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Le blog de Julien Coquet https://juliencoquet.com/ Sur ce blog, Julien Coquet partage ses réflexions, trucs et astuces autour de l'utilisation des données Wed, 14 Oct 2020 16:10:22 +0000 fr-FR hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.1.1 https://juliencoquet.com/wp-content/uploads/2017/06/cropped-julien-coquet-big-c-3-32x32.png Le blog de Julien Coquet https://juliencoquet.com/ 32 32 Google Analytics v4 a tout d’un grand et passe enfin en freemium https://juliencoquet.com/blog/2020/10/14/google-analytics-v4-is-all-grown-up-and-finally-a-freemium-product/ https://juliencoquet.com/blog/2020/10/14/google-analytics-v4-is-all-grown-up-and-finally-a-freemium-product/#comments Wed, 14 Oct 2020 16:10:17 +0000 https://juliencoquet.com/?p=3059 Et si Google Analytics v4 (App + Web) était la meilleure chose qui soit arrivée à Google Analytics au cours des 15 dernières années? Donnera-t-il enfin toutes les informations? Puis-je accéder gratuitement au GA360? Guérira-t-il le cancer? Va-t-il ressusciter Steve Jobs? Tout ce que je sais, c’est que mes données seront bientôt beaucoup plus utiles […]

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Et si Google Analytics v4 (App + Web) était la meilleure chose qui soit arrivée à Google Analytics au cours des 15 dernières années? Donnera-t-il enfin toutes les informations? Puis-je accéder gratuitement au GA360? Guérira-t-il le cancer? Va-t-il ressusciter Steve Jobs?

Tout ce que je sais, c’est que mes données seront bientôt beaucoup plus utiles et évolutives – à condition que j’utilise ma carte de crédit.

Google Analytics v4, c’est quoi ?

Google vient d’annoncer le changement de nom de sa dernière version de Google Analytics, sa plateforme de suivi de la performance de sites Web. Jusqu’à récemment, cette dernière version s’appelait App + Web et adoptait un nouveau modèle de données compatible avec Firebase, la plate-forme de marketing mobile de Google. Jusqu’à présent, Google Analytics était proposé en Standard (gratuit) et Premium (aussi appelé GA 360) réservé aux entreprises.

Google Analytics App + Web s’appelle désormais Google Analytics v4 pour renforcer le principe de continuité avec la version précédente de la plateforme d’analyse bien connue. On se rappelle la difficulté de jongler avec Google Analytics Classic, Google Universal Analytics, Firebase, App + Web… au moins maintenant on sait que le produit adopte un seul nom: Google Analytics 4.

Si vous n’utilisez pas encore la nouvelle version, ce n’est pas la fin du monde, mais vous pouvez la mettre à niveau à votre rythme afin de tirer parti du nouveau système de collecte de données et de reporting.
Attention, cependant: Google continuera à développer de nouvelles fonctionnalités exclusivement pour la V4 et les versions ultérieures.

Et ça marche bien?

Tout d’abord, vous devez résister à la tentation de juger GA v4 par rapport à son interface utilisateur. Concentrez-vous plutôt sur la puissance de son modèle de données: avec GA v4, Google s’éloigne d’un modèle de données propriétaire avec des données agrégées pour aller vers un modèle de données plat où tout est composé d’événements où les sessions deviennent des artefacts d’il y a 20 ans (mêle si le concept sera conservé pendant un certain temps).

Avec ce nouveau modèle de données, nous sommes désormais en mesure de mesurer et traiter les données à un niveau très granulaire, ce qui était impossible sauf si vous étiez client Google Analytics 360 avec accès à Google BigQuery, le service de requêtage et de stockage de données fonctionnant sur la plate-forme cloud de Google (GCP).

Avec un ticket d’entrée à 6 chiffres bas, GA 360 inclut l’accès à BigQuery. Ce prix conséquent est assorti de quantité d’intégrations de données (notamment avec la suite Google Marketing Platform), activation de données et d’audiences, etc.).

Ceci signifie que seules les grandes entreprises pouvaient jusqu’à présent se permettre toutes les fonctionnalités de Google Analytics 360 ainsi que de BigQuery.

Ouin, ouin GA 360 c’est trop cher

Pour ma part, je sollicite Google depuis des années pour rendre GA 360 disponible pour les petites et moyennes entreprises, mais cela ne s’est jamais concrétisé en terme d’offre de produits, malgré les niveaux intermédiaires (mid-market). Malheureusement, de nombreuses entreprises et startups à succès ont accumulé beaucoup de trafic, dépassant les fameux 10 millions de visites mensuelles sans pouvoir se permettre GA360.

En tant que spécialiste de la data des données, vous savez que vous pouvez également accéder à BigQuery pour vos projets Big Data avec GCP. Vous avez sans doute déjà créé un compte de facturation avec votre carte de crédit. Google vous facture ensuite régulièrement, basé sur la quantité de données que vous stockez et traitez sur sa plate-forme cloud en utilisant BigQuery et autres services GCP.

Dans l’annonce de Google, vous aurez remarqué que les données Google Analytics v4 peuvent être exportées automatiquement vers BigQuery. Notez que cette fonctionnalité n’est pas encore disponible de manière générale mais le sera bientôt pour les propriétés GA v4 et anciennement App+Web .

Si vous suivez ma pensée depuis le début de cet article, vous avez du deviner où je voulais en venir: vous pouvez utiliser GA v4 avec Big Query et survitaminer l’utilisation de vos données Google Analytics. Il vous suffit d’utiliser votre carte de crédit pour la facturation Google Cloud au consommé. Dans la pratique, vous avez maintenant un GA360.

Pas possible!?

Si, si. Enfin, presque.

L’utilisation de GA v4 avec BigQuery va vous permettre d’exploiter la puissance du big data, du machine learning, de la data science, et de l’intelligence artificielle et ce pour seulement quelques dollars / euros par mois.

Restons réaliste: cette pratique ne fait pas de vous un client GA 360, mais vous en rapproche. Par exemple, de nombreuses intégrations ne seront toujours pas possibles (en particulier avec Google Marketing Platform). A ce sujet, je vous vois venir avec vos gros sabots: vous pouvez essayer de tout créer via GCP, mais ce ne sera pas la même chose.

Pour l’instant, concentrez-vous sur GA v4 Standard. Il restera gratuit (et sera disponible en version 360 en 2021) mais cette version gratuite de Google Analytics v4 devient véritablement un produit freemium avec l’option BigQuery et la facturation GCP.

Et maintenant?

