Если у вас три текстовых объявления:
А: CTR 10%
B: CTR 12%
C: CTR 3 %,
то при прочих равных что-то не так с объявлением С: либо неточный таргетинг, либо была допущена ошибка в тексте объявления, и т. д. Но кроме CTR крайне важно проанализировать, совершили ли эти пользователи конверсионное действие. Об этом мы поговорим далее.
На этапе интерактивности мы пытаемся оценить, как пришедшие пользователи вовлекаются в содержание сайта. Для этого используем такие метрики, как показатель отказов, время, проведенное пользователем на сайте, и количество страниц, просмотренных за сеанс. Давайте остановимся подробнее на моменте их определения.
Показатель отказов – процент сеансов, во время которых пользователь просмотрел только одну страницу. Он мог быть на сайте 30 секунд либо 30 минут, но при этом вышел с той же страницы, с которой и зашел.
Для наших западных коллег высокий показатель отказов является важным маячком, сигнализирующим о том, что сайт плохо вовлекает аудиторию, и, скорее всего, либо с сайтом, либо с трафиком что-то не так. Для нас крайне важно понимать логику принятия решения о покупке. Вы попали на карточку товара, который вас интересует. Какой будет ваш следующий шаг? В большинстве ниш и тематик пользователи отдадут предпочтение заказу через звонок перед заказом через корзину.
Что это значит для нас в плане показателя отказов: человек зашел и, заказав через звонок, совершил покупку. Мы получили фактический заказ, но при этом пользователь в аналитике отобразится как отказ. По этой причине я рекомендую смотреть на цифры показателя отказов как на сравнительную характеристику, где нам обязательно что-то с чем-то нужно сопоставить. Например, сопоставляем похожие посадочные страницы и похожие источники трафика.
В случае использования одностраничного сайта цифра отказов, которую вы увидите в аналитике, будет стремиться к 100 %.
Время на сайте. Это тоже не такая уж однозначная метрика, как кажется. Для расчета времени системам веб-аналитики нужна простая логика – учитывается факт перехода между страницами. Время, проведенное на последней странице, системами аналитики не учитывается.
Пример
Пользователь Василий Пупкин просмотрел у вас на сайте 3 страницы. На первой из них он был 2 минуты, на второй – тоже 2 минуты, на третьей оказалось интересное видео, и он пробыл там 20 минут. На вопрос, какое же время засчитает система веб-аналитики, студенты обычно пытаются выводить среднее либо сумму. Но как говорилось выше, время на последней странице не учитывается. И для Василия Google Analytics засчитают 4 минуты вместо фактических 24-х.
Особый испуг вызывает просмотр отчетов по времени, когда попадается сегмент аудитории, которая просмотрела только одну страницу (100 % отказ). Для такой аудитории время, зафиксированное системой аналитики, составит 0 часов, 0 минут и 0 секунд.
Это