Руководство по самым важным метрикам веб-аналитики

2. Классификация Google Analytics

Знать модель «AABC», которую использует Google Analytics для классификации веб-показателей, необходимо всем.

Аббревиатура расшифровывается как «Audience, Acquisition, Behavior & Conversion» (аудитория, привлечение, поведение и конверсия):

• аудитория: включает в себя всю информацию или атрибуты, связанные с пользователями, посещающими ваш сайт (страна, новые и вернувшиеся пользователи, возраст, пол и т. д.);
• привлечение: включает в себя всю информацию, связанную с тем, откуда пришел пользователь (источник, реферер, пользователи, сессии и т. д.);
• поведение: включает в себя показатели, связанные с вовлечением во взаимодействие с сайтом (страница, просмотры страниц, уникальные просмотры страниц, среднее время на странице, страница выхода и т. д.);
• конверсия: включает в себя показатели, связанные с целями вашего сайта (цель, ценность, значение / сессия, коммерческие транзакции, доходы и т. д.).

Как собираются данные для показателей веб-аналитики?

Существует 2 метода сбора данных.

1. Лог-файлы веб-сервера

Веб-сервер записывает все поступившие запросы в лог-файл. Анализируя его, вы можете лучше узнать о происходящем на сайте. Здесь важны такие метрики, как:

• просмотр страницы (pageview): запрос на просмотр страницы на веб-сервере;
• визит: последовательность запросов, сделанных конкретным посетителем, и следующий за ними определенный период бездействия (как правило, 30 минут).

Рассмотрим достоинства и недостатки этого метода.

Достоинства:

• наличие необработанных данных;
• исключено вмешательство третьих лиц, поскольку данные находятся на веб-сервере компании;
• не зависит от браузера пользователя и записывает надежные данные.

Недостатки:

• появление ботов: трудно отличить, какие запросы принадлежат людям, а какие — ботам;
• реализация веб-кэша: запросы были извлечены из кэша, что привело к отсутствию запросов, полученных веб-серверами;
• веб-прокси и динамический IP-адрес: одного и того же пользователя трудно анализировать.

2. Теггинг страниц

Этот метод популярен и используется большинством инструментов веб-аналитики. Процесс очень прост:

1. Добавляете код на сайт.
2. Данные собираются при каждом взаимодействии и отправляются на сервера аналитики через тег img.
3. Данные обрабатываются и отображаются в заранее определенном формате в соответствии с инструментами аналитики.

Достоинства:

• кэширование страницы не влияет на сбор данных, как в лог-файлах;
• данные могут быть представлены любым соглашением об именах, поскольку они собираются через JS;
• можно отслеживать множество точек данных, таких как транзакции, доход, размер экрана посетителя, разрешение и т. д.;
• можно отслеживать такие события, как onclick, onhover и т. д., которые не связаны с запросом к веб-серверу.

Недостатки:

• никакой конфиденциальности данных. Данные будут храниться на сервере аналитического сервиса;
• если пользователь закрывает браузер до загрузки кода, запрос не будет отправлен и взаимодействие не будет записано;
• предварительно определенный формат анализа данных через интерфейс аналитического инструмента (хотя некоторые поставщики могут предоставить доступ к необработанным данным, если вы их об этом попросите).

Показатели веб-аналитики, которые вы должны отслеживать всегда

Еще несколько метрик, отслеживание которых также должно стать для вас обязательным делом.

1. Показатель отказов

Показатель отказов — хорошо известная всем метрика. Под этим показателем понимают процент посещений, при которых посетитель просмотрел только одну страницу и не совершил на ней никаких действий (кликов).

В интернете вы можете найти тонну материалов, посвященных показателю отказов. Если вы ведете блог или информационный сайт, иметь высокий показатель отказов — нормально, но если это интернет-магазин или тем более лендинг, значение метрики должно быть минимальным.

Ниже — значение показателя отказов по отраслям (2017):

2. Активное время / время вовлечения

Это среднее время, которое люди тратят на взаимодействие с контентом на вашей странице (скроллинг, клики, движения мыши).

В Google Analytics вы можете использовать такой показатель, как:

• средняя продолжительность сессии: эта метрика даст вам понимание уровня вовлечения;
• среднее время на странице: этот показатель отображает ситуацию на конкретной странице.

3. Среднее число просмотренных за сессию страниц

Это примерный «размер» среднего посещения, который рассчитывается путем деления общего количества просмотров страниц на общее количество посещений.

В Google Analytics вы можете отследить этот показатель, глядя на такие метрики, как:

• глубина просмотра страницы;
• страницы / сессии.

4. Процент выхода

Доля посещений какой-либо страницы, после которой посетитель покинул сайт.
В Google Analytics это параметры:

• коэффициент выходов (exit rate);
• выходы (exits).

Коэффициент выходов поможет вам определить «протекающие» страницы, т.е. страницы, на которых вы теряете посетителей, и каким-либо образом откорректировать их. Вы найдете эти отчеты в разделе «Поведение> Все страницы».

Лучше всего — создать собственный отчет, в котором просмотреть коэффициент выхода всех основных страниц (например, страниц воронки):