Dans le Whiteboard Friday de la semaine dernière “Kill the Head or Chase the Tail”, Rand et moi avons commencé par discuter de la manière d’obtenir un véritable aperçu du type de mots-clés qui amènent les gens à découvrir votre marque et, en fin de compte, à générer des conversions pour votre entreprise (indice : c’est probablement pas des expressions de recherche de marque, malgré ce que vos rapports d’analyse vous disent). Aujourd’hui, je vais vous montrer une façon de mesurer cela avec plus de précision dans Google Analytics.
Le problème est bien décrit par le toujours excellent Avinash Kaushik dans son article intitulé Measuring Upper Funnel Keywords (bien que nominalement sur la recherche payante, sa description s’applique parfaitement à la recherche naturelle sauf que vous ne payez pas le trafic de la même manière). Cela peut être résumé en pensant à tous ces rapports que nous avons tous vus montrant que les termes de recherche de marque sont les plus convertissants. Bien que cela soit vrai dans le sens où l’individu s’est finalement converti après avoir recherché la marque, ce n’est clairement pas la façon dont il a découvert vos services. Pour définir votre stratégie, vous devez comprendre plus en détail vos canaux “d’acquisition de visiteurs” qui finalement entraîner des conversions. Le superbe article de Sam sur les leçons de taux de conversion de SEOmoz de 2009 aborde ce point au point 2.
Entrez dans le suivi analytique multi-touch.
La plupart des packages d’analyse utilisent attribution au dernier contact par défaut, ce qui signifie que les conversions sont attribuées à la source la plus récente d’une visite pour ce visiteur. Nous nous intéressons ici à attribution au premier contact ou même modèles d’attribution multi-touch pour comprendre comment les visiteurs sont influencés au fil du temps par des visites répétées sur le site. Si vous êtes intéressé par des packages d’analyse capables de suivre plusieurs contacts “prêts à l’emploi”, je vous recommande de lire l’article YOUmoz de John Santangelo sur les alternatives à Google Analytics.
Suivi au premier contact dans Google Analytics
Patrick de Blogstorm a écrit sur le dépassement de l’attribution du dernier clic (quelque chose dont j’ai également parlé dans ma présentation Analytics Every SEO Should Know that Scott linked from the Whiteboard Friday). Mais cette méthode ne fonctionne que lorsque vous pouvez spécifier l’URL exacte de la page de destination, y compris les paramètres, car elle repose sur le utm_nooverride paramètre. Cela fonctionne bien pour le trafic de courrier électronique et PPC, mais n’aide pas à suivre le trafic de recherche organique.
Pour cela, nous avons besoin d’une méthode un peu plus complexe.
Dans ma présentation, j’ai abordé la fonction setVar et une fonction personnalisée appelée superSetVar, mais dans les mises à jour annoncées en octobre de l’année dernière, l’équipe GA a publié une nouvelle fonction appelée setCustomVar c’est maintenant la meilleure fonctionnalité à utiliser. À cette fin, nous voulons suivre les variables au niveau du visiteur.
Dans votre code de suivi GA, vous souhaitez vérifier la présence du __utma cookie qui ne sera présent que si l’utilisateur est un visiteur récurrent. S’il n’est pas présent, utilisez la variable JavaScript document.référent pour définir une variable personnalisée au niveau du visiteur (nommée quelque chose comme “référent d’origine”) et utiliser location.pathname pour définir une deuxième variable personnalisée au niveau du visiteur (nommée par exemple “page de destination d’origine”). Veillez à ne pas réutiliser les emplacements variables personnalisés que vous utilisez ailleurs dans vos analyses.
Vous voudrez probablement ensuite ajouter un filtre à votre profil d’analyse pour convertir le référent brut en mots-clés référents en utilisant un filtre comme celui-ci pour obtenir des informations détaillées sur les mots-clés PPC (évidemment, ne pas filtrer uniquement le trafic PPC). Vous pouvez également extraire la source d’origine (que vous pouvez déterminer à partir du référent et de la page de destination) dans une variable distincte.
Avec tout cela configuré, vous pourrez exécuter des rapports de conversion en mot-clé d’origine pour un donné source primaire et voir les informations de conversion basées sur attribution au premier clic. Je m’attendrais à ce que vous voyiez la longue traîne contribuer beaucoup plus que dans les rapports standard et la recherche de marque beaucoup moins (pas zéro bien sûr – il y aura toujours des recherches de marque de premier contact motivées par les relations publiques, le marketing hors ligne, etc.) .
Modélisation d’attribution multi-touch
Si vous vous sentez particulièrement hardcore, vous pouvez creuser encore plus profondément dans tout ce gâchis en essayant de capturer plusieurs points de contact. L’idée ici est que vous voulez donner une attribution pour les conversions non seulement aux premières et dernières touches, mais aussi donner ce que l’on appelle assiste aux points de contact en cours de route (par exemple, un chemin de conversion pourrait ressembler à mot-clé longue traîne > mot-clé principal > recherche de marque > visite directe – dans ce scénario, vous voudrez peut-être attribuer aux recherches principales et à la marque une attribution pour la conversion).
Cela devient particulièrement important si vous avez différents départements qui contribuent au marketing – vous aimeriez pouvoir donner du crédit aux départements qui amènent le visiteur, certains aux canaux qui font revenir le visiteur et au canal qui les convertit finalement .
Je n’ai pas configuré cela avec les nouvelles fonctions GA, mais le processus de base impliquerait quelque chose de similaire à la fonction superSetVar pour le nouveau setCustomVar. L’idée ici serait d’insérer des informations sur les visites répétées dans les variables personnalisées. Ces informations sont presque certainement inutilisables via l’interface et vous devrez probablement les exporter vers Excel et y jouer (probablement avec les tableaux croisés dynamiques – vous savez tous à quel point je les aime – cela fait un petit moment que nous n’avons pas organisé de conférence téléphonique (ce lien est à un enregistrement de celui que j’ai fait sur Excel) mais je prévois le prochain alors allez vous inscrire si vous n’êtes pas déjà sur cette liste de diffusion).
Si vous êtes assez inconditionnel pour vraiment vouloir ces informations, vous pouvez probablement régler les détails ! Si quelqu’un l’a fait et souhaite rédiger des instructions détaillées, je mettrai à jour ce message avec plaisir avec un lien vers votre explication.
Conversions après affichage
La pièce manquante du puzzle si vous faites de la modélisation d’attribution multi-touch consiste à donner des “aides” aux événements de marque tels que le visualisation d’une annonce display (sans clic). Rich, notre gourou du PPC chez Distilled, a rédigé une introduction à la métrique de conversion après affichage de Google.
Il y a toutes sortes de problèmes de confidentialité à étendre cela – mais les données sont là pour recueillir ce type de données sur des plateformes entières (par exemple, comprendre les entonnoirs de recherche qui ont finalement conduit à votre site). Les signes sont là que nous allons obtenir de plus en plus d’informations comme celle-ci – en particulier de la part de Google qui cherche évidemment toujours des moyens de persuader ses clients de dépenser dans des domaines en dehors de la recherche de marque (généralement moins chère) !
J’adore les analyses et les statistiques, alors j’aimerais entendre vos trucs et astuces préférés dans les commentaires.
Je suis sûr que les futures conférences téléphoniques dans mon emploi du temps impliqueront des trucs et astuces d’analyse, alors n’hésitez pas et inscrivez-vous si vous souhaitez savoir quand elles se déroulent. Vous pourriez également être intéressé par un article que j’ai écrit sur l’intégration de l’Optimiseur de Site Google avec Google Analytics sur SearchEngineLand.
