din Guide till att förstå Key Analytics-termer

följande är ett kort utdrag ur vår bok, forska UX: Analytics, skriven av Luke Hay. Det är den ultimata guiden för att använda analytics för förbättrad användarupplevelse. SitePoint Premium-medlemmar får tillgång med sitt medlemskap, eller så kan du köpa en kopia i butiker över hela världen.

för dem som inte är vana vid att titta på webbplatsanalys kan en del av terminologin verka som ett främmande språk. Detta kan bli ännu mer förvirrande när termer ändras, eller när olika verktyg använder olika termer för att beskriva samma sak.

vissa analystermer som används regelbundet missförstås ofta. I vissa fall kan en partiell förståelse av en term vara farligare än att inte ha någon förståelse alls. Ett vanligt missförstått exempel är ordet ”hit”.

en träff anses ofta vara en synonym för en sidvy eller ett besök. Detta är inte fallet, eftersom varje filförfrågan till en webbserver är en individuell träff.

det betyder att om en webbsida innehåller fem bilder, räknas en användare som tittar på den här sidan som en sidvy men sex träffar (de fem bilderna plus själva HTML-sidan). Du kan se hur detta missförstånd kan leda till en väldigt felaktig förståelse av data! Det här avsnittet täcker de viktigaste analysvillkoren. (Det finns också korta definitioner av huvudtermerna i ordlistan i slutet av denna bok.)

Mått och mätvärden

Alla data i dina analytics-rapporter kan delas in i dimensioner och mätvärden. Det är viktigt att veta vad varje term betyder så att du bättre kan analysera dina data. En god förståelse för dimensioner och mätvärden är också viktigt för att skapa anpassade rapporter och instrumentpaneler.

dimensioner är ett sätt att gruppera data—en form av kategorisering eller identifiering. En dimension hänvisar inte till storleken på något (ett vanligt missförstånd). Mått visas normalt i den första kolumnen i dina rapporter. Exempel på dimensioner inkluderar Land, Sidtitel och enhetstyp.

Metrics, å andra sidan, är siffrorna associerade med dessa dimensioner. De visas i de andra kolumnerna i dina rapporter och visar siffrorna för dimensionerna i den första kolumnen. Exempel på mätvärden inkluderar sidvisningar, avvisningsfrekvens och genomsnitt. Tid på sidan. Metrics hjälper dig att förstå användarnas beteende. De räknar hur ofta saker händer—till exempel antalet besök på din webbplats eller app. Mätvärden kan vara summor, medelvärden eller procentandelar av en summa.

skärmdumpen nedan visar dimensioner och mätvärden, liksom de olika sätten att mäta räknas:

ett enkelt sätt att skilja de två är att komma ihåg att dimensioner ofta är ord, medan mätvärden är mer benägna att vara siffror.

sessioner, besök, sidvisningar och unika sidvisningar

som berörts i föregående kapitel är det ofta förvirring mellan sessioner, besök och sidvisningar. För det första är det värt att påpeka att sessioner och besök i huvudsak är samma sak. Google Analytics använde tidigare termen ”besök”, men ändrade terminologin till” sessioner ” 2014. Andra verktyg, som Adobe Analytics, använder fortfarande termen”besök”.

du kommer i allmänhet att upptäcka att de två termerna används omväxlande, men så länge du vet att dessa hänvisar till samma sak borde det inte vara ett problem.

en session, eller besök, är en grupp av interaktioner (eller en enda interaktion) som en användare tar inom en viss tidsram på din webbplats. Google Analytics sessioner timeout efter 30 minuters inaktivitet som standard, men du kan ändra detta själv i dina analytics-inställningar.

det betyder att om din användare går för att göra sig själv en kaffe, lämnar din webbplats öppen i sin webbläsare och returnerar inom en halvtimme, räknas detta som samma session. Detsamma kan sägas för användare som hoppar mellan flera flikar. Oftare än sällan, fastän, sessioner representerar kontinuerlig surfning på din webbplats.

