Cours ultime sur Google Analytics 4 (GA4) avec 50 conseils pratiques

1. Introduction: Salut, les gars. Mon nom est problématique, et je suis analyste Web dans Public Analytics Lecter. L' objectif de ce cours est de vous apprendre à utiliser Google Analytics comme outil. Mais ce qui est plus important, la façon de tirer parti des données pour diriger votre entreprise au premier endroit où nous ne couvrirons pas les sujets, c'est comment créer un compte ou mettre en place une mesure de base, car vous pouvez trouver des milliers de tutoriels à ce sujet. Et ce n'est pas l'endroit où l'argent et la valeur sont générés. Après avoir terminé le cours, il devrait être en mesure d'identifier ce qui devrait être rapidement amélioré sur le site Web du point de vue de l' expérience utilisateur . Les agences de pompiers, les médias en ligne vous passent à décider, monsieur, vérifier les données et évaluer les campagnes. Et en général, vous devriez avoir très décent daté vraiment capacité. Le cours est conçu pour vous aider à répondre à trois questions. Pourquoi, comment et quand quelque chose s'est passé. Et c'est pour tous ceux qui veulent prendre les bonnes décisions en matière de données. Nous ne couvrirons pas tous les rapports Google Analytics car ils sont trop nombreux, et beaucoup d'entre eux ont un impact potentiel très faible. Personnellement, j'utilise probablement seulement 25 à 30% des rapports. Au lieu de cela, nous nous concentrerons sur les principes d'analyse, et les rapports qui peuvent avoir un impact énorme lorsque nous interpréterons correctement les données pendant le cours passeront par 50 conseils pratiques. Ils sont basés sur mon expérience de travail en agence et maintenant en tant que responsable de l' analyse Web interne . Certaines d'entre elles proviennent d'erreurs que j'ai commises quand je commençais par l'analyse, donc nous n'avons pas à les répéter. Je suis sûr que de nombreux conseils s'appliqueront également à vos données professionnelles . Les deux premières leçons sont légèrement plus théoriques, expliquant comment les données sont collectées et décrivant les termes de base que vous devez connaître. Mais alors nous passerons la plupart du temps dans l'interface. Et encore une chose. Vérifiez toujours les leçons, la description et les ressources parce que la plupart d'entre eux contiendront un matériel supplémentaire pour étudier ou court s'il vous plaît. Alors, c'est quoi, maître ? Ce puissant aussi 2. Description des données de base: Google Analytics n'est rien d' autre qu'une immense table. Je suis sûr que tout le monde en a vu au moins un dans ta vie. GA lui-même est essentiellement une couche visuelle sur cette immense table, et chaque fois que nous modifions quelque chose dans la configuration du rapport, il nous trace simplement un ensemble de données différent. Tout simplement parce qu'il s'agit d'une table, la différenciation de base des données se fait sur deux types. Dimensions et métriques. Pour faciliter la compréhension, les dimensions sont les caractéristiques des données et les métriques sont des caractéristiques numériques des données Ou pour simplifier en termes d'atomes, les dimensions sont des lettres et les métriques sont des chiffres. Examinons d'abord l'interface et voyons la relation métrique entre les dimensions. OK. OK, nous voici donc pour la première fois dans l'interface de Google Analytics. Ne vous inquiétez pas pour le moment de ne pas avoir accès à l'outil lui-même, car nous montrerons plus tard au cours du cours. La seule chose que nous sommes sur le point de montrer pour le moment est la relation entre dimension et métrique. Je vais donc ouvrir un rapport aléatoire, dans ce cas, celui avec lequel nous travaillerons également assez souvent pendant le cours, et il s'appelle Acquisition O. Je clique donc sur l'onglet des rapports. J'ouvre un rapport issu de rapports. J'ouvre un rapport issu série sur le cycle de vie des rapports, en particulier sur l'acquisition de trafic. Je clique sur celui-ci. Permettez-moi de minimiser cet onglet de gauche pour voir un écran un peu plus grand afin que nous puissions le voir correctement. Une autre chose que je vais vous montrer maintenant, c'est que je suis sur le point de changer la dimension du support source. C'est quelque chose que nous connaîtrons probablement mieux , et nous y voilà. Telles qu'elles sont définies, les dimensions sont des lettres et les métriques sont des chiffres. C'est exactement ce que nous voyons. Il ne ressemble à aucun autre tableau que vous avez probablement vu dans votre vie auparavant, par exemple, également dans le fichier Excel, et nous y voilà. Dans ce cas particulier, notre dimension est le support source de session, et ses valeurs sont, par exemple, Google CPC , direct non, Google Play organic, etc. Et les indicateurs ou les chiffres qui y sont associés sont, par exemple, les sessions, les sessions par exemple, les sessions, les sessions d' engagement, le taux d'engagement, etc. Nous aborderons, bien entendu, les détails et l'explication de ce que ces indicateurs signifient réellement dans la réalité. Mais pour l'instant, nous ne montrons les caractéristiques de base des données, qui concernent les dimensions, dans ce cas, support source de session, et les indicateurs , qui figurent dans ce rapport , les sessions, les sessions d'engagement, etc. Oui, c'est ça. Nous savons maintenant comment cela fonctionne entre la dimension et la métrique. 3. Comment la mesure est effectuée: Les mesures de Google Analytics sont basées sur les cookies. Et ne vous inquiétez pas, pas sur ceux que vous achetez en magasin. Dans chaque terminologie, les cookies sont de petits fichiers enregistrés dans votre navigateur. J'insiste sur le mot navigateur. Ils ont une taille limitée et ne stockent aucune information sur les pages que vous avez consultées auparavant ou sur le nombre de fois que vous avez déjà visité un site Web. Aux fins de Google Analytics, le cookie est simplement un identifiant de l'utilisateur ou , plus précisément, du navigateur. Donc oui, le nombre d' utilisateurs que nous voyons tous nos comptes est en fait le nombre de navigateurs qui ont visité notre site Web. Regardons de près à quoi ressemble le cookie GA. Voici à quoi ressemble le cookie de Google Analytics . C'est assez simple. Nous avons ici deux chiffres séparés par des points. Voyons plus en détail ce que cela signifie réellement. GA point un point deux est à chaque fois identique et c'est la version du code de mesure de Google Analytics. C'est toujours pareil, donc nous n'avons pas à nous inquiéter trop à ce sujet. Ensuite, nous avons deux autres séquences de nombres. Le premier n'est en fait rien d'autre qu'un nombre aléatoire. Il est généré par le code de mesure Jala Script, que vous avez tous sur votre site Web Ensuite, le second est le premier horodatage. Il s'agit en fait du moment où vous avez visité pour la première fois un site Web en particulier. Ensemble, ces deux chiffres forment ce que nous appelons l'identifiant client, qui est l' identification unique de l'utilisateur, et comme nous le savons, l'utilisateur n' est rien d'autre qu'un navigateur. Il s'agit en fait de l'identifiant client que le code de mesure prend chaque fois que vous visitez un site Web et qui est capable de vous reconnaître comme étant le même utilisateur qui a déjà consulté le site Web. Nous savons déjà que l' AG est une immense table. Pour le faire fonctionner correctement, il est bien entendu nécessaire d'avoir l'extrait de code JavaScript sur chaque page de votre Une fois chargé, ainsi que le code du reste de votre site Web. Dans une version très simplifiée, il envoie uniquement des informations indiquant que certains utilisateurs, dont nous savons qu'ils sont un navigateur, ont consulté certaines pages à un moment donné. L'heure est représentée par un horodatage, qui n'est rien d'autre qu'un format d' heure. C'est ça. Il y a bien sûr d' autres informations signées, mais pour comprendre comment cela fonctionne, il est normal de s'en souvenir. Essayez d'imaginer un scénario simple. Vous avez saisi une adresse URL dans votre navigateur et celui-ci est en train de télécharger et d'analyser un code HTML Une partie de ce code est également un code Google Analytics, qui garantit une mesure et une fois chargé, il pose une question à votre navigateur. Existe-t-il un cookie Google Analytics ? Si c'est le cas, il en prend un identifiant client et sait qu'il s'agit d'un visiteur récurrent. Si ce n'est pas le cas , cela indique à un code GA qu' il doit créer un cookie et en extraire un identifiant client. Quoi qu'il en soit, nous avons désormais un cookie Google Analytics, ce qui nous permet d'envoyer toutes les informations sur les serveurs de Google Analytics. Voici exactement à quoi ressemble un appel au serveur Google Analytics. Nous appelons un serveur GA. Nous y envoyons une information indiquant que nous examinons une page. Nous voulons l'envoyer sur ce compte Google Analytics en particulier, UA Hyphen un, deux, 3456 Hyphen Nous leur envoyons des informations indiquant qu'il s'agit de notre identifiant client, que nous avons extrait de GA Cookie, et nous leur envoyons une information indiquant que nous visionnons simplement cette URL particulière appelée page de contact. Une fois que toutes ces informations arrivent sur le serveur Google Analytics, elles y sont analysées et stockées dans une base de données, dont nous savons qu'il s'agit d'une énorme table Ensuite, nous pouvons voir tous les graphiques et tableaux béatiféraux dans 4. Identification de l'utilisateur: C'est bon. Passons un peu de temps à bien comprendre les indicateurs de base que nous utiliserons dans le reste du cours. De plus, leur compréhension est cruciale pour toute interprétation des données. Permettez-moi donc de commencer par quelque chose qui commence par le monde réel, et commençons par appeler quelque chose en tant qu'utilisateur, en essayant, disons, de ressembler à quelque chose de très proche de l'humain. C'est par là que je commencerais. Dans le monde de l'analyse numérique, l'entité la plus élevée que nous mesurons et avec laquelle nous allons travailler s'appelle les utilisateurs. C'est donc quelque chose qui se rapproche de quelque chose comme les appareils. Nous expliquerons plus tard ce que cela signifie. Mais l'utilisateur est la métrique d'entité la plus élevée avec laquelle nous allons opérer. Ensuite, un utilisateur peut avoir plusieurs sessions, bien sûr, lors de son interaction avec votre site Web. Et au cours de chaque session, plusieurs vues ou événements se produisent. Ce sont donc les indicateurs de base avec lesquels nous allons travailler. Et il est important de le comprendre vraiment de cette façon. Nous ne mesurons donc pas les utilisateurs en tant qu'humains, mais en tant que quelque chose qui est défini comme étant plus proche de l'appareil. Maintenant, pour mieux comprendre ce que c'est, nous devons comprendre comment Google Analytics identifie l'utilisateur métrique. Passons à la diapositive suivante, et GA Four utilise quatre méthodes d'identification pour identifier un utilisateur en particulier. Historiquement, c'était beaucoup plus simple qu'aujourd'hui, mais en raison de divers changements législatifs et de méthodes de collecte de contenu de plus en plus strictes. Cela devient de plus en plus compliqué également lorsqu'il s'agit d'identifier l'utilisateur. Historiquement, il s'agissait simplement ce que nous appelions ici ligne numéro trois ou l'élément numéro trois, à savoir l'identifiant de l'appareil. Mais commençons par le tout début. Ainsi, la première méthode d'identification que Google utilise, nous pouvons utiliser, et j' insiste sur le fait que nous pouvons l'utiliser s'appelle l' identifiant utilisateur. Qu'est-ce que c'est ? C'est la capacité que nous pouvons dire au code de mesure de Google Analytics : « Hé, il s'agit d'un identifiant utilisateur ». Veuillez le récupérer et l' utiliser comme identifiant. En réalité, cela signifie que nous devons procéder à la mise en œuvre de telle sorte qu' à chaque accès que nous envoyons à Google Anytix, nous envoyions également cet identifiant utilisateur, et nous devons faire savoir à Google Analytics qu'il s'agit de l' identification de l' Il s'agit donc d'une méthode d'identification. Ensuite, il y en a un second, appelé Google Signals. La façon dont cela fonctionne est une fonctionnalité optionnelle de la quatrième session générale, et elle fonctionne de telle sorte que si, en tant que propriétaire du compte Google, vous autorisez Go to Google à utiliser ces données, Google peut alors créer son propre identifiant d'utilisateur, qui peut également être utilisé pour identifier l' utilisateur dans la quatrième session générale. Il s'agit donc de la deuxième méthode. Le troisième est ce qu' on appelle l'identifiant de l'appareil. Dans la majorité des cas, s'agira de l'identifiant stocké dans le cookie, dont nous savons déjà de quoi il s'agit et comment il fonctionne. C'est de là que peut également provenir l'identification de l'utilisateur. Ensuite, il y a la quatrième, qui s'appelle la modélisation. C'est, je dirais, le plus avancé. Cela fonctionne pour les utilisateurs qui ne sont pas consentants, ce qui signifie qu'ils n'ont pas donné l'autorisation ou le consentement pour être mesurés, mais Google peut toujours suivre cet utilisateur de manière anonyme Voici les quatre manières dont Google peut identifier l'utilisateur et le fait actuellement. C'est assez compliqué. Et maintenant, comment cela fonctionne dans l'interface. Comme il existe quatre méthodes d'identification, nous avons également la possibilité, dans la section GA Admin, le type de méthode d'identification que nous voulons utiliser. Alors laissez-moi vous montrer où il se trouve. Je vais aller sur Google Anytix. ce moment, je suis dans mon compte Google Eytics, et pour vous montrer comment cela fonctionne, dans l'interface, je dois aller dans la section Admin, faire défiler un peu la page vers le bas et passer à ce que l' on appelle le signalement d'identité Si je clique ici maintenant, j'ai deux options comment mesurer les données. Peut-être même plus. Oui, c'est aussi le troisième ici , appelé base de l'appareil. Sur la base des quatre méthodes d'identification disponibles, nous pouvons sélectionner manière dont nous voulons identifier nos utilisateurs. fonction de ce que nous sélectionnons ici, cela affectera le volume d'utilisateurs, que nous mesurerons ensuite dans Google Analytics. L'option la plus large possible est ce que l'on appelle le mélange, qui combine toutes les méthodes d' identification mentionnées ci-dessus que nous avons choisies Les deux, comme l'ID utilisateur, l'ID de l'appareil, puis les données du modèle. Cela permettra de recueillir de loin le plus grand nombre d' utilisateurs ou le nombre le plus proche du nombre réel d'utilisateurs. Si, pour une raison quelconque, vous souhaitez uniquement collecter les données que vous avez réellement collectées de manière à disposer identifiant de l'appareil ou de l'identifiant utilisateur approprié. Donc, qu'il s'agisse des données provenant des cookies ou de ceux ou des identifiants que vous envoyez à Google Ayt, c' est l'option qui vous convient. Vous ne voulez donc voir que les données des utilisateurs à qui vous avez réellement fourni le contenu, et rien n'est modélisé. Vous pouvez également sélectionner la troisième option , conçue sur la base, puis vous ne collecterez que les données provenant des cookies de l'utilisateur depuis les appareils, ou si vous mesurez l'application, l'alternative aux informations stockées dans les cookies. Voici donc les options que nous pouvons avoir. J'utilise le modèle mixte parce que je veux voir le plus grand nombre possible d'utilisateurs que je mesure Mais ça dépend vraiment de toi. Je recommande d'utiliser celui-ci, car c'est ce qui se rapproche le plus que nous puissions avoir en termes de plus grand volume d'utilisateurs que nous mesurons. Il est important de savoir que si vous décidez de passer , par exemple, d'une base mixte à une base observée ou à une base conçue, vous ne modifiez pas les données sous-jacentes, ce qui signifie que vous ne modifiez rien dans ce grand tableau, cela n'affecte que les rapports Si vous décidez de passer de blend it à observed et vice versa, n'hésitez pas à le faire. Gardez simplement à l'esprit que le calcul changera à chaque fois en fonction du volume total d'utilisateurs que vous mesurez. Donc oui, voici la méthode d'identification, puis la façon dont nous pouvons sélectionner le nombre d'utilisateurs que nous allons mesurer en fonction de la méthode sélectionnée. Donc, un peu de théorie, mais pour moi, c' est important et nécessaire pour les leçons à venir. 5. Définition de la session: OK. Les sessions sont une autre des mesures de base avec lesquelles nous allons travailler. Même si Google l' a mentionné plusieurs reprises, avec Google Analytics quatre, il se tourne davantage vers la relation entre l' utilisateur et les événements, alors qu'Universal Analytics était beaucoup plus basé et se concentrait sur les sessions Cela ne signifie pas que la session elle-même a disparu de Google Analytics. Ce n'est pas vrai. Ils existent toujours, sont toujours utilisés et seront utilisés. Et ce que je veux vous expliquer maintenant, c'est quelle est la relation actuelle entre les sessions et l'engagement ? Google répète donc constamment qu'il s'agit de comprendre l' engagement des utilisateurs sur notre site Web et dans les applications mobiles. Donc, tout d'abord, il est important de comprendre que la différenciation de base laquelle fonctionne Google Analytics Four avec laquelle fonctionne Google Analytics Four se situe entre les sessions et les sessions engagées. Quelle est la session, comment elle expire, nous le dirons dans quelques instants, mais pour le moment, nous voulons comprendre ce qu' est une session engagée ou comment Google la définit. C'est en fait assez simple. La façon dont Google définit la session engagée est basée sur les trois conditions. Si l'un d'entre eux est atteint, alors Google dit, hé, alors Google dit, hé, cette session était active, ou c'est quelque chose où je pense que l'utilisateur a suffisamment interagi pour marquer la session comme active Donc, tout d'abord, la session doit durer plus de 10 secondes. Dans ce cas, la session est automatiquement marquée comme active. Le second, même s'il n'a pas duré 10 secondes. Mais cela inclut la conversion, ce qui signifie que vous travaillez dans une entreprise où la conversion peut se produire assez rapidement. Par exemple, je ne sais pas, il suffit que l'utilisateur commence à regarder la vidéo ou à cliquer sur le bouton, ce qui peut bien sûr se produire en 10 secondes . Vous marquez cet événement comme une conversion, puis automatiquement, même si la session dure moins de 10 secondes, elle est marquée comme session engagée. Et la troisième option est que la session n'a pas besoin de durer 10 secondes pour être marquée comme engagée. Si l'utilisateur consulte au moins deux pages de votre site Web ou voit deux écrans dans l'application. Voici donc la définition de la session engagée. Nous travaillerons avec cela assez souvent. Et pour ceux d'entre vous qui connaissent ce qui était bien connu, cela a également un lien très fort avec cela. Et pour le moment, je voudrais vous montrer une chose, à savoir la possibilité, dans l'interface GA, de modifier cette fenêtre temporelle de 10 secondes pour la prolonger si, pour une raison ou une autre, cela vous semble logique Que tu veuilles dire, 10 secondes ne me suffisent tout simplement pas. Je veux le prolonger jusqu'à 30 ou même plus, ou dans un autre cas, vous voulez raccourcir à 5 secondes. Ça dépend de toi. Je ne souhaite pas vous donner de conseils car je ne sais pas de quoi parlent vos sites Web , mais il existe une option. Alors laissez-moi vous montrer où le trouver maintenant. 6. Ajustement de la session: Dedans maintenant. Passons à l'interface GA, et nous devons accéder à la section d'administration. Nous y voilà. Ensuite, je passe aux paramètres des propriétés dans les flux de données où je me trouve déjà. Je dois cliquer ici sur le flux de données que j'utilise dans le cadre de ce cours. Je suis ici Je dois faire défiler un peu la page vers le bas pour modifier cela, et maintenant je dois cliquer sur les paramètres fiscaux configurés, qui se trouvent ici. Encore une fois, attendez une seconde. Maintenant, faites défiler la page vers le bas. Si j'en montre plus, je vais faire défiler l'écran vers le bas, faire défiler écran vers le bas, faire défiler l'écran vers le bas. Je vois actuellement ici ajuster le délai d'expiration de la session. C'est ici que nous pouvons ajuster cela. Je clique sur celui-ci. Et nous y voilà. Nous avons ici deux options. Permettez-moi d'abord de passer à la seconde, qui correspond exactement à ce que nous avons dit, à savoir le réglage du chronomètre, après quoi nous voulons que Google compte la session comme étant active. Nous y voilà. Nous avons les options jusqu'à 60 secondes. C'est à nous de décider lequel nous choisirons. Il s'agit de dire quelle session était engagée. Ensuite, il y a une autre séance, et restons ici une seconde pour expliquer ce que cela signifie. Historiquement, dans Universal Analytics, une session pouvait expirer à certaines conditions . Cela signifie, par exemple, que lorsqu' une source de trafic a changé ou que la session a été redémarrée juste après minuit, si un utilisateur redémarrée juste après minuit, si un utilisateur naviguait sur un site Web aux alentours de minuit, le premier accès après minuit lançait automatiquement une nouvelle session Un tel cas n'existe pas au sein du GA Four et c'est la seule façon dont une session peut expirer, et j'insiste le fait qu'une session peut expirer si l'utilisateur est inactif pendant plus de 30 minutes. Il s'agit de la configuration par défaut ici. Ainsi, peu importe le trafic, le changement de source de trafic ou le fait qu'il arrive à minuit, il s'agit toujours d'une nouvelle session. Donc, 30 minutes, c'est la valeur par défaut. De même, en ce qui concerne le réglage de la durée d'une session engagée, nous pouvons également ajuster la durée totale de la session de 30 minutes à 55 minutes. Je dirais que c' est quelque chose qui devrait être assez raisonnable. Pour que nous considérions que la session a expiré et que la nouvelle a commencé. N'hésitez pas à passer à tout ce qui correspond le mieux à votre entreprise et à vos besoins. Je ne fais que vous montrer les options. La raison pour laquelle nous parlions en ce moment de la session et des sessions d'engagement, sans passer par l' explication détaillée de ce qu'est un utilisateur et utilisateur actif, c'est uniquement pour comprendre ce qu'est la session d' engagement heure actuelle, nous le savons. Nous allons expliquer la différence entre l' engagement et le taux consolidé, puis nous allons revenir à l'explication de ce qu'est un utilisateur par rapport à un utilisateur actif. 7. Taux de rebond et taux d'engagement: Un autre aspect est la métrique, qui est assez souvent utilisée lorsqu'il s'agit d'évaluer des activités numériques, sous le nom d'engagement, comme nous l'avons déjà expliqué dans les vidéos précédentes. Et je voudrais vous expliquer quel est le lien entre le taux d'engagement, qui est nouvellement utilisé, et le taux consolidé officiellement utilisé. En fait, ce n'est pas une grande différence, même s'il est crucial de comprendre certaines des bases. Voyons donc d'abord comment est calculé ce que l'on appelle le taux d'engagement. C'est quelque chose qui est assez utilisé dans de nombreux rapports. Regardons donc brièvement le calcul. C'est en fait assez simple. Supposons donc le scénario suivant. Nous avons au total 100 sessions, dont 45 ont été marquées comme des sessions engagées. Nous savons déjà quelle est la définition d'une session engagée. Donc, si nous allons maintenant calculer le taux d'engagement, c'est simple. Il s'agit d'une session engagée divisée par toutes les sessions, soit dans ce cas 45 divisés par 100, soit 45 %. Ces chiffres me indiquent essentiellement le nombre de mes sessions ou le volume des sessions qui ont réellement interagi avec mon site Web ou mon application mobile. Bien entendu, les critères pour que les sessions soient marquées comme engagées dépendent de la manière dont nous les ajustons critères pour que les . Mais c'est ce qu'il nous apprend. Historiquement, pendant de nombreuses années, une métrique différente était utilisée pour expliquer des informations assez similaires. Cela s'appelait le taux de rebond. En d'autres termes, c'est le volume des sessions qui a rebondi sans aucune autre interaction Il est important de savoir que les critères n'étaient pas exactement les mêmes, car pour que la session soit considérée comme rebondie, y avait qu'un seul critère, que l'utilisateur consulté sur une page n'en voyait qu'une seule, oui La différence fondamentale est donc que les critères sont désormais modifiés de telle sorte que l'utilisateur, s'il passe au moins 10 secondes, ouvre automatiquement une session. C'est donc la différence par rapport au précédent calcul. Quoi qu'il en soit, le taux métrique consolidé existe toujours dans Google et Lytex, nous allons lui montrer qu' il existe toujours Et ce qui est important, c'est de savoir qu'il compte exactement avec les mêmes chiffres. taux d'engagement est donc en fait la version inversée du taux consolidé, soit un moins le taux consolidé Donc, dans notre cas spécifique, que nous avons montré ici, si le taux d'engagement est de 45 %, le taux consolidé est de 1 à 45 % , soit 55 % C'est donc à peu près ainsi que fonctionne le calcul. Maintenant, permettez-moi de passer à l'interface GA pour vous montrer que les deux métriques existent toujours. J'ai préparé ici un rapport personnalisé. Ne t'inquiète pas de ne pas le voir pour le moment ou de ne pas savoir comment j'en suis arrivée là. C'est quelque chose que nous aborderons pendant le cours. Mais je vais vous montrer que la formule que je vous ai montrée fonctionne réellement. J'ai donc créé un rapport simple sur les sources de trafic ici, dont la dimension est ici. Direct non, Google Organic et Google CPC, etc., en sont les valeurs, et je modifie leurs trois statistiques Sessions, taux consolidé et taux d'engagement. Comme vous pouvez le constater, si nous additionnons le taux consolidé et le taux d'engagement, nous obtiendrons exactement 100 % pour chaque ligne. Ce n'est donc qu'une question d' interprétation de cette métrique, alors qu'historiquement, nous avons essayé d' avoir un taux consolidé aussi bas que possible. Et maintenant, nous essayons d'avoir un taux d' engagement aussi élevé que possible. Cela revient donc plutôt à passer au positif, ce qui fonctionne normalement dans le monde. Cela fonctionne de manière à augmenter les valeurs des métriques, et non à les diminuer. Quoi qu'il en soit, ce sont à peu près les mêmes informations qu'il nous fournit. L'un n'est que la valeur inversée d'un autre, mais les deux existent toujours N'oubliez pas que les critères permettant de marquer une session comme session annulée ou session désormais active ont changé La différence fondamentale est qu'il suffit de passer 10 secondes sur le site Web pour passer 10 secondes sur être marqué comme une session d'engagement, alors qu'historiquement, le temps n'avait pas d'importance Il est donc important de le savoir. 8. Utilisateurs actifs et utilisateurs: B. Nous savons donc déjà comment Google Analytics 4 identifie l'utilisateur, ce qu'est la définition de session et ce qu'est l'engagement et la session d'engagement. Nous abordons l'un des derniers indicateurs fondamentaux que nous utiliserons pendant le cours, savoir la différence entre les utilisateurs actifs et les utilisateurs. C'est donc ce que Google utilise actuellement dans de nombreux rapports standard. Il est donc important de connaître la différence. Dans la plupart des cas où cela est possible, Google essaie d'utiliser les utilisateurs actifs, ce que vous pouvez voir, par exemple, en ouvrant simplement le rapport d'acquisition de base et en accédant à l'aperçu. Et par exemple, si je clique sur Acquisition d' utilisateurs et que je fais défiler la page un peu vers le bas, je vois ici une métrique indiquant le nombre total d'utilisateurs. Qu'est-ce qu'il est important de savoir, quelle est la différence ? Il y a toujours plus d' utilisateurs au total que d'utilisateurs actifs. Et la différence réside dans le fait que les utilisateurs actifs sont ceux qui ont eu au moins une session engagée. Donc, et je vais le répéter encore une fois. Les utilisateurs actifs sont ceux qui ont eu au moins une session active. Nous savons déjà ce qu'est une session engagée. Cela a donc également une incidence sur la différence entre les utilisateurs actifs et les utilisateurs. Et juste pour vous montrer qu'il y a toujours plus d'utilisateurs au total que d'utilisateurs actifs, j'ai créé un simple rapport personnalisé. Ne vous inquiétez pas pour le moment, si vous ne savez pas comment j'en suis arrivé là, car c'est quelque chose que nous expliquerons plus tard dans le cours. J'ai donc ici une dimension simple, qui est le mois, et j'ai deux indicateurs, nombre total d'utilisateurs et le nombre d'utilisateurs actifs. Comme vous pouvez le constater, au total, il y avait environ 22 000 utilisateurs au total, alors qu'environ 18 000 d' entre eux étaient actifs Nous savons donc maintenant quelle est la différence entre les deux. Les utilisateurs actifs sont ceux qui ont eu au moins une session active pendant la période sélectionnée, tandis que le nombre total d'utilisateurs est l' ensemble des utilisateurs que Google Analytics F a pu identifier. Oui, c'est la différence entre les utilisateurs actifs et le nombre total d'utilisateurs. 9. Mesure du temps: Mais alors que nous commençons à comprendre les principes fondamentaux de la façon dont Google Analytics mesure et collecte les données, nous passons à autre chose qu'il est important de comprendre, à savoir l'engagement ou quelque chose que Google est en train de modifier en ce moment , la façon dont il présente les données, et il s'agit de la mesure du temps, ou alors dans Google Analytics, qui se trouve sous le nom de comme le temps d'engagement moyen passé sur la page, pendant la visite ou par utilisateur. Donc, un peu d'histoire pour mieux comprendre comment on le mesurait autrefois, je veux dire, à l'époque et comment on le mesure aujourd'hui. Voyons comment cela fonctionnait auparavant sur cet exemple particulier lorsqu'un utilisateur consultait quatre pages au cours d'une session. Et c'est ici. À 9 h exactement il a vu la page numéro un, 5 minutes après la page numéro deux, 9 h 10, la page numéro trois, 20 minutes plus tard, page 4, puis il y est resté 5 minutes de plus et a quitté la Et la séance s'est terminée. La façon dont la mesure fonctionnait auparavant était d'envoyer l'horodatage, qui est la représentation de l'heure uniquement à chaque page vue. C'était donc le fondement de la mesure. Qu'est-ce que cela ferait en réalité, quelque chose comme ça ? Il mesurerait le temps passé sur la première page en 5 minutes, car il soustrairait à la page l' horodatage de la consultation de la page numéro deux, qui était 9h05, et soustrairait l'horodatage collecté lors de la visualisation qui était 9h05, et soustrairait de la première Il est donc 9 h 05 moins exactement neuf, soit 5 minutes. De même, pour la page numéro deux. page numéro trois a été chargée à 9 h 10 moins 9 h 05, donc encore une fois, 5 donc encore une fois, Et puis pour la page trois, qui est la dernière avec le temps mesuré. J'insiste sur le fait que le temps passé sur la page numéro trois serait de 9 h 20 moins 9 h 10, soit exactement Comme je l'ai dit, le seul moment où l'horodatage a été envoyé était celui où la page a été chargée, ce qui signifie qu'en fait, même l'utilisateur a passé 5 minutes sur la dernière page, puisqu'il n'y a pas d'autre horodatage, le temps mesuré sur la page quatre dans Google Analytic C'est ainsi que la réalité fonctionnait autrefois. La durée totale de la séance serait de cinq plus cinq plus cinq , soit 10 minutes. Vous voyez donc probablement déjà à quel point la métrique de mesure du temps était imparfaite ou incorrecte la métrique de mesure du temps et à quel point elle était éloignée de la réalité Permettez-moi donc d'illustrer le problème. Supposons que le premier scénario que nous montrons suppose que l'utilisateur passe tout son temps sur le même domaine, n'est-ce pas ? Ce qui n'est pas la réalité. Nous savons comment nous nous comportons tous. Nous avons plusieurs onglets ouverts, nous avons des notifications, nous passons donc constamment d'un onglet à l'autre. Supposons donc que le scénario qui s'est produit en réalité soit quelque chose comme ça. Il ne s'agissait donc pas d'un flux direct à travers un domaine. Mais l'utilisateur passait de l'un à l'autre. Supposons que c'était comme ça. À 9 heures, j'ouvre la page depuis mon domaine, puis 3 minutes plus tard vais sur Google, je recherche quelque chose, fais autre chose, puis je reviens à la page numéro deux, cinq plus neuf Encore une fois, après 2 minutes, je suis allée lire un article de blog et je reviens à 9h10 Et encore une fois, quelques minutes plus tard , allez, par exemple, sur Amazon, faites quelque chose là-bas, puis revenez au domaine d'origine. C'est donc probablement quelque chose qui se produit assez souvent et qui est une réalité. Mais la façon dont nous mesurons le temps est très éloignée de cela, n'est-ce pas ? Parce qu'il ne s'agissait que de prendre en compte la visualisation effective ou le moment de visualisation et de chargement de la page et de mesurer le temps. C'était donc loin de la réalité, non ? C'est pourquoi le temps, en tant que métrique , était essentiellement destiné à empêcher les gens de comprendre ce qui se passe réellement Et comme vous l'avez dit, Google se tourne de plus en plus vers l'engagement. De plus, la façon dont la mesure du temps est actuellement effectuée a été complètement remaniée et refaite dès le début, et elle est beaucoup plus proche de la Et c'est quelque chose que nous allons montrer sur cette diapositive. Supposons donc exactement le même scénario. De plus, je suis déjà en train de décrire qu'avec ce flux, l'utilisateur passe très probablement d'un domaine à l'autre, en passant plusieurs fois jusqu'à ce que le tout dernier quitte la page. Ce qu'il est important de retenir pour le moment, c'est que ce qui a changé avec Google Analytics 4 est quelque chose que nous allons répéter à quelques reprises au cours, à savoir qu'il s'agit actuellement d'une mesure basée sur des événements. Cela signifie également pour la mesure du temps que dans l'analyse universelle, le seul moment où l'horodatage était envoyé était au moment de la consultation d'une page, alors qu'il est maintenant envoyé avec chaque événement, c' est-à-dire chaque fois que vous mesurez quelque chose et qu'il y a un tas d'événements que Google envoie automatiquement en ce moment à votre Google Analytics compte tel que le fait de faire défiler la page, de remplir, par exemple, le formulaire , de télécharger le PDF, etc. Il existe bien d'autres événements avec lesquels Google Dan peut calculer le temps passé sur le site Web. Et il est important de savoir également qu'il existe un événement spécifique, qui change la donne en matière de mesure du temps, et c'est ce matière de mesure du temps, et c' que l'on appelle l'événement de déchargement, qui est envoyé à votre compte Google Ayt chaque fois que l'onglet est inactif Il est donc soit inactif et l'utilisateur n'est plus là, soit la page a été fermée en appuyant sur le bouton x de l'onglet. C'est donc quelque chose qui est beaucoup plus proche de la réalité. Donc, si je devais expliquer combien de temps serait réellement mesuré actuellement dans Google et Lytic Four, ce serait quelque chose comme ça J'ai vu ou l'utilisateur a vu la page numéro un à 9h00. Et puis 3 minutes plus tard, il est parti dans un domaine complètement différent , en l'occurrence Google Com. Au moment où l'utilisateur quitte l'onglet actif ou signifie que cet onglet est inactif dans le navigateur, Google envoie automatiquement l'événement « Hé, cette page n'est plus active ». Ainsi, à 9 h 03, un événement est envoyé à Google Analytics selon lequel cette page n'est plus active à l'heure précise Ainsi, pour la première page ou le temps passé sur la page temps dit d'engagement serait mesuré à 3 minutes. même pour le reste des pages Il en va de même pour le reste des pages : chaque fois qu'un utilisateur quitte le domaine d'origine pour se rendre ailleurs, le temps est envoyé aux serveurs de Google Analytic, puis utilisé pour traiter le temps d' engagement total Comme vous pouvez le constater, la mesure actuelle est beaucoup plus proche de la réalité et, comme nous l'avons dit, historiquement, le temps passé sur la dernière page était toujours nul car aucune autre page n'était vue. Mais à l'heure actuelle, comme je l'ai dit, l'événement de déchargement, qui signifie que la fermeture de l'onglet est également envoyée, est également une mesure très précise du temps passé par l'utilisateur sur la dernière page Si nous avions un exemple précédent ou le même, mais avec une méthode différente de mesure du temps. Dans la version précédente de Google Analytics, le temps total passé était de 20 minutes, ce qui n'est pas la réalité, alors qu'ici, ce qui n'est pas la réalité, alors qu'ici, ce serait comme trois plus deux, soit cinq plus cinq, dix plus cinq minutes supplémentaires, mais c'est un moment vraiment efficace lorsque l'utilisateur interagit avec le contenu de votre site Web. Alors oui, ça y est. J'espère que c'est assez clair. À partir de maintenant, avoir le temps comme indicateur est une chose très précieuse par rapport à ce qu'il était auparavant. Il est important de se rappeler que l'horodatage, signifie envoyer efficacement l'heure actuelle, est pas seulement envoyé au moment de la consultation d'une page, mais nous aimons tous les événements qui se produisent sur votre site Web, y compris les événements que Google envoie automatiquement, tels que le défilement ou les événements de déchargement, c'est-à-dire la fermeture du robinet, c'est-à-dire la fermeture du robinet ce qui représente le simple fait de ne pas être actif. Oui, c'est ainsi que le temps est mesuré en ce moment. 10. Éléments de base de l'interface: B. Merci. C'était une théorie. Il est temps d'accéder enfin à l'interface et de voir tout ce qu'elle contient. Je ne vais donc pas le prolonger, allons-y directement C'est bon. Faisons la présentation de Google Analytics pour Interface. Je vais vous montrer comment utiliser l'interface du compte de démonstration de Google Analytics Mandie, auquel vous avez tous également créé un lien dans les ressources de cette leçon, et vous pouvez également la trouver de la même manière que moi Il vous suffit donc d'accéder au compte de démonstration de la boutique de produits Google for GA. Et tu devrais voir ce lien. Comme je l'ai dit, vous l'avez comme ressource de cette leçon. Si vous pouvez faire défiler un peu ce site Web vers le bas, cliquez simplement ici et vous devriez être automatiquement redirigé vers le compte de démonstration de GA Four. Nous y voilà. Voilà à quoi ça ressemble. La première chose que je tiens à souligner avant de passer au rapport lui-même, c' est qu'il n'y a pas si longtemps ce que l'on appelait autrefois « conversion » dans le secteur de l'analyse numérique pendant une vingtaine d'années secteur de l'analyse numérique a récemment été renommé «   événements clés ». Alors, s'il vous plaît, gardez cela à l'esprit. Puisque dans les nombreuses vidéos suivantes, j'utilise le terme conversion et taux de conversion et désormais, dans les quatre parties de l'Assemblée générale où il se trouvait auparavant, ce que l' on appelait conversion est désormais appelé événement clé. N'oubliez pas qu'il faut simplement essayer de convertir le mot correspondant à l'événement clé et vous saurez ce que j' essaie de vous montrer. Nous y voilà. Je vais maintenant ignorer cette partie juste pour vous montrer à quoi elle ressemble. côté, cela ressemble beaucoup à ce que nous avions habitude de faire avec l'analyse universelle, mais légèrement différent. C'est ce que nous avons comme première chose. Vous constaterez peut-être que si vous survolez simplement le volet de gauche, il apparaîtra et vous montrera un peu plus de ligne C'est quelque chose avec lequel nous interagirons assez fréquemment. Et c'est ainsi. Chaque fois que vous cliquez sur la page d'accueil, vous verrez un peu comme le tableau de bord de gestion devant vous indiquant, selon ce que pense Google, l'indicateur le plus important concernant vos clients et le comportement des utilisateurs sur votre site Web. Voilà donc à quoi ça ressemble. C'est un peu comme l'ensemble des rapports qui sont disponibles plus en détail dans les onglets suivants disponibles ici. Mais c'est comme ça . Cela vous montre qu'au cours de la dernière période, qui dans ce cas correspond aux sept derniers jours, cela peut être changé en n'importe quoi ici. Vous aviez ou Google avait 17 000 utilisateurs qui ont participé à 20 000 événements et ainsi de suite, beaucoup d'autres indicateurs. N'oubliez pas qu'il ne s'agit que d'une présentation de l' interface elle-même et l'utilisation très détaillée du reste de l'interface se trouve dans les prochaines vidéos. Voilà donc ce qu'il y a ici. Ce n'est pas grand-chose que nous pouvons faire ici sur ce premier écran d'accueil car la plupart des éléments ou des clics d'interaction, qui se trouvent ici, par exemple, ici, afficher, commerce électronique ne font que nous rediriger vers l'un des sur le commerce électronique ne font que nous rediriger vers l'un des rapports disponibles plus loin Voici donc ce qu'il y a ici. Laissez-moi vous montrer les autres parties de l'interface. Si je clique maintenant sur les rapports, je verrai la première copie des données les plus détaillées. Permettez-moi de vous montrer la première chose je voudrais vous expliquer, que je pense que vous utiliserez beaucoup et très souvent, ce qui est normal, à savoir comment utiliser la plage de dates ou comment modifier la plage de dates puisque l'analyse consiste principalement à comparer. L'élément est donc tout à fait à droite. C'est assez intuitif. vous suffit de cliquer dessus sélectionner facilement la période que vous souhaitez consulter. Disons du 4 août au 24 août. Si je clique ensuite sur Appliquer, j'attendrai une seconde ou deux et toutes les données. Nous changerons en me montrant uniquement les chiffres pour la période sélectionnée. Voici comment utiliser la plage de dates. C'est assez simple. Chose importante, bien entendu, tout comme l'examen de la période de données sélectionnée ne nous apprend pas grand-chose lorsque l'on pense aux données. Cela s'applique à tous les types de données que nous examinerons et examinerons. L'important est de toujours le comparer à quelque chose. Comment s'y prendre. C'est assez caché, pour ainsi dire, sur le premier côté, parce que si vous voulez comparer la date initialement sélectionnée, vous devez faire défiler la page un peu vers le bas et nous avons ici la case à cocher dans laquelle vous devez d'abord cocher la comparaison, puis exactement comme dans le cas précédent, vous pouvez sélectionner la période de comparaison. Il y en a donc un bon nombre qui comparent automatiquement la période d'origine avec la période d'origine. Comme vous pouvez le constater, cela ressemble à la période précédente, même période l'année dernière, période précédente ou à la période personnalisée, ce que je recommande vivement de faire. Je vais vous expliquer dans un instant pourquoi, mais juste pour vous montrer que la comparaison des plages de temps fonctionne. Si je clique maintenant sur le bouton Appliquer et que j'attends une seconde, nous pouvons maintenant voir qu' il y a également une ligne pointillée Il est apparu ici sous l'original. J'espère donc que c' est assez clair. En outre, il y a un changement dans les statistiques qui nous permet de voir si une métrique particulière, par exemple, dans ce cas, les utilisateurs actifs a changé de plus de 6,3 % heure actuelle, il indique la manière ou cette façon de présenter les données, nous amène à raconter ce qui a changé de manière positive ou négative. Voici donc comment utiliser la comparaison des dates. Il y a une chose que je voudrais souligner. Permettez-moi d'abord de minimiser cet onglet de gauche, afin que nous puissions voir un peu plus de données, et c'est ainsi que nous les comparons. Cela peut sembler très simple, mais je constate encore assez souvent que les gens ne font tout simplement pas la même concordance avec l'interprétation parce qu'ils ne comparent tout simplement pas les données correctement Qu'est-ce que je veux dire ? Ce qui arrive assez souvent, c'est que les gens choisissent une période de temps assez courte. Disons que j' aimerais comparer les données du lundi au jeudi. Désolé, je dois annuler la comparaison. Supposons donc que j'aimerais examiner les données du lundi au jeudi, disons. Je vais cliquer sur Appliquer, et je vais voir quatre données 0.0, ce qui est normal et normal. Ce que les gens font souvent, c'est que s'ils commencent à comparer les données, ils sélectionnent la période précédente, qui correspond à cette période, celle-ci. Ils sélectionnent Appliquer. Bien entendu, les données apparaîtront, mais l'échec typique est que nous ne comparons pas les mêmes jours. N'oubliez pas que chaque fois que vous effectuez la comparaison, essayez de la comparer de manière à ce que vous puissiez la comparer, car elle était disponible ici, comme la période précédente, qui compare les mêmes jours de la semaine. Parce que je peux imaginer que dans de nombreux cas, il peut y avoir une saisonnalité même pendant le week-end, surtout si vous êtes dans le secteur du commerce électronique je suis sûr à 100 % que les dates du lundi et commercial, je suis sûr à 100 % que les dates du lundi et du jeudi sont vue commercial, je suis sûr à 100 % que les dates du lundi et du jeudi sont bien meilleures. Alors, par exemple, si je pouvais comparer ainsi avec le vendredi, ATL au dimanche, n'est-ce pas ? Donc, c'est comme faire de bon sens en essayant de comparer des pommes avec des pommes. N'oubliez donc toujours comparer des pommes à des pommes et de ne pas confondre les données, ce qui sera acceptable en termes de Je compare quatre jours à quatre jours, mais ces quatre jours ne sont pas les mêmes dans les deux cas C'était donc le premier élément de l'interface générale, qui consiste à savoir ce que tout se passe ici et comment travailler avec les plages de dates. 