Si vous avez joué avec vos rapports Google Analytics, vous aurez remarqué une nouvelle fonctionnalité lors du tri de colonne: le tri pondéré.

Le tri pondéré vous aide à éviter de voir tous vos résultats à 1 visite compter comme 100% de conversion ou … de rebond!

Pour utiliser cette fonction, rendez-vous sur un rapport à plusieurs colonnes (a priori incluant les visites)et cliquez sur un en-tête de colonne pour trier sur cette métrique. Ensuite, vous verrez apparaître une case à cocher « tri pondéré » que vous pouvez vous empresser de cocher.

Attention, vous remarquerez qu’une fois la pondération appliquée, le tri n’est plus vraiment appliqué.

Google a sorti une vidéo sur le sujet (en anglais):

On parle de ce sujet et bien d’autres dans les formations Google Analytics Marketing et Expert qui auront lieu fin septembre, en partenariat entre Hub’Sales et Ranking Metrics

• 28/09 et 29/09 : Formation Google Analytics Marketing et débutants
• 30/09 et 01/10 : Formation Google Analytics Expert

[Attention] Suite à plusieurs réactions à ce billet sur Twitter et autres réseaux sociaux, je tiens à préciser:

• Je ne suis affilié à Google d’aucune manière
• Ce billet ne constitue pas l’annonce d’un nouveau produit ou service chez Google
• Ce billet n’indique pas que Google Analytics deviendra payant pour tous,
  il laisse juste supposer que Google pourrait choisir de proposer une offre spéciale dédiée aux grands comptes.

Si comme moi et mon agence spécialisée en web analytics, vous gérez des sites à gros volume avec Google Analytics, l’outil de statistique gratuit de Google qu’on ne présente plus, vous aurez sans doute reçu ce mail:

Update to your Google Analytics account

Hello,
We love that you love our product and use it as much as you do. We have observed however, that a website you are tracking with Google Analytics is sending over 1 million hits per day to Google Analytics servers. This is well above the « 5 million pageviews per month per account » limit specified in the Google Analytics Terms of Service. Processing this amount of data multiple times a day takes up valuable resources that enable us to continue to develop the product for all Google Analytics users.
As such, starting August 23rd, 2010, the metrics in your reports will be updated once a day, as opposed to multiple times during the course of the day. You will continue to receive all the reports and features in Google Analytics as usual. The only change will be that data for a given day will appear the following day.
We trust you understand the reasons for this change.
Regards,
Your Google Analytics Team

En français : Google Analytics devient victime de son succès et ralentit la fréquence de reporting de ses gros utilisateurs à 1 fois par jour. Si Google est cohérent, cette limitation devrait aussi s’appliquer à l’utilisation de l’API.

Dans la pratique ça ne change pas grand-chose puisque la synchronisation des données (notamment avec Adwords et Adsense) ne se faisait qu’une fois par jour. En revanche, cette annonce prouve que même si vous payez un budget Adwords, Google Analytics ne vous épargne pas pour la volumétrie autorisée par jour, seulement pour les 5 millions de pages vues par mois.

Mon présentiment : Google commence à préparer le terrain pour une version payante de Google Analytics.

Autre supputation: GA n’est pas rentable, voire un centre de coûts élevé pour Google car mal dimensionné pour accommoder le trafic de grands comptes et de myriades de sites.

En effet, Google a toujours voulu faire de Google Analytics une solution de web analytics pour tout public qui soit en fait un produit d’appel pour Adwords – et c’est de bonne guerre.

Pour autant, Analytics ne génère aucun chiffre d’affaire en soi – et seules quelques rares entités et programmes Google sont dans ce cas.

Il n’est donc pas inconcevable que Brett Crosby et l’équipe GA soient en train de plancher (et à mon avis ils y ont déjà bien réfléchi) sur une version premium dont on peut supposer qu’elle
offrirait :

• un service de sauvegarde et de récuperation des données
• une garantie de service
• une période de traitement de rapport garantie, voire instantanée
• une solution logicielle à la Urchin mais qui recouvre mieux le spectre fonctionnel de GA cette fois
• et le meilleur pour la fin: une garantie de non-exploitation et de non-propriété des données récoltées par Google –  les données seraient complètement à vous.

Si vous avez un site à gros volume et que vous voulez échapper à cette nouvelle restriction, deux solutions:

• utilisez l’échantillonnage dans votre code de suivi (_setSampleRate)
• passez à un outil payant. Pas prévu dans votre budget, je sais, mais posez vous la question:
  quelle est pour vous la réelle valeur ajoutée d’un reporting mis à jour toutes les minutes?

En tout cas, cette annonce montre les limitations d’un outil gratuit, aussi populaire soit-il, et repose la question du business model de ces solutions : financer par la publicité? Proposer un freemium qui incitera à souscrire au premium?

Encore une fois cette analyse repose sur mon ressenti et n’engage que moi mais je vous propose de continuer la discussion dans les commentaires (constructifs, bien entendu).

