Пользовательская переменная в Google Analytics

Google Analytics

ArchRevue представляет собой социальную сеть архитекторов и заказчиков.

А поэтому профильные фирмы желают размещать о себе информацию: отражать свою сферу деятельности, демонстрировать выполненные работы, отзывы, новости, интервью и прочую информацию по теме. Проще говоря - персональный профиль на тематическом ресурсе.

Предпосылкой внедрения пользовательской переменной явилась потребность в сборе посещаемости по каждому персональному профилю, учитывая все необходимые страницы, с периодичностью в месяц, квартал, год.

Подобное, как уже отмечалось в анонсе записи, позволяет смоделировать как Google Analytics.

Использование пользовательской переменной Google Analyticsinfo-icon на примере

Имеем страницу archrevue.ru/profileprovider/{ID}.html - профиль отдельно взятой компании, где {ID} - уникальный идентификатор.

Посетитель может перейти на смежные страницы:

  1. archrevue.ru/profileproviderarchitects/{ID}.html
    •  страница определяет перечень архитекторов отдельно взятой профильной компании;
  2. archrevue.ru/newsesprovider/{ID}.html
    • страница определяет новости отдельно взятой профильной компании;
  3. archrevue.ru/profileproviderblog/{ID}.html
    • записи в блоге отдельно взятой профильной компании;
  4. archrevue.ru/profileprovideractivitys/{ID}.html
    • выполненные работы отдельно взятой профильной компании;
  5. archrevue.ru/profileproviderinterviews/{ID}.html
    • интервью с представителями отдельно взятой профильной компании.

... и так далее по логической цепочке аналогий.

Таким образом, определив актуальные разделы сайта (читать как 'куда может перейти пользователь'), осталось создать и разместить саму переменную.

Размещается она в коде GA: либо дописывается вручную, либо через соответствующий модуль для Drupalinfo-icon'а - drupal.org/project/google_analytics

Ещё раз: код указывается на тех страницах\разделах, которые нужно анализировать. В нашем случае - это выборка разделов из примера выше.

Пользовательская переменная Google Analytics в действии

Это пример кода для старой версии GA:

_gaq.push(['_setCustomVar', 1, 'SOME_DIMENSION_VALUE', 3]);

Это пример кода для новой версии GA - Universal Analytics:

var dimensionValue = 'SOME_DIMENSION_VALUE'; ga('set', 'dimension1', dimensionValue);

На archrevue.ru используется первый вариант, поэтому акцент в заметке сводится к повествованию как это было сделано на проекте.

Подробнее про пользовательскую переменную

Имеем пример страницы: archrevue.ru/profileprovider/20313.html, а обратив внимание на исходный код страницы, - увидим следующее:

_gaq.push(['_setCustomVar', 1, 'ProfileProvider', "20313", 3]);
_gaq.push(['_setCustomVar', 2, 'ProfileProviderName', "Charles.Cameron ", 3]);

Где №1 и №2 - это порядковые номера переменных; ProfileProvider и ProfileProviderName - уникальные и удобочитаемые названия переменных; 20313 и Charles.Cameron - уникальный ID и наименование страницы конкретного профиля; 3 - необязательный параметр, но отвечает за уровень\глубину страницы вовлеченности пользователя. Вот и вся ерунда.

Разумеется, в интерфейсе GA следует после всех манипуляций составить отчёт по изъятию данных из созданных переменных. В нашем случае использовались две переменные для удобства и наглядности: выборка по названиям страниц, выборка по ID.

Создание отчёта в Google Analytics

Создаётся отчёт во вкладке "Настройка" интерфейса Google Analytics, выбирается переменная(-ые) и показатели (уникальные пользователи, просмотры, время и что там потребуется).

Создание отчёта в Google Analytics

Пример того, как это выглядит в нашей выборке:

Создание отчёта в Google Analytics

Более развёрнутую информацию по теме переменных возможно найти в соответствующем мануале:

Комментарии к записи

Пользоваться не возможно результатом, показывает абсолютно бредовые цифры, Типа 500 тыс. пользователей просмотрело 36 000 страниц, и чем больше берешь выборку по времени, тем меньше цифры. В общем пустое это, так вручную и продолжаем смотреть по каждой странице.

Елена, а есть уверенность, что всё верно настроено? Так, полагаю, могли быть выбраны фильтры просмотра общие, т.е. неуникальные. Если сравнивать с piwik - отклонения по кол-ву уникальных пользователей за каждую дату совсем минимальные (в пределах 200 чел-ек). Оч. странно, что у вас всё иначе.

Я говорю о статистике сайта, которую вы привели как пример. В отдел маркетинга отдали результат видимо вашей работы. Он и дает очень странные цифры. Вопрос не в отклонении от других источников, в том что количество просмотров страниц ну никак не может быть на порядки меньше, чем посетителей.

Plain text

Target Image