Uma das principais vantagens de analisar dados com o Adobe Analytics é ajudar a impulsionar suas estratégias de marketing e publicidade. Depois de mergulhar no Adobe Analytics, você verá como a plataforma pode ser usada para vincular os dados dos mecanismos de pesquisa aos seus esforços de marketing.
Um canal de publicidade importante para todas as marcas ocorre em mecanismos de pesquisa como Google, Bing e Yahoo! As empresas aplicam dois tipos de táticas para aumentar a visibilidade de sua marca nos mecanismos de pesquisa : otimização do mecanismo de pesquisa (SEO) e marketing do mecanismo de pesquisa (SEM ou pesquisa paga).
Os analistas precisam analisar o comportamento proveniente dos mecanismos de pesquisa como um canal, bem como distinguir entre pago e natural. Os dados os ajudam a determinar como o canal afeta o comportamento e a taxa de conversão.
O Adobe Analytics coleta dados em várias dimensões focadas em pesquisa, mas, infelizmente, são menos confiáveis do que o canal de marketing e as dimensões do referenciador. Nossa recomendação é seguir a prática recomendada da Adobe ignorando os dados nessas dimensões e, em vez disso, usando o canal de marketing, referenciador, domínio de referência e as dimensões associadas ao Ad Analytics para pesquisa paga.
Para ser completo, e como sua instalação do Adobe Analytics pode ser configurada dessa forma (pode não ser possível ou prudente tentar mudar isso, pelo menos não rapidamente), é útil fornecer detalhes sobre os objetivos originais dessas dimensões do Adobe . Dito isso, considere a prática recomendada se você estiver em uma posição para fazê-lo.
Detecção de visitas de pesquisa paga com Adobe Analytics
O Adobe Analytics fornece aos administradores a capacidade de definir regras para ajudar a diferenciar a pesquisa paga da pesquisa natural. As regras são definidas no Admin Console de um conjunto de relatórios, listado em Conjuntos de relatórios → Editar configurações → Geral → Detecção de pesquisa paga. Uma regra automática fornecida pela Adobe é que uma visita deve ter um referenciador que seja um mecanismo de pesquisa conhecido.
Felizmente, a Adobe mantém esta lista atualizada para que os administradores não tenham que se preocupar com ela. As definições de regra de detecção de pesquisa paga restantes são baseadas em um parâmetro de string de consulta, por exemplo: cid = PS . As empresas podem configurar diferentes parâmetros de string de consulta com base no mecanismo de pesquisa, mas achamos preferível usar uma única variável em todos os mecanismos para manter os dados limpos de forma mais simples.
A imagem abaixo mostra como configurar a detecção de pesquisa paga, que reflete os padrões do Google Analytics .
A detecção de pesquisa paga de um conjunto de relatórios espelha os padrões do Google Analytics.
Se você está familiarizado com o Google Analytics, provavelmente está acostumado com o conceito de parâmetros de consulta utm para definir canais de marketing, como pesquisa paga. O Google Analytics requer que você use utm_medium = cpc como o parâmetro de consulta para armazenar adequadamente as visitas de pesquisa paga. Como a Adobe pode definir a pesquisa paga com base em qualquer parâmetro de consulta, as marcas que fazem a transição do Google para o rastreamento da Adobe podem manter o mesmo parâmetro de consulta. A regra de detecção de pesquisa paga do report suite simplesmente precisa ser ensinada a procurar utm_medium = cpc.
Diferenciando a pesquisa paga no Adobe Analytics
A mais simples das dimensões com foco nos dados do mecanismo de pesquisa é a dimensão da pesquisa paga. A dimensão da pesquisa paga ajuda os analistas a dividir o comportamento do mecanismo de pesquisa como pago ou natural. Essa divisão de alto nível pode ser usada para diferenciar facilmente o comportamento em uma granularidade muito alta.
Uma tabela de formato livre mostra a simplicidade da dimensão da pesquisa paga.
