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Comment utiliser google analytics : 5 études de cas réelles pour devenir meilleur

Google Analytics est un extraordinaire outil d’analyse du trafic web et de loin le plus utilisé de tous. Aussi puissant soit-il, Google Analytics ne suffit pas pour vous éclairer dans toutes les situations. Il existe des centaines de blogues qui vous diront comment utiliser Google Analytics, mais le présent article va plus loin : nous vous offrons 5 cas réels de clients pour lesquels nous avons repoussé les limites de Google Analytics pour comprendre ce qui se passait vraiment avec leur site web.

 

Cas #1: Analyser la performance d’une refonte de site web

Voici une capture d’écran montrant les résultats d’une refonte de site web que nous avons faite pour un client. En regardant la courbe ci-dessous, diriez-vous que la refonte a offert de bons résultats ou pas?

drop-in-traffic

En regardant ce graphique, la plupart des clients seraient sans doute très inquiets. Honnêtement, nous l’étions aussi au premier coup d’oeil! Nous avons donc décidé de pousser l’analyse un peu plus loin afin de trouver une explication à ces résultats.

La première chose à faire était donc de comparer la performance des jours qui ont suivi la refonte du site avec ceux qui l’ont précédée:

drop-compared

45%: c’est la baisse de trafic globalement enregistrée pour le site. Il va sans dire que c’est beaucoup! Mais comme il s’agit de données agrégées pour toutes les sources de trafic, il fallait décomposer ces données afin de mieux comprendre ce qui se passait. Voici donc les nouveaux chiffres obtenus séparément pour chaque source de trafic :

drop-compared

Comme vous pouvez le voir, la plupart des baisses enregistrées ne correspondent qu’à quelques points de pourcentage (ce qui est tout à fait normal lorsqu’une refonte de site web a lieu, surtout en ce qui concerne le trafic organique). Toutefois, on observe (en rouge) que le trafic provenant des médias sociaux, lui, a connu une baisse vertigineuse!

Lorsque nous avons fait cette constatation, notre premier réflexe a été de demander à notre client s’il avait changé quoi que ce soit en lien avec son utilisation des médias sociaux. Le client nous a répondu qu’une grosse campagne de publicité sur les réseaux sociaux avait pris fin quelques semaines auparavant!

Conclusion : la baisse générale que nous avions observée dans le trafic n’était pas due à la refonte du site web! De là toute l’importance de pousser l’analyse des données plus loin et de les remettre en contexte!

 

Cas #2: Analyser le taux de conversion lorsqu’aucun objectif n’a été défini

Il arrive souvent que nous sommes amenés à travailler avec des sites web pour lesquels il n’existe aucun suivi des objectifs dans Google Analytics. Pareille situation rend très difficile la tâche de comparer les performances passées et actuelles d’un site web revampé.

Parfois, il est néanmoins possible d’avoir une bonne idée des performances de l’ancien site en recherchant des pages de remerciement issues de cet ancien site.

Imaginez que l’objectif principal d’un client est de générer des contacts commerciaux (leads) en utilisant un formulaire électronique. Si le formulaire mène à une page de remerciement plutôt qu’à un simple message de remerciement Ajax, alors vous avez ce qu’il vous faut pour analyser les performances passées du site web.

Pour ce faire, il suffit de trouver la page de remerciement en regardant dans le rapport All Pages de la section Behaviour de Google Analytics. Dans le filtre, il vous suffit de spécifier des variations telles que «merci», «confirmé» ou «complété», par exemple, et vous pourrez alors sans doute repérer une page de remerciement qui vous permettra de calculer le taux de conversion de l’ancien site.

Voici l’exemple du site web d’un de nos clients pour lequel nous avons trouvé l’ancienne page de remerciement. Cela nous a permis de comparer les performances de son ancien site avec celles du nouveau site, comme vous pouvez le constater dans la capture d’écran suivante :

drop-compared

Avec ces données tirées de l’ancien site, tout ce qu’il nous restait à faire était de prendre le nombre total de vues sur la page de remerciement et le diviser par le nombre total de visites sur le site. La période examinée avait généré 43 834 visites et 2 482 vues sur la page de remerciement, donc nous avons effectué le calcul suivant : (2 482 / 43 834) = 5,66% de taux de conversion.

