Genel bakış
Analytics'teki tüm raporlar boyut ve metriklerden oluşur.
Boyutlar verilere ilişkin özelliklerdir. Örneğin, Şehir boyutu oturumun açıldığı şehri (ör. "Ankara" veya "İstanbul"), Sayfa boyutu ise görüntülenen bir sayfanın URL'sini belirtir.
Metrikler nicel ölçümlerdir. Oturum sayısı metriği toplam oturum sayısını gösterir. Sayfa/Oturum metriği oturum başına görüntülenen ortalama sayfa sayısıdır.
Çoğu Analytics raporundaki tablolarda boyut değerleri satırlar ve metrikler sütunlar halinde düzenlenmiştir. Örneğin, bu tabloda bir boyut (Şehir) ve iki metrik (Oturum sayısı ve Sayfa/Oturum) gösterilmektedir.
| BOYUT | METRİK | METRİK |
|---|---|---|
| Şehir | Oturum | Sayfa/Oturum |
| İzmir | 5000 | 3,74 |
| Berlin | 4000 | 4,55 |
Çoğu Analytics raporunda boyutu değiştirebilir ve/veya ikincil bir boyut ekleyebilirsiniz. Örneğin, yukarıdaki tabloya ikincil bir boyut olarak Tarayıcı eklendiğinde aşağıdaki sonuç elde edilir:
| BOYUT | BOYUT | METRİK | METRİK |
|---|---|---|---|
| Şehir | Tarayıcı | Oturum | Sayfa/Oturum |
| İzmir | Chrome | 3000 | 3,5 |
| İzmir | Firefox | 2000 | 4,1 |
| Berlin | Chrome | 2000 | 5,5 |
| Berlin | Safari | 1000 | 2,5 |
| Berlin | Firefox | 1000 | 4,7 |
Geçerli boyut-metrik kombinasyonları
Her metrik her boyutla birleştirilemez. Her boyutun ve metriğin bir kapsamı vardır: kullanıcı düzeyi, oturum düzeyi veya isabet düzeyi. Çoğu durumda, raporlarınızda yalnızca aynı kapsamı paylaşan boyut ve metrikleri birleştirmek mantıklıdır. Örneğin, oturum tabanlı bir metrik olduğundan Oturum sayısı yalnızca Kaynak ya da Şehir gibi oturum düzeyindeki boyutlarla birlikte kullanılabilir. Oturum sayısı metriğini, Sayfa gibi isabet düzeyindeki bir boyutla birleştirmek mantıklı olmayacaktır.
Geçerli boyut-metrik çiftlerinin bir listesi için Boyutlar ve Metrikler Referansını kullanabilirsiniz.
Metrikler nasıl hesaplanır?
Analytics'te kullanıcı metrikleri iki temel yöntemle hesaplanmaktadır:
- Genel bakış toplamları olarak
Bu yöntemde metrik, tüm sitenize ait özet bir istatistik olarak gösterilir (ör. hemen çıkma oranı veya toplam sayfa görüntüleme sayısı). - Bir veya daha fazla raporlama boyutuyla ilişkili olarak
Bu yöntemde ise metrik değeri, seçili boyutlarla birlikte ele alınır.
Aşağıdaki şemada, bu iki hesaplama türü basit bir örnekle gösterilmiştir. Sol tarafta, kullanıcı verileri bir genel bakış metriği olarak hesaplanmaktayken, aynı veriler sağ tarafta Yeni Kullanıcı boyutu üzerinden hesaplanmaktadır.
Genel Bakış Raporu örneğinde, sitede geçirilen zaman her bir kullanıcının ilk oturumu ile çıkışı arasındaki zaman farkı kullanılarak hesaplanmakta, her oturum süresinin toplamı üç oturumun ortalamasını almak amacıyla kullanılmaktadır. Bu rakam, istek düzeyinde zaman damgası verilerinin toplanmasıyla elde edilen nispeten basit bir hesaplamayı temel alır.
