I tidligere innlegg i serien "Om å jobbe i Excel for programvarespesialister" kontekstuell annonsering«Jeg snakket om Google Analytics-tillegget for Google Sheets og funksjonene til Analytics Edge-tillegget. Selvfølgelig er Edge et veldig kraftig verktøy som lar deg unngå datasampling, laste opp data basert på individuelle utvidede målgruppesegmenter, og så videre. Men ethvert multifunksjonelt verktøy krever visse betjeningsferdigheter. Analytics Edge-grensesnitt for inngangsnivå brukere kan finne det ganske komplisert. I denne artikkelen vil jeg fortelle deg om en analog av Analytics Edge. Det er mye enklere, men det importerer også all informasjon som er nødvendig for analyse fra Google Analytics til Excel. Vi skal snakke om Excellent Analytics-tillegget.

Hvordan er Excellent Analytics forskjellig fra Analytics Edge?

Forskjellen mellom tjenestene er at Excellent Analytics har et mer praktisk og intuitivt grensesnitt, men med en grense på 10 000 rader lastet opp per forespørsel. Analytics Edge har et mer komplekst grensesnitt, men det er ingen begrensning på antall rader du kan importere. Hvis resultatet av dine Google Analytics-dataforespørsler ikke overskrider denne grensen, vil du være mer komfortabel med dette tillegget. Ulempen med Excellent Analytics: I motsetning til Analytics Edge, har ikke Excellent Analytics muligheten til å lage dynamiske segmenter. Edge har også muligheten til å minimere datasampling ved å dele opp spørringer etter dato, uke eller måned. Excellent Analytics har ikke dette alternativet, men hvis nettstedets månedlige trafikk ikke overstiger 10 000 - 15 000 tusen brukere, vil funksjonaliteten til dette tillegget være tilstrekkelig. Jeg vil oppfordre kontekstuelle fagfolk til å begynne å bruke Analytics Edge med en gang. Selv om datavolumet som er forespurt fra Google Analytics til nå ikke har overskredet 10 000 rader, er det sannsynlig at du i fremtiden vil møte en oppgave der volumet av nedlastede data vil overskride denne grensen betydelig. Samtidig vil det være vanskeligere å tilpasse seg Excellent Analytics, siden hovedparametrene (dimensjoner) og indikatorer (metrikker) i innstillingene kalles litt annerledes.

Etter å ha lest artiklene vil du lære hvordan du: optimaliserer kampanjer i Excel ved hjelp av metoder som brukes i konverteringsoptimerere; automatisk samle inn semantikk, segmentere og lage annonser; forutsi konvertering basert på historie og mye mer.

I vår forespørsel brukte vi følgende parametere:

# beregninger for antall besøk og antall måloppnåelser, i stedet for XXXX mål-ID
beregninger= ym:s:besøk,ym:s:goaXXXX når

# kildeparametere, påloggingssider og søkeord
demens= ym:s:lastSourceEngine,ym:s:startURLPathFull,ym:s:lastSearchPhrase

# filtre for organisk trafikk og ekskludering av merkevaresøk via regulært uttrykk
filter= ym:s:lastSourceEngine=="organic.yandex" OG ym:s:lastSearchPhrase!~"brandQuery1|brandQuery2" OG ym:s:lastSearchPhrase!=null

Etter å ha klikket på Invoke, vil du se en forhåndsvisning av dataene dine. Hvis det oppstår en feil under forespørselen, kan vi redigere forespørselen ved å klikke på Kilde-tannhjulet

Hvis alt er bra, klikk Lukk og last inn og last inn alle dataene i tabellen.

Yandex er hovedkilden til trafikk for oss, så fra Google søk Vi vil ikke vurdere det innenfor rammen av artikkelen, for ikke å komplisere

Normalisering og filtrering av den semantiske kjernen

Normalisering er reduksjon av alle ord til entall nominativ kasus osv. Til dette bruker vi K50-tjenesten

Vi kopierer dataene fra lemmas.csv-filen til hovedfilen vår i Lemma-fanen. Ved å bruke vlookup-funksjonen (i russisk Excel VLOOKUP), trekker vi opp de lemmatiserte verdiene søkeord fra lemmasbordet.

