к какому источнику трафика отнесен этот визит
Отчеты «Источники трафика»
В этом разделе Google Analytics представлены отчеты по различным источникам трафика. «Источники трафика» состоит из: «Обзор», «Весь трафик», «AdWords», «Search Console», «Социальные сети» и «Кампании».
Отчеты «Источники трафика»
Обзор
Обзор источников трафика содержит информацию по группам каналов по умолчанию – набору меток, которые можно присваивать различным источникам трафика на основании некоторых правил. Стандартная группа каналов «Default Channel Grouping» в Google Analytics включает в себя 9 различных меток. Подробнее об этом в следующей статье.
Каждой метке группы каналов соответствуют показатели из трех категорий: «Источники трафика», «Действия» и «Конверсии». Такое сочетание в Google Analytics называют группами метрик ABC.
По каждой из группы метрик ABC можно сделать сортировку тех показателей, которые к ней принадлежат. Например, можно по группе С (конверсии) отфильтровать показатель «Доход» по убыванию и посмотреть, какой из каналов принес наибольшее количество денег.
Чтобы изменить группу каналов, необходимо под выбором сегмента нажать «Изменение группы каналов».
Изменение группы каналов
В отчете можно применить основной параметр из выпадающего списка (лучшие каналы, лучшие источники, лучшие источники/каналы), а также выбрать любую доступную конверсию (цель).
При анализе данных во всех отчетах «Источники трафика» доступен выбор периода сравнения.
Основной параметр – Ключевое слово
Примечание: о том, что такое (not set) и (not provided), читайте в этой статье.
А при переходе по прямому трафику (Direct) основной параметр в отчетах – «Страница входа».
Google Analytics определяет источники трафика по HTTP_REFERER (реферер), который является одним из заголовков запроса клиента (браузера). Он содержит URL-адрес источника запроса. Если перейти с одной страницы на другую, referer будет содержать адрес первой страницы.
Например, при переходе с https://osipenkov.ru/not-set-i-not-provided/ на главную страницу https://osipenkov.ru/ в поле referer передалось значение адреса первой страницы.
Очень часто используется, чтобы определить по каким поисковым запросам, как часто и куда именно попадают пользователи. Помимо referer для отслеживания действий пользователей также можно использовать IP-адрес или файлы cookie.
В случае отсутствия реферера Analytics занесет такое посещение в прямой трафик (Direct).
В качестве основного параметра можно выбрать собственную группу каналов. Также доступны: «Источник или канал», «Источник», «Канал» и «Другое» («Браузер», «Город», «Страна», «Язык», «Страница входа», «Ключевое слово», «Содержание объявления» и т.д.)
Основной параметр – Default Channel Grouping
Аналогично выглядит отчет «Источник/канал», в котором основным параметром является «Источник или канал».
Применив дополнительный параметр и расширенный фильтр (например, «Тип устройства» и «Источник или канал» содержит google), мы сможем проанализировать данные и определить наиболее эффективный канал продвижения.
Дополнительный параметр (Тип устройства) и расширенный фильтр (содержит google)
В отчет «Переходы» заносится информация о трафике, который Google Analytics не смог отнести ни к органическому, ни к какому-либо другому, несмотря на полученный адрес страницы, с которой был совершен переход (реферер).
Примечание: в примере источник yandex.ru – это 100% поисковая система, относящаяся к органическому бесплатному поиску. Однако Google не смог ее правильно распознать и все сеансы присвоил рефферальному трафику (referral). Чтобы в будущем этого избежать, необходимо на уровне ресурса в разделе «Код отслеживания» добавить yandex.ru в качестве источника обычных результатов поиска.
Чтобы просмотреть полный адрес страницы, с которой был осуществлен переход, добавим в качестве дополнительного параметра «Полный URL перехода»:
Полный URL перехода
С помощью «Карты эффективности» можно визуально оценить объем поступаемого трафика с того или иного канала и его общую ценность.
Основной показатель влияет на размер прямоугольника (больше = больше), а дополнительный – на его цвет (больше = зеленее).
