Résumé:

1. Google Optimize est un outil d’expérimentation indépendant intégré à Google Analytics. Il propose à la fois une version gratuite et payante, la version gratuite adaptée aux expériences de base.

2. Les fonctionnalités de base de Google Optimize incluent les tests A / B, les tests multivariés et les tests de redirection. Il a également une configuration conviviale et un éditeur de page Web intégré.

3. Google Optimiser s’intègre à d’autres outils Google comme le gestionnaire de balises, les enquêtes et le studio de données. Cela permet un emplacement centralisé pour toutes les données et les rapports.

4. Google Optimize utilise des statistiques bayésiennes pour mener des expériences. Cela fournit des résultats plus précis par rapport à d’autres outils qui offrent des méthodes fréquentistes ou bayésiennes.

5. La version gratuite de Google Optimize a des limites, y compris un maximum de trois expériences simultanées et une limite de 16 variations dans les tests multivariés. Cependant, c’est toujours un excellent outil pour les débutants.

6. Google Optimize fournit une interface de rapport facile à comprendre. Il montre comment chaque variation se déroule par rapport à l’original et leur impact sur Google Analytics Compostitions des objectifs.

7. Le rapport dans Google Optimize comprend divers chiffres tels que Middle 95th, Middle 50th et Median. Ces chiffres fournissent un aperçu des taux de conversion et des performances.

8. Google Optimiser les données de la vue de la vue Google Analytics associée. Cela garantit que le trafic indésirable n’influence pas les résultats de l’expérience.

9. Les résultats de l’expérience dans Google Optimize peuvent être accessibles via le rapport des expériences dans Google Analytics. Cela permet une analyse et une comparaison plus approfondies.

Questions et réponses:

Q1: Quelles sont les différentes versions de Google Optimiser?

A1: Google Optimiser a une version gratuite et une version payante appelée Optimiser 360. La version gratuite est suffisante pour des expériences de base, tandis que la version payante offre plus de capacités.

Q2: Quels types de tests peuvent être effectués à l’aide de Google Optimiser?

A2: Google Optimiser prend en charge les tests A / B, les tests multivariés et les tests de redirection.

Q3: Quelle est la caractéristique unique de Google Optimiser en termes d’intégration de données?

A3: Google Optimize s’intègre à d’autres outils Google tels que l’analyse, le gestionnaire de balises, les enquêtes et le studio de données. Cela permet des données centralisées et des rapports.

Q4: Quelle méthode statistique Google optimiser?

A4: Google Optimize utilise exclusivement les statistiques bayésiennes, ce qui fournit des résultats plus précis par rapport à d’autres outils.

Q5: Quelles sont les limites de la version gratuite de Google Optimiser?

A5: La version gratuite n’autorise que trois expériences simultanées et limite les variations des tests multivariés à 16. Cependant, c’est toujours un outil approprié pour les débutants.

Q6: Comment Google optimisera-t-il les résultats de rapport présents?

A6: Google Optimize offre une interface de rapport facile à comprendre qui montre les performances de chaque variation par rapport à l’original. Il fournit également des chiffres tels que Middle 95th, Middle 50th et Median pour une analyse plus approfondie.

Q7: Comment Google optimisera-t-il les données de récupération pour les expériences?

A7: Google Optimisera les données de la vue sur Google Analytics, garantissant que le trafic indésirable n’affecte pas les résultats de l’expérience.

Q8: Où peut expérimenter les résultats accessibles dans Google Optimiser?

A8: Les résultats de l’expérience sont accessibles via le rapport des expériences dans Google Analytics, permettant une analyse et une comparaison plus approfondies.

Q9: Google Optimiser peut-il être utilisé par les débutants?

A9: Oui, Google Optimiser est un excellent outil pour les débutants pour démarrer leurs programmes de test.

Q10: Que propose Google en termes de visualisation des données?

A10: Google Optimize est intégré à Google Data Studio, qui permet des améliorations visuelles et la création de tableaux de bord personnalisés pour une meilleure visualisation des données.

Mesurer Google Optimiser avec Google Analytics

Au lieu de promouvoir l’un des outils de test les plus traditionnels, nous tenons à vous encourager à en savoir plus sur un GrowthBook alternatif open source.

