сколько уникальных конверсий укусить пирог было по прямым заходам
Сколько уникальных конверсий укусить пирог было по прямым заходам
Чаще всего прямые заходы – это визиты, в которых пользователь зашел на сайт, введя в адресную строку браузера адрес вашего ресурса (URL). Это очень важный показатель.
На информационных сайтах количество прямых заходов и доля таких визитов связана с размером постоянной аудитории проекта. На коммерческих сайтах количество прямых заходов отражает известность бренда компании и число постоянных клиентов. Поэтому анализу данного показателя необходимо уделять большое внимание.
В этой статье мы разберем:
Какие визиты попадают в прямые заходы в Яндекс.Метрике?
В Яндекс.Метрике в прямые заходы попадают визиты, в которых:
Если ваш сайт работает на http-протоколе, вы можете не увидеть в статистике визиты с сайтов, работающих на протоколе https. Они будут попадать в категорию прямых заходов.
Как посмотреть прямые заходы в Метрике?
В открывшемся отчете вы можете посмотреть число прямых заходов и их долю. Для просмотра доли необходимо нажать на символ % (выделен на скриншоте ниже красной рамкой):
В примере выше мы видим, что число прямых заходов на сайт достаточно велико. Доля таких визитов составляет порядка 17% от общего числа. Это неплохой показатель, однако картину портит высокий процент отказов по таким визитам на уровне 73,7%. Что делать в такой ситуации, мы рассмотрим ниже.
Какой должна быть доля прямых заходов на сайт?
Хорошим показателем для коммерческих сайтов можно считать долю прямых заходов на уровне 15-30%. Если доля таких визитов менее 10%, это может быть проблемой. Скорее всего, компания обладает недостаточно сильным брендом и ее не знают на рынке. Соответственно, веб-ресурс компании может проседать по коммерческим факторам.
Для информационных сайтов определить хороший показатель сложнее. Чем больше прямых заходов на сайт, тем лучше. При условии, что число визитов из других источников велико и с ними нет проблем.
Что делать, если число прямых заходов в Метрике резко выросло?
Подобная ситуация может наблюдаться в случае:
Что делать, если по прямым заходам резко вырос показатель отказов?
Скорее всего, показатель отказов накручивают роботы, которые генерируют много обращений к серверу. Например, кто-то парсит ваш сайт или генерирует спам-запросы. Есть два варианта действий. Разберем их подробно.
1. Заблокировать роботов в Яндекс.Метрике
Для этого в настройках счетчика в блоке про фильтрацию роботов необходимо выбрать пункт «фильтровать роботов по строгим правилам и поведению». На скриншоте ниже показано, где необходимо активировать данную настройку:
После этого визиты роботов с высокой долей вероятности перестанут учитываться Метрикой и данные в счетчике станут более достоверными. Однако роботы будут продолжать обращаться к вашему сайту и нагружать хостинг.
2. Заблокировать доступ роботов к сайту
Предварительно нужно проверить, что блокируемые адреса не являются IP-адресами, принадлежащими поисковым системам (Яндексу, Google и т.д.). Если вы по ошибке заблокируете доступ роботам поисковиков, ваш сайт может выпасть из индекса. Также есть риск заблокировать доступ реальным пользователям, которые сгенерировали много обращений.
Случай из практики
На одном из продвигаемых мною сайтов резко выросло число прямых заходов и показатель отказов по ним. Анализ логов выявил некоторое количество IP-адресов, с которых шли сотни обращений к сайту. IP-адреса не принадлежали поисковым системам и территориально относились к США, хотя сайт рассчитан на российскую аудиторию. Ранее из США визитов практически не было. После блокировки подозрительных IP-адресов ситуация с отказами по прямым заходам вернулась к норме.
Если вы не знаете, где взять логи сайта и как их анализировать, напишите в службу поддержки хостинга, на котором находится ваш сайт. Как правило, специалисты поддержки присылают информацию, где взять логи и как их посмотреть. Иногда поддержка даже присылает статистику по числу обращений к сайту с различных IP-адресов. Поэтому смело пишите хостеру – он поможет разобраться.
Как увеличить долю прямых заходов на сайт?
В случае информационного сайта:
В случае коммерческого сайта:
Органичный рост числа прямых заходов на сайт – это еще положительный сигнал для поисковых систем. Ведь это означает, что ваш проект интересен людям, и он создан не только для получения трафика из Яндекса или Google.
Что такое прямые заходы в Яндекс Метрике.
В отчетах по источникам трафика Яндекс Метрики можно увидеть источник трафика, который называется «Прямые заходы».
Выглядит это следующим образом:
Давайте попробуем разобраться, что же это такое и откуда появляются такой источник переходов.
Слово «прямой» означает, что переход на ваш сайт посетителем выполнен без какого-либо сайта посредника.
Есть две ситуации, как такой переход мог появиться.
1) Посетитель ввел url-адрес вашего сайта или какой-то определенной его страницы в адресную строку браузера напрямую (или скопировал этот адрес откуда-то).
Например, ссылка на ваш сайт может быть на чужом сайте опубликована как текст, а не как ссылка. Чтобы перейти по ней, пользователи копируют этот адрес и вставляют его в поисковую строку браузера напрямую.
2) Посетитель перешел на ваш сайт из закладок браузера.
