Properly implemented web analytics is the foundation for truly understanding your customers and their behavior.
It enables you to identify your top-performing traffic channels, pinpoint exactly where you are losing potential leads, and measure the real-world impact of every solution you test. At mbridge, we provide end-to-end web analytics support—ranging from seamless technical implementation and deep-dive reporting to strategic consulting and specialized training.
We give you total clarity over your most critical business metrics, empowering you to scale your business with confidence and success.
Our partnership begins with a comprehensive audit and a deep dive into your business model. We prioritize understanding your team and your specific web analytics requirements. This allows us to implement the necessary tools and configure your accounts with precision. As part of our ongoing collaboration, we continuously develop your data layer, integrate new platforms, and adapt our actions to your evolving business strategy. We collect and custom-aggregate data to provide in-depth analysis and actionable on-site recommendations.
* based on 2025 performance data.
Deep web analytics is the fabric of every digital marketing strategy we build. With the right data, we make the right decisions, transforming raw insights into winning strategies. You know who your ideal customer is—we know how they behave online and exactly how to reach them.
We also appreciate their creativity and initiative in recommending strategic actions that boost sales through our online channels.
Our partnership with mbridge is built on their consistent commitment and the tangible results we achieve together. I would particularly recommend them to anyone seeking a holistic approach to SEO—from in-depth analysis and content strategy to technical optimization and link building.
Analityka internetowa pozwala na podejmowanie lepszych decyzji biznesowych i marketingowych. Dzięki niej da się określić z dużą dokładnością, co użytkownicy robią na naszej stronie oraz w jaki sposób na nią trafili. Następnie można wykorzystać te dane do wdrożenia odpowiednich rozwiązań optymalizacyjnych, co może przełożyć się na wyższy współczynnik konwersji. Jakie jeszcze korzyści daje analityka internetowa i dlaczego warto w nią inwestować? Czy branża e-commerce faktycznie nie dałaby sobie bez niej rady?
Czym jest analityka internetowa?
Analityka internetowa jest potrzebna właściwie każdemu, kto zarabia lub chce to robić w internecie. Można dzięki niej efektywniej docierać do potencjalnych klientów oraz sprawniej monitorować skuteczność działań marketingowych.
Oto obszary, gdzie analityka internetowa jest niezbędna:
- branża e-commerce (gdzie trudno działać bez przynajmniej podstawowej wiedzy o klientach i ich preferencjach),
- blogi i portale internetowe (gdzie celem może być zwiększenie zaangażowania stałych czytelników i ciągłe pozyskiwanie nowych),
- serwisy informacyjne (gdzie dzięki analityce można sprawdzić, jakie informacje docierają najszybciej do użytkowników)
- witryny firm usługowych (gdzie trzeba intensywnie pracować nad świadomością marki).
Niezależnie od tego, czy prowadzisz blog, czy sklep internetowy, masz wgląd do danych na temat tego, kto i kiedy odwiedza twoją stronę oraz jakie wykonuje w niej czynności. O analityce internetowej mówimy jednak dopiero wtedy, gdy wiesz jakich procesów i narzędzi użyć, aby wyłuskać z tych danych interesujące informacje.
A zatem w praktyce analityka internetowa to suma:
- danych,
- procesów,
- narzędzi,
- wiedzy.
Innymi słowy, chodzi o to, aby przetworzyć nieustrukturyzowane dane, a następnie dzięki specjalistycznej wiedzy wyciągnąć z nich konkretne wnioski i bazując na nich, zarekomendować odpowiednie działania optymalizacyjne.
Katarzyna Soja
Przykład:
Oto jak może wyglądać analityka internetowa w przypadku sklepu internetowego, którego grupą docelową są kobiety. Analityk odpowiednio filtruje dane i skupia się przede wszystkim na wizytach czy konwersjach dokonanych przez kobiety, często z konkretnej, ustalonej wcześniej grupy wiekowej. Sprawdza:
- w jakich godzinach klientki najczęściej dokonują zakupu,
- co najchętniej kupują,
- które komunikaty reklamowe generują najwięcej wizyt,
- jakie linki skierowały je na witrynę itp.