11. Rapport en temps réel: La deuxième partie des fonctionnalités de base de l'interface, je veux vous montrer, est assez souvent utilisée, même si nous ne pouvons pas effectuer beaucoup d'analyses. C'est ce qu'on appelle le rapport en temps réel. Je vais donc recommencer, passant de l' onglet d'accueil aux rapports. Je vais attendre une seconde. Et comme je le vois ici, si je fais défiler la page jusqu'en haut, j'y vois le rapport en temps réel. Alors laissez-moi cliquer dessus. Je vais maintenant le minimiser, afin que nous puissions voir la plus grande partie du rapport. Comme vous le savez probablement, et j'espère que cela va de soi , nous surveillons ce qui se passe sur notre site Web en temps réel, c'est-à-dire actuellement. J'espère que vous connaissez tous la carte du monde. Nous pouvons voir quelle partie du monde enregistre actuellement le plus grand volume de trafic à venir. Vous pouvez passer du temps avec elle, simplement glisser-dessiner et jouer avec la carte autant que vous le souhaitez. Comme nous pouvons le constater, la majorité du trafic provient probablement actuellement de l'Inde, et nous parlons notamment du compte GA Four pour le magasin de produits Google, puis probablement des États-Unis, quelque chose de Dubaï et d'Istanbul. Au total, cela signifie qu'il y a eu 50 personnes au cours des 30 dernières minutes, désolé, des utilisateurs, des personnes. Nous ne sommes pas si proches lorsqu' il s'agit de mesurer le nombre de personnes et les neuf utilisateurs actifs au cours des 5 dernières minutes. Vous pouvez également voir la chronologie à partir du moment présent et s'étendre sur 30 minutes plus tard, et vous pouvez zoomer ou dézoomer autant que vous le souhaitez sur la carte. Comment et quand utiliser ce rapport. Cela a du sens ou il n'y a que quelques scénarios où cela a du sens. Permettez-moi de vous donner deux exemples. Tout d'abord, supposons que vous lancez votre site Web dans le nouveau pays et que vous souhaitiez voir si la mesure fonctionne correctement. C'est donc exactement l'endroit juste après le lancement où vous pouvez voir si vous observez le nouveau trafic en provenance du nouveau pays. C'est l'un des scénarios que j' utilise parfois lorsque nous lançons quelque chose de nouveau, puis il y en a un deuxième. Ce qui est plus détaillé. Et quand je fais défiler un peu la page vers le bas, il y a à nouveau l'ensemble des rapports présentant les données en temps réel et celui qui contient des informations similaires, je dirais que le cas d'utilisation raisonnable sur le plan commercial est celui appelé ici, qui concerne les événements clés ou les événements en général. Ce que cela signifie en fait que, comme nous l'avons dit, GA quatre est principalement une mesure basée sur des événements. Par exemple, si vous commencez à mesurer quelque chose de nouveau, supposons un nouvel événement très spécifique et que vous venez de le configurer Vous souhaitez vérifier si les données circulent vers les serveurs de Google Analytic et si l' action que vous souhaitez mesurer est réellement collectée C'est exactement l'endroit où il faut le chercher. Ainsi, si quelque chose de nouveau ou un nouvel événement apparaît, vous pouvez simplement vérifier brièvement si le nouvel événement est apparu, par exemple ici, parmi les événements déjà mesurés. Donc, si vous cliquez sur un événement spécifique, vous pouvez voir plus de détails sur les événements. Nous aborderons les paramètres de l'événement plus tard dans le cours. Mais je partage avec vous l'exemple où il faut vérifier si quelque chose de nouveau, ce que vous voulez mesurer, est réellement mesuré. Voici donc le rapport en temps réel tel que défini. Vous ne pouvez pas effectuer une grande partie des analyses. Cela ressemble plus au débogage ou à la vérification si vous lancez quelque chose de nouveau, il est déjà en cours de mesure Voici donc un aperçu en temps réel. 12. Granularité de la plage temporelle: C'est bon. Une autre fonctionnalité de base que nous allons montrer est l'utilisation de la granularité des séries chronologiques Laissez-moi vous expliquer ce que c'est. Je dois consulter les rapports qui présentent les données sous forme de séries chronologiques. L'un des meilleurs exemples est donc celui où je vais passer aux rapports sur le cycle de vie et disons à l'équisition du trafic Nous voilà donc, encore une fois, en train de minimiser le pas de gauche, et ce que je veux dire, c'est ce simple menu déroulant, où nous pouvons choisir la granularité de la série chronologique Il se règle sur le jour, la semaine ou le mois. Je crois que c'est également assez explicite, mais beaucoup de gens oublient de l'avoir là. Ce qu'il fait réellement ou ce que cela signifie réellement. Une fois que vous avez tracé une certaine période, supposons que je n' ai ici que quatre jours, il est logique d'avoir la granularité quotidienne Mais que se passera-t-il si, par exemple, je prolonge ce délai jusqu'à 12 mois, et que je trace les données ? Si je m'en tiens à la granularité quotidienne, vous voyez qu'il est assez difficile de lire les données, il est logique de modifier la granularité Si je dois changer de semaine, bien sûr, cela devient un peu plus lisible, mais il y a quand même un peu de haut en bas, ce n'est pas si facile à lire. En fait, par exemple, la granularité mensuelle lorsqu'on examine les données de l'année entière est quelque chose qui est, bien entendu, raisonnable C'est la petite fonctionnalité. Il a été lancé récemment, même si GA four est sur le marché depuis près de quatre ans. Mais ça, c'est assez nouveau. C'est l'une des fonctionnalités que je tiens à vous demander d'utiliser. Utilisez-le à bon escient, bien sûr. Mais je crois que ce qu'il fait est assez simple. La deuxième chose que je voulais montrer, qui a également été lancée récemment , est la possibilité de voir le total des données. Comme vous pouvez le constater, le fonctionnement par défaut des quatre rapports GA signifie que si vous ouvrez un rapport, par exemple, comme je le fais maintenant, il s'agit de l' acquisition de trafic qui nous indique les sources de trafic les plus populaires. Il présélectionne automatiquement les cinq premières lignes et les trace dans un graphique. Pour moi, ce n'est pas très utile lorsqu'il s'agit d' analyser les données, car la première chose je veux voir, c'est de savoir quels sont les totaux. Grâce à Google Almighty Engineers, nous avons enfin cette fonctionnalité. Il suffit de décocher la répartition des différentes lignes du trafic et de cliquer sur les lignes du tracé Si nous attendons une deuxième huile, nous ne voyons que les totaux, ce qui nous permet digérer plus facilement les données dont nous disposons Au cas où nous voudrions simplement comparer certaines sources de trafic les unes à côté des autres. Bien entendu, nous ne pouvons sélectionner que deux d'entre elles, la recherche organique directe et la recherche organique finale, ce que je vais faire. Si je fais défiler l'écran vers le bas, je vois les deux totaux, ainsi que la répartition détaillée Bien entendu, il est possible de masquer les totaux et de ne voir que les deux d'entre eux sélectionnés, afin que vous puissiez comparer, si cela a du sens, uniquement les deux lignes sélectionnées pour la métrique en question, qui dans ce cas, sont des sessions Ouais. C'était un autre élément des éléments de base en ce qui concerne l'utilisation de l'interface. 13. Dimension primaire et deuxième: Et continuons en montrant un autre élément de l' utilisation de l'interface GA Four. Nous en restons donc au rapport sur l'acquisition de trafic et nous allons montrer comment travailler avec les dimensions principale et secondaire. Donc, à partir de maintenant, utilisons intentionnellement le libellé des dimensions primaire et secondaire. Qu'est-ce que c'est ? Si vous entrez un rapport dans l'interface GA 4, et je parle des rapports par défaut, qui se trouvent ici, vous avez toujours présélectionné 11 dimensions Google considère comme la plus importante. Ce n'est pas toujours le cas, et ce ne sera certainement pas le cas pour nous tous, car chacun d'entre nous essaie de résoudre une entreprise légèrement différente, un site Web légèrement différent et scénarios d'utilisation légèrement différents que nous essayons de comprendre. Le fait est que nous avons la possibilité de sélectionner une dimension différente, pas seulement la dimension présélectionnée. Nous avons donc actuellement ici un regroupement des canaux de trafic utilisés par Google et un regroupement d'une manière ou d'une autre dans des compartiments plus larges Ainsi, par exemple, si vous souhaitez le modifier, il suffit de cliquer ici dans le menu déroulant Vous voyez qu'il y a deux, quatre, huit, huit ou neuf autres dimensions que nous pouvons utiliser. Mon support préféré est donc appelé support source de session, qui me fournit une ventilation un peu plus détaillée. C'est ce que l'on appelle changer dimension et toutes les métriques sont recalculées et modifiées en conséquence Ce que je veux également vous montrer, c'est que le fait de n' avoir qu'une seule dimension ne suffit pas à chaque fois, car nous voulons voir une ventilation un peu plus détaillée. Comment faire ça. Encore une fois, c'est assez facile. Tout ce que nous avons à faire est de cliquer sur ce bouton plus, puis nous avons la possibilité d'utiliser une dimension secondaire. Comme vous pouvez le constater, il y en a beaucoup si nous le faisons simplement en cliquant ici ou si le filtrage de texte fonctionne également ici. Nous avons donc ici le support source de session, juste pour vous montrer comment fonctionne la dimension secondaire. Je vais utiliser quelque chose qui est probablement assez facile à comprendre en tant que dimension, à savoir le pays. J'ai tapé le pays, je le vois ici. Et lorsque je clique ici, si nous attendons une seconde, nous voyons que chaque canal, chaque canal trafic, utilisé dans ce cas par le support source de session Dimension, est également ventilé par pays. Comme nous pouvons le constater maintenant, le rapport comporte beaucoup plus de lignes. Auparavant, il y en avait environ 300. Cela fait maintenant plus de 2000 ans, j' espère que vous comprenez tous pourquoi cela s'est produit car nous avons utilisé la dimension secondaire qui nous a aidés à décomposer les données à un niveau plus détaillé. Cette technique peut être utilisée dans la majorité des rapports par défaut disponibles dans le reste de l'interface. Il s'agissait de savoir comment utiliser les dimensions primaire et secondaire. 14. Quoi en matière d'analyses: premières choses d'abord Analytics n'est rien d'autre qu'une façon de penser. Chaque analyse est aussi bonne que son hypothèse ou sa question. Vous avez demandé. Avant de plonger dans les données, les très bonnes caractéristiques hors analyste sont sceptiques, ce qui signifie qu'ils font des nombres très fins à partir de points de vue multiples. Deuxièmement, vous devez percevoir les données dans le contexte dans la deuxième leçon, avec l'explication du taux de rebond élevé et la page de contact ou d'information. C' est exactement ce que je veux dire. Le contexte est quelque chose que je vais souligner deux fois plus vos prochaines leçons. Un autre est que nous ne mesurons pas la réalité parce que nous mesurons les navigateurs et nous ne pouvons pas tout mesurer à G A. Par cela, je veux dire que nous ne pouvons pas mesurer les informations P II telles que le nom, le prénom, email téléphone et numéro d'identification national. Cela se produit recevra un message d'avertissement de Google avec un certain laps de temps pour le réparer . 15. GA4 - configuration de base: Bien, commençons par la première étape avec Google Analytics, qui consiste à créer le compte. Pour ce faire, nous devons d'abord nous connecter à Google, à n'importe quel compte Google Analytics que vous possédez. Et puis nous devons cliquer sur la section d'administration. ce moment, je suis dans mon compte Google Analytics qui est en train de calibrer. Et l'endroit où nous pouvons créer une propriété Google Analytics se trouve exactement ici. Nous regardons donc ce bouton, crée une propriété. Donc, en cliquant ici, c'est assez facile à faire. Donc, tout d'abord, nous devons nommer la propriété, alors n'hésitez pas à utiliser quelque chose de raisonnable. Il vous est donc facile de reconnaître de quel compte il s'agit. Je vais donc le nommer ainsi. Ensuite, la deuxième chose que nous devons sélectionner comme fuseau horaire, qui dans mon cas est le chèque. Oui. Et si votre site Web ou votre entreprise comporte également une partie commerce électronique, cela signifie que vous vendez réellement quelque chose sur le site Web. Veuillez également sélectionner une devise, qui dans mon cas serait une couronne à carreaux. Je ne vends rien, mais juste pour des raisons de configuration, je vais le sélectionner. Et puis nous aurons ici des options avancées. Il n'existe en fait qu'une seule option qui consiste à créer la propriété Universal Analytics. Mais comme il se couchera, il se couchera le 1er juillet 2023, ce qui est également écrit ici. Cela n'a pas beaucoup de sens de le faire. Alors cachons-le à nouveau. Cliquez sur l'étape suivante. L'étape suivante, une fois si basse, lors de la création GA pour le compte est d'avoir ceci, ces cases à cocher à sélectionner, en fait cela ne vous convient pas. Donc, si vous voulez, n' hésitez pas à sélectionner la taille de votre entreprise ou votre intention d' utiliser Google Analytics. Mais si vous sautez cela également, rien ne se passera. Je vais donc ignorer cela. Et pour l'instant, nous avons la dernière chose à faire pour créer un GA pour le flux de données , à savoir une plate-forme. Nous avons trois options : Web, application Android et application iOS. Et comme nous allons nous concentrer principalement sur la mesure du site Web, je sélectionne également une plateforme Web. L'étape suivante consiste à saisir l'adresse URL du site Web, qui dans mon cas serait www point Bible, mais c'est nul. Cela le voit. Et puis le nom du stream. Supposons que je l'appelle ce flux de données de cours. N'oubliez pas qu' une fois que vous avez créé un flux, il n'est pas possible de le renommer. Essayez donc de trouver quelque chose de raisonnable ne pas avoir à recommencer à zéro. La dernière chose à faire lors de la création d'un flux de données concerne l' amélioration des mesures. C'est quelque chose de nouveau. Ce que GAL4 apporte, qui permet de suivre automatiquement un peu plus que le Phaedrus, c'était le cas d' Universal Analytics. Comme nous pouvons le voir ici. Nous pouvons choisir si nous voulons faire glisser automatiquement quelques éléments de plus en plus, à savoir des parchemins, des liens sortants. Désolé, je vais travailler. clics sortants suivent automatiquement la recherche sur le site, l'engagement vidéo et les téléchargements de fichiers déposés. N'hésitez pas à l'activer. Au moins, vous pouvez voir ce que le GAL4 peut collecter automatiquement pour vous. Et lorsque nous cliquons sur une configuration de cette mesure d' amélioration, il est possible de la désactiver. , chaque mesure améliorée ici est Comme je l'ai dit, chaque mesure améliorée ici est, n'hésitez pas à la laisser là. Au moins, vous pouvez voir notre G54. Collectez automatiquement pour vous. Un peu plus d' informations sur chaque rouleau d'alignement. Maintenant, par défaut , il envoie l'événement chaque fois que l'utilisateur fait défiler 90 % de chaque page. Ce n'est pas le meilleur, mais au moins il rassemble quelque chose. Et ne vous inquiétez pas, nous vous montrerons dans la suite de la configuration comment améliorer cela. Ensuite, il y a un clic sortant qui envoie l'événement à Google Analytics chaque fois un utilisateur clique sur le lien qui le redirige hors de votre domaine. Ensuite, il y a une recherche sur le site, qui collecte automatiquement les données issues de la recherche sur le site. Si vous avez un tel moteur sur votre site Web, qu'entend-on par recherche sur le site ? Laisse-moi te montrer. J'irai par exemple sur amazon.com, et c'est ce que j'entends par moteur de recherche du site. Permettez-moi donc de taper par exemple iPhone ici. Et la façon dont elles sont collectées sur 95, peut-être 99 % des sites Web, c'est que chaque fois que vous tapez une requête, elle est automatiquement affichée dans l'adresse URL après un paramètre, qui dans ce cas est montré ici. Comme vous pouvez le voir, j'ai tapé iPhone. Et dans l'URL, l'adresse se trouve après le paramètre k, ce qui signifie que k est égal, k est égal à iPhone. C'est donc ainsi que vous, Google Analytics, pouvez collecter cela. Donc, dans un cas hypothétique, si Amazon créait également une AG pour immobilier et souhaitait que ses sites soient collectés. Il leur suffit de vérifier si leur périmètre est également sélectionné ici, ce qui n'est pas le cas, car il existe un ensemble de cinq paramètres. Quels sont les paramètres les plus utilisés sur le site Web. Mais le souhait d'Amazon n'existe pas. Donc, si c'est également votre cas, afin que vous ne voyiez pas déjà ce paramètre de recherche ici. N'hésitez pas à taper, mettez simplement une virgule. OK, et c'est tout. Ou nous pouvons aussi le supprimer, vivre ou simplement k et cela fonctionnerait également. Donc, ça y est. Ensuite, il existe un engagement vidéo duquel chaque fois qu'un utilisateur interagit avec votre vidéo YouTube intégrée, il envoie également des données sur la façon dont les utilisateurs consomment le contenu vidéo. Et la dernière chose disponible en tant que mesure avancée ou mesure améliorée, si vous le souhaitez, concerne le téléchargement du fichier. Encore une fois, chaque fois qu'un utilisateur clique sur les fichiers connus tels que le fichier PDF ou un format vidéo. Il envoie automatiquement des données à Google Analytics à ce sujet. Voici un peu plus d'informations sur la mesure améliorée. Je vais donc cliquer maintenant, enregistrer ici et créer un flux et un second ou deux. Et nous y voilà. heure actuelle, nous avons essentiellement créé une table ou une base de données vide, qui ne contient jusqu'à présent aucune donnée, ce qui nous le dit également ici. Mais maintenant, nous sommes prêts à commencer à leur envoyer leurs données. Il existe deux options pour cela, et nous le montrerons dans la prochaine vidéo. 16. GA4 - mesure codée en dur: Il existe donc deux options pour commencer ensuite à mesurer les données. Nous allons les montrer tous les deux. Commençons donc par ça. Comme nous avons créé le flux de données, qui peut maintenant commencer à collecter les données, nous devons faire défiler la page vers le bas pour voir les instructions techniques. Nous cliquons ici et attendons une seconde. Et il y a deux manières de le faire. Tout d'abord, si votre site Web est créé avec l'un de ces constructeurs de sites Web tels que Drupal, faites-le notre monstre intérieur. N'hésitez pas à cliquer ici et à suivre les instructions. Ou la deuxième façon de le faire manuellement. Et j'insiste sur le fait que le mot «  manuel » est « en cliquant ici ». Et ce qui apparaîtra, c' est cette balise Google globale, qui est le code de mesure. ne vous reste plus qu' à sélectionner ce code, à le copier et à le coller sur toutes les pages de votre site Web, idéalement le plus haut possible dans le code HTML afin de mesurer autant de données que possible. Donc, si les gens se contentent de le copier et de le coller sur votre site Web , comme je l'ai fait pour cette vidéo, je vais maintenant aller sur mon site Web, sur la page où je l'ai collée, qui est mon truc de pain à bulles qui voit c'est moins EN. Et si je dois écrire maintenant, montrez-moi le code source et faites défiler l'écran un peu vers le bas. Nous pouvons voir que c'est l'identifiant de cette mesure appelée, qui est G, tiret b, d, g, B13, etc. Donc, pour en revenir à mon code source, vous pouvez voir que j'ai copié ce code de suivi, que vous pouvez voir ici, G tiret BD, G23, etc. Il s'agit donc essentiellement du moment à partir duquel vous commencez à collecter les données. C'était donc l' un des moyens de le mettre en œuvre. Juste pour vous montrer que cela fonctionne exactement à partir du moment présent. Vous le copiez sur votre site Web. Je vais maintenant passer aux rapports en temps réel, en allant ici, puis en passant aux rapports, attendant une seconde. Et je vais, comme vous pouvez le voir, cet utilisateur dans les 30 dernières minutes. Et si je peux, tout de suite, allez ici et actualisez le site Web. OK, il devrait maintenant envoyer les données à GA. Donc, si je passe aux rapports en temps réel, comme vous pouvez le voir, je me vois en ce moment en train d'envoyer les données à Google Analytics. Vous pouvez donc voir qu'il est collecté exactement à partir du moment où nous l'avons basé, le code en HTML. C'était donc l'un des moyens qui vous montraient également comment vérifier si la mesure fonctionne. Examinons maintenant une autre méthode, qui consiste à utiliser Google Tag Manager. 17. GA4 - Configuration de la GTM: La deuxième option pour démarrer la mesure consiste à utiliser un outil appelé Google Tag Manager. Pour ceux d'entre vous qui travaillent déjà dans le secteur de la mesure depuis un certain temps, vous le connaissez certainement. Pour ceux d'entre vous qui utilisent Google Tag Manager pour la première fois, c'est un excellent outil qui permet à tous les spécialistes de la mesure définir des objectifs de mesure pratiquement sans aucun d'autres développeurs sont nécessaires. C'est donc dans le passé et dans le passé que nous devions envoyer tout le CO2, vouloir qu'il soit installé aux développeurs, puis prier pour qu'il soit installé dans les trois prochains mois . Cette époque est révolue depuis longtemps, grâce à Dieu. Et pour le moment, nous ne pouvons utiliser que Google Tag Manager. Qu'est-ce que c'est. L'interface ressemble à ceci, qui est l'outil avec de nombreuses options, ce qu'il faut lancer, où il y a essentiellement trois instances principales, cela fonctionne avec lesquelles nos déclencheurs et variables fiscaux, comment traduire dans le langage humain. Les textes sont essentiellement des miroirs, des déclencheurs sont les conditions dans lesquelles nous voulons lancer des codes de mesure. Et puis il y a les variables qui sont essentiellement tous les détails que nous pouvons collecter sur le site Web ou transmis à partir de la couche de données, puis collecter vers la taxe. Il s'agit donc d'une très brève introduction à Google Tag Manager. Si c'est vraiment la première fois que vous voyez Google Tag Manager ou n'hésitez pas à suivre au moins quelques tutoriels de base pour le comprendre. Quoi qu' il en soit, même si vous le voyez pour la première fois, il devrait être assez facile pour vous d'installer le code également via celui-ci. C'est beaucoup plus pratique pour l'avenir et pour améliorer la mesure. Et nous le montrerons également sur l'exemple du suivi du défilement. Cela fonctionne donc de la même manière que dans le cas de l'installation du code de suivi directement depuis l'interface Gia. Au lieu de cela, nous devons d' abord avoir installé le code Google Tag Manager sur notre site Web. Comment faire ça ? Une fois qu'il est créé, le conteneur est créé, nous allons dans la section d'administration, puis il y a une installation de Google Tag Manager. Vous pouvez voir que c'est un code très similaire à celui de Google Analytics. nous suffit donc de le copier et de le coller sur tous les côtés de votre site Web. Idéalement, comme il est recommandé ici dans cette section. Juste pour vous montrer que c'est également le cas de mon site web. Donc, quand je serai là, je vous montrerai à nouveau la source de la page. Et si je fais défiler la page un peu vers le bas, vous pouvez voir que voici le code du Google Tag Manager. C'est facile à reconnaître, mais grâce à ces identifiants, qui sont le tiret GTM N6 GP, z x j. Donc, si j'y vais, vous pouvez voir que c'est exactement le même GTM sexe et le même GP que six a. Donc ce est l'installation de Google Tag Manager. Il y est déjà. Il ne fait rien pour le moment. Il est là et il est prêt à commencer à envoyer les données n'importe où. Je souligne que ce n'est pas seulement à cause de Google Analytics, il peut être utilisé pour de nombreuses autres mesures. Revenons donc à l'espace de travail et expliquons comment installer la mesure de Google Analytics via Google Tag Manager. ne nous reste plus qu'à créer un nouveau tag, que nous devons nommer. Utilisons quelque chose de raisonnable. C'est toujours un bon cas lorsque l'on nomme quelque chose. Je vais donc le nommer GA pour la balise de configuration. Maintenant, je dois le configurer. Et comme vous pouvez le constater, il existe de nombreuses options de mesure par défaut. Comme nous l'avons dit, il ne s'agit que de la configuration de base. Nous allons donc nous en tenir à cela. Donc, tout d'abord, je veux envoyer l'AG de base pour les données, savoir cette GA de Google Analytics pour la configuration. Donc, en cliquant dessus, il ne me reste plus qu' à revenir à l'interface Google Analytics ici et à interface Google Analytics ici copier cet identifiant de mesure, lequel je peux cliquer ici. Je vais le copier. Ensuite, je vais accéder à Google Tag Manager. Je vais coller l'année, cet identifiant de mesure. Désolée. Il s'agit de la configuration de base. Nous allons montrer quelque chose de plus avancé avec la profondeur de défilement, comme nous l'avons dit dans les vidéos précédentes. Donc, en ce moment, j'ai terminé la configuration de base. Je dois maintenant sélectionner le déclencheur, c' est-à-dire la règle lorsque je veux tirer cette pile, ou en d'autres termes, lorsque je veux lancer la mesure. Il existe maintenant quelques déclencheurs prédéfinis ou toutes les règles. Et comme je souhaite mesurer tous les sites Web, je souhaite utiliser ce déclencheur Toutes les pages. Je vais donc cliquer dessus dès maintenant. Je vais cliquer sur Enregistrer. Attends une seconde. Et il ne me reste plus qu'à soumettre cette version de Google Tag Manager. Je vais donc le faire. Nous allons cliquer sur Soumettre. Je vais ajouter un joli nom, qui est la version du cours GAL4. Je publierai la dette. Attendez quelques secondes, et il est maintenant publié exactement comme dans le cas du copier-coller du code directement depuis l' interface, comme nous l'avons fait dans la vidéo précédente en allant ici et en copiant ce code. Nous l'avons fait via Google Tag Manager. À partir de ce moment, nous devrions également commencer à collecter les données de cette propriété. Laisse-moi juste te montrer. Je vais à nouveau consulter les rapports, le rapport en temps réel pour vérifier s'il fonctionne. Je vais ici. Et permettez-moi tout à l'heure de parcourir quelques sites Web. Je suis désolée, j'ai quelques pages. Je viens donc de rafraîchir la page d'accueil. Je vais cliquer sur, par exemple quelques articles de blog que j'ai ici. Je vais le faire un peu plus rapidement, juste pour montrer que la mesure est censée fonctionner. Pour en revenir aux rapports en temps réel, je me vois bien. Vous pouvez voir que je viens de faire quatre pages. Encore une fois, juste l'exemple que cela fonctionne et aussi un moyen pour vous de vérifier que les données sont collectées. Vous pouvez voir un autre match événementiel il y a à peine 0 min, c' est-à-dire en ce moment. Par exemple, cela fonctionne comme prévu. Vous pouvez voir qu'il y a, ce moment, les pages que je viens de consulter, les deux articles de mon blog. Il y a donc eu, c'était le deuxième exemple de la façon de démarrer une mesure cette fois avec Google Tag Manager. Et dans la vidéo suivante, nous allons montrer une implémentation un peu plus avancée du Scroll Tracking. 18. GA4 - Suivi de défilement: Montrons une autre grande chose qui est possible grâce à Google Tag Manager : un ovale. Faites-le uniquement aux fins de cette vidéo, qui est comme promis, qui vous montre comment implémenter un suivi du défilement personnalisé ou un peu plus avancé ou une mesure du suivi du défilement. Pour ce faire, nous demandons au Google Tag Manager, et comme nous l' avons dit, effectuer n'importe quelle mesure est beaucoup plus pratique avec cet outil. Je recommande donc vivement celui-ci si vous ne l'utilisez pas déjà. Alors, comment faire ? Comme nous l'avons dit, il existe trois instances principales : les textes, les déclencheurs et les ronces. Dans ce cas, pour implémenter le suivi de défilement avancé, nous allons d'abord créer un déclencheur, c'est-à-dire règle lorsque nous voulons envoyer des données à Google Analytics. Nous y irons donc en cliquant sur les déclencheurs que je vais créer lors de la création d'un nouveau déclencheur ou d'une nouvelle règle. Je vais d'abord le nommer S Custom Scroll Tracking. Je vais cliquer ici exactement comme dans le cas des tags, il existe de nombreux déclencheurs ou règles prédéfinis pour déclencher un tir ou quelque chose comme ça. L'un d'eux est également la profondeur de défilement. C'est automatique. Dans l'histoire, nous devions le faire manuellement en créant un code JavaScript, mais ce n'est plus le cas. ne nous reste donc plus qu'à cliquer ici en créant un type de déclencheur spécifique, à savoir la profondeur de défilement. Et nous devons définir si nous voulons suivre la profondeur de défilement verticale ou horizontale. Dans notre cas, il s'agira d'une profondeur de défilement verticale. Et nous pouvons choisir des pourcentages ou des pixels. Prenons donc deux pourcentages. Il suffit de taper les valeurs 0 à 100 séparées par une virgule. Essayons donc quelque chose comme ça à 25 %, 50 %, 75 % et 100 %. Nous souhaitons activer ce déclencheur pour les besoins de cette vitrine sur toutes les pages. Je vais donc maintenant cliquer sur Enregistrer. Nous avons donc le déclencheur prêt. Et maintenant, nous devons créer une nouvelle étiquette qui correspond à la mesure que nous voulons déclencher. Maintenant, nous cliquons sur le nouveau tag. Encore une fois. Bon. Convention de dénomination. La convention, c'est bien. Donc G4, suivi du défilement personnalisé. Dans mon cas, je veux, dans ce cas, envoyer leur événement. Maintenant, la configuration de n car tout ce que nous mesurons par rapport à Google Analytics est considéré comme un événement. Je clique donc ici. Il me suffit de sélectionner la balise de configuration, qui prend essentiellement toutes les valeurs de la configuration de base de la mesure de Google Analytics, qui dans ce cas est la technologie que nous avons créée dans le vidéo précédente, qui est la configuration g. Nous devons maintenant nommer l'événement, qui est essentiellement la valeur que nous verrons ensuite dans Google Analytics. Utilisons donc celui-ci par exemple comme suivi du défilement et nous devons sélectionner les paramètres de l'événement. Nous voulons donc voir des valeurs supplémentaires dans Google Analytics pour y parvenir. C'est assez facile. Nous allons cliquer sur Ajouter une ligne. Nous devons nommer ce paramètre et, comme nous voulons suivre le défilement vers le haut, il s'agit exactement du nom recommandé pour le paramètre. Donc, faites défiler la profondeur, et nous voulons y envoyer quelques valeurs. Et c'est là que les variables entrent en jeu. Je vais cliquer ici. Et voici quelques variables ou paramètres disponibles dans, dans Google Tag Manager, qui sont collectés automatiquement. Je vais cliquer pour en voir plus, qui se trouvent ici sur les modules intégrés. Et comme vous pouvez le constater, il suffit de faire défiler la page pour voir qu'il y en a beaucoup. Nous ne les passerons pas en revue tous, mais n'hésitez pas à parcourir la documentation. Qu'est-ce qui nous intéresse à propos du seuil de profondeur de défilement ? C'est donc ce que je vais faire. Maintenant. Je vais y ajouter, faire défiler ce seuil. Et tout ce qu'il fait, c'est que chaque fois que cette balise est déclenchée par le déclencheur que nous avons créé, elle remplit automatiquement le seuil de profondeur de défilement car s'agit d'une valeur générée automatiquement. Voilà, c'est la configuration technique. Et la dernière chose à faire est de sélectionner un déclencheur lorsque nous voulons tirer sur ce deck. Donc, en cliquant ici, je vais sélectionner le déclencheur de suivi du défilement personnalisé que nous avons créé il y a à peine une minute. C'est à ce moment-là que je veux tirer. L'événement de suivi du défilement personnalisé est maintenant prêt. Nous allons donc cliquer sur le bouton Enregistrer. Tout est prêt. Et encore une fois, nous devons publier cette version de Google Tag Manager. Je vais donc trouver un joli nom. Gal4, suivi du défilement personnalisé. Eh bien, publiez Death, encore une fois, en attendant quelques secondes. Ça y est. Cela devrait donc déjà être en ligne. Et encore une fois, nous montrerons le véritable exemple qui montre que cela fonctionne. Je vais à nouveau accéder à mon site Web, en appuyant sur Entrée, et encore une fois, je fais défiler la page jusqu'à au moins 25, 50 ou 75 %. Donc, comme vous pouvez le voir ici en ce moment, à côté de cette barre rouge, je devrais me situer quelque part au-dessus des 50 %. Cliquons par exemple sur l'un de mes articles de blog. Encore une fois, je vais faire défiler la page un peu vers le bas. Au moins 25075 ou allons tout en bas jusqu'à 100  % de la profondeur de défilement. Passons maintenant à Google Analytics, au rapport en temps réel dans lequel je me trouve. Je vais l'actualiser pour voir si les données sont déjà collectées. Permettez-moi donc de faire défiler l'écran un peu vers le bas et nous devrions déjà pouvoir voir les événements de défilement personnalisés, n'est-ce pas ? Il suffit de faire défiler la page vers le bas et nous pouvons voir que, sous le nom de l'événement, je vois déjà les données collectées. Il s'agit du parchemin personnalisé. Lorsque je clique dessus, vous pouvez voir que de nombreux paramètres sont envoyés automatiquement. Mais l'une d'entre elles est également la profondeur de défilement, que nous avons créée dans Google Tag Manager. Donc, en cliquant ici, je vais simplement vérifier, d'accord, qu'il envoie exactement les valeurs de la profondeur de défilement que nous avons définie dans Google Tag Manager. Comme vous pouvez le constater, cela fonctionne. C'était assez simple. Si vous souhaitez améliorer encore davantage votre mesure. Passez en revue tous les sujets de Google Tag Manager. Ce n'était qu'un exemple, comment le configurer. Désormais, nous collectons toutes les données de base pour Google Analytics. Et nous pouvons accéder directement l'interface et la décrire de manière beaucoup plus détaillée. 19. GA4 - configuration supplémentaire: OK, examinons un peu plus en détail la configuration supplémentaire d'un site GA, ce que je vous recommande vivement de faire. Mais même si vous le souhaitez, vous continuerez à mesurer un grand nombre de données. La première chose que je recommande vivement est donc d' accéder aux paramètres des données , puis à la configuration de la conservation des données. Par défaut conservation de ces données Evan est fixée à deux mois. Veuillez y aller et passer à 14 mois. Vous aurez la capacité supplémentaire d' analyser un peu plus de données agrégées. Ce qu'il fait ne signifie pas que si vous le laissez à deux mois, vous perdrez les données. Mais puisque l'AG est en train de pré-agréger de nombreuses données pour une analyse plus approfondie. Si vous vous en tenez à 14 mois, nous aurons beaucoup plus de données que G pourra ensuite agréger. C'est donc la première chose que je vous recommande de faire. Changez cela de 2 à 14 mois. Cliquez simplement sur Enregistrer, et c'est tout. Les deux autres choses que je recommande de modifier un peu concernent la configuration du flux de données. Nous le créons simplement. Et nous devons accéder à Configurer les paramètres des balises ici. Nous y sommes. Nous attendrons encore un peu. Et ce que nous devons faire ici dans les paramètres, c'est de cliquer pour apparaître. Il y a deux choses que j'aimerais vous montrer. La première consiste à modifier la liste des références indésirables. Celui-ci est particulièrement utile pour ceux d'entre vous qui ont des sites de commerce électronique. Pourquoi ? Cela fonctionne comme suit : chaque fois qu'il y a un changement de source formidable, toutes les actions suivantes sont attribuées à cette source de trafic. Le bon exemple est que lorsque quelqu'un achète quelque chose sur votre site Web, le client accède à un paywall. Il paie et revient sur votre site Web. Si un tel scénario se produit, tous les revenus et transactions sont là et sont ensuite attribués à ce paywall, ce que je ne pense pas que ce soit le cas que vous souhaitiez avoir dans vos données parce que vous dit, d'accord, nous avons une excellente source de trafic qui génère beaucoup de revenus et de transactions et c'est un paywall. Ce n'est probablement pas le cas. Et c'est précisément pour cette raison qu' il est possible d'exclure de telles sources de trafic. Il vous suffit de cliquer ici. Sélectionnez l'une des conditions ici. Il est tout à fait normal de le laisser tel quel sur le domaine de référence que contient le domaine de référence. Ensuite, tapez simplement le nom du paywall, par exemple « people », ou tout autre nom se trouvant dans votre pays. Donc, si je devais simplement laisser les choses ainsi, cliquer sur Enregistrer à partir de ce moment, la serviette en papier serait ignorée en tant que source de trafic, et la précédente serait toujours attribuée à toutes les à venir transactions et recettes. La deuxième chose que je vous recommande de faire est d' ajuster le délai d'expiration de la session ou au moins de cliquer dessus. Nous avons deux choses que nous pouvons mettre en place ici. La première consiste à ajuster le délai d'expiration d'une session. Comme nous le savons par défaut, la session ou l'une des conditions d' expiration d'une session survient après 30 minutes d'inactivité. C'est quelque chose qui nous a marqué tout au long de l'histoire d' Universal Analytics et nous y sommes tous habitués. Je vous recommande donc vivement de le laisser tel quel. Ou si le délai d'expiration de votre session sur votre compte Universal Analytics est différent , veuillez l' ajuster en conséquence. C'est donc la première chose et la seconde, qui me semble la plus importante dans cette configuration, consiste à ajuster le chronomètre pour les sessions engagées. Qu'est-ce que c'est. Auparavant, chez Universal Analytics, nous connaissions le concept de taux de rebond et de soldes. Ce que c'est, ce sera C'est l'un des indicateurs qui a été utilisé dans de nombreux rapports, dans de nombreuses analyses. Et il nous indiquait combien de clients, de spectateurs ou d'utilisateurs n'avaient consulté qu' une seule page puis l'avaient quittée. Cela a donc été considéré comme un rebond, d'accord, l'utilisateur est venu voir une seule page et est parti avec une limite. Gal4 utilise un concept différent mais toujours la même méthodologie. Il s'agit de passer des sessions limites à des sessions engageantes. L'une des définitions lorsque la séance est considérée comme une séance engagée ? Oui Lorsqu'un utilisateur examine au moins une page, soit au moins deux pages, ce qui est exactement le même que dans Universal Analytics. Mais il y a une autre condition, qui inclut également le temps passé sur votre site Web. Vous pouvez donc définir ici après quel créneau horaire, vous pouvez considérer la session comme engagée. Donc, par défaut, c'est 10 s, ce qui peut être, je dirais, un tout petit nombre. Je recommande donc de l' ajuster pour connaître au moins 30 ou 40 secondes pour considérer la séance comme engagée . Je vous laisse le soin de le faire. Chaque site Web et chaque entreprise sont différents. Quoi qu'il en soit, 10 s est certainement un très petit nombre pour moi. Je vais donc le configurer jusqu'à 30 s et cliquer sur Enregistrer. Il s'agit donc du délai d'expiration de la session. Et la dernière chose que j' aimerais vous montrer, c'est qu'il existe une autre option qui est Modifier l'événement. Comme nous l'avons dit à quelques reprises, Universal Analytics était davantage axé sur les sessions. Et G4 ressemble principalement à l'analyse basée sur Evan. Et une chose qui est disponible ici, qui est très intéressante, s' appelle modifier les événements. C'est quelque chose de très similaire aux filtres d'Universal Analytics lorsque vous essayez de remplacer certaines valeurs dans vos rapports. Je vais donc vous montrer ce qu'il est possible d'y faire. Je vais maintenant écrire pour passer à mon autre GA pour un compte où j'ai déjà des données, qui se trouvent ici. Et je vais simplement passer au rapport sur les sources de trafic. Ne vous inquiétez pas si vous ne connaissez pas le rapport lui-même, nous l' examinerons. Mais pour les besoins de cette vidéo, je vais passer à l'aperçu des acquisitions et regarder la période un peu plus longue Je vais cliquer sur Appliquer. Et ce que je veux vous montrer, c'est que, désolé, nous allons passer à l'acquisition de trafic. Ce que je voulais te montrer. Si j'écris maintenant, changez ma dimension par défaut, qui est le regroupement de canaux par défaut, vers la source. Vous pouvez voir qu'il existe différentes sources de trafic qui arrivent sur mon site Web. Et le seul exemple que j'aimerais montrer est la quatrième ligne, où un trafic provenant udemy.com arrive sur votre site Web et provient également du sous-domaine EY learning udemy.com. Dès le scénario, j'aimerais réunir ces deux sources sous une seule. J'aimerais donc ne voir qu'une seule ligne alors qu'il n'y a que udemy.com. C'est possible de le faire dans cela, dans cette configuration. Donc, si je vais maintenant revenir à l'administration, au réglage des flux de données. Nous y voilà, et je vais passer à Modifier l'événement. Je peux créer une telle condition lorsque G réécrira automatiquement certains paramètres selon les règles que nous avons définies. Permettez-moi donc de cliquer ici et je créerai une nouvelle règle de modification. Alors appelez-le, ce qui peut être unification des sources Udemy, quelque chose comme ça. Et si je clique ici en tant que paramètre, qui est source, je souhaite que tout ce qui contient Udemy soit affiché dans le rapport sous le nom udemy.com. Donc, si je dois maintenant l'enregistrer à partir de ce moment sur tout, chaque source de trafic qui continuera à utiliser Udemy sera affichée sur l'interface GA sous le nom udemy.com. C'est donc quelque chose qui peut vous aider à nettoyer vos données. Gardez à l'esprit que ce n'est pas bon. Cela ne fonctionne pas rétroactivement, mais uniquement à partir du moment de la configuration vers le futur. C'est important, il est important de s'en souvenir. Donc oui, c'était un peu plus concernant l' AG générale pour la configuration. Je te recommande de le faire. 