Riepilogo:

1. Google Optimize è uno strumento di sperimentazione indipendente integrato con Google Analytics. Offre sia una versione gratuita che a pagamento, con la versione gratuita adatta per gli esperimenti di base.

2. Le caratteristiche di base di Google Optimize includono test A/B, test multivariati e test di reindirizzamento. Ha anche una configurazione intuitiva e un editor di pagina Web integrato.

3. Google Optimize si integra con altri strumenti di Google come Tag Manager, Surveys e Data Studio. Ciò consente una posizione centralizzata per tutti i dati e il reporting.

4. Google Optimize utilizza le statistiche bayesiane per condurre esperimenti. Ciò fornisce risultati più accurati rispetto ad altri strumenti che offrono metodi frequentisti o bayesiani.

5. La versione gratuita di Google Optimize presenta limitazioni, tra cui un massimo di tre esperimenti simultanei e un limite di 16 variazioni nei test multivariati. Tuttavia, è ancora un ottimo strumento per i principianti.

6. Google Optimize fornisce un’interfaccia di reporting di facile comprensione. Mostra come ogni variazione si sta comportando contro l’originale e il loro impatto sui completamenti degli obiettivi di Google Analytics.

7. Il reporting su Google Optimize include varie figure come il 95 ° mezzo, il 50 ° medio e la mediana. Queste cifre forniscono approfondimenti sui tassi di conversione e sulle prestazioni.

8. Google Optimize recupera i dati dalla vista di Google Analytics correlata. Ciò garantisce che il traffico indesiderato non influenzi i risultati dell’esperimento.

9. È possibile accedere ai risultati dell’esperimento in Google Optimize tramite il rapporto degli esperimenti su Google Analytics. Ciò consente un’analisi e un confronto più profondi.

Domande e risposte:

Q1: Quali sono le diverse versioni di Google Optimize?

A1: Google Optimize ha una versione gratuita e una versione a pagamento chiamata Optimize 360. La versione gratuita è sufficiente per gli esperimenti di base, mentre la versione a pagamento offre maggiori capacità.

Q2: Quali tipi di test possono essere condotti utilizzando Google Optimize?

A2: Google Optimize supporta i test A/B, i test multivariati e il reindirizzamento.

Q3: Qual è la caratteristica unica di Google Optimize in termini di integrazione dei dati?

A3: Google Optimize si integra con altri strumenti di Google come Analytics, Tag Manager, Surveys e Data Studio. Ciò consente dati e reporting centralizzati.

Q4: Quale metodo statistico ottimizza Google?

A4: Google Optimize utilizza le statistiche bayesiane esclusivamente, che fornisce risultati più accurati rispetto ad altri strumenti.

Q5: Quali sono i limiti della versione gratuita di Google Optimize?

A5: la versione gratuita consente solo tre esperimenti simultanei e limita le variazioni dei test multivariati a 16. Tuttavia, è ancora uno strumento adatto per i principianti.

Q6: In che modo Google ottimizza i risultati dei report presenti?

A6: Google Optimize offre un’interfaccia di reporting di facile comprensione che mostra le prestazioni di ogni variazione rispetto all’originale. Fornisce anche figure come il 95 ° medio, il 50 ° medio e la mediana per un’analisi più profonda.

Q7: In che modo Google ottimizza i dati di recupero per gli esperimenti?

A7: Google Optimize recupera i dati dalla vista relativa a Google Analytics, garantendo che il traffico indesiderato non influisca sui risultati dell’esperimento.

Q8: Dove si possono accedere ai risultati di sperimentazione in Google Optimize?

A8: è possibile accedere ai risultati dell’esperimento tramite il rapporto degli esperimenti su Google Analytics, consentendo ulteriori analisi e confronto.

Q9: Google può ottimizzare i principianti?

A9: Sì, Google Optimize è un ottimo strumento per i principianti per iniziare i loro programmi di test.

Q10: Cosa offre Google Optimize in termini di visualizzazione dei dati?

A10: Google Optimize è integrato con Google Data Studio, che consente miglioramenti visivi e la creazione di dashboard personalizzati per una migliore visualizzazione dei dati.

Misurare Google Ottimizza con Google Analytics

Invece di promuovere uno qualsiasi degli strumenti di test più tradizionali, vorremmo incoraggiarti a saperne di più su un libro di crescita alternativo open source.