Salut les kids,

je rebondis sur une discussion de mes confrères de Lunametrics sur la nécessité de mesurer l’impact de la longue traîne en terme de référencement, et tout particulièrement en fonction de la diversité des mots-clé utilisés. On appelle cela le NOK ou number of keywords (le nombre de mots-clé).

Vous avez tous vu dans votre outil de mesure préféré comment mesurer l’impact du référencement naturel. Vous obtiendrez des rapports comme celui ci-dessous, qui vous indiquent notamment combien de mots-clé ont été utilisé chez Google et consorts pour atteindre votre site. Jusque-là, tout va bien.

Pour suivre la santé de cette recherche naturelle, il vous faut tirer des exports de ce rapport pour chaque période ou utiliser l’API par exemple. Comme l’explique l’article de Jim de Lunametrics, hors Excel point de salut. Faites vous aider sur l’API si vous voulez gagner du temps.

Tout çà est très bien mais que diriez vous d’avoir en plus le nombre de mots-clé dans chaque phrase en externe ET en interne ?

Si vous cherchez un peu sur le Web, vous trouverez des tutoriels sur les segments avancés portant sur le nombre de mots dans une phrase grâce à une expression régulière du genre:

^\b\w+\b$

Vous pouvez modifier cette expression pour gérer plus de mots-clé et créer autant de segments.

Tout çà c’est bien mais pas très pratique à mon sens. Je vous propose de stocker l’information de mot-clé et le nombre de mots-clé dans la phrase pour raffiner un peu les résultats.

Comment faire ? Un exemple avec Google Analytics

Ce genre d’exercice est faisable avec d’autres solutions de web analytics mais vous serez probablement plus familier avec Google Analytics.

Déjà, commencer par capturer l’URL de la page contenant vos paramètres de recherche

en externe : Google le fait tout seul mais vous devrez ruser!

en interne : il faut spécifier un paramètre de recherche tel que q, i, ou terme.
Exemple: http://www.monsite.com/recherche/?q=motclé

L’astuce que je vous propose consiste à appeler un ficher Javascript puis une fonction dans votre code GATC (code de suivi Google Analytics).

Créez un fichier ga_nok.js (que vous hébergerez sur votre serveur ) contenant le code suivant:

On souffle un coup mais ce n’est pas très compliqué: c’est surtout un bout de code d’extraction de paramètres d’URL avec en plus une condition de suivi des termes de recherche interne ou externe dans un évènement.

function getNOK(searchparam,scope,typeNOK)
{
  if (scope==''){ return; } else {
  	searchparam = searchparam.replace(/[\[]/,"\\\[").replace(/[\]]/,"\\\]");
  	var regexS = "[\\?&]"+searchparam+"=([^&#]*)";
  	var regex = new RegExp( regexS );
  	var results = regex.exec( scope );
  	var keywords = results[1].split('+');
  	_gaq.push(function() {
  	var pageTracker = _gat._getTrackerByName();
  	switch (typeNOK){
	  	case 'NOK': pageTracker._trackEvent('Search', 'NOK',(results[1]), keywords.length); break;
	  	case 'iNOK': pageTracker._trackEvent('Search', 'iNOK',(results[1]), keywords.length); break;
  	}
  });
  return false;}
};

J’intègre maintenant à mon code de suivi Google Analytics:

<html>
<head>
	<!-- metas, titre, JS, CSS, etc-->
	<script type="text/javascript" src="/urldemonfichier/ga_nok.js"></script>
</head>
<body>
<script type="text/javascript">
		var _gaq = _gaq || [];
  		_gaq.push(['_setAccount', 'UA-123456879-1']);
		// Suivant le cas on applique la méthode à la recherche interne ou externe
        if (document.referrer.indexOf('google')>0) getNOK('q',document.referrer,'NOK');
        if (document.location.indexOf('s=')>0)getNOK('s','document','iNOK'); // où s représente votre paramètre de recherche interne
  		_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>
Votre contenu de page va ici
</body>
</html>

En suivant cette méthode, vous traquez automatiquement vos mots-clés en interne et en externe et ces infos apparaîtront dans vos rapports dans Contenu > Evènements comme montré ci-dessous:

L’avantage de l’évènement par rapport à la variable personnalisée, c’est la valeur moyenne (calculée mais bon) qui vous donnera le nombre de mots pour l’expression! Et c’est là que le fun commence, notamment avec les filtres avancés en dessous du rapport.

Fini les expressions régulières : demandez à Google de vous sortir les expressions de recherche interne contenant 2 mots:

Et voilà, amusez vous bien et bonne analyse!

Comme d’habitude, tous les commentaires constructifs sont les bienvenus!

Comme c’est le genre de sujet que je vais aborder dans le cycle de formations Google Analytics que j’assure avec mon collègue Nicolas Guillard de Hub’Sales (en collaboration avec Ranking Metrics), je vais vous parler d’une façon d’analyser quel jour de la semaine est le plus intéressant en terme de trafic – de visites dans ce cas précis.

Tout d’abord, vous devez savoir que ce genre d’information n’est pas disponible dans Google Analytics  (ça, c’est fait)

C’est pourquoi vous aurez besoin d’utiliser un tableur comme Excel ou un logiciel comme Tableau après avoir extrait de la donnée brute depuis Google Analytics.

