Тонкости веб-аналитики. Можно ли верить собираемым данным?

Занимаясь много лет услугами интернет-маркетинга, в последнее время мы сталкиваемся с заказчиками услуг, которые мыслят уже иными категориями, чем мыслили еще пол года назад.

Что говорил среднестатистический заказчик раньше:

- Хочу быть в ТОП 10.
- Хочу трафик на сайт.
- Есть 50 000 руб. на интернет-рекламу, куда вложить?

Некоторые были настолько технически подкованы, что просили увеличить тИЦ и Google PageRank.

Что мы видим сейчас:

- Хочу повысить продажи через сайт.
- Хочу повысить конверсии.
- Есть 50 000 руб., подскажите оптимальный вариант распределения с целью максимизации эффекта (сколько вложить в контекстную рекламу, сколько в оптимизацию и т.п.).

Некоторые заказчики даже без предварительной консультации уже заказывают у нас услугу сплит-тестирования, зная что это такое и понимая какой эффект можно получить для выявления наиболее эффективных вариантов целевых страниц.

Другими словами, заказчики и агентства интернет-маркетинга стали говорить на одном языке и это радует.

Агентству, как правило, поручают:

1) Выявить специфические потребности заказчика, направленные на повышение конверсий (регистраций, продаж и т.п.).

2) Подобрать средства веб-аналитики, которые позволят наилучшим способом решить конкретные задачи по увеличению уровня конверсии с сайта заказчика (как правило Google Analytics, Яндекс.Метрика, Google Website Optimizer, ClickTale, Omniture Site Catalist, WebTrands и др.).

3) Дополнительная настройка (тьюнинг) кода отслеживания систем веб-аналитики – тонкая настройка кода для решения специфических задач и исследования поведения пользователей на странице (определение, кого считать посетителем, а что считать визитом, связь в одной системе веб-аналитики результатов электронной торговли с показателями сайта, изменение времени жизни файлов куки, настройка междоменного отслеживания и др.), настройка целей, фильтров, профилей, отслеживания событий и т.п..

4) Программная модификация страниц сайта для отслеживания действий на них (например, просмотра видео, скачиваний файлов, заполнение регистрационных форм и др.).

5) Разработать удобный для заказчика формат предоставляемого отчета, побуждающий к принятию управленческих решений.

Сегодня к нам приходят заказчики, у которых уже выявлены специфические потребности, направленные на повышение конверсий, и давно установлены системы веб-анализа. Таким образом, сегодня мы часто приступаем к работе сразу с 3-го шага.

Возможно, кому-то покажется, что 3-ий шаг вообще бесполезен, и его можно опустить. Однако это далеко не так! Если входные данные неверны, то и вся аналитика не верна. Все выводы будут сделаны неверно.

В большинстве случаев, на сайтах рунета установлены скрипты отслеживания и счетчики посещаемости в стандартной конфигурации, которая предоставляется сервисами веб-аналитики. Мало кто из владельцев сайтов задумывается о том, каким образом происходит сбор информации и насколько достоверны собранные сведения. Этим сведениям доверяют, на их основе делают выводы об эффективности сайта, принимают финансовые решения об инвестициях в его дальнейшее развитие. Однако о достоверности собранной статистики стоит задуматься, и в этой статье мы расскажем почему.

Эффективных механизмов сбора информации в системах веб-аналитики всего два.

Первый основан на создании, изменении и анализе файлов куки, которые работают «по заданию» установленных скриптов отслеживания (например, Google Analytics и Яндекс.Метрика).

Второй механизм основан на последовательной обработке логов сервера и журнала посещений по ip-адресу (например, Awstats и Webalizer).

Несмотря на их эффективность, и первый, и второй механизмы сбора информации имеют существенные недостатки.

При использовании механизма отслеживания, использующего файлы куки и javascript, не будут учитываться те посетители, которые отключили куки или исполнение скриптов в своем браузере. Используя последовательную обработку ip-адресов в журнале посещений в качестве посетителей будут считаться еще и боты, увеличивая статистику. А пользователи, работающие через прокси-сервер, будут считаться одним посетителем.

