Google Analytics – это замечательный инструмент, с помощью которого любой маркетолог может оптимизировать свой контент, сайт и рекламные кампании. Однако, все еще остаются подводные камни в работе с самым дешевым инструментом аналитики в интернете. Итак, ниже мы расскажем о 7 самых распространенных отчётах GA, с которыми вы, скорее всего, работаете неправильно.
Дарья Голованова
Время чтения: 13 мин.
Google Analytics – это замечательный инструмент, с помощью которого любой маркетолог может оптимизировать свой контент, сайт и рекламные кампании. Однако, все еще остаются подводные камни в работе с самым дешевым инструментом аналитики в интернете. Итак, ниже мы расскажем о 7 самых распространенных отчётов GA, с которыми вы, скорее всего, работаете неправильно.
Скорость сайта
Скорость сайта – это один из важнейших показателей для оптимизации User Experience (пользовательского опыта). Однако у большинства интернет-маркетологов нет четкого понимания о скорости своего сайта из-за способов ее измерения.
Показатели Гугл Аналитики — Что нужно отслеживать в Analytics, чтобы не уйти в Жесткий минус
По умолчанию, GA измеряет скорость сайта посредством выборки времени загрузки 1% ваших посетителей. Это действительно очень небольшой размер выборки, что увеличивает шансы на предоставление некорректных данных. К счастью, это можно поправить.
Вы можете добавить в Google Analytics код, который увеличит выборку до 100%. Для этого перейдите во вкладку Администратор> Код отслеживания и далее непосредственно в сам код отслеживания. Здесь вы увидите примерно такой код:
Поменяйте этот скрипт на этот:
Сохраните изменения и наслаждайтесь точными данными.
Некоторые показатели, такие как скорость сайта разработаны для сайтов с высоким уровнем трафика. Чтобы избежать слишком маленькой выборки ваших посетителей, очень важно скорректировать эти показатели, чтобы подстроить настройки под ваши потребности.
Показатель отказов
Большинство маркетологов думают, что высокий показатель отказов – это ужасно плохо. Это значит, что посетители, пришедшие на сайт, не нашли того, что искали, и ушли. Но на самом деле, это не всегда так.
Случалось ли у вас, что вы заинтересовались постом в блоге, быстро нашли то, что искали и закрыли страницу? У меня такое происходит по нескольку раз в день.
В качестве второго примера приведем страничку контактов. Цель вашего посещения сайта – найти адрес компании. На странице контактов вы сразу увидели, куда ехать, и быстро ее закрыли. И на самом деле со взаимодействием на сайте все в порядке, но Аналитикс все равно расценит такое поведение как отказ.
После прочтения вашего поста, пользователь покинул страницу, возможно для того, чтобы «подружиться» с вами в социальных сетях, или ушел, чтобы позже стать вашим постоянным клиентом. Несмотря на то, что высокий показатель отказов сигнализирует, что с сайтом что-то не так, существует определенный процент случаев, когда такой показатель вполне приемлем.
Google Analytics: пользователь, сессия, просмотр страниц
Поэтому вместо того, чтобы переживать из-за высокого отказа на каждой странице, лучше обратите внимание на контент и то, как посетители могут на него реагировать.
Показатель выходов
Так же, как и история с показателем отказов, высокий показатель выходов заставляет маркетологов думать только в негативном ключе, в то время как это не всегда так. Напомним, что показатель выходов – это та доля посетителей, которая прекращает взаимодействие с вашим сайтом на рассматриваемой странице. В отличие от показателя отказов, в эту долю попадают посетители, просмотревшие несколько страниц на сайте.
Например, страница с контентом, созданным для конвертации посетителей, и делающая это эффективно, будет иметь высокий показатель выходов. Так же страница, находящаяся высоко в результатах выдачи для низкочастотных запросов, скорее всего, будет иметь процент выходов выше, чем на других страницах. И это вовсе не означает, что страница не несла ценности для посетителя.яяяяя
Вот почему важно понимать значимость каждой страницы и ее поисковые позиции, прежде чем ужасаться высоким показателям.
