Точный показатель отказов сайта

Определением показателя отказов является количество входов на конкретную страницу, после которых пользователи ушли с сайта, разделенное на общее количество посещений, однако аналитические сервисы могут определять его немного по-другому. Один аспект, открытый Covario и обсуждаемый с лидерами отрасли заключается в предложении добавить переменную “скорость загрузки страницы” для того, чтобы с большей точностью отделить отказы от так называемых “быстрых кликов”.

Недавнее исследование, проведенное Маркосом Ричардсоном из Covario доказало, что в самой сути аналитических методов, предназначенных для измерения показателя отказов кроется ошибка. Ричардсон убедил ключевых игроков рынка принять его предложения, касательно новой системы расчетов.

Судя по всему, его проект оказался успешным и Google стал первым провайдером веб-аналитики, предложившим «скорректированную метрику показателя отказов».

Базовые метрики

В кругу самых дотошных веб-аналитиков (к которым я причисляю и себя) существует концепция базовых метрик – показателей, при изменении которых оказывается влияние на метрики второго уровня. Если у вас достаточно опыта в аналитике, то вы инстинктивно поймете, что это за параметры: показы страниц, реферальные источники и посетители.

Однако одной из самых недооцененных метрик, и при этом недавно обновленная – это показатель отказов. Показатель отказов представляет собой метрику, разработанную для измерения отсутствия взаимодействия, нулевого вовлечения и пользователей, пришедших на ваш сайт и ничего не сделавших или для страниц сайта, обладающих низкой ценностью.

Тем не менее, показатель количества отказов не в состоянии точно и окончательно измерить уровень отсутствия взаимодействия, так как нынешний метод расчетов скорее учитывает отсутствие каких-либо факторов, нежели совершает расчет на основании наличия определенных свойств.

Возможно, из-за своей способности описать ОТСУТСТВИЕ чего-либо, показатель отказов остается одной из самых недооцененных базовых метрик веб-аналитики.

Кроме того, показатель отказов может быть неверным. В то время, как общепринятым фактом является то, что «отказной» пользователь не сделал ничего на вашем сайте, вполне возможно, что определенные типы архитектуры сайтов способны сгенерировать конверсию не загружая при этом другую страницу.

В таких случаях пользователь засчитается в качестве человека, посетившего одну страницу, в то время как он все же совершил действие, совпадающее с вашими бизнес-целями. К примеру, чтение этой истории может быть засчитано в качестве конверсии, так как пользователи, читающие мои статьи, являются ключевым и основным элементами успешности блога или издания.

Таким образом, предположение о том, что «ничегонеделание» вредно осложняется тем фактом, что оно тоже может служить индикатором удовлетворенности клиента.

Нетрудно представить себе сценарий, в котором от пользователя не потребуется последующих действий, так как он уже нашел всю информацию, которую искал. В сообщении Google, касающегося скорректированному показателю отказов Алексей Петров из команды Google Analytics Insights проделал большую работу, объяснив, что «отказ» не всегда является таковым: Хотя он и работает для большинства сайтов, существуют категории, для которых данной метрики недостаточно.

Представьте, что вы продвигаете сообщение, призванное показать все плюсы вашей компании в блоге. Посетитель может прочитать все сообщение, запомнить вашу компанию и продукцию, может даже с помощью поисковиков выйти напрямую на ваши продукты. Однако, из-за того, что он просмотрел всего одну страницу (на которой и висело сообщение), он будет считаться «отказником».

call-from-the-site

Вот другой пример: описание продукта находится на целевой странице, но и ваш телефон находится на ней же. Посетитель может изучить описание и сразу же позвонить вам.… И он опять будет считаться попавшим в отказы, так как посетил всего одну страницу. Существует множество подобных примеров, но даже традиционные сайты смогут извлечь для себя выгоду, если будут пользоваться описанной ниже методикой вместо стандартного рейтинга отказов.

