Яндекс.Метрика и Google Analytics: удобные отчёты на каждый день. Аналитикс яндекс


Подключение системы веб-аналитики

В Яндекс.Метрике включите отчет Электронная коммерция, в Google Analytics — Отслеживание электронной торговли.

В прайс-листе, который вы загружаете в Яндекс.Маркет, в элементе url для каждого предложения добавьте две utm-метки:

  • utm_source

    В качестве значения укажите удобное для вас название источника заказов (например, «market» или «market.yandex.ru»). Название должно быть одинаковым для всех предложений. Если utm_source занята, используйте utm_medium или utm_campaign.

  • utm_term

    В качестве значения укажите идентификатор предложения. Если utm_term занята, используйте utm_campaign.

Пример<url>http://www.example-shop.ru/catalog/apple_iphone_5_64gb_white/?utm_source=market.yandex.ru&amp;utm_term=12345</url>
  1. Нажмите ссылку Доступ к системам аналитики на странице в PriceLabs.

  2. Нажмите ссылку Предоставить доступ в блоке системы аналитики (Яндекс.Метрики или Google Analytics).

    Вы будете перенаправлены на сайт системы аналитики для предоставления доступа. Если доступ предоставлен успешно, в блоке Доступ к системам аналитики отобразится статус «Доступ предоставлен».

  3. Укажите параметры стандартного доступа:

    • В поле Источник выберите utm-метку, которую указали в прайс-листе для обозначения источника заказов.

    • В поле Значение укажите значение метки utm_source, которое вы указали в прайс-листе.

    • В поле ID предложения выберите utm-метку, которую указали в прайс-листе для обозначения идентификатора предложения.

  1. Нажмите ссылку Настройки магазина на странице в строке нужного магазина. В открывшемся окне отметьте пункт Импорт статистики заказов.

  2. Укажите логин пользователя, который подключает системы веб-аналитики.

    Подключить систему аналитики может Главный представитель или Агенство. По умолчанию в поле Аналитику настраивает указан Главный представитель. Чтобы изменить пользователя, войдите в PriceLabs с помощью аккаунта Главного представителя или Агенства, настройте доступ к системе аналитики и нажмите кнопку Изменить на <логин пользователя>.

  3. Выберите систему аналитики и вид доступа к ней.

    Стандартный доступ — для текущего магазина будут действовать настройки, которые вы указали для всех магазинов.

    Индивидуальный доступ — вы можете указать персональные настройки для текущего магазина.

  4. Выберите счетчик, который соответствует текущему магазину в поле Counter ID (Яндекс.Метрика) или в поле Google Analytics Profile (Google Analytics).

    Если счетчик не отображается в поле Counter ID (Google Analytics Profile), убедитесь, что:
    • вошли в PriceLabs с помощью аккаунта Главного представителя или имеете Агентский доступ;
    • имеете доступ к Яндекс.Метрике, и в ней настроены счетчики.
  5. Если у вас несколько региональных интернет-магазинов, у которых частично совпадает доменное имя, можно настроить импорт статистики заказов таким образом, чтобы импортировались данные только по текущему магазину. Для этого в поле Дополнительный фильтр введите данные в формате:

    • Для Google Analytics — ga:campaign==[поддомен регионального магазина]

    • Для Яндекс.Метрика — ym:s:UTMCampaign=='[поддомен регионального магазина]'

    Пример

    Данные для регионального

yandex.ru

Аналитик Big Data

Почти во всех отделах Яндекса аналитики используют методы математической статистики для того, чтобы анализировать работу сервисов, строить модели и гипотезы. Они проводят эксперименты для проверки своих гипотез и много общаются со смежными командами, а иногда разрабатывают и поддерживают инструменты для сбора статистики и мониторинга работы систем.

В отделе качества поиска, например, аналитику потребуется создавать классификаторы веб-страниц, сайтов и запросов пользователей, исследовать характеристики их поискового поведения, понимать, в каких срезах качество поиска хорошее, а где есть проблемы. Понадобится также разбираться в технических деталях устройства поисковой системы, например, в том, как устроен поисковый робот. Вне зависимости от того, с каким именно аспектом качества поиска специалист будет работать, ему предстоит иметь дело с огромным количеством данных и распределенными вычислениями.

Другой пример задач — выявление аномалий в основных показателях качества сервиса и расследование причин их возникновения, построение моделей, предсказывающих поведение ключевых показателей в будущем.

Команда метрик Яндекса занимается аналитикой и исследованиями – часто необходимо убедиться, что планируемое нововведение действительно будет полезно пользователям. Для этого есть много разных инструментов, в том числе A/B-эксперименты, в которых две группы пользователей видят разные версии Яндекса. Для их успешного проведения нужно создавать новые метрики и повышать чувствительность уже существующих.

Обязательные требования:

  • высшее математическое или техническое образование;
  • знание математической статистики;
  • хорошая техническая подготовка: уверенное использование одного из скриптовых языков;
  • знание английского языка на уровне чтения технической литературы.

Приветствуются:

  • понимание принципов работы браузера и современных веб-технологий;
  • опыт применения машинного обучения;
  • навыки программирования на C++ и Java или хотя бы на одном из них;
  • опыт работы в аналогичной должности.

www.yandex.ru

Google Analytics и Яндекс Метрика - сравниваем, используем, выбираем.

В Рунете достаточно часто можно встретить вопросы о том, какую из систем веб-аналитики выбрать для своего сайта Google Analytics или Яндекс Метрику.

Большинство страниц, которые выдают поисковики по запросу "Google Analytics и Яндекс Метрика" имеют заголовки "Google Analytics ИЛИ Яндекс Метрика", часть из них приводят к обсуждению того, почему в статистике по посещениям обе системы показывают разные данные или о том, влияет ли установка Метрики на ранжирование сайта в поисковой выдаче.

При этом лишь небольшая часть страниц, в основном профильные форумы, в ответе на вопрос "или Google Analytics, или Яндекс Метрика?", приходят к тому, что эффективнее все-таки использовать обе системы вместе. Не могу не согласиться с тем, что поскольку обе системы имеют свои сильные и слабые стороны необходимо использовать их в совокупности. В данной статье я постараюсь описать, как применять связку двух систем на примере анализа сайта.

Для обеих систем веб-аналитики существуют достаточно детальные страницы справки, также не сложно найти статьи по настройке и модификации кодов отслеживания, поэтому, в данной статье детали настройки не будут приведены.

Алгоритм работы систем

Прежде, чем описывать функционал систем, стоит упомянуть, как же системы работают, каким образом получают данные о посещениях.

В целом, обе системы используют одинаковый алгоритм работы:

  1. При загрузке страницы обрабатывается JS код;
  2. В браузер записываются, или считываются cookies;
  3. GIF хит отправляется на сервер системы веб-аналитики;
  4. Данные обрабатываются на сервере и передаются в интерфейс системы в виде отчетов;
  5. Доступ к полученным данным также возможен через API.

Однако стоит помнить, что внутренняя обработка массивов данных у каждой системы своя, имеет свою погрешность, поэтому количественная статистика в любом случае будет разной. Также не стоит забывать о разном расположении кодов счетчиков на сайте, удаленности серверов и так далее.

Всегда нужно помнить, что веб-аналитика не равно веб-статистика. Веб-аналитика оперирует не абсолютными значениями данных, а динамикой изменений этих данных.