Yeniler - Geri Gelenler Raporu örneğindeyse, ortalamalar tüm oturumlar için değil Kullanıcı Türü boyutu üzerinden hesaplanmaktadır. Sitede Geçirilen Süre metriğini bir boyutla eşleştirerek, geri gelenler ile yeni kullanıcıların karşılaştırması üzerinden analiz edebilirsiniz. Bu durumda, hesaplamalar istenen boyuta göre değişecektir. Boyut kullanımı, genel bakış raporunda sunulmayan kullanıcı davranışları hakkında bilgiler sağlar: Yeni kullanıcıların geri gelenlere göre sitenizde daha fazla vakit geçirdiği ortadadır.
Metrik hesaplaması, belirli bir metrikle birden fazla boyutun grup halinde kullanılmasından da etkilenir. Hem önceden biçimlendirilmiş hem de özel raporlarda, birden çok boyutu bir arada kullanabilirsiniz. Örneğin, web siteniz için sitede geçirilen süreyi analiz etmek amacıyla hem Kullanıcı Türü boyutunu hem de Dil boyutunu kullandığınızı düşünelim. Bu durumda, yeni kullanıcılar ile geri gelen kullanıcıların karşılaştırması aynı olacaktır. Ancak, Dil boyutunu kullanarak yeni kullanıcıları görmek için ayrıntılı bir inceleme yaptığınızda, hesaplamada ek boyut nedeniyle başka değişiklikler de yapıldığını görürsünüz. Bu nedenle, en yüksek sitede geçirilen süre değerlerinin sıralı olarak verildiği, aşağıdaki örnekteki gibi bir kullanıcı dökümü ortaya çıkabilir:
| Kullanıcı Türü | Dil | Sitede Geçirilen Ortalama Süre |
|---|---|---|
| Tüm türler | Tüm Diller | 3:25 |
| Geri Gelen | Tüm Diller | 5:03 |
| Fince | 29:49 | |
| Vietnamca | 20:44 | |
| Endonezya Dili | 16:55 | |
| Yeni | Tüm Diller | 2:09 |
| Malay dili | 17:38 | |
| İngilizce (İngiltere) | 16:56 | |
| Çince (geleneksel) | 16:20 |
Bu rakamlar gerçek Analytics raporunu temel almaktadır. Bu durumda, sitede yeni kullanıcıların mı yoksa geri gelen kullanıcıların mı daha uzun kaldıklarını anlayabilirsiniz. Ek bir boyut kullanarak, bu kategorilerden her birinde hangi dillerin sitede en uzun süre geçirdiğini görmek de mümkündür.
İlişkilendirme modelleri
Analytics, kullanıcı davranışlarıyla ilgili çeşitli soruları yanıtlamayı hedeflediğinden, raporlarda gördüğünüz verilere ulaşmak için farklı hesaplama türleri ya da ilişkilendirme modellerinden yararlanır. Her bir Analytics raporunu, belirli bir kullanıcı analizi sorusuna verilen bir yanıt olarak düşünebilirsiniz. Çoğunlukla, bu sorular birbirinden çok farklı kategorilere girer:
- İçerik: Belirli bir sayfa kaç kez görüntülendi?
- Hedefler: Hangi sayfa URL'leri en yüksek hedef dönüşüm oranına katkıda bulundu?
- E-ticaret: Belirli bir sayfa bir işleme ne kadar değer kattı?
- Dahili Arama: Hangi dahili arama terimleri bir işleme katkıda bulundu?
Bu ana kategorilerin her biri ve içerdikleri raporlar için Analytics ayrı bir ilişkilendirme modeli kullanır. Her ilişkilendirme modeli, bilinen bir metrik kümesinin hesaplanması için tasarlanmış olduğundan, bazı metriklerin (ör. Sayfa Görüntüleme Sayısı) yalnızca belirli raporlarda göründüğünü ve diğer raporlarda bulunmadığını fark edebilirsiniz. Bunun nedeni, ilgili rapor için kullanılan ilişkilendirme modelidir.