La nouvelle version du site web, pour sa part, avait 1 730 conversions et 29 487 visites, donc (1 730 / 29 487) = 5,87% de taux de conversion. Voilà donc comment vous pouvez comparer les performances d’un site web avant et après sa refonte si aucun suivi des objectifs n’avait été mis en place dans Google Analytics.

 

Cas #3: Trouver pourquoi un nouveau site web génère moins de trafic organique que l’ancien

Il arrive souvent qu’une agence lance un nouveau site web pour s’apercevoir, quelques semaines plus tard, que le niveau de trafic organique a diminué de façon importante.

Ce phénomène peut avoir plusieurs causes (le nouveau site a moins de contenu que l’ancien ou une balise NoIndex est toujours associée à une page en ligne, par exemple), mais même lorsque l’agence a fait usage des meilleures pratiques de SEO, le trafic organique peut enregistrer une baisse significative, ce qui est évidemment frustrant.

Devant pareil casse-tête, nous vous proposons une façon efficace d’analyser les pages du nouveau site. Cela vous permettra d’identifier quelles pages sont problématiques et donc potentiellement d’identifier la source du problème.

Repérez les pages sur lesquelles il y a le moins de trafic

À l’heure actuelle, nous travaillons sur le SEO d’un site web dont le propriétaire a lancé une nouvelle version il y a quelques mois. Voici une capture d’écran qui recense le trafic organique avant et après la refonte :

drop-compared

On y voit que le trafic est somme toute assez stable. Or, comme nous avons travaillé fort pour optimiser le site, que nous y avons ajouté beaucoup de contenu et que nous avons mis en place une campagne de tissage de liens (link-building), le trafic aurait dû augmenter et non demeurer stable!

Nous avons donc cherché à comprendre ce qui se passait. Le meilleur moyen d’analyser le trafic organique est de regarder le rapport des pages de destination dans Google Analytics.

Redesign2

Pour ce faire, dans Google Analytics, appuyez sur «Channel» dans le menu de gauche, cliquez sur «Organic search», puis sélectionnez «Landing Page» comme dimension principale du rapport.

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Par défaut, les données vous seront présentées comme dans la capture d’écran ci-dessus. Cette façon de présenter les choses n’est toutefois pas idéale puisqu’elle ne vous montre que les pages triées en fonction du plus grand nombre de visites reçues au cours de la période actuelle.

Ce que nous voulons voir apparaître, ce sont plutôt les pages qui généraient beaucoup de trafic organique sous l’ancien site et qui n’en génèrent plus beaucoup avec la nouvelle version.
Pour ce faire, vous devez modifier le «Sort Type» pour qu’il soit réglé à «Absolute change», puis ensuite appuyer sur «Sessions» afin de trier les résultats en fonction du plus grand écart de visites pour la période temporelle qui vous intéresse :

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Désormais, vous savez quelles pages avaient beaucoup de trafic sous l’ancien site alors que ce n’est plus le cas maintenant.

Avec ce client, nous avons donc pu déceler que toutes les pages rédigées en anglais possédaient une balise rel=”canonical” qui pointait vers une page précise, ce qui excluait toutes ces pages de l’index de Google. Cette balise a été retirée et depuis, le trafic organique a recommencé à croître.

 

Cas #4: Les entonnoirs de conversion multisupports

Nous aidons actuellement un client du secteur du commerce électronique avec le SEO et Google AdWords. Ce que le client désire obtenir, sans surprise, est un bon retour (ROI) sur ses investissements en marketing.

Pour savoir ce que ses campagnes génèrent dans AdWords, nous pourrions simplement observer le «CPC Channel» (AdWords) pour obtenir les chiffres concernant les revenus, comme dans la capture d’écran ci-dessous. On voit bien que la campagne AdWords a généré des ventes de 7 500$ (avec un investissement de 4 700$ dans AdWords).

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En soustrayant de ce chiffre la marge de profit de notre client, on s’aperçoit que celui-ci est à peine kif-kif. Le problème réside ici dans la façon que l’on a d’analyser ces données : en regardant les investissements en publicité uniquement sous cet angle, il est très rare que le ROI se révèle positif.

Pourquoi? Parce que les publicités sont généralement des moyens d’obtenir un premier clic, ce qui signifie que les clients potentiels vont atteindre votre site, mais vont souvent convertir leur visite plus tard et à partir d’une autre source de trafic.

Cela explique que nous préférions utiliser une façon de présenter les données qui s’appelle «Assisted Conversions» dans Google Analytics. Cette solution fonctionne très bien pour les boutiques en ligne, mais elle peut également être utilisée pour la génération de contacts commerciaux (leads).

