Comment faire alors pour traquer les iFrames?

Mon outil de web analyse directement dans Facebook ?

Comme il s’agit d’une iFrame, on peut insérer n’importe quel tracking code. Cependant deux problèmes intrinsèques aux iFrames Facebook existent :

• Cookies et Internet Explorer :

  Internet Explorer (6 à 9), l’ami de tous les intégrateurs, ne déposera pas son cookie chez l’internaute.

  Effet direct : augmentation du nombre de visiteurs sous IE.

  Ce problème peut-être surmonté en utilisant le protocole P3P. Une simple ligne de code corrige cela :

  <!--?php header('P3P:CP="IDC DSP COR ADM DEVi TAIi PSA PSD IVAi IVDi CONi HIS OUR IND CNT"'); ?-->

  A placer en haut de page

Récupération des sources de trafic :

En regardant les sources de trafic de votre application, vous vous apercevrez que la seule source qui apparait vient de « apps.facebook.com ». Il ne sera pas possible de récupérer les sources de trafic car la page est appelée depuis Facebook. Deux solutions s’offrent à vous pour contourner cette difficulté :

-    Utiliser une page passerelle : tous les liens que vous allez faire vers votre application vont d’abord passer par une page hébergée sur votre propre serveur puis rediriger vers l’application. Vous aurez donc toutes vos sources de trafic.

-    Utiliser les paramètres de campagne de votre outil d’analyse dans vos liens. L’application Facebook aura ces paramètres dans l’URL et vous pourrez les récupérer à l’intérieur de l’iFrame. Vous retrouverez ainsi les sources de trafic venant de vos campagnes. On présentera ici un exemple de scénario avec Google Analytics, outil connu de tout le monde.

1. A partir de l’envoi d’un emailing, on place ce type de lien à l’intérieur du mail : http://apps.facebook.com/monapplication?utm_source=customer-service-email&utm_medium=emailing&utm_campaign=solde qui appelle l’iFrame http://monsite.com/
2. On récupère dans l’iFrame en PHP les valeurs sources, medium, campaign.
3. On ajoute à l’URL de l’iFrame ces valeurs avec l’attribut Javascript document.location.href. L’URL de l’iFrame devient  http://monsite.com/#utm_source=customer-service-email&utm_medium=emailing&utm_campaign=solde
4. Avec _trackPageview, Google Analytics va récupérer l’URL présente dans document.location.href. On pourra ainsi récupérer dans nos rapports les sources de trafic de nos campagnes.

Pour plus de détails, voici un exemple de code à mettre en place :

<!-- Récupération des paramètres dans l'URL de la page appelant l'iframe et injection des paramètres dans l'URL de l'iframe -->
<?php
if(
	isset($_GET["utm_source"])
	&&isset($_GET["utm_medium"])
	&&isset($_GET["utm_campaign"])
   ){
	/*
	vérification de la présence des paramètres obligatoires
	utm_source, utm_medium et utm_campaign
	*/
		$campagne='utm_source='.$_GET["utm_source"].'&utm_medium='.$_GET["utm_medium"].'&utm_campaign='.$_GET["utm_campaign"];
		//création d'une variable 'campagne' contenant les paramètres obligatoires

		// ajout des paramètres term et content s'ils sont présents dans l'URL
		if(isset($_GET["utm_term"])){$campagne.='&utm_term='.$_GET["utm_term"];}
		if(isset($_GET["utm_content"])){$campagne.='&utm_content='.$_GET["utm_content"];}
?>
<script type="text/javascript">
document.location.href+="#<?php echo $campagne;?>";
/*
	injection des paramètres de la campagne dans l'URL de l'iframe et
	utilisation d'une ancre afin d'éviter la redirection avec un '?'
*/
</script>
<?php
}
?>
<!-- Fin de l'injection des paramètres de la campagne -->
<!-- Tag Google Analytics de base + setAllowAnchor -->
<script type="text/javascript">
var _gaq = _gaq || [];
	_gaq.push(['_setAccount', 'UA-********-*']);
	_gaq.push(['_setDomainName', 'none']);
	_gaq.push(['_setAllowAnchor', true]); // permet de passer les paramètres en utilisant une ancre
	_gaq.push(['_trackPageview']);
	_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);
(function() {
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0];
s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();
</script>
<!-- fin du tag Google Analytics -->

C’est un simple exemple qui doit être adapté et optimisé en fonction de vos besoins.

