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Immagine da qui: Billy Chasen ha creato l’app rigello per iPhone.

Prometeo

Prometeo (”colui che riflette prima”) è una figura mitica dell’antica Grecia, il titano figlio di Giapeto. In un mito poco conosciuto, Prometeo durante il sacrificio di un toro agli Dei, viene chiamato a far da giudice, su quali parti dell’animale spetteranno agli uomini e quali agli Dei.

Prometeo dalle membra dell’animale fece due mucchi, uno visibilmente più grosso, l’altro più basso e meno voluminoso. Entrambi celati sotto una coperta.
Lo scaltro Prometeo chiamò allora Zeus, e chiese a lui di decidere quale parte sarebbe spettata agli Dei. Zeus manco a dirlo (le divinità erano tutte un po’ svampite, ma questo è un’altro discorso) scelse il mucchio più grosso.

Il mucchio più grosso scelto da Zeus comprendeva ossa, intestini, grassi e la carcassa. Il mucchio più piccolo, tutte le carni commestibili e le pelli. Da allora, ad ogni sacrificio, agli Dei va la parte che si sono scelti.

E questo che centra?

Centra centra. Perchè in 10 righe hai scoperto che cominciare un post con un aneddoto è meglio che cominciare con delle scuse perchè sono 2 mesi che non posti sul tuo blog personale

E poi ti ho ricordato una volta in più che il dato quntitativo è importante ma lo è forse di più cogliere quello qualitativo e soprattutto, capirlo ed interpretarlo. Sul web raccogliere dati quantitativi e qualitativi, analizzarli, capirli, intrpretarli e prendere delle decisioni sensate sulla base di quelli si chiama Web Analytics.

Un post

A proposito di Web Analytics, ho cominciato un paio di settimane fa, sul blog di Adrias Online, una serie di 2 post su come cominciare con il piede giusto con Google Analytics. I contenuti sono davvero base, dalla posizione in cui inserire il codice, alla differenza fra un software di Web Analytics tag based ed uno log based. Dai primi filtri alla configurazione per un network SEO (tematica che affronterò nel prossimo post).

Un sito

Il sito di riferimento per chi vuole saperne di più, in italiano, è sicuramente quello di Marco Cilia, te lo dico senza troppi giri di parole GoAnalytics.info.

Un libro

Di libri su quest’affascinante disciplina ne ho letti molti e tutti molto pratici ed utili per mia fortuna. Ora ne sto leggendo uno in Italiano che trovo interessante al pari di altri titoli in lingua inglese ben più osannati.
Il libro è Web Analytics di Alessio Semoli. Il volume è didattico ma allo stesso tempo approfondito e correlato di osservazioni e riflessioni mai banali o scontate, di un professionista che opera in questo settore dagli albori della disciplina. Consigliato.

Un evento

L’evento che consiglio a chi vuole capire meglio la Web Analysis è il Rimini Web Marketing Event organizzato dagli amici/competitor di Titanka!. All’evento in programma all’interno del Sia Guest, sarà presente Avinash Kaushik Analytics Evangelist per Google e autore di un paio di best seller (non ancora tradotti in Italiano, ma ve ne consiglio ugualmente la lettura, ne vale la pena).

Misurate, misurate, misurate!

Parto da una doverosa premessa, ma cercherò di essere breve e generico perchè se queste cose le sai non c’è bisogno che le ripeta, se non le sai non basterebbe un post per impararle.

Web Analytics: 2 modi diversi di raccogliere dati

E’ possibile fare della Web Analysis utilizzando due tipi di strumenti. Esistono software di Web Analytics che si basano sui log del server e software che funzionano grazie a un codice Javascript incluso nelle pagine del sito.

Proprio per la diversa natura dei due metodi, il risultato finale può essere profondamente diverso e questa differenza deve essere conosciuta da chi interpreta i dati.
A grandi linee è possibile affermare che i log vengono prodotti in base alle richieste che gli utenti fanno al server. Generandosi lato server, nei log mancano alcune informazioni sul tipo di browser, sulla risoluzione dello schermo, sul sistema operativo e altre informazioni relative a chi/come naviga.
Al contrario il sistema a Tag (con il Javascript inserito nel footer) riesce a raccogliere tutti i dati in possesso del pc dell’utente.

