La guida definitiva di Google Analytics nel 2019

Sei confuso – anche intimidito – da Google Analytics? Buone notizie: non sei solo. GA è notoriamente complicato.

In effetti, quando ho iniziato a scavare nelle acque di GA, mi sono chiesto se avrei mai veramente ottenere esso. C'erano così tanti concetti da imparare e rapporti da eseguire. In che modo la gente ha mai conquistato questa cosa?!?!

Moltissime letture e prove ed errori, si scopre. Non sto dicendo che ho raggiunto la totale padronanza – c'è sempre qualcosa di nuovo da raccogliere – ma sono molto più a mio agio.

E voglio che tu sia anche tu. Quindi ecco il trucco per tutto ciò che ho imparato nel corso degli anni. Questa guida potrebbe essere lunga, ma ti porterà da zero a eroe in 6.000 parole. E se hai ancora domande, fammi sapere! Sono @ajavuu su Twitter.

È tempo di un lampo di domande.

Cos'è Google Analytics?

GA è uno strumento di analisi che ti offre uno sguardo estremamente approfondito sul tuo sito web e / o sulle prestazioni delle app. Si integra con tutti i prodotti di marketing di Google (inclusi Google Ads, Search Console e Data Studio) rendendolo una scelta popolare per chiunque utilizzi più strumenti di Google.

Google Analytics è gratuito?

Esiste una versione gratuita e a pagamento di GA (quest'ultima si chiama Analytics 360). Le piccole e medie imprese avranno probabilmente tutte le funzionalità necessarie dalla versione gratuita. Le aziende aziendali devono eseguire l'aggiornamento, almeno se si desidera eseguire il reporting avanzato della canalizzazione e la modellazione dell'attribuzione; segnalazione roll-up; più visualizzazioni, dimensioni e metriche per proprietà; e dati illimitati e non campionati.

Pagare per 360 ti dà anche accesso al supporto dedicato, incluso il tuo account manager. Questo da solo può valerne la pena di abbonamento.

E a proposito di quella quota di iscrizione? Non è economico. Analytics 360 inizia a $ 150.000 all'anno (fatturato mensilmente) e aumenta dopo che il tuo sito ha ricevuto più di un miliardo di visite mensili.

Il costo di 360 valuterà molte aziende. Tuttavia, se hai il budget per il servizio e un'agenzia o un analista interno per gestire le tue operazioni di analisi, considera di investire.

Con quello fuori mano, arriviamo alle cose buone.

Devi aggiungere il codice GA a ogni pagina del tuo sito?

Questo è un sacco di lavoro manuale, specialmente se il tuo sito ha più di 50 pagine. Inoltre, cosa succede quando crei nuove pagine? Hai bisogno di aggiungere il tag ogni volta?!?

Rilassati, perché la risposta breve è: no. La risposta più lunga: è sufficiente aggiungere il tag a ogni modello di pagina. Quindi, se hai un tipo di pagina sul tuo sito (ovvero ogni singola pagina usa lo stesso modulo di intestazione), devi solo aggiungerla a quel modulo – e verrà applicata a ogni pagina.

Se si dispone di due tipi di pagina, è necessario incollare il codice nei due moduli di intestazione separati. Tre tipi di pagina? Tre moduli di intestazione.

E se usi un CMS come HubSpot o WordPress, questo compito è ancora più semplice. Questi strumenti vengono forniti con un campo separato in cui si incolla il codice di monitoraggio solo una volta. Gli utenti di HubSpot possono seguire queste semplici istruzioni per aggiungere GA.

Per ulteriori informazioni, leggi la nostra guida sull'installazione del codice di monitoraggio di Google Analytics sul tuo sito.

Gerarchia di Google Analytics

Per impostare correttamente GA, è necessario comprendere i vari livelli.

Organizzazione

L'organizzazione è il livello più alto. Rappresenta un'azienda. Ad esempio, la nostra organizzazione è HubSpot, Inc. Un'organizzazione può comprendere più account GA.

Le organizzazioni sono consigliate per le aziende più grandi, ma non obbligatorie.

Account (s)

Gli account non sono opzionali. L'utilizzo di Google Analytics richiede almeno un account (a volte diversi).

Un account non significa a utente account. Posso accedere agli account Google Analytics di HubSpot utilizzando il mio ID email Google. Il responsabile tecnico SEO di HubSpot può anche accedere allo stesso account utilizzando il suo ID email Google. Il nostro specialista di ottimizzazione storica può anche accedi allo stesso account usando il suo ID email di Google.

