Отчёты Яндекс Метрики и основные фишки данного сервиса

Автор: Анатолий из Web-Crazy

Дата публикации: 20.04.2023 Дата последней редакции: 20.04.2023

Содержание:

1. 1. 1. 1. Использование фильтров Метрики
         2. Основная сегментация трафика в Яндекс Метрике
         3. Какие типы целей стоит настроить в Метрике для проектов
            • 3.1 Цель: количество просмотров
            • 3.2 Цель: посещение страниц
            • 3.3 Цель: JavaScipt-событие
            • 3.4 Составная цель
            • 3.5 Цель: клик по номеру телефона
            • 3.6 Цель: клик по email
            • 3.7 Цель: отправка формы
            • 3.8 Цель: переход в мессенджер
            • 3.9 Цель: скачивание файлов
            • 3.10 Цель: поиск по сайту
            • 3.11 Цель: клик по кнопке
            • 3.12 Цель: переход в соц. сеть
            • 3.13 Цель: возвращение из платёжной системы
         4. Вебвизор в Яндекс Метрике
         5. Отчёт «Отказы»
         6. Изучаем гео-параметры посетителей вашего сайта»
         7. Пользовательские карты в Яндекс Метрике
            • 7. 1 Карта ссылок
            • 7.2 Карта кликов
            • 7.3 Карта скроллинга
            • 7.4 Аналитика форм
         8. Анализ источников трафика
         9. Итоги

Яндекс Метрика дает возможность грамотно следить за организацией интернет-маркетинга, предлагая комплекс информации о посетителях сайта, каналах трафика и т.д. Однако, само по себе наличие Яндекс Метрики «по дефолту» ничего полезного вам не принесёт. Нужно уметь настраивать эту систему аналитики, знать где и как посмотреть полезные отчёты и уметь интерпретировать полученные данные.

В этой статье мы поговорим о базовых возможностях Яндекс Метрики, которые могут полностью закрыть потребности вашего интернет-маркетинга.

Использование фильтров Метрики

Яндекс Метрика предназначена прежде всего для анализа пользователей сайтов. Однако, есть нюансы: сервис проводит учёт всех посещений. В статистику будут попадать посещения сайта собственником и персоналом компании, боты, поисковые роботы и т. п.

Например, для того чтобы минимизировать визиты роботов, можно воспользоваться функцией «Фильтровать роботов по поведению» в блоке «Фильтры».

Чтобы отчеты были более достоверными, можно использовать и другие фильтры, исходя из ситуации конкретного проекта. Благодаря таким настройкам, погрешность предоставления данных будет минимальной.

Основная сегментация трафика в Яндекс Метрике

Сегментация трафика в Яндекс.Метрике — это инструмент, который позволяет разбивать данные о посещениях сайта на группы

в соответствии с определенными параметрами. Это позволяет анализировать трафик более детально и выявлять тенденции, которые могут быть скрыты в общих данных.

Сегменты могут быть созданы на основе различных факторов, таких как:

• источник трафика
• тип устройства
• географическое расположение
• поведение пользователей и многое другое.

Например, вы можете создать сегмент для пользователей пришедших с рекламной кампании Директа и посмотреть по ним конверсии.

С помощью сегментации трафика можно получить ответы на многие вопросы, такие как:

• Какие источники трафика приносят больше всего конверсий?
• Как поведение пользователей из разных регионов отличается друг от друга?
• Какие страницы сайта наиболее популярны среди пользователей, пришедших из определенного источника трафика?

Сегментация трафика является мощным инструментом анализа, который помогает более точно понимать поведение пользователей на сайте и оптимизировать его в соответствии с потребностями аудитории.

Какие типы целей стоит настроить в Метрике для проектов

Яндекс Метрика предлагает несколько типов целей. Это число просмотров, посещение страницы, составная цел, JavaScript-событие и т.д. Так какую же цель выбрать для проектов?

Цель: количество просмотров

Цель «количество просмотров» в Яндекс.Метрике позволяет выявлять сегменты аудитории, которые пришли на сайт и переходили по страницам. Можно задать любое количество страниц.

Посетители, которые находились на сайте и перемещались по его разделам с большой долей вероятности заинтересованная ЦА.  Такой сегмент можно использовать в ретаргетинге для баннерной рекламы.

Цель: посещение страниц

Другая цель – посещение страницы является наиболее часто настраиваемой. Ее рекомендуется выбрать многостраничным сайтам, которым важно отследить посещение определенных разделов.

Цель: JavaScipt-событие

JavaScipt-событие чаще всего используют для подсчёта заявок с форм обратной связи. Она позволяет отслеживать действия пользователей на сайте, которые происходят благодаря JavaScript.

Например, это может быть клик на кнопку, заполнение формы, прокрутка страницы и т.д. С помощью этой цели можно узнать, какие действия пользователей приводят к конверсии или какие элементы сайта нуждаются в улучшении для повышения эффективности.

Данные о JavaScript-событиях могут также использоваться для оптимизации работы сайта и улучшения пользовательского опыта.

Составная цель

Цель «составная цель» в Яндекс.Метрике позволяет отслеживать несколько действий пользователей на сайте, которые должны произойти последовательно для достижения конверсии.

Например, это может быть заполнение формы и отправка ее, переход на страницу «спасибо за заказ» и просмотр видео-ролика. С помощью этой цели можно узнать, какие шаги пользователи проходят перед совершением конверсии, и определить, какие элементы сайта нуждаются в улучшении для повышения эффективности.

Кроме того, цель «составная цель» позволяет более точно отслеживать поведение пользователей на сайте и определить, какие страницы или разделы сайта наиболее привлекательны для посетителей. Данные о составных целях могут также использоваться для оптимизации работы сайта и улучшения пользовательского опыта.

Данная цель хорошо подходит интернет-магазину, чтобы отследить цепочку шагов клиентов, от посещения разделов с товарными позициями и до перехода в корзину с последующей оплатой.

Кроме этого, составная цель поможет блогам отследить цепочку: просмотры статей, подписки на рассылки и т.п.

Цель: клик по номеру телефона

Цель «клик по номеру телефона» в Яндекс.Метрике позволяет отслеживать количество кликов по номеру телефона на сайте. Это может быть полезно для проектов, которые предоставляют услуги по телефону или принимают заказы через звонок.