20. GA4 - définition de objectifs: La prochaine chose que nous allons vous montrer concernant la configuration GA avant de passer l'explication de l' interface, à savoir nos objectifs. J'utilise les anciens objectifs de dénomination de Google Analytics Three ou Universal Analytics parce qu'à l'heure actuelle , on les appelle conversions en GA car, quel que soit le nom, il est toujours le même. Il s'agit d'une action prédéfinie par rapport à laquelle nous évaluons ensuite les performances du site Web. Cela vaut donc vraiment la peine de se fixer au moins un objectif pour chaque compte. Ou utilisons la nouvelle terminologie, qui est la conversion. Il existe trois manières de le configurer. Le premier d'entre eux utilise des événements dits automatiques, qui sont automatiquement marqués comme des conversions dans GAL4. Il y a une série d'événements. Permettez-moi de vous montrer, quand je vais sur Configurer, lesquelles sont créées par défaut et marquées comme des conversions dans Google Analytics. Selon que votre GA pour un compte est configurée pour une application ou un mobile, qui sont automatiquement créées, événements qui correspondent ou qui sont désolés sont marqués comme convergents. Un bon exemple est l'événement d'achat, que vous, si vous commencez à envoyer à Google Analytics pour cela, il est automatiquement marqué comme convergent. Comme vous pouvez le constater. Je n'y peux rien non plus sur le marché. C'est donc une façon de rendre quelque chose comme convergent. Chaque événement qui fait partie de l'ensemble d' événements prédéfini peut être marqué comme convergent ou sera automatiquement marqué comme convergent. La deuxième façon de le configurer consiste à accéder aux événements dans les sections de configuration où nous nous trouvons. Vous pouvez y voir la liste des événements que je collecte sur mon compte GA. À la lumière de ces événements, je peux dire que chacun d' entre eux est plus calme. Donc, par exemple, nous avons ici File Download, si je veux le marquer à partir de maintenant conversion S à partir de ce moment vers le futur. Chaque fois qu'un tel événement se produira, il sera automatiquement considéré comme une conversion. N'oubliez cela ne fonctionne pas rétroactivement. Tous les événements enregistrés précédemment seront considérés comme des événements standard uniquement à partir du moment de la conversion en S, S. Cela sera marqué comme une conversion. Donc, juste un exemple rapide montrant que cela fonctionne. Si je vais ensuite passer, par exemple au rapport de Terrific Going to Traffic Acquisition. Et faites défiler l'écran un peu vers le bas. Si je fais défiler l' écran, défilez vers la droite, je peux sélectionner ce téléchargement de fichier comme conversion. Évidemment, je vais voir ici zéros car je l'ai simplement configuré comme conversion. Mais juste pour vous montrer que cela fonctionne instantanément et que vous pouvez voir cette conversion S présélectionnée. Il s'agissait donc du deuxième cas d'événement déjà collecté. Ensuite, il y en a un troisième. Et je vais revenir à une convergence, c' est-à-dire en modifiant un événement existant. Et l' exemple de Bernays est le suivant : si vous avez une page en particulier , si elle est consultée, cela signifie automatiquement qu' il y a eu une conversion. pages de remerciement sont de très bons exemples. Permettez-moi de vous montrer un exemple. Supposons que chaque fois que quelqu'un consulte une URL, c' est-à-dire une page de remerciement, par exemple sur mon nom de domaine, sur ma rhétorique d'ampoule de domaine qui la voit. Je veux le marquer comme une conversion. Comment faire ça ? Nous devons cliquer sur Créer un événement. Et nous devons en créer un nouveau. Tout d'abord, nous devons créer un nom spécifique dédié à un tel événement. Donc, dans mon cas, supposons que ce soit le cas. Merci. Page désolée. Maintenant, celui-ci. Maintenant, je dois créer les conditions selon lesquelles un tel événement sera Asara, une faute de frappe plus lourde, qui est censé être comme ça, fonction des conditions selon lesquelles un tel événement sera automatiquement également créé dans Google Analytics. Mes conditions sont donc de modifier le nom c'est de voir la page car, comme nous le savons, GAL4 est une analyse basée sur les événements. Donc, tout ce qui est ascendant est un événement. Ainsi, chaque fois qu'il y a une page vue et un emplacement de page, le périmètre de l'adresse URL, par exemple contiendra. Merci pour ce code HTML, c'est un cas hypothétique, mais juste pour vous montrer comment le configurer. Supposons donc que j'ai une telle adresse URL sur mon site Web, ce qui signifie pour moi que quelqu'un a envoyé avec succès un formulaire de contact, par exemple . Et j'y pense. Donc, si je vais créer un tel événement à partir de maintenant chaque fois que ces deux conditions sont remplies, de sorte que l'événement Pedro se produise, c' est-à-dire chaque fois que la page est chargée. Et aussi l'emplacement de la page, ou nous pouvons dire que l'adresse URL contient du code HTML. Merci pour l'événement. page apparaîtra automatiquement également sous les événements que je collecte. Je vais donc la copier et me laisser m'en donner une seconde pour que vous sachiez pourquoi. Donc, si je vais maintenant créer un tel événement à partir de ce moment, si une telle condition se produira. Vous pouvez voir ici que l'événement de la page de remerciement sera automatiquement envoyé à Google Analytics. Et si Phi veut en ce moment créer une nouvelle conversion basée sur cet événement, je dois accéder à Conversions, créer un nouvel événement de conversion. C'est pourquoi j'ai décidé de copier le nom de l'événement, qui était la page de remerciement. Donc, si je clique tout de suite, économisant à partir de ce moment également, chaque fois qu' un tel événement sera envoyé à Google Analytics il sera automatiquement marqué comme conversion S. C'était donc la troisième façon de se fixer un objectif. Ce ne sera qu'un exemple de la façon dont cela fonctionne jusqu'à présent dans Google Analytics. existe donc trois types, juste pour récapituler, que nous pouvons collecter ou utiliser n'importe quel événement comme conversion si nous utilisons certains des événements prédéfinis, par exemple achat pour, pour une application mobile, pour la mesure des sites Web. le second cas, si nous accédons à la liste des événements déjà collectés et nous la marquons simplement comme une conversion. Et le troisième est celui que nous avons montré en ce moment, qui crée l'événement sur la base d'un événement existant actuellement. C'était donc par exemple une page de remerciement. Voici donc trois exemples de la façon de le configurer. Il est important de se rappeler que si nous comparons la façon dont les objectifs ou les conversions ont été comptabilisés dans Google Analytics, trois, ou ce que l'on appelle l'analyse universelle , et GA pour ce qui est des reports, la règle est reportée. en Géorgie, trois guerres où chaque conversion pouvait être comptée, comptées au maximum une fois par session. Ainsi, même si, par exemple, quelqu'un télécharge cinq fichiers, ce qui correspond à un événement de téléchargement de fichiers dans Universal Analytics, cela ne sera compté qu'une fois par session de conversion, alors que dans GAL4, la conversion est compté chaque fois que l'événement se produit. Donc, si c'est le même cas et que quelqu'un téléchargera cinq fichiers. Nous aurons également compté cinq conversions en GA pour, il convient donc de s'en souvenir. N'essayez donc pas de comparer le volume total de convergence entre G3 et G4 car il peut différer, et il peut varier considérablement selon le type de conversion. C'était donc ça. 21. _006Filtrage et tri: Une autre technique de base, qui permet de travailler avec des données dans GA 4, consiste à les filtrer, puis à ordonner ou à trier les données du tableau selon les métriques de votre choix. Donc, pour filtrer les données, il faut utiliser cet onglet de recherche où nous pouvons taper peu près n'importe quoi, puis appuyer sur Entrée et attendre ce qui se passe. Donc, la façon dont cela fonctionne est que si, par exemple, nous tapons ici GO O puis que nous appuyons sur Entrée, le tableau sera préfiltré en fonction de toutes les lignes qui le contiennent, et j'insiste sur le mot contenant le terme de recherche saisi. C'est ainsi que cela fonctionne. C'est assez simple. Jusqu'à présent, nous n' avons pas la possibilité filtrer de manière filtrer uniquement les lignes commençant ou se terminant par un certain terme de recherche. Pour l'instant, cela ne fonctionne que de manière à ce que nous puissions filtrer avec la condition qui contient. De même, cela fonctionne si nous ajoutons une dimension secondaire. Si je vais utiliser le même cas que dans le conseil précédent, et que j'ajoute ici un pays de dimension secondaire, et que lorsque j'utilise ensuite la recherche, cela fonctionne : elle nous laissera ou renverra les lignes qui contiennent dans au moins une de ces lignes, ou désolé dans l'une des dimensions, le terme de recherche. Permettez-moi donc d'écrire ici, par exemple, GUU, comme nous l'avions fait là-bas Nous aurons toutes les lignes contenant Google, qu'elles soient organiques ou CPC, ou si je tape maintenant ici united, vous pouvez voir que ce que je saisis ici est recherche dans ces deux dimensions heure actuelle, alors que je tape United, nous pouvons voir dans ce préfiltre les lignes contenant United, ce qui ne serait probablement que les États-Unis et les Émirats arabes unis Mais je pense que tu comprends la logique. C'est ainsi que fonctionne le filtrage. Nous n'avons pas la possibilité de filtrer uniquement la principale ou uniquement la dimension secondaire, ni la possibilité de filtrer selon autre condition que celle contenue dans la condition. C'est ainsi que fonctionne le filtrage. Passons maintenant à la deuxième fonctionnalité que je veux vous montrer, qui concerne le tri. Permettez-moi d'annuler le filtre ici, afin que nous n'ayons qu'une seule dimension pour mieux montrer comment il fonctionne. La façon dont cela fonctionne dans le rapport standard est que chaque rapport est trié selon la première métrique, qui est, dans ce cas, les sessions. Et la façon dont il a été trié est indiquée par cette petite flèche, qui indique que le rapport est trié en fonction du volume de sessions. Si nous voulons trier le rapport en fonction d'une autre métrique, il suffit de cliquer ou de survoler Sur la métrique, nous voulons trier, puis de cliquer dessus Si nous attendons une seconde ou deux, nous pouvons maintenant voir, sorte que l'ensemble du rapport est désormais trié en fonction du taux d'engagement moyen. De même, je peux cliquer par session d'engagement. Si je veux trier par ordre décroissant, je dois cliquer à nouveau sur cette flèche Et vous pouvez voir qu'il est balayé en ce moment, donc il s'affiche. Maintenant, le rapport est trié en fonction des sessions engagées et les chaînes sont classées en du volume de sessions le plus faible au plus élevé. C'est donc une autre chose assez simple, mais très agréable à faire. Et encore une des fonctionnalités de base des interfaces GA, et merci à Google pour cela. C'est quelque chose que j'aimerais vraiment. Si vous passez simplement le curseur sur une métrique et que vous attendez quelques secondes, une infobulle vous explique ce que signifie réellement la métrique Ainsi, par exemple, si je vais à la session engagée, je peux voir qu'il y a une belle explication, et parfois il y a même source d'informations supplémentaires laquelle nous pouvons simplement cliquer. Et puis vous disposez d'une aide analytique assez complète. Vous pouvez simplement lire les détails de la métrique examinée. C'est donc encore une fois quelque chose d' assez agréable à utiliser. Et la dernière chose que je vais vous montrer dans cette vidéo est la possibilité filtrer également le rapport spécifiquement lorsque nous voulons examiner certains événements. Ce que sont les événements est quelque chose que nous avons déjà décrit brièvement, et nous aborderons également cela dans le reste du cours. Mais pourquoi est-ce important, c'est que dans la majorité des cas, lorsque nous examinons une source de trafic, nous voulons l'examiner événement clé ou quelque chose que nous avons officiellement appelé conversion. Et comment cela fonctionne ici, c'est que nous pouvons enfin voir également le taux de conversion, qui est l'ancien nom, et maintenant on l'appelle « taux d'événements ». C'est donc quelque chose qui a mis des années, encore une fois, à être lancé, mais il est enfin là. Alors, comment travailler avec ça ? Si nous utilisons un événement particulier comme conversion, c'est-à-dire qu'il s' agit d'une action attendue de la part de nos utilisateurs, nous voulons voir un taux de conversion. façon dont il est calculé est expliquée plus en détail dans le cours. Mais je tiens à vous montrer que cet élément de base, à savoir comment filtrer uniquement pour un événement clé en particulier et voir le taux de conversion. Désolé, je n'ai toujours pas l'habitude de l'utiliser comme taux d'événement clé, mais c'est assez simple. Il me suffit de cliquer sur ce menu déroulant et de sélectionner pour quel événement ou parfois cela peut être appelé comme l'action. Je souhaite calculer les taux de conversion. Supposons que dans ce cas la boutique de produits Google soit vraiment une boutique E-Comer Je veux voir les performances de certaines sources de trafic en ce qui concerne l'achat. Je vais cliquer ici sur l'achat. Si j'attends une seconde ou deux, je peux voir que cette colonne, cette métrique, taux d'événements clés de session ont été calculés pour un seul événement sélectionné , en l'occurrence l'achat. Je peux maintenant comparer les sources de trafic en fonction du taux d'événements clés de succession, et nous pouvons constater que cela diffère considérablement. Encore une fois, pour le moment, nous montrons uniquement comment utiliser l'interface. Oui, c'était ça. 22. GA4 - UA vs. GA4: OK, laissez-moi vous décrire les principales différences entre Universal Analytics et le tout nouveau GA4GH, Google Analytics , car s'il y avait une phrase que j'étais censée expliquer, serait quelque chose comme ça. Tout a changé. Pour ceux d'entre vous qui ont déjà essayé d'explorer l'interface, vous avez certainement remarqué que son apparence était complètement différente. Il n'est probablement pas facile d'accéder aux rapports auxquels vous êtes habitué. Laisse-moi t'expliquer. Pourquoi ? Nous devons donc commencer par quelque chose qui s' appelle le modèle de données. Il s'agit de l'ensemble de règles en fonction duquel les données sont collectées dans la base de données, puis de la manière dont l'interface est organisée. Ainsi, en examinant Universal Analytics, avons collecté un grand nombre de nous avons collecté un grand nombre de types différents. Il y avait donc quelque chose que nous appelions page view. Ensuite, il pourrait y avoir une transaction d'interaction van den, par exemple sur les réseaux sociaux. Certains événements ont été automatiquement envoyés à Google Analytics, tels que le chronométrage ou les exceptions de l'utilisateur, ou en cas de mesure d' une application mobile, d'une application ou de la vue d'écran. En ce qui concerne GAL4, tout ce qui existe est un événement qui peut avoir des paramètres spécifiques. Il s'agit donc du principal changement apporté au modèle de données. Si nous allons le montrer un peu plus en détail sur la diapositive suivante, voici comment cela fonctionne ou fonctionnait auparavant dans Universal Analytics. Nous avions quelque chose que nous appelions utilisateur. Et l'utilisateur effectuait différentes interactions, comme nous l'avons dit, par exemple page vue, qui a été visitée, puis il se peut que ce soit l'interaction sur les réseaux sociaux qui ait également été un succès. Ensuite, par exemple, c'est pour organiser un événement. Sur la base de certaines règles. Ces accès ou événements, ou tout autre type de résultats envoyé, étaient ensuite encapsulés dans ce que l'on appelle session. Il y avait trois règles selon lesquelles une session pouvait expirer, par exemple après 30 minutes d'inactivité lorsque la source de trafic la modifiait ou si vous changiez la date. Donc, si vous exploriez le site Web vers minuit, le premier accès après minuit lançait automatiquement une nouvelle session. Ensuite, il pourrait y avoir une autre session pour un utilisateur en particulier qui commençait par un événement de paiement, puis, par exemple une autre page consultée, puis une transaction qui l'était également. C'est donc ainsi que l' interface a également été organisée Si vous vous en souvenez bien, tout tourne autour des sessions, non ? Même certaines statistiques ont un nom appelé session, comme une session avec session avancée avec transaction , etc. C'est ainsi que cela a été organisé dans Universal Analytics. Alors que si nous examinons Google Analytics, comme nous l' avons dit, tout y est un événement. Donc, si je dois supprimer la même chronologie des interactions, pour l'instant, j'ai même quelque chose comme ça s'appelle, un début de session, qui est automatiquement envoyé à GAL4 et qui est également un événement. Ensuite, nous avons une chambre qui utilise les réseaux sociaux avancés, qui comprend deux voitures, qui est un événement, Checkout, qui est un événement, et ainsi de suite pour être exactement la même en comparant ces deux points de vue, Universal Analytics et j for i étaient censés avoir ici un autre événement de début de session, qui devait se trouver exactement entre l'ajout au panier et l'événement de paiement, qui dans ce cas se trouve ici. Voici donc à quoi cela ressemble du point de vue du modèle de données. Et c'est pourquoi l'interface est également complètement différente. Alors que dans Universal Analytics, tout était organisé autour des sessions. Ici, c'est beaucoup plus organisé autour de l'utilisateur et des événements. Il s'agit donc d'analyses davantage centrées sur l'utilisateur. Cela ne signifie pas que les sessions elles-mêmes ont disparu de GAL4. Ils sont toujours là, mais ils ne sont pas autant promus qu'ils l'étaient dans Universal Analytics. J'espère donc que cela donne un peu plus de perspective. Pourquoi en est-il ainsi ? Et nous décrirons l'interface plus en détail dans les prochaines vidéos. 23. GA4 - Formulaire gratuit: Nous savons donc déjà comment cela fonctionne avec le rapport par défaut dans Google Analytics pour l'interface. Et pour l'instant, nous passons, à mon avis, à la partie la plus intéressante, qui concerne les rapports personnalisés. Ce que nous devons faire, c'est passer à cette partie d'exploration. Alors laissez-moi cliquer ici. Et ce que nous pouvons voir, est qu'il existe plusieurs options pour créer le premier nouveau rapport d'exploration. Nous pouvons voir que nous pouvons repartir complètement de zéro. Ou nous pouvons utiliser l'un de ces types de rapports ou de techniques prédéfinis , tels qu'ils sont appelés forme libre, explication finale, exploration plutôt que chevauchement de segments, exploration de cohortes et perte d'utilisateur à vie. Nous les aborderons un par un. Permettez-moi donc de commencer par le premier. Nous pouvons utiliser le formulaire libre. Vous n'êtes pas obligé de commencer par une technique vierge, car la première étape consiste à sélectionner type de technique que vous souhaitez utiliser. Permettez-moi donc de commencer par un formulaire gratuit. Comme vous pouvez le constater, cela semble assez compliqué ou, et c'est compliqué, mais avec de nombreuses options, nous pouvons le faire ici. Pour ceux d'entre vous qui connaissent les rapports personnalisés dans Google Analytics. C'est quelque chose qui fonctionne de manière très similaire avec quelques améliorations. Si vous sélectionnez l'une de ces options prédéfinies, Google vous montre automatiquement quoi peut ressembler un rapport. Dans ce cas, nous observons catégorie d' appareils avec une ventilation par ville, puis nous mesurons le nombre d'utilisateurs actifs. Nous allons d'abord supprimer toutes les dimensions et tous les indicateurs que nous avons ici. Et nous allons vous montrer à quoi ressemble cette technique de forme libre et comment la créer à partir de zéro. Permettez-moi donc d'abord de supprimer tout ce que nous avons là, toutes les colonnes, toutes les valeurs. Nous avons donc un rapport vierge sur son fonctionnement. Nous devons commencer tout à gauche. Tout d'abord, nous pouvons nommer les rapports d'une manière ou d'une autre. Je vais donc nommer ce rapport de test ici. Nous sélectionnons la date. Je pense que c'est assez simple. Ensuite, euh, nous avons ici des segments. C'est quelque chose qui s' appelle essentiellement exactement comme il était dans Universal Analytics, ou nous pouvons l'appeler comparaison ici. C'est donc quelque chose que nous pouvons sélectionner ici. Ensuite, nous avons les dimensions et les indicateurs. Certaines dimensions sont sélectionnées par défaut, des métriques si nous voulons ajouter une autre dimension, l' exception de celles déjà disponibles ici Nous devons cliquer sur plus. Et nous pouvons soit les sélectionner en faisant défiler la page, soit utiliser ce moteur de recherche ici. Donc, permettez-moi par exemple qu'ils sont comme un système d'exploitation. Juste pour vous montrer que cela fonctionne, je vais cliquer sur Importer, puis le système d'exploitation apparaîtra ici. C'est ainsi que cela fonctionne. Nous devons d'abord les modifier ici, puis nous pourrons commencer à les utiliser dans les rapports. Exactement de la même manière que cela fonctionne avec les métriques. Donc, si je clique ici, je vois toutes les statistiques disponibles. Je peux donc choisir n'importe laquelle. Donc, par exemple, laissez-moi rechercher le nombre total d'utilisateurs sur Google, juste pour montrer un exemple très simple. Et permettez-moi d'ajouter une dimension supplémentaire, le support source Session. Désolé, je vais le rechercher comme ça. Nous pouvons voir que nous entendons un support source, puis nous avons certainement ici un support source de sessions. C'est désolé, désolé, désolé. C'est ici. Donc, chaque fois que vous souhaitez voir des chiffres comparables à ceux d' Universal Analytics ou la logique utilisée pour fonctionner sous le nom d'Universal Analytics en ce qui concerne les sources de trafic, je vous recommande toujours d' utiliser ceci séance parfaite. Jusqu'à présent, cela fonctionne un peu différemment dans GAL4 avec le support source par défaut. Encore une fois, insistez sur le fait que vous utilisez le support source des sessions , la session, le regroupement par défaut, etc. Permettez-moi donc d'ajouter également celui-ci. Nous y voilà donc. Maintenant, comment cela fonctionne. Nous avons présélectionné la forme libre de la technique. Il est possible de le remplacer par n'importe quel autre. Donc, mais pour les besoins de cette vidéo, laissez-la libre. Ensuite, nous pouvons sélectionner les différents types de régionalisation, tels que le tableau que nous allons montrer et le graphique linéaire. Et il y en a quelques autres, mais pas très utiles. Donc, le tableau et le graphique linéaire, c'est quelque chose qui peut déjà être utilisé. Comment cela fonctionne actuellement, nous avons des comparaisons de segments si vous souhaitez déjà ajouter un segment, mais nous pouvons ignorer cette étape pour le moment Nous sommes sur le point de créer un rapport simple et de savoir comment commencer avec celui-ci. Nous pouvons sélectionner des lignes et des colonnes et le rapport commencera à être créé. Permettez-moi donc de commencer par un simple rapport dans lequel, dans les lignes, j'aimerais voir une catégorie d'appareils que nous pouvons modifier en double-cliquant dessus ou en la glissant et en la déposant manuellement. Permettez-moi donc de double-cliquer dessus automatiquement. Comprenez que c'est une rangée. Si nous attendons une seconde, nous devrions voir, commencer à voir là-bas. Nous devons donc maintenant attendre une métrique. Ajoutons. La première méthode qui concerne le nombre total d'utilisateurs. Encore une fois, je peux glisser-déposer. Je vais lui montrer que cela fonctionne également de cette façon et ajouter leur métrique. Et je peux voir qu'il a déjà commencé à apparaître. Donc, par exemple ajoutons également les transactions puisque nous sommes dans magasin de marchandises GA où les transactions sont collectées en tant qu'événement. Permettez-moi donc d'ajouter également les transactions et maintenant je commence à voir de plus en plus de colonnes. Si, par exemple, je souhaite également ajouter une autre dimension, je peux le faire. Encore une fois. Utilisons le double-clic pour le moment. Si je le fais, le rapport sera automatiquement facturé. Le rapport sur le moteur de Londres est en fait bidimensionnel. Je vais maintenant annuler cette dimension pour montrer ce qu'il est également possible d'y faire. Permettez-moi donc de minimiser cela. Et qu'est-ce que nous avons ici ? Jusqu'à présent, il s'agit d'un tableau simple. Vous pouvez voir que le volume total des transactions des utilisateurs peut être trié par ordre croissant ou décroissant ou comme vous le souhaitez, également en fonction du volume de transactions. Maintenant, ce que nous voyons en ce moment, c'est un tableau simple, qui fonctionne également comme un graphique à barres montrant ceci, cette barre ici. Ce n'est pas très utile car je suppose que le numéro lui-même fonctionne beaucoup, beaucoup mieux ici. Voici donc le tableau simple que nous pouvons créer. Nous pouvons jouer avec pratiquement de nombreuses dimensions et métriques disponibles, mais vous pouvez également modifier ici cette vue par type de cellule. Comme je l'ai dit, nous avons un graphique à barres qui représente visuellement les valeurs que nous voyons ici. Nous pouvons le modifier simplement en texte brut si nous le voulons, et nous ne voyons que les chiffres eux-mêmes. Ou nous pouvons également passer à une carte thermique, que nous colorerons, en nous indiquant le plus haut, le plus haut que le plus bas, le plus bas plus tôt. Je vais donc en rester là en texte clair pour les besoins de ce rapport. C'est donc la chose la plus simple que nous pouvons faire. Une autre option disponible ici concerne les filtres. Qu'est-ce qu'il y a ? Nous pouvons préfiltrer le rapport que nous examinons. Permettez-moi donc de vous montrer ce que je veux dire, par exemple, heure actuelle, tous les utilisateurs accèdent à un site Web et effectuent toutes les transactions. Ce qu'il est possible de faire ici, par exemple , c'est pré-filtrer ce support source de la session, par exemple. Maintenant, je peux sélectionner des conditions, contenir par exemple et maintenant sélectionner une expression. Permettez-moi simplement de cliquer sur Google Organic. Et si je clique sur Appliquer, nous attendrons une seconde et nous verrons certainement baisse du nombre d' utilisateurs et de transactions. Il est donc déjà préfiltré uniquement pour des conditions particulières. C'est donc ce que nous pouvons construire. Nous pouvons également certainement ajouter plus de mesures et de dimensions si nous le souhaitons, si cela a du sens. Et la deuxième chose que je voulais vous montrer à propos de ce rapport gratuit avant d' approfondir ce sujet concerne les types de visualisation. Comme je l'ai dit, il y en a d' autres juste pour vous montrer comment fonctionne le graphique en anneau. Ce n'est pas très utile, non ? Parce qu'il ne nous montre ni les valeurs absolues, ni la ligne de tendance. Mais ce que j'utilise de temps en temps, c'est un graphique linéaire qui me montre comment les chiffres évoluent dans le temps. Donc, si je passe à cela, j'avais là ma dimension, à savoir les catégories d'appareils. Et maintenant, nous pouvons voir le nombre total d' utilisateurs par dimension, qui correspond à la catégorie d'appareils ici. C'est donc quelque chose que nous pouvons faire. Nous pouvons également, comme dans le cas des rapports standard, utiliser la comparaison des dates ou ajouter des segments si nous le souhaitons. Donc, par exemple si je devais ajouter qu' il y a moins de trafic là-bas, le graphique changerait un peu. Il suffit de lui donner une seconde ou deux jusqu'à ce qu'il soit chargé. Et pour le moment, il affiche uniquement les données relatives au trafic payant. Il est donc essentiellement filtré automatiquement et gratuitement uniquement pendant quatre temps. Formidable. Je peux l'annuler dès maintenant et revenir au nombre de milliers au lieu d'unités. Alors ça y est. Je vais revenir à la table et faire un bref résumé de ce rapport. Nous reviendrons plus en détail dans les prochains exemples. C'est ainsi que nous pouvons le contrôler en ajoutant des dimensions que nous devons abord ajouter manuellement ici. Faites également avec les métriques. Nous pouvons sélectionner le type de visualisation que nous voulons. Ensuite, soit en double-cliquant, soit en glissant et en déposant, nous en double-cliquant, soit en glissant et en déposant, pouvons créer un rapport personnalisé avec les données que nous souhaitons voir. Nous pouvons également les préfiltrer en fonction la condition qui, dans ce cas, est un support source contenant Google Organic. Et nous pouvons changer le type de cellule du graphique à barres en texte brut ou en carte thermique. Voici donc l'exemple d'un rapport très basique et des contrôles disponibles ici. 24. GA4 - taux de conversion: D'accord, faisons un peu de théorie sur le taux de conversion dans Google Analytics, car il y a une différence par rapport à Universal Analytics, ce qui signifie que nous, au lieu d'un seul taux de conversion ou un calcul du taux de conversion, pour être plus précis, nous en avons deux. Il s'agit du taux de conversion des sessions et du taux de conversion des utilisateurs. Permettez-moi d'illustrer à l'aide de deux exemples la différence et la façon dont fonctionne le calcul exact. Supposons donc que nous ayons un utilisateur qui fait des sessions. Dans le premier, il y a deux événements de conversion. Dans le second cas, il n'y a aucun événement de conversion. Ensuite, nous avons l'utilisateur B, qui a un ensemble de sessions différent. Dans le premier cas, il n'y a aucun événement de conversion, comme nous pouvons le voir. Et puis le second, il y a un événement de conversion. Nous avons donc deux utilisateurs pour les sessions, trois pour la convergence. Et voyons comment fonctionne le calcul ici. Cela ressemble en fait à ça. C'est le volume de sessions avec conversion et je répète que c'est le volume de sessions avec conversion. Nous avons donc une première séance avec la conversion. En fait, il y en a deux, mais il s'agit essentiellement d'un comptage binaire. Donc, si la décision comporte une conversion, elle est marquée comme celle avec conversion. Et puis nous avons le second également avec la conversion. Donc, si nous faisons le calcul maintenant, le volume de sessions avec conversion est deux divisé par le volume total de sessions, qui est de quatre. Et nous en avons 50 % en ce moment. Il est donc évident que si ces utilisateurs avaient plus de sessions sans convergence, le taux de conversion diminuerait. Il s'agit donc du premier calcul. Ensuite, il existe un deuxième taux de conversion , appelé taux de conversion utilisateur. Et cela fonctionne différemment. Nous avons exactement le même groupe d'interactions et nous n'avons que pour les utilisateurs. Mais le calcul correspond au volume d'utilisateurs ayant effectué une conversion. Je répète le volume d' utilisateurs qui ont effectué une conversion. Donc, dans ce cas, ils ont tous deux effectué au moins une conversion. C'est pourquoi nous en avons deux dans le nominateur et également deux dans le dénominateur. Nous divisons par volume d'utilisateurs ayant réalisé au moins une conversion divisé par le volume total d'utilisateurs. Donc, dans ce cas, quel que soit le nombre de sessions supplémentaires effectuées par ces deux utilisateurs, le taux de conversion des utilisateurs serait toujours de 100 %, car chacun d'entre eux a réalisé à au moins une conversion. Voici donc les différences. Cela fonctionne différemment que dans Google Analytics puis dans Universal Analytics, c'est pourquoi expliquez-le ici spécifiquement. Et maintenant, voyons où trouver le taux de conversion dans l'interface GAL4. 25. GA4 - taux de conversion dans l'interface: Très bien, comme nous connaissons maintenant la définition précise de lumière de conversion des utilisateurs et des sessions, voyons où la trouver dans Google Analytics pour. Jusqu'à présent, il n'est disponible dans aucun rapport par défaut. Et la seule façon de le voir et d'y accéder est dans la version personnalisée. Nous devons donc passer à la partie Explore où nous pouvons créer un rapport personnalisé. Et pour les besoins de cette vidéo, choisissons la forme libre. C'est donc celui que nous savons déjà comment faire. Permettez-moi d'éclaircir ce point afin de repartir de zéro et nous y voilà. Nous avons un rapport propre. Comment faire ça ? Tout d'abord, nous avons besoin d'une certaine dimension. Je vais donc utiliser ma préférée, qui est la catégorie des appareils. En double-cliquant dessus. Nous sommes assis ici et comme nous savons comment utiliser ce rapport, nous ajoutons ici les nouveaux indicateurs Nous allons donc les ajouter tous les deux ici. Alors laissez-moi le voir et entendre ce taux de conversion de session, le taux de conversion de l'utilisateur final. Je dois d'abord l'importer et j'ajoute en fait deux statistiques supplémentaires ici. Tout d'abord, j'aimerais voir le volume des transactions plutôt que d' ajouter ici le taux de conversion de session, le taux conversion des utilisateurs. Et j'ajouterai également ici une autre métrique qui est le nombre total d'utilisateurs. Juste pour avoir des rapports un peu plus détaillés. Donc, pour le nombre total d'utilisateurs, je vais ajouter celui-ci ici aussi. Alors, c'est ici. Et maintenant, pour la première fois, nous pouvons voir à la fois la session et utiliser notre taux de conversion. Permettez-moi de minimiser les paramètres de type et les variables. Nous voyons donc le rapport dans son ensemble ici. Que voyons-nous ici ? Il s'agit du taux de conversion des sessions et de l'utilisateur O'Connor, mais il y a quelques points à savoir. Tout d'abord, jusqu'à présent, cela fonctionne de telle sorte que nous ne sommes pas en mesure de filtrer uniquement les conversions spécifiques pour lesquelles vous souhaitez voir le taux de conversion. Alors, qu'est-ce que cela signifiait si nous avions maintenant marqué comme conversion, par exemple première visite, un téléchargement de fichier ou plusieurs événements ? Le taux de conversion est calculé comme la somme de toutes les conversions effectuées. C'est pourquoi nous constatons ce taux de conversion élevé, 50, près de 60 % pour le taux de convergence des sessions et près de 90 % pour le taux de conversion des utilisateurs. Il n'est donc pas possible de faire une ventilation lorsqu' il s'agit de voir en particulier, la conversion qui nous intéresse. Ce n'est donc pas très utile jusqu'à présent, mais c'est ainsi que cela fonctionne actuellement. Et la seule façon d'y accéder est celle que nous venons de montrer dans un rapport personnalisé. Veuillez donc garder à l'esprit que ce n'est pas possible, nous ne pouvons pas faire grand-chose avec cela pour le moment, mais j'espère qu'à l'avenir, ce sera plus flexible. Nous serons donc en mesure de sélectionner uniquement la conversion qui nous intéresse et de la voir dans un rapport. Parce que, comme vous pouvez le constater, taux de conversion de 60 % est quelque chose que nous souhaiterions peut-être, mais ce n'est certainement pas la réalité et nous en connaissons maintenant la raison. Pourquoi en est-il ainsi 26. GA4 - exploration de entonnoir: D'accord, un autre rapport d'exploration disponible dans Google Analytics s'appelle exploration en entonnoir. Encore une fois, nous sommes dans la section Explore J4 et c'est celle que nous allons examiner Comme le nom l'indique clairement, il s'agit d' entonnoirs. Pour ceux d'entre vous qui ont joué avec les entonnoirs dans Universal Analytics, vous savez, c'était un peu rigide. Cela signifie que nous ne voyons un entonnoir que si nous avons créé un objectif spécifique appelé entonnoir. Ensuite, nous avons pu voir quel était le taux d'abandon entre les autres étapes que nous venions de créer dans l'entonnoir. Ici, dans Google Analytics, pour sa mise à niveau, cela signifie que nous sommes en mesure de créer un entonnoir rétroactivement. Cela signifie que nous pouvons sélectionner n'importe quel ensemble de conditions, à savoir les étapes que nous attendons des utilisateurs , puis voir quel a été l'abandon entre chaque étape et ainsi que pour voir ce qui s'est passé avec ces utilisateurs. Exactement comme dans le cas de la forme libre. Si vous cliquez sur l'entonnoir, en explorant comme je l'ai fait, vous verrez simplement un rapport déjà préparé par Google. Je veux repartir de zéro. Permettez-moi donc de terminer toutes les étapes ici en cliquant sur l'axe qui s'y trouve, ainsi que sur une ventilation. Nous avons donc une feuille blanche ici. D'après la façon dont cela fonctionne, nous savons déjà que tout ce que nous voulons ajouter aux paramètres doit être ajouté aux dimensions et aux mesures du segment, appelées ici variables. Commençons donc par le tout début. Ce que nous avons ici. Le plus important ici est de créer des étapes par lesquelles nous voulons voir quel a été le flux manière positive et également taux d'abandon de manière négative. Permettez-moi donc de vous montrer comment utiliser ce type de rapport et comment créer le premier rapport final. En cliquant ici, nous devons d'abord définir le nom de l'étape, puis définir les conditions selon lesquelles nous définirons essentiellement qui ou combien d'utilisateurs seront pris en compte à chaque étape. Permettez-moi donc de faire la première, qui est très simple. J'aimerais voir combien d'utilisateurs ont accédé à la page de catégorie. Je la nomme page de catégorie ou permettez-moi de la renommer, peut-être comme une page de catégorie d'affichage. Maintenant, j'affirme une condition et, comme nous le savons, tout dans GE Four est un événement actuel. Je sélectionne donc l'un des événements ici. Et comme vous pouvez le constater, ils sont nombreux car il d'une implémentation un peu avancée de Google Analytics. L'événement que je recherche est d'afficher la liste des articles. Gardez simplement à l'esprit que ce n'est pas quelque chose qui est suivi par défaut dans Google Analytics. Et cela nécessite une configuration supplémentaire soit dans Google Tag Manager, soit par votre développeur. Mais pour les besoins de cette vidéo, je vous montre ce qui est déjà disponible dans compte Google Analytics for Merchandise. Nous sommes donc une liste de noms d'articles. C'est la première condition. Si nous voulons spécifier une étape supplémentaire, nous pouvons ajouter un paramètre ici, par exemple uniquement les utilisateurs des États-Unis ou uniquement les utilisateurs utilisant les appareils mobiles. C'est donc ce que nous pouvons faire ici. Ou s'il s'agit de l'étape où plusieurs conditions peuvent être remplies, nous pouvons ajouter ici également une autre condition. Donc, par exemple j'aimerais voir des agresseurs qui ont consulté la page de catégorie ou la page détaillée du produit. Je pourrais ajouter ici une autre condition. Je ne veux pas le faire simplement en te montrant. Ou nous pouvons ajouter une autre condition ici, ce qui signifierait que les deux conditions nous sélectionnons ici sont une combinaison de l'étape totale. Voilà, c'est ce qu'il est possible de faire. Je vais laisser ce champ vide car nous allons montrer comment interagir avec le rapport. C'est donc la première étape. Une autre étape pourrait être celle des utilisateurs qui ont consulté la page détaillée du produit. J'essaie simplement de vous montrer flux normal d'utilisateurs sur le site de commerce électronique, qui, encore une fois, est un événement, appelé view item. C'est celui-ci. Donc c'est, c'est la deuxième étape. Et le troisième que j'aime ajouter concerne les utilisateurs qui ont ajouté des produits à une carte, donc je vais la nommer, elle est modifiée dans le panier et le nom de l'événement dans ce cas est sur deux cartes, donc je n'ai pas eu à filtrez ça. Voilà, c'est la configuration de base. Il existe encore quelques options. Si nous voulons y ajouter d'une manière ou d' une autre une dimension temporelle, ce qui signifie que nous voulons que la prochaine étape ait lieu dans un certain laps de temps. Nous pouvons le faire en cliquant ici et en le sélectionnant. Et sélectionnez Après combien de temps cela doit se produire. Si cela vous semble logique, n'hésitez pas à l'utiliser. Ensuite, nous avons une autre option qui est directement ou indirectement suivie par. C'est donc encore une fois une autre spécification que nous pouvons faire. Indirectement signifie qu'il peut y avoir toute autre interaction entre ces deux étapes. Et il n'est pas nécessaire que cela se passe exactement dans cet ordre. C'est donc ce qu'il fait. Pour ceux d'entre vous qui ont joué avec Universal Analytics, configuration est assez similaire à celle segments de séquence que nous avons créés. Là-bas. Donc, il peut également