Dettagli importanti:

• È possibile assegnare una proprietà a ciascun account o più proprietà a un account. Ogni account può contenere fino a 50 proprietà.
• Puoi concedere le autorizzazioni utente per un intero account Analytics, una proprietà in un account o una vista in una proprietà.

Ci si potrebbe chiedere, "Cosa c'è di meglio: creare un nuovo account per ogni proprietà o aggiungere ogni account alla stessa proprietà?"

Dipende dal tuo caso d'uso e dai tuoi obiettivi.

Ad esempio, supponiamo di avere un sito Web – il sito aziendale Stark Industries – e cinque sottodirectory, tra cui il blog Stark Industries, sezione Carriere, risorse multimediali, studi di casi e informazioni sulle relazioni con gli investitori. Si desidera creare proprietà separate per ciascuna sottodirectory, in modo che le persone di ciascun team possano osservare il rendimento della loro porzione del sito e il sito più grande.

Ma forse hai un altro sito che discute del lavoro di Tony Stark con S.H.I.E.L.D. Vuoi il S.H.I.E.L.D. squadra per vedere i dati per questa sottodirectory, ma non vuoi che vedano i dati per il resto del sito web. Si crea un nuovo account e una nuova proprietà per il S.H.I.E.L.D. posto.

Proprietà

Una proprietà è un sito Web o un'app. Ogni proprietà può supportare fino a 25 visualizzazioni.

vista

Come minimo, hai bisogno di due viste per proprietà:

• Uno con configurazione zero – essenzialmente la versione "grezza" della vista
• Uno con i filtri impostati per escludere qualsiasi traffico dalla tua azienda (ad esempio un filtro per il tuo indirizzo IP) così come il traffico di bot e spam

Una vista acquisisce solo le informazioni dopo i filtri e le impostazioni configurate sono stati applicati. E una volta eliminata una vista, quei dati sono andati per sempre. Per questi motivi, è fondamentale mantenere una visualizzazione non filtrata dei dati.

Dimensioni e metriche di Google Analytics

Per utilizzare correttamente GA, è necessario comprendere le dimensioni rispetto alle metriche. Ho trovato il modo più semplice per pensarci:

• Dimensioni = variabili categoriali. Esempi semplici includono nomi, colori e luoghi.
• Metriche = variabili quantitative. Gli esempi di base includono età, temperatura e popolazione.

O come ha detto il mio professore di Data Analytics, "Le metriche sono ciò su cui puoi fare matematica." Non il fraseggio più eloquente, ma funziona.

Esempi di dimensione

1. Browser
2. Posizione
3. Pagina di destinazione
4. Dispositivo
5. Tipo di cliente

Esempi metrici

1. sessioni
2. Pagine
3. conversioni
4. Frequenza di rimbalzo
5. Durata della sessione

In qualsiasi rapporto GA, le tue dimensioni sono le tue righe e le tue metriche sono le tue colonne.

Dimensioni e metriche personalizzate

GA ti consente di creare dimensioni e metriche personalizzate dai dati di Analytics e dai dati non analitici. Per darti un'idea, supponiamo di tenere traccia del tipo di abbonamento dei clienti che hanno creato un account nel tuo CRM. Puoi combinare queste informazioni con le visualizzazioni di pagina per visualizzare le visualizzazioni di pagina per tipo di membro.

O forse gestisci un blog. Se vuoi capire in che modo il coinvolgimento del pubblico influisce su altre metriche (come conversioni, pagine per sessione, ecc.), Puoi creare tre dimensioni personalizzate per ciascun tipo di lettore:

1. Avvocato: utente che ha condiviso post più di un altro sui social media
2. Sottoscrittore: utente che si è registrato per la tua lista email
3. Cliente: utente che ha acquistato l'accesso premium

L'utilizzo di queste dimensioni ti fornirà informazioni preziose. Segui le istruzioni di GA per impostare dimensioni e metriche personalizzate.

Che cos'è un pubblico di Google Analytics?

Un pubblico è un gruppo di utenti che hanno qualcosa in comune. Questa comunanza potrebbe essere qualsiasi cosa: forse stai prendendo di mira i consumatori in Australia, quindi hai un "pubblico australiano" o vuoi vendere ai millennial, quindi hai un "pubblico 25-34".

GA viene fornito con diversi segmenti di pubblico incorporati (compresi i due che ho appena menzionato, luogo ed età). Non è necessario eseguire alcuna operazione per configurarli: una volta installato il codice di monitoraggio, GA analizzerà automaticamente i dati dei visitatori in questi rapporti sul pubblico.

