Как GA считает время на сайте, и немного о возможностях систем веб-аналитики
Приветствую друзья!
Вчера, читая блоги коллег по Рунету, наткнулся на одну неоднозначную заметку, в которой прозвучало, на мой взгляд, не совсем корректное суждение о Google Analtics. Об этом я и хочу сегодня поговорить. Замечание касалось расчета метрик «Время пребывания на странице» (Time On Page) и «Средняя длительность пребывания на сайте» (Avg. Time On Site). Поэтому прежде чем, говорить о той заметке, я расскажу о том, как Google Analytics считает эти метрики.
Когда посетитель движется по сайту, то GA запоминает время открытия каждой страницы, просматриваемой посетителем (ставит временные метки):
Затем, чтобы вычислить время, проведенное на конкретной странице, Google Analytics вычисляет разницу между крайними метками. Например, если посетитель открыл первую страницу в 10:00, а вторую в 10:01, то GA посчитает, что посетитель провел на первой странице 1 минуту.
Так считается время пребывания на всех страницах, которые просмотрел посетитель, кроме последней. Складывая все эти значения Time On Page (Tp) вместе, Google Analytics получает среднюю длительность пребывания на сайте (Avg. Time on Site):
Время, проведенное на последней странице, очень сложно правильно рассчитать, так как нельзя сохранить временную метку. Потому что достоверно не известно, какое действие совершил посетитель: перешел на другой сайт по ссылке, набрал адрес другого сайта в адресной строке, либо просто закрыл браузер. Поэтому принято вообще не учитывать это время в расчетах.
Теперь, что касается заметки, в которой прозвучали замечания в адрес Google Analytics. Ее автор интернет-маркетолог Армен Каладжян, который ведет достаточно интересный блог, который я периодически почитываю. Он знаком с Google Analytics и даже использует его для анализа своего блога. Поэтому я вдвойне удивился, увидев у него подобные высказывания в адрес GА. Я хочу их прокомментировать, чтобы вы могли лучше узнать Google Analytics, и увидеть так ли он беспомощен, как говорит об этом Армен.
Итак, вот цитаты из его заметки и мои комментарии:
«Можно ли сказать, что Google Analytics можно назвать лучшим или даже единственно правильным выбором для коммерческого сайта, особенно интернет-магазина? Оказывается, нет. Этот сервис отличается рядом ограничений, о которых следует знать всем владельцам и администраторам интернет-магазинов.
Ограничения Google Analytics исходят из его методики подсчета двух важнейших метрик: Времени на сайте (t_с) и Времени на странице (t_стр).»
Да, любой инструмент не идеален. И при ответе на вопрос: «Можно ли считать Google Analytics лучшим или даже единственно правильным выбором для коммерческого сайта, особенно для интернет-магазина?», — надо понимать три вещи:
1) Что идеальных решений не существует.
2) На сколько для вас критичны существующие ограничения системы?
3) Решает ли данный инструмент ваши ключевые задачи?
Мне кажется, что идеальным инструментом для оценки деятельности интернет-магазина, будет инструмент, написанный специально для оценки деятельности интернет-магазина. Не стоит забывать, что Google Analytics это универсальный инструмент для оценки коммерческих веб-сайтов, и он физически не может соответствовать всем требованиям каждой бизнес-модели. Но, благодаря его универсальности, его можно настроить оптимальным образом под нужную вам бизнес-модель. И уже из этого извлечь существенную пользу гораздо быстрее, чем искать, покупать или создавать инструмент идеально подходящий под ваши нужды.
«Если посетитель открыл только одну страницу, а потом покинул сайт, то Google Analytics не сможет показать, сколько времени провел на сайте этот человек.»
Да, но сохранится вся остальная информация (источник визита, поисковый запрос, город визита, время визита и многое другое), которая поможет сделать нужные выводы.
«Google Analytics не расскажет, как долго пробыл посетитель на последней странице и, что важнее, почему он ее покинул.»
