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Google Analytics et le nouveau rapport « Analyse des pages Web» 

Posté dans Web analytics par Robin Brébant

Parmi les dernières annonces et nouveautés liées à Google Analytics et notamment la sortie de « universal analytics» , un « nouveau»  rapport a fait son apparition dans Google Analytics, il s’agit du rapport « Analyse des pages Web» 

Anciennement appelé « Synthèse données/site» , cette nouvelle version du rapport est disponible dans la section « Contenu»  de la barre de menu depuis le 16 Octobre 2012 (voir image ci-contre)

Ce rapport a pour objectif principal d’afficher de manière visuelle une sorte de Clickmap qui permet de visualiser rapidement comment se comporte les internautes sur toutes les pages de votre site pendant que vous naviguez dessus à travers l’interface Google Analytics.

Nous allons voir ensemble comment fonctionne ce rapport et quelles sont les modifications majeures apportées par Google à ce rapport. Ces données sont-elles plus exploitables que précédemment?

Quelles sont les évolutions apportées par Google?

L’ancien rapport, présent dans Google Analytics sous le nom de « Synthèse données/site»  était en fait assez pauvre en information (de plus nous allons voir un peu plus tard dans cet article que les données étaient faussées ou incomplètes et donc inexploitables en l’état)

Pour rappel, la seule donnée disponible dans l’ancien rapport était le nombre de clics déclenchés par chaque élément d’une page au cours d’une visite.

Le rapport a donc été enrichi avec les données suivantes :

  • Transactions
  • Chiffre d’affaires
  • Nombre et valeur des différents objectifs
  • Indicateurs de performance (Pages vues, consultations uniques, Temps passé sur la page, temps de chargement, taux de rebond et taux de sorties)

Globalement l’idée est de base est intéressante et les modifications apportées à ce rapport sont les bienvenues, mais les données affichées sont-elles plus fiables pour autant?

L’attribution améliorée des liens, un moyen de fiabiliser les données?

Des modifications ont donc été apportées par Google pour tenter de consolider les chiffres de ce rapport grâce notamment à l’attribution améliorée des liens.

Cette nouvelle fonctionnalité permet à Google Analytics de distinguer des liens multiples sur une même page, ayant une même destination, ce qui n’était pas le cas dans l’ancienne version du rapport.

Prenons un exemple : sur votre page d’accueil vous avez deux liens vers votre rubrique « Contact» , le premier dans la barre de navigation principale de votre site et le second dans votre footer à titre de rappel. Grâce à l’implémentation de l’attribution améliorée des liens, Google Analytics sera alors capable de différencier si le clic initial vient de votre barre de navigation ou du footer de votre site. Sur l’ancienne version du rapport le nombre de clics aurait été le même sur les deux liens, ce qui rendait impossible toutes analyses car les chiffres affichés dans le rapport étaient alors complètement faussés.

La deuxième amélioration principale est la possibilité de suivre les actions déclenchées par des évènements Javascript (menus déroulants, redirections, ou bouton de recherche par exemple), certains éléments absents sur l’ancienne version du rapport car non trackés sont désormais censés être correctement suivis.

Sur le papier l’attribution améliorée des liens promet donc de gagner en précision, en offrant la possibilité de tracker tous les éléments de la page, tout en faisant la distinction entre les éléments qui ont une même destination.

Comment mettre en place l’attribution améliorée des liens?

La première chose à faire pour mettre en place ce nouveau système de comptabilisation des clics est de modifier le code Google Analytics présent sur vos pages afin d’ajouter la ligne dédiée à l’analyse des pages de votre site internet

Le code utilisé doit-être le code asynchrone, si vous utilisez encore le code synchrone profitez-en pour faire la migration !

Pour l’implémentation technique, je vous invite à consulter la documentation de Google qui est très précise et claire à ce sujet. Ce nouveau code vise à inclure une page de code Javascript ayant pour objectif de consolider les données qui remontent dans Google Analytics.

Une fois que le code Google Analytics a été modifié, il faut dans un second temps activer la fonctionnalité dans l’administration Google Analytics (Onglet Admin > Paramètres du site > il faut ensuite cocher « Utiliser l’attribution améliorée des liens»  puis cliquer sur le bouton « Appliquer» )

Capture

Comment sont récoltées les données affichées dans le rapport « Analyse des pages Web» ?