Анализ сайта

Как было сказано выше, возможности систем будут рассмотрены с точки зрения анализа сайта, который будет включать в себя следующее:

  1. Анализ трафика по каналам;
  2. Анализ посетителей в зависимости от их категории;
  3. Электронную торговлю;
  4. Анализ контекстной рекламы;
  5. Анализ поисковых запросов;
  6. Анализ популярных страниц отсортированных по заголовкам;
  7. Анализ поведения посетителей на отдельной странице.

После каждого подраздела будет подведен промежуточный итог, возможно, он будет несколько субъективным, однако это продиктовано не лояльностью к одной из систем, а скорее практическим опытом проведения такого анализа.

Также не стоит отметить, что для полноценного анализа необходимы как можно более детальные данные. То есть, например, недостаточно знать, по какой кампании контекстной рекламы пришел посетитель, для проведения детального анализа нужна информация о том, по какому ключевому слову пришел посетитель. Только в этом случае мы сможем судить об эффективности рекламы и добиваться от нее максимальной отдачи.

Анализ трафика по каналам

Задача состоит в том, чтобы определить какой из каналов привлечения трафика приводит на сайт наиболее заинтересованную аудиторию.

Для решения описанной задачи нам необходимы следующие данные в разрезе каналов:

  • Количество посещений;
  • Средняя длительность просмотра;
  • Глубина посещения;
  • Показатель отказов;
  • Конверсия по целям.

Google Analytics

Google Analytics предоставляет необходимые для анализа данные, при этом в отчетах присутствует также статистика по доле новых посетителей, что позволяет определить, какой из каналов эффективнее увеличивает охват аудитории сайта.

Для того чтобы упростить анализ большого массива данных, в Google Analytics присутствуют расширенные фильтры и сегменты. Например, можно сравнить посещения, которые закончились покупкой (или конверсией) со всеми посещениями.

Или же рассмотреть статистику только по посещениям с поиска.

Различие фильтров и сегментов заключается в том, что сегменты применяются одновременно ко всем доступным отчетам, фильтры только для одного текущего отчета.

Яндекс Метрика

В отчетах Метрики также содержится вся необходимая информация, также показывается количество визитов вернувшихся, то есть более лояльных сайту посетителей.

Цели

В обеих системах могут быть настроены следующие цели:

  • Просмотр определенного количества страниц;
  • Событие;
  • Переход по URL, при этом может быть настроена последовательность переходов.

Причем в Google Analytics может быть настроено до 20 шагов последовательности переходов, в Яндекс Метрике до 5. Google Analytics позволяет также установить цель длительность посещения.

Отдельно стоит отметить, что Яндекс Метрика собирает детальную статистику только по 10 целям в аккаунте, еще для 90 целей возможно узнать только количество выполнений цели.Google Analytics позволяет установить 20 целей в профиле, при этом в аккаунте может быть до 50 профилей. Следует отметить, что в случае работы через рекламное агентство количество профилей может быть увеличено до 200.

Для денежной оценки некоммерческих сайтов в Google Analytics возможно присвоить любой цели денежную ценность. Например, если доход приносят оставленные на сайте заявки, то возможно рассчитать средний доход от одной заявки соответствующему целевому действию денежную ценность. Например, на сайте оставляют 100 заявок на обучение, из этого числа оплачивается 10 заявок, доход от которых 100 000. В таком случае денежная ценность цели Заявка - 1 000.

В Метрике при переходе к данным по цели, добавляется статистика по целевым визитам (визиты вернувшихся посетителей, в которых выполнено целевое действие).

Итог

Обе системы предоставляют необходимые для анализа данные. При этом Google Analytics позволяет сегментировать и фильтровать данные, что необходимо при анализе большого массива данных. В настоящее время в отчетах Метрики похожего функционала нет, однако он планируется в будущем.

Поведение посетителей на сайте.

При проведении такого анализа мы должны ответить на вопрос, каким посетителям более интересен сайт.

Для этого необходимы следующие данные:

  • Количество посещений;
  • Глубина просмотра;
  • Показатель отказов.

Что важно, данные должны быть представлены для разных групп посетителей.

Google Analytics

По поведению Google Analytics разделяет посетителей на новых и вернувшихся, что является не столь важным сегментированием, однако дает представление о лояльности пользователей.

Что более важно, Google Analytics позволяет устанавливать для посетителей пользовательские переменные, для того, чтобы сегментировать уже не трафик, а посетителей. Причем переменные возможно устанавливать достаточно гибко, например, разделить зарегистрированных и незарегистрированных на сайте, или же разделить тех, кто использовал на сайте форму в которую ввел разные должности.

Также пользовательские переменные могут быть использованы вместе с отслеживанием телефонных звонков посредством промо-кодов. Таким образов в Google Analytics будет передаваться детальная информация об источниках переходов на сайт посетителей, которые впоследствии совершили целевое действие посредством телефонного звонка.

Яндекс Метрика

Используя технологию Крипта, Метрика позволяет получать данные о поведении посетителей, в зависимости от их пола и возраста. Крипта основана на методе машинного обучения Матрикснет, который научили отличать пользователей по поведению на огромном числе примеров. Разработчики утверждают, что Крипта определяет пол с вероятностью 74%, а самую большую возрастную группу (от 25 до 34 лет) - с вероятностью 45%.

Знание данных о половозрастной структуре посетителей сайта может быть использовано для эффективного социально-демографического таргетинга.

Итог

Обе системы позволяют получать необходимые данные для разных групп посетителей, которых системы разделяют по разным принципам.

Google Analytics позволяет установить пользовательские переменные для гибкой сегментации посетителей, Яндекс Метрика предоставляет статистику по половозрастной структуре. Поскольку системы используют разную сегментацию посетителей, логично использовать и Google Analytics, и Яндекс Метрику.

Электронная торговля

Очевидно, что цель интернет-магазина - продавать, поэтому необходимо знать что, и как продается на сайте.

Для анализа электронной торговли нужно знать:

  • Количество заказов;
  • Доход от заказов;
  • Конверсию в заказы.

Google Analytics

После имплементации дополнительного кода на сайт и донастройки в интерфейсе системы, возможно получать детальную статистику о проданных товарах. Под детальной я имею ввиду то, что данные могут быть получены в любых разрезах, вплоть до ключевых слов.

Стоит отметить, что в стандартных отчетах по электронной торговле конверсия приписывается последнему источнику перехода на сайт, при этом часто путь до конверсии имеет больше, чем один шаг.

В отчетах по многоканальным последовательностям каждому источнику на пути конверсии будет приписана ассоциированная, то есть вспомогательная конверсия, что позволит оценить вклад даже тех источников, которые напрямую не приносят заказов .

Поясню, в чем заключается польза таких отчетов. Отношение количества вспомогательных конверсий к конверсиям по последнему клику позволяет оценить, какую роль играет источник на пути конверсии. Если данное отношение близко к 0, или 1, то источник приносит больше прямых заказов, если больше 1, то источник чаще играет вспомогательную роль. То есть мы можем корректировать рекламную стратегию более гибко, опираясь не только на источники, приносящие заказы, но и на источники, которые привлекают целевую аудиторию.

Яндекс Метрика

В Яндекс Метрике присутствует схожий отчет по параметрам интернет-магазинов, при этом возможно проследить только с какого источника пришел посетитель, более детальные данные отсутствуют.

Конверсия присваивается последнему источнику, в отчетах также есть конверсия для вернувшихся посетителей то есть конверсия по первому источнику.

Однако оценить влияние промежуточных источников невозможно.

Итог

Google Analytics предоставляет всю необходимую для детального анализа информацию. Для того, чтобы определить вспомогательную роль и ценность источников конверсии удобно использовать отчеты по многоканальным последовательностям в связке с моделированием атрибуции.

