Søk
Slett søket
Lukk søket
Google-apper
Hovedmeny

Dimensjoner og beregninger

En forklaring av byggeklossene i rapportene dine.
Du finner følgende informasjon i denne artikkelen:

Oversikt

Alle rapportene i Analytics består av dimensjoner og beregninger.

Dimensjoner er attributter ved dataene dine. Dimensjonen by angir hvilken by økten stammer fra, som for eksempel «Paris» eller «New York». Dimensjonen side angir nettadressen til en side brukeren har sett på.

Beregninger er kvantitative målinger. Med økter-beregningen angis det totale antallet økter. Sider per økt-beregningen angir det gjennomsnittlige antallet sider som ble vist per økt.

I tabellene i de fleste Analytics-rapportene er dimensjonsverdiene oppført i rader og beregningene i kolonner. Tabellen nedenfor inneholder for eksempel én dimensjon (by) og to beregninger (økter og sider per økt).

DIMENSJON BEREGNING BEREGNING
By Økter Sider per økt
Bergen 5000 3,74
Berlin 4 000 4,55

I de fleste Analytics-rapportene kan du endre dimensjonen og/eller legge til en sekundær dimensjon. Du får for eksempel følgende resultat ved å legge til «nettleser» som sekundær dimensjon i tabellen ovenfor:

DIMENSJON DIMENSJON BEREGNING BEREGNING
By Nettleser Økter Sider per økt
Bergen Chrome 3000 3,5
Bergen Firefox 2 000 4,1
Berlin Chrome 2 000 5,5
Berlin Safari 1 000 2,5
Berlin Firefox 1 000 47

Gyldige kombinasjoner av dimensjoner og beregninger

Ikke alle beregninger kan kombineres med alle dimensjoner. Hver dimensjon og beregning har et bestemt omfang: bruker-, økt- eller treffnivå. I de fleste tilfeller er det bare hensiktsmessig å kombinere dimensjoner og beregninger med samme omfang. Økter er for eksempel en øktbasert beregning, og derfor kan den bare brukes sammen med dimensjoner på øktnivå, som for eksempel kilde eller by. Det er ikke logisk å kombinere økter med en dimensjon på treffnivå, som for eksempel side.

Referansen for dimensjoner og beregninger inneholder en liste over gyldige kombinasjoner av dimensjoner og beregninger.

Slik fungerer beregninger

I Analytics regner vi oss frem til brukerberegninger på to grunnleggende måter:

  • Som totalsummer i en oversikt
    Her blir beregningen vist som sammendragsstatistikk for hele nettstedet ditt. Dette gjelder blant annet fluktfrekvens og totalt antall sidevisninger.
  • I tilknytning til én eller flere rapporteringsdimensjoner
    Her blir beregningsverdien angitt av valgte dimensjoner.

I følgende diagram illustrerer vi disse to beregningstypene med et enkelt eksempel. På venstre side blir brukerdata beregnet som en oversiktsberegning, mens de samme dataene beregnes via Ny bruker-dimensjonen til høyre.

I eksempelet med oversiktsrapporten blir beregningene for tid på nettstedet utregnet ved hjelp av tidsforskjellen mellom brukerens første økt og utgangen fra nettstedet, med summen av hver øktlengde fordelt jevnt over tre økter. Dette tallet er basert på en relativt enkel kalkulasjon som innebærer at tidsstempelet innhentes på forespørselsnivå.

I eksempelet med rapporten for nye kontra returnerende bruker blir det ikke beregnet gjennomsnittsverdier for alle øktene, men verdiene beregnes i stedet via Brukertype-dimensjonen. Hvis du slår sammen beregningen for tid på nettstedet med en dimensjon, kan du analysere denne beregningen via returnerende kontra nye brukere, der beregningene er endret av dimensjonen som ble etterspurt. Ved å bruke denne dimensjonen får du tilgang til statistikk om brukeratferd som ikke fremgår i oversiktsrapporten. Med denne dimensjonen finner vi ut at nye brukere helt klart tilbringer mer tid på nettstedet ditt enn returnerende brukere.

Utregningen av beregningene blir også påvirket om du bruker flere enn én dimensjon med den aktuelle beregningen. I både forhåndsdefinerte og tilpassede rapporter kan du bruke flere dimensjoner sammen. Tenk deg for eksempel at du bruker både Brukertype-dimensjonen og Språk-dimensjonen for å analysere tid på nettstedet ditt. I dette tilfellet er kalkuleringen av nye kontra returnerende brukere den samme, men når du går mer detaljert til verks og vil se nye brukere ved hjelp av Språk-dimensjonen, blir kalkuleringen ytterligere modifisert av den ekstra dimensjonen. Statistikken for brukerne dine kan komme til å se slik ut, der verdien for tid på nettstedet er sortert i synkende rekkefølge:

Brukertype Språk Gj.sn. tid på nettstedet
Alle typer Alle språk 3:25
Returnerende Alle språk 5:03
  Finsk 29:49
  Vietnamesisk 20:44
  Indonesisk 16:55
Nye Alle språk 2:09
  Malayisk 17:38
  Engelsk (Storbritannia) 16:56
  Kinesisk (tradisjonell) 16:20

Disse tallene er basert på en reell Analytics-rapport. I dette tilfellet kan du få fastslått hvorvidt nye eller returnerende brukere brukte mest tid på nettstedet. Og ved å bruke en ekstra dimensjon kan du se hvilke av disse kategoriene som ga lengst tid på nettstedet.