Ważne, aby analiza danych odbywała się ciągle, na bieżąco, i właściwie zataczała koło – na jednej rekomendacji i jednej optymalizacji praca się nie kończy. W branży interaktywnej decyzje dotyczące form sprzedaży czy marketingu trzeba podejmować bez przerwy, a stare rozwiązania zastępować nowymi. Analityk, pracując na określone cele, wyznacza KPIs, wizualizuje dane, tworzy raporty oraz śledzi każdy z etapów lejka zakupowego – to proces długofalowy, następujące po sobie rozwiązania optymalizacyjne często mogą się od siebie różnić, ale to właśnie sprawia, że analityka internetowa jest tak istotna: bez niej nie bylibyśmy w stanie określić kierunki zmian.
Aby lepiej zrozumieć, czym jest analityka internetowa, przyda się znajomość tzw. piramidy DIKW (data, information, knowledge, wisdom – dane, informacje, wiedza, mądrość), która obrazuje, krok po kroku, przejście od niewyselekcjonowanych surowych faktów do stanu, w którym wiemy, jakie dane brać pod uwagę, jak je wykorzystać i jakie wymierne korzyści mogą nam przynieść. Przez taki proces przechodzi właśnie analityk internetowy – celem jego działań może być np. poprawienie współczynnika konwersji czy widoczności w wynikach organicznych.
Jakimi narzędziami posługuje się analityka internetowa? Nie tylko GA4
Do najważniejszych narzędzi wykorzystywanych przez analitykę internetową należą:
Narzędzia Google:
- GA4. Platforma dzięki, której można bezpłatnie monitorować ruch w całej witrynie. Zawiera takie wskaźniki jak: sesje, odsłony, współczynnik odrzuceń (inaczej bounce rate), wskaźnik CTR czy wskaźnik konwersji. Nowsza wersja klasycznego Google Analytics.
- Google Tag Manager. Narzędzie do zarządzania tagami na stronach internetowych, umożliwiające łatwe wdrażanie i zarządzanie kodami śledzącymi bez konieczności modyfikacji kodu źródłowego strony.
- Google Search Console. Usługa Google służąca do monitorowania i optymalizacji widoczności strony w wynikach wyszukiwania. Pozwala m.in. śledzić ruch z wyszukiwarki oraz identyfikować błędy w indeksacji strony.
- Looker Studio. Narzędzie do tworzenia interaktywnych raportów i wizualizacji danych z różnych źródeł, dawniej znane jako Google Data Studio.
Czujesz, że nie wykorzystujesz pełni potencjału narzędzi analitycznych Google? Skontaktuj się z nami, a pomożemy Ci w ich konfiguracji!
Narzędzia SEO:
- Ahrefs. Zaawansowanie narzędzie SEO do analizy linków zwrotnych, wyszukiwania słów kluczowych, monitorowania pozycji w rankingu oraz analizy konkurencji.
- Senuto. Polska platforma do analizy SEO, pozwalająca na monitorowanie widoczności stron w wyszukiwarkach, wyszukiwanie słów kluczowych z potencjałem i wiele więcej.
- Answer the public. Narzędzie do generowania sugestii słów kluczowych na podstawie popularnych pytań zadawanych przez użytkowników w wyszukiwarkach.
Narzędzia do analizy zachowań użytkowników na stronie:
- Hotjar,
- Crazy Egg,
- Mouseflow,
- Clarity.
Wszystkie wymienione narzędzia umożliwiają generowanie heatmap i chyba nagrania sesji które pomagają zrozumieć interakcje użytkowników ze stroną i tym samym mogą być punktem wyjścia do działań UX.