Показатели конверсии по каналам
Google Analytics рассчитывает показатель конверсии, основываясь на последнем non-direct клике, предшествующем совершению конверсии. Это лучший способ определить, что именно способствовало конверсии. Но иногда пользователи возвращаются в качестве прямого трафика, что зачастую не принимается во внимание. Именно поэтому фактический коэффициент конверсии по разным каналам недооценивается.
Остлеживайте мультиканальные воронки и отчеты моделирования атрибуции (https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=ru) в дополнение уровню конверсии поканально, и вы получите куда более четкую картину.
Найти инструмент сравнения моделей, который поможет понять, как различные модели атрибуции влияют на определение ценности маркетинговых каналов, можно в меню Конверсии>Атрибуция>Инструмент сравнения моделей:
Средняя длительность просмотра страницы
Многие маркетологи с уверенностью полагают, что средняя длительность просмотра страницы означает, сколько времени посетители тратят времени на потребление контента. Но Google Analytics придает этой метрике несколько другое значение.
Средняя длительность просмотра страницы показывает, как долго ваша веб-страница была открыта в браузере пользователя. Однако GA не сможет дать вам точных данных о просмотре страницы в случаях, если у пользователя открыты несколько вкладок одновременно, и он переключается между ними время от времени, просматривая другой сайт, пока вкладка с вашей страницей открыта.
После того, как пользователь в течение 30 минут не просматривал вашу страницу, аналитика перейдет в режим ожидания. Но согласитесь, что когда пользователь просмотрел в течение минуты несколько страниц вашего сайта, а потом, оставив вкладку открытой, перешел куда-то на другой ресурс – это не совсем точные данные для отслеживания. Кроме того, GA не может предоставить данных о том, сколько времени пользователь потратил на просмотр последней страницы, поскольку просмотра следующей страницы не последовало.
На данный момент вы мало что можете сделать, чтобы повысить точность этого показателя, поэтому просто имейте в виду, что он почти всегда будет завышен относительно реального поведения.
Профессиональный курс веб-аналитика
Новые и вернувшиеся посетители
Новые и вернувшиеся посетители – также весьма запутывающий маркетологов показатель. Это происходит потому, что GA отслеживает возвратившихся посетителей при помощи файлов cookie. Так что любой вернувшийся на ваш сайт посетитель, удаливший историю браузера, будет считаться новым посетителем. Кроме того, пользователи, зашедшие на ваш сайт с разных устройств (будь то мобильный, планшет или просто другой ноутбук), также будут расцениваться как новые посетители.
Многие расценивают низкий процент вернувшихся пользователей как нехороший знак и сигнал о плохом удержании пользователей на сайте. Это может быть и справедливым утверждением, но важно помнить, что большое количество этих новых посетителей не так уж и ново. Также, возможно, что ваш сайт настолько хорош старгетирован, что покупатели сразу покупают у вас товары в свой первый визит и более не возвращаются. Что, с одной стороны, и не плохо. Тут уже перед маркетологом должен встать вопрос о качественном ретаргетинге и работой над возвратом посетителей.
Да, на этот показатель важно обращать внимание, особенно если он резко изменился, но не позволяйте ему быть единственной движущей силой для изменения вашей стратегии контента.
Имейте в виду, что среди ваших новых и вернувшихся посетителей существует много так называемого «шума».
Реферальный трафик
Многие маркетологи полагают, что реферальный трафик показывакт количество обратных ссылок на сайте. Но и у этого показателя есть много нюансов.
Переходы из социальных сетей или из ваших рассылок также могут быть приняты Аналитиксом за реферальный трафик. И даже переходы со страницы на страницу вашего сайта. Но вы можете и это исправить.
Для социальных медиа. Используйте инструменты для укорачивания ссылок, такие как bit.ly, добавьте код отслеживания вашей ссылки для понимания, откуда они пришли.
После этого во вкладке Администратор перейдите в Социальные настройки, добавьте нужные URL. Теперь GA будет знать, что это не реферальный трафик.
Email маркетинг. Используйте Компоновщик URL, с помощью которого вы сможете добавить в URL параметры, необходимые для отслеживания специальных кампаний, проводимых по электронной почте.