Основной и дополнительный показатели
Несмотря на то, что рефферальный канал имеет одно из самых больших значений по основному параметру (сеансы) и размер прямоугольника выглядит соответствующе, его дополнительный показатель (страниц/сеанс) является одним из самых маленьких и поэтому прямоугольник раскрашен в красный цвет.
При клике на один из каналов мы окажемся на уровень ниже, где также будет представлена информация в виде раскрашенных прямоугольников.
AdWords
С помощью этих отчетов можно проанализировать действия пользователей на вашем сайте после клика по объявлению AdWords.
Если у вас их несколько, то система будет показывать отдельно по каждому аккаунту сводную статистику.
Основной параметр: «Аккаунт», «Кампания» и «Группа объявлений AdWords».
Кампании с идентификаторами AdWords
Основной параметр: «Название/идентификатор кампании» и «Группа объявлений AdWords».
Примечание: знак «+» рядом с каждым словом означает модификатор широкого соответствия ключевых слов в Google AdWords.
Основной параметр: «Ключевое слово» и «Содержание объявления».
Есть существенная разница в терминологии:
И часто бывает, что поисковый запрос не равен ключевому слову. Согласно различным аналитическим исследованиям, количество новых запросов, которые пользователи вводят в поиске, ежемесячно увеличивается на 20%. То есть каждый месяц пользователи придумывают все новые и новые способы написания каких-либо товаров или услуг. В этом отчете как раз можно найти такие вариации ключевых фраз и добавить в свои рекламные кампании, подобрав релевантную посадочную страницу с привлекательным текстом и расширениями объявлений.
Основной параметр: «Поисковый запрос», «Тип соответствия запросу» и «Количество слов в запросе».
Основной параметр: «Час» и «День недели».
В разрезе этого отчета следует уделять особое внимание показателю отказов. Если он выше среднего значения, то необходимо принять комплекс мер, направленных на улучшение ситуации. Быть может, пользователь при клике на объявление переходит на сайт и не находит то, что было описано в тексте объявления, и уходит.
Основной параметр: «Конечный URL», «Сеть распространения объявлений» (сюда входят поисковые партнеры Google) и «Ключевое слово».
Таргетинг в контекстно-медийной сети
Отдельно стоит отметить места размещения. В отчете могут быть представлены следующие значения:
Основной параметр: «Название/идентификатор кампании», «Содержание объявления» и «Видео».
Основной параметр: «Название/идентификатор кампании», «Категория уровня 1 в Покупках», «Тип товара уровня 1 в Покупках» и «Бренд в Покупках».
Search Console
Отчеты содержат данные по эффективности обычного поискового трафика.
Отчеты «Search Console»
В отчете доступны показатели по кликам, показам, CTR и средней позиции. Все эти данные позволяют оценивать эффективность поискового продвижения. Как видно из отчета, мой блог чаще всего посещают пользователи, которые вводят в запросах начало вопроса из экзаменов по Google, не считая зашифрованных в (other).
Совсем недавно Google расширил период хранения данных в Search Console с 90 дней до 1 года. Предполагается, что новую версию запустят в начале 2018 года и в ней появится ряд новых отчетов. И быть может, какая-то часть из них будем встроена в Analytics.
Социальные сети
Для анализа трафика из социальных сетей в Google Analytics предусмотрен отдельный раздел, который содержит 6 отчетов по взаимодействию пользователей с вашим контентом: «Обзор», «Переходы из сетей», «Страницы входа», «Конверсии», «Социальные модули» и «Пути пользователей».
Отчеты «Социальные сети»
В обзорном отчете показана социальная значимость данного источника трафика по отношению к общему количеству, а также сравнивается суммарное значение сеансов/конверсий и отдельный вклад социальных сетей в общую воронку. Отчет также предоставляет информацию о количестве конверсий в случае, когда переход из социальной сети стал последним источником перехода перед осуществлением конверсии. То есть произошла конверсия по последнему взаимодействию из социальных источников.
