Facebook Insights: como usá-lo para tomar decisões estratégicas de conteúdo e divulgação

Se você já tem uma página corporativa no Facebook, provavelmente já sentiu o drama de tentar extrair algum sentido da avalanche de informações que fornecidas pelo Facebook Insights. Caso ainda não tenha visto esses dados, visite sua própria página corporativa logado como administrador. Clique no ícone de configurações e, em seguida, em “Ver dados”.

Figura 1 – Como acessar o Facebook Insights, o serviço de estatísticas do Facebook para páginas corporativas – Imagem por Géssica Hellmann & Cia

Na página que vai se abrir, você terá acesso a uma página de gráficos e tabelas, que formam apenas a ponta do iceberg. Se você quiser mesmo ver TODOS os dados que o Facebook coleta sobre sua página corporativa, você precisa clicar no botão “Exportar dados”.

Figura 2 – Como exportar dados do Facebook Insights – Imagem por Géssica Hellmann & Cia.

Uma caixa de diálogo vai se abrir, com diversas opções de exportação.

Figura 3 – Como exportar dados do Facebook Insights para uma planilha do Excel – Imagem por Géssica Hellmann & Cia.

O resultado é uma planilha gigante, com dezenas de colunas de dados, descrevendo micrometricamente cada mínima interação de cada usuário com sua página corporativa no Facebook.

Figura 4 – Planilha com dados exportados do Facebook Insights – Imagem por Géssica Hellmann & Cia

Os diferentes dados oferecidos podem ser úteis para os mais diversos objetivos mas, para começar, uma excelente sugestão é seguir o conselho da analista do Hubspot, Anum Hussain, e ater-se inicialmente a monitorar apenas as 3 variáveis mais importantes:

• Total de Cliques em “Curtir” (ou, no português do Facebook, “Vitalício Total de opções “Curtir”): Mostra o número de pessoas que clicaram no botão “Curtir” em sua página corporativa no Facebook desde o início.
• Amigos de Fãs (Diário) (ou “Diariamente amigos de fãs”): Mostra o número total de amigos de todos os seus fãs, representando o número máximo de não-fãs que poderiam ver o conteúdo que você publica em sua página.
• Consumo Diário da Página (ou “Diariamente total de consumidores”): Mostra o número de cliques no conteúdo publicado.

Todas as outras colunas poderiam ser deletadas, segundo a analista do Hubspot, mas sugerimos que você mantenha os demais dados, apenas copiando e colando as colunas de dados acima em uma nova planilha. Afinal, acreditamos que a perspectiva da Anum Hussain é um pouco radical demais em relação a dados que podem ser úteis para um refinamento tático, como eventuais tendências de curto prazo nos movimentos de “Curtir” e “Descurtir”, além de medidas como “Alcance”, “Impressões” e “Consumidores”.

De qualquer forma, uma vez que você tenha simplificado sua planilha às 3 variáveis definidas anteriormente, você poderá criar uma nova coluna intitulada “Alcance Total Diário”, representando a soma do valor da coluna “Total de Cliques em Curtir” com a coluna “Amigos de Fãs (Diário)”. Essa variável representa o total de pessoas que efetivamente podem ver o conteúdo publicado em sua página, sejam elas fãs ou não-fãs.

Figura 5 – Como calcular o Alcance Total Diário de sua página empresarial no Facebook – Imagem por Géssica Hellmann & Cia

Assim, você pode criar um gráfico exibindo a evolução do Alcance Total Diário de sua página empresarial no Facebook:

Figura 6 – Facebook Insights: Alcance Total Diario – Imagem por Géssica Hellmann e Cia

Basicamente, o que você deseja observar é a tendência ao longo do tempo. Se a tendência for de crescimento no ritmo previsto no seu plano, não é necessário se preocupar. Uma tendência de estagnação ou redução no alcance diário total deve soar um alerta na sua equipe de marketing e levar a ações visando ampliar sua divulgação.

Você também deve acompanhar os dados de “Consumo Diário da Página” em um gráfico à parte.

