Dimenze a metriky

Informace o základních prvcích přehledů
Obsah tohoto článku:

Souhrn

Každý přehled ve službě Analytics je tvořen dimenzemi a metrikami.

Dimenze jsou atributy vašich údajů. Například dimenze Město udává město (třeba Praha nebo Brno), odkud jednotlivé návštěvy pocházejí. Dimenze Stránka uvádí adresu URL zobrazené stránky.

Metriky obsahují údaje kvantitativního měření. Metrika Návštěvy udává celkový počet návštěv. Metrika Stránky/návštěva představuje průměrný počet stránek zobrazených na návštěvu.

Tabulky ve většině přehledů služby Analytics zobrazují hodnoty dimenzí uspořádané do řádků a hodnoty metrik uspořádané do sloupců. Například tato tabulka zobrazuje jednu dimenzi (Město) a dvě metriky (Počet návštěvStránky/návštěva).

DIMENZE METRIKA METRIKA
Město Návštěvy Stránky/návštěva
České Budějovice 5 000 3.74
Ostrava 4 000 4.55

Dimenze v přehledech Analytics lze měnit nebo lze přidávat sekundární dimenze. Pokud například přidáte do výše uvedené tabulky sekundární dimenzi Prohlížeč, bude vypadat takto:

DIMENZE DIMENZE METRIKA METRIKA
Město Prohlížeč Návštěvy Stránky/návštěva
České Budějovice Chrome 3000 3.5
České Budějovice Firefox 2000 4.1
Ostrava Chrome 2000 5.5
Ostrava Safari 1000 2,5
Ostrava Firefox 1000 4.7

Platné kombinace dimenze-metrika

Některé metriky nelze kombinovat s některými dimenzemi. Každá dimenze a metrika má rozsah: úroveň uživatele, návštěvy nebo požadavku na server. Ve většině případů lze smysluplně kombinovat pouze dimenze a metriky, které sdílejí stejný rozsah. Například metrika Návštěvy vychází z počtu návštěv, a proto ji lze použít pouze u dimenzí na úrovni návštěvy, jako je např. Zdroj nebo Město. Metriku Návštěvy nelze logicky zkombinovat s dimenzemi na úrovni požadavku, jako je např. Stránka.

Platné páry dimenzí a metrik jsou uvedeny v referenčním seznamu dimenzí a metrik.

Způsob výpočtu metrik

V Analytics se uživatelské metriky vypočtou dvěma základními způsoby:

  • Jako celkové souhrny
    kde se metrika zobrazuje jako souhrnná statistika pro celý web, například míra okamžitého opuštění nebo celkový počet zobrazených stránek
  • Ve spojení alespoň s jednou dimenzí přehledů
    kde se hodnota metriky vyhodnocuje podle zvolených dimenzí

Oba typy výpočtu znázorňuje na jednoduchém příkladu následující diagram. Nalevo se údaje o uživateli vypočítávají jako souhrnná metrika, zatímco napravo se stejné údaje vypočítávají podle dimenze nový uživatel.

V příkladu souhrnného přehledu se výpočet času na webu provádí s využitím časového rozdílu mezi první návštěvou a odchodem každého uživatele. Součet délky všech návštěv se počítá jako průměr za tři návštěvy. Hodnota vychází z poměrně jednoduchého výpočtu s využitím časových údajů získaných na úrovni požadavku.

V příkladu přehledu Noví vs. vracející se se nevypočítává průměr pro všechny návštěvy, ale podle dimenze Typ uživatele. Spárováním metriky Doba na webu s dimenzí, můžete analyzovat tuto metriku pomocí přehledu vracejících se vs. nových uživatelů, kde je výpočet upraven podle požadované dimenze. Použití dimenzí nabízí statistiku chování uživatelů, kterou souhrnný přehled nenabízí: je zřejmé, že noví uživatelé zůstávají na webu delší dobu než vracející se.

Výpočet metrik je také ovlivněn kombinací více dimenzí s danou metrikou. Jak v přednastavených, tak ve vlastních přehledech můžete využívat více dimenzí zároveň. Předpokládejme například, že k analýze doby na webu použijete jak dimenzi Typ uživatele, tak dimenzi Jazyk. V tomto případě bude výpočet pro nové vs. vracející se uživatele stejný, ale když zobrazíte podrobnější údaje pro nové uživatele podle dimenze Jazyk, výpočet bude kvůli dodatečné dimenzi vycházet jinak. Rozložení uživatelů tedy může vypadat například takto (údaje jsou seřazeny podle doby na webu):

Typ uživatele Jazyk Prům. doba na webu
Všechny typy Všechny jazyky 3:25
Vracející se Všechny jazyky 5:03
  finština 29:49
  vietnamština 20:44
  indonéština 16:55
Nový Všechny jazyky 2:09
  malajština 17:38
  angličtina (Velká Británie) 16:56
  čínština (tradiční) 16:20

Tyto údaje vycházejí ze skutečného přehledu Analytics. V tomto případě lze zjistit, zda na webu nejdéle zůstali noví či vracející se uživatelé, a podle další dimenze také to, jak dlouho na webu zůstali uživatelé jednotlivých jazyků.