Уверяю вас, что об истинных причинах ухода со страницы вам не расскажет ни один из существующих инструментов веб-аналитики. Даже WebVisor и ClickTale (об этом ниже). Потому что невозможно залезть в голову посетителя. А раз так, то это замечание в адрес Google Analytics не уместно.
«Интернет-магазины отличаются высоким показателем отказов. Многие посетители заходят на страницу и покидают ее же, не кликнув больше ни по одной ссылке. GA ничего не может рассказать об этих людях и их мотивации. Мы можем лишь выдвигать предположения…»
О мотивации людей вам тоже ни один инструмент веб-аналитики не расскажет. В любом случае придется строить предположения, основываясь на доступных данных. Просто у одних инструментов таких данных больше, у других меньше. Здесь главное смотреть не на количество этих данных, а на их значимость для решения поставленных задач. Если вы получаете много красивых и интересных отчетов, которые не содержат полезной информации о причинах поведения, тогда в чем их смысл.
«Согласно исследованию “Matik”, большинство компаний (79,4%) выразили готовность воспользоваться платным сервисом статистики, если он предложит оригинальные методы изучения трафика, которые отсутствуют у известных бесплатных счетчиков. Например, интернет-магазины интересуются возможностью отслеживать действия посетителей на сайте в режиме реального времени или в формате видео-записи…. Визуальные средства изучения посещаемости стали появляться на нашем рынке совсем недавно. Но я не буду их рекламировать: кто захочет – тот найдет. »
Ясно, что речь тут идет о часто обсуждаемом российском сервисе WebVisor, который может записывать передвижения курсора мыши у посетителей на сайте. А с результатами этого интересного исследования, о котором здесь говорит Армен, вы можете ознакомиться здесь.
В связи с этим, я бы хотел отметить вот что. Я не считаю, что принцип расчета средней длительности пребывания на сайте, является критической проблемой. Ведь даже без учета времени на последней странице, он сохраняет свою значимость.
В действительности, главный укор в сторону Google Analytics, обозначенный в заметке Армена, заключается в том, что мы не можем посмотреть время пребывания на странице, на которую посетитель зашел и вышел, не предприняв никаких действий. Такие посещения в Google Analytics называются Отказы. И на их основе рассчитывается «Показатель отказов».
Задумайтесь, а так ли нам важно знать время пребывания на странице у Отказов? В чем значимая разница между тем, что посетитель провел на странице 40 секунд или 2 минуты, если и при этом все равно ушел, никуда не кликнув? Единственное чем здесь может помочь WebVisor – это показать, как посетитель водил мышью по странице, перед тем как уйти. На сколько ценную информацию вам даст эта траектория движения? Причем, чтобы получить достоверные выводы, вам надо будет изучить существенное количество таких траекторий. А какой инструмент, на данный момент, может объединять визуальные данные по сегментам аудитории? Даже если такой инструмент есть, то сколько будет стоить его использование? Окупят ли эти затраты, данные полученные при анализе этих траекторий?
Кстати, есть хорошее обсуждение на счет оправданности использования не дешевого инструмента WebVisor в настоящее время.
Поэтому, на мой взгляд, время проведенное на последней странице, не дает существенных данных. Важнее знать % отказов среди посещений, и стараться снизить этот показатель. А предположить причины отказов можно используя другие метрики, давным-давно доступные в любом сервисе веб-аналитики, в том числе и в бесплатном Google Analytics. Например, связав логической цепочкой поисковый запрос, по которому пришел посетитель, страницу входа и страницу выхода, уже можно натолкнуться на определенные выводы.
Мне кажется, стоит более внимательно относиться к выбору инструмента веб-аналитики. Некоторые инструменты на вид кажутся необычными и интересными, но реально уникальных и полезных данных дают немного.