Tuttavia, puoi anche creare segmenti di pubblico personalizzati. Forse ti interessano solo i millennial australiani; avresti bisogno di creare un pubblico personalizzato che includa solo i visitatori che sono A) in Australia e B) di età compresa tra 25 e 34 anni.

Creare un pubblico è abbastanza facile. Onestamente, la parte più difficile è capire cosa stai cercando di realizzare e quindi identificare le caratteristiche dell'utente che ti aiuteranno a farlo.

Dopo averlo fatto, segui queste istruzioni per creare un nuovo segmento di pubblico. Da lì puoi importare un segmento da utilizzare come base per il rapporto del pubblico.

Questo ci porta alla prossima domanda:

Cos'è un segmento di Google Analytics?

Un segmento è un sottoinsieme dei tuoi dati. Mi piace immaginare una pizza intera composta da fette diverse: una fetta ha il pesto e la mozzarella, un'altra ha salsicce e peperoni piccanti, un'altra ha prosciutto e ananas e così via. Metaforicamente parlando, ogni fetta è un segmento.

Puoi creare segmenti in base a:

• Utenti (ad es. Utenti che hanno già acquistato qualcosa sul tuo sito, utenti che si sono registrati per una consultazione, ecc.)
• Sessioni (ad esempio tutte le sessioni generate da una specifica campagna di marketing, tutte le sessioni in cui è stata visualizzata una pagina dei prezzi)
• Hits (ad esempio tutti i riscontri in cui l'acquisto ha superato $ 85, tutti i riscontri nei quali un prodotto specifico è stato aggiunto al carrello)

Come i segmenti di pubblico, GA ti offre diversi segmenti. Non mi fermerei qui: puoi diventare incredibilmente granulare con i tuoi segmenti.

Per darti qualche spunto, ecco alcuni dei segmenti di HubSpot:

• Utenti che hanno visualizzato una pagina di prodotto specifica e hanno guardato il video dimostrativo
• Utenti che hanno visualizzato la stessa pagina del prodotto e non l'ha fatto guarda il video dimostrativo
• Utenti che visualizzano una pagina specifica del corso di Academy
• Utenti che visualizzano una specifica pagina delle lezioni di Academy
• Utenti che visualizzano un post sul blog e una pagina di prodotto

Il cielo è il tuo limite – beh, quello e il cap di segmento di GA.

Puoi applicare fino a quattro segmenti alla volta a qualsiasi rapporto.

Rapporti di Google Analytics

La barra laterale sinistra di GA può essere un po 'travolgente. Hai sei opzioni di segnalazione (tutte con nomi confusi e vaghi) e fai clic su una di quelle che ti vengono fornite Di Più opzioni.

Esaminiamo insieme ogni rapporto.

Il rapporto in tempo reale di Google Analytics

Come suggerisce il nome, il rapporto in tempo reale fornisce informazioni dettagliate su ciò che sta accadendo sul tuo sito in questo preciso momento. Puoi vedere quanti visitatori ci sono sul tuo sito, quali pagine stanno visitando, quali piattaforme sociali vengono da loro, dove si trovano, e altro ancora.

Sebbene questo rapporto sia divertente da osservare occasionalmente, è probabilmente il meno prezioso. Ecco alcuni modi per utilizzare Real-Time:

• Scopri quanto traffico ricevi da un nuovo social o post di blog
• Sapere immediatamente se una vendita o un evento di un giorno sta generando visualizzazioni e / o conversioni
• Assicurati che gli URL di tracciamento e gli eventi personalizzati appena impostati funzionino come dovrebbero

Questi sono utili, ma come vedrai, gli altri report danno un pugno molto più grande.

Il rapporto del pubblico di Google Analytics

Panoramica del pubblico

Questo rapporto offre una panoramica di alto livello per la proprietà che stai attualmente guardando.

Controlla questo rapporto una volta al giorno per avere un'idea di come stai andando nel complesso.

Sotto "Panoramica", vedrai "Pubblico", oltre a menu espandibili per "Dati demografici", "Interessi", "Geo", "Comportamento", "Tecnologia", "Mobile", "Dispositivo incrociato", "" Personalizzato "e" Benchmarking ". Esplora ciascuna di queste sezioni per avere un'idea di cosa possono dirti dei tuoi visitatori.

Ogni sezione descrive un pubblico.

