Hvordan gjennomføre en innholdsanalyse i Google Analytics 4

Introduksjon

GA4 tilbyr et bredt spekter av analysefunksjoner for å analysere innhold. Med så mange tilgjengelige alternativer er det imidlertid lett å føle seg overveldet eller usikker på hvor du skal begynne innholdsanalysen, noe som ofte resulterer i "analyselammelse".

Innholdsanalyse reiser mange spørsmål, for eksempel hvilke aspekter som skal prioriteres og hvordan man skal måle hvor vellykket innholdet er. Det finnes ulike tilnærminger, hovedsakelig fordi hvert nettsted har ulike mål.

Til tross for disse forskjellene finnes det felles spørsmål, svar og repeterende prosesser som gjelder for innholdsanalyse generelt.

Her er hva vi dekker, sammen med trinnvise eksempler:

• Hva er innholdsanalyse og hvordan gjøres det?
• Forutsetninger
• Hvordan analyserer du innholdets ytelse?
• Praktiske eksempler på innholdsanalyse
• Effektivitetshacks
• Kan Google Analytics hjelpe med ideer til innhold

Forutsetninger

Mål, målsettinger og KPI-er

Du vil bli overrasket over å se hvor vage målsetningene til organisasjoner er, selv i etablerte selskaper. For å effektivt analysere data som direkte påvirker bedriften din, må du være klar over nøkkelindikatorene dine (KPI-er).

Hvis du ikke er beslutningstaker, er du ikke ansvarlig for å utarbeide selskapets mål og KPI-er, siden selskapet allerede skal ha fastsatt dem. Din erfaring kan imidlertid være verdifull for å bidra til å etablere disse, særlig for mindre prosjekter eller for en kunde du trenger.

Sporing

Når du har fastsatt mål og KPI-er, har du en klar idé om hva du skal spore. For optimale resultater anbefales det å bruke et tagadministrasjonsverktøy som Google Tag Manager for å spore interaksjoner som spenner fra grunnleggende til avansert kompleksitet.

Prognoser

Ressurser for innholdsanalyse inkluderer sjelden begrepet prediksjon, men å produsere innhold uten å vite retningen kan virke mot sin hensikt. Å forstå kombinasjonen av beregninger, for eksempel sidevisninger, er avgjørende for videre analyse.

Selv om statistikk og regresjonsanalyse kan være involvert i å forutsi resultater, trenger det ikke å være så komplisert.

Ved ganske enkelt å føre en logg over en metrikk i et regneark, for eksempel sidevisninger, konverteringer eller inntekter for hver måned, kan du identifisere mønstre og forutsi gjennomsnitt eller målrettede tall, samt bestemme nødvendige tiltak.

Hvis du for eksempel konsekvent får 800 til 1000 sidevisninger per måned i seks måneder, kan du fastsette en ytelsesgrense og forutsi fremtidige resultater.

Eksempel:

• Våre gjennomsnittlige sidevisninger er rundt 800-1000, så hvis vi ikke implementerer noe nytt og fortsetter å gjøre det vi gjør neste måned, kan vi forvente det samme antallet sidevisninger.
• Hvis vi får mer enn 800 til 1000 sidevisninger, overpresterer vi (la oss gjøre mer av det som fungerte).
• Hvis vi får mindre enn 800, underpresterer vi (må undersøke hvorfor).

Hvordan analyserer du innholdsresultatene dine

Innholdsanalyse kan gjøres på mange måter, av forskjellige personer, i et bestemt format.

Ikke desto mindre er det mulig å følge trinnene nedenfor for å oppdage trender og mønstre, innholdstemaer, konverteringsmuligheter og oppnå mer nøyaktige tall.

Merk: Vi vil bruke litt tid på å se på gruppen Innhold, men alle trinnene og metodene som er beskrevet, gjelder for alle primære dimensjoner i rapporten Sider og skjermbilder og rapportene Landingssider. De gjelder også for Explorations.

GA4 Trinn for innholdsanalyse

Her er en oversikt over trinnene i innholdsanalysen i GA4:

1. Datoperiode
2. Oversikt over innholdsanalyse (ABC-modellen)
3. Segmentering
   1. Konverteringer
   2. Sekundære dimensjoner

Disse trinnene gjelder hovedsakelig for disse tre rapportene:

• Sider og skjermbilder
  1. Innholdsgruppe
  2. Tittel på siden
• Landingsside
• Undersøkelser

La oss se nærmere på trinnene i innholdsanalysen gjennom et eksempel fra den virkelige verden.