sessioner skiljer inte mellan unika individer. De räknar bara antalet sessioner, oavsett vem som gör dem. Om jag besöker din webbplats på morgonen och kommer tillbaka på kvällen, skulle det fortfarande räknas som två sessioner. Genom att använda andra mätvärden som användare eller besökare får du information om personer som besöker din webbplats. Nästa avsnitt i detta kapitel täcker användare och besökare i detalj.

sidvisningar är helt enkelt visningar på en HTML-sida eller, mindre vanligt, virtuella sidvisningar. En virtuell sidvy är ett sätt att berätta för Google Analytics att registrera en sidvy om en ny HTML-sida inte har laddats. Virtuella sidvisningar kräver ytterligare märkning i form av JavaScript-kod. Du kan använda dem överallt där innehållet läses in utan en omladdning av sidan, eller när två eller flera innehållsbitar kan finnas på samma URL—till exempel en formulärinsändning eller utcheckningar på en sida.

du kan ha flera sidvisningar under en session om en användare surfar på din webbplats. Sidvisningar kategoriseras normalt som sidvisningar och unika sidvisningar. Om en användare tittar på samma sida mer än en gång under en session räknas detta bara som en enda unik sidvy. Det här är användbart om du vill få en uppfattning om hur många sessioner som ingår i en vy till en viss sida, men du vill inte att det numret blåses upp av användare som återvände till den sidan i samma session.

användare och besökare

som Uxers har vi en bra uppfattning om vad en ”användare” är. I vår bransch skulle användare i allmänhet definieras som enskilda människor som interagerar med vår produkt—ofta en webbplats, app eller en mjukvara. Analytics-paket har sällan ett sätt att exakt identifiera individer, men i analytics har termen ”användare” en något annorlunda betydelse än den normala.

de flesta av de viktigaste analysverktygen identifierar användare baserat på cookies. Om jag besöker din webbplats från min bärbara dator kommer ditt analysverktyg normalt att släppa en cookie i min webbläsare så att den, när jag återvänder, kommer att känna igen mig som samma person som besökte tidigare.

detta är i stort sett korrekt, men det tar inte hänsyn till att jag kanske delar min bärbara dator med någon annan. Detta innebär att två olika individer kan räknas som samma användare. Omvänt kan analysverktyg ofta inte identifiera besök på flera enheter (eller webbläsare). Om jag besöker din webbplats från min surfplatta kommer ditt analysverktyg sannolikt inte att identifiera mig som samma användare som besökte från min bärbara dator.

om du har en webbplats som kräver att användare loggar in eller använder någon annan typ av Unik identifierare, t.ex. en e-postadress eller mobilnummer, kan det göra att du kan spåra användare över enheter. Detta kräver dock ytterligare inställningar och förlitar sig på att användare loggar in eller på annat sätt identifierar sig på var och en av sina enheter.

som med sessioner och besök är ”användare” och ”besökare” i allmänhet olika termer för samma sak. Olika verktyg kommer att använda olika terminologier, men så länge du kommer ihåg att besökare och användare normalt beskriver en teoretisk individ, baserat på en cookie, så är det tillräckligt bra.

användare, eller besökare, är ofta uppdelade i” nya ”och”återvändande”. Nya besökare är personer som har besökt din webbplats för första gången under din rapporteringsperiod, medan återkommande besökare har besökt mer än en gång. Genom att bryta ner detta kan ditt analysverktyg enkelt jämföra beteendet hos dessa två användargrupper.

du måste dock vara försiktig här, eftersom mätvärdena ”nya” och ”återvändande” kanske inte är så exakta som du förväntar dig. Som berört tidigare spårar analyspaket sällan besök på flera enheter. Det betyder att om jag startar något på min telefon och avslutar det på min bärbara dator är det troligt att jag kommer att spelas in som en ”ny” användare när jag besöker via min bärbara dator. Användare kommer också att spelas in som” nya ” om de rensar sina cookies eller har en JavaScript eller annonsblockerare installerad.

besök/Session varaktighet och tid på sidan

tidsbaserade mätvärden är notoriskt felaktiga. Detta beror delvis på hur de beräknas, och delvis på grund av oförmågan att spåra användarens uppmärksamhet.

