Больше видео на нашем канале — изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Если вы ввели руками www.хххх.ru, система статистики пометила его у себя как прямой переход. Сайт понравился, вы решили читать его ежедневно и добавили в «избранное». Назавтра кликнули по нему из панели закладок — это тоже прямой заход.

Прямые заходы в Яндекс Метрике относятся в системе аналитики к «источникам трафика», которые являются одними из самых важных показателей для оценки интернет-ресурса.

Как посмотреть отчет по прямым заходам

Сводная информация по группам переходов отражена в отчете «Источники, сводка».

Открыть его можно так

Далее выбираете период, за который хотите посмотреть статистику (1). Детализацию: можно выбрать день, неделю или месяц (2). Варианты отображения отчета (3): это может быть линейная, круговая диаграмма, области либо колонки.

Также имеет смысл обратить внимание на такой параметр как атрибуция: бывает последний или первый переход, либо последний значимый переход.

Например, посетитель несколько раз заходил на сайт с разных источников: реклама, потом поисковая выдача, потом прямой заход и наконец достиг настроенной цели. То, какая атрибуция выбрана влияет на то, какой из источников трафика запишут как приведший к цели.

Для чего нужно анализировать трафик

Чтобы не пропустить изменения, критичные для позиций и рейтинга сайта и сделать интернет-ресурс эффективным.

Резкий рост прямых заходов в Метрике может указывать, что это искусственная накрутка поведенческих факторов. За это поисковики могут наложить фильтр или забанить.

В целом же, постепенный рост прямых переходов – это положительная тенденция. Вероятно, у вас появились постоянные клиенты или посетители. Адрес вашего сайта помнят наизусть.

Также это может указывать на то, что сработал какой-то внешний источник рекламы, где был указан URL вашего веб-сайта. Чтобы точнее отследить подобные офлайн активности, рекомендуют на рекламные материалы помещать либо зеркало, отличное от основного, либо поддомен, либо даже специально зарегистрированный домен с редиректом на основной сайт.

Как увеличить количество прямых переходов

Привлечение трафика на сайт – это планомерная работа, включающая в себя работу по продвижению, оптимизации сайта. На долю прямого трафика влияют косвенно факторы, относящиеся к другим видам трафика. Например, хорошо проработанный сниппет в результатах выдачи напрямую влияет на органический трафик, но при этом правильно расставленные акценты, упоминание URL сайта работают как дополнительная реклама.

При проведении контекстной рекламной кампании обязательно указывайте адрес веб-сайта на графических форматах.

Запоминание бренда происходит постепенно, и напоминание из разных источников планомерно способствует этому.

Из офлайн методов, позволяющих запоминать вашу компанию, а вместе с ней и вебсайт, можно использовать брендирование продукции, рекламу на транспорте, любой другой метод, с помощью которого вы достучитесь до вашей целевой аудитории.

Успешным и показательным можно считать пример, когда в отчете «по поисковым запросам» адрес сайта выходит на первое месте, несмотря на то, что это крупный интернет-магазин с широким ассортиментом товаров. То есть покупатели и интернет-аудитория знают этого продавца, его название, бренд. И скорее всего, показатель повторных покупок также показывает рост.

Источники прямых заходов в Метрике

Откуда состоялись переходы на сайт, система определяет по реферерам и меткам. Однако отследить источники получается не всегда, какие-то параметры могут передаваться некорректно.

Поэтому в прямые переходы, помимо названных ранее, может попадать частично трафик из соцсетей и мессенджеров, клики на линки в файлах, которые скачали и сохранили на ПК.

Сервис аналитики Яндекс.Метрика дает возможность увидеть динамику трафика из разных источников. Это своего рода руководство к действию, которое помогает понять, какие направления нужно прокачать, чтобы увеличить эффективность вашего ресурса.

Модели атрибуции Яндекс.Метрики и Google Analytics

Введение

Интернет-пользователи в настоящее время имеют множество вариантов поиска нужных ресурсов, интернет-магазинов или источников полезной информации. Вероятность совершения конверсии на сайте при первом взаимодействии с ним крайне мала. Прежде чем совершить целевое действие, они могут зайти на сайт множество раз.

Для примера, проанализируем следующую ситуацию:

• Пользователь увидел в Instagram рекламу интернет-магазина;
• Перешел на нее для ознакомления, но совершать действий на сайте не стал;
• Спустя некоторое время пользователь в поисковых системах снова увидел сайт, перешел на него, опять же без покупки;
• И через пару дней напрямую ввел адрес данного сайта и совершил покупку.

В данной ситуации последовательность взаимодействия с каналами была следующая:

• Социальные сети – знакомство с брендом
• Органический поиск – повторный заход
• Прямой заход – совершение конверсионного действия.

Для корректного анализа сайта аналитику требуется понять, какой заход на исследуемый ресурс является наиболее важным, то есть какой источник приносит больше прибыли и является эффективным для компании. В этом могут помочь модели атрибуции.

Что такое модель атрибуции

Модель атрибуции – это правило или набор нескольких правил, которые позволяют распределить ценность различных каналов в цепочке взаимодействий пользователя с компанией на пути к достижению конверсии.

Данный инструмент позволяет определить, через какие каналы клиент осуществляет взаимодействия с сайтом, например:

• Первое знакомство с брендом;
• Детальное изучение бренда, его ассортимента, преимуществ;
• Совершение конверсии;
• Повторные покупки.

Модели атрибуции представлены как в Яндекс.Метрике, так и в Google Analytics. Но они имеют различия, в которых следует разобраться. Ниже мы ознакомимся с каждым сервисом статистики и определим отличия между моделями атрибуции в Яндекс и Google.

Модели атрибуции Яндекс.Метрики

Яндекс.Метрика предлагает пользователям следующий список моделей атрибуции:

1. Первый переход
2. Последний переход
3. Последний значимый переход
4. Последний переход из Директа

Каждый тип атрибуции имеет свои особенности применения в различных видах компаний, которые нужно принимать во внимание и грамотно использовать в аналитике. Рассмотрим каждый в отдельности.

Первый переход

При выборе модели атрибуции “Первый переход”, ценность конверсии любого посетителя будет приписываться первому источнику посещения сайта. То есть, если впервые клиент попал на сайт через поиск, но в дальнейшем заходил многократно из других источников трафика (из рекламы, прямыми заходами) – источником конверсии будет считаться органический поиск.

Рекомендуется использовать:

На сайтах с отложенной конверсией, то есть при длительном цикле принятия решения о совершении конверсионного действия. В подобных случаях пользователи неоднократно возвращаются на сайт из различных источников трафика. Чтобы определить, откуда новые посетители впервые узнали о сайте, модель «Первый переход» будет лучшим выбором.

Также данная модель может быть актуальна для брендов с известным именем, так как в данном случае вероятность покупки при первом взаимодействии с сайтом будет высока.

Последний переход

В модели атрибуции по последнему переходу история визитов посетителя не учитывается. Для анализа эффективности каналов привлечения пользователей данная модель не подходит, так как все предыдущие взаимодействия обнуляются.

Рекомендуется использовать:

На основе рекомендаций от Яндекса, модель может быть полезна для оценки текущего спроса, или для выявления проблемных страниц сайта (где посетитель не смог совершить заказ, почему ушел с сайта, иные проблемы сайта).

Последний значимый переход

В данной модели атрибуции важно понимать, что Яндекс относит к значимым переходам, а что считает незначимыми.

Значимые источники:

• Переходы из поисковых систем
• Переходы по рекламе
• Переходы по ссылкам на сайтах
• Переходы из социальных сетей
• Переходы из рекомендательных систем
• Переходы из мессенджеров
• Переходы с почтовых рассылок

Незначимые источники:

• Внутренние переходы
• Прямые заходы
• Переходы с сохраненных страниц

Если последний переход посетителя пришелся на незначимый источник, он будет приписан предыдущему значимому источнику перехода. Для примера, пользователь перешел на сайт из поиска, но на длительное время отошел от устройства, а по возвращении совершил покупку на сайте. В данном случае у пользователя будет два визита, второй из которых – внутренний переход (так как при длительном отсутствии первая сессия будет прервана и создана новая). В такой ситуации модель атрибуции «Последний значимый переход» определит источником конверсии предыдущий канал – то есть переход из поисковых систем.

С недавнего времени данная модель атрибуции является моделью по умолчанию в Яндекс.Метрике.

Рекомендуется использовать:

Если необходимо исключить незначимые переходы на сайт в оценке эффективности каналов.

Последний переход из Директа

Это новая модель атрибуции, появившаяся в Яндекс.Метрике в сентябре 2019 года.

Из всех значимых источников она учитывает только переходы по рекламе, в частности из Яндекс.Директа. При наличии нескольких переходов из Директа, визит посетителя будет привязан к последнему из них. Модель позволяет оценить вклад различных рекламных кампаний и объявлений, а также понять, как увеличить их эффективность. Статистика по данной модели атрибуции доступна для данных, начиная с 30 июля 2019 года.

Рекомендуется использовать:

Для оценки эффективности рекламы, исключив влияние остальных источников.

Рассмотрим на примере посещения сайта пользователем, который увидел впервые продукт в какой-либо социальной сети, затем через поиск наткнулся на сайт снова, ознакомившись поближе с компанией и нужным продуктом, а в итоге через ввод адреса в поисковую строку в очередной раз попал на сайт и заказал нужный продукт:

• При выборе модели «Первый переход» — целевое действие и источник трафика будет приписан «Переходам из социальных сетей»;
• При выборе модели «Последний переход» — ключевым будет «Прямой заход»;
• При выборе «Последнего значимого источника» — целевым визитом окажется «Переход из поисковых систем»;
• При выборе «Последнего перехода из Директа» — данный визит не будет присутствовать, так как пользователь не взаимодействовал с рекламой в Яндекс. Директе.

Модели атрибуции Google Analytics

Google Analytics предлагает пользователям больше возможностей в моделировании атрибуций. В списке доступных моделей находятся следующие:

• Первое взаимодействие
• Последнее взаимодействие
• По последнему непрямому клику
• Последний клик в Google Рекламе
• Линейная модель
• Временной спад
• Модель на основе позиций
• Модель на основе данных

По умолчанию используется модель «По последнему непрямому клику». Также доступна настройка стандартной модели, используемой по умолчанию:

• Заходим в настройки администратора:

• Создаем свою модель атрибуции, в которой выбираем базовую модель:

Рассмотрим каждую модель атрибуции в подробнее.

Первое взаимодействие

Данная модель – это тот же «Первый переход» в Яндекс.Метрике. То есть, 100% ценности конверсии достается первому каналу в цепочке взаимодействия посетителя с сайтом.

Рекомендуется использовать:

Для оценки первого взаимодействия с компанией/брендом. Использование данной модели атрибуции позволит вам понять, какой канал обеспечивает знакомство с бизнесом.

Последнее взаимодействие

В данном случае альтернативой в Яндекс.Метрике является «Последний переход» — значение имеет только последний источник трафика в истории визитов пользователя.

Рекомендуется использовать:

В компаниях, конверсия которых не предусматривает длительных периодов в принятии решений.

По последнему непрямому клику

Модель похожа на «Последний значимый переход» от Яндекса, но в Google в текущей модели не учитываются только прямые заходы на сайт. Например, если конверсия совершена по прямому переходу, но перед этим посетитель заходил на сайт через Google Рекламу – вся ценность конверсии будет направлена именно на переход с рекламы.  Используется в Google Analytics по умолчанию.

Рекомендуется использовать:

Помогает в сравнении с другими моделями и в ситуациях, когда прямые заходы требуется исключить из оценки эффективности  — например, если эффективность значимых каналов может теряться при большом количестве конверсий из незначимых переходов.

Последний клик в Google Рекламе

Модель передает всю ценность конверсии клику по рекламе, который был осуществлен последним в цепочке взаимодействия посетителя.

Рекомендуется использовать:

Для определения эффективности рекламных объявлений.

Линейная модель

В линейной модели все каналы взаимодействия получают равную ценность – т.е. распределение идет по всем каналам независимо от того, при переходе с какого из них была совершена конверсия.

Рекомендуется использовать:

В ситуациях, когда компания старается эффективно задействовать в продвижении все источники трафика и каждый из них имеет свой вклад в достижение конверсии посетителями.

Временной спад

В модели используется понятие «экспоненциальный распад» — значимость источника трафика увеличивается в зависимости от того, насколько близок он к моменту совершения конверсии. Для модели также применяется термин «период полураспада» — он равен 7 дням. Для примера, если между конверсией и последним источником канала – 7 дней, это будет иметь ценность в два раза ниже, чем в случае, если между конверсией и каналом взаимодействия прошел 1 день.

Рекомендуется использовать:

При проведении краткосрочных кампаний (в рекламе и других источниках, при проведении акций).

Модель на основе позиций

Представляет собой объединенную модель, в которую входят модели «Первое взаимодействие» и «Последнее взаимодействие» — ценность делится между первым и последним каналом взаимодействия в равной степени. Например, если посетитель совершил несколько заходов на сайт из разных источников трафика, первому и последнему источнику достанется по 40% ценности, а между остальными распределятся 20%.

Рекомендуется использовать:

Для оценки каналов, при которых важно учесть как источник первого взаимодействия с сайтом, так и последний источник перед совершением транзакции.

Модель на основе данных

Модель формируется на основе накопленных в Google Analytics данных по совершенным конверсиям и вклад каждого источника определяется на основе них. Система позволяет проанализировать информацию из аккаунта для оценки объявлений, ключевых фраз и рекламных кампаний на эффективность. Доступна для тех аккаунтов, в которых накоплено достаточно данных для анализа.

Модель используется в следующих сервисах Google:

• Google Реклама. Для использования модели, необходимо минимум 600 конверсий и 15 000 кликов в месяц.
• Google Analytics 360 — учитывает только 4 последних взаимодействия (с ограничениями).
• Google Атрибуция — на данный момент работает только в режиме бета-тестирования.

Рекомендуется использовать:

Если компании важно определить ценность ключевых фраз и источников, какие из них работают эффективнее. Но при этом в аккаунте должно быть достаточное количество данных.

Другие возможности оценки моделей атрибуции в Google Analytics

Настройка собственных моделей

Если аналитик уже разобрался во всех стандартных моделях взаимодействия, а также в бизнесе и каждом источнике трафика, который приводит посетителей на сайт, можно настраивать собственные модели атрибуции. За основу используется одна из стандартных моделей, дополняемая параметры, которые важны для конкретной компании.

Сравнение моделей атрибуции

С помощью отчета сравнения моделей появляется возможность сравнивать любые модели атрибуции между собой. Это позволяет узнать, какие из ключевых слов или источников были недооценены при оценке эффективности с использованием какой-либо конкретной модели. Например, если сравнить между собой две модели «По первому клику» и «По последнему клику», можно определить, какие ключевые фразы привлекают посетителей на сайт для совершения конверсии. При сравнении «Линейной модели» с моделью «По последнему клику», можно определить ключевые слова, которые оказывают влияние на посетителей на пути к совершению конверсии.

Яндекс.Метрика vs. Google Analytics – сравнение, советы по выбору

Ниже в сравнительной таблице можно ознакомиться кратко со всеми моделями атрибуции в сервисах статистики.

