За несколько лет в вебе наши маркетологи привыкли к системам аналитики, они их понимают, хорошо знакомы с большинством инструментов, знают, как их использовать. Они научились с этим работать за 5-10 лет. А
мобильная аналитика
пока для них темный лес. Соответственно и функционал немного отстает в развитии от веба, потому что отрасль молодая.
Об этих проблемах мы поговорим со старшим аналитиком Google Analytics, Станиславом Видяевым. Полная аудиоверсия интервью -
iTunes ,
TuneIn .
Я захожу в систему, какой функционал мне нужно освоить в первую очередь, чтобы начать реально работать с вашим продуктом? Может быть, есть какая-то литература, семинары, ваши книги на английском языке?
Google Analytics изначально веб-продукт и в нем хорошо развиты все соответствующие метрики.
Развитие идет таким образом, что изначально веб-продукт начинает приспосабливаться к появлению этого мобильного мира.
Если сказать честно, то компания Google немного опоздала: первые мобильные профили у нас появились 2 года назад (июнь 2012 года), с этого времени мобильное направление развивается, и система пытается освоить мобильный язык. Но все-таки подходит к мобильному миру с точки рения веб-маркетолога.
Маркетолог, который занимался веб-аналитикой, сайтами, он уже более-менее подготовлен, и, приходя к нам за анализом мобильного приложения, он выбирает привычные метрики.
Для мобильного приложения они не сильно применимы, но тем не менее их можно использовать, оценивая эффективность мобильного приложения.
Все метрики, какие там есть и какие видны стразу после установки Analytics. Это количество активных пользователей, новые, возвращающиеся, география использования приложения, популярность отдельных разделов, как люди их смотрят (те же самые конверсии, покупки) - весь тот набор, который изначально нужен для понимания, что в мобильном приложении происходит. Еще какие то вещи можно настраивать - Custom Dimensions.
Что такое Custom Dimensions?
Это дополнительные параметры, которых нет по умолчанию, но мы можем создать и задать их. Например, юзер в приложении кликает на кнопку и становится платным пользователем, мы можем повесить ему ярлык платного пользователя, с которым он будет оставаться всю жизнь, пока у него установлено это приложение.
То есть все его дальнейшие посещения мы можем отсегментировать как группу платных пользователей нашего приложения. Это настраивается дополнительно, и изначально этих метрик в Analytics нет. То есть об этом надо заранее подумать, придумать эту метрику, понять в какой момент ее создавать и запускать.
Такой конструктор есть и в вебе. Мы переносим веб на мобильные рельсы. Архитекторы считают, что те концепты и принципы аналитики, которые существуют для вебсайтов, применимы и для мобильных приложений
Где мне почерпнуть первичный набор знаний?
Книга - самый неудачный способ описания проблемы, как только она опубликована, она тут же устаревает. Я бы отправил всех на наш
ресурс . Единственный недостаток в том, что он только на английском, на русский пока не переведен.
На этом ресурсе самая последняя информация, там делаются все анонсы.
Естественно, интернет необъятный, есть много умных людей, которые пишут от себя что-то стоящее. В основном я бы читал у различных авторов обзоры разных систем и их сравнения. Они не всегда корректные, что-то они упускают, но общая идея хорошая.
Какие реальные проблемы ты сейчас видишь в мобильной аналитике?
Это сложность системы в целом. То есть техническая аналитика в мобильных приложениях. Я не беру сайты, потому что может быть дальше у нас не будет разделения на мобильный и обычный сайт, и такое понятие, как мобильный сайт исчезнет.
Если брать приложение, то это сложность технической имплементации, интеграции пакетов и большие требования по установке к технической подготовке того, кто это делает.
Если на сайт установил код и поехали (есть какие-то данные), то в приложении надо подумать заранее что мы хотим отслеживать, как и в какие моменты, мы хотим запускать те или иные события. То есть это все нужно заранее обдумать и технический специалист должен это дело имплементировать. Опять-таки, если касаться собственно Google Analytics то, как я упомянул, система только привыкает к мобильным определениям.
Есть еще одна тема, которая сегодня развивается (это с одной стороны слабость Google Analytics, но из этой слабости хотят сделать очень сильную сторону) - это объединение двух миров - веба и мобайл.
Вот как раз под «зонтиком» Universal Analytics мы будем в этом направлении двигаться. Universal Analytics - это новая реинкарнация Google Analytics, у которой другой код и архитектура, там используются другие cookies - это новая система. Она называется Google Analytics только потому, что ее видно в интерфейсе.
Когда я подготавливался к интервью, я снова посмотрел документацию на еще один хороший источник -
developers.google.com
- там техническая информация. В том числе посмотрел SDK, и там уже есть раздел User ID, который можно использовать для отслеживания переходов с разных устройств на сайт (пока только на сайт) одного и того же пользователя.
Какой там принцип?
Пользователь приходит на сайт, ему в браузер загружается client ID - это идентификатор Google Analytics, и он уникален для этого браузера, то есть, сколько браузеров у пользователя, столько и идентификаторов и, соответственно, уникальных посетителей в отчетах Analytics. Если на одном устройстве у него три браузера, то это будет три разных пользователя.
Есть User ID - это параметр владельца бизнеса, владельца сайта. То есть, когда пользователь зарегистрировался, заполнил заявку (как-то идентифицировал себя), то владелец сайта может подгрузить этот User ID.
Так вот в документации для мобильных приложений уже появился User ID. То есть мы можем объединять не только его историю посещений сайта, но и приложений. В данный момент у нас пока четкое разграничение между миром веб и мобайлом. Но потом Universal Analytics будет двигаться в сторону объединения этих двух миров.
Вы активно пропагандируете Google Tag Manager. Что это за штука, как она работает?
Google Tag Manager - это способ работы с трекинговыми кодами. Если брать вебсайты, это код, скрипт - кусочек кода, который мы устанавливаем на сайт, и уже потом в интерфейсе Tag Manager работаем с непосредственными трекинговыми кодами аналитических систем.
И этот код Tag Manager, он выполняет функции других кодов, то есть, он отправляет вызовы, притворяется ими и в данный момент, он может работать как Google Analytics, потом как Яндекс.Метрика, потом как Conversion Tracking - он выполняет функции этих кодов.
Какую проблему он решает?
Проблему установки кодов в исходный код сайта. То есть, у нас нет необходимости каждый раз бежать к техническому специалисту, к веб-программисту и говорить: «Установи вот эту маленькую строчку». А он это ставит в Pipeline, и это дело длится три месяца, это правится, потом выполняется - чем больше компания, тем больше заморочек в этом плане.
С Tag Manager мы имеем один сниппет на сайте, возможно, к нему какие-то дополнительные функции, которые мы продумали заранее, допустим, транзакция. Дополнительные параметры в синтаксисе Tag Manager-а передаются в Data Layer - это способ передачи событий, переменных и транзакций для Google Tag Manager. То есть все параметры прописали, и потом мы можем отслеживать, например, транзакции и в Google Analytics, и в Яндекс.Метрике - везде где нам нужно.
В мобильной аналитике та же история?
История следующая. Создатели и разработчики Tag Manager сделали его следующим образом: для Tag Manager и для Google Analytics единый SDK. То есть, интегрируя в SDK последний Google Analytics с приложением, вы интегрируете и Tag Manager. И наоборот - интегрируя Tag Manager, вы получаете Google Analytics.
