- Gå til [GA4] Analytics-dimensioner og -metrics for at få oplysninger om dimensioner og metrics i Google Analytics 4.
- Gå til [GA4] Omfang for trafikkildedimensioner for at få oplysninger om omfang for trafikkildedimensioner i Google Analytics 4.
Oversigt
Alle rapporter i Analytics består af dimensioner og metrics.
Dimensioner er attributter for dine data. Eksempelvis angiver dimensionen By den by, som en session stammer fra, f.eks. "København" eller "Paris". Dimensionen Side angiver webadressen for en side, der er blevet set.
Metrics er kvantitative målinger. Metric'en Sessioner er det samlede antal sessioner. Metric'en Sider pr. session er det gennemsnitlige antal sider, der er blevet set pr. session.
I tabellerne i de fleste Analytics-rapporter organiseres dimensionsværdier i rækker og metrics i kolonner. Denne tabel viser f.eks. én dimension (By) og to metrics (Sessioner og Sider pr. session).
DIMENSION | METRIC | METRIC |
---|---|---|
By | Sessioner | Sider pr. session |
Vanløse | 5000 | 3,74 |
Berlin | 4.000 | 4,55 |
I de fleste Analytics-rapporter kan du skifte dimension og/eller tilføje en sekundær dimension. Hvis du f.eks. tilføjer Browser som sekundær dimension i ovenstående tabel, kommer det til at se sådan ud:
DIMENSION | DIMENSION | METRIC | METRIC |
---|---|---|---|
By | Browser | Sessioner | Sider pr. session |
Vanløse | Chrome | 3.000 | 3,5 |
Vanløse | Firefox | 2.000 | 4,1 |
Berlin | Chrome | 2.000 | 5,5 |
Berlin | Safari | 1.000 | 2,5 |
Berlin | Firefox | 1.000 | 4,7 |
Gyldige kombinationer af dimensioner og metrics
Det er ikke muligt at kombinere alle metrics med alle dimensioner. Hver dimension og metric har et bestemt omfang: brugerniveau, sessionsniveau eller hitniveau. I de fleste tilfælde giver det kun mening at kombinere dimensioner og metrics med det samme omfang. Sessioner er f.eks. en sessionsbaseret metric, så den kan kun bruges sammen med dimensioner på sessionsniveau, f.eks. Kilde eller By. Det ville ikke være logisk at kombinere Sessioner med en dimension på hitniveau, f.eks. Side.
Du kan finde en liste over gyldige parringer mellem dimensioner og metrics i referencematerialet vedrørende dimensioner og metrics.
Sådan beregnes metrics
Der er to grundlæggende metoder til beregning af brugermetrics i Analytics:
- Som samlede oversigtsværdier,
hvor metric'en vises som en statistisk oversigtsværdi for hele dit website, f.eks. afvisningsprocent eller samlet antal sidevisninger. - I tilknytning til en eller flere rapporteringsdimensioner,
hvor metric-værdien kvalificeres af udvalgte dimensioner.
I nedenstående diagram illustreres disse to beregningstyper via et simpelt eksempel. I venstre side beregnes brugerdataene som en oversigts-metric, og i højre side beregnes de samme data via dimensionen Ny bruger.
I eksemplet fra rapporten Oversigt beregnes værdierne for tid på websitet ud fra tidsforskellen mellem hver brugers første session og udgang, og der beregnes et gennemsnit for sessionslængde ud fra tre sessioner. Dette tal er baseret på en relativt enkel beregning, der foretages ved at indsamle tidsstempeldata på forespørgselsniveau.
I eksemplet fra rapporten Nye i forhold til tilbagevendende brugere beregnes der ikke et gennemsnit for alle sessioner, men derimod et gennemsnit via dimensionen Brugertype. Ved at parre metric'en Tid på website med en dimension kan du analysere denne metric ud fra værdierne for tilbagevendende i forhold til nye brugere, så beregningerne kvalificeres af den pågældende dimension. Brugen af dimensionen giver indsigt i form af oplysninger om brugeradfærd, der ikke er med i rapporten Oversigt: Det er tydeligt, at nye brugere har brugt mere tid på dit website end tilbagevendende brugere.
Beregningen af metrics afhænger også af, hvor mange dimensioner en metric kombineres med. I både de forudformaterede og de tilpassede rapporter er det nemlig muligt at bruge flere dimensioner sammen. Lad os eksempelvis sige, at du både bruger dimensionen Brugertype og dimensionen Sprog til at analysere tid på websitet. I så fald er der ingen forskel med hensyn til beregningen af værdier for nye i forhold til tilbagevendende brugere, men når du får vist nærmere oplysninger vedrørende nye brugere via dimensionen Sprog, kvalificeres beregningen yderligere på grund af den ekstra dimension. Brugeroversigten kan eksempelvis se således ud (med data for tid på websitet angivet i rækkefølge):
Brugertype | Sprog | Gns. tid på website |
---|---|---|
Alle typer | Alle sprog | 3:25 |
Tilbagevendende | Alle sprog | 5:03 |
Finsk | 29:49 | |
Vietnamesisk | 20:44 | |
Indonesisk | 16:55 | |
Nye | Alle sprog | 2:09 |
Malajisk | 17:38 | |
Engelsk (Storbritannien) | 16:56 | |
Kinesisk (traditionelt) | 16:20 |
Disse tal er baseret på en faktisk Analytics-rapport. I dette tilfælde kan du afgøre, om det var de nye eller de tilbagevendende brugere, der brugte længst tid på websitet, og hvilke sprog i de enkelte kategorier der resulterede i den længste tid på websitet (ved at bruge en ekstra dimension).