Яндекс.Метрика	Google Analytics	Суть модель	Рекомендации к использованию
Первый переход	Первое взаимодействие	100% ценности конверсии присваивается первому источнику	При оценке точек касания с брендом
Последний переход	Последнее взаимодействие	100% ценности конверсии присваивается последнему источнику	Когда не требуется много времени для принятия решения о покупке Для определения проблемных страниц сайта
Последний значимый переход	По последнему непрямому клику	Ценность конверсии присваивается последнему источнику, за исключением прямых заходов, а в случае Я. Метрики исключаются также внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц	Если нужно исключить незначимые каналы трафика
Последний переход из Директа	Последний клик в Google Рекламе	Ценность конверсии получает последний переход из рекламы (Яндекс.Директ или Google Ads)	Когда требуется оценить эффективность рекламных кампаний
—	Линейная модель	Распределение ценности происходит равными долями между всеми источниками	Если все источники важны и эффективно используются в привлечении посетителей
—	Временной спад	Чем ближе источник к совершению конверсии, тем ценнее он (и наоборот)	Когда требуется определить эффективность краткосрочных кампаний и проводимых акций
—	Модель на основе позиций	Ценность выше всего у первого и последнего источника	Если важно узнать, как посетители узнают о компании и какой канал обеспечивает максимальную конверсию
—	Модель на основе данных	При наличии большого количества данных в аккаунте, система автоматически распределяет ценность между всеми источниками	Если аккаунт компании имеет достаточно данных, модель позволит эффективно определить ценность ключевых фраз и источников.

Для эффективной оценки источников трафика современному аналитику требуется понимание всех моделей атрибуции, представленных в Яндекс.Метрике и Google Analytics. Также важно понимать следующие принципы:

1. Выбор модели зависит от типа и ключевых целей компании, оценку которой вы проводите.
2. Требуется четкое понимание того, как посетители вашего сайта совершают покупки, сколько времени им требуется для совершения конверсии, какие каналы участвуют в принятии решения.
3. Важно анализировать разнообразные модели, чтобы видеть их отличия и находить максимально подходящие атрибуции именно для вашей компании. В этом вопросе помощь окажет инструмент сравнения моделей в Google Analytics.
4. Наиболее полную картину можно получить при выстраивании собственных моделей, что позволяет сделать Google Analytics.

Только при всестороннем рассмотрении источников трафика и анализе разнообразных моделей атрибуции можно выстроить грамотные инструменты оценки прибыльности каналов вовлечения посетителей и оценить эффективность рекламных кампаний и каналов в привлечении и удержании посетителей.

Боты атакуют! Странная накрутка ПФ на сайты — SEO на vc.ru

Предисловие

12 170 просмотров

Еще с марта 2020 года многие SEO-специалисты начали отмечать случаи массовых накруток поведенческих факторов на свои сайты.

С конца лета вебмастеры начали получать уведомления в панели Вебмастера о том, что на сайт были наложены санкции в связи с накруткой ПФ.

Пример сообщения в Вебмастер

Казалось бы, Яндекс взялся за дело – пошли «показательные порки». Но появились и опасения в том, что можно будет подвергнуться негативной накрутке на свой проект со стороны конкурента – от которой, по сути, трудно защититься.

Боты атакуют!

Расскажу про странную аномалию, которую заметил на одном из проектов. Начиная с ноября постепенно на сайт начали непонятно откуда залетать посетители. В начале декабря — явный тренд.

График из отчета «Источники, сводка» Яндекс Метрики

Далее все цифровые данные — усредненные.

1) Прямые заходы

Казалось бы, это можно было бы объяснить какой-то наружной рекламой – но её просто не было.

2) Переходы из социальный сетей, а именно из Facebook, ВКонтакте, Instagram, Одноклассники, Twitter, Мой Мир, Livejournal:

• Время на сайте – 19 секунд;
• Глубина просмотра – 1,16;
  
• Процент отказов — 12,2 %;

Переходы из социальных сетей

Опять же, в соц. сетях компании нет, переходы есть.

3) Переходы по ссылкам на сайтах:

• Время на сайте – 32 секунды;

• Глубина просмотра – 1,41;

• Процент отказов — 11,3 %;

Набор сайтов абсолютно рандомный – естественно, никаких ссылок на проект на них не было.

Пример сайтов, с которых идут переходы.

4) Переходы из рекомендательных систем, а именно Яндекс Дзен:

Что интересно, 95% переходов идут на одну страницу.

Диаграмма «Роботы» без явных «трендов»:

Диаграмма «Роботы» Яндекс Метрики

Не ожидая вменяемого нестандартного ответа, все же обратился к Платону Щукину по поводу этого наблюдения.

Получил стандартный ответ.

Ответ Платона Щукина

Последствия

Позиции, которые были до этого в ТОП-10 выпали из сотни.

С подобной ситуацией столкнулись и другие оптимизаторы – результат схожий, позиции ушли у кого-то к 50-60 местам, у кого-то за сотню. У малого числа ничего не изменилось…пока что.

Не исключаю того, что все это одно большое совпадение и в ранжировании поведение стороннего трафика учитывается в меньшей степени, если вообще учитывается.

Что делать?

Казалось бы, если есть схожий IP у разных сессий, можно было бы заблокировать таких ботов. Проблема в том, что они все разные.

По гео-параметрам таким же образом не отфильтруешь – все из России, преимущественно из целевых регионов.

Возможно, получится через Cloudflare отсечь реферальный трафик.

Еще одна мысль – просто убрать счетчик с страницы на которой гонится трафик и понаблюдать, что будет.

По сути, все это предположения и вполне возможно – бездействие тоже выход.

Еще одно предположение — боты накручивают историю посещений, чтобы потом использоваться для накрутки ПФ уже для конкретных проектов.

А что бы сделали Вы?

Оборонял бы сайт от ботов, как Хельмову Падь от орков.

Танцевал с seo-бубном, заказал молитву.

Абсолютно ничего, Яндекс сам разберется.

Показать результаты

Переголосовать

Проголосовать

Были ли подобные случаи у Вас и какие действия в этой ситуации приемлемы?

Интересные статьи по схожей теме:

P. S. Еще замечен резкий рост внешних ссылок в вебмастере (не на всех проектах, на примерно в это время)

Много прямых заходов на сайт в Яндекс Метрике

Ведёте вы свой сайт, значит. Посматриваете иногда статистику в Яндекс Метрике. Вроде всё в порядке, большинство заходов из поисковых систем, трафик органический. И тут бац, в один прекрасный день 50% прямых заходов на сайт, а то и больше!

Резкий рост прямых заходов в Метрике — на сайте боты

Не буду расписывать все тонкости, а дам краткие ответы на самые распространённые вопросы по теме. Смотрим FAQ, так удобнее.

С чем связаны прямые заходы на сайт?

Прямые заходы на сайт подразумевают переход по ссылке из браузера. То есть, когда посетитель ввёл адрес сайта в строке браузера. Или перешёл из сохранённой закладки. В отдельных случаях — когда Метрика не определила источник перехода по метке.

Какой должен быть % прямых заходов на сайт?

Около 10-30% считается нормой. Особенно, если ваш сайт нравится пользователям и у вас уже много подписчиков. В этом случае они сохраняют ваш ресурс в закладки браузера, чтобы не искать в поиске. Но чёткий ответ дать сложно, так как параметр зависит от назначения сайта (коммерческий, информационный).

До 10% тоже норма, но следует повысить узнаваемость и популярность бренда. Однако здесь речь не о продвижении, поэтому едем дальше.

Почему процент прямых заходов вырос?

Потому что конкуренты решили выбить вас из топа. Они запускают на сайт ботов в надежде повлиять на поведенческие факторы. И вот какие сценарии вырисовываются:

1. Много прямых заходов до 15 секунд, чтобы увеличить число отказов.
2. Много прямых заходов 15-17 секунд, чтобы посещение было засчитано, но время нахождения на сайте было максимально низким.

В обоих случаях происходит манипуляция поисковыми системами. Мол, посмотрите, фу какой сайт неинтересный, посетители заходят и тут же разворачиваются на 180 градусов. Соответственно, картина в Яндекс Метрике будет следующая:

1. Время посещения сайта в норме, но вырос процент отказов.
2. Трафик прыгнул вверх, отказов минимум, время посещения упало.

Как посмотреть время прямых заходов?

Открываете Яндекс Метрику и выводите: Отчёты → Стандартные отчёты → Источники → Источники, сводка. Затем листаете вниз и под графиком смотрите в строке «Прямые заходы» колонку «Время на сайте».

Может ли это негативно повлиять на сайт?

Когда я обнаружила у себя сию картину, обратилась в службу поддержки Яндекс. Цитирую ответ:

Действительно, мы видим, что в последнее время в интернете становится больше роботного трафика. При этом система фильтрации роботов в Метрике устроена так, что пока она не может отфильтровывать новые виды роботов в режиме реального времени. Поэтому некоторые переходы роботов могут отображаться в отчетах как визиты обычных посетителей. Тем не менее, мы постоянно дорабатываем и совершенствуем систему, чтобы она быстрее могла определять больше различных видов роботного трафика.

Пожалуйста, обратите внимание — мы не можем раскрывать подробности работы системы фильтрации роботов. Это необходимо, чтобы не давать возможности её обходить.

Если вы предполагаете, что ситуация с роботным трафиком может как-то повлиять на позиции вашего сайта, то, пожалуйста, не беспокойтесь — в алгоритмах Поиска сведена к минимуму возможность извне повлиять на ранжирование или индексирование сайтов.

Стоит ли волноваться из-за прямых заходов?

Ребята, поисковые системы не настолько тупы, тем более в 2021 году, чтобы не отличить человека от бота. И чтобы не распознать манипуляцию извне. Поэтому успокойтесь, оставьте потуги конкурентов без внимания. И продолжайте писать свой крутой уникальный контент назло завистникам, пока они тратят деньги и время на ботов.

Как отфильтровать статистику в Метрике и запретить ботов?

В другой статье я уже писала, как фильтровать роботов. Но мы с вами рассматриваем тот случай, когда роботы всё равно попадают в статистику. После того, как в Яндекс Метрике информацию об IP убрали, нам усложнили задачу.

Также обращаем ваше внимание, что счетчик Метрики только фиксирует информацию о визитах, совершаемых на ваш сайт. Мы не располагаем дополнительной информацией о трафике, сверх той, что уже отражена в отчетах, а также не можем каким-либо образом повлиять на него.

Такой себе ответ. Как вариант, можно смотреть статистику без прямых заходов, но держать в уме некоторый процент живых посетителей из прошлых адекватных отчётов, что тоже не очень.

А можно в той же колонке «Время» сделать фильтр, например, «более 17 секунд». Однако существуют прочие обходные пути. Это запрос логов сайта на хостинге об IP. И запрет доступа таким товарищам в дальнейшем. Но есть риск забанить поисковых роботов.

Какой делаем вывод?

Работаем дальше и не паримся. Запуск ботов на сайт = признание конкурентами вашей уникальности и офигенности. Возможно, позже мы рассмотрим вопрос обходных путей, а также пошаманим в программном коде, но пока лень. Так что, главное не волноваться, всё будет гуд!

П.С.: Убедитесь, что это не вы или ваши админы раздали прямые ссылки где-то в оффлайне и таким образом привлекли прямой трафик.

Анализ источников трафика в Яндекс.Метрике и Google Analytics

Чтобы понять, какие каналы коммуникации с клиентами более эффективны и приносят больше заказов, а какие стоит оптимизировать, важно понять, какие каналы и как этот трафик генерируют.

В статье рассмотрим, как проводить анализ источников трафика в бесплатных сервисах Яндекс.Метрика и Google Analytics.

Сразу скажу, статья длинная и местами скучная, но мегаполезная =)). Если времени разбираться с аналитикой нет, сохраните статью «на потом» — нажмите на флажок рядом с заголовком, и материал попадет в закладки.

Готовы разбираться сейчас? Поехали!

Можно использовать одну из данных систем, но лучше подключить обе, тогда получите полную информацию.

Инструкции, как правильно выполнить настройки, советую изучить здесь и здесь. Начнем с типов источников трафика.

Типы источников трафика

Вообще выделяют следующие источники трафика:

Яндекс.Метрика	Google Analytics	Описание
Прямые заходы	Direct	Посетители, которые ввели адрес сайта вручную или перешли на него из закладок браузера
Переходы из поисковых систем	Organic Search	Посетители, которые пришли из поисковых систем
Переходы из социальных сетей	Social	Посетители, которые пришли из социальных сетей
Переходы по рекламе	Paid Search	Для Метрики это посетители, которые перешли на сайт по рекламе или ссылкам с метками (UTM, Openstat, Google Ads). Для Google Analytics это переходы по рекламной модели CPC (плата за клик)
Переходы с почтовых рассылок	Email	Посетители, которые перешли на сайт по ссылкам из почтовых писем
Переходы по ссылкам на сайтах	Referral	Посетители, которые перешли на сайт с других сайтов
Переходы из мессенджеров	—	Вы можете добавить к ссылке метки со значениями skype, telegram, viber, wechat или whatsapp и Яндекс. Метрика отнесет переходы по ним в отдельную группу
Переходы из рекомендательных систем	—	Переходы из таких систем, как Мир тесен, Яндекс.Дзен, Flipboard, Google Discover, Pulse (Mail.ru) и т.д.
Переходы с сохраненных страниц	—	Переходы, которые совершают пользователи с сохраненных у себя на компьютере html-файлов или с доменов, содержащих localhost или 127
Внутренние переходы	—	Если в течение 30 минут пользователь не выполнил на странице никаких действий и не закрывал сайт (например, отошел куда-либо), а затем вернулся и начал взаимодействовать с сайтом, то система регистрирует новый визит с данным источником трафика. Период бездействия пользователя или «тайм-аут визита» можно увеличивать до 360 минут
—	Affiliates	Посетители, которые перешли на сайт с сайтов-партнеров, т.е. по рекламной модели CPA (плата за действие)
—	Display	Посетители, которые перешли на сайт по медийной или баннерной рекламе
Не определено	Other Advertising или Other	Трафик, который не смогла распознать система. Чаще всего рекламный, если, например, для ссылки были некорректно добавлены метки

Рекомендуем запомнить их все, так как если нет переходов на сайт по этому каналу, то и источник вам показан не будет.

Для анализа источников трафика нам понадобятся отчеты.

Данные будем брать из демо-аккаунтов Яндекс.Метрики и Google Analytics, которые можно открыть и изучать параллельно со статьей. Первое, что смотрим — это сводные отчеты.

Сводные отчеты

Сводки помогут получить общую картину и всегда «держать руку на пульсе».

В Яндексе заходим в Источники, сводка:

Видим следующую информацию:

Первое, что видим — это график, на котором по умолчанию отображается изменение количества визитов по каждому из источников трафика.

В нашем примере с конца декабря и весь январь была запущена рекламная кампания, которая приводила хороший трафик. Бросаются в глаза и цикличные спады количества посетителей по выходным, т. е. можно попробовать для данного ресурса отключать рекламу на выходные.

Можно изменить представление графика на диаграмму, нажав по соответствующей иконке над графиком:

Так можно посмотреть количества визитов по каждому каналу в процентном соотношении:

На графике можно вывести любой показатель из таблицы, кликнув на соответствующую иконку:

Так можно построить график по отказам и узнать, какой канал приводит нецелевую аудиторию. Или по глубине просмотра, чтобы понять, из какого канала пользователи просматривают больше страниц сайта.

Ведь, чем выше показатель глубины просмотра и времени на сайте, а также меньше отказов, тем лучше. Подробнее о поведенческих факторах вы узнаете тут.

Можно выбрать свои показатели, нажав на кнопку «Метрики»:

Допустим, мы хотим понять, какой процент новых пользователей приходит по каждому источнику трафика.

Выбираем метрики во всплывающем окне (слева будут доступны варианты показателей, а справа уже выбранные):

Нам надо выбрать История → Новизна → Доля новых посетителей, график перестроится, и мы сможем понять, какой процент новых пользователей приходит по каждому источнику трафика:

В нашем случае мы видим, что малый процент пользователей возвращается на сайт, т. е. почти 100 % посетителей приходят в первый раз.

