Analyse de données & tracking de site web

Dans cet article, vous découvrirez comment mettre en place le suivi des événements avec Google Tag Manager et les envoyer à Google Analytics 4, particulièrement pour 2024. L'article commence par une introduction détaillant les avantages de Google Analytics 4 et la nécessité de suivre les événements pour mieux comprendre les comportements des utilisateurs. Ensuite, il explique comment configurer le suivi d'événements avec Google Tag Manager en se basant sur des exemples pratiques comme le suivi des clics sur les liens de menu. En détaillant la méthode pas à pas, l'article montre comment surmonter les limitations des configurations par défaut de GA4 pour extraire des données plus riches et personnalisées. Il explore des cas d'utilisation concrets et fournit des instructions précises, y compris l'activation des variables intégrées, la création des déclencheurs personnalisés et la vérification des configurations. La dernière partie aborde le suivi des événements personnalisés en collaborant avec un développeur, pour améliorer davantage les capacités d'analyse. L'article conclut en mettant en avant les multiples possibilités offertes par Google Tag Manager pour une analyse approfondie et efficace des interactions des utilisateurs sur un site web. Cette lecture est essentielle pour quiconque souhaite optimiser l'utilisation de Google Tag Manager et Google Analytics 4, en allant bien au-delà des fonctionnalités de base pour obtenir des insights précis et exploitables.

La durée de lecture optimale d'un article sur Medium est de 7 minutes. C'est le résultat d'une analyse approfondie des données de la plateforme, réalisée par Mike Sall. En examinant divers paramètres comme le temps total passé, le nombre de visiteurs et le temps par visiteur, il est apparu que les articles de 7 minutes retiennent le plus l'attention. Cependant, cela ne signifie pas que tous les articles doivent être de cette longueur. La qualité reste primordiale, et un bon contenu attirera l'audience, quelle que soit sa longueur. Pour en savoir plus sur les méthodes utilisées et les conclusions détaillées, lisez l'article complet.

En mai 2022, deux entreprises spécialisées dans l'analyse des comptes Twitter, SparkToro et Followerwonk, ont mené une étude conjointe sur la proportion de comptes Twitter actifs étant fake ou spam. Selon cette analyse, environ 19,42% des comptes actifs (c'est-à-dire ayant tweeté au moins une fois dans les 90 derniers jours) répondent à des critères de faux comptes ou de comptes spam. Cette proportion est quatre fois plus élevée que l'estimation officielle de Twitter pour la fin de 2021. L'analyse détaillée incluait plusieurs jeux de données, dont un échantillon aléatoire de 44 058 comptes publics actifs et les followers de figures très médiatisées comme Elon Musk. Des techniques de machine learning ont été utilisées pour identifier les comptes suspects, en se basant sur 17 signaux corrélés au spam. Malgré une approche conservatrice afin de minimiser les faux positifs, l'étude révèle une réalité alarmante sur l'omniprésence des comptes inauthentiques sur la plateforme. Les auteurs insistent sur la transparence et la reproductibilité de leur méthode, invitant d'autres chercheurs à vérifier ou à compléter leurs résultats. Cet article offre non seulement des chiffres fascinants mais aussi une exploration approfondie des défis que pose la détection des faux comptes sur les réseaux sociaux. Pour plus de détails, y compris les implications potentielles pour l'acquisition avortée de Twitter par Elon Musk, lisez l'article complet.