Comment lire les rapports dans Google Optimiser

Aujourd’hui’s populaire Google Optimiser ISN’t exactement nouveau, car’s google’S remplacement pour un outil d’expérimentation antérieur au sein de Google Analytics qui est maintenant fait d’un outil d’expérimentation indépendant à part entière. Ce qui est bien dans cet outil, c’est qu’il repose grandement sur les données Google Analytics et qu’il peut intégrer les résultats et les entrées avec l’analyse. Google Optimiser a une version gratuite avec des fonctionnalités de base; il a également une version payante qui est nommée “Optimiser 360” qui a plus de capacités. Cependant, la version gratuite d’Optimize peut bien fonctionner pour de nombreuses expériences de base. Google Optimize inclut l’analyse, le gestionnaire de balises, les enquêtes et le studio de données qui sont tous gratuits et travaillent ensemble pour rendre toutes leurs données disponibles en un seul endroit qui est l’une de ses fonctionnalités uniques.

Caractéristiques de base

Bien que la version gratuite de Google Optimize soit un outil de base, il suffit de mener un programme de test viable avec les types de tests les plus courants, qui comprend des tests A / B, multivariés et redirigées. Il a une configuration simple. De plus, Google Optimiser propose un éditeur de page Web Wysiwyg intégré. Il a également un éditeur de code qui est présenté sous la forme d’un module complémentaire Chrome qui facilite la création de variations. Comme tous les autres outils Google, si quelque chose ne va pas, il existe un outil de diagnostic qui vous aide à identifier ce qui s’est mal passé avec l’installation. La caractéristique la plus impressionnante d’Optimize est sa capacité à s’intégrer à d’autres outils Google. L’intégration de tous ces outils vous permet d’avoir vos rapports quantitatifs, expériences, suivi des résultats et rapports dans un seul outil. Ceci s’ajoute à un produit séparé en cours de déploiement par Google, Data Studio, qui permet aux améliorations visuelles d’analyser et d’optimiser les rapports en créant des tableaux de bord et des rapports personnalisés. Google Optimize utilise les statistiques bayésiennes pour mener des expériences. C’est sa caractéristique distincte car d’autres concurrents majeurs offrent un choix d’utilisation entre les méthodes fréquentistes et bayésiennes. Ce qui est génial dans ces statistiques bayésiennes, c’est qu’elle offre des résultats plus précis. Cela dit, Optimiser est le premier outil à utiliser exclusivement les statistiques bayésiennes. En ce qui concerne l’interprétation des résultats, il faudra s’y habituer. Comme il existe deux versions de Google Optimiser, vous devez savoir qu’ils ont de légères différences.La version gratuite n’autorise que trois expériences simultanées tandis que la version payante offre unlimitée. Il y a encore une autre différence, mais cela peut ne pas avoir beaucoup de choses – la version gratuite limite les variations des tests multivariés à 16. Cette limitation peut être uniquement parce que Google Optimiser est toujours en train de se développer. Ce qui est important, c’est le fait que Google Optimiser est un excellent outil pour les débutants pour démarrer leurs programmes de test.

Comprendre les rapports

Google Optimize offre un moyen facile de comprendre l’interface de rapport qui vous montre comment chaque variation fonctionne par rapport à l’original, et comment il contribue à vos compléments Google Analytics. Voir l’échantillon ci-dessous: Les résultats ci-dessus peuvent dire si l’augmentation de la taille du texte sur une page a réduit le taux de rebond sur une page de vente. Google Optimize peut également tester de nombreux éléments à la fois, dans notre exemple, nous avons testé l’effet de l’augmentation de la taille du texte sur le taux de rebond ainsi que les transactions. L’image ci-dessous montre les informations spécifiques par rapport à notre variable, Vendini Achat Clicks. Google Optimize vous donne les conversions totales, la probabilité d’être la meilleure et la plage de taux de conversion. Notre variante 1 avait un taux de conversion médian de 6.46% par rapport au 4 d’origine.82%. Vous pouvez le voir en oscillant sur les barres de taux de conversion. Google Optimize vous fournit plusieurs chiffres différents.

• Moyen 95e – Éventail de scores entre le 5e centile et le 95e centile.
• 50e moyen – Éventail de scores entre le 25e centile et le 75e centile pour un groupe donné
• Médian – le point médian d’une distribution de fréquence des valeurs ou quantités observées.