Le choix entre ces deux solutions reste une question de goût. Je préfère la deuxième car elle évite une redirection qui peut être gênante pour l’utilisateur. Il devra charger deux pages au lieu d’une.

Besoin d’accompagnement pour le tracking d’une application Facebook ? Contactez-nous.

Résumons quand même les deux informations de cette semaine:

• La sortie de Google+ (Plus), le nouveau réseau social de Google
• La sortie du tracking des réseaux sociaux dans Google Analytics et Webmaster Tools.

Ces deux améliorations viennent en complément du +1 de Google, qui visait à concurrencer le « Like » de Facebook tout en fournissant un indice qualitatif pour son moteur de recherche.

Mais ils n’ont pas encore pensé au tracking des liens postés sur Plus vers des sites tiers.
Voici comment faire!

Comme avec ses pages de résultat de recherche, Google passe par un lien intermédiaire avant de vous diriger vers la page que vous convoitez tant. Une URL intermédiaire est donc utilisée et elle ressemble à ça:

http://www.google.com/url
?sa=z
&n=1309553684570
&url=http%3A%2F%2Fwww.votresite.com%2Fvideo-de-chatons-espiegles.html
&usg=2LaqrbkoZrdSjMnw6ACUJYMBYnA.

Décomposons cette URL par paramètre:

• sa = z : c’est le paramètre qui indique Plus comme provenance
• n = 1309553684570 : on a d’abord cru qu’il s’agissait de l’identifiant du compte Plus qui a posté le lien (ce qui aurait permis d’identifier les posteurs/leaders d’opinions) mais tant pis. Inconnu au bataillon du coup.
• url = blahblah : l’URL encodée du lien
• usg = 2LaqrbkoZrdSjMnw6ACUJYMBYnA : un identifiant encore inconnu

Maintenant que nous avons isolé un paramètre, nous allons le mettre à profit pour créer un filtre dans Google Analytics. Je ne vous explique pas comment créer un profil custom pour ce genre d’opérations, je suis sur que vous savez déjà faire. Sinon venez suivre une de nos formations

Créons un filtre comme expliqué dans la capture ci-dessous:

Et voilà, comme vous l’aurez deviné, vous aurez désormais dans vos rapports de Support de campagne, une jolie mention « plus ».

Evidemment, vous pouvez décliner cette opération pour d’autres systèmes de web analytics.

Des questions? Contactez nous!

Cela ne convient évidemment pas aux personnes aux clients à profil marketing qui cherchent quelque chose de plus simple pour des besoins ponctuels de retests ou d’observation rapide de l’état du marquage d’une page. Il me paraît donc intéressant de parler de quelques outils alternatifs, au sein des navigateurs Web, qui s’avèrent très pratiques dans certains situations pour l’assurance qualité du marquage. Ces nombreux outils sont parfois moins fiables (le proxy ne trompe pas), mais ils méritent tout de même qu’on y jette un oeil. Certains d’entre eux sont spécifiques à une solution donnée, certains sont développés directement par un éditeur, d’autres sont multi-solutions donc tout le monde devrait y trouver son compte.

Google Analytics Tracking Code Debugger est une extension du navigateur Chrome qui active ga_debug.js, la librairie de debug de Google Analytics, au sein de Chrome et qui loggue le fonctionnement de l’outil dans la console. La libraire ga_debug.js existe depuis longtemps, mais son intégration à la volée dans Chrome est un vrai plus, en terme de gain de temps mais aussi de périmètre d’utilisation puisque il permet d’inspecter une implémentation sans avoir la main dessus. Le marquage Google Analytics se complexifiant, cela s’avère aussi très utile pour comprendre l’ordre dans lequel les différentes instructions de marquage sont traitées et envoyées au serveur. Happy testing! comme dirait Brian Kuhn.