Яндекс Метрика позволяет получить только общие данные по электронной торговле, что не достаточно для детального анализа.

Контекстная реклама

Очевидно, что оплачиваемые источники трафика должны не только приносить доход, но и быть рентабельными.

При анализе контекстной рекламы мы должны ответить на вопрос, какие кампании и запросы более эффективны и рентабельны. Для этого потребуются следующие данные:

  • ROI;
  • Стоимость заказа;
  • CTR.

Google Analytics и Яндекс Метрика получают данные по переходам из рекламных систем, используя метки в ссылках объявлений. Google Analytics позволяет использовать utm и gclid метки, Метрика вдобавок позволяет использовать openstat метки.

Google Analytics

Важно, что при связке аккаунтов Google AdWords и Google Analytics, в последний автоматически передаются данные о размещении объявлений в AdWords. То есть, единожды связав аккаунты возможно получать данные о показах, кликах, стоимости размещения. Что более важно автоматически будут рассчитываться необходимые нам параметры такие, как ROI и CTR для каждого ключевого слова каждой кампании.

Также стоит отметить, что с недавнего времени в Google Analytics можно загружать данных о расходах и кликах для любых оплачиваемых источников трафика, например для Яндекс Директ. Несмотря на то, что такая загрузка не автоматизирована, она позволяет проанализировать рентабельность контекстной рекламы в любых рекламных системах.

Яндекс Метрика

Для переходов из рекламных систем присутствует только общая статистика по посещениям (визиты, просмотры, отказы) в разрезе источников.

Для переходов из Директа также возможно получить данные только по посещениям для каждого ключевого слова. Однако статистика по кликам и расходам не передается, поэтому оценить рентабельность размещения контекстной рекламы не представляется возможным.

Для этого придется отдельно выгружать доход из интерфейса Метрики, расход из интерфейса Директа, и рассчитывать необходимые параметры рентабельности.

При анализе рентабельности оплачиваемых источников трафика стоит упомянуть, что часть заказов может быть оформлена по телефону. В таком случае получается, что пользователь переходит по контекстному объявлению, со счета списываются деньги, однако доход, если он есть, не учитывается системой веб-аналитики, поскольку заказ оставлен не на сайте. В итоге получается, что кампания контекстной рекламы только тратит деньги, но не приносит дохода, и соответственно является нерентабельной.

Для того чтобы исключить такие ситуации, в Яндекс Метрике присутствует инструмент, который отслеживает телефонные звонки пользователей из рекламных систем.На сайте автоматически подменяется контактный номер телефона. Каждый звонок по новому номеру переадресовывается на обычный номер, информация о звонке передается в Метрику.

Ранее отслеживались только переходы пользователей из Яндекс Директа и Яндекс Маркета, для остальных пользователей показывался обычный номер телефона, и данные не собирались.

Однако недавно, был анонсирован Целевой Звонок 2.0, который позволит отследить звонки пользователей с любых источников. В настоящее время инструмент находится на тестировании, и в ближайшее время будет доступен всем пользователям Яндекс Метрики.

Итог

Google Analytics позволяет получать показатели ROI и CTR для любых оплачиваемых источников трафик, то есть возможно получить все необходимые данные для анализа рентабельности рекламы. Яндекс Метрика не позволяет получить необходимые данные, при этом в ней присутствует инструмент для отслеживания телефонных звонков.

Поскольку положительные стороны обеих систем не пересекаются, однозначно для анализа стоит использовать обе системы.

Поисковые запросы

Задача состоит в том, чтобы определить, какие запросы приводят на сайт более заинтересованных посетителей.

Необходимые для анализа данные:

  • Количество посещений;
  • Глубина просмотра;
  • Средняя длительность просмотра;
  • Показатель отказов.

Google Analytics

Google Analytics позволяет в отчетах получить статистику по всем необходимым параметрам для каждого поискового запроса.

Что более важно, при связке аккаунта Analytics с инструментами для веб-мастеров в отчете по поисковой оптимизации возможно получать детальную статистику по переходам из поиска Google. То есть собираются данные по показам, кликам, средней позиции запроса в поисковой выдаче.

Яндекс Метрика

Метрика также предоставляет необходимые для анализа поисковых запросов данные.

При этом показывается, с какой по счету страницы поисковой выдачи произошел переход на сайт.

Причем возможно по клику перейти к результатам поисковой выдачи.Что может быть удобным при анализе SEO продвижения, поскольку сразу видны конкуренты.

Однако Яндекс Метрика фиксирует URL, по которому был совершен переход на момент клика, но не фиксирует содержимое результирующей поисковой выдачи. То есть, например, при разных гео настройках, посетитель, отмеченный в статистике, и аналитик, работающий с данными Метрики, увидят разные варианты поисковой выдачи.

Обратите внимание

При анализе поисковых запросов не стоит забывать о том, что если посетители пользуются поиском с применением SSL (англ. Secure Sockets Layer уровень защищённых сокетов), то ключевое слово будет передаваться в отчеты систем веб-аналитики в зашифрованном виде (в Google Analytics такие ключевые слова обозначены как (not provided), в Яндекс Метрике не определена).

Наиболее часто такая ситуация возникает, если посетители используют поиск, будучи залогиненными в аккаунте Google, или пользуются панелью поиска Firefox.

Стоит отметить, что в Google Analytics ключевое слово (not provided) отображается так же, как и остальные, то есть сортируется по количеству посещений вместе с остальными ключевыми словами.

При этом в Яндекс Метрике ключевое слово не определена будет показано на последней странице соответствующего отчета, вне зависимости от количества посещений по нему.

Итог

Обе системы предоставляют необходимые для анализа поисковых запросов данные. При этом Google Analytics позволяет получать данные по переходам (такие, как показы, клики, позиция в выдаче) для поиска Google. Похожая информация отсутствует в Яндекс Метрике. Также стоит отметить, что аудитория поиска Google составляет около трети от общего количества пользователей поисковых систем. В Яндекс Метрике возможно по клику перейти в поисковую выдачу по каждому запросу, который использовали посетители. То есть никакой новой информации кроме номера страницы выдачи не присутствует, однако на одной странице поисковой выдачи находится 10 строк.

Популярные страницы

Для любого сайта важно его содержание, поэтому при анализе сайта необходимо определить контент каких страниц более интересен посетителям.

Данные для решения:

  • Количество просмотров;
  • Средняя длительность просмотра;
  • Показатель отказов;
  • Процент выходов.

Поскольку мы хотим анализировать разные страницы, необходимо отсортировать страницы по заголовкам. Также статистика по заголовкам страниц также может быть использована, для SEO продвижения, поскольку любое SEO начинается с внутренней оптимизации сайта, в том числе прописываются релевантные заголовки страниц.

Google Analytics

Система предоставляет детальную статистику по просмотрам страниц, такую, как уникальные просмотры, длительность просмотра, показатель отказов и так далее.

Яндекс Метрика

В разрезе заголовков страниц, Метрика показывает статистику только по количеству просмотров страниц, более детальные данные отсутствуют.

Итог

В данном случае Google Analytics предоставляет необходимые для анализа данные, Метрика не имеет аналогичной возможности.

Поведение посетителей на отдельных страницах

После того, как мы определили наиболее популярные страницы, логично проанализировать насколько удобно пользователям взаимодействовать с данными страницами.

Для соответствующего анализа необходимо знать:

  • Клики по ссылкам на странице;
  • Клики по странице;
  • Сетку разрешений.

Google Analytics

Google Analytics предоставляет статистику по взаимодействию посетителей со страницей. Также в отчете присутствует карта ссылок, то есть для каждой ссылки приводится процент кликов по ней.