Narzędzia do zarządzania plikami cookies:
- Cookiebot by Usercentrics,
- OneTrust,
- CookieYes,
- CookieScript.
Od 6 marca 2024 roku korzystanie z consent mode jest obowiązkowe dla wszystkich reklamodawców Google Ads. Co istotne, stosowany wcześniej pasek z informacją o wykorzystaniu ciasteczek na stronie nie jest już wystarczający. Obecnie użytkownik musi wyrazić zgodę na to, że zgadza się na przetwarzanie swoich danych w celach reklamowych.
Cookiebot zapewnia zgodność z aktualnymi przepisami. Pomaga także uzyskać wyższy wskaźnik zgód i tym samym zwiększyć skuteczność działań remarketingowych. Jeśli jeszcze nie korzystasz z tego narzędzia, możemy Ci pomóc w jego wdrożeniu. Jesteśmy oficjalnym resellerem Cookiebot w Polsce.
Po co nam analityka internetowa i czy warto się nią zajmować?
Powodów, dla których warto zajmować się analityką internetową, jest wiele. Poniżej wymieniamy jej siedem głównych korzyści. Trzeba jednak mieć świadomość, że analityka internetowa daje o wiele więcej możliwości, a to, jak ją wykorzystamy, często leży w gestii samego analityka, jego umiejętności i doświadczenia.
1. Dokładna znajomość danych na temat użytkownika
Wyjątkową korzyścią, jaką niesie analityka internetowa, jest możliwość dokładnego śledzenia zachowań użytkownika – zarówno tych bezpośrednich, czyli tego, jak zachowuje się na naszej stronie, jak i pośrednich, czyli tego, w jaki sposób na naszą witrynę w ogóle trafił.
Tradycyjne działania analityczne, które nie uwzględniają wskaźników z obszaru analityki internetowej, nie są w stanie dostarczyć takich danych. Mogą być to co najwyżej dane deklaratywne, które są mniej konkretne od danych behawioralnych.
Przez dane deklaratywne należy rozumieć informacje, którymi użytkownicy sami się dzielą, wypełniając ankiety, formularze, czy profile użytkowników. Nie zawsze są one zgodne z rzeczywistością, dość szybko tracą też aktualność.
Z kolei dane behawioralne to informacje rejestrowane automatycznie, bez aktywnego udziału użytkowników, np. na podstawie ich interakcji z aplikacjami, stronami internetowymi czy produktami. Z reguły są cenniejsze, ponieważ są ilustracją faktycznych działań. Możemy na ich podstawie określić m.in.:
- źródło ruchu, a więc sprawdzić na jakich witrynach znajdował się użytkownik i jakie komunikaty reklamowe zobaczył, zanim do nas trafił,
- czas spędzony na stronie,
- schemat ścieżki zakupowej,
- produkty kupowane przez poszczególnych klientów,
- odstępy czasowe między zakupami,
- liczbę użytkowników nowych i powracających.
Na podstawie wzorców zachowań możemy wprowadzić odpowiednie zmiany w naszej witrynie, a także wywnioskować, jak zachęcić klienta do ponownego dokonania konwersji (zwłaszcza jeśli jest nią zakup produktu).
2. Analiza działań na bieżąco, w czasie rzeczywistym
Wiele z narzędzi do analizy ma opcję obserwowania ruchu na stronie w czasie rzeczywistym, dzięki czemu można na bieżąco sprawdzać aktywności użytkowników, zaledwie z kilkuminutowym opóźnieniem (albo i bez niego).
To udogodnienie jest przydatne zwłaszcza w momencie, gdy na witrynie pojawiają się nowe treści lub usługi i chcemy od razu sprawdzić, jak zostały przyjęte przez użytkowników. Dzięki takiej analizie możemy też kontrolować źródła ruchu na naszą witrynę i reagować od razu, gdy dostrzeżemy nieprawidłowość (np. zbyt dużą liczbę sztucznych linków, których nie chcieliśmy generować, a które mogą spowodować spadek widoczności naszej witryny) oraz korygować wszelkie błędy (choćby techniczne, związane np. z nieładowaniem się elementów na naszej stronie czy z naprawą błędu 404).
