Ik krijg net een mail binnen dat Microsoft Adcenter Analytics 31 december 2009 niet meer zal werken. Microsoft heeft er veel van opgestoken op het gebied van web analytics maar gaan het programma niet continueren. Gebruikers kunnen tot 31 december 2009 hun data nog exporteren, daarna is het niet meer beschikbaar. U wordt allen vriendelijk bedankt!

Onderstaande mail kreeg ik net binnen:

Dear Roy,

The Microsoft adCenter Analytics^Beta team is announcing the end of the adCenter Analytics beta program. The program has been closed, but Analytics will remain available to you through December 31, 2009. Please note that all hosted services, data collection, and technical support will end at that time. If you would like to save your historical data, please use the export feature to download your reports before December 31, 2009.

The Analytics team wants to sincerely thank you for your participation and your contributions to the program. Our objectives at the outset were to serve the needs of small and midsize business customers, as well as evolve the Microsoft strategy to encompass web analytics.

The beta program was a success in every respect. The insights you’ve contributed through your use of the tool and your feedback have helped us immeasurably in shaping Microsoft’s future in web analytics. Your feedback has helped us confidently determine that we can serve advertisers and publishers best by offering a tailored solution that meets more specialized needs.

You can rely on our continuing e-mail support through December 31, 2009. We recommend that you use the coming months to evaluate your web analytics needs and begin searching for an alternative web analytics solution. Click here for a list of companies that offer comparable analytics solutions.

For additional information, visit the adCenter Analytics blog and its award winning content. The blog will be renamed “Insights and Analysis” and will remain focused on advertiser ROI and optimization.

Again, thank you for your participation. We appreciate your contribution.

Sincerely,

The Microsoft adCenter Analytics Team

De vraag is natuurlijk hoe rouwig ik hier om ben. Mijn account heb ik uitgeleend aan de heren webanalisten zodat ze alle pakketten met elkaar konden vergelijken. Ik heb er zelf nooit heel veel meegekund, maar er zaten zeker ene paar erg sterke visualisatie methodes in die ik nog niet eerder bij andere pakketten gezien had indertijd.

Ik vraag me nu wel af of dit de eerste tekenen zijn dat Microsoft deze strijd gaat verliezen en zeker niet op alle fronten tegelijk kan voeren. Dit zal echter de tijd ons uitwijzen. In Nederland heeft Microsoft Adcenter (en eigenlijk Live Search) geen voet meer aan de grond. Mochten ze deze markt willen openbreken zullen ze wel met iets heel erg goeds moeten komen.

Het goede nieuws is dat ze het blog in leven houden en dat zich dat meer gaat focussen op ROI en optimalisatie. Mocht je het online willen verifiëren dan kan op: http://advertising.microsoft.com/search-advertising/adcenter-analytics

Rest ons nog te zeggen:
Microsoft: “graag gedaan, we hopen dat we je vaker kunnen helpen”

Ruben vraagt zich op zijn eigen blog, in zijn artikel; timmermans wet, af of hij medeverantwoordelijk is voor het stoppen van Skoeps. Ruben was gevraagd om bij een opfrisbeurt om mee te denken over usability. De doelen waren verbeteren van de conversatie on- en offsite, een meer overzichtelijke homepage en het doorsturen van skoeps. Conversie was overigens ook het aantal pageviews gaf ruben mij aan. Goede doelstellingen.

Doordat er teveel tegelijk veranderd was, was er uiteindelijk niet meer te zien waar de 10% tot 20% afname in pageviews vandaan kwam. Andere KPI’s bleven constant. Slecht voor het business model van skoeps (waarschijnlijk gebaseerd op CPM). Het project leek daardoor minder geslaagd.

Eerlijk gezegd denk ik juist dat de doelstelling van een usability specialist gehaald is. Veel bezoekers konden beter of sneller vinden wat ze zochten, gingen sneller naar hun doel en verdwenen daardoor net zo snel weer (of eigenlijk een of meerdere pageviews sneller). Als conversie optimalisator is het echter minder geslaagd. Minder pageviews betekend domweg minder advertentie ruimte, dus minder inkomsten (daarom zijn bij de grote US sites lange artikelen ook over 3 of 5 pagina’s verdeeld…).