Récapitulons ce que nous avons vu dans ce billet:

  • Google Analytics change de nom et devient Google Analytics 4
  • GA v4 adopte un nouveau modèle de données granulaire/plat
  • Ce modèle de données est enfin compatible avec Firebase
  • Intégration avec Firebase et le Global Site tag (gtag.js)
  • Propose une option d’export de données vers BigQuery pour une utilisation « comme avec GA360 »
  • GA v4 devient un produit freemium

Restez à l’écoute des améliorations et mises à jour de Google Analytics dans les mois à venir, de nombreuses fonctionnalités sont prévues. Je ne peux pas en dire plus ou Sundar et ses ninjas viendront m’éliminer dans mon sommeil ou un truc du genre 😅.

Comme d’habitude, merci de vos commentaires constructifs!

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Plan de marquage Google Analytics : guide concret, étape par étape (2020) https://juliencoquet.com/blog/2020/02/06/plan-de-marquage-google-analytics-guide-concret-etape-par-etape-2020/ https://juliencoquet.com/blog/2020/02/06/plan-de-marquage-google-analytics-guide-concret-etape-par-etape-2020/#respond Thu, 06 Feb 2020 09:11:26 +0000 https://juliencoquet.com/?p=3031 Je vous propose la lecture d’un article indiquant comment construire son plan de marquage Google Analytics. Il s’agit d’un billet à la portée de tous et pour lequel j’apporte une contribution significative. Vous y trouverez: Comment penser son plan de marquage Google Analytics Concevoir la capture des données avec Google Tag Manager Comment tout configurer […]

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Plan de marquage Google Analytics - Julien Coquet et Bruno Guyot

Je vous propose la lecture d’un article indiquant comment construire son plan de marquage Google Analytics. Il s’agit d’un billet à la portée de tous et pour lequel j’apporte une contribution significative.

Vous y trouverez:

Soit dit en passant, je ne participe pas souvent à des articles collaboratifs mais quand mon ami et confrère Bruno Guyot m’a demandé ma contribution, je n’ai pas pu refuser 😉

Lien vers l’article:

Bone lecture!

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Ajouter Qwant dans Google Analytics comme moteur de recherche naturelle https://juliencoquet.com/blog/2019/09/05/ajouter-qwant-dans-google-analytics-comme-moteur-de-recherche-naturelle/ https://juliencoquet.com/blog/2019/09/05/ajouter-qwant-dans-google-analytics-comme-moteur-de-recherche-naturelle/#comments Thu, 05 Sep 2019 16:51:20 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2990 Si vous avez suivi les actualités de cette rentrée 2019, le moteur de recherche Qwant a été mentionné souvent sur Twitter et autres médias. Si ce moteur franco-français peine face aux géants Google, Yahoo! et Bing, on s’en rend peu compte car il est mal rendu visible par les outils de stats comme Google Analytics.Dans […]

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Si vous avez suivi les actualités de cette rentrée 2019, le moteur de recherche Qwant a été mentionné souvent sur Twitter et autres médias. Si ce moteur franco-français peine face aux géants Google, Yahoo! et Bing, on s’en rend peu compte car il est mal rendu visible par les outils de stats comme Google Analytics.
Dans ce billet, je me propose de vous montrer comment ajouter Qwant dans Google Analytics comme moteur de recherche naturelle.

Où es-tu, Qwant?
– dans tes referrers!

Le problème de Qwant est qu’il est mal/pas reconnu comme source de trafic provenant d’une recherche naturelle, alors que Google Analytics, par exemple, reconnaît facilement Google, et Yahoo! Après tout, Google a mis des années à reconnaitre Bing comme moteur de recherche dans GA alors Qwant…

Actuellement, Qwant ressort comme sites affluent/référent (referrer en anglais) dans un outil comme Google Analytics:

Qwant dans la liste des sites référents,
ici en ligne #6
Qwant dans la liste des sites référents,
ici en ligne #6

Evidemment, cette situation est loin d’être optimale, surtout si on veut facilement se faire une idée de la part de Qwant dans son trafic de recherche naturelle!

Alors comment ajouter Qwant à Google Analytics?

Pour ajouter Qwant dans Google Analytics comme moteur de recherche naturelle, vous n’avez vraiment que 2 options, même si une 3ème option a brièvement été possible. Passons les en revue.

#3 L’ajout de moteur de recherche dans la console Google Analytics

Normalement, dans la console d’administration de Google Analytics, vous pouvez rajouter à la main des moteurs de recherche. Il suffit de rajouter le nom de domaine ainsi que le paramètre d’URL contenant le terme de recherche.

Ceci marche très bien en théorie mais ne fonctionne plus/mal depuis quelques années principalement à cause de la bascule de nombreux sites vers HTTPS. Cette sécurisation des sites a eu pour effet de masquer partiellement (et parfois complètement!) le referrer d’un site, ce a donné naissance au phénomène « (not provided)« . Avant, avec un referrer tel que http://www.google.fr/?q=chocolat, on savait que quelqu’un arrivait sur son site après avoir cherché le mot-clé « chocolat » sur Google. Avec le passage sur HTTPS, Google et consorts ne passent plus ce précieux paramètre « q » indiquant le mot clé cherché (query en anglais). Impossible donc d’avoir une information de recherche. Et Qwant est donc impacté par cette censure du referrer. Cette solution n’est donc plus fonctionnelle. Au suivant!

#2 L’utilisation de groupe de canaux personnalisés

Dans Google Analytics, le trafic entrant est classifié principalement grâce au referrer mais Google utilise des règles pour classifier les sites entrants en grandes catégories appelées Canaux (channels en anglais):

Exemple de rapports de canaux dans Google Analytics
Exemple de rapports de canaux dans Google Analytics

Cela dit vous pouvez modifier et enrichir ces règles dans l’administration de vos vues Google Analytics:

Il suffit de modifier la règle Organic Search (recherche naturelle) pour y ajouter une règle où la source contient « qwant.com« .

qwant dans google analytics liste referrer
Modification de canal Google Analytics pour inclure Qwant

Prenez bien garde à l’ordre dans lequel vos groupes de canaux sont définis: il est possible que vous ayez à réorganiser votre nouveau canal Organic Search pour éviter qu’il soit affecté par le canal Referral (referrers).

#1 Utilisation de filtre

Ma méthode préférée reste l’utilisation de filtre pour modifier la/les vue(s) qui doivent prendre en compte Qwant dans Google Analytics.

Il s’agit simplement ici de remplacer le support de la campagne par ‘organic’ dès que qwant.com est repéré dans la source!