Поэтому имеет смысл развивать бонусные системы и программы лояльности для постоянных клиентов.

Если на сайте настроены цели (а я настоятельно рекомендую их настроить, вот ссылка на инструкцию), то кликните по кнопке «Выберите цель»:

И во всплывающем окне увидите список доступных целей (серым цветом будут выделяться цели, по которым нет данных):

Цели бывают двух типов: конверсионные и ретаргетинговые. Посмотрите и те, и другие.

Выбрав цель, вы увидите, сколько целевых действий пользователи совершили по каждому источнику трафика:

Как видим, больше всего кликов по кнопке совершили пользователи из поискового трафика, однако более конверсионным оказался трафик из соцсетей. Неожиданно, обычно трафик из соцсетей плохо конвертируется в продажи.

Значит для данного целевого действия стоит увеличить представление ресурса в соцсетях или масштабировать текущие социальные активности.

Каждый из видов трафика в таблице можно раскрыть, кликнув на плюсик:

Но лучше навести курсор на название канала и перейти в отдельный отчет с более подробной информацией (смотрите скриншот ниже):

С Яндексом все более-менее понятно, найдем аналогичный отчет в Google Analytics → Источники трафика → Обзор или скриншот меню:

И вот, собственно, сам отчет:

В верхней части отчета показана круговая диаграмма по источникам трафика, графики изменений общего количества пользователей и показателям конверсии.

Ниже находится таблица, где можно посмотреть:

• Источники трафика: количество уникальных пользователей, количество новых пользователей и количество визитов в целом.
• Действия: показатель отказов, среднее количество просмотренных страниц за визит среди пользователей и среднее время визита пользователей.
• Конверсии: показатель конверсии, количество совершенных целевых действий и общий доход по цели (стоимость действия задается при настройке целей).

Таблица позволяет переключать вкладки на интересующие показатели:

Так же, как в Я.Метрике, можно выбрать цель:

Например, выберем цель Registrations и получим в таблице следующие данные:

В графике по конверсиям стала отображаться информация по выбранной цели, а в таблице ниже видим, что, несмотря на большой процент поискового трафика, больше конверсии приносят прямые заходы.

В таблице можно кликнуть по названию трафика и перейти в более подробный отчет по нему:

Дополнительно для общего анализа источников трафика рекомендую зайти в отчет Google Analytics → Весь трафик → Каналы. Вот он в меню:

Сам отчет:

В нем уже только один график, но удобнее просматривать данные в таблице. В отличие от Яндекс.Метрики, выбор показателя удобно расположен над графиком:

Выбор дополнительных параметров для таблицы находится в ее шапке:

Давайте выберем «Часто используемые → Тип устройства» и посмотрим, какие типы устройств и для каких источников трафика преобладают:

Видим, что в основном пользователи заходят на сайт с настольных компьютеров.

Выберем цель, на основе которой отображать конверсию:

Рекомендуем каждый раз начинать анализ трафика со сводных отчетов, чтобы замечать «проблемные» источники трафика. Тем более что из сводки удобно перейти в отчет по каждому конкретному источнику трафика.

Основные источники трафика

В целом, выбор дополнительных параметров и функций в отдельных отчетах аналогичен, поэтому кратко пробежимся по основным отчетам.

Поисковый трафик

Яндекс.Метрика → Стандартные отчеты → Источники → Поисковые системы или переходим в отчет из сводного отчета

Google Analytics → переходим в отчет из сводного отчета (Organic Search)

В данных отчетах можно подробно изучить, с каких поисковых фраз приходят пользователи, и посмотреть показатели для них. Тем самым вы поймете, какие ключевые слова уже дают трафик, а если проверите позиции по ним, то сможете соотнести, какие ключи стоит подтянуть в выдаче, чтобы получать еще больше клиентов.

В Яндекс.Метрике отчет удобнее тем, что остается разделение по видам поисковиков.

В Google Analytics для этого надо добавить дополнительный параметр «источники трафика → Источник» и получить больше данных:

В Яндекс.Метрике можно перейти в отдельный отчет по поисковым фразам, который доступен по адресу: Яндекс.Метрика → Стандартные отчеты → Источники → Поисковые запросы.

Подойдет на случай, если вы хотите оценить больше эффективных запросов без поисковых систем:

В данном примере видим, что в основном преобладают брендовые запросы.

Для поискового трафика важно понять, откуда приходят наиболее лояльные пользователи и по каким запросам. Если видим высокие показатели отказов (более 10-15%), то стоит пересмотреть информацию в сниппетах на информативность и соответствие содержимому сайта. Подробнее о них рассказали здесь.

Рекламный трафик

ЯМ → Стандартные отчеты → Источники → Рекламные системы или переходим в отчет из сводного отчета

GA → переходим в отчет из сводного отчета (Paid Search)

В данных отчетах собрана статистика по рекламным системам. Используем их для того, чтобы понять, какие из сервисов приводят больше клиентов. Если видим большие показатели отказов, то стоит пересмотреть настройки рекламных кампаний, проверить тексты объявлений на соответствие содержимому сайта.

Если нужна более подробная информация по ключевым словам, то в первую очередь к Яндекс.Метрике необходимо привязать Яндекс.Директ. Подробнее о том, как связать аккаунты и оценить эффективность ключевых слов, рассказали здесь.

Переходы с других сайтов

ЯМ → Стандартные отчеты → Источники → Сайты или переходим в отчет из сводного отчета

GA → переходим в отчет из сводного отчета (Referral)

Данные отчеты наглядно показывают, с каких сайтов приходят пользователи. Можно выявить те ресурсы, с которых приходит лояльный трафик, и продолжить анонсировать ваш сайт на них или запустить дополнительную рекламу. Если показатель отказов выше нормы, то корректируем размещаемую информацию.

Переходы из соцсетей

ЯМ → Стандартные отчеты → Источники → Социальные сети или переходим в отчет из сводного отчета

GA → переходим в отчет из сводного отчета (Social)

Отчеты позволяют узнать, из каких соцсетей приходят пользователи. Можно определить, из каких сервисов приходит более лояльная аудитория, а на какие соцсети лучше сократить бюджеты. Также проверяем размещаемый контент, если видим высокие показатели отказов.

Выводы

Материал получился длинным, поэтому еще раз пробежимся по основным шагам, которые стоит пройти при анализе трафика:

1. Открываем сводные отчеты и смотрим основные источники трафика, используем цели для оценки конверсии. На основе показателя отказов можно выявить «проблемные» каналы.
2. Далее проходимся по каждому источнику трафика. Например, для поискового трафика смотрим, с каких поисковых систем приходят пользователи, где более лояльная аудитория, какая конверсия, какие запросы эффективны и на каких позициях находятся.
3. Формируем план по развитию тех каналов, где мало трафика и более лояльная аудитория.
4. Корректируем размещаемую информацию для каналов с высокими показателями отказов.

Повторять анализ трафика стоит после каких-либо действий по их развитию: провели рекламную кампанию, проверили, какие сервисы лучше отработали, доработали сниппеты для поисковиков — посмотрели улучшились ли показатели и т.д. Важно регулярно отслеживать результаты и учитывать их при планировании продвижения.

Если нужна помощь в анализе источников трафика или настройке целей, думаю, знаете, где нас искать. =) Поможем советом или выполним работы по сайту. Подробнее о UX-аудитах написано тут.

Выровняйте хиты, сеансы, показатели, размеры!

Сегодняшний пост посвящен новой проблеме, которую я начинаю замечать, которая существует только потому, что наши инструменты стали намного круче и наделили нас такой мощью: постоянное несоответствие показателей и измерений на уровне обращения и сеанса.

Эта конкретная проблема существует прежде всего потому, что Google Analytics позволяет нам создавать собственные отчеты. В некоторых сценариях вы также сталкиваетесь с этим, когда выполняете расширенную сегментацию и фильтрацию.

Опасность состоит в том, что в большинстве случаев мы даже не осознаем, что мы совершаем ошибку, потому что после создания отчета мы видим числа, и они выглядят как реальные числа, и похоже, что что-то происходит. Но это все фальшивые датагасамы.

Давайте определим проблему, давайте разберемся с оптимальной ментальной моделью и давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы закрепить наше обучение.

Я обещаю вам, что в следующий раз, когда вы войдете в SiteCatalyst или погрузитесь в Discover, или займитесь серфингом с помощью WebTrends, или поиграете с Google Analytics, вы будете намного осторожнее. 🙂

Просмотров? Сессии? О чем мы?

Чтобы разобраться в этой проблеме, нам нужно немного получить техническую информацию. Это очень важный контекст.

[Крайне важно, чтобы вы знали, что такое метрика и что такое измерение. Если есть небольшая вероятность, вам нужно напомнить: что такое измерение? + Что такое метрика?]

Допустим, вы вводите URL-адрес и посещаете веб-сайт.Самая первая страница (обычно домашняя страница) начинает загружаться, что вызывает запуск кода javascript веб-аналитики на странице…

Код javascript отправляет данные в облако в ваш инструмент аналитики. Эти данные записываются как «попадание».

Любое индивидуальное взаимодействие с сайтом называется попаданием. Чаще всего попаданием является просмотр страницы. Но это также может быть событие или пользовательская переменная (если для области действия задано значение «уровень попадания»).

По мере того, как вы просматриваете сайт, вы продолжаете отправлять обращения обратно в инструмент аналитики.«Посетитель только что запросил страницу продукта». «Посетитель что-то добавил в корзину». «Посетитель запустил видео». «Посетитель начал процесс оформления заказа». И т. Д. И т. Д.

Находит здесь, попадает туда и попадает везде, когда вы взаимодействуете с сайтом (мобильный, настольный компьютер, мобильное приложение).

Для каждого попадания также собирается набор данных (например, вы просматривали страницу x в течение y минут).

Набор совпадений из одного посещения сайта (вход и выход или вход и выход из вкладки / браузера открытыми в течение 29 минут бездействия) и называется сеансом.

Это фиолетовая коробка…

Вот полезный рисунок, который вы можете использовать, чтобы запомнить разницу между попаданиями и сеансами. Хиты — это сборник мелочей. Сеанс собирает эти хиты в единое целое.

Пользовательские переменные отмечены звездочкой, потому что существует три типа пользовательских переменных: посетитель, посещение и уровень обращения. Только последний, очевидно, можно расценивать как попадание.

Теперь, когда мы разбираемся в обращениях и сеансах, давайте углубимся в основную причину этого сообщения.

Хиты с Венеры, а сеансы с Марса.

Посетитель, назовем ее Ким, заходит на сайт. Ким уходит (как и все родители, сделав для дочери дорогую покупку!).

Инструмент аналитики собирает массу данных о ее посещении, связанных с обращениями, индивидуальными взаимодействиями. Примерами этих показателей уровня обращения являются такие вещи, как «Время на странице», «Показатель отказов», «Ценность страницы», «Показатель прерывания страницы» и другие.

Эти показатели только правильно измеряют и могут быть использованы только для точного отчета о том, что происходит на уровне попаданий — i.е., небольшие индивидуальные взаимодействия.

Затем есть показатели, которые измеряют, что произошло на уровне сеанса в целом: время на сайте, ценность цели, коэффициент конверсии и многие другие.

Они предназначены только для определения производительности фиолетового поля.

Изюминка: Вы можете использовать только показатели на уровне попаданий для измерения измерений на уровне попаданий, и вы можете использовать только показатели на уровне сеанса для измерения измерений на уровне сеанса.

[Еще раз определения: что такое измерение? + Что такое метрика?]

Например, неправильно использовать ключевое слово для поиска в качестве измерения и измерять для этого ценность страницы.Видите проблему? Измерение уровня сеанса (вы смотрите на то, что начало весь сеанс) измеряется измерением уровня попадания (что произошло с одной синей, красной и зеленой полосой выше).

Что исправить? Используйте ценность цели.

Другой пример: неточно смотреть на страницы (обращение) и измерять для них коэффициент конверсии (показатель уровня сеанса). Одна синяя, красная и зеленая полоса может быть измерена только для метрики, которая находится на оптимальной высоте, а не для метрики для всего посещения (как насчет других совпадений?).

Что исправить? Использовать ценность страницы.

Когда дело доходит до настраиваемых отчетов, мы все время портим калибровку. Мы измеряем размеры обращений / сеансов с помощью показателей сеансов / обращений! К сожалению, это тихая смерть, потому что вы даже не понимаете, что ошибаетесь.

Конечно, этого больше не будет. Вы прочитали этот пост.

Примеры: оптимальная калибровка показателей на уровне посещений и сеанса.

Как только я начал смотреть на это более внимательно, я понял, что многие инструменты веб-аналитики, даже в стандартных отчетах, которые они предоставляют, не работают.Поэтому внимательно посмотрите на свои стандартные отчеты, когда вы входите в свои инструменты аналитики. В противном случае большие данные принесут крошечные идеи.

Вот стандартный отчет от Google Analytics.

Мы смотрим на измерение уровня сеанса, Источник / Канал (откуда приходят посетители?).

Этот отчет откалиброван правильно, так как посещения, страницы / посещение, средн. Продолжительность посещения,% новых посещений — это все показатели уровня сеанса.

Если вы не уверены, почему, прокрутите немного назад и спросите себя: измеряют ли эти показатели рамку цели или синие, красные, зеленые полосы? Очевидно, они измеряют фиолетовый прямоугольник.У вас не может быть страниц за посещение для отдельного обращения, верно?

Посмотрите отчет «Целевые страницы». Что ты видишь? Согласны ли вы с тем, что в стандартном отчете отображаются все показатели на уровне обращений для параметра (страницы) на уровне обращений? Вы увидите, что это не так просто.

Как насчет отчета о географическом местоположении, отчета о мобильных устройствах или отчетов о вашей кампании AdWords?

Это заставляет ваш мозг обдумать это.

Теперь давайте посмотрим на специальный отчет, в котором мы все обычно делаем эту ошибку.

В этом отчете я смотрю на время на странице, средн. Время на странице (я не был уверен, какой из двух использовать) и ценность страницы.

Урок первый заключается в том, что Google Analytics продолжает включать в себя показатели с поразительно недостаточной ценностью, такие как время на странице. Этот показатель, по-видимому, представляет собой сумму всего времени, потраченного каждым из источника. Я изо всех сил пытаюсь представить себе единственный сценарий, каким бы отдаленным он ни был, где кто-либо мог бы найти это ценным. Я не понимаю, почему эти недостающие ценности метрики продолжают жить год за годом! Прибегаю.

Рассмотрим два других…

Среднее время на странице по определению является показателем на уровне обращения. Он измеряет то, что происходит на одной странице. Глупо смотреть на это на уровне сеанса. В конце концов, что на самом деле означает это 04:15 для Google? А какая это средняя страница?

То же для ценности страницы. Эта метрика (и она, кстати, потрясающая) должна сказать вам, какую экономическую ценность принесла каждая страница вашего сайта. Его можно просмотреть только для измерения уровня обращения (страница или URL).

Часть тихой смерти заключается в том, что когда вы смотрите на стол, кажется, что что-то происходит. Все цифры разные. Можно сказать, что t.co (по сути, твиттер) в 10:09 просто фантастичен. Но это просто фигня. Или вы можете посмотреть на 2,11 доллара и отпраздновать Google (и вы должны, но), что было бы неразумно, потому что вы смотрите не на ту метрику.

Но если вы не будете осторожны и не будете знать, как сопоставить метрики на уровне попаданий с измерениями на уровне попаданий, вы, вероятно, сделаете большие ошибки в любых рекомендациях, которые вы дадите по этим данным.