Usability
De aanleiding van dit artikel is een heel open stukje dat Ruben heeft geschreven. Dit waardeer ik zeer, en om even aan te geven dat dit natuurlijk niet alleen bij Ruben gebeurd, maar dat er soms ook bewust op gestuurd wordt. Een voorbeeldje: selecteren op prijs zou in sommige gevallen wel eens een lager gemiddeld order bedrag kunnen betekenen…

Conversie optimalisatie ipv. usability
Tools als Toading, waarvan Google al jaren roept dat ze dit zelf gaan uitbrengen, gaat Google niet uitbrengen zolang ze echt niet anders kunnen. Long Tail levert Google namelijk niet zoveel geld op als concurrentie op semi long tail waarbij je nog met elkaar kunt concurreren. Het vinkje bij de Neckermann staat bij de nieuwsbrief niet voor niets altijd aan, omdat het meer werk is om het uit te zetten. Dit principe is niet nieuw, in de supermarkt moet u meer moeite doen om de lagere marge producten te pakken en zo kunnen we vast allemaal nog wel een voorbeeld vinden. Zet deze gerust in de comments.

Doelstellingen
In de doelstellingen en de motivatie zit nu juist het essentiële verschil tussen conversie optimalisatie en usability. Het verbeteren van de gebruikerservaring, of het verbeteren van de inkomsten maakt het verschil. Usability is in mijn ogen vooral gericht op de gebruiker, terwijl conversie optimalisatie meer de doelstellingen van de opdrachtgever nastreeft. Veelal lopen deze zaken hand in hand, echter op sommige punten zullen deze afwijken of zelfs tegenovergesteld zijn.

De geleerde lessen
Ruben heeft hier als lering uit getrokken dat je niet teveel moet veranderen. Dat is een conclusie die ik alleen maar kan onderstrepen, echter zoals hij het verhaal verteld is hij iets essentieels vergeten; namelijk te kijken naar business model en hier goed mee omgaan. Conversie optimalisatie kan namelijk betekenen dat je soms een actie onderneemt die niet altijd even gebruiksvriendelijk is, maar qua resultaat een beter financieel gewin oplevert (zoals het opdelen van artikelen…) voor de site eigenaar. Door veel te testen op kleine schaal is het dan ook mogelijk om dit hele deel te finetunen en uiteindelijk het meest wensbare resultaat te behalen.

Dat is in mijn ogen het verschil tussen conversie optimalisatie en usability.

Even een korte post. Op webanalyst.info kwam ik een leuk plaatje tegen:

Ik vond hem grappig en wilde hem graag delen.

Elke maand werkt Marketingfacts hard om haar nieuwe marketing communicatie blog top 100 bij te werken. Vorige maand scoorde ik hier vrij goed, rond de 30ste positie. Deze maand is mijn plaats (en die van hardcopy o.a.) nogal hard gekelderd.
Een korte blik op de tabel was genoeg om erachter te komen wat hiervan de oorzaak was. Mijn PageRank (PR) staat op 6. Dit komt omdat er in Nederland nog wat oude datacenters staan, welke altijd pas heel erg laat, of niet, worden bijgewerkt. De infrastructuur hiervan is ouder. Natuurlijk zien wij, waarschijnlijk door geo-targetting, die oude resultaten af en toe opduiken. Jammer dat er dan maar op 1 datacenter gekeken wordt naar de PR, zeker als je kijkt welke waarde hier door Marketingfacts wordt aangehangen. Ik zou aanraden om de PR over meerdere datacenters te pakken en hier dan het gemiddelde van te nemen. Een voorbeeld kun je vinden op: http://livepr.raketforskning.com/?u=www.chapter42.com

Joost de Valk had al een voorstel gedaan om te kijken naar de Technorati data. Deze wordt namelijk wel elke maand ge update in tegenstelling tot de Google PageRank die ongeveer om de 3 maanden wordt aangepast, maar met gemak 2 maanden kan worden opgeschoven. De betrouwbaarheid van de Technorati data als graadmeter voor populariteit is dan ook veel groter. Onderzoek van SEOmoz wees dit uit.