Come leggere i report in Google Optimize

Oggi’s popolare Google Optimize ISN’t esattamente nuovo, così come’S Google’Sostituzione di un precedente strumento di sperimentazione all’interno di Google Analytics che ora viene reso uno strumento di sperimentazione indipendente e a pieno titolo. Ciò che è bello di questo strumento è che si basa notevolmente sui dati di Google Analytics e può integrare risultati e input con Analytics. Google Optimize ha una versione gratuita con funzionalità di base; Ha anche una versione a pagamento che si chiama “Ottimizza 360” questo ha più capacità. Tuttavia, la versione gratuita di Optimize può funzionare bene per molti esperimenti di base. Google Optimize include analisi, tag manager, sondaggi e dati di dati che sono tutti gratuiti e lavorano insieme per rendere disponibili tutti i loro dati in un unico posto, che è una delle sue caratteristiche uniche.

Caratteristiche di base

Sebbene la versione gratuita di Google Optimize sia uno strumento di base, è sufficiente condurre un programma di test praticabile con i tipi più comuni di test, che include test A/B, multivariata e reindirizzamento. Ha una semplice configurazione. Inoltre, Google Optimize Funziona un editor di pagine Web Wysiwyg integrato. Ha anche un editor di codice che è presentato sotto forma di un componente aggiuntivo Chrome che semplifica la creazione di variazioni. Proprio come qualsiasi altro strumento di Google, se qualcosa va storto, esiste uno strumento diagnostico che ti aiuta a identificare cosa è andato storto con l’installazione. La caratteristica più impressionante di Optimize è la sua capacità di integrare con altri strumenti Google. L’integrazione di tutti questi strumenti ti consente di avere rapporti quantitativi, esperimenti, monitoraggio e reporting dei risultati in uno strumento. Ciò si aggiunge al lancio di un prodotto separato da Google, Data Studio, che consente ai miglioramenti visivi di analisi e ottimizzare i report costruendo dashboard e report personalizzati. Google Optimize utilizza le statistiche bayesiane per condurre esperimenti. Questa è la sua caratteristica distinta in quanto altri principali concorrenti offrono la scelta di utilizzare tra i metodi frequentisti e bayesiani. Ciò che è fantastico di queste statistiche bayesiane è che offre risultati più accurati. Detto questo, Optimize è il primo strumento per utilizzare le statistiche bayesiane esclusivamente. Per quanto riguarda l’interpretazione dei risultati, richiederà di abituarsi. Poiché ci sono due versioni di Google Optimize, dovresti sapere che hanno lievi differenze.La versione gratuita consente solo tre esperimenti simultanei mentre la versione a pagamento offre illimitate. C’è ancora un’altra differenza, ma questo potrebbe non avere importanza: la versione gratuita limita le variazioni sui test multivariati a 16. Questa limitazione potrebbe essere solo perché Google Optimize si sta ancora sviluppando. Ciò che è importante è il fatto che Google Optimize è un ottimo strumento per i principianti per iniziare i loro programmi di test.

Comprendi i rapporti

Google Optimize offre un modo semplice per comprendere l’interfaccia di reporting che mostra come ogni variazione si sta comportando contro l’originale e come sta contribuendo ai completamenti degli obiettivi di Google Analytics. Vedi il campione qui sotto: I risultati sopra possono dire se l’aumento delle dimensioni del testo su una pagina ha ridotto la frequenza di rimbalzo in una pagina di vendita. Google Optimize può anche testare molti elementi contemporaneamente, nel nostro esempio, abbiamo testato l’effetto dell’aumento della dimensione del testo sulla frequenza di rimbalzo e sulle transazioni. L’immagine seguente mostra le informazioni specifiche relative alla nostra variabile, i clic di acquisto di Vendini. Google Optimize ti dà le conversioni totali, la probabilità di essere la migliore e l’intervallo del tasso di conversione. La nostra variante 1 aveva un tasso di conversione mediano di 6.46% rispetto al 4 originale.82%. Puoi vederlo in biling sulle barre dei tassi di conversione. Google Optimize ti fornisce diverse cifre.

• 95 ° medio – gamma di punteggi tra il 5 ° percentile e il 95 ° percentile.
• Medio 50 ° – Gamma di punteggi tra il 25 ° percentile e il 75 ° percentile per un determinato gruppo
• Mediana: il punto medio di una distribuzione di frequenza dei valori o delle quantità osservate.