Det er det, oppgave fullført!

Semantisk kjernefiltrering, rengjøring

Nå har vi en lemmatisert liste over setninger, og vi må fjerne den for setninger som ikke oppfyller kravene til Yandex Direct. For å gjøre dette, legg til alle fraser i Key Collector og klikk på filterikonet i "Frase"-kolonnen

Yandex Direct godtar ikke ord med mer enn 7 ord eller setninger med spesialtegn som setninger, så vi sletter dem.

Deretter filtrerer vi ordene gjennom listen over stoppord, det vil si at vi fjerner fraser som inneholder stoppord fra listen vår. En god samling trygge ord finner du her

Eksporter gjennomsnittlig regning og konvertering etter URL fra Google Analytics

Teori

I henhold til egenskapene til Yandex Direct-auksjonen og Google adwords, for å maksimere fortjenesten må vi angi søkeordets klikkverdi som et bud

Verdi per klikk = Gjennomsnittlig sjekk * Marginandel i sjakk * Nettstedkonvertering

Det er også en porteføljeteori for å sette innsatser, den lar deg øke fortjenesten med 10-20%, men vi vurderer det ikke innenfor rammen av artikkelen, for ikke å komplisere det.

Hva betyr dette for oss? – Vi må samle inn historiske data om konvertering og gjennomsnittlig regning etter nettadresse og nøkkelfraser. Vi vil bruke disse dataene til å angi bud.

Kan du ikke finne ut hva som er hva? Ja, det er litt komplisert, men du vil forstå alt når vi kombinerer alle dataene i én formel i den siste artikkelen. Derfor, først ting først.

Først, la oss samle gjennomsnittlige sjekker og konverteringer for alle nettadresser, det er enkelt. Vi kan ta disse dataene fra Google-historikk Analytics. For å gjøre dette trenger du Google Spread Sheets og Google Analytics Addon, som du kan installere i tilleggsbutikken.

Opprett en ny rapport

Gå inn i testen, velg telleren og Google Analytic-visningen, og klikk på "Opprett rapport"

Skriv inn rapportkonfigurasjonen som på bildet og klikk Kjør rapporter. Jeg forstår at det ikke er nok forklaringer for de gitte parameterne, men dette kan ta oss for langt fra artikkelens emne. Detaljert informasjon du finner det i dokumentasjonen

I forespørselen vår brukte vi følgende beregninger og parametere:

ga:økter- antall besøk

ga:transaksjoner- antall transaksjoner

ga:transactionRevenue- inntekter

ga:kildeMedium- attraksjonskanal

ga:landingPagePath- påloggingsside

Nå kopierer vi rapportene til nye faner og limer kun inn verdiene. Nå må vi endre prikkene til komma, slik at vi senere kan åpne dokumentet i Excel – vi endrer det.

Til numeriske verdier angi tallformatet.

Siden ga:sourceMedium-parameteren dupliserer noen nettadresser, bygger vi en sammendragstabell. Samtidig rydder vi fra uønskede verdier og duplikater.

Legg til et nytt beregnet felt = "ga:transactionRevenue" / "ga:transactions" , dette er den gjennomsnittlige kvitteringen.

Som et resultat har vi en pen tabell med URL-er og gjennomsnittlige kvitteringer.

Vi utfører lignende operasjoner med URL-konverteringstabellen.

Hele dokumentet kan lastes ned i Excel.

Eksportere Yandex Direct-data fra Google Analytics

Vi laster ut fra Google Analytics, som vi gjorde noen få trinn tidligere. Skjermbildet viser et eksempel på rapportkonfigurasjonen. I Filtre-feltet bruker vi regulære uttrykk.

ga:adContent=~.*search_none.*- vi filtrerer kun klikk fra søket, unntatt YAN; forutsatt at du har den tilsvarende parameteren i UTM-taggen

Start indeks- første linje i rapporten

Maks resultater- siste linje i rapporten

Saken er at rapporten har en grense på 10 000 rader, hvis du har flere data, så ringer du den samme rapporten flere ganger og endrer Startindeks og Maks resultater til 10001 og 20000 og så videre.

