Rekommendationer

Några olika tjänster som kan ”skvallra” om vem som döljer sig bakom ett ip-nummer

I många webbstatistiksystem kan man se vilka ip-nummer som besöker webbplatsen. Vanligt är också (eller kanske vanligare) att det finns rapporter med besökande så kallade ISPer eller företag.

I Google Analytics finns denna rapport under Besökare/Nätverksegenskaper/Internetleverantörer (lite väl dolt bakom lite lagom intetsägande menyalternativ…). I SiteCatalyst finns motsvarande rapport under Visitor Profile/Domains. I SiteCatalyst finns flera rapporter där man ser varianter av denna information, inklusive IP-nummer också (exempelvis Visitor Profile/Visitor Details/Visitor Snapshot).

Ta reda på vilket företag/isp som en besökare kommer från via ip-nummer

Om du vet vilket ip-nummer som en besökare kommer från så kan man göra på samma sätt som webbstatistiksystemen, använda en databas med isp/företag som är kopplade till ip-nummer. Man söker alltså efter ett ip-nummer och får på så sätt upp information om isp/företag, samt lite andra saker som stad och liknande.

Nedan följer en lista med tjänster som ger ungefär samma sak:

• http://www.ip2geo.net/ip2location/ip2location.html
• http://aruljohn.com/track.pl
• http://www.ip2location.com/free.asp
• http://www.maxmind.com/app/lookup_city

Om det skulle vara så att du vill veta vilket ip-nummer som döljer sig bakom en domän så finns det sådana tjänster också (http://aruljohn.com/hostname2ip.html).

Leadgenereringsystem/prospectsystem använder ett liknande system

För företag som säljer till andra företag och organisationer kan det vara väldigt värdefullt att identifiera prospects/leads via webbplatsen. Sådana webbstatistiksystem fungerar på ungefär samma sätt. Det man ”betalar för” i dessa system är framförallt kvaliteten i informationen (till exempel att den är uppdaterad ordenltigt) och/eller om det finns mer värdeadderande tjänster som kopplingar till CRM system/kundvårdssystem/säljsystem.

Till exempel finns det leadsgenereringsystem som är kopplade till information från Dun & Bradstreets databaser med information om bransch, antal anställda, omsättning och liknande.

Snoobi, ProspectFinder och Jnet är exempel på leadgenereringsystem.

Trend: Använda webbstatistik i funktioner på webbplatsen och/eller för social surfning

Man ser på fler och fler webbplatser att man väljer att lyfta upp webbstatistik och låta besökarna ta del av hur andra letar/hittar på en webbplats. Det här är vanligt och mer eller mindre en standardfunktion i många webbshoppar. Otaliga är de webbshoppar där man ser funktioner i stil med detta: ”De som köpt XXX har även köpt YYY och ZZZ” och/eller olika former av topplistor.

Vi människor är ju ett flockdjur och tycker om uppenbarligen om att göra som de flesta andra. Detta är även sant on-line. Att köpa något som någon annan redan har köpt känns lite tryggare antagligen. Jag brukar prata om sociala köp, det vill säga att man köper det som andra redan har köpt.

Statistik som motor i social surfning

Med social surfning brukar jag mena att man ger besökarna möjlighet att ta del av det som andra besökare redan har ”konsumerat”. Exempel på detta är olika nyckeltal/KPI:er som:

• mest populära sidorna på denna webbplats
• mest använda interna sökfraserna
• mest lästa nyheterna
• populäraste kurserna just nu
• mest intressanta evenemangen etc.

Återigen – vi människor vill gärna ha tips och i praktiken göra som andra redan har gjort. Varför inte förse besökarna med detta – du har informationen i webbstatistiksystemet. Den enklaste varianten är att titta i olika statistikrapporter och sedan skriva om det, men mer effektivt och  mindre administrativt är såklart att hämta upp informationen från webbstatistiksystemet och visa upp det hetaste/viktigaste just nu.

Här intill finns bilder från svd.se där man kan se de senste nyheterna och kommunwebbplatsen tyreso.se där man kan se vanligaste sidorna (exklusive startsidan och nyheter), vanligaste nyheterna och populäraste interna sökfraserna.

Hämta data via statistiksystemets API

Många webbstatistiksystem som SiteCatalyst, WebTrends, Google Analytics och Snoobi erbjuder numera bra så kallade API:er (programmeringsgränsnitt) där man kan hämta upp webbstatistikdata relativt enkelt och till exempel visa upp detta på din webbplats eller internt på intranätet. Det är i princip bara fantasin som begränsar vad du kan visa.