copier l'étape ou les supprimer en cliquant sur ces trois boutons verticaux, et nous pouvons ajouter une étape ci-dessus ou ci-dessous si nous décidons de l'enrichir. Voilà, c'est la configuration très basique. Je vais donc maintenant cliquer sur Appliquer pour voir ce qui va se passer ici. Et attendez une seconde ou deux. Nous y sommes. Donc, à l'heure actuelle, nous pouvons voir à quoi ressemble l'entonnoir, comment s'y orienter. Permettez-moi de minimiser le toucher Réglages et variables. Nous avons donc un Morris Bezier, comment il fonctionne. Chaque fois que nous passons la souris sur une étape en particulier, cela nous indique combien d'utilisateurs ont atteint cette étape. Dans ce cas, nous pouvons donc constater que 42 000 utilisateurs ont consulté page de catégorie et que 21 000 d'entre eux ont accédé à la page détaillée du produit. Comme nous pouvons le constater, tous ces pourcentages indiquent que l'un d'eux était le taux de réussite de l'étape précédente. Alors ça y est. Et si nous examinons ensuite, par exemple l'ajout au panier ou le nombre d' utilisateurs qui modifient au moins une carte productive. Nous pouvons voir qu'il y en avait 8,3 mille, soit 40 % des 21 000 personnes qui y sont parvenues. Gardez donc à l'esprit que les pourcentages que nous voyons ici correspondent achèvement ou au taux de réussite de l'étape précédente. Les chiffres ci-dessous sont le taux d'abandon. C'est révélateur, cela nous indique combien d'utilisateurs ne sont pas passés à l'étape suivante. Voici donc comment cela fonctionne. C'est également indiqué dans les pourcentages ici Nous pouvons donc constater que 50 % n'ont pas atteint la page détaillée du produit. Et 13 000 d'entre eux, 21 n'ont pas été ajoutés au panier. Voici comment cela fonctionne ou c'est la configuration très basique. Nous pouvons nous dire si c'est bon ou mauvais. Ce qui est important. Une telle configuration en elle-même ne nous dit pas grand-chose, non ? Parce que nous voulons voir une comparaison. Donc, si je dois revenir maintenant aux paramètres de l'application, ajoutons-y ainsi que des variables. Ajoutons une ventilation. Donc, dans ce cas, permettez-moi d'utiliser mes 11 dimensions préférées, catégorie de l'appareil. Je vais donc le glisser et le déposer ici pour voir la répartition. Et nous en sommes là le moment, les chiffres totaux n'ont pas changé. Mais que voyons-nous ici dans le tableau ? Minimiser au moins l'un d'entre eux, c'est voir quel a été le flux dans une ventilation par catégories d' appareils. Nous pouvons donc voir quel est le taux d'achèvement pour chaque catégorie d'appareils principale, soit trois d' entre elles. Je dirais que c'est le téléviseur intelligent pour mobiles et tablettes, comme vous pouvez le constater, il n'y a que deux utilisateurs. Quoi qu'il en soit, nous pouvons voir quel est le taux d'achèvement, et nous pouvons voir qu' il varie beaucoup. Donc, ce que cela peut nous dire, c'est il pourrait y avoir un problème à comparer le taux d'achèvement sur ordinateur de bureau et mobile. Cela nécessite bien sûr une analyse plus approfondie, mais il ne s'agit que d'une première vue permettant de déterminer où le problème potentiel peut se situer dans le flux d'utilisateurs sur les appareils mobiles. C'est donc quelque chose que nous pouvons facilement faire ici. Une autre option disponible ici est le filtrage. Cela vient d'être introduit et c'est génial, laissez-moi vous montrer ce qu'il fait. Encore une fois, si nous voulons filtrer selon n'importe quelle dimension, nous devons d'abord l'avoir ici. Donc, pour les besoins du rapport, je vais ajouter une catégorie d'appareils ici. Et je filtrerai certaines conditions que j'aimerais ensuite appliquer au rapport. Permettez-moi donc d'utiliser l'un de ces opérateurs ici, que je dirais Contient. Et je voudrais uniquement voir les données et le graphique pour les appareils mobiles, c' est-à-dire que je cliquerai sur Appliquer. Désormais, le rapport et le graphique seront filtrés uniquement et uniquement pour les appareils mobiles. Il est donc plus facile de l' explorer alors et voir le graphique correspondant à un filtre en particulier que nous venons de faire. C'est donc une autre chose que nous pouvons faire ici. Si, pour une raison quelconque, il est judicieux de zoomer en avant ou en arrière, vous pouvez le faire de cette manière, mais gardez simplement à l'esprit que cette vague vous indique que la taille du graphique n'est pas recommandée, est pas en réponse aux chiffres que nous voyons ici. Alors gardez cela à l'esprit. Vous pouvez effectuer un zoom arrière puis reculer pour voir le graphique à droite. Je déteste le graphique. Donc, c'était une autre chose qui filtrait. Et puis il y a encore une bonne chose. Permettez-moi de supprimer le filtre, voici l'action suivante, la disponibilité ici. Cela me permet simplement de vous montrer exactement sur l'exemple. Alors c'est beaucoup plus facile à comprendre. Tout d'abord, je dois ajouter leur dimension, que j'aimerais voir ici, qui dans mon cas serait le chemin de la page. Encore une fois, je dois y aller. Utilisons par exemple celui-ci, beach bath et query string, et il l'importera ici puis l'utilisera ici. Section des collations. Du premier côté, se passera rien avec un entonnoir que nous avons ici. Mais si nous survolons ici, nous pouvons alors voir quelle a été exactement la prochaine action. Donc, dans ce cas, nous pouvons constater que sur 42 000 utilisateurs et les cinq premières actions suivantes était l' absence d'action suivante. Cela signifie que l' utilisateur vient d'abandonner le site Web et que la session est terminée. Nous pouvons y voir cinq autres adresses URL auxquelles les utilisateurs sont allés. Il peut nous dire si nous sommes un tel rapport, s'il est configuré correctement, s'il n'y a pas de boucle dans laquelle les utilisateurs sont constamment en boucle, passer à l'étape suivante. Voilà, c'est une autre excellente chose disponible ici pour appeler à la prochaine action. Donc, pour l'instant, nous ne pouvons utiliser que événement et certaines dimensions du chemin de page. J'espère que cela changera à l'avenir, mais c'est ainsi que cela fonctionne et c' est ce que nous pouvons voir ici. Encore une fois, je vais annuler cela. Et il y a une autre chose que nous pouvons voir ici , à savoir une comparaison de segments. Nous pouvons simplement comparer les segments par rapport à ce rapport. Laissez-moi vous montrer comment cela fonctionne. L'une des variables ici sont les segments, ce que nous connaissons tous, j'espère. Il ne s'agit que d'un sous-ensemble des données que nous examinons. Depuis lors, nous examinons toutes les données. Donc, si nous voulons uniquement voir du trafic direct, je vais en parler ici. Et aussi par rapport, par exemple , à un trafic mobile, votre M. Nous verrons que l'entonnoir changera un peu. Cela signifie que nous allons maintenant voir deux lignes, d'accord ? J'espère que c'est assez clair. Nous pouvons maintenant survoler l'une de ces couleurs qui nous indiquent que la couleur bleue correspond au trafic direct, la violette est mobile. Eh bien, en survolant ici, nous pouvons voir quel a été le flux, comparer ces segments les uns aux autres et voir quel était également taux d' abandon pour chaque segment que nous avons ici. Donc, une autre disponibilité, si je l'annule. Nous n'en avons donc pas beaucoup ici. Mais nous voyons également ici deux types de visualisation. est ce que l'on appelle l'entonnoir standard, qui est l'entonnoir statique, qui nous indique quel était le flux entre chaque étape. Ou il est possible d'utiliser également un entonnoir tendance. est important de savoir qu'il n'est pas encore très utile, car il ne vous montre que le nombre total d' utilisateurs qui ont franchi chaque étape dans le temps. Ce qui sera plus utile, c'est de voir quel était le taux d'achèvement plutôt que les chiffres absolus. Il existe donc quelques scénarios où cela peut également être utile. Mais pour l'instant, cela nécessite également un développement supplémentaire de la part de Google afin que vous sachiez exactement ce qu' il fera à l'avenir. C'était donc ça. J'espère que la manière d'utiliser ce rapport est assez claire. Il s'agit d'une mise à niveau majeure par rapport à Universal Analytics, car nous pouvons créer entonnoirs rétroactivement pour la combinaison des dimensions et des événements que nous souhaitons. C'était donc ça. 27. GA4 - exploration de chemin: Une autre nouvelle exploration ajoutée à Google Analytics est l'exploration des trajectoires, pourrait-on dire, d' accord, mais elle était également disponible dans Universal Analytics. Et vous avez raison, le rapport comporte de nombreuses limites et n'a pas été très utile. Celui-ci a beaucoup plus de fonctionnalités à l'heure actuelle et est beaucoup plus utile. Commençons par le plus élémentaire et laissez-moi vous montrer comment cela fonctionne. Donc, en cliquant ici, l'exploration du chemin. Encore une fois, comme dans le cas précédent, Google nous montrera déjà quelques données ici en consultant une exploration de chemins. Mais comme nous voulons l'apprendre, nous voulons recommencer, c'est-à-dire en cliquant ici. Alors laisse-moi le faire. Et déjà ici, nous pouvons voir comment sélectionner le point de départ ou le point d'arrivée. Quelle est la différence ? Tout d'abord, nous sélectionnons par où nous voulons commencer, puis en cliquant, nous pouvons voir ce qui s'est passé avec les utilisateurs. Qu'est-ce qu'ils ont fait, où sont-ils allés ? Je vais donc vous montrer comment cela fonctionne. Tout d'abord, permettez-moi de vous montrer un exemple simple. Je vais prendre le titre et l'écran de la page ici. Et je sélectionnerai par exemple uniquement la page d'accueil. Que va-t-il se passer maintenant ? Je vais voir ce qui s'est passé avec les utilisateurs qui ont accédé à la page d'accueil et où sont-ils allés en suivant le lien. Donc, tout d'abord, je peux sélectionner l'un ou l'autre si je veux consulter le nombre d'événements de ce type, c' est-à-dire le nombre d'événements de ce type survenus. Ou je souhaite le modifier pour toute autre métrique. Donc, pour un seul rapport, je vais passer du nombre d'événements au nombre total d'utilisateurs. Alors laissez-moi simplement le glisser-déposer là-bas. Le chiffre devrait donc être légèrement inférieur. Oui, il n'est pas légèrement inférieur, mais ce qui est important, c'est de montrer comment fonctionne le rapport. Nous pouvons donc facilement cliquer sur chaque autre étape et creuser de plus en plus profondément. Et Sebald était exactement en train de se passer avec les utilisateurs qui empruntaient un chemin particulier. C'est quelque chose qui n'était absolument pas disponible dans Universal Analytics et qui est très difficile à trouver. Et nous pouvons y aller, laissez-moi minimiser cela pendant une seconde, jusqu'à dix étapes. Niveau donc très, très granulaire. Nous pouvons, nous pouvons examiner cela et voir si les utilisateurs, par exemple, ne sont pas dans une sorte de boucle où ils se sont retrouvés bloqués. Nous pouvons également filtrer ici ou remplacer l'une des trois dimensions disponibles par exemple le nom de l'événement. Cela peut donc être pour chaque point de départ, cela peut être différent. Je peux donc voir, d'accord, sur toute la page , l'utilisateur a consulté la page. Si je clique ici, je vois ce qui s'est passé en termes d'événement, c'est-à-dire voir la promotion, la première visite, etc. instant, nous ne faisons que montrer comment fonctionne le rapport. vous invite donc à me donner des exemples plus concrets. Et je peux aussi faire un filtre ici. Donc, en cliquant par exemple ici, j'aimerais ne voir que celui qui est arrivé pour voir la promotion. Je vais donc le faire en décliquant et d'autres sont disponibles. Et en cliquant ici sur Appliquer. Si j'attends une seconde. Vous pouvez voir que seul celui-ci est disponible si les autres sont regroupés sous, sous Plus, afin de les orienter plus facilement dans le rapport. Donc, en cliquant par exemple ici, je peux à nouveau voir ce qui s'est passé avec ce chemin de page particulier. C'était donc l'exploration du pot. Si nous choisissons le point de départ, je trouve ce qui est plus intéressant, si je recommence à zéro et en repartant du point final. C'est quelque chose qui intéressait beaucoup de personnes par le passé et qui n' avaient pas accès à un tel rapport. Donc, si je clique ici, je veux commencer par exemple à partir des événements cette fois. Laissez-moi, laissez-moi sélectionner l'achat comme point final. Donc, si je dois le chercher, l'acheter, le voici. Je peux maintenant, en cliquant, voir d'accord, ce qui se passait ici. Avant l'achat. Il y avait un patriote. Avant la page, il y avait un parchemin, et en ce moment, nous avons des événements, donc il y a beaucoup d'événements. Ce n'est pas si facile de s'y orienter. Mais si je passe maintenant de l'événement à la page diéthyl, je peux en gros voir, si j'attends une seconde, un entonnoir que nous étions en train de créer dans l'une des vidéos précédentes. Nous pouvons donc constater que sur ces 2,2 000 utilisateurs, la page précédente qu'ils ont consultée avec la confirmation de commande, les autres ont accédé au mode de paiement. D'accord. Qu'est-ce qui s'est passé avec nous, entre les informations de paiement qu'ils ont transmises et le mode de paiement. Certains utilisateurs, peu nombreux, sont arrivés directement à cette étape. Que va-t-il se passer ici ? Je vais vérifier l'inflammation, puis aller au panier et ainsi de suite. Je pense donc que vous l'êtes déjà en ce moment. Nous pouvons voir à quel point il est facile de créer une sorte de rapport rétrospectif ou d' entonnoir rétrospectif pour voir exactement ce que l'utilisateur a fait. Je suis désolée, maintenant, en d'autres termes, mais comment exactement l'utilisateur est parvenu à un achat en consultant rétroactivement quelles étaient les étapes précédentes. C'est donc l'une des fonctionnalités intéressantes de Google Analytics, cela ne fait aucun doute. L'un des rares que j'apprécie vraiment jusqu' à présent. Alors n'hésitez pas à jouer avec et à configurer, à essayer de rechercher des boucles si vous voulez trouver quelque chose qui se passe constamment d'une manière à laquelle vous ne vous attendriez pas à cela se produise dans le flux de l' utilisateur à travers le site web. Et j'ai dit Google Analytics, une forêt terrestre. N'hésitez donc pas à le filtrer en fonction des conditions utiles à vos sites Web. C'est ainsi que fonctionne l' exploration des sentiers. J'espère que ce rapport vous a plu. 28. GA4 - chevauchement de segment: Autre nouvelle technique d'exploration disponible dans Google Analytics pour une échaudage, les segments se chevauchent. Nous le trouvons donc sous l'onglet Explorer. Et voici. Permettez-moi donc d'y aller directement et de l'expliquer J'espère que, comme le nom le montre probablement , il nous montrera visuellement quel est le chevauchement entre jusqu'à trois segments, exactement comme dans le cas du précédent techniques d'exploration. Voici également par défaut un ensemble de données disponible. Mais nous voulons repartir de zéro. Alors laisse-moi éclaircir celui-ci. Maintenant, c'est clair et c'est ce que nous allons faire. Qu'est-ce qu'un segment ? La définition de base est qu'il ne s'agit que d'un sous-ensemble des données. Par défaut, la plupart des rapports présentent des données agrégées. Et le segment est un simple ensemble de règles selon lequel vous n'en définissez qu'une plus petite partie. Donc, au cours de cette vidéo, je vais également vous montrer comment créer un segment simple et commençons directement par celui-ci. L'interface de la technique d'exploration est à peu près la même. Nous le connaissons bien. Commençons donc à créer un segment. C'est fait en cliquant ici sur ce bouton plus. Et le premier segment que j'aimerais créer est mon préféré, basé sur la catégorie d' appareils. Et je souhaite segmenter le trafic des ordinateurs de bureau, comment faire ? C'est très simple en cliquant ici, recherchant la dimension correspondant à la catégorie de l'appareil. Vous pouvez le faire soit en sélectionnant devant cette longue liste, soit en utilisant la recherche, c'est exactement ce que je vais faire. Et voilà, voici ma dimension. Je vais ajouter un filtre. Et je veux juste que le bureau soit parfait, comme je l'ai dit. Alors, c'est ici. Si je clique tout de suite, sauvegarde et que j'applique, la première bulle apparaîtra ici me montrera combien d'utilisateurs actifs. Désolé, je ne l'ai pas nommée. Permettez-moi donc d'aller ici et de modifier ici. Nous allons donc également montrer une bonne chose que c'est chaque segment qui est clairement déjà enregistré dans votre GA. C'est donc un ordinateur de bureau. Formidable. Nous le sommes, et nous pouvons constater qu'au cours du dernier mois ou des 30 derniers jours, il y avait environ 50 000 utilisateurs actifs. Donc, c'est le premier à ce jour, mais nous ne comparons rien à quoi que ce soit parce qu'il n'y a pas qu' un seul segment formidable, désolée. Et le deuxième segment, j'aimerais également créer à partir de zéro, un segment d' utilisateurs qui ont acheté, au moins , des choses à faire. Comment faire ça ? Encore une fois, nous devons repartir de zéro. Ce n'est pas un Sigma préfabriqué. Et ici, vous pouvez cliquer ici et voir ce qui y est déjà préconstruit. Mais comme nous voulons analyser les données en profondeur et les comprendre à partir de zéro, je les reconstruirai depuis le tout début. Il s'agit donc d'un segment basé sur l'utilisateur. Et comment s'y prendre. Cette fois, ce sera une sorte de segment basé sur des événements. Dans Google Analytics, tout est un événement car il faut s'y familiariser. en va de même pour le type de segment que j'aimerais créer. Donc, l'événement que je recherche s'appelle achat. Et le voici. Et en tant que paramètre, je dois ajouter quelque chose appelé Event Count. Alors, c'est ici. C'est le nombre de fois un événement particulier s' est produit. Dans ce cas, j'aimerais voir tous les utilisateurs. Comme je l'ai dit, nous aurons acheté au moins pour faire des achats. Donc, la condition signifie que le nombre de fours est supérieur à un, si je veux bien. Maintenant, il existe également une option de périodes, donc je peux sélectionner celle que nous examinons. Nous pouvons également rechercher uniquement les utilisateurs qui ont acheté au moins deux fois au cours des 50 derniers jours, je ne sais pas, en 2030, ou nous pouvons simplement le désactiver, ce qui, pour les besoins de ce rapport est tout à fait bien. Si je clique tout de suite, postulez. Attends une seconde. Nous verrons qu'ils ne sont pas si nombreux. D'accord. 161. Et je vais le nommer S, par exemple un acheteur plus. Cliquez, enregistrez et appliquez. Maintenant, nous allons déjà commencer à voir deux segments, ici, c'est une comparaison. Et ce que nous voyons également ici c'est toutes les combinaisons de segments possibles, si j'en ajoute un de plus. Alors laisse-moi le faire. J'ajouterai également ici, comme nous avons du trafic de bureau, j'ajouterai également du trafic mobile à la comparaison. Pour avoir une table un peu plus large. Permettez-moi maintenant de minimiser ces variables. Que voyons-nous ici ? Nous pouvons constater qu'il n'y a pratiquement aucun chevauchement entre le trafic mobile et le trafic de bureau. En fait, nous pouvons en voir certains en faisant défiler la page un peu vers le bas. Certains utilisateurs sont également pris en compte pour le trafic de bureau et mobile, qui est ici 167. Mais le plus important, c'est que nous recherchons les meilleurs acheteurs , à savoir le violet. Et nous aimerions voir, par exemple, s'il y a davantage d'utilisateurs utilisant des ordinateurs de bureau ou des appareils mobiles. Donc, si je me souviens bien, si je me souviens bien, si je me souviens bien, si je me souviens bien, combien de guerres . Oui, c'était ça. Nous en sommes à 160. Donc, en comparant bureau et le mobile, nous pouvons voir que ces deux gammes comptent 160 au total, mais nous pouvons voir qu'il y en a 151, ce qui signifie en gros que tous les acheteurs d' un an et plus proviennent d'ordinateurs de bureau trafic. C'est quelque chose que ce rapport me permet facilement de voir. C'est donc l'une des choses que nous pouvons faire ici et il est également possible de le décomposer ici. Permettez-moi donc de vous montrer, par exemple si j'ajoute ici le premier support utilisateur, cela ajoutera également une autre ligne au rapport. Attendons simplement. Comme vous pouvez vous y attendre. Je vais voir ici quel est le meilleur canal d'acquisition pour chaque combinaison de segments. Donc, un rapport assez décent qui donne déjà des informations. Comme je l'ai vu dans le rapport précédent, la plupart des premiers marins britanniques de OnePlus étaient sur ordinateur de bureau. Je peux voir quel était le principal canal par lequel ils sont arrivés pour la première fois sur le Google Merchandise Store. Comme on peut le voir, sur 160, 6 103 jeux de gâteaux via le canal direct. Et je n'en connais pas 30 grâce au bio, juste un provenant d'un CPC et sept autres grâce à une recommandation et ainsi de suite. C'est donc également possible de le faire dans ce rapport. Il existe d'innombrables possibilités de découper les données, y compris les chevauchements de segments, puis la demande et la baisse. C'est une sorte de tableau multidimensionnel dans lequel nous pouvons facilement repérer les valeurs les plus élevées. Et qu'est-ce qui est également possible ici, si, pour une raison quelconque, vous trouvez quelque chose qui vous intéresse et que vous souhaitez utiliser le segment dans analyse plus approfondie ou, par exemple dans Google Ads en tant que un segment, il vous suffit de cliquer ici. Vous pouvez également créer un autre segment à partir d'une sélection. Il crée donc automatiquement un segment à partir des conditions dans lesquelles vous vous trouvez. Donc, dans ce cas, ce sont tous les utilisateurs d' ordinateurs de bureau qui ont acheté au moins deux fois, et leur source de trafic est également directe. Donc, si pour une raison quelconque cela est important pour vous, instant, si vous venez de nommer un segment, vous pouvez soit le laisser tel quel, avec un nom étrange, soit le nommer comme vous le souhaitez. Donc, si nous voulons le sauvegarder à partir de maintenant, vous pouvez l'utiliser dans n'importe quelle autre technique d'exploration de votre choix. Ou si vous souhaitez commencer par cibler le segment, vous pouvez simplement cliquer ici, créer le membre, durée des membres. Vous devrez créer un nouveau déclencheur ici d'une manière ou d'une autre, nommez-le S, supposons quelque chose comme de gros acheteurs. Depuis un ordinateur de bureau. Je suis là. Si je devais cliquer maintenant sur Enregistrer et maintenant sur Enregistrer et publier, si, s' il s'agit de mon compte personnel, je pourrais immédiatement commencer à voir ce segment dans Google AdWords et commencer en lançant des campagnes à ce sujet. C'est donc une fonctionnalité assez intéressante disponible ici. Nous savons donc maintenant comment créer des chevauchements de segments. Expliquez également comment créer un segment à partir de zéro et repérer facilement quelque chose qui pourrait nous intéresser. Voici donc comment fonctionne le rapport de chevauchement de segments. 29. GA4 - la personnalisation des rapports: Très bien, comme vous avez probablement remarqué que Google Analytics est en grande partie une question de personnalisation, examinons un peu plus en détail ce qu'il est possible de personnaliser. Je dois avouer que par rapport à Universal Analytics, s'agit de bien plus de choses que nous pouvons réellement personnaliser. Alors laissez-moi vous montrer comment procéder. Nous devons accéder à n'importe quel rapport et pour savoir si vous pouvez le personnaliser ou non, vous devez voir cette icône en haut à droite. Également avec le nom « rapport personnalisé ». Vous devez disposer d' autorisations suffisantes pour ce faire. Donc, n'essayez même pas compte GFR de la boutique Google Merchandise, car vous, il est très peu probable que nous ayons des autorisations suffisantes là-bas. Alors, comment faire ? Permettez-moi, par exemple, de passer au rapport d' engagement, puis aux pages passées au crible. Comme vous pouvez le voir, j' ai cette icône ici. Permettez-moi donc de cliquer ici et de vous montrer tout ce qui y est disponible. Donc, tout d'abord, nous pouvons personnaliser les deux graphiques que nous y voyons. Donc, si, pour une raison ou une autre, nous ne voulons pas voir le titre de la page et la clause d'écran, ce graphique à barres, il suffit de cliquer ici et vous pouvez le voir disparaître ou saler si nous ne voulons pas voir ligne graphique et laissez-le entièrement sur un tableau vierge. Nous pouvons le faire ici. C'est donc la première chose que nous pouvons faire. La seconde est que nous pouvons également modifier les dimensions et les indicateurs que nous voyons dans le rapport par défaut. Donc, si je vais passer aux dimensions ici, par exemple, ne veux pas voir le titre de la page et la classe Scream comme dimension principale. Je peux soit sélectionner l'un d' entre eux et le définir par défaut, soit ajouter qu'ils sont complètement différents. Donc, par exemple, faisons défiler un peu la page pour voir ce qui y est disponible. Et par exemple je suis intéressé par celle qui s'appelle chaîne de requête de chemin de page, qui était ou est toujours disponible dans Universal Analytics en tant que dimension principale. Alors laisse-moi le mettre là. Je vais cliquer ici et le définir par défaut. Je vais cliquer sur Appliquer. Et aussi, par exemple, changeons. Les indicateurs y figureront parce que je ne trouve pas très intéressant de voir le nombre de vues par utilisateur, par exemple . Je ne veux pas non plus voir la moyenne des interactions avec eux à temps. Supposons que nous laissions le nombre d'événements, mais comme je n'ai aucun module de commerce électronique sur mon site Web, je ne veux pas non plus le voir, mais par exemple quelque chose auquel nous étions tous habitués car il contient beaucoup de limites et nécessite une compréhension approfondie, à savoir le taux de rebond. Donc, par exemple, si je veux l'ajouter juste ici et maintenant en cliquant sur Appliquer, je le vois ici. Donc, si je veux tout de suite, cliquez sur Enregistrer et enregistrez-le rapport actuel dans le cycle de vie. Oui, c'est exactement ce que je veux faire. Nous allons vous montrer dans une minute ce que signifie cette fenêtre contextuelle. Je clique en ce moment sur Enregistrer. J'attends une seconde avant qu'il ne soit publié. D'accord ? Très bien, ils vont le dire. Si je vais courir maintenant, revenir en arrière et passer aux rapports sur les pages affichées sur les écrans dès maintenant, laissez-moi simplement vous montrer les deux premières conversions de DoubleClick . Et puis pour en revenir aux pages et à l'écran, le rapport devrait déjà être entièrement modifié comme nous venons de le créer, n'est-ce pas ? Nous n'y voyons donc aucune accusation. Nous ne voyons que les différentes dimensions nous sélectionnons et la métrique indique également que nous la sélectionnons. Ainsi, nous pouvons personnaliser pratiquement complètement le rapport. Nous voyons. Il y a encore une chose que j'aimerais vous montrer dans cette vidéo. Et c'est à ce moment que je passe à Report et au poids pendant une seconde. Pour certains, il y en a, désolé, je minimise cela. Il y a une bibliothèque. Comme nous pouvons le constater, il existe encore beaucoup. Comme vous pouvez le constater, vous avez ici deux cycles de vie, ce qui est probablement une boîte. Donc, si je veux l'actualiser, il ne devrait pas y apparaître. Cela se produit parfois avec Google Analytics. Alors oui, maintenant il n'y en a plus qu'un. Nous pouvons voir un groupe plus important de rapports, qui portent sur le cycle de vie, puis il y a un utilisateur, et puis il y a, par exemple instantanés des rapports et des rapports en temps réel. Si nous utilisons la bibliothèque d'outils Then, nous pouvons effectuer un autre niveau de personnalisation. Nous pouvons soit réorganiser complètement ces onglets principaux, soit les supprimer soit ajouter le rapport spécifique que nous souhaitons. C'est donc quelque chose qui n'était pas disponible dans Google Analytics ou dans Universal Analytics. Donc, par exemple, si je fais défiler la page ici, et pour une raison ou une autre, je ne voudrais pas voir le tag ou cet onglet technologique là-bas. Je peux cliquer ici sur Modifier la collection sous l'utilisateur. Et si je veux le supprimer complètement d'ici ou de n'importe quel autre endroit, ou supprimons simplement l'aperçu technique pour montrer que cela fonctionne. Si je veux le supprimer et cliquer sur Enregistrer. Encore une fois, j'ai attendu une seconde, et il a été inscrit dans la collection. Donc, si j'y retourne tout de suite, cet aperçu technique ne devrait plus y figurer. Donc c, nous avons essentiellement changé l'interface pour tous les utilisateurs. C'est donc une bonne chose. Si vous souhaitez simplement personnaliser l'interface de manière à ne voir que les données que nous voulons que les utilisateurs consomment réellement et qu'elles ne soient pas confondues. D'autre part, nous pouvons créer pratiquement n'importe quel rapport que nous voulons et y modifier également. C'est donc, c'est aussi quelque chose que j'aimerais vous montrer tout de suite. Comment faire ça. Encore une fois, j'irai dans la bibliothèque et je créerai un rapport personnalisé, que j'y ajouterai. Et je veux l'ajouter sous les fiançailles. Je dois créer un nouveau rapport , en cliquant ici. Et créons un rapport détaillé. Tout d'abord, je dois sélectionner fonction du rapport sur lequel je souhaite le créer. Je peux soit commencer à blanc, mais pour les besoins de cette vidéo, je vais commencer par exemple pour quatre pages et écrans. Attendons donc une seconde jusqu'à ce qu'il soit disponible ici. En gros, il s'agit de modifier l'un des rapports existants. C'est donc un doublon. Ce que je veux vous montrer comment nous pouvons ajouter un nouvel onglet dans rapports Tap of Reports déjà existants. Supposons donc que je veuille y laisser un graphique linéaire. Je veux voir, par exemple je ne veux pas voir celui-ci ici. Ni celui-ci, ni celui-ci. Et je veux juste y ajouter quelque chose. Celui que je connais très bien, qui peut par exemple être une page de destination. Nous sommes donc en train de recréer le rapport sur les pages de destination. Je vais donc supprimer celui-ci. Je ne laisserai que cela. Je vais cliquer sur Appliquer. Attendons donc une seconde. OK, en cliquant ici, postulez. Et je voudrais en ajouter une autre, d'accord, vous pouvez voir qu'il montre déjà en temps réel l'évolution du rapport. Encore une fois, pour le bien des vidéos, je vais supprimer tous les indicateurs qui ne m'intéressent pas. Ensuite, j'ajouterai leurs sessions, ce qui me dira combien de sessions ont commencé avec cette page de destination en particulier. Je vais donc placer celui-ci tout en haut. Et comme nous en avons l'habitude, ajoutons également un taux de rebond juste pour nous assurer que cela fonctionne. Alors, c'est ici. Un tableau simple me montrant les meilleures pages de destination selon les sessions qui y ont débuté. Je veux donc juste voir un graphique linéaire. Comme je l'ai dit, c'est mon modèle de rapport. Si je le souhaite, je peux ajouter une autre carte, mais ce n'est pas le but de cette vidéo. Nous y voilà donc. Je vais maintenant cliquer sur le bouton Enregistrer. Je voudrais le nommer en tant que rapport sur les pages de destination. Le voici, en train de le sauvegarder. Et encore une fois, cela prend une seconde ou deux, OU les portes sont sauvées maintenant. Je dois donc retourner à la bibliothèque. Nous sommes en train de modifier cette collection, comme je l'ai dit, et je souhaite ajouter ce rapport dans cette partie consacrée à l'engagement. Donc, ce que je dois faire pour le moment c'est faire défiler, défiler, défiler, défiler jusqu'à ce que je voie le rapport, le rapport personnalisé que je viens de créer. Et pour l'instant, je ne vais glisser-déposer que là où je veux le voir. Donc, en cliquant sur Enregistrer ici dans la collection actuelle de rapports. OK, c'est là. Donc, en revenant aux rapports standard et en cliquant sur l'engagement, je peux déjà voir rapport des pages de destination dont je parlais, que je viens de créer en ce moment et je peux le voir de la façon dont nous je l'ai construit. Voici donc l'exemple de ce que tout est possible de personnaliser. Je vous recommande donc de commencer à jouer avec cela, car il est possible de créer de nombreux rapports à partir de ce à quoi nous étions habitués, à partir d' Universal Analytics. Et c'est exactement la technique, alors j'espère qu'elle vous plaira. Et c'est ainsi que Google Analytics est conçu. C'est une question de personnalisation en grande partie. 30. GA4 - Trucs - langage du navigateur: Donc, un set, Google Analytics 4 S, sera probablement consacré à la personnalisation pendant un certain temps, ce qui signifie que nous devrons créer des rapports qui nous donneront des informations par nous-mêmes Commençons par les prochains conseils et les exemples concrets que je vais vous montrer, car la plupart des ****** seront basés sur des rapports personnalisés Comment faire ce registre ? Essayez simplement de voir le premier. Nous allons explorer la section. Et nous allons en créer un à partir de zéro. Je clique donc ici sur le rapport vierge. Et comme nous savons comment cela fonctionne, nous devons d'abord définir quelques dimensions et indicateurs que nous aimerions voir et les utiliser dans le rapport. Je commence donc ici et je n'en utiliserai que quelques-unes pour montrer la première étape, qui se fera dans la langue du navigateur. Supposons donc que je veuille donner une dimension à son navigateur. Je ne l'aurai pas fait. La langue est la seconde. Vous pouvez simplement présélectionner quelques-unes d'entre elles, puis cliquer sur l'important Vous n'êtes pas obligé de tous les importer. Supposons donc que ces deux soient parfaits pour la première étape. Je vais maintenant présélectionner quelques indicateurs. J'aimerais bien le voir, ce qui est sûr. Tout d'abord, les utilisateurs, j'aimerais faire des sessions SI plutôt que de voir le taux de rebond. C'est ici. Et j'aimerais voir, par exemple, les taux d'engagement juste pour voir si cela fonctionne. Et ici, je suis importer et maintenant je vais créer ces rapports clients. Donc tout d'abord, et c' est en fait le premier conseil, conseil numéro un, qui concerne la langue du navigateur. Le nom de la dimension est langage. Donc soit je double-clique ici, comme c'est ce qui se passe en ce moment Et je mets également ici les valeurs qui correspondent au nombre total d'utilisateurs. Je veux aussi voir les sessions et, par exemple, le taux de rebond. Alors faites-le-moi savoir, prolongez la fenêtre de temps, disons d'un an. Je vais donc le faire à partir de mai 2022. Je vais m'inscrire. Une fois que j'aurai vu les données, je modifierai légèrement le type de cellule car le graphique à barres ne me dit pas grand-chose, mais je souhaite uniquement voir le texte brut ici. Et ce que je veux vous montrer, c'est qu'il s' agit en fait d'un rapport très simple, qui m'indique la langue du navigateur. Et il est important de se souvenir du mot navigateur. Il s'agit en fait de la configuration que chaque utilisateur effectue dans son navigateur. Et tout ce que cela nous apprend, c'est probablement leur langue maternelle. Donc même ce simple rapport qui me dit que, d' accord, environ les deux tiers, oui, 2 000, 3 000 de mes utilisateurs ont configuré la langue de leur navigateur comme l'anglais. Et les autres ont quelque chose comme ça. Dans mon cas, nous sommes en plein mois d' août et la plupart des personnes qui lisent mon bloc auront leur langue configurée en anglais. Mais ce qui est important, sont les lignes suivantes qui m'intéressent beaucoup en italien et ce sont les lignes suivantes qui m'intéressent beaucoup en italien et auxquelles je ne m' attendrais pas. Dans mon cas, la ligne numéro deux indiquera qu'un chèque germano-russe provient d'un chèque. Donc, donc oui, c'est prévu. Et ainsi de suite. Nous pouvons même voir plus de lignes si nous le voulons. Mais qu'est-ce qui est important ? Pourquoi ce conseil est-il numéro un ? Essayez d'imaginer que vous dirigez une entreprise multinationale ou multinationale Ces rapports vous indiquent simplement d'où se trouvent vos clients. N'hésitez donc pas à utiliser ce rapport lorsque vous vous demandez, par exemple, où vous devriez développer votre activité ou éventuellement dans quelles langues vous devriez essayer de traduire votre site Web. Il s'adresse donc nativement aux clients et à leur propre langue maternelle Donc, en fait, quelque chose de très simple, un rapport très simple, mais fournissant la première entreprise que vous pouvez utiliser pour vos opérations quotidiennes. Donc, tout le conseil numéro un de Steam, qui consiste à comprendre la langue du navigateur de vos utilisateurs 31. GA4 - Trucs - Données de localisation: Un autre ensemble de conseils sera basé sur les données de localisation, qui, dans le cas de GA4, sont dimensions appelées pays et ville Nous avons donc toujours ici l'exemple précédent. Donc, pour accélérer les choses, je vais laisser ici tous les indicateurs dont nous disposons. Et j'ajouterai deux autres dimensions, que je viens de mentionner. Donc, en cliquant sur l'explosion, cherchant la ville. Ça y est, et pour le pays. Et il y a aussi le pays. Je vais l'importer. Et j'échangerai immédiatement la langue à venir pour le pays qui est déjà là. Mais juste pour montrer que cela fonctionne, je le fais glisser et le déposer ici. Et nous y voilà. Au lieu de la langue, qui est extraite du navigateur de l'utilisateur. Le pays est quelque chose que Google prend à partir de l'emplacement de l'adresse IP. C'est donc quelque chose de légèrement différent. Et cela vous aide à simplement reconnaître d' où proviennent vos utilisateurs ou, si vous êtes une entreprise, les clients d'un site Web sont des choses simples, clients d'un site Web sont des choses simples, mais il vaut la peine de savoir si vous êtes particulièrement présent dans plusieurs pays par rapport à ceux où se Comment, comment le laisser entendre , en fonction de la localisation, il suffit de réfléchir à l'endroit où diffuser les campagnes, en ligne et hors ligne, parce que vous voulez être là où se trouvent nos clients. Je n'invente donc pas la roue ici, mais une technique très simple qui vous indique où se trouvent les clients ou les utilisateurs si vous êtes à but non lucratif Et c'est exactement l' endroit où vous souhaitez les cibler en ligne et hors ligne C'est donc la raison, ou c'est une technique qui devrait vous aider à cibler vos budgets. Le plus efficace, de la manière la plus efficace. Voici donc le conseil numéro deux, cibler en fonction de l' endroit où se trouvent vos clients. Si vous n'êtes basé que dans un seul pays, cela vaut vraiment la peine remplacer cette dimension de pays par celle de la ville. Nous pouvons donc le faire en filtrant ici un pays en particulier, puis en y ajoutant également deuxième dimension dans la ligne en tant que ville. Ou nous pouvons simplement pour montrer la technique, remplacer la campagne par la ville. C'est donc probablement plus utile lorsque vous êtes une entreprise ou un site d'un seul pays. Ainsi, au lieu d'adopter une approche plus globale, c' est-à-dire mondiale, nous nous intéressons actuellement à des villes en particulier. Et encore une fois, exactement comme dans le cas des pays dans lesquels vous souhaitez être présent, là où se trouvent vos clients. Ainsi, par exemple, au niveau du conseil municipal, vous pourriez vous demander, et c'est en fait le conseil numéro trois, comment mener vos campagnes en ligne plutôt que hors ligne dans un seul pays. Voulez-vous vivre dans une grande ville ou dans une petite ville ? Cela vaut certainement la peine d'être connu car les habitants grandes villes ont probablement un comportement légèrement différent, ou je m'attendrais à avoir un comportement légèrement différent de celui des habitants des petites villes, des villes et des villages. Donc, si vous êtes basé dans un pays, vous saurez probablement simplement en regardant le rapport, quelles sont les grandes villes, lesquelles d'entre elles sont des villes plus petites ? Encore une fois, des informations très importantes. Et toutes ces séries de premières étapes ont pour but de vous aider à comprendre qui est votre personnage, vos clients, vos utilisateurs ou quel que soit le nom fantaisiste que nous utilisons Le but est de comprendre qui ils sont, d'où viennent-ils ? Où vivent-ils, et ainsi de suite ? Donc, en fait, il y avait les deux conseils et j'en reçois un de plus, que je dirais, d' accord, disons que c'est un conseil numéro trois. Mais si votre entreprise gère également la partie hors ligne, supposons que nous livrons quelque chose ou que vous possédiez quelque chose en mode hors ligne. Vous pouvez effectuer l' analyse, par exemple pour savoir où ouvrir votre réseau de points de retrait , car vous voulez être là où se trouvent vos clients. Donc, par exemple, si Prague est la ville numéro un, je veux vraiment penser à ouvrir les points de collecte. Ce sera probablement l' endroit numéro un où j'aimerais avoir réseau APM ou mes points de collecte ou l'endroit où je souhaite être physiquement présent, où se trouvent mes clients adolescents si simples et géographiques, mais je dirais des données très, très précises pour les aider lorsque vous prenez une décision commerciale. C'était donc le conseil numéro 2.3. Numéro trois 32. GA4 - Trucs - Taux de conversion par navigateur: Très bien, pour une autre série de conseils, je vais passer à un autre compte Google Analytics, qui est Google Merchandise Store Et la raison en est que je voudrais vous montrer quelques exemples réels basés sur les données du commerce électronique. Je passe donc à cet endroit. Et exactement comme dans le cas précédent, nous allons créer quelques rapports à partir de zéro. Je vais donc explorer le rapport et repartir à zéro. Les prochaines seront basées sur les données nommées du navigateur. Commençons donc à nouveau en cliquant sur les deux premières dimensions que nous voulons utiliser. Le tout premier sera donc Browser, ce qui est tout à fait suffisant pour cette astuce particulière. Et encore une fois, permettez-moi de sélectionner quelques indicateurs. Je veux donc voir le nombre total d'utilisateurs. Je veux faire du SI, des séances. Je veux vraiment voir le taux de rebond. Passons maintenant à quelques indicateurs du commerce électronique. Tout d'abord, comme Google Merchandise Store a également implémenté le commerce électronique et la mesure, la mesure. J'y verrai aussi des données sur le commerce électronique, donc les achats, c'est quelque chose que vous voulez certainement voir. Je veux voir le taux de conversion, qui est enfin là et j'utilise le taux de conversion de session. Et j'aimerais voir les revenus du commerce électronique. Nous y sommes donc, et nous y voilà. Disons que oui, nous pouvons utiliser celui-ci s'il est exactement le même pour les achats et revenus du commerce électronique ou s'il devrait être le même. Alors pourquoi importer ceci, ces métriques ? Donc, tout d'abord, ce que j'aimerais voir, je suis en train de créer le rapport. Encore une fois, double-cliquez sur les rôles et j'ajoute les statistiques, le nombre total d'utilisateurs. Maintenant, les