Цель «клик по номеру телефона» позволяет оценить эффективность рекламных кампаний без использованная сквозной аналитики и коллтрекинга. Да, это не даст вам 100% понимания, но лучше, чем ничего.

Цель: клик по email

Данная цель позволяет отслеживать количество кликов по адресу электронной почты на сайте. Данная цель аналогична клику по номеру телефона и её применяют скорее, как дополнение к основным целям. Данные о кликах по адресу электронной почты могут быть использованы для улучшения работы сайта и повышения удобства использования для пользователей.

Цель: отправка формы

Цель «отправка формы» позволяет отслеживать количество пользователей, которые заполнили и отправили форму на сайте. Стоит отметить, что работает данная цель с большой погрешностью. Но данная цель неплохо может себя показать при настройке РК с оплатой за конверсии.

Цель: переход в мессенджер

Позволяет отслеживать количество пользователей, которые переходят на страницу мессенджера с сайта. Эта цель, актуальна если вы используете мессенджеры для общения с клиентами и предоставления им услуг.

Цель: скачивание файлов

Цель отслеживает количество пользователей, которые скачивают файлы с сайта. Это может быть ваше КП, прайс, бриф и т.п. С помощью этой цели можно определить, какие страницы сайта наиболее привлекательны для пользователей, которые готовы скачивать файлы, и оптимизировать их для увеличения конверсии. Также можно отследить, какие типы файлов используются чаще всего и какие вызывают затруднения у пользователей, чтобы улучшить дизайн и функциональность страницы загрузки файлов.

Цель: поиск по сайту

Настроив данную цель, вы узнаете, как часто пользователи используют поиск на сайте. Это может быть полезно в UX\UI аудите. Данные позволят улучшить навигацию на сайте и упростить поиск информации для пользователей.

Цель: клик по кнопке

Позволяет выбрать кликабельные объекты на сайте и установить целью факт их нажатия. Так вы сможете понимать, какие элементы интерфейса работают хорошо, а какие можно улучшить.

Цель: переход в соц. сеть

Считает количество посетителей, которые перешли с вашего сайта в указанную на нём социальную сеть. Эти данные можно прекрасно использовать для таргетированной рекламы в конкретной социальной сети.

Цель: возвращение из платёжной системы

Цель «возвращение из платежной системы» позволяет отслеживать, сколько пользователей вернулись на сайт после оплаты товара или услуги в платежной системе. Это может быть полезно для компаний, которые хотят оценить эффективность своих платежных процессов и узнать, сколько пользователей завершают покупку до конца.

С помощью этой цели можно определить, какие страницы сайта наиболее сложны для навигации и требуют улучшения, чтобы снизить процент отказов во время платежного процесса. Также можно оценить эффективность рекламных кампаний, которые направлены на привлечение клиентов для оплаты товаров или услуг на сайте.

Вебвизор в Яндекс Метрике

Для того, чтобы в деталях можно было изучать поведение клиентов на сайте, рекомендуется подключать и опцию «Вебвизор». Благодаря ей можно определить, что именно делал потенциальный клиент на странице сайта. Вы увидите это в виде «записи экрана глазами посетителя».

Вебвизор предоставляет возможность провести оценку уровня юзабилити сайта. Понимает ли клиент форму регистрации, каким образом функционирует служба консультации на сайте, правильно ли работает сам поиск, просматривают ли до конца посетители видеоконтент. Все это и многое другое можно узнать с помощью Вебвизора.

Отчёт «Отказы»

Отчет «Отказы» в Яндекс.Метрике позволяет оценить процент отказов на сайте, то есть количество пользователей, которые покинули сайт без выполнения каких-либо действий. В метрике отказом считается сессия на сайте менее 15 секунд.

Отчет показывает, на каких страницах сайта происходит наибольшее количество отказов и поможет определить причины, по которым пользователи покидают сайт. Например, это может быть связано с долгой загрузкой страницы, неудобной навигацией или нерелевантным рекламным трафиком.

Данные из отчета «Отказы» могут быть использованы для оптимизации сайта и улучшения пользовательского опыта. Например, можно провести A/B-тестирование различных версий страницы, чтобы определить, какие изменения приводят к снижению процента отказов. Также можно использовать данные для улучшения рекламных кампаний, исключая источники с большим процентом отказов.

Примечание: обязательно используйте сегментацию трафика, о которой мы писали выше. Все данные по отказам в «одной куче» не имеют ценности.

Изучаем гео-параметры посетителей вашего сайта

Отчет позволяет узнать, из каких регионов и стран приходят посетители сайта, а также оценить их активность на сайте. В отчете представлена информация о количестве посетителей, доле отказов, продолжительности сессии и других показателях для каждого региона и страны.

Пользовательские карты в Яндекс Метрике

Это набор инструментов для анализа действия пользователей на сайте. С помощью данных функций вы сможете проанализировать показатели кликабельности, скроллинга, вовлеченности и т.п.

Карта ссылок

Карта ссылок в Яндекс.Метрике — это инструмент, который позволяет визуально отобразить структуру сайта и его внутренние ссылки. Он показывает, какие страницы находятся на сайте, как они связаны между собой и как часто посещаются пользователями.

Карта ссылок помогает улучшить работу со структурой сайта за счёт анализа пользовательского опыты. Данная метрика полезна при A\B тестировании.

Карта кликов

Может визуально отобразить поведение пользователей на сайте с точки зрения кликабельности. Она показывает, какие элементы страницы привлекают больше внимания, какие ссылки и кнопки чаще всего нажимаются и т.д.

Карта кликов помогает веб-мастерам определить, какие элементы на сайте нуждаются в доработке, какие места на странице следует выделять для более эффективного продвижения товаров или услуг и т.д.

Кроме того, карта кликов позволяет быстро найти ошибки в структуре сайта, например, неправильно размещенные ссылки или кнопки. Это позволяет улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию сайта.

Карта скроллинга

Отображает, как пользователи прокручивают страницу сайта. Карта показывает, какие части страницы привлекают больше внимания и сколько времени пользователи проводят на каждом ее участке.

Эти данные очень полезны в анализе юзабилити сайта. Например, можно увидеть, сколько пользователей дошло до конца страницы или на каком участке страницы они начинают уходить с сайта. Эти данные могут быть полезны для оптимизации контента и улучшения пользовательского опыта на сайте.

