Борясь за позицию в Google и наращивая трафик, мы не всегда забываем проверять его качество. Это часто заканчивается сразу: взгляды? Они. Увеличиваются ли посещения? Grow. Это хорошо
Однако такого подхода недостаточно. В этой статье я расскажу, как проводить тщательный анализ в Google Analytics, уделяя особое внимание блогам и информационным службам (которые также включают страницы визитных карточек компаний). В следующем я опишу анализ для интернет-магазинов.
Показатель отказов, или основной показатель качества
Показатель отказов показывает, сколько людей после входа на сайт просмотрели только первую страницу и вышли без открытия каких-либо других подстраниц сайта.
Тема немного сложнее, если мы используем механизм событий на странице, потому что запуск любого события означает, что посещение больше не считается отклоненным, даже если пользователь просмотрел только одну страницу. Если мы хотим избежать того, чтобы частота отказов была нарушена вызванными событиями (хотим ли мы это — это зависит от конкретной ситуации), события должны отправляться с дополнительным параметром невзаимодействия .
Высокий показатель отказов является одним из самых распространенных сигналов о том, что контент на сайте не соответствует ожиданиям пользователей, которые его находят. Трудно выразить более красноречивое мнение, чем немедленно покинуть сайт, что не отвечало нашим потребностям.
Аналитика интернет-трафика является полем исключений. Хотя обычно высокий показатель отказов сигнализирует о проблеме, иногда случается так, что это признак того, что пользователь нашел всеобъемлющее решение проблемы и ему не нужно было идти дальше. Это характерное явление, например, для одного из кулинарных сайтов, где у меня есть возможность работать. Посещения Google по определенным правилам имеют высокое среднее время, проведенное на сайте (измеряется с помощью событий), но также и очень высокий показатель отказов. Пользователи просто читают рецепт, после чего они, скорее всего, предаются кулинарии :-).
Если показатель отказов так важен, как вы его анализируете?
Мы можем подойти к этому вопросу с двух сторон:
Давайте проанализируем этот пример, используя отчет о поиске по ключевым словам.
. Для этого после открытия Google Analytics и выбора профиля перейдите в раздел «Источники трафика -> Источники -> Поиск -> Бесплатно» .
Последним столбцом в таблице будет показатель отказов. Однако самая простая попытка сортировки по значениям в этом столбце не даст значимых результатов, потому что тогда мы увидим ключевые слова, для которых показатель отказов равен 100%, но количество посещений очень мало . Любые исправления в этих словах, вероятно, не будут стоить затраченного на них времени.
Мы ищем ключевые слова, которые генерируют много посещений и имеют относительно высокий показатель отказов, но не обязательно 100%.
К счастью, Google некоторое время назад представил очень полезный механизм взвешенной сортировки . Когда мы переключим режим сортировки со стандартного на взвешенный, а затем отсортируем таблицу по показателю отказов, мы увидим именно то, что ищем: ключевые слова (фразы) с высоким трафиком и высоким показателем отказов.
Пример работы взвешенной сортировки в отчете по ключевым словам
Если не взвешенная сортировка, то есть несколько других способов быстро выложить ключевые слова с высоким трафиком и высоким показателем отказов.
Одним из них является переключение представления из обычной таблицы в сравнение и выбор показателя отказов в качестве сравниваемого значения. Теперь достаточно увеличить количество строк по умолчанию с 10, например, до 250 или 500, чтобы увидеть хороший график для каждой фразы, показывающий, насколько показатель отказов для нее меньше или больше, чем в среднем по всему сайту. Благодаря графическому представлению данных этот вид позволяет быстро захватывать слова, у которых показатель отказов значительно хуже среднего.