1. Datoperiode

Før du starter analysen, er det viktig å vite hvilket datointervall du skal velge. Datointervallet kan være basert på den gjennomsnittlige tiden det tar for en bruker å konvertere eller varigheten av markedsføringskampanjene dine. Dette kan også være forretningssyklusen din.

For innholdsanalysen ser vi imidlertid på to typer datointervaller som produserer to typer periodiske data:

1. Trendende data
2. Historiske data

For trenddata er 3 måneder en vanlig praksis for å identifisere trender som går opp, ned eller er flate.

Tre måneder med data er også det ideelle tidspunktet hvis du begynner å samle inn data. Dette skyldes at den første og andre måneden generelt sett er rettet mot planlegging og sporing av implementeringer, og den tredje måneden er derfor resultatet av den tidligere innsatsen. I den raske internettverdenen spiller trendanalyse en avgjørende rolle for å tilpasse seg de siste endringene.

Når det gjelder historiske data, er ett år nok til å identifisere sesongvariasjoner og de mest populære sidene på lang sikt. I andre tilfeller kan du bruke 6 måneder og mer enn ett år.

Et viktig poeng for både analyse av trender og historiske data er å bruke sammenligninger av datointervaller.

Du kan velge datoer i alle standard GA4-rapporter. Gå til venstre navigasjon og velg Rapporter. Klikk deretter på datointervallet.

Finne GA4-datoområdevelgeren

Velg datointervall og klikk på Bruk. Vi valgte de siste 90 dagene.

Velge et datointervall

2. Oversikt over innholdsanalyse

Analyser alt innhold for å få en rask og generell forståelse av hvor godt innholdet ditt er til å generere trafikk, engasjement og konverteringer.

Tanken (lånt fra GA3) er å dele beregningene i tabellen din inn i tre deler:** Anskaffelse**, **atferd **og konverteringer. Dette fungerer også som et visuelt hjelpemiddel når du gjennomfører analysen. Følgende bilde viser hvor disse skillene er:

Inndeling av rapporter i ABC

Anskaffelse: Finn ut hvordan innholdet ditt presterer når det gjelder bevissthet med antall visninger og antall brukere. For landingssiderapporten i GA4 har du i stedet - økter, **brukere **og nye brukere.

Atferd: Bestem hvordan brukerne samhandler eller engasjerer seg med innholdet ditt. Definisjonen av engasjement kan variere avhengig av dine preferanser. For en rask analyse kan du analysere beregningene Gjennomsnittlig interaksjonstid og Antall hendelser. Jeg inkluderte antall hendelser her, siden disse interaksjonene ikke alltid fører til konverteringer, men likevel er viktige indikatorer på brukernes interesse.

Konverteringer: Bestem hvilke sider som bidrar til det som betyr mest for virksomheten din (f.eks. kjøp, påmeldinger, din egen måte å måle bevissthet og engasjement på osv.)

Tanken med ABC-modellen er å se etter trender og mønstre.

Uansett hvilken kolonne du ser på, prøv å se tallene som skiller seg ut i forhold til de som ikke gjør det. Se etter sider med lignende tall for å få en idé om gjennomsnittene dine, og legg merke til de som ligger enten over eller under dem, fordi hver av dem kan være en konverteringsmulighet.

For eksempel kan sider med et høyt antall visninger, men få konverteringer, tyde på at brukernes forventninger ikke ble innfridd. Disse sidene må undersøkes og optimaliseres for konverteringer (A/B-testing kan brukes her). I forbindelse med GA4s ABC. Sørg alltid for å stille disse to spørsmålene:

1. Gir det mening?
2. Og hva så?

Merk: Spørsmålet "gir det mening" har ikke bare negative konnotasjoner. Noen få innlegg som rangeres høyere enn forventet, kan indikere nye innholdsmuligheter som interesserer publikum.

Du kan begynne å bruke ABC-modellen på innholdsgrupper i de første stadiene av innholdsanalysen i sidene og skjermrapportene.

