Audyt Google Analytics – jak to zrobić samodzielnie


~95% instalacji Google Analytics jakie widziałem zawierało błędy. Z tego artykułu dowiesz się jak samodzielnie przeprowadzić audyt Google Analytics i zbierać poprawne dane.

Pierwszy krok w analityce internetowej to zadbanie o poprawność danych. Jeśli dane są błędne lub niekompletne, to analizy i wnioski tracą na jakości.

Błędne wnioski z analiz to błędne decyzje. Stąd już tylko krok dla szkód biznesowych – nietrafionych inwestycji w reklamę, rozwijania nieodpowiednich produktów czy optymalizacji niepotrzebnych elementów strony.

Dlaczego potrzebujesz audytu  Google Analytics

Poprawne dane to pierwszy krok do skutecznej analityki. Na ich podstawie możesz:

  • Budować dashboardy usprawniające raportowanie
  • Popierać decyzje danymi (zamiast zgadywać i liczyć na łut szczęścia)
  • Znajdować problemy z witryną i optymalizować konwersję

Szczerze? Boję się decydować o tak ważnych kwestiach, jak lokowanie budżetu reklamowego w poszczególne kanały czy modyfikowanie strony bez wiarygodnych danych ilościowych. I Ty, jako marketer czy właściciel firmy, również powinieneś.

Dlatego jeśli nigdy nie przeprowadzałeś audytu Google Analytics, to najwyższa pora to zrobić.

Co sprawdzić w audycie Google Analytics

Audyt „Analyticsa” pełni dla mnie dwie funkcje:

  1. Znalezienie i wyeliminowanie błędów
  2. Zaplanowanie i rozbudowanie śledzenia

Pierwsza część to upewnienie się, że:

  • Kod śledzący jest poprawnie osadzony w serwisie
  • Ustawienia usług i widoków są odpowiednie
  • Dane są prawidłowo odfiltrowane

Druga część zapewnia kolekcjonowanie wszystkich potrzebnych danych. Instalacja GA może być poprawna, ale jeśli wdrożenie kończy się na standardowym kodzie śledzącym odsłonę, to nie będzie czego analizować.

Aby mieć odpowiednio dużo danych do analizy, konieczna jest m.in.:

  • konfiguracja celów
  • podłączenie Google Search Console i Google Ads
  • wdrożenie tagowania UTM
  • konfiguracja śledzenia zdarzeń

Znajdź i wyeliminuj błędy w Google Analytics

Do audytu Google Analytics najlepiej wykorzystać checklistę (listę kontrolną). Sprawdzenie konfiguracji GA punkt po punkcie sprawi, że nie pominiesz żadnego istotnego elementu.

Checklista do audytu Analyticsa, z której korzystam pracując z klientami, zawiera około 50 pozycji. Instrukcja jej obsługi to materiał na oddzielnego ebooka, dlatego w tym artykule skupię się na najważniejszych rzeczach, które powinieneś sprawdzić. Podzieliłem je na 4 kategorie:

  1. Poprawność kodu śledzącego
  2. Konfiguracja usługi i widoków
  3. Źródła pozyskiwania ruchu
  4. Zdarzenia

Zanim zrobisz pełny audyt Google Analytics, sprawdź, czy Twoja instalacja ma te 3 popularne błędy.

1. Poprawność kodu śledzącego GA

Czy kod śledzący Google Analytics jest zaimplementowany na wszystkich podstronach?

Możesz to sprawdzić ręcznie, ale jeśli Twój serwis jest większy niż kilkadziesiąt podstron, to warto to zautomatyzować. Świetnym narzędziem jest GAChecker stworzony przez Macieja Lewińskiego.

Jeśli korzystasz z Google Tag Manager (a powinieneś – tutaj 17 powodów, dlaczego warto), to sprawdź, czy masz dodany tag odsłony GA i czy jest uruchamiany na każdej podstronie.

Czy na stronie znajduje się więcej niż jeden kod śledzący GA

Częstym problemem jest obecność kilku kodów Google Analytics na stronie. Jeśli nie mają one nadanych unikalnych nazw trackera, to wszystkie dane będą wysyłane do usługi UA określonej w pierwszym kodzie.

Innymi słowy, zobaczysz wtedy w GA podwójne odsłony (albo potrójne czy poczwórne, jeśli kodów jest więcej). Takie dane są niewiarygodne. Dodatkowo współczynnik odrzuceń będzie krążył wokół wartości 0%, czyli kompletnie błędnej.

