Вконтакте Facebook Twitter Лента RSS

Почему 15 секунд google analytics. Как отследить реальный показатель отказов в Google Analytics. Как рассчитывается показатель отказов

И ? Сегодня я постараюсь рассказать Вам об этом показателе все.

Что такое отказы в Яндекс Метрике?

В каждой системе аналитики используется свой уникальный алгоритм работы, по этой причине учет различных типов данных происходит по-разному и говорят они совершенно о разных вещах. Так, например, в Яндекс.Метрике за отказ считается визит, в рамках которого выполнены сразу несколько условий:

  • За время одного визита просмотрено только одна страница;
  • Визит, длительность которого составила менее 15 секунд;
  • Не было фиксации служебного события «неотказ».

Только при совокупности всех этих условий будет засчитываться отказ.

Что такое показатель отказов в Google Analytics?

В системе аналитики от Google не все так однозначно, как в Метрике. Дело в том, что Analytics за отказ считает визит, за время которого была просмотрена только одна страница . Для одностраничников, согласитесь, не очень хорошо.

Даже сам Google говорит, что ориентироваться на показатель отказов нужно далеко не всегда: если Вашей задачей является привлечение посетителей, которые будут переходить различным ссылкам, то «гугловский» отказ для Вас будет информативен. Мне вот, например, нужно обращать внимание на эти данные, так как мой сайт многостраничный.

А вот если Вы владеете одностраничником, то смотреть на этот показатель в Analytics не нужно — он все равно будет равняться 100% или около того.

Что значат отказы в Метрике и Analytics?

В обоих системах аналитики показатель отказов является процентным соотношением, то есть долей от общего числа визитов. Опытные интернет-маркетологи выявили определенные диапазоны, ориентируясь на которые можно понять насколько качественен трафик:

  • 0% — 20% — высокое качество трафика;
  • 20% — 35% — нормальное качество;
  • 35% — 50% — ниже среднего;
  • 50% и выше — плохо.

Кроме этого, процент отказов говорит о таких вещах, как: удобство пользования сайтом, качество контента, привлекательность.

Конечно, в полной мере полагаться на данные выше диапазоны не стоит, так как для каждой ниши эти цифры сугубо индивидуальные. Так, например, на одном клиентском сайте в Метрике данный показатель достигает 34%, при этом среднее время на сайте чуть больше одной минуты, а трафик исключительно целевой.

Также показатель отказов может варьироваться от типа сайта:

  • Одностраничники: 70% — 90%;
  • Сайты услуг: 10% — 30%;
  • Интернет-магазины: 10% — 40%;
  • Информационные сайты: 5% — 70%.

Итог: в любом случае нужно стремиться к уменьшению процента!

Анализ трафика и сайта на основе показателя отказов

После того, как Вы узнали, что такое отказы в Метрике и Analytics, и что они значат, приступим к анализу каналов трафика и выявлению некачественных страниц сайта на основе данного показателя. Воспользуемся для этого простыми отчетами в Яндекс.Метрике.

Анализ каналов трафика

Довольно часто случается, что при использовании различных каналов привлечения трафика один показывает хорошие результаты, а другой совсем наоборот. Чтобы понять, по какому именно каналу идут не совсем целевые посетители, достаточно воспользоваться отчетом «Источники, сводка» (Отчеты > Стандартные отчеты > Источники > Источники, сводка):

В этом отчете Вы можете видеть насколько целевых посетителей приводит на Ваш сайт тот или иной канал.

Обратите внимание, основная доля трафика на сайт приходит с контекстной рекламы, а именно с Яндекс.Директа (показатель отказов равен 21,6%). Можно с уверенностью сказать, что трафик идет целевой.

В Google Analytics провести подобный анализ можно в отчете «Источник/канал» (Источники трафика > Весь трафик > Источник/канал):

Если же у Вас какой-то источник трафика имеет высокий показатель отказов, то нужно перепроверить настройки, выявить ошибки и внести необходимые правки .

Выявление страниц с высоким показателем отказа

Также необходимо провести анализ страниц, полагаясь на отказы. Сделать это можно с помощью отчета «Страница входа» (Отчеты > Стандартные отчеты > Содержание > Страницы входа):

В этом отчете Вы можете видеть URL-адреса различных страниц со всеми метриками.

В Google Analytics то же самое можно посмотреть в отчете с идентичным названием «Страница входа» (Поведение > Контент сайта > Страница входа):

Если какая-то определенная страница имеет высокий процент отказов, то стоит обратить на нее внимание, провести более глубокий анализ и при необходимости переработать ее содержимое.