Segmentering

Selv om det er nyttig å ha en generell forståelse av resultatene våre, er det viktig å merke seg at det aggregeringsnivået vi for øyeblikket befinner oss på, kanskje ikke gir de spesifikke detaljene som kan utgjøre en betydelig forskjell.

Problemet med større aggregeringer er at resultater (både positive og negative) ofte tilskrives gruppen som helhet i stedet for individuelle bidragsytere.

Du kan for eksempel anta at Canada er ditt mest lønnsomme marked. Men i virkeligheten er det en spesifikk by som Mississauga, der hovedtyngden av kundene dine bor. Som et resultat kan det hende at forsøk på å optimalisere for hele Canada ikke gir de ønskede resultatene.

For å få en klarere forståelse av rapportene dine, er det noen typiske segmenter du bør vurdere:

Konverteringer

Sekundære dimensjoner

Noen nyttige sekundære dimensjoner:

Demografi (alder og kjønn)

**Geografi **(By/sted, land, region)

Plattform / enhet (enhetskategori, nettleser, operativsystem osv.)

**Trafikkilde **(Sesjonskilde/medium)

La oss se hvordan alt dette fungerer ved å begynne med innholdsgrupper.

Praktiske eksempler på innholdsanalyse

Merk: Vi starter med innholdsgruppen, men den samme prosessen gjelder for alle primære dimensjoner i rapporten Sider og skjermbilder og rapportene for landingssider.

Innholdsgruppe

Ved å organisere innholdet ditt i ulike grupper først, kan du få en global oversikt og raskt identifisere hvilke områder som krever mer detaljert analyse. Denne prosessen gjøres enklere gjennom gruppering av innhold, i motsetning til å analysere hver enkelt side manuelt.

La oss ta en digital markedsføringsblogg som dekker emner som sosiale medier, annonser og SEO. Ved å organisere disse temaene i grupper i Google Analytics 4 (GA4), kan du enkelt analysere resultatene for hver gruppe.

Du må imidlertid konfigurere dette. En måte er å bruke Google Tag Manager.

Her er et raskt eksempel på hvordan du kan gjøre dette med Regex.

Ved å bruke Regex, når et ord i inngangsmønstrene finner et treff i sidebanen, vil det returnere en av utgangene.

Så hvis en bruker går til _wwww.example.com/how-to-do-seo/, _så vil utdataene være SEO, som vil være vår SEO-innholdsgruppering.

I GTM opprettet vi en Regex Table-variabel ved hjelp av følgende konfigurasjon:

Konfigurasjon av innholdsgruppering som Regex-variabel i GTM

Bruk deretter denne variabelen i taggkonfigurasjonen:

Innholdsgruppering i GA4-taggkonfigurasjonen

I Feltnavn skrev vi inn content_group (dette kan være hva du vil).

I Verdi velger du Regex-tabellvariabelen som vi opprettet tidligere.

Når du har lagret alt, sender du data til GA4. Dataene er umiddelbart tilgjengelige i **DebugView **men ikke i standardrapportene dine. Du må vente en dag før de kommer til standardrapportene dine.

Det er to steder der du kan se og analysere innholdsgrupperingsdataene dine:

1. Sider og skjermbilder
2. Undersøkelser

I Rapporter går du til Engasjement, og** deretter Sider og skjermbilder**.

Sider og skjermbilder rapport

Klikk på rullegardinpilen for den primære dimensjonen og velg Innholdsgruppe.

Klikk på rullegardinpilen på sider og skjermbilder.

Velg Innholdsgruppe fra rullegardinlisten.

Velge innholdsgruppe som dimensjon

Nå kan du analysere dataene dine ved hjelp av tabellens beregninger.

Innholdsgrupperapport i GA4

Hva kan vi lære av innholdsgruppene våre?

Merk: Disse dataene er kun for demonstrasjonsformål, for å gjøre deg kjent med tankeprosessen under innholdsanalyse.

Ved hjelp av vår ABC ser vi at SEO-innholdsgruppen er den mest populære når det gjelder visninger (96001 visninger). Det er også det mest engasjerende innholdet, siden brukerne i gjennomsnitt bruker 1 minutt og 14 sekunder på SEO-sidene våre (de fleste er rundt 20 til 30 sekunder).

