При самостоятельной интерпретации отчетов GA неспециалисты часто допускают ошибки, приводящие к неверному пониманию и оценке работы сайта. На что нужно обратить внимание, и какие нюансы сбора данных в системе важно учесть при изучении отчетов, расскажем в статье.
О чем говорит средняя продолжительность?
Рассматривая метрики средней продолжительности просмотра страницы и средней продолжительности сессии, необходимо помнить о двух особенностях сбора такой информации системой GA:
- Средняя продолжительность просмотра рассчитывается как отношение суммарной длительности просмотра страницы за указанный промежуток времени к количеству уникальных посещений выбранной страницы. При этом отсутствие каких-либо действий на странице воспринимается системой как отказ. Проще говоря, если пользователь посмотрел только анализируемую страницу, время, проведенное на ней учитываться не будет.
- При расчете средней продолжительности сессии GA не подсчитывает время, проведенное на последней странице (перед уходом с сайта), если на ней не было совершено каких-либо целевых действий. То есть человек мог прийти на нужную страницу и долго изучать контент, но это время учтено не будет. В отчет попадет средняя длительность просмотра предыдущих страниц.
Предполагается, что пользователи открывают несколько вкладок в браузере, сравнивают контент и переходят на другие страницы сайта только в том случае, если их удалось заинтересовать. Следовательно, отсутствие взаимодействия расценивается как отказ от дальнейшего пребывания на сайте, даже если вкладка закрыта спустя несколько минут. В результате можно получить такую картину: средняя продолжительность сессии короткая, потому что пользователь быстро дошел до интересной ему страницы, а сколько времени он на ней провел – неизвестно.
Чтобы получить более точные данные о просмотрах и сессиях, можно настроить учет событий. К примеру, указать системе, что просмотр видео является значимым действием, и если ролик был запущен, страница с ним считается посещенной. Это можно сделать в настройках отчетов GA («Представление» - «Цели») или с помощью Google Tag Manager.
Если же настройка событий по каким-либо причинам невозможна, следует просто критически оценивать содержание страницы. К примеру, чтение статьи без перехода к другим публикациям на сайте может быть нормальным явлением. Но нужно помнить, что на среднюю продолжительность просмотра такое поведение не влияет, и в некоторых случаях стоит выбрать, для каких страниц показатели продолжительности просмотра отслеживать нужно, а для каких – не обязательно.
Показатель отказов – не повод для паники
Приведенные выше особенности сбора данных в системе GA влияют и на повышение процента отказов, то есть ухода с сайта без взаимодействия с ним. Решение проблемы здесь почти такое же: настройка события (цели) и оценка содержания страницы. Если человек зашел на сайт, узнал, то, что хотел, и ушел – все в порядке.
Но при анализе этих данных нужно учесть, с какой именно страницы уходят посетители сайта. Если показатель отказов стабильно высок на одном из этапов «воронки продаж», имеет смысл посмотреть, что же так влияет на поведение пользователей.
Семплирование данных – вероятная причина искажений статистики
Для экономии ресурсов Google Analytics использует семплирование, то есть формирует отчет на основании выборки, а не по всем посетителям сайта. Так, для вычисления метрики «Скорость загрузки сайта» рассматриваются данные по 1% посещений. С этой проблемой сталкиваются не только владельцы сайтов с высокой посещаемостью и те, кто использует отчеты по большому количеству не сохраняемых системой показателей. На данные о скорости загрузки страниц семплирование может повлиять независимо от числа посещений. Более того, чем меньше выборка, тем с более серьезным искажением статистики придется столкнуться.
Если говорить именно о скорости загрузки, то при анализе следует учесть частоту посещений разных страниц: GA использует усредненные показатели, что в некоторых случаях приводит к странным данным по конкретным страницам. Чтобы проверить, как на самом деле загружается страница, можно воспользоваться сторонними сервисами.
При формировании отчетов по другим наборам метрик, система предупреждает об использовании семплирования. Это актуально при работе с более чем 250.000 сессий одновременно. Избежать возможных искажений несложно: нужно либо задать нужный размер выборки, либо просто уменьшить рассматриваемый диапазон дат и свести отдельные отчеты в одну таблицу Excel.
Фрагментация источников трафика для получения точных данных
Распространенная ошибка новичков – это попытка анализа общих стандартных отчетов GA. Сделать верные выводы, не рассматривая каждый источник трафика по отдельности, возможно только в том случае, если посетители попадают на сайт из одного источника, например поиска. Но когда на страницы сайта ведут ссылки, размещенные либо владельцем, либо посетителями, важно учитывать все переходы. Для этого следует изучить отчет «Каналы» («Источники трафика» - «Весь трафик» - «Каналы»).
Чтобы отследить переходы на сайт по объявлениям контекстной рекламы и по ссылкам в электронных письмах, следует расставить utm-метки. Это можно сделать с помощью Компоновщика URL – инструмента от Google. В результате в отчетах появятся данные для анализа эффективности различных каналов привлечения.
Отсутствие меток приведет к тому, что система не определит, из какого источника был совершен переход и пометит трафик как «прямой» или неизвестный. А значит, статистика будет искажена.
Еще одна проблема, связанная с определением источников трафика, - не соответствующий действительности коэффициент конверсии. Система учитывает последний клик, то есть источник, приведший к конверсии. И если пользователь сначала попал на сайт из социальной сети, а потом вернулся, открыв сохраненную вкладку, конверсионным будет указан прямой трафик. Чтобы избежать таких искажений, следует использовать отчет «Многоканальные последовательности».
В заключение
Важно помнить, что Google Analytics предоставляет весьма широкие возможности для формирования отчетов «на любой вкус». И пользоваться только стандартными – значит упускать из виду много интересной информации. Поэтому стоит определить, какие метрики действительно нужно отслеживать, и создавать отчеты, помогающие определять эффективность конкретной компании.
