Сейчас принято анализировать сайт по отказам в Яндекс.Метрике. Но данный сигнал очень неоднороден. Для одних сайтов этот показатель должен быть 7, а для других 15%.

И не всегда «Отказ» является сигналом того, что пользователь недоволен страницей вашего сайта.

Пример:

У нас принято считать отказом если пользователь провёл на сайте менее 15 секунд. Но бывает такие случаи, что пользователь сайта в течении 5-10 секунд получил свой ответ и остался доволен вашим сайтом. Как пример, вот запрос — Результат матча Зенит — Спартак

Т.е. человек узнал результат матча и сразу покинул страницу. Больше в выдаче по этому запросу он ничего не ищет и страница вашего сайта будет иметь высокие ПФ.

 

Поэтому вся эта «шляпа» с Отказами может иметь разные цифры. В этом вся сложность определения ПФ вашего сайта.

Самое простое и верное для определения ПФ было бы, если бы мы знали вернулся ли наш пользователь после посещения нашего  сайта в выдачу по соответствующему запросу.  Если не вернулся, то страница нашего сайта дала верный ответ пользователю и у этой страницы хороший ПФ.

Но у нас нет этих данных и не может быть. Поэтому мы должны думать, что для каждого сайта считать отказом.

На самом деле всё просто. И определяется этот показатель отказов не по стандартной цифре в Метрике, а по времени которое пользователь проводит на сайте.

Сайты у нас абсолютно разные — информационные, коммерческие, Интернет-магазины, …

И разумеется пользователи имеют разный промежуток времени при посещении каждого этого сайта.

Более того, если взять ТОП Яндекса по какому либо запросу, то на этих сайтах из ТОПа могут быть абсолютно разные временные промежутки времени. И это будет абсолютно нормально.

В общем то наша задача измерить  течении какого времени пользователь читает страницу вашего сайта. Это делается экспериментальным путём — вы берёте страницу вашего сайта и начинает юзать как обычный пользователь. Ну и в целом вы определите какой промежуток времени нужно для пользователя.

Т.е. определили промежуток времени в течении которого пользователь «поглощает информацию» на странице нашего сайта. Это аналогично тому как определить в течении какого времени человек может вычерпать 5 литровым ведром воду из ванной. Вы просто берёте и самостоятельно её вычерпываете и так определяете время.

 

У меня в целом такие показатели:

Информационные сайты — 80 секунд

Коммерческие сайты — 100 секунд

 

Далее всё просто. Мы идём в Яндекс.Метрику, выбираем инструмент — Вебвизор и фильтруем посетителей сайта по этим временным промежуткам.

Например вот так делается для моего сайта:

 

Затем мы считаем сколько таких пользователей у нас получилось. И уже затем делим эту цифру на общее количество пользователей.

Пример:

Количество пользователей которые провели на сайте больше 80 секунд — 1000 человек

А общее количество пользователей зашедших на сайте — 1200 человек.

 

Делим 1000 на 1200 и получаем показатель отказов = 17%.  Это и есть показатель отказов для нашего сайта.

 

Ну и затем нужно разбираться почему пользователь оставил отказ. 

 

В целом это единственно-верный способ определения показателя отказа для вашего сайта.

Но опять же и здесь могут быть погрешности. Мы определили «среднею температуру по больнице». Но на разных страницах нашего сайта могут быть абсолютно разные временные промежутки. Поэтому и  тут нужно разбираться как и почему так произошло.

Для информационных сайтов определяется промежуток времени именно таким экспериментальным путём.

 

А для коммерческих сайтов всё намного проще. Мы просто берём всех пользователей сайта которые создали нам конверсию(купили товар, оставили заявку, ..) и у этих пользователей мы определяем временной показатель. Вот на эту цифру мы и будем ориентироваться при подсчёте Отказов.

Вот примерно так и определяется показатель отказов для каждого сайта.

После внедрения каких либо изменений на вашем сайте, вы смотрите именно вот на этот экспериментальный показатель отказов, а не на стандартный в Яндекс.Метрике.

Я не случайно указал временной промежуток больше 1 минуты. Тут всё просто. Пользователь проводящий на вашем сайте более 1 минуты просто «залипает» на вашем сайте.

Для информационных сайтов это наверняка является фактом того, что человек читает долго статью вашего сайта и больше никуда не пойдёт. А это для нашего сайта самый чистый плюс в ПФ.

С коммерческими сайтами тут посложнее. Люди любят СРАВНИВАТЬ цены и другие условия реализации продукта. Те же отзывы, и прочее. Но всё равно, если человек провёл более минуты на сайте, значит это уже очень хорошо. Если даже пользователь уйдёт с вашего сайта и не совершит покупку, то это вопрос не к сайту, а к экономическим факторам — Человек нашёл более низкую цену, Человек просто приценивался к продукту, Какие то  условия продукта его не устраивают.

 

Ну вот так примерно нужно работать с отказами по вашему сайту.

 

Ну, а теперь переходим к тому как определить «Закладочников» на вашем сайте.

 

На самом деле это не так просто, но при этом это очень интересно. Особенно это касается коммерческих сайтов.

Неделю назад я проводил Вебинар где задавал вопрос — А что такое «прямые заходы»?  Откуда они пришли?! Ведь согласно Метрике «прямые заходы» это те кто просто не перешёл с поисковой системы, социальной сети, какого либо сайта, рекламы, почтовых рассылок.

Всё остальное это может быть «прямым заходом». Многие скажут, что это человек который напрямую ввёл адрес вашего сайта в бразуере.