W spojrzeniu bardziej ogólnym analityka internetowa działań bieżących pozwala na sprawdzenie tego, na jakim etapie marketingowym się znajdujemy:
- czy w danym okresie osiągnęliśmy zakładany współczynnik konwersji,
- czy zdobyliśmy już lojalnych użytkowników,
- czy możemy wdrażać kolejne optymalizacje,
- czy może jeszcze lepiej poczekać,
- co możemy zmienić, aby osiągać jeszcze więcej celów w coraz krótszym okresie.
Dzięki narzędziom takim jak Google Analytics łatwiej znaleźć odpowiedź na te i wiele innych pytań.
3. Możliwość pracy nad poprawą współczynnika konwersji
Konwersją* może być:
- zakup produktu,
- rejestracja użytkownika,
- przesłanie opinii
- czas spędzony na stronie,
- wypełnienie formularza kontaktowego,
- zapis do newslettera.
* W Google Analytics 4 (GA4) wprowadzono rozróżnienie między konwersjami powiązanymi z Google Ads a innymi istotnymi działaniami użytkowników na stronie. Te drugie, niezwiązane bezpośrednio z reklamami Google Ads, są teraz oznaczane jako “Key Events” (zdarzenia kluczowe). Konwersje w GA4 nadal istnieją, ale odnoszą się tylko do tych, które zostały zainicjowane przez kliknięcie reklamy Google Ads. Zdarzenia kluczowe to akcje podejmowane przez użytkowników na stronie, które są istotne z punktu widzenia Twojego biznesu, np. zakup produktu, wypełnienie formularza czy zapisanie się do newslettera.
Konwersja sama w sobie jest celem, do którego osiągnięcia dążymy, prowadząc stronę internetową, a wszelkie obserwacje analityczne w założeniu mają ostatecznie przyczynić się do wzrostu tego współczynnika.
Możemy pośrednio analizować:
- kim jest nasz użytkownik,
- ile czasu spędza na naszej witrynie,
- jak na nią trafia,
- jakie konkretnie podstrony odwiedza,
- jakie zdarzenia wykonuje (np. dodaje produkt do koszyka, klika w button Call to action).
i na tej podstawie określić, co poprawić, aby powrócił na stronę i wykonał określone działanie.
Odpowiednio prowadzona analityka internetowa pozwala także sprawdzić, czy w porównaniu do poprzednich lat wzrósł lub zmalał nasz koszt konwersji, lub wykryć elementy, które dla użytkowników na stronie okazują się na tyle problematyczne, że przyczyniają się do opuszczenia przez nich witryny przed dokonaniem konwersji (np. wolne ładowanie się strony).
Obserwacja współczynnika konwersji podczas prowadzenia testów A/B wielowymiarowych może nam z kolei powiedzieć, czy ewentualne zmiany przyniosą lepsze efekty. Analityka internetowa sprawia zatem, że możemy poznać oczekiwania i potrzeby użytkowników, a to z kolei może przełożyć się na zdobycie nowych oraz zwiększenie lojalności wśród dotychczasowych.
4. Możliwość analizy wpływu przeszłych działań na obecny stan
Analityka internetowa to także możliwość zestawienia ze sobą kryteriów zeszłych oraz przyszłych działań. Te pierwsze mierzy się łatwo zwłaszcza w przypadku branży e-commerce, gdzie mamy do czynienia z miernikami finansowymi (jesteśmy więc w stanie na większą skalę sprawdzić, czy nasze decyzje marketingowe i biznesowe były odpowiednie oraz czy przyniosły faktyczne korzyści). Z kolei efekty przyszłych działań możemy szacować na podstawie analizy tych minionych i dzięki temu odpowiednio korygować naszą strategię tak, aby – według prognoz – osiągnąć większe zyski.