Ecco un’illustrazione dei percentili. Google Optimize ha un modo unico di raccogliere dati e renderli accessibili. Google Optimize non solo raccoglie i dati, a differenza di altri strumenti di test A/B. Invece, prende i dati dalla vista di Google Analytics correlata al tuo esperimento. Detto questo, i risultati del tuo esperimento sono soggetti a qualsiasi filtro utilizzato per quella vista. Questo è un ottimo modo per garantire che il traffico indesiderato, come il traffico interno o i robot, non inquinano i risultati dell’esperimento e manipola i risultati. È la connessione di Google Optimize con GA che gli consente di superare i risultati degli esperimenti nell’interfaccia di reporting di Google Analytics, rendendo i dati accessibili tramite il rapporto Experiments (navigare su comportamenti> esperimenti), che consente di vedere gli stessi dati (sessioni di esperimento, conversioni, tasso di conversione, miglioramento tramite l’originale). Considerando che questi dati provengono da Google Analytics, puoi anche vedere metriche aggiuntive per ogni variante. Il suo significato non lo fa’finta lì come lì’s di più! È bene sapere che in tutti i report di Google Analytics standard, è consentito utilizzare l’ID esperimento, il nome dell’esperimento e la variante come dimensioni secondarie. Inoltre, è possibile utilizzare le dimensioni dell’esperimento per creare un report personalizzato. Fonti:

• https: // www.E-Nor.com/blog/google-ottimize/google-anannounces-google-ottimize-test-per tutto per fuoriesce
• https: // blog.Kissmetrics.com/esperto-google-analytics-reports/
• http: // www.PracticalECommerce.com/google-ottimizzare-set-up-upperiments
• http: // online-behavior.com/test/google-ottimize

Google ottimizza la raccolta dei dati

Se vuoi testare con Google Optimize, devi accoppiarlo con Google Analytics (è un prerequisito). Sono come il burro di arachidi e la gelatina – molto meglio insieme. Ottimizzare i dati di test in Analytics consente un’analisi di immersione profonda dei tuoi esperimenti che non è possibile per ottimizzare il reporting.

Innanzitutto, le basi

Google Optimize ti consente di testare le varianti della pagina web e vedere come si comportano l’una contro l’altra rispetto a un obiettivo che si specifica in un’ipotesi di test. Ottimizza i rapporti i risultati del test in modo da poter dire quale variante è migliore. Crea personalizzazioni di ottimizzazione del sito Web in cosa’s chiamato un “esperienza”, che può essere un test o una personalizzazione destinata a raggiungere il risultato desiderato.

NOTA: Ottimizzare la documentazione in modo intercambiabile i termini “test” E “sperimentare”.

Test o personalizzazioni

Una personalizzazione è una serie di modifiche apportate alla proprietà digitale per un gruppo specifico di utenti. A differenza dei test, le personalizzazioni possono funzionare indefinitamente e non includono varianti. Essi’re di un unico set di modifiche servite a tutti gli utenti che soddisfano le condizioni di targeting.

I test includono 2 o più varianti (incluso l’originale) e sono disponibili in tre varietà: Test A/B (a volte riferito a un test A/B/N), Test di reindirizzamento (noto anche come test URL diviso) e a Test multivariato (MVT).

Idealmente, identificheresti cosa trasformarti in una personalizzazione tramite vincere le varianti di test ottimizzate. Ma non esiste un prerequisito per una personalizzazione. Se è chiaro un cambiamento per una popolazione target di utenti migliorerà il successo misurato, lancia subito una personalizzazione.

Collegare una vista di analisi a un’esperienza ottimizzata

Poiché tutte le metriche riportate in ottimizzazione vengono prima elaborate dall’analisi e quindi spinte a ottimizzare, ovviamente la vista di analisi che si collega per ottimizzare governerà quali sono i dati degli utenti nella potenziale esperienza di popolazione segnalata. Ad esempio, se escludi gli utenti che navigano dalla rete aziendale nella vista Analytics colleghi per ottimizzare, l’esperienza correlata escluderà anche quegli utenti dal test. Tuttavia, a meno che tu non stia prendendo di mira con un pubblico di Optimize 360 ​​che non include un utente, se quell’utente sarebbe escluso dalla vista di analisi collegata – ma altrimenti soddisfa le condizioni di targeting del test, vedranno comunque una variante di test anche se i loro dati correlati hanno vinto’essere segnalato.

I potenziali obiettivi nell’esperienza di ottimizzazione sono costituiti dagli obiettivi di analisi configurati nella vista collegata, nonché sugli obiettivi di sistema misurati nella vista di analisi collegata (E.G., rimbalzi, visualizzazioni di pagina, durata della sessione).

Ottimizza i dati di test come dimensioni in analisi

Ottimizzare i dati di test è disponibile in alcune dimensioni dell’analisi che sono scoperte. Tuttavia-a differenza di altre dimensioni scavate sessi: se un utente è incluso in più test nella stessa sessione, le dimensioni del test avranno più valori che DON DON’t sovrascrivere gli altri. Verranno impostati i valori della dimensione del test su tutte le sessioni degli utenti che soddisfano le condizioni di targeting del test (“Sessioni di esperimento“).

