Как стать автором
Обновить

Комментарии 19

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Об этом я немного говорил в предыдущих сериях :)
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:)
Спасибо. Дам примеры в следующей части, обязательно, она как раз будет этому посвящена :)
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)
… 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:)
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)
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
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?
Показатель отказов — это те, кто открыл всего одну страницу. Для скольких она стала первой и последней.
А процент выходов — это число пользователей, для которых она стала просто последней, вне зависимости от того, что они делали до этого на сайте.
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.
ойойой, зачем это вы отказы исключаете? Вы тут попали в причинно-следственную ловушку. То, что есть баунс, не значит, что трафик мусорный. Там еще две потенциальные причины
Да, Вы правы, наверное это слишком жестко, но тем не менее, мне кажется сегментами вырезать лучше, чем в экселе, т.к. это можно и на другие таблицы/графики распространять.
Побольше бы таких статей.
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 » ;)
Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий

Публикации

Истории