Итак, каков оптимальный способ измерения источников трафика? Использовать показатели уровня сеанса…

Уникальных посетителей? Ага. Средн. Время на экране? Только господин знает, что это такое, потому что даже Справочный центр Google Analytics не может найти эту метрику. Но метрика существует, когда вы пытаетесь выбрать метрики, основанные на времени. Я знаю, я должен позволить команде GA сделать нашу жизнь несчастной и двигаться дальше. Хорошо, продолжаем… Средняя продолжительность посещения (также известная как «Среднее время пребывания на сайте» в других инструментах) здесь идеально подходит.И моя абсолютная ценность цели BFF на посещение идеально подходит, потому что это показатель уровня сеанса (он измеряет, что происходит по всему фиолетовому квадрату).

[Мне нравится PVGV, потому что он измеряет не только ценность электронной коммерции — макроконверсию, но и ценность цели — микроконверсии! Это заставляет каждого владельца сайта рассчитывать 100% трафика, а не только 2%, которые конвертируются. Я не знаю лучшего способа выиграть в Интернете, чем решить для 100% ваших посетителей.]

Итак, все готово?

Сопоставление показателей на уровне обращения с параметрами на уровне обращения.Сопоставьте показатели на уровне сеанса с параметрами на уровне сеанса. Жизнь будет радужной.

Еще не все настроено?

Хорошо, позвольте мне поделиться еще парочкой примеров…

Вот отчет одного из моих студентов курса сертификации магистра веб-аналитики. Они отправили это в начале курса.

Они сообщают об измерении уровня обращения, Page.

Вы можете видеть, что они справились с первыми двумя метриками, входы и показатель отказов — действительно отличные метрики на уровне попаданий.

Но тогда остальная часть стека содержит метрики уровня сеанса. Ценность цели посещения не может быть измерена для обращения (страницы), потому что она рассчитывается только для всего сеанса. То же самое для транзакций. И вы заплатили стоимость (стоимость кампании), чтобы Ким пришла на ваш сайт, но это не имеет ничего общего со страницей (это связано с посещением или, другими словами, сеансом). То же самое и с Cost Per Acquisition — это не показатель на уровне обращений.

Это было в начале курса, поэтому мы смогли исправить обучение, но в это время этот замечательный студент проанализировал эти данные, позже даже применил к ним расширенные сегменты и рекомендовал ряд действий.Только действия были основаны на неверных данных.

Так что будьте очень и очень осторожны.

Последний быстрый пример, который действительно, действительно решает эту проблему.

В этом случае мы снова смотрим на измерение уровня обращения, Page.

С первым показателем, «Посещения», вы не будете делать что-то совершенно неточное, но использовать уникальные просмотры страниц очень просто, если вы хотите однозначно узнать, сколько посещений было на данной странице. Если вы хотите углубиться, сколько количество просмотров страницы за одно посещение, используйте просмотры страниц.Это покажет, сколько раз просматривалась страница X и сколько раз она была уникальной во время посещения. Хороший!

Вторая и третья метрики выше сложны. Вы чувствуете, что страница должна показывать цели и коэффициенты конверсии. Нет!

На отдельной странице не отображаются цели и конверсии. Каждая страница просто перемещает человека к следующему в сеансе. Это всего лишь один удар из многих, которые случаются во время сеанса. Все обращения собраны вместе, чтобы обеспечить завершенность и коэффициент конверсии.

И посмотрите, что я имею в виду под тихой смертью. Похоже, вы смотрите на какие-то числа, и все они разные, так что вы можете что-то прочесть в них. Неа.

Так какая же здесь замена лучше? Ценность страницы. Потому что при вычислении этой метрики на уровне попаданий весь кредит от достигнутых целей и конверсий берется из каждого сеанса и «распределяется» по попаданиям, присутствующим в этом сеансе. Это поможет вам понять, как происходило каждое обращение (в нескольких сеансах конвертации!).

Немного сложно.Но не совсем так. Верно?

Исключения из Правил.

— отличное исключение из правил.

В этом посте мы использовали показатель отказов для измерения эффективности обращения, просмотра страницы.

Но вы также можете измерить показатель отказов для измерения, источников трафика (ключевые слова, URL-адреса перехода, кампании и т. Д.).

Это потому, что в сеансах с отказом происходит только одно обращение — первый просмотр страницы. Тогда ничего не происходит. Поскольку сеанс = попадание, показатель отказов можно использовать для измерения производительности измерений на уровне сеанса или на уровне попаданий.

В этом есть смысл. Но я хотел отметить, что иногда бывают серые зоны. Хорошие новости, они редкость. 🙂

Заключительные мысли.

Я создал для вас эту маленькую картинку, чтобы вы могли быстро сослаться на нее.

В самом дальнем левом углу верхней половины приведены размеры. Кампании, географические местоположения, сайты, отправляющие трафик, и т. Д.

Затем мы видим примеры показателей, к которым у нас есть доступ, для измерения общего опыта Ким на нашем сайте и его результатов.Все они измеряют ее сеанс, это показатели уровня сеанса.

Наконец, внизу у нас есть примеры параметров и показателей на уровне обращения. Небольшие взаимодействия, которые происходят во время посещения вашего сайта / мобильного приложения, и показатели, используемые для измерения их эффективности.

Если вы откалибруете свои измерения на уровне попаданий и будете использовать только показатели на уровне попаданий, вы найдете точные тактические идеи об улучшении отдельных частей опыта Ким.

Если вы правильно откалибруете свои измерения на уровне сеанса и будете использовать только показатели на уровне сеанса, вы найдете точные стратегические идеи об улучшении больших вещей (вашей общей стратегии привлечения клиентов, ассортимента продуктов, стратегии макро- и микрорезультатов и т. Д.).

Помните: Друзья не позволяют измерениям на уровне сеанса работать с показателями на уровне обращений!

Удачи!

[Бонус: если вы используете Google Analytics, эта страница будет полезна: Справочное руководство по измерениям и показателям]

Как всегда, теперь ваша очередь.

Имеет ли для вас смысл приведенное выше руководство? В вашей компании вы уделяете особое внимание калибровке показателей на правильном уровне обращения / сеанса? Знаете ли вы о других стандартных отчетах в вашем инструменте аналитики, где допущена эта ошибка? Есть ли другие показатели, которые, по вашему мнению, также попадают в серую зону? У вас есть важный момент, которым вам удобно делиться? Не знаете, подходит ли тот или иной показатель к категории на уровне обращения или на уровне измерения?

Пожалуйста, поделитесь своим мнением в комментариях.

Спасибо.

Полное руководство по прямому трафику в Google Analytics

Взгляды автора полностью принадлежат ему (за исключением маловероятного случая гипноза) и могут не всегда отражать взгляды Moz.

Когда дело доходит до прямого трафика в Analytics, существует два глубоко укоренившихся заблуждения.

Во-первых, это вызвано почти исключительно тем, что пользователи вводят адрес в своем браузере (или нажимают на закладку).Во-вторых, это Bad Thing не потому, что он явно отрицательно влияет на производительность вашего сайта, а потому, что он каким-то образом невосприимчив к дальнейшему анализу. Среди цифровых маркетологов преобладает мнение, что прямой трафик — это неизбежное неудобство; в результате обсуждение прямого обычно ограничивается способами приписать его другим каналам или обходить стороной вопросы, связанные с ним.

В этой статье мы по-новому взглянем на прямой трафик в современной Google Analytics.Помимо изучения бесчисленного множества способов потери данных реферера, мы рассмотрим некоторые инструменты и тактики, которые вы можете сразу же начать использовать, чтобы снизить уровень прямого трафика в ваших отчетах. Наконец, мы узнаем, как расширенный анализ и сегментация могут раскрыть тайны прямого трафика и пролить свет на самых ценных пользователей.

Что такое прямой трафик?

Короче говоря, Google Analytics сообщит об источнике трафика как «прямой», если у него нет данных о том, как сеанс попал на ваш веб-сайт, или когда источник перехода был настроен на игнорирование.Вы можете думать о прямом как о резервном варианте GA, когда его логика обработки не смогла привязать сеанс к определенному источнику.

Чтобы правильно понять причины и способы устранения прямого трафика, важно точно понимать, как GA обрабатывает источники трафика. На следующей блок-схеме показано, как сеансы разделены на интервалы — обратите внимание, что директ находится в самом конце как последняя группа «для всех».

В общих чертах, без учета настраиваемых пользователем переопределений, обработка GA следует следующей последовательности проверок:

Параметры AdWords> Переопределения кампании> Параметры кампании UTM> Ссылаются поисковой системой> Ссылаются другим веб-сайтом> Предыдущая кампания в течение периода ожидания> Прямой

Обратите внимание на предпоследний этап обработки ( предыдущая кампания в течение тайм-аута ), на котором значительное влияние на прямой канал.Представьте пользователя, который обнаруживает ваш сайт через обычный поиск, а через неделю возвращается через прямой поиск. Обе сессии будут отнесены к обычному поиску. Фактически, данные кампании по умолчанию сохраняются до шести месяцев. Ключевым моментом здесь является то, что Google Analytics уже пытается минимизировать влияние прямого трафика на вас.

Что вызывает прямой трафик?

Вопреки распространенному мнению, на самом деле существует множество причин, по которым в сеансе могут отсутствовать данные кампании и источника трафика.Здесь мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных.

1. Ручной ввод адреса и закладки

Классический сценарий прямого трафика, который в значительной степени неизбежен. Если пользователь вводит URL-адрес в адресную строку своего браузера или щелкает закладку браузера, этот сеанс будет отображаться как прямой трафик.

Все просто.

2. HTTPS> HTTP

Когда пользователь переходит по ссылке на защищенной (HTTPS) странице на незащищенную (HTTP) страницу, данные реферера не передаются, то есть сеанс отображается как прямой трафик, а не как переход .Обратите внимание, что это предполагаемое поведение. Это часть того, как был разработан безопасный протокол, и он не влияет на другие сценарии: HTTP в HTTP, HTTPS в HTTPS и даже HTTP в HTTPS все передают данные реферера.

Итак, если ваш реферальный трафик упал, но прямой резко вырос, возможно, один из ваших основных рефереров перешел на HTTPS. Верно и обратное: если вы перешли на HTTPS и устанавливаете ссылку на веб-сайты HTTP, трафик, который вы направляете на них, будет отображаться в их Analytics как прямой.

Если ваши источники перехода перешли на HTTPS, а вы застряли на HTTP, вам действительно следует подумать о переходе на HTTPS. Это (и обновление ваших обратных ссылок, чтобы они указывали на URL-адреса HTTPS) вернет все данные реферера, которые удаляются из межпротокольного трафика. Сертификаты SSL теперь можно получить бесплатно благодаря автоматизированным службам, таким как LetsEncrypt, но это не значит, что вам не следует пренебрегать изучением потенциально значимых последствий миграции сайтов для SEO. Помните, HTTPS и HTTP / 2 — это будущее Интернета.

Если, с другой стороны, вы уже перешли на HTTPS и беспокоитесь о том, что ваши пользователи появляются на партнерских веб-сайтах как прямой трафик, вы можете реализовать метатег реферера. Сайрус Шепард уже писал об этом на Moz раньше, поэтому я не буду углубляться в это сейчас. Достаточно сказать, что это способ сообщить браузерам передать некоторые данные реферера на незащищенные сайты и может быть реализован как элемент или HTTP-заголовок.

3. Код отслеживания отсутствует или недействителен

Допустим, вы запустили новый шаблон целевой страницы и забыли включить код отслеживания GA.Или, чтобы использовать сценарий, с которым я сталкиваюсь все чаще и чаще, представьте, что ваш контейнер GTM представляет собой ужасный беспорядок из плохо настроенных триггеров, а ваш код отслеживания просто не срабатывает.

Пользователи попадают на эту страницу без кода отслеживания. Они переходят по ссылке на более глубокую страницу, на которой и имеют код отслеживания. С точки зрения GA, первое посещение сеанса — это вторая посещенная страница, а это означает, что реферер отображается как ваш собственный веб-сайт (то есть самореферал). Если ваш домен находится в списке исключенных рефералов (в соответствии с конфигурацией по умолчанию), сеанс считается прямым.Это произойдет, даже если первый URL помечен параметрами кампании UTM.

В качестве краткосрочного решения вы можете попытаться устранить повреждение, просто добавив недостающий код отслеживания. Чтобы это не повторилось, проведите тщательный аудит Analytics, перейдите к внедрению отслеживания на основе GTM и продвигайте культуру маркетинга, основанного на данных.

4. Неправильное перенаправление

Это простой способ. Не используйте мета-обновления или переадресацию на основе JavaScript — они могут стереть или заменить данные реферера, что приведет к прямому трафику в Google Analytics.Вы также должны тщательно подходить к переадресации на стороне сервера и, как это часто рекомендуют специалисты по поисковой оптимизации, часто проверять файл переадресации. Сложные цепочки с большей вероятностью приведут к потере данных реферера, и вы рискуете потерять параметры UTM.

Еще раз, контролируйте то, что вы можете: используйте тщательно сопоставленный (то есть несвязанный) код 301 перенаправления на стороне сервера, чтобы сохранить данные реферера везде, где это возможно.

5. Документы не в Интернете

Ссылки в документах Microsoft Word, слайдах или PDF-файлах не передают информацию о реферере.По умолчанию пользователи, которые переходят по этим ссылкам, отображаются в ваших отчетах как прямой трафик. Клики из собственных мобильных приложений (особенно со встроенными браузерами, встроенными в приложение) также склонны к удалению данных реферера.

В определенной степени это неизбежно. Подобно так называемым «темным социальным» посещениям (подробно обсуждаемым ниже), не веб-ссылки неизбежно приведут к некоторому количеству прямого трафика. Однако здесь у вас также есть возможность управлять контролируемыми объектами.

Если вы публикуете официальные документы или предлагаете загружаемые руководства в формате PDF, например, вы должны пометить встроенные гиперссылки с параметрами кампании UTM.Вы даже не задумывались о запуске маркетинговой кампании по электронной почте без отслеживания кампании (я надеюсь), так зачем вам распространять какой-либо другой вид халявы, не отслеживая ее успех аналогичным образом? В некотором смысле это даже на важнее, чем на , поскольку такие типы загружаемых файлов часто имеют долговечность, невиданную в одной почтовой кампании. Вот пример правильно помеченного URL, который мы вставили бы как ссылку:

https: //builtvisible.com/embedded-whitepaper-url/? …

То же самое касается URL-адресов в маркетинговых материалах offline .Для крупных кампаний обычной практикой является выбор короткого запоминающегося URL-адреса (например, moz.com/tv/) и разработка совершенно новой целевой страницы. Можно вообще обойтись без создания страницы: просто перенаправьте персональный URL на существующий URL страницы, который правильно помечен параметрами UTM.

Итак, независимо от того, помечаете ли вы свои URL-адреса напрямую, используете перенаправленные персональные URL-адреса или — если вы считаете параметры UTM некрасивыми — выбираете какое-то безумное решение для хэш-фрагментов с GTM (подробнее здесь), вывод тот же: используйте параметры кампании везде, где это уместно.

6. «Темный социальный»

Это крупный вопрос, который, вероятно, наименее понятен маркетологам.

Термин «темный социальный» впервые был придуман еще в 2012 году Алексис Мадригал в статье для The Atlantic. По сути, это относится к методам обмена в социальных сетях, которые нельзя легко отнести к конкретному источнику, например, электронная почта, обмен мгновенными сообщениями, Skype, WhatsApp и Facebook Messenger.

Недавние исследования показали, что более 80% исходящего обмена потребителями с веб-сайтов издателей и маркетологов теперь происходит через эти частные каналы.По количеству активных пользователей приложения для обмена сообщениями на опережают приложений для социальных сетей. Вся деятельность этих процветающих платформ обычно расценивается как прямой трафик программным обеспечением веб-аналитики.

