Google Data Studio – cz. 1. Dashboard do bloga firmowego.


Data Studio firmy Google pozwala łatwiej zrozumieć, co Twoi użytkownicy robią z treściami na Twojej stronie www. Narzędzie to pozwala na czytelną wizualizację danych. W tym wpisie pokazuję po kolei, jak utworzysz pierwszy dashboard i znacznie ułatwisz sobie pracę z contentem, na przykładzie firmowego bloga.


Google Data Studio a blog firmowy

Data Studio to narzędzie dostarczane przez firmę Google. Pozwala efektywnie wizualizować dane. Kluczem jest tu słowo „efektywnie”. W dużym uproszczeniu, podpinasz dowolne źródło danych, a następnie tworzysz wykresy i boksy, prezentujące dane – przede wszystkim liczbowe, ale nie tylko, ponieważ GDS może wizualizować także dane tekstowe. Praca z narzędziem opiera się o system dashboardów – ekranów, gdzie w wygodny sposób umieścisz czytelne wykresy, tabele i wskaźniki.

Dla uproszczenia przyjmijmy w tym artykule ograniczenie do działań contentowych na firmowym blogu. Kiedy prowadzisz firmowego bloga, to z wysokim prawdopodobieństwem, poza działaniami reklamowymi, kierującymi na blog, interesują Cię takie zagadnienia, jak:

  • Uwidocznienie w Data Studio, które wpisy są czytane chętnie, a które nie cieszą się popularnością
  • Wskazanie w Data Studio najbardziej atrakcyjnych i najsłabszych treści .
  • Jakie słowa kluczowe kierowały ruch na poszczególne wpisy – organicznie.

Zaczynamy pracę od zalogowania się do ekosystemu Google (np. do poczty albo do GA) i wejścia na adres https://datastudio.google.com/. Ikoną z plusem dodajemy pierwszy raport.

Google Data Studio - jak zacząć tworzenie raportu

Data Studio – źródła danych

Dane, o które Ci chodzi, zebrane są co najmniej w dwóch różnych systemach. Co więcej, łatwe dotarcie do tych systemów wymaga od Ciebie umiejętności zaawansowanego korzystania z dwóch różnych narzędzi, w tym przygotowania sobie odpowiednich widoków w Google Analytics. I tu właśnie z pomocą przychodzi Google Data Studio. W tym narzędziu przygotujesz raport tylko raz, a następnie będzie on stale zasilany aktualnymi danymi.

Google Data Studio prezentuje dane na tzw. dashboardach, czyli stronach zapełnionych wykresami, panelami, wskaźnikami itp. Dzięki takiemu dashboardowi nie musisz przekopywać się przez gąszcz opcji w innych systemach i od razu masz pokazane właściwe dane. Filozofia systemu zakłada podłączenie źródeł danych. Aktualnie dostępne jest kilkadziesiąt konektorów do łatwego łączenia przeróżnych typów danych wejściowych. Moim zdaniem najbardziej użyteczne mogą okazać się następujące:

  • Google Analytics
  • Google Search Console
  • Google Docs (arkusze)
  • MySql

Kiedy tworzysz pierwszy raport w Google Data Studio, kreator pyta o połączenie z pierwszym źródłem danych. Na ekranie widzisz kilkadziesiąt źródeł. W większości połączenie z nimi wymaga autoryzacji użytkownika. W wypadku GA i GSC potrzebne jest, aby konto Google z poziomu którego jesteś zalogowany do Data Studio, posiadało także uprawnienia do tych systemów, podobnie rzecz ma się z arkuszami kalkulacyjnymi.

Zakładam w tym artykule, że masz dostęp do Google Analytics oraz Google Search Console.