Вдобавок возможно увидеть, какую часть страницы посетители видят без прокрутки.

Яндекс Метрика

В Метрике присутствует не только карта ссылок, но и карта кликов. Статистика по взаимодействию посетителей со страницей в данных отчетах отсутствует, при этом используется тепловая карта, которая накладывается на страницу.

Также присутствует сетка разрешений, позволяющая определить какую часть страницы без прокрутки видят посетители с разным разрешением экранов.

Совсем недавно был анонсирован еще один полезный, для анализа поведения посетителей на страницах инструмент Карта Скроллинга.

Карта Скроллинга позволяет понять, какая часть страницы более интересна посетителям. Работает этот инструмент следующим образом: на исследуемую страницу сайта накладывается тепловая карта, при этом каждой части страницы приписывается свое среднее время просмотра и количество просмотров. Стоит отметить, что Карта Скроллинга основана не на всех посещениях страницы, однако это не умаляет ее достоинства, и также позволяет проанализировать тренды поведения пользователей.

Карта Скроллинга поможет подобрать оптимальную длину страницы , и подскажет, в какой части страницы необходимо расположить наиболее важную информацию.

Также в Метрике присутствует удобный инструмент для юзабилити анализа Вебвизор, который стоит описать отдельно. Вебвизор позволяет просматривать видеозапись посещений, в том числе передвижения курсора, клики и прочее. Такие данные позволяют увидеть поведение живых посетителей, при этом не собирая фокус группу.

Для более эффективного анализа, возможно отфильтровать посещения, например те, которые достигли корзины, но не дошли до страницы Спасибо за покупку!

В настоящее время Вебвизор записывает не более 1 000 посещений в день, в планах Метрики увеличение количества записываемых посещений. При этом стоит помнить, что для крупных интернет проектов запись 1 000 посещений в день не так много, при этом часть из них, например, не выполнит нужные для анализа целевые действия, и таким образом не будет возможности отфильтровать необходимые записи.

Стоит упомянуть также о том, что Карта Скроллинга также основана на данных Вебвизора, поэтому ограничение количества записей аналогично накладывается на собираемые данные.

Итог

В данном случае Метрика обладает гораздо большим функционалом, поскольку в ней присутствуют карты кликов, ссылок и ВебВизор.

Заключение

Обе системы обладают своими преимуществами и недостатками, зачастую сильные стороны систем не пересекаются. В целом для Google Analytics характерно предоставление более детальной статистики, Яндекс Метрика более удобна для in-page анализа.

Также не стоит забывать, что системы постоянно развиваются, добавляется новый функционал, поэтому заранее определить какая из систем в будущем будет удовлетворять вашим потребностям невозможно.

Кратко отметим наиболее существенные положительные стороны систем.

Google Analytics:

  • детальная статистика в любых срезах;
  • фильтры и сегменты;
  • цели и их ценность;
  • пользовательские переменные;
  • электронная торговля;
  • многоканальные последовательности;
  • детальные данные по переходам из систем контекстной рекламы;
  • возможность загрузки кликов и расходов для любых оплачиваемых источников;
  • отчеты по поисковой оптимизации.

Яндекс Метрика:

  • данные по половозрастной структуре посетителей;
  • Целевой Звонок 2.0;
  • данные о переходам из поисковой выдачи;
  • Карта Кликов и Ссылок;
  • Карта Скроллинга;
  • ВебВизор.

Из приведенного выше резюме видно, что системы органично дополняют друг друга и для проведения более детального анализа сайта эффективнее использовать обе системы веб-аналитики в совокупности.

При этом не стоит забывать о том, что системы постоянно развиваются и невозможно загадывать, какой функционал добавится в будущем как в Google Analytics, так и в Яндекс Метрику.

Используйте сильные стороны обеих систем веб-аналитики для решения своих задач, если у вас возникнут вопросы обращайтесь. Мы всегда рады проконсультировать и обучить всем тонкостям работы с Google Analytics и Яндекс Метрики.

keyvision.ru

Google Analytics vs Яндекс.Метрика vs LiveInternet

trafic

В этом случае от клиента не требуется никаких действий, кроме собственно самого факта посещения сайта. Когда браузер обращается к Web-серверу за страницей сайта, вместе с адресом страницы он передает ряд данных, в число которых входят такие значения как IP адрес компьютера клиента и информация о типе браузера.

На основе этих данных формируется знакомая многим статистика посещений сайта в виде количества хостов и хитов. Под хостом понимается уникальный IP адрес компьютера клиента, а под хитом факт запроса браузером страницы.

Количество хостов позволяет судить о количестве посетителей сайта, а количество хитов говорит об интенсивности запросов к сайту, то есть об уровне интереса посетителей к сайту. Эти два значения широко используются в рейтинговых системах для определения позиции сайта в рейтинге.

Но если разобраться в деталях, то хосты и хиты — это не самый надежный, точный и справедливый способ оценки посещаемости. Большинство посетителей сайта не имеют постоянного IP адреса, поскольку пользуются услугами Интернет-провайдеров. При каждом подключении к Интернет посетителю может выдаваться новый IP из диапазона свободных адресов Интернет-провайдера. Это значит, что один и тот же человек, регулярно заходящий в Интернет в течение суток может предстать перед сервером в виде совершенно разных хостов. Клиент был один, а статистика покажет, что их было больше.

Предположим, что провайдер имеет клиентов больше, чем IP-адресов и все клиенты хотя бы раз побывают в Интернет в течение дня. В зависимости от интенсивности выходов клиентов в сеть наша статистика покажет количество посетителей меньшее числа IP адресов провайдера.

Клиенты, которые выходят в Интернет со своих рабочих мест в офисах нередко находятся за специальным сервером, который обеспечивает защиту локальной сети компании или позволяет использовать одно соединение с Интернет многим пользователям. В этом случае для сервера все рабочие места офиса будут представлены одним IP. Посетителей было много, а статистика говорит, что был один.

Многие используют прокси-сервера, которые сохраняют запрашиваемую пользователем информацию и выдают ее при повторном запросе, значительно ускоряя скорость доступа в сеть. Все пользователи, работающие с использованием прокси-сервера, предстанут перед сервером сайта в лице этого прокси-сервера, то есть будут иметь один и тот же IP. Учитывая факт, что Интернет-провайдеры обычно предлагают прокси-север для своих клиентов, а большинство локальных сетей имеют такой прокси-сервер, сайт способен «пропустить мимо ушей» значительную часть своей аудитории.

Набор доступных серверу данных можно расширить, если включить в страницу, загружаемую браузером, специальный код на языке JavaScript, который соберет и передаст серверу такие данные, как разрешение экрана, тип операционной системы, адрес предыдущей страницы и пр. Но из всего этого набора инфы ценным является только адрес предыдущей страницы, который позволяет прослеживать путь посетителя сайта и фиксировать те ресурсы Интернет, которые содержат ссылки на ваш сайт.

В ответ на запрос браузера сервер, кроме запрашиваемой страницы может передать набор имеющих для него смысл значений и указать браузеру на необходимость сохранения их на компьютере клиента. Эти значения будут автоматически передаваться браузером серверу во время всех последующих запросов. Благодаря этому сервер получает возможность хранить значения, которые привязаны к конкретному клиенту, вернее, конкретному браузеру клиента. В компьютерной лексике для таких значений существует термин — Cookie.

При использовании Cookie, сервер назначает каждому посетившему его браузеру уникальный идентификатор (на определенное время, например на сутки), который записывает на компьютер клиента. При каждом посещении сервера браузер будет передавать ему этот идентификатор, однозначно идентифицируя себя.

