Новости
- 1. Середня тривалість перегляду сторінки
- 2. Швидкість завантаження сайту
- 3. Коефіцієнт конверсії
- 4. Показник виходів
джерело: http://moz.com
У цій публікації будуть розглянуті поширені помилки, які роблять інтернет-маркетологи, аналізуючи найпопулярніші метрики Google Analytics.
1. Середня тривалість перегляду сторінки
Середня тривалість перегляду сторінки - дійсно дуже важлива метрика. Особливо, якщо необхідно оцінити залученість користувача у взаємодію з контентом на конкретній сторінці. Однак, на жаль, аналіз залученості - найменш ефективний спосіб застосування даної метрики. Щоб зрозуміти, чому вона не підходить для оцінки якості вмісту сторінки, необхідно розуміти принцип розрахунку даного показника системою Google Analytics. Отже, середня тривалість перегляду сторінки - це відношення сумарної тривалості перегляду сторінки за вибраний проміжок часу до кількості унікальних відвідувань цієї сторінки користувачем. Якщо людина переглянув лише одну сторінку за сеанс, то тривалість її перегляду розрахована не буде. Крім того, є сторінки, які спеціально створені для того, щоб користувач миттєво перейшов з них на інші, зробив якесь цільове дію, справив транзакцію або ж скористався соціальним плагіном.
Середня тривалість сеансу визначається шляхом ділення сумарної тривалості перебування користувачів на сайті на кількість сеансів. При розрахунку тривалості окремого сеансу враховується, чи відбулося взаємодія на останній сторінці, переглянутої під час сеансу.
Для розрахунку середньої тривалості система Google Analytics складає час усіх сеансів за вказаний проміжок часу і ділить отримане значення на їх загальну кількість.
Якщо на останній сторінці цільове дію здійснено не було, або ж між останньою дією на сайті і відходом з нього пройшло багато часу, то система допускає, що в цьому інтервалі сторінка була відкрита в браузері, проте користувач не переглядав її.
Нижче представлено кілька сценаріїв, при яких тривалість перегляду користувачем сторінки становила не менше 20 секунд, проте метрики Google Analytics показували інше:
Google не зацікавлений в тому, щоб час перегляду останньої сторінки впливало на середню тривалість перегляду сторінки. Сценарій, представлений в третьому рядку, як не можна краще ілюструє це: зі звіту Google Analytics видно, що середня тривалість перегляду сторінки при даному сценарії складе 0 секунд.
Щоб уникнути помилок в розрахунках в Google Analytics, має сенс використовувати наступну формулу:
Середня тривалість перегляду сторінки = (Час, проведений на сторінці) / (Загальний час перегляду всіх сторінок сайту - час, проведений на сторінці виходу)
Однак другий приклад, представлений в таблиці, показує, що дане правило застосовується не завжди. У другому прикладі час перегляду сторінки становить 0 секунд, при цьому користувач витратив на взаємодію з соціальним плагіном на останній сторінці лише половину від загального часу, проведеного на ній.
Таким чином, середня тривалість перегляду сторінки для прикладу №2 становить: (20с + 10с + 0С) / (3-2) = 30 з
Звідси випливає 2 важливі висновки:
1. Має місце переоцінка даного показника
Без урахування часу, проведеного на останній сторінці, розрахунок показника буде невірним. Особливо, якщо враховувати ситуації, коли час, проведений на сторінці, більше 0 секунд. При цьому середня тривалість перегляду сторінки для прикладу №2 (30 с) виявляється більше, ніж тривалість кожного окремого відвідування сторінки.
Ось чому середня тривалість перегляду сторінки в ряді випадків може бути трохи більше, ніж середня тривалість відвідування. Хоча, на перший погляд може здатися, що тривалість перегляду сторінки в 30 секунд - не набагато вище за показник в 20 секунд, в реальності похибка може бути куди більш значною. Для багатосторінкових сайтів розбіжність показника може бути суттєвим. Так, наприклад, в реальності показник виходів (exit rate) для сайту може виявитися куди більш високим, ніж в розглянутих прикладах (67%). Аналогічні похибки можуть спостерігатися і при розрахунку показника залученості у взаємодію зі сторінкою.
2. Не всі візити на сторінку враховуються
Якщо ж проводити аналіз окремих користувачів, які йдуть зі сторінки, не здійснюючи взаємодії, то виявиться, що для Google Analytics не має значення, переглядав людина сторінку протягом 2 секунд, 10 хвилин або якогось іншого часу. При такому підході даний показник не вплине на середню тривалість перегляду сторінки. Для багатьох сайтів десятихвилинний перегляд сторінки без єдиного взаємодії буде розцінюватися позитивно, проте це не знайде відображення в звіті.
Рішення проблеми. На жаль, універсального рішення тут немає. Якщо власник сайту хоче використовувати для аналізу такий показник, як середня тривалість перегляду сторінки, то важливо враховувати підхід системи аналітики до його розрахунку. Крім того, важливо брати до уваги налаштування відстеження подій на сторінці (наприклад, використання параметра opt_noninteraction). Якщо до події застосовується параметр opt_noninteraction, воно більше не буде приводити до взаємодії. Цей метод підійде при роботі з прикладом №2, але не застосуємо наприклад №1 таблиці.
