Problemas no Google Analytics estão fazendo com que você obtenha dados ruins, não compreenda os relatórios e tire conclusões erradas. Muitos deles não são culpa sua, eles acontecem devido a configurações, bugs e configuração do Google Analytics. Existem também alguns que são fáceis de entender errado, e já vi consultores experientes confundindo-os.

Leia este artigo para saber o que você precisa procurar.

Cuidado com os erros de amostragem

Minha equipe e eu temos visto recentemente algumas questões/bugs estranhas no Google Analytics. Nós estávamos olhando para o relatório de landing page com um filtro avançado. Todas as sessões foram relatadas em torno de 15k. Aplicando um segmento avançado com o mesmo relatório, todas as sessões haviam sido infladas em cerca de 2,6 vezes, para 40k. Veja a imagem abaixo:

Nós já vimos isso em outros relatórios, mas ainda não temos certeza de por que isso está acontecendo. Relatamos para o Google e eles pensam que é um bug. Por enquanto, tudo o que podemos fazer é estar ciente de que isso pode acontecer.

Não confie em visualizações em funil

Visualização de funil é um dos relatórios que as pessoas gostam de usar. É ótimo na teoria, parece ser bom e, à primeira vista, lhe diz um monte de coisas que você quer saber.

O problema é que muitas vezes ele está simplesmente errado. A minha dica número um para o relatório de visualização de funil é esta: não usá-la. Sério. Por três razões:

1. Imprecisões de dados – Falarei sobre isso em um minuto.
2. Falta de segmentação – procurar todos os seus dados não é muito útil.
3. Relatório de fluxo objetivo – a maioria das coisas que você quer do relatório de visualização de funil pode ser feita no relatório de fluxo de meta (embora ele seja fortemente experimental).

Eu só vou explicar duas das imprecisões aqui; para mais informações e para obter uma visão abrangente da visualização de funil e do fluxo de meta, eu recomendo a leitura deste texto.

Preenchendo etapas do funil

A questão toda na criação de um funil é ver exatamente para onde as pessoas vão, e como muitas pessoas se deslocam pelas etapas dele. Infelizmente, isso é muito difícil de ver no Google Analytics. A seção a seguir, extraída a partir do artigo de suporte, explica o problema:

“O relatório Visualização de funil preenche qualquer etapa pulada entre o passo em que o usuário tenha entrado no funil e o em que o usuário tenha saído do funil.

Por exemplo, digamos que o seu funil se defina como /step1 > /step2 > /step3 > goal, e um usuário navega de /step2 para goal, pulando /step1 e /step3.

No relatório Visualização de funil, você veria uma entrada para /step2, uma continuação para /step3, e uma continuação para a goal.

Quanto maior for o funil, mais ele se torna inútil, porque você não tem ideia de quais páginas os usuários realmente visitaram e quais o Google Analytics está apenas preenchendo. Todos o que os funis realmente mostram são o ponto de entrada e o de saída.

Ordem dos passos do funil

A ordem em que os passos são aceitos também não é levada em consideração. Isso faz com que as páginas de entrada e saída sejam também inutilizáveis. Para usar o exemplo do Google:

“Por exemplo, digamos que o seu funil seja definido como /step1 > /step2 > /step3.html > goal.html.

Um usuário, em seguida, fez esta sessão: /xyz > /step3 > /step2 > /abc.

O relatório Visualização de funil mostraria uma entrada de /xyz para /step 2, uma continuação para /step3 e uma saída de /step3 para /abc”.

Nós, na verdade, sabemos que a página de entrada era /page3, não /page2, e que a página de saída era /step2, e não /step3.

Embora eu veja alguma lógica por trás dessas decisões, ficaria muito relutante em tirar conclusões a partir dos dados. Eu gosto, para a maioria das necessidades de análise de funil, do PadiTrack, que é predominantemente gratuito. Para outros problemas com o relatório de visualização de funil, eu também recomendo a leitura deste artigo da LunaMetrics.

