Сколько аналитики в Google Analytics?

Недавно наткнулся на статью, где критиковалась принятая в Google Analytics терминология – например, название раздела отчетов “Top Content” не отражает его смысла, так как в нем содержится информация не только по “лучшему” контенту, но вообще по всем страницам сайта.

То же самое, как мне кажется, можно сказать и про название самого сервиса – несмотря на слово Analytics, как таковой “аналитики” в ней совсем немного. Отчетов в ней хоть отбавляй, но для анализа обязательно нужно включать голову. В этом смысле название “Яндекс-Метрики” куда более точное – это сервис именно для измерений, в то время как анализ остается на совести того, кто им пользуется.

Часто под “анализом” понимают чтение отчетов, что, конечно же, в корне неверно. Но к сожалению, так же думают и те, кто предоставляют услуги веб-аналитики. Я видел несколько примеров “аналитических” отчетов, рассылаемых клиентам. Это длиннющий документ листов с копипастой всех данных, которые только можно собрать с помощью счетчиков. Выглядит это так, будто аналитики вбили себе в голову, что чем больше отчет, тем виднее сделанная работа.

На мой взгляд, отчеты должны нести не статистическую информацию, а рекомендации. Статистики достаточно самый минимум – достаточно показать, каковы текущие показатели KPI и обозначить тренды, увязав их с маркетинговыми действиями. Рекомендации же должны показать, что можно или нужно сделать для достижения заданных целей и каким образом это будет проверяться.

А это, в свою очередь, означает, что Google Analytics – это лишь промежуточный инструмент, как секстант, нужный лишь для определения текущего положения. Он не скажет, куда плыть и что делать дальше – это нужно понимать самому :)

Еще ссылки по теме:

• Вход и выход
• Что можно улучшить в Google Analytics

Tips and Tricks: Как часто ваши посетители видят страницу 404?

Иногда бывает полезно узнать, сколько посетителей попали на страницу 404 на вашем сайте и какой URL они при этом набирали. Есть простой вариант сделать это с помощью фильтров в Google Analytics: для этого нужно, чтобы в названии страницы указывалось, что это именно страница с ошибкой. Далее идем в настройки аккаунта и настраиваем примерно такой фильтр:

В результате в отчете по содержимому появятся записи вроде “Error 404 – www.site.com/wrong_url.htm”.

Странное совпадение :)

Как я уже неоднократно писал, счетчики Google Analytics нам часто достаются по наследству – клиенты ставят их сами, и как правило, почти ими не пользуются.

Таких счетчиков я видел не один десяток, и все они имели один признак – в коде неизменно встречалась функция _InitData(), ныне устаревшая и более не используемая.

Так что если вы в коде наткнетесь на нее, можете быть уверены, что владелец сайта в статистику не заглядывает :)

Tips and Tricks: как посмотреть количество конверсий

По умолчанию в отчетах по источникам трафика Google Analytics показывает не число конверсий, а процент. Это не очень-то удобно, но выход есть. Нужно задействовать один из готовых “Сегментов с расширенными настройками” (custom segment, перевод как всегда не очень), который называется “Посещения с конверсиями”. Выбрать его можно в соответствующем меню:

В результате все отчеты будут представлены сразу в двух сегментах, и можно легко увидеть, какое количество конверсий принес каждый источник трафика.

Ради интереса можно посмотреть, как настроен этот сегмент. Для этого в меню “Сегменты с расширенными настройками” нужно выбрать “Управление сегментами с расширенными настройками”, выбрать в списке нужный сегмент и нажать “Копировать”. Это создаст копию сегмента, которую можно отредактировать:

Как видим, ничего сложного.

Tips and Tricks: сравниваем исторические данные

Как известно, счетчики типа “pagetag” нежелательно использовать для получения точных данных – скорее, они нужны для исследования трендов и долговременных изменений в работе сайта.

Некоторое время я делал отчеты по разным временным параметрам, копировал их в эксель, и там сравнивал. Я не знал, что есть удобнейшая фича в Google Analytics – “Сравнить с прошлым” (Compare to the Past). Ее можно включить при выборе периода:

Analytics автоматически подставит период в прошлом, аналогичный выбранному текущему. Теперь во всех отчетах данные будут представлены в двух вариантах “как было” и “как стало”:

Мелочь, но очень удобная – сразу видно, к каким изменениям привели усилия по рекламной кампании или по сайту.

Хьюстон, у нас проблемы!

Установка Google Analytics – дело очень простое. Делается аккаунт (если его нет), в нем дается код счетчика, ctrl-c/сtrl-v кода в шаблон, готово. Собственно, именно поэтому у подавляющего количества наших клиентов счетчики уже стоят.