Faisons ça dans l’ordre:

  1. Allez dans l’administration de votre vue Google Analytics et ajoutez un filtre.
  2. Appelez ce filtre « Qwant dans Google Analytics » ou quelquechose de similaire.
  3. Choisissez un filtre de type personnalisé et avancé.
  4. Dans le champ A, choisissez « Source de la campagne » et entrez la valeur « .*qwant.com« . Ceci sélectionnera toutes les sources contenant qwant.com.
  5. Dans le champ de sortie, sélectionnez « Support de la campagne » et saisissez la valeur « organic« 
  6. Sauvegardez votre filtre et observez votre trafic en provenance de Qwant se requalifier tout seul 😎
Qwant dans Google Analytics comme trafic de recherche naturelle
Qwant dans Google Analytics comme trafic de recherche naturelle

Pourquoi un filtre? Parce que sa mise en place est facilement industrialisable: si je dois répéter la manipulation ci-dessus sur tous les sites que je gère, je préfère automatiser cela en utilisant l’API de gestion de Google Analytics.

L’adoption, nerf de la guerre

Le souci de détection de Qwant dans les outils de tracking n’est pas limité à Google Analytics. Il est peut être un peu dommage que Qwant ne soit pas reconnu nativement par ce genre d’outils mais peut-être faut-il que Qwant atteigne une masse critique?

Comme beaucoup d’experts du marketing digital, je constate moi aussi (malgré l’application des méthodes #1 ou #2) que la part de marché de Qwant reste tout à fait marginale dans le trafic de recherche naturelle – et à plus forte raison dans le trafic global – des sites que j’audite.

Le souci majeur de Qwant reste l’adoption, quelquechose que Google a su maîtriser rapidement. Google a réussi ce coup grâce à ses pubs Adwords évidemment, mais aussi à travers de partenariats tissés avec différents éditeurs dont des navigateurs tels que Firefox ou Internet Explorer (avant Bing). N’oublions pas qu’à l’époque, Google rémunérait grassement Mozilla pour proposer Google comme moteur de recherche par défaut sur Firefox…

Qwant doit montrer qu’il apporte des résultats de qualité et pas simplement un moteur de recherche respectueux de la vie privée. Dans un monde où tout le monde clique aveuglémént le bouton « j’accepte » des bannières de consentement RGPD, les gens se foutent aveuglément de ce qu’on fait de leurs données. Triste monde.

Spot TV Qwant

En conclusion

Dans ce billet je vous ai montré comment ajouter Qwant dans Google Analytics en tant que moteur de recherche naturelle. Passez à vos voisins en attendant que Google ajoute Qwant à sa liste interne de moteurs de recherche.

« Le meilleur endroit pour cacher un cadavre est en page 2 de Google »

Personnellement, j’attends beaucoup de Qwant en terme de qualité, de valeur ajoutée et d’innovation et j’espère être agréablement surpris dans les prochains mois. Il n’y a pas de raisons qu’on ne découvre pas de cadavres aussi en page 2 de Qwant 😊

Comme d’habitude, merci de contribuer avec vos commentaires constructifs!

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Comment créer un reporting consolidé multi-sites dans Google Analytics https://juliencoquet.com/blog/2019/03/04/reporting-consolide-sites-multiples-google-analytics/ https://juliencoquet.com/blog/2019/03/04/reporting-consolide-sites-multiples-google-analytics/#comments Mon, 04 Mar 2019 06:00:21 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2844 Si vous possédez plusieurs sites Web ou applications, vous vous êtes souvent demandé comment créer un reporting consolidé dans une vue unique. A part dans Excel, évidemment ! Voici un guide rapide sur la manière d’obtenir cette configuration sur tous vos sites, que vous utilisiez un système de gestion des balises tel que Google Tag […]

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Si vous possédez plusieurs sites Web ou applications, vous vous êtes souvent demandé comment créer un reporting consolidé dans une vue unique. A part dans Excel, évidemment !

Voici un guide rapide sur la manière d’obtenir cette configuration sur tous vos sites, que vous utilisiez un système de gestion des balises tel que Google Tag Manager ou un marquage « à l’ancienne » dans l’HTML de la page.

Commençons par la base

Tout d’abord, cette méthode n’est pas forcément récente, mais vu le nombre de demandes que je reçois pour mettre en place ce type de rapports, c’était l’occasion de rédiger un guide 🙂

Pour les clients Google GMP/360/Premium:

Vous pouvez utiliserles propriétés « Roll-up » pour atteindre un résultat similaire.
Contactez votre gestionnaire de compte.

Pour la première partie de cet exercice, nous nous concentrerons sur une consolidation des données de haut niveau. Vous pourrez ensuite creuser plus loin mais nous aborderons le sujet plus loin dans le billet.

Suivant votre propre jargon, vous souhaiterez sans doute faire la distinction entre une propriété « globale » ou « cumul » (où les données consolidées se trouveront) et une propriété « locale » (limitée à chaque site / application). Dans ce cas, et pour les besoins de cet exercice, supposons que notre nouvel ID de propriété « globale » est le UA-123456789-1. Cette propriété nous permettra de consolider les données de trafic sur toutes nos propriétés.

Supponsons que vous utilisez les propriétés Google Analytics suivantes:

Site « local »Propriété GA « locale »Propriété GA « globale »
sitea.comUA-12345-1UA-123456789-1
siteb.comUA-23456-3UA-123456789-1
sitec.comUA-34251-7UA-123456789-1

Comme vous pouvez le constater, en fonction du degré de contrôle / de gouvernance dont vous disposez sur vos sites Web, vous avez peut-être (sans doute) créé différents comptes et / ou propriétés Google Analytics. Lorsque nous consoliderons les données relatives au trafic, nous aurons un seul silo de données (propriété) pour tout stocker. Pratique, non?

Configuration de Google Analytics

Commençons par configurer la propriété Google Analytics qui collectera toutes les données. En supposant que vous utilisiez déjà plus d’un compte pour vos propriétés en ligne, je vous conseille d’utiliser un nouveau compte uniquement pour le reporting consolidé:

  1. Allez dans Google Analytics
  2. Rendez-vous dans l’administration
  3. Créez un nouveau compte et laissez-vous guider par l’assistant de création de compte et de propriété
  4. Récupérez le code de suivi ainsi que l’identifiant UA de votre nouvelle propriété
Consolidate traffic data in Google Analytics to send data into a single account/property
Rendez vous dans l’administration de Google Analytics et créez un nouveau compte

Ensuite, vu que notre structure d’URL peut changer d’un site à l’autre, créons un filtre pour remplacer l’URL capturée par Google Analytics par le nom de domaine ou le nom d’hôte de chaque site. Dans l’administration, repérez votre nouvelle vue et créez un nouveau filtre (personnalisé, avancé) avec les paramètres suivants:

  • Champ A: Nom d’hôte: (.*)
  • Champ B: –
  • Champ de sortie: URL de la requête: $A1
Consolidate traffic data in Google Analytics by using a filter to store hostname instead of URLs
On stocke le contenu du nom d’hôte à la place de l’URL de la page

Et voilà, c’est tout!