Du får ofta ta hänsyn till hur lång tidsperiod bakåt i tiden du vill hämta data, hur ofta du vill hämta ny data och om olika typer av filtrering behövs (till exempel att filtrera avpublicerade sidor/nyheter).

Funktioner på webbplatser baserade på webbstatistik

Nästa steg är att till exempel låta besökarna förändra webbplatsens utseende/utformning baserat på webbstatistikdata istället för att bara titta på den och/eller surfa den som andra redan gjort.

Exempel på detta är att låta besökarna filtrera nyheter baserat på populäritet istället för standardlistan som normalt är senast populärast överst.

Den här typen av funktioner finns till exempel på Socialdemokraternas webbplats där man kan filtrera nyhetslistan bland annat på ”mest lästa” (se bild här intill).

Internet Explorer 9 på väg in, Internet Explorer 6 på väg ut

Nyligen släpptes Microsofts nya webbläsare, Internet Explorer 9. Den börjar redan dyka i webbstatistikrapporterna. Någonstans runt 0,5-1% är vanligt idag.  Störst idag är annars version 8 av Internet Explorer, följt av version 7.

Idag är det fortfarande många som anpassar sina webbplatser så att ”eftersläntare” ska kunna använda den rejält gamla och mindre säkra Internet Explorer 6. Detta blir mer och mer omotiverat i och med att IE6 användarna är nere på riktigt låga nivåer.

Vilken typ av cookie använder Google Analytics och andra webbstatistikverktyg?

Cookies, eller kakor som vissa säjer på svenska, är centrala komponenter i alla stora webbstatistikverktyg. När man pratar om unika besökare eller unika webbläsare (som är ett mer korrekt namn) så är cookies centrala i processen att bestämma om en besökare är unik eller inte.

Förstapartscookies vs tredjepartscookies

En förstapartscookie är en cookie som sätts av den egna domänen. Om man har webbplatsen www.domänx.se så är det alltså denna domän som sätter cookien. För fler definnitioner och skillnader mellan förstapartscookies och tredjepartscookies läs vidare i artikeln Förstapartscookie eller tredjepartscookie?.

Det viktiga i diskussionen kring om en besökare är unik eller inte är att se till att ditt webbstatistiksystem använder sig av förstapartscookies. Anledningen till detta är att tredjepartscookies blockeras oftare än förstapartscookies.

Om det inte finns någon cookie är det svårare för webbstatistikverktyget att bestämma om besökaren är unik eller och därmed blir siffrorna i statistikprogrammet sämre och mindre tillförlitligare. I allmänhet får man högre siffror än man borde ha eftersom besökaren räknas som ny vid varje besök.

Google Analytics använder förstapartscookies

Statistikverktyg som till exempel SiteCatalyst och HBX Analytics från Adobe använder tredjepartscookies som default i sina system. Det finns så klart stöd för förstapartscookies men det kräver att man sätter upp en så kallad CNAME pekare (vilket i och för sig inte är något svårt eller krångligt, men det måste göras).

Google Analytics använder sig också av förstapartscookies, men man behöver inte göra något själv för att detta ska fungera.  Frågan som många kanske undrar är hur Google Analytics kan sätta en förstapartscookie när det inte finns någon CNAME pekare/DNS alias som hjälper till för att sätta cookien från den egna domänen.

Det finns också flera webbstatistikverktyg där man inte kan använda förstapartscookies alls, här används tredjepartscookies eller andra lösningar med ip-nummer (och eventuell agentsträng).

Hur kan Google Analytics sätta en förstapartscookie?

Jo, det finns två sätt som man kan använda för att sätte en förstapartscookie. Den första har vi redan nämnt och det är att använda en CNAME pekare. Den andra metoden är den som Google Analytics använder och det är en teknik som bygger på att sidkodsscriptet skapar en cookie och att cookiens värde skickas till insamlingsmaskinerna. På detta sätt skapas cookien inne i webbplatsen och den blir därmed en förstapartscookie.

Säkerställ att du använder förstapartscookies

Cookies är inte en optimal lösning för att bestämma om en besökare är unik eller inte,  men det är den bästa tekniken som finns på externa webbplatser. Om man är noga med att ha tillförlitlig data (eller så tillförlitlig som det går att ordna till med rimliga medel), så ska du se till att ditt webbstatistiksystem använder förstapartscookies.

Om du är osäker på hur ditt webbstatistiksystem använder cookies (eller om det gör det alls) så hör av dig via kontaktsidan.