Attribusjonsmodeller

Fordi Analytics forsøker å svare på en rekke spørsmål om brukeratferd, blir det brukt mange ulike kalkulasjonstyper eller attribusjonsmodeller for å hente ut dataene du ser i rapportene dine. Enhver Analytics-rapport kan anses som et svar på et helt bestemt spørsmål om brukeranalyse. Disse spørsmålene faller gjerne inn i bestemte kategorier:

  • Innhold: Hvor mange ganger ble en bestemt side sett?
  • Mål: Hvilke sideadresser ga høyest målkonverteringsfrekvens?
  • Netthandel: Hvor mye verdi utgjorde en bestemt side i en transaksjon?
  • Internsøk: Hvilke interne søketermer bidro til en transaksjon?

Analytics bruker en bestemt attribusjonsmodell for hver av disse hovedkategoriene og rapportene de inneholder. Ettersom hver attribusjonsmodell er utviklet slik at den kalkulerer et kjent sett av beregninger, kommer du kanskje til å legge merke til at visse beregninger (f.eks. for sidevisninger) bare vises i visse rapporter og ikke i andre. Dette henger sammen med hvilken attribusjonsmodell som brukes i den aktuelle rapporten.

I Analytics-rapportene benyttes tre attribusjonsmodeller:

Attribusjon på forespørsel

Med denne attribusjonen får du samlede verdier for én enkelt beregning eller et beregning/dimensjon-par. Dette er den vanligste og enkleste typen Analytics-attribusjon, siden verdiene fastslås fra individuelle brukerforespørsler i GIF-format. For enhver gitt forespørsel er det derfor mulig å hente en bestemt dimensjon og/eller beregning.

De fleste dimensjonsverdiene er tilgjengelige på forespørselsnivå og forblir de samme enten via selve HTTP/GET-forespørselen eller i GIF-forespørselen. Dette gjelder for alle side- eller hendelsesforespørsler som kommer til nettstedet ditt. Her følger noen vanlige dimensjoner som er tilgjengelige på forespørselsnivå:

  • Side-URI: Her indikeres banen til siden som blir åpnet, og disse er tilgjengelige i alle forespørsler til nettstedet ditt.
  • Kampanje: Hvis en bruker kommer inn på nettstedet via en kampanje, kommer denne kampanjen til å være vedvarende tilgjengelig i alle påfølgende forespørsler frem til selve kampanjen blir endret.
  • Brukeragent: Alle brukerforespørsler inneholder informasjon om den aktuelle brukerens nettleser, og informasjonen sendes inn via HTTP/GET-forespørselen fra nettleseren og lagres direkte i loggfilene.

Attribusjon etter sideverdi

Formålet med denne attribusjonstypen er å besvare følgende spørsmål: «Hvor nyttig var siden min i forhold til en mål- eller inntektsverdi?»Vi bruker denne attribusjonsmodellen for å fastslå sideverdien for en eller flere sider. Illustrasjonen nedenfor presenterer en sekvens av sidevisninger fra brukere sett i forhold til mål og kjøp. Dette er et eksempel på hvordan prosessen kan se ut på nettstedet ditt.

Forklaring: P1 til P4 representerer sider. Handleposen indikerer en kvitteringsside, og flagget indikerer et mål.


Denne attribusjonsmodellen sies gjerne å være en «fremtidsrettet» attribusjonsmodell, siden den angir verdier til en side ved å se fremover mot målene og/eller kjøpene som finner sted etter at siden ble åpnet. I følgende tabell kan du se verdien som ble tilordnet de enkelte sidene i denne sekvensen.

Side Inntekts- og målverdi
P1 USD 55 + mål 1
P2 USD 55 + mål 1
P3 USD 35 + mål 1
P4 USD 0

Denne attribusjonsmodellen blir ikke brukt i rapportene om mål og netthandel, ettersom disse rapportene ikke viser side-URI-er eller -titler i forbindelse med aktiviteter knyttet til netthandel.

Attribusjon for Nettstedsøk

Med denne attribusjonsmodellen kan du se målkonverteringsfrekvenser og målverdier per søketerm i Nettstedsøk-rapportene.

Denne attribusjonsmodellen fungerer på en annen måte enn modellen med attribusjon for sideverdi, ettersom målverdien blir tilskrevet nærmeste søketerm forut i tid for konverteringen, ikke etter. Illustrasjonen nedenfor viser en sekvens med interne nettstedsøk sammen med sidevisninger og kjøp.

Forklaring: P1 til P4 representerer sider. Handleposen indikerer en kvitteringsside, og søkeikonet indikerer et søk etter termene «sko» og «blomster». Flaggbildet indikerer et mål.


Med denne modellen blir søketermene som tilskrives mål 1 og transaksjonene som følger:

  • Sko – USD 20
  • Blomster – USD 25

I denne modellen blir mål og transaksjoner tilskrevet søketermen som ligger umiddelbart forut i tid for målet eller transaksjonen.

Var denne artikkelen nyttig?
Hvordan kan vi forbedre den?