Как снизить показатель отказов?

Существует множество способов снижения процента отказов, о которых написано десятки статей, дублирующих одно и то же. По сути, конечно, чтобы снизить данный показатель, нужно работать индивидуально над каждым сайтом. Но если обобщить, то проделать нужно следующее:

  • Улучшить юзабилити сайта. Сделать его, как можно удобнее для посетителей;
  • Улучшить коммерческие факторы. Под этим подразумевается повышение конверсии сайта;
  • Чистка трафика. Необходимо хотя бы раз в месяц проводить анализ трафика (как это сделать написано );
  • Повышение качества контента. Посетители на сайт приходят за ответом на свой вопрос (решением своей проблемы), поэтому нужно дать им конкретный и .

    • Обо всем об этом мы поговорим в следующих уроках, поэтому подписывайтесь на обновления блога и не пропускайте ничего важно.

    Ну а на этом все, дорогие друзья!

    До скорого!

    Предыдущая статья
    Следующая статья

    Недавно возник вопрос в одной из , что считает Google показателем отказов. Действительно, по умолчанию в настройках Google Analytics указано, что отказом считается посещение, во время которого сделан просмотр только одной страницы.

    То есть если человек искал информацию, зашел, прочел и остался доволен, Гугл все равно считает это отказом. Несправедливо, верно? Причем таким образом уровень отказов достигает 80% и более. Многие считают, что это чепуха, ведь в Google поведенческие факторы не имеют значения. Но я убедилась на своем блоге: это очень серьезный вопрос.

    Показатель отказов google analytics можно уменьшить!

    Оказывается, во всем известной Википедии есть полезные советы по рассматриваемой теме. Кроме стандартного "развивайте сайт, делайте полезным для людей", приведены практические рекомендации. Стандартный код Google Analytics для вставки на сайт имеет варианты, где можно как и в Яндексе, указать показатели отказа!

    Википедия предлагает на выбор , с пояснениями сделанных настроек. Мне понравился третий, самый последний. В него добавлена возможность указать как показатель отказов Google Analytics время сессии меньше 15 сек. Единственное, что следует заменить, это свой идентификатор: вместо "UA-XXXXXXX-1" подставить номер из стандартного кода, полученного при регистрации - того, что поместили на сайт (у меня это "UA-5192??43-1").

    Лучше кавычки не трогать, чтобы не ошибиться, а вставить только сам идентификатор сайта с цифрами. Сохраните на компьютер старый код на всякий случай. И вместо него поставьте новый из Википедии. Честно говоря, очень сомневалась, что сие заработает. Боялась, что поисковик накажет за манипуляции. Прошло уже больше месяца после внесенных изменений. Покажу наглядно, что произошло:


    Как видите, отказы резко сократились, наряду с этим увеличилось количество просмотров. Теперь в аналитику передается точная информация о поведении пользователей, аналогичная тому, что я вижу в Яндекс Метрике. Остается конечно вопрос целесообразности сделанного. Какая польза? Для самоуспокоения? Изменилась ли посещаемость?

    Поначалу разницы не замечала. Однако постепенно трафик все же вырос. Вместо привычных 20-40 человек теперь приходят 40-77. Конечно, для многих это смешное количество. Но в процентном отношении рост значительный: примерно в два раза. Советую всем уделить немного времени замене кода аналитики, чтобы уменьшить показатель отказов google analytics и поднять посещаемость сайта с поисковика Google.

    Отказом в GA считается сеанс с просмотром только одной страницы, без других событий. То есть только один запрос к серверу GA.

    Если у Вас интернет магазин с множеством карточек товаров на которые идет органический трафик, а показатель отказов на этих страницах стремится к 100 %. Можно сделать не правильные выводы. Например, что страница плохая и нужно что то менять. Хотя на самом деле пользователь мог зайти и все детально изучить. На landing page (одностраничник) показатель отказов будет 100%, если вы не проставляли события, допустим цели на формы. Следственно, что бы показателем отказа в аналитиксе считался сеанс менее 15 сек, нужно отправить событие которое бы срабатывало после определенного количества времени пребывания пользователя на сайте.

    Настроим показатель отказа, как в метрике (меньше 15 сек. – отказ) После кода счетчика аналитикса вставляем код: setTimeout(function(){ ga("send", "event", "Новый посетитель", location.pathname); }, 15000);

    location.pathname — параметр, в котором содержится адрес страницы.