Możemy też zobaczyć, co się nie sprawdziło i przyniosło straty, a następnie wprowadzić odpowiednie zmiany w budżecie. Odpowiemy więc na pytania:
- które działania okazały się najskuteczniejsze,
- z których działań bezapelacyjnie należy zrezygnować (jeśli kampania na Instagramie zaowocowała wyłącznie przyrostem lajków, ale nie wyższą sprzedażą, najpewniej nie warto kontynuować tych działań),
- gdzie tracimy potencjał (może niektóre działania mogłyby być skuteczniejsze, gdyby zostały zasilone większym budżetem?).
5. Lepsza znajomość konkurencji
Analiza konkurencji jest znacznie łatwiejsza w internecie niż w marketingu tradycyjnym. Zamiast zlecać kosztowne badania rynku, wystarczy skorzystać z któregoś z wymienionych wcześniej narzędzi np. Senuto.
Szczególnie dobrze jest analizować firmy, które osiągnęły już sukces. Możemy:
- Sprawdzić na jakie słowa kluczowe zostały wypozycjonowane ich witryny,
- przeanalizować ich wewnętrzne linki i zewnętrzny link building (w tym anchor teksty dla tych linków),
- wytypować treści przynoszące wzrost ruchu organicznego.
Dzięki temu dostaniemy informację, czy jesteśmy w stanie rywalizować z innymi brandami, czy może lepiej poszukać dla siebie niszy (np. pozycjonować się na „długi ogon” za pomocą tzw. fraz long tail). Możemy zobaczyć, jakie tematy artykułów zapewniają widoczność w wyszukiwarce, a jakie w ogóle się nie sprawdzają, i na tej podstawie zaplanować własne tematy contentowe.
Należy jednak pamiętać o jednym – tak jak my jesteśmy w stanie sprawdzić, jak radzi sobie konkurencja, jakie źródła do niej odsyłają i jak buduje własną markę, tak samo inne firmy mogą zobaczyć, jak robimy to my. Trzeba więc zrozumieć, że jeśli osiągamy coraz lepsze wyniki, najpewniej zaczynamy być monitorowani przez inne podmioty, a więc możemy być dla nich źródłem inspiracji – co można także obrócić na naszą korzyć (np. poprzez tworzenie artykułów, do których konkurencja będzie chętnie linkowała).
6. Balans pomiędzy SEO a UX
W marketingu internetowym zbyt często skupiamy się albo na optymalizacji naszej witryny pod wyszukiwarki, albo na potencjalnych użytkownikach, nie łącząc tych dwóch elementów i zapominając, że wdrożenie działań SEO oraz jednoczesne dbanie o odpowiedni UX daje najlepsze rezultaty.
W znalezieniu najkorzystniejszej kombinacji tych dwóch elementów pomoże właśnie analityka internetowa, ponieważ dostarcza twardych danych na temat zachowania użytkowników. Dzięki analizie możemy zobaczyć, na których zakładkach spędzają oni najwięcej czasu, a z których wychodzą po sekundzie, które reklamy im się najbardziej podobają, a których nawet nie próbują oglądać. W raportach możemy sprawdzić szybkość ładowania strony, a jeśli uznamy, że strona ładuje się zbyt wolno (niemal 50% użytkowników oczekuje, że witryna będzie ładowała się najdłużej przez 2 sekundy!), możemy spróbować tę szybkość zwiększyć, a więc jednocześnie zadbać o UX.
7. Analiza wewnętrznych produktów
Możemy analizować użytkowników, konkurencję, działania marketingowe, ale przede wszystkim – możemy sprawdzać, czy nasze produkty lub usługi są w ogóle atrakcyjne dla klientów, już bez względu na skalę prowadzonych działań reklamowych.