On ne pouvait pas ne pas citer WASP, outil historique bien connu des consultants, développé par Stéphane Hamel et récemment racheté par iPerceptions. Son principal intérêt est son aspect multi-outils, ad-serveurs et solutions VOC inclus, et multi-solutions.

Coremetrics, bien avant son acquisition par IBM, a développé une extension Firefox (malheureusement pas encore portée sur la version 4), la TagBar, qui permet d’inspecter le marquage de Coremetrics Analytics et de bénéficier d’outils de debug (double marqueur, rejets, etc.). La traduction texte de la valeur du Tag Type, par exemple, qui distingue les différents types de tags Coremetrics, est confortable pour savoir rapidement ce qui est en place :

Autre outil, toujours sur Firefox et cette fois centré sur Adobe SiteCatalyst, WATS (pour Web Analytics Testing Solution) est une extension développée par Adversitement. C’est très basique mais utile et plutôt bien conçu, incluant un historique des requêtes :

Vous pouvez aussi regarder du côté des extensions HttpWatch (IE / Firefox) et HttpFox (Firefox), légères et qui tiennent aussi la route pour un petit périmètre de recette.

Pour finir n’oublions pas l’indispensable Firebug, la boîte à outils du développeur web, qui permet lui aussi d’inspecter le trafic réseau en quelques clics :

Il y a donc l’embarras du choix, quelle que soit la solution, et plus d’excuses pour un mauvais marquage !

Besoin d’aide pour intégrer ces outils dans votre démarche qualité web analytics? Contactez-nous!

Cela a été un mois de « remise à jour des GAIQ » chez Hub’Sales alors pour conclure cette session, où tous nos consultants ont (re)passés leurs GAIQ, revenons un peu sur cet examen, ce qu’il apporte et garantie et surtout à quoi cela sert ?

Tout d’abord c’est quoi ce GAIQ ?

Cela signifie « Google Analytics Individual Qualification », c’est un examen proposé par Google qui permet de valider les compétences que vous avez en Google Analytics. Il vous en coûtera $50 pour le passer.

Cet examen est composé de 70 questions sous forme de QCM (choix multiple et choix unique). Vous avez normalement 1h30 (soit 90min) pour passer cet examen, mais en parallèle vous pouvez aussi faire des « pauses » en appuyant tout simplement sur le bouton « pause » ce qui vous permet de l’adapter à vos contraintes d’emploi du temps… Attention cependant cet examen est proposé en anglais uniquement.

Pour vous y préparer vous aurez toutes les ressources Google :

• La web TV Google Analytics :
  http://www.youtube.com/watch?v=6HM_d-zH4LI
• Les ressources de développeurs Google :
  http://code.google.com/intl/en/apis/analytics/
• Le centre de formation Google Analytics :
  http://www.google.com/support/conversionuniversity

Vous pouvez aussi faire des formations spécialisées pour ce sujet (notamment Ranking Metrics sur le sujet – je l’avais fait il y a un an et demi, j’avoue que j’avais de bons restes ).

Il  y a bien entendu les livres sur Google Analytics, notamment celui de Brian Clifton, en seconde version pour avoir les mises à jour les plus récentes possibles. Mais attention, le livre est édité à un instant T, et Google Analytics est un outil très innovant dans le secteur permettant notamment des nouvelles solutions régulièrement. D’où un bon conseil : se référer aux sources Google pures.

Et où sont les pièges ?

Tout d’abord ce n’est pas une certification mais une accréditation. Cela signifie notamment que ce n’est pas pris en charge dans les systèmes comme le DIF, ou tout autre organisme de formation.