Сравнительный вид позволяет графически фиксировать источники проблем
Мне также очень нравится использовать бесплатное дополнение Chrome Browser под названием Table Booster . Этот плагин может приятно раскрасить анализируемые значения в таблице, помечая их разными цветами, от темно-красного (очень плохо) до зеленого (хорошо). Это создает своего рода карту, по которой очень легко ориентироваться при поиске мест, требующих дальнейшего анализа. К сожалению, этот плагин работает правильно, только если интерфейс в Google Analytics установлен на английский язык.
Эффект этого плагина можно увидеть на картинке ниже:
Плагин Table Booster может раскрасить значения отказов, чтобы вы могли сразу увидеть, что искать.
Другим полезным способом является использование расширенного фильтра и фильтрация только тех строк, где показатель отказов составляет, например, более 80%. (obok pola wyszukiwania) i wybieramy Uwzględnij , z listy rozwijanej wybieramy Wykorzystanie witryny -> Współczynnik odrzuceń , w polu obok Większe niż i wybrana przez nas wartość, np. 80. Для этого нажмите « Дополнительно» (рядом с полем поиска) над таблицей и выберите « Включить» , выберите « Использование сайта» -> «Показатель отказов» в раскрывающемся списке в поле рядом с « Больше чем» и значением, которое мы выбрали, например, 80.
Преимущество последнего метода заключается в прозрачности представления — мы видим только проблемные строки, которые мы можем отсортировать по количеству посещений.
Но что делать дальше, если вы найдете ключевые слова со слишком высоким показателем отказов?
Кстати: а какой показатель отказов плохой? Четкого ответа нет. Определенно стоит посмотреть на все, что значительно отличается от среднего по вашему сайту. С другой стороны, несколько обобщая, стоит начать беспокоиться, когда показатель отказов поднимется выше 75%.
На этом этапе найдите базовый инструмент каждого уважающего себя аналитика, то есть дополнительное измерение . , z którego wybierz Źródła odwiedzin -> Strona docelowa . Над таблицей со списком ключевых слов находится раскрывающееся меню « Дополнительное измерение» , в котором выберите « Источники трафика» -> «Целевая страница» .
Благодаря этому появится дополнительный столбец, показывающий для ключевого слова страницу, на которую зашел пользователь.
Дополнительное измерение показывает, на какую страницу переходили пользователи, пришедшие с данного запроса в поисковую систему.
Теперь стоит проанализировать такую страницу и выяснить, насколько ее содержимое соответствует ожиданиям пользователя, который вводит определенный поисковый запрос:
- Соответствует ли содержание страницы запросу? Распространенной ошибкой является попытка разместить сайт с определенным паролем, в то время как фактический ответ на вопрос пользователя находится на одной из подстраниц. Если мы увидим несоответствие, вы можете либо исправить контент, либо попытаться перенаправить трафик на более подходящую страницу
- нет никаких навигационных, технических или визуальных проблем, которые затрудняют пользователю навигацию по сайту; медленная загрузка страницы может значительно увеличить показатель отказов
- Есть ли проблема с несоответствием намерений? Иногда это происходит так, что, хотя эта фраза и соответствует содержанию страницы, ее намерения отличаются от ожидаемых. Например, пользователь, ориентированный на покупку продукта, может перейти на информационную страницу или наоборот, кто-то, ищущий информацию, перейдет на страницу, предлагающую продукт для продажи. В таких случаях это часто заканчивается выходом из страницы
Проведя такой анализ, мы можем прийти к выводу, что данная фраза просто не имеет большой ценности и не стоит дополнительно вкладывать силы и ресурсы в ее Продвижение (при условии, что она подлежит активному позиционированию). Это чаще всего имеет место с общими фразами, которые хотя и имеют высокий уровень трафика, но в то же время ожидания пользователей не очень специфичны и очень разнообразны.
Ранее я упоминал, что анализ показателя отказов можно начинать не только с ключевых слов, но и с целевых страниц . . Отчет о целевых страницах доступен, когда вы переходите на страницу « Содержимое» -> «Содержимое сайта» -> «Целевые страницы» .