Google Analytics beräknar sessionens varaktighet som tiden mellan den första och sista interaktionen under ett besök på din webbplats. Det beräknar inte, som du kan förvänta dig, varaktigheten baserat på när användaren anländer till din webbplats och när de lämnar. Google Analytics har inget sätt att veta när en användare lämnar din webbplats; det kan bara spåra deras interaktioner medan de är på den. Det betyder att om en användare spenderar fem minuter på att titta på din hemsida, 20 minuter läser ett blogginlägg och sedan lämnar webbplatsen, var deras besökstid bara fem minuter. Omvänt, om en användare har lämnat din webbplats öppen i en annan flik i tio minuter medan de surfar på en annan webbplats, så länge de återvänder till din webbplats och går vidare till en annan webbsida, kommer tio minuter att räknas med i deras varaktighet på din webbplats!

tid-på-sida-mätvärden fungerar på liknande sätt som sessionens varaktighet. Timern startar när en användare först laddar en viss sida och stannar när de går vidare till en annan sida på webbplatsen. Ingen tid registreras för den sidan om en användare lämnar din webbplats därifrån. Det betyder att en användare kan läsa ett långt blogginlägg på din webbplats, men om de lämnar den punkten innan de tittar på andra sidor kommer deras inspelade ”tid på sidan” att vara noll sekunder. Om en användare bara besöker en enda sida under sin session registreras både deras tid på den sidan och deras sessionslängd som noll sekunder.

allt detta innebär att tidsbaserade mätvärden inte är särskilt exakta alls.

detta understryker vikten av att analysera baserat på trender över tid, snarare än att titta på exakta siffror. Om din genomsnittliga sessionslängd är fem minuter kanske det inte säger dig så mycket. Du är bättre att fokusera på vad sessionens varaktighet var förra månaden eller förra året och analysera om detta har gått upp eller ner—och viktigast av allt, ta reda på varför.

du måste dock vara försiktig här. Om, till exempel, ett blogginlägg på din webbplats får massor av uppmärksamhet på sociala medier en månad, och driver massor av användare som bara läsa inlägget, sedan lämna, detta ensam kan massivt påverka din genomsnittliga session varaktighet. Detta understryker behovet av att vara medveten om vad som händer på hela din webbplats och att undvika att fokusera på rubriksiffrorna.

Bounce och Exit Rates

två mätvärden som ofta blir förvirrade är bounce och exit rates. Dessa rapporteras på lite olika sätt i olika analysverktyg. Definitionerna nedan är baserade på hur de rapporteras i Google Analytics.

en studs beskriver ett enda sidbesök på en webbplats. Detta innebär att användaren kommer på en sida och sedan lämnar utan att visa några andra sidor. Avvisningsfrekvensen är Andelen besök på en webbplats eller webbsida som var studsar. En avvisningsfrekvens på 10% innebär att en av tio av dina webbplatsbesökare bara besökte en sida under sin session. Det är samma för enskilda sidor. Om din” Om ” – sida har en avvisningsfrekvens på 50% betyder det att 50% av sessionerna som inkluderade ett besök på den här sidan var enstaka sidbesök.

utgångshastigheten för en sida visar procentandelen besök på sidan som slutade med att användare lämnade webbplatsen därifrån. Diagrammet nedan visar hur studsar och utgångar skiljer sig åt.

dessa två mätvärden är likartade, men det är viktigt att förstå skillnaden mellan dem. Avvisningsfrekvensen för en sida påverkas till stor del av antalet personer som går in på webbplatsen på den sidan. Ofta exit rate är en mer användbar mått att använda av denna anledning.