Cookies используются системами сбора статистики и позволяют собирать данные гораздо более близкие к действительности чем хосты. При этом JavaScript запускается с домена обслуживаемого сайта, и куки считаются родными для сайта.

Преимуществом использования Cookie является идентификация посещающих сервер браузеров, что позволяет более точно определять количество посетителей и открывает путь к определению предпочтений пользователя и персонализации работы сайта.

Недостатки Cookie не позволяют решить проблему сбора точной статистики. Во-первых, сервер идентифицирует браузеры, но никак не клиентов. В ситуации, когда одним браузером пользуется несколько пользователей, сервер получит ошибочную информацию о предпочтениях браузера-клиента. Во-вторых, существует возможность отключения Cookie, что и делают пользователи, страдающие боязнью быть отслеженными. В-третьих, прокси-сервера и средства защиты локальных сетей имеют возможность «вырезания» Cookie из проходящего через них трафика. Эту возможность вполне вероятно могут использовать администраторы сетей.

Полное-простое, бесплатное и более точное решение по сбору статистики сайта — это система анализа Log-файла сервера, который содержит в себе в хронологическом порядке обращения к файлам, в том числе и страницам сайта. Если Вы владелец платного сайта и не знаете как посмотреть лог сайта, терзайте службу поддержки в плане использования системы AWStats.

AWStats — это веб-приложение для анализа логов запросов к сайту непосредственно на WEB-сервере. На основе информации о запросах строится подробная статистика, содержащая информацию о самых популярных страницах сайта, версиях браузеров клиентов, ссылающихся сайтов, уникальных посетителях и подобных вещах. В отличие от сервисов статистики, анализирующих запросы с помощью встраивания на сайт JavaScript-кода (например, как в Google Analytics и Яндекс.Метрике), AWStats предоставляет статистику и по запросам на сайт, которые создаются поисковыми роботами или такими программами, как wget.

youinf.ru

удобные отчёты на каждый день

Они такие разные, но все-таки лучше использовать их вместе

Яндекс.Метрика и Google Analytics - удобные отчеты на каждый день

В этой статье мы не будем спорить и в который раз выяснять, какая из платформ аналитики быстрее, сильнее или лучше. Просто признаем факт: они необходимы для каждого сайта. Метрика и Analytics действительно во многом похожи (потому что преследуют одну и ту же цель — анализировать трафик и поведение пользователей), а в чем-то очень разные. Лучше, если на сайте будут присутствовать оба счетчика, чтобы перепроверить корректность данных и исключить вероятность ошибок.

Google Analytics появился первым, в 2007 году. Как и у всех продуктов Гугла, у него аскетичный интерфейс и достаточно сложная настройка, но за это его и любят аналитики-профессионалы. В этой системе все настраивается под себя: фильтры, отчеты, сегменты, да что угодно. Я бы сравнила его с конструктором, из которого можно собрать и простой кубик, и возвести Эйфелеву башню. Из этого вытекает и недостаток: нужно читать, вникать и уметь пользоваться этой системой, только тогда Google Analytics работает на максимум и позволяет ощутить все свои преимущества.

Яндекс.Метрика появилась двумя годами позже, в 2009. Это продукт Яндекса, так что изначально он создавался именно для среднего российского пользователя: у него более привычный для нас интерфейс и навигация, более понятные возможности для более простого решения прикладных задач.

Почему появились сервисы для аналитики, и почему они бесплатны? Потому что установкой кода на ваш сайт решаются корыстные задачи самих поисковых систем:

  • сбор данных о поведении пользователей всего интернета для последующего показа рекламы;
  • демонстрация владельцу сайта результативности его продвижения, то есть отдачи от вложений в рекламу.

Яндекс.Метрика более простая и понятная по своей сути, в ней намного меньше настроек (хотя Яндекс активно ее развивает и добавляет новые функции), но потому она и стала более популярной у российских интернет-маркетологов и смогла завоевать всеобщую любовь (Google Analytics многие пользователи просто боятся и избегают).

Какими отчетами удобно пользоваться именно в Яндекс.Метрике?

1. Вебвизор

Начнем с того, что в Метрике есть очень удобный сервис — вебвизор, он записывает видео всех посещений пользователей. Однако записи доступны только за последние 14 дней, поэтому пользоваться им нужно «по горячим следам». Вебвизор — простой инструмент, даже не очень опытный пользователь аналитики выявит с его помощью проблемы сайта, например, с формой регистрации или посетителями с определенным типом устройств.

В вебвизоре предусмотрена система фильтров посещений, которыми можно легко отобрать нужные визиты, например, убрать визиты длиной менее 15 секунд или оставить те, где пользователи достигли определенную цель.

Пример фильтра в вебвизоре:

настройка фильтра в вебвизоре

После нажатия кнопки «Применить» в списке останутся только посещения с длительностью более одной секунды

2. Карты кликов и скроллинга

Следующая фишка, которую я люблю и предпочитаю использовать именно в Метрике, — Карты кликов и скроллинга. Очень наглядный и полезный инструмент, который работает здесь без дополнительных «примочек». Можно быстро снять статистику по самым кликабельным или некликабельным элементам. Опять же, доступно всем пользователям, даже неискушенным аналитикам.

карта кликов Яндекс.Метрика

Расположение карты кликов в меню Яндекс.Метрики

Пример карты кликов:

пример карты кликов

Красным цветом на карте выделены наиболее кликабельные области сайта, синим — наименее кликабельные

3. Большое количество целей на аккаунт (200)

Цели. В Метрике их целых 200 на один аккаунт (в Гугле по 20 на каждое из представлений), они могут быть разделены на конверсионные и ретаргетинговые.

Ретаргетинговые цели — промежуточные цели на пути конверсии, по которым вы можете отбирать аудиторию и показывать рекламу в Директе, возвращая пользователей на сайт.

Это тоже удобно, поскольку не нужно каждый раз при создании новой цели думать, хватит ли для нее места, и не нужно удалять старые цели, а значит, вся статистика будет актуальна и доступна дольше.

раздел целей в Яндекс.Метрике

Расположение раздела с целями в меню Яндекс.Метрики

4. Составные цели

Простой инструмент, который позволяет формировать воронку конверсии на сайте.

Пример: в вашем интернет-магазине несколько этапов, которые пользователь проходит перед отправкой заказа:

  1. вход в личный кабинет,
  2. переход к оформлению заказа,
  3. заполнение адреса доставки,
  4. подтверждение,
  5. оплата заказа.

Прохождение каждого этапа необходимо оформить отдельной целью, а затем объединить все шаги в общую составную цель. Тогда вы увидите, на какой из этапов пользователи проходят без затруднений, а где конверсия резко снижается. Над оптимизацией таких этапов воронки и нужно работать (можно прибегать к помощи Вебвизора).

составные цели в Яндекс.Метрике

Пример составной цели для сайта

5. Отчеты по UTM-меткам

В Метрике есть специальный отчет «Метки UTM», в нем вы увидите все переходы по размеченным ссылкам с UTM-метками. Это удобно для оперативного контроля рекламных кампаний в соцсетях и других площадках. Достаточно несколько раз кликнуть на «+» рядом с источником, и сразу видно, какая аудитория или баннер работают, а какие нет.

UTM-метки в Яндекс.Метрике

Расположение отчета по UTM-меткам в Яндекс.Метрике

6. Отчеты по контекстной рекламе Яндекс.Директ

Даже при использовании UTM-разметки смотреть переходы на сайт с ваших рекламных кампаний в Яндексе лучше здесь: тогда будут сведены к минимуму погрешности в статистике. Кроме того, вы в незашифрованном виде увидите, какие ключевые слова и какие объявления работают лучше или хуже, какие стоит оптимизировать, а какие вовсе отключить.