Nous allons maintenant ajuster notre code de suivi sur tous nos sites Web pour effectuer la consolidation. Cela peut se faire facilement en utilisant un gestionnaire de balises (tel que Adobe Launch, Google Tag Manager, Matomo, Tag Commander, Tealium …). Si vous utilisez toujours le code de suivi « à l’ancienne » dans l’HTML des pages, vous verrez que ce n’est pas sorcier mais peut impliquer des modifications plus lourdes.
Explorons maintenant chaque méthode séparément:

Utilisation d’un tag manager (gestionnaire de balises)

Étant donné que vous baignez déjà dans l’écosystème de marketing numérique de Google, ce billet mentionnera Google Tag Manager, mais vous pourrez facilement reproduire cet exercice avec un autre TMS.

La méthode la plus simple consiste à créer une balise Google Analytics pour votre propriété de consolidation qui se déclenche avec le même déclencheur que votre vue de page « locale »:

Consolidate traffic data in Google Analytics by sending two page view calls

Bien entendu, cela signifie que vous devez spécifier votre nouvel ID de propriété de consolidation soit dans la définition de votre balise de page vue, soit au sein d’une variable de configuration de Google Analytics.
Dans les 2 cas de figure, je vous recommande de créer une variable « constante » contenant l’ID de propriété et de l’utiliser dans l’un des deux cas ci-dessus.

Consolidate traffic data in Google Analytics by sending data to a roll-up property
Creation d’une variable contenant l’identifiant de la propriété de consolidation

On utilise la variable en question dans une variable de configuration Google Analytics :

Consolidate traffic data in Google Analytics by sending data to a roll-up property

Notre balise de consolidation est prête! Simple mais efficace 🙂
Attention cela dit: pour l’instant on ne duplique que la page vue de base.
Pour les autres types d’appel (événements, mesure de la perf…) il faudra également dupliquer les balises.

Consolidate traffic data in Google Analytics by sending data to a roll-up property
Assurez-vous d’utiliser la variable de configuration GA: vous gagnerez un temps monstrueux!

Parfait, vous pouvez maintenant publier votre container GTM et vos pages Web devraient maintenant envoyer du trafic dans votre propriété « locale » et dans votre propriété « globale », ce qui va vous donner un reporting consolidé!

Un peu de sophistication: utilisation de l’instruction Google Analytics customTask

Google Analytics fournit une API JavaScript robuste avec des méthodes (tâches ou tasks en anglais) permettant de traiter les données avant leur envoi aux serveurs de collecte de Google Analytics. Une de ces tâches est customTask, que vous pouvez utiliser pour faire à peu près n’importe quoi, y compris envoyer votre payload Google Analytics (données) à plusieurs propriétés en répétant une page vue ou un événement. J’avais commencé à explorer ce concept mais Simo Ahava a été plus rapide que moi 😀

Dans GTM, il faut créer une variable Custom JavaScript qu’on appelera GA Duplication (ou en bon français Copie GA)avec le code suivant:

function() {
  // Remplacez newTrackingId par la valeur de la propriété "globale"
  // ou utilisez une variable GTM où vous l'auriez stockée
  var newTrackingId = {{ID - Google Analytics - Roll-up}};  
  var globalSendTaskName = '_' + newTrackingId + '_originalSendTask';
  return function(customModel) {
    window[globalSendTaskName] = window[globalSendTaskName] || customModel.get('sendHitTask');
    customModel.set('sendHitTask', function(sendModel) {
      var hitPayload = sendModel.get('hitPayload');
      var trackingId = new RegExp(sendModel.get('trackingId'), 'gi');
      window[globalSendTaskName](sendModel);
      sendModel.set('hitPayload', hitPayload.replace(trackingId, newTrackingId), true);
      window[globalSendTaskName](sendModel);
    });
  };
}

Ensuite, référencez cette variable comme valeur de l’attribut avancé hitCallback caché dans les Fields to Set de votre balise de page vue « locale » ou dans votre variable de configuration GA:

Consolidate traffic data in Google Analytics by using a customTask via Google Tag Manager

Publiez votre container et hop! Double tracking!
Cette solution est bien plus élégante car elle requiert moins d’effort de copie de tags. Je vous encourage à essayer cette method et à vous documenter sur le sujet sur le billet de Simo (en anglais).

Utiliser le code de suivi « à l’ancienne » dans l’HTML des pages

Si vous n’êtes pas un fan des TMS ou si vous ne pouvez pas / ne voulez pas installer GTM sur votre site, ce n’est pas la fin du monde. Vous allez maintenant devoir modifier chaque page (ou modèle/template de page) de votre site pour prendre en la consolidation via le code de suivi Google Analytics. Si vous maîtrisez PHP, Python, Java ou le langage qui propulse votre site, vous pouvez facilement ajuster vos modèles de page pour inclure un deuxième appel de page vue. Cela dit, par précaution, utilisez un nom de tracker différent pour votre consolidation afin d’éviter les conflits:

<!-- Google Analytics -->
<script>
  (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
  (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
  m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
  })(window,document,'script','https://www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
  ga.create('UA-12345-1', 'auto', 'local');
  ga('local.send', 'pageview');
  ga.create('UA-123456789-1', 'auto', 'global');
  ga('global.send', 'pageview');
</script>
<!-- End Google Analytics -->

Dans le code ci-dessus (pour analytics.js), on nomme les trackers (un local et un global) et on envoie une page vue pour chaque.Si vous vous servez du nouveau Global Site Tag (gtag.js), le code ressemblera à:

	<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
	<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-12345-1"></script>
	<script>
	  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
	  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
	  gtag('js', new Date());
	  gtag('config', 'UA-12345-1', { 'groups': 'local' });
	  gtag('config', 'UA-123456789-1', { 'groups': 'global' });
	  gtag('event', 'Testing', { 'send_to': ['local','global'] });
	</script>

Dans le code gtag.js ci-dessus, vous aurez remarqué qu’on peut créer et nommer des groupes (local ou global dans ce cas). Les 2 premiers appels config envoient automatiquement une page vue à chacun des trackers mais l’appel event qui suit fait un tir groupé en envoyant un événement GA aux groupes mentionnés, local et global dans ce cas.

Comparaison des différentes méthodes abordées

Au vu de ce que vous avez lu plus haut, je ne vous surprendrai pas en vous disant que la méthode GTM utilisant customTask vous fera gagner un temps énorme – en supposant que vos propriétés et leurs paramètres soient le plus ISO possible.