Pour du Google Analytics, il faut aussi bien connaître AdWords mais n’oublions pas que Google Analytics est à l’origine un produit d’appel pour AdWords…

Petite subtilité aussi : contrairement à ce qu’un ami me demandait un soir dernièrement, non, il n’est pas possible d’acheter les questions à l’avance comme c’est le cas pour beaucoup de certifications bien célèbres (que nous ne citerons pas ici afin de ne pas se fâcher – et parce que ce n’est pas le sujet -) où vous pouvez acheter des tests d’entrainements qui ressemblent beaucoup aux tests de certification…

Concernant les questions, plusieurs sujets sont abordés : l’interface, AdWords, le multi-domaine, le tracking en général, les définitions de base du Web Analytics (cookie, visiteurs…), les profils, les filtres… bref un peu de tout !

Il faut avoir au moins 80% de bonnes réponses pour être « accrédité », sinon c’est le recalage. Si vous êtes  certifié vous aurez un joli petit PDF en guise de diplôme, spécifiant bien que cette certification n’est valide que 18 mois. Si vous ne parvenez pas à obtenir les 80%, qu’à cela ne tienne vous pouvez passer le test une seconde fois dans le mois suivant le premier test. Si ce test est encore négatif, il vous faudra en revanche attendre 2 mois avant de pouvoir retenter votre chance.

Et pourquoi c’est utile ce GAIQ ?

Tout simplement parce que cela prouve que vous avez un minima de connaissances sur Google Analytics et pas seulement des astuces et bidules que vous connaissez d’un copain qui connait quelqu’un qui a lu un  livre une fois sur Google Analytics ou Urchin…  Bref, vous avez compris, cela vous donne l’agrément de Google sur la partie Google Analytics pour une durée de 18 mois. Cela signifie donc que pour Google vous connaissez le vocabulaire associé à l’outil, les tenants et aboutissants de la solution, et les bases du Web Analytics.

Si vous êtes clients et recherchez des prestataires Google Analytics, ils doivent normalement tous être en mesure de vous présenter ce petit document PDF à leur nom. Sinon c’est juste qu’ils n’ont pas passé ou pas eu cette accréditation. Cela ne signifie pas qu’ils sont incompétents, mais qu’ils ne l’ont pas. Après la non-compétence sur le sujet peut aussi être compensée par un « bachotage » excessif sur le sujet, certaines questions sont traitées par Google avec une seule façon de voir la solution là où certains pourraient imaginer des solutions de contournement… Et comme c’est un QCM, il n’y a pas de solutions de contournement.

Bref aucun système n’est parfait : il a le mérite d’exister et d’obliger la personne à se remettre en cause tous les 18 mois, ce qui est un réel plus.

J’espère vous avoir éclairci sur cette accréditation, sur les moyens de s’entrainer à la passer… Surtout si vous avez des questions, n’hésitez pas : nous avons toute une équipe de consultants disponibles pour vous répondre !

Vous êtes prêt(e) ? Allons-y!

PREAMBULE: ce billet illustre ce mécanisme avec Google Analytics, Adobe SiteCatalyst et Yahoo! Web Analytics mais vous vous doutez bien qu’on peut utiliser cette méthodologie avec d’autres solutions.

Quelle raison auriez-vous de mesurer la performance des recherches effectuées sur votre site (en utilisant le moteur de recherche interne que vous avez payé à prix d’or) ?

Cette raison est évidente : faciliter l’accès des internautes aux informations contenues dans votre site.

Mais creusons un peu plus loin.

Un internaute qui utilise la recherche interne a de très fortes chances d’être un internaute insatisfait mais qui veut bien vous donner une seconde chance.

L’affirmation précédente semble un peu péremptoire mais la recherche interne, à moins d’un design de site bien spécifique (support technique, informations produit) est rarement prise en compte comme comportement primaire de l’internaute. Si l’utilisation de la recherche interne du site se généralise, il faudra vous poser des questions sur la pertinence de votre contenu ou de votre design.

En tout cas, cette insatisfaction est généralement dûe au fait que l’internaute atterrit sur votre site via une page qui ne répond pas aux attentes d’avant le clic d’arrivée. Regardez donc (suivant votre outil de web analytics) combien de pages voit l’internaute avant d’entamer une recherche.