Tilskrivningsmodeller
Da Analytics prøver at besvare en række spørgsmål om brugeradfærd, bruger det forskellige beregningstyper eller attributionsmodeller til at beregne de data, du ser i dine rapporter. Tænk på hver Analytics-rapport som et svar på et bestemt type brugeranalysespørgsmål. Disse spørgsmål ligger i forskellige kategorier:
- Indhold: Hvor mange gange blev en bestemt side vist?
- Mål: Hvilke sidewebadresser bidrog til den højeste konverteringsfrekvens?
- E-handel: Hvor meget værdi bidrog en given side med til en transaktion?
- Intern søgning: Hvilke interne søgetermer bidrog til en transaktion?
Analytics bruger en forskellig attributionsmodel til hver af disse store kategorier og de rapporter, de indeholder. Da hver attributionsmodel er designet til at beregne et kendt sæt metrics, lægger du muligvis mærke til, at nogle metrics, f.eks. Sidevisninger, kun vises i nogle rapporter. Hvilke metrics der vises, afhænger af, hvilken tilskrivningsmodel der bruges i den aktuelle rapport.
I Analytics-rapporterne bruges der tre forskellige tilskrivningsmodeller:
Tilskrivning pr. anmodning
Med denne tilskrivningsmodel vises der samlede værdier for en enkelt metric eller for et metric/dimension-par. Dette er den mest almindelige og enkle type Analytics-tilskrivning, da værdierne beregnes ud fra individuelle bruger-GIF-anmodninger. Det gør det muligt at søge efter en bestemt dimension og/eller metric for en konkret anmodning.
De fleste dimensionsværdier er tilgængelige på anmodningsniveau, og de bibeholdes enten via selve HTTP/GET
-anmodningen eller i GIF-anmodningen for alle side- eller hændelsesanmodninger, der foretages til dit website. Nedenfor finder du nogle af de almindelige dimensioner, der er tilgængelige på anmodningsniveau:
- Side-URI – tilgængelig med alle anmodninger til dit website og angiver stien for den side, der gås ind på.
- Kampagne – hvis en bruger kommer til dit website via en kampagne, er kampagnen tilgængelig i alle efterfølgende anmodninger, indtil selve kampagnen ændrer sig.
- Brugeragent – alle anmodninger fra en bruger indeholder browseroplysningerne for den pågældende bruger. Sendes via
HTTP/GET
-anmodningen fra browseren og gemmes direkte i logfilerne.
Attributionen Sideværdi
Denne attributionstypes formål er at besvare følgende spørgsmål: "Hvor nyttig var min side i forbindelse med en mål- eller omsætningsværdi?". Denne attributionsmodel bruges til at finde værdien for Sideværdi for en side eller en gruppe af sider. Nedenstående illustration viser en række brugersidevisninger med relation til mål eller køb, f.eks. hvad der sker på dit website.
Denne attributionsmodel kaldes for en "fremadskuende" attributionsmodel, da den tildeler en side værdi ved at se fremad mod de mål og/eller køb, der sker, efter en side er blevet besøgt. Følgende tabel viser den værdi, der tildeles hver side i denne sekvens.
Side | Omsætning/målværdi |
---|---|
P1 | 330 DKK + mål 1 |
P2 | 330 DKK + mål 1 |
P3 | 210 DKK + mål 1 |
P4 | 0 DKK |
Denne attributionsmodel bruges ikke i rapporterne Mål eller E-handel, da disse rapporter ikke viser side-URI'er eller titler med relation til e-handelsaktiviteter.
Site Search-baseret tilskrivning
Med denne tilskrivningsmodel kan der vises målkonverteringsrater og målværdier for hver søgeterm i Site Search-rapporterne.
Denne attributionsmodel fungerer på en anden måde end Sideværdi-attributionen, da målværdi tildeles den søgeterm, der ligger umiddelbart før konverteringen og ikke umiddelbart efter den. Følgende diagram illustrerer en sekvens af interne Site Searches samt sidevisninger og køb.
Ved hjælp af denne model tilskrives søgetermerne mål 1, og transaktionerne er følgende:
- Sko – 120 DKK
- Blomster – 150 DKK
I denne model tilskrives transaktioner eller mål den søgeterm, der kommer umiddelbart før målet eller transaktionen.