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En regardant les données sous l’angle des «Assisted Conversions», vous obtenez un tout autre portrait. Vous pouvez voir que la campagne dans AdWords (Paid Search) a généré plus de 16 000$ de ventes et plus de 2000$ en ventes directes. Cela signifie que pour chacune de ces transactions, le consommateur a croisé une annonce AdWords quelque part sur le chemin de son achat.

Cette façon d’analyser les performances des campagnes AdWords est beaucoup plus représentative de la réalité, car les consommateurs achètent rarement du premier coup. Ils magasinent, font des comparaisons, essaient de trouver des promotions, etc.

N’empêche qu’AdWords est un excellent outil pour attirer des acheteurs potentiels vers votre site web. Analyser les ventes générées grâce à vos annonces AdWords de cette façon vous permet de mieux mesurer l’impact de votre publicité payée sur vos ventes en ligne.

 

Cas #5: Mesurer et démontrer l’impact de votre marketing de contenu

Supposons que vous aidez un client avec son marketing de contenu en publiant régulièrement des articles sur son blogue, par exemple. Après quelques mois de travail, le client veut forcément connaître l’impact de cette stratégie. Voici une façon rapide de le lui démontrer.

Il y a essentiellement deux façons de présenter ce type de données à nos clients : (1) le nombre de vues pour chaque article ou (2) le nombre de visiteurs qui ont atteint le site web du client grâce aux articles de blogue. Que vous utilisiez l’une ou l’autre de ces façons de procéder, l’approche est la même.

Analysez les vues pour chaque article

La première chose à faire dans Google Analytics est d’aller à Behaviour -> Site Content -> All Pages. Il vous faudra ensuite trouver un dénominateur commun dans les URL des pages que vous souhaitez analyser. Parfois, c’est aussi facile que le mot «blogue».

Dans l’exemple qui suit, cependant, les URL sont divisés par mois, c’est-à-dire que dans l’URL de chaque article se trouve un nombre qui correspond au mois de sa publication. Dans pareille situation, voici comment récupérer les données pour tous les articles de blogue dans Google Analytics:

Vous pouvez segmenter les données avec ce que nous appelons les «expressions rationnelles» en informatique. Pour le cas qui nous intéresse, nous allons utiliser le symbole de la barre verticale «|», qui signifie «OU». Notre séquence pour récupérer tous les articles ressemblait à «01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12», ce qui signifie «trouver tous les articles dont l’URL contient l’un de ces nombres».

Vous n’avez qu’à appuyer sur «Advanced» dans les filtres, puis sélectionner «Matching RegEx» et entrer le filtre «01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12» (ou tout autre filtre que vous choisirez selon ce qui fonctionne pour votre requête) :

Content-marketing1

Dans le cas qui nous intéresse, ce filtre nous a presque permis de repérer tous les articles voulus, mais il a malheureusement aussi capté d’anciennes pages qui n’avaient pas de rapport avec notre marketing de contenu. Nous nous sommes aperçu que leurs URL contenaient les mots «promotions» ou «evenements». Pour les exclure, nous avons donc créé un autre filtre – d’exclusion, celui-là – et avons trié les pages en utilisant ce filtre additionnel «promotions|evenements» comme suit :

Content-marketing2

Comme vous pouvez le voir dans la capture d’écran ci-dessus, nos efforts ont commencé à porter fruit : nous avons débuté notre recherche à environ 1700 vues mensuelles et, avec ce nouveau filtre, nous sommes à environ 4000.

 

Analysez combien de visiteurs organiques ont été attirés vers le site web grâce aux articles

Le marketing de contenu est surtout bon pour la longue traîne en référencement naturel (longtail SEO). Nous voulons donc être capables de prouver l’impact de ce type de marketing auprès de nos clients. Cela peut être fait rapidement en appuyant sur Channels -> Organic Search, puis en sélectionnant «Landing Pages» comme dimension principale, pour enfin appliquer les filtres discutés précédemment :

Content-marketing3

Les chiffres démontrent maintenant que nous attirons près de 2000 visiteurs organiques chaque mois grâce à notre marketing de contenu!

Nous espérons que vous avez apprécié ces trucs pour l’utilisation de Google Analytics. Si vous avez d’autres trucs en tête, n’hésitez pas à les partager avec nous dans vos commentaires!

