Веб-аналитика *

 

Интересный поворот событий. Для кого-то это уже не новость, но прогресс не стоит на месте и уже очень скоро половина действующих профессий окажутся невостребованными на рынке труда. А что самое интересное, некоторые данные профессии начинали свой путь из лохматых годов.
Согласно данным специалистов, перечень вымирающих профессий смотрится следующим образом:

Интернет- и хостинг-провайдеры предложили изменить закон о черных списках в интернете: отменить блокировку сайтов по IP-адресам и наделить провайдеров правом самим решать, как именно блокировать плохой контент

 

Наблюдая за появлением огромного количества IT стартапов во всем мире, большая часть которых сосредоточена в Северной Америке, Европе и Азии, и видя их взрывной рост стоимости, часто в десятки раз от первоначального размера за короткие промежутки времени, мне становится интересно понять причины этого явления. Имея экономическую подготовку и кое-какие знания в этой области, я всегда старался постичь базовые механизмы, заложенные в подобных явлениях. Что является двигателем в этих событиях, а также где берётся топливо для всё большего и большего разгона этого явления? Откуда такой энтузиазм в прогнозах и почему венчурные инвесторы так охотно вкладываются в молодой, неокрепший бизнес, будучи твердо убеждены, что когда-нибудь это принесет им прибыль, намного превышающую прибыль от вложений в другие инструменты для инвестирования? В конце концов, откуда берутся деньги у этих самых венчурных инвесторов, чтобы так щедро вкладывать их в стартапы? И самый главный вопрос – неужели вопли паникёров «IT загибается»^TM, которые я раньше постоянно слышал, не имеют под собой реальной основы?

В мире Facebook пользователи играют роль либо королей(или трендсеттеров), либо леммингов. Такие выводы сделали исследователи, целью которых было проанализировать как распространяется информация в социальных сетях.

Не зря говорят, что Google Analytics — один из лучших инструментов для мониторинга и анализа посещаемости сайта. В общем-то, в этом пакете и так достаточно большой объем функций, но на днях разработчики добавили еще одну. Теперь можно проводить анализ соответствия вашего сайта размерам окна браузера посетителей. Эта функция появилась в результате сочетания двух других функций: отслеживания разрешения дисплея посетителей + browser size tool из Google Labs.

К написанию этой статьи меня подтолкнул один из самых популярных вопросов, который я регулярно слышу от потенциальных клиентов: как моему бизнесу поможет внедрение системы веб-анализа, которую вы нам советуете использовать? Руководители компаний, директора и менеджеры по маркетингу и рекламе, у которых в России, по большей части, к сожалению, пока достаточно низкое понимание принципов веб-маркетинга, хотят видеть реальные примеры того, как внедрение таких систем как Google Analytics и Яндекс Метрика может помочь их бизнесу. Обычно клиенты имеют базовое представление о возможностях таких систем и используют их возможности по минимуму: следят за посещаемостью своих сайтов, знают, откуда к ним приходят посетители, имеют общее представление о показателе отказов и приблизительно знают значение конверсии на своих сайтах. Если и Вы, уважаемые читатели, считаете, что этого достаточно для измерения эффективности Вашего сайта и рекламных кампаний (будь то контекстная реклама, SEO или любой другой способ привлечения посетителей на Ваш сайт), то значит, что Ваши конкуренты, которые активно используют системы статистики, или уже Вас обогнали, или скоро обгонят.

Ниже, я постарался привести пять, на мой взгляд, серьезных причин, почему Вам просто необходимо не только полностью внедрить и настроить систему веб-анализа на свой сайт, но и научиться самому и научить своих сотрудников активно ее использовать (на примере Google Analytics).

В данной статье я хочу поделиться своим опытом, который был почерпнут при просмотре большого количества видеоуроков, а также участии в немалом количестве вебинаров. Возможно, для кого-то эта информация и не покажется полезной, но, полагаю, найдутся и те, которым что-то да и пригодится. Если вы относитесь к последним, то приглашаю под кат.

