• Главная
  • Контакты
Подписаться:
  • Twitter
  • Facebook
  • RSS
  • VK
  • PushAll
logo

logo

  • Все
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За сегодня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За вчера
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За 3 дня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За неделю
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За месяц
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За год
    • Положительные
    • Отрицательные
  • Сортировка
    • По дате (возр)
    • По дате (убыв)
    • По рейтингу (возр)
    • По рейтингу (убыв)
    • По комментам (возр)
    • По комментам (убыв)
    • По просмотрам (возр)
    • По просмотрам (убыв)
Главная
  • Все
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За сегодня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За вчера
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За 3 дня
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За неделю
    • Положительные
    • Отрицательные
  • За месяц
    • Положительные
    • Отрицательные
  • Главная
  • Веб-аналитика. Как цифры нам врут

Веб-аналитика. Как цифры нам врут +13

23.04.2017 22:58
wilelf 5 6500 Источник
Поисковая оптимизация, Контекстная реклама, Веб-аналитика*

Лет 15 назад я начал свой путь в сфере разработки сайтов и интернет-рекламы. Главным аргументом в переговорах с клиентом было то, что «в интернете всё можно посчитать». Имелось в виду, конечно, в отличие от ТВ, радио, баннерной рекламы и прочих не связанных с интернетом каналов.


В то время всё казалось понятным и прозрачным. Так оно, по сути, и было. С течением времени технологии стали менять наш мир всё быстрее и быстрее. Приложения, мобильные сайты, рекламные системы, инструменты веб-аналитики…


В итоге это стало настолько сложным, что для меня сейчас главным критерием оценки любой информации стала достоверность.


Предлагаю вам познакомиться с тем, как цифры путают нас. И как правильно интерпретировать данные, которые мы получаем в Я.Метрике, Google Analytics, других сервисах аналитики, блогах.


Естественно, для правильного понимания статьи нужно знать самые основные термины – конверсия, показатель отказов и прочее. Есть вещи очевидные, но уверен, и новенькое вы кое-что узнаете.


Коротко о содержании:


  • Изучение статистики при разработке структуры сайта
  • Топ-10, будь он неладен
  • Использование только одной системы сбора статистики
  • Изучение показателей по отдельности, а не в совокупности
  • Использование Google Analytics и Яндекс.Метрики, как единственных источников маркетинговых данных
  • «Тёмный трафик»
  • Несовпадение данных Я.Метрики и Я.Директ
  • Пресловутая конверсия
  • Чем меньше абсолютный показатель, тем важнее смысл
  • О чем ещё стоит помнить

Ошибки при разработке структуры сайта


Перед тем, как создать структуру сайта, многие веб-мастера не только изучают конкурентов, но и то, как именно ищут информацию об услугах и товарах компании в Яндексе и Google. А так же то, по каким фразам нужно давать рекламу в поисковиках.


В Рунете это происходит обычно с помощью сервиса Яндекс.Wordstat. И вот тут как раз кроется первый подвох. Изначально этот инструмент создавался для планирования рекламных кампаний в Яндекс.Директ. Поэтому использовать его для разработки структуры сайта нужно с некоторыми оговорками.


К примеру, мы создаем сайт для строительной московской компании и оцениваем спрос на проекты домов площадью до 200 кв.м. (одна из страниц). Вроде бы, картинка неплохая:



Но если обратиться к помощи по сервису, становится понятным, что цифра 750 показов – это сумма всех показов по фразам, содержащим в различной форме «проект дома 200 кв м». Т.е. и «проекты домов из пеноблоков 200 кв м» и «проекты домов с мансардой 200 кв м» и все, что указано на картинке.


Чтобы узнать точное число запросов по этой фразе в месяц, конструкция должна быть иной:



Как мы видим, данные кардинально разнятся – всего 8 показов по точному соответствию фразе. При этом нужно учесть, что статистику портят SEO-сервисы, которые снимают позиции, а во многих тематиках еще и сезонность есть.


Еще один момент, который не стоит упускать – следует посмотреть, что по изучаемой фразе находится в результатах поиска. Бывает, что там вместо ожидаемой коммерческой выдачи ссылки на статьи и справочные ресурсы. Т.е. некоммерческие сайты.


Топ 10, будь он неладен


Есть ощущение, что добрая половина предпринимателей застряла в начале 2000х и до сих пор требует от интернет-маркетологов позиции, а не достижения реальных и связанных с бизнесом целей. Они даже не подозревают, что того самого «топ 10» уже давно нет.


Выдача поисковиков сейчас в зависимости от формулировки запросов, истории поиска и других факторов совершенно по-разному формирует итоговую картинку.