И в то же время, если счетчик Google Analytics достается нам по наследству, почти всегда он работает неправильно. Обычное дело, когда клиент просит разобраться, “почему данные такие странные”. И это очень неприятная ситуация, так как в этом случае очень трудно докопаться до истинных причин неправильной установки.

Вот что мы проверяем в первую очередь:

• Субдоменное отслеживание – если на сайте есть поддомены, нужно обязательно проверить, не забыли ли включить правильное отслеживание с помощью pageTracker._setDomainName(). После этого можно настроить фильтр так, чтобы в отчетах показывались данные по полному URL, а не по URI. В этом случае можно легко избежать нужды по каждый поддомен делать отдельный профиль.
• Редиректы – главная причина тотального расхождения данных между Analytics и AdWords. Лучше бы их не было вообще :). Главный симптом – клики в Analytics показываются корректно, а посещений нет или их на порядок меньше.
• Ручные теги, оставшиеся в Google AdWords – бывает, что протегированные кампании по недосмотру заливают в AdWords и включают автопометку. В этом случае данные между AdWords и Analytics тоже будут расходиться. При этом мы заметили странный “шлейф” от этой проблемы – даже после того, как URL были очищены от тегов, иногда переход из объявления все равно происходил по URL с тегами. Проверить, нет ли тегов в урлах Адвордса, можно с помощью отчета “Эффективность URL”.
• Фильтры – фильтры, конечно, благо. Но ничего не может быть хуже неправильно настроенного фильтра. Отфильтрованные данные нельзя восстановить или изменить. Поэтому мы всегда делаем как минимум два профиля – один для “сырых” данных, и один для экспериментов с данными.

У нас был клиент, у которого все эти проблемы проявились одновременно. У Analytics натурально ехала крыша :)

В общем, установка счетчика – действительно дело простое, но вот его настройка – уже не совсем.

Что такое $Index?

Если в Google Analytics открыть раздел отчетов “Содержимое” (Content), то в последнем столбце каждого отчета будет стоять загадочный заголовок “$Index” (готов спорить, что у вас он равен 0). Что же это такое и зачем этот показатель нужен?

$Index показывает ценность каждой страницы с точки зрения целей сайта (если, конечно, они есть). Чем больше $Index страницы – тем полезнее она для конверсии. Рассчитывается этот параметр только в том случае, если цели сайта имеют денежную ценность (то есть при создании цели выставлен параметр goal value) или если включено отслеживание транзакций. С помощью $Index можно легко определить, какие страницы приводят к конверсии, а какие нет.

Например, на своем сайте мы собираем заявки от посетителей. Предположим, нам известно, что примерно 1 из 10 заявок “выстреливает” – то есть, каждый десятый обращенец становится нашим клиентом. Предположим, средний размер нашего контракта – 2 000 рублей. Следовательно, каждая заявка потенциально приносит нам по 200 рублей. Это и есть ее ценность, которую можно указать при настройке цели в окошке Goal Value.

Теперь наступает магия Google Analytics. Как известно, каждое посещение сайта (как правило) включает в себя просмотр нескольких страниц, а не одной. При этом, естественно, Analytics запоминает последовательность страниц, по которой проходит посетитель, а также помнит, какое посещение закончилось конверсией.

Для подсчета $Index для конкретной страницы аналитика “смотрит”, сколько раз эта страница встречалась в посещениях, приведших к конверсии. При этом учитываются уникальные показы страниц – то есть, если в течение одного посещения, приведшего к конверсии, страница показывалась два раза, то в “зачет” пойдет один показ.

Предположим, страница А встречалась в 4 посещениях, приведших к конверсии, и в каждом посещении она показывалась по одному разу. Количество уникальных показов страниц в посещениях, приведших к конверсии, умножается на ценность цели, и потом делится на общее количество уникальных показов этой страницы (в том числе и не приведших к конверсии). Формула расчета $Index для конкретной страницы выглядит следующим образом:

Надеюсь, ничего не напутал и все понятно :). В результате странички получают некий цифровой показатель ценности для конверсии, и сразу видно, какие из них нужно дорабатывать, а какие можно безболезненно выкинуть.

Вообще, $Index полон сюрпризов. Например, когда мы начинали проект SmartContext, я думал, что наиболее полезной для будущих пользователей будет страница “Как это работает” – ведь вроде бы логично, что пользователи хотят узнать о том, как функционирует принципиально новая система Но оказалось, что показатель $Index гораздо выше у страницы “Техническая поддержка”…

Еще один момент, о котором нужно упомянуть. Показатель $Index будет наиболее высоким для самой страницы конверсии. Это понятно, ведь страница конверсии всегда присутствует в посещении, которое привело к конверсии :)