Optiweb.no

Hva er webstatistikk?
Webstatistikk for en nettside er informasjon om antall besøkende, trafikkilder, sidevisninger, inngangssider, brukt tid på nettsiden, antall nye besøkende vs. gamle besøkende og mye mer.

Hvordan får vi tak i webstatistikk?
Det er i all hovedsak to måter å hente ut statistikk, disse er:

1. Serverlogg. Alle webservere har en logg over alle hendelser. Ved bruk av software kan disse hendelsene sorteres og gi en fornuftig oversikt over ulike hendelser. Det fins en mengde ulike software. Man kan bruke både gratis eller betalt software for å ”dekode” loggfiler.

Et eksempel på en populær gratis software er AwStats.
Skjermbilder (klikk for større):

Et eksempel på betalt software som kan brukes til å analysere loggfiler er ClickTracks.

En viktig fordel med statistikk basert på loggfiler er at du kan få historisk analyse selv om du begynner med dette i dag, ettersom serveren har lagret loggfilene.

En stor ulempe med statistikk basert på loggfiler er unøyaktighet og begrensede muligheter. En serverlogg er basert på besøkenes ip-adresser. Problemet med dette er blantt annet at veldig mange husholdninger og firmaer deler samme ip-adresse. En besøkende kan dermed være ti ulike for alt man vet.

2. Script i kildekoden. Det fins også en rekke ulike software som genererer statistikk ved å hente ut informasjon fra et script som ligger i kildekoden som følger besøkende.

Et eksempel på en populær betalt løsning er IndexTools (Promoteres heftig i Norge av ulike firma som selger på provisjon).

Et eksempel på en uhyre populær gratis løsning er Google Analytics.

Fordelen til scriptbasert webanalyse ligger i større nøyaktighet og kontroll, samt flere muligheter. Den selvfølgelige ulempen er at man ikke kan analysere fra tiden før scriptet ble lagt inn i kildekoden.

Det skal også nevnes at det også fins software som er basert på hva vi kan kalle en mellomting eller kombinasjon av disse to som gjerne støtter seg på bruk av cookies for bedre og mer nøyaktig måling.

Hvorfor analysere webstatistikk?

Det fins vel bare en virkelig grunn til å analysere webstatistikk, og det er å forbedre resultatet til den aktuelle nettsiden (Det fins faktisk en grunn til, men det skal jeg komme tilbake til litt senere).

Resultat måles i så mangt, alt etter hva meningen med nettsiden er. En nettsides grunn til å eksistere kan for eksempel være for å informere om egen bedrift, for å markedsføre tjenester eller produkter offline eller for å selge egne tjenester og produkter på internett direkte.

Poenget er at hva som bør analyseres vil variere fra nettside til nettside. Noen fellesnevnere vil det likevel alltid være. Noen av disse er:

- Hvor kommer besøkende fra?

- Hvilke søkeord fører til besøk på nettsiden?

- Hvor lang tid bruker besøkende på nettsiden?

- Hvilken nettleser bruker den besøkende?

- Hvilke type skjermoppløsning har de besøkende?

- Hva er vår bouncerate (besøkende som ikke klikker på noe og forlater for eksempel før det har gått 10 sekunder)?

- Hva er tendensene over tid?

Disse elementene kan kombineres og gi viktig informasjon som for eksempel at besøkende som benytter seg av Explorer som nettleser bruker fire ganger så lang tid på nettsiden som de som bruker Firefox. I dette eksempelet er det meget sannsynlig at nettsiden ikke vises eller fungerer likt i de to ulike nettleserne (noe som for øvrig er veldig vanlig).

La oss se på flere eksempler på mulighetene vi har ved å analysere webstatistikk hvis vi tar utgangspunkt i en nettbutikk (en nettbutikk er vel omtrent så kompleks en nettside kan bli med tanke på statistikk og analyse).

- Vi kan se hvilken dag og når på døgnet vi konverterer best i salg sett i forhold til antall besøkende. Dette kan brukes for eksempel til å kjøpe timesannonser på bestemte tidspunkt gjennom Adicate, som ellers ikke ville ha lønnet seg.

- Vi kan på en enkel måte se års- og sesongvariasjoner og justere varelageret etter det.

- Vi kan enkelt måle om en ny bannerplassering lønner seg, og avslutte eller fortsette den aktuelle annonseringen på grunnlag av det.