Voici une illustration des centiles. Google Optimiser a une façon unique de collecter des données et de les rendre accessibles. Google Optimize ne collecte pas seulement des données, contrairement à d’autres outils de test A / B. Au lieu de cela, il récupère les données de la vue Google Analytics qui est liée à votre expérience. Cela dit, les résultats de votre expérience sont soumis à tous les filtres utilisés à cette vue. C’est un excellent moyen de garantir que le trafic indésirable, comme le trafic interne ou les robots, ne pollue pas les résultats de votre expérience et manipule vos résultats. C’est la connexion de Google Optimize avec GA qui lui permet de transmettre les résultats de l’expérience dans l’interface de rapport Google Analytics, ce qui rend les données accessibles via le rapport des expériences (naviguer vers le comportement> expériences), qui vous permet de voir les mêmes données (sessions d’expérience, conversions, taux de conversion, amélioration par rapport à l’original). Étant donné que ces données proviennent de Google Analytics, vous pouvez également voir des mesures supplémentaires pour chaque variante. Sa signification ne fait pas’t fin là comme là’s plus! Il est bon de savoir que dans tous les rapports standard de Google Analytics, vous êtes autorisé à utiliser l’ID d’expérience, le nom de l’expérience et la variante comme dimensions secondaires. De plus, vous pouvez utiliser les dimensions de l’expérience pour créer un rapport personnalisé. Sources:

• https: // www.e-nor.com / blog / google-optimize / google-announs-google-optimize testing for-tout-libre
• https: // blog.embrasser.com / experte-google-analytics-rapports /
• http: // www.Commerce pratique.com / google-optimize-stage-up-experiments
• http: // en ligne-bavior.com / test / google-optimize

Google optimise-t-il collecter des données

Si vous souhaitez tester avec Google Optimize, vous devez le jumeler avec Google Analytics (c’est une condition préalable). Ils sont comme du beurre d’arachide et de la gelée – bien mieux ensemble. Optimiser les données de test dans l’analyse permet une analyse de plongée profonde de vos expériences qui n’est pas possible dans l’optimisation des rapports.

Premièrement, les bases

Google Optimize vous permet de tester les variantes de page Web et de voir comment elles se comportent par rapport à un objectif que vous spécifiez dans une hypothèse de test. Optimiser rapporte les résultats de votre test afin que vous puissiez savoir quelle variante est la meilleure. Vous créez Optimiser les personnalisations de site Web dans ce’s appelé un “expérience”, qui peut être un test ou une personnalisation destinée à atteindre le résultat souhaité.

NOTE: Optimiser la documentation utilise de manière interchangeable les termes “test” et “expérience”.

Tests ou personnalisations

Une personnalisation est un ensemble de modifications apportées à votre propriété numérique pour un groupe spécifique d’utilisateurs. Contrairement aux tests, les personnalisations peuvent fonctionner indéfiniment et n’incluent pas les variantes. Ils’concernant un seul ensemble de modifications approuvées à tous les utilisateurs qui remplissent les conditions de ciblage.

Les tests comprennent 2 variantes ou plus (y compris l’original) et se présentent en trois variétés: Test A / B (parfois référé à un test A / B / N), Test de redirection (également connu sous le nom de test URL divisé) et un Test multivarié (MVT).

Idéalement, vous identifieriez quoi transformer en personnalisation en gagnant des variantes de test Optimiser. Mais, il n’y a pas de test préalable à une personnalisation. S’il est clair, un changement pour une population cible d’utilisateurs améliorera le succès mesuré, lancez immédiatement une personnalisation.

Lier une vue d’analyse à une expérience d’optimiser

Étant donné que toutes les mesures rapportées dans Optimize sont d’abord traitées par l’analyse puis poussées à optimiser, évidemment, la vue d’analyse que vous liez pour optimiser régnera ce que les données des utilisateurs se trouvent dans votre population d’expérience potentielle rapportée. Par exemple, si vous excluez les utilisateurs qui parcourent votre réseau d’entreprise dans la vue d’analyse que vous liez pour optimiser, l’expérience connexe exclura également ces utilisateurs du test. Cependant, à moins que vous ne cibliez avec un public Optimize 360 ​​qui n’inclut pas un utilisateur, si cet utilisateur serait exclu de la vue d’analyse liée – mais qu’il répond autrement aux conditions de ciblage du test, il verra toujours une variante de test même si leurs données connexes ont gagné’être signalé.

Les objectifs potentiels de votre expérience Optimize sont constitués des buts d’analyse configurés dans la vue liée, ainsi que des objectifs du système tels que mesurés dans la vue d’analyse liée (E.g., rebonds, pages vues, durée de session).