Analytics raporları üç ilişkilendirme modeli kullanır:
İstek Üzerine ilişkilendirme
Bu ilişkilendirme, tek bir metrik veya bir metrik/boyut çifti için birleşik değerleri verir. Değerlerin, bireysel kullanıcı GIF isteklerinden belirlenmesi nedeniyle bu, en yaygın ve en basit Analytics ilişkilendirmesi türüdür. Bu nedenle, herhangi bir istek için belirli bir boyut ve/veya metrik araması yapmak mümkündür.
Çoğu boyut değeri istek düzeyinde kullanılabilir ve ister HTTP/GET isteği üzerinden isterse GIF isteğinin içinde gönderilsin, sitenize yönelik olarak gönderilen her sayfa veya etkinlik isteğinde sabit kalır. Yaygın olarak kullanılan bazı istek düzeyinde boyutlar şunlardır:
- page URI'sı - Sitenize yönelik her istekte mevcuttur ve erişilen sayfanın yolunu gösterir
- kampanya - Kampanya aracılığıyla gelen bir kullanıcı varsa, bu kampanya (değiştirilene kadar) sonraki her istekte sabit şekilde mevcut olacaktır
- kullanıcı aracısı - Bir kullanıcıdan gelen her istek, o kullanıcının tarayıcı bilgisini içerir. Bu bilgi, tarayıcı tarafından
HTTP/GETisteği üzerinden gönderilir ve doğrudan günlük dosyalarında depolanır.
Sayfa Değeri ilişkilendirmesi
Bu ilişkilendirme türünün amacı, "Sayfam bir hedef veya gelir değeri bakımından ne kadar yararlı oldu?" sorusuna yanıt bulmaktır. Bu ilişkilendirme modeli, bir veya bir grup sayfa için Sayfa Değeri belirlemek için kullanılır. Sitenizde gerçekleşmesi olası bir durumu tasvir eden aşağıdaki şekilde, hedefler ve satın alma işlemleriyle ilişkili bir dizi kullanıcı sayfa görüntüleme sayısı gösterilmektedir.
Bu ilişkilendirme modeline "ileriye dönük" ilişkilendirme modeli de denmektedir. Çünkü, sayfanın ziyaret edilmesinden sonra gerçekleşen hedeflere ve/veya satın alma işlemlerine bakarak bir sayfaya değer uygular. Aşağıdaki tabloda, bu sıradaki her bir sayfayla ilişkilendirilen değer gösterilmektedir.
| Sayfa | Gelir/Hedef Değeri |
|---|---|
| P1 | 55 ABD doları + Hedef 1 |
| P2 | 55 ABD doları + Hedef 1 |
| P3 | 35 ABD doları + Hedef 1 |
| P4 | 0 ABD doları |
Bu raporlarda e-ticaret etkinliklerine ilişkin sayfa URI'ları veya başlıkları gösterilmediğinden bu ilişkilendirme modeli Hedefler veya E-ticaret raporlarında kullanılmaz.
Site Arama İlişkilendirmesi
Bu ilişkilendirme modeli, Site Arama raporlarının hedef dönüşüm oranları ve arama terimi başına hedef değerlerini göstermesine olanak tanır.
Bu ilişkilendirme modelinin işleyişi Sayfa Değeri ilişkilendirmesinden farklıdır. Çünkü, Hedef değeri dönüşümden sonraki değil, dönüşümle sonuçlanan en yakın arama terimiyle ilişkilendirilmektedir. Aşağıdaki şemada, sayfa görüntüleme sayıları ve satın alma işlemleriyle birlikte dahili site aramalarından oluşan bir dizi gösterilmektedir.
Bu modeli kullanarak, Hedef 1 ve işlemlerle ilişkilendirilen arama terimleri şunlardır:
- Ayakkabılar - 20 ABD doları
- Çiçekler - 25 ABD doları
Bu modelde, işlemler veya hedefler kendilerinden önce kullanılan arama terimiyle ilişkilendirilir.