Utenti attivi

Chiunque abbia nominato questo rapporto appartiene allo stesso gruppo della persona che ha chiamato cavie: "gli utenti attivi" non si riferiscono agli utenti attualmente sul tuo sito – questo è il rapporto in tempo reale – e le cavie non sono né maiali né della Guinea.

Il rapporto Utenti attivi mostra il numero di utenti che hanno visitato nell'ultimo giorno (utenti attivi di 1 giorno), settimana (utenti attivi di 7 giorni), due settimane (utenti attivi di 14 giorni) e quattro settimane (28 giorni utenti attivi.)

Qual è il valore di questo rapporto, chiedi?

Se hai più utenti di un giorno rispetto a quelli a lungo termine, stai lottando con la fidelizzazione. Le persone non tornano al tuo sito o alla tua app: devi capire perché.

Suggerirei anche di guardare questo rapporto con vari segmenti; ad esempio, forse vedi che gli utenti in una determinata fascia di età hanno una conservazione molto migliore della media.

Valore a vita

Per prima cosa: hai bisogno di un aggiornamento sul Customer Lifetime Value (CLV) e su come calcolarlo? Abbiamo te.

Il rapporto Lifetime Value ti dà un'idea di quanto siano preziosi gli utenti per la tua azienda. Puoi vedere il lifetime value per, ad esempio, gli utenti che hai generato dall'e-mail marketing rispetto a quelli che hai acquisito dalla ricerca organica. Armati di queste informazioni, puoi decidere su quale canale investire di più.

Alcune note: il lifetime value è limitato a 90 giorni. L'intervallo di date dell'acquisizione, tuttavia, che è possibile regolare, è disponibile da marzo 2017 in poi. Questa gamma riflette tutti gli utenti che hai acquisito in quel periodo di tempo.

Immagina di essere interessato a esaminare le transazioni per utente per gli utenti che hai acquisito nella settimana precedente il Black Friday. Dovresti adattare l'intervallo di date a quella settimana in modo specifico. Quindi vedresti le transazioni medie per utente per quella coorte nei 90 giorni successivi.

Poiché HubSpot è un'azienda SaaS, non un'azienda di e-commerce, guardo i completamenti obiettivo per utente, le visualizzazioni di pagina per utente e le sessioni per utente di Acquisition Channel.

Se il mio team ha recentemente concluso una campagna di marketing, guarderò le stesse metriche per Acquisizione Campagna.

Tuttavia, se sei in e-commerce e desideri visualizzare i dati relativi a transazioni e entrate, devi impostare il monitoraggio e-commerce. Raccomando questo eccellente post sul monitoraggio del CLV con dimensioni e metriche personalizzate.

Dovresti anche dare questa spiegazione del perché tu non dovrebbe traccia CLV in GA a leggere.

(A proposito, ecco come monitorare le entrate in HubSpot.)

Analisi di coorte

Alcune persone sono arrivate al punto di chiamare Cohort Analysis "il singolo report più potente in GA".

Quindi, come funziona? Questo rapporto raggruppa gli utenti in base a una caratteristica: finora, "Data acquisizione" è l'unico "tipo di coorte" che puoi utilizzare. A proposito, Data acquisizione è il giorno in cui un utente ha visitato per la prima volta il tuo sito web.

Hai diverse opzioni da lì.

1. Per prima cosa, scegli le dimensioni della tua coorte: giorno, settimana o mese.
2. Successivamente, scegli la tua metrica o ciò che desideri esplorare per questa coorte. Può essere ulteriormente suddiviso in Per utente, Retention e Total.
1. Per utente indica il conteggio totale di tale metrica diviso per la dimensione della coorte. Pertanto, se selezioni Transazioni per utente, ad esempio, vedrai il numero medio di transazioni per utente per quella coorte.
2. Ritenzione è semplice: la fidelizzazione dell'utente o il numero di utenti che hanno restituito quel giorno, settimana o mese (determinato dalla dimensione della coorte selezionata) diviso per il numero totale di utenti in quella coorte.
3. Totale: il numero totale di sessioni, transazioni, ecc. che si sono verificate per quella dimensione di coorte.
3. Scegli il tuo intervallo di date. GA ti consente di visualizzare fino a tre mesi di dati.

Ora tuffiamoci dentro lettura il rapporto, perché non è ovvio.

La colonna a sinistra mostra il tipo di coorte selezionato – Data di acquisizione, per impostazione predefinita – suddivisa per Dimensione coorte (giorno, settimana o mese).