То есть управление этим кодом достаточно более простое и эффективное. Дело не только в таких маркетинговых ходах. Допустим, нужно отслеживать какое-то событие в Tag Manager, для этого не надо бежать в разработку и заставлять их делать новую версию приложения, публиковать ее, чтобы этот вызов или событие было включено.
То есть я могу настроить отслеживание любого события без помощи разработчиков?
Да. При условии, что это событие заведено в Tag Manager. То есть если оно там есть, то внутри Tag Manager можно на это событие заводить любые коды, которые надо. Это намного проще.
Есть еще один момент. При интеграции с Analytics появляются возможности, например, по проведению экспериментов.
Что за эксперименты?
Это эксперименты на реальных пользователях. То есть мы не где-то в песочнице тестируем различные цвета, размеры кнопок, картинок, текстов, оформление логотипов и т.д. Все эти элементы дизайна можно динамически менять и проводить эксперименты в Google Analytics.
Это будет выглядеть так. Эксперимент создается и конфигурируется в Tag Manager, а визуализация этого эксперимента и все графики, какой вариант конфигурации приложения победил, они все видны в Analytics. И после завершения этого эксперимента можно будет в Tag Manager сконфигурировать приложение таким образом, чтобы выигравший вариант стал базовым.
Это, например, эксперимент с формой: какая регистрация лучше - только Facebook или Facebook + Email?
Да, в том числе. Элементы, с которыми мы хотим провести эксперимент, мы их оформляем переменными Tag Manager, то есть вызов контейнера.
Я вижу проблему: есть простой рядовой маркетолог - ему невозможно внедрить аналитическую мобильную систему (вообще ни одну) без похода к разработчику. На самом деле вариантов-то особо нет, это реалии рынка.
Но есть другой вариант - у вас есть такой инструмент, как Google Developer Console. Почему бы там не выводить больше количество информации по retention, churn rate и т.д.?
Мы движемся в этом направлении, но идеальной ситуации нет, к ней можно только стремиться. Появляются отчеты. Недавно был июньский апдейт - появился ряд отчетов для игровых приложений. То есть там видно количество игроков, retention и т.д. Но опять-таки это достаточно общая информация.
Если ты хочешь увидеть что-то эдакое, например, посмотреть с помощью Google Analytics, как пользователи отваливаются при прохождении различных уровней игры. Например, у тебя 10 уровней, и с помощью аналитики ты выявляешь, что уровень 5 и 6 слишком трудные, пользователи их не проходят и отваливаются. После этого ты делаешь их чуть полегче, и они у тебя доходят до уровня 7-8. То есть длительность взаимодействия с пользователем в одной игрушке увеличивается.
Эти уникальные вещи для всех на такой платформе не заточишь, поэтому в игру вступает Google Analytics, который можно видоизменить под эти цели, настроить и там эти цели отслеживать.
Какие базовые возможности Google Developer Console?
Это место, где мы публикуем приложения. То есть заводиться аккаунт разработчика, мы публикуем приложения, оплачиваем $25 и начинаем продвигать его в Google Play (у вас может быть несколько приложений), и там по умолчанию доступна часть статистики. Но опять-таки для серьезной аналитики это не подойдет - это базовый уровень.
Есть ли у вас удобный способ для трекинга источника инсталов, что-то типа аналога того же MAT. То есть для Android он вроде как точно есть, но как это сделать для iOS?
Это вопрос интеграции Google Play с приложением. Если мы это делаем, то у нас видны источники, которые приходят в Google Play (на нашу страничку) и потом превращаются в инсталлы, потом мы можем увязать эту историю с конверсиями.
Говоря на веб-жаргоне - Google Play протягивает referrer. То есть тот referrer, который принес нам трафик (это может быть платный источник, партнерки, социальные сети - что угодно), все эти вещи мы можем видеть внутри аналитики приложения.
Более того, там же дальше тема развивается - трекинг конверсии, чтобы обратно в тот же AdWords отдать конверсию - это тоже все возможно, вплоть до последнего клика показа конкретного объявления в конкретном приложении. Мы видим конверсию.
На основе это аналитики мы видим источник 1, источник 2, инсталы, конверсии. Мы видим, что источник 1 надо отключать, потому что он не конвертируется, а все деньги нести в источник 2, например. Аналитика об этом. Этот как раз объединение маркетинговых действий с поведением пользователя внутри Android-приложения.
iOS не передает, не протягивает referer. Для того чтобы это сделать на
developers.google.com/ , есть описание процесса, как этот referrer протащить. То есть там уже серверная интеграция, нужна серьезная техническая настройка.
Как правильно считать время жизни пользователя в приложении?
Наука не знает, что происходит после последнего отслеживаемого события. Пользователь кликнул, открыл страницу - сколько он на ней был? Он ее читал 5 минут или изучал ее 40 минут по диагонали, вверх-вниз и поперек - мы этого не знаем.
У нас есть время нахождения пользователя на сайте или в мобильном приложении - это первое и последнее событие, и мы измеряем период, который прошел между ними. То есть Google Analytics отслеживает какое-то событие, и от этой точки начинается отсчет времени.
Что можно сделать, чтобы это дело сделать более точным?
Был такой прием, для вебсайтов он прокатывал. Например, просмотр страницы: допустим, у нас большой контентный сайт, у нас огромные статьи, люди читают аналитику. Открыл страницу - читаю, больше никаких событий не происходит. То есть, сколько я на этой станице нахожусь, Analytics не знает и не может знать.
Для того чтобы измерить время на этой странице мы запускаем событие. Допустим, каждые 15 секунд, пока пользователь находится на странице, мы отправляем событие или отслеживаем Scroll как событие - получается, мы даем Analytics понять, что пользователь все еще находится на сайте.
Для приложения можно запустить какую-то аналогичную вещь. Не только отслеживать клики по кнопкам, но и такие вещи, как Swipe, Zoom In, Zoom Out - на все эти действия, сугубо применимые для приложения, мы тоже можем отправлять события. То есть на таком экране произошел Zoom In, на другом экране произошел Zoom Out. Все это можно отслеживать, и это увеличит время взаимодействия пользователя с приложением. А если оно открыто и экран темный, то, я думаю, не надо ничего отслеживать.
Такие моменты как виральность, органика и прочее - есть ли возможность отслеживать как минимум виральность приложения или хотя бы оценивать примерное значение?
Скорее, оценивать примерное значение. В Google Analytics отчет виральности отсутствует. Надо подумать заранее и пытаться представить себе каким образом наше приложение может расходиться и как наши действия могут влиять на это.
Запустили рекламу, после нее есть какой-то длинный хвост, который всегда доходит - нужно смотреть сегмент. То есть мы выделяем в сегмент рекламный трафик, мы знаем, в какие даты у нас происходят какие-то оффлайновые события, проходят другие контентные проекты.
Допустим, у нас с тобой автомобильное приложение, и мы проводим автопробег Москва-Петушки, где мы продвигаем это приложение - и реклама приложения есть на всех бортах автомобилей. Мы смотрим даты этого автопробега (в Google Analytics есть аннотация, это все можно прописывать по времени) и динамику инсталлов и т.д.
Или, например, сегодня на TV была новость. Соовтетственно, мы смотрим на органический трафик, на цитируемость бренда в поиске - все эти вещи должны быть в комплексе. Можно разбить это дело по сегментам и смотреть, как рекламный трафик влияет на рост органики.
Органический трафик уже виден в отчетах?
Да. В Analytics это видно, там будет два сегмента - две кривые - идут они друг за другом или не идут. Соответственно, также можно оценивать качество трафика, например, каково время взаимодействия с пользователем, падает оно или увеличивается. То есть ту аудиторию мы приводим или нет. То же самое с конверсиями.