Utgangen er følgende:

Det er det, vi har samlet inn data som vi skal jobbe med i påfølgende stadier.

Skriv spørsmål i kommentarfeltet, hvilke emner ville være interessante å dekke mer detaljert? Har du ideer eller tips, del gjerne!

I den siste artikkelen snakket jeg om hvordan du kan tilpasse visualisering hvis du står overfor Google Analytics-begrensninger. Dette innlegget vil snakke om hvordan du gjør det samme, men i Excel med sine uendelige muligheter for å visualisere informasjon.

1. Hvordan komme i gang med Analytics Edge

For å sette opp dataimport fra Google Analytics, må du installere Excel-tillegget - Analytics Edge. Du kan laste den ned fra den offisielle nettsiden til utvikleren. Siden tillegget er gratis, la ikke utviklerne mye krefter på å skrive detaljerte opplæringsprogrammer. Derfor en fornuftig stillingsbeskrivelse av dette instrumentet du finner det ikke engang på den offisielle nettsiden. Etter å ha installert Analytics Edge i Excel, vil du ha nytt innlegg med samme navn vil det se omtrent slik ut:

2.1 Gå til Analytics Edge-fanen, og åpne menyen Gratis Google Analytics i Connectors-gruppen. Deretter velger du Lisens fra rullegardinmenyen.
2.2. I dialogboksen som vises, på Connector-fanen, klikker du på knappen Aktiver gratis lisens, hvoretter tillegget vil varsle deg om vellykket aktivering. Du kan begynne å importere data.

3. Nå må du legge til en Google Analytics-konto som du skal importere data fra

3.1. For å legge til en konto, på Analytics Edge-fanen i Connectors-gruppen, åpne Gratis Google Analytics-rullegardinmenyen og velg Accounts-kommandoen.
3.2. I dialogboksen Analytics-kontoer som åpnes, i Referansenavn-feltet, skriv inn navnet på kontoen (det er ikke nødvendig å angi det nøyaktige Gmail-brukernavnet - du kan skrive inn hvilket som helst navn) slik at kontoen din vises i listen over tilgjengelige i fremtiden.
3.3. Klikk deretter på Legg til konto og skriv inn e-postadressen og passordet ditt for å logge på Google-kontoen din (som Google Analytics-kontoen som du planlegger å hente data fra i fremtiden er koblet til). 3.4. I dialogboksen som vises, klikk "Godta".
3.5. Hvis du gjorde alt riktig, når du går tilbake til den første dialogboksen for Analytics-kontoer, vil den lagte kontoen vises i gruppen Lagrede Google Analytics-pålogginger.
3.6. Deretter kan du spesifisere Google Analytics-kontoen, -egenskapen og -visningen som angis som standard når du velger Google-kontoen du la til.
3.7. Klikk Lukk for å lukke dialogboksen for Analytics-konto.

4. Sette opp dataimport fra Google Analytics

4.2. Hoveddialogboksen for Analytics Edge Wizard åpnes med syv hovedfaner.
La oss se på alle fanene etter tur. 4.2.1 På fanen Utsikt Du kan velge Google Analytics-visningen. Når du velger kontoen som ble opprettet i trinn 3, velges standardvisningen du anga i trinn 3.6. Hvis du hoppet over trinn 3.6 og ikke har angitt standardvisninger, vil den første visningen etter ID bli valgt fra alle de som er knyttet til kontoen din. 4.2.2. Gå til fanen Segmenter: Her kan du velge et hvilket som helst avansert segment som finnes i den valgte Google Analytics-visningen. I tillegg kan du velge mellom system- og brukersegmenter, samt muligheten til å lage et dynamisk segment. Alle systemsegmenter er oppført etter overskriften Systemsegmenter. I rullegardinmenyen Segment kan du velge hvilket som helst av systemsegmentene. Alle tilpassede segmenter er plassert under rullegardinlisten Segmenter (under overskriften Systemsegmenter). Du kan velge hvilke som helst av de egendefinerte segmentene du opprettet i Google Analytics som er tilgjengelige i visningen du valgte under Vis-fanen.
Hvis de opprettede segmentene er i Google-konto Analytics er ikke nok, du kan lage et dynamisk segment rett i Analytics Edge-grensesnittet. For å gjøre dette, velg DYNAMISK fra rullegardinmenyen Segment, det vil aktivere Rediger-knappen. Klikk på den for å konfigurere det dynamiske segmentet.
Etter å ha klikket Rediger, åpnes dialogboksen for dynamiske segmentinnstillinger, som inneholder seks flere faner. La oss se på hver enkelt kort:

• Demografi— segmenterer trafikk etter demografiske kjennetegn, som alder, kjønn, språk, brukerens plassering;
  
• Teknologi— segmenterer trafikk i henhold til ulike teknologiske kriterier, for eksempel operativsystem bruker ( Operativsystem), nettleser (nettleser), enhetstype (enhetskategori);
  
• Oppførsel— sorterer brukere som har fullført et visst antall økter eller transaksjoner på nettstedet. Du kan også velge økter med en varighet på mer eller mindre enn antall sekunder du angir (Session Duration), eller velge brukere som var på siden tidligere eller senere enn antall dager du satte inn siden (Dager siden forrige økt);
  
• Dato for første økt— viser brukere som besøkte nettstedet for første gang i perioden du velger. For eksempel brukere som først besøkte nettstedet i perioden fra 01/10/2015 til 20/01/2015;
  
• Trafikkkilder— sporer trafikk etter reklamekampanje (kampanje), kanal (medium), kilde (kilde) og søkeord (søkeord). Funksjonaliteten til denne fanen lar deg bruke et filter på øktnivå (filterøkter) eller brukernivå (filterbrukere). Forskjellen mellom disse modusene er som følger: når du filtrerer etter økter (og spesifiserer organisk som en kanal), vil velge alle økter som ble laget fra den organiske kanalen. Hvis du, med de samme betingelsene (organisk kanal), velger filtreringsmodus etter brukere, vil du velge alle brukerøkter som nådde nettstedet minst én gang gjennom den organiske kanalen:
  
• E-handel– designet for å filtrere trafikk etter besøkende som har utført transaksjoner. I tillegg kan du velge en individuell transaksjon etter nummer (Transaksjons-ID) eller etter et visst inntektsnivå (Revenue), filtrere trafikk med et visst antall dager mellom besøk på siden og fullføring av transaksjonen (Days to Transaction). Du kan også sortere transaksjoner etter et bestemt produkt (produkt) eller produktkategori (produktkategori).
  

4.2.3. Tab Enger er beregnet på å velge dimensjoner og beregninger. Fordi det er en rekke begrensninger i Google Analytics API, har import av data ved hjelp av Analytics Edge også noen begrensninger. Når det gjelder utvalget av opplastede felt, kan du velge 7 dimensjoner (dimensjoner) og 10 beregninger (beregninger) i én forespørsel. Grunnarkitektur Google-data Analytics har også en rekke begrensninger i de ulike alternativene for å kombinere dimensjoner og beregninger. Når du velger de nødvendige indikatorene og parameterne, vil noen av elementene i listen over felt bli farget grå. Dette betyr at dette feltet ikke er kompatibelt med dimensjonene og beregningene du valgte tidligere.
Hvis du for eksempel velger «Produkt» som en dimensjon, kan du ikke velge «Klikk» som en beregning fordi klikk forekommer på annonser som er tilordnet spesifikke reklamekampanjer, annonsegrupper og søkeord, men du kan ikke klikke på et bestemt produkt.