Wyświetl źródło strony w przeglądarce i poszukaj kodów śledzących. Jest więcej niż jeden? Dowiedz się, czy jest potrzebny. Jeśli tak, to zmodyfikuj kod, tak aby posiadał unikalną nazwę trackera.

Najbezpieczniej jest jednak przenieść kody śledzące do Google Tag Managera.

2. Konfiguracja usług i widoków

Czy usługa posiada widok główny, testowy i widok „bezpieczeństwa”?

W Google Analytics czyhają różne pułapki. Na przykład, jeśli wdrożysz filtr, to dane, których dotyka są modyfikowane (lub usuwane) na amen.

Dlatego poza głównym widokiem wykorzystywanym do analiz warto mieć tzw. „widok bezpieczeństwa”, który nie ma nałożonych żadnych filtrów. Na wszelki wypadek tam możesz zobaczyć wszystkie dane, jakie zbiera GA.

Widok testowy przydaje się do testowania nowych ustawień czy filtrów. Zanim wdrożysz istotne zmiany na widok główny, przetestuj je i zobacz, jak zachowują się dane.

Oczywiście widoków w GA możesz mieć o wiele więcej, jeśli tylko ich potrzebujesz. Trzy wspomniane powyżej to standardowe minimum.

Czy usługa jest połączona z Google Search Console?

O istotności ruchu z bezpłatnych wyników wyszukiwania chyba nie muszę nikogo przekonywać. Warto monitorować w Google Analytics dane z Google Search Console (GSC), takie jak zapytania czy strony docelowe.

Sprawdź, czy usługa GA jest zintegrowana z GSC oraz czy zbierają się wszystkie informacje (zwłaszcza, jeśli w którymś momencie przenosiłeś serwis na https – wtedy często pozostaje podpięte GSC z http i brakuje danych w GA).

Czy usługa jest zintegrowana z Google Ads?

Jeśli reklamujesz się w Google Ads, to koniecznie połącz swoje konto z Google Analytics. Dzięki temu ułatwisz sobie analizowanie ruchu z tego kanału. Zobaczysz w GA dane o kliknięciach, wydatkach oraz konwersjach.

Czy na liście wykluczeń witryn odsyłających znajdują się bramki płatności?

Jeśli użytkownik opłacając zamówienie przechodzi na serwis z płatnościami, a później wraca do serwisu, to jego pierwotne źródło wizyty zostanie nadpisane przez bramkę płatności (np. PayU, PayPal, Przelewy24).

Gdy w swoich raportach widzisz transakcje przypisane do takich źródeł ruchu, to musisz dodać bramki płatności do listy wykluczeń witryn odsyłających.

Czy ruch wewnętrzny jest odfiltrowany?

Jednym z typowych filtrów w Google Analytics jest filtr na IP biurowe. Dzięki niemu eliminujesz z raportów dane o aktywności pracowników serwisie (wszelkie testowe zamówienia itd.). Sprawdź, czy masz taki filtr i czy adres IP w nim umieszczony jest aktualny.

Czy dane w Google Analytics są wolne od spamu?

W ustawieniach widoku możesz zaznaczyć checkbox „Wykluczenie wszystkich działań znanych robotów”.

To jednak nie wystarczy – w raportach nadal możesz mieć statystyki zawyżone przez spam.

Sprawdź, czy wdrożone są filtry z tym walczące.

Jeden z nich to filtr, który uwzględnia jedynie ruch z Twojego hostname. Drugi to filtr, który ignoruje ruch z konkretnych witryn odsyłających, które są uznane za SPAM. Listy takich domen możesz znaleźć w sieci (a także w raporcie „Odesłania” w sekcji Pozyskiwanie – znajdź wszystkie podejrzane adresy i dodaj do filtra).

3. Źródła pozyskiwania ruchu 

Czy wykorzystujesz tagi UTM w linkach wewnątrz serwisu?

Zdarza się, że linki wewnętrzne w serwisie są tagowane UTMami. To błąd! Tag UTM nadpisze wtedy prawdziwe źródło ruchu dla danej sesji. To prowadzi to błędnych danych. Jeśli linki w Twoim serwisie zawierają UTMy (częsty przypadek dla banerów czy CTA w obrębie serwisu), to usuń je jak najszybciej.

Czy % ruchu przypisany do kanału „(Other)” jest wyższy niż 5%?