Algumas sessões individuais não são bounce, mas todos os bounces são sessões individuais de página

Sem uma compreensão completa da taxa de rejeição (bounce rate), utilizar essa métrica pode ser enganoso. As sessões com bounce são um subconjunto das sessões individuais de página. A melhor maneira de compreender o que bounce significa é esquecer o termo “visualizações de página” e usar “hits de engajamento” em vez disso. Eu recomendo a leitura deste artigo, escrito por Justin Cutroni, que explica os cálculos de tempo no Google Analytics.

Um hit de engajamento pode ser dos seguintes tipos:

1. hits de visualização de página
2. hits de evento interativo
3. hits de transação de e-commerce
4. hits de itens de transação de e-commerce
5. hits de plugin social

Uma sessão com bounce ocorre quando apenas um dos tipos de hit acima é enviado para o servidor. Se mais de um for enviado, não é um bounce. Por exemplo:

1. Você entra na página e sai imediatamente – isso é uma sessão única e um salto, já que apenas o hit de visualização de página foi enviado.
2. Você entra em uma página, clica em um botão tweet e sai – supondo que você está utilizando hits sociais, isso é uma visita única de página, mas não é um bounce, já que você enviou um hit de visualização de página e um hit social.
3. Você entra em uma página, clica em uma aba que envia um evento e sai – isso é uma sessão única, mas não um bounce, uma vez que disparar um evento conta como um hit.

Na maioria dos casos, parece sensato que as sessões únicas, nas quais as pessoas tweetam, reproduzem vídeos, clicam em botões e compram produtos, não devem ser tratadas como bounces, mas ainda vale a pena estar ciente do porquê isso poderia fazer com que algumas páginas tivessem, de maneira enganosa, baixas bounce rates.

Todos os referrals iniciam novas sessões no Universal Analytics

Universal Analytics inicia uma nova sessão cada vez que alguém chega a seu site a partir de um referral. Esse não foi o caso com o Classic Analytics JavaScript (ga.js). No clássico Google Analytics, desde que o tempo entre o referral 1 e o referral2 fosse inferior a 30 minutos, e o referral não fosse substituída pela campanha de rastreamento como o AdWords ou tagging manual, o referral original poderia ganhar crédito.

Existe um cenário quando um referral não vai desencadear uma nova sessão no Universal Analytics – o tráfego de referral a partir de um domínio ignorado. Quando você configura uma nova propriedade do Google Analytics, o seu próprio domínio é adicionado à lista de exclusão. Isso só está disponível se estiver usando o código analytics.js no seu site. Apenas atualizar a interface de administração para a Universal Analytics não é suficiente. O tráfego de referral a partir de domínios nessa lista não inicia uma nova sessão. A vantagem da nova funcionalidade back-end é que você já não vê autorreferências em relatórios do Google Analytics sem ter que fazer qualquer alteração de código.

A desvantagem dessa forma de tratar referrals é o fato de conversões/metas poderem ser atribuídas erroneamente a sites como provedores de pagamento. Imagine o cenário a seguir (esse é um cenário comum criado para sites de comércio eletrônico).

Uma nova sessão é iniciada ao mudar de paymentdomain.com para yourwebsite.com, então as vendas seriam atribuídas ao tráfego referido de paymentdomain em vez de orgânico.

Para evitar que isso aconteça, você precisa adicionar o domínio do seu provedor de pagamento à sua lista de exclusão de referral. Isso é fácil de fazer na seção de administração de sua conta. Veja instruções sobre como fazê-lo aqui.

E por hoje é só, pessoal! Eu espero que você seja capaz de tomar decisões mais embasadas com seus dados depois de ler este artigo.

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Este artigo é uma republicação feita com permissão. Moz não tem qualquer afiliação com este site. O original está em http://moz.com/blog/google-analytics-common-bugs-and-misunderstandings