Поэтому, принимая во внимание все вышеизложенное, можно утверждать, что рейтинг отказов ОПРЕДЕЛЕННЫМ ОБРАЗОМ измеряет степень взаимодействия.

Он сравнивает количество посещений отдельной страницы на вашем сайте (прямых, или через ссылки) с посещениями, которые возникли из-за того, что пользователь нажал на кнопку перехода на этом же сайте. Таким образом, в худшем случае он зарегистрирует количество загрузок страницы сайта, а в лучшем – отразит определенный тип взаимодействия вашей компании с другими ресурсами.

А что, если страница не загружается?

Вы уловили, какой тонкий нюанс в данных можно измерить с помощью рейтинга отказов? Загрузки страницы! При отсутствии прочих факторов, рейтинг отказа в 90%, тем не менее, означает, что 90% пользователей загрузили как минимум одну страницу. Ура!

Но что, если страница не была загружена? Тогда, теоретически, можно говорить о том, что «истинного» посещения страницы не произошло. Но если засчитывать посещение страницы даже при условии, что страница не загрузилась, то нынешняя система расчета не отражает истинный рейтинг отказов. В лучшем случае, данный показатель будет иметь вес только для сравнения количества запросов к вашему серверу с количеством пользователей, посетивших еще одну страницу сайта.

Если это именно так и есть, то не сравниваем ли мы невольно яблоки с яблоками, как кажется на первый взгляд?

Именно этот вопрос поставил Ричардсон перед сообществом веб-аналитиков. Возможность того, что страница не будет загружена, представляет собой потенциальную неточность в ядре современной системы расчета показателя отказов.

В своем документе, предоставленном в Google Analytics, Ричардсон привел новым метод вычисления и настраиваемый фильтр отчетов с целью продемонстрировать маркетологам историческую ретроспективу данных и показать, что собой ранее представлял показатель отказов. Кроме того, тот факт, что загружаемая страница присоединяется к одному из разовых посещений страницы, является, по сути, решением, которое Google предложил в скорректированном скрипте показателя отказов от Google Analytics, предназначенным для отражения истинного показателя отказов.

Short Click против Long Click

В двух словах, текущий расчет показателя отказов не делает различия в том, что в индустрии веб-аналитики называют проблемой «short click против long click». Short click – происходит, если пользователь сразу после перехода жмет кнопку «Назад» в браузере, притом еще до того, как страница полностью загрузилась.
Здравый смысл подсказывает, что роботов способных инициировать «посещение страницы» следует исключить из аналитический данных. Однако вопрос, что делать с людьми, поступающими так же, остается актуальным.

Предметом обсуждения является и то, считать ли «отскочившим» пользователя, который во время серфинга даже не загрузил страницу. В равной степени, для long click верно то, что пользователю может понадобиться больше 10 секунд для того, чтобы понять содержимое страницы перед тем, как нажать «Назад». А в нынешней системе расчета оба этих типа поведения равнозначны.

Кроме того, некоторые посещения перемещают пользователей на другие элементы сайта, например, на страницу просмотра видео или переход на страницу Facebook с помощью виджета, что тоже может быть расценено как «отказ». Многие рекламные коды также могут быть зарегистрированы в качестве отказа. Кроме того, сайты, на которых аналитический код расположен вверху страницы, могут засчитать посещение до того, как страница была полностью загружена.

Неизбежные трудности при расчете показателя отказов означают, что эта метрика используется недостаточно эффективно.

Она, однако, относится к тем метрикам, которые влияют на метрики низшего порядка, которым мы в силу привычки доверяем больше. Вернувшиеся посетители, количество просмотренных страниц на пользователя и мультиканальные воронки – задействовано буквально все. В последнем случае, так как присвоение цели работает от первого до последнего клика, появляется шанс влияния на точность вашей мультиканальной воронки. Точно также подвергается влиянию и время на метрике сайта.

