Les
Filtres
Google
Analytics 3

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Bienvenue dans le monde enchanté des filtres Google Analytics (Universal Analytics) ! Votre dévouée agence Google Analytics vous explique tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur cet élément crucial pour obtenir une vraie donnée fiable dans l’ancien monde Google Analytics.

Tout d’abord, qu’est-ce qu’un filtre de vue dans Google (Universal) Analytics ?

Avant toute chose, il faut savoir que l’outil Universal Analytics se structurait hiérarchiquement d’une manière spécifique:

Le compte (l’entité de l’entreprise) possédait une ou plusieurs propriétés (des sites internet ou une application mobile) qui, elles-mêmes, comportaient une ou plusieurs vues. Ce sont donc ces vues qui pouvaient être filtrées.

Un filtre modifiait de façon permanente la remontée de vos données. C’est pourquoi, en général, il était recommandé de créer au-moins trois vues : une vue regroupant l’ensemble des données brutes (aucun filtre n’était appliqué), une vue filtrée, et une vue de test qui vous permettait de contrôler votre configuration avant de l’appliquer à la vue filtrée. Cette pratique de propriété de test / staging est toujours d’actualité avec Google Analytics 4.

Note : le filtrage via Google Analytics 4 se passe principalement par les flux de données Google Analytics 4.

Note : Avec la version gratuite de Google (Universal) Analytics vous pouviez tout de même créer jusqu’à 25 vues sur lesquelles vous pouviez filtrer les données que vous souhaitez inclure ou exclure.

A quoi servaient les filtres de vue dans Google (Universal) Analytics ?

Vous l’avez compris, les filtres étaient appliqués à une vue afin d’isoler une partie du trafic. Ils pouvaient vous aider à améliorer la qualité de vos rapports ; ils permettaient d’inclure, d’exclure, ou de modifier la façon dont s’affichaient vos données dans vos rapports.

Les filtres vous aidaient donc à transformer vos données de façon à répondre aux besoins de votre entreprise en matière de remontées de données de pilotage.

Vous pouviez par exemple utiliser des filtres pour effectuer le suivi de sous-domaines dans des vues séparées, filtrer les visites de spam référent ou de robots, celui provenant d’un pays, d’une région, ou d’une ville en particulier, ou encore de convertir les URL de pages dynamiques en chaînes de textes lisibles.

Prenons un exemple : votre site se déclinait en plusieurs langues via un “folder” (exemple : www.votresite.com/fr, www.votresite.com/es…etc). Vous pouviez alors vous rendre dans le paramétrage de vos filtres afin de créer une vue dédiée pour chaque langue.

Comment fonctionnaient les filtres de vue dans Google (Universal) Analytics ?

Les filtres étaient des instructions qui indiquaient à Google Analytics comment transformer les données au sein d’une vue. Les instructions étaient indiquées à Google Analytics sous forme de règles que l’on appelaient des “conditions”. Si la condition était vraie, Google Analytics effectuait un certain type d’action ; si la condition était fausse, il ne faisait rien.

Tout d’abord, il fallait identifier le type de données à évaluer ou modifier. Pour ce faire, nous utilisions un champ de filtrage ; parmi les champs les plus utilisés nous pouvions trouver l’adresse IP (attention, ce filtre pouvait ne pas (plus ?) être opérationnel suite à l’anonymisation d’IP, ce qui n’est pas vrai avec Google Analytics 4 en client-side), le type d’appareil et la situation géographique de l’internaute.

Ensuite, nous devions spécifier la condition pour le filtre. Au cours du traitement dans Google Analytics, lorsque le champ était détecté, la condition était appliquée. Il existait plusieurs types de conditions, les plus courantes étant “correspond à une règle” ou “ne correspond pas à une règle”. Par exemple, si vous utilisiez un filtre de pays, votre condition peut être “correspond à ‘France’ ”. Enfin, il fallait choisir l’action à effectuer dans Google Analytics si la condition était vraie. Nous pouvions choisir d’inclure les données qui répondaient à la condition, de les exclure ou de modifier leur affichage pour les faire apparaître sous une forme plus exploitable que leur forme brute.

Note : l’ordre des filtres appliqués était important, car chaque filtre s’appliquait sur les données issues du filtre précédent.

Il est important de noter que les filtres de vue dans Google Analytics ne s’appliquaient pas aux données de manière rétroactive ; ils n’étaient appliqués qu’à partir du moment où ils étaient créés.

Note : le bouton de test d’un filtre avant de le valider, permettait de mesurer son impact potentiel sur de la donnée précédemment récoltée.

Comment paramétrer vos filtres dans Google (Universal) Analytics ?

Créer une vue Google Analytics par pays (folder)

Créer un filtre personnalisé du type INCLURE :

Exclure les sites référents du type banque, robots etc :

Tout d’abord, identifiez quels sont les sites référents qui biaisent vos données (fausses sources de trafic, taux de rebond élevé…), grâce à l’onglet acquisition > tout le trafic > sites référents.

Puis rendez vous dans le paramétrage des filtres, puis créez un filtre personnalisé du type EXCLURE, et ajoutez-y les sites référents identifiés :s.

Avoir le nom de domaine dans les URLs :

Oui, Google Analytics n’affiche pas l’URL entière par défaut dans ses rapports. Vous ne disposez que du Path : c’est à dire tout ce qui est après le nom d’hôte :

La page https: https: www.qweri.fr/contact s’affichera /contact par défaut dans Google Analytics

Mais il est tout à fait possible d’afficher le nom de la page avec l’URL complète dans Google Analytics grâce à la petite manipulation suivante : Créez un filtre personnalisé avancé :