Google Analytics på bloggen - del 2

Nå har jeg hatt Google Analytics installert på bloggen i ei drøy uke, og selv om det ikke har skjedd så utrolig mye der så har jeg brukt tiden til å bli litt bedre kjent med funksjonene man kan finne der.

Det er både imponerende og skremmende hvor mye informasjon som samles inn om besøkende, og ikke minst hva man kan finne ut og lage grafer om når det blir mange nok av dem.

Oversikten min viser utviklingen denne uka. Her har jeg kunnet følge med på hvor mange som besøker bloggen min og hvilke sider de ser på. Jeg har også kunnet finne ut hvor i verden de befant seg da de besøkte den, hvilken nettleser, OS og til og med navnet på internetleverandøren de brukte.Har man mange nok brukere kan man få tilgang til mye mer statistikk også, men så lenge utvalget er for lite er disse ikke tilgjengelige. Dettte er for at det ikke skal være mulig å utlede informasjon om et enkelt individ ut fra statistikken.

Men i dag ser jeg at grafen er ganske flat, på grunn av en voldsom topp som skjedde  på fredag 24. Dette ble jeg litt nysgjerrig på, fordi jeg publiserte ikke noe den dagen, og la heller ikke ut noen tweets eller andre clickbaits. Så hvorfor så mye aktivitet på fredag?

Svaret var referrals. Det viste seg at over 80% av trafikken til bloggen min kom fra slike referrals. Dette er egentlig trafikk som kommer til min blogg fra en link på en annen side, og det er jo dette jeg prøver å få til når jeg f.eks. informerer om nye innlegg på Twitter. Men det finnes noen skurker og banditter der ute som utnytter dette til å drive spam og annen ugagn.

Dette som skjer er at maskiner, eller egentlig programmer, som i alle fall ikke er mennesker, vandrer rundt på web'en og besøker sider. Det er flere måter disse opererer på, og jeg har ikke tenkt å lage et stort innlegg om dette, men poenget er at disse robotene genererer falske utslag på statistikken og får det til å virke som det er mer trafikk der enn det er.

Jeg grov meg dypere i Google Analytics og fant ut at denne referral-trafikken plutselig kom i økende grad, og fra enkelte nettsider spesielt. Ved å gå til "trafikk" i menyen til venstre i Google Analytics, og så til "All trafikk" og videre til "Henvisninger" får men opp en oversikt over alle referrals. 

Men noen av disse er snille referrals, f.eks. dem som kommer fra Twitter eller blogspot. Disse måles som sosiale kanaler, og telles ikke i statistikken over referrals. For å få opp bare dem som er på "the dark side" kan man klikke på "All trafikk" og så på "kanaler" og deretter klikke på "referral" i listen over kilder.

Jeg kan forsikre om at jeg aldri har linket til bloggen min fra noen forumsider på youporn, og jeg tviler veldig på at noen som vanker der skulle finne bloggen min særlig interessant. Dette var en av de største bandittene som har tukla med statistikken min denne uka. Det gjør man ikke ustraffet! 

Jeg har derfor søkt litt etter måter å kvitte seg med dette på, og tror jeg har funnet en bra oppskrift her. Innlegget gir samtidig en god innføring i ulike typer av slike banditt-bot'er og hvordan de fungerer.

Etter å ha fulgt oppskriften for å legge til filter fra denne siden og deretter fulgt oppskriften nederst på denne siden for å filtrere ut de samme bandittene fra de historiske dataene, så oversikten min slik ut:

Færre besøk, spesielt på fredagen, men mer realistisk måling av hvor interessant min blogg faktisk er. Det er liten vits i alle de fancy funksjonene i Google Analytics hvis over 80 prosent av trafikken er spam likevel.

Virksomheter i sosiale medier - Hva er målet?

Måling kan være nyttig.

Måling av aktivitet på sosiale medier kan være en kilde til informasjon om kunder, målgruppe, konkurrenter og markedet generelt. God informasjon om dette kan være nøkkelen til å planlegge og lage strategier som har større mulighet til å få med seg investorer og samarbeidsparter. Derfor er det en god ide for virksomheter å måle aktiviteten på sin tilstedeværelse i sosiale medier.

Men hva bør de måle?

Det enkleste er å måle antall venner på facebook eller følgere på twitter osv. Det er imidlertid flere problemer med å bruke slike mål som valuta, fordi det er mange måter å jukse med dette. Man kan "kjøpe" seg venner, likes og følgere på flere måter, og det finnes apper man kan bruke til å fabrikere kommentarer på tweets og innlegg osv. Danske Jacob Host Mouritzen blogger om sosiale medier og har skrevet flere interessante innlegg om dette. Et innlegg om det å kjøpe seg venner og likes finner du her

På grunn av svakhetene med å bare måle antall følgere har man etter hvert kommet frem til et begrep som kalles engasjementsrate (engagement rate) for å måle effekter av aktivitet i sosiale medier. Det er flere måter å regne ut denne raten på, men det er et regnestykke som inkluderer flere tall.

 

Engasjementsrate er ment å måle graden av aktivitet som skapes av et innlegg i forhold til antallet venner eller følgere. Det man måler er rett og slett hvor mange av følgerne som kommenterte, lite, eller delte innlegget, og det måles i prosent av alle følgerne.

Mouritzen påpeker at slike mål også er begrensede fordi de måler "offentlige" spor. Han påpeker at det er en del folk som ikke ville finne på å like eller dele noe på sosiale medier fordi det er offentlige handlinger. Dersom man kun måler dette vil man ikke vite den fulle og hele sannheten om hvor mange man treffer med budskapet i sosiale medier. Det kan også føre til at man lar dem som er villige til å legge igjen offentlige spor bli styrende for virksomhetens kommunikasjon, og kanskje risikere å fremmedgjøre en stor kundegruppe som ikke ønsker å legge igjen offentlige spor på nett.