Прежде чем приступать к выбору, надо определиться, с тем, какие метрики, ДЛЯ ВАС важно отслеживать. И на основе этих данных выбирать инструмент, адекватно учитывая его возможности и недостатки. Конечно, вот так вот сразу определить такие метрики будет сложно. Поэтому для этого можно использовать Google Analytics.
Благодаря его бесплатности и простоте внедрения, вы сможете его быстро установить на сайт. Работа с этим инструментом, поможет вам постигнуть азы веб-аналитики. Вы сможете оценить, какие метрики реально влияют на вашу прибыль, и важны для вас. У вас появиться начальный фундамент знаний, который поможет в будущем правильно выбрать систему веб-аналитики корпоративного уровня, если это будет необходимо.
Я уже не говорю о том, что параллельно с этим, вы извлечете массу полезной информации, которая позволит улучшить работу вашего сайта, и увеличить получаемую прибыль.
P.S.: Кстати, материал Армена основан на весьма скандальной заметке в блоге компании ClickTale (WebVisor – это ее аналог). В которой, она рассказывала о преимуществах своего продукта, дискредитируя при этом расчет временных метрик в Google Analytics.
В ответ на это Брайон Клифтон (Brian Clifton) написал в своем блоге официальное обращение в ClickTale по поводу их статьи. Брайон является признанным экспертом веб-аналитики и автором книги «Google Analytics. Профессиональный анализ посещаемости веб-сайтов»:
В свое время он возглавлял отдел веб-аналитики компании Google по Европе, Ближнему Востоку и Африке.
Что примечательно – сама ClickTale не гнушается использовать Google Analytics для оценки своего сайта, да еще и нарушать при этом правила его использования (Terms Of Services). Об этом тоже написано у Клифтона.
13 комментариев Присоединяйся к обсуждению!
Статья просто насквозь пропитана полезной информацией, спасибо огромное. Будем осваивать азы аналитики
Что делать с одностраничниками?
Алексей, если ваша проблема — это высокий Bounce Rate на одностраничнике, то значит надо работать над оптимизацией сайта. На сколько мне известна специфика таких сайтов, то для них главное текст. Поэтому тестируйте разные тексты, компоновку страницы и следите за конверсией.
Как вариант, вы можете попробовать использовать системы отслеживания траектории мыши ClickTale или WebVisor, чтобы понять, на каком месте страницы посетители уходят чаще. Возможно, изменив текст в этих проблемных зонах, вы сможете увеличить конверсию.
Также не стоит забывать и о качестве входящего трафика: следите за показателем отказов по источникам трафика.
Про это: «Также не стоит забывать и о качестве входящего трафика: следите за показателем отказов по источникам трафика.»
И как же следить за отказами по источникам если это одностраничник?
Так же как обычно :) в вашем случае показатель отказов будет противоположен уровню конверсии. Чем меньше отказов, тем больше переходов к заказу.
Если есть большое желание, то можно попробовать отделить конкретно тех посетителей, которые провели на сайте менее 10 секунд.
Для этого, в коде GA после строчки pageTracker._trackPageview ();
пропишите строчку:
setTimeout ('pageTracker._trackEvent (\'NoBounce\', \'NoBounce\', \'Over-10-seconds\')',10000);
Эта функция сработает, когда посетитель проведет на сайте 10 секунд, благодаря чему его посещение не будет засчитано как отказ.
А отказы будут засчитаны только тем посетителям, которые провели на сайте менее 10 сек (их вы и увидите в отчетах).
Время можете указывать любое — это последний параметр функции в миллисекундах.
Внимание! Это экспериментальный прием, хоть и проверенный на практике. Ошибка может привести к искажению данных о показателе отказов. Не рекомендую использовать его для других сайтов, кроме одностраничников.
Так и делаю :))))
Только ставлю на 5с pageview, а дальше по таймеру евенты с возрастающим интервалом. Величину интервала в значение евента. А дальше в отчётах эту величину смотрю
Только почему-то на длинных текстах ~250K pageview на onclick теряется. Особенно на gaq. Может есть таблетка?