Optimiser les données de test comme dimensions dans l’analyse

Optimiser les données de test sont disponibles dans quelques dimensions d’analyse qui sont spécialisées. Cependant – contrairement à d’autres dimensions spécialisées de session – si un utilisateur est inclus dans plusieurs tests dans la même session, les dimensions de test auront plusieurs valeurs’t écraser les autres. Les valeurs de dimension de test seront définies sur toutes les sessions d’utilisateurs remplissant les conditions de ciblage du test (“Séances d’expérimentation“).

Les dimensions de test sont disponibles en tant que dimensions secondaires d’analyse dans les rapports et peuvent être exploitées dans des segments avancés ainsi que des rapports personnalisés. Les dimensions de test en analyse comprennent:

1. Nom d’expérience – le nom que vous donnez à votre expérience dans Optimiser.
2. ID d’expérience – une pièce d’identité unique disponible dans le “La mesure” Section de la page des détails de l’expérience Optimiser (e.g., J5QQAKDJQR24IQJFDIBTWW).
3. ID d’expérience avec variante – L’ID de l’expérience avec l’ID de variante qui lui est ajouté (délimitée au côlon). Disponible dans le “Variantes” Section de la page des détails de l’expérience Optimiser. (e.g., J5qqakdjqr24iqjfdibtww: 1).

Optimiser les données de personnalisation comme événements dans l’analyse

Pour les personnalisations, si vous avez la case à cocher de mesure engagée, Optimiser envoie également des succès d’événements non interactifs à Google Analytics avec chaque hit de l’expérience (qui compte contre Optimiser 360 Limites de hit). Les champs de suivi des événements d’analyse suivants sont peuplés par Optimize:

• catégorie des événements = “Google Optimiser”
• EventAction = – Cet identifiant est disponible dans le “La mesure” Section des détails de l’expérience Optimiser (e.g., J5QQAKDJQR24IQJFDIBTWW).

Pourquoi’t mon analyse et optimiser la correspondance des données de test?

En supposant que les meilleures pratiques optimisent l’installation de l’extrait, il y a généralement trois principales causes d’analyse et optimiser les données de test signalées et non correspondantes: échantillonnage, retard de rapport ou nuances dans les calculs de taux de conversion.

Échantillonnage

Optimiser les données ne sont pas échantillonnées, mais Google Analytics peut très bien avoir des données de rapport échantillonnées – qui peuvent être une source de différence dans les données de test rapportées. Si vous êtes un client payant Paye Licence Analytics 360, vous pouvez demander un rapport d’expériences d’analyse non échantillonné. Si vous utilisez le produit d’analyse gratuit, lisez l’échantillonnage de Google Analytics et les limites des lignes 101 pour comprendre comment et quand l’échantillonnage peut avoir un impact. Notez que l’échantillonnage est plus courant si vous incluez “aujourd’hui’date” ou superposer un segment avancé sur le rapport.

Rapports de retard

Comme indiqué, tout ce qui est rapporté dans Optimize est d’abord traité par l’analyse, puis poussé pour optimiser. Ce processus peut prendre jusqu’à 12 heures. En tant que tel, vous verrez généralement plus de séances de test en analyse que dans Optimiser. De plus, lorsque vous terminez un test, les données collectées entre la dernière poussée pour optimiser et lorsque vous terminez le test pas être poussé à optimiser, mais sera disponible en analyse.

Calculs de taux de conversion

Les références de taux de conversion que vous voyez dans Optimize sont liées aux taux de conversion modélisés (la magie bayésienne est en jeu). Cependant, les taux de conversion que vous voyez pour le même test en analyse sont des taux de conversion observés littéraux (conversions / séances de test).

Mesurer Google Optimiser avec Google Analytics

• ← Créativité à travers des expériences ratées
• Prospecter avec “intention personnalisée” public, publicités vidéo et RLSA →

Exporter les données d’expérience de Google Optimiser – tandis que vous pouvez encore

Google Optimiser et Optimiser 360 ne seront plus disponibles après 30 septembre 2023. Vos expériences et personnalisations peuvent continuer à fonctionner jusqu’à cette date. Toutes les expériences et personnalisations encore actives à cette date se termineront.

Cela a été une surprise importune pour tous ceux qui travaillent dans l’industrie de l’expérimentation. Même si tu ne faisais pas’t Utiliser l’outil lui-même, c’était le premier outil que la plupart des nouveaux arrivants ont utilisés pour se lancer dans l’expérience sur leurs sites Web.

Pendant un certain temps, Google Optimize Gart a été tout ce dont les gens parlaient sur Twitter et LinkedIn.