Atribuční modely

Vzhledem k tomu, že systém Analytics se snaží najít odpovědi na rozmanité otázky týkající se chování uživatelů, využívá k zjištění údajů zobrazovaných v přehledech různé typy výpočtů neboli atribučních modelů. Představte si každý přehled Analytics jako odpověď na otázku týkající se specifického typu analýzy uživatelů. Mnoho z těchto otázek spadá do jasně vymezených kategorií:

  • Obsah: Kolikrát byla zobrazena konkrétní stránka?
  • Cíle: Které adresy URL přispěly k nejvyšší cílové míře konverze?
  • Elektronický obsah: Jakou hodnotou přispěla konkrétní stránka k transakci?
  • Interní vyhledávání: Které dotazy interního vyhledávání přispěly k transakci?

Pro každou z těchto hlavních kategorií a přehledů, které obsahují, využívá systém Analytics jiný atribuční model. Vzhledem k tomu, že každý atribuční model je navržen k výpočtu známé sady metrik, můžete si všimnout, že některé metriky (například zobrazení stránky) se zobrazují jen v některých přehledech a ne v jiných. Je to dáno tím, který atribuční model se pro tento přehled používá.

Přehledy Analytics využívají tři atribuční modely:

Atribuce podle požadavku

Tato atribuce udává souhrnné hodnoty pro jednu metriku nebo pro pár metrika/dimenze. Jedná se o nejběžnější a nejjednodušší typ atribuce, protože hodnoty se určují podle jednotlivých požadavků GIF. Pro každý konkrétní požadavek je tedy možné vyhledat konkrétní dimenzi či metriku.

Většina hodnot dimenzí je dostupná na úrovni požadavku a zůstane trvalá buď prostřednictvím samotného požadavku HTTP/GET, nebo podle požadavku GIF, pro každý požadavek na stránku nebo na událost vyslaný na váš web. Některé běžné dimenze dostupné na úrovni požadavku:

  • identifikátor URI stránky – dostupný pro každý požadavek na váš web, uvádí trasu na navštívenou stránku
  • kampaň – pokud uživatel přichází prostřednictvím kampaně, zůstane kampaň trvale k dispozici pro každý následný požadavek, dokud se nezmění samotná kampaň
  • user-agent – každý požadavek od uživatele obsahuje informace o prohlížeči pro daného uživatele, odeslaný prostřednictvím požadavku HTTP/GET z prohlížeče a uložený přímo v souborech protokolů.

Atribuce hodnoty stránky

Účelem tohoto typu atribuce je zodpovědět otázku, jak užitečná je konkrétní stránka s ohledem na cíl nebo hodnotu tržby. Atribuční model slouží k určení Hodnoty stránky pro stránku nebo sadu stránek. Následující příklad ukazuje sérii zobrazení stránek uživatelem v souvislosti s cíli a nákupy, k jaké může dojít na vašem webu.

Vysvětlivky: Označení P1 až P4 představují stránky. Nákupní taška označuje stránku s potvrzením o nákupu a praporek označuje cíl.


Tento atribuční model se označuje jako anticipační, protože uplatňuje hodnotu na stránku podle cílů či nákupů, ke kterým dojde až po návštěvě stránky. Následující tabulka ukazuje hodnotu přiřazenou každé stránce v této sekvenci:

Stránka Tržba / hodnota cíle
P1 55 USD + cíl 1
P2 55 USD + cíl 1
P3 35 USD + cíl 1
P4 0 USD

Tento atribuční model se nevyužívá u cílů ani přehledů elektronického obchodu, protože tyto přehledy nezobrazují identifikátory URI stránek ani jejich názvy v souvislosti s aktivitami elektronického obchodu.

Atribuce vyhledávání na stránkách

Tento atribuční model umožňuje, aby přehledy vyhledávání na stránkách uváděly konverzní poměry cíle a hodnoty cíle podle vyhledávacího dotazu.

Tento atribuční model funguje jinak než atribuce hodnoty stránky, protože hodnota cíle se připisuje nejbližšímu vyhledávacímu dotazu vedoucímu ke konverzi, nikoli následujícím po ní. Následující diagram znázorňuje sekvenci interních vyhledávání na webu společně se zobrazeními stránky a s nákupy.

Vysvětlivky: Označení P1 až P4 představují stránky. Nákupní taška označuje stránku s potvrzením o nákupu, ikona vyhledávání označuje vyhledávání výrazů „boty“ a „květiny“. Praporek označuje cíl.


S využitím tohoto modelu se vyhledávací dotazy přiřazují cíli 1 a transakce jsou následující:

  • Boty – 20 USD
  • Květiny – 25 USD

V tomto modelu se transakce či cíle připisují vyhledávacímu dotazu bezprostředně předcházejícímu cíli nebo transakci.

Pomohl vám tento článek?
Jak bychom článek mohli vylepšit?