport (la vue d'ensemble des rapports personnalisés par exemple) et recommencer dans l'ordre le mode opératoire.

Le mode opératoire (respecter rigoureusement l'ordre des opérations) :

Visualisation graphique pour l'analyse horaire

1/ S'assure que 25 lignes sont affichées dans le tableau
2/ Choisir un mois comme période d'analyse
3/ Choisir la granularité "mensuelle" pour la visualisation graphique.
4/ Choisir la visualisation par diagrammes animées. L'affichage par bulle apparaît (illustré plus bas).
5/ Choisir le mode de visualisation par barres.
6/ Sélectionner les éléments du graphe, ce qui permet l'affichage des étiquettes.
7/ Cliquer sur le menu déroulant de choix de la données correspondant à l'axe horizontal. Choisir "Order : alphabetical", afin d'afficher les barres dans l'ordre "0" à "24".
8/ Vous obtenez le graphique du type de celui de la zone A du graphique ci-dessus. Plus tard vous changerez de mode de couleur. Par défaut, chaque barre est associée à sa propre couleur.

Le changement de mode de couleur permet de visualiser le graphique selon une couleur uniforme (choix (1) dans l'illustration ci-dessous) ou selon une couleur significative selon la valeur liée à une statique disponible dans le rapport (choix (2) dans l'illustration ci-dessous).

Visualisation avec modification des codes couleurs

Si vous souhaitez travaillez avec la visualisation par bulle, il suffit de cliquer sur l'onglet correspondant (flèche (1) dans le graphique ci-dessous).

Visualisation avec bulles

De plus, dans le cas de cette forme visuelle, il est possible de jouer sur la taille de chaque bulle en l'associant à une statistique (choix (A) dans le graphique ci-dessus).

L'exploitation de l'information via les diagrammes

Afin d'aller un peu plus loin encore, on peut jouer sur l'animation.

Phase A :

1/ Choisir le mode de visualisation animée "bulles".
2/ Choisir la granularité "jour" pour la visualisation graphique.

Phase B :

1/ Cocher la case [Trails] permettant de garder une trace durant l'animation pour les éléments sélectionnés.
2/ Lancer l'animation. Les variations correspondent aux statistiques de chaque unite de granularité temporelle (chaque jour dans l'exemple).

Phase C :

1/ Choisir le mode de couleur "Visites", afin que la couleur corresponde aux nombres de visites.

Phase D :

1/ Sélectionner chaque élément suivi.
2/ Relancer l'animation.

Visualisation avec animation graphique

La dernière phase ([D]) permet de visualiser les minimum et maximum pour chaque créneau horaire sur la période d'analyse. L'inconvénient, c'est la présence de toutes les étiquettes.

En extrapolant visuellement, on constate quels sont créneaux sensibles aux variations de saisonnalité, par exemple.

Extrapolation à partir d'une visualisation

Les axes d'exploration à ce stade

Ajouter d'autres statistiques dans le rapport (pages vues, taux de rebond, durée moyenne d'une visite, ...). Le rapport pourrait être comme ceci (lien partagé) : https://www.google.com/analytics/web/permalink?type=custom_report&uid=cv0lxNTaR-eW1rS3Gg9qnQ

Filtrer le rapport avec notamment la prise en compte des jours de la semaine, et plus particulièrement les jours ouvrés, comme cela est présenté sur http://b1n.sp1n.me/seo/google-analytics-vos-visites-heure-par-heure.278.html

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Analyse du classement du RMX 20 (Santé Beauté)