Люди, употребляющие двусмысленную фразу «маркетинг в социальных сетях», обычно имеют в виду рекламу : вы транслируете свое сообщение и надеетесь, что люди будут его слушать. Даже если вы преодолеете безразличие потребителей с помощью хорошо ориентированной кампании, любые последующие взаимодействия будут зависеть от их публичного характера.Конфиденциальность темных социальных сетей, напротив, представляет собой потенциальную золотую жилу интимных, целевых и релевантных взаимодействий с высоким потенциалом конверсии. Хотя это может быть туманным и трудно отслеживаемым, темные социальные сети могут позволить маркетологам использовать неуловимую силу из уст в уста .

Итак, как мы можем минимизировать количество темного социального трафика, который попадает в прямой сегмент? К сожалению, правда в том, что волшебной пули не существует: правильная атрибуция темных социальных сетей требует тщательного отслеживания кампании.Оптимальный подход будет сильно различаться в зависимости от вашей отрасли, аудитории, предложения и так далее. Однако для многих веб-сайтов хорошим первым шагом является предоставление удобных и правильно настроенных кнопок общего доступа для частных платформ, таких как электронная почта, WhatsApp и Slack, тем самым гарантируя, что пользователи будут обмениваться URL-адресами, добавленными с параметрами UTM (или частичными / сокращенными URL-адресами, которые перенаправляют на одно и тоже). Это поможет пролить свет на часть вашего темного социального трафика.

Контрольный список: минимизация прямого трафика

Подводя итог тому, что мы уже обсуждали, вот шаги, которые вы можете предпринять, чтобы минимизировать уровень ненужного прямого трафика в ваших отчетах:

1. Переход на HTTPS: Безопасный протокол — это не только ваш шлюз для HTTP / 2 и будущего Интернета, он также окажет чрезвычайно положительное влияние на вашу способность отслеживать реферальный трафик.
2. Управляйте использованием перенаправлений: Избегайте цепочек и устраните перенаправление на стороне клиента в пользу тщательно сопоставленных односкачковых серверных 301. Если вы используете персонализированные URL для перенаправления на страницы с параметрами UTM, будьте внимательны.
3. По-настоящему научитесь маркировать кампании: Даже среди маркетологов, ориентированных на данные, я сталкиваюсь с убеждением, что UTM начинается и заканчивается включением автоматической пометки в вашем программном обеспечении электронного маркетинга. Другие впадают в другую крайность, занимаясь глупыми вещами, например, помечают внутренние ссылки.Контролируйте, что вы можете, и ваша способность выполнять значимую атрибуцию заметно улучшится.
4. Проведите аудит аналитики: Целостность данных жизненно важна, поэтому учитывайте это при оценке успеха вашего маркетинга. Это не просто проверка на отсутствие кода отслеживания: хороший аудит включает в себя проверку вашего плана измерения и тщательное тестирование на уровне страницы и ресурса.

Придерживаясь этих принципов, часто можно добиться значительного снижения уровня прямого трафика, регистрируемого в Google Analytics.В следующем примере речь идет о миграции HTTPS, миграции GTM (в рамках обзора Analytics) и капитальном ремонте внутренних процессов отслеживания кампании в течение примерно 6 месяцев:

Но на этом сага о прямом трафике не заканчивается! Когда этот канал станет «чистым», то есть когда вы сведете к минимуму количество загрязняющих веществ, которых можно избежать, то, что останется, на самом деле может стать одним из самых ценных сегментов вашего трафика.

Анализируйте! Или: почему прямой трафик на самом деле может быть довольно крутым

По причинам, которые мы уже обсуждали, трафик из закладок и темных социальных сетей является чрезвычайно ценным сегментом для анализа.Скорее всего, это будут одни из самых лояльных и заинтересованных пользователей, и нередко можно увидеть заметно более высокий коэффициент конверсии для чистого прямого канала по сравнению со средним показателем по сайту. Вы должны приложить усилия, чтобы познакомиться с ними.

Число потенциальных возможностей для изучения бесконечно, но вот несколько хороших отправных точек:

• Создавайте значимые пользовательские сегменты, определяя подмножество вашего прямого трафика на основе их целевой страницы, местоположения, устройства, повторного посещения или покупательского поведения или даже расширенного взаимодействия в электронной коммерции.
• Отслеживайте значимые показатели взаимодействия с помощью современных триггеров GTM, таких как видимость элементов и встроенное отслеживание прокрутки. Измерьте , как ваши прямые пользователи используют и просматривают ваш контент.
• Следите за корреляциями с другими вашими маркетинговыми действиями и используйте это как возможность уточнить свои методы маркировки и определения сегментов. Создайте настраиваемое оповещение, которое отслеживает всплески прямого трафика.
• Ознакомьтесь с отчетами о потоках, чтобы понять, как конвертируется ваш прямой трафик.Используя отчеты «Карта целей» и «Схема поведения» с сегментацией, часто можно получить полезную информацию, которую можно применить к сайту в целом.
• Обращайтесь за помощью к своим пользователям! Если вы изолировали ценный сегмент трафика, который ускользает от более глубокого анализа, добавьте на страницу кнопку, предлагающую посетителям бесплатно загружаемую электронную книгу, если они расскажут вам, как они обнаружили вашу страницу.
• Начните думать о пожизненной ценности, если вы еще этого не сделали — пересмотр модели атрибуции или внедрение User ID — хорошие шаги к преодолению безразличия или разочарования, которое маркетологи испытывают по поводу прямого трафика.

Надеюсь, это руководство было полезным. Если повезет, вы пришли искать способы снизить уровень прямого трафика в ваших отчетах, а ушли с некоторыми новыми идеями, как лучше анализировать этот ценный сегмент пользователей.

Спасибо за чтение!

Значение обращений, посещений, просмотров страниц и источников трафика — определения веб-аналитики

Доступно множество программ, которые позволяют отслеживать посетителей вашего сайта, как они попали к вам и что они делали, пока были там.Статистика может немного сбивать с толку, поэтому вот небольшое объяснение того, на что вы будете смотреть и что на самом деле означает каждый элемент.

2. Уникальное посещение — это также называется посещением с помощью файлов cookie. Уникальное посещение расскажет вам, какие посещения из пункта 1 посещают ваш сайт впервые. Веб-сайт может отслеживать это как уникальное по IP-адресу компьютера. * Количество уникальных посещений будет намного меньше, чем количество посещений, потому что уникальное посещение отслеживается только в том случае, если на компьютере посетителя включены файлы cookie *

3. Просмотр страницы — Это также называется показом. Как только посетитель заходит на ваш сайт, он будет искать еще на нескольких страницах.В среднем посетитель просматривает около 2,5 страниц. Каждая отдельная страница, которую просматривает посетитель, отслеживается как просмотр страниц .

4. Хиты — Настоящая черная овца в семье. Средний владелец веб-сайта думает, что попадание означает посещение, но это совсем другое (см. Пункт 1). Хит фактически относится к количеству файлов, загруженных на ваш сайт, это могут быть фотографии, графика и т. Д. Представьте среднюю веб-страницу, на ней есть фотографии (каждая фотография — это файл и, следовательно, попадание) и множество кнопок (каждая кнопка файл и, следовательно, хит).В среднем каждая страница будет включать 15 обращений.

В качестве примера — Используя среднюю статистику, приведенную выше, 1 посещение среднего веб-сайта даст 3 просмотров страниц и 45 обращений.

5. Источники трафика — Как посетители находят ваш сайт

1. Прямая навигация (введите URL-адрес в трафике, закладках, ссылках на электронную почту без кодов отслеживания и т. Д.)
2. Реферальный трафик (по ссылкам в Интернете, в социальных сетях, в отслеживаемых сообщениях электронной почты, ссылках на рекламные кампании и кампании по брендингу)
3. Обычный поиск (запросы, которые отправляли трафик из любых основных или второстепенных поисковых систем)
4. PPC (переход по рекламным объявлениям с оплатой за клик, запускаемый по целевым ключевым фразам)

Пользователи Tendenci, узнайте больше о SEO и аналитике для своего веб-сайта!

1. Поисковая оптимизация для увеличения членства и пожертвований — Не отображается в Google, Bing или Yahoo? Мы можем помочь с этим.
2. Введение в запись веб-семинара Google Analytics — Этот веб-семинар был создан для пользователей Tendenci, но информативен для всех веб-мастеров независимо от вашей платформы
3. Оптимизация вашего веб-сайта Tendenci для записи веб-семинаров по SEO

Знаете ли вы? Мы предоставляем услуги SEO для наших клиентов Tendenci! Чтобы узнать больше, свяжитесь с нашей командой!

Хотите узнать больше об открытом исходном коде?

Посмотрите нашу демонстрацию Tendenci и свяжитесь с нами сегодня!

Как рассчитать процент попаданий | Малый бизнес

Автор: Даниэль Смит Обновлено 17 сентября 2020 г.

В компаниях, связанных с продажами и услугами, где успехи и продукты не ощутимы, руководство должно иметь возможность применять показатели к производительности, чтобы отслеживать рост компании.Показатель успешности , как объясняется в Кембриджском словаре, — это обычно используемый термин, который представляет отношение успешных продаж к попыткам или перспективам. Показатель успешности, который, как отмечает Университет Монаша, также называется коэффициентом конверсии, обычно выражается в процентах и ​​используется для измерения того, сколько потенциальных клиентов стали реальными платежеспособными клиентами. Это значение можно рассчитать для отдельных продавцов, отделов или целых магазинов и веб-сайтов.

Как использовать процент попаданий

Использование показателя успешности в качестве инструмента оценки действительно зависит от способа измерения «успеха» и «потенциала».Для магазина потенциальные перспективы могут включать количество людей, которые входят в магазин в любой день, а успешными являются количество продаж, совершенных у прилавка. В качестве альтернативы продажи могут быть представлены как сумма в долларах, принесенная этим магазином.

Для продавца, предлагающего услугу, показатель успешности может измерять количество звонков, сделанных этим человеком, по сравнению с количеством продаж, которые он совершил в этот день. Важно определить, что считается попыткой продать потенциальному клиенту; неверные предположения могут исказить процентное соотношение в сторону увеличения или уменьшения.

Примеры Hit Rate

Например, рассмотрим магазин, упомянутый выше. За один день магазин посетили 100 человек, из них 20 совершили покупки на общую сумму $ 500 .

Если магазин определяет эти 100 человек как потенциальных посетителей, формула отношения посещаемости принимает следующий вид: 20/100 = 0,20. Таким образом, 20 процентов пришедших людей превратились в клиентов. В долларах это $ 5 на человека, что на первый взгляд может показаться странным соотношением, но позволяет руководству напрямую связывать доллары с обращениями.

Имейте в виду, что магазин может по-разному определять два компонента показателя попадания; если 15 клиентов также позвонили в магазин, но ничего не купили, и магазин считает их потенциальными покупателями, это изменит расчет.

Коэффициент успешности как показатель

Для людей, которые работают в сфере продаж и маркетинга, коэффициент попадания может использоваться как мера личной производительности. Поскольку сотрудники отдела продаж обычно работают на разных рынках и у всех разные личности и стили, это не отражает всю работу этого сотрудника, но может помочь руководству определить, когда сегмент рынка или сектор не реагируют ожидаемым образом.

В этих случаях показатель успешности должен быть определен как процентное соотношение между количеством продаж, сделанных этим человеком, и количеством людей, которым продавец мог бы продать в этот день. Этот коэффициент конверсии может затем показать, какие методы наиболее эффективны, и может помочь определить секторы рынка, которые могут нуждаться в расширении.

Способы использования коэффициента успешности

Например, хотя сложно оценить человека только на основе его рейтинга попаданий, руководство может сравнить показатели успешности сотрудников в отделе продаж, чтобы найти области возможностей и улучшений.Сотрудник с высоким коэффициентом успешности может быть очень хорош в своей работе — или ему, возможно, дали пул целей с большим потенциалом.

В последнем случае бизнес может расширить свои усилия в отношении этого целевого рынка, чтобы воспользоваться преимуществом высокого уровня успеха. Точно так же сотрудник с низким процентом попаданий может испытывать трудности с работой, но может также работать с трудным кругом потенциальных клиентов. Руководство должно понять, как рассчитываются числа и как их правильно использовать.

Разница между прямым и обычным источниками трафика веб-сайта

Вы бы предпочли послушать этот блог, а не читать его? Просто нажмите «Играть» ниже.

В течение долгого времени специалисты по цифровому маркетингу описывали свойства прямого и органического трафика довольно просто. Для большинства органический трафик состоит из посещений из поисковых систем, в то время как прямой трафик состоит из посещений людей, вводящих URL вашей компании в свой браузер. Это объяснение, однако, слишком простое и оставляет большинство цифровых маркетологов неспособными полностью понять и получить информацию из веб-трафика, особенно из органических и прямых источников.

Источники трафика

Помимо обычного и прямого трафика, вы должны понимать разницу между всеми вашими источниками трафика и тем, как трафик классифицируется. Большинство платформ веб-аналитики, таких как Google Analytics, используют алгоритм и блок-схему на основе ссылающегося веб-сайта или параметров URL, которые определяют источник трафика. Вот разбивка всех источников:

• Прямой: Любой трафик, источник или реферер которого неизвестен
• Электронная почта: Трафик от электронной почты, который был правильно помечен параметром электронной почты
• Обычный: Заработанный, а не оплаченный трафик из результатов поисковой системы
• Платный поиск: Трафик из результатов поисковой системы, который является результатом платной рекламы через Google AdWords или другую платную поисковую платформу
• Переход: Трафик, который возникает, когда пользователь находит вас на сайте, отличном от основной поисковой системы
• Социальные сети: Трафик из социальных сетей, таких как Facebook, LinkedIn, Twitter или Instagram
• Другой: Если трафик не соответствует другому источнику или был помечен как «Другой» с помощью параметра URL, он будет помещен в «Другой» трафик

Теперь, когда у нас есть общая основа для всех источников веб-трафика, давайте углубимся в особенности двух очень важных источников: прямого и обычного трафика.

Прямой трафик определяется как посещения без ссылочного веб-сайта. Когда посетитель переходит по ссылке с одного веб-сайта на другой, исходный сайт считается реферером. Эти сайты могут быть поисковыми системами, социальными сетями, блогами или другими сайтами, на которых есть ссылки на другие сайты. Прямой трафик классифицирует посещения, которые не исходят от ссылающегося URL.

Традиционно мы относили этот трафик к посетителям, которые вручную вводили URL-адрес веб-сайта или нажимали на ссылку, добавленную в закладки.Однако сегодня история прямого трафика немного сложнее, и количество посещений с прямым трафиком, похоже, растет для многих веб-сайтов, особенно для сайтов с растущим органическим трафиком.

Чтобы полностью понять их прямой трафик, еще в 2014 году Groupon провела тест, в ходе которого деиндексировала свой сайт в течение шести часов. Когда Groupon сделала это, она смогла сделать вывод, что 60 процентов прямого трафика было на самом деле органическим, потому что деиндексирование его сайта и остановка органического трафика также снизили его прямой трафик.

Почему на большем количестве сайтов наблюдается прямой рост трафика и что с этим делать?

Давайте разберемся с распространенными причинами прямого трафика, чтобы найти ответ:

• Внутренние сотрудники: Ваши сотрудники обычно посещают ваш сайт, и их IP-адрес не фильтруется с помощью веб-аналитики. Как правило, отфильтруйте все IP-адреса сотрудников компании из веб-аналитики.

• Клиенты: Входят ли ваши клиенты в клиентский портал на вашем сайте? Это часто является виновником прямого трафика.В этом случае вы не хотите полностью фильтровать трафик, а вместо этого настройте разные представления в Google Analytics для просмотра веб-аналитики без этого трафика.