Data Studio Pro TIP

Do każdego wykresu możesz mieć osobne źródło danych. Nie musisz korzystać na danej karcie tylko z jednego źródła. Więcej źródeł możesz wykorzystać, dodając je opcją z poziomu górnego menu. Istotnym ograniczeniem jest to, że dany wykres jest tworzony zawsze w oparciu o JEDNO źródło. Istnieje możliwość utworzenia tzw. źródła połączonego, tj takiego, gdzie dane z różnych systemów są połączone i reprezentowane jako jeden zbiór danych. To zaawansowana technika. Zajmiemy się nią w dalszej części kursu.

Twój pierwszy dashboard w Google Data Studio

Po wejściu w Google Data Studio tworzymy pierwszy dashboard. Początkowo będzie on wyglądać jak czysta kartka papieru, tyle, że domyślnie ułożona w orientacji poziomej. Możesz to zmienić po prawej stronie ekranu. W tym wpisie skupmy się jednak na merytoryce danych, wierzę, że z wyglądem poradzisz sobie samodzielnie.

Zacznijmy od informacji o wejściach z Google Analytics. Aby przygotować te dane, w pierwszej kolejności musimy wskazać systemowi Data Studio źródło danych. W górnym menu wybierasz:

Zasób -> Zarządzaj dodanymi źródłami danych ->Dodaj źródło danych

Google Data Studio dodajemy źródło danych

Otwiera się ekran zawierający wiele możliwych konektorów, interesuje Cię konektor Google Analytics. Wyświetlą się te konta GA, do których masz uprawnienie jako zalogowany użytkownik. Wybierasz konto, usługę, a także widok danych, a po prawej stronie wybierasz niebieski przycisk POŁĄCZ. Wyświetla się lista wszystkich parametrów – w wypadku GA jest ich około PÓL TYSIĄCA! Na ten moment nie musisz nic zmieniać w tym zestawie, po prostu przejdź dalej – zobaczysz, jak łatwo później wybrać te dane, które są Ci potrzebne. Na tym etapie niczego nie zmieniamy w źródle danych, tylko dodajemy je do raportu:

Google Data Studio podłączanie źródła danych

Teraz, kiedy źródło danych masz już zdefiniowane, bardzo szybko przygotujemy zestawienie Twoich najważniejszych wpisów z bloga firmowego. Wybierz z górnego menu ikonę siatki i zacznij rysować tabelę. Przeciągasz rogi tabeli w dowolne miejsce na kartce, następnie przeciągając z prawej strony pola źródła danych umieszczasz je na w odpowiednich miejscach tabeli. Proponuję Ci następujący zestaw pól na początek:

Wymiary:

  • Nazwa ekranu

Metryki:

  • Sesje
  • Użytkownicy
  • Średni czas sesji
  • Średni współczynnik odrzuceń

W tym momencie w tabeli powinno pojawić się już sporo informacji.

Google Data Studio tworzymy tabele

W dolnej części miejsca, w które przeciągałeś metryki, jest ciekawa opcja porównania z poprzednim okresem. To całkiem użyteczna sprawa, która doda w Twojej tabeli kolumny z pokazaniem zmiany w czasie, względem poprzedniego okresu.

Filtry danych w Google Data Studio

Aby Twoje raporty były użyteczne i czytelne, warto prezentować na nich tylko te dane, na których Ci naprawdę zależy. Filtry w Google Data Studio dzielą się na dwie grupy:

  • Filtry globalne – działają na wszystkie obiekty (wykresy, wskaźniki, tabele) na Twoim dashboardzie
  • Filtry cząstkowe – działają tylko na tym obiekcie, na którym są zastosowane.

Narzędzie Google Data Studio pozwala na bardzo wygodne i ciekawe operowanie filtrami danych. W tym wypadku chcemy analizować działania na blogu. W analizowanym przykładzie wszystkie wpisy zawierają url ze składnikiem /blog po ukośniku. Jeśli chcesz widzieć w tabeli tylko tego rodzaju adresy, to po zaznaczeniu tabeli wybierz po prawej stronie na dole opcje filtrowania. Na początku nie ma tu filtrów. Pierwszy filtr trzeba zdefiniować.