Når det er sagt, skulle man tro at en innholdsgruppe som er så vellykket i å fange brukerne, ville føre til mange konverteringer, men det er ikke tilfelle (bare 62 konverteringer i vårt eksempel).

SEO-innholdet genererte bare 62 konverteringer, noe som er mye lavere enn sosiale medier, som har nesten 10 ganger færre visninger (10 438) og 5 ganger mindre engasjement (brukerne bruker i gjennomsnitt bare 26 sekunder).

Til tross for at brukerne i gjennomsnitt bare bruker 26 sekunder på sidene våre i sosiale medier, er konverteringsfrekvensen bemerkelsesverdig høy med 599 konverteringer. Hvordan kan det ha seg?

Til slutt har annonsene våre ganske få visninger. Brukerne er mer engasjert i dette innholdet enn i sosiale medier, men annonseinnholdet konverterer ikke i det hele tatt.

Hvordan kan vi tolke disse resultatene?

La oss bruke spørsmålene nevnt tidligere og anvende dem i dette scenariet:

1. Gir det mening?

La oss ta det rare tilfellet med sosiale medier der brukerne konverterer mest, men har lave sidevisninger og det laveste engasjementet.

Da vi undersøkte saken, oppdaget vi at publikum på sosiale medier allerede var kjent med nettstedets produkter og tjenester gjennom eksponering på plattformer som Facebook.

Resultatet var at når de kom til nettstedet, var de først og fremst opptatt av å registrere seg snarere enn å engasjere seg i innholdet.

2. Og hva så?

For innholdsgruppen Annonser kan vi øke innholdsproduksjonsvolumet. På den annen side kan det også være business as usual, og du kan la det være som det er.

Når det gjelder annonseinnholdet, kan nettstedet definitivt bruke mer av dette innholdet. Engasjementet ligger over de andre innholdsgruppene (i tillegg til SEO). I tillegg til å opprette flere innlegg på annonser, kan vi markedsføre disse sidene til målgrupper i sosiale medier, ettersom de har vist seg å være gode til å konvertere ...

Husk å bruke disse to spørsmålene ofte i analysene dine.

Vi kan fortsette utforskningen ved å analysere dataene ytterligere og prioritere de faktorene som har størst innvirkning på virksomheten din.

For dette vil vi se på konverteringer.

Konverteringer

For å oppnå lønnsomme resultater er det best å fokusere på konverteringer.

Konverteringer er alle handlingene du vil at brukerne dine skal utføre, og som er relatert til målene dine. Det gode med konverteringer er at du ikke trenger å operere i mørket og prøve å finne innsikt fra ingensteds.

Å starte med konverteringer betyr at du har en plan, og du kan se med en gang hvilket innhold (det være seg innholdsgrupper, sidetitler, destinasjonssider osv.) som genererer de resultatene du ønsker.

For å fortsette med eksemplet vårt, i stedet for å se på alle hendelser i konverteringer for innholdet vårt, kan vi begrense det til hendelsene som er viktige for virksomheten vår. Dette nettstedet har et betydelig antall abonnenter, og et konverteringsmål som ble satt opp, var derfor å spore påmeldinger.

Her erstattet vi Alle hendelser med konverteringshendelsen** sign_up**.

Endring av hendelser i konverteringer

Vi kan se at sosiale medier definitivt er den innholdsgruppen med flest konverteringer.

På dette punktet kan du legge til sekundære dimensjoner for å dykke enda dypere ned i rapporten.

I samme rapport klikker du på plusstegnet i nærheten av primærdimensjonen.

Legge til en sekundær dimensjon

Velg den sekundære dimensjonen av interesse.

Sider og skjermbilder sekundære dimensjoner

Gjenta prosessen for å analysere dataene for hver enkelt.

Sidetittel og skjermklasse

Dette er standarddimensjonen i rapporten Sider og skjermbilder.

Du kan gjerne endre det med Sidebane og skjermklasse, men sidetittelen fungerer fint for oss.

Med sidetittelen og skjermklassedimensjonen inkluderer rapporten nå alle sidene på nettstedet eller appen din.

Gjenta prosessen som er dekket med innholdsgruppen.

