En vente en librairie
Une des questions les plus récurrentes que je reçois concerne l’apparition d’un ou plusieurs domaines de Google dans le rapport des sites référents. Pourquoi ces visites-là n’apparaissent-elles pas comme du “organic”?
Ce trafic représente tout simplement les visites provenant de Google qui ne sont pas issues du moteur de recherche – d’un point de vue technique: les visites de Google dont les URL de référant ne contiennent pas de paramètre de mot-clé (q=). Si vous tenez un blog, il est fort à parier qu’une bonne proportion des visites ainsi marquées proviennent d’une page personnalisé iGoogle ou de l’agregateur de flux Google Reader (provenant respectivement de www.google.fr/ig… et www.google.fr/reader…).
J’utilise personnellement un filtre avancé qui fait apparaître d’une manière plus claire ce trafic en créant 2 entrées “Google (ig)” et “Google (Reader)” comme sources.
Ce filtre vérifie le « Campaign content » des visites (c’est dans ce champs qu’est stocké l’URI de la page référent pour le trafic marqué comme du « referral ») et si cette URI commence soit par /ig ou /reader, il remplacera la source par le nom adéquat (répliquez simplement le filtre dans la capture d’écran).Sinon, si vous n’avez pas nécessairement envie de créer deux sources distinctes pour ce trafic, qu’il soit issu de iGoogle ou de Reader, en utilisant la variation du filtre ci-dessous, vous aurez l’ensemble de ce trafic agrégé apparaissant comme « Google Reader/iG ».
Ces visites constituent une excellente source d’informations à pondérer pour déterminer la fidélité de vos visiteurs (customer loyalty), en supplément des quatre qui existent déjà dans les rapports (Fidélité, Dernière visite, Durée et nombre de Pages-Vues).
La loyauté est un concept assez fascinant à mesurer mais généralement assez difficile à cerner (en comparaison, par exemple, à un simple taux de transformation). L’évolution de la fidélité des visiteurs d’un site demande de l’appréciation, de l’analyse rigoureuse, le bon cocktail d’éléments à prendre en compte, de la segmentation croisée dans tous les sens et une bonne part de créativité pour ensuite tirer des conclusions tangibles des résultats ainsi obtenus.
Si certains sont prêts à partager ici leur technique, leur approche ou leurs indicateurs clé de performance préférés pour mesurer la fidélité, je suis convaincu que cela pourrait conduire à un dialogue réellement enrichissant.
This thing has 5 Comments
Salut Alan,
Sympa comme technique. J’ai une qustion à laquelle tu pourrais surement répondre (peut-être par un post). Est-il possible de tracker un lien avec analytics, ou de compter le nombre de fois ou un fichier a été téléchargé?
Salut Rémi,
Effectivement un post serait peut-être de rigueur. En simple, Google Anlytics fonctionne par “pages-vues”. Lorsqu’une action ne résulte pas par une page-vue sur le domaine tracké, il s’agit de créer une “page-vue virtuelle” en appelant la fonction urchintracker et en spécifiant le nom qu’on veut donner à cette page dans la paranthèse, en l’occurrence, par le moyen d’un “onclick”: http://www.google.com/support/analytics/bin/answer.py?answer=27242&query=onclick&topic=&type=
J’essaierai d’en parler plus en détail dans un article.
À suivre…
Bonjour Alan,
Merci pour l’information. Je suis prêt à partager mes “techniques, approches ou leurs indicateurs clé de performance préférés” dès que les données seront suffisantes.
Personnellement je m’oriente plus sur l’infidélité des visiteurs : le taux de rebond, les pages de sorties, etc.. Je pense que ce qui apparait comme négatif est aussi utile que ce qui semble positif.
PS : on s’est croisé au E-Commerce 2006 je crois ?
Just wondering how you are, brother. There’s a PhD student here (Roy) who has started some sort of online Gaelic group, and wonders if you’re interested.
Hi Ally,
Like Jeff (Hi Jeff) I’m wondering how you are, brother! I’d love to catch up but I’m not joining Facebook. (We celebrities have to stay low-profile.)