La prima riga mostra i totali per tutti gli utenti di quella coorte. Ogni riga sotto quella rappresenta l'attività in quel giorno, settimana o mese (in questo esempio, stiamo guardando al mese.)

La riga delineata in azzurro riflette la taglia di coorte che hai scelto. Ricorda che i dati risalgono solo a tre mesi al massimo.

La riga delineata in giallo mostra i valori per la metrica scelta (in questo caso, Completamenti obiettivo per utente). Nelle parole eterne di Calvin Harris: piccola, questo per cui sei venuto.

Guarda la prima riga. Questo ti dice che il completamento medio degli obiettivi per l'intera coorte nel primo mese dopo che sono stati acquisiti era 1,09. I completamenti obiettivo medi per l'intera coorte nel secondo mese dopo l'acquisizione sono scesi a 0,09. Entro l'ultimo mese, è 0.02.

Ora guarda le prossime tre righe. Sembra che i completamenti degli obiettivi medi per utente nel primo mese dopo l'acquisizione siano aumentati leggermente da dicembre a gennaio e di nuovo da gennaio a febbraio.

Questo è un comportamento abbastanza normale. Immaginiamo invece che questo rapporto ci indichi il completamento medio degli obiettivi per utente per l'1-28 febbraio 2019 (l'ultima riga) era 4.07. Woah! È quasi quattro volte più alto di dicembre e gennaio.

Vorremmo assolutamente indagare ulteriormente. E per farlo, tutto ciò che dobbiamo fare è cliccare col tasto destro sulla coorte a cui siamo interessati.

Assicurati di fare clic sulla colonna se desideri analizzare l'intero giorno, settimana o mese. Fare clic su una cella se si desidera analizzare solo gli utenti che, ad esempio, hanno completato un obiettivo tre giorni dopo essere stati acquisiti il ​​27 febbraio 2019.

Quando fai clic con il tasto destro, questa finestra apparirà:

Dai a questa coorte un nome descrittivo. Cambia le viste in "Qualsiasi vista" se desideri utilizzare questo segmento sull'intera proprietà (che di solito raccomando), quindi fai clic su "Crea".

Voila: ora puoi confrontare questa coorte con qualsiasi altro segmento in qualsiasi rapporto tu scelga.

Rapporti di acquisizione di Google Analytics

Questo rapporto suddivide il tuo traffico per fonte: organico, diretto, referral, email, social, ricerca a pagamento, display, affiliazione e (Altro). (GA utilizza la categoria (Altro) quando non sa come classificare un sottoinsieme di traffico.)

Da Tutto il traffico, puoi fare clic su Canali.

Fare clic su qualsiasi categoria per esplorare ciascuna fonte in dettaglio.

A seconda della categoria, vedrai pagine di destinazione (quali URL sono stati inseriti dai visitatori nel sito), fonte (quale sito web li ha portati ai tuoi), o parola chiave (che query li ha portati al tuo sito.)

Per visualizzare queste informazioni visivamente, fai clic su Tutto il traffico> Tre mappe. Questo post illustra come leggere e modificare il rapporto Treemap.

Il prossimo rapporto, Sorgente / Mezzo, suddivide la categoria generale di traffico (che hai visto in "Canali") nel motore di ricerca o nel dominio.

È utile se vuoi ottenere informazioni più dettagliate sui modi in cui le persone arrivano sul tuo sito. Ad esempio, potresti notare che un enorme 70% del tuo traffico referral proviene da LinkedIn, mentre solo il 5% proviene da Pinterest. A seconda delle priorità del team di marketing, potrebbe essere il momento di spostare l'attenzione.

L'ultimo rapporto, Referral, rivela gli URL specifici che hanno inviato persone al tuo sito, ad es. il tuo traffico di riferimento.

Mi piace aggiungere "Pagina di destinazione" come dimensione secondaria in modo da poter vedere quali pagine del tuo sito ricevono il traffico di riferimento.

Rapporti sui comportamenti di Google Analytics

Di tutti i report in GA, io uso quelli di Behavior più.

Contenuto del sito

Questo rapporto offre una revisione di tutti i post del blog, pagine di destinazione, pagine Web sul tuo sito.

Tutte le pagine

Iniziamo con il contenuto del sito> Tutte le pagine. Mostra le pagine con traffico più elevato per la tua vista e / o segmento attuale. È utile in sé e per sé: è necessario tenere sempre d'occhio gli URL più visualizzati, ma mi piace soprattutto quando analizzo la crescita o la diminuzione del traffico.