Une fois le code modifié et dès que le code Google Analytics est chargé :

  • Il ajoute un gestionnaire d’événements onclick dans le corps du document. À chaque clic, le gestionnaire vérifie si la cible des clics possède un identifiant. Si oui, il l’enregistre alors dans un cookie nommé __utmli.
    Le cookie expire au bout de 30 secondes et est utilisé sur la page suivante (voir ci-dessous).
  • Il vérifie si le cookie __utmli a été créé pour la page précédente. Si c’est le cas, il enregistre l’identifiant du lien, l’envoie via _trackPageview, puis efface le cookie.
  • Il vérifie l’identifiant de l’élément du clic cible et, s’il ne le trouve pas, escalade le DOM jusqu’à trois niveaux pour trouver un élément avec un identifiant. Par exemple :

<div id=» espace_contact» >

<a href=’/contact.html’> Contact </a>

</div>

Dans cet exemple, en cas de clic sur le lien « Contact» , le code attache l’information du id=’espace_contact’ même si l’élément help-icon ne présente aucun identifiant (car il s’agit du niveau précédent dans le DOM)
Le délai d’expiration de 30 secondes est utilisé pour réduire les risques d’attribution avec un identifiant erroné, quitte à perdre l’information d’identification si la page suivante met plus de 30 secondes à se charger.

Utiliser ce mécanisme de cookie permet de limiter l’impact sur les clics (et a un effet minime voire nul sur votre site) et n’envoie aucune autre information de suivi. Cette information est envoyée à Google Analytics via le suivi de la page suivante.
Source : Documentation Google Analytics

Une fonctionnalité qui ne remplacera jamais la mise en place d’un véritable plan de taggage

Même si cette nouvelle version permet de corriger les principaux défauts du rapport « Analyse des pages Web»  il n’en reste pas moins que ce rapport n’offre selon nous qu’un aperçu graphique de la performance d’une page mais n’a pas vocation à être un support pour des analyses chiffrées très précises comme avec l’utilisation des évènements par exemple.

Mais finalement pourquoi même avec l’attribution des liens activée dans votre compte Google Analytics, les données du rapport « Analyse des pages Web»  seraient-elles moins précises qu’en utilisant des évènements?

  • Les données peuvent être faussées ou simplement non enregistrées par l’absence d’attribut ID ou par l’utilisation d’un même ID sur les différents éléments du site. Il est donc important d’avoir une structure de page propre, qui respecte une certaine arborescence afin d’obtenir des données correctes dans le rapport.
  • Impossibilité de tracker les éléments autres que des liens ou des redirections (Quid des filtres dynamiques, des zooms sur les photos et de tous les éléments qui ne nécessitent pas de rechargement de page…)
  • Les liens vers des sites externes ou vers des fichiers PDF par exemple ne seront pas trackés
  • Le cookie n’a qu’une durée de vie de 30s, en cas de chargement trop long ou si le visiteur quitte le site au bout de quelques secondes, alors les données sont perdues !

Quelles solutions pour tracker efficacement vos pages?

Heureusement afin de tracker efficacement vos pages, il existe d’autres solutions, vous pouvez éventuellement envisager de réaliser un plan de taggage ou d’utiliser un outil de heatmap.

La première solution est donc de réaliser un plan de taggage (autrement appelé plan de marquage). Le plan de taggage a pour but de décrire page par page les éléments à mettre en place sur votre site afin d’obtenir des données précises des éléments que vous souhaitez suivre ou analyser. Ce document sert donc de base à une implémentation propre du taggage sur votre site, il résulte d’une analyse poussée de vos besoins en termes d’analyses afin d’éviter de surcharger inutilement votre site de tags JavaScript ou tout simplement d’oublier certains indicateurs importants.

Vous trouverez ci-dessous un extrait de plan de taggage réalisé par Converteo :

Exemple plan de taggage Converteo

Enfin, il est également possible d’utiliser un outil de heatmap, ce genre d’outil permet de représenter de manière graphique les zones les plus cliquées de votre site (et y compris les zones non cliquables, de manière visuelle).