Plus la recherche est immédiate et consécutive à l’arrivée sur le site, plus on a de chances d’avoir affaire à un internaute décu. Votre landing page (page d’accueil ou autre) aurait du suffisamment canaliser l’internaute vers une page produit, un contenu ou – mieux – vers une page proche du processus de conversion !

Autre analyse intéressante à faire autour de la recherche interne : mettez en adéquation les mots-clés tapés en externe (sur Google, Yahoo!, Bing et consorts) avec les mots-clés tapés en interne.

Si vous utilisez Google Analytics:

utilisez cette combinaison de rapport personnalisé avec un segment avancé. Elle vous montrera l’enchaînement des mots-clés externes puis interne (et le segment s’assure que vous avez affaire à des visites en référencement naturel/payant qui effectuent une recherche interne.

Si vous utilisez Adobe SiteCatalyst:

utilisez deux s.props et corrélez-les. Si vous utilisez Discover, ca devrait être plus simple

Si vous utilisez Yahoo! Analytics:

utilisez deux Custom Fields pour vos segments, comme pour SiteCatalyst ci-dessus

Une autre problématique porte sur le nombre de résultats par recherche :

Utilisez une variable dédiée (terme ou catégorie de recherche dans GA, ISK/ISR pour YWA ou prop dans SiteCatalyst) pour capturer le mot-clé cherché en interne et une autre pour capturer le nombre de résultats.

Dans le cas de ce blog par exemple, la recherche interne pour le mot-clé « analytics » retourne une URL Google Analytics qui ressemble à :

http://www.hub-sales.fr/blog/?s=analytics&cat=plus-5-results

s contient le mot-clé et cat est une catégorie fictive qui contient en fait une fourchette correspondant au nombre de résultats de recherche pour le mot clé traqué avec s.

Ceci vous permettra d’apprécier la richesse d’indexation par mot-clé et par fourchettes de résultats, plus pratique si on utilise une médiane plutôt qu’une moyenne!

Si vous obtenez un nombre de résultats de recherche élevé, félicitations : votre moteur de recherche fonctionne (trop?) bien. Pensez à filtrer les mots à deux et trois lettres de votre indexation

Si ce nombre est trop bas, pensez à revoir votre indexation, ou continuez à lire ce billet!

Intéressez-vous aux mots-clés ayant généré zéro résultats.

Vous y découvrirez pêle-mêle des pépites telles que :

• des fotes d’aurtaugrafe qui écorchent votre nom de marque
• des mots-clés en relation avec vos concurrents
• des mots-clés portant sur des sujets qui auraient du retourner des résultats (vérifie votre indexation!)
• et surtout : des mots-clés indiquant que les internautes s’attendaient à trouver du contenu en relation avec leur recherche. Mais vous ne proposez pas le produit ou le service qui les intéresse. Serait-il temps d’aller voir votre équipe marketing avec ces nouvelles informations?

Penchez-vous également sur la problématique du nombre de mots-clé dans les expressions de recherche, ce qu’on appelle le NOK (number of keywords). Ce qui vous donnera une idée de la complexité des requêtes tapées chez vous par rapport à une longue traîne en externe (SEO/SEM). Ceci vous aidera à mieux guider vos efforts d’optimisation pour la recherche naturelle (SEO) et payante avec la longueur des phrases de recherche pour la longue traîne.

Et je ne parle même pas de l’utilisation des catégories de recherche pour voir si un produit est cherché depuis le bon rayon!

Enfin, si on prend le cas de Google Analytics (par exemple), on peut détourner le système de recherche interne pour gérer des campagnes internes.

En effet, Google Analytics ne permet pas encore de gérer les campagnes internes et la tentation est grande d’utiliser le marquage de campagne pour gérer aussi des campagnes internes.

Grave erreur car vous écraseriez du coup le bénéfice de campagne externe juste pour traquer les clics sur vos bannières. A la place, choisissez une nomenclature pour vos termes et catégories de recherche.
Par exemple :  /promo.html?campagne=interne:livraisonOfferte

Vous verrez apparaître les noms de campagne en isolant le préfixe « interne » dans les rapports de mots clé. On peut aussi rajouter une catégorie réservée aux campagnes internes, qui permet en un seul coup d’oeil de voir l’utilisation de campagnes internes par rapport au reste du site. Et en utilisant un segment, vous irez droit au but!