Все эти вещи можно оценивать по ряду косвенных признаков. Естественно, прямого отчета нет.
Есть еще одна проблема - это фрод в мобильном сегменте: наливают некачественный трафик. Если ли возможность этот фрод определять? Я знаю, как это делать в вебе. То есть я вижу источники, даже смотрю ту же сеть Google, то, что он не поймал, я сам долавливаю и смотрю мошенников с промахами кликов, что угодно - вариантов как меня перехитрить много. Я детально отсекаю каждую площадку.
Если ты какие-то механики отсева этого фрода в мобайле при помощи того же Google Analytics?
Analytics не предназначен для ловли воров. Опять-таки, это ряд косвенных признаков.
У меня пока не было кейсов, чтобы я кого-то отловил именно для мобильной аналитики, а вот с вебсайтами были. Обращались клиенты и спрашивали, что это за трафик такой.
Фрод можно увидеть по некоторым специфическим показателям взаимодействия.
Бывает, делают такие баннеры, что при нажатии на крестик я все равно попадаю по рекламному объявлению. Как я пойму, что что-то там не то, по какому событию?
Первый признак - это высокий показатель отказа (bounce rate). Если у нас цель инсталлы и этот трафик дает инсталлы, то тут немного сложнее. Если мы видим большое количество посещения страницы Google Play/App Store и мало установок, а для нас этот трафик платный, то мы можем задуматься, каким образом это происходит.
В данный момент, если идет рекламная компания, можно пойти посмотреть на это объявление, попросить, чтобы родственники сходили, коллеги коллег, чтобы они с разных устройств это дело посмотрели (желательно в разных регионах) и покликали. Соответственно, если есть фрод, то таким образом его можно хотя бы отловить.
Как вести себя с партнерами - это следующий вопрос, но факт фрода сам Analytics не увидит, а просто подскажет, что здесь видно, что приходят и не инсталлируют.
Вопрос об ограничениях на продукт по объемам, по количествам событий и т.д. - они применимы к мобайлу?
Да. Ограничение общее, как для всего Analytics, так для любого ресурса. И есть несколько ограничений непосредственно для мобильных приложений. Это все описано в документации.
Для стандартного Google Analytics - это 10 миллионов хитов в месяц.
Для одного ресурса это ограничение достаточно растяжимое. То есть если у нас 30-40-50-100, мы работаем нормально. Единственное, что в негатив, который происходит, у нас включается выборка - точность данных страдает. Мы видим те же самые графики, тенденции, но, условно говоря, в отдельных отчетах система берет за основу расчета данного отчета 10% этого трафика, а потом домножает в уме. Это семплирование - выборка.
С появлением в России реселллеров, и с появлением возможности приобрести Google Analytics Premium для тех сайтов, в том числе и приложений, это правило становится более жестким. То есть мы оповещаем: «Дорогой клиент, Вы превзошли лимит во столько-то раз».
Если у вас 10-20-50 миллионов хитов, такого извещения не будет. Если много - 500 миллионов в месяцу, то велика вероятность, что такое оповещение будет получено.
Можно ли хоть забирать сырые данные по мобильному приложению для построения своей аналитики?
Да. Для API мобильных приложений такой возможности сейчас нет, но я полагаю, что под «зонтиком» Universal Analytics она будет. В частности то, что User ID начинают прикручивать к мобильным устройствам, а это ведь тема, приближенная к API. Сервер - это уже работа с Big Data и прочие интеграции.
Я полагаю, что эта тема будет развиваться в ближайшее время и API для мобильных приложений будет либо отдельный, либо в рамках Core Reporting API, который сейчас есть в Analytics. Я не знаю, как это будет архитектурно, но само собой напрашивается, что будет.
Наверняка есть какой-то Road Map, о котором ты слышал и про который вам коллеги разрешают рассказывать. Что будет? Когда появятся такие метрики, как Return Rade, LTV, еще что-то? Когда Google Analytics начнет со мной разговаривать на мобильном языке?
Он как трехлетний ребенок пытается осваивать язык мамы и папы, уже что-то говорит. В данном случае Return Rade в вебе есть отчет по лояльности - новые и вернувшиеся. Аналогичные отчеты есть в мобайл, только они немного по-другому называются, но их там можно смотреть и работать с ними.
Что касается LTV - то этого отчета нет, но с помощью кастомных метрик и параметров его можно собрать. То есть условно мы знаем, что этот пользователь вчера купил у нас что-то на 5 рублей, и мы в переменную ему записываем, что он оставил у нас 5 рублей. Если он завтра еще что-то на 5 рублей купит, мы можем взять те предыдущие 5 рублей и к ним прибавить еще 5 и получится 10 рублей.
Опять-таки, всех случаев не предусмотришь. Мы не всегда можем предусмотреть и предсказать, что данная функция действительно будет пользоваться успехом. А дать возможность конфигурировать самим то, что нужно, с помощью тех же кастомных переменных (пользовательских определений на языке Universal Analytics) можно.
Там есть переменные на уровне хита, сессии и пользователя. И как раз для LTV лучше подходит сессия на уровне пользователя, когда мы присваиваем пользователю какой-то параметр.
Об этом все говорят, но не все это используют, потому что это довольно специфическая функция. А потом сегментировать пользователя, который оставил 10 рублей, против пользователя, который оставил 5 рублей, и сравнивать данные по ним.
В общем, вам не хватает образовательных вещей на простом языке.
На самом деле западный рынок более подготовленный и образованный в этом плане. Они без проблем общаются на более техническом языке. То есть там люди подкованные, и им можно просто сказать: «Вот кастомные переменные». А в ответ: «Окей, пойду делать, все понял».
Может быть, есть еще какие-то, фичи, сюрпризы, обратная связь, push-уведомления?
Внутренняя коммуникация с product-менеджерами строится таким образом, что вещь, которая подходит - нам о ней рассказывают. То, что я рассказывал про объединенный функционал Tag Manager и Google Analytics, о возможностях в этой системе, это как раз вот такой функционал, который прямо сейчас становится доступным.
Про эксперименты в мобильных приложениях рассказали совершенно недавно, сейчас тестируют, скоро будет выкатываться. Мы уже можем полушепотом рассказывать, что это есть или скоро будет.Что касается отдельных вещей, которые будет потом мне тяжело говорить.
Есть какая-то обратная связь с рынком?
Да. У нас есть разработчики, специалисты, которые общаются внутри Google с продавцами - с нами, мы продаем AdWords и помимо этого у нас есть потребность клиентов в аналитике.
Мы собираемся, и эта коммуникация идет вот таким образом. У нас есть человек по Восточной Европе, мы ему коммуницируем, что у нас есть такие-то сложности, такие-то возможности и замечательные конкуренты - давай вместе посмотрим интерфейс, может, возникнут какие-то идеи.
Мы смотрим вместе, у него появляются идеи и он может коммуницировать их разработчику. Разработчик говорит - «Окей, интересная тема, давай посмотрим». Такая коммуникация есть.
- Перевод
Весь бизнес рано или поздно уйдет в интернет, а веб-аналитики станут бизнес-аналитиками. Уже сейчас в бизнес аналитике используются элементы веб.
Диджитал-аналитик - довольно узкая специальность - это всего лишь бизнес аналитик, который в основном работает в диджитал-мире и немного в реальном.
Скоро не будет разделений. Никакого диджитала, никакого веба, оффлайна - только все вместе.