Som et eksempel kan man jo tenke på kommentarfeltene i nettavisene. Dersom redaksjonene skulle kommunisere kun om de sakene som skaper mest aktivitet i kommentarfeltene (og noen ville vel hevde at det er nettopp det de gjør?) ville det bli en skjev vinkling på nyhetsstoffet deres, som ville føre til at en del andre lesere mister interessen.

Han foreslår isteden å måle på "rekkevidde" (reach) fremfor engasjementsrate. Her måles det mer på alle mulige interaksjoner, inkludert klikk, og tidsbruk på siden, antall unike brukere osv. Det gir en bedre indikasjon på hvem man har nådd frem til og hvor interessant de har funnet innholdet. 

En annen artikkel som også tar opp dette med tidsbruk på siden fremfor antall treff, shares eller likes er Adrianne Jeffries. Hennes artikkel i The Verge viser til en undersøkelse gjennomført av Chartbeat. De viser at det ikke er funnet noen sammenheng mellom hvor lang tid folk bruker på et innlegg og hvor sannsynlig det er at man deler det. Man er altså like tilbøyelig til å dele noe man ikke har sett på lenge nok til å lese det, som noe man har brukt tid nok på til å sette seg inn i. Dermed er ikke dette et spesielt godt mål på om man har truffet med budskapet. 

De viser at det ikke er funnet noen sammenheng mellom hvor lang tid folk bruker på et innlegg og hvor sannsynlig det er at man deler det. Man er altså like tilbøyelig til å dele noe man ikke har sett på lenge nok til å lese det, som noe man har brukt tid nok på til å sette seg inn i. Dermed er ikke dette et spesielt godt mål på om man har truffet med budskapet.

De fleste som måler aktivitet på sosiale medier virker å være enige om at det er tidsbruk som gir best indikasjon på om innholdet er bra. Til og med Upworthy, som er et nettsted som samler på ting som folk liker, deler, kommenterer og generelt på ting som går viralt på nett, har begynt å måle på hvor lang tid folk bruker på hvert innlegg. Dette skriver de om på sin blogg her. 

Hvis du leser dette har du antagelig brukt nok tid her til å ha lest det jeg har skrevet, og siden jeg har installert Google Analytics har jeg til og med målt det. 

Men jeg setter likevel pris på kommentarer, shares og likes altså!

Måling i sosiale medier

I dette innlegget skal jeg vise frem noen måter jeg har gått frem på for å finne ressurser på nett om måling og analyse av nett-rafikk. Jeg har tatt i bruk Twitter for å gjøre dette, og i tillegg abonnert på noen RSS-feeder fra folk som blogger om dette.

1. Twitter Analytics

Twitter har sitt eget analyseverktøy, der man kan se informasjon om trafikken på sin egen twitterkonto. Denne kan være interessant å følge med på. Her får man endel rapporter som sammenfatter trafikken måned for måned slik at man kan sammenligne. Mest populære meldinger og mest aktive følgere osv. kåres også. Dette kan være informasjon som er nyttig når det gjelder strategisk nettverksbygging.

2. Blogger om sosiale medier

Det finnes mange bloggere som skriver om sosiale medier, også om målinger og analyser. Jeg gjorde et søk på dette og kom frem til en liste over top 10 blogger fra 2014. Mange av dem har RSS-feeder som man kan abonnere på, og jeg valgte meg ut noen av disse.

3. Twittersøk 

Søk etter tema
Jeg gjorde søk i Twitter etter "måling sosiale medier" og "measuring social media." Dette ga flere treff på meldinger både fra personer i nettverket mitt på Twitter og fra andre.

Søk etter brukere

Jeg gjorde også søk etter brukere som het noe med "analytics." Her fant jeg flere brukere som også så ut til å skrive om dette med måling og sosiale medier. Jeg valgte å følge noen av dem.

Google Analytics på bloggen - del 1

Jeg øver videre, og denne gangen er oppgaven å installere Google Analytics på bloggen. Det er en relativt enkel prosess, men jeg støtte på noen små hindringer på veien.

Erfaringer med installasjonen

Bloggen skrives jo i Googles eget bloggvektøy, og det finnes allerede endel analyser tilgjengelig der. Jeg funderte litt på hvor jeg kunne legge inn sporingskoden, men fant til slutt ut at det går an å redigere HTML-koden på selve malen, og jeg la inn koden der.

Det fungerte ikke umiddelbart å klippe å lime inn koden, på grunn av noen små anførselstegn og &-tegn  som tydeligvis var skrevet med annen format enn det blogger forsto (måtte skrive dem i html-form). Etter litt frem og tilbake med tilpasninger fikk jeg likevel lagret uten noen feilmeldinger.

Etter at alt var satt opp, møtte jeg nok en liten skuffelse fordi ingenting vistes i Google Analytics. På selve bloggen vistes at jeg hadde hatt besøk på bloggen, men i GA var det blankt. Jeg gjorde da litt nettsøk og fant ut at det virker som om det tar en stund før registrering og sporing begynner å virke.

Dessuten viste det seg at sanntidsovervåkingen fungerte. Der kunne jeg se informasjon om den som var inne på bloggsida akkurat nå. Tilfeldigvis var det jo meg selv, så det var ikke så spennende, men det var i alle fall en bekreftelse på at det fungerte.

Om noen dager vil jeg komme tilbake med et innlegg om hvordan det har gått, og om hvilke eventuelle interessante resultater jeg har funnet.

Så, takk for besøket og velkommen igjen. Du er herved registrert!