Astuce de briscard

Les spécialistes analytics sont paresseux, mais pour de bonnes raisons.
Utilisez un gestionnaire de balises dans la mesure du possible.

Reporting consolidé dans Google Analytics

Bravo! Vous avez appliqué mes recommandations et vous commencez à voir des données rentrer dans votre propriété de consolidation!

Consolidate traffic data in Google Analytics by listing each site individually
Le rapport de pages de GA indique le nombres d’appels par site

Comme vous l’aurez deviné, le tableau ci-dessus montre l’activité de mes sites perso – et ca me permet une vision consolidée très pratique!

Ceci signifie que vous pouvez utiliser les rapports de type « Flux » pour voir si vos internautes naviguent d’un site à l’autre – en supposant que vosu ayiez bien mis en place le cross-domain.

Et évidemment, ca rend les rapports temps réel plus fun (même s’ils sont toujours inutiles).

Consolidate traffic data in Google Analytics in a realtime dashboard!
Aperçu de la consolidation multi-sites dans les rapports temps réel

Et maintenant?

Si ce n’est pas déjà fait, établissez un plan de marquage multi-sites avec un tronc commun pour tous les sites et un peu de marge de manoeuvre pour les sites « locaux ». Ceci suppose que toutes vos propriétés doivent être harmonisées dans leurs réglages. C’est d’ailleurs un avantage majeur de la méthode customTask: vous n’avez pas besoin de redéfinir les variables de configuration GA à chaque fois.

Voici une liste de points à vérifier pour un reporting consolidé multi-sites:

  • Harmonisez les dimensions et statistiques personnalisées. Si vous avez un grand nombre de dimensions personnalisées, utilisez mon script Python ou le Google Sheet de Simo
  • Ajustez les réglages pour le remarketing et les infos démographiques
  • Tenez à jour une liste de vos identifiants de propriétés GA: on ne sait jamais 😉 Vous pouvez aussi utiliser l’API de Management Google Analytics Management pour ça.

A quel moment dois-je me préoccuper de ça?

Idéalement, essayer d’intégrer la consolidation le plus tôt possible dans votre gestion de projet. Evidemment, si les projets étaient tous menés à bien en temps et en heure, ca se saurait 😉 Si vous ne vous sentez pas de consolider dès le début, faites au plus simple et étoffez votre marquage au fur et à mesure.

Rappelez-vous juste l’adage de gestion de projet qui dit « ça coûte toujours plus cher plus tard« .

Et vous?

Avez-vous déjà eu l’occasion de mettre en place un reporting consolidé multi-site? Quels obstacles (techniques ou politiques) avez vous rencontré?

Faites m’en part dans les commentaires et continuez la discussion sur le forum analyseweb.fr

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Filtrer les codes langue dans Google Analytics https://juliencoquet.com/blog/2019/02/11/flitre-code-langue-google-analytics/ https://juliencoquet.com/blog/2019/02/11/flitre-code-langue-google-analytics/#comments Mon, 11 Feb 2019 17:30:11 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2723 Avez-vous déjà consulté un rapport de langue des utilisateurs dans Google Analytics? Avez-vous, vous aussi, été dérouté(e) par toutes ces valeurs bizarres qui se ressemblent toutes? Cet article vous montre comment rationaliser ces codes langues pour les rendre lisibles – ou en tout cas vous mettre sur le bon chemin 🙂 Voyons voir quelle langue […]

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Avez-vous déjà consulté un rapport de langue des utilisateurs dans Google Analytics? Avez-vous, vous aussi, été dérouté(e) par toutes ces valeurs bizarres qui se ressemblent toutes? Cet article vous montre comment rationaliser ces codes langues pour les rendre lisibles – ou en tout cas vous mettre sur le bon chemin 🙂

Voyons voir quelle langue est la plus utilisée… MAIS C’EST ILLISIBLE?!

Commençons par la base et examinons le joyeux bazar du rapport Google Analytics Audience > Données géographiques > Langue:

On y trouve beaucoup de valeurs, sensées adopter la norme ISO-639-1 pour les codes de langue. Pour référence, ISO-639-1 utilise un code de langue sur 2 lettres tel que en pour l’anglais et fr pour le français. Ce qui est clair, facile et devrait être mis en œuvre partout, n’est-ce pas?

Ca devrait être le cas – sauf dans les navigateurs Web qui eux utilisent des versions dérivées de la norme 639-1 en ajoutant un code local. Par exemple, en-gb est pour l’anglais de Grande-Bretagne. De la même façon on distingue le français de France (fr-fr ou fr_FR) du québécois (fr-ca ou fr_CA). Ceci est dû à une spécification pour les navigateurs et les serveurs Web basée sur le contenu linguistique qui doit être accepté et servi. Pourquoi s’embarrasser de standards, après tout, hein?

En admettant que vous souhaitiez faire le ménage dans vos rapports de langue, voici un filtre rapide qui vous permettra de tout remettre à plat.

Creation du filtre sur le code langue

Rendez vous dans votre console Google Analytics puis allez dans l’admin au niveau de la vue dans laquelle vous souhaitez créer le filtre.

Cliquez sur le gros bouton rouge « Ajouter un filtre » et commencez à créer le filtre en utilisant la définition ci-dessous:

Assurez vous de bien choisir un filtre personnalisé de type avancé.

L’expression régulière du champ A recherche les 2 premières lettres du code de langue et les isole en écrasant le champ du code langue. Le paramètre $A1 fait référence au contenu du premier jeu de parenthèses du champ A. Cela signifie que tout code langue étendu se normalisera avec le temps.

Comme avec la plupart des fonctions de Google Analytics, ce filtre n’est pas rétroactif. Cela signifie que pendant un certain temps, vous aurez des rapports comprenant à la fois des codes langue abrégés, standard et conformes aux normes ISO639-1 ainsi que les absurdités ab-cde-wtf que vous avez pu observer par le passé.

En conclusion

En fait, même après la mise en place de ce filtre, je ne vous promets pas que vous utiliserez Audience > Données géographiques > Langue davantage que maintenant. Et là, je sens la confusion monter en vous, à juste titre.

En tout état de cause, vos données de code langue seront propres et lisibles après la mise en place du filtre, presque utiles – mais pas forcément. Pourquoi? Parce qu’il s’agit d’un rapport détaillant la langue du navigateur – ce qui fait que mes menus sont en français par exemple – mais pas la langue du contenu consulté dans le navigateur.