Эти недостатки могут ввести в заблуждение тех аналитиков, которым важны не тенденции и динамика эффективности сайта, а точные численные показатели метрик. Однако в большинстве случаев с этими недостатками можно смириться, особенно если использовать первый, более точный механизм отслеживания, основанный на файлах куки. Ведь намного важнее понимать динамику изменения показателей эффективности сайта, чем знать их точное численное значение. К тому же, повлиять на эти недостатки механизмов сбора информации веб-аналитики не имеют возможности.

На этой радостной мысли большинство веб-аналитиков для себя отмечают, что «точных данных не получим, но динамику получим и тренды увидим», забывают о самом механизме сбора информации, устанавливают на сайт код отслеживания, предоставляемый сервисом веб-аналитики. И при получении первых статистических данных приступают к их анализу, интерпретации и выводам.

Аналитики сегментируют трафик, исследуют пути повышения конверсий, формируют отчеты для отделов и руководства, уверенные в том, что данные для анализа собраны максимально точно, и увеличить эту точность невозможно.

Вот в этой уверенности, на наш взгляд и заключается основное заблуждение большинства веб-аналитиков.

Ведь стандартный скрипт отслеживания, который предоставляется системами веб-аналитики для установки на каждую страницу сайта, редко содержит предустановки, которые подойдут к сложному интернет-проекту. Например, информационному порталу с мультимедиа контентом и субдоменами или интернет-магазину со встроенными платежными системами. Единственно правильным способом повышения точности сбора информации является тьюнинг кода, который позволяет точно указать, как считать посетителей и сессии, из каких субдоменов состоит сайт, какой трафик считать органическим, а какой реферальным и многое другое. К стандартному скрипту отслеживания необходимо дописать дополнительные строки, в которых будут вызываться методы и устанавливаться значения переменных для индивидуального описания особенностей наблюдаемого сайта.

Например, перед установкой скрипта отслеживания на сайт онлайн-кинотеатра можно учесть, что среднее время просмотра видеофильма составляет 90 минут, а значит среднее время одной сессии посетителя такого сайта можно считать 90 минут, а не 30 минут, как по умолчанию считают сервисы веб-аналитики Google Analytics и Яндекс.Метрика, и 15 минут, как считает LiveInternet. Так, при установке стандартного кода отслеживания на сайт онлайн-кинотеатра без персонального тьюнинга кода (как минимум времени сессии ) в Google Analytics и Яндекс.Метрике будут зафиксированы 3 сессии вместо одной, а в LiveInternet даже 6 сессий. Расхождение в 3-6 раз существенно и может привести к ошибочным выводам.

В другом примере при осуществлении покупки и онлайн-платежа в интернет-магазине добавление товара в корзину осуществляется в личном кабинете покупателя, а проверка данных о состоянии личного счета в партнерской экваринговой системе. При этом, если в стандартном коде отслеживания не настроить междоменное отслеживание трафика, не указать системе веб-аналитике, что файлы куки надо передать при переходе на субдомен, а не создавать новые, то, с точки зрения системы веб-аналитики, будет зафиксирован отказ от дальнейшего нахождения на сайте посетителя, а не конверсия. А это уже принципиально ошибочное информирование веб-аналитика, что может привести к неверным выводам и решениям.

Будьте внимательны к тьюнингу стандартного кода отслеживания. Мы, как аккредитованное агентство по Google Analytics, ежедневно сталкиваемся с заказчиками, которые пытаются анализировать заведомо ошибочные данные. Естественно, что и выводы у них будут сделаны неверные. Обязательно проверьте, насколько актуальные данные поступают в систему веб-аналитики. Только удостоверившись в этом, приступайте непосредственно к анализу, а тем более, к выводам по эффективности работы сайта и проводимых рекламных кампаний.

Источник: seonews.ru