Figura 7 – Consumo Total Diário no Facebook Insights – Imagem por Géssica Hellmann & Cia

Neste gráfico, você deve observar:

• Picos de Consumo: qual foi o conteúdo ou conteúdos específicos que geraram o consumo excessivo? Foi um conteúdo relacionado a algum interesse passageiro em um assunto “quente” ou você tem em mãos uma oportunidade real de ampliar o interesse em sua página abordando mais frequentemente esse tema? Por outro lado, quais conteúdos simplesmente não despertam o interesse do seu público, devendo ser deixados de lado?
• Comportamento ao longo da semana e do mês: Em quais dias da semana ou quais dias do mês você consegue captar o maior engajamento dos seus fãs? Inversamente, quais são os períodos em que seus esforçam resultam praticamente inúteis.
• Reversão de tendências: Você fez uma publicação (ou conjunto de publicações) que deu início a um aumento ou redução inesperados na tendência de cliques no seu conteúdo? Como capitalizar essa oportunidade ou corrigir esse erro?

Em resumo, a partir de apenas dois simples gráficos você tem um guia capaz de orientá-lo estratégica e taticamente na produção de conteúdo para sua página empresarial no Facebook. Caso precise de ajuda para formular sua estratégia, basta entrar em contato através do formulário a seguir.



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Web Analytics – parte 3 – Hits, Page-views, Visitas, Visitantes Únicos

No último artigo desta série sobre Web Analytics, abordamos algumas diferenças entre os diversos sistemas de contagem de acessos a seu site. Neste artigo, veremos os conceitos básicos de web analytics: hits, page-views, visitas e visitantes únicos.

No terreno do Web Analytics, o conceito com definição mais precisa é o de “HIT”. Um “hit” é simplesmente uma solicitação ao seu servidor. Desta forma, quando alguém acessa uma página do seu site, esse acesso é contabilizado como um “hit”. Mas se essa página contiver 3 fotos, cada foto será contabilizada como um “hit” adicional. Se essa página, ao ser carregada, fizer solicitações a arquivos de folhas de estilos, arquivos de javascript, vídeos e outros objetos, cada uma dessas solicitações também será contabilizada como um “hit”.

É fácil perceber que um único acesso de uma única pessoa a uma única página pode gerar dezenas de “hits”. O “hit” é, portanto, uma unidade de medida de “TRÁFEGO”, isto é, da carga colocada sobre seu servidor, não de “AUDIÊNCIA”, isto é, do número de pessoas que visitam seu site.

Todos os programas de Web Analytics definidos como “analisadores de logs” são, na prática, contadores de hits, pois é exatamente esse o dado que você encontra nos logs de seu servidor. Cada “hit” ocupa uma linha no arquivo de log, assim, basta contar o número de linhas para obter o número de “hits”.

Os programas analisadores de logs, claro, precisam ir além de contar linhas de um arquivo de texto caso queiram produzir alguma útil para efeito de compreensão do que realmente ocorre no seu site em termos de audiência. É nesse ponto em que aparecem as diferenças de interpretação, já que cada programa parte de um conjunto de pressupostos diferentes.

Um segundo conceito importante, menos preciso do que o de hit, mas mais útil em termos de caracterização da audiência é o conceito de “page-view”, também chamado de “page load”, “visualização de página”, “carregamento de página”, entre muitas outras variações de terminologia. Um “page view” é definido como o carregamento completo de uma página de um site em um navegador web. Se apenas 1 pessoa acessar seu site e visitar 30 páginas, essa única pessoa terá gerado 30 “page views”. A contagem de page-views permite ter uma noção sobre o que as pessoas fazem em seu site: quantas e quais páginas visitam, mas não permite ter uma idéia de quantas pessoas efetivamente visitaram o seu site.

Um conceito muito mais útil seria o de “visita” ou “sessão”. De fato, essa é a informação básica que a maioria das pessoas deseja saber quando instala um contador em seu site: quantas vezes uma pessoa entrou em seu site, viu algumas páginas e foi embora.

Note que o conceito de “visita” inclui as visitas repetidas da mesma pessoa, isto é, se uma pessoa entrou 10 vezes no seu site ao longo de um dia, essa pessoa gerou 10 “visitas” ao seu site.

O conceito que visa definir o número de pessoas que realizaram uma ou mais “visitas” ao seu site em um período determinado chama-se “unique visitors”, “visitantes únicos”, “visitantes distintos”, “sessões únicas”, entre outros.

É nesse ponto que os problemas se agravam. O melhor que um software pode fazer para calcular o número de “visitas” ou de “visitantes únicos” é realizar estimativas com base em pressupostos sobre o comportamento médio do usuário web. Por exemplo se, normalmente, um único computador costuma ser usado por apenas uma única pessoa, podemos supor que um único acesso de um computador específico ao nosso site é uma “visita” realizada por um “visitante único”.

