Kilka dni temu byłem na konferencji Think Marketing 2011 w Londynie. Z wystąpień szczególnie ciekawa była prezentacja Avinasha Kaushika. Poświęcona tematowi wyzwań i korzyści związanych z analizą danych. Bardzo energetyczna i humorystyczna prezentacja.
Jako, że sama prezentacja została udostępniona, warto ją sobie obejrzeć. Lub też przesłać przełożonemu, klientowi, aby uświadomić im znaczenie analizy efektywności działań marketingowych.
W mailach często jestem pytany, jaki średni CTR daje określona pozycja w wynikach wyszukiwania. Oczywiście efektywność określonych pozycji zależy od rodzaju zapytania (zapytania ogólne versus zapytania brandowe), opisu witryn (czy są one zoptymalizowane czy też nie) i wielu innych czynników.
Istnieje jednak wiele ciekawych badań, przeprowadzonych na dużej ilości zapytań, które pokazuje, jaką klikalność uzyskują poszczególne pozycje w wynikach wyszukiwania.
Osoby związane z marketingiem kochają benchmarki. Benchmarki pozwalają na porównanie swoich wyników z średnią branży jak również pomagają w optymalizacji działań marketingowych.
Dziś publikuję benchmarki (średnie branży) klikalności i stawek za kliknięcie w Sieci reklamowej Google (w różnych branżach w Polsce). Dane są zebrane z kampanii reklamowych w Sieci reklamowej Google 1 kwartału 2011 (na podstawie reklamodawców, którzy wydali przynajmniej 100 USD w kwartale na Sieć reklamową).
Dane te pokazują, jak się rozkładają koszty, klikalność i popularność w różnych formatach graficznych w Polsce. Osoby zainteresowane kwestami benchmarków zachęcam również do korzystania z raportu względnego CTR w Sieci reklamowej Google.
Do tej zmiany koniec jednej wizyty i początek drugiej miał miejsce w sytuacji:
kiedy brak aktywności użytkownika na stronie był dłuższy niż 30 min (np. użytkownik poszedł na dłuższą kawę)
kończył się dzień
kiedy użytkownik zamknął przeglądarkę.
Po zmianie koniec jednej wizyty i początek drugiej będzie miał miejsce
kiedy brak aktywności użytkownika na stronie był dłuższy niż 30 min (np. użytkownik poszedł na dłuższą kawę)
na końcu dnia
w przypadku kiedy użytkownik przybędzie z innego źródła ruchu (nawet jeżeli to będzie w ciągu kilku minut).
Przykład Użytkownik przychodzi na witrynę z wyników organicznych. Po przejrzeniu witryny wraca do wyników wyszukiwania i po 12 minutach ponownie wraca na tę samą witrynę, tym razem jednak po kliknięciu linku sponsorowanego.
Zaangażowanie jest jednym z trudniejszych i słabiej rozumianych celów kampanii marketingowej. Bardzo często termin ten pojawia się przy okazji briefów, opisów kampanii, dużo rzadziej wnika się w niego głębiej. Można się niemal pokusić o stwierdzenie, że nierzadko po zaangażowanie sięga się w sytuacji, kiedy brakuje ochoty na wyznaczenie jednoznacznych wskaźników sukcesu. Po prostu akcja ma „angażować użytkowników”.
W przypadku trudnych pomiarów, a takim jest zagadnienie zaangażowania, nęcą wymówki.
Kilka razy pytano mnie, w jaki sposób najłatwiej odfiltrować ruch wewnętrzny (ruch pracowników, przeglądanie własnej strony) z ruchu internetowego całej witryny. Aby ruch wewnętrzny nie mieszał nam statystyk (np w sklepie internetowym ruch pracowników to często dużo odwiedzin o długim czasie wizyty bez żadnych konwersji). Sposób choć nie jest najnowszy, jest stosunkowo prosty i może być aplikowany do sieci, opartych na dynamicznych adresach IP.
Odfiltrowywanie ruchu wewnętrznego z Google Analytics
Stwórz prostą podstronę w HTMLu-w obrębie, którego będzie zawarty prosty kod Google Analytics:
Dla kodu asynchronicznego
<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || []; _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXXXX-X']); _gaq.push(['_setVar','wewnetrznyl']); _gaq.push(['_trackPageview']);
(function() { var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true; ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js'; var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s); })();
Posty w RSS