Vous êtes prêts? C’est parti!

Commencez par générer un rapport dans Google Analytics en allant dans
Visiteurs > Visiteurs – tendances > Visites (voir ci dessous)

Vous obtiendrez ce type de rapport:

Vous aurez peut être remarqué que j’ai choisi une période qui n’inclut que des semaines fixes du lundi au dimanche. Ceci évite de fausser les stats. Prenez également garde de sélectionner une granularité de rapport par jour et non pas par semaine ou par mois.

Attention, la suite de ce billet devient plus technique : âmes sensibles s’abstenir!

Une fois que le rapport vous plaît, cliquez sur le bouton d’export en haut de l’écran:

Choisissez le format « CSV pour Excel », téléchargez le fichier où bon vous semble et ouvrez-le dans Excel.

Vous tomberez sur ce genre d’affichage:

D’entrée de jeu, déplacez votre colonne Visites de 3 colonnes vers la droite:

Vous allez vite comprendre pourquoi

Sélectionnez les données contenant les jours puis Données > Convertir > Délimité > Espace (cocher) > Fin
Si vous avez suivi la séquence, vous devriez obtenir un nouveau tableau:

Sélectionnez les 5 colonnes de données et allez dans Données > Rapport de tableau croisé dynamique
Un nouveau dialogue s’ouvre:

Faites ensuite glisser le champ Jour sur la colonne de gauche du tableau et le champ Visites sur la zone Données. Vous obtiendrez le tableau préliminaire suivant:

Maintenant un peu de tri! Faites un clic droit sur un des jours de la liste:

Sélectionnez Paramètres de champ et dans l’écran suivant choisissez Avancé… puis dans Tri automatique, sélectionnez un tri décroissant sur le champ Somme sur Visites:

Vous obtiendrez enfin le tableau dont vous rêviez

En conclusion:

Cette technique est beaucoup moins directe que l’utilisation de l’interface Google Analytics mais pour l’instant, GA ne permet pas ce genre de rapport. C’est dans ce genre de situation qu’on voit les limites des outils gratuits

Cela dit, maintenant que vous avez cette méthode, vous pouvez choisir une plage de données plus importante pour votre tableau croisé dynamique et le tableau pourra être mis à jour en un instant!

Vous pouvez également passer par un traitement de données via l’API Google Analytics pour récupérer directement ce genre d’information!

Bien entendu, si d’autres solutions fournissent le même genre d’export CSV, pour pouvez appliquer ce même procédé

Comme d’habitude, vos commentaires constructifs sont les bienvenus

Sur ce, bonne analyse à toutes et à tous!

Tout d’abord je tenais à remercier les participants du concours de haïku.

Ces participants ont pris le temps de se creuser la cervelle pour essayer de se plier à l’art du haiku.

C’est après plusieurs délibérations que j’ai le plaisir de vous annoncer que Denis Lachaud remporte l’épreuve cette année avec le haïku suivant:

Un clic en janvier,
dans l’entonnoir au printemps,
converti à Pâques.

Non seulement le poême de Denis se conforme à la rythmique du haïku (5-7-5), il montre bien la temporalité caractéristique de ce type d’exercice.

Denis gagne donc un ticket d’entrée de 2 jours au sommet eMetrics Paris des 15 et 16 juin prochains (d’une valeur de 1990€).

Je ne résiste pas à la tentation de vous faire partager d’autres participations!

Emmanuel Barré:

Client pas doué
A/B testing massacré
Google au bucher

Carole Da Silva:

En royaume du web
Web analytics devient
le conseil du roi

Olivier Guillaume:

Fidèles aux pratiques
Des maîtres de la métrique
Pour nos E-Déclics

Encore merci à tous et bravo à Denis!

Le concours de haiku eMetrics est lancé pour l’édition de Paris 2010!

Vous aussi, composez un haïku sur les web analytics et gagnez une entrée pour 2 jours au sommet eMetrics Paris sur les web analytics et l’optimisation eMarketing, d’une valeur de 1990€.

La sélection du haïku gagnant prendra en compte:

• la forme (5-7-5, temporalité)
• l’idée
• l’originalité
• la relation avec les web analytics

Exemple:

Saleté d’Excel
Arrive dans ma boite aux lettres
Chaque début de mois

Autres règles et détails

• Le/la gagnant(e) sera sélectionné(e) par un jury
• Les meilleures soumissions seront publiées sur ce blog et sur Analyseweb.fr, le forum francophone des web analytics
• La clôture des participations est au 20 mai à minuit
• Les résultats seront annoncés le 25 mai
• Le haïku devra être en français
• Les participations précédentes au concours de haïku de Jim Sterne seront vérifiées pour éviter les redites

Si vous ne vous sentez pas l’âme créative, vous pouvez aussi vous inscrire et bénéficier d’une réduction avec le code promotion ANALYSEWEB010

Pour un rappel du haiku: http://fr.wikipedia.org/wiki/Haiku

Plus d’information sur eMetrics Paris:

• site de l’évènement sommet eMetrics Optimisation eMarketing Paris
• eMetricsParis sur Twitter