Jeg vil beskrive nøkkelparametrene (dimensjoner) og beregninger (beregninger) på slutten av artikkelen, i katalogen over navnekorrespondanse i Google Analytics, Analytics Edge, Excellent Analytics og i katalogen over dimensjoner (dimensjoner) og beregninger (beregninger) av Google Analytics. 4.2.4. Tab Filtre Betydningen ligner på Segment-fanen. Forskjellen mellom filtre og segmenter er at filtre angitt på Segment-fanen kontrollerer utvalgsparametrene du angir for hver økt, og filtre angitt på Filter-fanen brukes på de resulterende aggregerte dataene. For eksempel vil filteret «Øktvarighet > 6000 sekunder» brukt på Segmenter-fanen når du mottar en rapport om antall økter per dag for perioden 03/01/205 til 03/10/2015 velge og vise antall økter for hver dag som samsvarer med betingelsen «Søktvarighet > 6000 sekunder» . Du vil få følgende resultat: Et filter med samme betingelse «Session varighet > 6000 sekunder» på Filtre-fanen vil fungere helt annerledes. I dette tilfellet vil filteret i utgangspunktet beregne antall alle økter per dag og det totale antallet sekunder brukt av besøkende for hver dag på nettstedet, hvoretter det vil fjerne fra rapporten dager hvor det totale antallet sekunder brukt på nettstedet av besøkende er mindre enn 6000. Hvis du sammenligner resultatene, er forskjellen åpenbar, siden disse filtrene har forskjellige bruksområder. Når det gjelder segmenter, brukes de valgte betingelsene for hver økt, og når det gjelder filtre, genereres hele rapporten til å begynne med, og betingelsene brukes til slutt på de endelige dataene. Mer tydelig om bruken av Filtre-fanen. Hvis du legger til "total varighet av økter"-indikatoren til antall økter i rapporten og setter filterverdiene til ikke > 6000, men mer enn 12.000.000, vil resultatet bli slik: Skjermbildet viser at 5., 6., 7. mars ikke var inkludert i rapporten på grunn av at det totale antallet sekunder brukt av alle besøkende på nettstedet for disse datoene var mindre enn 12 000 000 sekunder. Konklusjonen tyder på seg selv: på Filtre-fanen kan du filtrere de endelige dataene ved å angi verdier for alle parametere (dimensjoner) og beregninger (metrikker). Du kan også kombinere betingelser ved å plassere ulike logiske avhengigheter mellom dem og/eller (og/eller).
4.2.5. På fanen Datoer du må spesifisere perioden du planlegger å importere data for. Det er flere alternativer for å velge periode.

• dynamisk (forhåndsinnstilt) - du kan velge hvilken som helst periode som skal bevege seg daglig (for eksempel de siste 30 dagene (last_30_days), og med hver oppdatering vil rapportene vise data for de siste 30 dagene - slik at du kan velge i går (i går), i dag (i dag), siste 7 og siste 14 dager);
• statisk startdato (start) - antall dager du planlegger å laste ned rapporten for, fra den angitte startdatoen (varighet). Her kan du også angi en statisk sluttdato for rapporten (slutt).

