Not Provided Google Analytics, come analizzarlo

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Not Provided Google Analytics, come analizzarlo

I bei tempi andati in cui le dimensioni di Google analytics si potevano incrociare con le parole chiave per esplorarne le conversioni sono, appunto, andati. Il Not Provided in Google Analytics oggi occupa il 99% dei dati.

Partiamo con le cattive notizie: non si torna indietro.

Elaborata, o anche solo accettata l’astinenza da questa droga, passiamo ad alcuni concreti metadoni, più o meno potenti e di conseguente grado di difficoltà

  1. Pagina di destinazione

  2. Intersezione con i dati Search Console

  3. Stima in proporzione e calcolo dell’errore

  4. Keyword in chiaro con Google Ads (Update 29/10/2019)

Pagina di destinazione da traffico Not Provided

Vi sarà capitato sicuramente di vedere o impostare questo filtro

Ecco, non serve.

Si tratta di applicare una regola che sostituisce il not provided con la pagina di destinazione della visita, informazione che in analytics c’è già. (se proprio vi piace e non vi ho dissuaso, ecco qui come impostarla)

Il modo corretto di ottenere questa informazione, senza sovrascrivere niente (rischiando quindi di perdere altre informazioni) è quello della dimensione secondaria

La riga evidenziata presuppone appunto una risposta alla domanda “quanto converte il lavoro SEO sulla chiave X?

Una prima risposta è nella tabella qui sopra, ovviamente approssimativa, dal momento che non siamo sicuri che la chiave X atterri proprio su questa pagina, ne che su questa pagina atterri solo la chiave X…

sennonché:

Intersezione Not Provided con i dati Search Console

Utilizzando i dati della nuova Search Console possiamo conoscere le chiavi associate alla pagina (non avete ancora la nuova versione? Male! Rimediate or ora).

Impostate lo stesso intervallo di date e inserite il filtro per Pagina dove l’URL è esattamente quello della vostra pagina-ottimizzata-per-chiave-X

non fate troppo caso alla discrepanza tra clic e sessioni, perchè vanno considerate sessioni con più di un clic (lo stesso dispositivo che clicca più di una volta entro mezz’ora) oppure clic che non lasciano caricare la pagina (cioè di chi si è sbagliato). Nell’esempio qui è un 15% di scarto, più che accettabile.

Bene, ora scrollate alle vostre parole chiave

Probabilmente (se avete fatto buona SEO) avrete una situazione del genere, con molte long tail spezzettate che girano attorno al concetto principale, un po’ quello che accade nelle query di un gruppo di annunci adwords.

A questo punto vi sarà noto, incrociando col dato analytics di cui sopra, il valore delle conversioni (o del fatturato) di questo gruppo di chiavi, generate dalle attività di posizionamento svolte sulla chiave X.

Niente male come dato in fase di valutazione dell’investimento.

Avete anche la posizione media ovviamente e il Ctr, manca ahinoi il dato su quali di queste singole long tail siano più performanti (Indizio: probabilmente quelle più specifiche).

UPDATE – 8/10/2019

Trovate Qui un piccolo Tool di Google Drive che vi aiuta nell’incrociare questi dati in maniera più automatica, dovete solo spendere qualche minuto per la sua configurazione.

Cosa manca?

Complichiamo leggermente le cose (e con questa frase il 30% di uscita dalla pagina lo avrò a questa riga).

I metodi sopra spiegati non coprono quasi per niente la più importante domanda su questo tipo di analisi:

Brand e Non-Brand: cosa porta più conversioni?

Provando infatti ad attribuire le conversioni alle chiavi con o senza il brand incappiamo nella enorme imprecisione della home page (intesa come pagine di destinazione/atterraggio), che ha tantissime conversioni ma raccoglie tutti i tipi di chiavi.

Ecco un metodo per stimare questo dato, con una precisione proporzionale al volume dei dati analizzati

Stima in proporzione e Calcolo dell’errore

Dai dati delle parole chiave organiche analytics filtro via il not provided tenendo solo le chiavi in chiaro.

Attualmente il dato in chiaro si assesta attorno all’1% del traffico organico, il restante 99% è not provided.