В ней присутствуют:


  • реклама;
  • картографические сервисы;
  • видео;
  • картинки;
  • ссылки на социальные сети
  • адаптивные и обычные веб-сайты

Алгоритмы стали сложными, и по многим фразам пользователь получает индивидуальные результаты поиска.


К примеру, технология Крипта в Яндексе: yandex.ru/company/technologies/crypta. По запросу «вавилон» любитель сериалов получит ссылку на страницу о фильме, ученик – на статью Википедии, а домохозяйка из Москвы – на сайт торгового центра. Да-да, поисковики уже всю информацию про Вас собрали.



Кроме того, понятно, что в указанном выше разнообразии ответов на запрос пользователя понятие первого-десятого места для сайтов просто потеряло смысл.



Использование только одной системы сбора статистики


Настоятельно рекомендую устанавливать и Я.Метрику и Google Analytics на ваш сайт. Дело не только в том, что обе системы дополняют друг друга инструментами.


Вы можете получить данные, которые сильно различаются в одной и в другой системе статистики. На некоторых клиентских сайтах я видел различие в 15-20%.


Вопрос, кому доверять? Основная причина заключается в том, что Метрика и Аналитика оперируют немного разными данными и рассчитывают одни и те же показатели по-разному. А бывает, что имеет место прямая ошибка (например, неправильно установлен счетчик).


Установка сразу двух систем сбора статистики и большая разница между данными позволит вам вовремя понять, что сбор данных идет с искажениям.


Какие основные причины разницы в данных:


  • Многие Аналитику советуют устанавливать в верхней части кода страницы, а Метрику – перед закрывающим body. Это приводит к тому, что часть данных не попадает в Метрику, т.к. страница еще не загрузилась, а пользователь уже ушел. Аналитика же засчитает посетителя.
  • Настройки часовых поясов и временных зон. И там и там они должны быть одинаковыми.
  • Разная настройка фильтров для защиты от роботов и своих посещений.
  • Учет в статистике данных с нескольких сайтов. Например, в настройках Метрики указаны зеркала, а в Аналитике нет.
  • Данные об авторизованных пользователях. В Яндекс и Google это будут совершенно разные наборы цифр.

Что делать? Во-первых, разобраться с настройками и терминологией (что такое отказ для Яндекса, а что для Google) и изучать не абсолютные данные, а динамику. Резкий рост или падение показателей в обеих системах веб-аналитики будет сигнализировать о том, что с сайтом или рекламными кампаниями что-то не так.


Изучение показателей по отдельности, а не в совокупности


Все основные показатели – общая динамика посещаемости, отказы, глубину просмотров, время, географию, целевые действия – нельзя рассматривать по отдельности. И нет никаких «средних по больнице». Все индивидуально.


К примеру, у вас сайт-одностраничник. Естественно, что для него глубина просмотров будет в большинстве случаев равной 1.


С другой стороны, навигацию на сайте можно сильно запутать, в результате чего посетитель поседеет, пока найдет нужную информацию, но зато с отказами и длительностью посещений все будет хорошо.


Можно ли ответить однозначно на вопрос: если посещаемость увеличилась, это хорошо? Нет. В одном случае это будет следствием эффективной рекламной кампании, когда вместе с ростом числа посещений вы получили дополнительные заказы. В другом – «налив» серого трафика недобросовестным исполнителем, когда вместе с ростом числа посетителей резко изменились отказы, глубина просмотров и выполнение целевых действий.


Поэтому нужно рассматривать цифры в связке. И обязательно изучая выборочно поведение посетителя на сайте с помощью веб-визора, карты кликов и карт прокрутки страниц. Улучшились ли пользовательские показатели с ростом трафика? Выросло ли число заказов и звонков? Как изменилось поведение посетителей по каждому из источников? Какие изменения следует внести в рекламные кампании и сайт по итогам анализа?


Использование Google Analytics и Яндекс.Метрики как единственных источников маркетинговых данных


Классический маркетинг базируется на стратегиях: директ-маркетинг, реклама, персональные продажи, торговый маркетинг и PR.


Системы веб-аналитики сместили фокус со стратегий на каналы: директ-трафик, органика, социальные сети, сайты, контекстная и медийная реклама.


Это произошло из-за того, что и Метрика и Аналитика отслеживают только онлайн. Данных о рекламе на радио или ТВ в системах веб-аналитики нет. Всё это отображается в них как «прямые заходы».


Ещё один большой минус в том, что мы изучаем только прямые метрики. Только источник трафика, а не его причину. Что это значит? А то, что невозможно определить в Google Analytics или Яндекс Метрике, что конкретно повлияло на результат маркетинговой активности.