Pour être honnête, le rapport sur les codes langue pourrait m’indiquer par exemple une appétance pour mon contenu par des visiteurs au navigateur en Chinois, alors que mon blog est en anglais et en français. Cela dit je n’ai aucun moyen de savoir s’ils utilisent une extension de navigateur telle que Google Translate. Devrais-je commencer à poster en Mandarin? 🙂

Le plus utile serait de corréler mes nouveaux rapports de code langue (désormais bien propres sur eux) avec la consommation de contenu dans une langue particulière. C’est là que je commencerais à tirer des « enseignements » de ce genre de rapports.

Et vous? Examinez vous vos rapports de code langue? Les utilisez-vous tels quels ou passez-vous par un traitement externe?

Faites moi signe dans les commentaires!!

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Utiliser le nombre de pages vues dans Google Tag Manager https://juliencoquet.com/blog/2019/01/24/nombre-pages-vues-google-tag-manager/ https://juliencoquet.com/blog/2019/01/24/nombre-pages-vues-google-tag-manager/#comments Thu, 24 Jan 2019 16:54:36 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2680 Rien n’est plus ennuyeux que de visiter un site Web et d’être spammé par des pop-ups, non? Je suis presque sûr que vos utilisateurs le ressentent aussi. Par conséquent, si vous êtes un spécialiste marketing, vous devez contrôlez la façon dont certains des tags de vos partenaires sont déclenchés. Et si vous pouviez configurer des […]

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Rien n’est plus ennuyeux que de visiter un site Web et d’être spammé par des pop-ups, non? Je suis presque sûr que vos utilisateurs le ressentent aussi. Par conséquent, si vous êtes un spécialiste marketing, vous devez contrôlez la façon dont certains des tags de vos partenaires sont déclenchés. Et si vous pouviez configurer des déclencheurs basés sur l’engagement pour ajouter une autre couche de contrôle? Et si vous pouviez déclencher vos balises en fonction du nombre de pages vues?

Dans ce billet, nous verrons comment configurer cela avec Google Tag Manager en utilisant une simple règle pour stocker et incrémenter le nombre de pages vues dans un cookie. Nous créerons ensuite un déclencheur qui… déclenche les balises après l’affichage d’un nombre de pages vues défini.

Vous êtes prêt(e)s? Let’s go 🙂

Miam, des cookies!

Dès le départ, évitons les trolls inutiles en mentionnant que cette méthode peut être largement adaptée à d’autres tag managers. Ca, c’est fait, passons à autre chose.

Nous devons d’abord créer dans GTM une variable, basée sur un cookie, pour stocker le nombre de pages vues. Nous pouvons l’appeler « Cookie – Nombre de pages vues », que nous pourrons plus tard référencer comme {{Cookie – Nombre de pages vues}}.

Si vous êtes branché RGPD, ce cookie sera un cookie d’origine et peut sans risque être considéré comme un cookie « fonctionnel », ne contenant aucune information personnelle. De toute façon, il expirera après la fermeture du navigateur.

Create a Google Tag Manager cookie-based variable to store the page count

J’ai appelé mon cookie jcoPageCount mais appelez-le comme vous voulez.
Notez que je gère une valeur par défaut de zéro en cas de null ou undefined.

Comptons les pages vues avec le cookie!

Créons maintenant une balise HTML qui va lire la variable {{Cookie – Nombre de pages vues}} et incrémenter sa valeur (y ajouter 1) après chaque page vue.

Le code de la balise HTML devrait ressembler à ça:

<script>
  (function(){
  	var cc = {{Cookie - Nombre de pages vues}}-0+1
  	document.cookie="jcoPageCount="+cc+";path=/;";
  }());
</script>

Comme vous pouvez le voir ci-dessus, la balise HTML personnalisée lit la valeur de la variable (basée sur un cookie) contenant le nombre de pages.

Vous aurez peut-être remarqué que nous soustrayons 0 pour forcer JavaScript à gérer la variable comme un nombre entier. Ensuite, nous ajoutons 1 et écrasons la valeur du cookie avec le nouveau nombre de pages vues.

Nous avons donc créé la balise HTML personnalisée chargée de mesurer le nombre de pages vues, mais nous devons lui indiquer quand se déclencher. Suivant le besoin, vous pouvez activer la balise soit avec le déclencheur Page Vue (par défaut) de GTM, soit avec un séquençage plus avancé ; par exemple juste après le déclenchement de votre tag Google Analytics ou après le chargement complet de la page. Vous pouvez aussi utiliser un event personnalisé dans GTM, c’est vraiment vous qui voyez.

Dans les options avancées, il est également recommandé de n’activer le déclenchement de la balise de comptage qu’une fois par page.

Utilisons notre cookie

Super, nous comptons désormais des pages vues dans un cookie.

Utilisons maintenant une règle simple pour déclencher une balise basée sur le nombre de pages vues stocké dans le cookie. Par exemple, sur ce site, j’ai une balise HTML personnalisée qui affichait un formulaire d’inscription à ma newsletter Mailchimp. Sans aucune personnalisation, le pop-up d’inscription se déclencherait sur chaque page. Avec mon nouveau déclencheur Google Tag Manager, je peux activer cette balise lorsque les utilisateurs ont vu au moins 3 pages. De cette façon, je ne fais que « cibler » mes utilisateurs les plus engagés.

Le déclencheur ressemblerait à ça:

Use the page count cookie as a condition in a Google Tag Manager trigger

Dans mon cas, dans la capture d’écran ci-dessus, le déclencheur recherche également la présence d’une variable dataLayer en s’assurant qu’elle ne s’applique qu’aux pages en anglais. Comme vous pouvez également le constater, il recherche la valeur de la variable Cookie – Nombre de pages que nous avons créé précédemment puis déclenche les balises uniquement après la troisième page vue (nombre de pages vues supérieur à 2).

En conclusion

Ca a l’air simple, non?

Comme vous vous en doutez, vous pouvez maintenant adapter cette méthodologie à d’autres cas d’utilisation: nombre de clics, événements, formulaires soumis, etc.

Avez-vous essayé d’utiliser cette méthodologie? Partagez vos idées dans les commentaires!

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Formation Google Optimize https://juliencoquet.com/blog/2017/09/22/formation-google-optimize/ https://juliencoquet.com/blog/2017/09/22/formation-google-optimize/#respond Fri, 22 Sep 2017 10:22:52 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2590 The post Formation Google Optimize appeared first on Le blog de Julien Coquet.

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C’est avec plaisir que je vous fais part de la sortie de mon module de formation Google Optimize en collaboration avec Elephorm!

Formation Google Optimize par Julien Coquet

Ce module de formation Google Optimize vous familiarisera avec les concepts liés au test à des fins d’optimisation de la conversion.

Vous pouvez vous le procurer chez Elephorm soit par abonnement mensuel soit en achat unique disponible à vie en téléchargement ou VOD.

