Comments 19
Хорошая статья, понятная и правильная. Но удобней было бы обо всем этом рассказать на примерах. Попробую показать, когда такая статистика бывает полезна из своей практики:
— В списке популярных страниц видим, что у какой-то страницы (например, «Прайс-лист») показатель выходов больше 90% — повод посмотреть на эту страницу внимательней и что-то в ней изменить или переделать совсем по-другому
— В списке источников переходов видим, что некоторые рекламные кампании дают трафик с показателем отказов гораздо больше других. Если они при этом стоят столько же, это повод перераспределить бюджет в пользу кампаний с более качественным трафиком
— В списке браузеров видим, что пользователи %browser name% проводят на сайте в 5 раз меньше времени, чем другие — повод открыть сайт в этом браузере и ужаснуться:)
— В списке популярных страниц видим, что у какой-то страницы (например, «Прайс-лист») показатель выходов больше 90% — повод посмотреть на эту страницу внимательней и что-то в ней изменить или переделать совсем по-другому
— В списке источников переходов видим, что некоторые рекламные кампании дают трафик с показателем отказов гораздо больше других. Если они при этом стоят столько же, это повод перераспределить бюджет в пользу кампаний с более качественным трафиком
— В списке браузеров видим, что пользователи %browser name% проводят на сайте в 5 раз меньше времени, чем другие — повод открыть сайт в этом браузере и ужаснуться:)
Ещё важное, на мой взгляд, добавление: часто всю пользовательскую статистику лучше сразу смотреть со срезом по качественным источникам трафика (прямая реклама или основные целевые поисковые запросы). Дело в том, что на типичном сайте даже с 5-10 страницам через несколько лет набирается под сотню человек в день из поисковиков по левым запросам или ещё откуда-то. Они могут серьезно испортить статистику, если количество целевых посетителей, ради которых создавался сайт, сравнимо с объемом мусорного трафика.
А можно вот тут тоже пример? потому что такой шум есть всегда, даже с качественных источников.
Думаю, самый показательный пример — сайт студии:
— 50 человек в день — мусор из поиска (например, переходы на страницы портфолио по названиям кампаний-клиентов)
— 50 человек в день — мусор из поиска (например, переходы на страницы портфолио по названиям кампаний-клиентов)
… самоотправилось раньше времени(
— 30-50 человек в день — переходы с сайтов клиентов по ссылки на копирайт. Уже лучше (эти люди заинтересовались тем, кто делал сайт, на котором они находятся), но тоже не совсем то. 99.9% этих людей покидают сайт на странице «Прайс-лист», но это не важно.
— 30-50 человек в день с Яндекс.Директа, например. Цена перехода зашкаливает за 150 рублей — вот ради этих людей и делался сайт — и статистика смотреть надо статистику только по ним. Если и среди этих посетителей 99% уходит с «прайс-листа», надо что-то кардинально менять (либо сайт, либо источник основного трафика, либо прайс:)
— 30-50 человек в день — переходы с сайтов клиентов по ссылки на копирайт. Уже лучше (эти люди заинтересовались тем, кто делал сайт, на котором они находятся), но тоже не совсем то. 99.9% этих людей покидают сайт на странице «Прайс-лист», но это не важно.
— 30-50 человек в день с Яндекс.Директа, например. Цена перехода зашкаливает за 150 рублей — вот ради этих людей и делался сайт — и статистика смотреть надо статистику только по ним. Если и среди этих посетителей 99% уходит с «прайс-листа», надо что-то кардинально менять (либо сайт, либо источник основного трафика, либо прайс:)
Совсем от шума не избавиться. Но тут 2 варианта:
1. Данных для анализа достаточно, чтобы шум не мешал.
2. Данных для анализа настолько мало, что проще посмотреть поведение каждого посетителя собственными глазами с помощью вебвизора (там в комментах больше пользы)
1. Данных для анализа достаточно, чтобы шум не мешал.
2. Данных для анализа настолько мало, что проще посмотреть поведение каждого посетителя собственными глазами с помощью вебвизора (там в комментах больше пользы)
Если определить источники шума самостоятельно (как в приведенном примере — мусор из поиска по опред. запросам), в Google Analytics можно настроить Расширенные сегменты и создать там правила.
Например, сегмент «Чистая аудитория»:
Правила: посетитель НЕ пришел по кейворду «газпром»
посетитель НЕ пришел по кейворду «кузбасс нефтегаз»
…
Потом можно выбирать этот сегмент и смотреть уже очищеную от основного шума аудиторию, от всего не избавиться, но придем к п.1
Например, сегмент «Чистая аудитория»:
Правила: посетитель НЕ пришел по кейворду «газпром»
посетитель НЕ пришел по кейворду «кузбасс нефтегаз»
…
Потом можно выбирать этот сегмент и смотреть уже очищеную от основного шума аудиторию, от всего не избавиться, но придем к п.1
Объяните пожалуйста, это разве не одно и тоже по смыслу?
— Сколько процентов посетителей, начавших просмотр сайта с этой страницы, не перешли на другую, а сразу закрыли сайт (Показатель отказов)
— Сколько процентов посетителей закончили просмотр сайта на этой странице (% выходов).
и в том и другом случае посетитель заходит на страницу и закрывает/уходит с нее. Где я ошибся?
— Сколько процентов посетителей, начавших просмотр сайта с этой страницы, не перешли на другую, а сразу закрыли сайт (Показатель отказов)
— Сколько процентов посетителей закончили просмотр сайта на этой странице (% выходов).
и в том и другом случае посетитель заходит на страницу и закрывает/уходит с нее. Где я ошибся?
Спасибо за статью, есть о чем подумать
«при попытке отсортировать страницы по показателям наверх выходят самые непопулярные» — наверное, «по показателям отказов»?
Опять же, для исключения из статистики «длинного хвоста» можно создать расширенный сегмент со следующими правилами:
Например, назовем его «Без длинного хвоста»
Показатель отказов НЕ РАВНО 100%
И
Страниц/посещение НЕ РАВНО 1
Включаем сегмент на просмотре статистики по тайтлам, и вуаля — данные чистые.
Например, назовем его «Без длинного хвоста»
Показатель отказов НЕ РАВНО 100%
И
Страниц/посещение НЕ РАВНО 1
Включаем сегмент на просмотре статистики по тайтлам, и вуаля — данные чистые.
Побольше бы таких статей.
Спасибо! Очень полезный, на мой взгляд, материал.
Обязательно пишите ещё.
Спасибо! Очень полезный, на мой взгляд, материал.
Обязательно пишите ещё.
Боьшое Спасибо,
Хорошая статья, мотивирует изучать данные Google Analytic своего сайта.
Прямо хочется переврать философское изречение «Сократ мне друг, но cookiesы дороже » ;)
Хорошая статья, мотивирует изучать данные Google Analytic своего сайта.
Прямо хочется переврать философское изречение «Сократ мне друг, но cookiesы дороже » ;)
Sign up to leave a comment.
Веб-аналитика: анализируй это! Часть 5. Разделяй и думай