Le dimensioni del test sono disponibili come dimensioni secondarie di analisi nei report e possono essere sfruttate in segmenti avanzati e report personalizzati. Le dimensioni del test in analisi includono:

1. Nome dell’esperimento – Il nome che offri la tua esperienza in ottimizzazione.
2. ID esperimento – Un ID univoco disponibile in “Misurazione” Sezione della pagina dei dettagli dell’esperienza ottimizzante (e.G., J5QQAKDJQR24IQJFDIBTWW).
3. ID esperimento con variante – L’ID esperimento con l’ID variante aggiunto ad esso (Delimitato del colon). Disponibile nel “Varianti” Sezione della pagina dei dettagli dell’esperienza di ottimizzazione. (e.G., J5QQAKDJQR24IQJFDIBTWW: 1).

Ottimizza i dati di personalizzazione come eventi in analisi

Per le personalizzazioni, se si è impegnata la casella di controllo delle misurazioni, Optimize invia anche hit di eventi non interattivi a Google Analytics con ogni successo dell’esperimento (che conta contro Optimize 360 ​​Hit Limits). I seguenti campi di monitoraggio degli eventi di analisi sono popolati da Optimize:

• EventCategory = “Google ottimizza”
• evento = – Questo ID è disponibile in “Misurazione” sezione dei dettagli di ottimizza dell’esperienza (e.G., J5QQAKDJQR24IQJFDIBTWW).

Perché non lo fa’t My Analytics e ottimizza i dati di test Match?

Supponendo che le migliori pratiche ottimizzano l’installazione di snippet, di solito ci sono tre cause principali per l’analisi e ottimizzare i dati di test non corrispondenti non corrispondenti: campionamento, ritardi o sfumature nei calcoli del tasso di conversione.

Campionamento

Ottimizzare i dati non sono campionati, ma Google Analytics potrebbe avere dati di report campionati, che può essere una fonte di differenza nei dati di test segnati. Se sei un cliente 360 ​​di analisi 360 a pagamento, puoi richiedere un rapporto di esperimenti di analisi non campionato. Se si utilizza il prodotto di analisi gratuita, leggi il campionamento di Google Analytics e i limiti di riga 101 per capire come e quando il campionamento potrebbe influire sui dati di analisi riportati, inclusi ottimizza le dimensioni dei test e gli eventi di personalizzazione in analisi. Si noti che il campionamento è più comune se si include “Oggi’S data” o sovrappare un segmento avanzato sul rapporto.

Ritardi di segnalazione

Come notato, tutto ciò che viene riportato in ottimizzazione viene prima elaborato dall’analisi e quindi spinto a ottimizzare. Questo processo può richiedere fino a 12 ore. In quanto tale, di solito vedrai più sessioni di test in analisi che in ottimizzare. Inoltre, quando si termina un test, i dati raccolti tra l’ultima spinta per ottimizzare e quando si termina il test non essere spinto per ottimizzare, ma sarà disponibile in analisi.

Calcoli del tasso di conversione

I riferimenti al tasso di conversione che vedi in Optimize sono correlati ai tassi di conversione modellati (la magia bayesiana è in gioco). Tuttavia, i tassi di conversione che vedi per lo stesso test in analisi sono i tassi di conversione osservati letterale (conversioni / sessioni di test).

Misurare Google Ottimizza con Google Analytics

• ← Creatività attraverso esperimenti falliti
• Prospettivo con “intenzione personalizzata” pubblico, annunci video e RLSA →

Esporta i dati dell’esperimento da Google Optimize – mentre è ancora possibile

Google ottimizzare e ottimizzare 360 ​​non sarà più disponibile dopo 30 settembre 2023. I tuoi esperimenti e personalizzazioni possono continuare a funzionare fino a quella data. Eventuali esperimenti e personalizzazioni ancora attivi in ​​quella data finiranno.

Questa è stata una sorpresa sgradita per chiunque lavorasse nel settore della sperimentazione. Anche se lo hai fatto’t Usa lo strumento stesso, è stato il primo strumento che la maggior parte dei nuovi arrivati ​​è usata per sperimentare i loro siti Web.

Per un po ‘, Google Optimize andava via è stato tutto ciò di cui la gente parlava su Twitter e LinkedIn.