Такая ситуация тоже имеет место быть. Если ваш сайт находится в закладках у пользователя и он переходит по этой закладке, то его визит будет засчитан как «прямой заход».
Большой процент прямых заходов на ваш сайт может говорить о том, что «бренд» вашего сайта хорошо развит, люди помнят о нем и могут переходить на него без каких-либо сайтов посредников.
Правда, бывают исключения из правил и большое количество прямых заходов может свидетельствовать о технической неисправности. Поэтому, с данным вопросом нужно быть аккуратнее и проверять, есть ли на вашем сайте технические проблемы или нет.
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.
Уникальные посетители в метрике
Уникальные посетители в метрике (metrika.yandex.ru) — показатель статистики, тесно связанный с вернувшимися посетителями.
Уникальный посетитель — заход на сайт «неповторяющегося» посетителя в течение определенного промежутка времени.
Это незнакомец в ваших дверях! Но этот незнакомец может стать вашим другом если его правильно принять 😉
Также в интерфейсе Яндекс Метрики применяется термин «новый посетитель».
Цитата из справки по яндекс метрике:
Пользователь, который зашел на сайт в течение определенного промежутка времени. Посетитель считается уникальным, если обладает неповторяющимся набором характеристик (IP-адрес, браузер, ОС, cookies и др.). В случае очистки cookies, переустановки браузера или переустановки операционной системы, посетитель считается новым.
Разъясню подробнее, что это означает.
Cookies — это набор определенных символов, которые сервер устанавливает в браузер пользователя, если говорить совсем просто.
Данный набор символов позволяет отслеживать многие показатели поведения пользователя, в том числе, его повторные возвращения на сайт. Делается это через механизм передачи cookies от сервера к браузеру и обратно. Если вы однажды посетили сайт с установленной яндекс метрикой, то в вашем браузере уже есть эта информация. И если вы зайдете на тот самый сайт повторно, метрика определит, что вы уже не уникальный посетитель, а вернувшийся.
Однако метрику можно и «обмануть». Причем можно сделать это очень легко.
Для этого достаточно:
Таким образом, вернувшиеся и уникальные посетители связаны таким образом, что:
УНИКАЛЬНЫЕ = ВСЕ ПОСЕТИТЕЛИ — ВЕРНУВШИЕСЯ
Как показывает практика, достаточно сделать одно из этих действий, чтобы ваш визит на сайт считался уникальным по метрике.
От чего зависит количество уникальных посетителей на сайте?
Основная зависимость от:
Безусловно, соотношение между «униками» и «возвращенцами» зависит от тематики.
На портале развлекательного характера легче удерживать аудиторию, чем на сайте коммерческого плана.
Также есть определенная корреляция уникальных посетителей с источниками трафика. Так, основная часть повторных визитов происходит через прямые заходы, социальные сети и e-mail рассылки.
Основной генератор новых посетителей — это результаты «раскрутки сайта«: поисковый трафик, контекстная реклама, а также распространение вирусного контента через социальные сети.
Учитывайте, что Яндекс Метрика учитывает не всех уникальных посетителей. Часть пользователей (и я в их числе) использует блокировщики метрики, наподобие такого:
С таким блокировщиком мое посещение вообще не отображается в Яндекс Метрике владельца сайта.
Как увеличить количество уникальных посетителей в метрике?
Если для того, чтобы заработать постоянную аудиторию, надо работать над юзабилити или качеством контента, то для заполучения «уников» это очень желательно, но не обязательно.
Достаточно иметь много денег и сливать их на рекламу: контекст, таргет, тизеры, ссылочное…
Но, разумеется, это не эффективно и даже несет высокие риски.
Поясню. Если даже лить платный трафик на неудобный сайт, вы не выиграете ничего. Получите только большие показатели отказов. В перспективе это ударит по поисковой оптимизации сайта (отказы — мощный поведенческий фактор).
Если вкладывать большие деньги в ссылочное и почти ничего — в юзабилити и контент — вероятнее всего вы получите фильтры поисковых систем (наподобие Минусинска).
Поэтому для увеличения количества уникальных посещений равномерно распределяйте бюджет на:
И ни в коем случае не пытайтесь накрутить уникальных посетителей «ботами»!
Где можно посмотреть аналитику по уникальным посетителям?
Уже в сводке сервиса Яндекс Метрика можно увидеть виджет «Новые посетители» рядом с виджетом «Посетители» (см. картинку выше). И уже на основе этих данных можно сделать выводы о соотношении «новых» и «старых» пользователей.
Если у вас на сайте установлен информер от yandex.metrika.ru, узнать количество новых посещений можно и более наглядно:
На вкладке «Вебвизор» можно посмотреть, совершен ли конкретный визит уникальным посетителем или же вернувшимся. «Уник» в графе «номер визита» имеет цифру «1».
На странице Отчеты — Стандартные отчеты — Источники — Источники, сводка можно найти расклад по всем источникам трафика.
Графа «Посетители» здесь — не что иное, как именно уникальные пользователи:
Особое внимание рекомендую обратить на отчет Мониторинг — Роботы. В нем отображаются переходы на сайт «ботов».
Как это связано с уникальными посетителями?
Если у вас на сайте наблюдается беспричинный всплеск трафика, проверьте, не накручивают ли вам посещения конкуренты. Это может пагубно сказаться на вашем сайте.
Надеюсь, данная статья была полезна для вас. Задавайте свои вопросы в комментариях.