Аналитика форм

Позволяет отслеживать поведение пользователей на страницах с формами, такими как формы обратной связи, регистрации, оформления заказа и т.д. Она позволяет узнать, сколько пользователей заполнили форму, какие поля были заполнены, а какие проигнорированы, какие ошибки были допущены при заполнении формы и т.д.

Аналитика форм в Яндекс.Метрике позволяет выявить проблемные места в процессе заполнения формы и оптимизировать ее для увеличения конверсии. Например, если много пользователей останавливаются на определенном поле ввода или допускают ошибки при заполнении формы, это может указывать на необходимость изменения дизайна формы или добавления подсказок для пользователей.

Анализ источников трафика

Отчет «Источники трафика» в Яндекс.Метрике позволяет узнать, откуда приходят пользователи на сайт и какие источники трафика наиболее эффективны. Он содержит информацию о количестве посещений, просмотров страниц, средней длительности сессии, отказах и других метриках для каждого источника трафика.

Отчет «Источники трафика» позволяет определить, какие каналы привлечения наиболее эффективны и сколько пользователей они приводят на сайт. Например, можно узнать, сколько посетителей приходит из поисковых систем, социальных сетей, рекламных кампаний и других источников трафика. Эта информация позволяет оптимизировать рекламные кампании и улучшить конверсию сайта.

Итоги

Отметим, что все функции Яндекс Метрики, которые были указаны, не единственные, их много (вот, например, целая статья только по одному аффинити индексу в Метрике), и вы можете выбрать для себя те, что подходят наилучшим образом конкретно под ваш проект. В качестве вывода мы отметим общие плюсы Яндекс Метрики как системы аналитики.

Преимущества Яндекс.Метрики:

1. Бесплатность — использование функций отчетов и инструментов аналитики доступно бесплатно.
2. Широкий функционал – Яндекс Метрика предоставляет множество инструментов для анализа трафика и поведения пользователей на сайте, что позволяет более точно определить эффективность рекламных кампаний и улучшить конверсию.
3. Простота использования — интерфейс Яндекс Метрики интуитивно понятен и легок в использовании, что позволяет быстро получить необходимые данные.
4. Интеграция с другими сервисами – Яндекс Метрика может быть интегрирована с другими сервисами Яндекса, такими как Яндекс Директ и Яндекс Вебмастер, что упрощает работу с рекламными кампаниями и SEO-оптимизацией.
5. Надежность – Яндекс Метрика обладает высокой надежностью и безопасностью, что гарантирует сохранность данных и защиту от взлома.
6. Поддержка — сервис Яндекс Метрики предоставляет качественную поддержку и помощь пользователям в решении возникающих проблем.

обзор 8 ключевых отчетов, которые стоит изучать регулярно

После установки кода Яндекс.Метрики на все страницы сайта (и настройки счетчика) система веб-аналитики начинает собирать, обрабатывать, хранить, визуализировать данные о посетителях сайта и их поведении. Отчеты как раз помогают их проанализировать и получить ответы на интересующие вопросы:

1. Кто все эти читатели, посетители, пользователи, действующие и потенциальные клиенты? Где они живут, какого пола и возраста, какие интересы, что за устройства используют и т. д.
2. Как люди попадают на сайт? Сколько приходит из поисковых систем Яндекс/Google, какая часть из соцсетей, как много становятся посетителями благодаря рекламе?
3. Что посетители делают на сайте? Кто сразу покидает его, а кто изучает часами? Какова доля тех, кто не только приходит на сайт, но и подписывается, оставляет заявку или заказывает звонок?

Вся эта информация помогает принимать решения: распределять бюджет между маркетинговыми каналами, создавать интересный и полезный контент, улучшать сайт и т. д.

CyberMarketing — образовательный проект об интернет-продвижении: SEO, SMM, контекстной и таргетированной рекламе, веб-аналитике и не только. Разные форматы: статьи, вебинары, видеокурсы, интенсивы. Преподаватели — эксперты Promopult, MOAB, «Скобеев и партнеры», Click.ru и др.

Посещаемость

«Посещаемость» — стандартный обзорный отчет по тому, как меняется общее количество визитов на сайт с течением времени. Удобно сравнивать в таком формате показатели одного периода с показателями другого (например, текущий месяц с предыдущими). И если есть какие-то нестандартные значения — например, резкий рост или падение трафика, — уже идти смотреть другие, более детализированные отчеты.

Визит (синонимы: сессия, сеанс) — определенная последовательность действий, активность посетителя. Начинается, когда он переходит на сайт. Завершается, если он (по умолчанию в Метрике 30 минут) бездействует: не просматривает страницы, не скачивает файлы, не заполняет формы.  

Число визитов ≠ число реальных людей: один посетитель может совершать на сайт множество визитов, особенно если речь о новостном ресурсе, отраслевом медиа и т. п. А внутри визита может быть еще множество просмотров (хитов) — они срабатывают и засчитываются каждый раз, когда пользователь загружает или перезагружает страницу.

Так выглядит график в отчете «Посещаемость» Яндекс.Метрики

Стандартно «Посещаемость» показывает визиты по всему ресурсу. Но с помощью сегментации можно посмотреть, например, трафик по конкретным страницам. Для этого можно нажать на плюсик где «Визиты, в которых», выбрать «Поведение» и «Страницы входа». А там указать дополнительные условия, к примеру, «*products*» для оценки посещаемости всех товаров, или «site.ru/blog/*», чтобы посчитать визиты и по главной блога, и по всем материалам.

Сразу же Яндекс дает удобную шпаргалку по специальным символам

Под графиком отчета «Посещаемость» располагается таблица, где, помимо визитов по каждому периоду, есть цифры по количеству посетителей, а также просмотрам, доле новых посетителей, отказам, глубине просмотра и времени на сайте. Это набор стандартных показателей Яндекс.Метрики, которые, далеко не все и не всегда полезны на практике.

Посетители — информация о количестве пользователей интернета, которые заходили на сайт. Гораздо ближе к реальному числу живых людей, но не совсем: посетители считаются по идентификаторам браузеров. То есть если человек зайдет с одного компьютера, но с двух разных браузеров (допустим, Chrome и Firefox), то веб-аналитика сообщит о двух посетителях.

