Рынок интернет-рекламы быстро меняется, появляются новые возможности для рекламодателей по выстраиванию непрерывной коммуникации с пользователем на разных устройствах. А вместе с этим развиваются и системы аналитики, которые позволяют отслеживать эти взаимодействия и на основании полученных данных оценивать эффективность рекламных кампаний и оптимизировать стратегии.
Мы считаем, что performance-маркетинг не может существовать без глубокой веб-аналитики, поэтому большое внимание уделяем технологиям и тестированию новых инструментов. Не так давно описали процесс загрузки данных об офлайн-конверсиях в Яндекс.Метрику и сравнили с аналогичным инструментом в Google Analytics – Measurement Protocol. Сейчас же хотим рассказать о новом отчете Яндекс.Метрики «Кросс-девайс», который был анонсирован 30 мая на YaC. Важно отметить, что в Google Analytics подобного отчета пока что нет.
Отчет «Кросс-девайс» позволит отслеживать конверсии пользователей, которые взаимодействовали с разными устройствами. Если пользователь зашел на сайт с ноутбука, но ушел, не совершив конверсионного действия, а через какое-то время вернулся на сайт с мобильного устройства и совершил покупку, то такой покупатель будет записан в группу «Посетители с десктопов и мобильных».
Раньше такой возможности не было, и конверсия засчитывалась как визит с мобильного устройства. Теперь же Яндекс.Метрика с помощью технологии «Крипта» сопоставит данные о посещениях и выделит нужный сегмент пользователей. На основании полученных данных специалист может оценить эффективность типа устройств и, что важно, без дополнительных настроек.
Пока отчет «Кросс-девайс» доступен в бете, и мы только начали его тестировать, но уже можем поделиться некоторыми наблюдениями (помимо того, что это удобно):
1. Сцепка пользователей происходит при помощи «Крипты». И чтобы алгоритм машинного обучения мог корректно идентифицировать пользователей, должно выполняться одно из условий:
- пользователь должен быть авторизован в аккаунте Яндекса;
- проявлять на разных устройствах одинаковую модель поведения;
- использовать одну сеть для подключения.
На самом деле алгоритм анализирует около 300 факторов, но решающую роль в определении играют именно обозначенные выше условия. Если они не будут выполняться, сцепка пользователей может быть неверной, а процент соответствия – низким.
2. Возможность выделить сегмент пользователей, которые сменили устройство, важна. Но часто нужна более детальная аналитика и глубокое разделение пользователей на тех, кто совершил конверсию с мобильных устройств и десктопа. Возможности фиксировать, с какого именно типа устройств совершена конверсия в случае перехода из одного типа на другой, очень не хватает.
Если говорить о первых результатах, то по большинству проектов в отчете «Кросс-девайс» мы видим, что пока на сегмент смешанных устройств приходится не более 1–2% от общего объема аудитории. Пока этих данных недостаточно, чтобы мы могли качественно оценить механизм сегментации. Продолжим тестировать инструмент и надеемся, что в ближайшее время функционал будет расширен.
В целом отчет «Кросс-девайс» Яндекс.Метрики — это большой шаг вперед по отслеживанию конверсий пользователей с разных устройств. И пока он доступен в тестовом режиме, можете дополнительно использовать метод связки посещений по идентификатору пользователя, чтобы получить детальную аналитику по устройствам посетителей и их влиянию на конверсии.