Цель большинства сайтов — не просто привлечь внимание случайного человека, но и привить ему постоянный интерес к самому сайту и, что более значимо, к продукции компании, а затем превратить его в источник доходов. Думаю, многие согласятся, что конверсию можно считать одним из самых важных критериев эффективности коммерческого сайта. Но сколько телодвижений приходится делать, чтобы получить данные о конверсии, даже используя продвинутые системы веб-аналитики? А казалось бы, всё, что требуется от аналитика или владельца сайта, — определить «цели», достижения которых он ожидает от посетителей сайта. Или еще проще: владельцу должно быть достаточно единожды указать системе, что считать покупкой — главной целью коммерческого сайта.

Но пользователи различных систем веб-аналитики чаще всего вынуждены выполнять ряд дополнительных, хоть и значимых, действий:

По умолчанию в Google Analytics отслеживать взаимодействие посетителей с контентом сайта довольно просто. Используя стандартный код отслеживания, вы сможете получать различную информацию такую как: время проведённое посетителем на странице (time on site), показатель отказов (bounce rate) и количество просмотров (pageviews).

Но иногда этих данных может быть недостаточно. Например, для блогеров или сайтов, где статьи и различные публикации основной контент, этих метрик может не хватать.

Мы хотим получать более детальную информацию по каждому сообщению или статье. Читают ли люди комментарии или только сообщение, статью? Открывают ли они во вкладках несколько сообщений?
Каким способом лучше получать детальную информацию о том как посетители сайта взаимодействуют с каждой страницей?

Эта статья о том, как измерить степень взаимодействия с контентом при помощи кастомизированного кода отслеживания Google Analytics (далее GA).

В последнее время мы достаточно часто сталкиваемся с анализом эффективности контекстной рекламы больших интернет-магазинов с множеством товарных категорий. Этот пост посвящен всего двум несложным советам, которые помогут более точно оценить эффективность каждой контекстной рекламной кампании для таких случаев.

В этом топике я хочу описать свой опыт про прикручиванию Google Analytics к web-приложению, построенному по принципу Single-page application.
До выполнения этой задачи я очень отдаленно представлял, что такое Google Analytics и с чем его едят. По этой причине также хочу рассказать и о том, как я понял Google Analytics, убив на это много часов времени. Надеюсь, эта выжимка поможет тем, кто начинает знакомиться с этой системой аналитики.
Сама по себе задача также немного нестандартная, и полученный опыт «скрещивания ежа с ужом» может быть кому-нибудь полезным.
Итак,

Совсем недавно разработчики GA сообщили об улучшении отчета «Скорость загрузки сайта». А именно в него добавили больше полезных метрик, которые помогут улучшить производительность сайта.

Новый набор метрик доступен в разделе «Технические характеристики» в каждой из вкладок отчета «Скорость загрузки сайта» (Исследование, Эффективность, Наложение данных на карту).

В этом году в Google Analytics появился новый отчет Посетители > Соцфункции. Он, как можно догадаться, должен показывать взаимодействие с сайтом посредством социальных кнопок (like, share и т.п.)
Но для отслеживания каждой социальной кнопки необходимо было создавать функцию обратного вызова, которая бы посредством вызова метода _trackSocial и должна отслеживать нажатие на кнопку.
Об этом можно почитать в справке Google Analytics: http://code.google.com/intl/ru-RU/apis/analytics/docs/tracking/gaTrackingSocial.html
И это было не очень удобное решение, т.к. социальных кнопок на сайте может быть много и для каждой придется писать функцию.

Теперь же появилось более изящное и простое решение для отслеживания социального взаимодействия. А именно, интеграция с сервисом социальных кнопок AddThis. Этот сервис содержит достаточно большую базу социальных кнопок и широкие возможности по кастомизации своего виджета.