O problema começa em como identificar um computador único no mar de computadores da internet. Por exemplo, se 10 pessoas em dez terminais diferentes de uma mesma rede corporativa acessam a internet compartilhando a mesma conexão com idêntico endereço IP, e todas essas pessoas acessarem seu site uma vez, teremos, na prática, 10 “visitas” realizadas por 10 “visitantes únicos”, mas nem todos os programas de análise de audiência serão capazes de contabilizar corretamente essas “visitas” ou de identificar todos esses “visitantes únicos”.

Veja na tabela abaixo os diferentes indicadores mencionados neste artigo para este site, medidos pelo AWStats em um determinado período:

Conceitos de web analytics: um exemplo real

Repare nas diferenças entre os conceitos: segundo o AWStats, no período considerado, 16855 “pessoas” entraram neste site 20197 vezes, visualizando 59292 páginas que realizaram 625636 solicitações de arquivos que, somados, consumiram 27.91 Gb de largura de banda. Cada um desses dados têm sua própria utilidade no processo de tomada de decisões, veremos em outros artigos  o que você pode fazer a partir de dados como esses.

O que queremos enfatizar agora é que, mesmo considerando essas variações no critérios de contagem entre os diversos programas, o importante é que um mesmo programa mantém os mesmos critérios ao longo do tempo. Esse é um dado importante, porque sugere que você deve conferir mais importância à série histórica, isto é, à evolução geral dos números ao longo do tempo, do que ao dado isolado.

Por isso, quando se trata de “número de visitas” ou de “número de visitantes únicos”, o importante não é saber se você teve exatamente 1500 ou 2500 “visitas” em um dia, mas se a tendência do número de visitas ao longo do tempo é crescente, estável ou decrescente. Se você encarar os dados de visitas com essa pequena reserva de cautela, já começa a ficar pronto para tomar as primeiras decisões com basse nesses conceitos básicos web analytics.

Web Analytics – Parte 2 – Qual é o melhor contador de visitas para meu site?

Com tantas opções de softwares para web analytics, alguns deles verdadeiros pacotes de análise estatística dos acessos a seu site, a primeira pergunta que precisamos responder é “qual deles devo usar”? Não se trata, aqui, de saber qual é “o melhor”, mas qual deles é o mais adequado para seus objetivos.

Até mesmo os planos mais básicos de hospedagem de sites oferecem algum tipo de relatório de visitas a quem contrata seus serviços. Logo após o contato inicial com um desses programas, você ouve falar em diversos outros sistemas de análise de audiência de sites e se sente perdido, sem saber se está sendo ou não bem informado pelo sistema que usa atualmente.

Gráfico gerado pelo software analisador de logs AWStats

Para começar, precisamos estabelecer que, sejam simples ou complexos, caros, baratos ou gratuitos, todos esses programas se propõem, basicamente, a fazer rigorosamente a mesma coisa: medir o tráfego de entrada e saída de dados do seu servidor. O problema começa no método que esses programas usam para medir esse tráfego, o que já permite dividir os softwares de web analytics em duas grandes categorias: os analisadores de logs do servidor e os contadores remotos.

Praticamente todo servidor web faz um registro em um arquivo de texto (log) de todas as solicitações que recebe. Esses registros são automáticos e efetuados em um formato “bruto” (raw) que tem pouca utilidade para o usuário humano. Os softwares analisadores de logs procedem a uma análise, interpretação e organização dos dados desses arquivos em uma apresentação visual que se pretende que seja útil e prática para o ser humano. Dois bons exemplos são os softwares Webalizer e AWStats, ambos gratuitos.

Gráfico gerado pelo software analisador de logs WebAlizer

Agora vejamos os contadores remotos. Enquanto os analisadores de logs funcionam diretamente no servidor e, desta forma, registram toda e qualquer atividade no site, os contadores remotos precisam ser instalados em todas as páginas do site que você deseja monitorar. Esqueça de instalar o código em uma página e ela será excluída das estatísticas. Após instalado o código, assim que um usuário acessar uma página de seu site, o código coletará dados sobre o computador do visitante e os enviará para processamento em um computador remoto, que fará a interpretação e organização dos dados enviados. Quando você quiser visualizar as estatísticas de seu site, precisará fazer login no site da empresa que mantém o contador. Dois bons exemplos desse tipo de contador são os serviços Statcounter e Google Analytics.