Ваш сайт. Убедитесь, что вся перелинковка на вашем сайте ссылается на относительный URL (/page), а не на полный URL (www.site.com/page). Полный адрес будет учитываться в реферальном трафике GA, в то время как относительный – учитываться не будет.
Приложите все усилия, чтобы очистить от шума реферальный трафик, но не забывайте, что вам не удастся полностью очистить статистику.
И напоследок…
Google Analytics – это очень ценный маркетинговый инструмент, но важно не принимать все данные за чистую монету. Вот некоторые ключевые моменты, которые нужно держать в голове при анализе ваших показателей:
- Высокий процент отказов и выходов – это не всегда плохо.
- Скорость сайта и реферальный трафик имеют ряд ограничений, которые вы легко можете исправить.
- Показатели конверсии по каналам, Средняя длительность просмотра страницы, Новые и вернувшиеся посетители – имеют ограничения, которые пока что можно обойти.
Самое лучшее, что вы можете сделать для улучшения понимания вашей аналитики – оценить на картину в целом, изучив каждый показатель и помня про их ограничения. Сфокусируйтесь на том, как данные отражают фактическое пользовательское поведение.
Единственный способ понять, что данные действительно указывают на что-то хорошее или плохое – убедиться в том, что цели вашего сайта соответствуют настроенным целям в вашем аккаунте Google Analytics.
Больше секретов работы с данными в Google Analytics раскрываем на Профессиональном курсе веб-аналитика в нашем учебном центре.
Источник: myacademy.ru
Количество просмотренных страниц, среднее время пребывания на странице и сайте
Количество просмотренных страниц за посещение, иными словами, средняя глубина просмотра сайта, показывает среднее количество просмотренных страниц за одно посещение.
Google Analytics учитывает повторные просмотры одной и той же страницы.
Показатель количества просмотренных страниц можно использовать как в сочетании с различными параметрами, например: страна, операционная система, тип посетителей, так и отдельно в качестве общего значения.
Например, общее количество просмотренных страниц в приведенном ниже скриншоте равно 6,37.
Если сделать выборку по типу посетителей, то заметим, что новые посетители проводят на сайте больше времени, чем вернувшиеся.
Время на сайте
Важно учесть, что при расчете длительности пребывания на сайте количество времени, проведенного посетителями на последней странице, за посещение не рассчитывается, поскольку нет способа его определения.
Суммарная длительность пребывания на сайте за определенный промежуток времени определяется путем суммирования значений длительности просмотра за сеанс всех страниц, за исключением последней страницы в посещении.
При расчете средней длительности пребывания на сайте используется деление значения суммарной длительности пребывания на сайте на количество сеансов за определенный период времени.
Длительность просмотра страницы
Длительность просмотра страницы в Google Analytics определяется разницей между двумя отметками времени для двух страниц.
Средняя длительность просмотра страницы определяется путем деления суммарной длительности просмотра страницы за выбранный диапазон дат на количество уникальных посещений этой страницы.
Для последней страницы в сеансе длительность просмотра не рассчитывается.
Если пользователь просмотрел лишь одну страницу за сеанс, длительность ее просмотра не будет рассчитана вовсе.
Источник: www.mediaguru.ru
Настройка Google Analytics: более точный расчет продолжительности просмотра
Если Вы не знаете, как считается продолжительность просмотра страницы или не уверены в своих знаниях, прочитайте сначала этот материал.
Из-за особенности работы юольшинства систем веб-аналитики (в частности, Google Analytics и Яндекс.Метрики) данные о времени нахождения посетителя на сайте и показателе отказов существенно отличаются от правды.
Как это исправить?
В интернете можно найти разные вариации решения этой проблемы.
Одно из них (наиболее адекватное) я нашёл на optimization.com.ua. Там решение описывается как более точный расчёт показателя отказов в Google Analytics, который к тому же влияет на позиции сайта в ПС Google.
С утверждениями про отказы и позиции я не согласен, но решение интересное. Хотя, оно имеет свои плюсы и минусы (последних, к сожалению, больше). Но обо всём по-порядку.
Суть решения заключается в том, чтобы автоматически создавать виртуальное событие с определённой периодичностью.
