Para muitos marujos de primeira viagem no Marketing Digital, o Google Analytics parece um oceano de informações a se perder e seus gráficos mais lembram ondas e repuxos caóticos. Felizmente, não com a mesma tensão de uma tempestade mas, se mal configurado, pode levar a análises que não fazem o menor sentido.
Isso é bastante comum, pois o Google não dá um manual de como um website – e toda a infraestrutura de Marketing Digital – deve ser montado. Na verdade, apesar do gigante da tecnologia ter um peso nas tendências da web, ele não se posiciona dizendo quais padrões devem ser adotados e apenas oferece a tecnologia que acredita melhor se integrar com os padrões atuais.
O Analytics não é diferente: com um leque de configurações amplo, ele pode ser instalado em qualquer coisa que possa ser carregada em um servidor online, desde uma simples página em html, até aplicativos para smartphones. Os padrões adotados não são uma regra, cabendo ao analista e a equipe de desenvolvedores configurar o que melhor servir para seus objetivos.
Porém, o que acontece na prática na selva de bichões do Marketing Digital pode ser chamado de Frankenstein pelo fato de ser feito dezenas de configurações desnecessárias com o objetivo de “filtrar” informações para relatórios separados. O objetivo deste artigo não é dizer o que cada um faz com suas contas, propriedades e vistas de propriedade no Analytics, mas fazer uma paralelo com a teoria dos sistemas e dar dicas como qualificar organizar e quantificar da maneira mais simples com as ferramentas disponíveis.
As práticas a seguir são para o Google Universal Analytics, sistema padrão e sucessor do Classic Analytics.
1. Defina quantas contas, propriedades e vistas de propriedade você precisa
O Analytics tem três níveis de configurações em seu painel principal; Conta, Propriedade e Vista de Propriedade. Elas se organizam em uma estrutura hierárquica em que cada conta tem seu conjunto de propriedades e cada propriedade tem seu conjunto de vistas de propriedade.
Um email cadastrado no Google pode ter até 100 contas. Estas, por sua vez, podem ter até 50 propriedades cada, que podem ter até 25 vistas de propriedade. Ou seja, uma única conta de email pode administrar 125.000 vistas de propriedade. Nunca administrei e nem conheço quem faça tal proeza. Também nunca tive essa necessidade. Na prática, uma marca só precisa geralmente de uma conta e, dependendo da sua infraestrutura online, apenas uma propriedade, além de uma ou duas vistas.
A configuração mínima que você vai precisar para as propriedade é de apenas uma por domínio na internet. subdomínios e subdiretórios podem ficar todos na mesma propriedade que o rastreamento de sessões funcionará sem problemas.
Logo, não havendo diferenças qualitativas do público que acessa seus website, blog, apps e também não havendo diferenças qualitativas nas funções propostas a esses, há necessidade de fazer outra propriedade? Dentro da minha experiência, não vejo muitos motivos.
Então vem o questionamento: “Tenho um blog em um subdomínio ou subdiretório e gostaria de analisar meus visitantes em separado. Não é mais fácil criar outra propriedade para isto?” Antes de tudo, as propriedades distintas geram relatórios em separado, não sendo possível analisar como um montante de dados único. Segundo, isto pode ser feito configurando uma vista de propriedade que há de filtrar apenas os visitantes do blog ou website. Em um exemplo prático, pode se fazer uma vista para todos os dados do website e blog, uma vista para apenas o website e uma vista para o blog.
A regra principal é essa, simplifique e use as ferramentas do Analytics para lidar com a complexidade.
2. Crie objetivos antes de criar metas. Se duas ou mais metas têm o mesmo objetivo, unifique.
Essa é a “sarna” que aparece em milhares de fóruns sobre Google Analytics (e confesso que até pouco tempo atrás eu fazia isto também). Indivíduo configura dezenas de metas de conversão até chegar no limite de 25 por vista de propriedade. Logo, é necessário criar uma vista de propriedade extra para acomodar as novas metas. A consequência disso, além de tornar suas configurações mais complexas e onerosas de analisar, são relatórios de metas separados. E, como mencionado no tópico anterior, deve ser evitado
Uma meta é apenas uma configuração técnica de seu objetivo de marketing e é isso que ela deve registrar a princípio. Se o objetivo for preencher um formulário e chegar até uma página de agradecimento, você deve criar uma meta para o preenchimento de formulário. Se você tem múltiplos formulários que no final das contas colhem os mesmos dados, você tem apenas um objetivo de marketing, independente do número infinito de formulários iguais que você possa criar.
Logo, o importante é que você apenas configure uma nova meta quando tiver um objetivo de valor diferente. Em um exemplo prático, seu website tem um formulário que deve ser preenchido para o download de um e-book e outro para quando o visitante deseja fazer um contato direto. Nesse caso, vale a pena configurar uma nova meta e atribuir um valor diferente.
Felizmente, o Google Analytics permite um número infinito de configurações para você rastrear seus objetivos e metas. O conhecimento mais aprofundado de como fazer, ajuda bastante na hora de simplificar.
3. Certifique-se que todos os seus códigos estão bem instalados
Se este artigo começou comparando os analistas com marujos e o Analytics com um oceano, finalizamos comparando o código de rastreamento com a âncora. Com ele é que você define se o rastreamento está ou não está instalado no site. Para isto, você deve se certificar que ele está carregando em todas as páginas, sem exceção, ou você terá uma análise incompleta.
Para entender o quão importante é isso, basta lembrar que o Analytics interrompe a sessão caso o visitante navegue por uma página sem o código e inicia uma nova sessão quando ele retorna a página com o código.
Em um exemplo hipotético, um visitante clica em um post que viu no Facebook e leva para um artigo no blog. Ele lê a matéria que cai no seu gosto e interesse e resolve ir para a página de contato da empresa, preencher o formulário e solicitar um atendimento.
Por desconhecimento os distração do programador, o código foi instalado apenas no site e não no blog, logo o Analytics vai registrar o início da sessão quando o visitante chegou no site, não registrando a sua passagem pelo blog.
Para piorar, a equipe responsável pela análise de desempenho quis checar a origem da conversão e replanejar sua estratégia de atração. No relatório a origem aparecerá apenas como referral, com o endereço de origem sendo o próprio domínio do blog. Deixando assim, a equipe no vácuo.
Se você não tem um desenvolvedor, ou conhecimentos de programação para saber se os códigos estão devidamente instalados, o Google disponibiliza uma extensão para o Chrome que analisa a página e identifica todos os códigos fornecidos por ele. Caso use o Google Tag Manager para instalar os seus rastreamentos, o Tag Assistant também rastreia os códigos inseridos no container.
As 3 dicas citadas são apenas um entendimento maior de que o Google Analytics foi criado pensando em integrar um ecossistema na web para então segmentá-lo. Para isto, não faltam ferramentas e macetes na plataforma, mas é assunto para outro artigo.
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