Отказ — визит, где был просмотр только одной страницы, а его продолжительность составила менее 15 секунд, то есть посетитель почти сразу покинул сайт. Глубина просмотра — количество просмотров сайта в одном визите.

Другие группировки (параметры) и метрики (показатели) в этот отчет добавить нельзя. Зато можно посмотреть статистику по достижению цели, количеству целевых визитов и коэффициенту конверсии.

Так начинает выглядеть таблица, если выбрать конкретную цель

Читайте также: Большая посещаемость ≠ много конверсий и лидов: как проанализировать качество трафика на сайт

Конверсии

«Конверсии» — еще один обзорный отчет, но уже по полезным действиям посетителей сайта. Как и «Посещаемость», позволяет понять общую картину, не углубляясь в детали. Может служить отправной точкой для дальнейшей аналитики. (Правда, чтобы получать статистику по целям, нужно сначала их настроить — мы рассказывали, как это сделать в Google Analytics, в Метрике похожие принципы.)

Допустим, есть составная цель, которая включает несколько шагов: открытие формы заказа, ее заполнение и отправку. Если до конечного шага доходит очень маленький процент, стоит протестировать работоспособность этой самой формы, оценить юзабилити (удобство использования). Также не помешает изучить, какой источник приносит больше конверсий, и кто те посетители (по полу, возрасту и др.), которые лучше заказывают.

Пример отчета «Конверсии» в Яндекс.Метрике. Как и в любом другом отчете, в верхней части можно настроить дополнительные условия сегментации, поменять период.

Цель — желаемое действие посетителя для владельца сайта, маркетолога или предпринимателя. Можно отслеживать посещения страниц — например, корзины в интернет-магазине или thank you page, — или срабатывания событий — допустим, когда пользователь кликает на кнопку «Заказать звонок». Чтобы данные собирались, нужно сначала самостоятельно настроить их в соответствующем разделе, и/или включить автоматические цели — это новая функция Яндекс.Метрики.

Составная цель позволяет собирать данные не только о конечном действии, но и о предыдущих шагах. К примеру, можно посчитать вклад блога в конверсии так: первым шагом указать посещение страниц, которые начинаются с «site.ru/blog/», а вторым — посещение страниц с URL вида «site.ru/services/».

Достижения целей — суммы всех случаев, когда посетители совершали желаемые действия. Конверсия — отношение числа тех, кто достиг указанных целей, к общему количеству посетителей сайта. Как правило, измеряется в процентах и всегда меньше ста, потому что меньшая цифра делится на большую. А целевые визиты — это количество визитов, в которых как раз были совершены эти желаемые действия.

Достижения или визиты? Допустим, сайт посещает большое количество сотрудников, которые совершают длительные визиты на сайт, постоянно и массово выполняют как бы целевые действия (например, тестируют работоспособность лендингов, берут оттуда информацию для рекламы и т. п.). В таком случае ближе к реальности будут не достижения целей, а именно целевые визиты, потому что на этот показатель не влияет количество совершенных действий, только факт таковых. Правда, для таких кейсов есть и другой вариант: настроить дополнительные фильтры, например, по IP.

О выборе целей. Иногда в блогах — да и в официальных туториалах — можно встретить советы, где предлагают оценивать трафик по достижению целей вроде «Просмотр 5 страниц» или «Длительность сеанса 10 минут». На практике такая статистика, скорее, бесполезна и не помогает принимать решения. Потому что сайт вполне может решить задачи пользователя, даже если он посмотрел только одну страницу в течение пяти минут (хотя, конечно, многое зависит от вида сайта и тематики). Отказы в Яндекс.Метрике гораздо показательнее в этом плане.

Если использовать две системы веб-аналитики — и Яндекс.Метрику, и Google Analytics — нужно помнить о разнице между показателями отказов. В Метрике отказ — визит, который длился меньше 15 секунд, и во время которого была просмотрена только одна страница. В GA отказом будет визит (сеанс) с просмотром одной страницы, даже если пользователь изучал эту страницу 15 минут. На лендингах, например, отказ в GA будет не очень объективным показателем качества трафика/контента.

Полезные фичи. Клик по карандашику отправит к редактированию цели. Клик по названию цели — в «Посещаемость» с сегментацией по этой самой цели. А клик по иконке рядом с шагом составной цели, похожей на рюмку, откроет отдельное окошко с визуализацией «воронки продаж» — движения от первого шага к последнему.

Воронка целей в Яндекс.Метрике

Источники

«Источники, сводка» — главный инструмент Метрики, который позволяет понять, как на сайт попадают люди, какой маркетинговый канал дает больше посещаемости/конверсий. Все это нужно для решений о том, какому источнику отдать больший приоритет/бюджет, а от каких, возможно, стоит отказаться.

График и настройки выше. По умолчанию отчет открывается с точностью 0,1 или 10 % — лучше сразу поменять на 100 %. «Последний значимый источник» — модель атрибуции в отчетах Метрики по умолчанию — как правило, можно не менять, она подходит для многих проектов (но если продукт с длительным циклом продаж и несформированным спросом, скорее, лучше будет «Первый переход»). А вместо обычного линейного графика, возможно, удобнее будет взять столбчатую диаграмму (колонки).

Пример отчета «Источники, сводка» с визуализацией в виде барчарта

А для задания дополнительных условий опять же можно использовать «плюсики». Как вариант выбрать «Визиты, в которых → История → Новый/вернувшийся посетитель», чтобы узнать, как на сайт попадают повторно, а как — в первый раз. А через «Поведение → Просмотр → Страница входа» можно определить источники трафика на конкретный раздел/страницу.

Таблица и ее кастомизация. В таблице ниже в качестве группировок выбраны разные источники трафика (чтобы не отвлекаться на малозначимые, можно сразу кликнуть на чекбокс «Скрывать статистически недостоверные данные»), а слева — стандартный набор уже известных метрик: визиты, посетители, отказы, глубина просмотра, время на сайте. Даже по ним можно сделать некоторые выводы об эффективности тех или иных каналов.

Например, на скриншоте ниже видно, что, скорее, реклама неэффективна: у поиска больше глубина просмотра и время на сайте, а отказов, наоборот, меньше. При том, что поиск условно-бесплатный, а за каждый клик по рекламе приходится платить.