Используя Google Event Tracking API, мы сможем каждые 10 секунд (или чаще, или реже) сообщать Google Analytics о том, что посетитель Х всё ещё находится на нашем сайте. Сайт будет обновлять Google Analytics каждые 10 секунд событием категории «Time», действием «Log», а значение будет соответствовать последовательности 0:10, 0:20, 0:30, 0:40 и так далее.
Собственно сам код, который нужно добавить на каждую страницу сайта:
//Google Analytics Bounce Rate (function (tos) < window.setInterval(function () < tos = (function (t) < return t[0] == 50 ? (parseInt(t[1]) + 1) + ‘:00’ : (t[1] || ‘0’) + ‘:’ + (parseInt(t[0]) + 10); >)(tos.split(‘:’).reverse()); window.pageTracker ? pageTracker._trackEvent(‘Time’, ‘Log’, tos) : _gaq.push([‘_trackEvent’, ‘Time’, ‘Log’, tos]); >, 10000); >)(’00’);
Тут можно задать свои обозначения:
Time – Название категории события, которую Вы найдёте в статистике Google Analytics.
Log – Название действия события, которое Вы найдёте в статистике Google Analytics.
10000 – Периодичность обновления информации о посетителе в миллисекундах. Т.е. как часто мы проверяем, с нами ли посетитель.
Какой эффект получаем?
- Более точный показатель «Средняя длительность просмотра страницы».
- Любое посещение длительностью более 10 секунд не будет считаться отказом.
- Много информационного шума в отчётах по событиям
С длительностью порсмотра страницы всё просто — каждые 10 секунд мы создаём новое событие, которое запоминает Google Analytics. Если оно оказывается последним, то оно участвует в расчёте длительности просмотра (см. раздел «Как считается время нахождения на странице»).
Также после установки этого скрипта Вы заметите существенное снижение показателя отказов:
И наконец, лично мне мешает информационный шум и искажение некоторых цифр в отчётах по событиям. Мы получаем огромное количество виртуальных псевдо-событий, которые затрудняют оценку настоящих, вызванных посетителями сайта.
Недостаток работы на реальном примере:
Что из этого следует?
Слепо добавив этот скрипт на свой сайт будьте готовы к тому, что:
- У Вас не будет адекватной цифры, описывающей показатель отказов на сайте. 10-секундные посещения — это ведь не цель существования Вашего сайта?
- Вы усложните себе изучение отчёта по событиям
- В Google Analytics есть лимит на использование 500 GATC events (Google Analytics Tracking Code), т.е. отслеживаемых событий. Сюда входят и просмотры страниц, и события, которые мы сами отслеживаем. Т.е. при стандартных настройках (обновление раз в 10 секунд) этот лимит будет исчерпан примерно за 83 минуты (500 событий * 10 секунд / 60 секунд в минуту). Конечно, сложно представить среднюю сессию длиной больше часа, но это обязательно нужно учитывать.
Стоит ли использовать метод?
Сама идея того, что мы можем рассчитать с хорошей точностью время пребывания на странице, хороша. Но я бы не рекомендовал использовать предложенный скрипт в чистом виде, т.к. далеко не для каждого сайта продолжительность последнего просмотра имеет крайне высокую ценность. Хотя бы потому, что это время чаще всего сложно интерпретировать правильно.
Хорошо подумайте перед тем, как использовать данный метод.
Тщательно продумайте, на каких страницах и в каком виде Вы будете его использовать.
Заранее подумайте о последствиях.
Несколько вариаций использоватия метода:
- Создовать событие не каждые 10 секунд, а через постоянно увеличивающийся интервал времени (например: 10, 15, 25, 40, …)
- Повесить событие на закрытие вкладки и браузера
- Использовать аналог точного показателя отказов в Яндекс.Метрике. Т.е. создавать одно событие для одного просмотра страницы через определённый интервал времени (в Метрике — это через 15 секунд после начала просмотра страницы).
- Создавать событие при выполнении набора обязательных действий. Например, скроллинг на 70% длины страницы + время просмотра более 40 секунд.
Если Вы всё же решили использовать метод
В процессе изучения работы предложенного решения я нашёл способ избавиться от «шума» в отчётах по событиям.
- Открываем отчёт «Содержание / События / Лучшие события».
