менты, чтобы фильтры работали корректно.
Аккаунт .Google .Analytics
29
Рис. 1.10. Аккаунт Google Analytics
Простая установка счетчика (без тюнинга кода) дает некоррект ные
данные. Для корректной установки требуется:
� включить российские и украинские поисковики;
� корректно определить время сессии;
� разделить субдомены на отдельные аккаунты;
� применить фильтры: мобильный трафик, SEO-трафик, исклю-
чить офисные IP, привести ссылки к единому виду;
� настроить импорт данных из рекламных систем (звонки, кли-
ки и т. п.);
� настроить цели и определить их ценность.
К сожалению, 85 % интернет-пользователей работают с Google
Analytics некорректно. Они устанавливают счетчик и считают, что
этого достаточно. Пользователи не тюнингуют свой счетчик, не
используют профили и в результате получают неправильный набор
данных, так как эти данные неправильно отображаются внутри
Google Analytics.
ВАЖНО
На .момент .написания .книги .Google .Analytics .не .знакома .с .частью .российских .
поисковых .систем, .таких .как .nigma .ru, .images .yandex .ru .и .др ., .и .ошибочно .
приписывает .трафик .к .переходам .по .ссылкам .на .внешних .сайтах . .В .крупных .
Глава .1 . .Введение .в .веб-аналитику .
30
интернет-магазинах .группа .разработчиков .ежедневно .тестирует .корзину, .
поэтому .статистика .по .конверсии .также .будет .некорректна .— .она .примет .
тестировщиков .за .клиентов . .Такие .заказы .нужно .исключать .с .помощью .
фильтров .по .IP-адресу . .Ошибки .могут .возникать .в .отображении .ссылок, .
восприятии .UTM-меток, .подсчете .времени .сессии, .подсчете .показателя .
отказов .и .т . .д . .В .связи .с .этим .код .счетчика .нуждается .в .серьезной .дора-
ботке .
Фильтры
Один из основных методов влияния на представления (профили),
который вы видите внутри своего аккаунта, — фильтры (рис. 1.11).
Это команда для Google Analytics: включить, или исключить, или
преобразовать входящую информацию. Например, Включить только
мобильный трафик или Включить только трафик с контекстной рекламы.
Вы можете создать отдельный фильтр, на котором включите толь-
ко трафик для поискового продвижения, и дать к нему доступ со-
труднику, занимающемуся SEO. Таким образом, сотрудник сможет
сконцентрироваться на своей работе и конфигурировать счетчик
под свои нужды.
Рис. 1.11. Фильтры в Google Analytics
Аккаунт .Google .Analytics
31
Другой пример — разделить на разные фильтры и разные профили
пользователей, входящих на сайт с планшетов и мобильных
устройств. Дело в том, что их поведение на сайте очень сильно
отличается от поведения тех, кто сидит за старыми доб рыми пер-
сональными компьютерами. Я думаю, вы и сами это хорошо пони-
маете. Людей с разным типичным поведением удобнее изучать
в рамках разных профилей.
Что для вас делает фильтр? Например, от общего множества посе-
тителей А, пришедших на сайт за определенный период, он отсекает
всех, кто пришел не с мобильного устройства, и оставляет для
анализа только подмножество В, которое именно с таких устройств
и зашло (рис. 1.12).
Всех остальных Google Analy tics в этот
момент не отображает.
Рассмотрим работу фильтра на при-
мере. Допустим, вы включаете Трафик
только с мобильных уст ройств. До при-
менения фильт ра вы видели в профи-
ле, что у вас было 14 000 посетителей
и конверсия составляла 1,2 % за месяц.
После включения фильтра оказывает-
ся, что у вас 2500 посетителей с мо-
бильных устройств и конверсия при
этом — жалкие 0,5 %.
Оказывается, конверсия с мобильных
Рис. 1.12. Вырезание
устройств гораздо хуже, чем конверсия множеств данных фильтрами
по сайту, а вы и не знали. Вывод очеви-
ден: нужно оптимизировать сайт под мобильные телефоны. Ну или
смириться с бесконечным сливом рекламных бюджетов (не реко-
мендую).
Посмотрите на рис. 1.13. На нем представлены данные по сессиям,
времени на сайте, а также показатель отказов и конверсия.
Конверсии абсолютно разные. В профиле Мобильные телефоны по-
казатель Время на сайте имеет наименьшее значение, а конверсия
ниже, чем в профиле без фильтров. В профиле Мастер-Планшеты она
Глава .1 . .Введение .в .веб-аналитику .
32
и вовсе равна нулю. Очевидно, надо делать упор на мобильные
представления, работать с версией сайта для мобильных телефонов.
Рис. 1.13. Различие данных в разных профилях
Для чего нужны фильтры?