Пример таблицы из отчета «Источники, сводка» Яндекс.Метрики

В отличие от предыдущих отчетов, этот можно гибче кастомизировать, например, добавлять/убирать метрики. Допустим, удалить все варианты, кроме «Визиты», и добавить конверсионные показатели — «Достижения любой цели» и «Конверсия по любой цели».

В этом примере снова видно, что поиск по сравнению с рекламой дает больше достижений цели, и у него больше конверсия по целям. С этим точно нужно что-то делать: изучить настройки и объявления, попробовать другие ключевые слова/таргетинги или вообще отключить рекламу как неэффективный канал продвижения:

В отчете по источникам можно выбирать другие метрики и группировки — это не запрещено, как в случае с отчетами «Посещаемость» и «Конверсии»

Если нужно посмотреть, например, количество визитов по конкретной поисковой системе или социальной сети, нужно кликнуть на плюсик рядом с группировкой. Или сразу выбрать другое представление в левом верхнем углу таблицы:

А если кликнуть на кнопку «Группировки», можно построить совсем другой отчет. Исходя из этого примера с неэффективной рекламой, можно выбрать «Поисковая фраза (Директ)», чтобы определить самые плохо конвертируемые.

Интересные функции. Если подвести курсор к одному из источников, правее появляются небольшие значки/кнопки. «Отчет», например, откроет более детализированный отчет по конкретному источнику. То есть, чтобы открыть «Поисковые системы» или «Рекламные системы», необязательно идти в меню и искать их в списке стандартных отчетов. Соседний значок отвечает за сегментацию — она сразу применится к этому отчету, а при открытии других, соответственно, перенесется туда тоже. А нажатие на кнопку, похожую на плеер, откроет «Вебвизор» с соответствующим сегментом. («Вебвизор» — инструмент для анализа поведения посетителей на сайте, который далее рассмотрим отдельно.)

Дополнительные значки показываются только при наведении курсора

Обычно внутренние переходы (засчитываются, когда визиты начинается не с переходов из внешних источников, а со страниц самого сайта) и прямые заходы (когда посетители прямо пишут сайты в адресной строке или открывают с закладок) доставляют не очень большую долю посетителей (например, первые в пределах 1–3 %, вторые — 5–7 %). Если их больше, стоит проверить возможные ошибки с установкой и настройкой счетчика.

Если на каких-то страницах отсутствует счетчик, что вызывает повышенное количество внутренних переходов, то это покажет открытие URL вида site.ru/page1/?_ym_debug=1. В «Инструментах разработчика» должна быть информация о номере счетчика и событии pageview — если нет, то код Метрики действительно отсутствует.

А большое количество прямых заходов — особенно если это новые посетители с высоким показателем отказов и маленьким временем на сайте — может свидетельствовать о наплыве ботов, роботов. Изучить этот вопрос можно с помощью стандартного отчета «Мониторинг → Роботы», а отфильтровать — через «Настройка → Фильтры → фильтровать роботов по строгим правилам и поведению».

Метки UTM

«Метки UTM» — отчет группы «Источники», который позволяет детально проанализировать эффективность внешнего источника — вплоть до конкретного рекламного объявления, поста или письма. 

Конечно, при условии, что ссылки на сайт размечаются этими самыми UTM-метками, и они составлены правильно. В блоге CyberMarketing мы уже рассказывали, что же такое UTM-метки, зачем нужны и как правильно их использовать.

Отчет по UTM ничем не отличается от других: сверху те же настройка точности, выбор временного периода, сегментация визитов и посетителей по дополнительным условиям, выбор вида визуализации. В данном случае, скорее, лучше подойдет обычный график, а не пайчарт, — удобнее искать «выстрелившее» размещение по дате, а не самим меткам, с которыми легко запутаться.

Пример графика в отчете «Метки UTM» Яндекс.Метрики

Кстати, кнопки в правом верхнем углу позволяют: а) сохранить кастомизацию отчета, чтобы при каждом следующем открытии не приходилось заново его настраивать б) скачать данные графика или таблицы в Excel для дальнейшей аналитики/отчетности.

В таблице «Метки UTM» — шпаргалка, как правильно создавать эти самые метки: лучше именно в такой последовательности (UTM Source, UTM Medium, UTM Campaign, UTM Content, UTM Term). Здесь, как и в предыдущем отчете, можно поменять метрики/группировки. Например, оставить только UTM Source, а слева выбрать конверсии по целям вроде «Заказать звонок» и «Оформление корзины» (для коммерческих сайтов) или добавить «Время на материал» и «Рециркуляция» (для медиа, которые ищут более эффективные каналы дистрибуции контента).

Пример таблицы в отчете по UTM. Здесь статистика показывает, что кампании crowd и smm лучше показали себя в плане раздачи прайс-листов, но ppc и retarget дали достижения более интересных для бизнеса целей: оформление корзины, заказ звонка, заполнение лид-формы.

Желательно использовать UTM-метки только для внешних размещений, но не внутренних ссылок. Если, допустим, в блоге будут размеченные ссылки на лендинги, то каждый такой переход будет создавать новый визит. И статистика получится не совсем точной: визитов станет больше, но такие показатели, как время на сайте или глубина просмотра, будут уменьшаться.

Поисковые запросы

«Поисковые запросы» — главный отчет для детального анализа органического SEO-трафика, чтобы понять, по каким именно ключевым словам сайт чаще ищут и находят. И как эти ключи эффективны в плане поведенческих факторов и конверсий.

Настройки. Если поставить период побольше, можно заметить сезонность — она может присутствовать даже в не совсем очевидных сферах, например, у агентств интернет-маркетинга. Чтобы учесть все низкочастотные запросы, не нужно ставить галочку «Скрывать статистически недостоверные данные». Если сайт продает дорогостоящий продукт с длительным циклом продаж и отложенным спросом, а SEO играет важную роль в его формировании — скорее, лучше сменить модель атрибуции на «Первый переход». (По крайней мере можно попробовать и так и так, сравнить разницу.)