Stort intresse för webbråd, kontinuerlig uppföljning av nyckeltal

I mitt arbete som webbanalyskonsult på Avantime så märker vi för närvarande av ett mycket stort intresse kring det vi kallar för webbråd. Många nya uppdragsgivare anlitar Avantime för att hjälpa till och stödja det viktiga arbetet med webbanalys.

Marknaden för webbanalys har mognat

Avantime (och även Iconvert när det fanns) har arbetat med webbråd under många år, men nu verkar vi har kommit till en punkt där marknaden har ”förstått” det som vi ”predikat” för så länge. Man måste avsätta tid och resurser för att ta vara på de fördelar som ett aktivt och kontinuerligt arbete med webbanalys ger. Nu ser många organisationer och företag att man sparar och/eller tjänar på att arbeta aktivt med webbstatistiken.

Webbråd a la Nettelbrandt

Huvudsyftet med webbråd är att komma igång och jobba mer aktivt och kontinuerligt med webbanalys, kampanjarbete och optimering. När jag är med och arbetar i webbråd ska vi komma till ett läge där vi agerar, förändrar och optimerar utifrån den statistik som vi samlar in (eller börja samla in).

Webbrådsarbetet präglas av ständiga förbättringar, mycket kunskapsöverföring, benchmarking och rådgivning. Webbrådsarbetet sker i flera steg. Under de första tillfällena är det lite mer strategi och planering, identifiering av nyckeltal och mål, samt utbildning. I början kan vi även behöva göra tekniska justeringar/kompletteringar i befintliga implementationer av olika webbstatistiksystem. När vi kommit en bit på väg blir arbetet med inriktat på att identifiera brister, följa upp dessa, optimera och arbeta med kontinuerlig uppföljning av befintliga (och framtida) kampanjer, webbplatser etc.

Spark-i-rumpan-möten

Jag brukar skämtsamt kalla webbråden för spark-i-rumpan-möten. Det är få av mina uppdragsgivare som inte förstår nyttan av webbanalys. För många ligger det svåra i att komma igång och sedan hålla uppe en bra nivå på arbetet under en längre tid. Det är här vi som webbanalyskonsulter kommer in. Vi försöker driva på och ta webbanalysarbetet ett steg längre. Genom att sätta upp rutiner och strukturer för webbanalysarbetet, fördela arbetsuppgifter och dokumentera får vi snart igång arbetet med nyckeltal/KPI:er och arbete för att nå uppsatta mål.

Inför varje webbråd förbereder vi och tar fram data på de nyckeltal som vi och uppdragsgivare bestämt att vi ska mäta och arbeta efter. Under mötena kan vi sedan koncentrera oss på att se trender och att de åtgärder vi bestämt/arbetat med sedan sist har gett effekt.

Vi följer en agenda med vissa stående punkter som vi alltid går igenom. Vissa andra områden går vi igenom mer sällan. Vi lägger till och drar ifrån på agendan allteftersom.

Varje möte dokumenteras med ett mötesprotokoll. Mötesprotokollen fungerar förutom som dokumentation även som kom-ihåg-listor. Vi går igenom mötesprotokollet vid efterföljande möte som uppföljning av föregående möte tillsammans med de ärenden som eventuellt finns utdelade till webbrådsgruppens medlemmar.

Mer information om webbråd

Om webbråd låter som en bra arbetsform för er organisation/verksamhet så hör gärna av dig via kontaktsidan. På Avantimes sida finns lite mer information om arbete krig analys & tolkning av webbstatistik. Här finns lite mer information om webbråd i en äldre artikel: Webbanalys – ett kontinuerligt arbete med webbstatistik.

Så ställer man in så googlebot ignorerar parametrar i urler

Googlebot heter Googles sökmotorrobot/sökmotorspindel som är ute och indexerar världens webbplatser kontiunerligt. Googlebot följer länkar mellan webbplatser och inom webbplatser. Den ”smaskar” i sig det mesta, ibland är den lite ”för bra” och man kan råka ut för att den även indexerar sidor med kampanjparametrar.

Kampanjparametrar standard för att mäta digitala kampanjer

I alla stora webbstatistiksystem använder man sig av en eller flera parametrar för att tagga upp sina digitala kampanjer för att sedan följa upp dem och mäta genomslag (click-throughs) och konverteringar.

Det är när googlebot följer dessa kampanjtaggade länkar som det kan bli fel. Om man till exempel har en domän som heter kampanjsajten.se och har en kampanjparameter som heter cmp, då kan en kampanjtaggad länk se ut ungefär så här: kampanjsajten.se/grym-landningssida.aspx?cmp=kampanj-vinter.