2. Швидкість завантаження сайту
Показники звіту « Швидкість завантаження сайту »Далеко не завжди на 100% відображають ситуацію, характерну для ресурсу. За замовчуванням показники швидкості завантаження сторінок визначаються за фіксованою вибірці, що становить 1% відвідувачів ресурсу. На основі цих даних розраховуються середні показники по кожній метриці. Це означає, що деякі екстремальні значення (наприклад, спроба завантажити сайт користувачем з пошкодженим ПО комп'ютера або поганим wifi-з'єднанням) можуть помітно вплинути на загальну статистику.
Сам по собі підхід, який передбачає використання усереднених значень, не є невірним, однак при відносно невеликій вибірці він може привести до досить несподіваним і кілька спотвореним результатами. На щастя, Google Analytics надає можливість збільшити частоту семплірованія даних.
І все ж, показник швидкості завантаження сайту може бути точним лише при аналізі великих обсягів даних. Наприклад, якщо сайт налічує до 1 млн. Хітів в день, але при цьому необхідно проаналізувати статистику для сторінки, кількість хітів для якої не перевищує 100 в день. Google Analytics при розрахунках штучно доведе показник до 10 000 хітів в день, а потім зробить вибірку, аналізуючи статистику для 1% відвідувачів. Таким чином, в підсумковому розрахунку можна виявити, що за день для конкретної сторінки був зафіксований тільки один хіт.
Рішення проблеми. Важливо проаналізувати частоту семплірованія. Якщо в звітах фіксується більше 10 тис. Хітів в день, то цей аспект необхідно враховувати при аналізі показників для сторінок з невеликою кількістю відвідувань. Для перевірки результатів можна застосовувати сторонні інструменти, такі як: Pingdom або WebPagetest.
3. Коефіцієнт конверсії
«Коефіцієнт конверсії» - безумовно корисна і потрібна метрика. Однак вона може вносити неясність в звіти, особливо, якщо не брати до уваги специфіку окремих моделей атрибуції.
Якщо користувач вперше приходить на сайт з результатів видачі Google і залишає ресурс, не зробивши цільового дії, а потім здійснює прямий візит на сайт і здійснює конверсію - в звіті Google Analytics «Джерела трафіку» у вкладці «Весь трафік» буде показаний такий результат: «1 конверсія c google.com/органический перехід».
Це означає буквально наступне: коли аналізують коефіцієнт конверсії в звіті «Джерела трафіку» (Acquisition), цілком ймовірно, що кожен окремо взятий показник last click, зафіксований в аналітиці, може відрізнятися від реальної дійсності. Наприклад, замість прямого переходу на сайт може бути вказаний інший джерело трафіку. У вкладці «Прямі переходи» можуть бути зафіксовані не всі конверсії, які відбувалися під час прямих сесій.
Рішення проблеми. Важливо завжди враховувати цей аспект. Якщо необхідно знати дійсне джерело останнього кліка, має сенс правильно налаштувати звіт «Багатоканальні послідовності» і аналізувати моделі атрибуції, використовуючи « Інструмент порівняння моделей ».
4. Показник виходів
На відміну від інших метрик, які були розглянуті в даній статті, розрахунок показника виходів є найменш прозорим. «Показник виходів - це відсоток переглядів певної сторінки, які виявилися останніми в сеансі», - повідомляється на довідкової сторінці Google Analytics. Проблема полягає в тому, що «Показник виходів» нерідко розцінюється, як негативна метрика. «Якщо у сторінки високий« Показник виходів », то, швидше за все, на ній є які-небудь проблеми або помилки», - традиційно розмірковують представники галузі. Іноді ці висновки можуть бути вірними, наприклад, якщо сторінка з такими характеристиками знаходиться в самому центрі воронки продажів.
Проте, користувачі мають особливість залишати сайт без видимих причин. Звичайно ж, високий показник виходів - явно негативний сигнал для інформаційних сторінок сайтів або постів в блогах, так само як і для сторінок з описами товарів на продають сайтах. У той же час, далеко не кожен відвідувач комерційного сайту заходить на нього з метою зробити конверсію. Користувач може зробити до декількох ознайомлювальних заходів на сайт, перш ніж прийняти рішення про покупку. Крім того, нерідко, відвідуючи комерційний сайт, людина може планувати візит в офлайн-магазин для подальшого придбання товару.
Це твердження особливо вірно, якщо сайт добре просувається по низькочастотних запитах, або ж, якщо на нього часто посилаються. В цьому випадку високий показник виходів може означати, що користувачі знайшли на ресурсі потрібну інформацію і будуть готові зробити покупку, як тільки: 1). у них з'являться гроші, 2). на склад надійде товар, 3). при відвідуванні офлайн-магазину.
Рішення проблеми. Перед тим, як оцінювати сторінку із застосуванням «Показника виходів», важливо продумати різні варіанти користувальницьких намірів. Корисно буде проаналізувати сегмент покупців, які залишають конкретну сторінку (отримати цю інформацію можна у вкладці Advanced в розділі сегментів аудиторії). Після цього має сенс вивчити шлях користувачів в звіті «Карта поведінки» ( User Flow ), Проаналізувати посадочні сторінки і деталі здійснення покупок. Все це дозволить скласти цілісну картину про те, як поводяться на сайті потенційні клієнти, і з якою метою відвідують ресурс.