Google Analytics est un extraordinaire outil d’analyse du trafic web et de loin le plus utilisé de tous. Aussi puissant soit-il, Google Analytics ne suffit pas pour vous éclairer dans toutes les situations. Il existe des centaines de blogues qui vous diront comment utiliser Google Analytics, mais le présent article va plus loin : nous vous offrons 5 cas réels de clients pour lesquels nous avons repoussé les limites de Google Analytics pour comprendre ce qui se passait vraiment avec leur site web.

 

Cas #1: Analyser la performance d’une refonte de site web

Voici une capture d’écran montrant les résultats d’une refonte de site web que nous avons faite pour un client. En regardant la courbe ci-dessous, diriez-vous que la refonte a offert de bons résultats ou pas?

drop-in-traffic

En regardant ce graphique, la plupart des clients seraient sans doute très inquiets. Honnêtement, nous l’étions aussi au premier coup d’oeil! Nous avons donc décidé de pousser l’analyse un peu plus loin afin de trouver une explication à ces résultats.

La première chose à faire était donc de comparer la performance des jours qui ont suivi la refonte du site avec ceux qui l’ont précédée:

drop-compared

45%: c’est la baisse de trafic globalement enregistrée pour le site. Il va sans dire que c’est beaucoup! Mais comme il s’agit de données agrégées pour toutes les sources de trafic, il fallait décomposer ces données afin de mieux comprendre ce qui se passait. Voici donc les nouveaux chiffres obtenus séparément pour chaque source de trafic :

drop-compared

Comme vous pouvez le voir, la plupart des baisses enregistrées ne correspondent qu’à quelques points de pourcentage (ce qui est tout à fait normal lorsqu’une refonte de site web a lieu, surtout en ce qui concerne le trafic organique). Toutefois, on observe (en rouge) que le trafic provenant des médias sociaux, lui, a connu une baisse vertigineuse!

Lorsque nous avons fait cette constatation, notre premier réflexe a été de demander à notre client s’il avait changé quoi que ce soit en lien avec son utilisation des médias sociaux. Le client nous a répondu qu’une grosse campagne de publicité sur les réseaux sociaux avait pris fin quelques semaines auparavant!

Conclusion : la baisse générale que nous avions observée dans le trafic n’était pas due à la refonte du site web! De là toute l’importance de pousser l’analyse des données plus loin et de les remettre en contexte!

 

Cas #2: Analyser le taux de conversion lorsqu’aucun objectif n’a été défini

Il arrive souvent que nous sommes amenés à travailler avec des sites web pour lesquels il n’existe aucun suivi des objectifs dans Google Analytics. Pareille situation rend très difficile la tâche de comparer les performances passées et actuelles d’un site web revampé.

Parfois, il est néanmoins possible d’avoir une bonne idée des performances de l’ancien site en recherchant des pages de remerciement issues de cet ancien site.

Imaginez que l’objectif principal d’un client est de générer des contacts commerciaux (leads) en utilisant un formulaire électronique. Si le formulaire mène à une page de remerciement plutôt qu’à un simple message de remerciement Ajax, alors vous avez ce qu’il vous faut pour analyser les performances passées du site web.

Pour ce faire, il suffit de trouver la page de remerciement en regardant dans le rapport All Pages de la section Behaviour de Google Analytics. Dans le filtre, il vous suffit de spécifier des variations telles que «merci», «confirmé» ou «complété», par exemple, et vous pourrez alors sans doute repérer une page de remerciement qui vous permettra de calculer le taux de conversion de l’ancien site.

Voici l’exemple du site web d’un de nos clients pour lequel nous avons trouvé l’ancienne page de remerciement. Cela nous a permis de comparer les performances de son ancien site avec celles du nouveau site, comme vous pouvez le constater dans la capture d’écran suivante :

drop-compared

Avec ces données tirées de l’ancien site, tout ce qu’il nous restait à faire était de prendre le nombre total de vues sur la page de remerciement et le diviser par le nombre total de visites sur le site. La période examinée avait généré 43 834 visites et 2 482 vues sur la page de remerciement, donc nous avons effectué le calcul suivant : (2 482 / 43 834) = 5,66% de taux de conversion.

La nouvelle version du site web, pour sa part, avait 1 730 conversions et 29 487 visites, donc (1 730 / 29 487) = 5,87% de taux de conversion. Voilà donc comment vous pouvez comparer les performances d’un site web avant et après sa refonte si aucun suivi des objectifs n’avait été mis en place dans Google Analytics.