Zakres działania filtrów cząstkowych w Data Studio

Filtr działa tylko w obrębie aktywnego dla danego obiektu źródła danych. Jeśli więc miałbyś kilka źródeł danych, a jakiś filtr zbudujesz na jednym z nich (np. podłączone trzy różne konta GA z różnymi identyfikatorami usługi), to filtr ten będziesz mógł stosować wyłącznie na tym jednym źródle. Chcąc mieć analogiczne filtry dla pozostałych źródeł, musisz wejść w edycję jakiegokolwiek wykresu, bazującego na tym źródle, a następnie tam właśnie zdefiniować filtr. Pamiętaj także, że filtr działa tylko na tym obiekcie (wykresie, tabeli), na którym go aplikujesz.

Filtr zawiera nazwę – i jest ona ważna, bo dla dużych raportów bez nazw po prostu łatwo się pogubisz. Osobiście wypracowałem sobie konwencję nazewnictwa, polegającą na tym, że nazwę zaczynam od akronimu wskazującego na źródło danych. W ten sposób w przyszłości mogę łatwo znajdować odpowiednie filtry.

Wróćmy jednak teraz do aplikowania pierwszego z filtrów. Tworzymy nowy filtr i nazywamy go, przykładowo: GA-tylko-blog

Google Data Studio tworzymy filtr cząstkowy

W ten sposób będzie wiadomo, że odnosi się on do źródła danych GA – Google Analytics i odfiltruje nam tyko adresy z bloga. Jak zatem odfiltrować te adresy w możliwie prosty sposób? Wystarczająco dobre w tym momencie będzie zastosowanie prostego warunku, że wymiar „nazwa ekranu” – pokazujący pod jakim adresem strona się wyświetliła, musi zawierać w sobie „/blog”. W ten sposób filtr zawęzi nam wyniki z GA tylko do tych, w których występuje „/blog”.

Tak zdefiniowany filtr pozostaje zatwierdzić i dodać do tworzonej tabeli. Od tego momentu tabela powinna pokazywać tylko te nazwy ekranu, w których występuje słowo „/blog”, a więc nasze wpisy blogowe. Filtr jest zapamiętamy na poziomie całego raportu i będzie dla Ciebie dostępny we wszystkich kolejnych obiektach (tabelach, wykresach, wskaźnikach), dzięki czemu będziesz mógł go aplikować bardzo szybko do kolejnych elementów dashboardu.

Data Studio – przydatne typy wykresów

W Google Data Studio dostępne na górze formanty możesz przeciągać na kartę swojego dashboardu metodą drag and drop z górnej części głównego okna aplikacji. Po tabelą utwórzmy teraz wykres kołowy, pokazujący z jakich źródeł pochodził ruch na bloga. W tym celu wybierasz wykres kołowy. Tu konfiguracja jest stosunkowo prosta. Jako wymiar wskazujesz źródło ruchu, a jako metrykę – liczbę sesji.

Data Studio - o czym łatwo zapomnieć?

Jeśli chcesz, żeby Twój dashboard pokazywał spójne dane, to koniecznie zaaplikuj ten sam filtr cząstkowy, który utworzyłeś wcześniej do tabeli, także do wszystkich nowych wykresów na stronie. Jeśli pominiesz ten krok, to tabela z zaaplikowanym filtrem będzie pokazywała dane tylko dla bloga, ale wykres kołowy – będzie prezentować dane globalne, całego konta GA. Ktoś, kto spojrzy na taki raport zostałby zatem wprowadzony w błąd. Ponieważ praca wciąż odbywa się w oparciu o to samo źródło danych – możesz śmiało skorzystać z filtra utworzonego przed chwilą. Nie ma obecnie możliwości zaznaczenia wielu wykresów czy tabel i dodania im filtra zbiorczo, musisz kliknąć na każdy formant i aplikować filtr ręcznie.