Per darti un'idea, forse il traffico totale sul mio sito web è diminuito del 10% al mese. Navigerei su Contenuto del sito> Tutte le pagine e cambierò l'intervallo di date a questo mese rispetto al mese scorso (assicurandoti che i giorni della settimana corrispondano).

Quindi posso vedere le differenze nelle visualizzazioni di pagina per URL:

Questo mi aiuta a identificare quali pagine hanno ricevuto meno traffico e contribuito a tale diminuzione.

Helpful tip: I like to change the “Sort Type” from “Default” to “Absolute Change” so I see the results sorted by the greatest differences in percentage rather than total views.

I also add Page Title as a secondary dimension so I can see the name of each page alongside its URL.

Content Drilldown

This report breaks down the structure of your site by subdomain and then subfolder. To give you an idea, for HubSpot we can see data for each of our subdomains, including:

• blog.hubspot.com
• developers.hubspot.com
• community.hubspot.com

E così via. If I clicked into blog.hubspot.com, I could then see aggregated data for:

• blog.hubspot.com/sales
• blog.hubspot.com/marketing
• blog.hubspot.com/service

You get the drift. This report is probably most valuable for those managing highly complex properties.

Landing Pages

Landing pages is another one of my favorite reports. GA defines a landing page as the first page in a session — in other words, the visitor’s first interaction with your website.

There are a few ways to slice and dice this report.

First, if you’re interested in the sources (organic, paid social, direct, etc.) driving users to the landing page, you can add Source/Medium as a secondary dimension.

This is basically the opposite version of the report we added earlier.

Second, if you only want to see which landing pages users visited from a specific source, on a specific platform, or within a specific category, you can add the appropriate system segment:

Maybe you’re most interested in the landing pages that mobile and tablet users see — so you choose the Mobile and Tablet Traffic.

Or perhaps you’re curious about users who ended up buying something, so you choose the “Made a Purchase” segment. There are lots of possibilities here.

Exit Pages

This report shows the last pages users visited in their sessions before they left your site.

That’s a little confusing, so let’s use an example.

I want to find a place to grab dinner with my friends, so I search “Mediterrean restaurants near me.” A place that looks good pops up, so I click on it. First, I check out the menu. They have a hummus sampler — yum. Then I click on their press page. It links to a recent article on Eater, so I leave the site to read it. The reviewer loved the food. I’m sold.

The Press page would be my exit page.

You may hear that you should analyze your exit pages to understand why users are leaving your site — I think this example reveals why that strategy doesn’t always make sense. Just because someone has left doesn’t mean anything is wrong with the content.

So, check this report out, but take the data with a grain of salt.

Site Speed

This report is pretty self-explanatory: it tells you how quickly your site is loading for users. Obviously, the faster the better — not only do faster pages correlate with higher revenue, but Google’s algorithm takes page load time into account.

Site Speed Page Timings

This report delves into the average page load times for each URL. I use it to identify the slowest-loading pages on HubSpot’s site with the ultimate goal of figuring out why they’re taking their sweet, sweet time and how to speed them up.

The default metrics are pageviews and average page load time, but I also recommend looking at:

• Avg. page load time and bounce rate
• Change the Sort Type to “Weighted” so you see the blog posts with the highest pageviews first
• Avg. page load time and page value

Site Search

First things first: if users can search your website, make sure you’ve set up Site Search in GA. You must enable it for every view separately (here are the step-by-step instructions).

Usage

I typically start with the “Usage” report, which tells me how many sessions occurred with and without one-plus searches. In other words, I learn how frequently people used site search for the view and time period I specified.

Search Terms

Here’s where you learn what people are searching for. Look for themes: if you see the same search terms coming up multiple times, there are a few conclusions you could draw.

Either you need to create new content that gives users the information they’re looking for, and/or you need to better surface existing content so it’s easier to find.

Pay attention to the “% Search Exits” column, as this tells you how many users clicked away from the search results page rather than choosing a result. You can usually infer there wasn’t a good answer for their question (or it wasn’t appropriately titled.)

Search Pages

This report displays which pages users are starting searches from. It’s important to think about this contextually. Maybe people are commonly beginning searches from your 404 page — that makes sense and isn’t anything to be alarmed about.

If, on the other hand, they’re starting searches from a product landing page, something’s wrong. The content clearly isn’t living up to the expectations they had when they clicked the ad link.

Loves Data provides a solid overview of GA’s Site Search reports if you want to explore them even further.