4.2.6. På fanen Sorter/Tell du kan angi sorteringsparametere for utdataene og begrense antall rader som vises som et resultat av spørringen. Velg et felt for å angi sortering i rullegardinlisten Sorter etter. Klikk deretter på ett av de to sorteringsalternativene: Stigende eller Synkende. Du kan legge til et hvilket som helst antall felt: den endelige spørringen vil bli sortert i samme rekkefølge som du angir på kategorien Sorter/Tell. For å begrense antall rader i et spørringsresultat (svært store spørringer krever lengre behandlingstid), kan du spesifisere begrense mengde rader i MaxResults-feltet. Standardverdien er 0, som betyr ingen grense.
4.2.7. Tab Alternativer er hovedsakelig beregnet på å angi formatet for overføring av data til Excel. Med Priser/prosent kan du velge å vise relative beregninger, for eksempel fluktfrekvens, i numerisk i stedet for prosentformat. Datoer-klausulen løser problemet med å overføre datodata. Av Google standard Analytics overfører datoverdien som et åttesifret tall. For eksempel vil datoen 10/01/2015 bli overført som 20151001. Etter å ha satt byttet til Excel-dato, vil Analytics Edge automatisk transformere datoer til de vanlige Excel-format. Numerisk dimensjon er ansvarlig for parametere som inneholder numeriske elementer. For eksempel viser parameteren Antall økter hvor mange økter en bestemt bruker har hatt for øyeblikket, og overføres som et tall. Men siden dette feltet er en parameter og ikke en indikator, vil du ikke kunne utføre noen beregninger med det; det brukes til komparativ analyse brukeratferd avhengig av antall tidligere fullførte økter. Dette feltet er mest praktisk å bruke i tekst i stedet for numerisk form. For å gjøre dette, sett bryteren til String-posisjon. Med tidsberegninger kan du oversette tidsberegninger som øktvarighet fra tallformat i tidsformat. Som standard vil en økt med en varighet på to minutter importeres til Excel som tallet 120, som betyr 120 sekunder. Hvis du setter bryteren til dager, vil rapporter som lastes inn ved hjelp av Analytics Edge vise en to-minutters økt som 00:02:00. Elementet Sampled data er ment for varsler når data er samplet, samt for å minimere sampling. Hvis du merker av i boksen ved siden av Advar hvis resultatet inneholder samplede data, vil du motta et varsel (hvis forespørselen din inneholder samplede data). Etter å ha merket av i boksen ved siden av Minimer sampling, vil Edge minimere sampling og dele opp forespørselen din i maksimalt antall deler over tid. Hvis du laster opp data etter måned, sendes en egen underforespørsel for hver måned. Det samme gjelder detaljering etter datoer og uker.
Klikk til slutt på Fullfør og dataene lastes inn i Excel-arket. Hurra! Så når du forstår funksjonaliteten til Analytics Edge-tillegget, kan du sette opp datavisualisering og bruke den fulle kraften til verktøysettet Microsoft Excel. P.S.: Som lovet gir jeg en referansetabell over hovedparametrene og Google-beregninger Analytics i Analytics Edge. Katalog over grunnleggende parametere

Google Analytics	Analytics Edge	API-referanse
Kilde	Kilde	ga:kilde
Kanal	Medium	ga:middels
Se dybde	Sidedybde	ga:sideDybde
Region	Region	ga:region
By	By	ga:by
Sesjons varighet	Sesjonsvarighet	ga:sessionDurationBucket
Dager siden forrige økt	Dager siden siste økt	ga:daysSinceLastSession
Brukertype	Brukertype	ga:brukerType
Enhetstype	Enhetskategori	ga:deviceCategory
Antall økter	Antall økter	ga:sessionCount
Annonsegruppe	Annonsegruppe	ga:adGroup
Kampanje	Kampanje	ga:kampanje
Nøkkelord	Nøkkelord	ga:søkeord
Produktkategori	produktkategori	ga:produktkategori
Produkt	Produkt	ga:produktnavn

Katalog over nøkkelindikatorer

Google Analytics	Analytics Edge	API-referanse
Økter	Økter	ga:økter
Feil	Spretter	ga:spretter
Sesjons varighet	Øktvarighet*	ga:sessionDuration
Mål: Nei (nådde overganger til mål nr.)	Mål № fullføringer	ga:goalXXCompletions
Oppnådde mål	Målfullføringer	ga:goalCompletionsAll
Brukere	Brukere	ga:brukere
Nye brukere	Nye brukere	ga:newUsers
Transaksjoner	Transaksjoner	ga:transaksjoner
Produktinntekt	Produktinntekter	ga:itemRevenue
Inntrykk	Inntrykk	ga:inntrykk
Klikk	Klikk	ga:adClick
Pris	Koste	ga:adCost

UPD. Skaperne av Analytics Edge har lagt til en lenke til denne håndboken på tjenestenettstedet som en offisiell russiskspråklig manual.

Følg disse trinnene for å eksportere en rapport:

1. Åpne ønsket rapport. Google Analytics-rapporter eksporterer innholdet du ser på skjermen. Sørg derfor for at datoperioden og andre innstillinger er riktige.
2. Klikk Eksport(under rapporttittelen).
3. Velg ett av eksportformatene:
   • TSV (for Excel)
   • Excel (XLSX)
   • Google Sheets

Filen opprettes automatisk i nedlastingsmappen på datamaskinen din.

Ikke lagt til eksportfil linjediagram, som opprettes når den animerte grafen kjøres.

Del rapporten

For hver bruker og visning, antall planlagte rapporter sendt av e-post, kan ikke overstige 400.