На скриншоте показана доля трафика из сетей, которая составляет
1,5% от всего числа сеансов. Это говорит о том, что владелец сайта не использует потенциал социальных сетей в полной мере и не работает с аудиторией в этом канале.
Распределение по конкретным социальным сетям можно посмотреть в соответствующей таблице. При клике на одну из них нам откроется отчет «Переходы из сетей», где отображается динамика трафика из социальных сетей в сравнении с общим трафиком сайта.
В статистике используются данные по сеансам, просмотрам страниц, средней длительности сеанса и глубине просмотра (страниц/сеанс).
Переходы из социальных сетей
Данные также можно представить в виде распределения, эффективности или сравнения.
Отчет «Страницы входа» содержит статистику по переходам на ваш сайт из материалов, размещенных в социальных сетях.
Наибольшее количество сеансов по той или иной публикации косвенно говорит о ее популярности.
Статистика доступна по двум вкладкам: «Конверсии» и «Вспомогательные конверсии последнего взаимодействия».
Отчет «Социальные модули» позволяет узнать, какие статьи и с помощью каких кнопок (например, «Мне нравится» от Facebook и «+1» от Google) чаще всего рекомендовали посетители вашего сайта. Отслеживая их с помощью Google Analytics, вы можете оценивать, насколько востребован тот или иной контент.
Чтобы данные в отчете стали доступны, необходимо изменить код отслеживания и добавить информацию о социальных взаимодействиях. Сделать это можно с помощью команды send, задав для параметра hitType значение social. Конечный код для вставки в элемент будет выглядеть так:
ga(‘send’, ‘social’, [socialNetwork], [socialAction], [socialTarget], [fieldsObject]);
Например, команда ga(‘send’, ‘social’, ‘Facebook’, ‘like’, ‘https://osipenkov.ru/sertifikaty-google-adwords-i-analytics/’); отправляет обращение в Google Analytics с информацией о том, что на странице http://osipenkov.ru/sertifikaty-google-adwords-i-analytics/ была нажата кнопка «Мне нравится» от Facebook.
Google+
По умолчанию Google Analytics предоставляет интегрированные отчеты по использованию кнопки +1. Это значит, что если на странице установлен код analytics.js и кнопка +1, все нажатия на нее будут автоматически учитываться как социальные взаимодействия каждым фрагментом кода отслеживания на этой странице.
Отчет «Пути пользователей» несет в себе ту же информацию, что и аналогичный отчет в разделе «Аудитория», о котором мы говорили в предыдущей статье.
Кампании
Первый отчет показывает все рекламные кампании из Google AdWords, включая кампании с автоматической и ручной простановками меток.
Основной параметр: «Кампания», «Источник», «Канал», «Источник или канал» и «Другое».
Отчеты «Оплачиваемые ключевые слова» и «Неоплачиваемые ключевые слова» содержат информацию о трафике, который пришел на сайт с рекламных объявлений и бесплатного органического поиска соответственно.
Основной параметр: «Ключевое слово», «Поисковый запрос», «Источник», «Канал», «Кампания» и «Другое».
Благодаря отчету «Анализ расходов» все данные из разных рекламных систем можно объединить в Google Analytics и сравнивать их по эффективности в одном месте.
Основной параметр: «Источник или канал», «Кампания» и «Ключевое слово».
О том, как настроить импорт данных, читайте в этой статье.
Как оценить вклад каждого источника трафика в достижение конверсий с помощью Google Analytics
Зачастую маркетологи анализируют рекламу, используя модель атрибуции, установленную в системе аналитики по умолчанию. Специалист по контекстной рекламе агентства Aberix Кирилл Харьков объясняет, почему это неправильно и как нужно делать, чтобы верно оценивать эффективность каждого канала и источника.
В этой статье мы научимся пользоваться отчетом «Инструмент сравнения моделей атрибуции» в Google Analytics. Это мощный инструмент, он помогает правильно оценивать эффективность всех источников трафика и понимать, какие из них лучше привлекают клиентов на сайт, какие лучше закрывают в конверсию, а какие хорошо «подогревают» — напоминают о вас, пока человек принимает решение.