Читайте также: Модели атрибуции в Google Analytics и Яндекс.Метрике: как правильно использовать в маркетинге и бизнесе

Варианты сегментации. Чтобы изучить поисковые фразы на конкретную страницу или раздел, нужно выбрать «Визиты, в которых → Поведение → Страница входа». (Важно помнить про подстановочные знаки: если указать site. ru/blog, будут показаны запросы только на главную блога, а если site.ru/blog* — на все статьи внутри.) Еще можно отфильтровать брендовый трафик через «Визиты, в которых → Поисковая фраза», где задать условие вроде !@моякомпания. А через «Источники → … Поисковая система» можно, например, включить только Яндекс.Картинки, чтобы правильно выбирать ключевые слова и атрибуты для оптимизации изображений для сайта.

Настройка сегментов в отчете «Поисковые запросы» Яндекс.Метрики

Минусы. В отчете нет информации по позициям в поисковых системах, для этого необходимо использовать специальные сторонние инструменты, например, Promopult. Чтобы объединить данные о позициях, трафике и поведении на сайте, нужно выгружать несколько отчетов и связывать, к примеру, в Google Таблицах. Если на страницу идет мало поискового трафика, Яндекс.Метрика не покажет ключевые слова и фразы, по которым было хотя бы немного переходов. (В отчете отображаются только те запросы, по каждому из которых перешло больше 10 посетителей в заданном периоде. ) И, конечно, эта система веб-аналитики фактически не определяет поисковые фразы из Google — для этого нужно идти в Google Analytics или Search Console.

Пример таблицы с поисковыми фразами. Кстати, для анализа страниц входа не обязательно использовать сегментацию, где график — можно просто добавить еще группировку.

Страницы входа

«Страницы входа» — стандартный отчет, который позволяет изучить количество трафика, конверсии и другие важные показатели (за конкретный период и в динамике) в разрезе конкретных страниц и разделов. (То есть можно не только использовать страницы входа в качестве сегмента, но и наоборот — например, группировать по страницам входа, а сегментировать по источнику и т. п.)

Страница входа — страница, с которой посетитель начинает визит, посещение сайта. Если же нужно, например, посмотреть посещаемость корзины, то такой отчет не подойдет — туда люди идут потом, когда выберут товары, а никак не сначала. В таком случае можно использовать сегментацию «Визиты, в которых → Поведение → Просмотр → Просмотр URL». Тогда Метрика учтет посещение страницы независимо от того, первая она была или нет. Альтернатива — соседний отчет «Популярное». А если подключены контентные отчеты, и нужно смотреть именно статьи, то подойдет группировка «URL материала».

Важный момент. Переходы по ссылкам с дополнительными параметрами (например, UTM или fbclid) засчитываются системой веб-аналитики как отдельные страницы. Также в отчет могут попадать посторонние адреса. Выгружать в Excel, потом чистить и объединять URL — дело непростое. Что можно сделать? 

Вместо просто «Страница входа» или целого набора группировок, лучше выбрать конкретный уровень. Допустим, статьи в блоге имеют URL вида site.ru/blog/category/article, и нужно посмотреть самые трафиковые из них. Тогда достаточно выбрать «Страница входа ур.4», а с помощью поля «Найти», которое находится прямо над таблицей, отфильтровать ненужное.

Так может выглядеть немного кастомизированный отчет «Страницы входа»

Альтернативный вариант — группировка «Путь страницы входа», которая покажет относительный адрес без параметров после знака вопроса.

Про конверсионность. При оценке страниц по достижениям целей, целевым визитам и т. п. нужно иметь в виду, что они засчитываются при совершении действий в течение всего визита, который начался со страницы входа. То есть если построить отчет «Страницы входа» / «Достижения цели» совсем не факт, что полезное действие было совершено именно на этой странице — во время визита посетитель мог посещать еще с десяток других страниц. Но вклад страницы входа в эту самую конверсию наверняка имел место быть.

Посетители

«Посетители» — отчет, который не относится к стандартным, и находится в отдельном пункте главного меню. Пригодится для более глубокого понимания портрета целевой аудитории и Customer Journey Map. Например, можно задать условие — достижение полезной цели вроде оформления корзины — и изучить, как люди принимают это решение (и как долго).

Здесь тоже есть привычная сегментация — в том числе несколько готовых шаблонов — но полностью отсутствуют привычные график и таблица группировок/метрик. В каждой строке минимальная информация о посетителе: справа география, устройство и операционная система; дальше даты первого и последнего визита; потом визуализация активности за две недели; левее — статистика по количеству визитов, времени на сайте и достижениям целей.

Так выглядит отчет по посетителям сайта в Метрике

Если кликнуть на любую из строк, откроется полное «досье» на конкретного посетителя, где видно все точки касания/взаимодействия с сайтом:

Пример такой «CRM-карточки» из отчета «Посетители» Яндекс.Метрики

Детализация. Клик на не очень заметную кнопку «Подробнее» дает больше информации о источнике трафика: гео, платформа (детально), разрешение экрана, UTM-метки при наличии. Если хочется пойти дальше и изучить взаимодействие с сайтом прямо глазами этого самого посетителя, можно кликнуть на значок плеера рядом с датой визита. Это возможно, только если визит был совершен за последние две недели — именно столько хранятся видео/скринкасты Вебвизора (подробнее о нем — в следующем разделе).

Пример подробной информации о визите (а кнопка плеера выше, рядом с датой визита)

Вебвизор

«Вебвизор» — очень интересный инструмент для оценки юзабилити, качества контента, поведения посетителей. Позволяет буквально посмотреть на продукт глазами пользователя.

Отчет похож на «Посетители»: по строкам информация о пользователях и их действиях (источник, география, достижения целей, поисковая фраза и др.). Но можно настроить столбцы, например, убрать «Просмотры» и добавить страницы входа/выхода. А с помощью сегментов отфильтровать трафик по определенным параметрам, например, конкретному источнику трафика. (Также, в отличие от «Посетителей», таблицу «Вебвизора» можно скачать.)

Пример отчета «Вебвизор» Яндекс.Метрики

Важные моменты. Чтобы изучать видеозаписи с «Вебвизора», нужно сначала включить соответствующую функцию в настройках. Скринкасты хранятся только две недели, поэтому полезно выборочно просматривать их на регулярной основе. Если не просматривать длительное время (6 месяцев или дольше), то опция может автоматически отключиться. По умолчанию «Вебвизор» записывает все поля, где нет конфиденциальной информации (имя, фамилия, пароль), но этим процессом можно управлять с помощью специальных CSS-классов.

Вот что скрывается под плюсиком в каждой строке «Вебвизора». Можно не просматривать весь визит, а выбрать конкретные страницы и только во время активности.