Gráfico comparativo de visitas em diferentes períodos gerado pelo Google Analytics

Mas sequer podemos dizer que a principal diferença entre os contadores está no método de coleta de dados, pois a interpretação desses dados varia enormemente. De fato, dos quatro contadores mencionados anteriormente, somente o StatCounter e o Google Analytics permitem que eu veja o número de “visitas” a uma determinada página deste site no mês de junho de 2009:

Google Analytics: 11.159
StatCounter: 14.395

Os dois analisadores de logs disponíveis em meu servidor – AWStats e Webalizer – sequer me permitem ter acesso a esse dado. O AWStats não retorna um número de “visitas” por página, mas o número de “page views”. Já o Webalizer, da forma como está configurado em meu servidor, retorna os dados apenas das 10 páginas mais visitadas e a página em questão não aparece nesse ranking. Mesmo quando comparamos os resultados são comparáveis, o AWStats e o Webalizer retornam resultados discordantes. Veja o que eles dizem sobre o número de visitas a uma outra página deste site em determinado dia deste ano:

AWStats: 1977 visitas
Webalizer: 2494 visitas

A questão que agora salta a seus olhos é: por que há tanta variação?

Uma parte do motivo é o método de coleta de dados. No caso dos contadores remotos, há uma variedade de situações em que podem ocorrer perda de dados entre o computador do usuário de seu site e o computador da empresa que gera os relatórios. Assim, parte da diferença entre o StatCounter e o Google Analytics pode ser explicada pela maior taxa de perda na transferência de dados para servidor do Google Analytics.

Gráfico de duração de visitas gerado pelo StatCounter

Entretanto, para os analisadores de logs não há (ou, pelo menos, não deveria haver) “perda” de dados, já que os logs registram toda e qualquer atividade dentro do seu site. O motivo da diferença, deste modo, só pode estar no critério de interpretação dos dados, na “régua” empregada para medir os dados. Você pode entender melhor esse problema se pensar que alguém pode dizer que sua mesa de trabalho tem 1,50 metro de comprimento, enquanto outra pessoa dirá que ela tem 59 polegadas… Sendo que ambas estarão certas!

No caso dos softwares de web analytics, a questão é muito mais complicada que isso, já que todos dizem estar medindo as mesmas coisas (visitas, page-views, etc), mas apresentam resultados muito diferentes, às vezes com discrepâncias que beiram o grotesco.

Considerando que cada fabricante defenderá com unhas e dentes seus métodos e critérios, infelizmente não podemos contar com uma resposta objetiva à questão de qual contador efetua a medida mais precisa.

Não pretendo abordar nesta série de artigos os detalhes do funcionamento de servidores e das configurações e critérios dos diversos softwares de web analytics, pois é assunto complexo e controverso. Para uma introdução bastante simplificada ao tema, sugiro uma visita ao documento Simpletons Guide to Web Server Analysis, sempre lembrando que as opiniões ali expressas representam um entre vários ponto de vista possíveis sobre o tema.

Por isso mesmo, sugiro que você escolha o seu software de web analytics, seja ele pago ou gratuito, usando como critério a forma de apresentação dos dados. Se o software escolhido apresenta os dados em uma forma que você pode usar para fundamentar seu processo de tomada de decisões, fique com ele; caso contrário, teste outro. De uma maneira geral, evite basear suas decisões apenas nos números brutos dos seus relatório de web analytics, mas em unidades de medida definidas especificamente para seus objetivos. Como estabelecer essas unidades de medida (“métricas”) é assunto para os próximos artigos.

Web Analytics: análise dos relatórios estatísticos de visitas ao seu site – Parte 1 – Por que você precisa saber isso?

Este é o primeiro de uma série de artigos sobre Web Analytics, a análise dos relatórios estatísticos de visitas ao seu site. Nosso foco nesta série será a tomada de decisões, isto é, o uso das informações de seus relatórios de visitas para que você entenda exatamente o que está acontecendo no seu site e o que você deve fazer com base nesse conhecimento.

O primeiro contato com o relatório de visitas de seu site pode ser intimidante para a maioria das pessoas. Você recebe o impacto de dezenas de tabelas, números e gráficos coloridos sem ter muita certeza de que sabe o que significam e, após alguns minutos, surpreende-se perguntando a si mesmo: “ok, mas, afinal de contas, isso é bom ou ruim”?

De fato, é exatamente essa a informação de que você precisa: se aqueles números estão bons ou ruins para seus objetivos, o que aconteceria se eles fossem melhores e como eles poderiam ser melhores.

O primeiro passo, como sempre, é definir seus objetivos

Os seus relatórios de visitas fornecem a você a informação exata sobre o que as pessoas fazem dentro de seu site. Por isso, o primeiro passo é definir precisamente o que você quer que as pessoas façam dentro do seu site.