Почему многие специалисты неправильно оценивают эффективность источников трафика
Как специалисты оценивают эффективность того или иного источника трафика? Отслеживают выполнение целевых действий на сайте с помощью стандартных отчетов Яндекс.Метрики или Google Analytics. И здесь кроется проблема.
В Метрике по умолчанию используется модель атрибуции «Последний переход». «При использовании этой модели для каждого визита Метрика определит источник перехода в данный момент, без учета истории визитов посетителя», — говорится в справке. Но также доступны и две другие модели, переключаться на которые можно в рамках любого отчета (чего не скажешь об Analytics).
В Analytics используется модель атрибуции «По последнему непрямому клику». В ней «игнорируются прямые посещения. 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий» (из справочного центра). В большинстве случаев такой подход будет неправильным.
Модель атрибуции — это правила распределения конверсий между источниками трафика. То есть если человек несколько раз заходил на сайт из разных источников и в итоге сделал целевое действие, система веб-аналитики должна определить, к какому источнику отнести эту конверсию.
По статистике, лишь 1-2% пользователей заказывают товар или услугу на сайте после первого посещения. Конверсия может отличаться в зависимости от категории бизнеса, региона, сайта (лендинг, интернет-магазин) и прочих факторов. Однако 1-2% — это средние цифры для всех сайтов и категорий, которые чаще всего встречаются в исследованиях.
Информацию по «средней» конверсии мы взяли из исследования LittleData, которая на момент публикации исследовала выборку в 1127 зарубежных интернет-магазинов.
Чаще человек совершает покупку после нескольких визитов, особенно в дорогих и сложных тематиках: недвижимость, авто, финансы и пр. И каждый раз он может приходить на сайт с разных источников. В такой ситуации в стандартных моделях атрибуции эта покупка будет присвоена последнему (Метрика) или последнему без учета прямых посещений (Analytics) источнику. У остальных источников в отчете будет 0 конверсий.
Представим, что пользователь первый раз зашел на сайт через объявление контекстной рекламы на поиске Яндекса, во второй раз перешел через поисковую выдачу Яндекса, в третий попал через объявление ремаркетинговой рекламной кампании Google Ads, а в четвертый просто вбил адрес сайта в адресной строке браузера и совершил покупку. Яндекс.Метрика источником трафика, который привел к конверсии, посчитает прямой заход (вбил адрес в браузере).
В Google Analytics источником трафика будет ремаркетинговая рекламная кампания Google Ads.
И в том, и в другом случае остальные источники не будут учитываться. Но насколько это правильно? Узнал бы пользователь о сайте, если бы не кликнул по объявлению контекстной рекламы в Яндексе? Совершил бы он покупку, если бы зашел на сайт три раза, а не четыре? Или не найдя сайт в естественной поисковой выдаче Яндекса? Ответить на эти вопросы, используя модели атрибуции по умолчанию, невозможно.
Существует теория семи касаний перед продажей. Суть ее в том, что нужно в среднем 7 раз как-то провзаимодействовать с клиентом, чтобы он решился на покупку. Поэтому и запускается весь спектр инструментов: SEO, контекстная реклама, ремаркетинг, медийная и таргетированная реклама, email-рассылки и т. д. Только так компания сможет постоянно быть на виду и расположить клиента.
И вот тут обязательно считать пользу каждого инструмента, а не смотреть исключительно на последний перед продажей.
Работа с атрибуциями в отчете «Инструмент сравнения моделей»
К нашему удобству, отчет по разным моделям атрибуции есть в Google Analytics. Находится он в разделе «Конверсии» и называется «Инструмент сравнения моделей»:
С помощью этого отчета можно оценить вклад каждого источника в достижение конверсии. Например, используя атрибуцию «Первое взаимодействие», мы увидим сколько конверсий принес бесплатный поиск будучи первой группой каналов, через которую пользователь узнал о сайте. А используя атрибуцию «Последнее взаимодействие», сколько конверсий принесла эта группа каналов будучи последней в цепочке взаимодействий перед достижением цели.