Cette formation fait partie d’une suite comprenant déjà des modules sur:

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Comment intégrer DataStudio dans vos pages Web https://juliencoquet.com/blog/2017/09/07/integrer-datastudio-vos-pages-web/ https://juliencoquet.com/blog/2017/09/07/integrer-datastudio-vos-pages-web/#comments Thu, 07 Sep 2017 10:34:03 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2542 Vous serez content(e) d’apprendre que vous pouvez intégrer DataStudio dans vos pages Web. Si comme moi vous utilisez à haute doses Google Data Studio, l’outil de création de tableaux de bord de Google, vous avez sans doute été frustré(e) de ne pas pouvoir intégrer vos créations dans des sites Web tels que des intranets. C’est […]

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Vous serez content(e) d’apprendre que vous pouvez intégrer DataStudio dans vos pages Web.

Si comme moi vous utilisez à haute doses Google Data Studio, l’outil de création de tableaux de bord de Google, vous avez sans doute été frustré(e) de ne pas pouvoir intégrer vos créations dans des sites Web tels que des intranets.

C’est maintenant chose possible en insérant un code simple dans vos pages Web. Pour ce faire, vous avez deux options:

Intégrer DataStudio: utiliser le dialogue d’insertion

Ouvrez votre tableau de bord Google Data Studio et modifiez-le. Puis dans le menu Fichier en haut à gauche de l’écran, cliquez sur « Intégrer le rapport », comme dans la capture d’écran ci-dessous.

Intégrer DataStudio: menu fichier

Dans l’étape suivante, pour intégrer DataStudio dans vos pages Web, vous devrez autoriser l’intégration de ce rapport en particulier:

Intégrer DataStudio: autorisation et code iframe

Cochez bien la case Activer l’intégration et copiez-collez le code dans la boite de texte en-dessous de la boîte à cocher.

Ce code vous permet d’insérer un élément IFRAME dans vos pages. Les deux paramètres en dessous de la boite de texte permettent de définir les dimensions de l’encart DataStudio mais peuvent aussi être changées dans le code lui-même. Insérez le code dans votre page Web à l’endroit où vous désirer intégrer le rapport DataStudio et publiez votre HTML. Le résultat devrait ressembler à cette page, dont vous pouvez examiner le code source.

Intégrer DataStudio de manière « industrialisée »

Si vous avez un outil comme WordPress qui vous permet d’insérer dans vos pages des modules HTML, créez-vous un module « DataStudio » qui ressemblerait à

[code lang= »html »]<iframe width="600" height="338" src="https://datastudio.google.com/embed/reporting<strong>/0By_yKR1xrefEWjU4Wk9heFp0bEk/page/mmuH</strong>" frameborder="0" style="border:0" allowfullscreen></iframe>[/code]

Vous remarquerez que l’URL de l’iFrame contient un préfixe:

https://datastudio.google.com/embed/reporting/

Le reste de l’URL peut être récupérée en regardant votre rapport DataStudio. Par exemple, j’ai un tableau de bord à l’adresse suivante:

https://datastudio.google.com/org/fSnixkB6R6aDZE17recBDg/reporting/0By_yKR1xrefEWjU4Wk9heFp0bEk/page/mmuH

Regardez les éléments en gras ci-dessus: ignorez le premier élément et copiez tout ce qui suit « /reporting » et collez-le après le préfixe de l’iFrame. Vous remarquerez que la dernière section porte sur la page à afficher en premier dans l’iFrame.

Votre URL finale à utiliser dans votre code est donc:

https://datastudio.google.com/embed/reporting/0By_yKR1xrefEWjU4Wk9heFp0bEk/page/mmuH

Dans tous les cas de figure, et en attendant qu’on puisse autoriser l’autorisation de tableaux de bord en masse, vous devrez autoriser passer par le dialogue Fichier > Intégrer le rapport.

C’est à vous!

Maintenant que vous pouvez intégrer DataStudio dans vos pages Web, faites vous plaisir et partagez vos tableaux de bord depuis votre site, votre blog, votre intranet – où vous voulez!

Et vous, comment allez-vous partager vos tableaux de bord?

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Assistez à GEN : Grand Est Numérique les 21 et 22 septembre 2017 https://juliencoquet.com/blog/2017/08/22/gen-grand-numerique-2017/ https://juliencoquet.com/blog/2017/08/22/gen-grand-numerique-2017/#respond Tue, 22 Aug 2017 16:43:00 +0000 https://juliencoquet.com/?p=2526 Cette année encore, j’animerai la conférence GEN (Grand Est Numérique), le rendez-vous business & numérique qui aura lieu à Metz les 21 et 22 septembre. C’est techniquement la 5ème édition de #GEN (Grand Est Numérique) qui continue de grandir et grandir! J’apprécie particulièrement l’apprche de ce type de salon qui permet simplement de partager autour […]

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Cette année encore, j’animerai la conférence GEN (Grand Est Numérique), le rendez-vous business & numérique qui aura lieu à Metz les 21 et 22 septembre.

Gen Grand Est Numérique

C’est techniquement la 5ème édition de #GEN (Grand Est Numérique) qui continue de grandir et grandir! J’apprécie particulièrement l’apprche de ce type de salon qui permet simplement de partager autour de l’innovation et de la « transformation digitale » au niveau local.

Mes interventions à Grand Est Numérique 2017

Je représenterai Hub’Scan / Hub’Sales lors de 3 interventions:

  • 21/09 à 11h40: Comment mesurer les KPIs de ma start-up avec Analytics (50mn)
    Dans cette session, Julien Coquet, expert analytics, vous indiquera les indicateurs clé de performance à suivre ainsi que les actions d’optimisation que vous pourrez conduire pour générer davantage de business. Il y sera aussi question de visualisation de données et de tableaux de bord afin d’y voir clair et de prendre des décisions en toute confiance.
  • 21/09 à 14h: Clinique Analytics (50mn)
    Venez faire auditer votre compte Google Analytics par Julien Coquet, un expert mondialement reconnu. Julien vous donnera des recettes faciles à mettre en oeuvre pour optimiser votre collecte d’information sur vos visiteurs et vos conversions. Inscrivez-vous vite dès votre arrivée sur #GEN, les places sont limitées..!
  • 22/09 à 14h: Test A/B avec Google Optimize (45mn)
    Et si votre site Web pouvait donner de bien meilleurs résultats ? Dans cette session Julien Coquet vous montrera grâce à Google Optimize comment mettre en place des tests de design et d’ergonomie qui seront validés par vos visiteurs jusqu’à trouver la combinaison gagnante !

Inscription – profitez de mon code promo!

Inscrivez vous dès maintenant à Grand Est Numérique et profitez de mon code promo (RGSBLA) qui vous donnera -50% sur le prix de l’entrée!