Относительно недавно гугл выпустил в свет Universal Analytics. В него встроены интересные возможности для аналитики бизнеса. К сожалению, очень мало людей знают о каких возможностях идет речь.
User-ID определяется аналитиком и отправляется в GA через параметр в коде. User-ID не содержит персональные данные. Для кодирования юзера можно использовать 64-битный хеш.
Можно увидеть пользователей с User-ID и без него. Со временем синее поле увеличится и позволит лучше изучить поведение. Но даже с таким количеством пользователей User-ID уже может ответить на пару вопросов. Например, сколько людей используют десктопную и мобильную версии. Или узнать действительно ли покупатели ищут с мобильного, а покупают со стационарного?
Даже если сайт не является коммерческим, все-равно важно заставить пользователя зарегистрироваться на сайте. С User-ID это проще проанализировать и прийти к подходящему решению. Это важная маркетинговая задача. Нужно учитывать человеческую психологию.
Очень хорошо это получается у L"Oreal Paris. У них много интересного контента, который заставляет пользователя возвращаться на сайт снова и снова. Каждая статья и продукт оснащены кнопочкой «Сохранить», которая работает даже для незалогиненных юзеров. Но если пользователь не хочет потерять свои закладки - он должен создать аккаунт. Возле каждого продукта есть кнопка «Подобрать», которая позволяет подобрать интересные для покупателя статьи и товары, и это тоже ведет к залогиниванию.
Не надо быть такой компанией, которая молится богам о получении важной информации. Лучше создать для покупателей новые возможности и причины для самоидентификации на сайте.
Также можно получать отчеты о том, как много людей заходят на сайт с разных устройств.
Всего-лишь пара движений мышкой и вот они, ответы на все вопросы.
Это самое простое представление. Можно отслеживать показатели по доходам и транзакциям. С помощью UA можно увидеть где человек начал свой путь и как взаимодействовал с сайтом с одного или нескольких устройств.
Импорт Любые собранные в оффлайне данные можно импортировать в Google Analytics. Например, данные из CRM значительно расширят представление о клиенте.Единственное, что нам может рассказать GA о пользователе из первого примера - это уникальный ID.
Увеличив размер базы можно добавить другую полезную информацию о клиенте.
Чем больше информации добавляется, тем больше ее можно дополнить (но без использования персональных данных).
Для этого нужно войти в свой аккаунт и в свойствах нажать «Импорт данных». Также данные можно импортировать с помощью API Google Analytics Management :
Отчеты, которые там можно увидеть будут зависеть от данных, отправленных в GA. Например, информация может выглядеть так:
Вот так можно анализировать основные метрики исходя из вторичных метрик. Например, по уровню образования.
Еще один пример: использование туристической компанией. Разделение на типы путешественников:
Здесь можно посмотреть подробный мануал по импорту данных.
Протокол измерения и передачи данных Когда происходят какие-то действия в оффлайне, есть возможность их передать GA через специальный протокол. Эти данные можно связать с обычной активностью пользователей.Вот как выглядит отчет:
Первая и вторая колонки доступны и в обычном GA. Но интеграция с базой CRM раскрывает еще несколько возможностей: отказы оффлайн, закрытия сделок оффлайн etc. Вся эта информация помогает больше узнать о лидах.
Простой пример кода:
POST /collect HTTP/1.1 Host: www.google-analytics.com v=1 // Version of GA protocol. Constant. &tid=UA-XXXX-Y // Property ID &cid=555 // GA Client ID. Retrieved from tracking code. &ni=1 // Non-interaction hit. &t=event // Event hit type. Required. &ec=ClientOfflineConv //Event Category. &ea=OnlineLead // Event Action Required. &el=OpportunityRegistered // Event Label. &ev=300//Event value (300)
- ec (категория): Сгруппирует все оффлайн данные.
- ea (действие): Совершённое действие.
- el (метка): Название события. Изменится вместе с изменением статуса юзера в базе.
- ev (значение): Должно быть установлено, если значение связано с оффлайн данными.
Function gaFireHit($data = null) { if ($data) { $url = "https://ssl.google-analytics.com/collect"; $getString .= "?payload_data&"; $getString .= http_build_query($data); $result = socketPost($url, $getString, $_SERVER["HTTP_USER_AGENT"]); return $result; } return false; } function socketPost($url, $post_string, $ua = null) { $parts = parse_url($url); $port = isset($parts["port]) ? $parts["port"] : 80; $success = $fp = fsockopen($parts["host"], $port, $errno, $errstr, 30); if ($fp) { $output = "POST" . $parts["path"] . " HTTP/1.1\r\n"; if (is_string($ua)) { output .= "User-Agent: " . $ua . "\r\n"; } $output .= "Host: " . $parts["host"] . "\r\n"; $output .= "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded\r\n"; $output .= "Content-Length: " . strlen($post_string) . "\r\n"; $output .= "Connection^ Close\r\n\r\n"; $output .= isset($post_string) ? $post_string: ""; $success = fwrite($fp, $output); fclose($fp); } return $success ? true: false; }
Бонусы Есть еще несколько вещей, которые Universal Analytics может упростить. Например,Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт. Сервис аналитики от Гугла по праву считается одним из самых функциональных на рынке рунета, и при этом он является абсолютно бесплатным.
В этой статье я хочу вас познакомить с принципами работы этой системы и базовыми понятиями, заложенными в ее основу, чтобы уже при более плотном знакомстве с ней вы понимали что к чему и не путали пользователей, сеансы (сессии) и взаимодействия (хиты), а также понимали взаимосвязь параметров и показателей.
В текущий период система Google Analytics переживает этап обновления, ибо на смену ей идет более совершенный комплекс под названием Universal Analytics, чей код отслеживания уже сейчас предлагается для установки. Поэтому в этой статье я опишу и новые возможности, которые получит Гугл Аналитикс после своей реинкарнации в UA (получение данных с любых устройств подключенных к сети, более и т.п.).
Возможности и принцип работы Google AnalyticsГугл Аналитикс — это система аналитики, далеко выходящая за пределы возможностей обычных , таких как , Топ100, и даже Метрика Яндекса. Система эта настолько же мощная, насколько и сложная в освоении, особенно для неподготовленных пользователей. При все своем впечатляющем функционале детище Гугла имеет довольно высокий порог вхождения, и многие этой аналитикой либо не пользуются, либо пользуются, но лишь очень малой долей от всех предоставляемых ей возможностей.
С помощью Google Analytics вы можете собирать и анализировать данные различных устройств и цифровых средств. Таким образом, например, можно понять, как клиенты находят ваши вебсайты или мобильные приложения и как они с ними взаимодействуют (оценить поведение пользователей). Сама система аналитики состоит, можно сказать, из четырех блоков, которые выполняют следующие функции:
Благодаря этим четырем компонентам вы можете собирать, настраивать и анализировать данные по своему сайту. Давайте начнем по порядку, а именно с блока сбора данных. Как осуществляется извлечение нужной информации? Правильно, с помощью установленного на сайт (или мобильное приложение) кода счетчика. В общем, как обычно.
В этом коде отслеживания содержится ряд инструкций к системе Google Analytics, которые говорят, на какие именно взаимодействия пользователя с сайтом стоит обращать внимание и какие именно данные требуется собирать. Способ сбора данных определяется цифровой средой, в которой работает счетчик. Например, при установке его на вебсайт используется JavaScript код отслеживания. А для интеграции кода счетчика в мобильное приложение используется так называемый пакет средств разработчика (SDK).