 

Cas #3: Trouver pourquoi un nouveau site web génère moins de trafic organique que l’ancien

Il arrive souvent qu’une agence lance un nouveau site web pour s’apercevoir, quelques semaines plus tard, que le niveau de trafic organique a diminué de façon importante.

Ce phénomène peut avoir plusieurs causes (le nouveau site a moins de contenu que l’ancien ou une balise NoIndex est toujours associée à une page en ligne, par exemple), mais même lorsque l’agence a fait usage des meilleures pratiques de SEO, le trafic organique peut enregistrer une baisse significative, ce qui est évidemment frustrant.

Devant pareil casse-tête, nous vous proposons une façon efficace d’analyser les pages du nouveau site. Cela vous permettra d’identifier quelles pages sont problématiques et donc potentiellement d’identifier la source du problème.

Repérez les pages sur lesquelles il y a le moins de trafic

À l’heure actuelle, nous travaillons sur le SEO d’un site web dont le propriétaire a lancé une nouvelle version il y a quelques mois. Voici une capture d’écran qui recense le trafic organique avant et après la refonte :

drop-compared

On y voit que le trafic est somme toute assez stable. Or, comme nous avons travaillé fort pour optimiser le site, que nous y avons ajouté beaucoup de contenu et que nous avons mis en place une campagne de tissage de liens (link-building), le trafic aurait dû augmenter et non demeurer stable!

Nous avons donc cherché à comprendre ce qui se passait. Le meilleur moyen d’analyser le trafic organique est de regarder le rapport des pages de destination dans Google Analytics.

Redesign2

Pour ce faire, dans Google Analytics, appuyez sur «Channel» dans le menu de gauche, cliquez sur «Organic search», puis sélectionnez «Landing Page» comme dimension principale du rapport.

Redesign2

Par défaut, les données vous seront présentées comme dans la capture d’écran ci-dessus. Cette façon de présenter les choses n’est toutefois pas idéale puisqu’elle ne vous montre que les pages triées en fonction du plus grand nombre de visites reçues au cours de la période actuelle.

Ce que nous voulons voir apparaître, ce sont plutôt les pages qui généraient beaucoup de trafic organique sous l’ancien site et qui n’en génèrent plus beaucoup avec la nouvelle version.
Pour ce faire, vous devez modifier le «Sort Type» pour qu’il soit réglé à «Absolute change», puis ensuite appuyer sur «Sessions» afin de trier les résultats en fonction du plus grand écart de visites pour la période temporelle qui vous intéresse :

Redesign2

Désormais, vous savez quelles pages avaient beaucoup de trafic sous l’ancien site alors que ce n’est plus le cas maintenant.

Avec ce client, nous avons donc pu déceler que toutes les pages rédigées en anglais possédaient une balise rel=”canonical” qui pointait vers une page précise, ce qui excluait toutes ces pages de l’index de Google. Cette balise a été retirée et depuis, le trafic organique a recommencé à croître.

 

Cas #4: Les entonnoirs de conversion multisupports

Nous aidons actuellement un client du secteur du commerce électronique avec le SEO et Google AdWords. Ce que le client désire obtenir, sans surprise, est un bon retour (ROI) sur ses investissements en marketing.

Pour savoir ce que ses campagnes génèrent dans AdWords, nous pourrions simplement observer le «CPC Channel» (AdWords) pour obtenir les chiffres concernant les revenus, comme dans la capture d’écran ci-dessous. On voit bien que la campagne AdWords a généré des ventes de 7 500$ (avec un investissement de 4 700$ dans AdWords).

Redesign2

En soustrayant de ce chiffre la marge de profit de notre client, on s’aperçoit que celui-ci est à peine kif-kif. Le problème réside ici dans la façon que l’on a d’analyser ces données : en regardant les investissements en publicité uniquement sous cet angle, il est très rare que le ROI se révèle positif.

Pourquoi? Parce que les publicités sont généralement des moyens d’obtenir un premier clic, ce qui signifie que les clients potentiels vont atteindre votre site, mais vont souvent convertir leur visite plus tard et à partir d’une autre source de trafic.

Cela explique que nous préférions utiliser une façon de présenter les données qui s’appelle «Assisted Conversions» dans Google Analytics. Cette solution fonctionne très bien pour les boutiques en ligne, mais elle peut également être utilisée pour la génération de contacts commerciaux (leads).