Во-первых, чтобы корректно отобразить данные. Например, пере-
ходы с поисковой системы могут записываться в категорию «Пе-
реходы с внешних сайтов» — пусть редко, но мы любим четкость.
Есть и другие варианты неточностей.
Во-вторых и в главных, чтобы выделить сегменты для оценки.
Примеры фильтров:
� выделить мобильный трафик;
� выделить SEO-трафик;
� исключить офисные IP;
� привести ссылки к единому виду.
Основные показатели Google Analytics
Вот они:
� пользователи;
� сессии;
� время, проведенное на сайте;
� показатель отказов;
� конверсии.
Первый показатель — пользователи, его задача — определить, зафик-
сировать уникальное посещение сайта (уникальные браузеры).
По умолчанию время жизни пользователя — два года. Если с по-
следнего посещения пройдет два года и один день, то зашедший
посетитель будет считаться новым.
Основные .показатели .Google .Analytics
33
Второй показатель — сессии (рис. 1.14), задача — определить коли-
чество заходов на сайт от уникального пользователя.
Рис. 1.14. Сессии
Время обновления:
� 30 минут;
� в полночь;
� при смене источника захода.
Этот показатель имеет индивидуальные особенности. По умолча-
нию время одной сессии — 30 минут. Если вы считаете, что на вашем
сайте человек должен по-хорошему проводить больше времени, то
следует эту настройку изменить. Например, если у вас live-канал
с видеотрансляцией, то неподвижно сидящий в кресле зритель
давно уже неактивен (так думает Analytics). И если через час он
вдруг на чем-то кликнет, то с точки зрения аналитики системы для
него начнется новая сессия. А в данном случае это не так: второго
захода на сайт по факту не было.
Учитывайте также, что сессия обновляется в полночь, даже если
пользователь забрел к вам в 23:58.
При смене источника захода сессия также считается заново (напри-
мер, если пользователь зашел на сайт на вкладке браузера А по ре-
кламе X, а через минуту — на вкладке Б по рекламе Y). Один и тот
же пользователь не может одновременно находиться на сайте дважды.
В рамках одной сессии он переходит между страницами, соверша-
ет некие действия, просматривает видео, скачивает файлы и т. д.
Нам все это, конечно, очень интересно.
Третий показатель — количество просмотров страниц, задача —
определить количество просмотров. Посмотрите на рис. 1.15. Некий
пользователь зашел на страницу 1, затем на страницу 2, потом со-
здал какое-то событие, после чего перешел на страницу 3.
Глава .1 . .Введение .в .веб-аналитику .
34
Рис. 1.15. Просмотры и уникальные просмотры страниц
На каждой из страниц 1, 2 и 3 был один просмотр, он же — уни-
кальный просмотр.
Теперь вторая строка: пользователь зашел на страницу 1, затем на
страницу 2, потом вернулся на страницу 1, достиг какой-то цели.
В этом примере страница 1 получит один уникальный просмотр
и два неуникальных, что соответствует просмотру страниц в рамках
одной сессии.
Четвертый показатель — отказы. Показатель отказов нужен,
чтобы определить количество случаев, когда в рамках одного
сеанса просмотрена всего одна страница (рис. 1.16). К примеру,
вошел человек по внешней ссылке, посмотрел видео, даже позво-
нил вам, но не загрузил ни одной фотографии, не перешел на
какую-либо еще страницу сайта — такое посещение будет запи-
сано как отказ.
Рис. 1.16. Показатель отказов
С одной стороны, может показаться, что пользователю сайт просто
не понравился, не заинтересовал. Так чаще всего и бывает. Но не
обязательно: возможно, напротив, сайт настолько хорош, что других
доказательств не потребовалось и клиент, увидев в шапке номер те-
лефона, сразу стал звонить вам. Так тоже бывает, но гораздо реже.
Поэтому по умолчанию мы считаем, что чем меньше отказов, тем
лучше сайт адаптирован под посетителя.
Основные .показатели .Google .Analytics
35
Для расчета показателя отказов количество людей, посмотревших
лишь одну страницу и не выполнивших никаких действий, делит-
ся на количество людей, которые вообще зашли на сайт за тот же
период (рис. 1.17). Результат умножается на 100 %.
Рис. 1.17. Расчет показателя отказов
R — показатель отказов.
b
T — количество посещений с просмотром одной страницы.
v
T — общее количество посещений страницы.
e
Допустим, зашло 100 человек, и 60 из них сбежали с первой же стра-
ницы. Показатель отказов будет таким: (60 / 100) × 100 % = 60 %.
Этот показатель чаще всего нужен в рамках анализа рекламного
источника и определенных страниц. По нему очень быстро можно
определить, например, нерелевантную страницу, когда директолог1
по ошибке настроил рекламу на нецелевую страницу.