Cвоим взглядом на современное состояние веб-аналитики с нами поделился Авинаш Кошик, ведущий мировой эксперт в области веб-аналитики, автор бестселлеров «Веб-аналитика. Анализ информации о посетителях веб-сайтов», «Веб-аналитика 2.0 на практике», а также блога Occam’s Razor, посвященного исследованиям и управлению эффективностью интернет-маркетинга.

Бывают ли идеальные сайты и безупречно настроенные рекламные кампании, в которых просто нельзя ничего улучшить?

Нет, не бывает ни идеальных сайтов, ни рекламных кампаний!

Мы живём в экосистеме, которая подвержена постоянным изменениям. Новые технологии появляются ежедневно. Заказчики ставят перед собой всё новые и новые бизнес задачи, стремятся достичь лучших показателей эффективности для своих проектов. Подобные изменения в технологиях и ожиданиях клиентов означают, что и наши профессиональные навыки должны постоянно развиваться, иначе мы просто не сможем удовлетворять ожидания заказчиков и обеспечивать успешное развитие для своих собственных компаний.

В Google Analytics произошли изменения в учете сессий.

Что же изменилось?
Раньше Google Analytics заканчивал сессию в следующих случаях:

• Прошло больше 30 минут между просмотрами страниц одним посетителем
• В конце дня
• Посетитель закрыл браузер

Если произошло одно из этих событий, то следующий просмотр страницы посетителем начнет новую сессию.

В новой модели Google Analytics заканчивает сессию в следующих случаях:

• Прошло больше 30 минут между просмотрами страниц одним посетителем
• В конце дня
• У посетителя изменилось любое из значений источника трафика. Информация об источнике трафика включает в себя следующие показатели: utm_source, utm_medium, utm_term, utm_content, utm_id, utm_campaign и gclid.

Как и раньше, в случае возникновения любого из перечисленных событий начинается новая сессия для посетителя.

Как это повлияет на данные Google Analytics?
Это изменение повлияет только на данные с 11 августа 2011, все прошлые данные останутся без изменений.
Теперь сессия будут предоставлять более точную информацию о посещении. Это будет особенно полезно, если вы используете инструмент Multi-Channel Funnels (многоканальное измерение эффективности рекламы).

Новость в официальном блоге GA: Update to Sessions in Google Analytics

На прошлой неделе многим пользователям системы Google Analytics пришло email-сообщение, так называемый «Бюллетень отраслевого сравнения». Как в нем написано, эта рассылка будет приходить регулярно и может использоваться вместо старого отчета «Сравнение» в аккаунте Google Analytics.
Скорее всего, такая форма подачи материала позволит пользователем максимально эффективно использовать анонимную статистику Google Analytics.

В сообщении представлена сводная информация по всем веб-сайтам, владельцы которых включили режим совместного использования анонимных данных в Google Analytics. Эта рассылка как раз и предназначена только для тех администраторов веб-сайтов, которые включили режим предоставления анонимных данных. Нужно заметить, что анонимные данные предоставляют сотни тысяч сайтов, следовательно информацию можно считать объективной и статистически репрезентативной для целей веб-анализа.

Очередное обновление в Google Analytics порадовало нас улучшениями в отчете «Наложение данных на карту».

Раньше можно было просматривать штат/регион/область только для пользователей из США. Теперь же просмотр географии пользователей на уровне регионов доступен для более чем 170 стран!

В официальном блоге Google Analytics сообщили об очередном интересном обновлении, а именно об интеграции Google WebMaster Tools с Google Analytics.

Т.е. теперь можно будет просматривать данные из Webmaster Tools, не выходя из Google Analytics. Например, количество показов и переходов, позиции сайта по ключевым словам в поисковой системе Google.

Вот пример отчета:


Чтобы получить доступ к SEO-отчетам необходимо добавить сайт в Google WebMaster Tools и заполнить заявку на включение данных отчетов. Проект пилотный, но есть возможность получить доступ к новым инструментам уже сейчас.

Новость в официальном блоге Google Analytics: http://analytics.blogspot.com/2011/06/pilot-webmaster-tools-in-google.html