Есть еще похожие инструменты для визуального анализа — карты ссылок, скроллинга и кликов, а также аналитика форм. (Вообще они тоже находятся на домене webvisor.com.) С ними можно работать по похожим принципам: только карты записывают не видео, а отдельные действия посетителей: клики, скроллы, взаимодействия с формами. Есть те же сегментация, выбор временного периода, подстановочные символы для анализа групп страниц. Правда, выгружать данные нельзя, это неудобно. Чтобы отслеживать точное количество кликов на конкретный элемент, — например, для A/B-тестирования, — все-таки лучше подойдет настройка целей на JavaScript-события, а не тепловая карта.

А вот фрагмент отчета «Карта кликов»

Еще в Метрике есть не менее полезные, но более специализированные отчеты — «Контент», «Электронная коммерция», «Сквозная аналитика», «Монетизация», «Директ, сводка». Но это, пожалуй, — как и работа со сводками/дашбордами — тема для другого материала.

P. S. Коротко об отчетах Яндекс.Метрики, которые могут понадобиться, но реже

• «Глубина просмотра», «Время на сайте» — как правило, сами по себе не очень интересны, эти метрики по умолчанию почти во всех стандартных отчетах.
• «География», «Пол», «Возраст» — где-то на это требуется смотреть чаще, где-то реже, но, пожалуй, в целом эти данные не сильно меняются с течением времени.
• «Долгосрочные интересы» — здесь можно поискать идеи для новых статей или других таргетингов, но вообще отчет малополезный.
• «Внешние переходы» — можно ради интереса иногда смотреть, куда уходят с сайта, но вряд ли это нужно мониторить постоянно.
• «Время загрузки страниц» — стоит изучать сначала и смотреть, когда какие-то важные обновления на сайте, в остальном, скорее, не нужно.
• «Устройства», «Браузеры», «Операционные системы» — хорошо искать здесь возможные проблемы, но вряд ли они требуют регулярных время- и трудозатрат.

Больше о веб-аналитике, SEO и других направлениях диджитал-маркетинга — в обучающем центре CyberMarketing. Изучайте статьи, вебинары и видеокурсы, чтобы освоить новую профессию или прокачаться в существующей.

10 самых автоматизированных стран мира

Прослушать эту статью

По данным Международной федерации робототехники (IFR), на заводах по всему миру работает более трех миллионов промышленных роботов. В 2020 году было установлено новых роботов на сумму 13,2 миллиарда долларов.

Плотность роботов, показатель, используемый IFR, измеряет количество роботов на 10 000 рабочих в отрасли. С 2015 по 2020 год плотность роботов во всем мире почти удвоилась, увеличившись с 66 единиц в 2015 году до 126 единиц в 2020 году. Только в 2020 году плотность роботов во всем мире увеличилась со 113 единиц в 2019 году.до 126 единиц.

На региональном уровне в Азии самая высокая плотность роботов в 2020 году, выше среднемирового показателя в 134 единицы. Европа немного ниже среднемирового показателя с 123 единицами, за ней следует Америка с 111 единицами.

В 2020 году Южная Корея вернула первое место в списке самых автоматизированных стран IFR, подняв Сингапур на второе место. После Сингапура самыми автоматизированными странами были Япония, Германия, Швеция, Гонконг, США, Китайский Тайбэй, Китай и Дания, которые делят девятое место, и Италия.

Гонконг поднялся в списке на одну позицию, переместившись с шестого на седьмое, а США поднялись на две позиции, с девятого на седьмое. Наибольший скачок в рейтинге произошел в Китае, переместившемся с пятнадцатого на девятое место, в то время как Дания опустилась с шестого на девятое.

Страны с наибольшей автоматизацией в обрабатывающей промышленности в 2020 году | Предоставлено: Международная федерация робототехники

10. Италия

Промышленные роботы на 10 тыс. сотрудников: 224

В 2019 году в Италии было 212 единиц.до 224 единиц в 2020 году. Место страны в списке немного выше, чем в прошлом году, когда она занимала одиннадцатое место, но она попала в первую десятку только из-за ничьей. Италия занимает четвертое место среди стран ЕС после Германии, Швеции и Дании.

9. Китай и Дания

Промышленные роботы на 10 тыс. сотрудников: 246

В этом году Китай и Дания сравняли свои показатели по 246 единиц. В Китае произошел самый большой скачок в списке, и за последние пять лет наблюдался значительный рост. В 2015 году их было всего 49.единиц и занял 25-е место. В прошлом году их было 187 единиц.

В этом году Дания опустилась на три позиции, прибавив всего 3 единицы на 10 000 сотрудников с 2019 года, когда у нее было 243 единицы. Датский кластер робототехники в Оденсе, родина таких известных робототехнических компаний, как Universal Robots, по-прежнему остается мировым лидером в области инноваций.

8. Китайский Тайбэй (Тайвань)

Промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников: 248

Китайский Тайбэй занимает восьмое место, хотя в 2019 году он увеличил свою плотность с 234 единиц. В 2017 году Тайбэй запустил инициативу по созданию умного оборудования стоимостью 117 миллионов долларов в рамках национального плана промышленных инноваций 5+2.

7. США

Промышленные роботы на 10 тыс. сотрудников: 255

США поднялись на две позиции по сравнению с прошлым годом, добавив 27 единиц с 2019 года. Всего за первые девять месяцев года в индустрии робототехники Северной Америки было получено рекордное количество заказов.

6.

Гонконг

Промышленные роботы на 10 000 сотрудников: 275

В 2020 году в Гонконге на 10 000 сотрудников приходилось 33 робота, что подняло страну на одну позицию в списке.

5. Швеция

Промышленные роботы на 10 тыс. сотрудников: 289

Швеция осталась на пятом месте в списке, добавив 15 единиц на 10 000 сотрудников в 2020 году. намного ниже плотности роботов в Германии.

4. Германия

Промышленные роботы на 10 000 сотрудников: 371

Германия — самая автоматизированная страна Европы, сохраняющая за собой четвертое место в списке. В 2020 году страна добавила 25 единиц на 10 000 сотрудников. На их долю пришлось 33% всех продаж роботов в Европе в 2020 году. По данным IFR, большая часть робототехнической промышленности Германии ориентирована на зарубежный бизнес, а не на бизнес в Европе или внутри Германии.