Vous trouverez ci-dessous un exemple de heatmap/clickmap : les zones « chaudes»  et donc les plus cliquées sont celles représentées en rouge, les zones « froides»  étant représentées en bleu.

Ce genre d’outil permet donc d’identifier de manière rapide et graphique l’intérêt de vos visiteurs, mais il sera impossible de sortir des analyses chiffrées aussi précises qu’avec l’utilisation d’un plan de taggage. Dans certains cas l’utilisation combinée d’un plan de taggage et d’un outil de heatmap peut également s’avérer utile.

De nombreux éditeurs proposent ce genre d’outil, notamment ClickTale ou CrazyEgg avec qui nous avons déjà eu l’occasion de travailler.

Clickmap réalisée avec ClickTale

Pour conclure, même si cela prend plus de temps initialement, sur le long terme un plan de taggage solide et complet de votre site reste la meilleure solution pour mener des analyses précises sur le comportement de vos visiteurs, n’hésitez pas à nous contacter.



« Universal Analytics » : la plateforme webanalytique connectée annoncée par Google

Posté dans Web analytics par Jean-Marc Bouwyn

C’est l’annonce du moment du côté de Mountain View, où se déroulait la rencontre annuelle des partenaires certifiés de Google Analytics. On y était… et on récapitule !

Les deux journées de conférence animées par Google ont fourmillé d’annonces sur les évolutions à venir de sa solution de webanalyse, Google Analytics.

Mais ce qu’on retiendra surtout, c’est la révolution que vise Google packagée sous le nom d’ « Universal Analytics » : une plateforme permettant le suivi des indicateurs web  à l’échelle du visiteur/client (et non plus seulement à l’échelle de la session/visite) et qui sera ouverte aux imports de données externes (CRM, coûts d’acquisition…)

D’un fonctionnement « visit-centric » à une logique « user-centric »

Le point de départ de la réflexion de Google est le suivant : ce que l’on entend par « conversion » sur un site recoupe aujourd’hui une réalité d’une complexité croissante. En effet, chaque « conversion » nécessite de plus en plus de visites depuis des terminaux (PC, mobiles, tablettes, consoles..) de plus en plus nombreux.

Or, le système actuel de suivi des données est centré sur la « session » : un visiteur se connectant à un site depuis son ordinateur en journée et depuis sa tablette le soir est ainsi identifié comme un double visiteur. On devine le problème sur la pertinence de certaines données, et en particulier sur l’attribution des conversions.

Pour y remédier, Google annonce un bouleversement technique : la mise en place d’un cookie comprenant un identifiant unique pour chaque visiteur. Ce cookie viendra dans un futur proche remplacer les anciens cookies hérités d’Urchin (qui répondaient aux noms barbares d’ __utmz, __utmx etc), et qui capturaient sur le navigateur du visiteur des informations que Google gèrera désormais côté serveur (dates de visite, source de trafic etc.).

Cependant, l’attribution de cet identifiant unique suppose que l’on sache reconnaître un même utilisateur au cours de ses différentes visites ; ce qui reviendra à forcer les visiteurs à s’identifier en amont de leur visite, de la même manière que sur les sites de ventes privées, ou plus probablement d’accepter de ne réaliser ces analyses que pour les clients loggés et non pour les prospects/clients non loggés.

Les contours techniques de ces changements devraient être affinés dans les mois à venir et permettre à chacun d’évaluer la faisabilité de la mise en place du nouveau tag GA. En attendant, ce changement annoncé ouvre la voie à des analyses puissantes et aujourd’hui impossibles – en premier lieu, la comparaison « acheteur » vs. « non acheteur » pour les sites marchands ! (et non plus seulement « visite avec achat » vs. « visite sans achat »).

Une plateforme ouverte aux données externes

Si Google intégrait déjà quelques données hors-GA, c’était uniquement en provenance de l’écosystème Google (Google AdWords, Google Webmaster  Tools).

Aujourd’hui, l’ambition de Google est de compiler et d’organiser au sein de Google Analytics des données externes relatives aux visiteurs et au coût d’acquisition des visites.