- Vi kan oppdage eventuelle flaskehalser i handleprosessen, og utbedre disse på bakgrunn av det (for eksempel kan dette være at siden for valg av betalingsmåte er så komplisert at noen velger å ikke gjennomføre transaksjonen).

- Vi kan se hva folk er ute etter (hvor de klikker), og dermed plassere dette slik at det blir lettest mulig tilgjengelig. Det kan for eksempel være en produktkategori som bør flyttes til toppen.

- Vi kan oppdage nye søkeord og fraser som konverterer i salg fra organisk besøk (ubetalte søkeord), og legge disse til i søkeords-kampanjer hos Google, Yahoo og Eniro.

- Vi kan se hva folk søker etter internt på vår egen side (fordrer at vi har søkefunksjon på egen nettside), og gjøre informasjonen besøkende ser etter lettere tilgjengelig, kanskje ved hjelp av plassering på forsiden. Det kan for eksempel være snakk om et spesielt produkt eller størrelsestabeller.

- Vi kan se om det lønner seg å stå oppført i en katalog når det er tid for fornyelse av årsavtalen.

Jeg nevnte tidligere at det fins en grunn til for å analysere webstatistikk.

Det jeg tenker på er muligheten for å kontrollere andres tall. Og når har man bruk for det? Her er noen eksempler:

- Det kan godt tenkes at det sitter en kynisk person og klikker som besatt på adwordsannonser som vises på hans egen side. Han gjør dette for å få provisjon av klikkprisen du må betale til Google. Er han sleip nok, så sitter han også og klikker gjennom ulike proxy’er, slik at klikkene ser ut til å komme fra ulike ip’er slik at google ikke selv fanger dette opp. Du kan derimot, med egen statistikk, se at klikkene fra akkurat denne siden aldri fører til salg. ClickTracks er et eksempel på en software som fanger opp akkurat dette.

- Selskaper som lever av affiliate-provisjon, og som måler salg selv skal man ikke alltid stole på. Eller i alle fall ikke statistikken deres. Ta for eksempel Tradedoubler. Dette selskapet serverer annonser til tusenvis av nettsider som får provisjon av salg. Når noen klikker på en annonse og ender opp med å handle tilskrives salget dette klikket. Problemet er at Tradedoubler gjerne setter en cookie på hele 45 dager for å måle salg. Det vil dermed si at om en person som trykket på en annonse for over en måned siden gjennom Tradedoublernettverket, og ikke handlet, men som handlet etter å ha trykket på en adwordsannonse i dag, ja det tar Tradedoubler provisjon av. Dermed ender du opp med å betale både til Tradedoubler og til Google!

- Selskaper som har stort annonsenettverk kan levere i overkant optimistiske resultater av en kampanje. Om du ikke spør inngående om hvordan de måler effekt av en kampanje, så vil du kanskje aldri få vite at de for eksempel ikke bare tilskriver seg selv salg som kommer fra klikk, men også kanskje salg til en person som muligens kan ha sett en annonse en plass (såkalt see-through). Dette er et problem særlig med de største annonsenettverkene som styres av for eksempel Advertising.com (www.advertising.com). Slike firmaer kan plassere ut en annonse fra deg på over halvparten av Norges hundre mest besøkte sider. Dermed er det ikke helt utenkelig at en person som faktisk klikket seg inn fra nyhetsbrevet ditt, også har vært innom Dagbladet.no i løpet av de siste 3 døgn samtidig som akkurat din annonse sto bortgjemt en plass hvor denne personen slettes ikke har sett den.

Forskjellen mellom din måling og motpartens måling kan i slike tilfeller som nevnt over bli enorme. Uten egne målinger kan du ikke fatte riktige og kanskje avgjørende beslutninger.

Her kan det også være passende å ta med et par viktige kilder til feil i egne målinger.

- Besøkende som blokkerer for cookies eller har cookies slått av i nettleseren

- Noen personer som ser annonser vil ved interesse istedenfor å trykke på annonsen, åpne et nytt vindu og skrive inn url’en manuelt i adressefeltet (i frykt for å hoppe ut av den siden de allerede er på), dermed kan effekt av kampanjer være større enn det som framkommer av statistikken. Dette gjelder erfaringsmessig særlig om man annonserer i kataloger på diskusjonsforum, communities og andre sosiale nettsider.