Преимущества управления вычислением показателя отказов

Если вы тратите деньги на платную рекламу, будь то оплаченные поисковые клики, соцмедиа клики или даже измерение кликов от показа вашей рекламы, то ваши метрики второго уровня будут меняться, и вы увидите улучшения в показателях вовлеченности от этих ресурсов при помощи скорректированного показателя отказов. Результатом должно служить увеличение времени пребывания на сайте и количества просмотренных страниц.

Равным образом, вы обнаружите, рост числа short-click именно из ожидаемого источника. Источник может быть любым: платный поиск, SEO, локальные списки и показы рекламы.

Перед тем как давить на тревожную кнопку вспомните, что ответственность за качество клика от платного поиска равно ложится на плечи как вебмастеров, так и рекламщиков. Кроме того, эта концепция разделения ответственности встроена в большинство платных поисковых платформ при помощи механики «показателя качества», как в AdWords и Bing Ads – по сути этот расчет представляет собой индикатор, на который влияют данные для того, чтобы обе стороны убедились в том, что качество клика будет полностью соответствовать интересам потребителя.

Ранее Джонатан Алфернесс, директор по продукт-менеждменту Google объяснил, почему концепция показателя качества является ключевой во взаимоотношениях Google с рекламодателями.

«Хотя с точки зрения ценообразования данное явление напоминает черный ящик, однако данный показатель является важной игровой механикой AdWords, которая позволяет Google поддерживать постоянный и подкрепленный данными диалог с рекламодателями о том, как улучшать их кампанию и создавать лучшие условия для потенциальных клиентов. Показатель качества позволяет сохранять целостность каждого из уровней ключевых слов и выступает посредником всех сторон: Рекламодателей, Google и пользователей. Если Google будет в состоянии умерить амбиции рекламодателя и заставить его сконцентрироваться на улучшении UI (не только в системе Google, но и на их собственном сайте), это будет означать победу пользователей и приведет к созданию успешных рекламных кампаний».

С альтернативным мнением о том, какое влияние окажет скорректированный показатель отказов на всю отрасль выступил Майк Грехан, издатель SEW и ClickZ а также президент SEMPO. Грэхем отметил, что ответственность за генерирование загрузки страницы и скорости ее загрузки лежит не только на хостере и веб-мастере (а не представителе трафика), но и на всем многообразии устройств и точек доступа.

– Safari на iPad в самолете или Firefox на соединении Т1 и выше на ISP, или IE в главном офисе Microsoft в Сиэтле, или Chrome от Google.… У всех ли них есть устройства и утилиты с одинаковым откликом и измерительной метрикой? Я так не думаю.

На самом деле, скорость загрузки собственных страниц Google, направленная на нивелировании задержек для того, чтобы улучшить качество отношений «потребитель – рекламодатель» основана на их собственном протоколе, SPDY.

SPDY стремится снизить задержку при загрузке HTTP страницы, уменьшая число подключений, необходимых для доставки материала. А HTTP, напротив, создает настолько много переменных, влияющих на скорость загрузки страницы, что даже используя скорректированный показатель отказов, можно получить лишь примерные данные об истинном воздействии сайта на посетителя.

«Не может быть такой вещи, как «среднеотраслевой уровень отказов» для отрасли, построенной на протоколе, спроектированном в соответствии с запросами своего естественного окружения. Это как если бы индейцы проводили анализ, руководствуясь кольцами дыма из трубок.… А результат зависел бы от того, куда подует ветер», – прямо заявил Грэхем.

Так что концепция качества клика, способная рассказать нам только половину истории, хоть и ставшую при помощи скорректированного расчета чуть «красноречивее», все равно должна оставаться под общей юрисдикцией.

Отказ или не отказ – вот в чем вопрос

Показатель отказа является, по сути, риторической метрикой. Какое бы число вы не назвали, люди скажут, что вас оно волнует сильнее, нежели есть на самом деле.