Jeśli ponad 5% sesji jest przypisywanych do kanału (Other), to powinieneś zmodyfikować jedną z dwóch rzeczy:

  • Tagowanie UTM linków
  • Konfigurację grupowania kanałów

W przeciwnym wypadku analiza ruchu z poszczególnych źródeł jest utrudniona.

Sprawdź też poradnik o tagowaniu linków parametrami UTM.

4. Zdarzenia

Czy występują zdarzenia z interakcją?

Zdarzenia z interakcją (czyli z parametrem nonInteraction ustawionym na false) sprawiają, że dana sesja nie jest zaliczona jako odrzucenie, nawet jeśli użytkownik widział tylko jedną podstronę.

Warto zweryfikować, czy ustawienia dla poszczególnych zdarzeń mają sens. Zdarza się, że wysyłane jest zdarzenie po 10 sekundach obecności na stronie i modyfikuje ono współczynnik odrzuceń. Nie zalecam takiej konfiguracji.

Z reguły zalecam ustawianie dla wszystkich zdarzeń nonInteraction na true. Za wyjątkiem zdarzeń, które są faktyczną, znaczącą interakcją, jak dodanie do koszyka, próba wysyłki formularza, zapis na newsletter (bez przekierowania na kolejną podstronę) etc.

Czy najważniejsze zdarzenia wywołują się poprawnie?

Tutaj nie ma zmiłuj – musisz uruchomić konsolę deweloperską z wtyczką GA Debugger i sprawdzić, czy interakcje z witryną prowadzą do wysyłki zdarzeń. Jeśli nie, to czas na poprawę ich konfiguracji.

Ile może zająć audyt Google Analytics

Czas potrzebny na przeprowadzenie audytu i naprawienie błędów zależy od obecnej konfiguracji oraz skali serwisu. Mały serwis, gdzie w Google Analytics niewiele jest skonfigurowane, to szybszy audyt.

Jeśli natomiast do GA jest wysyłanych wiele zdarzeń, skonfigurowano 20 celów, kilkanaście filtrów, a dodatkowo śledzonych jest kilka domen… to pracy jest dużo.

Sprawdzenie poprawności śledzenia to jedno. Zaplanowanie sensownej struktury śledzenia zdarzeń, celów oraz wypracowanie schematu tagowania UTM to druga i równie trudna część zabawy (oraz temat na oddzielny artykuł :).


Posted by

Uczę jak analizować dane, aby poprawić UX serwisu i "wycisnąć" więcej konwersji z tego samego ruchu. Od 4 lat pomagam firmom wdrażać Google Analytics oraz optymalizować konwersję.

4 comments Write a comment

  1. Dzięki za pomocny artykuł, dobre podsumowanie.
    Piszesz o wykluczaniu bramek płatności z witryn odsyłających, a czy da się ten sam efekt osiągnąć poprzez cross-domain tracking?

    • Dzięki za komentarz. Nie da się tego efektu osiągnąć poprzez cross-domain tracking. No chyba, że miałbyś możliwość wstawienia swojego kontenera GTM / kodu GA na stronę pośrednika płatności czy banku, to wtedy tak 🙂

  2. Ciekawie, sporą cześć punktów wykorzystam u siebie 🙂
    A jeszcze pytanie o częstotliwość, czy taki audyt robisz na początku jak zaczynasz zajmować się prowadzeniem konta GA, czy wykonujesz cylicznie audyt np. co 2 – 3 miesiące?

    I jeszcze jedna rzecz, czy w module ecommerce weryfikujesz poprawność danych? Chodzi mi o to czy w poszczególnych raportach sprawdzasz czy dane spływają do GA.

    • Jeśli w serwisie nic się nie zmienia, to raczej nie ma sensu cyklicznie robić audytu. Ale jeśli są jakieś zmiany we front-endzie (o który w dużej mierze się opiera śledzenie), to warto sprawdzić po wdrożeniu, czy nic się nie wysypało.

      Ecommerce – tutaj warto przede wszystkim sprawdzić dane w GA vs dane w CRM. Jeśli rozbieżność jest powyżej 5%, to warto się przyjrzeć implementacji. Zwłaszcza w przypadku sklepów B2B, gdzie transakcje potrafią mieć setki produktów i hit transakcji wysyłany do GA ma zbyt duży rozmiar (wtedy w ogóle nie zostaje wysłany i takie zamówienia nie rejestrują się w GA).

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.