Husk:

• ABC-modellen
• Stiller de to spørsmålene: Er det meningen at dette skal skje, og hva så?

Vurder deretter følgende, som er spesifikke, for å undersøke sidetittel og skjermklasse og finne konverteringsmuligheter for innholdet ditt:

1. Se på sidene som har de høyeste konverteringene, sammenlign dem med de som ikke har det, og prøv å forstå hvorfor det er slik. Gjør mer av det som fungerer, og øk verdien av sidene med lav konvertering ved å etterligne funksjonene på sidene som er vellykkede.

Sider med høye konverteringer, men få visninger, bør markedsføres mer via ulike markedsføringskanaler. Disse sidene trenger større eksponering for å tiltrekke seg mer oppmerksomhet.

2. Hvis du legger merke til sider med mange visninger, men lave konverteringer, bør du vurdere å finne måter å øke konverteringene på disse sidene. Å legge til leadmagneter kan for eksempel øke konverteringene dine.

Men pass på at disse sidene med mye trafikk også har et rimelig engasjementsnivå. Rimelig defineres best ut fra hvordan ting fungerer for deg (du kan også bruke bransjestandarder). Hvis engasjementet er svært lavt, kan det bety at du klarte å fange brukernes oppmerksomhet, men ikke innfridde forventningene deres. Dette vil kreve ytterligere undersøkelser fra din side.

Husk alltid å spørre deg selv om sidene gjør den jobben de skal gjøre.

Landingsside

I motsetning til rapporten Sider og skjermbilder, som tar hensyn til alle sidene på nettstedet ditt, viser rapporten Landingssider de sidene som brukerne ser først når de besøker nettstedet ditt.

Hvis du for eksempel snublet over denne siden mens du søkte etter instruksjoner om hvordan du utfører innholdsanalyse i GA4, vil GA4 klassifisere denne siden som en destinasjonsside hvis det var ditt første besøk på nettstedet.

Siden landingssider er det første inntrykket brukerne får av nettstedet ditt, er de avgjørende å optimalisere. Brukerne har en tendens til å bedømme nettstedet ditt basert på deres erfaring med landingssiden.

Merk: Landing page-rapporten er kanskje ikke lett tilgjengelig i standard GA4-rapporten. Du kan inkludere den i standardrapporten med noen få klikk eller opprette den via Explorations, som tilbyr flere beregninger som innganger og utganger som ikke er tilgjengelige i standardrapporten. Vi vil bruke Explorations, siden det gir oss mulighet til å tilpasse rapporten ytterligere.

Vi oppretter en landingssiderapport ved hjelp av disse beregningene:

• Innganger: Antall ganger den første hendelsen i en økt inntraff på en side eller skjerm. De fleste ganger vil denne hendelsen være en page_view-hendelse. Innganger viser deg altså hvor mange ganger brukerne har kommet inn på nettstedet ditt via disse sidene.
• Engasjerte økter
• Engasjementsprosent: Prosentandelen av økter som var engasjerte. I GA4 er en engasjert økt en økt som varer lenger enn 10 sekunder, har en konverteringshendelse eller har minst 2 sidevisninger eller skjermvisninger. Disse viser at det skjedde noe på den siden, at brukeren foretok seg noe og ikke bare forlot siden når de kom dit. Det var altså en eller annen form for interesse.
• Gjennomsnittlig engasjementstid per økt
• Konverteringer
• Totale inntekter

Andre beregninger du bør bruke er:

Synspunkter

Sesjoner

Totalt antall brukere

Nye brukere

Tilbakevendende brukere

Gå til Rapporter og deretter Blank i navigasjonspanelet.

Starte en tom leting

La oss først legge til destinasjonssidedimensjonen.

Klikk på +-tegnet i dimensjonsvariablene.

Legge til en dimensjon i Explorations.

Skriv inn Landing page i søkefeltet. Velg beregningen og klikk på Importer.

Import av en dimensjon i utforskningen

Prosessen er den samme for å legge til beregninger. Legg til alle beregningene som er nevnt ovenfor.

Dobbeltklikk på Dimensjon og beregninger for å bygge opp tabellen i visualiseringen.