Пользователь своими действиями вызывает к жизни код отслеживания Гугл Аналитикса (открывает страницу вашего сайта или переходит в новый экран вашего приложения). В результате собирается информация обо всех произведенных действиях, включая заголовки и Урлы просмотренных страниц, и прочие вещи, которые потом собираются в пакет (hit). Этот пакет отправляется на сервер системы для выполнения следующего шага — обработки данных.
Все эти «сырые» данные на сервере Google проходят через сито сделанных вами настроек (вашу конфигурацию), что позволяет отсеять лишнее в соответствии с заданным планом измерений и заложенными целям (бизнеса). Что это означает на практике? Ну, например, можно поставить фильтр в настройках Аналитикса, чтобы отсеять данные посещения сайта или мобильного приложения вашими сотрудниками. В дальнейшем они не будут обрабатываться и влиять на результаты, представленные в отчетах. Причем, эти данные действительно не будут собираться, и даже после отмены фильтра вы их посмотреть не сможете.
Кроме сбора данных с помощью счетчика, имеется возможность импортировать эти сведения из других сервисов «корпорации добра». Например, вы можете связать свой аккаунт Google Analytics с аккаунтом в , или в . В принципе, импорт данных в Аналитикс можно осуществлять даже из источников, не принадлежащих Гуглу (например, собираемые вашими собственными силами).
Что примечательно, именно на этапе обработки система все эти данные из разных источников (включая собранные своими счетчиками) объединяет и они будут вносить свой вклад в результирующие отчеты. Система отчетности Google Analytics включает в себя довольно-таки удобные инструменты для наглядного представления данных. Однако, при желании, доступ к отчетам можно получить и по API, если вы, например, хотите создать свои собственные системы отчетности вне интерфейса GA.
Давайте в общих чертах рассмотрим, как Аналитикс собирает необходимые данные о вашем сайте. Сама модель сбора учитывает три вещи — пользователей, сессии (сеансы) и взаимодействия.
Эта схема имеет иерархическую структуру, опускающуюся от пользователя до взаимодействия. Пользователей различают на тех, кто посещает ваш сайте всего лишь раз, и тех, кто заходил на него несколько раз за день. В системе Гугл Аналитикс каждое посещение считается сеансом (сессией), что подразумевает способность распознания в рамках нескольких сеансов одного и того же пользователя (вернувшегося).
В свою очередь, сеанс, совершенный на вашем вебсайте, состоит из отдельных взаимодействий. Например, пользователь может зайти на главную и сразу же ее покинуть, что приведет к регистрации Гуглом только одного взаимодействия — просмотр главной страницы. В рамках другого сеанса (сессии) пользователь мог бы еще и ролик посмотреть, а также сделать покупку. Получилось бы три взаимодействия.
Эти отдельные взаимодействия в рамках одного сеанса (сессии) называются хитами , которые, в свою очередь, подразделяются на группы, относящиеся либо к хитам, связанных с просмотром страниц, либо с транзакциями, либо с событиями. Еще раз подчеркну иерархичность схемы сбора данных, принятой в Google Analytics — каждое отслеживаемое системой взаимодействие относится к какому-то сеансу, а каждый сеанс связан с соответствующим пользователем.
Как вы уже поняли, непосредственно сбором данных (информации о действиях пользователя) занимается код отслеживания, который вы установили на свой сайт, мобильное приложение или в другую цифровую среду. Собранную информацию он отправляет в ваш аккаунт Аналитикса с целью их обработки и формирования отчетов.
Привязка собранных кодом отслеживания к вашему аккаунту осуществляется с помощью уникального идентификатора, вшитого в код. Например, в приведенном примере кода Google Analytics для вебсайта или приложения.
Регистрация в Гугл Аналитикс и работа кода отслеживанияНа самом деле, сейчас из стадии бета-тестирования вышел новый способ отслеживания, который назвали Universal Analytics (о нем поговорим чуть позже) и код которого уже сейчас предлагают установить при регистрации на официальном сайте Google.com/analytics/ :
Обратите внимание, что вы вольны выбрать с помощью расположенных вверху кнопок, где именно вы хотите собирать статистику — на сайте или в мобильном приложении. После заполнения всех полей формы регистрации в Аналитиксе вам будет предложено согласиться с условиями и скопировать на свой сайт код отслеживания с уникальным идентификатором, правда уже от Universal Analytics:
Давайте сначала рассмотрим аспекты работы GA, а уже потом поговорим о том, чем новый UA (Universal Analytics) от него отличается и что сподвигло корпорацию Гугл на его разработку и постепенный переход с классического GA. Т.е. сейчас продолжим разговор за Гугл Аналитикс. Итак...
Код отслеживания собирает информацию о взаимодействии пользователей с сайтом или веб-приложением. Эта информация собирается в пакеты и отправляется на сервера Гугла (например, в виде списка параметров в Урле). Также код отслеживания умеет распознавать новых и вернувшихся пользователей. Все собранные данные пристегиваются к вашему акку в Гугл Аналитикс благодаря использованию уникального идентификатора, вложенного в код отслеживания. Мы об этом только что говорили.
Установка кода отслеживания Google Analytics на сайтДля отслеживания и сбора данных на вебсайтах используется фрагмент JavaScript-кода, который был показан на предыдущем скриншоте. В нем содержится ссылка на библиотеку analytics.js, которая регулирует тип собираемых на сайте данных. Естественно, что для сбора всей статистики этот код должен присутствовать на каждой странице вашего сайта.
(function(i,s,o,g,r,a,m){i["GoogleAnalyticsObject"]=r;i[r]=i[r]||function(){ (i[r].q=i[r].q||).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o), m=s.getElementsByTagName(o);a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m) })(window,document,"script","//www.google-analytics.com/analytics.js","ga"); ga("create", "UA-51939022-1", "slaviali.ru"); ga("send", "pageview");
Для этого его обычно добавляют в тот файл шаблона вашего сайта (если он работает на , например). Так, к примеру, вы можете отыскать в вашей теме оформления файл, в котором формируется «голова» документа (вебстраницы), состоящая из закрывающего и открывающего тегов Head . Вот как раз перед закрывающим тегом и можно будет вставить код отслеживания Universal Analytics.
Как работает JavaScript код отслеживания на сайтеЕсли код отслеживания размещен на всех страницах сайта, то каждый ее вызов (открытие пользователем) будет формировать хит (элемент взаимодействия). Если это правило нарушится, то вы не получите полную картину всех взаимодействий (совершаемого в рамках конкретной сессии-сеанса). Кроме этого, добавление кода отслеживания в самую верхнюю часть исходного кода страниц гарантирует, что браузер при разборе этого кода (начиная сверху и идя вниз) активирует выполнение скрипта Аналитикса.
Поэтому, даже если пользователь уйдет до окончания загрузки страницы, его взаимодействие с вашим сайтом будет учтено. Код Аналитикса выполняется асинхронно , т.е. запускается на заднем фоне, пока браузер выполняет другие задачи по загрузке элементов вебстраницы. Это опять же позволяет начать собирать данные еще до полной загрузки страницы.
После того, как код отслеживания на данной странице выполнился, система создает анонимные уникальные идентификаторы, предназначенные. Существует несколько способов создания таких идентификаторов. По умолчанию, Google Analytics использует собственный (читайте и с чем их едят), но у вас имеется возможность создать и использовать свой собственный идентификатор.
