Pour commencer, Google Analytics ne pourra pas collecter ni traiter les données des visites qui ont déjà eu lieu sur votre site internet si le tag associé n’a pas été mis en place et s’il n’est pas fonctionnel. C’est la première étape et le plus tôt sera le mieux étant donné que ce n’est pas rétroactif ! Ensuite, il est fortement recommandé de ne pas attendre pour paramétrer correctement votre compte Analytics pour que vos données soient fiables et exploitables dès le lancement, ce qui facilitera votre analyse sur le long terme. Il s’agit là de la seconde étape vers une campagne d’optimisation gagnante.
 
Une vue unique contenant toutes les données ne suffit pas. Dans une telle configuration, toutes les modifications que vous apporterez auront un impact direct et définitif sur l’ensemble de vos données, il n’y aura pas de retour en arrière ni de sauvegarde possible en cas de mauvais paramétrage.
La structure conseillée consiste à dupliquer votre vue principale pour arriver au schéma suivant :

Ces 3 vues sont les vues de base que nous conseillons mais il peut y en avoir d’autres : certains préféreront créer une vue spécifique pour leurs rapports, d’autres auront besoin d’une vue pour la préproduction sur leur espace de dev (principalement les sites e-commerce) pour faire des tests avant de mettre en ligne, d’autres auront besoin de créer une vue spécifique pour leur blog ou une vue par pays s’ils ont plusieurs sites, etc. Il convient d’adapter cette méthodologie à ses besoins.
Filtrer les IPs des différents partenaires qui travaillent sur un site web est un moyen rapide à mettre en place pour avoir des données plus fiables à analyser, cette fonctionnalité d’Analytics est pourtant sous-exploitée.
Il s’agit d’exclure le trafic interna via un ou plusieurs filtre(s) d’exclusion d’IP de tous les collaborateurs d’un projet : le client, l’agence, les autres partenaires, sous-traitants, etc. Afin de s’assurer que les données collectées ne soient pas faussées par un trafic interne forcément plus intéressé et plus engagé sur le site que le grand public (temps passé sur le site plus important, taux de rebond bas, pages par session vues élevées, etc.).
En effet, si vous dirigez une entreprise de 500 salariés qui ont la page d’accueil de votre entreprise comme page de démarrage sur leur navigateur, cela signifie qu’ils vont générer au moins une fois par jour une visite sur la page d’accueil du site. Si le trafic interne n’a pas été exclu, vous aurez une part anormalement élevée de trafic direct (plus de 500 sessions journalières) qui ne correspondra pas au trafic réel et qui risque de fausser vos analyses.
Pour cela, vous pouvez manuellement exclure toutes les adresses IPs de vos collaborateurs dans la partie Admin d’Analytics via des filtres, mais vous pouvez également utiliser les expressions régulières pour aller plus vite et exclure une plage d’IPs.
Afin de filtrer les robots et le trafic identifié comme étant du spam, 2 étapes sont nécessaires :


Penser à exclure le trafic provenant des robots et des sites spam peut faire une différence significative lors de l’analyse de vos données.
Il est peut également être utile de modifier les paramétrages par défaut de Google Analytics en terme de groupes de canaux et de sources de trafic. En effet, par défaut, Google Analytics distingue plusieurs groupes de canaux (direct, referral, organique, paid, display, etc.) mais il est parfois nécessaire de les adapter pour pouvoir analyser des actions marketing spécifiques.

Attention, la mise en place d’un filtre n’est pas rétroactif mais il s’applique au moment de la création de ce dernier. Il n’est plus possible de récupérer les données « modifiées » ou « supprimées » par ce filtre (d’où l’intérêt d’avoir une vue vierge où toutes les données remontent).
Il existe 2 types de passerelles de paiement :
Lorsqu’une passerelle de paiement externe vous redirige après le succès du paiement, Google Analytics démarre une nouvelle session puisque l’utilisateur a atterri à partir d’une source différente de la précédente, ce qui fausse vos données de conversions, mais également d’autres mesures telles que le taux de rebond et la durée moyenne des sessions. Google Analytics attribue la vente à la dernière source avant d’atterrir sur la page de confirmation de commande, qui pourrait être PayPal par exemple.
Pour surmonter ce problème, il faut ajouter les différentes passerelles de paiements identifiées à la liste d’exclusion de sites référents dans Google Analytics. Cela permet d’ignorer la page de confirmation de paiement, et ainsi de capturer à la place la dernière source utilisée : Trafic organique, Trafic payant, E-mailing, …
 

 
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