Bygging av landingssiderapporten i visualiseringsområdet

Du bør ende opp med følgende:

Landingssiderapport i Explorations

Effektivitetshacks

Sammenligninger

Sammenligninger gjør det mulig for deg å få rask innsikt ved å sammenligne undergrupper av dataene dine. Dette innebærer å sammenligne ulike segmenter for å identifisere de grunnleggende årsakene til problemer eller hva som gir de beste resultatene. Med GA4 kan du se på ulike dimensjoner side om side og foreta sammenligninger av "dette mot det".

La oss bruke vårt eksempel med det kanadiske publikummet med innbyggere fra Mississauga. Denne delmengden av dataene våre kan sammenlignes med alle brukerne våre for å gjøre en bestemmelse.

For å opprette en sammenligning går du til en av GA4-rapportene, klikker på blyantikonet Rediger sammenligninger og følger eksemplet i bildet nedenfor. Klikk deretter på Bruk.

Eksempel på sammenligninger i GA4

Sammenligningene blir værende mens du navigerer gjennom rapportene dine. Men når du lukker dem eller siden din, er det slutt. Du må gjenskape dem alle når du går tilbake til GA4. Dette er grunnen til at jeg ofte bruker Explorations hvis det er undergrupper som brukes ofte.

Undersøkelser

I motsetning til sammenligninger kan **Explorations ** lagres for fremtidig bruk. Vi har beskrevet hvordan du lager en i avsnittet Praktiske eksempler på innholdsanalyse i dette innlegget.

Automatiser med Looker Studio

Selv om hovedfokuset er innholdsanalyse i GA4, kan prosessen med å analysere innhold være krevende på grunn av de gjentatte trinnene som er involvert.

For å avhjelpe dette problemet kan du utvikle et dashbord som automatisk kan svare på de viktigste spørsmålene dine. La oss derfor nevne Looker Studio.

Videre vil jeg gjerne dele dette dashbordet for innholdsanalyse som inneholder nesten alle de viktigste elementene som kreves for å måle innholdets ytelse.

Til tross for ulike innholdsmål er dette dashbordet et forsøk på å samle dem i én enkelt plattform. I tillegg finnes det en veileder som hjelper deg med å forstå hvordan du bruker dashbordet, og som utvilsomt vil kaste lys over de mest presise metodene for å analysere innhold og finne innsikt.

Kan Google Analytics hjelpe med ideer til innhold

Som vi har vist innledningsvis, kan gruppering av innhold avsløre hva som gir gode resultater, og gi deg innsikt i hvilket innhold du bør lage mer av.

Hvis gruppen "Annet" utgjør en betydelig eller økende prosentandel av innholdet ditt, kan det være verdt å undersøke nærmere og identifisere mønstre i innholdet som brukerne engasjerer seg i eller konverterer fra, og deretter produsere mer av denne typen innhold.

Ved å analysere sidetittel og skjermklassedimensjon kan du oppdage sider som uventet tiltrekker seg mye oppmerksomhet, noe som kan inspirere til nye innholdsideer.

Det er også viktig å dekonstruere vellykkede artikler for å forstå hva som gjør dem engasjerende. Du kan begynne med å analysere overskriftene deres, som kan bruke en fengende tittel eller effektiv tekstformel som du kan bruke på fremtidige innlegg.

I tillegg kan det å undersøke artikler med engasjementstid over gjennomsnittet gi verdifull innsikt i strukturen deres. Du kan for eksempel oppdage at de mest engasjerende artiklene dine inneholder videoer, noe som tyder på at du kan øke brukerengasjementet ved å legge til videoinnhold i fremtidige artikler.

Til slutt kan du utnytte nettstedssøkefunksjonen i GA4 til å forstå brukernes intensjoner og generere nye innholdsideer basert på deres søk. Det er enkelt å sette opp nettstedssøk, og her kan du raskt lære hvordan du sporer nettstedssøk i GA4.

Sammendrag

Sammen har vi oppdaget at det er mulig å gjennomføre en systematisk innholdsanalyse ved hjelp av GA4, uavhengig av nettstedets spesifikke mål.

Vi så hvordan man kan få mest mulig ut av de ulike GA4-rapportene ved å følge en analyseprosess for effektivt å identifisere innhold med høy ytelse, avdekke konverteringsmuligheter og generere nye innholdsideer.