7. Отчеты по органическому трафику из поиска Яндекс

Отчеты по SEO-трафику из Яндекса. В Метрику ключевые слова передаются в незашифрованном виде, поэтому можно сделать вывод, по каким запросам пользователи приходят на ваш сайт из Яндекса, на какие страницы переходят потом и конвертируются ли.

Отчеты по трафику из Яндекс поиска

Отчеты по органическому трафику из Яндекса

Какими отчетами удобно пользоваться именно в Google Analytics?

1. Статистика в реальном времени

При настройке целей просто незаменимый инструмент! Вы сразу видите, отрабатывает настроенная на сайте цель или нет. Это существенно экономит время на настройку и исключает ошибки разработчиков для целей типа «javascript-событие». Также вы в реальном времени видите, сколько и каких пользователей на вашем сайте, на каких страницах они находятся, откуда они пришли и т. д.

Отчеты в реальном времени по конверсиям в Google Analytics

Отчеты в реальном времени по конверсиям в Google Analytics

2. Комментирование

В истории Analytics можно фиксировать события: замену какой-то страницы, запуск AB-теста, подключение нового вида трафика и т.д. Так вы всегда будете помнить, что изменилось в определенную дату и как могло повлиять на трафик и конверсии сайта, не нужно ничего запоминать дополнительно или записывать в документ — все под рукой. Также с этой функцией удобно строить отчеты «до и после».

Заметки об изменениях в Google Analytics

Заметки об изменениях в Google Analytics

3. Карта событий

Это уникальный отчет, позволяющий фиксировать взаимосвязи между событиями и последовательность, в которой пользователь совершает различные действия на сайте. Причем событием может быть не только нажатие на кнопку (например, после заполнения форм-заявки на сайте), но и взаимодействие с любым элементом сайта (переходы по ссылкам, просмотр видео и пр.). Число таких событий, отправляемых в Analytics, не лимитируется. Этим отчетом очень удобно пользоваться, если у вас сложная структура сайта или же вы хотите отслеживать каждое действие пользователя.

Примечание: чтобы использовать карту было удобно, продумайте логику группировки событий (по категориям и действиям) заранее. Минус — для настройки событий потребуется задействовать разработчика сайта/изменять исходный код.

Отчет по событиям в Google Analytics

Отчет по событиям в Google Analytics

В приведенном примере аналитик увидит, какое действие на сайте пользователь совершает первым, какое вторым и т.д. с привязкой к типу трафика.

4. Многоканальные последовательности

В конверсии пользователя может участвовать несколько каналов. Пользователь может прийти впервые по контекстной рекламе, потом из поиска, позже из соцсети, в конце концов совершить прямой заход на сайт и оставить лид. Если смотреть в стандартные отчеты Google Analytics, то источником конверсии по умолчанию будет соцсеть. Но это не так, ведь пользователь взаимодействовал с сайтом компании через несколько каналов и невозможно, на первый взгляд, оценить, кто сыграл наиболее существенную роль в конверсии.

Отчет по многоканальным последовательностям поможет выявить цепочки каналов, которые чаще приводят к конверсии, а также «вес» каждого канала на этом пути. Это позволяет с большей точностью прогнозировать, как вложения в каждый из каналов повлияют на общую конверсию сайта и подскажут, в какие каналы лучше не инвестировать.

многоканальные последовательности и модели атрибуции

Каналы и стадии принятия решений в многоканальных последовательностях Google Analytics

5. Эксперименты

Бесплатный встроенный инструмент для проведения AB-тестов. Все, что вам нужно: два варианта страницы сайта или лендинга. Остальное Гугл сделает сам: распределит трафик по вариантам, соберет статистику и оповестит вас о победившем варианте страницы.

6. Отчеты по Google Adwords

Максимально детальный отчет по всем запущенным кампаниям, с учетом расходов на каждое ключевое слово и достигнутым целям. Удобно смотреть статистику по дополнительным ссылкам. Опять же, погрешность в статистике минимальная: Гугл считывает все данные по единым правилам.

7. Отчеты по переходам из поиска Google (SEO-трафик)

Только в search console Google Analytics вы увидите, по каким ключевым словам к вам на сайт приходят из поиска Google, какие страницы посещают чаще и какие конверсии совершают пользователи.

Отчеты по переходам из поиска Google

Отчеты по переходам из поиска Google

Отчеты в Яндекс.Метрике и Google Analytics на каждый день: создаем единую систему координат

 

Отчет Яндекс.Метрика (меню) Google Analytics (меню)
Общая статистика по посещаемости ресурса Стандартные отчеты — Посещаемость Аудитория — Обзор
Посещаемость по источникам трафика Стандартные отчеты — Источники — Источники, сводка Источники трафика — Обзор /

Источники трафика — Каналы

Переходы с внешних сайтов (реферралы) Стандартные отчеты — Источники — Сайты Источники трафика — Переходы
Переходы на внешние сайты (исходящий трафик) Стандартные отчеты — Содержание — Внешние переходы Отслеживание настраивается через события, спец.отчета нет
Отчеты по utm-меткам Стандартные отчеты — Источники — Метки UTM Источники трафика — Кампании — Все кампании
Анализ посещаемости страниц, страницы входа/выхода Стандартные отчеты — Содержание Поведение — Контент сайта
Терминология Визиты Сеансы

 

Пара советов напоследок 🙂

Отдельно расскажу о базовых настройках, которые полезно сделать в системах аналитики.

  1. Важно настроить фильтры, отсекающие трафик с ваших IP (чтобы ваши заходы не портили «картинку» статистики).
  2. Для поддоменов сайта создавайте отдельные счетчики (в Яндекс.Метрике) или отдельные представления (в Google Analytics). В Метрике нужно установить еще один код счетчика на поддомен, в Analytics ничего менять не нужно: Гугл все сделает сам.
  3. В Analytics всегда создавайте базовое представление сайта без фильтров. Это позволит наблюдать всю статистику и исключить вероятность ошибок в настройках и погрешностей.
  4. Показатели двух систем аналитики всегда будут расходиться в числе посетителей, визитов, отказов. Почему? Они по-разному рассчитывают эти параметры. Однако если расхождение показателей слишком большое, где-то может скрываться ошибка. Это легко проверить при помощи расширений Гугла для Chrome — Tag Assistant или Page Analytics (by Google).
  5. Различия в показателе отказов обычно вызывают больше всего вопросов. В Гугле он выше, потому что отказом считается посещение сайта с просмотром только одной страницы. В Яндексе же должны выполняться два условия: просмотр не более одной страницы и длительность посещения менее 15 секунд. Учитывайте это при формировании отчетов.
  6. Если у вас интернет-магазин, очень важно потратить время и средства на настройку отчетов Электронной коммерции. Это даст возможность видеть в аналитике все купленные товары, наиболее популярные из них, суммы покупок по каждому артикулу и другие полезные параметры. Такие отчеты есть в любой системе аналитики (и принцип настроек кода сайта для работы электронной коммерции похож). Для «активации» отчета используется микроразметка в коде сайта, где вы указываете параметры товаров и отправляете в аналитику сигналы о срабатывании определенных событий. Понадобится помощь разработчика.

