Uten full sjekk av din webanalyse er tallene verdiløse. Hver uke er vi på besøk hos prospekter som tror de har veldig bra tall, men som har gjort et eller annet «lurt» som gjør at tallene er helt borti natta. Og kan du tenke deg noe mer pinlig enn at du må si til sjefen at dere har nok ikke 10.000 besøk pr uke men bare 5.000, fordi man hadde gjort en feil? Jeg har lånt den fine sola fra Askim kommune, som jeg nok en gang skal bruke som eksempel her. Ikke fordi de har feil i sin analyse, men fordi jeg trenger et praktisk eksempel. Og ingen av de kundene jeg er hos ønsker å vise fram sine feil, naturlig nok, så de blir mellom oss og kunden… I det følgende kommer det en liste på fem – 5 – vanlige feil. Sjekk disse, så er du godt i gang…
1. Har du lagt inn målescriptet riktig? Én og bare en gang på hver side?
Med Webtrends er det svært sjelden vi ser at dette gjøres feil, men med Google Analytics ser vi stadig at scriptene ligger både en og to ganger ekstra på sidene. Dette er lett å oppdage dersom du ser på rapporten for Sider. Det skal være 1:1 mellom Besøk og Sider. De fleste er på hver side ca en gang pr besøk. Noen få sider så som søkesiden kan ha to klikk per besøk, men om alle sidene har to visninger dvs klikk per besøk så er saken klar – sjekk om scriptet ligger dobbelt. Da måler du feil! Se eksempelet under for Askim kommune. Her har jeg laget en egen utregning (skreddersydd måling) som viser sidevisninger delt på besøk. Er det mer enn 1,1 eller 1,3 så sjekk opp hvorfor. Og husk at det kan være andre årsaker enn at scriptet står dobbelt. Muligens kan det ligge en skjult parameter med bla-funksjon inne, page=1, page=2 osv. Da bør du vurdere om du skal slå på denne, eller om du bare vil se at samme side brukes flere ganger i et besøk.
2. Unormalt lang besøksvarighet.
Med jevne mellomrom er vi innom nettsteder som er stolte over at de har fantastisk god lesetid på sine artikler. Typisk kan det være 5-10 minutter i snitt. En god nyhet er som regel for god til å være sann i webanalyse. Sannheten er at så og si ingen sider blir lest mer enn 2-3 minutter. Jeg har sett unntak der svært viktige nyheter i pressen blir lest i 6-7 minutter, men det er unntak. En av de beste sidene jeg har sett på «vanlig web» har hatt 4 minutters lesetid. Dette er sider som har god balanse mellom bilde og tekst, behagelig layout, selgende form og på topp i kvalitet. Da snakker vi om 4 minutter hvor man er engasjert i en side. Men 5-10 minutter i snitt? Neppe. Sjekk om du har automatisk oppdatering (auto refresh) av dine sider. Mange nyhetsportaler så som VG, E24, TV2 osv har dette. Da kan man ikke bruke standard webmåling for å måle lesetid. Man må justere «timeout» for besøk ned til en tid som er kortere enn tiden for auto refresh, f.eks. 9 minutter om auto-oppdateringen skjer hvert 10. minutt. Og da faller lesetiden ned på normale tider.
3. Flere portaler men bare en måles.
Ofte har banker og andre nettsteder med innlogging egne løsninger for åpne og lukkede sider. Da starter besøket på de åpne sidene, for så raskt å gå over til den lukkede portalen der man logger inn, betaler regninger, bestiller produkter, og gjør alt det andre som definerer suksess på et nettsted. Som regel ligger disse lukkede sidene hos EDB eller andre leverandører. Husk å måle disse også, inn i en og samme profil og analyse, ellers får du bare vite halve sannheten, feil besøkstid, for mange besøk, som ofte er delt i to korte besøk osv. Stadig flere får tagget opp og målt lukkede sider, og det er der suksessen skjer sett i forhold til kampanjer, så det er bare til å tagge opp sidene!
4. Interne besøkende ødelegger statistikken.
For små bedrifter med lite trafikk kan de ansatte stå for så mye som 20% eller 30% av all trafikk. De er inne lenger og de bruker nettsidene på en annen måte enn publikum. Analysene blir ødelagt av tall som overskygger den virkelige trenden. Sørg for å filtere bort egen trafikk. For store nettsteder er ikke dette så viktig, for da er som regel de ansatte kun 1% eller så av totalen, med andre ord ikke viktig. Og husk at du bør ha to profiler dvs analyser, en for de vanlige besøkende, uten ansatte, og en egen for bare de ansatte, for da vet du også hvordan din web brukes av de ansatte. Det kalles segmentering. Du ser på to ulike brukergrupper hver for seg, og du får bedre og mer brukbare tall å jobbe med. Eksempelvis 6 klikk og 8 minutters besøksvarighet fra de ansatte, og 4 klikk med 3 minutters varighet for publikum. Da vet du hva du må ta tak i…
5. Søkesiden står mange steder i side-rapporten.
Legg merke til hva som er den mest brukte siden hos Askim kommune, i tabellen over, om man ser bort fra forsiden. Det er søkesiden deres. Man søker internt på nettstedet etter innhold man ellers ikke finner. Mange webanalyser har ikke tatt hensyn til at parameteren for internsøk IKKE skal være med. Senest i dag så jeg en analyse som hadde 25% av alle innslagene i sin Side-rapport som egentlig var interne søk. Lag en egen rapport på interne søk, og sørg for at den interne søkesiden bare kommer opp en gang i Sider-rapporten. Og den skal stå på Topp 10, om du har en «normal» web, for alle bruker internsøk. Ser du den ikke så let etter den og finn ut hvorfor den ikke synes!
Slik ser det ut hos Askim kommune:
http://www.askim.kommune.no/Modules/Search.aspx
Slik skal det IKKE se ut i side-rapporten:
http://www.askim.no/Modules/Search.aspx?Query=17.+mai
http://www.askim.no/Modules/Search.aspx?Query=biblioteket
http://www.askim.no/Modules/Search.aspx?Query=barnehage+
Dette er enkle tips innen kalibrering, som handler om å gjøre webanalysen mer verdifull, slik at tallene er solide, og at du kan stole 100% på dem. Først da kan du virkelig gjøre gode og viktige beslutninger om design og markedsføring på nett.
Relaterte innlegg:
Statistikken fra hosten funker for de fleste, har faktisk ikke prøvd analytics ennå på egne sites.