Ошибки в получении и анализе статистики сайта

Оценить эффективность сайта позволяет анализ данных о его работе и продуктивности каналов маркетинга с момента привлечения посетителя и до выполнения целевого действия (комплексная веб-аналитика).

Сбор и последующая интерпретация сведений о поведении посетителей на сайте, количестве переходов, глубине погружения, длительности посещения, числе транзакций и т.д. осуществляется с помощью сервисов онлайн аналитики. На первый взгляд может показаться простой работой, но именно здесь неопытного сайтовладельца подстерегают две проблемы:

  • неумение выявлять главные тенденции и делать выводы на их основе;

  • некорректная настройка систем сбора сведений.

В первом случае достаточно «засесть» за отраслевые информационные материалы, дающие понятие об основных показателях и параметрах эффективности интернет-ресурса. На начальных этапах достаточно будет ориентироваться на стандартные метрики, а с ростом профессиональных знаний углубляться в их взаимосвязи, выделяя закономерности и учитывая специфику бизнеса.

Корректность же сбора информации требует сразу погружения в аналитические процессы и обработку статистических сведений. Иначе выводы и рекомендации по улучшению эффективности маркетинговой стратегии и работы сайта будут основаны на ложных предпосылках, что негативно скажется на итоговом результате всей кампании и бизнесе в целом. Негативно на результат могут повлиять ошибки в сборе данных, интерпретации данных, а также некорректная работа со статитстикой целевых действий.

Ошибки в сборе данных

Некорректная настройка счётчиков веб-аналитики или ошибки при их настройке приводят к появлению отклонений в общих данных по интернет-ресурсу компании.

В статистику включена информация с других веб-ресурсов. Откуда она берётся и почему так происходит?

  1. Полное копирование содержимого страницы вместе со всеми кодами (и счётчиков в том числе) недобросовестными создателями сайтов. Поэтому и число посещений их ресурса автоматически будет отображаться в вашем отчёте, так как код счётчика одинаков.

  2. Существуют локальные версии анализируемого ресурса, на которых установлены аналитические метки.

  3. Сбор статистики происходит с сохранённых копий в поисковиках, с сервисов проверки ресурса или при просмотре старых версий, сохранённых в веб-архиве. Наличие аналитического счётчика в коде приводит к автоматическому суммированию этих рабочих посещений с другими данными.

Увидеть «чужую» статистику, которая включена в общие данные случайно или в результате некорректной настройки, можно в отчёте «Имя хоста» для Google Analytics. В Яндекс.Метрике сегментируют информацию по страницам входа, выбирают параметр «Хост» и анализируют полученный список сайтов и трафик, пришедший по ним.

Не отфильтрованы посещения административной группы (администратор, модератор, техник-программист, контент-менеджер и пр.) ресурса или тестовые заявки

В этом случае вычисленная конверсия будет искажена в большую или меньшую сторону. Посещения сайта сотрудниками приведёт к уменьшению процента конверсии, поскольку их вход на страницу будет посчитан как целевой визит, не приведший к транзакции. Отсутствие фильтра на тестовые заказы приведёт к высокому показателю конверсии, который не будет соответствовать реальному количеству сделок.

Статистические счётчики не отслеживают все посещения

Это может происходить вследствие ошибок в выборе места их установки:

  • аналитические метки присутствуют только на целевых страницах;

  • их разместили в конце кода страницы;

  • до их загрузки выполняется сложный сценарий для скрипта или изображения;

  • установка блокирующих скриптов на загруженных позднее страницах ресурса.

Это приводит к тому, что некоторые посещения счётчик либо совсем не фиксирует, либо попросту не успевает этого сделать, так как пользователь покинул ресурс, не дождавшись полной загрузки страницы, изображения или окончания другого сценария, предшествующего коду метки.

Подобные недочёты желательно предупредить ещё до запуска сайта. Поэтому такую работу разумнее доверить профессионалу. В дальнейшем без специальных знаний выявить эту ошибку достаточно сложно, но возможно — при помощи специалиста.

Повторный учёт междоменных переходов и версий сайта при отсутствии 301 редиректа

В этом случае данные по Google Analytics выдадут завышенные показатели по трафику, просуммировав переходы между версиями, доменами и пр. В этом случае при наличии реферальных ссылок и необходимости отслеживать их активность провести анализ по этому параметру станет практически невозможно.

Здесь приведены лишь самые распространённые ошибки, связанные с некорректной настройкой и расположением счётчиков. Для их выявления потребуется проанализировать каждый канал привлечения посетителей, учесть его особенности и нюансы обработки статистики. Далёкому от подобных тонкостей владельцу сайта это зачастую становится не под силу, поэтому разумнее по вопросам настройки метрических счётчиков прибегать к помощи профессионалов.

Ошибки в интерпретации

Сведения о количестве переходов и их качественных характеристиках (длительность, глубина и пр.) мало собрать, важно ещё и правильно их интерпретировать, чтобы избежать путаницы в трактовке эффективности рекламных кампаний. Рассмотрим часто встречающиеся при трактовке данных ошибки.

Ошибочная приписка переходов с рекламы другим каналам привлечения трафика вследствие неверной разметки

Как правило, рекламная кампания получает свою уникальную UTM-метку, позволяющую отследить переходы с данного объявления или баннера на целевую страницу. Если они не были выставлены или настроены некорректно, то переходы из контекста автоматически приравняются к поисковому продвижению, из рассылок по электронной почте – к переходам с тематических сайтов и т.д.

Грамотная настройка рекламных статистических меток позволяет выявлять случаи ошибочного «подмешивания» данных и правильно интерпретировать данные по сегментам трафика. Так, отчёт Яндекс.Метрики «Поисковые фразы» по умолчанию объединяет переходы целевой аудитории из органической выдачи и из рекламных объявлений в Яндекс.Маркете. После сегментирования этой статистики по каналам будут отображены отдельно переходы из контекста и посещения по поисковой выдаче. В противном случае ошибочность выводов неизбежна.