Ваш показатель отказов будет соответствовать тому, как вы определите микро- и макро конверсии (или еще проще, большие и малые действия, соответствующие целям вашего сайта или бизнеса, которые совершает клиент) и, в некоторой степени, вы можете улучшить показатель отказов, просто встроив систему трекинга «событий» в интерфейс инструмента веб-аналитики.

Для ясности, вы ничего не фальсифицируете и не улучшаете показатели искусственным путем. Добавляя или используя «трекинг событий» для отражения микроконверсий, вы просто добавляете слой бизнес-аналитики, который в итоге поможет лучше понять собственных пользователей.

Тем не менее, когда вы видите значительное уменьшение показателя отказов по всему сайту, у вас определенно возникнет ощущение фальшивости этих улучшений.

Объясню на личном примере. Я у себя в блоге определяю микроконверсию, как чтение пользователем поста – чуть ли не самое основное и неявное действие, которое пользователь может совершить на сайте. Но, так как сайт практически полностью и состоит из статей, можно утверждать, что не имеет смысла трактовать абсолютно все как конверсии. Тем не менее, аналитика не рекомендует считать каждую загрузку страницы конверсией, благодаря чему я могу реально оценить и разобрать весь спектр интересов в зависимости от источника, с которого был совершен переход.

По крайней мере, даже исключив из данных “человеческий фактор” загрузки страниц, можно получить ценную информацию о том, насколько неравномерно различные категории интересов представлены на разных реферальных ресурсах.

Заключение

Хотя связь кажется неочевидной, однако появляется все больше доказательств, указывающих на то, что показатель количества отказов является одним из важнейших индикаторов количества конверсий, имеющих место на вашем сайте.

Тем не менее, метрика еще слишком сыра из-за чего ее и недооценивают. В ее нынешнем виде, самое большее, на что она способна – показать, что кто-то пытался взаимодействовать с вашим сайтом. Однако существует слишком много переменных, из-за которых вы не сможете узнать ничего полезного, пока не ознакомитесь с другими факторами и не сегментируете данные. Авинаш Каушик описал этот феномен как «не флиртующие и потенциальные партнеры». В ходе последней переоценки метрики показателя отказов было добавлено множество необходимых тестирований намерений для того, чтобы сделать его более наглядным для поисковых систем и веб-мастеров.

Все стороны, занятые в исследовании данной проблемы заслужили похвалу за раскрытие этого «черного пятна», особенно Коварио, возглавивший исследования, а также компания Google, которая быстрее всех применил данные расчеты на практике.

Также стоит отметить, что в кругах веб-аналитиков все еще проводятся дебаты, посвященные тому, как сделать показатель отказов проще. Открывая границы того, что на самом деле способен показать на этот рейтинг, мы можем просто наткнуться на границы самого протокола HTTP. Возможно, нам стоит вкладывать деньги в аналитические решения реального времени, представляемые протоколами XMPP или RTP? Честно говоря – не знаю, но нам определенно придется изучать возможную идею создания четко определенной метрики в условиях отсутствия посторонних факторов и наличия особых свойств.

Мне кажется, что в то время как мы подбираемся все ближе к истинному показателю отказов, в системах веб-аналитики может произойти переход на новый уровень передачи данных в двух направлениях. Если веб-мастерам действительно понадобится детализированная картина «путей пользователей по сайту», то им придется отсылать данные обратно провайдерам, с которыми мы работаем. Именно так работают партнерские хабы социальных данных с Google Analytics. И это в то время, как компании создают блэк боксы на сайтах, или пытаются разрушать блэк боксы поисковых систем. А технология, которая нам нужна, определенно выходит за рамки такого поведения.

Что мне ясно – так это то, что для того, чтобы показатель отказов был способен стать полезной метрикой и сильнейшим предсказателем конверсий, требуются двухсторонний обмен данными. Для получения истинной картины отказов всей отрасли требуется двигаться в направлении обмена данными в реальном времени.

Понравилось? Тогда лайк, плиз!