При загрузке страницы JavaScript код счетчика собирает информацию о самом вебсайте, например, Урл адрес текущей страницы. Также счетчик собирает информацию о браузере, в котором эта страница открыта, например, его название или настройки языка. И даже об операционной системе, под управлением которой работает этот браузер. Вся эта информация пакетируется и отправляется на сервер Гула в виде хита просмотра страниц. И этот процесс повторяется всякий раз, когда в браузере загружается страница.
Что примечательно, все это будет замечательно работать и без каких-либо предварительных настроек. Зарегистрировались в Гугл Аналитикс, получили код и все будет замечательно работать, а вы будете смотреть собранные данные в виде итоговых отчетов. Однако, имеется и дополнительная возможность настройки кода, позволяющая собирать больше информации о пользователях, их сеансах (сессиях) и взаимодействиях с вашим сайтом.
Как работает SDK от Analytics в мобильных приложенияхС помощью Analytics можно также собирать и. При этом процесс несколько отличается от того, как это делается в случае вебсайта. Используется не ДжаваСкрипт код, а так называемый SDK (пакет средств разработки), который будет разным для разных операционных систем (Андроида, iOS). При этом собираются данные о том, что именно пользователь просматривает в приложении, как часто он его открывает и т.п.
Эти данные опять же пакетируются в хиты и отправляются в ваш аккаунт Гугл Аналитикс, но не сразу, а предварительно накапливаясь на мобильном устройстве. Почему это делается?
Поэтому собранные хиты (пакеты снятых данных) накапливаются на устройстве и отправляются службой SDK на сервера Google каждые полчаса в случае использования ОС Андроид и значительно чаще для iOs (каждые две минуты). Что примечательно, вы вольны изменять этот интервал по своему усмотрению, чтобы контролировать срок работы батареи мобильника у пользователей вашего приложения.
SDK, так же как и ДжаваСкрипт-код счетчика, умеет дифференцировать (различать) пользователей (точнее мобильные устройства, на которых приложение запускается). При запуске приложения генерируется анонимный уникальный идентификатор, который потом и отслеживается. Т.е. отождествляется мобильное устройство и его пользователь (метят именно первое, ибо второе пометить сложнее).
При обновлении приложения на новую версию идентификатор устройства не изменяется. Правда, при переустановке (удалении и последующей установке приложения) старый идентификатор будет удален и заменен на новый. Такой пользователь будет засчитан не как вернувшийся, а как новый. SDK тоже можно модифицировать для сбора дополнительной информации о ваших пользователях, их сеансах и взаимодействиях с приложением.
Что примечательно, Google Analytics может собирать данные не только с вебсайтов или мобильных приложений. Поддерживает он и устройства другого, которые, казалось бы, подключить к этой системе совсем уж никак не возможно (терминалы для приема платежей, кассовый аппарат и т.п.). Ан, нет. Существует специальный протокол с труднопроизносимым названием (Measurement Protocol), который позволяет отправлять данные с любого устройства, подключенного к интернету .
При работе с сайтами и мобильными приложения код счетчика сам создавал хиты (пакеты собранной информации) и отправлял их в ваш аккаунт в Гугле. Здесь же эти самые хиты вам придется формировать самим. Как это делается как раз и описано в упомянутом сложнопроизносимом протоколе и странице для разработчиков .
Обработка в Гугл Аналитиксе данных собранных счетчикамиИтак, про сбор данных мы в общих чертах поговорили, пора переходить к блокам, отвечающим за их обработку и настройку. Взаимодействие этих двух блоков позволяет структурировать и преобразовывать собранные данные в ту информацию, которую можно увидеть в отчетах Аналитикса. Как же это работает?
Система разделяет собранные данные по пользователям и сеансам (сессиям), причем, изменяя настройки можно влиять на этот процесс. Кроме этого в общую массу подмешиваются данные, собранные из других источников (не с помощью кода отслеживания Google Analytics).
Это могут быть данные из Адвордса, Адсенса, Гугл Вебмастера (путем связывания аккаунтов этих систем) и других источников, не принадлежащих «корпорации добра» (путем загрузки подготовленного файла вручную или с помощью специально написанной программы, использующей возможности API Аналитикса). Также можно использовать инструмент «импорт данных о расходах», который используют для добавления информации о средствах, потраченных на стороннюю рекламу (не гугловскую), чтобы потом можно было бы оценить эффективность данных рекламных кампания.
Все эти суммарные данные пройдут через сито фильтров, которые вы задали в настройках. Эти настройки сообщают системе, какие данные включить, а какие исключить из будущих отчетов. Также они могут влиять на способы форматирования собранных данных. Ну и в финале вся собранная информация структурируется и собирается в таблицы базы данных (БД). Сгенерировать любой нужный пользователю Аналитикса отчет на основе этих БД не составит никакого труда.
Как Аналитикс различает пользователей и сеансы (сессии)На стороне сайта данные о пользователях, сеансах (сессиях) и взаимодействиях пакетируются в хиты, а уже в самой системе Аналитикса они обрабатываются. А как Гугл Аналитикс создает пользователей ? Когда ваш сайт или мобильное приложение впервые загружается на устройстве (мобильном или стационарном компьютере), то вместе с первым хитом (пакетом собранных данных) создается уникальный идентификатор, соответствующий этому устройству, и в дальнейшем он будет прикрепляться к каждому хиту, отправляемому на серверы системы.
При анализе собранных данных Analytics каждый такой рассматривает как уникального пользователя (хотя в реалии это «тупая» железка, а не человек). Каждый обнаруженный при анализе содержимого хитов новый идентификатор будет считаться новым пользователем. Если в очередном хите идентификатор окажется уже ранее встречавшимся, то такой пользователь («тупая» железка) будет считаться вернувшимся.
Если пользователь (например, задав в настройках браузера их очистку при закрытии программы), то такие идентификаторы уничтожаются. Тоже самое происходит в случае удаления и повторной установки мобильного приложения. В результате такой пользователь будет считаться новым, а не вернувшимся, как это является на самом деле.
Если человек заходит на ваш сайт с телефона, планшета, ноутбука и стационарного компьютера, то Гугл Аналитикс по умолчанию посчитает их за четырех разных пользователей, т.к. код отслеживания присвоит всем этим устройствам разные идентификаторы. Правда в настройках системы вы можете изменить способ создания и присваивания идентификатора. По сути, это позволит объединить взаимодействие пользователей в рамках нескольких устройств, т.е. получать на выходе более достоверные данные.
А как система создает сеансы (сессии) ? В Analytics сессия (сеанс) — это совокупность взаимодействий конкретного пользователя (состоящих из отдельных типов хитов) в течении заданного периода времени. Этими взаимодействиями могут быть просмотры страниц, события или транзакции (совершение покупки) в интернет-магазине. Один и тот же пользователь может совершать несколько сеансов, которые могут происходить в течении одного и того же дня или с промежуткам в несколько дней, недель или даже месяцев.
После окончания одного сеанса (сессии) может быть начат другой. Но как же система? Оказывается, что по умолчанию сессия считается завершенной после получасового бездействия пользователя. Данный период называется тайм-аутом сеанса и характеризуется он тем, что в этом промежутке времени система не получает хиты (пакеты данных о действиях на сайте) от данного пользователя.
При этом новая сессия (сеанс) начнется после того, как система получит новый хит о действиях этого пользователя. Получасовой тайм-аут взят как среднее число, подходящие для большинства сайтов. Но в настройках конфигурации системы вы сможете установить тот тайм-аут, который на ваш взгляд будет оптимальным. Главное, чтобы это позволяло вам точнее отслеживать статистику и понимать процессы, происходящие на вашем сайте. Например, если у вас много видеороликов длиной более 30 минут, то имеет смысл увеличить тайм-аут автозавершения сеанса.