Events

A user clicks a button. Then they download a file. Next they watch a video.

No, this isn’t the world’s most boring bedtime story — it’s an example of a GA event. Three events, to be specific.

GA defines events as “user interactions with content that can be measured independently from a web page or a screen load.”

Those user interactions are up to you; you’ll need to add special code to your site or app that tracks the specific actions you’re interested in. Here are the instructions.

If you’re not excited about events tracking already, I want you to get excited. There are infinite possibilities here: if you have an event set up for watching a product demo, and another for clicking a link to an external review of your tool, you can measure how many times each event happened.

Maybe you discover your video isn’t getting many plays. It’s probably time to optimize the current video, make it easier to find on your site, or create a new one. Or perhaps you see that way more users than you expected are checking out the third-party review of your product. That tells you users want more social proof and testimonials. Since the review is favorable, you might want to put it front and center on your site.

Top Events

This report tracks the events taking place most frequently — pretty straightforward. You’ll see total events (e.g. how many times that event happened) and unique events (how many sessions included one or more occurrences of that event).

If you’ve set values for your events, this report also shows you how the total value of each event and its average value (or the total value divided by the frequency.)

Pages

In this report, you can see which pages generate the most actions. I typically add “Event Category” as the secondary dimension, then filter for the event I’m most interested in.

To give you an idea, my team tracks “Blog CTA.” This event fires whenever a user clicks a CTA embedded in a blog post. To get to the report below, I added “Event Category” as the second dimension, then filtered for “Page begins with blog.hubspot.com” (so I’d only see URLs on the blog) and “Event Category equals Blog CTA.”

Now I can see which posts generate the most CTA clicks. Hopefully you’re starting to see the power of event tracking!

Events Flow

The Events Flow report tracks the order in which events take place on your site. It can tell you:

1) whether particular events tend to happen first — and if they trigger other events

To give you an idea, maybe users frequently watch your demo video, then click the CTA to schedule a call with a salesperson.

2) whether certain event categories are more common than others

Imagine you see that videos are played far more often than PDFs are downloaded.

3) whether users act differently based on segment

For example, perhaps people coming in via organic scroll to the bottom of your pricing page far more than people coming in via social media.

Note: this report is very subject to sampling. (Read more about GA’s data sampling practices here.) Sampled data is usually pretty accurate, but it means the more important the conclusion you’re drawing, the less uncertainty you’ll be able to tolerate.

To reduce the level of sampling, make the date range smaller.

Publisher

If you monetize your website with Google AdSense or Ad Exchange, you can use the Ad Manager and Google Analytics integration to bring information on how your ad units are performing into GA.

I won’t go into any more detail here, but I recommend reading the following resources if you want to know more:

Google Analytics Conversion Reports

If you have a website, you have an objective — probably several — for the people who visit your site.

Ecommerce store owners want their visitors to subscribe to their mailing list, make a user account, add something to their cart, and/or complete the order confirmation process.

Media companies want their visitors to stay on their site for as long as possible and/or view a certain number of pages (all the better to maximize their ad revenue.)

B2B businesses want their visitors to download an ebook, sign up for a webinar, or book a call with a sales rep.

Google Analytics makes it possible to measure all of these things — plus many more.

A goal is essentially a conversion that you’ve defined (which is why this info shows up under the Conversion section.)

There are four main types of goals:

• Destination: this goal is completed when a user reaches a specific page, like a product page, order confirmation page, or thank you page

• Event: this goal is completed when a predefined event fires (like the Events you can set up as, well, Events — think watching a video or sharing something to social media)

• Duration: this goal is completed when a user’s session lasts longer than a pre-set time

• Pages/screens per session: this goal is completed when a user views a specific number of pages (or screens for an app) per session

The first two are insanely useful. The last two are pretty useless. (If you have an interesting use case for Duration or Pages/screens per session, let me know on Twitter @ajavuu. I’d love to be proven wrong.)

Once you’ve identified your goals, take a look at these instructions for creating, editing, and sharing them. This guide on choosing goal values is also quite helpful.

Overview

Head here to learn how you’re doing goal-wise across the board. I get the most from this report when I compare date ranges and/or look at goal completions by segment.

For example, quickly looking at goal completions by device reveals mobile visitors sign up for the blog newsletter much less frequently than desktop and tablet visitors. That could be because it’s hard to sign up for the newsletter on a phone — or it could be mobile users are looking for one thing and ending their session as soon as they’ve found it. I should dig in more to decide which case it is.