Incrivelmente, muitas pessoas e empresas não sabem responder a essa simples pergunta. Se você tem um site, você precisa saber qual é o objetivo desse site, isto é, o que você quer que o site faça por você. E esse objetivo deve ser, sempre, necessariamente, definido em termos do que você deseja que as pessoas façam dentro do seu site. Por exemplo:

• Se você tem um site de comércio eletrônico, você deseja que as pessoas avaliem suas ofertas de produtos, preços e condições de pagamento, incluam produtos no carrinho e efetivem a compra.
• Se você tem um site de conteúdo de notícias, você pode desejar que as pessoas leiam as notícias, assinem os feeds RSS e façam opt in para receber suas newsletters.
• Se você tem um site de downloads, você deseja que as pessoas escolham seu site como opção preferencial para download, criem links para seus arquivos de download e recomendem seu site para os amigos.
• Se você tem um blog, você deseja que as pessoas comentem seus artigos, citem os seus textos e adicionem links em seus próprios blogs.

Observe que o design e o desenvolvimento geral de seu site deve ser executado em função do que você quer que as pessoas façam dentro do seu site. Uma vez que você tenha definido seu objetivo em termos humanos, decidir sobre a solução visual e tecnológica é praticamente uma conseqüência natural.

Chega de achismo: faça o teste e confira os resultados com o Web Analytics

As técnicas de web analytics servem para controle dos resultados práticos de suas estratégias, para que você seja capaz de verificar se as soluções que você adotou estão ou não dando certo na prática.

Com base nos relatórios estatísticos de visitas a seu site, você pode avaliar e corrigir:

• O design e a estrutura de navegação de seu site,
• A eficiência de sua política de SEO,
• Os resultados de seu programa de publicidade e divulgação,
• A consistência de suas ofertas ao mercado e as preferências de seus clientes por versões de produtos e combinações de preços, promoções e benefícios,
• O sucesso da linha editorial adotada em seu site de conteúdo.

Assim, se você realmente deseja ter sucesso com seu site, você precisar aprofundar seu conhecimento sobre as técnicas de web analytics. Com uma análise competente dos seus relatórios de visitas, você nunca mais se envolverá em discussões baseadas em “achismos”, pois toda idéia poderá ser testada e comprovada com base em dados numéricos reais.

A misteriosa taxa de rejeição do Google Analytics

Há muita gente intrigada por aí com aquela expressão fortíssima dos relatórios do Google Analytics: “taxa de rejeição“. A palavra foi mal escolhida, porque dá a impressão de se referir ao número de pessoas que não gostaram de seu site.

Nada mais longe da verdade. Vejamos como o próprio Google Analytics define o conceito:

“Taxa de rejeição:

A porcentagem de visitas a uma única página (como as visitas em que uma pessoa sai do seu site na mesma página em que entrou)”.

Sob que condições esse conceito é uma “taxa de rejeição”? Apenas uma: sua campanha de Links Patrocinados dirige clientes potenciais a uma landing-page de comércio eletrônico e os visitantes não prosseguem a visita para realizar uma compra!

Ainda assim, a expressão é forte. Nem todos os fregueses que entram em uma loja, olham os produtos e conferem as ofertas “rejeitaram” a loja. Alguns deles poderão voltar depois para comprar!

Quando se trata de sites de conteúdo, o conceito é ainda mais inadequado. Se um usuário chega a um site de conteúdo e visita apenas uma página, na maior parte das vezes isto significa apenas e tão somente que ele encontrou exatamente o que procurava naquela página e, portanto, não precisa continuar procurando a informação em outro lugar!

O SEO competentemente executado, portanto, gera elevada “taxa de rejeição” de suas páginas de conteúdo nos relatórios Google Analytics… E isso é muito bom!

Assim, como verificar a “taxa de rejeição” real de seu site?

É um processo simples, mas trabalhoso. Selecione uma amostra das palavras-chaves que levaram visitantes até seu site, podem ser as 100 primeiras da lista. Em seguida, verifique uma a uma quantas dessas palavras não se relacionam com o conteúdo do seu site, sugerindo que o visitante chegou até seu site procurando por um conteúdo que você não oferece nem tem intenção de oferecer. Divida esse número pelo total de palavras-chaves e você terá uma noção real do desempenho de sua otimização. Quanto melhor for o SEO, quanto mais otimizado for o seu site, menor será o número dessas palavras-chaves não relacionadas ao seu conteúdo. Se esse número crescer ao longo do tempo, é hora de realizar mudanças em sua política de SEO.