Что делать? Хотя бы минимально изучить классический маркетинг.


«Тёмный трафик»


Это такой тип трафика, когда его происхождение остается неизвестным. Такие источники не передают о себе данные и фиксируются в статистике, как Direct (прямые заходы).


Примеры источников «тёмного трафика»:


  • переходы с сайтов HTTPS на сайты без HTTPS
  • из мобильных приложений (тот же Facebook)
  • из файлов – текстовых документов, PDF-файлов, презентаций, в которых содержатся ссылки на сайты

Это особенно плохо для компаний, которые работают с контент-маркетингом и большим числом каналов распространения. Статистика не отражает реального положения вещей и непонятно, какие именно каналы стоит развивать, а какие нет.


Поэтому если на Вашем сайте число прямых заходов составляет больше 50% трафика (при заметной посещаемости), советую обратиться к этой статье.


Несовпадение данных Я.Метрики и Я.Директ


Я.Директ засчитывает клики по объявлениями (если они не были отфильтрованы как «скликивание»). Я.Метрика регистрирует сессии (визиты), по которым строятся все отчеты. Сессия прекращается спустя 30 минут отсутствия активности пользователя на сайте. Каждый последующий заход на сайт – это еще один визит.


В один визит может попасть несколько кликов по объявлению, или клик может вообще не зарегистрироваться Метрикой (например, страница была закрыта до того, как счетчик был загружен). Поэтому число кликов, учтенных в Я.Директе, и количество визитов, отображаемых в отчетах Я.Метрики, может отличаться.


Есть ряд других причин, по которым данные Метрики и Я.Директ могут отличаться:


  • некорректная установка кода счетчика;
  • блокировка рекламы в браузере пользователя или прокси-сервере компании (в этом случае может блокироваться и загрузка счетчика);
  • «технические» проблемы — удаленность сервера, обслуживающего вызов счётчика, загруженность канала интернет-провайдера, скорость работы самого сайта.

Это означает, что одной Я.Метрики для изучения статистики контекстной рекламы недостаточно.


Сезонность и отложенный спрос



Некоторые аналитики изучают данные статистики в отрыве от реальности, забывая, что у бизнеса есть сезонность и есть отложенный спрос.


Например, может получиться, что информацию о предложении ищут в марте, а сама покупка совершается в июне. При этом у предпринимателя в июне будет паника («у нас сезон, а звонков нет!»), хотя решение о покупке заказчиком принималось еще весной на пике спроса на информацию.


Поэтому стоит изучать глобальный спрос и данные самого сайта за более длительный период – хотя бы за полгода, когда накопится достаточный для анализа материал. И хотя бы минимально «прочувствовать» рынок и бизнес-процессы внутри компании клиента.


Пресловутая конверсия


Разговоры об увеличении конверсии не ведёт сегодня только ленивый. Проблема в том, что это имеет смысл только при действительно больших цифрах на счетчиках, т.к. как правило, речь идет об увеличении на 0,5%-5%.


Какой толк в трате времени и денег на увеличение конверсии для сайта, у которого в месяц всего сотня заказов? К примеру, рост конверсии на 2% при числе заказов в 50 – это всего на 1 заказ больше. Я понимаю, что заказ заказу рознь, но в данном случае стоит подумать о том, куда лучше вложить время и деньги – в увеличение конверсии или в рост абсолютного кол-ва продаж.


Чем меньше абсолютный показатель, тем важнее смысл


На крупных (и не очень) конференциях много говорят о конверсии, изучении больших объемов данных, глубокой аналитике каналов рекламы и трафика. Почти половина моих клиентов – это малый бизнес.


Для них по идее каждый заказ, звонок и письмо с сайта имеют огромную ценность. И изучать только цифры на счетчиках – это удел больших компаний, у которых нет возможности каждому клиенту уделить внимание. С ростом числа лидов ценность каждого из них падает. Именно поэтому изучаются голые цифры, а не смысл.


Тем, кто находится на грани выживания, гораздо важнее изучать содержание каждого контакта – прослушивать звонки, вчитываться в письма и общаться с клиентом напрямую. Чтобы понять, почему выбрали конкурента. Звонок состоялся, а сделка – нет. Люди сами говорят, в чем причина. Но используют эту информацию всего лишь малая часть предпринимателей. Признайтесь, многие ли из вас это делают? Мне с трудом приходится заставлять заказчиков хотя бы число контактов фиксировать (да-да, у почти половины моих клиентов нет ни CRM ни ip-телефонии).