  • En ce qui concerne les visiteurs, les données de CRM pourront d’autant plus facilement être croisées avec les données d’Analytics qu’il sera à moyen terme possible de choisir l’identifiant unique du cookie GA (par exemple un identifiant client issu du CRM).  Cet import de données ouvre la porte à des analyses sur les liens entre conversions offline et conversions online très prometteuses.
  • Pour ce qui tient au coût d’acquisition des visites, cela permettra aux clients possédant des portefeuilles de sources de trafic diversifiées d’intégrer honoraires d’agences SEO, coûts de création des emailings etc. Et donc d’utiliser Google Analytics comme outil de pilotage de leur rentabilité respective, en particulier en utilisant les analyses multi-canaux.

Ces changements montrent la volonté de Google Analytics d’étendre son périmètre de pertinence. Avec l’acquisition de données à l’échelle des visiteurs, l’analyse de leurs comportements multi-supports devient théoriquement possible ; l’ouverture de la plateforme aux données externes devrait quant à elle permettre d’aller plus loin dans le pilotage des investissements d’acquisition online et dans l’analyse des corrélations entre conversions online et offline.

De grands sujets, et un beau programme en perspective !

Retrouvez ici les principales annonces du Google Analytics Certified Partners Summit en V.O. : http://analytics.blogspot.com/2012/10/google-analytics-summit-2013-whats-new.html



Retour sur les Enjeux E-Commerce 2012 organisés par la FEVAD

Posté dans Evénements & livres blancs, Web analytics, e-Commerce par Raphaël Fétique

Fin juin dernier, nous avons assisté aux « Enjeux E-Commerce » organisés par la FEVAD, une journée de conférences et de tables rondes sur la situation et les challenges que doivent relever les acteurs du e-commerce français en 2012. La journée s’est ouverte par la présentation d’une étude du cabinet McKinsey, qui a tenté d’identifier les grandes tendances de la consommation digitale et qui les a qualifiées de « 2ème Big Bang du E-commerce ».

Première grande tendance : la forte disponibilité sur le Web de nouvelles catégories de produits (équipement de la maison, décoration, bricolage…), que l’on ne trouvait que difficilement en ligne il y a encore 5 ans. Parallèlement, les attentes des consommateurs évoluent : l’e-commerçant ne doit plus seulement proposer un meilleur prix et un stock important, mais doit inclure des services (retour gratuit…), avec tous les coûts que cela implique.

On note également l’explosion de l’E-commerce en mobilité, le bien-nommé « M-commerce » : ainsi le « search » mobile a augmenté de +75% entre 2010 et 2011. Mais si 55% des possesseurs de smartphones considèrent que celui-ci est leur seul « écran personnel », l’achat sur mobile reste encore à un stade émergent… Nous serions tentés de faire le parallèle avec les débuts de l’E-commerce, mais chez Converteo nous ne pensons pas que le mobile soit une interface de transformation à l’exception des situations d’urgence. Il s’agit par contre d’une interface d’accès à l’information du Web en mobilité.

Cette montée en puissance du mobile met en évidence la nécessité pour un distributeur d’avoir une compréhension crosscanal (online/online – online/offline) des parcours clients. Au-delà du très connu effet ROPO (Research Online Purchase Offline), 65% des gens se déclarent en effet influencés par le Web dans leur acte d’achat. L’influence des réseaux sociaux et du social au sens large (avis clients, notes des utilisateurs…) sur les comportements des internautes est également grandissante, sans que l’on puisse en mesurer précisément l’effet. 37% des acheteurs déclarent consulter « l’user generated content » avant achat, notamment les avis des utilisateurs.

Enfin, McKinsey note que ces tendances de fond amènent une explosion du nombre d’indicateurs à surveiller : plus de plateformes, plus de canaux, des comportements consommateurs plus complexes… C’est ainsi, que McKinsey propose de répondre au « Big Bang » par le « Big Data », dernière tendance identifiée par le cabinet américain chez les acteurs les plus matures (Amazon en tête).

Au sein de Converteo, le « Big Data » est avant tout perçu comme un buzz word imaginé par les gros éditeurs logiciels pour vendre leurs solutions de stockage/traitement/analyse de données. Depuis 5 ans, nous essayons déjà d’amener une culture du chiffre au sein des organisations que nous accompagnons. Tant que les entreprises n’utilisent pas la data, la « Big Data » n’est pas un sujet.