• Фактический прямой трафик: Это люди, которые вводят ваш URL в свой браузер или находят вас по закладке. Вы ничего не можете сделать, чтобы углубиться в это — просто примите тот факт, что пользователи действительно знают ваш бренд.

• Электронные письма от определенных почтовых клиентов: Часто при кликах по электронной почте из Outlook или Thunderbird не передается справочная информация.Обычно вы можете определить, вызвало ли электронное письмо всплеск прямого трафика, анализируя трафик примерно в то время, когда было отправлено конкретное электронное письмо.

• Мобильный трафик: В эксперименте Groupon, упомянутом выше, Groupon обнаружила, что и браузер, и устройство имеют значение для способности веб-аналитики отслеживать органический трафик. Хотя настольные компьютеры, использующие обычные браузеры, показали меньшее влияние теста (10–20 процентов), на мобильных устройствах прямой трафик снизился на 50 процентов после деиндексации сайта.Короче говоря, по мере роста числа мобильных пользователей мы, вероятно, увидим еще больший рост прямого трафика из обычного поискового трафика.

• Клики в мобильных приложениях или программном обеспечении для настольных компьютеров: Такие программы, как Skype или новостные приложения, часто не передают справочную информацию и, таким образом, приводят к прямому трафику. Лучший способ зафиксировать и проанализировать это дальше — понять, где ссылки на ваш сайт могут обычно использоваться или размещаться в цифровом виде, включая приложения.

• Безопасность (https) для незащищенных сайтов (http): С тех пор, как Google начал подчеркивать важность наличия безопасного сайта, все больше веб-сайтов размещаются на безопасном хостинге, на что указывает «https» в их URL-адресах.Однако согласно протоколу безопасности любой трафик, идущий с защищенного сайта на незащищенный, не будет передавать реферальную информацию. Вы можете исправить эту проблему, обновив свой сайт для обеспечения безопасности с помощью стороннего SSL-сертификата.

По словам Авинаша Кошика, профессионального аналитика по веб-аналитике, если посмотреть на общий трафик своего веб-сайта, нормальный объем прямого трафика составляет около 20 процентов. Тем не менее, с серьезными изменениями в сети, которые не позволяют маркетологам отслеживать истинный источник трафика, вполне вероятно, что мы увидим этот процентный рост.А что насчет органического трафика?

Органический трафик — это основной канал, который стремится расширить входящий маркетинг. Этот трафик определяется как посетители, пришедшие из поисковой системы, такой как Google или Bing. Сюда не входят платные поисковые объявления, но это не означает, что на органический трафик не влияет ни положительно, ни отрицательно платный поиск или медийная реклама. В целом люди доверяют поисковым системам, и такие высказывания, как «просто погуглите», подтверждают, что люди привязаны к поисковой системе.Таким образом, платные поисковые, медийные или даже офлайн-кампании могут стимулировать поиск, что может увеличить органический трафик во время работы этих кампаний.

Тем не менее, мы также знаем, что на органический поисковый трафик в целом негативно повлияли изменения макета, которые Google внес в результаты поиска в последние годы, в результате чего на некоторых веб-сайтах, таких как Wayfair, 25 процентов кликов на настольных компьютерах и 55 процентов на мобильный телефон не будет отображаться в результатах поиска.

Подводя итог всей этой информации, даже органический трафик, например прямой трафик, имеет некоторые серые зоны.Однако по большей части органический трафик движется за счет SEO. Чем выше ваш рейтинг по конкурентоспособным ключевым словам, тем больше будет органического трафика. Веб-сайты, которые постоянно создают контент, оптимизированный для поиска, будут видеть постоянный рост органического поискового трафика и улучшенное положение в результатах поиска. Маркетологу важно каждый месяц проверять свои ключевые слова и страницы с высоким рейтингом, чтобы определять новые возможности SEO.

Данные о трафике — отличный способ измерить температуру вашего веб-сайта и маркетинговых инициатив.Когда вы регулярно пишете и продвигаете контент блога, вы можете использовать данные трафика, чтобы отслеживать результаты и соотносить эти усилия с фактической рентабельностью инвестиций. Обязательно изучайте показатели посещаемости веб-сайта в долгосрочной перспективе, чтобы видеть тенденции и сообщать об улучшениях с течением времени.

Этот блог был первоначально опубликован в августе 2016 года и был обновлен.

10 наиболее отслеживаемых показателей Google Analytics [Исходные данные]

Поскольку количество маркетинговых инструментов продолжает расти, одна вещь остается неизменной практически в стеке каждого маркетолога: Google Analytics.

Почему? Google Analytics — это мощный и доступный (бесплатный) инструмент, который позволяет маркетологам отслеживать более 200 показателей, охватывающих всю воронку — от приобретения до конверсии.

И хотя огромный объем данных, который вы можете получить из Google Analytics, великолепен, вы, скорее всего, не захотите отслеживать все. Большинство маркетологов и компаний просто хотят отслеживать самые важные показатели Google Analytics.

Чтобы выявить наиболее важные метрики Google Analytics, мы углубились в данные об использовании Databox, чтобы найти метрики, которые наши клиенты отслеживают больше всего.Вот что мы узнали.

Методология

Блок данных — это блок данных, который вместе с любым количеством других блоков данных составляет единую информационную панель Databox. Блоки данных можно настраивать и изменять размер, и многие из них предварительно созданы, поэтому все, что нужно сделать пользователям, — это перетащить их на свои информационные панели, чтобы быстро визуализировать данные.

Поскольку Google Analytics является одним из основных источников данных, подключенных через Databox, мы хотели определить конкретные показатели, которые отслеживались чаще всего.Мы проанализировали более 50 000 блоков данных, созданных для Google Analytics, и разбили их по показателям, чтобы увидеть, какие из них отслеживаются чаще всего.

* Примечание. На скриншотах показаны образцы данных.

Что такое показатель в Google Analytics?

Метрика Google Analytics — это единица информации, которая сообщает вам, как какой-то аспект вашего бизнеса работал в течение определенного периода времени.

Хотя существуют тысячи показателей, которые вы можете отслеживать, вот несколько примеров показателей в Google Analytics:

• Сессий: Измерьте объем посещений вашего веб-сайта.
• Пользователей: Измеряет количество уникальных посетителей вашего веб-сайта.
• Просмотры страниц. Измерьте общее количество просмотренных страниц на вашем веб-сайте.
• Среднее время на странице: Измеряет количество времени (в среднем), которое пользователи проводят на вашем веб-сайте.
• Показатель отказов: Измеряет процент сеансов, которые покидают ваш веб-сайт без каких-либо дополнительных действий.
• Входов: Измеряет точки входа (например, домашнюю страницу, страницу с ценами и т. Д.)) пользователи заходят на ваш сайт через.
• Показатель выхода: Измеряет частоту, с которой посетители покидают ваш веб-сайт с определенных страниц.

Эти показатели затем можно объединить с измерениями, чтобы получить более подробную информацию о производительности вашего бизнеса.

Что такое измерения в Google Analytics? По сути, параметры — это критерии, по которым измеряются ваши показатели. Таким образом, вместо простого измерения сеансов вы можете измерять сеансы (показатель) по стране (параметру).

Исходя из приведенных выше примеров показателей, это несколько примеров параметров в Google Analytics:

• Сеансы по странице
• Пользователи по местоположению
• Просмотры страниц по устройству
• Среднее время на странице по каналу
• Показатель отказов по каналу

Каждый показатель сопряжен с измерением для предоставления части данных, обычно в виде таблицы формат с показателями в заголовке столбца и размерами в строках.

На скриншоте выше мы видим, что показатель отказов (показатель) для главной страницы сайта (параметр) составил 55.10% (данные) за указанный нами таймфрейм.

10 самых отслеживаемых показателей Google Analytics

В то время как показатели Google Analytics дают представление о поведении посетителей на протяжении всей воронки, наши результаты показывают, что при использовании Google Analytics предпочтение отдается показателям наверху воронки. Скорее всего, маркетологи предпочитают другие инструменты для большей наглядности последующих показателей, таких как конверсии, покупки, доход и т. Д.

Основываясь на наших выводах, основные отслеживаемые метрики можно разделить на следующие три сегмента:

• Растет ли мой сайт? Ответы на ключевые вопросы: Какие каналы привлекают больше всего посетителей? Какой процент посетителей моего сайта — новые посетители?
• Конвертируется ли мой сайт? Ответы на ключевые вопросы: Сколько раз посетители достигают цели? Каков общий коэффициент достигнутой конверсии?
• Что люди делают на моем сайте? Ответы на ключевые вопросы: Как долго посетители остаются на моем веб-сайте? Сколько страниц они просматривают?

Вот 10 наиболее важных показателей Google Analytics, а также определения для каждой из них и рекомендации по отслеживанию, визуализации и анализу этих показателей.

1. Пользователи
2. Показатель отказов
3. Сессии
4. Средняя продолжительность сеанса
5. Процент новых сеансов
6. Сеансов по каналам
7. Страниц за сеанс
8. Достигнутые цели
9. Страницы продолжений
10. 000 Страницы
11. 000 просмотров страницы с продолжением
12. 000 переписка по каждому показателю. И не стесняйтесь использовать эту изящную инфографику, любезно предоставленную нашими друзьями из Venngage, для справки в своем бизнесе или в своем блоге.

    1.Пользователей

    (Использовано 6071 блока данных)

    В Google Analytics «Пользователи» означают уникальных посетителей.
    

    «Пользователи» отображается на панели инструментов Google Analytics по умолчанию, как только вы входите в инструмент, но вы также можете найти данные для этого показателя, перейдя в «Аудитория»> «Обзор».
    

    Каждый раз, когда на ваш сайт попадают новые посетители, Google Analytics присваивает им уникальный идентификатор (или идентификатор клиента), который сохраняется в их браузерах в виде файлов cookie.
    

    Допустим, вы посещаете веб-сайт Databox в Chrome. Когда вы заходите на сайт, Google Analytics добавляет файл cookie с идентификатором клиента в ваш браузер Chrome. Если вы вернетесь на наш сайт позже, используя тот же браузер, Google Analytics зарегистрирует вас как вернувшегося пользователя, а не нового посетителя.
    

    Однако, если вы посетите наш веб-сайт во второй раз с помощью Safari, вы получите отдельный идентификатор клиента, и Google Analytics засчитает ваши два посещения как двух отдельных пользователей.
    

    «Пользователи» и «сеансы» сильно различаются, поскольку один пользователь может регистрировать несколько сеансов на вашем веб-сайте (подробнее об этом ниже).
    

    Поскольку «Пользователи» — это наиболее отслеживаемый показатель Google Analytics, он предполагает, что маркетологов (по праву) больше интересует количество уникальных посетителей (каким бы несовершенным ни был этот показатель), посещающих их веб-сайт, а не количество сеансов, которые эти посетители регистрируют. .

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания пользователей в Databox Джонатан Станис из Weidert Group рекомендует блок данных линейного графика с включенным сравнением:
    

    «Этот блок данных очень полезен, позволяя нам увидеть, вызвал ли какой-либо конкретный фрагмент контента всплеск трафика или другие общие тенденции», — говорит Станис.«Декабрь всегда бывает для нас медленным месяцем, особенно между Рождеством и Новым годом, и линейный график« Пользователи »ясно показывает эту тенденцию».

    2. Показатель отказов

    (использовано 4491 блоков данных)

    В Google Analytics «Показатель отказов» показывает, какой процент ваших посетителей вызвал только один запрос с сервера Google Analytics, например просмотр одной страницы, не вызвав никаких других запросов с сервера (другой просмотр страницы, конверсия и т. Д.)).
    

    Показатель отказов вашего веб-сайта — это просто количество одностраничных сеансов (отказов), разделенное на общее количество сеансов.
    

    «Показатель отказов» отображается на панели инструментов Google Analytics по умолчанию, как только вы входите в инструмент, но вы также можете найти данные для этого показателя, перейдя в «Аудитория»> «Обзор».
    

    Поскольку после первоначального просмотра страницы нет обращений к взаимодействию, которые позволили бы Google Analytics отслеживать продолжительность сеанса, отказы снизят среднюю продолжительность сеанса, поскольку для одностраничных просмотров продолжительность сеанса равна нулю.
    

    Связано: 76 Маркетологи о том, как снизить показатель отказов вашего сайта

    Рекомендуемый блок данных

    Чтобы отслеживать показатель отказов в Databox, Элиза Карлсен Бай из Avidly рекомендует блок данных линейного графика с включенным сравнением:
    

    3. Сессии

    (использовано 4279 блоков данных)
    

    «Сеансы» отображаются на панели инструментов Google Analytics по умолчанию, как только вы входите в инструмент, но вы также можете найти данные для этого показателя, перейдя в «Аудитория»> «Обзор».”
    

    Google Analytics записывает сеанс каждый раз, когда кто-то посещает ваш сайт. Сеанс начинается сразу же, когда кто-то загружает страницу, и заканчивается через 30 минут бездействия. Каждый просмотр страницы, клик, транзакция и т. Д., Отслеживаемый в течение этого периода активности, составляет одну «сессию».
    

    Если тот же посетитель возвращается через несколько часов или на следующий день, засчитывается новый сеанс. Таким образом, один человек может регистрировать несколько сеансов.
    

    По этой причине это не лучший способ отслеживания уникальных посещений веб-сайтов (именно поэтому многие маркетологи ошибочно используют этот показатель).Часто существует несоответствие между «сеансами» в Google Analytics и «посещениями» в других инструментах отслеживания эффективности из-за того, как Google Analytics определяет сеанс.
    

    Связано: Как увеличить количество посещений вашего веб-сайта

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания сеансов в Databox, Кейт Меринг из PR 20/20 рекомендует использовать накопительный блок данных линейной диаграммы с включенными сопоставлением и целями:
    

    «Мне нравится наблюдать за ежедневным прогрессом этого показателя, и мы часто связываем его с целями», — говорит Меринг.

    4. Средняя продолжительность сеанса

    (использовано 4037 блоков данных)
    

    “Сред. Продолжительность сеанса »в Google Analytics показывает, как долго в среднем посетители остаются на вашем сайте. Это общая продолжительность всех сеансов (в секундах), разделенная на общее количество сеансов.
    

    Вы можете найти данные о средней продолжительности сеанса, перейдя в «Аудитория»> «Обзор».
    

    Продолжительность отдельного сеанса может варьироваться в зависимости от того, есть ли на последней странице сеанса совпадения взаимодействия.Если на последней странице сеанса нет обращений, Google Analytics рассчитывает продолжительность сеанса, вычитая время первого обращения на последней странице из времени первого обращения на первой странице.
    

    Итак, если время первого обращения к последней странице было 1:00, а время первого обращения к первой странице было 12:30, продолжительность сеанса составляет 30 минут.
    

    Связано: Сравнительный анализ средней продолжительности сеанса: что это значит и как ее улучшить

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания средней продолжительности сеанса в Databox Амир Хамди из FCP Euro рекомендует блок данных Audience Overview:
    

    «Для бизнеса электронной коммерции критически важно иметь доступ ко всем показателям производительности нашего веб-сайта», — говорит Хамди.«Блок данных обзора аудитории — это самый быстрый способ оценить производительность сайта. В качестве бонуса мне нравится возможность отслеживать показатели из Google Analytics и HubSpot в одном месте ».

    5. Процент новых сеансов

    (использовано 3674 блока данных)

    Если с посетителем вашего веб-сайта не связан идентификатор клиента, этот посетитель регистрируется как новый сеанс.
    

    «% новых сеансов» — это просто общий процент первых сеансов на вашем веб-сайте за определенный период времени.
    