Exportation des données d’expérience de Google Optimiser

Étant donné que plusieurs de nos clients existants l’ont demandé, nous avons construit Google Optimiser Optimiser Data Exporter pour stocker vos données d’expérience aussi longtemps que vous en avez besoin. Il prend en charge presque toutes les destinations de données, y compris celles populaires comme Google BigQuery, Amazon S3 et Snowflake.

Google Optimize Data Exporter s’exécute sur la même infrastructure de données réflexives robuste et évolutive que vous espérez que vous connaissez et aimez déjà déjà.

Nous’ve a rendu le processus d’exportation de vos données Google Optimiser le plus simple possible. Ici’est un aperçu rapide.

1. Planification et portée

Contact avec l’un de nos analystes de données pour planifier votre exportation de données Google Optimiser. Les principales questions à répondre sont la liste des expériences, des dimensions, des métriques, des délais et la destination de données que vous souhaitez utiliser pour votre exportation de données optimiser.

2. Exportation et stockage de données

Exécuter le plan. Notre analyste de données configurera le système d’exportation de données réfléchis pour retirer les données demandées à partir de votre instance Google Optimiser et stocker à la destination de stockage de données choisies.

La plupart des exportations utilisent Google BigQuery comme destination de données.

3. Reportage et consultation

Besoin d’aide pour accéder ou utiliser les données? Les experts de données réfléchis sont heureux de vous aider à tout allant de la configuration des rapports interactifs pour vous consulter sur la maximisation des informations que vous pouvez tirer de cet ensemble de données.

Pourquoi Google Optimiserait-il le coucher du soleil?

Déclaration officielle

Nous restons déterminés à permettre aux entreprises de toutes tailles d’améliorer vos expériences utilisateur et investissons dans les tests A / B dans Google Analytics 4. Nous nous concentrons sur la fourniture des solutions et des intégrations les plus efficaces à nos clients, d’autant plus que nous nous tournons vers l’avenir avec Google Analytics 4.

Optimiser, bien qu’un produit de longue date, ne dispose pas de nombreuses fonctionnalités et services que nos clients demandent et ont besoin de tests d’expérimentation. Nous avons donc décidé d’investir dans des solutions qui seront plus efficaces pour nos clients.

Aux données réfléchissantes, nous’Red triste de voir Google optimiser. Surtout parce que cela a permis à tant de petites équipes de commencer à expérimenter leur site.

D’un autre côté, cela créera une grande opportunité pour l’autre des vendeurs d’expérimentation dédiés, de remplir ce plafond sur le marché.

Nous’En toute sûr, GA4 améliorera ses capacités de rapport d’expérimentation, mais la gestion des expériences elles-mêmes restera probablement en dehors de Google’écosystème.

Quoi qu’il en soit, si vous avez exécuté des expériences sur Google Optimize, vous devez exporter vos données dès que possible. Si vous avez besoin d’aide, nous’Ve t’avez couvert.

Google Optimiser les alternatives

Pendant que nous donnions’t Société directement avec l’un des fournisseurs d’outils de test, nous avons une vaste expérience en utilisant la plupart d’entre elles. Y compris Optimizely, VWO, Convert, Adobe Target, Sitespect, Ab Tasty et Mutiny – pour n’en nommer que quelques-uns.

Choisir votre alternative à Google Optimiser dépend et divers facteurs comme votre entreprise’s Expérimentation de la maturité, du budget et de la pile technologique.

Au lieu de promouvoir l’un des outils de test les plus traditionnels, nous tenons à vous encourager à en savoir plus sur un GrowthBook alternatif open source.

Nous’VE a aidé plusieurs entreprises à mettre en œuvre GrowthBook et seraient heureux de discuter de cette option avec vous également. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des raisons pour lesquelles vous voudrez peut-être considérer GrowthBook comme votre alternative Google Optimiser.

• Libre et open-source
• Propriété complète des données
• Se trouve au-dessus de votre entrepôt de données (i.e. BigQuery)
• Prend en charge les tests côté client et côté serveur

Conclusion

Google Optimiser comme nous le savions et que nous aimions s’en aller le 30 septembre 2023.

Si vous avez utilisé Google Optimiser pour exécuter des expériences sur votre site Web, vous devez exporter ces données pour référence future.

Bien que vous puissiez tenter d’exporter d’optimiser les données manuellement à l’aide de l’API de rapports Google Analytics, mais il’est beaucoup plus facile à faire en utilisant des données réfléchissantes’s Google Optimiser l’exportateur de données.