Crearea si partajarea segmentelor avansate si utilizarea acestora

Segmentarea avansata (in Google Analytics – Advanced Segments) permite separarea clara a datelor pe baza mai multor filtre de analiza (segmente). Detalii despre asta si in cap 3.5 din Analiza web.

Segmentarea traficului nu mai este de ignorat iar pentru o analiza buna e necesara utilizarea minim a segmentelor de baza. Fara segmentarea traficului, timpul in site pe care-l analizam in articolul precedent avea o valoare foarte buna, dar in realitate lucrurile stateau altfel. La nivel de accesare a segmentelor lucrurile sunt cu siguranta clare, am sa ma rezum doar la informatiile minime ce sunt prezentate in imagine de mai jos.

1 – Sectiunea de Advanced Segments este disponibila in partea dreapta sus a profilului.

2 – Segmentele de baza pe care Google Anlytics le ofera. Acestea se rezuma la nevoile de baza ce ar trebui analizate.

3 – Segmentele personalizate. In aceasta caseta vor fi disponibile segmentele ce au fost salvate pentru profilul respectiv. Crearea unui segment se realizeaza accesand Create a new advanced segment. Continue reading

Despre timpul in site si cum sa nu te minti singur

Un articol ce are la baza doi termeni care in Google Analytics sunt denumiti Avg. Time on Site si Avg. Time on Page. Primul se refera la timpul mediu petrecut in site si al doilea la timpul mediu petrecut intr-o anumita pagina. Avg. Time on Site se calculeaza astfel: timpul total petrecut de vizitatori in site raportat la numarul de vizite fara bounce rate. Detalii suplimentare despre acesti termeni si unde se gasesc, in e-book.

Timpul mediu in site e unul dintre parametri ce sunt de interes pentru oricine. Pe langa faptul ca e usor de inteles, ofera si multe detalii relevante cu privire la situatia generala a siteului. Un timp mic in site poate reprezenta un interes scazut, dar in acelasi timp poate insemna un lucru bun. Timpul in site trebuie sa se interpreteze uneori in acelasi timp cu numarul de pagini vizualizate, dar despre astfel de interpretari paralele intr-un articol viitor. De mentionat ca aceste informatii nu se aplica la blogurilor care afiseaza integral articolele noi pe prima pagina. Continue reading

Distributia vizitelor pe ore ale zilei in iunie 2010 la 4 magazine on-line

Dorim sa realizam un mic studiu, te rugam sa ne ajuti. Detalii in finalul articolului.

Dupa postul precedent in care comparam traficul din iunie 2009 cu cel din 2010, Krumel s-a oferit sa-mi furnizeze cateva serii de date. Cum o comparare cu ce publicasem eu nu a fost posibila datorita profilelor diferite ale siteurilor, a aparut ideea de a compara 4 magazine online.

Despre datele comparate

Magazine online din trei piete: Auto, IT&C, Hobby.

Traficul nu este unul influentat semnificativ de sezon, iar luna iunie este una aproape ca celelalte din an.

Vizitele sunt exprimate in procente si sunt o medie a orei respective. Continue reading

Distributia vizitelor pe ore ale zilei in iunie 2010, comparativ cu iunie 2009

Din ciclul, tuturor ne plac cifrele cand le vedem la altii, m-am gandit sa ofer o analiza interesanta pe care am observat-o pe luna iunie 2010. Partea interesanta vine in momentul compararii datelor cu cele din perioada similara a anului 2009.

Despre datele comparate

Traficul apartine unui site ce ofera produse de sezon si care au cautare in special in lunile de vara.

Numarul de vizite din iunie 2010 este cu aproximativ 10% mai mare fata de iunie 2009.

Pentru o comparare buna, distributia vizitelor pe ore ale zilei am transformat-o in procente.

E o distributie medie pe ore. Analizata la nivel de zilele lucratoare (luni-vineri) e cam acceasi tot timpul, pe weekend e usor schimbata.

Traficul este 99% din Romania. Continue reading

Analiza Web la doua saptamani de la publicare

Au trecut doua saptamani de la publicarea e-book-ului Analiza Web si a venit vreme rapoartelor.  Din punctul meu de vedere lucrurile stau destul de bine, iar interesul aratat e mult peste asteptarile mele. Bineinteles, fara ajutorul multora resursa nu ar fi ajuns sa fie cunoscuta. Tin sa multumesc in special lui Krumel / SEO Romania si Radu Velcea / Photoshop Romania pentru promovare si sustinere.

Datele de mai jos arata ca internetul romanesc da semne ca ar dori sa ia in calcul analiza web a datelor. Pentru mine sunt rezultatele pe care le doream pentru a continua proiectul Anliza Web.

Cateva mentiuni la raportul de mai jos:

Total completari se refera la numarul celor care au completat formularul de download cu o adresa de email valida.

Confirmate se refera la numarul descarcarilor unice efectuate de cei care au primit emailul.

Reffer este numarul celor care au descarcat resursa de pe un link generat altcuiva. I-am numarat doar pe cei veniti de pe alt IP decat cel folosit la prima descarcare.  Intervalul maxim dintre cele 2 descarcari a fost de 3 ore. Astfel am incercat sa-i exclud cumva pe cei care au descarcat la job si acasa (au fost si cazuri pe care le-am considerat de acest fel).

Pe twitter au mai promovat ebook-ul (ordine aleatoare): @AlexandraGavril @busaco @calinbiris @CiprianGavriliu @gabiu @marinaena @VladGadea @StefaMedia @justpixel @TheFUA @Cathubodua @dracsor @VictorCaras

Va multumesc!

Cum poate ajuta Analiza Web un blogger

In urma cu aproape 5 ani imi faceam primul blog, nu din propria initiativa, ci fiindca aceasta era una dintre temele pe care le-am avut in anul I de facultate. Am copiat pe el cateva informatii ce le aveam pe siteul personal si apoi l-am abandonat. Doi ani mai tarziu am descoperit platforma WordPress si de atunci am inceput sa dezvolt pe ea, atat pluginuri, cat si templateuri. Desi nu mi-am pus problema monetizarii blogului personal, analiza vizitatorilor am facut-o constant.

Un blogger de cele mai multe ori este preocupat de monetizare sau de conturarea unui brand personal. In e-book ofer cateva solutii pentru monitorizarea acestor doua obiective principale si nu numai.

Ca blogger, obiectivele tale ar putea fi : Continue reading