Esportazione dei dati dell’esperimento da Google Optimize

Poiché molti dei nostri clienti esistenti lo hanno chiesto, abbiamo creato Google Optimize DATA ESPORTHERS per archiviare i dati dell’esperimento fintanto che ne hai bisogno. Supporta quasi tutte le destinazioni di dati, comprese quelle popolari come Google BigQuery, Amazon S3 e Snowflake.

Google Optimize DATA ESPORTHERGER è sulla stessa infrastruttura di dati riflettenti robusta e scalabile che si spera che già conosci e ami già.

Noi’VE ha reso il processo di esportazione dei dati di Google Ottimizza il più semplice possibile. Qui’s una rapida panoramica.

1. Pianificazione e scoping

Mettiti in contatto con uno dei nostri analisti di dati per pianificare il tuo Google Optimize Data Export. Le domande principali a cui rispondere sono l’elenco di esperimenti, dimensioni, metriche, tempi e destinazione dei dati che si desidera utilizzare per l’ottimizzazione dell’esportazione di dati.

2. Esportazione dei dati e archiviazione

Eseguire il piano. Il nostro analista di dati configurerà il sistema di esportazione dei dati riflettenti per estrarre i dati richiesti dall’istanza di ottimizzazione di Google e archiviare nella destinazione di archiviazione dei dati scelti.

La maggior parte delle esportazioni utilizza Google BigQuery come destinazione dati.

3. Reporting e consultazione

Hai bisogno di aiuto per accedere o utilizzare i dati? Gli esperti di dati riflettenti sono felici di aiutarti a tutto ciò che va dalla configurazione di report interattivi per consultarti sulla massimizzazione delle approfondimenti che puoi trarre da questo set di dati.

Perché Google Optimize è il tramonto?

Dichiarazione ufficiale

Rimaniamo impegnati a consentire alle aziende di tutte le dimensioni di migliorare le esperienze degli utenti e stiamo investendo nei test A/B in Google Analytics 4. Siamo concentrati sul portare le soluzioni e le integrazioni più efficaci ai nostri clienti, soprattutto mentre guardiamo al futuro con Google Analytics 4.

Ottimizzare, sebbene un prodotto di vecchia data, non ha molte delle funzionalità e dei servizi che i nostri clienti richiedono e hanno bisogno di test di sperimentazione. Abbiamo quindi deciso di investire in soluzioni che saranno più efficaci per i nostri clienti.

A dati riflettenti, noi’Rimase triste vedere Google Optimize Go Go. Soprattutto perché ha permesso a così tanti team più piccoli di iniziare con la sperimentazione con il loro sito.

D’altra parte, questo creerà una grande opportunità per l’altro, i fornitori di sperimentazioni dedicati, di riempire questo limite sul mercato.

Noi’Resta abbastanza sicuro, GA4 migliorerà le sue capacità di reporting di sperimentazione, ma eseguire gli esperimenti stessi probabilmente rimarrà al di fuori di Google’ecosistema.

Ad ogni modo, se hai eseguito esperimenti su Google Optimize, dovresti esportare i tuoi dati al più presto. Se hai bisogno di aiuto, noi’Ve ti ha coperto.

Google ottimizza le alternative

Mentre indossiamo’T Collabora direttamente con uno qualsiasi dei fornitori di strumenti di test, abbiamo una vasta esperienza utilizzando la maggior parte di essi. Tra cui Optimizely, VWO, Convert, Adobe Target, Sitespect, Ab Tasty and Mutiny – per citarne alcuni.

La scelta della tua alternativa a Google Optimize dipende e vari fattori come la tua azienda’S Maturità della sperimentazione, stack di budget e tecnologia.

Invece di promuovere uno qualsiasi degli strumenti di test più tradizionali, vorremmo incoraggiarti a saperne di più su un libro di crescita alternativo open source.

Noi’VE ha aiutato diverse aziende a implementare la crescita e sarebbero felici di discutere anche questa opzione con te. Di seguito sono riportati alcuni dei motivi per cui potresti voler considerare la crescita come il tuo Google ottimizza l’alternativa.

• Free e open-source
• Proprietà completa dei dati
• Si siede in cima al tuo data warehouse (i.e. BigQuery)
• Supporta i test sul lato client e sul lato server

Conclusione

Google ottimizza come sapevamo e adorato che se ne va il 30 settembre 2023.

Se hai mai utilizzato Google Optimizza per eseguire esperimenti sul tuo sito Web, dovresti esportare questi dati per riferimento futuro.

Mentre puoi tentare di esportare ottimizzare i dati manualmente utilizzando l’API di reporting di Google Analytics ma IT’è molto più facile eseguire i dati riflettenti’S Google Ottimizza gli esportatore di dati.