Man har alltså en landningssida som heter kampanjsajten.se/grym-landningssida.aspx och denna man vill man så klart att den ska indexeras av Google. Men ibland blir det så att googlebot hittar och Google istället indexerar kampanjsajten.se/grym-landningssida.aspx?cmp=kampanj-vinter. Detta är inte önskvärt ur flera synvinklar:

• Kampanjstatistiken kan bli helt fel (eftersom man kan klicka på kampanjen från Googles sökmotorindex)
• Urlen ser lite skum ut och kan ”skrämma” besökaren
• Man får två sidor med samma innehåll (duplicate content)

Ingen fara om du använder Google Analytics

Om man använder sig av Google Analytics behöver man inte vara orolig för detta eftersom Googlebot har instruerats att ignorera Google Analytics egna kampanjparametrar utm_source, utm_medium, utm_term, utm_content och utm_campaign.

Om man använder andra webbstatistiksystem som till exempel WebTrends, SiteCatalyst, Snoobi, WebTrekk eller Sitestat så behöver man dock se upp.

Använd Google Webmaster Tools för att ställa in att googlebot ska igonerar kampanjtaggar

För att undvika att kampanjtaggar (eller andra parametrar) indexeras av Google så kan man använda Google Webmaster Tools och funktionen Site Configuration/Settings/Parameter handling (eller på svenska Webbplatskonfiguration/Inställningar/Hantering av parametrar).

Google listar här de parametrar som den har hittat. Du kan ställa in hur du vill att Google ska indexera de hittade parametrarna och du kan även lägga till egna parametrar, till exempel dina kampanjparametrar.

Extra viktigt att använda förstapartscookies om man vill mäta mobil trafik

I och med att den mobila trafiken blir en allt större del av den totala trafiken på många webbplatser ökar behoven kring mätning av just mobil trafik. Vi ser fler och fler rapporter i många webbstatistiksystem som lyfter fram mobil trafik. I Adobes SiteCatalyst finns det till exempel inte mindre än ett drygt tjugotal rapporter.

Mobila webbläsare extra ”känsliga” mot tredjepartscookies

Det som många kanske inte känner till är att många mobila enheter/telefoner har en mycket låg acceptansnivå för tredjepartscookies jämfört med vanliga webbläsare. Detta betyder att om man vill mäta mobil trafik och olika nyckeltal där webbstatistiksystemet är beroende av att kunna sätta en cookie (till exempel antal besök och besökare) så behöver man se till att webbstatistiksystemet använder sig av förstapartscookies.

Förstapartscookies i olika webbstatistikverktyg

Google Analytics använder sig av förstapartscookies som default, men i andra system som till exempel SiteCatalyst och WebTrends är tredjepartscookies default. Här behöver man använda sig av CNAME pekare för att sätta en förstapartscookie.

Hör av dig via kontaktsidan om du är osäker på om ditt webbstatistiksystem använder tredjepartscookies eller förstapartscookies.

Demografisk data i webbstatistiken, hur surfar män jämfört med kvinnor till exempel

Att segmentera statistik och se hur en viss användargrupp beter sig på webbplatsen kan man göra i många webbstatistiksystem, till exempel Google Analytics, SiteCatalyst (Discover) och WebTrekk.

Till exempel kan man se hur besökare från Google som konverterar, hur besökare från en viss hänvisande webbplats surfar, hur sökmotoranvändare som skriver in ett visst sökord och kommer till din webbplats beter sig etc.

Att använda demografisk data som till exempel kön, ålder, intressen, utbildningsnivå, hushållets storlek, hushållets inkomst etc. vid segmentering finns det inget webbstatistikverktyg som har ”out-of-the-box”.  Det här typen av information måste man skicka in till webbstatistiksystemet på något sätt.

När man väl har denna informationen i systemet kan man segmentera, det vill säga filtrera statistiken med hjälp av den demografiska informationen. Nu kan du till exempel  se hur kvinnor interagerar med din webbplats jämfört med män, om 30-åringar beter sig annorlunda än vad 60-åringar gör etc.

Det kan även vara intressant att skicka in information om olika kundgrupperingar (kundgrupp A, kundgrupp B etc., kunder som köper för mer upp till X kronor, kunder som köper för mellan X och Y SEK och storhandlare som köper för mer än Y kronor).