Модифицированный счётчик, настройки которого влияют на определение лояльности целевой аудитории

Например, принудительно установив в коде счётчика низкие значения для тайм-аута, владелец сайта будет получать от систем веб-аналитики автоматически сформированный отчёт о высокой лояльности посетителей, низком показателе отказов и увеличению глубины просмотра. Тогда как дело будет в перепрограммированном счётчике, который может быть модифицирован сам или изменениям будет подвергнут код целевой страницы. Обнаружить эту ошибку не так просто, а некорректная интерпретация данных повлечет ложные выводы о релевантности контента и заинтересованности целевой аудитории в посещении интернет-ресурса.

Работа с информацией о целевых действиях

Показателем эффективности интернет-ресурса является количество выполненных посетителями целевых действий. При сборе и обработке этой информации следует учитывать корректность целей и сегментов, подобранных для аналитического изучения, специфику учёта и построения отчёта в Яндекс.Метрике и Google Analytics, особенности модели атрибуций, определяющих распределение конверсионных потоков, и пр. И тут неопытного владельца сайта поджидает немало ошибок и проблем, самые распространённые из которых будут рассмотрены ниже.

Сведения о транзакциях аккумулируются на основе некорректно отрегулированных событий в коде посадочной страницы

Например, от лояльного посетителя сайта ждут отправки заявки на автокредит, а в качестве целевого события, подлежащего учёту, выставлен клик по кнопке «Отправить». При этом, если форма так и не будет отправлена по причине некорректно заполненных полей, для статистики целевое действие будет считаться выполненным. Выявить эту ошибку можно при аналитическом изучении событийного кода, что без специальных технических и аналитических знаний практически неосуществимо.

«Тревожным звоночком», свидетельствующим о присутствии в коде подобной ошибки, могут быть такие признаки:

  • собранные сервисом веб-аналитики данные о количестве отправленных заявок или других целевых действий не соответствуют фактическим показателям;

  • в детальном отчёте по каждому событию наблюдаются значительные расхождения между их общим количеством и числом уникальных действий, что указывает на неоднократность совершения транзакции за один сеанс.

Некорректная настройка «Электронной торговли»

Как правило, при настройке счётчика не исключены случаи обновлений и повторных посещений благодарственной страницы (страница-спасибо). В этом случае данные о выполненном целевом действий при обновлении не обнуляются в коде страницы, а сохраняются, что позволяет Google Analytics учитывать их многократно. Это также можно выявить при сравнении полученных по статистике данных о количестве совершённых через интернет-магазин покупок и фактически проведённых через бухгалтерию отчётов.

Повторные входы на страницы-юлагодарности

Например, пользователь добавил сайт в закладки или в раздел «Избранное» после посещения этой страницы, а потом посетил ресурс, перейдя по сохраненной копии. Он будет отмечен как посетитель именно этой благодарственной страницы, который отправил заявку или совершил иное транзакционное действие. Для исключения подобных случаев рекомендуют использовать сегментирование или составные цели. Грамотная настройка «Электронной коммерции» позволит избежать возникновения подобной досадной оплошности.

Не учтены периоды отслеживания транзакционных действий

Как правило, эту ошибку совершают при сравнении 2 периодов, один из которых продолжался неполный месяц или год. Чтобы исключить такую неравномерность, следует составлять графики по любым анализируемым показателям в разрезе дней.

Включена обязательность последовательного прохождения всех этапов воронки продаж

В таких случаях не будут включены в общую статистику транзакции, проведённые посетителем не по заданному разработчиками плану. Например, пользователь сегодня перешёл на сайт, выбрал товары, отложил их в корзину и вышел, а окончательное оформление заказа произвёл при следующем визите. Если выставлена обязательность последовательного прохождения всех этапов за сеанс, то этот заказ не будет учтён счётчиками Яндекс.Метрики и Google Analytics.

Не учтены нюансы учёта целевых действий разными сервисами веб-аналитики

Так, если в Google Analytics все этапы составной цели выполнены одним и тем же посетителем, то это будет засчитано как разовое выполнение транзакции. В Яндекс.Метрике же каждое из действий пользователя, входящее в состав одной главной транзакционной цели, будет засчитано отдельно. На это надо обращать внимание при интерпретации статистических данных.

Не учтена модель атрибуции, определяющей ценность конверсии на каждой точке взаимодействия пользователя с сайтом в зависимости от канала трафика

Это приводит к ложной недооценке или переоценке использованных инструментов привлечения целевой аудитории. Так, в Google Analytics 100% ценности конверсии по умолчанию выставляется каналу, с которого пользователь пришёл на сайт до сеанса, закончившегося транзакцией – модель последнего непрямого взаимодействия. В Яндекс.Метрике же наибольшая конверсионная ценность будет присвоена каналу, переход с которого закончится целевым действием – модель последнего взаимодействия.

Но для сайтов, ориентированных на В2В технологии ведения бизнеса, ни одна из этих моделей не подходит, потребуется настройка веб-аналитики под отслеживание канала, при переходе по которому клиент впервые узнал о компании или её интернет-ресурсе. Поэтому прежде, чем делать какие-либо выводы, следует внимательно изучить не только показатели конверсии, но и доходы, среднюю цену заказа и иные параметры с учётом подходящей по бизнес-нише модели атрибуции.

Процессы сбора и интерпретации полученных статистических данных могут быть осложнены и другими погрешностями, неточностями и нестыковками, для исключения которых потребуются профессиональные знания и умения в сфере веб-аналитики.