Naturellement, les e-commerçants présents aux tables rondes se sont targués d’avoir des armées de dataminers dans leurs équipes. La réalité est, n’en doutons pas, moins glorieuse. La plupart des acteurs de la place ont longtemps sous-estimé l’importance de la data (c’est un data évangéliste qui vous en parle) et ils commencent seulement à constituer des cellules très modestes en interne, là où chez Amazon, les dataminers et webanalystes sont un poste clef excellemment bien payé et où les accords de non concurrence sont la règle.

Mais au-delà des premiers de la classe, tous les e-commerçants français n’ont pas la puissance financière ni les ressources techniques et humaines nécessaires : certes l’explosion du volume de données, de la vitesse à laquelle elles sont générées (les flux supplantent les fichiers plats) et de leur variété (données non structurées : blogs, vidéos, forums…) est indéniable. Certes, ces éléments ne sont pas à négliger dans l’élaboration d’une stratégie marketing et commerciale. Certes le traitement de ces données est une question qu’il faudra un jour adresser. Mais quel e-commerçant a aujourd’hui besoin, comme l’américain Target, de prévoir statistiquement une grossesse dans un foyer alors qu’il ne maîtrise pas ses délais de livraison ? Quel e-commerçant a besoin, comme Amazon, d’avoir plus de 5 versions de sa page accueil en test multi-varié en permanence alors que la moitié de ses fiches produit présente une photo basse résolution et uniquement un titre ? Quel e-commerçant a besoin d’un outil de BI alors qu’il n’ouvre qu’une fois par mois son outil de webanalyse ?

Ainsi, chez Converteo, nous travaillons d’abord et avant tout à la construction d’un socle de données pérennes et actionnables chez nos clients, sans tomber dans le travers de la « data pour la data ». Il faut réfléchir et agir « Data » avant même de rêver « Big data ». En effet, l’intégration et le traitement de la donnée sont – c’est une évidence – des facteurs cruciaux pour la réussite d’un e-commerce. Du pilotage des canaux d’acquisition, au merchandising d’un catalogue toujours plus étoffé en passant par la maîtrise des fondamentaux (logistique et service client), tout se passe mieux si la data est disponible, de qualité et bien utilisée. Tant que tous ces axes ne sont pas totalement « data-driven », mieux vaut attendre avant de se lancer dans le périlleux chantier de la « Big Data », au risque de s’y noyer et d’enrichir les gros éditeurs logiciels de la place.



Tracker les boutons de partage des réseaux sociaux dans Google Analytics : pourquoi et comment faire ?

Posté dans Web analytics par Romain Créteur

« Tweeter» , « +1″, « J’aime» , « Share»  … Un peu partout fleurissent des boutons de partage sur les réseaux sociaux. Facebook, Twitter, LinkedIn et depuis peu Google+ dont la communauté grandit rapidement. Bien sûr, nous pouvons déjà connaître le nombre de tweets, de like, de +1, … en suivant le nombre qui s’affiche sur chaque bouton mais c’est loin d’être idéal pour comparer le comportement des internautes « socialement engagés»  à celui de l’ensemble des visiteurs de notre site. C’est pour cela que Google a lancé le tracking social dans Analytics, en parallèle de son investissement massif dans les réseaux sociaux. Quelle est donc l’utilité de « tracker»  dans Google Analytics les boutons de partage ? Et surtout comment implémenter ce tracking particulier ?

Notons au passage que le rapport social n’apparaît que dans la nouvelle interface de Google Analytics. Nous nous placerons donc dans cette nouvelle interface dans toute la suite de l’article.

Cliquer sur le lien "New version" en rouge pour activer la nouvelle interface

Cliquer sur le lien "New version" en rouge pour activer la nouvelle interface

Pourquoi mettre en place le tracking social dans Google Analytics

Le principal intérêt réside dans votre volonté de distinguer les utilisateurs de votre site qui utilisent ces boutons de partage des autres qui ne le font pas. Quand vous faites remonter dans Google Analytics le tracking de ces éléments, vous pouvez observer les résultats dans le menu suivant :
Menu social report google analytics

Dans la section « engagement» , vous arrivez sur une page de résultats présentant les visiteurs « Socially engaged»  et ceux qui n’ont rien partagé, les « Not socially engaged» .
Rapport social google analytics

Selon le type de site internet (e-commerce, diffusion de contenu…) et les objectifs qui y sont rattachés, vous pouvez en avoir plus ou moins d’utilité. Mais concrètement, faire la distinction entre utilisateurs grâce aux réseaux sociaux vous permet de comprendre si ceux qui sont « socialement engagés»  ont un comportement différent des autres.