Hur ska man få tag på den demografiska informationen

Det finns egentligen inga genvägar. Antingen måste du ha informationen lagrad på något sätt (till exempel kanske du har information om ålder, kön, intressen etc. från någon form av inloggningsfunktion/medlemsfunktion) eller så måste du fråga efter den demografiska informationen (till exempel via ett formulär).

Bestäm vilken demografisk data som du vill kunna segmentera på och skicka in informationen till webbstatistikprogrammet.

Demografisk data i Google Analytics

Om du vill kunna segmentera din webbstatistik med hjälp av demografisk data i Google Analytics så är det antagligen bäst att använda så kallade Custom Variables.

Här kan du skicka in demografisk data och olika former av kund/medlemsinformation som du sedan kan segmentera webbstatistiken med och dra värdefulla slutsatser.

När man väl har en eller fler Custom Variables, så kan du använda Avancerade segment i Google Analytics och skapa egna filter/segment (custom segments) som du kan filtrera de vanliga rapporterna med.

Sedan är det bara att dyka ned i rapporterna och hitta mönster och trender som du kan använda för att förbättra webbplatsen och möta dina mål.

Så skapar man en virtuell sidvisning i Google Analytics

På de allra flesta webbplatser så har man många ”händelser” som inte innebär någon ny sidvisning. En ny sidvisning (det vill säga att en ny sida laddas i webbläsaren) krävs för att den traditionella scriptbaserade statistikmätningen ska mäta sidan. När det händer saker i själva sidan (utan att sidan laddas om) så måste man mäta detta på ett annat sätt (om man vill veta vad som händer i sidan).

Virtuella sidvisningar mäts på lite olika sätt beroende på vilket webbstatistiksystem man använder. De flesta mer avancerade statistikverktyg (som till exempel SiteCatalyst, WebTrends, Sitestat, WebTrekk) har funktionalitet för virtuella sidvisningar. Nedan visas hur man gör i Google Analytics.

Kod för virtuell sidvisning i Google Analytics

Så här ser koden ut för att skapa en virtuell sidvisning i Google Analytics:

onclick=”pageTracker._trackPageview(‘din-beskrivning-av-handelsen’);”

Du bestämmer själv vad det ska stå i ”din-beskrivning-av-handelsen”. Använd a-z, 0-9. Använd inte andra tecken eller mellanslag.

Du lägger in koden i länken på din sida (eller koden där ett onclick event kan användas). Nedan ges ett exempel med en dokumentlänk (pdf) som inte mäts med automatik i Google Analytics:

<a href=”doman.se/filnamn-pa-mitt-dokument.pdf” onclick=”pageTracker._trackPageview(’/Dokument/PDF/Definition-av unika-besokare’);”>Länktext som beskriver det som ska laddas ned</a>

Använd ”smarta” namn på händelsen för att förenkla rapportering i Google Analytics

Genom att använda någon form av prefix är det enkelt att filtrera fram en samlad rapport med till exempel alla dokument av en viss typ. I exemplet ovan har vi använt /Dokument/PDF/Definition-av unika-besokare. Genom att filtrera på prefixet /Dokument/PDF/ kan man då enkelt få ut en rapport på alla dokument av typen pdf.

Internet Explorer 6 minskar kraftigt men är fortfarande för vanlig för att ignoreras

Det är tydligt att webbläsaren Internet Explorer 6 (IE6) minskar kraftigt bland Sveriges internetanvändare. Under de senaste månaderna har minskningen varit mycket stark. Varje månad minskar användandet med någon procent.

Webbutvecklare världen över gillar i allmänhet inte Internet Explorer 6, en mycket gammal webbläsare, eftersom man i många fall behöver bygga en massa ”specialare” för att webbplatserna ska se bra ut även i IE6.

Det har länge bedrivits olika former av ”kampanjer” för att minska användandet av Internet Explorer 6, bland annat beroende på dålig säkerhet i Microsofts gamla webbläsare. Detta har vi skrivit om tidigare här på webbstatistiksystem.se i artikeln Nu syns det snart i webbläsarstatistiken att användandet av IE6 minskar.

Sedan Microsoft släppte sin senaste webbläsare Internet Explorer 8 så har dock minskningen av IE6 ökat. Många organisationer som tidigare hade kvar IE6 har tagit steget upp till IE8 direkt. Internet Explorer 7 är den absolut vanligaste webbläsaren.

Än så länge är dock användandet av Internet Explorer tillräckligt stort för att man inte ska kunna ignorera den. Idag är användandet runt 10% i Sverige, men minskningen är tydlig. Vi kommer säkerligen se ytterligare en tydlig minskning under resten av året.