Au plaisir de vous retrouver là-bas en septembre lors de l’une de mes interventions ou autour d’un punch lorrain 😉

Si vous ne pouvez pas vous y rendre, n’hésitez pas à me contacter pour toute question ou vous renseigner sur mes prochaines interventions!

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Comment mesurer vos pages AMP avec Google Analytics? https://juliencoquet.com/blog/2017/01/22/mesurez-vos-pages-amp-google-analytics-gtm/ https://juliencoquet.com/blog/2017/01/22/mesurez-vos-pages-amp-google-analytics-gtm/#respond Sun, 22 Jan 2017 22:43:43 +0000 http://juliencoquet.com/?p=2309 Vous avez décidé de franchir le pas et adapter votre site pour le format AMP (Accelerated Mobile Pages)? C’est une démarche contraignante mais payante car vos contenus adaptés au mobile seront plus facilement accessibles pour l’internaute, tant en terme de référencement que d’expérience utilisateur. Pour autant, vous devrez adapter pas mal de choses en plus […]

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AMP - Accelerated Mobile Pages - Google Analytics

Vous avez décidé de franchir le pas et adapter votre site pour le format AMP (Accelerated Mobile Pages)? C’est une démarche contraignante mais payante car vos contenus adaptés au mobile seront plus facilement accessibles pour l’internaute, tant en terme de référencement que d’expérience utilisateur.

Pour autant, vous devrez adapter pas mal de choses en plus du design pour vous mettre en conformité avec ce format qui ne gère pas JavaScript en standard et donc ne gère pas de nombreux outils de tracking et marketing digital – dont Google Analytics.

Dans ce billet nous allons examiner comment mettre ce tracking en place avec Google Analytics et avec Google Tag manager.

Mettre en place le suivi de AMP pour Google Analytics

Si vous n’avez pas foncièrement besoin d’une propriété ou d’une vue Google Analytics dédiée à la mesure de vos pages AMP, vous allez devoir changer votre code de suivi d’une manière qui n’utilise pas JavaScript directement.

Dans votre balise HEAD, vous allez devoir insérer l’élément suivant:

[code lang= »html »]
[/code]

Puis dans en tête de la balise BODY, vous devrez insérer l’appel qui correspond à votre type de requête Google Analytics (page vue, événement, etc.), de la manière qui suit:

[code]

[/code]

Dans l’exemple ci-dessus, qui devrait couvrir 90% de vos besoins, on ne parle que de traquer une page vue sur la propriété UA-XXXXX-Y (vous devrez remplacer avec votre identifiant) dès que la page est visible.

On modifiera l’élément triggers en lui ajoutant des variables pour lui permettre par exemple de définir des dimensions/métriques personnalisées ou d’autres valeurs telles que les URLs virtuelles de pages.

Je vous laisse vous référer à la documentation Google Analytics pour AMP qui vous permettra de balayer tous les cas de figure. Attention quand même à plusieurs points bloquants (pour l’instant):

Mettre en place le suivi de AMP avec Google Tag Manager

Utiliser Google Tag Manager (GTM) vous permettra de gérer plusieurs tags de façon plus souple, même si certaines limitations subsistent.

Pour GTM vous allez devoir créer un nouveau container d’un nouveau type. Lors de la création d’un container, GTM vous proposait jusqu’alors 3 types de containers: Web, Android et iOS. Un 4ème type est apparu: AMP.

Google Tag Manager container AMP Accelerated Mobile Pages

Evidemment pour notre projet, il nous faut choisir ce 4ème type de container et l’insérer de la façon suivante.

Dans la balise HEAD, pas de surprise : on reprend le même code que pour Google Analytics:

[code lang= »html »]
[/code]

Puis en tête de balise BODY, insérer:

[code lang= »html »]
[/code]

Evidemment vous aurez pris soin de remplacer dans le bloc ci-dessus le GTM-XXXXX par votre identifiant de container GTM.

Ensuite vous pouvez configurer et publier votre container comme (presque) bon vous semble.

Que vous ayez choisi l’approche Google Analytics « en dur » ou via GTM, vos données arrivent maintenant dans votre compte. Comment y voir plus clair?

Voir ses rapports AMP

Vous avez plusieurs façons de classifier vos pages AMP dans Google Analytics.

Soit vous avez structuré vos URLs AMP pour que vos URLs commencent par /amp auquel cas vous verrez rapidement dans votre rapport Comportement > Contenu du site > Détail par URL l’impact du dossier /amp.

Soit vous avez adopté une dimension personnalisée dédié au type de page (AMP ou « normale ») et vous devrez créer un rapport personnalisé avec comme dimension le type de page et comme métrique les pages vues par exemple. Ceci implique que vous ayez mis en place la dimension personnalisée dans votre code Analytics pour AMP ou via GTM.

Je vous propose une 3ème solution qui passe par l’utilisation d’un groupe de contenu basé sur l’URL de nos pages AMP.

Dans l’administration de la vue Google Analytics, on va dans la gestion de groupes de contenu:

Groupe de contenu Google Analytics pour pages AMP

On crée un nouveau groupe AMP qui contiendra 2 réglages: Non AMP et AMP.

On commence par le 1er réglage pour les pages Non AMP:

Création de groupe de contenu Google Analytics pour AMP

Pour le 2ème réglage (pages AMP) on crée le même réglage que le précédent en changeant « ne contient pas » par « contient » et le tour est joué! Comme cette méthode ne requiert pas de marquage, les groupes de contenu sont automatiquement renseignés par Google Analytics à chaque page vue enregistrée.

On obtient donc par cette méthode des rapports segmentables par valeur de groupe de contenu. Il nous suffit maintenant de retourner dans Comportement > Contenu du site > Toutes les pages et d’activer au-dessus du tableau de données l’option Regroupement de contenu. Choisissez votre groupe AMP et vous verrez s’afficher 2 entrées: AMP et Non AMP avec une vue claire de la performance de chaque type de page.

google analytics comparatif amp ou pas amp

Avec ces deux entrées dans le groupe de contenu, on peut cliquer les cases à gauche en tête de ligne et cliquer Tracer les lignes pour voir la performance des pages AMP par rapport au pages non-AMP.

BONUS: vous pouvez appliquer cette méthode au rapport Pages de destination pour voir si vous faites rentrer davantage de visiteurs sur votre site via des pages AMP en appliquant un segment portant sur le trafic de recherche naturelle.

Voilà, cette méthode simple vous permet d’y voir plus clair sur votre traffic lié au format AMP et son impact sur votre performance et votre conversion. Comme d’habitude, n’hésitez pas à me laisser des commentaires.

Bonne analyse!

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