De top 15 lijst met stijgers en dalers presenteren is een beetje self-fullfilling prophecy. Deze posities zien haar bezoekers en PageRank alleen maar groeien. Zeker in verhouding met de overigen 85 posities.
Natuurlijk is het een uitdaging om je content en je positionering te verbeteren! Ik zou dan ook aanraden om alle stijgers en dalers te laten zien in de totaal tabel (met een rood pijltje naar beneden en een groen omhoog) en de top niet alleen in de samenvatting te zetten maar juist te presenteren voor diegene die het hele artikel doorlezen.

Ik had een hele mooie post klaarstaan over de click through rate (CTR) van de AOL zoekdata welke een tijdje terug is vrijgegeven. Echter heeft Ruben op Marketingfacts een uitgebreidere versie geschreven welke de mijne zo goed als overbodig maakt. Dan geef ik maar wat linklove aan Ruben’s usability blog en post.

Conclusies AOL gelekte zoekmachine data

Echter blijven er natuurlijk altijd wel een paar vragen openstaan, zoals:

• Hoeveel wijkt de CTR per positie af per branche en doelgroep.
• Waar komen de lege termen met wel kliks vandaan?
• Hoe staat de CTR in verhouding met Google, MSN en Yahoo?

Lijkt me iets interessants om eens naar te kijken. Het achterhalen hiervan zal echter niet meevallen.

Ik hoef de meeste mensen die een website hebben niet meer te vertellen dat het belangrijk is om te meten wat je bezoekers op je website doen. Je conversies, je ROI (return on investment) hoeveel mensen je feeds lezen per dag, hoeveel bezoekers je op welk tijdstip had, wat de waarde van je whitepapers zijn, waar je bezoekers langsgingen, wat ze in hun winkelwagentje stopten en wat ze uiteindelijk toch niet kochten.

Al die data van je doelgroep, wat moet je er toch mee? Veel marketeers hebben moeite om door de bomen het bos nog te zien. Als je ten slotte 5 euroton aan een printcampage spendeerd kun je nog over iets vaags als ‘Reach’ praten tenslotte. Als ze eenmaal het licht van online advertising hebben gezien dan staan er ook nog eens allemaal verschillende bomen, want geen één statistiekenpakket is dan ook hetzelfde. Sterker nog vaak komen de resultaten nog niet eens met elkaar overeen.

Dit heeft te maken met de methode van meten, bekijk je de rauwe logfiles of gebruik je een een tagging script dat je op elke pagina moet plaatsen. Tel je scrapers, bots en andere ongein mee of laat je dat achterwege? Ik heb heel lang rauwe logfiles doorgespit naar bezoekers, referrers, search terms, patronen en stappen, maar op gegeven ogenblik worden de bots teveel en kun je die ruis haast niet meer uitsluiten. Daarom ben ik tegenwoordig meer voorstander van Javascript tagging.

Een voorbeeld van een goed ‘tagging’ statitistieken pakket is Google Analytics. Google Analytics is een erg uitgebreid pakket, zeker voor de prijs die je ervoor betaald (Google heeft al je data) als je een kleine, niet zo belangrijke site, hebt. Als je nou veel geld in Adwords stopt, dan zou ik liever een onafhankelijk meetpakket nemen, daarvoor ben ik net iets te paranoïde. Mint is bijvoorbeeld een systeem wat veel en nuttige dingen opslaat en als bijkomt voordeel heeft dat je het op je eigen server mag installeren voor nog geen $30!

De standaard dingen zullen zo onderhand wel door de meeste marketeers bekeken worden. Maar wat doe je met al die andere data? Alles dat je opslaat kun je in een later stadium weer gebruiken. Vorige keer artikel in je winkelwagen gestopt? Waarom zou je dit artikel niet alvast aanprijzen op de pagina waar de bezoeker binnenkomt, zodat hij dit artikel nu misschien wel koopt. Als 28% van de mensen dit artikel in het winkelmandje stoppen en het artikel toch niet kopen uiteindelijk, dan moet je gaan dataminingen en je site goed nalopen, want dan klopt er ergens iets niet.

Vraag jezelf eens af, hoeveel van de data die ik heb gebruik ik nu uiteindelijk om mijn producten of diensten beter te laten aansluiten bij de bezoeker van de klant. Weetje wat ik een van de leukste statistieken vindt? De bounce rate…