Prezentacje po SEMcampie

Zgodnie z obietnicą udostępniam prezentacje przedstawiane na pierwszym spotkaniu SEMcamp. Samą relację z tej imprezy można zobaczyć na blogu SEMcampu.

Techniczne aspekty konwersji w Google Analytics

Mariusz Gąsiewski

W czasie swojej prezentacji starałem się zwrócić uwagę na techniczne aspekty śledzenia konwersji w Google Analytics. Narzędzie to odgrywa coraz większą rolę w marketingu w wyszukiwarkach, jako, że jest darmowe i oferuje wiele zaawansowanych funkcjonalności związanych z śledzeniem konwersji.

Jeżeli chce się jednak efektywnie wykorzystywać Google Analytics w śledzeniu takich akcji warto wcześniej wiedzieć, w jaki sposób on dokładnie mierzy te konwersje, w jakim stopniu można też modyfikować jego działanie.

Ciasteczka Google Analytics

Google Analytics wykorzystuje 4 ciasteczka do śledzenia użytkowników:

• _utma – identyfikacja użytkownika
• _utmb – informacja o wizycie (kończy wizytę po 30 minutach braku aktywności)
• _utmc – informacja o wizycie (kończy wizytę po zamknięciu przeglądarki przez użytkownika)
• _utmz – informacja o źródle ruchu

Z tych wszystkich największe znaczenie dla osób zajmujących się marketingiem w wyszukiwarkach ma 4 ciasteczko, na podstawie którego następuje przyporządkowanie konwersji odpowiedniemu źródłu ruchu internetowego.

Google Analytics przyznaje kredyt za konwersję ostatniemu źródłu ruchu, z którym miał kontakt użytkownik przed wykonaniem konwersji. Wyjątkiem jest sytuacja, w której użytkownik przechodzi na witrynę bezpośrednio (wpisując jej adres w pasek przeglądarki lub też przechodząc z zakładek). Takie przejście nie nadpisuje bowiem ustawień ciasteczka konwersyjnego, co powoduje przypisanie konwersji źródłu ruchu, z którym użytkownik miał wcześniej kontakt.

Ustawienia śledzenia konwersji Google Analytics, które mogą być modyfikowane

• czas życia ciasteczka konwersyjnego, który domyślnie wynosi 6 miesięcy
• przydzielanie konwersji ostatniemu źródłu ruchu – można to modyfikować za pomocą zmiennej utm_nooverride
• nazwy zmiennych wykorzystywane do śledzenia kampanii reklamowych w Google Analytics
• nazwa zmiennej utm_nooverride
• wykorzystywanie „?” w tagowaniu śledzonych kampanii reklamowych – znak „?” może być zamieniony na „#”
• przenoszenie danych z ciasteczek pomiędzy subdomenami i domenami (np. w sytuacji, kiedy ustawienia naszej strony może powodować przypisanie konwersji naszej własnej strony)

Przy samej analizie konwersji można wyodrębniać odrębny profil dla określonego źródła ruchu (np. tak jak w opisywanym przypadku profil dla źródła AdWords). Oprócz tego można również wykorzystać potencjał niedawno dodanych do interfejsu Google Analytics raportów niestandardowych.

Dzień Specjalisty SEO w dużym e-commerce

Bartosz Berliński

Bartek Berliński opowiadał o pracy specjalisty SEO w dużej firmie Ecommerce. W swojej prezentacji wskazywał on na różnice pomiędzy pozycjonowaniem dużej witryny i niedużej strony internetowej. Z jego prezentacji mogliśmy się dowiedzieć, że w przypadku dużej firmy najważniejsze jest wykorzystaniu potencjału treści witryny, przy czym nasisk w strategii pozycjonowania nastawiony jest na maksymalizowanie zysku z inwestycji (nie ruchu internetowego).

Podstawowe zasady w strategii i planowaniu rozwoju SEO dla dużego Ecommerce

• Nie liczy się pozycja tylko zysk = biznes
• SEO jest częścią marketingu
• SEO jest zmienne (Keyword – ROI)
• SEO jest strategią długofalową

W pracy specjalisty SEO dużej firmy Ecommerce duże znaczenie ma nie tylko zwiększanie poziomu ruchu internetowego, ale również zabiegi, mające na celu coraz lepszą monetyzację już istniejącego ruchu internetowego.

W swojej codziennej pracy specjalista SEO dużej firmy musi pamiętać o tym, że:

• Dział SEO sugeruje (nie decyduje)
• Optymalizacja to proces ciągły i długotrwały
• Celem nadrzędnym każdego projektu powinien być wzrost ROI
• Specjalista SEO szacuje ROI i za nie odpowiada
• Specjalista SEO jest rozliczany z wykorzystania zasobów przy każdym projekcie

W przypadku firm SEO, które chciałyby walczyć o kontrakty z dużych firm, istnieje spore zapotrzebowanie na narzędzia optymalizujące procesy biznesowe (umożliwiające lepsze badanie i wykorzystanie ruchu internetowego) jak również usługi konsultinogowe i szkoleniowe.

Testowanie przekazu reklamowego

Przemysław Modrzewski

Przemek Modrzewski opowiadał o testowaniu przekazów reklamowych w reklamie AdWords. Jak pokazywał na swoich przykładach nieraz nawet drobna zmiana w tekście reklamy może mieć duży wpływ na klikalność reklamy i jej konwersję.

Zanim zaczniemy testować musimy:

• przeprowadzić analizę sytuacji, abyśmy wiedzieli, co dokładnie mamy testować
• precyzyjnie określić grupę docelową testu
• poznać swój produkt
• określić cele testu
• ustalić zespół, dbając, aby byli w nim ludzie zajmujący się danym produktem
• sprawdzić ustawienia w kampaniach Google AdWords

Podstawowy cele dobrego przekazu reklamowego to:

• wzbudzenie zainteresowania wśród właściwych osób
• wywołanie oczekiwania względem samej strony docelowej
• zniechęcenie do kliknięcia niewłaściwych użytkowników, czyli osoby, które i tak nie wykonają zdefiniowanej przez nas konwersji (tzw. klikaczy)

Dobry przekaz reklamowy powinien być dopasowany do zapytania i jednocześnie łatwo odróżniany od reklamy konkurencji. Co więcej powinien zachęcać użytkownika do działania, odfiltrowując tych użytkowników, którzy tego działania nie podejmą. W szczególnych przypadkach tekst reklamowy AdWords powinien zawierać elementy brandingowe.

Pomysły na testy tekstów reklamowych AdWords

Testowanie rodzaju przekazu – odwoływanie się do emocji

• strach

• chciwość

• ekskluzywność

• pycha

Testowanie zawartości przekazu

• oferta i cena

• czas i liczby

Testowanie technik przekazu

• testowanie nagłówka

• testowanie Narzędzia wstawiania słów kluczowych

• wezwanie do akcji

• wyświetlany adres url reklamy AdWords

• testowania domeny

Najczęstsze błędy w testowaniu przekazów reklamowych

• brak testowania lub przerwy w testowaniu
• kończenie testu zbyt wcześnie w sytuacji, kiedy wiarygodność wyniku nie jest jeszcze wystarczająca
• nie sprawdzenie ustawień testu
• brak magazynowania wiedzy, w wyniku czego powtarza się te same testy
• tworzenie dogmatów z wyników testu, zapominając o tym, że to, co sprawdziło się w jednych warunków niekoniecznie musi sprawdzić się w innych warunkach