В последнее время появился сильный тренд на Perfomance Marketing. На конференциях и в публикациях говорят об оптимизации конверсии, спорят до потери пульса, можно ли оптимизировать по ROI и т.д. Простые метрики, такие как показатель отказов / средняя длительность сеанса / страницы за сеанс задвинуты далеко. Они, конечно, не ответят на вопрос, насколько выгодна текущая рекламная кампания или маркетинговая активность в целом, но даже в эру Performance Marketing могут быть очень полезны.
Стандартные комплектации простых метрик и их ограничения
Показатель отказов – все посещения, у которых зафиксирован только один хит (просмотр страницы). Показатель отказов в стандартной комплектации показывает только был ли сеанс с 1-м хитом (отказ) или с несколькими (не отказ). То есть, если пользователь зашёл, изучил страницу и ушёл, не совершив ни одного хита после открытия страницы, – такой сеанс попадёт в отказы.
Инфографика от Google Analytics, по средним показателям отказа для разных типов сайтов:
Средняя длительность сеанса определяется путём деления суммарной длительности пребывания пользователей на сайте на количество сеансов. При расчёте длительности отдельного сеанса учитывается, произошло ли взаимодействие на последней странице, просмотренной во время сеанса. (тот случай, когда справка Google Analytics (GA) даёт исчерпывающий ответ). Если на последней странице у вас не происходит хитов, значит время провождения на ней засчитано не будет.
Среднее количество страниц, просмотренных в ходе одного сеанса (средняя глубина просмотра). Повторные просмотры одной страницы также учитываются. (Определение из интерфейса GA). С этим показателем всё понятно, ограничений в стандартной комплектации нет.
В совокупности по показателю отказов, длительности сеансов и количеству страниц за сеанс, можно сделать выводы, но они редко бывают прорывными. Зачастую, этот анализ проводится для поиска совсем нецелевого трафика с целью исключить его.
Показатель отказов и средняя длительность сеанса – настоящая беда для landing page (потому что сайт состоит из одной страницы) и контентных ресурсов (потому что практически каждая страница – самодостаточный модуль). Для сайтов с услугами и интернет-магазинов простые метрики в стандартной комплектации могут дать большие погрешности при чистке нецелевой аудитории.
Другими словами, стандартная комплектация простых метрик для нескольких типов сайтов либо вообще не дает возможность их использовать, либо может давать серьезную погрешность при анализе.
Настраиваем точный показатель отказов
Даже при наличии хорошо выстроенной системы отправки событий в GA и настроенных целях, в стандартной комплектации даже у хороших рекламных кампаний показатель отказов вряд ли будет сильно ниже 30%. Это слишком большой пласт аудитории, чтобы пройти мимо.
Для воздействия на этот показатель настраивают срабатывание специального события через интервал времени после захода пользователя на сайт. Мне не нравится этот подход. Допустим, вы ставите 30 секунд в таймер. Если пользователь провёл на сайте 31 секунду, стал ли он целевым? А как же провести границу между разными источниками трафика, которые приводят разную аудиторию? (одна аудитория уже в курсе вопроса, и им нужно меньше времени для совершения целевого действия).
В итоге:
● Показатель отказов: получаем значение, которое меньше чем в стандартной комплектации, по-сути, выделяем нецелевую аудиторию. Но всю нецелевую аудиторию в отказы мы поместить не сможем, так как не получится адекватно рассчитать время срабатывания события.
● Средняя длительность сеанса: глобально на неё влияем, все ограничения и неудобства остаются.
Точный показатель отказов + коррекция длительности сеанса
Этот способ – развитие предыдущего. Настраиваем событие, которое постоянно срабатывает через определённый промежуток времени, например каждые 15 сек. История с показателем отказов та же самая, а вот длительность просмотра изменится. В теории, мы получим точную длительность сеанса пользователя, однако есть ряд НО:
● Если пользователь открыл вкладку, посмотрел сайт, а потом перешёл на другие вкладки браузера, не закрыв текущую, то Google Analytics не разорвёт сессию через 30 мин и не засчитает длительность сеанса по последнему хиту, а будет считать сессию активной пока она не достигнет лимита в 500 хитов, или пока пользователь не закроет вкладку.
