Você tem vídeos no seu site? Então, imagine saber quem assistiu eles, se isso ajudou ou não na conversão? Isso é possível. Com o monitoramento de consumo de vídeos, você pode rastrear ações como: play, pause, fim do vídeo. É possível até mesmo estabelecer marcas: assistiu 10% do vídeo, 25%, 50%, 75%, 90%, ou quais você quiser.

Qual a importância disso? Bom, o vídeo costuma se um ótimo formato para passar mensagens, muito digesto para o público em geral, facilitando a comunicação. Vamos supor que você tenha um vídeo falando de um produto que deseja vender. Não faz todo sentido você monitorar essas ações que falamos acima e cruzar com a conversão ou a não conversão?

E mais. Crie uma planilha e coloque todas essas etapas do vídeo, do play ao finish. Faça um gráfico de retenção do vídeo e visualize quais vídeos seguram mais a atenção do usuário. Essa pode ser uma informação valiosíssima para a produção das próximas peças audiovisuais e contribuir com o seu conteúdo focado em conversão.

Funil de conversão. Como é o seu? O funil de conversão nada mais é do que uma sucessão de etapas para o usuário fechar uma compra (ou outra ação final, esperada pelo seu Marketing Digital). Por exemplo, se seu site é um e-commerce, talvez o primeiro passo do usuário nele seja fazer uma busca por um produto (a não ser que ele venha de uma campanha específica de um produto, por exemplo, com links patrocinados).

A dica aqui é usar eventos para monitorar todas as etapas (no caso de ecommerce, você pode ler um pouco sobre Enhanced Ecommerce do Google Analytics, que pode ser uma mão na roda, dependendo do nível de complexidade que você precisa). Mas se for algo mais simples, use a categoria pra agrupar as ações do funil, assim fica até mais prático na hora de analisar e você não precisa sair catando informação em cada canto do Analytics.

Verifique a taxa de avanço de uma etapa para outra e faça um comparativo, você pode se assustar com o que vai ver, descobrindo possíveis problemas graves em alguma das etapas. Depois disso, proponha uma ação. Lembre-se sempre, o produto do analista não é relatório, é ação, mudança e resultado.

Depois, claro, acompanhe novamente a taxa até ela chegar a níveis satisfatórios. Lembre-se também: cuidado com taxas com números pequenos, você pode estudar um pouco sobre significância estatística, mas uma regra, bem simplista porém prática, é: não leve muito a sério taxas calculadas com menos de 100 conversões, ou seja, o numerador no cálculo de divisão da taxa. Faça uma planilha desses dados e depois um gráfico, vai ser um bom indicador de acompanhar no seu Marketing Digital.

Nosso cérebro precisa de apenas 13 milissegundos para identificar imagens. Em oposição a isso, textos, números, tabelas e afins são muito mais custosos de processar. Por isso, inventamos os gráficos para analisar e não podemos menosprezar o poder deles. Muitas vezes, uma informação que vemos todo dia numa tabela pode nos assustar quando colocada num gráfico, pois o fator comparação é muito menor em uma escala numérica do que em uma escala visual.

O Google lançou há algum tempo já o Google Data Studio, ferramenta de visualização de dados. E mais recentemente, ele liberou o limite de 5 relatórios das contas free. Ou seja, uma grande oportunidade para você matar aquela sua planilhinha antiga e criar algo muito mais visual.

As fontes de dados podem ser várias, até banco de dados MySQL é aceito e acredito que ainda abrirão novas fontes. Isso também facilita o cruzamento de informações, uma vez que isso é fundamental para dar um caráter mais real as informações contidas no Google Analytics.

Antes de sair criando eventos no seu site, crie uma planilha de implementação. Ela é um documento que ajuda na organização dos seus eventos, incentivando principalmente, a padronização dos nomes de categoria, ação e rótulo, campos que preenchemos sempre que vamos criar um evento novo.

Crie uma coluna para cada um deles na sua planilha (Categoria, Ação, Rótulo e Valor, se for o caso). Mapeie seu site e planeje todos os eventos que você acredita ser interessante monitorar. Preste atenção redobrada em botões importantes, formulários, players de vídeo, links etc.

