Risposte all’esame di certificazione Google Analytics

Quale funzionalità di Google Analytics fa affidamento sul machine learning per misurare le conversioni che non possono essere individuate tramite l’osservazione diretta?

• Percorsi di conversione
• Eventi di conversione
• Definizione del modello di conversione
• Finestra di conversione

Spiegazione: La risposta corretta è Definizione del modello di conversione. Questa funzionalità di Google Analytics fa affidamento sul machine learning per misurare le conversioni che non possono essere individuate tramite l’osservazione diretta. La definizione del modello di conversione utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati storici delle conversioni e identificare i modelli di comportamento degli utenti che portano alle conversioni. In questo modo, è in grado di attribuire valore a diverse interazioni degli utenti con il sito web o l’app, anche se non sono direttamente osservabili come eventi di conversione tradizionali. Utilizzando il machine learning, questa funzionalità può rilevare e misurare in modo più accurato le conversioni, consentendo agli inserzionisti di ottenere una visione più completa e dettagliata delle prestazioni delle loro campagne di marketing e delle esperienze degli utenti. Le altre opzioni, come i Percorsi di conversione e gli Eventi di conversione, si riferiscono a strumenti o concetti diversi all’interno di Google Analytics e non coinvolgono necessariamente il machine learning per misurare conversioni che non possono essere osservate direttamente. Pertanto, l’opzione Definizione del modello di conversione è la risposta corretta in quanto si basa sul machine learning per fornire una valutazione più sofisticata delle conversioni.

Quale di queste tecniche di esplorazione ti aiuta a visualizzare i passaggi seguiti dai tuoi utenti per raggiungere un’attività chiave o una conversione e verificare se completano o meno ciascun passaggio?

• Esplorazione della canalizzazione
• Sovrapposizione dei segmenti
• Esplorazioni della coorte
• Formato libero

Spiegazione: La risposta corretta è Esplorazione della canalizzazione. Questa tecnica di esplorazione consente di visualizzare i passaggi seguiti dagli utenti per raggiungere un’attività chiave o una conversione e verificare se completano o meno ciascun passaggio lungo il percorso. Con l’esplorazione della canalizzazione, è possibile analizzare il flusso di traffico e le conversioni attraverso i vari passaggi o touchpoint all’interno di un processo specifico, come ad esempio il completamento di un acquisto o la sottoscrizione di un servizio. Questo strumento fornisce una panoramica dettagliata del comportamento degli utenti, consentendo di identificare eventuali ostacoli o punti critici lungo il percorso che potrebbero influenzare negativamente il tasso di conversione. Inoltre, permette di valutare l’efficacia di specifiche strategie o interventi volti a ottimizzare il percorso degli utenti e migliorare le performance complessive delle conversioni. Le altre tecniche di esplorazione elencate, come la sovrapposizione dei segmenti, le esplorazioni della coorte e il formato libero, si concentrano su altri aspetti dell’analisi dei dati e non offrono lo stesso livello di dettaglio e controllo nella visualizzazione e nell’analisi del percorso degli utenti verso le conversioni. Pertanto, l’esplorazione della canalizzazione è la scelta corretta quando si desidera comprendere in modo approfondito il comportamento degli utenti lungo un percorso specifico e identificare potenziali aree di ottimizzazione per migliorare le performance complessive del sito o dell’app.

Quale di queste funzionalità di Analytics, se attivata, associa i dati sugli eventi raccolti dagli utenti su un’app o un sito web agli Account Google degli utenti che hanno eseguito l’accesso e acconsentito esplicitamente alla condivisione di queste informazioni?

• Google Search Console
• Google Signals
• Google Ads
• User-ID

Spiegazione: La risposta corretta è Google Signals. Quando attivata, Google Signals associa i dati sugli eventi raccolti dagli utenti su un’app o un sito web agli Account Google degli utenti che hanno eseguito l’accesso e acconsentito esplicitamente alla condivisione di queste informazioni. Questa funzionalità consente di aggregare e analizzare i dati provenienti da diverse piattaforme e dispositivi, consentendo una visione più completa e dettagliata del comportamento degli utenti. Utilizzando Google Signals, è possibile ottenere informazioni approfondite sugli utenti che interagiscono con il tuo sito web o la tua app, come i loro percorsi multi-dispositivo, le conversioni e altro ancora, purché abbiano effettuato l’accesso con un Account Google e acconsentito alla condivisione dei dati. Le altre opzioni, come Google Search Console, Google Ads e User-ID, non si occupano specificamente dell’associazione dei dati sugli eventi agli Account Google degli utenti e della condivisione delle informazioni tra piattaforme e dispositivi come fa Google Signals. Pertanto, l’opzione Google Signals è la risposta corretta in quanto soddisfa esattamente i criteri richiesti dalla domanda.