Алексей, не совсем понял, вы используете _trackEvent или _trackPageview?
Сначала _trackPageview, затем _trackEvent
По евентам аналитикс тоже умеет время считать.
Здравствуйте, хороший блог, спасибо за него.
Еще не начинал разбираться с ява скриптами в гугл аналитиксе (месяц как начал в принципе разбираться с ГА), из Ваших постов понял, что это инструмент достаточно сильный и гибкий.
В заметке, в ответ на которую направлен Ваш пост есть такой отрывок:
«Просматривая страницы любого сайта, мы часто отвлекаемся: переключаемся между закладками браузера, открываем другие программы, уходим на кухню и т. д. Это нормальное поведение каждого первого пользователя интернета.
Google Analytics не учитывает все эти действия, он всего лишь регистрирует время, в течение которого страничка была открыта. Что делал посетитель на самом деле: изучал страницу или считал ворон – Google рассказать не в состоянии.»
Наверное, при желании можно настроить яву скрипт так, чтобы при отсутствии действий (пользователем на данной странице) в течении 10 или 20 секунд (значит сайт открыт в неактивной вкладке или пользователь афк) счет времени прекращалось?
Да с помощью Javascript и Google Analytics можно творить потрясающие вещи :)
Но, конкретно ваш пример реализовать не получиться. Потому что, как я и писал в статье, у GA нет счетчика времени как такового. Он просто фиксирует разницу во временных метках между открытиями страниц.
На самом деле очень сложно отследить момент, когда посетитель читает страницу, а когда нет. Он может и 30 секунд сидеть без движений и при этом читать, как в этом случае вы определите его активность?
Алексей, с проблемой из разряда «на длинных текстах ~250K pageview на onclick теряется» я лично не сталкивался, поэтому на вскидку ничего сказать не могу. Надо разбираться на месте.
«Он может и 30 секунд сидеть без движений и при этом читать, как в этом случае вы определите его активность?»
можно поднять интервал времени до 40 секунд или до минуты Изначально я предполагал такую схему:
В ява скрипте отслеживаем движение мыши (если такое можно осуществить), это вызывает определенное событие в ГА, фиксируется время. Фиксируется следующее движение мыши, если разница во времени меньше определенного значения то все ок, если больше, то время пересчитывается.
Говорить, про «точное время пребывания на сайте» не приходится, но это может неплохо сократить посещения с длинной более часа. кто-то будет зазря попадать под фильтра — не без этого... :)
«Потому что, как я и писал в статье, у GA нет счетчика времени как такового. Он просто фиксирует разницу во временных метках между открытиями страниц.»
не понял. буду «курить мануал» *SCRATCH*.
кстати, порекомендуйте, пожалуйста, где читать о возможностях GA? (например, где можно вычитать про setTimeout (’pageTracker._trackEvent (\’NoBounce\’, \’NoBounce\’, \’Over-10-seconds\’)',10000); ?)
Глеб, на счет отслеживания времени на сайте:
Вы можете настроить учет времени по определенным интервалам. Но, затем придет другой посетитель, для которого интервалы будут уже другие. Он не попадет в описанные стандарты, и будет учтен иначе — система опять даст погрешность.
Зачем тогда изобретать велосипед, ушли от одной погрешности, пришли к другой. Лучше уж работать с этой.
К тому же, у Google Analytics есть такая фишка, если посетитель сидит без действия более 30 минут, то GA автоматически закрывает его сессию. А если пользователь оживет позднее 30 минут, то его активность уже будет считаться как второй визит. Этот интервал в 30 минут тоже настраивается.
Вообще, если честно, то ключ к успеху не в том, на сколько точно и полно вы собираете данные, а в том, на сколько успешно вы умеете применять те данные, которые уже есть.
Где почитать про возможности GA?
Официальный блог: analytics.blogspot.com
Справочный центр: www.google.com/support/googleanalytics/
Техническая документация по GA: code.google.com/apis/analytics/docs/