sessions, certainement le taux de rebond, les achats, la conversion des sessions et les revenus du commerce électronique. Attendons donc quelques secondes jusqu'à ce qu'ils soient tous visibles. Pourtant, nous voilà à nouveau en train de passer du graphique à barres au texte brut. Comme nous pouvons le voir en ce moment, il s'agit d'un rapport assez simple. Jusqu'à présent. Ignorons le taux de conversion ici. Je voudrais d'abord vous montrer quelque chose de différent Voici un autre conseil, le conseil numéro cinq, qui consiste simplement à déterminer quels sont les navigateurs les plus populaires parmi vos utilisateurs. Dans le cas de Google Merchandise Store, il n'est certainement pas surprenant que Chrome soit le numéro un. Mais il y a aussi un safari sur Samsung Internet, Android Review, etc. Faites exactement la même chose dans votre cas et essayez de comprendre quels sont les navigateurs les plus populaires. Seul le navigateur lui-même est une caractéristique de l'utilisateur. Si vos utilisateurs utilisent des navigateurs modernes et récents tels que Chrome et Safari, ils sont probablement un peu plus avancés. Les utilisateurs techniques, c'est-à-dire, par exemple, quelqu'un qui utilise Edge, qui est préinstallé sur les appareils Windows Encore une fois, des données très simples, mais qui valent vraiment la peine d'être vérifiées. Et essayez également de vérifier, ce qui est un autre conseil, le conseil numéro six, si vous parlez la même langue que vos utilisateurs. Et par langue, je ne parle pas de l'anglais allemand ou de l'espagnol, mais du ton de la langue que vous parlez. Donc, si vous découvrez que vous avez des utilisateurs geeks, je sais que beaucoup d'utilisateurs de Safari essaient également de leur parler un peu plus, peut-être un langage geek Quelque chose de moderne et de frais. Donc quelque chose qui leur est peut-être un peu plus familier. Il s'agit donc uniquement de l'interprétation du volume total d'utilisateurs. heure actuelle, nous allons examiner ou examiner de plus près le taux de conversion. heure actuelle, comme vous pouvez le constater, le taux de conversion est très élevé, environ 90 %. Parce que Google Merchandise Store a marqué de nombreux événements comme des conversions. Ainsi, par exemple, le simple fait de consulter la page détaillée d'un produit peut constituer une conversion. C'est pourquoi il y en a autant. C'est pour cela que les taux de conversion sont si élevés. Nous voulons donc nous concentrer uniquement sur celui qui est basé sur les achats. Et maintenant, une technique simple pour l'obtenir. Il ne suffit pas de l'acheter. Donc, si dans votre cas, par exemple, votre conversion principale est quelque chose comme le téléchargement d'un fichier ou l'envoi d'un formulaire de contact. Vous savez donc de quel événement particulier il s'agit, exactement les mêmes données, mêmes filtres, car je vais montrer tout de suite que nous allons appliquer à votre cas. Ce que nous devons faire ici c'est y ajouter une dimension supplémentaire, appelée événement. Comme nous l'avons déjà expliqué plusieurs fois. Google Analytics est un outil d'analyse basé sur les événements. Donc, en ce moment, nous avons également ici un événement. Et si je veux calculer le taux de conversion uniquement pour un événement particulier, je dois accéder aux filtres ici Et je dois filtrer les événements. Dans ce cas, je souhaite filtrer à l'aide d'expressions régulières. Et je veux filtrer tous les événements ne sont que des événements appelés démarrage de session. Le voici, qui comptera pratiquement le nombre total d'utilisateurs et de sessions, qui est exactement ce que je veux. Mais pour l'instant, en ce qui concerne le taux de conversion, je souhaite simplement qu'il calcule en fonction des achats. C'est donc le deuxième événement que je vais filtrer, ce qui signifie que ce signe signifie logique OU donc je veux filtrer tous les événements appelés démarrage de session ou achat. Donc, si je clique sur Appliquer dès maintenant, essayez de vous concentrer ici sur le côté droit, vous verrez comment le taux de conversion sera plus bas. Cliquez donc sur Appliquer ici, attendant une deuxième commande. Et nous devrions voir les données, d'accord, nous y sommes. heure actuelle, nous pouvons voir que le taux de conversion est un demi-pour cent en ce moment. Permettez-moi peut-être de prolonger la fenêtre un peu plus, un peu comme ici parce que je ne sais pas s' ils l'ont correctement mesurée ces derniers jours. Encore une fois, après Okay , Anyway, il s'agit de comprendre comment filtrer les données de manière à pouvoir examiner le taux de conversion uniquement pour un examiner le taux de conversion événement en particulier, ce qui était exactement le cas. Et maintenant, comment le connecter aux données du navigateur. Nous voyons que la première boucle que j' aurais à faire serait certainement de voir quel est le taux de conversion moyen, qui est de 0,9. Et maintenant, en regardant les premières lignes, nous pouvons voir que le taux de conversion est légèrement supérieur à la moyenne du Chrome 1.1. Mais si nous regardons les lignes numéro deux, numéro trois, qui indique que Safari est un avantage, nous pouvons voir que le taux de conversion n'est même pas moitié par rapport à ce qui ne se trouve pas sur Chrome. C'est donc quelque chose qui correspond vraiment à mon intention. Et il dit que c'est un autre conseil. Faites donc le même exercice dans votre cas. Et si vous voyez une telle différence entre, entre le taux de conversion et celui du navigateur. La première chose que je ferais serait d' ouvrir le navigateur Safari et essayer de jouer dans Safari pendant quelques minutes pour voir si je ne pourrais pas le repérer. Quelque chose qui fondamentalement, ne cloche pas là-dedans. Et soit vous pouvez faire le même exercice sur le navigateur Edge, car le taux de conversion ne devrait pas être inférieur à la moitié, soit dans ce cas, la périphérie, presque quart du commerce se trouve ici Il est donc fort probable que quelque chose soit cassé. Il se peut que je ne le sache pas. Soit l'option Ajouter au panier ne fonctionne pas correctement, soit vous pouvez passer la commande, soit certaines validations ne fonctionnent pas. Parfois, c'est comme une petite chose qui peut bloquer les utilisateurs afin de terminer l'achat. Cela vaut donc vraiment la peine de vérifier et d'y consacrer quelques minutes Vous pourriez trouver beaucoup d'argent dans le tableau simplement en réglant quelques petits problèmes. C'est donc une autre cassette. N'hésitez pas à faire cet exercice, super simple mais super, super brosse les données. Tu l'as fait. Il s'agissait donc de quelques conseils concernant les données du navigateur et leur combinaison avec le taux de conversion 33. GA4 - Trucs - Catégorie d'appareil: Passons au conseil numéro neuf, qui sera à nouveau basé sur les données du Google Merchandise Store. Et nous allons le faire en nous basant sur l'une de mes dimensions préférées, qui s'appelle la catégorie d'appareils. Nous avons donc toujours les mêmes rapports que ceux du conseil précédent. Et à présent, nous allons ajouter une dimension supplémentaire que je viens de mentionner, catégorie des appareils. Alors laissez-moi le trouver ici. Catégorie d'appareil, la voici. Il ne comporte que trois lignes, mais c'est très important pour moi. Permettez-moi donc d'échanger la catégorie Navigateur contre appareil. Nous sommes encore une fois, un rapport super simple, mais l'un des plus commerciaux, peut-être en train d'en changer un. Classons donc en fonction du nombre total d'utilisateurs. Nous utilisons toujours le même filtrage pour nom de l'événement appelé début de session et achat. Nous pouvons donc également l'évaluer, mais en fait, pour vous donner des conseils, le huitième conseil consiste simplement à vérifier quel est le ratio entre le trafic de votre ordinateur de bureau et votre trafic mobile. Comme je vous l'ai dit, cette dimension n' a que trois valeurs : ordinateur de bureau, mobile et tablette. Et il vous indique que sur ces appareils utilisateurs naviguent sur votre site Web. Donc, comme nous pouvons le voir dans ce cas, c'est presque 5050 entre mobile et ordinateur de bureau La première information contenue dans le premier conseil numéro huit consiste donc à vérifier quel est ce ratio et quelles en sont les implications pour votre entreprise, si vous accordez suffisamment d'attention lorsque vous concevez quelque chose. Cela signifie que toutes les fonctionnalités, toutes les innovations que vous apportez en matière d'expérience utilisateur doivent être conçues au moins de la même manière pour les appareils mobiles et les ordinateurs de bureau. Et ma recommandation est de le concevoir uniquement pour mobile. d'abord fonctionner correctement sur le mobile, Faites-le d'abord fonctionner correctement sur le mobile, puis créez-en la version de bureau. Parce qu'en fait, 50, 50 de nos jours je m'attends à ce qu' il y en ait encore plus sur mobile. ma région d'origine, à savoir l'Europe centrale, le taux de pénétration des appareils mobiles et le ratio entre mobile et ordinateur de bureau sont d'environ 72, 30 en faveur du mobile. En fait, 50, 50, c'est quand même quelque chose qui m' étonne de voir qu'il s'agit encore d'un peu plus d'utilisateurs d'ordinateurs de bureau que d'utilisateurs de mobiles. Oui. Vous pourriez me contredire là-dessus. OK. Mais ils consultent probablement le magasin de marchandises au travail ou, ou ils peuvent avoir une autre raison. Mais quand même, même les 50 % du mobile devraient nous communiquer des informations très directes selon lesquelles nous devrions concevoir tout ce que nous faisons, en particulier pour les mobiles. Voici donc le conseil numéro huit. Le conseil numéro neuf consiste encore une fois à regarder le côté droit de ce rapport et à examiner le taux de conversion. Et je n'ai probablement même pas besoin de commenter celui-ci, car nous examinons la différence de taux de conversion entre l'ordinateur de bureau et le mobile, qui est de 1,6 et 0,3, ce qui signifie que le taux de conversion du mobile ne représente même pas un cinquième de celui du bureau Il y a certainement quelque chose de fondamentalement faux en ce qui concerne l'expérience utilisateur sur les appareils mobiles. C'est donc quelque chose que nous devrions vraiment trouver et essayer de creuser en profondeur. Cela fera partie d'un autre conseil. Mais tout d'abord, il faut regarder littéralement quelle est la différence. Pour une expérience mobile de qualité, je m'attends à ce que le taux de conversion par rapport à celui de l'ordinateur de bureau soit d'environ 80 % du taux de conversion d'un ordinateur de bureau, qui, dans ce cas, je m' attendrais à ce qu'il soit égal à 1,6, je m'attendrais à ce qu' il soit quelque chose comme 1,3, au moins, et non 0,3. Il y a donc certainement quelque chose qui ne va pas. Et en ce qui concerne la tablette 0.1, c'est probablement aussi quelque chose qui fonctionne très, très bien aujourd'hui fonctionne très, très bien ce qui concerne la partie réactive du GA4 de la boutique Google Nous allons donc creuser un peu plus pour le comprendre le lendemain. Mais celui-ci était très simple à propos de la catégorie des appareils et de la part de celle-ci Nous pouvons donc tout concevoir en fonction la proportion de chiens appartenant à ces catégories d'appareils. Ensuite, en ce qui concerne le taux de conversion, nous verrons si nous ne devrions pas nous concentrer immédiatement uniquement sur le mobile, ce que nous devrions probablement faire dans ce cas. Encore deux conseils et nous allons approfondir un peu plus l'expérience mobile. 34. GA4 - Trucs - Résolution d'écran et appareil mobile: Nous continuons à jouer avec les données des catégories d' appareils, euh, nous avons dit que nous allions nous intéresser un peu plus aux performances des appareils mobiles, car comme nous pouvons le constater, nous continuons avec la même configuration de rapport. Et cela nous indique que le taux de conversion sur les appareils mobiles est de 0,3, alors que sur les ordinateurs de bureau est de 1,6 , soit cinq fois plus. Il y a donc certainement quelque chose qui ne va pas. Nous avons juste besoin de savoir quoi. Donc, ce que j'ai fait, j'ai déjà ajouté quelques dimensions supplémentaires ici que je vais utiliser, résolution d'écran, le modèle d'appareil et le mobile Moodle Le reste du rapport est toujours le même. Ce que je veux faire dans un premier temps, c' est de ne conserver que la ligne mobile, ce qui est facile à faire si vous cliquez simplement avec le bouton droit de la souris et que vous incluez celle-ci dans la sélection. Donc, c'est à peu près la même chose que vous, car nous le filtrerions, par exemple ici, il le filtre automatiquement. Et ce que je veux faire maintenant, c'est y ajouter une autre dimension qui sera la résolution de l'écran. Ce que j'essaie de faire, c'est de savoir si certaines résolutions d'écran qui fonctionnent sur l'appareil mobile sont meilleures que les autres. Alors, qu'est-ce que nous avons en ce moment ? Le rapport actuel est ventilé en fonction des différentes résolutions d'écran dont nous disposons. Et ce qui m' intéresse, c'est le taux de conversion. Nous voyons donc que la moyenne de 0,4, nous pouvons voir, d'accord, légèrement au-dessus, légèrement en dessous. C'est très en dessous , soit 362 fois 800. Résolution très inhabituelle. En train de descendre. Si je ne veux pas mettre quelque chose d'intéressant , c'est ici, par exemple, la ligne numéro 11, qui est 393 fois 852 Cela donne donc évidemment des résultats bien supérieurs à la moyenne. Et je peux faire défiler un peu plus la page vers le bas pour voir s' il y a quelque chose qui attire mon attention. Encore une fois, il y en a quelques très faibles, d' autres très élevés. Le fait est, comme nous pouvons le constater, que le démon et les autres résolutions d'écran sur les appareils mobiles sont très résolutions d'écran sur les différentes ou qu' ils vous recommandent de le faire. Voici pour essayer de simuler cette résolution d'écran et essayer jouer avec votre site Web pour voir si vous ne serez pas en mesure de repérer l'achat si vous le souhaitez, peut-être désolé, si vous ne serez pas en mesure de détecter quelque chose qui ne va pas simplement en jouant avec votre site Web. Comment faire ça, c'est en fait assez simple. Je voudrais juste aller ici, dans la boutique de produits Google. Je suis là Vous pouvez facilement y accéder en le recherchant sur Google ou en voyant l'URL ici Et pour simuler l'appareil mobile sur grand écran, j'utilise le module complémentaire , appelé simulateur mobile Je l'ai déjà installé. Donc, lorsque je clique dessus, il m'assimile automatiquement Quelle est l'expérience mobile pour que je puisse jouer avec ? Tu peux vraiment le faire, c'est plutôt cool. Vous pouvez choisir parmi un certain nombre d'appareils disponibles ici, Android et Apple, même quelques tablettes ou même des offres spéciales comme Apple Watch et Galaxy Fall to my MacBook Air, etc. L'idéal est donc d' essayer de simuler la résolution exacte ou d' essayer de comprendre ce que peut être une résolution particulière. Comme nous l'avons vu, la première chose était que le taux de conversion général sur les appareils mobiles était très faible. Donc, la première chose que je ferais serait de jouer en général avec l'expérience mobile et d'essayer de voir si je ne trouverais pas quelque chose qui cloche. Je suis juste à côté. Je vois que cela semble assez étrange. Je ne peux pas dire que ça a l'air super cool ou super, super génial sur ordinateur de bureau. Mais même ici, sur le mobile, il suffit d'aligner le panier tout à droite. Cela ressemble à un site Web cassé. C'est comme si on ne l'avait pas fait correctement. Quand j'essaie de faire défiler la page vers le bas, je jouais avec. Je vous montre donc certaines des choses qui me sont immédiatement venues à l' esprit lorsque j' essaie de cliquer sur n'importe quelle photo ici, à une sorte de promotion de la collection de vélos ou de boissons où cela ne sert à rien, ce que je m' attendais à faire Et la seule chose pour aller plus loin est de cliquer sur le titre Shop Now. Cela m'a pris du temps. Il m' a fallu un certain temps avant comprendre que je devais cliquer uniquement ici pour aller plus loin Donc, quand je l'ai fait, il y a une autre chose que je remarque. Le fait que le site Web était sur un appareil mobile est certainement plus lent que sur un ordinateur de bureau. Je vais vous le montrer dans une autre série de conseils, mais voici le conseil numéro dix pour essayer de simuler cette expérience mobile. Et c'est probablement qu' il trouvera quelque chose, quelque chose qui ne fonctionne pas correctement. Donc, rien qu'en rejouant ici, je m'attendrais à ce que le bouton Ajouter au panier soit constamment visible, ce qui est en quelque sorte une bonne pratique mobile. qui n'est pas le cas même si j' utilise l'iPhone pour lequel il devrait être optimisé. C'est une autre chose que j' essaierais probablement de corriger lorsque je serais designer UX. Mais le but est de voir d' après les données qu'il y a probablement quelque chose qui ne va pas. Nous ne serons pas en mesure de le voir exactement. C'est ce que nous devons corriger, mais nous savons qu' il y a un problème avec leurs appareils mobiles. Il suffit de communiquer ses informations à votre concepteur d'expérience utilisateur afin qu' il puisse jouer avec le site Web et essayer de découvrir quel peut être le problème. Et la deuxième chose que je voulais partager avec vous à partir de ce rapport est d' essayer de trouver une solution particulière si vous constatez que votre taux de conversion sera assez bon. Mais si vous creusez un peu, vous constaterez peut-être qu'une résolution fonctionne bien mieux ou bien moins bien que l'autre. Et comment s'y prendre ? Il existe également un autre moyen de le simuler. Et c'est ce que je vais vous montrer. Pour l'instant, annulez ce module complémentaire de navigateur. Et vous pouvez essentiellement les créer manuellement. La résolution exacte que vous aimeriez obtenir malgré la mort. J'utilise Google Chrome. Et si vous faites simplement le clic droit et que vous cliquez sur l'inspection, il y a une petite icône dans le coin supérieur gauche, basculer dans la barre d'outils de l'appareil Si vous cliquez dessus, il deviendra bleu. Et à partir de maintenant, si vous revenez au navigateur, il lancera une boucle comme celle-ci. Il s'agit donc en fait de la simulation pour iPhone SE. Donc, si je clique ici, je peux sélectionner l'un de ces appareils prédéfinis ici. Je peux même simuler une connexion plus lente. Par exemple, comme la limitation des connaissances sur les appareils mobiles bas de gamme , que j'ai actuellement Vous pouvez également jouer avec les différentes résolutions standard et voir quoi ressemble le site Web sur un petit mobile, tandis que sur un mobile plus grand. C'est donc en fait très bon à voir. Revenons maintenant à l'iPhone SE. Ou vous pouvez, car c'est ce que je voulais vous montrer dans une partie de cette étape. Simulez une résolution particulière si vous trouvez quelque chose d' intéressant pour vous, comment faire, il n'est pas possible de simplement cliquer ici et de modifier ce numéro. Ce que vous devez faire est de cliquer ici et de cliquer ici sur Modifier. Encore une fois. La console s' ouvre et vous pouvez soit vous connecter à l'un des appareils disponibles ici, soit ajouter un appareil personnalisé. Donc, si vous êtes d'accord, maintenant, mettez ici quelque chose comme, laissez-moi simplement vous montrer que 415 fois 850, comme si vous utilisiez un nombre aléatoire, juste pour vous montrer que cela fonctionne. Et je l'appellerai un appareil à pompons. Je vais cliquer sur le bouton Ajouter. Ici, c'est déjà assez cliqué. En ce moment. Vas-y, reviens, ce qui peut être fait avec ce Glick. Et pour en revenir à, désolée, en revenir à ce que nous montrons, je peux le faire maintenant. Donc, comme vous pouvez le voir entre les appareils qui sont déjà là, il y a aussi des problèmes d'appareil, qui est celui que nous venons de créer, 415 par 150. Et maintenant je peux jouer avec ça. Faites donc la même chose si vous trouvez quelque chose d' intéressant entre les résolutions d'écran spécifiques qui vous aidera à voir s'il n'y a pas quelque chose de super ou de super faux. Nous pouvons ainsi simuler l'expérience exacte de vos clients. Et vous remarquerez peut-être qu'il y a quelque chose qui ne va pas et que c'est potentiellement et espérons-le facile à corriger. C' était donc le conseil numéro dix, j'ai essayé de simuler la même chose 35. GA4 - Trucs - Insights sur la vitesse de page: OK. Et nous allons donner le douzième pourboire. Et celui-ci sera probablement le seul cas où nous montrerons l'essentiel de son utilisation en dehors de l'interface GA. Et cela s'explique par le fait que les données qui se trouvaient auparavant dans l'interface GA, en particulier dans la version Universal Analytics, y sont normalement pas disponibles. Et je parle de la vitesse de chargement des pages. Historiquement, c'était très utile au sein l'interface, mais ce n'est plus le cas. Google a donc décidé de fournir ces données en dehors de GA dans un produit distinct, appelé Page speed insights. nous suffit donc de saisir des informations sur la vitesse de la page de recherche. Et voilà, voici le nom de ce produit. C'est la vitesse de la page, sombre, point VAP, sourd. Et comment ça fonctionne, c'est super simple en fait. Il suffit donc de saisir l'URL d'une page Web, que nous voulons analyser par les algorithmes de Google. Donc, ce que je vais faire ici est exactement ce à quoi je dois m'attendre. Je ne fais que copier l'URL, je la colle ici, et je quitte Google pour analyser son propre site Web Et nous y voilà. Ensuite, le rapport est divisé en version mobile et en version de bureau. Et nous pouvons même le constater, ce qui est assez amusant. Dans le même temps , même si e-Sharp, propriété de Google, est très médiocre en ce qui concerne les informations sur la vitesse des pages, les contenus les plus volumineux seront publiés. Est-ce 4,2 secondes, ce qui est trop lent ? Ce n'est donc pas seulement mon observation personnelle selon laquelle c'est lent, mais c'est vraiment le cas. Il existe également un ensemble d' autres indicateurs qui sont importants, mais S4 maintenant, Google affirme que le contenu le plus important du LCP pour Paint est celui qui entre également dans les algorithmes de classement des recherches en tant qu'entrée algorithmes de classement des recherches en tant qu' Essayez donc d'optimiser cette métrique. Si nous faisons défiler un peu vers le bas, nous pouvons voir encore plus de détails ici. Nous pouvons constater que le chargement du plus gros chargement confortable prend 15 s. C'est donc une très, très piscine. Alors Google, merci pour l' outil dont nous disposons, mais essayez également d' optimiser votre site Web en fonction des recommandations. Et ce sera une expérience beaucoup plus fluide qu'elle ne l'est actuellement. N'hésitez donc pas à le parcourir également. L'outil vous fournit de nombreuses informations . Et elles sont très concrètes, ce qui signifie que si nous voyons ici des images correctement dimensionnées, si nous les faisons défiler vers le bas, cela indique réellement ce qui est, ce qui est si lent et ce qui prend tant de temps à charger pour les utilisateurs. C'est donc un rapport assez complet, mais cela vaut vraiment la peine d'être vérifié pour essayer d'optimiser votre site Web en fonction de cela, car cela vous aidera à obtenir du trafic organique parce que la vitesse, comme le prétend son Google sur probablement chaque conférence à laquelle ils assistent, que la vitesse est l'un des facteurs clés. En ce qui concerne la page de résultats du moteur de recherche. Quand je le ferai, nous comparerons cela à l'expérience de bureau, car nous avons ici contenu le plus important pour la douleur et le premier contenu à extraire de la peinture. Et comme on peut le voir, c' était 12,3 s, ce qui est littéralement terrible Par rapport à l'ordinateur de bureau, il était de 2,9 et 3,5. Donc, comme à l'étape précédente, dans la cassette précédente, lorsque nous avons montré la simulation de l'expérience mobile sur un ordinateur de bureau, j'ai affirmé que, personnellement, cela me semblait lent. Voici les données qui confirment qu' il ne s'agissait pas simplement de mon observation personnelle, mais aussi du fait, encore une fois, qu' fait, encore une fois, qu' du même ensemble d'opportunités et de recommandations. Que doit réellement faire Google avec le Google Merchandise Store ? Mais faites de même avec vous pour votre site Web, l'outil est gratuit. C'est super facile à utiliser. Et vous pouvez réellement obtenir de nombreuses améliorations si vous accélérez votre site Web. Voilà, c' était l'étape numéro 12. Utilisez Page speed insights, c'est-à-dire les données qui se trouvent actuellement dans le produit séparé. Historiquement, ils se trouvaient dans l'interface de Google Analytics. C'était donc ça. 36. GA4 - Trucs - Système d'exploitation mobile: Nous continuons avec un autre conseil, le conseil numéro 13, qui consiste à ajouter des données supplémentaires aux appareils mobiles. Ce sont ceux qui ne sont pas seulement du futur, mais qui sont déjà tous déjà présents en matière de sites Web. Nous allons donc approfondir un peu plus et je vais vous expliquer pourquoi. Tout d'abord, j'ai ajouté deux dimensions supplémentaires à notre rapport, à conception de la marque et du système d'exploitation Et j'ai ajouté un autre indicateur, qui est le revenu d'achat moyen. La première chose que je vais faire est donc d'ajouter le chiffre d'affaires moyen en tant que métrique en double-cliquant ici Et nous pouvons le voir apparaître tout à droite. Et ce que je vais faire maintenant, c'est ventiler la catégorie d'appareils, tout d' abord, au niveau du système d'exploitation. Donc, en double-cliquant dessus, vous pouvez voir qu'il n' y a que deux lignes, bien sûr, Android et iOS Et que voyons-nous ici ? Encore une fois ? C'est le rapport qui va le faire ou le conseil numéro 13 qui nous aidera à comprendre qui est notre groupe cible. qui signifie dans ce cas s' agit-il davantage d'utilisateurs d' Android ou d'iOS ? Oui, c'est une bonne chose. Et aussi l'une des erreurs du débutant selon laquelle il y a eu un oui, oui. Android. Ce sont ces personnes sur lesquelles je devrais me concentrer. Je n'en suis sûr, simplement parce qu'elles sont plus nombreuses, que je vais essayer de voir plus de contextes dans les données. Ainsi, par exemple, en regardant le taux de conversion, je peux constater que les utilisateurs d'Android n' ont en fait que 0,3 taux de conversion sur les autres appareils mobiles, alors qu'iOS en a 0,5. Je dirais donc que c'est peut-être le groupe cible sur lequel nous devrions nous concentrer ou que nous devrions essayer d'en attirer davantage car leur taux de conversion est naturellement supérieur à celui des dendrites Cela revient donc à voir le rapport en deux lignes nous en dire beaucoup plus sur qui sont nos utilisateurs. Donc, si c'est moi qui suis censé mener les campagnes d'acquisition de nouveaux utilisateurs. C'est là que je me concentrerais certainement davantage sur les utilisateurs d' iOS que sur les utilisateurs d'Android car je peux voir qu' ils convertissent davantage. Qu'est-ce qui est encore plus important ? Ils sont prêts à dépenser davantage lorsqu'ils achètent quelque chose, non ? Ainsi, le revenu d'achat moyen ou la valeur moyenne des commandes, comme nous en avions l'habitude avec Universal Analytics, est de 50$ pour Android, alors qu'il est de 70 pour iOS. C'est donc certainement quelque chose qui m' intéresse beaucoup plus que sur Android. Bien entendu, il peut y avoir de nombreuses raisons à cela. Mais pour ce qui est du grand groupe d'utilisateurs silencieux, je dirais qu'il s'agit simplement du comportement naturel utilisateurs d'iOS sur le Google Merchandise Store. Ils convertissent avec un taux de conversion plus élevé. Et s'ils se convertissent, ils sont prêts à dépenser plus d'argent. Encore une fois, un conseil très simple, mais certainement avec des connaissances commerciales. Donc, rien qu'en comparant ce chiffre, nous pouvons voir que le ratio entre les utilisateurs d' Android et d'iOS est d' un tiers à deux tiers. Mais les revenus se répartissent à 50/50. Cela fait donc beaucoup de choses. Et si nous voulons approfondir, si nous le voulons, nous pouvons simplement exclure la dimension du système d'exploitation et ajouter la marque de leur appareil. Donc certainement plus de lignes que dans le cas précédent, mais en gros, cela nous aide à le comprendre encore, encore plus. Donc. Nous pouvons constater que la plupart des utilisateurs de l' appareil Bread Brand Dimension Break sont Apple, avec le taux de conversion le plus élevé et le chiffre d'affaires moyen le plus élevé. Je peux voir ici qu'il s'agit de 98 produits par Huawei, mais il ne s'agit que d'un seul achat auprès de cette société. Je ne considérerais donc pas cela comme non pertinent et je ferais toujours la même double vérification si vous voyez des valeurs aberrantes dans les données N'hésitez donc pas à faire de même au niveau de la marque de l' appareil. Mais l' information importante est qu'en fait le groupe d'utilisateurs sur lequel nous devrions nous concentrer des appareils mobiles d'Apple, car ils ont le taux de conversion le plus élevé et ils dépensent le plus d'argent lorsqu'ils achètent quelque chose. Encore une fois, je le répète, le but de cette étape est de comprendre qui est notre groupe cible d'utilisateurs. Qui l'est, qui est prêt à convertir le meilleur, au plus haut niveau et qui est prêt à dépenser le plus. Il s'agit donc certainement du mobile, des utilisateurs de mobiles Apple. Encore une fois, n'hésitez pas à utiliser la même technique pour en savoir plus sur vos utilisateurs 37. Astuce 33 34 Lier GA4 avec G Ads et le Search: Cette étape sera assez rapide mais assez importante, je dirais. contient de nombreuses Google Analytics contient de nombreuses données et certaines d'entre elles sont disponibles une fois que nous avons créé ce que l' on appelle la création de liens entre produits. Ce que je veux dire en ce moment, ce sont deux cas particuliers. premier d'entre eux est la possibilité de voir sur quels mots clés particuliers votre site Web a été affiché et, potentiellement, le clic s'est produit à partir des résultats de recherche organiques. L'outil de Google qui stocke ces informations s' appelle Google Search Console. Il existe également des options permettant soit d'avoir une vue séparée lorsque vous vous connectez à la Search Console, soit de lier la Search Console à Google Analytics, puis les données de la Search Console seront importées directement dans le GA Four. Les données sont alors disponibles dans la Search Console et dans les requêtes. Donc, juste pour vous montrer que c'est là, je vais vous signaler sont les requêtes de recherche qui apparaissent ensuite dans l' interface avec la possibilité voir combien de clics ont été effectués par une personne recherchant, par exemple, un produit certifié Google Cloud. De nombreux mots clés sont répertoriés, mais pour voir les données, et c'est le but de cette astuce, nous devons associer la console de recherche Google à Google Analytics. Ensuite, nous l' analyserons bien entendu au fil du temps, mais c'est la condition préalable pour voir les données. va de même lorsque vous diffusez des annonces payantes dans l'environnement Google, dont l'outil s' appelle Google Ad, et qu'il existe également un ensemble de rapports dédiés à cela, et un rapport qui vous intéresse particulièrement ou devrait vous intéresser tous est celui où je vous montrerai les données sous l' onglet de où je vous montrerai planification appelé Google Ad car une fois que vous aurez interconnecté les Google Ads et compte Google Analytics, vous commencerez également à voir les données de dépenses ou les données de coût des annonces exactement dans l'interface. C'est quelque chose que vous devriez et que vous voulez absolument devriez et que vous voulez voir, car si vous dépensez pour quelque chose, vous aimeriez voir l'efficacité d'une telle dépense, n'est-ce pas ? Ainsi, une fois que vous aurez interconnecté, à nouveau , Google Ads, dans ce cas, et Google Analytics, vous commencerez à voir ces données Et comme vous pouvez le constater, par exemple, il suffit d'y jeter un coup d'œil, car il s'agit de savoir comment relier les outils Vous n'avez pas vu les dépenses publicitaires ni le coût des publicités. Et quel était également le coût par clic ? Quel a été le chiffre d'affaires total et quel a été le retour sur les dépenses publicitaires ? C'est donc quelque chose pour lequel la majorité des annonceurs optimisent les entreprises. Et maintenant, comment lier cela ? Comme il est évident, vous devez vous rendre dans la section Admin. Vous devez également disposer d' un accès administrateur au compte Google Analytics, ainsi qu'à la console de recherche Google et au compte Google Ads. Alors, comment faire, c'est assez simple si vous en avez l'accès. Je vous montre donc simplement comment vous devez accéder à Admin. Et puis sur le côté droit, tout en bas, il y a différents liens vers des produits. sont tous des produits de Google, mais nous discutions des deux, à savoir le lien vers la console de recherche Google Console, en cliquant sur J' ai désactivé cette option parce que, bien sûr, je n'ai pas les lien vers la console de recherche Google Console, en cliquant sur J' ai désactivé cette option parce que, bien sûr, droits d'administrateur sur le GA four du Google Merchandise Store, mais c'est comme les deux étapes assez simples et faciles. Il suffit d' avoir accès aux deux. Comme je l'ai dit, accès administrateur à la fois à Tool Search Console et à GA Four. Si vous cliquez ensuite sur le lien, il suffit de quelques étapes pour relier. La même chose s'applique également Si je cliquais maintenant sur Google Atinks, vous verriez si c'est vraiment une bonne vérification Si vous l'avez activé, le bouton de liaison sera bleu. De même, comme dans le cas de la Search Console, vous devez suivre quelques étapes et vous serez interconnecté Ce qui est bien, c' est que les données apparaîtront rétroactivement sur votre compte GA Four C'est donc en fait plutôt cool et ce n'était pas le cas par le passé. Donc oui, n'hésitez pas à le faire. Vous enrichirez les données que vous possédez déjà dans le GA Four. 38. Comment utiliser des paramètres UTM: Les paramètres UDN sont utilisés pour le trekking de trafic sur toutes les plates-formes de trafic. Ce ne sont que des périmètres. Nous devons ajouter à l'adresse Earl of Landing Page si vous voulez voyager. C' est un bulletin de campagnes de la BBC, messages sur les réseaux sociaux, livres vantés et ainsi de suite. Cela signifie tout type de trafic sauf direct et organique. Un. Il y en a cinq. Source. Contenu de la campagne moyenne En terme, jetons un coup d'oeil sur quelques exemples de la façon dont il est utilisé et montrons-le à qui nous aidera à créer vos paramètres tm correctement. Donc, les gars, nous allons montrer comment vous utiliser. Paramètres Tm. Peut-être qu'il première petite fenêtre de l'histoire. Vous pourriez vous demander ce que signifie réellement l'abréviation tm sur son module de suivi d'oursin. Urchin était une société qui waas un prédécesseur de Google Analytics, et il a été acquis en 2000 et cinq par Google. Et puis il a été récemment ah développé Ah, comme un Google analytics, mais pour lequel nous utilisons en ce moment quand nous l'aimons. C' est donc ce que veut dire la communauté. Il est toujours utilisé. Donc, euh, vous, les paramètres Tim nous permettent de distinguer les différents canaux de circulation. Supposons un scénario très simple, nous avons ceci votre adresse, qui est mon site https. Probablement chose qui voit que diapositive barre oblique e et barre oblique et je suis en cours d'exécution et campagne de recherche payée dans Google Edwards. Et une fois que je veux voir ce trafic et Google Analytics, c'est ce trafic iss exactement de cette campagne, je dois prendre en quelque sorte. Et comment je fais cela est en ajoutant ces petites fractions hors texte dans l'adresse enfin rurale qui ressemblera à ceci. Donc, en ayant seulement celui-ci, nous verrions ce trafic comme direct, qui n'est pas ah, parce que c'est de cette campagne payante. C' est donc ce que nous nous dirigeons ici. Le début de la finale, vous êtes notre adresse est le même https sur Brett malade qui voit à slash en slash Et puis il y a un point d'interrogation beauté en milieu, égal CPC vous équipes force égale Google et votre campagne équipe égale g un cours. Ne faites pas plus Maintenant sur le point d'interrogation soulignent la signature du signe égal parce que nous allons l' expliquer. Ah, ces derniers temps et ce qui est plus important, nous allons montrer un outil qui le fera pour nous. Tous ces caractères spéciaux nécessaires là-dedans. Donc, c'est ce que sont réellement les paramètres UDM. Et maintenant, répétons-les. Il y en a cinq. Source, contenu de campagne moyen et terme l'explication rapide de ce que chaque périmètre est et quelle devrait être sa valeur. Donc, le 1er 1 vous tm source, c'est principalement le domaine ou à la plate-forme Nom s O, par exemple, si nous avons ah bannière campagne sur ah, New York Times. Donc, c'est ce qui devrait être là comme un domaine New York Times Ou, si nous exécutons la campagne dans Edwards, qui sont là, peut avoir leur Edwards ou Google. Donc, c'est ce que nous devrions Ah, mais là, Ensuite, il y a un 2ème 1 You tm moyen. C' est ah, toujours sur le type. Donc, si vous, par exemple, faites une campagne de bannières, nous devrions avoir leur Benner aussi bien vous ou si nous écrivons un post Facebook qu'il devrait y avoir opposition. Ou nous lançons une campagne de recherche payante pour B C B C, qui est l'abréviation la plus couramment utilisée. Ensuite, il y a 1/3 1 vous tm campagne. Il y a toujours un nom de campagne. N' hésitez pas à utiliser quoi que ce soit, mais essayez d'utiliser quelque chose de significatif et la raison pour cela ? C' est Nous sommes simples parce qu'une fois que vous ferez une comparaison, je n'ai pas essayé après quelques mois de le nommer d'une manière ou d'une autre, facile à comprendre. Donc on n'a pas à réfléchir pendant une demi-heure. De quoi était exactement cette campagne ? Alors essayez de l'utiliser quelque chose d'une manière qu'il comprendra facilement, comme à Pâques Sellout campagne d'été, campagne scolaire. Et si longtemps. Ensuite, il y a 1/4 1 vous le contenu de l'équipe. C' est Ah, je dirais, la plus large. n'y a pas de règles ou de recommandations que devrait y avoir ? Mais surtout, c'est pour ajouter des détails. Euh, qui, par exemple, a essayé d'imaginer que nous courions. Ah, meilleure campagne quelque part et nous avons plusieurs bannières et nous voulons savoir lequel fonctionne le mieux. Lequel apporte le plus de trafic, et ensuite lequel convertit le meilleur et ainsi de suite. Donc c'est le périmètre qui nous aide à distinguer ces bannières, ce pourrait être juste un petit nom de la bannière comme bleu ou rouge. Ou il peut y avoir une taille de fournisseur ou de meilleurs moteurs foutus ou un nom créatif ou quelque chose de similaire , alors n'hésitez pas à l'utiliser. C' est le plus large, euh, et jouez avec. Et puis il y a le dernier terme appelé vous TM, qui est dédié au mot clé et à la clé. Mot sur Lee. S' il vous plaît, essayez de vous souvenir de celui-ci. C' est une erreur assez courante que les gens ont tendance à mettre leur quelque chose qui n'appartient pas là. C' est sur Lee. C' est Il ne devrait être utilisé que pour la campagne de recherche d'appâts. Et il devrait y avoir un mot clé sur lequel vous étiez, qui sur un guéri sur lequel vos adultes ont vendu. Donc, c'est le seul type de campagne où vous devriez utiliser le travail clé où vous pouvez terme périmètre, et la raison en est simple parce qu'il ya un rapport dédié dans Google Analytics pour cela. Et une fois que nous mettons leur quelque chose qui n'appartient pas, il va juste créer des données numériques massives. Alors s'il vous plaît souvenez-vous de celui-ci. Toi, Tim, terme est sur Lee utilisé pour les campagnes de recherche payantes. Donc, euh, maintenant nous allons montrer quelques exemples de la façon dont la finalement notre adresse, y compris vous, paramètres Tim peut ressembler donc le premier exemple. ISS. Supposons que je gagne une campagne de recherche payante dans Google. Et c'est ainsi que l'adresse URL devrait ressembler à la 1ère 1 vous tm plaies, que nous savons est soit le nom de la plate-forme ou le nom de la plate-forme. Je suis en cours d'exécution un Edward, Donc je mets leur Google, qui est une plate-forme Google, ajoute le type est il est ah, campagne de recherche. Donc, le ah le plus commun, la valeur moyenne pour cela est CPC, qui est un coût par clic peut soit est BBC, mais ces deux sont les plus communs. Certainement. J' ai nommé cette campagne comme un cours G A parce que je cours un couple de plus mince. Il y a un contenu de l'équipe U, qui est le plus large que nous connaissions, et il devrait nous aider à encourager l'information sur la campagne. Et je mets leurs avantages parce qu'une fois que mon annonce est diffusée, j'ai eu quelques mots décrivant les avantages de ce cours. Donc, c'est pourquoi mettre leurs avantages et puis le dernier, vous terme mot clé sur un I. Cette annonce a été montré pour un cours Google Analytics cure. Donc c'est pour ça que je l'ai mis en cure parce que c'est une campagne de recherche payante, et c'est à quoi ressemblera votre adresse finale ? Donc tous les périmètres de l'équipe U sont à nouveau là. Ne vous inquiétez pas beaucoup de la structure de tout cela de caractère spécial, parce que nous allons montrer un outil qui le fera pour nous. Donc, euh, c'était une recherche d'appâts. Un autre exemple. Des bannières. Supposons un scénario sur lequel j'ai acheté un million d'impressions sur le reddit dot com. Encore une fois, nous allons commencer à partir de la source u T M. Donc j'ai dit que je l'ai acheté sur un point com prêt, Donc je mets leur nom de domaine A une source Z u T M, qui est Lire. Ensuite, il y a un style que nous savons qu'il est une forme de l'annonce, mais nous avons montré qui est une bannière que vous pouvez soit profiter ou afficher pour quatre bannières. Ah, meilleures campagnes par les nobles 20 préfèrent de toute façon, il était constamment. Ensuite, il y a une campagne dans laquelle est, dans ce cas toujours le même cours G et le contenu U Tim, qui est pour un détail. J' ai mis leurs dimensions de la bannière 200 à 200. Donc c'est ça parce que je cours plusieurs bannières. Les plus larges, les plus grandes donc je veux les distinguer. Et puis il y a le dernier. Toi, Tim. Mot clé terme, qui est vide car, comme nous le savons, il n'est utilisé que pour les campagnes de recherche payantes. Donc c'est à ça que ça ressemble. Ah, nous n'avons que quatre paramètres ici. Ah, maintenant, euh, ou actuellement il n'y a qu'un seul paramètre de off qui est obligatoire, et c'est ah, votre source d'équipe. Donc, nous les paramètres minimums nous utilisons celui-ci, qui est une source fichue. a quelques années, il y en avait trois. Campagne moyenne source. Maintenant, c'est seulement la source. Donc, ne vous inquiétez pas qu'on ne vous ait pas 10 terme ici, ça marchera. Donc c'était Ah, exemple de menu. Un autre est, supposons l'activité des réseaux sociaux. Scénario différent. Supposons que j'ai quelques milliers