Надеюсь, эта статья не была слишком сложной и поможет вам в работе над аналитикой сайта. Если возникнут дополнительные вопросы, пишите нам в чат в блоге или соцсетях — мы постараемся ответить или даже напишем новую статью. 🙂

blog.livetex.ru

Настройка целей в Яндекс.Метрике и Google Analytics

Очередной раз приветствую вас на страницах Прожектора. Сегодня поговорим о настройке целей в Google Analytics и Яндекс.Метрике. Для краткости эти названия я буду заменять на «Метрику» и «GA».

Обсудим в первую очередь, зачем вообще это нужно.

Яндекс.Метрика и Google Analytics — это удобные и интересные инструменты для оценки собственной аудитории, конверсии и рекламных кампаний. Цели (в данном случае) — это инструмент, показывающий результативность действий пользователя на сайте. Данный функционал достаточно несложный в освоении, но чрезвычайно полезный для оценки успешности работы сайта. Можно разделить все возможные цели можно на две большие группы по связи с конверсией:

Рассмотрим каждую из групп подробнее.

Цели, направленные на определение конверсии

В каждом из указанных выше сервисов можно собирать статистику по осуществленным пользователями конверсиям.

Конверсия — соотношение всех уникальных посетителей сайта за некий временной промежуток к посетителям, совершившим какое-либо запланированное действие на ресурсе.

Список подобных Действий пользователя может быть достаточно обширным в зависимости от того, какие именно услуги оказывает компания и что имеет наибольшее значение для ее работы.

Так, в данной группе можно выделить:

  • Осуществление покупки.
  • Заказ услуг в специальной форме на сайте.
  • Переход в Корзину и оформление заказа.
  • Скачивание прайс-листа оптовой торговли.
  • Заказ обратного звонка.

Все эти действия, так или иначе, связаны с прямой выгодой для компании и чаще всего достаточно несложно выражаются в денежном эквиваленте, потому что каждое из указанных действий в том или ином виде является покупкой.

Цели, направленные на определение лояльности

Лояльность — это приверженность к определенной торговой марке или, в некоторых случаях, благонадежное отношение к бренду компании.

К данной группе можно отнести:

  • Глубина просмотра сайта.
  • Длительность сеанса.
  • Просмотр определенных страниц и разделов.
  • Просмотр страниц «Контакты» и «О компании».
  • Подписка на рассылки.

Данные действия направлены больше на работу по узнаваемости бренда, в денежном эквиваленте представить их гораздо сложнее, но они тоже могут представлять интерес для компании.

Определение целей, интересующих вас

Чтобы быстро определиться с тем, какие цели Метрики и GA будут интересны именно для вас, проще всего поступить так:

1. пройти по основным страницам сайта и выбрать все формы, в которых возможна отсылка данных;

2. в случае если на сайте нет ни одной формы, есть смысл задуматься: «Может быть, функционал заказа все же нужен?»;

3. в противном случае — это сайт бренда, и тогда вас будут интересовать цели только, ориентированные на лояльность.

Когда список, интересующих вас действий будет готов, можно будет приступать к настройке целей и событий.

Шаг 1: Установка счетчика (кода отслеживания)

Для того чтобы статистика собиралась с сайта, на вашем сайте должны присутствовать специальные коды счетчиков Метрики и Analytics. Подробно на этом останавливаться не будем, но общая концепция такова:

  • Необходимо зарегистрироваться в каждой из указанных систем аналитики.
  • В код каждой страницы на сайте необходимо добавить специальный блок, который позволяет собирать статистику.

Подробно об этом можно прочесть на соответствующих страницах Яндекса и Google.

Шаг 2: Установка целей

Цели по их исполнению, можно разделить на группы:

В данном случае разделение говорит о том, как именно цели установлены и работают на сайте.

Настроить можно сбор данных по определенным действиям пользователей:

  • Просмотр указанного количества страниц.
  • Просмотр страниц в течение указанного времени.
  • Заход на конкретную страницу.
  • Событие (взаимодействие с элементами сайта).
  • Последовательность действий (составная цель), которая включает перечень из предыдущих пунктов.

О каждом из них мы поговорим подробнее ниже по тексту.

Цели Яндекс.Метрики 2.0

Так как менее чем через две недели (22 июня) Яндекс обязует всех пользоваться новым интерфейсом Метрики 2.0, то и мы сразу будем выполнять все действия в новом интерфейсе, параллельно обсуждая изменения.

Из указанного выше списка Метрика не позволяет настроить цели на просмотр в течение указанного времени, но данную информацию, можно получить из других отчетов, так что это не является критичным.

1. URL. Самый простой вид цели — это переход на определенный адрес сайта (URL). Для того чтобы описать такую цель, как и любую другую, вам потребуется перейти по пути:

Войти в Метрику 2.0 → «Счетчики» → «Редактировать» → «Цели» → «Добавить цель»

Те, кто уже были знакомы со старым интерфейсом, могут заметить, что изменений на данном пути и в оформлении не так уж и много, но об отличиях сказать все же стоит.

Добавить цель в Метрике 2.0

Измененный диалог добавления целей в Метрике 2.0

Отличия: В Метрике 2.0 можно установить, как заявлено, 200 целей для каждого сайта (ранее было заявлено 100, из которых собирались подробные данные по 10).

Для каждой цели появилась настройка «Ретаргетинг», которая позволяет разделить цели, на те, которые нужны для аналитики и для Яндекс.Директа (подобные цели можно настроить, чтобы отображать объявления Директа только в случае, когда пользователь уже выполнил определенную цель: добавил товар в корзину, купил товар).

Также исчезла настройка «Собирать подробные данные».

Для того чтобы указать подобную цель дополнительных настроек не требуется — указывается только адрес, по которому должен перейти пользователь, и выбирается формат по которому сравнивается URL (начинается с определенного набора символов, содержит в себе часть пути, полностью соответствует или описан, как регулярное выражение).

Примеры использования: пользователь перешел на страницу «Где купить» или завершил оформление услуг и оказался на странице «Спасибо за заказ».

Необходимо помнить:

В Метрике путь указывается в полном формате (http://prozhector.ru/index/vypusk-70/), тогда как в Google Analytics путь нужно указывать без доменного имени (/index/vypusk-70/).

Для скачиваемых файлов (прайс-листов, документов) данная цель работать не будет, так как она выполняется только на страницах, на которых установлен счетчик.

2. Событие. Данный вид цели способен обрабатывать более сложные случаи, но и требует умений в изменении кода страниц.

События можно привязывать к отправке форм, нажатию на кнопки, клику по ссылкам и многим другим действиям пользователя, которые не привязаны напрямую к урловой структуре сайта (например, расчет в калькуляторе, написанном на JS).

Установить событие для цели в Метрике 2.0

Установка события в Метрике 2.0

Для данного типа необходимо прописать в коде страницы специальный обработчик вида:

<input type="submit" onsubmit="yaCounterXXXXX.reachGoal('id')">

Где yaCounterXXXXX.reachGoal — выполнить для счетчика с номером XXXXX цель с идентификатором «id».

Примеры использования: отправка формы, клик по кнопке, скачивание файла, клик по ссылке.

Необходимо помнить:

Если счетчиков (кодов отслеживания) на странице больше одного (например, при работе с SEO-подрядчиками), то и событие должно быть прописано для каждого счетчика Метрики, для которого необходим сбор данных.

Также пользователь может отправлять форму не кликом по кнопке «Отправить», а нажатием кнопки Enter на клавиатуре, поэтому, чтобы данные о конверсии были верными, события необходимо настраивать именно на отправку формы, а не клики.

Для надежности, рекомендуется указывать идентификаторы латинскими символами.

3. Просмотр страниц. Данный вид отличается минимумом настроек — необходимо указать только количество страниц, которое вас интересует.