    Вот так будет выглядеть код счетчика на сайте

    Также мы можем настроить событие, которое будет срабатывать через 15 секунд через google tag manager

    1.Создаем переменную «Cod ua» (если у Вы, ее еще не создавали)

    Тип переменной «Константа» /// Вставляем свой код счетчика UA-ХХХХХХ

    2.Создаем триггер

    Называем, к примеру «Timer»

    Тип триггера «Таймер» /// имя gtm.timer /// интервал «15000» (считается в миллисекундах) /// ограничение «1» (количество активаций событий)

    Задаем правило Page URL соответствует регулярному выражению.*

    Тип активируется на следующих страницах: Все таймеры

    3.Создаем тег

    Называем, к примеру «события 15 секунд»

    Тип тег «Universal Analytics»

    тип отслеживания «События»

    Действие «Page Path» (встроенная переменная, название страницы, без домена)

    Идентификатор отслеживания «cod ua» — переменная для кода счетчика analytics, который мы создали в первом пункте.

    Событие срабатывает при активации триггера «timer» — триггер, который мы создали во втором пункте.

    Проверяем в GA: Отчеты в режиме реального времени /// события.

    Событие должно сработать после 15 сек посещения на сайте.

    После установки кода мы можем начать анализировать показатель отказов, где отказом будет считаться пользователь который пробыл на сайте меньше 15 сек.

    Что бы понизить показатель отказов в первую очередь, нужно сделать сайт более интересным, особенно это касается первых двух экранов, а также оптимизировать скорость загрузки сайта.

    Приветствую, друзья!

    Сегодня хочу вам рассказать, что такое Показатель отказов (Bounce Rate ) на самом деле, так как это один из самых популярных вопросов. А также перечислю несколько фактов о расчете этой метрики, которые помогут вам понять — всегда ли высокий показатель отказов это плохо.

    Что такое «Показатель отказов»

    Начнем с определения, в Google Analytics показатель отказов — это расчетная величина, которая считается по формуле = число отказов / число посещений.

    Официально, отказом (Bounce) в Google Analytics считается посещение сайта с просмотром одной страницы. Но на самом деле, технически, отказ в GA засчитывается тогда, когда в ходе посещения, кроме просмотра страницы, Аналитиксом не было зафиксировано больше никаких других действий. Тоесть,

    все посещения, у которых зафиксировано только одно действие – открытие страницы – являются отказами.

    Почему важна именно такая формулировка? Потому что она дает понять, на сколько корректен тот показатель отказов, который вам дает Google Analytics. Например, если у вас на странице есть AJAX-форма, которую заполняет посетитель, но отслеживание этой формы не настроено в GA, тогда все посетители, которые зашли на эту страницу, заполнили форму и ушли – будут считаться отказами. Хотя на самом деле это не так.

    То же самое касается ситуаций, когда посетитель зашел на страницу, почитал ее в течении нескольких минут и ушел. Такое посещение GA тоже посчитает отказом, так как больше никаких действий посетителя зарегистрировано не было.

    Зачем нужен «Показатель отказов»

    Обычно этот показатель служит удобным мерилом качества аудитории или страницы входа на сайт: чем выше показатель, тем хуже качество. Ведь если большая часть посетителей приходят, и уходят ничего не совершив, значит либо они не заинтересованы в вашем предложении (не целевая аудитория), либо данная страница им не понравилось (неудобная, непонятная, не вызывает доверия и др.).

    Что интересно, всем отказам, Google Analytics автоматически ставит 0 секунд времени, проведенного на сайте, хотя на самом деле такие посетители могли провести на странице входа гораздо больше времени. Это происходит из-за .

    Из-за этого, метрика «Время проведенное на сайте» становится размытой, если ее смотреть для всех посещений сайта. Поэтому, чтобы получить более реальную картину, рекомендуется смотреть «Время проведенное на сайте» для сегмента «Посещения без отказов»:

    и разница между ними бывает существенна:

    В результате, зная механику учета отказов, нельзя утверждать, что высокий показатель отказов однозначно говорит о том, что сайт плохой. Тут есть свои нюансы, о которых я подробно рассказал в следующей заметке «

    Как известно, современные треккеры (счетчики) считают за отказ сеанс работы пользователя, состоящий из одной страницы. То есть, если пользователь просмотрел только одну страницу и ушел с сайта, то такой визит считается посещением с отказом, и общий показатель отказов (bounce rate ) в таком случае увеличивается.

    Это не очень приятно при анализе работы сайта, так как:

  • Пользователь может провести на странице много времени, тем не менее, такой визит будет зафиксирован как отказ;
  • На ряде сайтов с основным каналом коммуникации через телефон (заказ пиццы, заказ такси и т.п.) показатель отказов приближается к 100%;
  • Google Analytics не считает время на сайте для посещений с отказом, то есть общее время, проведенное на сайте получается заниженным.