А как тогда пользователи с «прямыми заходами» заходят на внутренние страницы сайта? Ведь там куча символов которые ты никогда не запомнишь.

На самом деле постоянный переход может быть абсолютно разным — закладки, переход с аськи, скайпа, вводуаурла вручную,…

И если быть совсем честными это большая недоработка Метрики(и Аналитикса тоже) в том, что «прямой заход»  это такой винегрет из того что не вошло в источники: поисковой системы, социальной сети, какого либо сайта, рекламы, почтовых рассылок.

И встаёт вопрос откуда он перешёл?!

А ещё самый частый «прямой заход»  это бот поисковой системы или чего либо ещё. Может видел напротив «прямого захода»  показатель времени — 0 секунд. Это и есть бот.

В общем то большой вопрос что такое «прямой заход».

Понятное дело, что Яндекс и Гугл заинтересованы в первую очередь в аналитике Директа, так как это коммерческие показатели,  а ты Арбайтен пошёл нахуй со своими «прямыми заходами и аськами».

Только не всё так просто. На самом деле в этих «прямых заходах» скрывается самая большая коммерческая составляющая.

Самый «сладкий» источник который находится в «прямых заходах» это закладки. 

Что такое закладки? Это когда пользователю понравился твой сайт, он добавил сайт в браузерные закладки, а чуть позже возвращается по этим закладкам на твой сайт.

Для коммерческих сайтов эти самые закладки имеют просто глобальный фактор. В большинстве случаев закладки для коммерческого сайта это повторные продажи. 

Т.е. человек купил на вашем сайте пиццу, он добавил ваш сайт ЧТОБЫ НЕ ЗАБЫТЬ. Затем он покупал пиццу, она ему понравилась и спустя 2-3 дня он по закладкам вновь перешёл на ваш сайт, и вновь заказал пиццу.

Может быть такое, что человек ничего не заказывал на сайте, но всё равно добавил ваш сайт в закладки. Это означает, что ваш сайт понравился человеку и в будущем он сделал себе отметку, что он перейдёт на ваш сайт.  

Как видите, вот эти «закладки» играют безусловно глобальную роль для коммерческой составляющей сайта. Но в Метрике нет инструмента который определял бы закладки. Нет и всё. 

Яндексоиды посчитали, что нахуй это не нужно. Они же блядь у нас умные и им виднее.

А ведь если бы был такой инструмент, то можно было делать очень интересную аналитику по тому же Директу. Например можно было определять — А сколько закладок мы получили с той или иной поисковой фразы.  Ведь это самые лояльные клиенты и значит неплохо знать их аналитику.

Но как говорится,  в России нужно  всё делать самому. Поэтому и закладки в мы будем определять самостоятельно.

Вот пример перехода по закладке:

 

Как видите человек зашёл, пробыл на сайте 15 секунд. Затем вдруг у него появились какие то дела, он ушёл, но страница ему понравилась и он добавил её в закладки. А чуть позже он прочёл эту страницу сайта.

 

В общем то закладки это если человек посещает ОДНУ и ту же страницу сайта в течении какого то периода времени.  Повторяю, что очень важно именно ОДНУ и ту же страницу.

Для определения таких посетителей я ставлю в Вебвизоре такие сегменты:

Можно ставить и больше 2 просмотров.

 

Что самое интересное, закладочники  не обязательно идут с «прямых заходов». Вовсе нет. Они могут быть откуда угодно.

Вот пример закладки при переходе с поисковой системы:

Как видите определять закладки не так сложно, но при этом весьма интересно.

По времени лучше брать промежуток одну неделю. Обычно в этот период люди возвращаются или нет на ваш сайт.

Ну вот так вы можете определять закладки.

Я безусловно много что не рассказал про закладки, но идею и всю теорию я дал, дальше уже сами копайте и раскапывайте.

 

Ну и в завершении немного расскажу про «Вернувшихся посетителей» в Яндекс.метрике.

Многие мне скажут — А зачем вообще всё это если есть в Метрике такой сегмент как «Вернувшейся посетитель»?!

А я вам скажу в чём тут отличие.  Дело в том, что кто делал «ВП» они по своему мозговому развитию были полнейшими долбоёбами и не понимали, что такое «Вернувшийся посетитель».

Они сделали всё строго по ТЗ. Посетитель вернулся через какой то промежуток времени на сайт?! Да, вернулся. Ну значит это «ВП»…

А с хуёв ли это ВП?!

Дело в том, что вернуться посетитель на сайт мог по абсолютно любой причине. Очень часто в течении недели или даже одного дня посетитель повторно заходит на ваш сайт, но по другому поисковому запросу. Ну т.е. у вас на сайте условно говоря 1000 страниц. Утром он зашёл на одну страницу, вечером на другую.

И это не лояльный посетитель и не закладочник. Этот человек ушёл с нашего сайта.

Формально, да это вернувшийся посетитель, но блядь это же всё формально. Но по сути это нихуя не Вернувшийся, это скорее ВНОВЬ ПЕРЕШЕДШИЙ на сайт.

Да, этот посетитель вновь перешёл на ваш сайт, но это не ВЕРНУВШИЙСЯ.  Это не лояльный посетитель и тем более не закладочник.

Этот именно тот случай когда сегмент «ВП» был сделан по ТЗ. Программёры сделали всё согласно ТЗ и в рот его ебать.

 

Надеюсь я дал сегодня достаточно полезной информации. У кого есть вопросы — Задавайте.