Może się okazać, że zrobimy wszystko, co w naszej mocy, aby nasza witryna była przyjazna użytkownikom i widoczna w wyszukiwarce, a mimo to pewne produkty nie będą w ogóle kupowane lub nawet oglądane. Warto taką sytuację dostrzec na jak najwcześniejszym etapie, aby móc udoskonalić proces zakupowy. Możemy też sprawdzić, który kanał i jakie źródła generują dla nas największą sprzedaż (np. może się okazać, że większość klientów trafiła do nas poprzez Facebook Ads, a użytkownicy z ruchu organicznego nie dokonali niemal żadnego zakupu).
Taka analiza przydaje się nie tylko w branży e-commerce, ale także w przypadku innych typów witryn: jesteśmy przecież w stanie zweryfikować popularność danych podstron czy sekcji na naszej stronie i na tej podstawie z niektórych zrezygnować lub niektóre spróbować lepiej wypozycjonować.
8. Możliwość przewidywania przyszłych zdarzeń, czyli wzrost znaczenia analityki predyktywnej
Analityka internetowa nie ogranicza się już tylko do analizy przeszłych danych czy nawet tych generowanych real-time. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) możliwe jest przewidywanie przyszłych zachowań użytkowników. Analityka predyktywna pozwala na prognozowanie trendów, identyfikowanie potencjalnych problemów i szans oraz personalizowanie doświadczeń użytkowników. Przykłady zastosowania analityki predyktywnej to:
- Personalizacja ofert: Systemy rekomendacyjne mogą przewidywać, jakie produkty lub usługi zainteresują danego użytkownika, i dostosowywać oferty do jego indywidualnych potrzeb.
- Optymalizacja cen: Algorytmy AI mogą analizować dane historyczne i czynniki rynkowe, aby ustalać optymalne ceny produktów lub usług.
- Przewidywanie wyniku churn rate (wskaźnika odejścia klientów): Analityka predyktywna może pomóc w identyfikacji klientów, którzy są zagrożeni odejściem, i wdrożeniu działań zapobiegawczych.
Analityka internetowa – dokąd zmierza?
Największym wyzwaniem, jakie stoi przed współczesną analityką internetową, jest coraz mniejsza liczba danych do analizy. Sytuacja ta jest sumą wielu czynników, z których najważniejsze to:
- brak zgód na cookies,
- blokery skryptów (niektóre adblockery),
- wzrost popularności przeglądarek dbających o prywatność (np. Brave),
- funkcja “Intelligent Tracking Protection” w przeglądarce Safari.
Ponadto dane stają się coraz mniej dokładne. W efekcie ich zniekształceń może nam umykać nawet kilkadziesiąt procent ruchu. Cyfrowi giganci tacy jak Google proponują rozwiązania takie jak modelowanie danych czy modelowanie konwersji. Z kolei analitycy i właściciele firm szukają wyjścia w postaci tagowania po stronie serwera.
Cookieless Analytics, czyli analityka internetowa bez plików cookies
Użytkownicy są coraz bardziej świadomi zagrożeń dla swojej prywatności i coraz chętniej blokują pliki cookies w przeglądarkach. W odpowiedzi na te trendy pojawiają się nowe technologie i metody analityczne, które umożliwiają śledzenie i analizowanie danych bez naruszania prywatności użytkowników.
Do najważniejszych rozwiązań i strategii w zakresie “cookieless analytics” należą:
- Federated Learning of Cohorts (FLoC): Technologia opracowana przez Google, która polega na grupowanie użytkowników o podobnych zainteresowaniach w tzw. kohorty. Reklamodawcy mogą kierować reklamy do całych kohort, nie mając dostępu do danych indywidualnych użytkowników.
- Differential Privacy: Metoda matematyczna, która umożliwia analizę danych w sposób zabezpieczający prywatność użytkowników. Polega ona na dodawaniu do danych szumu losowego, który uniemożliwia identyfikację pojedynczych osób.