- Переходим в настройку отчёта
- Устанавливаем фильтр
Здесь Time — это название категории, которое указано в коде костыля. Если Вы меняли название в коде, его же нужно использовать и в этом фильтре.
В итоге получаем более наглядную информацию о событиях:
Если Вы посмотрите этот же отчёт с основным параметром «Ярлык события», Вы увидите примерно следующее:
Можно отфильтровать по наличию двоеточия в ярлыке, если в других ярлыках Вы не используете этот символ.
13 комментариев
Отличная идея!
Сколько по времени аналитика хранит данные? какой максимальный период можно выбрать при просмотре отчётов?
В своих проектах нашёл 3 года (это самый старый счётчик). Но точно ответить Вам не могу, т.к. не знаю.
Dmitriy Sokolnikov :
Я вот тоже столкнулся с данной проблемой, но планировал решать ее немного другим, более точным (имхо) способом. Дело в том, что таким способом мы отследим точное время открытия вкладки, а оно может (и часто) отличается от фактического времени активности пользователя. Я думаю выстроить алгоритм на основе событий мыши и клавиатуры, по принципу — есть события ++1 на время, активности, нет событий — счетчик не увеличиваем, и потом единым разом передаем это число в систему аналитики
Передаём куда именно? Насколько я знаю, в GA нельзя передать именно время просмотра страницы.
Dmitriy Sokolnikov :
Я пока весь процесс себе только в общем представляю, судя по хелпу можно использовать пользовательские переменные, и передавать их в сеансе дополнительно в GA, а потом анализировать эти значения уже в отчетах GA
Ну да, получится вариация на эту тему с определёнными ограничениями. Например, совместить время посещения и какую-то другую пользовательскую переменную уже будет непросто.
Поясните, что Вы хотите делать с полученными данными? Как их использовать? Какие выводы собираетесь делать?
Dmitriy Sokolnikov :
Я хочу получить фактическое чистое время реального взаимодействия пользователя со страницей. Мне оно нужно для четкого отслеживания интереса пользователя к странице для сегментации трафика, соответственного понимания какой канал нужно форсировать. Данная проблема актуальна для одностраничников и лендингов всяких. У меня например весь функционал в скриптах, перезагрузок страницы нет, и вот бывает юзер проводит на странице 5 сек, а бывает 40, и GA успешно всем им присваивает «0»!.
Если у вас настроены события и цели на все интерактивные элементы, время просмотра 0 будет только в том случае, если посетитель просто пролистал страницу и не вызвал никакое отслеживаемое событие. В любом другом случае учтётся всё время до последнего отслеживаемого взаимодействия. А для анализа посетителей лучше использовать вебвизор или кликтейл. Запасайтесь попкорном )
Dmitriy Sokolnikov :
Настройкой цели на все объекты проблема не исчерпывается, и до и после пользовательской активности бывают большие «провисания» когда пользователя по факту на странице нет, но время засчитывается.
ок. провисания до учтутся. А как высобираетесь интерпретировать провисания после? Вариантов масса:
— болтал по телефону и бездумно крутил колёсиком вверх-вниз
— пялился на красивые картинки, не будучи заинтересованным в товаре/услуге/сервисе/…
— читал и думал, надо ли ему это
— пытался понять, что это и как он сюда попал
и т.д. Кто-то провёл 3 минуты, кто-то 10 секунд. Никакой даже микроконверсии не было. Какие из этого выводы, если вы не знаете, что в этот момент делал человек, о чём думал? Статистика крутая штука, но если её неправильно интерпретировать, она будет работать совсем не на пользу. Главное — не подумайте, что я Вас от чего-то отговариваю )
Если знаете, как будете использовать эту инфу, можете поделиться своими знаниями.
Dmitriy Sokolnikov :
С метрикой всё сложно — она не настолько гибконастраиваемая. Но м.б. это и не надо — в вебвизоре есть фильтр + степень активности посетителей. С аналитиксом можно считать активное время, записывать его в свою переменную и потом присваивать пользовательскую переменную уровня страницы в момент закрытия вкладки. Я не силён в js, но видел страницы, которые выкидывают всякие всплывающие окна в момент закрытия.
Источник: internet-marketolog.com