Конфигурационные настройки АналитиксаПонятие пользователей и сеансов лежит в основе работы сервиса Google Analytics и уяснить, каким образом из необработанных массивов вычленяются эти данные, важно для получения максимума информации из созданных отчетов. Также важно понимать то, как система применяет к собранным данным конфигурационные настройки (сделанные вами) и как подготавливает их для отчетов.
Настройки конфигурации могут влиять на результирующие отчеты следующим образом:
В Гугл Аналитиксе существует огромное число вариантов настройки конфигурации . Пожалуй, что даже слишком много, ибо новичка это очень сильно отпугивает. Однако, если среди них выделить наиболее важные группы инструментов, то получится не так уж и много:
Все описанные выше конфигурационные настройки Google Analytics применяются к данным до их агрегирования (последнего шага этапа обработки данных). А вот уже в течении самого процесса агрегирования система создает и распределяет параметры отчета по таблицам (для каждого параметра заново рассчитываются показатели). Когда вы в своем аккаунте открываете какой-либо отчет, то прежде всего отправляет запрос в агрегированные таблицы заполненные данными. В ответ на это в отчет возвращаются конкретные параметры и показатели. При использовании API запросы на данные из агрегированных таблиц отправляет созданное вами приложение.
Все собранные кодом отслеживания данные, которые прошли обработку, будут вам доступны в виде отчетов в веб-интерфейсе Аналитика, либо в вашем собственном интерфейсе, который получает данные по API. Чаще всего для доступа к отчетам используется именно веб-интерфейс системы. Его можно рассматривать как слой, расположенный поверх ваших данных, который позволяет их структурировать, сегментировать и фильтровать с помощью набора аналитических инструментов. С помощью же API можно программно добавлять в пользовательские приложения аналитические данные (например, в админку вашей CMS).
В основе всех отчетов лежат комбинации параметров и показателей :
Комбинируя разные параметры и показатели система Google Analytics может сформировать практически любой отчет, необходимый для оценки маркетинговых действий и поведения пользователей на сайте (или в мобильном приложении).
«Параметр» предназначен для описания характеристик данных. Например, может являться источник трафика, откуда на ваш сайт пришел посетитель:
А примером пользователя с вашим сайтом может служить название просматриваемой им страницы:
«Показатели» — это количественное измерение данных, которые могут использоваться для подсчета частоты происходящих событий, например, общего количества пользователей на сайте или в мобильном приложении.
В качестве показателей могут использоваться и средние значения, например, среднее количество страниц просмотренных пользователем на сайте в рамке одного сеанса (тот самый пресловутый показатель глубины просмотра, который, как считают, влияет на поведенческую оценку сайта поисковиками).
Чаще всего параметры и показатели отображаются в отчетах Гугл Аналитикса в виде таблиц, в первом столбце которого содержится значение конкретного параметра, а в остальных столбцах — соответствующие показатели. Однако, при создании отчетов, ибо каждый из них имеет свою область действия (которая соответствует определенному уровню иерархии аналитических данных, относящихся либо к пользователям, либо к сеансам, либо к хитам-взаимодействиям).
В большинстве случаев имеет смысл комбинировать в отчетах только те параметры и показатели, которые принадлежат к одной и той же области действий. Например, «число посещений» является показателем сеанса (сессии), поэтому его можно использовать только с параметрами уровня сеанса (например, с параметром «источник трафика» или «географическое положение»).
Было бы не логично комбинировать «число посещений» с параметрами уровня хитов (взаимодействий), например, с параметром «заголовок страницы». Или, к примеру, показатель «длительность посещения» (измеряет время, которое провел пользователь на страницах вашего сайта) относится к уровню хитов и его нельзя использовать вместе с параметрами уровня сеансов (все с теми же «источник трафика» или «географическое положение»).
Если вы вникните в суть параметров и показателей, то вам это поможет в результате получить более значимые данные, необходимые для анализа эффективности работы вашего сайта или мобильного приложения.
Universal AnalyticsСервис Universal Analytics – это новый стандарт Google Analytics. В скором времени для всех аккаунтов будет обязательно использование Universal Analytics. Не так давно он вышел из стадии бета тестирования и сейчас на страницах вашего аккаунта на вкладке «Администратор» висит предложение перейти на него.
Код отслеживания (если вы обратили внимание) уже включает в себя идентификатор UA, а значит одно из преимуществ Universal Analytics будет реализовано автоматически — возможность собирать данные с любых электронных устройств подключенных к сети интернет (с помощью джава скрипт кода, либо с помощью SDK, или с помощью Measurement Protocol). Об этом мы уже говорили чуть выше.
В UA стала доступной озвученная выше возможность создания своих собственных идентификаторов пользователей, которые не будут привязаны к устройству. Помните, я приводил пример про заходы с мобильника, планшета, ноутбука и компьютера одного и того же человека? В классическом GA эти заходы были бы учтены как четыре различных пользователя, а вот благодаря настройкам Universal Analytics можно вручную задать для своего сайта идентификацию пользователей, и в нашем примере будет учтен один пользователь.
Переходить на Universal Analytics или остаться пока сидеть на GA — решать вам.
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога сайт
посмотреть еще ролики можно перейдя на ");">
Вам может быть интересно
Hовая книга: Google Analytics. Подробное практическое руководство
HotLog - регистрация в рейтинге сайтов и получение кода счетчика посещений
Зачем нужна аналитика, как и чем лучше собирать статистику сайта?
Не столь давно Google анонсировал новый сервис статистики, который носит название Universal Analytics. Однако многие начали пользоваться им не так активно, как планировали создатели этой системы.
По данной причине разработчики приняли решение сделать переход на сервис Universal Analytics обязательным. Теперь в течение месяца у вас будет возможность и дальше пользоваться обычным сервисом Гугл, однако по истечении этого времени вы будете автоматически перенаправлены в новую систему.
Чем же Universal Analytics так отличается от привычного Google Analytics? По большому счету отличий очень мало. Однако новый сервис статистики предоставляет вам много новых возможностей, которые вам пригодятся. Здесь будут расширенные отчеты по посещаемости вашего проекта, эффективности рекламных кампаний. Однако если вы уже давно пользовались Google Analytics, то особых отличий вы не заметите.Обязательный переход на сервис аналитики обусловлен желанием разработчиков объединить несколько инструментов в один. С одной стороны все хорошо, ведь у вас будет доступ к более широким возможностям. Однако принудительный переход на сервис Universal Analytics это не так нехорошо для тех, кто привык работать в старой системе. Но что поделать, если особого выбора нет?
Однако для того, чтобы применять новый сервис статистики, вам придется внести некоторые коррективы в свой сайт. Прежде всего, необходимо будет обновить код отслеживания. Без этого сервис аналитики не сможет собирать всю необходимую вам информацию. Сделать это очень просто. В настройках вашего аккаунта надо будет выбрать код для отслеживания, скопировать его в файл, a потом загрузить на свой хостинг. В течение пары минут Universal Analytics начнет собирать данные с вашего проекта.
Что такое Universal Analytics Как заявляют сами разработчики, Universal Analytics - это совершенно новый стандарт традиционного сервиса Google Analytics. Хотя он анонсирует большое количество возможностей, которые будут доступны, однако сейчас особых нововведений нет. Скорее всего, в будущем появятся новые функциональные возможности, но сейчас больших отличий между старой и новой версией нет.Если вы до сих пор не перешли на новый сервис Universal Analytics, то сделайте это быстрее. В противном случае через некоторое время вас заставят использовать новый сервис, а доступ к традиционному Google Analytics будет просто заблокирован.
Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».
Подписаться
Веб-аналитика – это как добыча золота. Чем глубже ты закопался в шахту, тем больше блестящего металла получаешь и тем сильнее поток слез счастья. Так и с информацией о пользователях. Чем больше вы о них знаете, тем лучше можете сделать сайт и бизнес. Поэтому сегодня разбираемся с Google Universal Analytics. Это довольно старое обновление системы аналитики, но не все знают, сколько крутых функций оно добавило. Заполнить пробелы в знаниях поможет наша статья.
Что это такоеЭто стандарт систем аналитики, заменивший старую версию Google Analytics. В «бете» его запустили в 2013 году, полноценный переход случился в 2014. Universal Analytics помогает следить за клиентами и посетителями сайта везде: инструмент присваивает каждому пользователю User-ID, который закрепляется за ним навсегда и кочует от устройства к устройству. Если один и тот же человек заходит на сайт с телефона и компьютера, Google Universal Analytics поймет это и учтет.
Дальше – больше. Инструмент отслеживает вообще любую активность вашей аудитории: посещения сайта, действия в мобильных приложениях и даже офлайновые покупки. Он помогает оценить поведение пользователя в целом, а не в рамках одного визита. По-модному это называется «трекингом кросс-платформенного поведения». Теперь можно следить за тем, как ведут себя люди , а не посетители . Раньше приходилось делать выводы об эффективности сайта на основе всех учтенных визитов. При этом один и тот же человек мог сначала найти что-то полезное на телефоне, а потом подробно изучить все из дома и благополучно конвертироваться в покупателя. Но при этом первый визит на сайт учитывался как неконверсионный и бесполезный, хотя по факту это не так.
Как работает Google Universal AnalyticsПроще, чем старая версия инструмента. Раньше «Аналитикс» использовал аж 5 разных cookies для сбора данных о посетителе. Они сообщали системе, откуда пришел пользователь, какое ключевое слово он вводил в поиск, и другую важную информацию. Теперь все не так – Universal Analytics использует только специальный User ID. Как только пользователь переходит на сайт, этот идентификатор отправляется на сервера Google, а все остальное подсчитывается уже там.
Не для всех
Схема работает только для зарегистрированных пользователей. По умолчанию все посетители сайта – новые. Но как только человек регистрируется и вводит логин и пароль, система сразу же подтягивает и присваивает ему User ID. Все, что делает залогиненный пользователь записывается на его личный счетчик.
Разберем пример. Представим, что у нас есть интернет-магазин книг
- Новый пользователь заходит на сайт с клика по контекстному объявлению, устройство – смартфон. Ему присваивается ID_1. Человек поискал нужную ему книгу, нашел, но сразу заказать не решился – захотел сделать все с домашнего компьютера.
- Добравшись до дома он снова заходит на сайт магазина.На этот раз переход прямой а браузер уже обычный, компьютерный. Ему присваивается ID_2. Пользователь регистрируется, выбирает нужную книгу и заказывает ее. Все это записывается на его личный счетчик.
- Через неделю наш герой снова заходит на сайт по ссылке из социальных сетей (в прошлый раз он подписался на магазин «Вконтакте»). Изначально ему присваивается ID_3, но потом он заходит в личный кабинет и система подтягивает старый идентификатор – ID_2. Человек оформляет заказ, а все действия на сайте записываются на старый счетчик.
Функцию User ID Можно включить в разделе «Администратор». Нас интересует пункт меню «Код отслеживания» –> User ID.
Окей, а как обстоит дело с остальными функциями? Сейчас разберемся.
Как применять Google Universal Analytics Следить за покупателями в офлайнеЗдесь поможет Measurement Protocol – специальный инструмент для связывания данных из разных источников. Информацию о клиентах из CRM можно передавать в систему аналитики в формате CSV. Это может быть пол, возраст и любые другие данные о клиентах.
Measurment Protocol работает с любыми устройствами, способными отправить простой HTTP-запрос, вплоть до терминала и сканера штрих-кодов. Такая функция пригодится если клиенты часто оплачивают покупки наличными при встрече с курьером или в пункте самовывоза. Основная сложность – сделать так, чтобы факт оплаты записывался на User ID конкретного человека, но это вполне возможно сделать средствами самого протокола. Подробнее об этом пишет сам Google .
Создавать собственные отчетыЭта функция пригодится, если вам нужно что-то особенное. Здесь на помощь придут параметры и метрики пользователей. Первые помогают сортировать пользователей по разным характеристикам: городу, источнику трафика. ключевым словам и так далее. Вторые нужны, чтобы отслеживать какие-либо конкретные показатели с нужными вам параметрами, например, звонки дольше 5 минут или конверсия среди женщин. Главное – наладить отправку этих данных из вашей CRM и обратно.
Устанавливать время ожидания сессииПо умолчанию сессия в Google Universal Analytics длится 30 минут, а кампаний – 6 месяцев. Если для вас это слишком мало, можно настроить время ожидания как душе угодно, хоть на 10 часов. Это может пригодиться, если пользователям приходится подолгу висеть на сайте, чтобы сделать заказ (такое бывает). Настроить параметр можно также в меню Администратора, вот здесь:
Никто не запоминает URL сайтов, все просто ищут их по названию компании. Если ничего с этим не делать, то такие переходы будут учитываться как обычный поисковый трафик, хотя по факту вас уже нашли и знают. Universal Analytics поможет это сделать. Зайдите все в то же меню Администратора и выберите пункт «Список исключаемых поисковых запросов» в надменю «Код отслеживания» (он есть на скриншоте выше).
Возвращать пользователей на сайтВ Universal Analytics есть собственный инструмент ремаркетинга. Он помогает запускать рекламные кампании в AdWords для аудитории, которая уже была на вашем сайте. Например, пользователь искал фотоаппарат на вашем сайте, нашел, посмотрел, но не купил. Если таких людей много. можно запустить рекламную кампанию с динамическим атрибутом. В этом случае в объявление будет подтягиваться тот самый некупленный фотоаппарат и говорить «ну купи меня, ты же обещал». Включить ремаркетинг можно все в том же меню Администратора, которое всем надоело:
Оценивать состав целевой аудиторииМожно настроить систему аналитики так, чтобы она собирала данные о поле, возрасте и интересах посетителей (прям как в «Яндекс.Метрике», ага). С их помощью можно сегментировать целевую аудиторию и тут же брать ее в оборот – запускать по сегменту рекламную кампанию в AdWords.
Отследить путь к целевому действию на всех платформахUser ID, прикрепленный к каждому пользователю, помогает определять, какими устройствами пользовался человек перед тем, как совершить покупку – примеры таких ситуаций я уже приводил. С помощью инструментов аналитики можно посмотреть, сколько людей просматривают сайт с телефона, а покупают товары с компьютера или наоборот. Это поможет оценить роль мобильного трафика в вашем случае. Если пользователи гаджетов много у вас покупают, стоит задуматься об улучшении мобильной оптимизации и всем таком.
Google Universal Analytics – это очень мощный инструмент. По сравнению со старой версией сервиса добавилось очень многое. Можно добавить интеграцию с офлайновыми продажами, настроить ремаркетинг, формировать собственные отчеты с нужными параметрами и делать кучу других полезных вещей. Да, разобраться, как работает система или отдельная функция, не всегда просто. Но если с боем прорваться через все поля, столбцы и графики, результатом станет огромный массив полезной информации.