О чем ещё стоит помнить


Идеальных сайтов не бывает, а разработка веб-страниц, как и другого ПО – процесс итерационный. Сделали, привлекли аудиторию, померяли обратную связь и взаимодействие, внесли изменения.


Не доверяйте на 100% сервисам и программам, которыми пользуетесь для аналитики. Проверяйте выборочно данные самостоятельно (вручную), которые они предлагают, и ищите альтернативные способы измерения для сравнения. Сервисы делают обычные люди, которым свойственно ошибаться.


Проверяйте вносимые на сайты данные и блоки кода. Например, некоторые движки режут стили и java-скрипты, что может привести к тому, что код счетчика Я.Метрики не будет работать, а вы потеряете время или получите необъективные данные.


Всегда смотрите на дату исследования, о котором читаете, иначе снова сами себя обманете, и будете следовать бестолковым рекомендациям в блогах от 2007 года, создатели которых давно ушли на пенсию.


Если вы аналитик, всегда настраивайте дублирование данных из форм, сервисов call-трекинга и любых видов обратной связи на себя. Иначе с течением времени может получиться, что в какой-то момент почта интернет-магазина перестала работать, на call-трекинге нулевой баланс, а телефон с sms-оповещениями о заказах из интернет-магазина заблокирован.

Поделиться с друзьями
-->

Комментарии (5)


  1. lostpassword
    24.04.2017 07:53
    #10187982
    +1

    А как сейчас можно такую картинку про себя посмотреть на «Яндексе»? На сайте http://crypta.yandex.ru/ я такого не нашёл.


    1. wilelf
      24.04.2017 09:37
      #10188082

      Уже никак. Это при запуске некоторое время работало для промо-эффекта.


  1. Bodryidrug
    24.04.2017 15:33
    #10188744
    +1

    Кому интересно донастроить ga, будет полезна эта статья http://q-seo.com.ua/blog/modified-google-analytics-code/. Модифицированный код Google Analytics, которые позволят увидеть много интересной инфы


    1. wilelf
      24.04.2017 15:33
      #10188746

      Прочитал. Полезно знать и использовать.


  1. 2metrics
    26.04.2017 16:41
    #10192354

    Цифры не могут врать. Предприниматели с небольшими оборотами действительно зависят от каждого заказа. И смотреть в счетчики им смысла особого нет. Они «дожимают» покупателей и заказчиков по телефону, а лучше — лично.
    Те, кто недоволен качеством цифр в статистике живут в иллюзиях, что цифры — это продажи.
    То, что все люди на земле уже «посчитаны» — не секрет. Яндекс просто старается поспевать за лидерами — гуглом и фб.
    Напрашивается еще 2 минивывода — счетчики нужны тем, кто умеет ими пользоваться; кто не умеет — теряет деньги.

МЕТКИ

  • Хабы
  • Теги

Поисковая оптимизация

Контекстная реклама

Веб-аналитика

метрика

analytics

direct

seo

СЕРВИСЫ
  • logo

    CloudLogs.ru - Облачное логирование

    • Храните логи вашего сервиса или приложения в облаке. Удобно просматривайте и анализируйте их.
Все публикации автора
  • Веб-разработка: как распознать проблемного клиента на старте +10

    • 06.07.2017 14:50

    Сайт бухгалтерских услуг – боль клиента +3

    • 22.06.2017 08:00

    Как мы сразились с “Многорукими Бандитами” Яндекса и победили +4

    • 24.05.2017 15:05

    Маркетинговое исследование. Как проверить идею бизнеса за неделю, потратив копейки? +5

    • 18.05.2017 13:11

    Одна компания – один сайт? +5

    • 10.05.2017 10:07

    Разработка: техническое задание на сайт или концепция? +2

    • 28.04.2017 11:52

    Делаем рекламу в интернете – быстро или правильно? +9

    • 26.04.2017 08:36

    Веб-аналитика. Как цифры нам врут +13

    • 23.04.2017 22:58

    PPC – теперь уже Pay Per Call

    • 25.10.2016 06:29

Подписка


ЛУЧШЕЕ

  • Сегодня
  • Вчера
  • Позавчера
11:00

Новые правила Хабра. Версия от 2026 +161

07:01

Звуки музыки советских ПЭВМ +50

07:52

YaFF в опенсорсе: как и зачем мы сделали zero‑copy представление для Protobuf +42

14:05

Почему мы до сих пор неправильно пишем физические движки и 3D-графику +37

12:01

Интервью автора легендарной Elite Йена Белла (Эксклюзив для Хабра) +32

07:12

Почему советы «как улучшить резюме» в IT в 2026 — это издевательство (и что делать вместо этого) +28