Кроме этого мы можем сравнивать модели между собой:
В примере выше бесплатный поиск хорошо работает как канал привлечения (первое взаимодействие). То есть когда пользователь впервые попадает на сайт, найдя его в естественной выдаче поисковых систем. Соответственно, этот источник критически важен и выступает как ассоциированный (вспомогательный) канал — он больше привлекает, чем закрывает. Если перестать с ним работать, то вероятно, сильно просядут конверсии по той же поисковой рекламе.
Чтобы посмотреть детальную статистику по источникам, нужно выбрать соответствующий дополнительный параметр:
Точно также можем посмотреть статистику по рекламным кампаниям. Для этого в качестве дополнительного параметра выбираем «Кампания»:
Справа над таблицей есть фильтр, который применяется к основному параметру. Удобно, когда нужно посмотреть статистику по какому-то одному параметру:
Если нажать на слово «Ещё. », можно задать более сложные правила фильтрации.
CPA, ROI. По какому показателю оценивать эффективность источников трафика?
Также Google Analytics в отчете может посчитать цену за конверсию (CPA) и рентабельность инвестиций (ROI). Для этого нужно настроить импорт расходов из рекламных систем (например, через OWOX), модуль электронной торговли на сайте или задать ценность целям. После этого информация начнет отображаться в отчете.
Если мы сравниваем модели атрибуции, то выбирать соответствующие столбцы нужно здесь:
Мы в Aberix в своей работе чаще ориентируемся на CPA — так проще и удобнее. Целевое значение этого показателя легко рассчитать. Он применим к любому типу бизнеса (b2b, интернет-магазин, услуги). Заказчик может определить тип комфортного CPA по данным текущих продаж, опираясь на средний чек, маржу.
Универсальная модель атрибуции 40-20-40
Вернемся к атрибуции. Есть ли модели, которые учитывают вклад каждого источника в достижение конверсии? Да, в Analytics есть три таких модели: «Линейная», «С учетом давности взаимодействия» и «Атрибуция с привязкой к позиции». Последняя еще называется 40-20-40, и на ней мы остановимся подробнее, потому что считаем ее наиболее справедливой.
Почему ее называют 40-20-40? Принято считать, что наибольшую значимость в достижении конверсии имеют первый и последний каналы: тот, через который пользователь узнал о нашем сайте, и тот, на котором цель была достигнута. В этой модели таким каналам система отдает по 40% всех достигнутых конверсий. Остальные 20% распределяются поровну между промежуточными источниками.
Например, пользователь зашел на сайт четыре раза через следующие источники: поиск Яндекса, поисковая реклама в Google Ads, поиск Google, ретаргетинговая кампания в Директе. И после этого совершил конверсию. Поиску Яндекса и ретаргетинговой кампании система присвоит по 0,4 конверсии. Кампании в Google Ads и поиску Google 0,2 конверсии — по 0,1 каждому.
Да, в модели 40-20-40 конверсии могут быть в виде десятичной дроби. И в этом кроется подвох. Если конверсия меньше 1, то CPA может быть очень большим. Analytics считает цену за конверсию по простой формуле:
CPA = Расходы / Количество конверсий
В нашем случае расчет был таким: 15,78 / 0,20 = 78,91.
Analytics спрогнозировал CPA €78,91. А по факту было очень мало кликов, и эти результаты нельзя принимать во внимание. Одна из медийных рекламных кампаний «поучаствовала» в достижении конверсий по модели 40-20-40, но данных слишком мало для объективной оценки результатов. Поэтому в данном случае полученное значение цены за конверсию мы игнорируем.
Если бы кликов в медийных рекламных кампаниях было много, а конверсий всего 0,2, то стоило бы задуматься об их оптимизации или даже выключении. Поэтому оценивать результаты рекламных кампаний по моделям, в которых конверсии могут быть указаны в виде десятичной дроби, нужно очень внимательно. Следует учитывать объем полученного трафика.