3. Япония

Промышленные роботы на 10 тыс. сотрудников: 390

Япония остается на том же месте, что и в 2019 году. Согласно IFR, Япония является ведущим производителем промышленных роботов в мире. В 2020 году японские поставщики достигли 174 000 единиц. Японские производители составляют 45% мировых поставок роботов.

2. Сингапур

Промышленные роботы на 10 тыс. сотрудников: 605

с 18 единиц в 2019 году до 605 в 2020 году. Частично это падение, вероятно, связано с изменением IFR в отчетности для его последнего отчета. Ранее IFR опирался на данные о занятости от Международной организации труда (МОТ). Для отчета за 2020 год IFR использовал данные Департамента статистики Сингапура (DoS).

МОТ сообщила о гораздо более низких показателях занятости, чем DoS. Это несоответствие помогает объяснить значительное падение Сингапура с первого места, которое страна занимала в 2019 году.отчет. Тем не менее, Сингапур является лидером в области автоматизации. Начиная с 2015 года плотность роботов в стране росла в среднем на 27% ежегодно. Плотность роботов в Южной Корее в семь раз выше, чем в среднем по миру, и с 2015 года страна ежегодно увеличивает плотность роботов на 10%. В то время как Южная Корея была второй в 2019 г.список, ранее он занимал первое место с 2010 года.

Более полезный способ измерения ошибки локализации роботов

Измерение смещения между оценками местоположения, полученными из разных видов камеры, может помочь обеспечить локальную согласованность, необходимую для навигации.

Автор: Цзяньбо Йе, Кристиан Мостегель

29 сентября 2021 г.

Одновременная локализация и картографирование (SLAM) — одна из основных возможностей автономных роботов, о которой написано много литературы. «Отображение» означает построение карты окружения робота, «локализация» означает определение местоположения робота на карте, а «одновременное» означает, что робот должен делать и то, и другое одновременно.

Больше объявлений об устройствах и услугах

На основе SLAM робот может планировать траекторию в своей среде. Но ни один алгоритм SLAM не идеален. Насколько точной должна быть локализация, чтобы обеспечить работоспособное планирование траектории?

В статье , которую мы представляем на Международной конференции по интеллектуальным роботам и системам в этом году ( IROS ), мы утверждаем, что существующие показатели для измерения ошибки SLAM не очень подходят для решения проблемы навигации. В частности, минимизация глобальной ошибки может оставить открытой возможность локальных ошибок, которые чрезвычайно затрудняют планирование траектории.

Вместо этого мы предлагаем новую метрику, которую мы называем ошибкой смещения перекрытия (ODE). ODE может иногда приводить к решениям с немного большей глобальной метрической ошибкой, но обеспечивает большую локальную согласованность, что, как мы полагаем, обеспечит надежное планирование траектории.

Думай локально, действуй глобально

Ниже приведен пример, показывающий, почему обычные показатели SLAM не идеальны для целей навигации. На рисунке показаны две разные карты большого здания с двумя крыльями, созданные с помощью двух разных алгоритмов SLAM, примененных к одним и тем же данным датчиков.

Слева мы показываем алгоритм SLAM, который очень точен в глобальном масштабе; ошибка в его оценке расстояния от края левого крыла до края правого составляет всего 1 сантиметр. Однако в левом верхнем углу это путается. Абсолютная ошибка траектории (ATE) по-прежнему очень мала, но алгоритм выдает две разные оценки местоположения дверного проема (красный и синий), из-за чего робот считает, что проем непроходимо узок. Таким образом, у робота возникнут проблемы с планированием пути через отверстие, если он захочет перейти из одного крыла в другое.

Справа мы видим результаты другого алгоритма SLAM. Очевидно, что оценка роботом его траектории дрейфует, а алгоритм имеет огромную абсолютную ошибку отображения; ошибка от левого крыла к правому 100 сантиметров. Однако алгоритм SLAM кажется локально согласованным сам с собой, а это означает, что, хотя карта и перекошена, по ней все еще можно полностью ориентироваться.

Две карты большого здания с двумя крыльями, созданные путем применения двух разных алгоритмов SLAM к одним и тем же данным датчиков робота, пересекающего здание. Синим и красным цветом показаны оценки алгоритмов расположения стен, а черным — их оценки траектории движения робота.

Здесь следует отметить, что абсолютная погрешность не является наиболее подходящей мерой для автономной навигации. Важно то, что всякий раз, когда робот проходит через одну и ту же область, он остается согласованным со своими собственными знаниями. Если он последовательный, то он не будет удалять стены (или создавать ложные проемы) и не будет строить ложные стены (которые блокируют коридоры). Самосогласованность как раз и является целью предложенной нами метрики.

Рассмотрим физическое препятствие (синий кружок на рисунке ниже), которое робот видит в два разных момента времени, T

0  (горчичный вид) и T ₁  (зеленый вид). Алгоритм SLAM отображает это препятствие дважды (горчичный круг и зеленый круг), но из-за неточности локализации два нанесенных на карту круга не перекрываются друг с другом, как должны. ODE измеряет ошибку смещения (красная стрелка) от горчичного кружка до зеленого кружка.

На этом рисунке показано, как можно рассчитать ошибку смещения для каждого препятствия, просматриваемого дважды одним и тем же роботом.

Эта ошибка смещения может быть рассчитана для каждой пары изображений одной и той же зоны обнаружения. Если мы наложим сетку на карту SLAM, ошибку можно агрегировать, поместив виртуальное препятствие в каждую ячейку сетки.

Учитывая истинность траектории робота (слева) и траекторию, оцененную алгоритмом SLAM (в центре) , ODE может измерить смещение для виртуальных объектов (черные точки) , размещенных в каждой ячейке сетки, накладывающейся на SLAM карта.

На рисунке ниже мы сравниваем ODE с тремя общепринятыми показателями: абсолютной ошибкой траектории (ATE) и двумя типами относительной ошибки траектории (RTE), линейной (м) и угловой (градусы). Слева мы показываем наземную траекторию (зеленая линия), предполагаемую траекторию алгоритма SLAM (белая линия) и тепловую карту, которая указывает на ошибку, которую неточная локализация внесет в карту, если мы используем датчик дальности 360 °.