- Analityka po stronie serwera: Przetwarzanie danych analitycznych po stronie serwera zamiast w przeglądarce użytkownika pozwala na ominięcie niektórych ograniczeń związanych z blokowaniem plików cookies.
Analiza Customer Journey: holistyczne podejście do analityki internetowej
Współczesna analityka internetowa wykracza poza analizę pojedynczych interakcji użytkowników z witryną. Nowoczesne narzędzia pozwalają na bardziej kompleksowe śledzenie ścieżki klienta (Customer Journey) w różnych kanałach i punktach styku z marką. Dzięki temu można zrozumieć, jak użytkownicy przechodzą przez poszczególne etapy lejka zakupowego, od pierwszego kontaktu z marką do finalizacji transakcji.
Analiza Customer Journey umożliwia:
- Identyfikację kluczowych punktów styku: Można określić, które kanały marketingowe i elementy witryny mają największy wpływ na decyzje zakupowe użytkowników.
- Optymalizację doświadczeń użytkowników: Analiza ścieżki klienta pozwala na identyfikację potencjalnych problemów i “wąskich gardeł” w procesie zakupowym, co umożliwia wprowadzenie usprawnień i poprawę konwersji.
- Personalizację działań marketingowych: Zrozumienie ścieżki klienta pozwala na lepsze dopasowanie treści i ofert do indywidualnych potrzeb użytkowników w różnych etapach lejka zakupowego.
BigQuery i analiza danych w chmurze
Przechowywanie i analizowanie coraz większych zbiorów danych wymaga wykorzystania zaawansowanych narzędzi i technologii. Coraz więcej firm przenosi swoje dane do chmury, korzystając z platform takich jak Google BigQuery. BigQuery to usługa analizy danych w chmurze, która umożliwia przechowywanie i przetwarzanie ogromnych ilości danych w szybki i efektywny sposób.
Korzyści z wykorzystania BigQuery i analizy danych w chmurze:
- Skalowalność: Chmura umożliwia łatwe skalowanie zasobów w zależności od potrzeb, co pozwala na analizowanie coraz większych zbiorów danych.
- Elastyczność: Platformy chmurowe oferują szeroki wybór narzędzi i usług, które można dostosować do indywidualnych potrzeb.
- Integracja danych: Chmura umożliwia łatwą integrację danych z różnych źródeł, co pozwala na bardziej kompleksową analizę.
- Oszczędność kosztów: Korzystanie z chmury może być bardziej opłacalne niż inwestowanie we własną infrastrukturę IT.
Privacy Sandbox: Nowe standardy prywatności
Inicjatywa Privacy Sandbox to wieloaspektowe podejście do zmiany sposobu, w jaki dane są gromadzone i wykorzystywane w sieci. Zamiast polegać na plikach cookies śledzących indywidualnych użytkowników w wielu witrynach, Privacy Sandbox proponuje zestaw nowych technologii, które mają na celu ochronę prywatności użytkowników, jednocześnie umożliwiając reklamodawcom i wydawcom efektywne działanie.
Oto główne założenia Privacy Sandbox:
- Ograniczenie śledzenia między witrynami: Privacy Sandbox dąży do wyeliminowania możliwości śledzenia użytkowników za pomocą plików cookies stron trzecich, które są obecnie powszechnie wykorzystywane do profilowania i targetowania reklam.
- Anonimizacja danych: Nowe technologie proponowane w ramach Privacy Sandbox mają na celu anonimizację danych użytkowników, tak aby reklamodawcy i wydawcy mieli dostęp do zagregowanych informacji o grupach użytkowników, a nie do danych identyfikujących konkretne osoby.
- Uczenie maszynowe na urządzeniu: Privacy Sandbox promuje wykorzystanie uczenia maszynowego na urządzeniu użytkownika (np. w przeglądarce), co pozwala na personalizację reklam i treści bez konieczności przesyłania danych osobowych do serwerów firm zewnętrznych.