Exemple : S’il s’agit d’un site e-commerce, ceux qui « like»  vos produits ont-ils un panier moyen plus élevé que les autres ?

Cela peut par la suite vous orienter pour piloter votre stratégie sur les réseaux sociaux et vous aider à prendre des décisions pour la gestion de votre communauté d’utilisateurs.

La mise en place du tracking des boutons de partage, étape par étape

Nous verrons ici comment tracker les boutons de partage de Facebook (Like, Unlike, Send), Twitter (Tweet), LinkedIn (Share) et enfin Google+ (+1).

Etape 1 : vérfier que le nouveau code asynchrone de Google Analytics est bien en haut du header
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<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-xxxxxx-x']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
(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); })();
</script>

Si ce n’est pas le cas, c’est la première chose à modifier. Sans cette modification, rien de ce qui suit ne fonctionnera !

Etape 2 : uploader le script de tracking social de Google Analytics

D’abord, uploader le fichier javascript de tracking social de GA (ci-dessous) sur le serveur du site web à tracker à l’aide de votre client FTP (ex : FileZilla)

Fichier Javascript tracking social Google Analytics
ga_social_tracking

Ensuite, pour que le fichier précédent soit chargé dans chaque page, aller dans votre code source et modifier le header en rajoutant la ligne de code suivante (veillez à remplacer « url-a-modifier»  par votre url) :

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<!-- Google Analytics Social Button Tracking -->
<script src="http://url-a-modifier/ga_social_tracking.js" type="text/javascript">
</script>

NB : Ce code est à rajouter juste à la suite du code GA général.

Etape 3 : Tracking des boutons Facebook, Twitter et LinkedIn
Facebook : Like, Unlike, Send

Si jamais le like n’est pas présent sur votre page, vous pouvez aller le créer ici : https://developers.facebook.com/docs/reference/plugins/like/ Vous obtenez quelques lignes de code qui ressemble à cela :

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<div id="fb-root"></div>
<script src="http://connect.facebook.net/en_US/all.js#appId=159715667440410&amp;xfbml=1"></script>
<fb:like href="http://www.converteo.com" send="false" width="450" show_faces="true" action="like" font="arial"></fb:like>

Ajoutez les à l’endroit où vous voulez que le bouton like apparaisse.

NB : on peut également appeler le bouton en Javascript asynchrone si on le souhaite mais Facebook fournit le code synchrone par défaut donc nous avons gardé cette option ici, même si, idéalement, l’utilisation du code asynchrone est une meilleure pratique. Enfin, ajouter le code de tracking social juste avant la balise <fb:like> pour obtenir quelque chose comme cela :

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<div id="fb-root"></div>
<script src="http://connect.facebook.net/en_US/all.js#appId=159715667440410&amp;xfbml=1"></script>
<script type="text/javascript">_ga.trackFacebook();</script>
<fb:like href="http://www.converteo.com" send="false" width="450" show_faces="true" action="like" font="arial"></fb:like>

NB : cela tracke non seulement les like mais aussi les unlike et les share. En modifiant légèrement le fichier ga_tracking_social.js, on peut aussi suivre les commentaires si on laisse la possibilité aux internautes de commenter via fblogin.

Tweeter : Tweet

Attention, vous devez impérativement utiliser le bouton « officiel»  de Twitter. Si vous utilisez Tweetmeme, vous ne pourrez pas tracker les RT. Si vous souhaitez créer le bouton, vous trouverez le code ici : http://twitter.com/about/resources/tweetbutton.