    • У Яндекс.Метрика это можно легко исправить просто установкой галочки «Точный показатель отказов» в настройках или вот такой строчкой в коде отслеживания:

    accurateTrackBounce:true;

    Однако для Google Analytics приходится несколько изворачиваться. В принципе, рецепт достаточно известен, например, вот хорошее объяснение показателя отказов:

    Смысл этой идеи заключается в том, что Google Analytics перестаёт считать за отказ посещение, даже состоящее из одной страницы, если появляется какая либо активность пользователя, например, фиксируются события:

    Влияние на показатель отказов

    В общем случае под «отказом» понимается посещение сайта с просмотром одной страницы. В службе Analytics отказом считается сеанс, в котором был выполнен только один запрос GIF (например, если пользователь вошел на одну страницу вашего веб-сайта и вышел с него, не выполнив никаких других запросов к серверу Analytics за этот сеанс). Однако если на сайте используется отслеживание событий, вы можете заметить изменение показателя отказов для тех страниц, на которых оно реализовано. Это связано с тем, что отслеживание событий, как и отслеживание страниц, классифицируется как запрос взаимодействия.

    Предположим, например, что имеется страница с видеопроигрывателем, для которой показатель отказов всегда был высоким, и отслеживание событий для этой страницы не реализовано. Если впоследствии для этого проигрывателя настроить отслеживание событий, показатель отказов для данной страницы может уменьшиться, так как служба Analytics будет фиксировать взаимодействия пользователя с проигрывателем и отправлять эти взаимодействия на сервер в виде дополнительного запроса GIF.

    Таким образом, хотя процент посетителей, покидающих ваш сайт без просмотра каких-либо других его страниц, мог остаться прежним, их взаимодействие с видеопроигрывателем инициирует вызовы отслеживания событий, и, в результате, такие посещения больше не рассматриваются как отказы.

    Таким образом, «отказы» для страниц с включенным отслеживанием событий имеют несколько другое значение: посещения с просмотром одной страницы, при которых не было взаимодействия пользователя с отслеживаемыми событиями.

    Важно помнить, что реализация отслеживания событий, которые автоматически выполняются при загрузке страницы, приведет к нулевому показателю отказов для этой страницы. Так происходит при реализации примера TimeTracker или любой другой аналогичной утилиты отслеживания событий.

    Поэтому я решил чуть-чуть модифицировать код таким образом, чтобы событие срабатывало только на первой странице сессии, а не на всех страницах. Итак, вот мой вариант кода для трех основных библиотек Google Analytics:

    ga.js (очень старая библиотека) if (!document.referrer || document.referrer.split(‘/’).indexOf(location.hostname) != 0)
    setTimeout(‘_gaq.push(["_trackEvent",
    "Служебные", "Сеанс без отказов", location.pathname])’, 15000);
    analytics.js (старая библиотека)
    if (!document.referrer ||

    setTimeout(function(){
    ga(‘send’, ‘event’, ‘Служебные’, ‘Сеанс без отказов’, location.pathname);
    }, 15000);
    gtag.js (современная библиотека) /* Accurate bounce rate by time */
    if (!document.referrer ||
    document.referrer.split(‘/’).indexOf(location.hostname) != 0)
    setTimeout(function(){
    gtag(‘event’, ‘Сеансы без отказов’, {
    ‘event_category’: ‘Служебные’,
    ‘event_label’: ‘Сеанс без отказов’
    });
    }, 15000);

    Как можно легко заметить, 15-секундный таймер на событие только в том случае, если reffrer отсутствует (просто набрали адрес сайта в строке браузера) или он не соответствует нашему сайту (пользователь пришел откуда-то извне). И через 15 секунд на этой странице формируется событие, которое и заставляет Google Analytics считать, что отказа не было. Почему 15 секунд? Да точно такой же интервал у Яндекс.Метрики, если я не ошибаюсь, но этот интервал можно легко поменять.

    Вот результат работы этого кода:

    Вот, собственно, и всё. Удачи вам с показателем отказов!

    Post Scriptum . У нас есть современный курс по аналитике сайтов , в котором как раз и собраны такие вот рецепты, плюшечки и фенечки для этого замечательного инструмента Google Analytics, а также Google Tag Manager, Google Optimize и Google Data Studio. Скажите (в комментариях), вообще, вам это интересно? И что хотелось бы услышать на курсе по аналитике сайтов?

    © 2024 Windows. Программы. Железо. Интернет. Полезно знать