Data Studio – tabela przestawna

Ciekawą funkcją, która dość szybko pozwala wizualizować interesujące dane, jest tabela przestawna. Znasz ją zapewne z Excela. W Data Studio działa to podobnie. W naszym przykładzie wybieramy z górnego menu tabelę przestawną, a następnie przeciągamy odpowiednie wymiary i metrykę.

Google Data Studio tabela przestawna

W tej tabeli proponuję dodać wymiar kolumn: płeć, a wymiar wierszy – wiek. Gromadzenie tego rodzaju danych musi być wcześniej włączone w Google Analytics. Jako dane proponuję przenieść liczbę sesji. W ten sposób dowiesz się, jak rozkłada się „czytelnictwo” Twojego bloga w rozbiciu na płeć użytkownika oraz kategorie wiekowe. Pamiętaj o włączeniu wcześniej zdefiniowanego filtra, aby dane w tabeli przestawnej były „kompatybilne” z tym, co widać na pozostałych wykresach i tabelach.

W tym miejscu warto od razu przejść do zakładki ze stylem w panelu po prawej stronie (dotąd operowaliśmy na zakładce DANE). Po przejściu w zakładkę STYL wybieramy Dane nr 1 -> Mapa termiczna. Po tym zabiegu Twoja tabela powinna wyglądać mniej więcej w ten sposób:

Google Data Studio tabela przestawna stylowanie

Data Studio – klasyczny wykres liniowy

Jeśli utworzyłeś już tabelę zwykłą, tabelę przestawną i wykres kołowy, to klasyczny wykres liniowy w Google Data Studio nie sprawi Ci żadnego kłopotu. Po prostu wybierz go u góry i umieść na karcie raportu, wybierając liczbę sesji. Pamiętaj o filtrze cząstkowym dla adresów zawierających „/blog”!

Analogicznie możesz tworzyć wykresy słupkowe, kołowe etc. – znasz je na pewno z pakietów biurowych, więc wierzę, że sobie świetnie poradzisz.

Rola filtrów globalnych

Ogrom potencjału narzędzia ujawnia się, kiedy zaczynasz używać filtrów globalnych, działających w obrębie całej strony. Do dyspozycji masz 3 rodzaje filtrów, zwanych tu kontrolerami:

  • Zakres dat – jego działanie jest dość oczywiste. Kiedy go wybierzesz WSZYSTKIE wykresy na stronie zostaną odfiltrowane do wybranego zakresu daty.
  • Kontrola filtra – jest to filtrowanie wg dowolnego wymiaru i – co ważne – takich filtrów możesz stworzyć kilka.
  • Kontrola danych – pozwala na łatwe przełączanie między różnymi źródłami danych dla raz stworzonych raportów. Wbrew pozorom jest to bardzo „inteligentna” funkcja, pozwalająca na np. własnych wymiarów do różnych źródeł danych, co wyjaśnię w kolejnych wpisach.

Na tym etapie proponuję Ci dodać po prostu filtr daty. Po jego dodaniu nie wymaga on dalszych konfiguracji z Twojej strony.

Google Data Studio filtrowanie wg daty

Włączamy pierwszy raport w Data Studio

Twój pierwszy dashboard jest gotowy! Możesz go teraz „włączyć” klikając przycisk „wyświetl” po prawej stronie u góry. Widzisz więc podstawowe parametry Twoich wpisów blogowych, wiesz także kto je czyta, oraz w oparciu o jakie urządzenia. To oczywiście tylko przedsmak tego, co ten system umożliwia, ale dzięki stworzeniu pierwszego dashboardu Data Studio wiesz już, jak działa to rozwiązanie.

Teraz zmieniając zakres dat filtrem daty od razu możesz sprawdzać parametry Twojego bloga. Widzisz kto i w oparciu o jakie urządzenia czyta Twojego bloga, widzisz, czy oglądalność rośnie czy spada, jak rozkłada się w czasie na wykresie liniowym, a także widzisz szczegółowe statystyki dla poszczególnych wpisów. Informacje możesz łatwo sortować klikając na nazwę kolumny w tabeli.