    Вы можете узнать процент новых сеансов в Google Analytics, перейдя в «Аудитория»> «Поведение»> «Новые и вернувшиеся».

    Рекомендуемый блок данных

    Чтобы отслеживать процент новых сеансов в Databox, Дуг Давидофф из Imagine Business Development и Джули Дюранте из Smartbug Media рекомендуют блок данных Line Graph с включенными сравнениями:
    

    «Благодаря блоку данных линейного графика мы можем быстро увидеть, как обстоят дела в любой момент», — говорит Давидофф.«В зависимости от стратегии, которую мы реализуем, мы знаем, что если»% новых сеансов «слишком высок, то мы не привлекаем достаточно посетителей, чтобы вернуться. Если он слишком низкий, мы не привлекаем достаточно новых посетителей на вершину нашей воронки ».
    

    «Если вам нужно поддерживать работу базы данных в течение длительного времени, увидеть тенденцию повторения сеансов на линейном графике невероятно важно», — говорит Дуранте.
    

    «Если вам нужно привлечь много новых клиентов, график покажет вам, как ваш трафик может помочь вам оправдать эти ожидания.Если вы не уверены, посещают ли существующие клиенты ваш веб-сайт и влияют ли они на коэффициент конверсии, новые сеансы являются еще одним показателем этого ».

    6. Сессии по каналу

    (Использовано 3051 блока данных)

    Группы каналов Google Analytics позволяют классифицировать ваш трафик, чтобы вы могли отслеживать эффективность отдельных каналов, таких как обычные, платные, прямые, социальные сети, электронная почта и т. Д.
    

    «Сеансов по каналам» — это количество сеансов, отнесенных к каждой группе каналов.
    

    Вы можете найти сеансы по каналам в Google Analytics, перейдя в «Источники трафика»> «Весь трафик»> «Каналы».

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания сеансов по каналам в Databox Джонатан Станис из Weidert Group рекомендует блок данных круговой диаграммы:
    

    «Это помогает показать, откуда приходит самая большая аудитория и какие каналы испытывают трудности», — говорит Станис.

    7. Страниц за сеанс

    (использовано 2926 блоков данных)

    В Google Analytics «Страниц / сеанс» рассчитывается путем деления общего количества просмотров страниц на общее количество сеансов.
    

    Вы можете найти данные по страницам за сеанс, перейдя в «Аудитория»> «Обзор».
    

    просмотров страниц не обязательно уникальны, поскольку один и тот же пользователь может просмотреть одну и ту же страницу пять раз и зарегистрировать пять просмотров. Однако это по-прежнему хороший показатель общей вовлеченности. Просто не забудьте поместить любой анализ в контекст того, как определяется метрика.

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания страниц за сеанс в Databox, Элиз Флинн Мейер из Prism Global Marketing Solutions рекомендует блок данных Line Graph с включенными сравнениями:
    

    «Увеличение количества страниц за сеанс часто является явным показателем того, что посетители вашего веб-сайта более заинтересованы и хотят изучить больше вашего контента», — говорит Мейер.«Имея эту визуализацию в Databox, мы можем быстро увидеть тенденции увеличения или уменьшения вовлеченности пользователей с течением времени».

    8. Достигнутые цели

    (использовано 2784 блока данных)

    В Google Analytics «Достигнутые цели» — это количество раз, когда посетители сайта достигают определенной цели на вашем сайте.
    

    Это будет отличаться для каждого бизнеса, потому что вы в конечном итоге определяете, к чему относятся «цели» при их создании (т.е. посещения определенного URL, покупки, подписки и т. д.).
    

    Чтобы увидеть достигнутые цели в Google Analytics, сначала необходимо создать одну или несколько целей. После создания цели найдите достигнутые цели в Google Analytics, выбрав «Конверсии»> «Цели»> «Обзор».

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания достигнутых целей в Databox Пит Капута из Databox рекомендует блок данных обзора целей с включенными сравнениями:
    

    «Основная цель, которую мы отслеживаем в Google Analytics, — это когда люди подписываются на наш продукт», — говорит Капута.«Общее количество очень важно, но мне также нравится видеть процент посетителей, которые подписываются, чтобы убедиться, что со временем он тоже растет. Мне нравится этот блок данных, потому что он показывает оба числа рядом ».

    9. Просмотры страниц

    (использовано 2254 блока данных)

    «Просмотр страницы» — это любой просмотр страницы, отслеживаемый Google Analytics.
    

    Вы можете найти данные «Просмотры страниц», перейдя в «Аудитория»> «Обзор».
    

    «Просмотры страниц» — довольно щедрый показатель.Если вы попадаете на страницу, это просмотр страницы. Если вы перезагрузите ту же страницу, она будет считаться другой. Если вы покинете страницу и вернетесь обратно, это будет еще один просмотр страницы — все с той же страницы и пользователя.
    

    Связано: Как увеличить количество просмотров

    Рекомендуемый блок данных

    Для отслеживания просмотров страниц в Databox Стив Джеймс из Stream Creative рекомендует блок данных Line Graph с включенным сравнением:
    

    «Просмотры страниц — это ключевой показатель, позволяющий гарантировать, что новые и вернувшиеся посетители продолжат получать доступ к контенту на вашем сайте», — говорит Джеймс.«Надежную стратегию SEO вместе с социальными, электронными и другими кампаниями можно частично измерить, наблюдая за этим показателем».
    

    «С помощью Databox мы можем быстро сравнивать и оценивать, когда мы видим большое количество просмотров страниц, и настраивать данные для сравнения с нашими источниками трафика и конкретными результатами страниц».

    10. Просмотры страниц по странице

    (использовано 2070 блоков данных)

    «Просмотры страниц по страницам» — это показатель, который показывает количество просмотров каждой страницы вашего сайта за определенный период времени.
    

    Вы можете найти просмотры страниц по страницам в Google Analytics, перейдя в «Поведение»> «Контент сайта»> «Все страницы».

    Рекомендуемый блок данных

    Чтобы отслеживать просмотры страниц по страницам в Databox, Remington Begg из Impulse Creative рекомендует использовать Table Datablock с включенным сравнением:
    

    «Органическое SEO обычно рассматривается как большая работа», — говорит Бегг. «Если у вас есть популярные страницы, всегда полезно изучить пользовательский опыт, техническое SEO и другие факторы, которые могут стимулировать конверсии.Постоянное напоминание о верхних страницах — это легко расставить приоритеты. ”

    Создайте сводное представление о ваших наиболее важных показателях Google Analytics

    Вы можете найти данные для каждого из этих показателей в Google Analytics, но каждый фрагмент данных хранится в разных отчетах. Databox позволяет легко консолидировать все ваши метрики Google Analytics — и даже получать данные из более чем 70 других инструментов — и просматривать их вместе на единой панели инструментов.

    Загрузите бесплатную панель мониторинга посещаемости веб-сайтов Google Analytics, чтобы начать работу, или ознакомьтесь с другими нашими предварительно созданными панелями мониторинга Google Analytics.

    Затем используйте шаблон как есть, отредактируйте его, чтобы добавить некоторые из рекомендованных выше блоков данных, или создайте свою собственную панель мониторинга, чтобы централизовать все ваши наиболее важные показатели и быстро измерить производительность вашего веб-сайта.

    Примечание редактора: Знаете ли вы, что все информационные панели Databox также доступны через ваш смартфон? С помощью мобильного приложения Databox для Android или iOS вы можете просматривать свои информационные панели с любого мобильного устройства, добавлять в избранное наиболее важные показатели для удобного доступа и отслеживать свой прогресс в достижении целей, где бы вы ни находились.

    Готовы начать отслеживать еще больше показателей? Ознакомьтесь с некоторыми из наших обзоров сообщества, где маркетологи делятся метриками электронного маркетинга, социальных сетей, SEO и контент-маркетинга, которые они отслеживают чаще всего, или еще глубже изучите отчеты Google Analytics с помощью этих 13 советов и рекомендаций по Google Analytics.

    Первоначально опубликованный в январе 2018 года, этот пост был обновлен и теперь включает в себя скриншоты и инструкции по поиску каждой метрики в Google Analytics.
    

    О сегментах и ​​контейнерах | Adobe Analytics

    Сегменты позволяют идентифицировать подгруппы посетителей на основе характеристик или взаимодействий с веб-сайтом. Сегменты представляют собой систематизированную информацию об аудитории, которую вы можете создать для своих конкретных потребностей, а затем проверить, отредактировать и поделиться с другими членами команды или использовать в других продуктах Adobe и возможностях Analytics.

    Сегменты основаны на иерархии уровней посетителя, посещения и попадания с использованием модели вложенного контейнера.Вложенные контейнеры позволяют определять атрибуты и действия посетителей на основе правил между контейнерами и внутри них. Сегменты аналитики можно создавать, утверждать, публиковать, сохранять и запускать в различных продуктах и ​​возможностях в Adobe Experience Cloud. Сегменты можно создать из отчета, встроить в отчет панели мониторинга или добавить в закладки для быстрого доступа.

    Вы можете создавать и сохранять сегменты в построителе сегментов или генерировать сегменты из отчета Fallout (в [! UICONTROL] Analysis Workspace).Вы также можете использовать и расширять предварительно созданные сегменты на основе определенных правил между вложенными контейнерами, что позволяет фильтровать результаты и применять их к отчетам. Кроме того, сегменты можно использовать вместе как составные сегменты.

    Сегменты

    Сегменты определяют, кто ваши посетители (страна, пол, кафе), какие устройства и службы они используют (браузер, поисковая система, мобильное устройство), откуда они перешли (поисковая система, предыдущая страница выхода, обычный поиск), а также намного больше.

    Сегменты могут быть основаны на следующих значениях:

    • Посетители на основе атрибутов: тип браузера, устройство, количество посещений, страна, пол.
    • Посетители на основе взаимодействий: кампании, поиск по ключевым словам, поисковая система.
    • Посетители на основе выходов и входов: посетители из Facebook, определенная целевая страница, ссылающийся домен.
    • Посетители на основе пользовательских переменных: поле формы, определенные категории, идентификатор клиента.

    При построении сегментов аудитории в Конструкторе сегментов вы определяете условия с помощью операторов AND и OR между контейнерами.

    Этот тип сегмента фильтрует наборы данных на основе характеристик, объединенных с помощью операторов AND и OR.

    Последовательные сегменты

    Последовательные сегменты позволяют идентифицировать посетителей на основе навигации и просмотра страниц на вашем сайте, обеспечивая сегмент определенных действий и взаимодействий. Последовательные сегменты помогают определить, что нравится посетителю, а чего он избегает. При построении последовательных сегментов оператор THEN используется для определения и упорядочивания навигации посетителей.

    Посетите один	Посетите два	Посетите тройку
    При первом посещении посетитель перешел на главную целевую страницу (A), исключил страницу кампании (B), а затем просмотрел страницу продукта ©.	Во время второго посещения посетитель снова перешел на главную целевую страницу (A), исключил страницу кампании (B) и снова перешел на страницу продукта ©, а затем на новую страницу (D).	При третьем посещении посетитель вошел и прошел по тому же пути, что и при первом и втором посещениях, затем исключил страницу F, чтобы перейти непосредственно на страницу целевого продукта (G).

    Последовательные сегменты могут основываться на следующих значениях совпадений:

    • Посетители на основе последовательности обращений к страницам — просмотры страниц за одно посещение, просмотры страниц за отдельные посещения, посещения, исключающие просмотры страниц.
    • Посетители в зависимости от времени между и после просмотра страницы — по истечении определенного времени, между обращениями, после события.

    Последовательный сегмент фильтрует наборы данных на основе действий пользователя с помощью оператора THEN.

    Видео с инструкциями

    Это видео дает краткий обзор того, что такое контейнеры сегментов и как их использовать: Контейнеры сегментов в Adobe Analytics

    О контейнерах

    Сегмент устанавливает условия для фильтрации посетителя на основе его или ее атрибутов или взаимодействия с вашим сайтом.Чтобы задать условия в сегменте, вы устанавливаете правила для фильтрации посетителей на основе характеристик посетителей и / или особенностей навигации. Чтобы дополнительно разбить данные о посетителях, вы можете фильтровать их по конкретным посещениям и / или просмотрам страниц для каждого посетителя. Конструктор сегментов предоставляет простую архитектуру для создания этих подмножеств и применения правил в виде вложенных иерархических контейнеров посетителя, посещения или попадания.

    Архитектура контейнера, используемая в построителе сегментов, определяет Visitor как самый внешний контейнер, содержащий всеобъемлющие данные, специфичные для посетителя, по посещениям и просмотрам страниц.Вложенный контейнер Visit позволяет вам устанавливать правила для разбивки данных о посетителях на основе посещений, а вложенный контейнер Hit позволяет разбивать информацию о посетителях на основе просмотров отдельных страниц. Каждый контейнер позволяет создавать отчеты по истории посетителей, взаимодействиям с разбивкой по посещениям или по отдельным обращениям.

    Контейнер для посетителей

    Контейнер Visitor включает каждое посещение и просмотр страницы для посетителей в течение определенного периода времени.Сегмент на уровне посетителя возвращает страницу, которая соответствует условию, плюс все другие страницы, просмотренные посетителем (и ограниченные только определенными диапазонами дат). Будучи наиболее широко определенным контейнером, отчеты, созданные на уровне контейнера посетителя, будут отражать просмотры страниц по всем посещениям и позволяют создавать анализ нескольких посещений. Следовательно, контейнер Visitor наиболее подвержен изменениям в зависимости от определенных диапазонов дат.

    Контейнеры посетителей могут содержать значения, основанные на общей истории посетителя:

    • дней до первой покупки
    • Исходная запись, страница
    • Исходные ссылающиеся домены

    Посетить контейнер

    Контейнер «Посещение» позволяет идентифицировать взаимодействия страниц, кампании или конверсии для определенного веб-сеанса.Контейнер посещений является наиболее часто используемым контейнером, поскольку он фиксирует поведение для всего сеанса посещения после выполнения правила и позволяет вам определять, какие посещения вы хотите включить или исключить при построении и применении сегмента. Это может помочь вам ответить на вопрос, сколько посетителей просмотрели раздел «Новости» и «Спорт» за одно посещение? Или страницы, на которых успешная конверсия связана с продажей?

    Контейнеры посещений содержат значения, основанные на возникновении за посещение:

    • Номер посещения
    • Входная страница
    • Частота возврата
    • Показатели участия
    • Линейно назначенные метрики

    Хит контейнер

    Контейнер Hit определяет, какие обращения страницы вы хотите включить или исключить из сегмента.Это самый узкий из доступных контейнеров, позволяющий идентифицировать определенные клики и просмотры страницы, где выполняется условие, позволяя просматривать один код отслеживания или изолировать поведение в определенном разделе вашего сайта. Вы также можете указать конкретное значение, когда происходит действие, например, маркетинговый канал при размещении заказа.

    Контейнеры обращений включают разбивку по страницам на основе значений:

    Контейнер Logic Group

    Контейнер Logic Group позволяет вам предоставить отдельный контейнер в правилах сегмента для фильтрации объектов, не основанных на иерархии.Например, вы можете захотеть предоставить контейнер, вложенный в сегмент, который фильтрует по посетителю. Этот тип логики требует, чтобы вы разорвали иерархию (поскольку у вас уже есть контейнер посетителя верхнего уровня), чтобы фильтровать только выбранных посетителей. Это можно сделать с помощью контейнера Logic Group. См. Примеры Logic Group для получения дополнительной информации.