Følg disse trinnene for å sende en rapport via e-post:

Datasettet i brevet avhenger av tidssonen du spesifiserte i presentasjonsinnstillingene. Selve e-posten sendes etter midnatt i valgt tidssone, men nøyaktig leveringstid kan ikke garanteres.

Hilsener!

I dag har vi den tredje artikkelen om arbeid med Google Analytics-rapporter. I den vil jeg snakke om forskjellige typer visning av data i rapporter, og hvordan du lagrer dem på datamaskinen din (dette kan være nødvendig for ytterligere databehandling). Som et eksempel vil jeg bruke SEO-vurderingsrapporter.
For de som gikk glipp av tidligere artikler om Google Analytics-rapportering, her er lenkene:

Datavisning

I en hvilken som helst rapport kan data vises på forskjellige måter for klarhetens skyld. For dette er det spesiell meny i øvre høyre hjørne av hver tabell.

Den består av 6 knapper, som hver bytter type datavisning. La oss se nærmere på dem.

1) Tabellvisning

Dette er den gjeldende tabellen, alle rapporter presenteres i denne visningen som standard.

Dette diagrammet viser forholdet mellom aksjer. Praktisk å bruke for å estimere trafikkmengder med søkemotorer. Generelt er et sektordiagram utmerket for å vise andeler av data hvis det ikke er mer enn 6 elementer. Forresten, når du bruker en hvilken som helst type skjerm, kan du velge separate indikatorer for tabellen (1) og for diagrammet (2) ):

Ved hjelp av et slikt diagram er det praktisk å sammenligne data i henhold til en indikator; forskjellen er tydelig synlig. For eksempel, i denne figuren, viser diagrammet fluktfrekvensen.

Dette diagrammet lar deg raskt finne betydelige avvik i verdier. Fremhev for eksempel trafikk av høyeste kvalitet. Diagrammet viser forholdet mellom indikatoren for det valgte trafikksegmentet og denne indikatoren i gjennomsnitt for hele nettstedet. I denne figuren viser for eksempel diagrammet hvor mye den gjennomsnittlige konverteringsfrekvensen for nettstedet avviker fra konverteringsfrekvensen for hvert søkeord.

Hvis fargen er grønn, er søkeordets konverteringsfrekvens høyere enn gjennomsnittet for nettstedet, og rødt betyr mindre. Takket være dette diagrammet kan du raskt identifisere effektive og ineffektive søkeord.

5) Pivottabell

Denne typen datavisning bryter ned dataene du trenger i flere dimensjoner. I «Sammendrag etter»-menyen (1), velg ganske enkelt parameteren du ønsker å se detaljert statistikk for. Dette bildet viser en søkeordrapport med valgt kildesammendrag. Som et resultat kan vi se trafikkvolumet fra hver søkemotor, for hvert søkeord. Dette vil avgjøre kvaliteten på SEO for hver søkemotor.

Denne rapporten åpner også for dobbeltvalg (2). Hvis du for eksempel her angir konverteringsnivået som den andre parameteren, vil du umiddelbart kunne se trafikkvolumet og effektiviteten for hvert søkeord for hver søkemotor. En rapport som denne vil hjelpe deg med å identifisere kvalitet og effektivitet søkemotoroptimalisering(SEO).

Den siste typen datavisning er ganske enkelt de totale verdiene av beregninger for gjeldende trafikk for en valgt tidsperiode.

Hvis du trenger ytterligere behandling av data fra rapporten, kan du laste den ned til datamaskinen din via eksport. Øverst i hver rapport er det en "Eksporter"-knapp:

Ved å klikke på den kan du velge formatet som dataene skal lagres på datamaskinen din.

I prinsippet er alt klart her. Det er verdt å merke seg at i PDF vil rapporten lagres i nøyaktig samme visningstype og i volumet (antall linjer) som den for øyeblikket presenteres på skjermen (sammen med grafikk). I andre formater vil en tabellrepresentasjon av data uten grafikk lagres. Dessuten vil tabellen inneholde alle faner, selv om dette øyeblikket du har en åpen. Og antall rader i tabellen vil være det samme som på skjermen din. Hvis du trenger å lagre flere rader, må du vise flere av dem på skjermen.