. Поскольку мы анализируем качество трафика с поисковых систем, после запуска отчета стоит активировать расширенный сегмент под названием Поиск — органический трафик . Для этого используйте меню в верхней части страницы, которое выглядит как на картинке ниже.
Расширенный сегмент позволяет вам отфильтровывать выбранную часть трафика, например, трафик поисковых систем.
, którym będą słowa kluczowe . Конечно, немедленно активируйте Дополнительное измерение , которое будет ключевым словом . Благодаря этому мы получим такой же вид, как в таблице ниже. Любые предыдущие комментарии относительно сортировки действительны по показателю отказов. Благодаря этому мы получаем те же данные с другой стороны.
Просматривайте целевые страницы и ключевые слова, чтобы найти слабый контент
Преимущество этого отчета заключается в том, что после нажатия на любую строку в таблице, отображающую отдельные подстраницы, мы переходим к подробному отчету для этой подстраницы. Когда мы реактивируем второе измерение ключевых слов, мы увидим полный набор фраз, ведущих к данной подстранице, что позволит нам оценить их качество и более точно соответствовать. Иногда это очень показательный опыт, когда выясняется, что на позиционированную фразу приходится 10% всего трафика на данную подстраницу, а 90% — это фразы из длинного хвоста, за которые мы не боролись .
При анализе уровня отказов на уровне целевой страницы важно уделять пристальное внимание домашней странице и другим страницам навигации, таким как страницы категорий или тегов. Эти страницы почти никогда не должны быть первой и последней остановкой одновременно во время посещения пользователя, поскольку они предназначены для распределения трафика на сайте. Высокий показатель отказов на страницах такого типа является явным признаком проблем .
Насколько лояльны пользователи
Трафик поисковых систем, даже высокий трафик, часто бывает случайным. Пользователи посещают наш сайт в течение нескольких секунд или минут, чтобы никогда не вернуться к нему позже (или, по крайней мере, намеренно). Приобретение базы данных лояльных, возвращающихся читателей и пользователей преуспевает в немногих. Google Analytics имеет встроенные инструменты, которые позволяют вам очень хорошо оценить его.
. Они доступны в отчете Получатели -> Поведение -> Частота и время после предыдущих посещений . Из работы с клиентами я знаю, что этот отчет практически не используется, и должно быть совсем наоборот, поскольку для многих веб-сайтов он является одним из наиболее важных отчетов, показывающих успех или провал их деятельности.
oraz Liczba dni od ostatnich odwiedzin . После запуска отчета мы можем переключаться между двумя графиками — Количество посещений и Количество дней с момента последнего посещения .
Количество посещений группирует пользователей в группы тех, кто посещал наш сайт один раз, два, три … с последующими диапазонами 9-14 посещений, 15-25, вплоть до 201+.
На графике показан процент посещений и просмотров страниц, созданных конкретными группами пользователей.
Если веб-сайт не обеспечил себе лояльность и признание и состоит из случайного или плохо подобранного трафика с поисковых систем, на диаграмме будут показаны очень длинные строки вверху, в строке, обозначенной 1 (одно посещение), и очень короткие строки в следующих строках. Это выглядит как на картинке ниже:
Когда пользователи не возвращаются на сайт часто, высокие значения накапливаются в верхней части диаграммы.
Противоположностью этой ситуации являются сайты, которые могут переводить трафик в лояльность. Затем количество повторных посещений определенно увеличивается, и это условие, к которому, в принципе, должен стремиться каждый веб-сайт. Пример диаграммы для веб-сайта, который хорошо реализует эти предположения, можно увидеть на скриншоте ниже:
Когда пользователи лояльно посещают сайт, доля строк в нижней части диаграммы значительно увеличивается
Другая сторона той же монеты — это количество дней с момента последнего посещения, упомянутого выше, которое является вторым из доступных графиков. На этот раз он группирует пользователей в группы в зависимости от того, как быстро они посещали наш веб-сайт — через один день, через два, три или, возможно, после 30 или 60. Мы хотим, чтобы доля строк со значениями 1 день или 2 дня была как можно больше, а доля строк с длинными интервалами между посещениями должна быть как можно меньше.