Google Data Studio widok po włączeniu

Tak prezentuje się utworzony raport, prezentujący kilka informacji, mieszczących się na jednej karcie. Jeden rzut okiem i już widzisz, przykładowo:

  • Listę najczęściej czytanych wpisów na blogu
  • Średni czas na stronie dla pierwszego artykułu to ok. 8 minut.
  • Zainteresowanie topowym artykułem wzrosło o 12% względem poprzedniego okresu.
  • Pewnie dałoby się poprawić jakość ruchu, bo współczynniki odrzuceń są dość wysokie.
  • Blog jest czytany niemal wyłącznie na urządzeniach stacjonarnych.
  • Ruch pochodzi z Google oraz z wejść bezpośrednich… z tym, że tu trzeba pamiętać, że direct to tak naprawdę wszytko, czego Google nie umiało prosto zaklasyfikować i wcale nie musi to być wyłącznie czysty direct, ale to całkiem osobny temat, wykraczający poza niniejszy wpis.
  • Widać wyraźnie cykle zainteresowania zgodne z dniami tygodnia.
  • Blog trafia głównie do mężczyzn. Dominuje grupa 25-34 lata, jednak to kobiety w tej samej grupie wiekowej zdają się czytać z większą uwagą, bo średnio spędzają na blogu ponad 40 sekund więcej…

Ale… zaraz, zaraz! Przecież te wszystkie te dane są już jednak zawarte w Google Analytics! Po co zatem w ogóle używać Google Data Studio?

Data Studio – Po co w ogóle tego używamy?

No właśnie. Teraz, kiedy widzisz, jak łatwo wizualizować dane z GA masz pełne prawo zastanawiać się, po co to w ogóle robimy, skoro te wszystkie informacje i tak są już w GA? Jeśli Ty także zadajesz sobie to pytanie, to bardzo dobrze! Znaczy to, że należysz do grona świadomych użytkowników, a z takimi rozmowy zawsze są najciekawsze. No więc, odpowiadając na Twoje pytanie – istnieje kilka mocnych powodów, dla których warto używać Google Data Studio.

  1. Pozwala na przedstawienie najważniejszych zagadnień osobom, które wcale nie muszą się znać na Google Analytics.
  2. Jak wyżej, w odniesieniu także do Google Search Console, o czym opowiem w kolejnym odcinku.
  3. Pozwala na podpięcie dziesiątek różnych źródeł danych, z których bardzo przydatne mogą być arkusze Google Docs oraz połączenie z MySql.
  4. Pozwala na łączenie ze sobą różnych źródeł w celu prezentowania informacji połączonych (np. informacje z CRM połączone z informacjami z GA).
  5. Raz przygotowany dashboard może służyć Ci latami.
  6. Prosta podmiana źródła danych pozwala łatwo porównać kluczowe parametry dla różnych źródeł danych, np. różnych stron.

Jeśli zagadnienie Cię zainteresowało – wypatruj kolejnych wpisów, gdzie będę stopniowo omawiał coraz bardziej zaawansowane techniki Google Data Studio.

Jak bardzo jest to dla Ciebie interesujące? Przyda Ci się ta wiedza? A może jest coś, co szczególnie zainteresowało Cię w Google Data Studio? Podziel się tym artykułem ze znajomymi, zapraszam Cię także do dyskusji w komentarzu.

Podziel się
Artur Pajkert

Oceń artykuł napisany przez: Artur Pajkert

Oceniając zachęcasz autora to tworzenia kolejnych treści.

Google Data Studio cz. 1. – Pierwszy dashboard
5 (100%) 7 oceny

Komentarze (3)


  1. Dobry content na ten temat dostarczasz, więc warto było pokazać. Chętnie wskazujemy czytelnikom wartościowe miejsca w Sieci, a Twój blog z pewnością do takich należy.

Odpowiedz

Adres email nie będzie opublikowany.

*