Google Analytics appartiene al secondo gruppo e non è il miglior software di cui disporre se l’utenza del tuo sito ha Javascript disabilitato, o se hai la necessità di monitorare le attività di crawling di spider e bot.

In realtà, benchè sia stato Google in primis ad affermare che con il Javascript anche gli spider dei motori di ricerca potrebbero riscontrare problemi durante la scansione del tuo sito, ultimamente leggo sempre più spesso di possibili interazioni fra crawler e javascript.

Un problema con la Web Analytics

Di recente mi è stato fatto notare che su un sito di cui seguo la Web Analysis abbiamo parecchie visite dirette (circa 40 al giorno) dagli Stati Uniti d’America.
Partendo dal presupposto di cui sopra, ovvero che l’Analytics di Google non conteggia bot e spider e la natura diretta degli accessi, ho pensato subito ad una qualche attività di spamming.
L’altra cosa anomala a proposito di queste visite è che pur essendo vicine, nel tempo e geograficamente, vengono considerate tutte visite nuove al 100%. Non solo, il tempo medio di permanenza è 00:00:00, praticamente nullo.

Il fatto che il 90% di queste visite si riferisse alla pagina 404.php mi ha indirizzato verso una qualche attività di crawling. Se l’accesso è diretto e genera un’errore 404 (pagina non trovata) significa che il mio visitatore aveva già un riferimento e che questa visita è forse una visita di “controllo”.
Successivamente ho controllato il network da cui provengono queste visite e ho notato che partono tutte dal network-location di Ask: iac search media inc e ask jeeves. Ho avuto la conferma di ciò incrociando i log sul server e sono arrivato alla conclusione che il responsabile di ciò è: crawler6132.ask.com.

Ask può sporcare in modo sistematico le tue Web Analysis

Dall’incrocio di queste informazioni l’unica conclusione a cui siamo arrivati (io e lghinelli) è che il crawler di Ask si comporta in modo analogo ad un Web Browser. Non solo può leggere i Javascript, ma nel nostro caso decide addirittura di eseguire il Javascript di Analytics.
Sul come faccia e perchè i dati raccolti dall’Analytics siano così strani (100% visite nuove, 100% bounce rate e tempo di premanenza pari a 0 secondi), mi rimetto a voi, ma una cosa è certa per un Web Analyst il comportamento di Ask è dannosissimo.

Ask in questo modo non solo inficia sul numero di visite uniche, ma nel caso in cui eseguisse non solo il Javascript dell’Analytics, ma ad esempio anche qualche attività sugli OnClick a cui abbiamo associato un obiettivo, averemmo falsati anche i Conversion Rate settati sul’Analytics.

Come rimediare ai guai combinati da Ask

L’unico modo che mi viene in mente per ripulire i report dalla sporcizia generata dal bot di Ask è quella di escludere il suo indirizzo IP. A giudicare dalle mie osservazioni giornaliere questa soluzione funziona, ma non è da escludere che un domani il crawler possa cambiare indirizzo.

Per rimuovere l’IP di questo Bot, se utilizzi Google Analytics, è possibile impostare un filtro. Il mio consiglio è di lasciare comunque un profilo senza filtri, visto che qualsiasi filtro applicherai effettureà dei tagli sulla reportistica che non potrai più recuperare.

Per creare un profilo clone dell’originale, a cui decurtare le visite del bot di Ask, puoi andare, dalla schermata di ingresso, ad Aggiungi profilo sito web. Setta l’impostazione “Aggiungi un profilo per un dominio già esistente” e dai al nuovo profilo un nome abbastanza esplicativo. Per aggiungere il filtro al profilo appena creato vai sul Filter Manager e successivamante su + Aggiungi Filtro. In questa pagina troverai il filtro escludi traffico da un indirizzo IP, fra i filtri comuni, ricordati di non applicare questo filtro al profilo originale. Nel momento in cui scrivo l’indirizzo IP del crawler di Ask è 212.48.8.140.