Voilà, si vous êtes sérieux dans votre approche de l’utilisation de votre moteur de recherche interne et si vous savez quoi faire des résultats que vous obtiendrez, vous avez de quoi faire!

Besoin d’aide? Contactez notre équipe de consultants!

Comme d’habitude, vos commentaires constructifs sont les bienvenus

Quel que soit l’outil cela dit, le déploiement de la solution choisie est entre les mains de votre informatique et/ou de vos prestataires. Il s’agit juste de placer un bout de Javascript dans vos pages Web après tout, n’est-ce pas ?

Ce n’est pas aussi simple que çà en fait puisqu’on se rend compte qu’Hub’Sales est de plus en plus sollicitée justement pour s’assurer que les équipes techniques ont bien fait leur travail d’implémentation, conformément à un plan de marquage - qui répond lui-même à une expression de besoin de mesure formalisée par des indicateurs clé de performance ou KPIs.

Comment s’assurer donc que les données remontent bien dans votre outil de mesure ?

Il existe trois méthodes :

• l’analyse des données capturées a posteriori dans l’outil
• l’examen du marquage dans les pages HTML une fois générées
• l’analyse des informations envoyées à l’outil

Pour le billet d’aujourd’hui nous nous focaliserons sur la 3ème méthode : l’analyse des informations envoyées à l’outil, grâce à l’utilisation d’un debugger.

Pour rappel, un debugger est un outil initialement conçu pour la détection d’erreurs lors de l’exécution de logiciels. Appliqué au langage Javascript, la notion de debugger s’applique à tout outil de capture d’information gérée par un navigateur Web : contenu HTML, images, Javascript, feuilles de style CSS, applications Flash, etc.

Pour commencer, vous aurez besoin d’un de ces outils:

• Le navigateur Firefox équipé du plug-in Firebug
• Un debugger Web tel que Charles Proxy ou Fiddler

Pour les besoins de ce billet, nous nous concentrerons sur Charles et je tiens à préciser qu’Hub’Sales n’est pas affilié avec ce logiciel ou son éditeur

Fonctionnalités de Charles :

Charles agit comme un intermédiaire (proxy) entre votre connexion Internet, votre système d’exploitation et, plus spécifiquement, des applications telles que vos navigateurs. Il intercepte les requêtes faites aux serveurs Web ainsi que les informations qu’ils vous envoient en réponses à vos requêtes. Dans cette perspective, Charles dépasse le simple debugger Javascript et peut vraiment vous permettre d’analyser le comportement du navigateur.

On peut voir ces informations de façon groupée (par site) ou de manière séquentielle:

Groupe de requêtes pour les requêtes hub-sales.fr

Groupe de requêtes pour les outils Google Analytics et Adobe SiteCatalyst

Séquence de requêtes pour le chargement de http://www.hub-sales.fr

On voit par exemple dans la dernière capture d’écran que l’information du cadre inférieur contient les informations passées à utm.gif, le pixel de tracking de Google Analytics

Filtrage : comme Charles capture une quantité d’information considérable sur le trafic réseau, il devient vite difficile de retrouver l’information qu’on y cherchait. La barre de filtre permet d’isoler certaines requêtes. L’exemple ci dessous isole avec le mot-clé « utm » les requêtes liées à Google Analytics et Website Optimizer:

Cet autre exemple ci-dessous montre qu’une chaîne de filtrage « /b/ss » isole les requêtes faites à Adobe SiteCatalyst :

Quand on examine la requête, on peut voir passer le résultat du marquage : la requête de mesure envoyée chez l’éditeur, avec tous les paramètres associés! Sur des outils à marquage riche comme WebTrends, SiteCatalyst, WebTrekk, ou Yahoo!, on a vraiment besoin de jongler avec une quantité importante de paramètres et donc de mesurer si chacun de ces paramètres sont bien mesurés – et s’ils contiennent la valeur qu’ils sont sensés contenir! Par exemple, un SiteCatalyst peut gérer jusqu’à 150 paramètres par requête de mesure : vous vous doutez bien que la conformité à un plan de marquage est cruciale!