● Активация события происходит во время открытия страницы, если пользователь открыл страницу, не взаимодействовал с ней и через 5 минут закрыл, мы получим не отказной сеанс, длительностью 5 мин с просмотром 1 страницы.
В итоге:
● Показатель отказов: получаем значение, которое меньше чем в стандартной комплектации, по сути, выделяем нецелевую аудиторию. Но всю нецелевую аудиторию в отказы мы поместить не сможем, так как не получится адекватно рассчитать время срабатывания события.
● Средняя длительность сеанса: с большой долей вероятности получим длительность сеанса больше, чем она есть на самом деле. Можем попасть в ситуацию, когда из-за достижения лимита в 500 хитов на сессию, не сможем передать в GA данные по конверсии или другим целевым действиям.
Розовым прямоугольником отмечен период, в котором мы использовали данный метод для уточнения среднего времени сеанса. Период до прямоугольника — стандартная комплектация, после — наш скрипт Simple Metrics Script (о нем пойдет речь далее). На скрине видно, что текущий метод показывал завышенную картину по средней длительности сеанса.
Оба варианта не подходят. Они, конечно, лучше стандартной комплектации, но добавляют свои ограничения.
+2 метода уточнения показателя отказов
В этой статье описаны 2 метода уточнения показателя отказов, связанных со скроллингом. У привязки к скроллингу есть одна большая проблема – контент страницы. Поведение пользователя на статье блога с комментариями, страницы с описанием услуги, акции, новости, карточки товара в интернет-магазине будет сильно отличаться. Если у вас на одном сайте несколько типов страниц, нужно это как-то учитывать при внедрении скрипта.
Методы, основанные на скроллинге мне нравятся больше, чем событие срабатывающее через интервал времени, но скроллинг очень сложно привязать к результату (микро- и макроконверсиям).
Simple Metrics Script
Принцип работы прост – если в течение определенного времени пользователь взаимодействует с сайтом (водит мышкой, кликает, скроллит итд), то в GA отправляется событие, если нет, – то ничего не передаётся.
Пример:
Если в течение 15 секунд пользователь взаимодействовал с сайтом, в GA отправляем событие, если пользователь не взаимодействовал с сайтом, – ничего не отправляем. По сути, мы нарезаем на периоды по 15 секунд всё время, пока открыта вкладка и пользователь взаимодействует со страницей, и отправляем событие в GA.
Показатель отказов
Показатель отказов – посещения, в результате которых пользователь не взаимодействовал с сайтом. Другими словами, он его открыл, но никаких действий не произвёл.
На скриншоте показан результат email-рассылки: 20% аудитории, переходившей на сайт, не взаимодействует с ним. Эта информация может быть полезна при прогнозировании акций, кампаний через email-рассылки.
А вот полезная информация для SEO-специалистов. Есть аудитория, которая переходит из поиска, но не взаимодействует с сайтом. Эти сеансы можно разбить по страницам, и детально изучить ситуацию (сниппеты, позицию в ТОПе итд).
По совокупности показателя отказов с конверсией можно чистить площадки РСЯ и КМС. Особенно скрипт полезен, когда данных мало (от 10 до 100 переходов с площадки), а ждать, когда по площадкам наберётся статистика уже нельзя.
Принцип прост: выбираете площадки с малым количеством данных, потом из этого списка убираете те, по которым были конверсии (в большинстве случаев их не стоит отключать). Оставшийся пул площадок анализируете по простым метрикам и составляете список площадок для отключения.
Изучаем взаимодействия
Мы рассмотрели показатель отказов, который выводится в интерфейсе. При помощи сегментов мы можем анализировать аудиторию, которая взаимодействовала с сайтом небольшое количество раз. Например, за сессию было отправлено 1 взаимодействие с сайтом, это значит, что активно он с ним взаимодействовал не более 15 секунд:
В зависимости от типа и тематики сайта по данному срезу можно оптимизировать рекламные кампании и оценивать результаты маркетинговой активности.
Как построить такой сегмент:
Ссылка на готовый сегмент.