Рекомендуется устанавливать значение, к которому вы стремитесь (например, 5 страниц). Пример использования вытекает из названия.

4. Составная цель. Данный тип описывает целую последовательность действий пользователя, в которой могут одновременно участвовать и просмотры страниц, и идентификаторы в определенном порядке.

Настройка составной цели Метрики 2.0

Составная цель в Метрике 2.0

Примеры использования: построение воронки для последовательностей оформления заказа, регистрация на сайте, прохождение определенного пути в каталоге товаров.

Необходимо помнить:

Воронки являются крайне удобным способом для определения того, насколько эффективно используется та или иная форма на сайте. В простом графике вы можете определить, сколько пользователей «отваливалось» на каждом из этапов, интересующего вас действия.

Например, можно построить последовательность: просмотрело информацию о регистрации на сайте 100 человек, из них только 10 попытались заполнить форму, только 2 дошли до последнего шага регистрации. Что подобный пример может означать? А выводы достаточно просты: как вариант, пользователи не видят преимуществ в регистрации, очень многие считают ее слишком сложной, что даже не доводят до конца. Аналогично вы можете проверить оформление заказа и прочие подобные пути, по которым вам необходимо, чтобы пользователи проходили.

Цели Google Analytics

Во многом возможности GA по настройке целей схожи с указанными для Метрики. Только в данном случае цели записываются в «Представления» (в одном представлении до 20 целей и до 25 представлений на учетную запись, что дает нам до 500 записей). Также очень важным отличием является то, что удалять цели в GA невозможно (обратите на это особо пристальное внимание). Для настройки целей GA, вам потребуется перейти:

Войти в GA → «Администратор» → «Цели» → «+ цель»

1. Цель (URL). Аналогично — это переход по адресу, который работает примерно также и в Метрике. Для создания каждой из целей, вам потребуется в настройках «Установка цели» указать «Выбрать», а далее все схоже ранее описанному:

Выбор типа цели при настройке Google Analytics

Выбор типа цели в Google Analytics

Для создания необходимо выбрать тип «Цель» и указать адрес страницы.

Отличия от Метрики:

  • Для адреса, как ранее уже было сказано, URL необходимо указывать без доменного имени.
  • Для любой цели можно установить денежный эквивалент (например, указать стоимость клика по кнопке отправки заказа услуг) и следить за статистикой в денежном виде.
  • Также, присутствует простой и удобный функционал «Подтверждение цели»: вы можете узнать, сколько раз за последнюю неделю было совершено данное действие, кликом по ссылке.

В остальном все аналогично, включая примеры использования. Для скачиваемых файлов данный тип работать так же не будет, по тем же причинам.

2. Событие. Данный вид цели достаточно сильно отличается. В Google Analytics события указываются не одним модификатором, а сразу 2-4 характеристиками, обязательными из которых являются первые две.

В качестве категории и действия приводятся тип элемента и совершаемой над ним манипуляции (например, form, click). Ярлыком служит некоторое описание действия (как вариант, form_click). Ценность, как и писалось выше, может устанавливать эквивалент действия в долларах, но чаще всего не заполняется.

Настройка события для цели GA

Настройка события Google Analytics

На сайте в коде страницы обработчик должен указываться как:

ga ('send', 'event', 'category', 'action', 'label')

Где «ga ('send', 'event')» означает — выполнить цель с параметрами 'category', 'action' и 'label' соответственно.

3. Просмотр страниц, продолжительность. Все минимально отличается от настроек в Метрике, за исключением того, что GA способен использовать продолжительность как цель.

4. Последовательность (составная цель). Данный тип разительно отличается от аналогичного в Метрике тем, что он не вынесен в отдельный пункт настроек.

Создать цель, описывающую последовательность шагов, можно только выбрав обычную «Цель» в качестве исходной и указав для нее «Последовательность» в настройках ниже.

Последовательность в целях GA

Настройка последовательности Google Analytics

Необходимо помнить:

Шаги указываются в таком порядке: сначала выполняются нумерованные шаги, указанные внизу; последним выполняется указанный в верхней строке.

Для всех шагов будет использован один и тот же тип правила («Равно», «Регулярное выражение», «Начинается с»).

Добавить «событие» в последовательность (как в Метрике) не представляется возможным, поэтому, если вам необходимо, чтобы одним из шагов воронки была отправка формы или клик по кнопке, то придется создать виртуальную страницу. Оформляются они очень похожим на события образом:

_gaq.push(['_trackPageview','/order']), где «/order» — адрес создаваемой виртуальной страницы для Google Analytics или

ga('send', 'pageview', '/order') для Universal Analytics.

После этого подобное условие можно будет использовать, как часть последовательности.

Виртуальные страницы в целях GA

Использование виртуальных страниц Google Analytics

Недостаток у данного метода в том, что виртуальные страницы начинают отображаться в списках страниц сайта и их достаточно проблематично отсеивать при проверке.

Шаг 3: Использование в работе и подведение итогов

Неоценимый плюс от создания подобных целей в том, что весь их список можно применять ко всем отчетам в Яндекс.Метрике и Google Analytics.

Интересует, в каких регионах наблюдается наибольшая конверсия? Без проблем - наложите на отчет «География» цель «Заказать услугу» и при необходимости поверх этих данных наложите сегментацию, фильтруя данные по любым интересующим критериям, таким как пол и время суток.

Подобным образом вы можете оценить наиболее конверсионные каналы, регионы, страницы, аудиторию, ключевые фразы, ровно, как и данные из любого отчета.

В тоже время цели, оформленные в виде последовательностей, позволяют выяснить, какие этапы на пути к конверсии вызывают у пользователей наибольшие трудности, и над чем стоит поработать для повышения прибыли.

И теперь я, как обычно, желаю вам успехов в настройке и анализе полученных данных, оставляя наедине с более глубоким изучением тематики.

prozhector.ru

Аналитик в рекомендательный сервис Яндекс.Дзен

Команда Яндекс.Дзен ищет бодрого и любопытного аналитика, который будет помогать нам развивать наш молодой продукт, отвечать на неожиданные вопросы, опираясь на внутренние и внешние данные, находить проблемы и помогать их устранять.

Нашему новому аналитику предстоит:

  • отвечать на заданные и незаданные вопросы команды сервиса о продукте, рынке и аудитории;
  • следить за основными показателями качества сервиса и расследовать причины аномалий на них;
  • помогать придумывать и реализовывать новые приборы, позволяющие принимать решения о развитии продукта;
  • принимать участие в формировании и обсуждениях продуктовых планов.

Требования:

  • опыт прикладного программирования, в идеале — опыт быстрого прототипирования на Python;
  • опыт работы в командной строке Un*x;
  • логическое и абстрактное мышление, умение сопоставлять цифры и факты и делать выводы;
  • опыт прикладного применения методов математической статистики;
  • навыки самостоятельного сбора и систематизации информации;
  • опыт работы с неполными и сильно зашумленными данными;
  • коммуникабельность, способность точно и внятно выражать свои мысли в устной и письменной форме;
  • ответственность, бесконфликтность, стрессоустойчивость;
  • высшее техническое образование.

Приветствуются:

  • опыт использования скриптовых языков для обработки больших объемов данных: Python, AWK, Bash, sed и др.;
  • опыт работы с данными, хранящимися в SQL- и noSQL-хранилищах;
  • понимание принципов работы браузера, современных веб-технологий, формализма регулярных выражений;
  • хорошее знание английского языка.

Тип занятости:

полная занятость, полный день.

yandex.ru


Смотрите также