What You Can Learn from Referral Paths in Google Analytics. If you’re looking at your traffic sources but not really digging in to them, you could be missing out on some insightful data about where your traffic is coming from. Referral paths can be messy, but they hold the key to the most popular tweets, influencers, and content for your business. In this post, we’re going to look at a few referral paths you should check out to learn more about specific traffic sources. What Are Referral Paths? In Google Analytics, when you view your Referrals under Traffic Sources, you see the main domains that traffic to your website originated from.
When you click on any of these source domains, you see the specific pages where people found your links and clicked on them. While not all of these will be terribly informative, some do hold additional specific information about where your traffic is coming from. Why not use UTM parameters? I know one question that is going to pop up in your mind is “Why not use UTM parameters?” Tweets on Twitter Pins on Pinterest. Come Google promuove AdWords: arriva (not provided) Negli ultimi anni le SERP hanno subito una serie di costanti cambiamenti che, più o meno lentamente, ne hanno modificato la struttura “estetica” e di conseguenza anche il “significato”. Alcune di queste “trasformazioni” sono passate sotto silenzio, mostrando solo in seguito i reali effetti, altre sono state più eclatanti dimostrando da subito il loro vero impatto. Per capire il significato di ciò che è avvenuto e che, ancora oggi, sta avvenendo, è però importante fare un passo indietro e analizzare, attraverso il cambiamento “morfologico” delle SERP, un mutamento ancor più epocale che attiene al significato originario e a quello odierno su cui Google si fonda.Ma, come sono cambiate le SERP e cosa si evince da questo mutamento?
Il Web per Google doveva quindi essere meritocratico e non c’era dunque da sorprendersi se i risultati restituiti erano solo ed esclusivamente organici. Informazioni sul rapporto Analisi attività sociale - Guida di Analytics. I social network sono un canale di marketing sempre più importante. Per misurare l'impatto e l'efficacia delle tue iniziative su questo canale devi prendere in considerazione quattro elementi: Referral dei social network: quando gli utenti condividono i tuoi contenuti e visitano il tuo sito, è importante capire in che modo utenti provenienti da sorgenti sociali diverse interagiscono con il tuo sito. Conversioni: gli URL dei contenuti condivisi diventano punti di ingresso al tuo sito, attirando il traffico proveniente dalle sorgenti sociali. Misurando il valore delle conversioni e monetario di questo traffico, potrai capire meglio l'impatto del social sulla tua attività. Pagine di destinazione: gli utenti condividono, discutono e interagiscono sempre di più con i contenuti sui social network.
È importante sapere quali pagine e contenuti vengono condivisi, dove vengono condivisi e in che modo. Rapporti Sociale Panoramica Referral dei social network Attività hub dati Pagine di destinazione.
PDF Download Tracking in Google Analytics with Google Tag Manager. In this initial blog post I am going to focus on a common request by clients – tracking downloads of PDF documents. The steps below assume that you are already somewhat familiar with GTM, have already set up an account and have a container live on your site. In order to ensure a fully configurable system, GTM does not automatically track on-page user interactions e.g. button or link clicks etc. Instead, GTM requires a tag to be added to each page where a user interaction is to be tracked. To add these listener tags, click on the ‘Create a new tag’ button and then click on the ‘Tag Type’ dropdown. Four options are available within this item; each generates a unique dataLayer event when a matching action is completed (in parenthesis): Click Listener (gtm.click) Form Submit Listener (gtm.formSubmit) Link Click Listener (gtm.linkClick) Timer Listener (variable – create own name) Hit the Save button and your listener tag is all set up.
*Cookie Domain in Universal Analytics. WDF*IDF: un’analisi per il posizionamento dei risultati organici. Dopo che Karl Kratz, una voce di merito nel coro degli esperti di posizionamento in Germania, ha resuscitato un modello matematico di Information Retrieval degli anni Settanta incredibilmente vicino a quello che Google potrebbe applicare per il ranking, sulla scena SEO tedesca si è scatenata una certa dose di panico.
Parametri fino ad allora sicuri e afferrabili anche da chi non ha una laurea in matematica, come la keyword density in percentuale sul testo, sono spariti per lasciare spazio a minacciosi logaritmi: il modello WDF*IDF. Come funziona? Ve lo spieghiamo in questo post.Analisi WDF*IDF: un modello di classificazione dei documenti in base alle parole che contengono. L’analisi WDF*IDF è una teoria matematica che permette di catalogare dei documenti in ordine di rilevanza rispetto ad un termine-chiave in esso contenuto. Indipendentemente dal fatto che questa teoria abbia o meno ispirato Google, sicuramente ci si avvicina più delle speculazioni di molti. 1.
Links utili: Universal Analytics Upgrade Center - Google Analytics. How to Use Google Analytics Content Grouping: 4 Business Examples. Content Grouping is a useful feature that let’s you group your website or app content together and view aggregate metrics for each group. This is particularly useful if you have a lot of content to analyze.
Rolling up your content, based on your specific business structure, is very helpful when creating dashboards and other custom reports. In this post I’ll talk about how to actually use the data and walk through some examples for various business types. If you have not set up content groupings, please check out my post on how to set up Google Analytics content groupings. Standard GA Reports Your content groupings are available in Google Analytics behavior reports. Use the selector to choose a specific content grouping in your Google Analytics Content reports. This selector also exists in the navigation flow, so rather than viewing how users move from page to page, you can view how users move between the different types of content on your site.
But who uses the standard reports these days? Using Offline and Online data to drive Google Analytics Remarketing. The Google Analytics platform has been changing from a web analytics tool to a user-centric digital measurement tool (we’ve been calling it Universal Analytics). This evolution includes a number of changes to the system and completely new features. But what can you do when you put all of these pieces together?
I wanted to write a quick post about how a business could use the entire platform to better market to users on the web based on non-website activities. We’ll explore how to use offline and online data to create remarketing lists in Google Analytics. Before I start a hat-tip to my buddy Dan Stone – a product manager at Google Analytics who often talks about this type of usage. Influencing Display Advertising using Email Behavior Businesses interact with users via many different channels – search, display, social, email, etc. But sometime we want to take direct action, or even automated action, in a channel based on user behavior in a separate channel.
Here’s an example.