Redesign2

En regardant les données sous l’angle des «Assisted Conversions», vous obtenez un tout autre portrait. Vous pouvez voir que la campagne dans AdWords (Paid Search) a généré plus de 16 000$ de ventes et plus de 2000$ en ventes directes. Cela signifie que pour chacune de ces transactions, le consommateur a croisé une annonce AdWords quelque part sur le chemin de son achat.

Cette façon d’analyser les performances des campagnes AdWords est beaucoup plus représentative de la réalité, car les consommateurs achètent rarement du premier coup. Ils magasinent, font des comparaisons, essaient de trouver des promotions, etc.

N’empêche qu’AdWords est un excellent outil pour attirer des acheteurs potentiels vers votre site web. Analyser les ventes générées grâce à vos annonces AdWords de cette façon vous permet de mieux mesurer l’impact de votre publicité payée sur vos ventes en ligne.

 

Cas #5: Mesurer et démontrer l’impact de votre marketing de contenu

Supposons que vous aidez un client avec son marketing de contenu en publiant régulièrement des articles sur son blogue, par exemple. Après quelques mois de travail, le client veut forcément connaître l’impact de cette stratégie. Voici une façon rapide de le lui démontrer.

Il y a essentiellement deux façons de présenter ce type de données à nos clients : (1) le nombre de vues pour chaque article ou (2) le nombre de visiteurs qui ont atteint le site web du client grâce aux articles de blogue. Que vous utilisiez l’une ou l’autre de ces façons de procéder, l’approche est la même.

Analysez les vues pour chaque article

La première chose à faire dans Google Analytics est d’aller à Behaviour -> Site Content -> All Pages. Il vous faudra ensuite trouver un dénominateur commun dans les URL des pages que vous souhaitez analyser. Parfois, c’est aussi facile que le mot «blogue».

Dans l’exemple qui suit, cependant, les URL sont divisés par mois, c’est-à-dire que dans l’URL de chaque article se trouve un nombre qui correspond au mois de sa publication. Dans pareille situation, voici comment récupérer les données pour tous les articles de blogue dans Google Analytics:

Vous pouvez segmenter les données avec ce que nous appelons les «expressions rationnelles» en informatique. Pour le cas qui nous intéresse, nous allons utiliser le symbole de la barre verticale «|», qui signifie «OU». Notre séquence pour récupérer tous les articles ressemblait à «01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12», ce qui signifie «trouver tous les articles dont l’URL contient l’un de ces nombres».

Vous n’avez qu’à appuyer sur «Advanced» dans les filtres, puis sélectionner «Matching RegEx» et entrer le filtre «01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12» (ou tout autre filtre que vous choisirez selon ce qui fonctionne pour votre requête) :

Content-marketing1

Dans le cas qui nous intéresse, ce filtre nous a presque permis de repérer tous les articles voulus, mais il a malheureusement aussi capté d’anciennes pages qui n’avaient pas de rapport avec notre marketing de contenu. Nous nous sommes aperçu que leurs URL contenaient les mots «promotions» ou «evenements». Pour les exclure, nous avons donc créé un autre filtre – d’exclusion, celui-là – et avons trié les pages en utilisant ce filtre additionnel «promotions|evenements» comme suit :

Content-marketing2

Comme vous pouvez le voir dans la capture d’écran ci-dessus, nos efforts ont commencé à porter fruit : nous avons débuté notre recherche à environ 1700 vues mensuelles et, avec ce nouveau filtre, nous sommes à environ 4000.

 

Analysez combien de visiteurs organiques ont été attirés vers le site web grâce aux articles

Le marketing de contenu est surtout bon pour la longue traîne en référencement naturel (longtail SEO). Nous voulons donc être capables de prouver l’impact de ce type de marketing auprès de nos clients. Cela peut être fait rapidement en appuyant sur Channels -> Organic Search, puis en sélectionnant «Landing Pages» comme dimension principale, pour enfin appliquer les filtres discutés précédemment :

Content-marketing3

Les chiffres démontrent maintenant que nous attirons près de 2000 visiteurs organiques chaque mois grâce à notre marketing de contenu!

Nous espérons que vous avez apprécié ces trucs pour l’utilisation de Google Analytics. Si vous avez d’autres trucs en tête, n’hésitez pas à les partager avec nous dans vos commentaires!

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