Analisando mecanismos de pesquisa pagos e naturais no Adobe Analytics
Todos os dados comportamentais de todos os mecanismos de pesquisa, independentemente da detecção da pesquisa paga, estão vinculados à dimensão do mecanismo de pesquisa. Os valores dimensionais são felizmente mais amigáveis do que apenas domínios. A Adobe retorna os dados como texto, como Yahoo! ou Google - Dinamarca.
O mecanismo de pesquisa é mostrado com um segmento de pesquisa paga aplicado.
A visualização mais amigável dos dados do seu mecanismo de pesquisa pode ser útil ao filtrar ou segmentar dados para encontrar exatamente os mecanismos que você está tentando analisar. A imagem acima mostra a dimensão do mecanismo de pesquisa com um segmento de pesquisa paga.
Você vê algo estranho na imagem acima? Como os dados são classificados por visitas, que não têm um segmento aplicado a eles, o primeiro item de linha é listado como Não especificado .
Não especificado é listado no topo porque é o resultado de todas as visitas que não vieram de um mecanismo de pesquisa. Se um analista somasse todas as visitas a cada um dos mecanismos de busca individuais, haveria uma diferença significativa entre essa soma e a contagem total de visitas ao site; Não especificado atua como o restante. A Adobe adiciona uma linha não especificada por padrão para quase todas as dimensões para facilitar o foco no comportamento em que a dimensão não foi definida (ou não especificada) quando a métrica foi capturada.
A Adobe torna mais fácil para os analistas removerem esse item dimensional da visualização por meio do recurso de filtro de tabela. A imagem abaixo ilustra os detalhes para remover o Não especificado agora.
Um filtro avançado é aplicado para excluir o Não especificado.
As regras de detecção de pesquisa paga ajudam os analistas, criando duas dimensões na granularidade do mecanismo de pesquisa : mecanismo de pesquisa - natural e mecanismo de pesquisa - pago . A única diferença entre eles está diretamente relacionada ao fato de as visitas atenderem às regras de detecção.
Os analistas podem usar os dados do mecanismo de pesquisa para ajudar os profissionais de marketing a atribuir melhor seus dólares de marketing. Se um mecanismo de pesquisa pago está gerando uma quantidade significativamente maior de tráfego, mas uma taxa de conversão mais baixa, pode fazer sentido ajustar o orçamento para esse mecanismo de pesquisa. O mecanismo de pesquisa sozinho geralmente não é suficiente para fazer essa recomendação. Como seria de se esperar, a Adobe também fornece dimensões semelhantes com foco na palavra-chave de pesquisa, e não no mecanismo.
Iniciando a análise de palavras-chave de pesquisa no Adobe Analytics
A palavra-chave de pesquisa permite que os analistas se aprofundem em seus dados de publicidade de pesquisa para identificar quais palavras-chave estão levando clientes em potencial e consumidores a visitar seu site. Muitas vezes, essas palavras-chave podem se tornar alguns dos valores dimensionais mais úteis para um analista; Quando mais os consumidores dizem exatamente o que procuram?
Infelizmente, há um problema. Anos atrás, em nome da privacidade, o Google bloqueou a visualização de palavras-chave naturais em todas as plataformas de análise. Outros mecanismos de busca logo seguiram o exemplo, e agora nossas amadas palavras-chave de busca natural foram removidas do Adobe Analytics (e do Google Analytics, Webtrends, Coremetrics e assim por diante).
Os motores de busca, no entanto, continuaram a fornecer aos anunciantes acesso para capturar a palavra-chave de busca se um usuário clicasse em um anúncio de busca paga, mas apenas se essa palavra-chave fosse enviada por meio do parâmetro de consulta na página de destino.
Então, o que tudo isso significa? Todas as três dimensões são praticamente inúteis porque geralmente listam apenas palavras-chave indisponíveis. Você pode ver neles alguns dados mínimos de mecanismos de pesquisa que ainda não bloquearam a pesquisa paga, mas, em vez disso, você deve colaborar com a equipe de administração da Adobe e a equipe de publicidade para garantir que as palavras-chave da pesquisa paga sejam capturadas em uma dimensão personalizada da Adobe .