08:00

История виртуализации от chroot и jails до современных гипервизоров +27

09:01

Как выбрать самый безопасный мессенджер +19

13:01

Docker Fundamentals: теория и базовая эксплуатация +18

14:17

Как «Союз» считал орбиту шестерёнками: внутри навигационного компьютера «Глобус» +17

07:05

Zynq 7000. Переносим I²C Master Controller.  Linux + buildroot + kernel driver +14

12:37

Лонсдейлитовая кромка. Перспективы искусственного расширения шкалы Мооса. Guest Post +13

08:00

Код в эпоху AI: как перестать бороться за качество и начать контролировать деградацию +13

09:07

Пора редактировать людей +12

08:00

Технический и продуктовый мониторинг за кастомизациями Битрикс24: как настроить и на что смотреть +11

02:07

Динамический полиморфизм против std::variant с указателями: Разрушаем мифы о скорости std::visit (v.2*) +11

14:38

Условная агрегация в SQL: ускоряем отчеты, избавляясь от лишних JOIN-ов и подзапросов +10

13:17

Как незаметная indirect-зависимость в Go дописала ручку в ваш HTTP-сервер +10

06:00

Архитектурный крест: как приручить System Design interview +10

15:35

Как я перестал исправлять ИИ код и начал проектировать под него архитектуру +9

13:01

Как я написал «Обратную змейку» на чистом Canvas +64

12:06

Реальные профессии будущего, а не «промпт-инженер» и про то, как мировой средний класс исчезает +57

07:50

Claude Code убрал из моей работы рутину и почему я этому не долго радовался +54

09:01

Вы не знаете HTML. Мои вопросы об HTML с ответами +50

07:00

Рояль на даче: использую ПЛК на Linux как real-time-синтезатор фортепиано +37

12:00

Железный дайджест за май: тесты B300, GPU от Alibaba и PCIe 8.0 +36

07:05

1 Вольт, как эталон: как, когда, каким образом +35

13:06

Как работает передача данных в радиоэфире: прогоняем картинки с котиками через ресурсную сетку +34

08:00

Как я пытался создать шедевр в Qwen, Luma и Pika, и что из этого вышло +30

07:02

О конференции OpenTalks.AI 2026: мои впечатления и 5 полезных докладов +28

07:01

MCP vs CLI + Skill: что выгоднее для ИИ‑агента при работе с внутренними API +26

14:27

Banned Book Library +24

15:53

ID, token, UUID и slug: в чём разница и почему их нельзя мешать +21

11:14

QA на уровне платформы: как мы строили систему качества +21

08:10

Время нанимать overqualified +20

09:43

Человек, укравший бесконечность: подлинная история Георга Кантора +16

07:00

Как я проектировал космический ковчег, который не ломает физику +16

06:41

Как ораклист сертификацию по Postgres сдавал +16

12:02

PostgreSQL не тормозит. Почему мы перестали масштабировать базу данных и начали масштабировать архитектуру +15

12:02

PostgreSQL не тормозит. Почему мы перестали масштабировать базу данных и начали масштабировать архитектуру +15

ОБСУЖДАЕМОЕ

  • Новые правила Хабра. Версия от 2026 +161

    • 275   14000

    Реальные профессии будущего, а не «промпт-инженер» и про то, как мировой средний класс исчезает +57

    • 168   30000

    Claude Code убрал из моей работы рутину и почему я этому не долго радовался +54

    • 67   13000

    Generic Repository обещал три вещи — не сдержал ни одной и забрал доменную модель +5

    • 48   11000

    Почему советы «как улучшить резюме» в IT в 2026 — это издевательство (и что делать вместо этого) +28

    • 47   9100

    Как я проектировал космический ковчег, который не ломает физику +16

    • 45   7000

    Парадокс Open-Source: Единственный способ победить корпорации — раздать свой код бесплатно +9

    • 39   7000

    OS Personium: инженерный подход к психологии +5

    • 38   5900

    ЦОДам в Москве отказывают в сети, они вынуждены строить электростанции +4

    • 30   6600

    Время нанимать overqualified +20

    • 29   9200

    Как я написал «Обратную змейку» на чистом Canvas +64

    • 27   16000

    Звуки музыки советских ПЭВМ +50

    • 24   8900

    MAX Light — легкая версия клиента MAX для ПК Windows +9

    • 24   6900

    Кому с AI жить хорошо +6

    • 23   11000

    Banned Book Library +24

    • 22   12000
  • Главная
  • Контакты
© 2026. Все публикации принадлежат авторам.