Oppdater:
Hva gjør du hvis du trenger å laste ned en stor mengde data? For eksempel en tabell med 5000 søkeord. Det er veldig kjedelig å bla gjennom 500 stykker og eksportere hvert ark separat. Men det er en enkel løsning, ett hemmelig triks.

Det fungerer slik:
1. Åpne rapporten du må eksportere
2. I adressefeltet nettleser, legg til teksten "&limit=5000" (uten anførselstegn) til gjeldende url
3. Trykk Enter, siden lastes inn på nytt, men visuelt vil ingenting endre seg
4. Deretter eksporterer du dataene kun i "CSV"-format
5. Som et resultat vil du motta en .csv-fil med 5000 tabellrader

Det vil si at i rapportens url, gjennom grenseparameteren, kan du spesifisere antall tabellrader som skal eksporteres, dette kan være et hvilket som helst antall opptil 20 000. Denne teknikken fungerer kun for eksport i "CSV"-format (f. "CSV for Excel" det vil ikke fungere).

PDF-formatet er mer egnet for utskrift av rapporter. Eller hvis du trenger å vise dem til noen (for eksempel sjefen din eller en klient), uten tilgang til Google Analytics.

Hvis du trenger ytterligere databehandling, eller noen beregninger basert på det, er det bedre å eksportere dataene til Excel. Hvis du har Excel-versjon før 2007 er det bedre å bruke CSV-formater. Samtidig er "CSV for Excel"-formatet allerede formatert etter behov og kan umiddelbart åpnes i Excel. Men hvis du laster ned en rapport i CSV-format, må du sette den inn i Excel via menyen "Data -> Importer eksterne data -> Importer data".

Forresten, med enhver type eksport for Excel, er det ett problem som ikke alle vet om. Faktum er at når du genererer dataopplasting, bruker Google Analytics en prikk som skilletegn for heltalls- og brøkdelene i tall, og Excel bruker komma som standard. Derfor, etter å ha eksportert dataene, kan det hende at Excel ikke forstår tallene dine og nekter å bruke dem i beregninger.

For å unngå dette problemet, må du angi i det siste vinduet i Excel Export Wizard at filen bruker en prikk som skilletegn mellom heltalls- og brøkdelene.

I det sirklede vinduet må du velge et punkt. Hvis du eksporterer data i "CSV for Excel"-formatet, etter å ha åpnet filen i Excel, velg hele området med dataene og trykk Ctrl+H (autokorrektur). I vinduet som vises, spesifiser erstatningen "." til "," og klikk "Erstatt alle".

E-post

Ved siden av Eksporter-knappen er en E-post-knapp. Den er også tilgjengelig i alle rapporter. Ved å klikke på det åpnes et vindu foran deg:

Ved å bruke dette skjemaet vil gjeldende rapport inn i ønsket format Du kan sende den på e-post, til deg selv eller til en av dine kolleger. I tillegg kan du sørge for at de nødvendige rapportene sendes ut med en viss frekvens: daglig, ukentlig, en gang i måneden, en gang i kvartalet (fanen "Tidsplan"). I dette tilfellet vil funksjonen for å sammenligne data med tidligere perioder være tilgjengelig. Dette er veldig praktisk; hver mandag kan du sende sjefen/klienten din en pen PDF-rapport om trafikk fra søkemotorer, som vil reflektere resultatene av aktivitetene dine i en visuell form (sammenligning av resultater mellom de to foregående ukene). Bare husk at Google Analytics sender e-poster i henhold til tidssonen som er valgt i kontoen din. Derfor, hvis det valgte beltet ikke er ditt, kommer bokstavene til et annet tidspunkt.

Vel, det er egentlig alt jeg ønsket å fortelle deg om rapporter. Jeg håper materialet var nyttig for deg. Hvis du har spørsmål, eller jeg plutselig gikk glipp av noe, skriv i kommentarfeltet.

I de følgende notatene om vurdering av SEO i Google Analytics vil vi snakke om spesifikke teknikker.

Fortell vennene dine om dette, i tilfelle de finner det nyttig.