Ma non disperate!

Da questa lista di chiavi, sempre usando i filtri, estraiamo sessioni e conversioni per le chiavi con il brand e quelle senza (aiutatevi con le espressioni regolari per avere più precisione).

Nel mio esempio vedo:

  • Traffico Organico: 64.784 Sessioni
  • Traffico in Chiaro: 821 Sessioni
  • Traffico NoBrand, in chiaro: 318 Sessioni
  • Traffico Brand, in chiaro: 503 Sessioni

Qual’è, ad esempio, il Traffico Organico NoBrand Totale? il modo più semplice per calcolarlo è la seguente proporzione

Traffico in Chiaro : Traffico Organico = NoBrand in Chiaro : Traffico NoBrand Totale

Sto quindi considerando il campione di parole chiavi in chiaro un campione casuale, con buona approssimazione.

I conti sono presto fatti

Ed ecco il punto cruciale, l’errore della stima.

Avendo stabilito che il nostro campione è casuale possiamo utilizzare una distribuzione poissoniana e calcolare l’errore percentuale come la radice quadrata del campione utilizzato (traffico in chiaro) diviso il campione stesso.

*qui c’è una breve spiegazione del metodo statistico che utilizzo, se non ci capite niente scrollate fino all’esempio n.2 che riguarda esattamente la nostra situazione.

Nel nostro esempio la radice di 318 è 17,83 che diviso 318 fa 0,0561, ovvero il 5,61%.

Questo significa, se ci fate caso, che più il campione è grande più l’errore della stima sarà piccolo e viceversa.

Veniamo infatti al campione più piccolo delle conversioni.

Un errore al 20 – 25% può effettivamente spaventare, ma non fate conclusioni affrettate.

Nel mio esempio posso infatti affermare che il traffico NoBrand (legato quindi all’attività SEO) ha portato tra le 4.000 e le 6.000 conversioni, approssimando un po’.

Suona molto bene, dato che anche nei canali più misurabili ci sono molte incertezze legate soprattutto ai percorsi dell’utente dai vari canali.

Dashboard

Per iniziare con questo metodo ho una Dashboard Google Analytics diponibile, con preimpostati i campi con i filtri e le istruzioni per personalizzarla.

Se però non vi ho convinto ci sono sempre i primi due metodi, più imprecisi ma esatti.

UPDATE – 29/10/2019

Se però non vi interessa nessuna approssimazione e volete il dato esatto di visite e conversioni di una keyword precisa in not provided, Google vi viene incontro con una semplice proposta: Pagatelo.

Keyword in Chiaro su Google Ads

le parole chiave che acquistate in Google Ads infatti non soffrono dello stesso oscurantismo (che strano!) e le ritrovate in chiaro in analytics, interrogabili per tutte le dimensioni e metriche che volete.

Non vi resta quindi che creare una campagna search con le parole che vi interessano (sceglietele bene, utilizzando le corrispondenze esatte o almeno a frase), creare annunci non troppo dissimili dai vostri snippet organici e aspettare di aver esaurito il vostro  ̶p̶o̶r̶t̶a̶f̶o̶g̶l̶i̶ budget.

In analytics trovate tutto qui.

Ora quando avrete un minimo volume di visite e conversioni potrete cominciare a considerare il tasso di conversione di ogni query come lo stesso di quello organico.

Cioè sto dicendo che con buona approssimazione il tasso di conversione della keyword “chiave X variante numero 2” nel traffico a pagamento, sarà lo stesso della medesima keyword nel traffico organico.

Questo è più vero tanto più è alto il numero di conversioni, per lo stesso principio statistico di cui sopra (chiamiamola pure, per fare arrabbiare gli statistici, “legge dei grandi numeri“, mi perdoni professor Bertoni), quindi con 50 conversioni la percentuale ha un buon significato, con 1 conversione non ne ha nessuno.

Con il tasso di conversione possiamo anche avere il numero di conversioni della chiave in questione, moltiplicandolo semplicemente per il numero di clic di quella query in Search Console.