Учитываем, как долго человек «думает» перед покупкой
При анализе конверсий в отчете «Инструмент сравнения моделей» следует учитывать период принятия решения о покупке. Например, еду человек может заказывать каждый день, а выбор автомобиля делать несколько месяцев. От этого зависит, за какой период до конверсии нужно анализировать действия пользователя. Для выбора этого периода в Analytics используется параметр «Окно ретроспективного анализа». Он может быть от 1 до 90 дней.
Например, пользователь первый раз зашел на сайт три месяца назад, потом он неоднократно возвращался через разные источники, и только спустя этот период решил сделать покупку. Чтобы система связала первое посещение пользователя, которое было три месяца назад, с текущей покупкой, нужно выбрать период ретроспективного анализа 90 дней.
Разбиваем данные в отчете на удобные группы
В отчете основным параметром по умолчанию является группа каналов для многоканальных последовательностей, по-простому — каналы (medium):
В качестве основного параметра мы также можем выбрать источник, рекламные кампании, ключевые слова и др. Но не всегда стандартные группировки — то, что нам нужно. В таком случае мы можем создать собственную группу каналов.
Например, мы хотим посмотреть статистику рекламы в Google Ads в более детальном разрезе. Для этого нужно на вкладке «Администратор» перейти в «Настройки канала», далее «Группы каналов» и нажать кнопку «+Новая группа каналов». После этого задаем правила, с помощью которых мы будем определять трафик:
В примеры мы решили разбить всю рекламу в Google по типу: Поиск, КМС, Ремаркетинг.
Через 24 часа, иногда быстрее, созданной группой можно будет пользоваться. Чтобы в отчете «Инструмент сравнения моделей» выбрать нашу группу в качестве основного параметра, нужно кликнуть по кнопке «Группы каналов» и выбрать ее:
Сравниваем периоды
Также в отчете можно сравнивать данные за два разных периода. Для этого нужно в меню выбора диапазона дат в правом верхнем углу поставить галочку «Сравнить с» и задать период:
После этого отчет будет выглядеть так:
Дополнительно в отчете показывается процентное изменение между периодами. Удобно для сравнения месяц-к-месяцу или при проведении экспериментов (до/после).
Выгружаем полученный отчет из Analytics
Для коллег можно сделать выгрузку в формате PDF, которая по сути, представляет собой просто скриншот рабочей области. Если нужно сделать дополнительные преобразования данных, отчет можно выгрузить в CSV. Для этого под названием отчета нажмите «Экспортировать» и выберите нужный формат:
Вместо заключения
Данные в отчете «Инструмент сравнения моделей» постоянно обновляются, задержка по конверсиям составляет не более пяти минут. Можно не дожидаться отчетов от аналитиков или агентства, а самому анализировать информацию и быстро принимать решения. Если настроен импорт расходов из других рекламных систем, то они начинают отображаться в течение 1-2 суток.
Поняв как работают модели атрибуции и разобравшись с отчетом «Инструмент сравнения моделей», вы научитесь видеть более полную картину по источникам конверсий. Ваши решения по оптимизации рекламных кампаний станут осмысленными и точными.
Плюсы и минусы отчета «Инструмент сравнения моделей» в Google Analytics:
Период ретроспективного анализа всего 90 дней до конверсии. Если кто-то выбирает и принимает решение о покупке дольше, мы потеряем какие-то источники из его цепочки переходов.
Для базового анализа не требуется сложная настройка. Достаточно установить код Google Analytics на сайт и настроить отслеживание целей.
Чтобы считались CPA и ROI необходимо настроить импорт расходов для всех источников и задать ценность целям. Для интернет-магазинов нужно настроить электронную торговлю. Это сложно и отнимет больше времени.
Много моделей атрибуции.
Нет графического отображения информации, например, конверсии в динамике. Только таблица.
Можно сравнивать до трех моделей атрибуции в одном окне.
Можно выделять собственные группы каналов.
Можно сравнить данные за два разных периода.
Отчет можно выгрузить в CSV и работать с данными в другом месте.
Данные о конверсиях обновляются быстро. Задержка не более 5 минут.