Можно пойти дальше и распределить все посещения сайта по группам с определённым количеством взаимодействий:
На скрине видно, что больше всего конверсий приносят пользователи, которые активно взаимодействуют с сайтом и проводят на нём много времени. Эти группы условны, вы можете изменить размер групп под свой проект, так, чтобы выделить сегмент/сегменты аудитории, которые лучше всех конвертируется, и другие сегменты, в которых аудитория хуже конвертируется, а после подробно изучить.
Ссылки на готовые сегменты:
● https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=qhAY_A7YRDOph2Pbj-rUBA
● https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=nPXfuaGKTG6NwgeuDuuleg
● https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=4WbdFKsdTomRciM-fxnvqA
● https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=c7pppJBZRTK5gonK9KIaCw
Также скриптом предусмотрена отправка определенного события (1 раз за сеанс) при достижении установленного количества взаимодействий. Количество взаимодействий можно изменить в коде в соответствующей строке кода: var gamax = 10; (по умолчанию стоит 10 взаимодействий).
Данная цель может быть полезной для чистки трафика с КМС / РСЯ или для оптимизации контекстных рекламных кампаний при отсутствии достаточных для анализа данных по макро- и микроконверсиям.
Цель на это событие можно настроить следующим образом:
Длительность сеанса
Длительность сеанса стала рассчитываться корректнее. Пример внедрения скрипта на контентном ресурсе:
Настройка скрипта
Проектирование
Прежде чем поставить код скрипта, я рекомендую вам спроектитровать его конфигурацию. Дело в том, что по умолчанию всё посещение пользователя нарезается на 15-ти секундные отрезки, если пользователь взаимодействовал со страницей, то отправляется событие. У GA есть ограничение в 500 хитов на сеанс, если его превысить, то данные в GA перестанут передаваться. То есть, наша задача сделать так, чтобы этот скрипт не привел к такой ситуации.
Что нужно сделать:
1. Заходим в отчёт: Источники трафика — Весь Трафик — Источник/Канал.
2. Применяем к этому отчёту сегмент: «Сеансы без отказов» (стандартный сегмент, он уже создан).
3. Теперь изучаем отчет:
Средняя длительность сеанса: 6 минут 17 секунд. После внедрения скрипта она вырастет как минимум на 20%. Давайте заложим увеличение на 50%, после внедрения длительность будет 9 минут или 9*60=540 сек.
Если отправлять событие каждые 15 секунд, то получится что мы отправим 540/15=36 хитов
В среднем пользователи просматривают 2,28 страниц за сеанс. Просмотр страницы — это 1 хит, если округлить, то в среднем у нас тратится 3 хита за сеанс.
Средний пользователь на изучение сайта будет тратить 36+3=39 хитов. У нас остаётся более 400 хитов на электронную торговлю, достижения целей, пользователей, которые чуть глубже будут изучать сайт. Для небольших и средних сайтов — отличное решение. Если у вас сложный сайт с большим количеством событий, целей и так далее, тогда вам нужно увеличивать интервал на большее значение. Например, можете взять 30 секунд. (в коде время указано в милисекундах: var t = 15000; если захотите ставить интервал в 30 секунд, тогда впишите 30000).
После запуска скрипта, периодически проверяйте, какое количество пользователей переходит за отметку 450 событий за сеанс (в зависимости от ресурса можете изменить планку). Создаётся событие по аналогии с событиями, используемыми для анализа количества взаимодействий:
Как построить такой сегмент:
Ссылка на готовый сегмент.
Если вы увидите, что за эту отметку начинает переходить больше 1% пользователей, это повод повысить интервал.
Для простоты анализа можно сделать оповещение GA. Для этого потребуется создать сегмент «Больше 450 событий за сеанс» и указать его в качестве условия в GA:
Значение по сеансам посчитано как 1% от среднего количество посещений за день.
Установка
Нужно разместить код после счетчика на нужных/всех страницах, должен быть подключен jQuery:
Вывод
Сам скрипт является бесплатным и внедряется за 5-10 минут. С внедрением могут справится даже начинающие программисты и опытные пользователи. Он требует минимальных финансовых и временных вложений, в обмен на которые вы получите более точные простые метрики. В этой статье озвучена лишь часть возможностей, которые можно использовать. На основании полученных данных можно строить более сложные сегменты, создавать свои расчетные показатели.
Доклад был представлен на конференции "Осенняя сессия"