de followers sur Facebook et que j'écris. Il publie régulièrement des messages sur l'analyse. Encore une fois, c'est sur Facebook. Donc, nous utilisons un Facebook, qui est le domaine que vous équipe source à l'arrêt. Celui-ci est le poste, donc c'est tout maintenant. Nous sommes toujours dans le même cours de campagne J, et il y a un détail. J' ai mis leurs avantages sur l'étiquetage parce que dans ce post, je décrivais Comment est-il bon de taxer une campagne ? Donc c'est quelque chose que nous faisons en fait, en ce moment. Et voici comment notre finale vous êtes tous robe ressemblera avec ce que vous, paramètres Tim ont commencé. Le mot-clé est vide car il ne s'agit pas de la campagne de recherche payante. Donc l'activité sur les réseaux sociaux Donc la newsletter est la dernière dans ce cas, c'est un peu plus spécifique parce que, euh, il n'y a pas de domaine spécifique que nous avons ou de nom de plate-forme. Droit ? On a sonné. Et nous Il n'y a pas de site Web sur lequel la newsletter est affichée ou un nom de plate-forme spécifique . Droit ? Donc c'est pourquoi je voudrais aussi l'année, parce qu'il y a, Ah, c'est certainement la source la plus courante et les valeurs moyennes parce qu'il y a, Ah, c'est certainement la source la plus courante et les valeurs moyennesqui sont utilisées pour un bulletin d'information. Donc, il y a presque toujours une lettre d'information dans une source et dans un email moyen sur comme nom de campagne , j'ai utilisé leur date. Supposons que j'envoie régulièrement de nouvelles lettres. Disons tous les deux ou trois jours. Donc la date est certainement la forme la plus facile pour moi de Teoh distinguer entre les différents bulletins d'information. Donc c'est pourquoi je l'ai mis là et comme, ah, ah, vous le contenu de l'équipe, j'utilise ici un cours. Ah, vous remarquerez peut-être que dans un exemple précédent j'utilise le nom de campagne G cours A sur celui-ci. Je l'ai comme un contenu U T M. Onda avait une raison pour ça. Essayez d'imaginer comment un bulletin peut ressembler il y a plusieurs photos, logo fiscal, peut-être la navigation avec l'utilisateur peut cliquer et sera ensuite lié à mon site Web. Ah, et supposons que j'ai leurs informations sur un nouveau bloc. Se vanter, j'ai local là-bas. J' ai mes cours récents que je suis, euh, sont, disons,des conférences publiques que j'ai. J' ai mes cours récents que je suis, euh, sont, disons, Et puis j'ai un court calme là à propos de G un cours sur lequel je me prépare . Je veux voir combien de personnes cliquent dessus. C' est pourquoi j'utilise g un cours a za partie de la newsletter. Ah, comme un contenu u tim sur à nouveau, comme dans les deux cas précédents. Ah, la beauté en termes est vide parce que nous, ce n'est pas la campagne de recherche d'appâts. Et encore une fois, c'est notre finale. Vous êtes tous l'adresse, y compris la beauté et les paramètres. Eso ce étaient pour des exemples. Et maintenant jetons un coup d'oeil sur couple hors deuce et ne pas, qui est aussi un pourboire numéro 25. Le premier n'est pas, s'il vous plaît, ne l'utilisez pas. critiques sont les personnages spéciaux, dont l'Angleterre n'a pas beaucoup d'entre eux, mais surtout si vous vivez dans une Europe centrale ou spécifiquement si vous avez une langue slave . Il y a beaucoup de caractères spéciaux qui, si vous allez utiliser dans les paramètres Eugene, seront traduits en quelque chose que je dirais pas réserver la forme conviviale de vol, que vous allez sur perdre tout trafic. Mais vous verrez des personnages très étranges là-dedans ne seront pas faciles à lire. Donc, si vous n'avez pas à le faire pour une raison spécifique, s'il vous plaît ne pas utiliser ces critiques, s'il vous plaît les utiliser de manière cohérente, ce qui est quelque chose que s'il vous plaît les utiliser de manière cohérente, nous allons décrire dans quelques minutes plus tard. Si vous voulez avoir un espace vide dans Google Analytics, ce qui est particulièrement utile pour les mots clés, veuillez utiliser le plus à la place. Google Analytics se traduira alors. Plus est un espace vide dans l'interface. Ah, vous remarquerez peut-être que j'utilise l'explosion dans le premier exemple, alors laissez-moi y retourner rapidement. C' était dans une recherche de cuisson et dans le vous pouvez venir ici, que vous pouvez voir. J' ai leur cours d'analyse des explosions Google, qui sera ensuite traduit dans Google Analytics avec la base des blancs. Alors oui, s'il vous plaît utilisez-le. Ah, si vous utilisez pour une raison quelconque un espace vide dans le paramètre de jeu, cela ne fonctionnera pas parce que vous 10 périmètre. Ça fait partie de l'adresse de l'urinoir. Et l'espace vide n'est pas un caractère de soutien là-bas, donc cela ne fonctionnera pas. Veuillez ne laisser aucun paramètre vide. Comme nous l'avons dit, seule la source UDM est obligatoire. Perimeter veut l'utiliser. Donc, euh, si vous voulez utiliser seulement sur Guilford pour faire ça même si je recommande d'en utiliser au moins trois Ah, s'il vous plaît ne le laissez pas vide, est-ce pas ? Alors ne faites pas quelque chose comme il est montré ici que vous aurez vous tm medium n'est rien. Il peut arriver que ça ne marche pas et ce serait une erreur très stupide. Ah, ne pas être en mesure de trouver la taxe strafing juste parce que cette erreur sur si vous pouvez s'il vous plaît utiliser seulement des petites lettres parce que Google analytics est un outil sensible à la casse, ce qui est quelque chose sera à nouveau. Ah, décrivez dans quelques minutes. Donc, euh, c'était un couple de choses à faire et non. Ah, et ce qu'on va montrer en ce moment, ce sont deux conseils de plus. Le 1er 1 qui est un numéro de pointe 26 est comment utiliser. Ah, vous êtes tous la campagne Gilder, qui est un outil qui nous aidera à construire un travail complet. Vous êtes tous l'adresse, y compris votre paramètre tm. Alors allons-y et ah, fais-le. Ah, mais nous devons d'abord le google, ce qui est facile. Constructeur de campagne Oural Sur le premier lien, nous avons insère résultats G un sport application filles sourdes. Venez si vous ne voyez pas ça, euh, euh, liez vos résultats de service sur la guerre. Vous le trouverez aussi dans Ah, dans cette description de leçon. Alors allons-y. Et le Ceci est ça. C' est très simple et simple. fastidieux ? Je pense que oui. Défilons un peu vers le bas et voyons ce que nous avons ici. Comme nous pouvons le voir, la première chose que nous devons taper il est ah, votre adresse à laquelle nous voulons sentir les utilisateurs sur lesquels il clique sur ah, lien sur. Ensuite, nous avons Ah, cinq paramètres UDM, avec lesquels nous sommes déjà familiers. Alors, euh, utilisons-le. Je vais utiliser l'adresse murale SE, qui waas dans un exemple précédent. Donc, c'est ah, un peu de saison d'inscription slash e m et supposons que je dirige la campagne de recherche payante eso um et c'est sur un Google à Edward. Donc, ce que je vais utiliser ici, c'est Google. Euh, vous avez aussi des suggestions. Vous êtes sous certains des paramètres de l'Offiah vous 10. Donc Google est quelque chose que je vais utiliser comme source de campagne. Medium est un CPC parce qu'il est basé sur une campagne de recherche. Donc CBC et ah, nom de campagne ISS Disons que celui que j'ai utilisé, qui est un g un quatrième alors nous avons aussi la capacité année d'utiliser le tour de campagne et le contenu de campagne sur comme je l'ai dit que nous menons une campagne de recherche d'État, donc je vais également remplir un terme de campagne qui est un travail clé sur lequel mon annonce a été diffusée . Je voulais l'avoir montré sur Google plus analytique les deux ou nous, sur l'insurrection. J' utilise un plus ici parce que je veux voir que l'espace vide dans Google Analytics. Donc, euh, c'était ça. Maintenant nous n'avons qu'à faire défiler un peu vers le bas et nous pouvons voir ici, euh, robe d'un an, y compris tous ces personnages spéciaux comme point d'interrogation soulignent sur le signe égal de personne. Maintenant nous n'avons qu'à faire défiler un peu vers le bas et nous pouvons voir ici, euh, robe d'un an, Donc, nous n'avons pas à nous soucier de savoir si nous allons l'écrire correctement manuellement. Donc c'est ici. Ah, donc c'est aussi le pourboire numéro 26. S' il vous plaît, utilisez le tabouret. Je l'utilise chaque fois que je veux taxer quelque chose. Et maintenant vient le numéro de pointe 27 qui n'est rien d'autre que de vérifier si cela fonctionne ou non. Et nous le ferons. Je veux dire par ça. Nous devons copier cette adresse, que nous pouvons faire par ce petit bouton. Et même nous pouvons utiliser ce convertisseur pliant, qui est agréable à utiliser. Surtout si vous voulez utiliser ce lien sur Facebook ou Twitter parce que vous ne voulez pas avoir la longue que vous êtes tous l'adresse, est-ce pas ? Donc, cela fonctionne exactement de la même manière. Tu as juste Ah, gentil. Ou alors on peut voir ici une fois que je court. Et c'est quelque chose comme ça. Quoi qu'il en soit, nous avons de la moquette avec les versions plus longues et maintenant nous allons le tester. Alors, qu'entendez-vous par test ? Ah, on doit ouvrir un nouvel onglet. Euh, place là. Hum, adresse et appuyez sur Entrée. Et ce que je veux dire par test, c'est que nous devons attendre jusqu'à ce que les pages soient complètement chargées et nous devons vérifier, c'est que même après le chargement sur la première page seulement il y a aussi 10 paramètres inclus dans votre adresse. Parce que c'est la seule façon dont vous serez alors en mesure de reconnaître ce trafic. Google Analytics. C' est donc un test très simple, et ça vaut la peine de le faire. Et pourquoi je dis que c'est parfois arrivé. Ils ont une direction très 43 sur votre serveur, que vous, en tant qu'utilisateur, n'avez même pas à remarquer. Mais ce qu'il est parfois donc qu'il coupe les paramètres UDM. Donc, ce qu'il ferait parfois, c'est qu'il serait désolé qu'il supprime fondamentalement vous, Tim, paramètres et votre finale votre adresse ressemblera à ceci. Donc, il n'y aurait pas de vous 10 paramètres que vous ne perdrez pas cet utilisateur de trafic. Nous allons voir la page et sera bébé orteil sera en mesure d'interagir avec elle. Mais vous ne serez pas en mesure de reconnaître le trafic spécifique, car une fois que le U R l ressemblerait ici, nous verrions ce trafic comme un trafic direct et Google Analytics, qui n'est pas vrai parce que c'était un type différent de trafic que nous avons attaqué. Mais en raison de la redirection qui coupent vous alimentation 10 paramètres que nous voyons comme un trafic direct . Donc, il déformerait fondamentalement les deux hors de cette police de la circulation directe sur ce spécifique. Alors s'il vous plaît faire ce test. C' est juste cinq secondes. Euh, et c'était en fait ce sont des gars vous paramètres TN. Alors s'il vous plaît essayer de prendre autant de trafic que vous le pouvez. C' est toujours bon de voir d'où vient exactement le trafic. Et dans les leçons à venir, nous allons montrer comment trouver ce trafic dans Google Analytics et ce qui est plus important, comment l'évaluer. Donc, c'est pour le travail, et les périmètres sont il y a quelques choses qui méritent d'être rappelées. S' il vous plaît les utiliser de manière cohérente, ce qui signifie que vous devez créer une méthodologie simple et utiliser chaque fois que vous prenez quelque chose. La raison de ça C'est très simple. Google Analytics est sensible à la casse, ce qui signifie que B et B sont deux caractères différents . Ainsi, par exemple, si vous allez envoyer du trafic de votre post de bloc à votre web et pour la première fois vous le prenez s u T et moyen égal regarder post. Et pour la deuxième fois, comme vous TM égal bloc post, Google Analytics prendra comme deux médiums séparés, ce qui coûtera la discontinuité des données. Lorsque vous le filtrez, vous n'allez pas perdre le modèle de trafic, vous prenez plus de temps pour obtenir la date. Je le veux. Et comme nous l'avons dit, le temps est de l'argent et vous ne voulez pas le gaspiller. Donc s'il vous plaît les utiliser par une méthodologie stricte que je vous recommande de créer. Vous trouverez un exemple dans la description. 39. GA4 - Astuces - Pages d'atterrissage: Bien, passons à une autre série de baisses, et cette fois nous nous concentrerons un peu plus sur le contenu de votre Commençons donc par quelque chose d'IC, assez neutre, à savoir la page de prêt. Je modifie donc leur dimension unique qui est page de prêt plus la chaîne de requête et deux métriques, les sessions et le taux de rebond, ce qui devrait suffire pour l'analyse initiale des pages de destination Utilisons-les donc à la fois les sessions et le taux de rebond. Et attendons une seconde ou deux. Et nous y voilà. Que voyons-nous ? Voici les pages qui génèrent le plus de trafic en tant que première page, ce qui signifie que c'est probablement quelque chose que les utilisateurs recherchaient. Ils l'ont trouvée, ont cliqué et ont atterri sur votre site Web Comment travailler avec ces données ? Probablement la première chose que vous remarquerez, c'est pourquoi il n'y a pas de SAP comme page de destination numéro un. C'était également le cas dans l' Universal Analytics et ainsi de suite dans le GAL4 Et cela s'explique par le fait que la page n'est pas affichée pour certains cas. Non, Pedro, quand la séance commencera, laisse-moi t'expliquer comment cela peut se produire. Par exemple, un utilisateur navigue sur votre site Web, puis se retrouve sur certaines pages, sur l'une des pages. Et puis il part pour plus de 30 minutes. Et comme nous le savons, après 30 minutes, la session expire. Et lorsque l'utilisateur revient, il peut simplement faire défiler la page, par exemple, ou regarder une vidéo, ce qui n'est pas une vue de page, mais l'événement est envoyé à Google Analytics. Et comme nous le savons, GA est un outil basé sur des événements Il est alors considéré comme un démarrage de session, mais il n'y a pas de page vue C'est pourquoi cela peut se produire. Ne soyez donc pas surpris si vous y verrez également un clin d'œil en tant que page de prêt. Que pouvez-vous en faire ? La seule chose que vous pouvez contourner est probablement de prolonger la fenêtre de session par défaut, qui est de 30 minutes, sur des périodes plus longues Alors ça devrait être y en a pas si bon non plus. Ils ne disparaîtront probablement pas mais devraient diminuer de manière significative. Quoi qu'il en soit, ce que vous voulez montrer ici, c'est comment travailler avec ces données. Donc, pour que cela soit plus significatif, je vais simplement l'exclure en cliquant avec le bouton droit de la souris et en excluant des sélections afin que les données soient recalculées Et qu'avons-nous en ce moment ? Ce serait comme si les propriétaires de votre site Web analysaient simplement cela. C'est quelque chose qui devrait être dans votre intérêt. Vous aimeriez le savoir ou si c'est moi qui le fais, j' aimerais certainement savoir lequel, quel j' aimerais certainement savoir lequel, quel contenu génère le plus de sessions, est exactement ce que nous voyons ici, n'est-ce pas ? Nous voyons donc les pages d'accueil numéro un, puis nous voyons plein d'autres pages en fonction du volume de sessions qu'elles ont générées Alors n'hésitez pas à faire de même. Créez simplement un rapport tel qu'il est. Et ce que je modifie également, c'est le taux de rebond, qui est une métrique qui nous indique combien d'utilisateurs ont consulté une seule page et sont partis, ou combien d'utilisateurs ont passé au moins 10 s sur le site Web Voilà, il y a une différence assez importante entre le taux de rebond dans Universal Analytics et Google et dans J4 La différence réside exactement dans cette fenêtre temporelle spécifique après laquelle la session dans J4 n'est pas considérée comme un rebond C'est donc l'une des raisons pour lesquelles nous constatons valeurs de taux de rebond si faibles Je suppose que dans votre cas, ils devraient être nettement plus élevés. Je dirais qu'une technique de 30 à 70 % était la solution en ce moment, ce que je ferais, c'est simplement regarder en haut Je ne sais pas, disons 25 pages exactement, exactement dans ce cas. Tout d'abord, essayez de comprendre quels sont les plus populaires et pensez-y, je fais la promotion de ces sites Web correctement ? Par exemple, dans le cadre de la recherche d'appâts, est-ce que j'en fais suffisamment la promotion Dans l'architecture de mon site Web ? Sont-ils visibles pour les utilisateurs ? Parce que s'ils recherchent cela en dehors de mon site Web, ils sont probablement très populaires pour une raison ou une autre. C'est donc l' analyse initiale que je ferais. La seconde serait que c'était en fait le conseil numéro 14 pour découvrir quels sont les plus populaires. Maintenant, comment utiliser le taux de rebond ? Comme nous l'avons dit, cela nous indique probablement l'attrait de la page de destination pour un utilisateur. C'est donc l'étape numéro 15. Si vous optez pour la valeur aberrante zéro ou pour une valeur très faible , les données seront probablement erronées Mais ce que je ferais dans un premier temps, c'est de regarder dans les 25 meilleures pages, peut-être même 50, et de rechercher les pages avec un taux de rebond très élevé Ce qui signifie que l'un ou l'autre peut être un problème avec le site Web. Cela ne fonctionne probablement pas du tout. Il se peut qu'il soit cassé pour une raison quelconque et que les gens recherchent une application, ce qui est un cas. Ou vous pouvez vous attendre à un taux de rebond élevé, par exemple, les pages où vous ne vous attendez pas l'utilisateur y fasse quelque action Par exemple, les informations relatives aux pages de contact. Ils viennent juste ici, ils trouvent un contact, ils partent et c'est très bien. taux de rebond est le plus élevé, mais c'est la raison pour laquelle une telle page existe Mais s'il s'agit d'une page sur laquelle vous attendez une action de la part de l'utilisateur et que vous constatez un taux de rebond élevé Ouvrez simplement cette page. J'ai essayé de voir s' il manquait des informations ou si le site Web n'était pas défaillant parce que vous perdez clients ou des utilisateurs potentiels au départ, puis probablement clients, cette page en particulier. Essayez donc de vous concentrer sur le top 25, peut-être le top 50, et rechercher un taux de rebond très élevé, ce n'est pas simplement regarder Vous pourriez trouver quelque chose que vous pouvez corriger très rapidement et arrêter de perdre des utilisateurs stabilisateurs Voici donc deux conseils sur les pages de prêt. Ce serait génial. Et j'espère qu'à l'avenir, nous pourrons à nouveau utiliser ce que l'on appelait Universal Analytics comme tri pondéré, ce qui nous permettrait de trier, par exemple, ce rapport par taux de rebond Mais dans le tri pondéré, cela signifie qu'il tiendrait également compte du volume de sessions et du taux de rebond dans le tri, pas uniquement du taux de rebond, car si je le triais dès maintenant en fonction du taux de rebond, c' est ce qui se passerait Que j'en verrais certains à 100 % mais en une seule séance, non ? n'est donc pas quelque chose que nous voudrions, nous aimerions voir si nous aurions et j'espère que quelqu'un de Google qui écoute en ce moment adorerait avoir un tri pondéré dans J4 Il tiendrait également compte du volume des sessions. Nous verrons donc ici les pages triées en fonction du volume raisonnable de sessions et du taux de rebond élevé C'est donc exactement ce que nous aimerions voir, mais pour l'instant, il suffit de le faire manuellement, en triant selon le nombre de sessions et en recherchant le taux de rebond élevé défini dans le cas d'un magasin de marchandises GA, le taux de rebond est très faible, il peut donc y avoir des problèmes de randonnée Mais j'espère que le cas de New York fonctionnera bien. Je vais donc essayer de suivre ces deux conseils que je viens de vous expliquer 40. GA4 - Trucs - Trafic payant vers les pages d'atterrissage: Le conseil numéro 16 sera quelque sorte une extension du précédent. Laissez-moi vous expliquer pourquoi. Et cette fois, nous nous concentrerons probablement sur les économies ou la relocalisation de votre budget marketing Ce que je veux dire par là, c'est que je souhaite examiner les pages de destination les plus et les moins performantes plus et les moins performantes issues du référencement payant, c'est-à-dire des pages pour lesquelles vous dépensez de l'argent. Comment faire ? Le moyen le plus simple consiste simplement à ajouter une dimension de trafic, qui est le support source de la session. La voici en tant que l'une des dimensions. Et la seule chose que je ferai, est de ne même pas l'ajouter au rapport, mais de l'utiliser comme filtre. Les Reagan ont donc besoin de filtres. Et je voudrais seulement voir le trafic provenant de sources payantes, qui dans ce cas devraient continuer à contenir le CPC dans son nom. Oui, c'est ici. Donc Google CPC, selon votre région, vous pouvez utiliser quelque chose, quelque chose de différent Je sais aussi que quelque part, la valeur médiane est PPC ou le CSE, peu importe Vous devez donc savoir quelles abréviations sont utilisées pour le trafic payant Dans ce cas, j'utiliserai Google CPC. Et encore une fois, nous allons cliquer sur Appliquer. Attends une seconde. Et nous y voilà. heure actuelle, nous ne voyons que le trafic ou les pages de destination provenant de la source de trafic payante et faisons exactement les mêmes exercices que dans le cas précédent. Et recherchez principalement ceux qui ont un taux de rebond élevé, car vous ne voulez certainement pas payer pour le trafic qui arrive sur votre site Web et part immédiatement après ne rien faire. Ils font peut-être quelque chose, mais probablement pas quelque chose que vous attendez d'eux. Je ne m'attends pas à ce que vous contourniez les campagnes de trafic payant pour les pages où vous ne vous attendez aucune autre action de la part des utilisateurs. Il suffit donc d'appliquer ce filtre au trafic payant et de rechercher les pages présentant un taux de rebond élevé, puis essayer de les exclure du ciblage ou de vérifier si vous ne gaspillez pas littéralement votre argent ou si vous ne le dépensez pas par la fenêtre. Il existe donc des astuces simples, mais encore une fois, quelque chose qui peut rapidement et immédiatement commencer à économiser de l' argent ou, si possible, à les réaffecter aux pages qui fonctionnent exactement, exactement l'inverse, est-à-dire celles qui c'est-à-dire celles qui génèrent réellement du trafic qui reste, puis continue sur votre site Web Alors c'était ça 41. GA4 - Trucs - Regroupement de canaux personnalisé: Bien, la prochaine étape portera sur le regroupement personnalisé des chaînes comme cela est également indiqué dans le nom. Nous allons jouer avec la façon dont nos canaux de trafic sont regroupés. Permettez-moi de vous montrer où en est le rapport de base à ce sujet. Et cela est également visible dans l'instantané du rapport, même ici. Mais passons aux détails, ce qui signifie passer à l'acquisition puis à l'acquisition de trafic. C'est exactement ce que nous avons ici. C'est ce qu'on appelle le groupe de canaux par défaut de session. C'est ainsi que Google regroupe par défaut nos canaux de trafic. Il est basé sur l'ensemble des règles selon lesquelles Google regroupe l'ensemble de notre trafic dans de plus grands compartiments afin de simplifier l'analyse des sources de trafic D'un autre côté, si trop de chaînes sont regroupées dans un même groupe, cela peut provoquer ou masquer certaines des informations que nous pouvons tirer des données. Il existe une option qui nous permet de regrouper les chaînes par nous-mêmes en définissant les règles complètement à partir de zéro, ce qui est un exercice assez compliqué, mais qui vaut parfois la peine d'être fait. Quoi qu'il en soit, ce que je voudrais faire ici, comme vous pouvez le voir dans le cas de mon Google Analytics, des fins de discours, la source de trafic ou le groupe de chaînes numéro un sont les références, c' est-à-dire les différents est-à-dire les différents sites Web de référence qui liens vers mon site Web Pubble C'est quelque chose qui peut être à peu près n'importe quelle référence. Juste pour vous donner un exemple, si je filtre sur celui de référence et que j'utilise les dimensions secondaires, le support source de la session, pour voir ce que tout est caché en dessous. Vous verrez qu'il y a eu neuf recommandations différentes au cours des 30 derniers jours Compte Analytics Mania, qui regroupe les excellentes ressources Google Analytics et GTM de Julius Federvicus Super gars, je le recommande vivement de suivre. Mais ensuite, vous pouvez voir que j'ai un Udemy ou que je publie également liens vers du matériel supplémentaire sur mon site Web, Trello, agoda, blah, blah, blah, blah, blah, blah Donc, comme vous pouvez le voir, j'ai 1234 références et ce que j'aimerais faire maintenant, références et ce que j'aimerais c'est les présenter tant que groupe de chaînes distinct. Comment faire ça ? Comme nous nous y attendions probablement, nous devons accéder à la section d'administration, qui se trouve en cliquant ici. Maintenant que nous avons un tout nouvel administrateur, vous remarquerez peut-être qu'il est légèrement différent des vidéos précédentes, mais assez différent. Quoi qu'il en soit, c'est à ça que ça ressemble. Les fonctionnalités sont exactement les mêmes. Si vous souhaitez définir notre groupe de canaux personnalisé, nous devons cliquer ici pour afficher les données et accéder aux groupes de canaux. Comme vous pouvez le voir, le groupe de canaux par défaut est Google, comme indiqué dans la description du groupe de canaux prédéfini par Google Analytics. Si vous y regardez, nous pouvons voir qu'il y en a combien ? 18 groupes de canaux par défaut. n'est pas recommandé d'essayer définir tous les groupes de canaux dès le début, car ce n'est pas la meilleure idée. Je vais vous expliquer pourquoi dans quelques secondes. Ce que je vous recommande de faire, c'est de dupliquer l'original , puis d'apporter les modifications souhaitées. C'est exactement ce que je vais faire. Je souhaite ajouter un autre groupe de chaînes à ceux qui existent déjà, car c'est le seul changement que je souhaite apporter. Tout d'abord, je vais le nommer, disons-le, par exemple, description du regroupement de chaînes Pablschnlry est facultative, alors pourquoi Et ce qui se trouve ici maintenant est exactement la même liste. Voici une brève explication des raisons pour lesquelles cela n'a aucun sens de le faire ou d'essayer de créer la liste des chaînes à partir de zéro. La raison en est que l'ensemble des règles est assez spécifique. Par exemple, celui-ci est le canal direct, qui signifie que le groupe de canaux par défaut est exactement direct, ce qui est en soi une condition très spécifique. Mais si nous optons, par exemple, pour le pay shopping, encore une fois, un groupe de canaux par défaut spécifique. Mais ce que nous voulons faire, par exemple, biologique, social, encore une fois, c'est la même chose. Ce que nous voulons faire, c'est exclure, essentiellement de la référence, l'UDM en tant que source de trafic est important de retenir ici, c'est que l' ordre des chaînes est vraiment important. Ce que cela signifie si un utilisateur, quelle que soit la source de trafic , arrive sur votre site Web et que Google Anetics décide de regrouper les chaînes, il passe canal par canal dans cet ordre particulier Tout d'abord, s'il existe une source de trafic, la première chose que fait l' algorithme est évaluer si les conditions sont remplies pour le canal direct Si ce n'est pas le cas, il évalue s'il répond au réseau croisé Et ainsi de suite. dans lequel un canal particulier s'insère C'est ainsi qu'il est marqué le premier seau dans lequel un canal particulier s'insère. Et toute autre condition suivante n'évalue pas cela. Permettez-moi de vous montrer ce que cela signifie ou ce qu'il peut faire si nous ne le mettons pas dans le bon ordre. Comme nous l'avons dit, je souhaite ajouter une nouvelle chaîne, que je nommerai Udemy Maintenant, je dois définir une condition sur la base de laquelle l'algorithme doit le définir en tant que canal Udemy. Dans le regroupement de chaînes, je dois choisir une condition, qui dans ce cas sera source, elle contiendra la phrase udemy. Cliquez sur Appliquer et enregistrez une chaîne. Ce qu'il fait automatiquement, c'est qu'il place la chaîne nouvellement créée à la toute dernière place. heure actuelle, je fais une erreur intentionnelle vous montrant que l'ordre de la liste des chaînes est vraiment important. moment, je sauvegarde ce groupe nommé Pals channel grouping Si je veux bien revenir maintenant au rapport d'acquisition. Par défaut, il est toujours visible en tant que groupe de canaux par défaut de la session. Mais si vous cliquez ici, vous pouvez voir un. Voici le nouveau groupe de chaînes nommées exactement comme nous le nommons. Je vais le choisir. Ce qui va se passer n'est exactement rien, n'est-ce pas ? J'utilise le mien mais rien ne s'est passé car nous constatons toujours qu'il n'y a pas d'Udemy ici. Pourquoi en est-il ainsi ? Ce que nous venons de décrire précédemment, c'est que l'ordre du regroupement personnalisé des chaînes est important . Cela signifie que si je dois revenir en arrière et essayer modifier celui que j'ai déjà créé ici, vous verrez qu'il est à la toute dernière place. Et puis il y a une définition de la référence, ce qui signifie que si l' algorithme évalue ligne par ligne en fonction de cet ordre particulier, cela signifie que l'udemy en tant que référence a été évaluée Il appartient à ce compartiment et aucune autre condition ultérieure n'est évaluée. C'est pourquoi il n'y a pas eu de changement. Si pour le moment, nous faisons une chose simple qui consiste à commander à nouveau, je descendrai et je ferai glisser l'Udemy devant la page de recommandation, C'est ce que je viens de faire. Et cliquez sur Appliquer et parlez de ce groupe. Maintenant, pour en revenir au rapport sur les acquisitions, nous y voilà. Si je dois le remplacer dès maintenant par le groupe de chaînes Pubble, A Ola Edem est là car nous l'avons déplacé dans le bon ordre avant le renvoi C'était le conseil sur la création d'un groupe de chaînes personnalisé afin de le modifier légèrement. Et encore une fois, j'insiste sur le mot « modifier légèrement le regroupement d'origine ». Il est conseillé de toujours copier l' original, de modifier ce que vous voulez vraiment changer et de laisser le reste du groupe tel quel, car vous pourriez alors faire plus de mal que de bien. C'était le conseil concernant le regroupement personnalisé des chaînes. Une autre chose à retenir, qui est très bonne, est que si vous créez le canal qui regroupe le canal personnalisé, vous ne touchez en fait pas données de collecte sous-jacentes, quelle que soit la façon dont vous les définissez. Vous ne touchez pas aux données d'origine, vous ne pouvez rien casser. Vous modifiez simplement la façon dont les données sont signalées dans l'interface GA. N'hésitez pas à jouer avec. Vous pouvez même supprimer le groupe de chaînes si vous le souhaitez. Vous pouvez toujours aimer le modifier. Son fonctionnement rétroactif est également l'un des avantages de ne rien casser dans les rapports ou dans les données de base. Oui, c'était ça. 42. GA4 - Trucs - Données de recherche du site: Autre conseil, il s' agira de savoir comment accéder aux données de recherche internes du site. À mon avis, c'est l'une des données les plus précieuses que vous pouvez collecter sur votre site Web à propos de vos utilisateurs. Mais tout d'abord, permettez-moi de vous rappeler ce que j'entends par données de recherche internes au site. Si je vais aller sur Google Merchandise Store.com, cela signifie que je clique sur cette petite boucle et que j'essaie de faire une recherche interne sur le site Web de Google Merchandise Store, disons que je recherche un bien Et je vais cliquer sur le bouton Go. Si j' attends quelques secondes, je verrai des résultats de recherche. Mais ce qui est important ici, c'est que je cherchais le mot clé hoodie. Dans l'une des vidéos précédentes, nous avons montré comment configurer la mesure pour les données internes de Sor. heure actuelle, nous allons voir comment accéder à ces données dans l'interface GA Four. Comme nous l'avons dit à plusieurs reprises au cours, G four se concentre jusqu'à présent principalement sur les personnalisations et la création d'un ensemble personnalisé de données C'est également l'un des exemples. Tout d'abord, nous devons connaître le nom de la dimension dans laquelle ces données sont stockées. Ce qui signifie que je dois en ajouter un des 182 disponibles. Et le nom de la dimension est appelé terme de recherche. C'est l'une de ces dimensions générales, pas celles personnalisées avec le S majuscule. C'est la dimension que je recherche. J'importe cela car nous savons également que Google G four est une mesure basée sur des événements. Ce que je veux voir, c'est combien de fois un terme de recherche particulier a été recherché, c' est-à-dire combien de fois un événement de recherche s'est produit. La métrique que je recherche est le nombre d'événements, qui est celle-ci. C'est à peu près tout ce dont j'ai besoin. Maintenant, il me suffit de double-cliquer sur le nom de la dimension et faire la même chose pour le nombre d'événements. Je suis ici Ce que je vois en ce moment , c'est pour la période du 1er octobre au 15 novembre que le plus grand nombre de termes de recherche sur l'ensemble du site Web, ce que vous pourriez voir ici est correct. Mais quelle est la chose la plus importante ? Comme plus de 3,5 millions d' événements. Ce sont tous les autres événements qui ne sont pas ceux du terme de recherche si vous souhaitez les exclure. Dans le rapport personnalisé, il est possible que nous devions les filtrer à partir d'ici. Pour ce faire, nous devons ajouter une autre dimension qui est le nom de l'événement. Je le cherche, le voici. Je dois l' importer. Je ne veux pas l'inclure dans le rapport lui-même, mais comme je veux le filtrer, je dois l'ajouter sous la partie dimension ici. À l'heure actuelle, j'ai également disponible ici le nom de l'événement. En tant que filtre, je clique dessus. Je souhaite inclure uniquement l' événement appelé, les résultats de recherche, qui est l'événement d' où proviennent toutes les données du terme de recherche C'est le seul événement que je souhaite inclure. Si je dois cliquer sur Appliquer. heure actuelle, vous voyez que la ligne vide avec les 3,5 millions de comptes a disparu, et nous ne voyons pour le moment que les données réelles. Voici comment accéder à ces données. C'est à peu près tout ce qui est disponible actuellement dans le GA Four, nous pouvons voir quels sont les termes les plus recherchés sur le site Web. Cela nous donne au moins les informations recherchées par les clients ou les utilisateurs. Pour une analyse plus approfondie, je recommande de simplement parcourir le haut, je ne sais pas, peut-être 50 termes de recherche. Bien entendu, en fonction du volume total de termes de recherche que vous avez, suffit de vérifier si vous avez le contenu pertinent pour tous les termes de recherche ou non. Espérons qu'à l'avenir, davantage de statistiques liées aux données de recherche apparaîtront dans Google Analytics, car cela revient à ne pas nous donner l'image ou à ne pas nous donner de piste. Que devons-nous faire avec les termes de recherche pour savoir quel terme de recherche convertit le mieux ? Quel terme de recherche a le taux de sortie le plus élevé qui qui entraîne le plus de conversions , etc. Ce sont les données qui étaient disponibles dans Universal Analytics et qui, espérons-le, apparaîtront à nouveau dans les mois à venir, ou du moins dans les années à venir. C'était un autre conseil, comment accéder aux données de recherche du site. 43. GA4 - Trucs - Performance du produit: Ce conseil sera un peu différent car nous ne resterons que partiellement dans le GA Four en raison de ses limites. Laissez-moi vous montrer pourquoi. Dans ce conseil, j'aimerais me concentrer sur les données du commerce électronique. C'est particulièrement pour ceux d'entre vous qui dirigent le commerce électronique et qui souhaitent analyser les données sur les articles ou les données sur les produits, comme on les appelait habituellement dans l'analyse universelle. Ce que je veux dire par là, c'est si je devais passer à la monétisation puis aux achats sur le commerce électronique Et j'aimerais me concentrer uniquement sur analyse de la façon dont chaque produit ou article est vendu ou, en d'autres termes, de ses performances tout au long du parcours client. C'est le rapport sur lequel je voudrais revenir J'espère que la limitation temporaire due à de nombreux indicateurs sur le commerce électronique n' existe toujours pas par défaut dans l'interface, mais encore une fois, ils seront présents dans les mois à venir. présent, nous n' que les données de base sur les articles, le nom de l'article. Et puis il y a un ensemble de mesures. Et aucune d'entre elles n'est relative, ce qui signifie que lorsque je regarde le rapport, je vois combien de fois, par exemple, produit en particulier a été consulté. Cela signifie que le détail du produit a été consulté. Ensuite, par exemple, combien de fois il a été ajouté au panier. Mais si vous voulez au moins analyser les données en gros, nous aurions besoin d'une métrique relative, c'est-à-dire de voir quelque chose comme le Ds par rapport au tarif des cartes, ce qui serait un chiffre très simple nous aurions besoin d'une métrique relative, c'est-à-dire de voir quelque chose comme le Ds par rapport au tarif des cartes, ce qui serait un chiffre très simple à diviser, par exemple, pour le 25e anniversaire de Google, Hudi 195 par 1077, ce qui nous donnerait le taux d'ajout au panier La raison est simple : si vous voulez comparer toutes les lignes, nous ne pouvons pas nous attendre à ce qu'elles contiennent le même volume d'articles utilisés. C'est pourquoi nous avons besoin de mesures relatives. Il en va de même pour les articles achetés. Oui, nous voyons combien de fois un article en particulier a été acheté, mais nous ne pouvons pas faire beaucoup de comparaison. Par exemple, si quelqu'un obtient de bons ou de mauvais résultats, mon objectif est bons ou de mauvais résultats, mon objectif que nous n' ayons toujours pas de disponibilité pour voir quelque chose comme le taux de conversion des articles, qui serait, encore une fois, un simple chiffre. Par exemple, dans le cas, encore une fois, de la sixième ligne de Google, date d'anniversaire T. Cela reviendrait à diviser les articles achetés 70 par 900, puis à voir le taux de conversion. Encore une fois, cela nous permettra de comparer les articles entre eux. Et jusqu'à présent, ces statistiques n'existent même pas dans les rapports personnalisés. Nous n'y allons pas parce que ce n'est tout simplement pas là. Ce qui existe jusqu' à présent, c'est la possibilité de créer quelques mesures calculées. Mais dans les comptes standard, comptes standard à quatre comptes, il est limité à cinq d'entre eux. Nous devons être très prudents lors de la création des mesures calculées. J'aborderai cela dans l'une des prochaines vidéos. Mais ce que je veux vous montrer dès maintenant, c'est l'adoption façon de jouer avec les données de l'AG Four jusqu'à ce que tous les indicateurs soient disponibles. Ou tous les indicateurs auxquels nous étions habitués grâce à l'analyse universelle. La solution est un autre produit Google, appelé Lo Studio, anciennement connu sous le nom de Google Data Studio, mais Luker Studio après l'acquisition Tout ce que nous avons à faire est de nous connecter et tous ceux d'entre vous qui ont accès à un produit Google pourront facilement se connecter également au Luker Studio et essayer de créer au moins le rapport de base pour analyser les données disponibles dans le compte GA Ce que je vais faire maintenant à Google pour le studio, si vous êtes habitué à utiliser un outil en ligne, il vous sera assez facile d' utiliser également le Luker Studio Ici, nous cliquons sur ce lien, Luker Studio@google.com, qui m'amène à cette page du canevas Si vous êtes ici pour la première fois, vous pouvez simplement accuser réception d' un ou deux consentements. Et puis tu devrais voir quelque chose comme ça. Allons y jeter un œil. Studio vous permet de créer comme de nombreuses visualisations de données, mais le but de cet exercice n'est pas d'entrer dans les détails, mais simplement de vous montrer à quel point il est facile de créer quelque chose à partir des données de la GA 4 afin que nous n'ayons pas à les exporter Ensuite, il est également possible de passer à Xl par exemple, ou à la feuille de calcul Google pour le faire dans le Luker Studio Et ce qui est génial, c'est que vous pouvez enregistrer le rapport à chaque fois que vous vous connectez. fait que vous puissiez voir les données continues signifie que chaque fois que vous vous connectez, vous pouvez avoir accès aux nouvelles données si vous le souhaitez. Comment faire ça ? Construisons-le à partir de l'escouade, en cliquant sur le rapport vide, attendant une seconde ou deux La première chose que je dois faire est d'utiliser ce que l'on appelle Google Connector, qui n'est rien d'autre que la source de données sur laquelle nous voulons baser le rapport. Je clique sur Google Analytics. Je dois faire une sélection parmi tous les comptes auxquels j'ai accès. Je vais accéder à ce compte de démonstration et à la boutique Google Merchandise de Google Four, qui est exactement ce compte Google Analytics. Je suis là, je clique sur sélectionner puis sur un. Encore une fois, j'attends une seconde ou deux avant d'être connecté, qui s'est produit tout à l'heure. OK. Oui, c'est exactement ce que je veux que tu fasses. Je clique pour ajouter au rapport. Je suis ici. J'ai maintenant le canevas vierge avec un tableau très simple qui indique le nom de l'événement et le nombre de fois où quelque chose s'est produit. Comme nous le savons maintenant , comment créer un rapport personnalisé dans les quatre interfaces. C'est très similaire. Ce que nous voyons ici, c'est un point de vue légèrement différent, comparaison avec ce à quoi nous sommes habitués depuis GA Four. Mais le principe est le même l' outil glisser-déposer permet de déplacer facilement les dimensions et les métriques , puis elles commenceront à apparaître dans ce rapport. Construisons le plus simple. Nous avons la source de données ici, qui est le Google Merchandise Store. Et nous avons deux dimensions par défaut ici, mais nous voulons le créer à partir de zéro. Je clique sur le X ici et je laisse ici la vue. Pour l'instant, laissons-le ici. Mais la dimension principale sur laquelle je souhaite baser le rapport est celle qui se trouve ici. Et c'est ce qu'on appelle le nom de l'article. revenant ici et en recherchant le nom de l'article dans les dimensions, le voici. Je clique sur le nom de l'article et je l'ai. C'est une configuration non valide, non ? Parce que j'ai les vues ici, qui sont la métrique liée à la page. C'est la raison. Mais pour le moment, je peux le supprimer car le rapport peut rester vide sans aucune dimension ou métrique. Je suis en train de supprimer la métrique en ce moment. Je souhaite ajouter ici, par exemple, les articles consultés et les articles ajoutés au panier. Ces deux sont certainement quelque chose que je recherche. Premier affichage des éléments, attendez une seconde pour avoir le bon affichage des éléments nominatifs. Bien, c'est le pluriel des éléments affichés ici. Nous avons la métrique ici. Cela