Ensuite, c’est un peu plus simple. Avant la balise fermante </head>, insérer le code Javascript (asynchrone) suivant :

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<!-- Load Twitter JS-API asynchronously -->
<script>
(function(){
var twitterWidgets = document.createElement('script');
twitterWidgets.type = 'text/javascript';
twitterWidgets.async = true;
twitterWidgets.src = 'http://platform.twitter.com/widgets.js';
// Setup a callback to track once the script loads.
twitterWidgets.onload = _ga.trackTwitter;
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(twitterWidgets);
})();
</script>
LinkedIn : Share

Le bouton de partage de LinkedIn est moins utilisé que Facebook ou Twitter. Cependant, il peut être utile selon l’audience à laquelle vous vous adressez (très pro, avec une cible anglo-saxonne notamment).

Pour obtenir le code du bouton Share de LinkedIn, vous pouvez aller à cette adresse : https://developer.linkedin.com/plugins/share-button

Toujours à la fin de la balise <head>, ajouter le code suivant :

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<!-- LinkedIn Share Button tracking-->
<script type="text/javascript">
function LinkedInShare() {
_gaq.push(['_trackSocial', 'LinkedIn', 'Share']);
}
</script>
Et Google+ et son +1 ?

Le plus simple pour la fin, les +1 de Google sont trackés par défaut dans Google Analytics (si vous avez la dernière version du code de Google Analytics).

Voilà, vous y êtes arrivés ! Vous pouvez désormais tracker les boutons de partage de Facebook (like, unlike, send), Twitter (Tweet), LinkedIn (Share) et Google+ (+1).

Pourquoi tracker les boutons Facebook dans Google Analytics, alors que j’ai déjà Facebook Insights ?

Google Analytics et Facebook Insights ne sont pas réellement concurrents mais complémentaires. En voici quelques raisons :

Google Analytics :

  • Donne des informations sur les actions qui ont lieu sur mon site
  • Agrège les données de plusieurs réseaux : FB mais aussi Twitter, G+ ou LinkedIn par exemple
  • … et nous permet aussi de les comparer avec les utilisateurs non sociaux !
  • Est plus souple au niveau de l’utilisation des plages de dates

Facebook Insights :

  • Donne des données sur ce qu’il se passe uniquement sur Facebook
  • Donne des données dites « user-demographic»  : âge, langue, pays

Vous pouvez donc tout à fait utiliser les deux services puisque les données que l’on récupère sont complémentaires. Toutefois, attention à ne pas trop les mélanger sans garder à l’esprit qu’il peut exister des différences entre les deux services. Par exemple le nombre de like pour une page ne sera pas nécessairement toujours le même sur GA et FB Insights.

Voilà vous avez tous les outils en mains pour analyser le comportement social de vos visiteurs et enfin rationaliser votre politique de social media !

N’hésitez pas à nous faire part de vos remarques, vos retours, … en commentaires !

Merci à François-Xavier Fuhrmann pour sa contribution à l’article.



Converteo au Google Analytics Partners Summit

Posté dans Evénements & livres blancs, Web analytics par Romain Créteur

2011GAPCSummit

Comme chaque année en tant que Partenaire Certifié Google Analytics, nous sommes conviés au GACP Summit qui se déroule à Mountain View, à quelques pas des locaux de Google.

En tant que Partenaire Certifié, nous avons donc un accès privilégié à la team Google Analytics et aux nouvelles fonctionnalités qui sont prévues cette année. Ces annonces sont confidentielles, nous ne pouvons donc malheureusement pas rentrer dans le détail de cette première journée de conférences mais ce que l’on peut vous dire, c’est que visiblement chez Google on a décidé de mettre les bouchées doubles pour faire évoluer GA. Et chez Google, quand ils mettent les bouchées doubles, ça se voit !

Google Analytics passe à la vitesse supérieure !

Après une journée de keynotes, c’est clairement l’impression qui se dégage ici avec des annonces majeures sur l’évolution de l’outil dont les récentes évolutions (tag social media, multi-channel funnels, …), pourtant importantes, apparaissent comme des prémices !

Le moins que l’on puisse dire est que Google semble bien décidé à écouter ce que ses partenaires lui demandent en proposant une intégration toujours plus poussée de l’ensemble des produits du groupe.

La deuxième journée du Summit sera plus technique avec une série de « deep dives»  avec les googlers qui nous présenteront dans les détails les nouvelles fonctionnalités annoncées aujourd’hui

See you tomorrow!

GACP Summit 2001

GACP Summit 2001



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