Goal URLs

Knowing a goal was completed isn’t helpful in and of itself; you also need to know dove it happened. Suppose you’ve embedded the same form in three separate pages on your site. It’s great that Daenerys Stark from Dragonstone, Blackwater Bay just filled out your form to get in touch with a consultant, but which page did she fill it out on?

The Goal URLs report shows you. It breaks down conversions by “Goal Completion URL” (read: where it went down.)

Reverse Goal Path

Reverse Goal Path is the unsung hero of the Conversion section. Well, I’m singing its praises now. This report allows you to see the last three pages a user visited before completing the goal.

It’s useful for goals that aren’t sequential. Maybe you have a contact form that appears in multiple places on your site, or there are two different paths that lead users into buying your ebook. Thanks to this report, you can understand the various ways people arrive at the end destination — and there’s no need to set up a funnel.

I usually filter down to a specific goal completion location or goal previous step 1, 2, or 3.

For example, since I’m interested in seeing which blog posts generated leads from content downloads, I added “Goal Previous Step – 1 containing blog.hubspot.com” to the filter.

Here’s what I got:

“(Entrance)” means the user came to the site on that step; “(not set)” means the user didn’t complete any steps prior to that one — because they weren’t on the website yet.

For a comprehensive exploration of Reverse Goal Path, take a look at OnlineMetrics’s guide.

Funnel Visualization

For sequential goals, Funnel Visualization is your go-to report.

Going back to the ecommerce example, the last goal would be “Arrived at the order confirmation page.” The goal before that, or goal #3, would be “Clicked checkout.” The goal before that, goal #2, would be “Added something to cart.” And the goal before quello, goal #1, would be “Looked at product listing page.”

At each stage, you can see user drop-off. That lets you identify areas where you can improve conversion rates; for example, maybe you lose a lot of users during the checkout process. You change the flow so they can check out as a guest (versus needing to create an account), which dramatically reduces checkout abandonment.

To see this level of detail, you’ll need to map out your goals as a series. If all of your goals are simply the end objective, like “Arrived at the order confirmation page,” you won’t be able to reverse-engineer how users progress.

The Funnel Visualization report also requires you to mark the first step in the goal path as required or not. If you tell GA that yes, the first goal esigenze to be completed, Funnel Visualization will only show you the sessions where the user first finished goal #1. If a user skips goal #1 and goes straight to goal #2, their session won’t be represented here.

Read WPromote’s primer on Funnel Visualization next to get more details on setting up and reading this report.

Goal Flow

If Funnel Visualization is the uptight relative who always made you take your elbows off the table and wash your hands before you ate, Goal Flow is the laid-back, fun relative who’d randomly take you out of school to go to the zoo.

All that to say: Goal Flow gives you a lot more freedom than Funnel Visualization. Unlike the latter, Goal Flow shows you all sessions that led to the completed end goal — regardless of whether the user completed the required goal #1 or not.

Another difference from Funnel Visualization: Goal Flow also shows you loopbacks — i.e. when a user goes back to a previous page or refreshes their current one.

If the user skips a step, Funnel Visualization “backfills” it. Goal Flow doesn’t.

If you edit an existing funnel or create a new one, Funnel Visualization will show you all your data from that moment onward. Goal Flow, on the other hand, can show you data from the past.

You can also toggle the Dimension and Level of detail of the report, as well as the segment, to get even more granular.

I recommend looking at various segments to see which convert at the highest and lowest rates — plus where they commonly drop out.

Note: this report is very subject to sampling. (Read more about GA’s data sampling practices here.) Sampled data is usually pretty accurate, but it means the more important the conclusion you’re drawing, the less uncertainty you’ll be able to tolerate.

To reduce the level of sampling, make the date range smaller.

Smart Goals

This report is helpful if you’re A) using Google Ads and B) non measuring conversions. Basically, Google uses machine learning to identify your “best” sessions — or those likeliest to generate conversions — and then translates those themes into Smart Goals.

Once you have Smart Goals, you can use them in Google Ads to optimize your ads performance.

Smart Goals are controversial within the marketing community because the data is minimal and businesses will be far better served by setting up their own conversion tracking. Keep that in mind if you decide to use them.

Now You’re Ready to Track

Google Analytics is a highly valuable tool for any business as it gives you tangible data that you can apply to grow your business. Bookmark this guide and come back to it as your data tracking becomes more sophisticated.

Good luck on your Google Analytics journey.

Originally published Apr 8, 2019 4:30:00 AM, updated April 08 2019