A ContentTECH Summit 2019 első napjának második előadását Andy Crestodina (az Orbit Media CMO-ja és társalapítója) tartotta 9 Tips for Setup, Analysis and Team Collaboration címmel. Az előadás tanulságaiból kiemeltem a legfontosabb állításokat, amely az alapszintű analitikusból haladót formál, majd ezeket néhány olyan tudományos tézissel egészítettem ki, amelyek az elkövetkezendőkben rengeteget segíthetnek neked abban, hogy pontosabb és használhatóbb mérési eredményeket nyerj ki az analitikádból, mint eddig (akkor is, ha korábban nem is foglalkoztál ilyesmivel).Az első blokkban elmélkedünk egy kicsit, majd ha ezzel lefektettük az alapot, megnézzük, mik azok az alapvető mérési hibák, amelyeket a legtöbben éppen azért nem tartottak eddig hibának, mert nem voltak tisztában azzal, hogyan csapják be őket a mért eredmények.
Miért fogadjuk el tényként a téves információkat?
„Csak abban a statisztikában hiszek, amit én magam hamisítok.”Ezzel a Churchillnek tulajdonított idézettel bizonyára találkoztál már korábban. A szállóigével kapcsolatban pusztán annyi a probléma, hogy nagy valószínűséggel nem Churchilltől származik. És ez éppen ennyire igaz a következő, Einsteinnek tulajdonított mondatra is: „Az őrültség nem más, mint ugyanazt tenni újra és újra, és várni, hogy az eredmény más legyen.”És hogy ebből milyen következtetésre juthatunk?Semmiképpen sem arra, hogy ezek a mondatok haszontalanok vagy igazságtartalmukat tekintve hamisak lennének. Mindössze arról van szó, hogy nagy gondolkodók, híres emberek mondatait szívesebben véljük igaznak, az agyunk pedig könnyen párosítja az idézetet akár azon személyek nevével is, akik száját az adott mondat feltehetőleg sosem hagyta el.És hasonló a helyzet a sokásággal is. Azokat a következetéseket is szívesebben ítéljük meg igaznak, amelyeket nagyobb számú eredmény vagy statisztikus igazol – vagy épp azokat, amelyek a mi eredményeinket vagy feltételezéseinket támasztják alá, de ez más témakör.Pedig az igazság (hiába áll éppen szemben a többség véleményével) köszöni szépen, jól van, és nem veszítette el igaz mivoltát csak azért, mert a számok és az ebből levont következtetések nagyobb arányban mutatnak a vele ellenkező irányba. (Röviden: attól, mert valamit igaznak tart a többség, attól még lehet hamis, és fordítva.)Bár az tény, hogy ha egy jelenséget végtelen számú mintavétel során vizsgálhatnánk, a mintavételi nagyság miatt valóban megtudhatnánk, mi a pontos igazság. Mivel azonban a marketingben (és a valóságban) erre vajmi kevés esélyünk van, más módszerekhez és eszközökhöz kell folyamodnunk.
Kétfajta marketinges létezik. Az egyik tudja, hogy az online marketing (könnyen) mérhető. A másik mér is. Szerencsénkre a modern szoftverek sokszor helyetted gondolkoznak (és dolgoznak), így általában néhány kattintás itt, néhány kattintás ott, és máris megtudtál a kampányodról mindent. Ám mi történik akkor, ha a jó öreg Google Analyticsből kell kibányásznod azt, hogy a kampányodon belül egyik vagy másik hirdetés hogyan teljesített? Akkor elolvasod ezt a cikket.
Így paraméterezd a hirdetéseid
A most bemutatandók feltételezik, hogy a kampányod során végig paraméterezett URL-eket használsz, tehát ha 10 Facebook-hirdetést futtatsz és 2 hírlevelet küldesz, akkor 12 külön címkézett URL-t használsz. (Azt is feltételezzük, hogy a kampányoldalad mögött fut Google Analytics.) A mutatványhoz menj föl a Google URL Builderére. Ha a „Hogyan kerülj a sajtóba ingyenesen” című könyv kampányoldalához szeretnék feladni egy Facebook-hirdetést egy februári kampány során, akkor például így címkézem az URL-t. (Ha megnézed a könyv linkjét pár sorral följebb, az is paraméterezett.) Nézzük lebontva: Website URL: ide a kampányoldalad rakod. Campaign source: a saját jelölésed írod, ez a legkisebb szintű paraméter, tehát a hirdetések vagy adott hírlevelek megkülönböztetésére szolgál (én az ad1, ad2, ad3… rendszert használom, de tényleg bármilyen rendszert követhetsz). Campaign medium: a csatorna neve, például „facebook”, „email”, „linkedin” vagy bármi más (kisbetűzz és ne használj ékezeteket, mert szebb lesz az URL-ed). Később ezzel tudod majd leszűrni a (például) Facebookról érkező forgalmad. (Egy kampányon belül előfordulhat, hogy Facebook-csoportokat, organikus posztokat, eseményoldali megosztást és hirdetéseket is használsz, ezeknél a medium mind Facebook lesz, majd a source alapján különbözteted meg, hogy melyik melyik. Campaign name: nevezd el a kampányod. Ez bármi lehet: felőlem írd be, hogy „töltöttkáposzta” – ám egy kampányon belül ezt ne váltogasd, mert így tudsz majd a teljes kampányra szűrni. (És persze emlékezz, hogy adott kampánynevek mikor milyen kampányra vonatkoznak). A másik kettőt üresen hagyhatod, esetünkben nem kellenek. Ahogy töltögeted ki a mezőket, úgy generálja neked dinamikusan a paraméterezett URL-ed. Ha ezt az URL-t megnyitod, akkor ugyanúgy a kampányoldalad nyílik meg (tehát semmiben nem tér el a látogatói élmény), a ? mögötti rész a különböző szoftvereknek „szól”. Könnyíti az életed (és az eligazodásod), ha minden használt URL-t följegyzel. Ez a saját adminisztrációd stílusára van bízva: gyűjtheted Excelben vagy életművészként berakhatod őket egy Word-doksiba, mint én (és sárga háttérszínnel jelzem magamnak, hogy melyik URL-t használtam már és melyiket nem).
Többféle online eszköz állhat rendelkezésedre, ha a weboldalad forgalmát szeretnéd megvizsgálni. Összegyűjtöttük egy csokorba, hogy melyeket érdemes mindenképp kipróbálnod, ha kíváncsi vagy arra, hogyan teljesít a saját webhelyed, netán a versenytársadé. Fontos tudni, hogy pontos adatokat csakis a saját weboldaladról kaphatsz, a konkurenciáról mindössze közelítő becsléseket gyűjthetsz össze, azonban ezek az adatok is hasznosak lehetnek. … Read more
