Mais que se passe-t-il si ces données sont défectueuses?
Il y a un risque élevé de prendre de mauvaises décisions si vous faites aveuglément confiance aux données que vous voyez dans Google Analytics. Vous connaissez le dicton: ordures, ordures.
Ce guide vous aidera à minimiser les facteurs de biais de données en corrigeant ces erreurs:
1. Le code Google Analytics est manquant ou dupliqué
Cela semble anodin, mais c'est un problème courant, en particulier sur les sites qui utilisent plus d'un CMS .
La bonne nouvelle est que Google Analytics n'a pas de notifications intégrées de code . La mauvaise nouvelle est qu'elle est lente et peut prendre des semaines pour vous alerter sur les pages avec du code manquant. Il ne vous informe pas non plus sur les codes en double, qui est un autre problème courant.
Pour cette raison, il est préférable de ne pas se fier aux notifications de Google et d'explorer plutôt votre site à la recherche d'erreurs avec un outil qui permet une extraction personnalisée.
Ici, nous vous montrons comment configurer une trace d'extraction personnalisée dans Screaming Frog pour supprimer les codes Google Tag Manager et Google Analytics:
C'est mieux exporter la trace pour inspecter les données. Vous pouvez facilement filtrer les codes manquants ou voir les doublons s'il y a plus de colonnes dans le rapport, par exemple, Rechercher GTM code 1 et Rechercher GTM code 2.
Screaming Frog CSV suivi des exportations dans Google Sheets.
2. Configuration incorrecte des événements d'interaction
Il est logique d'avoir des choses comme les achats, les soumissions de formulaires ou les reproductions vidéo configurées comme événements d'interaction. Ils sont importants pour votre entreprise, donc le fait qu'ils ne soient pas considérés comme des rebonds, même lorsque le visiteur ne voit qu'une page, est très bien.
Mais si vous utilisez des événements d'interaction pour suivre les événements qui activent automatiquement chaque page, comme le suivi de la profondeur de défilement, cela entraînera des taux de rebond proches de zéro sur votre site Web, ce qui n'est pas bon.
Vous pouvez facilement détecter ces problèmes en recherchant des taux de rebond irréalistes dans GA .
Si vous pensez que des événements d'interaction sont à blâmer, changez le paramètre d'événement "Impact sans interaction" de faux à vrai dans Google Tag Manager.
Il est étonnamment facile pour quelqu'un de ruiner ses données s'il ne prend pas de mesures préventives. Parce que? Étant donné que son code de suivi GA / GTM est visible par tous ceux qui ouvrent leur code source, tout le monde peut envoyer des hits aux serveurs GA avec leur code le suivi. [19659006] Heureusement, il est facile d'empêcher cela de se produire en configurant un filtre de vue.
Ceci n'inclura que les hits de votre (sous) domaine:
Voici le modèle de filtre d'expression régulière du nom d'hôte : (^ | .) Exemple .com
4. Suivi de vos propres sessions
Il existe de nombreuses actions irrégulières que nous effectuons sur nos sites Web, et nous ne voulons pas qu'elles soient reflétées dans nos données.
Ainsi, lors de la configuration des filtres, veillons également à exclure les hits des adresses internes IP . Il est facile de le faire pour une seule IP :
Si vous devez exclure plus d'IP, voir Guide Google ].
5. N'utilisez pas le filtre bot
Google peut détecter une bonne partie du trafic de spam / bot qui arrive sur votre site Web. Il vous suffit de cocher une case.
Vous le trouverez dans Admin> Voir la configuration :
Veuillez noter qu'il suffit de le vérifier uniquement pour votre vue analytique principale . Il n'est pas nécessaire de le faire pour les vues non traitées ou d'essai.
6. Suivi des références de spam
Les sites Web populaires attirent des liens de spam. C'est comme cela que sont les choses.
La plupart d'entre eux sont insignifiants et ne génèrent pas de trafic de référence, mais certains peuvent envoyer des milliers de références de spam chaque jour.
Pour vérifier si cela vous pose problème, définissez la plage de dates sur au moins trois mois, puis accédez au rapport Références ( Acquisition> Tout le trafic> Références).
Recherche de domaines ombrés avec un grand nombre de références.
Signaler les références avec les références d'un site Web ombré.
Ne cliquez pas sur les domaines suspects car ils peuvent contenir des logiciels malveillants ou des logiciels espions. Au lieu de cela, créez une liste et excluez avec un filtre ( Admin> Filtre ). Définissez le champ de filtre sur "Source de campagne", puis répertoriez les domaines dans le champ Modèle de filtre séparés par un symbole de canal (|).
IMPORTANT . N'oubliez pas de vérifier vos filtres pour voir comment cela influence vos données. Il y a un bouton sous les filtres pour cela.
7. Utilisation négligente des paramètres UTM
UTM sont des balises qui sont ajoutées aux URL pour baliser différentes sources de trafic. Ils sont principalement utilisés avec des publicités et des liens payants qui seraient autrement mélangés avec des visites organiques.
Supposons que nous publions des annonces sur Twitter. Par défaut, le trafic serait localisé sur "twitter.com/referral", rendant impossible toute analyse des performances. Par conséquent, nous ajoutons les paramètres UTM aux URL utilisées pour les publicités Twitter:
Capture d'écran de Campaign URL Builder . Je recommande d'utiliser cet outil pour baliser vos URL jusqu'à ce que vous ayez suffisamment d'expérience pour le faire manuellement.
Ces paramètres UTM sont envoyés aux serveurs GA et sont utilisés dans leurs dimensions respectives.
Vous faites partie d'une équipe marketing?
S'il y a plusieurs personnes qui offrent le côté du marketing de performance, vous devriez avoir des directives pour l'unification des paramètres UTM . Croyez-moi, l'analyse des performances des canaux marketing lorsque le balisage n'est pas unifié est l'une des choses que vous ne voulez vraiment pas faire dans Google Analytics.
Ce faisant, gardez à l'esprit que le processus d'ajout des paramètres UTM dépend de la plate-forme publicitaire. Par exemple, les annonces Twitter nécessitent des URL qui ont déjà les paramètres, tandis que les annonces Google peuvent (et devraient) être entièrement automatisées.
8. Sans exclure les paramètres de requête
Le désordre dans les dimensions de la page (de destination) avec les URL paramétrées peut être un cauchemar pour toute analyse ultérieure. La même URL est divisée en plusieurs lignes, ce qui conduit à des mesures fragmentées.
Illustration d'une URL fractionnée en raison des paramètres.
Pour résoudre ce problème, utilisez le filtre de rapport pour afficher toutes les URL paramétrées enregistrées dans votre vue GA .