L’avantage de cette fonction de filtrage, par rapport -par exemple- au debugger proposé par un éditeur, c’est qu’elle intercepte toutes les requêtes et donc celles dont vous avez besoin car les rafraîchissements de page et changement d’état des variables sont pris en compte.

Map Local/Remote : on peut faire correspondre un fichier local à une URL distante. C’est particulièrement utile quand on teste une nouvelle version de site en environnement de développement, intégration, pré-production – ou même en audit d’un site en production.

Exemple : je teste un fichier Javascript sur le site d’un client (http://www.monclient.fr/js/s_code.js) et j’ai besoin de tester le comportement de ce script sur un environnement sur lequel je n’ai pas forcément la main. Evidemment, je pourrais copier une version HTML de la page et utiliser des éléments locaux mais je ne vais pas m’amuser à faire çà pour chaque page du site à tester! La fonction Map Local me permet d’utiliser un ou plusieurs fichiers sur mon poste de travail comme s’il s’agissait des fichiers distants.

Pour se servir de Map Local : on définit l’URL du fichier ciblé

puis on choisit un fichier local :

Et le tour est joué! Je peux maintenant faire mes modifications sur mon fichier local, tester différents réglages de marquage et constater le comportement de ce nouveau code sur une page réelle. Vous remarquerez aussi qu’on peut aussi utiliser des repertoires entiers.

Je peux étendre le mécanisme avec la fonction Map Remote qui elle permet de remplacer un fichier distant par… un autre fichier distant ou, comme on l’a vu avec Map Local, remplacer un serveur par un autre.

Cette méthode est particulièrement efficace lors de tests de regression, lors de passages d’un environnement inférieur vers un environnement supérieur, si on suit le schéma classique DEV > INT > PREPROD > PROD. On peut pointer sur une version antérieure ou ultérieure d’un fichier et observer la différence produite.

Historique en mode log

On peut enregistrer l’ensemble des requêtes gérées par Charles dans un fichier log. On peut traiter ce log pour retracer une historique de navigation, ce qui est très efficace pour de la mise en conformité par rapport à un use case, un schéma fonctionnel ou un cahier de test.

En conclusion:

Vous l’aurez compris, ce genre d’outil est très puissant et permet de capturer une quantité d’information considérable sur les métriques envoyées à votre solution de web analytics. Cela dit, son utilisation est restreinte à quelques pages à la fois. On ne peut pas s’en servir de façon automatisée. C’est pourquoi, avec des solutions d’assurance qualité web analytics telles que Hub’Scan, les besoins en utilisation de debuggers tel que Charles ou Firebug vont diminuer mais ne disparaîtront jamais complètement!

Si vous avez besoin d’un tiers de confiance pour établir la qualité des données récoltées par votre solution de web analytics, contactez-nous!

Dans l’intervalle, vos commentaires constructifs sont les bienvenus!

C’est l’occasion de vous rafraîchir les idées avec notre formation Google Analytics en partenariat avec Ranking Metrics sur deux sessions en septembre:

• 28 et 29 septembre 2010 : formation marketing et débutants (assurée par Nicolas Guillard)
• 30 septembre et 1 octobre 2010 : formation expert (assurée par Julien Coquet)

Lieu: Paris, Rue Réaumur (Métro Bourse).

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Contactez-nous!

Nous proposons à nouveau notre formation Google Analytics en partenariat avec Ranking Metrics sur deux sessions en juin:

• 8 et 9 juin 2010 : formation marketing et débutants
  (assurée par Nicolas Guillard)
• 10 et 11 juin 2010 : formation expert
  (assurée par Julien Coquet)

Lieu: Paris, Rue Réaumur (Métro Bourse).

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Cette formation est résolument orientée marketing et débutants et sera assurée par Nicolas Guillard de notre équipe web analytics.

Au programme de la formation:

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