det är värt att nämna att en hög studs-eller utgångshastighet inte alltid är en dålig sak. Användare kan landa på en sida, få den information de letade efter, och sedan lämna glad. Ett exempel på detta kan vara en användare som landar på kontaktsidan på din webbplats, hittar ditt telefonnummer och ringer dig. I det här fallet har användaren uppnått sitt mål snabbt och effektivt.

vi täcker hur du bäst använder studs – och utgångshastigheter i din analys senare. Tills vidare, fastän, bara se till att du vet skillnaden mellan de två.

konverteringar och mål

som beskrivs i föregående kapitel är ett mål en anmärkningsvärd åtgärd som vidtas av en användare på din webbplats, eller en åtgärd som tas utanför webbplatsen, men matas in i ditt analysverktyg. Ett exempel på detta kan vara ett telefonsamtal, om du har samtalsspårningsprogramvara som körs på din webbplats.

ett mål kan vara så enkelt som att visa en viss sida eller fylla i ett visst formulär. Mål kallas ofta ”konverteringar”, men de är faktiskt bara en typ av konvertering. I Google Analytics hänvisar konverteringar också till inköp på e-handelswebbplatser.

människor talar ofta om en webbplats omvandlingsfrekvens. I Google Analytics är detta Andelen besök som inkluderar en konvertering – en användare som antingen utlöser ett mål eller slutför en e-handelstransaktion. I andra verktyg kan det också hänvisa till andelen unika användare som har slutfört en konvertering.

om webbplatsen i fråga är en e-handelswebbplats hänvisar termen konvertering normalt bara till inköp. Om webbplatsen inte är en e-handelsplats kan omvandlingsfrekvensen antingen vara en kombinerad kurs för alla mål eller omvandlingsfrekvensen för det viktigaste eller primära målet.

eftersom det inte finns någon konsekvent definition av vilken aktivitet omvandlingsfrekvensen refererar till är det alltid bra att kontrollera vad någon menar när de använder termen.

en omvandling är helt enkelt att flytta någon från ett tillstånd till ett annat. Till exempel att flytta någon som inte har gjort ett köp till någon som har. Eller till och med flytta någon som inte gillar ditt varumärke till någon som gör det. Varje önskad omvandling bör vara mätbar på ett eller annat sätt, och ett mål eller en serie mål kan användas för att göra detta i analytics.

segment och filter

analysverktyg ger i allmänhet alternativ för segmentering eller filtrering av dina data. Segmentering beskriver gruppering av användare med liknande egenskaper och visning av data för dessa grupper, ofta i jämförelse med andra grupper. Ett exempel skulle vara att segmentera dina användare efter den enhet de använde för att besöka din webbplats—det vill säga via mobil, surfplatta eller skrivbord. Filtrering har ett liknande syfte, men det tar bort data från en viss grupp eller grupper, vilket ger dig bara data från gruppen / grupperna som du vill samla in.

i Google Analytics är filter och segment separata alternativ, men förväxlas ofta med varandra.

filter används på visningsnivå för ett konto och filtrerar bort information från att någonsin registreras i dina rapporter. Om du till exempel filtrerar bort besök från din IP-adress för en vy, kommer dessa data helt enkelt inte att samlas in för den vyn. Filter är användbara för att utesluta data som annars kan skeva dina rapporter på sätt som du inte vill ha.

segment tillämpas på rapportnivå och filtrerar tillfälligt bort information från alla rapporter. Du kanske till exempel vill skapa ett segment för mobilanvändare från Frankrike. När detta segment har tillämpats kommer alla dina rapporter endast att innehålla data för franska mobilanvändare. Segmentet slutar tillämpas antingen när du tar bort det manuellt eller när du stänger Google Analytics och returnerar. Segment kan vara riktigt användbara för att analysera beteendet hos olika användargrupper. Vi kommer att täcka segmenteringsdata mer detaljerat senare i detta kapitel.