a été pris en compte dans la métrique , oui, maintenant nous commençons à apparaître. Voici juste l'ordre, donc je peux commencer à minimiser celui-ci juste pour voir les meilleurs noms des métriques. Et puis j'ai dit articles ajoutés à la carte, en ajoutant également celui-ci ici, nous pouvons également jouer avec la commande ici. Permettez-moi d'agrandir celui-ci. Nous y voilà, nous avons des articles et des articles ajoutés à la carte. Je vais ajouter une autre métrique ici, à savoir les articles achetés. Ensuite, nous créerons deux métriques calculées ou personnalisées, ce qui est une fonctionnalité intéressante. Maintenant, les articles achetés ici ont à peu près exactement la même vision de base que nous avions. Nous pouvons jouer avec la taille de la table, elle nous montre automatiquement de plus en plus de lignes. Restons-en à quelque chose comme ici. 20 devrait suffire aux fins de ce conseil ou de cet ensemble de conseils. Nous y sommes en ce moment, je veux créer la première métrique calculée, qui me dit exactement combien de personnes ou combien de fois si un article est consulté. Il est également ajouté à la carte, mais de manière relative. Je vais créer une métrique, mais pour le moment, je ne vais pas la sélectionner l'ensemble des paramètres prédéfinis, mais je vais la créer à partir de zéro, en cliquant sur cette petite icône bleue représentant un plus. Et c'est ce que je vais faire. Et puis créer une autre petite icône bleue représentant un plus, à savoir créer le champ. Voici le dialogue, ce qui signifie que je dois d' abord le nommer. Je nommerai cette métrique comme étant à deux cartes , c'est mon nom préféré. Et en ajoutant également le nombre de mots. heure actuelle, je dois sélectionner le type de données, qui dans ce cas sera le pourcentage pour lequel je définis la formule. Vous n'avez pas besoin de vous souvenir des noms exacts, car le chuchoteur fonctionne parfaitement ici Ce que je vais faire, c'est trouver ce nom sur les éléments métriques ajoutés à la carte, c' est-à-dire celui-ci. Je clique dessus. Vous pouvez utiliser des opérateurs qui divisent par les éléments utilisés. Nous y voilà. Maintenant, nous attendons une seconde jusqu'à ce que cette case verte soit cochée. Oui, c'est parfait. La syntaxe est donc valide, et maintenant je clique sur Appliquer. Il devrait apparaître ici. OK, c'est ici. Il a été ajouté à la toute fin. Je veux d'abord le déplacer ici, ne vous inquiétez pas, nous filtrerons ensuite. heure actuelle, nous pouvons voir plein de chiffres, ce qui n'a pas beaucoup de sens car les données sont partagées avec Google dans le magasin de marchandises. Mais ce n'est pas le but de cet exercice. Il s'agit de trouver la capacité, ou la capacité, de créer un tel rapport à partir de zéro. Encore une fois, la deuxième métrique que je vais créer est le taux de conversion de chaque article. Dans ce cas, il s'agirait des articles achetés divisés par les articles consultés. Encore une fois, en cliquant sur le petit bleu, un autre petit bleu, je nommerai ce taux de conversion. Ça le sera encore une fois. Pourcentage défini comme le nombre d'articles achetés divisés par le nombre d'articles, oui, le nombre d'articles consultés. Nous attendons à nouveau la validation de la case verte. OK, c'est ici. Et je clique sur Appliquer et devrais apparaître toutes les secondes. OK, c'est ici. Maintenant, je l'ai commandé intentionnellement de cette façon, car tout d'abord, j'aimerais savoir en quoi consiste l'ajout au panier D, qui constitue la première étape du parcours client. Hein ? Si un produit est sur le point d'être ou un article à utiliser ce nom, si un article est sur le point d'être acheté, il doit d'abord être modifié sur une carte, c'est exactement ce que je vais examiner ici. Et qu'il doit être acheté, quel est ce numéro, comment il fonctionne. Je veux que toutes les métriques soient affichées avec leur nom complet. Voilà, la façon dont nous pouvons jouer est que si, par exemple, je clique ici, le rapport le triera automatiquement en fonction des éléments ajoutés à la carte, comme vous pouvez le voir dans ce cas, 155 000 001 articles ont été ajoutés à la carte, ce qui n'est évidemment pas vous pouvez le voir dans ce cas, comme vous pouvez le voir dans ce cas, 155 000 001 articles ont été ajoutés à la carte, ce qui n'est évidemment Mais je ne fais que vous montrer les possibilités qui s'offrent à vous. Je souhaite le trier en fonction des éléments consultés. Encore une fois, je vois encore beaucoup de lignes qui n'ont aucun sens. La bonne chose à faire pour les besoins de cet exercice, et ce sera peut-être aussi votre cas, est d'effectuer un certain filtrage. De nombreuses autres options sont disponibles ici, mais ce que je veux faire, c'est filtrer ces valeurs aberrantes Je les appellerai, par exemple, quelque chose qui a été ajouté plus d'un million de fois à une carte, ce qui n'est certainement pas le cas si elle n'a été utilisée qu'un peu moins de 3 000 fois. Comment faire ça ? En cliquant sur les annonces à filtrer, je dois le nommer. Je vais le nommer comme une exception sur une carte. C'est ici. Et je veux exclure tout ce qui contient des articles ajoutés à la carte en plus ou en plus, disons. Je pense que même 100 000 devraient suffire . Nous y voilà. Cliquons sur le bouton Enregistrer pour voir ce qui se passe avec le rapport. OK, ça commence à avoir plus de sens. Et nous avons également des valeurs nulles ici, qui apparaissent apparemment ici pour une raison quelconque. Mais si je dois le filtrer, cela ne devrait pas être le cas. Oui, à l'heure actuelle, les données commencent à paraître correctes. Une autre chose sophistiquée que nous pouvons faire ici est de changer le type de graphique. Nous voyons la carte thermique ici, qui la remplace par celle-ci. Il utilise automatiquement la chaleur pour chaque colonne ici. Encore une fois, le tri par défaut a été modifié. Encore une fois, je dois le trier par articles consultés ici. Maintenant, en ce qui concerne l'analyse, j'ai d'excellentes données à faire, l'analyse de base qui me permettrait de savoir, d'accord, quels produits sont populaires lorsqu'il s'agit d'ajouter certains produits à la carte. Nous pouvons donc voir qu'il y a de nombreuses différences, n'est-ce pas ? Le premier produit représente 14 % des ajouts au commerce de cartes. Le deuxième 118, mais le troisième n'est même pas de 3 %. Étant donné qu' agit du troisième produit le plus populaire il s' agit du troisième produit le plus populaire en termes d'articles, il ne fonctionne probablement pas très bien. Cela est également confirmé ici par le taux de conversion des articles qui est très faible, n'est-ce pas ? 0,1 % Sur les 1 000 vues, un seul a indiqué que cet article avait été acheté OK. C'est certainement le produit que j' aimerais examiner. Ce que je ferais en premier lieu. J'irais sur le site Web et j' essaierais de savoir s'il n'y a pas problème avec ce produit. Si ce n'est pas comme si vous l'aviez vu trop de fois ou si nous ne faisons pas de promotion d'informations erronées sur le produit ou si nous ne faisons pas de promotion pour 1 000 autres raisons. Mais cela me dit, d'accord, ce n'est même pas comme si on l'avait modifiée correctement sur une carte, et si c'est le cas, c'est qu'elle n'a pas été achetée. Il y a certainement quelque chose qui ne va pas dans l'ensemble du parcours client. Il s'agit de l'ensemble des données et si nous allons ligne par ligne, nous pouvons constater de nombreuses différences. Encore une fois, je dois souligner que les données de Google sont probablement cassées ou non, mais définitivement cassées, étant donné que 155 millions d'articles ont été ajoutés à la carte pour un article. Mais le fait est que vous pouvez créer un tel rapport assez facilement, même en dehors de l' interface G Four, et être capable d'analyser rapidement des produits particuliers et voir si quelque chose est cassé, cassé ou non. C'est ainsi que vous pouvez jouer avec le rapport. Vous pouvez enregistrer ce rapport, ou il sera automatiquement enregistré une fois que vous l'aurez créé, prochaine fois que vous vous connecterez. Si vous le nommez, disons, appelons-le comme quelque chose qui ressemble assez à la performance d'un produit. Vous pouvez, par exemple, également le visualiser automatiquement et ne pas le voir comme dans cette zone d'édition, vous pouvez jouer avec lui exactement de la même manière que nous jouions à l'époque ou auparavant. Nous pouvons le trier selon la métrique de votre choix et explorer les données pour voir Nous espérons que cette métrique ou quelque chose de similaire sera bientôt disponible également dans G 4. Mais comme ce n'est pas le cas, vous pouvez jouer avec elle en dehors l'AG où les données sont disponibles et vous pouvez créer les champs calculés ou les métriques calculées comme vous le souhaitez. Il s'agissait de la performance du produit. Voici donc quelques conseils Si vous aimez le Google Luc Studio, ou Luc Studio est le nom actuel, n'hésitez pas à jouer avec lui également. Mais ce n'est pas le but de ce cours. Je voulais juste vous donner une idée ou un conseil pour jouer à l'extérieur avec Google Analytics espérant que cela vous plaise. 44. GA4 - Âge, sexe et données démographiques permettant: Continuons avec des conseils pratiques. Cette fois, nous allons nous concentrer un peu sur les données démographiques que Google Analytics vous fournit et vous n'avez pas besoin d'en faire autant pour les collecter. Tout d'abord, qu' entendons-nous par données démographiques ? Si je clique sur le rapport sur les attributs de l'utilisateur, je peux voir ici une étape dédiée appelée Détails démographiques Ainsi, lorsque je clique ici, nous voyons ici par défaut la première dimension, qui s'appelle Pays. Mais je me concentrerai davantage cette fois-ci sur l' âge et le sexe. Donc, lorsque je clique sur l'âge ici, vous verrez probablement quelque chose que vous attendez, la répartition de votre base d'utilisateurs en fonction des tranches d'âge , soit 18, 24 , 25, 34 ans, etc. La première chose que nous devons faire pour voir les données, c'est de les activer dans l'interface de Google Analytics. Comment y parvenir ? C'est assez facile à faire. Donc, ce que nous devons faire est d' aller dans la section d'administration, puis de cliquer sur la collecte de données, où je suis exactement, même si cela indique l'erreur interne. Juste une seconde pour vous prouver que cela fonctionne vraiment de cette façon. Si je pouvais partir du tout début, revenons à la collecte de données, et voici la collecte de données de Google Signal. Cette case à cocher doit être activée. Si vous le faites à partir de ce moment, Google commencera à collecter les données démographiques de votre utilisateur Veuillez le faire dans un premier temps, puis nous reviendrons aux rapports. Quand je reviendrai à la partie consacrée aux rapports, il se peut que vous ne voyiez aucune donnée ici. Tout d'abord, cela prend un certain temps, disons quelques jours avant les premières données n' apparaissent dans votre interface, en plus d'un certain seuil de données, ce qui signifie que vous devez disposer d'un volume de données suffisant, personne ne sait ce que c'est Mais supposons au moins quelques centaines de sessions par semaine pour voir ces données, car Google est toujours très strict en ce car Google est toujours très strict en ce qui concerne l' anonymisation des Donc, si vous n'avez qu'un très faible trafic, vous ne verrez probablement jamais ces données. De plus, assurez-vous que dans la majorité des cas, première ligne sera inconnue, ce qui signifie que Google mesure ces utilisateurs, mais ne dispose pas de suffisamment de données ou n'a pas le consentement des utilisateurs pour fournir les données démographiques. Quoi qu'il en soit, nous n'avons pas besoin de collecter 100 % des données car si nous disposons de suffisamment de données, la distribution entre ces inconnues sera sensiblement la même que dans le cas des données que nous avons Voici donc comment l'activer. C'est donc un autre conseil. Et maintenant, comment arriver à comprendre les données elles-mêmes. Ce que je vois ici en ce moment est un ensemble prédéfini de données, et comme nous le savons tous, ce n'est jamais suffisant . GA Four se concentre donc principalement sur personnalisation et la création de quelque chose à partir de zéro, et ce ne sera pas une exception. Je vais donc passer au rapport personnalisé. Je me prépare à cette série de conseils. Allez-y, comme vous pouvez le voir, et obtenez une erreur interne. Chaque fois que vous voyez quelque chose comme ça, rafraîchissez simplement la fenêtre, puis elle recommence soudainement à fonctionner. Lorsque je pars pour les explorations, j'ai déjà préparé un rapport, nous savons comment travailler avec cela Juste une brève description de ce que je vois ici. J'ai ajouté leur âge et le nom de l'événement en tant que dimensions. La raison pour laquelle j' ai le nom de l'événement ici est que je souhaite filtrer le taux de conversion ou, comme on l'appelle maintenant , le taux d'événement clé utilisateur. Uniquement pour les achats car c'est la principale conversion de la boutique de produits dérivés de Google. Ensuite, j'ai entendu des indicateurs tels que le nombre ou le volume d'utilisateurs actifs, l'engagement des utilisateurs , les revenus d'achat. Ce sont donc les statistiques que j'édite plus le chiffre d'affaires moyen des achats. Il s'agit donc de l'ensemble de mesures que les éditeurs publient, et je veux comprendre essentiellement quel est mon groupe d'utilisateurs, qui ils sont. Qui sont les utilisateurs qui accèdent à mon site Web ? Je veux les comprendre. Et cela devrait me permettre de mieux comprendre qui ils sont. Je vais maintenant minimiser les paramètres et les variables pour me concentrer uniquement sur les données. Comme je l'ai dit, nous ne connaissons ici que la première ligne car Google ne fournit pas les données sur les utilisateurs pour lesquels Google ne dispose pas de suffisamment de données. Mais ce qui est important pour nous, c'est comprendre le reste car, comme je l'ai dit, la répartition entre l'inconnu sera la même qu'à partir des données que nous avons collectées. Ce que cela me dit, c'est que le groupe d'utilisateurs numéro un est constitué de jeunes de moins de 24 ans, et puis les choses se passent comme ça, comme nous groupe d'utilisateurs numéro un jeunes de moins de 24 ans, et puis les choses se passent comme ça, le Ce que j'aimerais comprendre, c'est s'agit du groupe numéro un ou du groupe le plus fréquemment visité, qui se rend dans la boutique de produits Go Google. Je peux le constater en comparant le chiffre d'affaires total qu'ils génèrent, ce qui est, comme je l'ai dit, le taux de conversion numéro un pour Google Merchandise Store. Si dans votre cas, ce n'est pas le cas, vous n'êtes pas dans le commerce électronique, y compris votre conversion, votre objectif principal ou votre événement clé. Comme c'est un appel. Alors je veux comprendre. Le taux d'engagement de ce groupe est acceptable, je dirais, légèrement supérieur à la moyenne. Mais quand je regarde du bon côté, c' est-à-dire quel est le taux d'événements clés, qui est dans ce cas filtré en fonction des achats, je peux voir que c'est bon, mais en le comparant aux autres, même pas la moitié de celui qui est le plus performant en termes de taux d'événements clés, qui n' est pas le meilleur en termes de volume, mais certainement celui qui convertit le mieux. Une idée assez décente que j'ai ici. Même si d'un côté, il peut sembler que c'est le meilleur groupe sur lequel je devrais me concentrer, peut-être que oui. Mais quand il s'agit de la tranche d'âge qui se convertit le mieux. Il a en fait 45 à 54 ans. Que faire avec ça ? Tout d'abord, lorsque je lance, par exemple, une campagne payante, c'est peut-être exactement le groupe cible sur lequel je devrais me concentrer pour une raison ou une autre car ce sont eux qui convertissent le mieux. Une autre chose pourrait être d' essayer de comprendre pourquoi les jeunes qui consultent mon site Web ne se convertissent pas aussi bien en fait. Pourquoi est-ce ainsi ? Bien sûr, cela nécessite peut-être des recherches supplémentaires. C'est un point de départ qui me dit je devrais probablement me concentrer sur ces gars-là parce que même s'il s' agit du groupe le plus important, il ne se convertit certainement pas très bien. À l' avenir, quand on regarde bien, une chose est de savoir si un groupe d' âge en particulier se convertit ou non, comme indiqué ici. Je vois que 45 54 est celui qui convertit le mieux. Mais lorsqu'on se demande si quelqu'un est déjà en train de se convertir, c'est-à-dire d'acheter quelque chose, combien est-il prêt à dépenser ? Puis, quand je fais défiler la page vers le bas pour obtenir le chiffre d'affaires moyen le plus élevé, soit 240 bogues ici, surprise, il y en a plus de 65 Il semble qu'ils ne se convertissent pas du tout bien C'est en fait le pire taux de conversion que nous voyons ici. Mais s'ils se convertissent, ils achètent pour presque non pas deux fois plus, mais 50 % de plus que le taux d'achat moyen. Pour une raison ou une autre, les personnes de 65 ans et plus achètent nettement plus ou de quatre personnes de plus que la moyenne. Encore une fois, je pense que lorsque je planifie, par exemple, encore une fois, les campagnes de performance, je devrais peut-être cibler produits un peu plus chers pour ce groupe d'âge, car il semble qu'ils soient naturellement disposés à acheter des produits un peu plus chers. Voici un autre conseil, comment essayer de comprendre les groupes d'âge, et aussi un bel exemple de la façon de ne pas avoir mal, d'agir calmement lorsque vous lisez les données et de ne mal, d'agir calmement lorsque vous lisez les données et de ne pas comprendre que le volume total d' utilisateurs actifs est probablement chose sur laquelle nous devrions nous concentrer C'était le conseil basé sur le groupe d'âge De même, si j' ouvrais maintenant les variables et les paramètres, j'y ajoutais une dimension supplémentaire, qui dans ce cas serait le sexe, et ajouterais pour le signaler et le remplacer par l'âge. Encore une fois, minimisez cela. Encore une fois, cela m'aide à comprendre si les hommes ou les femmes sont différents lorsqu'il s'agit interagir avec mon site Web. Encore une fois, je dois souligner que nous sommes dans la boutique de produits Google, où je dirais que beaucoup de personnes y viennent sont des hommes ou semblent vouloir s'intéresser davantage au site Web lui-même. Et c'est quelque chose que nous voyons également ici. Tout d'abord, il y a plus d'hommes que de femmes qui consultent le site Web. Oui, je peux probablement le comprendre. Que ce soit quelque chose qui soit voulu ou non, je ne pense pas qu'il faille probablement quelqu'un de Google pour le comprendre. Mais les hommes ont également un taux d'engagement plus élevé et un taux d'événements clés ou un taux de conversion plus élevé ici. Encore une fois, quelque chose d'intéressant, c'est que les hommes ou les hommes achètent davantage. autre côté, encore une fois, lorsque vous essayez de comprendre un certain comportement ou des différences entre les hommes et les femmes, le voici. Une fois que la ou les femmes décident d'acheter quelque chose, elles achètent pour beaucoup plus que les hommes, par exemple. Encore une fois, c'est l' idée pour moi savoir comment travailler avec ce groupe d'utilisateurs en particulier. Ce conseil était donc basé sur le sexe. la meilleure chose que tu puisses faire, et je te laisse le soin et je te laisse de te surprendre. Si vous essayez de combiner sexe et l'âge, nous découvrirons qui est probablement ou essaie peut-être de comprendre quel est votre groupe cible le plus rentable ou celui qui est le moins engagé avec vous. Ainsi, en fonction de cela, vous pouvez peut-être commencer à modifier le contenu de votre site Web ou la façon dont vous communiquez avec certains groupes de personnes. C'est donc ce que la combinaison de l'âge et du sexe devrait vous aider à comprendre ou, en général, les données démographiques pour comprendre quel est mon groupe cible et qui est celui-ci Donc oui, voici quelques conseils sur les données démographiques 45. GA4 - Mesures compactes: Un autre conseil que nous allons vous montrer concerne la toute nouvelle fonctionnalité de G four, appelée métrique calculée. Et comme vous le pensez peut-être, c'est peut-être quelque chose qui existait pendant des années en Géorgie, et maintenant il est également disponible ici. Voyons donc de quoi il s'agit et comment le créer. Nous devons accéder à la section Admin Afin de créer une métrique calculée, vous devez avoir au moins un niveau d' autorisations supplémentaire au sein du compte GA en question. Donc, si vous ne pouvez pas faire exactement ce que je fais, quelqu'un devra augmenter vos autorisations. Je dois donc faire défiler un peu l'interface d'administration vers le bas et accéder aux définitions personnalisées. C'est donc l'endroit où nous pouvons créer quelque chose de personnalisé et Google Analytics ne le mesure ni ne le collecte par défaut. Et pour le moment, nous allons examiner les mesures calculées. Je clique donc ici et dans le compte standard, nous pouvons créer jusqu'à cinq mesures calculées. Que sont les métriques calculées ? Cela nous permet de créer une nouvelle métrique basée sur les métriques existantes dans le GA Four. Alors, comment faire, c' est assez simple. Lorsque je clique ici sur la création d'une métrique calculée, voici la fenêtre de dialogue qui s'ouvre et je peux créer ici une nouvelle métrique. C'est une fonctionnalité plutôt intéressante, même s'il faut savoir que toutes les mesures actuellement disponibles dans le GA Four ne peuvent pas être utilisées dans la formule lors de la création d'une métrique calculée. J'espère que cela changera avec le temps. Mais je veux que vous soyez déjà au courant d'une telle fonctionnalité. Pour suivre ce conseil, j'ai donc décidé de créer une métrique simple, qui me dit quel est le volume d'utilisateurs inactifs ? Ou appelons-le comme les utilisateurs inactifs. Comme nous savons déjà ce que sont les actifs. Ce serait donc un calcul assez simple. Nous créons donc le nom, puis nous créons automatiquement le nom de l'API. C'est donc quelque chose qui vous permettra , en cas d'exportation des données vers une requête BI, d'avoir également un nom d'API dédié pour une telle métrique. Donc, dans ce cas, ce sera quelque chose comme ça. La description est facultative. Je peux donc écrire ici, par exemple, un certain nombre d'utilisateurs inactifs, mais si vous utilisez correctement nom explicite de la métrique elle-même, vous n'avez même pas besoin d'écrire une description, et maintenant la formule. Vous devez saisir, et toutes les mesures disponibles pouvant être utilisées dans une formule s'ouvrent automatiquement . Vous pouvez voir qu'il y en a beaucoup, mais pas tous. Comme nous l'avons dit, nous voulons calculer le nombre d' utilisateurs inactifs. Comment faire ça ? J'ai juste besoin de soustraire le nombre total d'utilisateurs et l'utilisateur actif. Si vous commencez simplement à taper, tout ce qui y correspond s'affichera. Voici la formule, elle est valide car la validation se fait automatiquement Si elle n'est pas valide, ce champ de saisie sera marqué d'une couleur rouge, et je peux sélectionner l' unité de mesure Elle peut donc être standard, est-à-dire le nombre, la devise, la distance ou le temps. C'est le type de numéro que nous avons. Si je le fais comme je l'ai fait, maintenant je clique sur le coffre, j'attendrai une seconde et je peux voir qu' il est déjà là. Nous allons maintenant montrer où le trouver et l'utiliser dans l'interface. Mais vous avez ici la possibilité de le modifier à temps si vous le souhaitez. Vous pouvez le copier au cas où vous souhaiteriez créer quelque chose de très similaire, ou vous pouvez l'archiver, ce qui signifie qu' il disparaîtra complètement de la liste des mesures calculées disponibles. est important de savoir que si vous créez la métrique calculée, elle créera ou calculera toutes les données disponibles dès la création du compte, ce qui est plutôt intéressant car certaines fonctionnalités de GA fonctionnent de telle sorte qu'elles commencent à GA fonctionnent de telle sorte qu'elles calculer les données dès que vous les créez, mais ce n'est pas le cas, et nous allons le montrer immédiatement. Nous avons donc configuré la métrique calculée et maintenant où la trouver. Comme vous le savez probablement ou j'espère que vous le savez, nous devons créer un rapport personnalisé, bien entendu. Allons-y Je vais en créer un à partir de zéro. Allons-y. Je suis en train de créer le blanc. Je vais utiliser une dimension pour montrer que cela fonctionne. Disons ma préférée, qui est la catégorie d'appareils. Laissez-moi le trouver. C'est ici. Je l'ajoute ici. Passons maintenant aux métriques, et comme vous pouvez le voir, il y en a une dans les statistiques personnalisées. Ce devrait être celui que je viens de créer maintenant. Alors voilà. Si je veux l'ouvrir, oui, voici les utilisateurs inactifs. Ajoutez cela au rapport, puis double-cliquez sur la dimension, double-cliquez sur les utilisateurs actifs. Comme vous pouvez le constater pour le moment, ce n'est que le numéro un, ce qui signifie qu'un seul des utilisateurs n'a rien fait. Mais permettez-moi de créer un graphique sur une période un peu plus longue, disons : disons ici jusqu'à Ici, je clique sur Appliquer, et peut-être que nous allons faire la granularité hebdomadaire pour voir combien d'utilisateurs inactifs j'ai eus Je recherche sur l'un de mes comptes GA Four sur ma page de blocage où je n'ai pas beaucoup de trafic. C'est pourquoi les chiffres sont un ou zéro, ce qui signifie que tout le monde a probablement passé au moins 10 secondes sur mon site Web à lire le billet de blog. Oui, c'est pourquoi le chiffre semble un peu étrange, mais je pense que vous comprenez le but ou la logique de cette fonctionnalité, qui consiste à créer une métrique calculée personnalisée à partir de celle disponible. Il y en a beaucoup d'autres que nous pouvons créer, même si, comme je l'ai dit, toutes les métriques GA disponibles ne sont pas possibles, il est possible d' utiliser toutes les métriques disponibles dans le champ de calcul. Par exemple, si le nombre absolu d'utilisateurs inactifs ne vous intéresse pas , vous pouvez également créer, disons, pourcentage d'utilisateurs actifs, qui diviserait ensuite le nombre d'utilisateurs actifs par le nombre total d'utilisateurs, puis vous verrez le pourcentage, et non le nombre absolu, mais il existe plusieurs options pour les créer. Je voulais juste vous montrer qu' une telle fonctionnalité existe déjà et qu'elle peut être utilisée. Alors oui, voici comment utiliser et créer les métriques calculées. 46. GA4 - Taux de sortie et de sortie: Un autre conseil que nous allons vous montrer consiste à mieux comprendre le contenu du site Web et ses performances. Je pense à quelque chose que j'utilisais très souvent dans la version précédente de GA, qui n'est toujours pas disponible forme facile à digérer dans GA 4 Nous devrons donc explorer les données, mais c'est la solution la plus simple. Je parle du taux de sortie. C'est quelque chose que nous allons décrire tout à l'heure. Dans l'idéal, nous pourrions utiliser le taux de sortie en tant que métrique créée en tant que métrique calculée, mais c'est celle qui n'est toujours pas disponible pour être utilisée comme champ calculé, nous devons donc le créer nous-mêmes. Ce que je voulais dire, c'est créer la métrique, qui nous aide à comprendre quelles sont les pages sur lesquelles se terminent la majorité des sessions. La sortie est donc une métrique qui nous indique, dans quel pourcentage des cas, si une page donnée a été consultée, cette page est-elle également la dernière de la session ? C'est donc quelque chose qui n'est pas disponible ici dans le rapport standard, nous devons donc le créer à partir de la base, puis exporter les données. Faisons-le. Dans l'idéal, cela devrait être quelque part ici, mais pas encore. Passons donc à la personnalisation, qui est notre nouveau pain et beurre dans le GA Four, et nous allons la créer. Encore une fois, ouverture d'un nouveau rapport personnalisé. J'ajoute ici une dimension appelée chemin de page. Et un cours d'écran. Cela couvre également les données de l'application, si nous en avons. J'ajoute ici deux indicateurs. Le premier d'entre eux concerne les vues, et un autre que je souhaite utiliser est celui des sorties En fait, c'est plutôt cool d'avoir au moins le nombre de sorties pour chaque page Si je double-clique maintenant à la fois sur les dimensions et sur les métriques, je vais encore une fois minimiser la partie configuration. Ce que je vois en ce moment est le suivant. Permettez-moi de prolonger un peu la fenêtre temporelle. Disons donc quelque chose comme, d'ici jusqu'à ce que nous disions quelque chose comme ça, postulez. Et ce que je vois maintenant, ce sont, bien sûr, les publications bloquées les plus populaires sur ma page de blocage. Maintenant, j'ai les résultats des métriques, qui me disent, dans quel pourcentage des cas, si une page donnée a été consultée, c'est si une page donnée a été aussi la dernière fois pendant la session, ou historiquement, nous avions l'habitude d'appeler cette métrique un tueur de session Alors, à quoi ça sert ? Le but est d'essayer de savoir si vous ne verrez pas parmi les meilleures pages sortantes celles où vous ne vous attendriez pas à ce qu'elles soient celles qui sortent . J'ai un article de blog. Donc, à peu près n'importe quelle page peut être la dernière, car les utilisateurs recherchent probablement un les utilisateurs recherchent probablement contenu particulier que j'ai créé, ils le lisent et ils s'en vont tout simplement. Donc c'est bon. Mais surtout si vous travaillez dans un secteur où vous ne vous attendez pas à ce qu'aucune page soit la dernière de la session, c'est quelque chose qui vous aidera exactement à trouver de telles pages. Donc, comme je l'ai dit, nous n'avons malheureusement pas de taux de sortie métrique ici, mais nous pouvons facilement le créer en dehors de l'AG. Pour ce faire, je vais simplement cliquer ici et exporter les données, disons directement vers Google Sheets, ce que nous pouvons facilement faire. Donc je ne fais que cliquer ici. J'importe les données. Et si j' attends une seconde ou deux, je vois déjà les données exportées ici. Tout ce que j'ai à faire pour le moment, c'est simplement créer une métrique simple, qui fonctionne comme ça. Je veux diviser les sorties par toutes les vues, et je veux, oui, s' il te plaît, Google, m' aider à le remplir automatiquement Je veux représenter ce nombre en pourcentage, afin de pouvoir facilement digérer les données. Ensuite, je vous recommande de faire exactement le même exercice que celui que j'ai fait avec, bien sûr, une liste de pages beaucoup plus longue, et d'aller ligne par ligne, pour savoir si vous ne remarquerez pas qu' une page en particulier sort bien plus que ce à quoi vous vous attendiez, en particulier lorsque vous consultez les pages censées aider les utilisateurs à prendre des décisions sur pages censées aider les utilisateurs à prendre des décisions le site Web et leur orientation vers la conversion. N'hésitez pas à le consulter, car vous remarquerez peut-être que certaines pages ne fonctionnent pas aussi bien que vous le pensiez probablement, ou qu'il s'agit peut-être d'un bloqueur ou autre Google et les réseaux ne vous diront pas exactement quel est le problème, mais où il pourrait se trouver. Taux de sortie. Permettez-moi même de le nommer ainsi, car c'est mon préféré, c'est l' un des indicateurs qui pourraient vous y aider. Alors oui, n'hésitez pas à faire le même exercice, créer un rapport personnalisé dans lequel vous utiliserez des vues asymétriques, quitterez les vues asymétriques, puis exportez les données vers Google Sheets et essayez de trouver le point faible De votre contenu ou du contenu de votre site Web. Désolée. Oui, c'était ça. Voici comment créer le taux de sortie sous forme de métrique calculée en dehors de la quatrième session générale. 47. GA4 - Requête de recherche et mot-clé de recherche: Un autre conseil consiste à comprendre quels utilisateurs entrent dans le moteur de recherche Google avant de visiter votre site Web. C'est donc une autre surprise que nous ayons besoin de créer un rapport personnalisé , bien sûr, pour voir de telles données, mais la bonne nouvelle est que les données existent. Celui-ci s'applique donc à tous ceux d'entre vous qui mènent des campagnes payantes dans le moteur de recherche Google, ce que je pense que c'est le cas de la majorité d'entre vous. Alors, comment le construire ? Pour comprendre quelles requêtes génèrent réellement du trafic vers votre site Web. Nous devons d'abord voir, bien entendu, le volume des sessions. s'agit donc d'un indicateur, j'y ai ajouté, puis du commerce lié pour faire un simple exercice visant comprendre lequel est probablement plus performant et lequel est le moins performant. Et j'ai ajouté ici deux dimensions qui sont couramment utilisées. Et malheureusement, celui qui est le plus utilisé s' appelle le texte du mot clé Session Google Ads. Je vais vous montrer les deux et vous expliquer quelle est la différence entre. Permettez-moi d' abord d'ajouter cette dimension, qui est le texte de session et de mot clé. Bien entendu, de nombreuses sessions n'ont pas été déclenchées par un moteur de recherche Google, c'est pourquoi nous ne sommes pas restés assis ici. Mais à part cela, nous ne voyons que six lignes nous indiquant, hé, que ce sont tous les mots clés qui ont déclenché l'impression dans le système publicitaire, puis un clic s'est produit pour ouvrir la session sur le site Web, ce qui est difficile à croire, que seuls six mots clés ont été utilisés par les utilisateurs du monde entier. Et c'est le but de comprendre ce que signifie réellement un mot clé. Le mot clé n'est pas quelque chose que les utilisateurs saisissent dans le moteur de recherche. C'est en quelque sorte le mot clé que quelqu'un qui gère les annonces Google peut utiliser dans le ciblage Google comme mot clé. Ce n'est donc pas quelque chose que les utilisateurs saisissent normalement dans le moteur de recherche. C'est un peu comme le groupe des vraies requêtes publicitaires. Donc, juste pour vous expliquer que c'est la différence, que ce mot clé n'est pas quelque chose que les utilisateurs saisissent réellement, mais plutôt le groupe de requêtes. Ou quelque chose que les spécialistes du marketing de performance saisissent dans le cadre des groupes d'annonces. Là où se trouvent les données intéressantes, c' est quand j'annulerai le texte du mot clé et ajouterai leur session Google à la requête. Permettez-moi également de supprimer le texte des mots clés à partir d'ici, et vous pouvez maintenant voir que le rapport est beaucoup plus riche. Il y a beaucoup plus de lignes, non ? Je fais défiler la page jusqu'à 57, quelque chose comme ça, et je crois que c'est là informations les plus précieuses car elles vous indiquent exactement ce que les utilisateurs ont saisi. Ensuite, lorsqu'ils ont cliqué sur l'annonce, cela a déclenché la session sur votre site Web Vous pouvez voir ligne par ligne vous dire exactement ce qu'ils ont saisi, puis vous pouvez commencer immédiatement à effectuer l'analyse. Tout d'abord, déterminez exactement ce qu'ils recherchaient avant d' accéder au site Web, si vous avez du contenu pertinent pour eux ou non, ou si vous ne devriez pas commencer à créer un nouveau contenu sur votre site Web parce que les internautes le recherchent si vous avez du contenu pertinent pour eux ou non, ou si vous ne devriez pas commencer à créer un nouveau contenu sur votre site Web parce que les internautes le recherchent puis accèdent à votre site Web. Et l'indicateur qui devrait vous aider à comprendre lesquelles de ces requêtes de recherche sont pertinentes ou contenu est pertinent pour des requêtes de recherche spécifiques est une limite, vous indiquant combien d' entre elles parviennent réellement à atteindre votre site Web en plus de 10 secondes ou en voyant au moins deux pages sur votre site Web. C'est quelque chose qui vous aide à comprendre. La première chose que je ferais certainement est voir le volume de requêtes de recherche les utilisateurs , puis de comprendre combien ou quelles sont celles qui ne fonctionnent pas vraiment bien en termes de clients ou d'utilisateurs qui accèdent à votre site Web, c' ceux dont le taux de connexion est élevé. C'est le premier exercice que je ferais en voyant ce rapport, les données réelles et les vraies requêtes saisies par les utilisateurs. Et une autre chose que je commencerais immédiatement à faire une fois que j'aurais vu les données elles-mêmes est de commencer peut-être à exclure certains mots clés, qui, même si apporter du trafic vers votre site Web ne sont pas pertinents. Il se peut que dans certains mots clés, vous apparaissiez simplement en raison de vous apparaissiez simplement la façon dont vous définissez les annonces dans le gestionnaire de publicités, mais vous ne souhaitez tout simplement pas y apparaître. Dans la section d'administration de Google Ads, nous avons donc la possibilité administration de Google Ads, nous avons donc la d'exclure certaines requêtes d' ajout pour lesquelles vous ne souhaitez pas apparaître, et vous arrêtez de gaspiller de l'argent pour un tel mot clé parce qu'il n'est tout simplement pas pertinent pour votre site Web , parce qu'il est si peu performant, que cela n'a aucun sens, ou parce que vous ne voulez tout simplement pas y faire de publicité pour une autre raison. C'est donc quelque chose que je commencerais immédiatement à faire en voyant ces données. Donc, pour résumer, des données très importantes, très riches, car en gros, avec les requêtes, vos utilisateurs vous disent exactement ce qu'ils recherchaient. C'est une pièce tellement précieuse. Utilise-le. 48. GA4 - Requête de session et page d'atterrissage: Nous savons déjà ce qu'est la session Google Ad Squary. Un autre conseil consistera améliorer les informations que nous savons déjà comment obtenir , à savoir le volume de sessions déclenchées par un squary publicitaire en particulier Nous allons maintenant approfondir un niveau et laissez-moi d'abord simuler l' expérience à laquelle je pense. Supposons donc que nous soyons toujours au magasin de marchandises GA et que quelqu'un comme moi essaie de rechercher Google Merge. s'agit donc de la requête de recherche qui ne devrait pas apparaître dans le rapport, si elle est correctement mesurée, et si je la saisis, je peux alors voir différents résultats sur la page de résultats du moteur de recherche. Alors laissez-moi cliquer sur, disons, je ne le sais pas sur la base. Et voici la page de destination sur laquelle je viens arriver ou la page par laquelle je suis entré dans la boutique de produits Google. Il y a donc un lien étroit entre la requête que j'ai saisie et la page de prêt à laquelle je suis arrivé Et c'est exactement ce que nous allons examiner dans cette astuce. Jusqu'à présent, nous n'avons examiné que le volume des sessions que nous avions organisées, puis le taux limite pour essayer de déterminer si requête donnée fonctionnait bien ou mal. Et maintenant, ce que nous faisons maintenant est assez simple, c' est-à-dire ajouter une page de destination en tant que dimension au rapport. Permettez-moi de l'ajouter ici, et cela nous aidera à comprendre ce qui se passe ensuite sur le site Web. Permettez-moi simplement de l'ajouter au rapport. Je vais minimiser cette partie. Maintenant, j'ai un rapport beaucoup plus riche qui m'aide à comprendre si quelqu'un tape la requête en question, si je dirige ces utilisateurs vers le bon contenu. C'est exactement ce que me dit ce rapport. de la boutique de produits Google ne permettent pas données de la boutique de produits Google ne permettent pas de savoir s'il y a quelque chose de particulièrement bon ou mauvais car la majorité de ces publicités sont personnalisées, ce qui signifie qu'elles redirigent le trafic vers la page d'accueil, qui devrait très bien fonctionner, en particulier si quelqu'un recherche Google Google Store ou Google Google Merchandise Store. Mais je pense que tu as raison. Si je sais ce que les utilisateurs recherchaient et que je sais où ils ont atterri, je vois ensuite les données pour savoir si cela a bien fonctionné ou non. Cela m'a donc permis de comprendre à nouveau assez rapidement les points forts et les points faibles en termes de destination du trafic payant, ce qui coûte cher, bien sûr. Je veux donc le faire le mieux possible. Cela me permet également de comprendre quelles pages de destination ne devraient pas être celles sur lesquelles je dois diriger le trafic. Au début de la page, recherchez des annonces. Voilà, un conseil assez simple, conseil assez simple, mais très fort car il aide à comprendre exactement où je dirige les utilisateurs et comment ils les exécutent. Je n'ai donc pas besoin de deviner ce qui peut être bon ou mauvais simplement en voyant les requêtes publicitaires de Google. Exercice simple de la dimension primaire et secondaire et mise en relation des bonnes dimensions les unes après les autres, lorsque l'on pense au parcours utilisateur. Oui, c'était ça. Il s'agit du lien entre la requête publicitaire et la page de destination. N'hésitez pas à faire de même. 49. GA4 - Évaluation des sources de trafic: Nous savons donc déjà quels sont les paramètres UTM et quelles sont les dimensions des sessions de trafic Ils sont au nombre de cinq. Voyons maintenant comment évaluer les sources de trafic. Je vais vous montrer l'exemple ou la technique que j'utilise à peu près à chaque fois que j' évalue cela. Il est donc logique de commencer par évaluer le trafic le rapport, puis dans l'acquisition du trafic. Tout d'abord, je vous recommande vivement de vous débarrasser de ce regroupement de chaînes principal si vous n'avez pas créé le regroupement personnalisé présenté plus tôt dans le cours, car cela revient toujours à regrouper un grand nombre de chaînes sous un même capot et ne fournit tout simplement pas suffisamment d'informations pour prendre une décision commerciale Tout d'abord, que faire ? Je vais passer du regroupement des canaux au support source de session . Ensuite, je cherche à comprendre quels canaux fonctionnent probablement le mieux, lesquels sont les moins performants. C'est comme le premier montage jusqu'à présent, assez simple, je pense, et facile à réaliser. Ce que je dois faire, c'est sélectionner ma principale conversion vers laquelle j'optimise toutes mes activités. Et si je passe maintenant à l'achat, c' est-à-dire acheter quelque chose en ligne, je me demande : OK, alors quel est le trafic ? OK ? Il semblerait que les cinq ou six premières lignes aient un volume de trafic raisonnable, la majorité étant la ligne directe. Mais je vais essayer de simuler l'exercice, ce qui est assez fréquent. Et c'est particulièrement courant lorsque vous lancez des campagnes payantes, qui, dans ce cas, sont représentées par le canal Google CPC J'aimerais donc voir si j'investis l'argent pour accélérer le trafic sur ce marché, j'aimerais voir quelles sont ses performances, et je vais choisir la bonne solution en examinant le taux d'événements clés, officiellement appelé taux de conversion. Je constate que la moyenne du site Web est de 1,12, et je constate que le CPC de Google est de 0,3, ce qui, comparé aux six premières lignes, semble être de loin le pire Ce n'est que le quart. C'est quelque chose qui attire certainement mon attention, et j' aimerais le