По традиции в течение трех дней (17-19 октября 2012) проходят конференционные потоки в 6 сферах (Интернет и IT-отрасль, Государство и Бизнес, Медиа и СМИ и т.д.), а также масштабная выставка «Интернет–2012» и многое другое.
По словам организаторов, в мероприятии примут участие 15 000 гостей, 200 докладчиков, 100 экспонентов.
В первый день SEOnews решил посетить секцию «Веб-аналитика», где докладчики рассказали, как с помощью веб-аналитики повысить конверсии и доход сайта, как правильно интерпретировать полученные данные, чтобы избежать денежных потерь.
1. Выбрать страницы с максимальным потенциалом для улучшения. Для этого можно через Google Analytics выявить плохо работающую страницу по различным параметрам:
- Показатель отказов (bounce rate);
- Показатель выходов (exit rate);
- Визуализация последовательности. В большинстве случаев, для того, чтобы сконвертироваться посетителю сайта необходимо пройти несколько шагов: залогиниться, узнать данные о доставке и т.д. Анализ того, с какого этапа пользователь уходит со страницы заказа, позволит оптимизировать ее.
2. Найти популярные страницы, которые позволят сформировать большой потенциал для улучшения сайта.
После того, как страницы отобраны, необходимо провести тестирования (A/B тестирования) по улучшению, чтобы подтвердить или опровергуть свои гипотезы.
Есть мнение, что низкочастотные запросы являются высококонверсионными и более эффективными. В своем исследовании компания Adlabs сравнивала процентное соотношение бюджетов для НЧ, СЧ и ВЧ-запросов, противопоставляя привлеченный оборот и конверсию. В исследовании участвовали 30 интернет-магазинов разного уровня: крупные, средние, небольшие. Как ни странно, во многих тематиках ситуация оказалась обратная общепринятому мнению.
Все 70 000 ключевых слов были разбиты на 5 групп по количеству посещений в месяц (от 10 до 500 посещений в месяц).
В результате расходы на ключевые слова, не приносящие доходов, составили 46%.
Средний процент ключевиков, приносящих заказы, оказался 8%. А средний процент слов, приносящих ассоциированные конверсии, 10%.
Согласно распределению расходов и заказов по «хвосту», расходы значительно превышают объем заказов.
Сравним гипотезу:
|
|
Высокочастотные |
Низкочастотные |
|
Конверсия |
Низкая |
Высокая |
|
Количество заказов |
Небольшое |
Большое |
|
Стоимость привлечения заказа |
Высокая |
Низкая |
и практику:
|
|
Высокочастотные |
Низкочастотные |
|
Конверсия |
Высокая |
Низкая |
|
Количество заказов |
Большое |
Небольшое |
|
Стоимость привлечения заказа |
Низкая |
Высокая |
НЧ дали четверть конверсий, но стоимость их привлечения высока, к тому же управлять большим хвостом очень сложно.
Почему это происходит:
- Заранее неизвестно, какие из ключевых слов будут работать.
- Набор статистики для анализа требует много времени и денег
Для примера, Анна, предложила аудитории выбрать, в какой колонке, по их мнению, находятся конверсионные слова, показав тем самым, что просчитать это заранее очень сложно.
Что делать?
- При создании рекламных кампаний начинать с высокочастотных слов, добавлять их в широком и точном соответствии, отслеживать и добавлять в кампании рабочие поисковые запросы;
- При подборе ключевых слов ориентироваться на возможности фильтрации каталога на сайте. Если точно соответствующей целевой страницы нет, то лучше не размещаться по такому слову;
- Постоянно проводить анализ и отслеживать эффект от изменений;
- Начинать анализировать с малого объема данных, обращать внимание на показатель отказов и вовлечение, чтобы уменьшить потери времени и денег.
Проблемы интерпретации в источниках трафика (по GoogleAnalytics):
1. Поисковый трафик растет. Но по каким запросам: конкурентным или брендовым? Если вы видите, что рост идет по брендовым запросам, то это заслуга не seo-компании, скорее всего, на это повлиял другой тип рекламы (например, баннерная реклама).
2. Прямой трафик. Как Google Analytics регистрирует посещения на сайте:
- По файлам Cookies, который содержат информацию о том источнике, по которому посетитель прише. Например, по контекстной рекламе и присваивает вход контекстной рекламе. Но прямой трафик отличается от всех остальных видов трафика тем, что файл cookies перезаписывается. Если пользователь сначала пришел на сайт по контекстной рекламе, а потом вернулся, набрав напрямую адрес сайта в строке браузера, то второе посещение отнесется тоже к контекстной рекламе, а не к прямому трафику.
- No UTM (Word, PDF, Outlook Смартфоны). Любые ссылки, которые стоят в письмах почтовых клиентов или ссылки, которые открываются на смартфонах и т.д. – они все фиксируются как прямой трафик.
- 302 vs. 301. При автоматическом перенаправлении посетителя на какую-либо другую страницу, Google Analytics тоже считает такой трафик Прямым.
- При использовании на сайте протоколов http и https теряется сессия и посетители относятся к прямому трафику.
3. Платный трафик.
Как правильно рассчитать эффективность привлеченного трафика:
По приведенным данным, правильно было бы перераспределить бюджет в пользу только контекстной рекламы, поскольку за те же деньги мы получим больше целевых действий.
Очень часто стоимость целевых действий это как раз тот показатель, на основе которого делаются выводы о распределении бюджета.
Это правильно, но необходимо учитывать ассоциированную конверсию.
Если проанализировать данные в Google Analytics, то можно увидеть, что в таргетированной рекламе количество целевых действий по первому взаимодействию больше, чем в контекстной. Соответственно, стоимость за целевое действие изменяется в пользу таргетированной рекламы.
4. Похожая ситуация и с анализом источников трафика. Вы видим конверсию по какой-то цели по каждому источнику трафика и делаем предварительный вывод об эффективности таргетированной рекламы:
Но инструмент Z-test Google Analytics покажет, что по таргетированной рекламе было мало посещений и мало конверсий.
Но и этого не достаточно. Если углубиться в анализ дальше, то можно увидеть, что баннерная реклама, несмотря на то, что изначально показывает низкий коэффициент конверсии, имеет более высокий средний чек.
Таким образом, в итоге получается, что баннерная реклама – лучший источник, если не забыть еще и посмотреть ассоциированную конверсию.
Это лишь пара примеров того, какие ошибки в интерпретации данных можно допустить при отсутствии системы KPI конкретного сайта.
То, как может выглядеть система KPI, Александр показал на примере интернет-магазина:
Читайте другие обзоры с конференции RIW:
RIW-2012. Google и Яндекс: новые возможности веб-аналитикиRIW-2012. День третий: Как мы делали SEO
RIW-2012: RTB-арсенал Яндекса и Google
А также обзоры на портале Likeni.ru:
RIW-2012: лучшие кейсы в digital-маркетинге
RIW-2012: Таргетированная реклама