Agora que você já tem uma ideia do que precisa ser criado, vá em frente e comece a implementação. Sua planilha pode ajudar inclusive a controlar essa etapa. Por exemplo, eu costumo usar o Google Tag Manager (espero que você também), e lá, pra implementar um evento, geralmente utilizamos um disparador e uma tag. Para facilitar meu trabalho, também coloco uma coluna com a configuração do disparador, seu nome e o nome do evento. Assim ela vira uma checklist daquilo que já foi feito e daquilo que ainda falta fazer.

Você sabia que sua taxa de rejeição pode estar errada? Para verificar você pode ir em Comportamento > Conteúdo do site > Páginas de destino. Classifique o relatório em ordem crescente de taxa de rejeição e do lado da caixa de busca no link “Avançado”, faça um filtro para páginas com mais de 100 sessões, afinal não dá pra considerar taxas de rejeição de páginas com poucas sessões. Procure por taxas estranhas, menores que 30% já são fortes suspeitas, por exemplo.

Existem dois problemas comuns que podem estar adulterando sua taxa de conversão: um deles é a duplicação da tag de pageview. Além disso, ela deve estar duplicando suas pageviews. Como você já tem um relatório por página, é fácil de identificar quais páginas podem estar com problema.

Outro caso muito comum é a utilização de eventos de forma errada. Eventos que são disparados no carregamento da página devem ser setados como não interacionais, ou seja, eles não depende de uma interação ativa do usuário, como por exemplo um clique de botão. Corrija essas páginas e comece a ter uma taxa de conversão mais correta. Já ações que envolvem uma ação direta do usuário, como por exemplo, interação no chat, devem ter um evento interacional, pois, caso alguém entre em contato por lá, não será contado na sua taxa de rejeição.

Self-referral é todo tráfego de referência que vem do próprio site. Se isso acontece com você, você não está sozinho, mas é um provável sintoma de problema na implementação do seu código.

Para detectar é muito fácil. Vá em Aquisição, Todo o tráfego, Referências. Procure pelo domínio do seu site. Ele não deveria estar aí, agora é hora de entender o por quê.

Uma das causas pode ser a ausência de tag em alguma das páginas do seu site. Isso pode ser corrigido colocando a tag do Analytics nessa página que está faltando. Simples.

Outro problema comum é a implementação inadequada para múltiplos domínios ou subdomínios. Por exemplo, se você usa algo como blog.seudominio.com, isso é bem possível de acontecer e precisa de uma configuração específica. Pesquise mais sobre no Google com o seguinte termo: “Configurar acompanhamento de vários domínios”.

O uso de tags utm para urls também pode causar esse tipo de problema. Falando nisso, nunca use elas para monitorar tráfego interno, elas são para origens externas apenas. Outra causa possível é a manipulação dos dados da header na requisição. Nesse caso, merece uma investigação mais profunda do problema junto com o desenvolvedor.

O Google Tag Manager é um gerenciador de tags, aqueles pequenos trechos de códigos que precisamos inserir no site para as ações rotineiras de Marketing Digital, a exemplo do próprio Google Analytics.

A questão não é mais se você deve usar, mas quando. O ganho de produtividade é imenso. Entretanto, muita gente tem uma primeira experiência negativa, por não entender direito o seu funcionamento. Essa dica é para tentar resolver um dos problemas mais comuns.

Vamos supor que você tem o Google Analytics instalado diretamente no código-fonte do seu site. E além disso, vários eventos de GA configurados e rodando direitinho. Aí, você decide utilizar o Google Tag Manager, e implementa o Google Analytics através dele (pelo menos a Visualização de Página básica), mas não todos os eventos que você tem configurados diretamente no código.

Depois disso, você retira o código de pageview do Google Analytics direto no código-fonte do site, já que você implementou ele via GTM. Sabe o que vai acontecer? Todos os seus eventos vão parar de funcionar.

Acontece que, aquele código de evento do GA não vai conseguir comunicar nada pro GTM. Você precisa criar os eventos dentro do GTM. A novidade boa é que muitos deles você não precisa mais de código nenhum pra fazer, como por exemplo, cliques em botões. Outros você vai precisar implementar um dataLayer, que falaremos em outras dicas.

Então, a dica é, implemente o Google Tag Manager, mas não retire de pronto seu Google Analytics direto do site, vá implementando os novos eventos através dele e migrando os antigos. Quando não tiver mais nenhum no formato antigo, aí chegou a hora de dar a virada final.

Ninguém gosta de tráfego fake chegando na conta de Analytics, certo? Nesse post falarei algumas dicas para tentar evitá-los.