comprendre. Voici une autre série de conseils que nous allons vous montrer au cours de celui-ci : chaque fois que vous repérez quelque chose, essayez de toujours vous en rendre compte. Lorsque nous voyons ici 0,3, le nombre total est composé de nombreux nombres inférieurs à ce Google CPC en tant que support source, qui dans ce cas, est une campagne J'aimerais donc savoir si toutes les campagnes du Google CPC en tant que source de trafic fonctionnent aussi mal Ou certains d'entre eux sont probablement légèrement meilleurs ou légèrement moins performants que la moyenne. Essayez donc d'éviter les moyennes lorsque vous évaluez quoi que ce soit, car la moyenne est un chiffre qui n' arrive jamais dans la réalité, et pourtant nous prenons nos décisions en fonction de ce chiffre Je veux dire, les moyennes sont bien trop souvent. Quoi qu'il en soit, nous constatons que Google CPC n'est pas très performant, et nous voulons l'explorer un peu plus en détail, ce qui signifie effectivement que nous devons créer un rapport personnalisé pour le comprendre un peu mieux C'est quelque chose que j'ai déjà préparé sur cet onglet. Je vais y aller et je vais d'abord expliquer ce que j'ai préparé. J'ai modifié quelques dimensions. J'ai ici le support source de session, bien sûr, j'ai votre campagne de session, qui est la bonne répartition du support source de session. J'ai le nom de votre événement parce que je souhaite filtrer le taux clé de la session uniquement pour les achats, et j'ai votre page de prêt. Je vais vous expliquer celui-ci dans un instant. Pourquoi est-ce que je l'ai ici ? Ensuite, j'ai ici les indicateurs qui sont le taux lié aux sessions, taux d' engagement et le taux d'événements clés des sessions. Cela devrait être parfait pour comprendre au départ ce qui se passe sous le capot. Ce que j'ai fait dans cette configuration, c'est que j'ai filtré les sources de trafic uniquement pour le Google CPC, ce que nous voulons examiner J'y ai ajouté le filtre de nom d'événement pour le démarrage et l'achat de sessions afin de calculer correctement le taux d'événements clés de session. C'est quelque chose que nous avons déjà montré à plusieurs reprises. Mais juste pour rappeler que c'est fait comme ça que nom de l'événement correspond à l'expression régulière, début de la session et à l'achat. C'est ce que nous utilisons ici. Et oui, c'est ça. Il s'agit de la configuration initiale. Permettez-moi ensuite de minimiser les paramètres et les variables pour voir ce que j'ai ici. Nous avons ce faible taux d' événements clés de session d'environ 0,3. Maintenant que je fais défiler bas et que je regarde les campagnes, je peux constater que certaines d'entre elles se situent dans la moyenne, comme la première, puis que la seconde est bien en dessous de la moyenne, Avec 40 000 sessions avec un taux de conversion de 0,05, ce n' est certainement pas ce que j'attends d'une campagne payante Mais en faisant défiler l'écran vers le bas, je peux aussi voir que certains d'entre eux fonctionnent plutôt bien, comme celui-ci, 01.64 ou même celui-ci, mais c'est organique, donc probablement mauvais balisage de la part Google, corrige ça, s'il te plaît. Mais en faisant défiler la page vers le bas, vous comprenez probablement ce que j'essaie de vous montrer, non ? Toutes les campagnes ne sont donc pas mauvaises ou aussi bonnes, comme il semble à première vue. Je constate donc que certaines de ces campagnes sont très performantes, d' autres complètement terribles Supposons donc que je vois que celui-ci, démo de Google et Let's, a des taux d'événements clés de session C vraiment nuls. La prochaine étape logique que j' aimerais faire est de voir répartition encore plus détaillée de cette campagne en particulier. Ce que je dois faire en ce moment, c'est filtrer sur celui-ci, et c'est également un très petit conseil. Je vais te montrer. Si vous cliquez avec le bouton droit de la souris sur l'une des valeurs de dimension, vous pouvez exclure ou inclure uniquement la valeur en question, et cela crée automatiquement un filtre. C'est donc comme un joli raccourci lorsque vous souhaitez filtrer quelque chose. Si je veux seulement regarder celui-ci en particulier, suffit de cliquer ici, et il ne restera qu'une seule ligne. Ce que je veux faire maintenant, Ce que je veux faire maintenant c'est y ajouter une dimension supplémentaire, ce que j'ai ici et je le mentionnais il y a une minute ou deux, à savoir savoir vers quelles pages de destination cette campagne dirige le trafic. Encore une fois, je veux voir plus en détail si toutes les pages de destination fonctionnent aussi mal en combinaison avec cette campagne ou si elles fonctionnent toutes très mal. Je vais juste double-cliquer dessus. Encore une fois, le rapport sera beaucoup plus complet. Oui, c'est vrai. Encore une fois, permettez-moi de minimiser les variables et les paramètres pour mieux le comprendre. Nous constatons que la moyenne est de 0,05, ce qui est un taux de conversion très faible Si je veux faire défiler l'écran vers le bas, voyons s'ils sont tous vraiment On dirait, mais celui-ci est destiné aux paniers. Encore une fois, quelqu'un de Google devrait réparer celui-ci. Je ne m'attendrais pas à ce que la campagne apparaisse sur la page du panier. Même si le taux de conversion est plus élevé, s' agit certainement pas d'une vraie campagne, je dirais. Mais encore une fois, en faisant défiler l'écran vers le bas, on dirait qu'ils fonctionnent tous terriblement mal Encore une fois, celle-ci va également à la boutique HTML avec un taux de conversion très élevé, cette campagne. Descendez, nous en arrivons au point où le volume de sessions est très faible. Rien ne semble être évalué correctement compte tenu du faible volume de sessions. Mais je pense que vous avez raison lorsque j' essaie de vous montrer comment faire une analyse plus détaillée. Je vais maintenant revenir aux paramètres et aux variables et essayer de répéter le même exercice avec une autre page de prêt qui s'y trouve. Permettez-moi pour l'instant d'en exclure également la page de prêt. Supposons que nous ayons ici le premier, qui est de 0,25, ce qui est légèrement inférieur à la moyenne, mais encore une fois, filtrons celui-ci pour l' inclure et voir si nous ne trouverons pas quelque chose d'un peu plus intéressant Encore une fois, j'ai fait le même exercice. J'ai filtré une seule campagne en particulier et ajouté une page de prêt comme dimension secondaire. Pour mieux le comprendre, encore une fois, en minimisant cela et en allant ligne par ligne, savoir s'ils sont tous si mauvais en ce qui concerne les taux d'événements clés des sessions. Encore une fois, en faisant défiler l'écran vers le bas, si je ne suppose pas quelque chose. Voilà, par exemple, même si la moyenne est de 0,25, il semblerait qu'il y en ait au moins un qui soit un peu plus performant deux fois plus que la moyenne, même s'il est faible, mais il est meilleur que la moyenne Il y en a un autre qui va à la page d'accueil. Il semblerait que le fait de diriger le trafic des campagnes de performance vers la page d'accueil apporte un taux de conversion bien meilleur que celui du reste des pages. Maintenant, nous pouvons faire défiler l'écran vers le bas et refaire le même exercice en essayant de voir s'il y a quelque chose qui fonctionne plutôt bien, encore une fois. Amener le trafic de cette campagne vers cette page de destination semble assez performant. 1,83 est bien mieux que la moyenne pour l'ensemble de la campagne, qui est de 0,25 Je pense donc que vous comprenez maintenant la technique que j' essaie de vous montrer, qui consiste à ne jamais regarder les moyennes et à essayer de comprendre quelle est la distribution sous-jacente à une source de trafic ou source de trafic ou à une campagne de session, à étudier dans les moindres détails Et la prochaine étape logique devrait être d'exclure des combinaisons particulières de campagnes de session et pages de prêt des paramètres publicitaires de Google, car il semblerait que certaines d'entre elles contentent de dépenser de l'argent en investissant dans ce domaine, ou en essayant de comprendre pourquoi elles ne fonctionnent pas aussi bien, peut-être en modifiant les mots clés, ce qui nécessitera une analyse plus approfondie, bien sûr. Mais ce type de ventilation de la dimension des sources de trafic vous indiquera très rapidement ce qui fonctionne très bien, ce qui est bien inférieur à la moyenne, et ce qui devrait être corrigé ou peut-être arrêté immédiatement parce que cela brûle littéralement de l'argent, comme par exemple cette combinaison de la campagne de session la page de prêt qui a un taux de conversion nul. Si nous publions près 1 400 sessions sur cette page et qu' il n'y a aucune conversion, nous ne nous y attendrions probablement pas si nous prenions l'entreprise au sérieux C'était la technique la plus simple, comment évaluer les sources de trafic. 50. Astuce 31 32 Analyse du flux de paiement: D'accord. Dans cette astuce, nous allons présenter une véritable analyse du flux du parcours client. Donc, cette fois, je suis de nouveau sur le Google Merchandise Store, et je veux me concentrer sur quelque chose que chaque propriétaire de site de commerce électronique devrait faire, à savoir essayer d'analyser le processus de paiement ou d'achat. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Je suis particulièrement intéressant en la partie du parcours client où les clients ont déjà quelque chose dans un panier et sont en train de procéder à l'achat. Jetons donc un coup d'œil à exemple simple de ce à quoi cela pourrait ressembler. Je suis donc allé sur la page de liste du Google Merchandise Store. Supposons que ça me plaise. Sac à dos, je vais en ouvrir les détails. J'en ajoute un à la carte, puis je passe au paiement. Je suis donc là, et c'est exactement la partie du processus qui m'intéresse. J'aimerais savoir avec quelle facilité ou difficulté les clients passent-ils de cette étape à l'achat ? Si j'étais sur le point de faire une analogie avec les achats hors ligne. Cela signifie essentiellement que quelqu'un a déjà sélectionné certains produits, qu'ils sont arrivés au bureau de la caisse. C'est donc à peu près là que nous en sommes dans l'environnement en ligne. Ainsi, lorsque le client clique sur Continuer, il est dirigé vers les informations de facturation et d'expédition, qui se chargent un peu plus que ce à quoi je m'attendais. Quoi qu'il en soit, laissez-moi essayer de le recharger car d'accord, il veut que je me connecte Alors permettez-moi de m'y connecter moi-même. Maintenant, cela devrait fonctionner. J'espère que ce sera le cas dans une seconde ou deux. OK, je suis là. Si je voulais maintenant cliquer sur le bouton Continuer, je dois cliquer sur le fait qu'il s'agit de mon adresse. C'est l'adresse de mon domicile. Voici l' adresse de Damia aux États-Unis , que j'ai trouvée juste pour pouvoir vous donner ce conseil Nous y voilà maintenant, si je cliquais sur le bouton Continuer, j'arriverais à l' étape où je dois, euh, saisir mon numéro de carte de crédit, puis le payer. Donc, en particulier dès la première étape du processus de paiement, je m'intéresse à savoir si l'expérience client est bonne ou mauvaise, comment le savoir. Nous devons passer à Google Analytics, et l'un des rapports est disponible dans les rapports prédéfinis, mais comme nous voulons avoir un peu plus de liberté lors de la création du rapport, créons un entonnoir à partir de zéro Je clique donc sur l'entonnoir, et j'aimerais créer un entonnoir à partir de zéro Voici celui que j'ai déjà construit il y a quelques temps, mais je vais le nettoyer et recommencer depuis le début. Nous y voilà donc. Je veux supprimer toutes ces étapes, et je vais repartir de zéro. Je ne veux même pas voir de panne. Alors, comment procéder avec celui-ci ? Comme nous savons que Google Analytics est principalement un outil de mesure basé sur les événements, nous devons spécifier la séquence des événements qui se produisent lors du paiement. Je pense donc que si vous possédez votre propre site Web, vous devez savoir quels événements vous collectez. Si vous ne le savez pas, consultez simplement l'un des rapports de base sur les rapports, engagements et les événements, et vous verrez tous les événements que vous collectez. Quoi qu'il en soit, étant donné que nous sommes ici, le premier événement qui m' intéresse et est collecté consiste essentiellement à commencer le paiement, qui est la première étape qui m'intéresse Alors laissez-moi simplement le nommer comme « begin ». Vérifiez, puis au cas où cela m'intéresserait, je pourrais ajouter une autre condition pour être plus stricte, et je recevrais un peu moins de données. Quoi qu'il en soit, nous devrions déjà savoir comment utiliser ce type de rapport appelé entonnoir Mais j'ajoute une autre étape, qui est ensuite suivie d'un autre événement, qui dans ce cas est l' ajout de l'expédition. Il s'agit du nom d'appel de l'événement, c'est-à-dire, appelons-le les informations d'expédition J'ajoute une autre étape, qui dans ce cas est un événement appelé informations de paiement. Permettez-moi encore une fois de lui donner un nom. Et j'ajoute le dernier point dans ce cas, qui sera l'achat, ce qui signifie que les clients ont réellement payé les marchandises. Le nom de l'événement n'est probablement pas une surprise s'il s'agit d'un achat. Je suis en train de l'appliquer et nous attendrons une seconde, et voici le rapport. Il y a encore une chose que je voudrais ajouter, à savoir la répartition, celle que j'aime vraiment beaucoup, la catégorie d'appareils. Permettez-moi de l'ajouter ici. Maintenant, je vais minimiser la partie configuration et essayer de comprendre ce qui se passe. Alors, que me dit le rapport ? Je crois que nous savons tous ce que les données me disent. Il me montre quel est le taux d'abandon ou d'abandon à chaque étape. Donc, si je devais, encore une fois, faire une analogie avec le monde hors ligne, c'est-à-dire qu'une personne qui commence à payer signifie que quelqu'un est debout à la caisse et que nous voulons voir dans quelle mesure le flux vers l'achat est bon ou mauvais, nous pourrions voir que ce n'est pas si bon, à mon avis. Nous constatons qu' une fois qu'ils ont effectué le paiement, la majorité d'entre eux, 99,4 % d'entre eux ont atteint l'étape appelée informations d'expédition lorsqu'ils ont sélectionné le mode d'expédition en question Ensuite, voici la première partie du problème que j' aimerais comprendre, à savoir , d'accord, environ un tiers des clients n'arriveront pas à passer des informations d'expédition aux informations de paiement. C'est donc quelque chose que j' aimerais comprendre un peu mieux. Qu'est-ce qui se passe ? Hé, un tiers des clients se perdent ici. Et puis une autre, alors que je procède à l' achat, je constate encore une fois que plus d'un tiers des clients, soit près de 40 %, n'arriveront pas à utiliser les informations de paiement pour effectuer l'achat. Ainsi, au tout dernier kilomètre du parcours client, la boutique de produits Google perd encore une fois près de 40 % de ses clients. Ce n'est perd encore une fois près de 40 % de ses clients tout simplement pas comme si vous payiez les marchandises Même s'ils ont sélectionné le mode d'expédition et le mode de paiement, ils ne terminent tout simplement pas l'achat. Donc, la première vérification que je ferais serait évidemment de faire défiler le bas pour voir si le taux d' achèvement ou le taux d'abandon, qui est la valeur inversée, est similaire ou identique pour les ordinateurs de bureau et les appareils mobiles J'ignorerais la tablette, qui génère très peu de trafic, mais juste pour avoir du bon sens et pour la comparer à la moyenne. Je peux donc voir, d'accord, du paiement à l'étape suivante, c'est assez similaire, comme si 99 % des clients s'en sortaient. Mais en ce qui concerne la deuxième étape qui concerne les informations d'expédition, il y a déjà une grande différence puisqu'environ 70 %, ce qui est encore faible, je m'attends à ce que ce chiffre soit plus élevé. Mais si l'on considère le mobile, seuls 50 % des clients arrivent, en fait, de l'étape des informations d' expédition aux informations paiement, ce qui n'est probablement pas une bonne chose. Et quand on passe à l'étape suivante, celle qui consiste à me dire combien de clients passent de l' c' étape des informations de paiement à l'achat, est-à-dire ici, dans les informations de paiement, suffit aux clients d'ajouter leur numéro de carte de crédit, et ils ne peuvent tout simplement pas passer à l' étape suivante. Encore une fois, 50 % des clients n'utiliseront pas leurs appareils mobiles entre les informations de paiement et l'achat. qu'il en soit, je dirais qu'il reste encore beaucoup Quoi qu'il en soit, je dirais qu'il reste encore beaucoup à faire. J' insiste sur le fait que, dans le parcours du client, le problème potentiel ou les points à améliorer peuvent se situer, à savoir dans le parcours du client, le problème potentiel ou les points à améliorer peuvent se problème potentiel ou , tout d'abord, le flux entre les informations d'expédition et les informations de paiement et ensuite entre les informations de paiement et l'achat Nous avons donc maintenant deux options. Soit nous demandons à un concepteur DX expérimenté d'y jeter un coup d'œil et d' essayer éventuellement de découvrir pourquoi les clients ne procèdent pas Il existe de nombreuses méthodes pour y parvenir. Ils sont soit assez expérimentés, alors ils regardent simplement le site Web et vous disent : « Hé, les gars, vous devez réparer XYZ », soit nous pouvons les aider. Et c'est exactement là que l' AG Four peut encore nous aider, comment y parvenir. Souvenons-nous du flux que nous essayions d'analyser. GA possède une fonctionnalité intéressante qui n'était pas disponible dans la version précédente, appelée Path Funnel Analysis Jetons-y donc un coup d'œil. Donc, si je veux ouvrir, j'ai essentiellement l'impression de copier-coller. La même adresse URL, mais je vais créer un nouveau rapport. Mais cette fois, je vais créer un parcours d'exploration. Encore une fois, au début du cours, nous avons montré comment travailler avec ce rapport. Mais pour le moment, je voudrais me concentrer sur l'étape particulière au cours de laquelle nous assistons à l'abandon . Nous voulons comprendre ce qui se passe et pourquoi les clients risquent de ne pas passer des informations d'expédition aux informations de paiement. Alors, comment faire ? C'est en fait assez simple. Encore une fois, je vais nettoyer ce rapport ou, en fait, il me suffit de cliquer sur le bouton « recommencer » pour accéder à ce rapport . Permettez-moi donc de minimiser les onglets de configuration, et maintenant je clique sur recommencer. Et ce qui m' intéresse, c'est de comprendre le parcours depuis le point de départ, c' est-à-dire dans ce cas le nom de l'événement, et nous pouvons nous aider nous-mêmes. C'est à cause des informations d' expédition, n'est-ce pas ? C'est donc celui que nous recherchons. C'est donc quelque part ci-dessous dans les informations d'expédition. C'est donc notre point de départ. C'est bon. Nous avons maintenant deux options : nous pouvons voir quel le prochain événement qui s'est produit après celui sélectionné, à savoir les informations d'expédition, est produit après celui sélectionné, à savoir les informations d'expédition, ou nous pouvons regarder le titre de la page ou enfin avoir également le chemin de la page, ce qui signifie que nous pouvons voir l'adresse URL particulière vers laquelle les clients se sont rendus après avoir effectué cette étape. Malheureusement, lorsque je cliquerai maintenant sur le chemin de la page et sur la classe d' écran ici, vous verrez ce qui va se passer, c'est-à-dire que voir beaucoup de choses ici est toujours acceptable pour l'instant. Il s'agit du paiement, qui est l'adresse URL. Mais le fait est que les adresses URL sont ensuite implémentées dans le cas de Google Merchandise Store, ce n'est pas très utile car il existe de nombreux ensembles. Alors je voulais juste vous montrer celui-ci. Mais je reviens au nom de l'événement pour comprendre ce qui s'est potentiellement passé. D'accord, nous pouvons voir qu'après un chipping des informations, presque tout le monde a consulté au moins une autre page C'est-à-dire, d'accord, alors cliquons simplement sur ce rapport et essayons de le comprendre un peu plus en détail. C'est bon. Maintenant, je commence à comprendre ce qui s'est passé, pourquoi environ un tiers des clients n'ont pas eu accès aux informations de paiement. C'est donc l'objectif que j' essaie de comprendre ici. Très bien, donc je peux voir qu' environ les deux tiers ont accédé aux informations de paiement et ce qui s'est passé avec les autres. OK. 300 de ceux qui n'ont pas continué ont revu la carte, ce qui signifie qu'ils ont probablement cliqué quelque part sur la page que je vous montre en ce moment et sont revenus à la carte Ils pouvaient soit cliquer sur le verso. Il y a peut-être une autre icône, qu'ils retournent à la carte, même en faisant une recherche ici. Cela signifie qu'ils vont revenir en arrière, 300 sur les 900 qui n'ont pas procédé, un tiers de ceux qui ne l'ont pas fait n' ont pas accédé directement aux informations de paiement sont revenus, même à l'étape précédente. Il devrait être quelque part ici si je voulais l'avoir ici. C'est ce qu'ils ont fait. Vous pouvez ensuite regarder ce qui s'est passé avec eux. Mais encore une fois, ils ont ensuite consulté la page, bien sûr, parce que c'est ce qui se passe immédiatement après. Et puis ils recommencent le paiement. Cela signifie donc que cela crée essentiellement une boucle dans laquelle les clients se sont retrouvés bloqués d'une manière ou d'une autre. Ils n'ont probablement pas obtenu les informations nécessaires, mais nous savons qu'un tiers d' entre eux se contentent de consulter la carte. Donc, quand je minimise celle-ci, accord, ce sont de nouvelles informations que j'ai. Bien entendu, si le A4 était mieux mis en œuvre, nous aurions beaucoup plus d'événements. Je vous encourage donc à mettre en œuvre, dans votre cas, beaucoup plus d'événements afin que nous puissions comprendre un tel comportement de manière beaucoup plus détaillée. Mais je pense que vous avez compris ce que j' essaie de vous montrer. Nous pouvons facilement voir ce qui se passait avec les clients. Et puis, lorsque l'on examine cette étape des clients qui ont effectué le paiement, ce qui s'est passé ensuite, c'est essayer de voir la même manière ce qui s'est passé les clients depuis l'étape des informations de paiement jusqu'à l'achat. Pourquoi j'ai quand même perdu sur 1,5 mille, seulement un peu moins de 1 000 sont passés à une autre étape, ce qui signifie que j'ai perdu 40 %. Alors, que s'est-il passé ? Ceux qui ont recommencé. Ils n'ont pas terminé la session, mais ils ont vu une autre page vue, et que s'est-il passé ensuite ? Bien, il semblerait que le prochain événement qui s'est produit était défilement. Alors, que s'est-il passé ensuite ? Après le défilement, certains d'entre eux ont recommencé à ajouter des informations de paiement Encore une fois, la création d'une boucle ne semble pas claire pour les clients, car ils reviennent constamment à l'étape précédente. Si je pouvais revenir ici en minimisant cette étape et en essayant de comprendre ce qui s'est passé ici, encore une fois, certains d'entre eux ont fait défiler la page, d' autres ont été achetés. Je suis donc en train de l'analyser en profondeur, en essayant de comprendre si je ne verrai pas quelque chose de majeur parmi les petites étapes suivantes que je vois ici. Certains d'entre eux ont à nouveau consulté la carte, consulté la promotion, ce qui signifie qu'ils sont probablement arrivés à la page contenant un carrousel promotionnel ou une bannière, ou c'est ce que j' associerais un événement en particulier, comme voir Encore une fois, nous pourrions voir des détails très précis de ce qui se passait vers l'entonnoir et essayer de comprendre ou d'aider le concepteur d'expérience utilisateur qui est ensuite censé analyser ces baisses Ils lui disent, hé, nous voyons des boucles se produire, en particulier lors de la première étape les clients reviennent à l'étape de la carte, qui précède le paiement. Ou certains d'entre eux passent simplement constamment à l'étape précédente de l'entonnoir de paiement se peut donc que quelque chose ne soit pas clair et ne soit pas correctement expliqué, etc. Donc oui, il s'agissait de deux étapes supplémentaires, visant à vous montrer comment travailler avec une analyse très détaillée du flux client d'une étape à l' autre ou une partie plus importante du parcours client Dans ce cas, il s'agissait d'un processus de paiement. Alors oui, n'hésitez pas à faire de même. 51. GA4 - Alertes personnalisées: Cette étape nous est donc un peu cachée, en tant qu'analyste, mais elle est très importante à de nombreux égards. Historiquement, cette fonctionnalité était appelée alerte personnalisée, et à l'heure actuelle, elle s' appelle Insight. Même si cela s'appelle Insight, comme je l'ai dit, je préfère toujours l'ancien nom de Universal Analytics, qui est une alerte personnalisée. Je crois que même la dénomination vous permet de comprendre clairement ce que cela signifie, mais il s' agit d'une fonctionnalité qui vous permet d'être averti lorsqu' une métrique passe en dessous ou en dessous d'un certain seuil. Alors laissez-moi vous montrer où il se trouve. Tout d'abord, vous devez accéder à la section des rapports. Et une fois qu'il est chargé, juste une seconde. Oui En faisant défiler l'écran vers le bas, nous devons accéder aux informations. C'est ici. En cliquant sur Afficher toutes les informations, je vais voir quelque chose de similaire, mais je veux aller à la partie gestion. Désolé, ce n'est pas pour gérer mais j'aime créer. Je suis ici dans la fenêtre où je peux utiliser certaines alertes ou informations prédéfinies. Je préfère toujours les alertes, comme je l'ai dit, ou en créer une nouvelle. Les prédéfinis essaient essentiellement de détecter une anomalie dans les données et de vous en informer automatiquement Permettez-moi de vous montrer comment en créer un à partir de zéro avec un exemple, puis quelques cas d' utilisation que je vous recommande de suivre. Permettez-moi donc d'en créer une à partir de zéro en cliquant ici, et la première chose que je dois sélectionner est la fréquence d'évaluation. Cela signifie à quelle fréquence Google Analytics vérifiera et comparera les données en fonction de la sélection de mesures supplémentaires. Supposons que je ne montre maintenant que la valeur de base, qui est la métrique quotidienne, euh, par exemple, peut être le nombre de pages vues dans ce cas simple. Alors laissez-moi faire défiler la page un peu vers le bas. Je ne vérifie pas simplement une anomalie, c'est la détection automatique Je ne veux pas utiliser celui-ci. Je préfèrerais sélectionner le seuil moi-même, et voici la logique que nous devrions suivre. Chaque fois que nous créons une nouvelle alerte, nous devons réfléchir à deux aspects principaux. Nous voulons soit vérifier si la mesure est correcte, ce qui revient, par exemple, à vérifier les pages vues soit à vérifier si l'entreprise est correcte. Ainsi, quel que soit votre indicateur commercial crucial en termes de commerce électronique, c'est comme les transactions, en termes de génération de prospects. C'est le volume de prospects collectés, ce qui, dans la terminologie de GA, serait un événement, n'est-ce pas ? Il y a donc deux cas, comme je l'ai dit, soit en cours de vérification, soit dans lesquels cette fonctionnalité est particulièrement utile. Il s'agit de vérifier si la mesure est correcte et si l' entreprise est correcte. Hum, maintenant, à propos de la configuration technique. Supposons que je veuille vérifier dans ce cas si la mesure est correcte. Je veux vérifier tous les jours, c' est-à-dire toutes les 24 heures pour vérifier le volume d'utilisation de la page, s'il ne diminue pas plus que et disons que le pourcentage maintenant, s'il diminue n'est pas supérieur à 90 %, je sais. En comparant les deux, je peux maintenant sélectionner hier, même jour la semaine dernière ou le même jour l'année dernière. Donc de très bonnes options ici. Je recommande vivement d'utiliser le jour même de la semaine dernière, par exemple, dans ce cas précis, parce que si nous utilisions le jour d' hier, vous savez, il pourrait y avoir de grandes différences entre les jours ouvrables et les week-ends, même si j'ai sélectionné 90 %, mais plutôt par mesure de sécurité, non ? Je choisirais le même jour la semaine dernière, ce qui devrait être à peu près le même ou du moins je ne m'attendrais pas à une baisse de 90 %. Je sélectionne donc celui-ci. Maintenant, je ne choisis que le nom interne, qui dans ce cas peut être le résultat d'une baisse de pages 90 % par rapport à la semaine dernière. Je donne ici mon adresse e-mail à l' endroit où je souhaite être averti. Maintenant, si je clique sur Créer à partir de ce moment, cette alerte fonctionnera. C'est un truc plutôt cool. Je peux gagner beaucoup de temps, en particulier en raccourcissant le temps de réaction pour commencer à réparer quelque chose Je vais maintenant vous montrer un autre cas qui revient vérifier s'il y a immédiatement un problème dans l'entreprise. Si vous êtes, je dirais, au moins une moyenne ou une grande entreprise, je suppose ou je m' attendrais à ce que vous disposiez d'un certain système d'alerte si quelque chose ne va vraiment pas dans une Mais supposons que nous n'ayons pas une telle chose, et je voudrais vérifier, et supposons dans ce cas que je suis une entreprise de commerce électronique où je collecte les transactions. Donc, ce que je changerais ici c'est qu'au lieu des pages vues, je souhaite vérifier les transactions. Et le contrôle quotidien ne me suffit probablement pas Je veux vérifier la base horaire, ce qui signifie que les données seraient vérifiées toutes les heures par rapport à quelque chose de différent. De même, comme dans le cas précédent, nous avons la possibilité de faire diminuer le pourcentage de plus de XY en pourcentage ou en valeur absolue. Supposons que je sélectionne à nouveau le pourcentage de diminution de plus de. Essayons encore une fois de vérifier les plus gros problèmes , en supposant une diminution de 90 %. Ici, je compare avec les deux heures précédentes, et c'est exactement ce que je sélectionne ici. Je ne m'attendrais pas à ce que les changements soient importants une heure après ce soit le cas. Bien sûr, c'est possible. Alors je suppose ou je recommande de choisir peut-être même heure la semaine dernière et d' utiliser quelque chose comme I à 95 %. Je pense que vous avez déjà compris et compris ce que je veux dire. Et maintenant, je le renommerais probablement en quelque chose comme une baisse des transactions de XY Z pour cent par rapport à ce que je sélectionne ici Mais voici une chose, il faut l'appeler drop in transactions. Nous y voilà. Encore une fois, je l'envoie à mon adresse e-mail, mais voilà le truc. Les informations horaires ne sont prises en charge que pour le trafic Web. Donc, si je veux le vérifier, je dois sélectionner une chose. Voici le segment d' utilisateurs auquel cette alerte est appliquée. Au lieu de tous les utilisateurs, comme il est écrit ici, je dois le remplacer uniquement par la plate-forme Web. Je dois cliquer ici. Je dois sélectionner la plateforme Mangone, et je dois m'assurer qu' elle correspond exactement au Web Si je clique sur Appliquer, je suis désormais autorisé à créer une telle alerte. Voici donc comment cela fonctionne. De même, si pour une raison quelconque, il est judicieux de vérifier ces conditions uniquement pour un segment particulier d'utilisateurs, supposons uniquement le trafic mobile, un pays en particulier, quelle que soit la combinaison des indicateurs, n' quelle que soit la combinaison des hésitez pas à l'utiliser. Vous savez maintenant qu'une telle option existe et, comme je l'ai dit, elle peut réduire le temps de réaction en sachant que quelque chose ne va pas avec les données ou si vous avez l'air d'une rock star et que vous êtes le premier à dire à l'entreprise : « Hé, les gars, nous avons un problème parce que nous ne collectons pas de transactions, de prospects, etc. » Maintenant que nous savons qu' une telle fonctionnalité existe, je vous recommande vivement d'utiliser celle-ci. C'était ça. Alertes personnalisées ou informations récemment appelées informations 52. GA4 - Annotations: Très bien, voici une autre fonctionnalité assez intéressante qui a été introduite récemment dans G Four Encore une fois, un tas de personnes , dont moi, l' attendaient. Enfin, il est là, et il s'appelle Annotation. Qu'est-ce que c'est. C'est assez simple, mais cela aide beaucoup, surtout lorsque vous faites une jolie analyse rétrospective et essayez de comprendre ce qui se passait réellement à un moment donné. Alors, qu'est-ce que c'est ? C'est une fonctionnalité assez simple. Il est disponible, si je ne me trompe pas dans tous les rapports. Quel que soit le rapport que vous ouvrez, vous devriez voir cette petite icône, un peu comme le papier. C'est donc celui-ci. Laissez-moi vous montrer comment cela fonctionne. Si j'ouvre les annotations, jusqu'à présent, je n'en ai aucune ici et je vais vous montrer comment cela fonctionne C'est assez simple. L'annotation me permet donc de créer une date exacte ou une plage de dates spécifique, informations indiquant que quelque chose se passait. Il est particulièrement utile si vous menez, par exemple, des campagnes hors domicile ou télévisé ou toute autre activité cours de simplement écrire que cela s'est déjà produit. Supposons que je veuille écrire une annotation ici jusqu'au 31 mars, alors que je mettais à niveau le cours GA four dans l'UDME et que j' envoyais ces informations sur le cours en cours de mise à jour aux étudiants Je vais donc l'appeler UDM course update. Je peux écrire une description un peu plus longue si je le souhaite, supposons que j'écrirai quelque chose comme ça. Mise à jour par e-mail aux étudiants concernant le cours terminé. OK, il y a une faute de frappe, et maintenant j'ai deux options Je choisirai soit le jour en question, c'est-à-dire, comme je l'ai dit, le 31 mars. Et si je clique maintenant sur Créer une annotation et que j' attends une seconde, vous pouvez voir que c'est ici. Ainsi, lorsque vous survolez la souris, vous pouvez voir automatiquement des informations supplémentaires sur votre chronologie Comme je l'ai dit, c'est très utile, surtout lorsque vous faites une analyse rétrospective ou que vous faites quelqu'un d'autre. Sans ces informations, on essaie de comprendre ce qui s'est passé à temps. Il est également très utile, par exemple, lorsque vous rencontrez panne de données ou que quelque chose de spécifique se produit, de l' annoter dans Google Analytics afin savoir ce qui s'est réellement passé Vous avez de très bonnes options ici, si vous le souhaitez, vous pouvez également supprimer l'annotation si cela vous convient, elle disparaît ensuite automatiquement, ce qui est plutôt cool. Ou vous pouvez le sélectionner en faisant simplement quelque chose de factice ici. Plage de dates spécifique, par exemple, supposons que vous meniez une campagne télévisée et que vous souhaitiez qu'elle soit annotée avec une plage de dates Comme vous pouvez sélectionner différentes couleurs. Utilisons donc une annotation verte ici, et je crée une annotation damienne pour vous montrer comment cela fonctionne Il est donc automatiquement disponible ici. C'est un truc plutôt cool. J'avais recommandé d'utiliser celui-ci. Si, pour une raison ou une autre, vous ne voulez pas voir cela, vous avez la possibilité masquer les annotations ou d' appuyer sur les barres de dyrange, si cela ne fonctionne pas pour vous ou si cela vous distrait Donc ça y est. Il s' agit de l'annotation. Donc, à partir de maintenant, si vous ouvrez n'importe quel type de rapport de série chronologique, juste pour vous montrer qu' il fonctionne vraiment. Donc, si je vais maintenant passer au rapport d' engagement et à l'événement à temps, supposons que je ne sais pas , et qu'il s'ouvre, vous pouvez voir qu' il est également disponible ici. Chaque fois que j'utilise simplement la souris et que je passe dessus, je vois des informations supplémentaires. C'est un truc plutôt cool. Je recommande vivement d'envoyer également au reste de votre assemblée générale des informations indiquant aux utilisateurs que quelque chose de spécifique se produit, veuillez les annoter. Cela aide vraiment à gagner du temps et cela montre vraiment que vous vous souciez des données et que vous les comprenez. C'était ça. Annotations. 53. GA4 - Structure du compte et autorisations de l'utilisateur: Deux autres conseils porteront sur manière dont les données sont organisées dans la structure des propriétés du compte dans Google Analytics et sur la façon de gérer les autorisations des utilisateurs, en les ajoutant à la propriété ou à l'ensemble du compte. Donc, pour vous expliquer cela plus en détail, je dois aller dans la section d'administration et ici nous pouvons voir comment les données sont organisées. entité la plus élevée de Google Analytics est donc ce que l'on appelle un compte. Et un compte peut avoir plusieurs propriétés. Comment le traduire en langage humain ? Supposons que ce compte soit quelque chose comme l'entreprise ou le propriétaire de l'entreprise qui peut avoir plusieurs entreprises en tant que propriétés. En réalité, supposons qu' une entreprise possède plusieurs domaines dans plusieurs entreprises et souhaite que les données soient organisées au sein d' un seul compte, afin que nous puissions facilement gérer les propriétés qu'il contient. Si je voulais décrire ce qu'est une propriété, la meilleure définition est probablement son domaine. Donc, à moins qu'il n'y ait pas quelque chose de très spécifique pour lequel vous voudriez mesurer deux domaines au sein d'une même propriété ou comme dans un seul flux de données, veuillez ne pas le faire. Vous gagnerez beaucoup de temps en corrigeant les choses, par exemple en analysant les données pour l'analyse des animaux sauvages Donc, si vous maintenez la règle selon laquelle un domaine équivaut à une propriété, vous serez plutôt prudent en ce qui concerne la configuration technique appropriée, puis l'analyse des données. C'est ce qu'est la propriété. C' est la définition la plus proche, je dirais que la propriété est un domaine. Et bien sûr, une entreprise, une entreprise peut avoir plusieurs propriétés. Donc, si vous respectez cette règle, comme je l'ai dit, une propriété est un domaine , vous économiserez beaucoup de temps et vous serez prudent en termes de configuration technique et d'analyse. Il s'agit donc de la relation entre la propriété et le compte. Ensuite, la deuxième chose que j'aimerais vous montrer , et gardez cela à l'esprit également, c'est la façon dont vous accordez les autorisations de propriété ou de compte. Gardez donc à l'esprit que le même niveau d'autorisations en termes de ce que veut quelqu'un est ajouté à propriété ou au compte. Peut le faire. Permettez-moi donc de vous montrer si vous souhaitez ajouter une personne à un compte, c'est-à-dire au sein de l'entité organisationnelle la plus riche en données au sein de l'AG Four, quelles sont les options ? Si je dois cliquer ici sur Gestion de l'accès au compte, attendez une seconde. Vous pouvez déjà voir que certains comptes sont ajoutés automatiquement à mon compte GEF, et que j'ai également tant qu'administrateur créé l'ensemble du compte en Si nous voulons ajouter quelqu'un avec un niveau d'autorisation différent ou peut-être le même niveau d'autorisations, je dois cliquer ici et cliquer pour ajouter des utilisateurs. Ici, la fenêtre s'ouvre. Nous devons saisir ici l'adresse e-mail, qui est un compte Google. Il doit s'agir d'un compte Google, pas nécessairement d'un compte G mail, mais d'un compte Google. Et voici les niveaux d' autorisations qui y existent. Du non, c'est-à-dire comme si l'administrateur ne voyait même pas le compte Google Analytics. Alors n'hésitez pas à lire en détail ce que c'est. Mais le premier niveau où quelqu'un peut réellement modifier la configuration et modifier les données, la façon dont les données sont calculées est le rôle du marketeur Donc, de la part du spécialiste du marketing et de ses supérieurs, préférez faire appel à quelqu'un qui expérience et qui sait ce qu' il fait lorsqu'il joue avec GA, car vous ne voulez pas que les données soient cassées L'éditeur peut à peu près tout faire sauf ajouter nouvelles personnes à la propriété ou au compte Google Analytics. rédacteur doit donc être quelqu'un de très compétent et savoir ce qu'il fait. Encore une fois, lorsqu'il corrige les données, qu'il modifie les fenêtres de campagne, qu'il change la façon dont les objectifs sont définis ou qu'il aime à peu près n'importe quel type de configuration possible. Nous avons donc déjà examiné quelques exemples montrant comment tout peut être configuré, afin de tout peut être configuré, savoir dans quelle mesure cela peut modifier les données sous-jacentes, ainsi que la façon dont les données sont affichées dans GA. Ensuite, il y a l'administrateur, c'est-à-dire avoir toutes les autorisations associées aux rôles inférieurs, ainsi que la possibilité d'ajouter et de supprimer de nouveaux utilisateurs, y compris lui-même. Il y a une autre configuration qui est possible. C'est la raison pour laquelle vous avez quelqu'un qui aime gérer vos données en externe ou vous aider, par exemple, dans le cadre de campagnes de performance, et que vous ne voulez pas, par exemple, qu'il voie les statistiques de revenus ou que, pour une raison ou une autre il est logique que vous ne voyiez pas les indicateurs de coûts, si vous le connectez, par exemple, Google Ads et Google Analytics 4. Chacun peut simplement choisir cette option, et les utilisateurs ne verront pas indicateur des coûts ou des recettes. C'est donc l'option. Je vous laisse décider où cela a du sens, où et quand il est logique que quelqu'un ne voie pas cette métrique. C'est ainsi que les données et les autorisations des utilisateurs sont organisées, et gardez cela à l'esprit. Pour chaque propriété et pour au moins chaque compte, veuillez avoir au moins deux personnes ayant des droits d' administrateur, car tout peut arriver. Vous savez, les entreprises sont divisées. Donc, si le seul à avoir les droits d'administrateur est resté, alors vous n'avez plus personne qui peut ajouter de nouveaux utilisateurs. Ou quelqu'un a simplement oublié le mot de passe. Cela se produit également, et personne ne peut ajouter de nouvelles personnes au compte GA. Donc c'est un peu comme si vous l'aviez traitée comme votre propre maison, non ? Très peu d'entre nous n'ont donc qu'une seule clé de la maison. Il n'y en a qu'au moins deux, et peut-être donnons-nous une autre clé à notre ami ou à notre famille au cas où quelque chose arriverait. Ils sont donc traités de manière très similaire et ont au moins deux personnes ayant des droits d'administrateur. Il vaut toujours mieux prévenir que guérir quand quelque chose arrive. Donc oui, c'est assez simple, mais s'il vous plaît, ne l' oubliez pas. 54. Outro: Félicitations. J' espère que vous avez trouvé le cours utile et plein de conseils et d'informations intéressants. Gardez à l'esprit que l'analyse est la façon dont vous pensez à la fin. Vérifiez l'hypothèse pour plusieurs vues. Et ne soyez pas hâtif quand vous prenez des décisions. J' apprécierais vraiment vos commentaires. S' il vous plaît écrivez-moi quelques lignes. Aimeriez-vous ce que vous n'avez pas aimé autant ou ce qui devrait être amélioré. Merci et analyse heureuse.