Ti è mai capitato in fase di stesuara del preventivo di chiederti “Ma si dice Web Analytics o Web Analysis?”. La mia non è una domanda retorica, visto che parlandone con amici e colleghi la questione non è proprio risolta.

Qualche osservazione.
Google Trends, per quello che conta e per la precisione che il dato può avere, dice che la Web Analysis esiste da più tempo della Web Analytics. Allo stesso modo indica che oggi, al contrario degli anni passati, la Web Analytics è più popolare.
Analogamente l’External Tool di Adwords attribuisce più ricerche mensili alla Web Analytics.
Nella directory /analytics/ di Google la parola “analysis” viene menzionata solo nei “case_study”, quindi mai in modo ufficiale da Google.

Non credo che esista un parere unanime, io ho la mia idea, la condivido in attesa che qualcuno faccia lo stesso.
Io penso, molto pragmaticamente che il Web Analitico sia colui che fa delle Web Analisi. Perciò, chi si occupa di Web Analytics fa delle Web Analysis. Semplicemente penso che la Analytics sia la disciplina e la Analysis l’output che questi studi restituiscono.

Qualche esempio per Web Analysis:
- I dati della Web Analysis dicono che…
- Chi ha effettuato questa Web Analysis?

Qualche esempio per Web Analytics:
- Che software di Web Analytics utilizzi?
- La Web Analytics è una disciplina stimolante.

O sono semplicemente sinonimi?

Nessuno alza la mano per dire la sua? Devo chiamare io?
Francesco, Marco, Francesco, Marco, Enrico e Maurizio, che ne pensate?

Mercoledì (16 Luglio) sono stato con Donatella allo Iab Seminar a Milano. Come da cartellone le parole chiave degli interventi, sono stati Behavioral targeting, Web Analytics e ROI (il Return Of Investment è un po’ il leit motiv degli ultimi anni, per chi lavora con il web).

Il Behavioral targeting è faccenda lodevole ed affascinante, ma per ora riguarda più i grossi portali in grado di profilare la propria utenza durante la stessa sessione di navigazione. I grandi portali possono imprimere sul monitor dei propri utenti advertising ad hoc, a seconda del tipo di visitatore che in quel momento si trova su una specifica pagina. Google che del web sta facendo il proprio salotto, grazie a Web History e al complesso sistema Adwords/Adsense si sta attrezzando per mostrare annunci targettizzati sull’utente ovunque ci sia un annuncio Adsense (ovvero su tutto il web). Tutto questo a prescindere dal reale contenuto di una pagina, il focus sarà il gusto dell’utente.

Non intendo approfondire il discorso Web Analysis, questo è un tema che voglio affrontare più avanti.
La versione free di Shynistat, uno delle web application che qui in riviera sembra andare alla grande, riporta solo i referrer (le visite provenienti da) dei vari portali su cui compare il tuo hotel. Quali dati qulitativi si ricavano da questi accessi? Shynistat ci dice poco e niente.

Con un software di Web Analysis (ce ne sono di gratuiti ma allo stesso tempo molto validi) potresti sapere quante di quelle visite sono nuove e quante sono di ritorno (magari il tuo webmaster che fa modifice o forse un concorrente che confronta le tue offerte con le proprie); sapere da dove vengono le visite; sapere quante pagine guardano gli utenti che ti manda un portale e quante gli utenti che ti manda quell’alltro. In 2 parole conoscere la qualità delle visite che ti portano i tuoi investimenti pubblicitari online.

Puoi fare tutto questo spendendo davvero poco, la regola è sempre quella del 10/90, investi 10 sullo strumento e 90 sul personale qualificato in grado di prendere le decisioni giuste in base alla corretta interpretazione del dato.

Lo Iab è stato l’occasione per rivedere amici di vecchia data (Marco, Stefano e Fabrizio) e per conoscere Maurizio, persona che stimo e che prima conoscevo solo “di nome”.

P/s
Mancava solo Lara!