Ovvero se la Query “Parappa the rapper” ha un CR del 3,11% ed ha 1.474 clic organici abbiamo 1.474 * 0,0311 = 46 Conversioni

Collegamento Search Console con Google Ads

per semplificare questa analisi potete collegare la vostra Search Sonsole a Google Ads.

Per farlo basta andare in “Strumenti -> Impostazione -> Account Collegati -> Search Console” (qui la doc completa, se servisse)

dal momento in cui lo fate Ads inizerà ad associare le due banche dati, e presto potrete avere un rapporto del genere.

Per crearlo andate in “Rapporti -> + Personalizzata” e riproducete semplicemente le impostazioni di questa immagine.

Sempre da qui potete scaricare il rapporto (in alto a destra) ed eventualmente aggiungere in excel la colonna con il calcolo delle conversioni per ogni keyword organica.

Risorse

Ricapitolando abbiamo:

  • la Dashboard di anlaytics, qui avete subito tutti i numeri preliminari per iniziare a ragionare
  • il Tool per incorciare automaticamente dati Search Console ed Analytics
  • Il Rapporto personalizzato di Ads (questo non me lo fa condividere/esportare, vi tocca copiarlo a manina)

Ora andate e stanate quel Not Provided, veloci, ancora prima che lui possa dire “privacy”.

Buoni calcoli (non renali) a tutti!

By |2020-04-15T11:22:37+02:00Ottobre 29th, 2019|Tags: , |4 Comments

About the Author:

Dal 2008 mi occupo di comunicazione e pubblicità digitale, specializzandomi in Sem/Seo e Web Analytics. Ho pensato che era ora di aprire un blog dove esporre nella maniera più chiara possibile i miei voli pindarici sull'analisi dati web. Buona fortuna allora!

4 Comments

  1. Massimo Novembre 15, 2018 at 4:54 pm - Reply

    Ciao Mattia,

    nella tabella sotto la frase: “I conti sono presto fatti” il numero dovrebbe essere 503 e non 318. Corretto?

    grazie e a presto

    buon lavoro

    Massimo

  2. Mattia Follari Novembre 19, 2018 at 4:52 pm - Reply

    E’ esatto Massimo, lo correggo subito. Grazie!

    [EDIT] la tabella era corretta, era il dato scritto ad essere errato, e l’ho corretto. Ora fila tutto

  3. Matteo Cosentino Gennaio 7, 2021 at 10:21 pm - Reply

    Ciao Mattia,
    interessante articolo! Al riguardo ultimamente mi sta martellando su Linkedin la pubblicità del Tool “Keywords Hero” di cui non conoscevo l’esistenza. Di fatto è un tool che mergando più fonti stima in modo abbastanza preciso (dice) le tue Not Provided e te le fornisce in una nuova vista di G.Analytics corredate ovviametne di tutte le metriche come Visite, Goal, etc…
    Mi ha incuriosito e ho approfondito quanto più era possibile prima di completare l’installazione. dico “Prima” perchè, per funzionare, richiede l’accesso ai tuoi dati legati all’account Google; Quindi per ora non ho ancora fornito il consenso (anche perchè poi la società sembra molto piccola e non “capitanata” da grandi gruppi che, normalmente, forniscono maggiore sicurezza). Tu lo conosci? L’hai mai provato? Ne conosci altri simili (mi vien da dire che se sono riuscito loro ad ottenere tali dati, ci sarà pur riuscito anche qualcun’altro!).
    grazie anticipataente del confronto.

    • Mattia Follari Gennaio 8, 2021 at 9:38 am - Reply

      Ciao Matteo!
      Allora no, non lo conosco ne l’ho provato, nonostante anche io ne venga spammato su linkedin.
      Quando scrissi questo articolo, mentre cercavo le fonti, trovai almeno due altri servizi che facevano proprio questo, usando metodi simili a quelli descritti qui.
      La novità di questo keyword hero, che probabilmente gli permette di sponsorizzare così, è l’automazione immagino, cioè poter avere tutto pronto solo dando l’accesso.
      Condivido anche i tuoi dubbi sulla sicurezza, magari dagli un account fittizio con dentro solo dati tuoi (e non di clienti) e vedi cosa ti butta fuori.

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