Opět záleží, jaký nástroj budete používat. Protože různé nástroje mohou měřit (sbírat data) zcela jiným způsobem a stejně tak i pak budou zcela logicky jinak interpretovat získaná data. V zásadě existují 3 způsoby, kterými mohou analytické nástroje získávat data:

• značkování stránek (typickým zástupcem jsou Google Analytics)
• analýza logů z webového serveru (tento přístup využívá nástroj AWstats)
• kombinace obou dvou výše uvedených postupů

Značkování stránek (Google Analytics, TOPList)

Nejrozšířenějším způsobem je v současné době značkování stránek. Tento způsob využívají právě Google Analytics a také český TOPlist.

Google Analytics – pracují s měřicí tečkou. Kontrolují, jestli na webu je vložený pixelový obrázek a pokud zjistí, že tuto tečku uživatel (pomocí prohlížeče) zobrazil (načetl) => pošle tento údaj do Google Analytics = tím dojde ke změření / zaznamenání jedné návštěvy / uživatele. Všechno tohle funguje na principu vložení sledovacího (měřícího) kódu na bázi JavaScriptu, který se vkládá přímo do zdrojového kódu stránek (vložíte jej dovnitř webové stránky).

Měřící kód se vkládá do všech (pod)stránek celého webu. Pokud jej tam nedáte, nic se nezměří. Což je častý nešvar u složitějších webových stránek, kdy jednáte si musíte pohlídat, že kód je na každé stránce vložený a že tam je vložený správně (na správném místě, jsou tam všechny potřebné parametry, načítá se správně atd.).

Zkrátka – abyste byli schopni změřit jak úvodní stránku (např. Krcmic.cz) i jakoukoliv další stránku nacházející se tomtéž webu (Krcmic.cz/clanky), tak zde musí být vždy měřící kód. Pokud tam nebude, o podstránce (Krcmic.cz/clanky) se zkrátka nic nedozvíte – nebudete vědět, kolik uživatelů ji navštívilo, z jakých zdrojů přišli – prostě nic. Google Analytics ani nebudou vědět, že taková stránka na webu vůbec existuje (protože ji není schopen změřit a nemá se o ní jak dozvědět). A že se nic neměří – na to musíte přijít vy sami.

Mezi další nevýhody patří:

• Měření probíhá pomocí JavaScriptového kódu.

Když se JavaScript na webu nestihne načíst anebo se nenačte vůbec (když dojde k chybě na stránce ještě předtím, než se stihne načíst JS kód), nedojde ke změření návštěvy. Anebo dojde, ale jen v některých případech (jednou se měřící kód načte, jednou ne, protože dojde třeba k výpadku serveru). Stejně tak se nic nezměří v případě, kdy má například uživatel v prohlížeči zakázaný JavaScript. Bude to asi nejspíše jen zanedbatelný zlomek uživatelů, ale stát se to může.

Stejně tak, když se budete mít zakázaný přístup k souborům cookies, či je jednou za čas smažete (pokaždé, když smažete cookies, budete se v Google Analytics tvářit jako nový uživatel a tedy když po každé návštěvě webu smažete cookies a opětovně navštívíte web, tak Google Analytics si bude myslet, že n

Z toho plyne, že měření pomocí JavaScriptu bude vždy nějakým způsobem zkreslené, protože 100% přesná data nejde získat. Ale dostanete nějaký vzorek dat, který může (+/-) odpovídat realitě.

• Pomocí GA nezměříte objemy přenesených dat a tedy nedozvíte se, která stránka nejvíce vytěžuje váš server.

Respektive která stránka potřebuje k zobrazení stáhnout nejvíce dat, jaké typy souborů si prohlížeče (a uživatelé) nejčastěji stahují a kolik dat si již stáhly. I když částečně se k tomu můžete dopídit v Google Analytics tak, že si zobrazíte, která stránka se nejdéle načítá a z toho se dá usoudit, že ji něco zpomaluje a vy musíte přijít na to, co a proč, v AWstats to vidíte hned a máte k tomu i odpovídající data. Respektive z Google Analytics nedostanete právě ty objemy dat a museli byste použít zkrátka další nástroj.

• AWStats měří i roboty

Tedy roboty, které prochází váš web, aby pak mohly zobrazit všechny jeho výsledky), Google Analytics ne. Z AWstats tak můžete vyčíst třeba i to, že si nějaký robot od vás grabuje (stahuje) data a tím váš server vytěžuje. Opět – tohle v GA nezjistíte.

• Nejde zjistit doba strávená na poslední stránce. Respektive jde, ale GA ji nezjišťuje a proto u poslední stránky nezapočítává tento čas.