Quale di queste funzionalità di Analytics 360 useresti per filtrare i dati e creare un nuovo set di dati per un pubblico o un caso d’uso specifico?

• Proprietà di aggregazione
• Organizzazioni
• Stream di dati
• Proprietà secondarie

Spiegazione: La risposta corretta è Proprietà secondarie. Quando si desidera filtrare i dati e creare un nuovo set di dati per un pubblico o un caso d’uso specifico in Google Analytics 360, la funzionalità più adatta è l’uso delle ‘Proprietà secondarie’. Le proprietà secondarie consentono di creare una copia dei dati della proprietà principale e di applicare filtri specifici a questa copia, senza alterare i dati originali della proprietà principale. Ciò consente di isolare e analizzare specifici segmenti di utenti o comportamenti senza influire sui dati complessivi della proprietà principale. Ad esempio, è possibile creare una proprietà secondaria per filtrare i dati relativi agli utenti provenienti da una determinata regione geografica o che hanno compiuto un’azione specifica sul sito web. Questa capacità di creare set di dati mirati e filtrati è estremamente utile per personalizzare le analisi e ottenere approfondimenti più dettagliati su determinati aspetti del traffico o del comportamento degli utenti. Le altre opzioni proposte, come proprietà di aggregazione, organizzazioni e stream di dati, non offrono la stessa funzionalità di filtraggio e creazione di nuovi set di dati specifici come fanno le proprietà secondarie. Pertanto, l’opzione che indica l’uso delle proprietà secondarie è la risposta corretta poiché rappresenta la funzionalità appropriata per raggiungere l’obiettivo di filtrare i dati e creare un nuovo set di dati per un pubblico o un caso d’uso specifico in Google Analytics 360.

Quale di queste definizioni descrive uno stream di dati in relazione a Google Analytics?

• Uno stream di dati risiede in Esplora e, una volta definito, può essere aggiunto a qualsiasi esplorazione
• Uno stream di dati risiede all’interno di un account ed è il contenitore dei dati che raccogli dalle app e dai siti
• Uno stream di dati risiede all’interno di una proprietà ed è una fonte di dati provenienti dalla tua app o dal tuo sito web
• Uno stream di dati risiede all’interno di Report e ti consente di segmentare e confrontare i tuoi dati

Spiegazione: La risposta corretta è Uno stream di dati risiede all’interno di una proprietà ed è una fonte di dati provenienti dalla tua app o dal tuo sito web. In Google Analytics, uno stream di dati è una fonte di dati specifica che risiede all’interno di una proprietà e rappresenta i dati raccolti da una particolare fonte, come un sito web o un’applicazione mobile. Questo stream di dati è essenziale per l’analisi delle interazioni degli utenti con il tuo sito o l’app e consente di visualizzare e analizzare le metriche e le dimensioni pertinenti a quella fonte specifica all’interno dell’interfaccia di Google Analytics. Le altre opzioni non descrivono accuratamente cosa sia uno stream di dati in relazione a Google Analytics: la prima opzione si riferisce a Esplora, che è una sezione dell’interfaccia di Google Analytics utilizzata per l’esplorazione e l’analisi dei dati; la seconda opzione menziona un account, che rappresenta un livello più alto della struttura gerarchica in Google Analytics rispetto allo stream di dati; infine, la quarta opzione si riferisce ai Report, che mostrano le analisi e le visualizzazioni dei dati raccolti.

Quale di queste attività puoi svolgere utilizzando attivatori dei segmenti di pubblico?

• Creare nuovi segmenti di pubblico in base a specifici eventi attivati
• Creare nuovi eventi quando viene soddisfatta una regola del pubblico
• Creare nuovi eventi in base a parametri evento esistenti
• Creare nuovi segmenti di pubblico in base a metriche predittive

Spiegazione: La risposta corretta è Creare nuovi eventi quando viene soddisfatta una regola del pubblico. Questa opzione consente di utilizzare gli attivatori dei segmenti di pubblico per creare nuovi eventi quando una specifica regola relativa al pubblico è soddisfatta. Gli attivatori dei segmenti di pubblico sono strumenti utilizzati nelle strategie di marketing digitale per definire e raggiungere determinati segmenti di pubblico. Creare nuovi eventi in base alle regole del pubblico consente di automatizzare il processo di risposta agli stimoli degli utenti, aumentando l’efficacia delle campagne di marketing. Le altre opzioni non si concentrano sull’attivazione di eventi in risposta alle azioni del pubblico, ma piuttosto sulla creazione di nuovi segmenti di pubblico in base a eventi o metriche predittive, che possono essere utili in altri contesti ma non rispondono direttamente alla domanda posta.