A primeira está disponível no próprio Google Analytics. Nas configurações da vista de propriedade, na aba “Visualizar configurações”, você encontra um checkbox contendo “Excluir todos os hits de bots e indexadores conhecidos”. Marque-o e clique em concluir. Essa opção irá excluir todos os bots contidos em uma lista mantida pelo próprio Google Analytics.

A outra dica é criar um filtro de inclusão dos hostnames que você está trackeando. Pode ser, por exemplo, seudominio.com e também blog.seudominio.com ou ainda outrodominioseu.com. Afinal, o tráfego não deve vir de outros hostnames que não os que seu ou seus sites estão utilizando.

Você também pode verificar o relatório de tráfego de referência e checar se os links contidos lá são realmente sites reais linkando para o seu ou apenas spam. Crie um filtro de exclusão desses endereços. Lembrando que o filtro só funciona a partir do momento em que é aplicado e não nos dados contidos no histórico.

Por fim, a dica final é utilizar um UA (ID exclusivo da propriedade de Analytics) que termine com um número acima de 1. Isso porque a maioria dos spammers usam o final 1 como alvo pois é o tipo de propriedade mais comum.

Contas são o mais alto nível de organização no Google Analytics. Uma boa analogia é entender elas como pastas. Entretanto, é importante saber até onde vai a “jurisdição” de uma conta. Um bom delimitador seria uma conta por marca. Cuidado para não colocar muitos sites em uma conta só, principalmente sites de negócios totalmente distintos. Muitas agências de Marketing Digital já caíram nesse erro.

Logo a seguir vem as propriedades. Propriedades são onde os dados chegam, pois elas são identificadas pelos UAs que são seus IDs exclusivos. Esses UAs são visíveis no código de rastreamento. A dica aqui é tomar cuidado para não sair criando propriedade a torto e a direito. Vejo muita gente criando propriedade pro blog separada da propriedade do site institucional e isso não faz muito sentido se você quer analisar, por exemplo, se um usuário que chegou atraído por um post converteu na home do seu site institucional. Não que com duas propriedades você não consiga isso, mas vai gerar uma complexidade desnecessária que não vale a pena. Outra dica bem legal é criar uma propriedade de testes. Se você faz aquelas implementações cabeludas, você vai acabar fazendo tanto teste que os dados fakes vão poluir sua propriedade principal (também chamamos de Master).

Por fim, chegamos ao nível das vistas. As vistas, como o nome já diz, são diferentes visões de uma mesma propriedade. A divisão que eu mais gosto de trabalhar é feita com três vistas: Master (para ser a principal para análises), Test (para testarmos configurações de vista novas, como metas, filtros e etc antes de aplicarmos na Master) e Raw (que seria uma vista sem nenhuma configuração para o caso de perdermos algum dado importante nas outras e que pode ser visto nesta). Algumas pessoas gostam de utilizar vistas filtradas por origem de tráfego, eu não recomendo esse tipo de divisão, a funcionalidade para esse tipo de análise são os segmentos avançados. Se você fizer isso, estará desconsiderando a jornada do visitante no seu site, que é, variando de negócio a negócio, mais ou menos multicanal.

O psicólogo Barry Schwartz cunhou o termo “Paradoxo da Escolha” para descrever suas descobertas. Ele concluiu que, se de certa forma uma quantidade de opções maior nos leva a encontrar melhores resultados, também nos leva a maiores níveis de ansiedade, indecisão, inação e insatisfação. Ao invés de nos dar subsídios para tomar melhores decisões, nosso acesso a informações ilimitadas tem gerado medo de tomar a decisão errada.

Muita gente confunde Analytics com criar inúmeros relatórios, porque a quantidade de números acompanhados nos dá a sensação de controle. Já falamos aqui do Plano de Mensuração (tip #1) e A Única Métrica que Importa (tip #2), que são ferramentas para fugir dessa tendência.

Mas a dica é: em todo ciclo de melhorias, ao invés de focar no relatório ou hipóteses do que está acontecendo com o seu público, foque na indicação daquilo que deve ser melhorado. Mudanças são o produto final de qualquer analista. Obviamente que os dados são a matéria prima para chegar nessa indicação e devem ser apresentados para gerar maior aceite da sua sugestão, mas, para chegar nos tão falados resultados, primeiro é preciso mudar algo que está errado e essa mudança com certeza não é um relatório. Assim, você foge do efeito Analysis Paralysis.