    Вложенные контейнеры

    При создании контейнеров сегментов внутри других контейнеров вы, по сути, создаете сегмент внутри сегмента.Для вложенных контейнеров используется следующая логика:

    1. Определите, какие данные включены, используя самый внешний контейнер. Любые данные, не соответствующие этому внешнему правилу, отбрасываются в сегментированном отчете.
    2. Примените вложенное правило к оставшимся данным. Вложенное правило НЕ применяется к любым попаданиям, выбрасываемым первым правилом.
    3. Повторяйте, пока не будут вычислены все правила вложенных контейнеров. Остальные данные затем включаются в итоговый отчет.

    Вы можете использовать вложение между контейнерами, а также между правилами внутри контейнера.Вот что можно разместить в каждом контейнере:

    Название контейнера	Что можно разместить внутри
    Хит	Только события
    Посетите	Контейнер попаданий, События
    Посетитель	Посещение контейнера, Контейнер попадания, События
    Логическая группа	Контейнер для посетителей, Контейнер для посещений, Контейнер Hit

    Включить несколько контейнеров в одно определение

    Включение нескольких сегментов в новый составной сегмент позволяет еще больше уточнить данные.Перетаскивание двух существующих сегментов вместе действует как оператор «ИЛИ» при фильтрации посетителей. Все контейнеры на холсте проверяются на соответствие всем данным, и любые данные, соответствующие любому из контейнеров, включаются в отчет.

    Например, перетаскивание контейнера посещения, где Страна = США, с контейнером посещения, где Заказ = Истина

      Страна = США + Порядок = True
      

    построит сегмент, который ведет себя в следующем порядке:

    1. Этот сегмент сначала просматривает все ваши данные и идентифицирует всех посетителей в Соединенных Штатах.
    2. Затем сегмент снова просмотрит все ваши данные в поисках того, сделали ли посетители заказ.
    3. Оба набора данных затем будут применены к отчету.

    Контейнеры для последовательных сегментов

    Последовательная сегментация использует одни и те же базовые контейнеры, включая посетителей, посещений и обращений (включая просмотры страниц или другие измерения), вложенные иерархически.

    Посетители составляют контейнер наивысшего порядка в последовательной сегментации, при этом посещения содержатся в контейнере Посетители, а обращения — в контейнерах Посетители или Посещения.Эта иерархия контейнеров должна поддерживаться для построения упорядоченных последовательных сегментов.

    Для построения последовательных сегментов контейнеры являются вложенными, и последовательная логика объединяется с помощью оператора THEN, который требует, чтобы каждый контейнер был истинным в зависимости от последовательности посетителя.

    Единственным исключением из этой иерархии контейнеров является использование контейнера Logic Group. Контейнер Logic Group позволяет вкладывать попадания в контейнер без порядка для захвата событий и измерений, но вне последовательного порядка.

    Отчеты на основе данных контейнера

    Контейнеры позволяют по-разному фильтровать различные данные на основе значений отчетов при разбиении сегментов и применении их к отчетам.

    Данные, собранные на каждом уровне иерархии контейнеров Посетитель> Посещение> Попытки, влияют на то, как вы строите свои сегменты. Если вы возьмете один и тот же сегмент, примененный к одному и тому же отчету, используя тот же набор данных, вы получите разные значения в зависимости от контейнера, из которого вы генерируете отчет.Такие факторы, как уровень отчетности контейнера и постоянство значений при обращениях, могут означать большие изменения в точности вашей отчетности.

    Основы контейнерных данных

    Например, изображенный ниже посетитель посетил сайт при первом посещении, попал на главную страницу, а затем посетил три дополнительные страницы и превратил посещение в продажу. Во время отдельного посещения посетитель попадал на этот раз через страницу продукта, затем на главную страницу, обратно на страницу продукта, а затем закрыл сеанс после просмотра зимних шапок.На основе данных, собранных для каждого контейнера для сегмента, в отчете будут показаны разные значения.

    страниц равно зимнему пальто сегмент ниже применяется к страницам отчета .

    В зависимости от выбранного контейнера отчет отображает разные результаты.

    Репортаж из контейнера Хит

    Если это условие находится в контейнере Hit, то в отчете перечислены только страницы, на которых Page = Winter Coats истинно.Поскольку только одна страница соответствует этому условию в контейнере, состоящем только из одной страницы, отображается только страница Winter Coats.

    Создание отчетов из контейнера Hit, вы можете увидеть, как отчеты из разных контейнеров влияют на общие значения отчетов. Просматривая отчет по сегментам, обратите внимание, что просмотры страниц примерно равны посещениям (около 2000 посетителей видели дублирующиеся страницы за одно посещение, что добавляет к общему количеству просмотров страниц), а количество уникальных посетителей примерно равно количеству посещений (около 2000 уникальных посетителей). посетители посещали более одного раза.)

    ВАЖНО

    Независимо от того, как вы просматриваете данные — из контейнеров «Хит», «Посещение» или «Посетитель» — в этом примере у всех них одинаковое количество посетителей: 63, 541. Независимо от того, как вы создаете отчет, исходное состояние посетителя — посетители, просмотревшие страницу «Зимние пальто» — остается неизменным. Это подмножество данных, по которым вы составляете отчеты на разных уровнях.

    Отчетность из контейнера для посещения

    Если это же условие находится в контейнере посещения, то в отчете перечислены все страницы посещения, где Страница равно Winter Coats истинно.Он фильтрует страницу «Зимние пальто», но также захватывает все остальные страницы посещения, на которых выполняется условие. Поскольку посетитель также посетил домашнюю страницу, страницу продукта и страницу покупки во время посещения, при котором было выполнено условие, эти дополнительные страницы перечислены в отчете, если для отчета используются данные контейнера посетителя.

    Показывая значения сегментов из контейнера «Посещение», вы можете видеть, что количество просмотров страницы значительно увеличилось. Это связано с тем, что в отчетах контейнера «Посещение» определяются все страницы, соответствующие условиям, а также все другие страницы, просмотренные в ходе посещения (при этом все просмотры страниц фиксируются в каждом контейнере посещения).

    Отчетность из контейнера посетителя

    Если такое же условие находится в контейнере посетителя, в отчете перечислены все страницы, просмотренные любым посетителем, где Page равно Winter Coats истинно. Это означает, что если посетитель просматривал страницу Winter Coats, то будут перечислены все страницы в контейнере Visitor, включая просмотры страниц при других посещениях. Следовательно, страницы, которые не соответствуют условию, будут перечислены в отчете, потому что посетитель просматривал их в предыдущий раз.Все страницы в контейнере Посетитель будут перечислены в отчете, даже если они произошли ранее и не соответствуют условиям.

    Показывая сегменты из контейнера «Посетитель», вы можете видеть, что количество просмотров страниц и посещений увеличилось. Это связано с тем, что на уровне посетителя, если посетитель посетил страницу Winter Coats только один раз (при выполнении условия), то все другие просмотры страницы и все другие посещения будут захвачены для этого посетителя.

    Таким образом, понимание того, как сегментация работает с различными структурами данных, является ключом к интерпретации данных, которые она возвращает.

    Отчетность на основе контейнера

    Каждая разбивка данных сегмента имеет область применения. Большинство разбивок основано на просмотров страниц , однако многие ценные сегменты основаны на контейнере Visit и, в меньшей степени, на контейнере Visitor . Важно понимать отчеты в зависимости от объема вашего контейнера.

    На основе примера сегмента Page = Winter Coats , использованного ранее, перечисленные ниже проблемы определяют другие аспекты вашего сегмента в зависимости от того, как применяются данные контейнера и как объем данных должен соответствовать типу сегмента.

    Контейнер сегмента на основе правила сопоставления сегментов

    Применение контейнера сегмента к естественному объему данных дает ожидаемые результаты, когда позиции соответствуют правилу сегмента.

    • Попадание в контейнер, где страница соответствует «Зимнему пальто». : просмотр отчета Page с этим сегментом возвращает только значения, равные «Зимнему пальто». Все остальные страницы исключены из отчетов.
    • Контейнер посещений, где страница входа равна «Зимняя одежда». : Просмотр отчета Страница входа с этим сегментом возвращает только второе посещение, поскольку его страница входа соответствует правилу сегмента.
    • Контейнер посещения, в котором номер посещения равен 1 : просмотр посещения Все просмотры страниц с первого посещения включаются в отчет, поскольку он соответствует правилу сегмента.

    Просмотры страниц на уровне контейнера посещения

    Многие правила сегмента определяют просмотры страниц за посещение. Когда это происходит, применяется весь контейнер Visitor, если правилу соответствует только одно попадание. Этот сегментный отчет особенно ценен, потому что просмотры страниц на основе посещений дают представление о просмотрах страниц за посещение.

    • Контейнер посещений, где страница соответствует странице «Зимнее пальто». : В отчете по страницам на уровне контейнера посетителей отображаются все просмотры страниц посещений, которые включали просмотр страницы «Зимняя одежда». Если страница соответствует правилу сегмента, в отчет включаются все просмотры страниц, связанные с этим посещением.
    • Контейнер посещений, где страница равна «Домашней» странице : В отчете по страницам с этим сегментом отображаются данные только с первого посещения. Это потому, что во время второго посещения посетитель не просмотрел «Домашнюю» страницу.
    • Контейнер посетителя, где страница равна «Зимняя одежда». : В отчете по страницам этот сегмент извлекает все данные по обоим посещениям, поскольку в обоих посещениях посетитель просматривал страницу «Зимняя одежда».

    Контейнер сегмента, определяющий количество обращений, меньшее, чем просмотры страниц

    Использование сегмента с контейнером меньшего размера, чем область разбивки, возвращает непредвиденные данные. При использовании более мелкой разбивки по-прежнему учитываются все обращения из этого объема данных.

    • Контейнер обращений, где страница входа равна странице продукта : каждая страница ассоциируется со страницей входа, что делает ее разбивкой на основе посещений.Использование этого сегмента приводит не только к входу на страницу продукта, но и ко всем попаданиям во время этого посещения.
    • Контейнер попаданий, где переменная списка 1 содержит значениеA : если для одного попадания, что и переменная списка, было определено несколько значений, то в сегмент включаются все значения переменных. Невозможно разделить значения, которые встречаются в одном и том же просмотре страницы, потому что контейнер попаданий является самым маленьким контейнером сегментов для разбивки попаданий.
    • Контейнер обращений, где страница равна «Покупке». : Если в качестве показателя используются просмотры страниц, отображается только страница покупки (как и ожидалось).При использовании отчета о доходе и участии все страницы при первом посещении получают 100 долларов, поскольку показатели участия основаны на посещениях.
    • Ударьте по контейнеру, где страница равна «Winter Coat». : Если в качестве показателя используются просмотры страниц, отображается только страница Winter Coat (как и ожидалось). При использовании отчета «Доходы от участия» ни одна страница не получает кредита, поскольку для этого параметра требуется постоянный параметр. Просмотр страницы, на которой была совершена покупка (страница «Покупка»), не включается в контейнер Hit, поэтому никакое участие в доходе не предоставляется ни одному элементу.Однако запуск отчета из контейнера «Посещение» будет включать все просмотры страниц за это посещение и распределяет доход (100 долларов США) по всем страницам, просмотренным в сеансе.

    Стойкость в контейнерах

    Фильтрация по измерениям, которые сохраняются на разных страницах, например, в Campaign eVar или в параметре «Ссылка», влияет на данные, собранные на уровне контейнера, и ее необходимо понимать для обеспечения точности отчетов.

    Данные сегмента могут различаться в зависимости от постоянства измерения или применяемой переменной на выбранных страницах.Некоторые измерения, такие как измерение страницы, предоставляют уникальные значения на уровне страницы и фильтруются на основе данных из контейнера попаданий. (См. «Отчеты на основе данных контейнера»). Другие параметры, такие как параметр «Домен ссылки», сохраняются на нескольких страницах при посещении. Некоторые параметры или применяемые переменные, например продолжительность посещения, охватывают всю историю посетителя.

    В отличие от измерения «Страница», значение «Ссылающийся домен» прикрепляется к каждой странице во время этого посещения.Например, посетитель, указанный ниже, переходит на главную страницу с указанного сайта. Следовательно, всем страницам в рамках этого посещения присваивается одно и то же значение ссылающегося домена.

    Ссылающийся домен равен aol.com Сегмент , приведенный ниже, применяется к отчету страниц .

    При новом посещении посетитель перенаправлен с другого сайта. Следовательно, всем страницам в новом посещении присваивается новое значение домена перехода для каждого просмотра страницы.

    Репортаж из контейнера Хит

    Поскольку всем просмотрам страниц в рамках одного посещения назначается одно и то же значение ссылающегося домена, отчеты на уровне контейнера попаданий, где ссылающийся домен = «aol.com » возвращает все страницы, перечисленные в таблице ниже.

    Показывая данные из контейнера Hit, немногим более 92 000 просмотров страниц было просмотрено в ходе более 33 000 посещений немногим более 32 000 посетителей. В среднем при каждом посещении было три просмотра страницы, и почти все посещения были уникальными посетителями.

    Отчетность из контейнера для посещения

    Если это же условие фильтруется в контейнере «Посещение» для отчета «Страницы», то все страницы посещения, где ссылающийся домен = «aol.com » верно. Поскольку значение ссылающегося домена устанавливается на уровне посещения, отчеты на уровнях просмотра страницы и посещения одинаковы.

    В этом примере, поскольку все страницы имеют одно и то же значение ссылающегося домена на основе посещения, отчет из уровня контейнера посещения (почти) совпадает с отчетом из контейнера просмотра страницы (с небольшим смещением — от 98, 234 до 98 248). — из-за аномалий данных).

    Отчетность из контейнера посетителя

    Из контейнера «Посетитель» в отчете «Страница» перечислены все страницы, просмотренные любым посетителем, где ссылающийся домен равен «aol.com » верно. Следовательно, если посетитель имел «aol.com» в качестве ссылающегося домена в любое время в истории (в течение определенного периода времени), то будут перечислены все страницы в контейнере «Посетитель», включая просмотры страниц при других посещениях. . Даже страницы, не соответствующие основному условию, будут перечислены в отчете, поскольку эти страницы включены в контейнер Посетитель. Все страницы в контейнере Посетитель будут перечислены в отчете, даже если они произошли ранее и не соответствуют условиям.

    В отчете «Ссылающийся домен» Ссылающийся домен = «aol.com» верно для четырех просмотров страниц, но Ссылающийся домен = «weather.com» верно для других страниц, на которые попал посетитель. Из контейнера Visitor вы получаете список посетителей, для которых «aol.com» истинно, но он также дает вам страницы, на которых ссылается домен «weather.com», а не значение, соответствующее вашему первоначальному запросу в сегменте.

    Когда вы просматриваете данные из контейнера Visitor, обратите внимание, что просмотры страниц значительно увеличились (с 98 248 до 112 925).Это связано с тем, что все просмотры страниц посетителем, включая те, для которых другие значения ссылающегося домена сохранены на уровне контейнера посетителя, были включены в список (а также дополнительные посещения этого посетителя, увеличивающие количество посещений с 33 203 до 43 448).

    Таким образом,

    • Контейнер «Посещение» возвращает все просмотренные во время посещения страницы, по крайней мере, одна страница которых соответствует критериям. Таким образом, если страница видна только при посещении 1 в день 1, то в данные включаются все страницы, просмотренные за все посещение.
    • Будьте осторожны, если условие, по которому вы сегментируете, относится к eVar или другому типу постоянной переменной. Например, вы можете использовать условие «где кампания содержит электронную почту», и срок его действия истекает через 7 дней. Итак, если кампания настроена на первое посещение, она продлится еще 7 дней. Каждое посещение будет включено, даже если кампания была настроена только на первое посещение. Другие посещения также будут включены (если они находятся в диапазоне дат отчета). Если вы хотите исключить включение постоянных значений, используйте событие «instance of» или эквивалентную переменную Prop, если она доступна.
    .