Drugą prezentacją podczas tegorocznej konferencji SEO Poland w Krakowie przedstawił Michał Wacławski. Nosiła ona tytuł „W jaki sposób raportować SEO, żeby szef był zadowolony?”. Na slajdach znalazły się solidne podstawy teoretyczne, m.in. oparte o materiały edukacyjne autorstwa Maćka Lewińskiego.
Na początku została przedstawiona definicja, że raportowanie to proces organizowania danych w informacyjne raporty w celu podniesienia efektywności różnych obszarów biznesu. Co to oznacza w praktyce? W praktyce to znaczy mniej więcej tyle, że jeżeli dobrze zaraportujecie a nie macie wyniku to się wybronicie. Ale jeżeli macie świetne wyniki, ale beznadziejnie raportujecie, to możecie na tym bardzo dużo stracić.
Następnie przedstawił przykład komunikacji klienta z lokalną agencją SEO, zgodnie z którym agencja nie potrafiła wykazać słuszności wydanego budżetu na pozyskane linki zasłaniając się holistycznym procesem SEO.
W momencie, kiedy nie jesteśmy w stanie obliczyć takiej wartości należy się posłużyć analizą danych. Analiza wg definicji to proces, podczas którego informacje zamieniają się z surowych danych w postać o wiedzy, na podstawie której firmy mogą podejmować decyzje.
Analiza składa się z 4 etapów:
- pozyskiwanie i gromadzenie danych,
- przygotowanie, czyli przetwarzanie tych danych,
- modelowanie danych,
- działanie, czyli podjęcie konkretnej decyzji biznesowych.
Jeżeli chodzi o pozyskiwanie i gromadzenie danych to jest to coś, co powinni robić wszyscy. Mianowicie wystarczy w przypadku celów marketingowych, że zainstaluje się chociażby Google Analytics. Jednak tu pojawia się ostrzeżenie, że pozyskiwanie i gromadzenie danych w 80%-90% przypadków jest zarówno początkiem jak i końcem życia danych.
Jeśli chodzi o przygotowanie danych, to powinniśmy zacząć od najprostszego sprawdzenia formatu danych (np. kropki na przecinki w Excelu). Ale też trzeba przygotować sobie wstępne pytania, na podstawie których można wstępnie analizować te dane.
W trzecim punkcie, modelowanie danych, dowiadujemy się, że to również składa się z czterech kroków, do których należą :
- analiza deskryptywna (opowiedz o najważniejszych rzeczach, które się wydarzyły)
- analiza diagnostyczna (opowiedz co sprawiło, że tak się stało)
- ręczna analiza predykcyjna (opowiedz, co się według Ciebie wydarzy, np. możliwe spadki ze względu na update algorytmu)
- analiza preskryptywna (daj konkretna rekomendację na podstawie wcześniejszych danych)
Zdaniem prowadzącego najlepszy do zaraportowania będzie MS Excel ze stała strukturą raportu i ograniczeniem tylko do odczytu. Następnie przedstawił charakterystykę popularnych wykresów, które można wykorzystać do raportowania.
Należy zauważyć, że przedstawione porównanie wykresów słupkowych, rozproszonych, liniowych, kołowych i histogramów pochodzi z materiałów edukacyjnych, których autorem jest Maciej Lewiński. W oryginale to zestawienie wygląda jak w poniższej tabeli.
| GA4 kiedy, jaki wykres? | Cel wykresu | Wykres słupkowy | Wykres rozproszony | Wykres liniowy | Wykres kołowy | Histogram |
|---|---|---|---|---|---|---|
 |  |  |  |  | ||
| Porównanie | Podstawowe porównywanie wartości dla elementów nieuporządkowanych | Tak | Tak | Nie | Tak | Nie |
| Wartości w czasie | Jak wartości zmieniały się w czasie (np. tygodniowo, miesięcznie itp.) | Tak | Tak | Tak | Nie | Tak |
| Związek | Określenie związku między wartościami (konwersje w ruchu mobile vs desktop) | Tak | Tak | Nie | Nie | Tak |
| Różnica | Rozróżnienie między dwoma zestawami danych (np. rozróżnienie między Nowymi a Powracającymi użytkownikami). | Tak | Tak | Tak | Nie | Tak |
| Części całości | Wartości, które stanowią część całości (np. Nowi, a Powracający Użytkownicy) | Tak | Nie | Nie | Tak | Nie |
| Uporządkowanie | Według wielkości (sesje malejąco lub rosnąco) | Tak | Tak | Nie | Nie | Nie |
| Geolokalizacja | Wartości oparte na lokalizacji wyświetlane na mapie | Nie | Tak | Tak | Nie | Nie |
| Nie bierz tych reguł za 100% pewnik. Reguły istnieją nie bez powodu – po to, aby było łatwiej. Ale w przeciwieństwie do dogmatów, reguły mogą być łamane i ulepszane (udoskalane). Przyjemności! | ||||||
Źródło tabeli: Maciej Lewiński, Google Docs
Framing
Następnie przedstawiony został pomysł na framing, czyli udoskonaloną komunikację raportowania, na przykładzie gry World of Warcraft. Chodziło o to, aby nie przedstawiać spadku jako zmęczenia, ale podnieść dwukrotnie wartości i przedstawić to jako odpoczynek.
Łańcuchy Markowa
Ostatni przedstawiony element to łańcuchy Markowa i krótka definicji tych łańcuchów z Wikipedii. Zasadniczo chodzi o to, aby przedstawić wydarzenia jako wynikające jedne z drugich, a nie będące niezależne od siebie. Jest to ważne ponieważ model atrybucji data-driven w Google Analytics opiera się łańcuchy Markowa, jednak nie wiadomo w jakim stopniu.
Zapisz się do newslettera wypełniając pola poniżej. Będziesz na bieżąco ze wszystkimi wydarzeniami związanymi z Silesia SEM i informacjami o marketingu internetowym w sieci. Nie spamujemy.
Zostanie wysłany do Ciebie e-mail potwierdzający: przeczytaj zawarte w nim instrukcje, aby potwierdzić subskrypcję.
Artur Strzelecki