A pensarci bene, non è che Google Analytics sia poi così semplice da avvicinare.
Per chi sta imparando, la piattaforma si presenta come un dedalo di report, grafici e tabelle che spesso, anziché offrire chiarezza, sembrano aumentare la confusione.
L’enorme quantità di dati disponibili non è il problema, lo è la difficoltà di trasformarli in insight utili. Ci si ritrova a navigare tra sezioni come “Acquisizione”, “Coinvolgimento” e “Monetizzazione” scegliendo magari un report che ci sembra interessante, ma non è raro sentirsi smarriti, quasi si stesse cercando di decifrare una mappa senza la chiave di lettura.
Così, per superare questa sensazione, oggi ti propongo un approccio in tre punti che funge, diciamo, da bussola e che da sempre funziona quando mi trovo a formare un team.
Si tratta di partire dalle basi, evitando di gettarsi in funzionalità avanzate prima di aver padroneggiato l’essenziale. Ecco da dove partire.
1) Comprendi le dimensioni e le metriche di base
Questo è il fondamento su cui si costruisce ogni analisi. Le dimensioni sono gli attributi dei dati (ad esempio, la città o il dispositivo), mentre le metriche sono le misurazioni quantitative (come il numero di utenti, le pagine viste, o il tempo di coinvolgimento). Capire questa distinzione è il primo passo per dare un senso a qualsiasi dato tu stia osservando.
Ogni report in Google Analytics possiede una dimensione principale, che spesso coincide con il nome del report stesso. Per esempio, le dimensioni disponibili per il report “Pagine e schermate” sono “Titolo pagina”, “Percorso pagina” e un paio di altre. Prendere dimestichezza con una manciata di dimensioni e metriche di base, presenti nei report più comuni è il primo passo.
2) Aggiungi una dimensione secondaria a un report predefinito
Prendiamo proprio il report “Pagine e schermate”. Ora che sappiamo che una delle dimensioni di questo report mostra il “Percorso pagina”, aggiungendo una dimensione secondaria, come “Città” o “Dispositivo”, trasformerai una semplice lista di pagine in una visione segmentata e più profonda.
Questo piccolo gesto ti permette di arricchire istantaneamente il tuo quadro, evidenziando, per esempio, non solo le pagine più viste, ma da quale dispositivo provengono le visualizzazioni.
3) Cerca in una tabella, applicando filtri o confronti
Ora, con la barra di ricerca, nascosta in bella vista in alto in ogni tabella, puoi isolare rapidamente singole occorrenze presenti nella dimensione principale o secondaria. È uno strumento basilare e senza troppi fronzoli, ma che funziona.
I filtri ti permettono invece di definire condizioni più complesse, sempre agendo sulle dimensioni principali o secondarie del report. È un po’ come applicare una dimensione secondaria, senza occupare la colonna a loro destinata. In questo caso sia la tabella che il grafico del report in cui ti trovi vengono filtrati (appunto) sui parametri che hai scelto.
I confronti sono il modo più rapido per affiancare segmenti di traffico diversi, come il traffico organico rispetto a quello a pagamento, e notare subito le differenze nella stessa tabella e nel grafico (dove saranno mostrati con due colori distinti). Puoi avere fino a quattro confronti attivi sullo stesso report, che rimangono visibili anche spostandosi in piattaforma.
Una quarta considerazione, spesso sottovalutata, è la possibilità di modellare la piattaforma sulle proprie necessità.
La configurazione di base è solo un punto di partenza. In Google Analytics puoi rimuovere dal menù i report che non ti servono, creando così un ambiente di lavoro più pulito.
Allo stesso modo, puoi creare gruppi personalizzati di report, raccogliendo in una sorta di cartella quelli che usi più spesso. Questo passaggio è tanto importante quanto sottovalutato: modella la piattaforma su di te, non il contrario.
Padroneggiare queste abilità permette di affrontare la metà delle domande più comuni che sorgono quotidianamente intorno a un progetto. Gran parte di una prima fase di analisi si basa proprio sulla capacità di navigare tra i report predefiniti, aggiungere su questi dimensioni secondarie, poi filtri o confronti.
Solo una volta che tutto questo ci è familiare, allora sì diventa importante fare il passo successivo e guardare con appetito alla sezione Esplora. Ma di questo, parliamo un’altra volta.
La vera competenza in GA4 non si misura dalla complessità degli strumenti che sai usare, ma dalla semplicità e dall’efficacia con cui estrai risposte dai dati a tua disposizione.