Диаграмма для сайта, который не соответствует этим предположениям, выглядит следующим образом:
График количества дней с момента последнего посещения сайта с низкой лояльностью
Нужно только уточнить нюанс. Внимание обращается на очень высокий процент пользователей, которые возвращаются на «0», что теоретически означает, что они посещают образец сайта много раз в течение одного дня. Однако это связано с тем, что Google Analytics в этой строке также учитывает всех новых пользователей, которые посетили сайт впервые. На сайте из скриншота выше, новые пользователи составляют 82%, а возвращающиеся пользователи — 18%. Следовательно, возврат на «0» — это только разница между 91% графика и 82%, или 9%.
График с сайта с высокой лояльностью пользователей выглядит так:
Сайт с высокой лояльностью имеет большую группу часто возвращающихся пользователей
Хорошо видно, что значительная часть пользователей возвращается каждый день или через день.
Конечный бонус, то есть цели
Очень хороший способ анализа качества трафика — это определить цели в Google Analytics, для которых мы будем измерять коэффициент конверсии. Проще говоря, мы проверим, какой процент людей, заходящих на наш сайт, делает то, что нас волнует . Такой деятельностью может быть регистрация, добавление комментария, загрузка электронной книги, отправка контактной формы — есть много вариантов в зависимости от характера сайта.
Метод определения целей в Google Analytics выходит за рамки этой статьи, но, к счастью, он хорошо описан на польском языке в официальной справке Google .
Если наш веб-сайт представляет собой нечто большее, чем просто набор бесплатных заметок, например, если у нас есть веб-сайт компании, и мы заботимся о том, чтобы пользователи заполняли контактную форму вопросом, то определение целей должно быть одним из основных шагов. В результате мы можем позже сравнить эффективность каждого канала получения трафика, например, каждого ключевого слова, с точки зрения полученных преобразований. С точки зрения менеджеров, это основной инструмент оценки эффективности деятельности.
Например, один из сайтов, на которые я смотрю, имеет цель, определенную как «минимум 5 посещений за посещение» (такие цели также могут быть определены). Это веб-сайт, который живет за счет рекламы, поэтому количество просмотров страниц является важным показателем.
) i przełączając domyślną tabelę na Konfiguracja celu 1 (link nad wykresem), otrzymamy tabelę z następującymi danymi: Переходя к отчету по ключевым словам ( Traffic Sources -> Sources -> Search -> Free ) и переключая таблицу по умолчанию на Конфигурацию цели 1 (ссылка над графиком), мы получим таблицу со следующими данными:
Анализ конверсий для определенных целей является важным способом анализа успешности веб-сайта.
Очевидно, что некоторые фразы отлично работают для достижения этой цели (коэффициент конверсии 30-45%), в то время как другие с сопоставимым количеством посещений, безусловно, хуже (8-10% баллов). Это отправная точка для дальнейшего анализа и оптимизации операций.
Я надеюсь, что в приведенной выше статье мне удалось несколько приблизить ценную информацию, которую скрывает Google Analytics, и убедить вас, что в пылу битвы за позиции, обсуждая нюансы Panda или Penguin, также стоит время от времени проверять, что на самом деле происходит с уже достигнутым движением, и стоит ли результат усилий , и если нет, то где можно улучшить.
Я призываю вас задавать вопросы в комментариях — я с удовольствием на них отвечу.
Марчин Лейман
Я являюсь партнером в Critical, в которой я в основном занимаюсь веб-аналитикой . Если вы ведете издательский, электронный коммерческий или социальный проект в Интернете и нуждаетесь в поддержке в области аналитики и оптимизации, я хотел бы поговорить с вами об этом.
сайт