Tzn. když navštívíte 3 stránky, na první strávíte 1 minutu, na 2. stránce také 1 minutu a na 3. (poslední) stránce strávíte 20 minut a pak zavřete prohlížeč, tak průměrná doba strávená na stránkách bude 1 minuta (1+1 a posledních 20 minut se nikam nezapočítá). Totéž se pak děje, pokud uživatel navštíví pouze jednu stránku a z webu odejde (zavře prohlížeč). V tu chvíli vám Google Analytics zobrazí nulové hodnoty u doby strávené na stránkách (prostě nula vteřin). A vy se pak díváte do čísel a netušíte, co se děje :-).

• Nezměříte soubory, do kterých nelze vložit měřící kód (klasicky PDF, dokumenty ve Wordu).

To lze ale v zásadě obejít tím, že když se na podobný soubor chcete dostat, tak musíte na něco kliknout (odkaz, tlačítko) a to už v Google Analytics změřit jde. Čili nezměříte samotné stažení (že se uživateli skutečně podařilo stáhnout soubor), ale to, že se k němu „prokliknul“. V zásadě je to ale skoro to samé.

• Mezi nevýhody bych i zahrnul to, že pro pokročilejší webovou analytiku musíte mít Google Analytics nastudované.

A tedy vědět, kde co je, jak se co dělá, jak a kam se nasazuje měřící kód, musíte znát filtry, vědět, kam kliknout, abyste si zobrazili ta správná data atd. Zkrátka – je to trošku sofistikovanější nástroj a pochopit jej a naučit se s ním pracovat prostě trvá. Není to záležitost jednoho dne.

• O tom, že se vám Google Analytics mění pak pod rukama, jak přibývají další a další funkce, jsem už mluvil.

Občas přibude nová funkce, což je fajn, protože získáváte o uživatelích stále více dat. Bohužel někdy by asi bylo lepší, kdyby také někdo opravil / vylepšil funkce staré tak, aby se s nimi dalo pracovat.

• Další velké riziko je, že budete získaná data z Google Analytics špatně interpretovat.

Zkrátka vyvodíte z nich špatné závěry, ať už kvůli tomu, že onlinu moc nerozumíte. Uvedu příklad – v jeden měsíc přijde na web 1 000 uživatelů jen z vyhledávačů a druhý den 500 a vy si budete myslet, že děláte něco špatně, něco se stalo. A přitom tento jev je zcela bežný a tento „propad“ je způsobený nejspíše jen tím, že v tento slabší den hledali uživatelé jen zkrátka jinak (jiné výrazy, byl jiný objem vyhledávání). Nelze totiž čekat, že  bude stejný počet (několika milionů v ČR) uživatelů hledat ty stejné výrazy a končit na těch stejných stránkách každý den.

Přitom kdybyste se podívali na dlouhodobý graf vývoje návštěvnosti, tak si podobných výkyvů všimnete hned a pochopíte, že se tak děje pravidelně. A že tedy na data se musíte dívat ne z pohledu aktuálních absolutních čísel (včera přišlo 501, dneska 492 reálných uživatelů – musíme něco zlepšit), ale z pohledu trendů (roste z dlouhodobého hlediska návštěvnost z tohoto zdroje?). Stejně tak třeba podobné výkyvy u některých projektů nastávají o víkendech, u globálních projektů pak musíte počítat s časovými pásmy (z US k vám začnou budou proudit lidé třeba až v 15. hodin, protože u nich je teprve 8 hodin ráno).

Pochopíte špatně některé metriky – jako jeden z možných příkladů bych uvedl právě nulové hodnoty u průměrné doby návštěvy, který jsem vysvětloval výše.

Anebo nebudete vědět, že třeba se mohou určité výstupy lišit (Google Analytics vs TOPlist, výstupy z Google Analytics vs AdWords). 

Mezi hlavní výhody Google Analytics bych naopak přidal:

• Je to zadarmo :-).
• Pro valnou většinu projektů nabízí Google Analytics dostatek funkcí k pochopení svého publika na webu (a to i v neplacené variantě).
• Google Analytics umí už celkem spolehlivě (díky tomu, že pracují s cookies prohlížeče) rozeznat živého návštěvníka (člověka). Dokonce nové Universal Analytics umí rozpoznat, že se jedná o jednoho uživatele, který na web přistupuje z několika různých zařízení (stolní počítač, mobil, tablet). O tom, že to ale umí jen zčásti, jsem psal výše.
• Dozvíte se dost údajů o samotných uživatelích vašeho webu (jaký používají prohlížeč, odkud chodí, na jaké stránky chodí, které kampaně je přivedly na váš web, jestli používají mobilní zařízení a pokud ano, tak jaký typ a spoustu dalším údajů, kterým se budu věnovat v dalším pokračování). Tyto informace vám pak mohou pomoci při dalších změnách na webu. Tohle například AWstats neumí.