- Nowe API: Privacy Sandbox wprowadza nowe API, takie jak Fledge i Attribution Reporting API, które umożliwiają reklamodawcom i wydawcom realizację swoich celów biznesowych (np. targetowanie reklam, mierzenie konwersji) w sposób chroniący prywatność użytkowników.
- Współpraca z branżą: Privacy Sandbox to inicjatywa otwarta, w której uczestniczą różne firmy i organizacje z branży internetowej. Celem jest wypracowanie wspólnych standardów, które będą respektowane przez wszystkich uczestników rynku.
W skrócie, Privacy Sandbox ma na celu znalezienie równowagi między potrzebą ochrony prywatności użytkowników a potrzebami reklamodawców i wydawców, którzy chcą docierać do odpowiednich odbiorców i mierzyć skuteczność swoich działań. To kolejny dowód na to, że analitycy internetowi będą musieli dostosować się do nowych technologii i metod analizy danych, które kładą nacisk na ochronę prywatności użytkowników.
AR i VR: Nowe wyzwania dla analityki internetowej
Rozszerzona rzeczywistość (AR) i wirtualna rzeczywistość (VR) to dynamicznie rozwijające się technologie, które wprowadzają nowe możliwości interakcji z użytkownikami. Wraz z rosnącą popularnością AR i VR pojawiają się nowe wyzwania dla analityki internetowej, która musi uwzględnić specyfikę tych środowisk.
Analiza zachowań użytkowników w AR i VR wymaga opracowania nowych metryk i narzędzi, które umożliwią śledzenie i interpretację interakcji użytkowników z wirtualnymi obiektami i środowiskami. Przykłady takich metryk to:
- Czas spędzony w danym środowisku VR: Mierzenie czasu, jaki użytkownicy poświęcają na eksplorację wirtualnego świata.
- Interakcje z obiektami wirtualnymi: Śledzenie, jak użytkownicy wchodzą w interakcje z obiektami w środowisku AR lub VR, np. jak często klikają na dany obiekt, jak długo na niego patrzą lub jak się z nim poruszają.
- Ruchy gałek ocznych: W przypadku VR możliwe jest śledzenie ruchów gałek ocznych użytkowników, co pozwala na lepsze zrozumienie, na czym koncentrują swoją uwagę.
- Emocje użytkowników: Analiza mimiki twarzy lub innych fizjologicznych wskaźników może pomóc w zrozumieniu emocji użytkowników podczas korzystania z AR lub VR.
Analiza danych z AR i VR może pomóc w optymalizacji doświadczeń użytkowników, projektowaniu bardziej angażujących środowisk wirtualnych oraz lepszym dopasowaniu treści i ofert do potrzeb użytkowników.
Jakkolwiek nie usiłowalibyśmy podejść do problemu gromadzenia danych, należy zaakceptować fakt, że analityka internetowa będzie mieć pewne ograniczenia.
Jak wspominaliśmy przy okazji analityki predyktywnej, mówiąc o przyszłości analityki internetowej, nie sposób też nie wspomnieć o sztucznej inteligencji. Już teraz AI znacząco usprawnia wiele procesów analitycznych, a niekiedy nawet umożliwia ich automatyzację. Dzięki rozwojowi tej technologii możliwe jest tworzenie bardziej szczegółowych profili użytkowników, i to mimo ograniczonej ilości danych. Wszystko dzięki temu, że AI pozwala lepiej zrozumieć działania użytkowników bez potrzeby śledzenia ich każdego ruchu w sieci.
Równolegle zakres danych do analizy rozszerza technologia IoT (Internet of Things – tzw. internet rzeczy), dzięki której informacje mogą spływać z sensorów zainstalowanych w samochodach, urządzeniach RTV i AGD i wielu innych sprzętach.
Odpowiadając na główne pytanie, możemy założyć z pewnością, że analityka internetowa zmierza w bardzo ciekawą i innowacyjną stronę!