Скопировать ссылку
Манипуляции с веб-аналитикой позволяют выдать улучшенные показатели количества посещений сайта, времени, проведенного на портале, количества переходов и других критериев эффективности ресурса. При этом для бизнеса не будет происходить никаких изменений, зато отчеты получатся очень красивыми.
Ошибки в отчетах могут быть вызваны неправильной настройкой веб-аналитики в силу непонимания принципов ее работы, но также это может быть сознательный обман. Некоторые менеджеры по рекламе и маркетологи умышленно используют обман с помощью накрутки систем веб-аналитики, чтобы продемонстрировать начальству или заказчикам эффективность своей работы. В результате получается эффектная картинка, впечатляющие цифры и графики, демонстрирующие рост вашего ресурса, но на практике такой обман не привлечет новых клиентов, сл. бюджеты будут сливаться в никуда.
Это статья о том, как вас могут обманывать недобросовестные интернет-маркетологи, рекламные и SEO-агентства, использующие ваше незнание специфики работы систем веб-аналитики.
Как обмануть Google Analytics?
Для начала остановимся на случаях настроек, приводящих к порче данных и неправильной трактовке результатов.
1. Отсутствие фильтра в UA для отсечения собственного трафика.
Почему прибегают к фильтрации собственного трафика? Прежде всего, потому что маркетолог является нетипичным посетителем своего ресурса: он дольше задерживается на сайте, просматривает большее количество страниц, может заходить на страницу несколько раз в день, чтобы ответить на комментарии, разместить пост или внести какие-то изменения. Таким образом портятся статистические данные. Чтобы получить корректный отчет, необходимо исключить из статистики собственные посещения.
Это наиболее распространенный пример ошибочных настроек. В таком случае неизбежно происходит порча данных. Чтобы исключить из отчетов данные по внутреннему трафику, создаются пользовательские фильтры для отдельного IP-адреса или диапазона адресов.
С другой стороны, если вы используете Measurement Protocol для отправки данных об онлайн конверсиях в Google Analytics, важно, чтобы IP, с которого будут уходить данные, не был в списке фильтруемых. В таком случае, нужно будет искать более изящное решение для фильтрации внутреннего трафика за исключением отправляемого по Measurement Protocol.
2. Настройка расширенной электронной коммерции с просмотром листов, товаров и т.д. без nonInteraction.
Настройка расширенной электронной коммерции предоставляет возможность получить детальную информацию о взаимодействии пользователей с сайтом: товары, добавляемые и удаляемые из корзины, совершенные транзакции, просмотр данных о товарах, этап, на котором пользователь отказался от покупки и т.д.
При посещении, например, главной страницы отправляются события о показе товара в листе, если на главной выводится превью нескольких товаров. Чаще всего после такой настройки показатель отказов сайта падает в 2–3 раза. Ведь отправка событий о показе товара в листе будет считаться ненулевой вовлеченностью пользователя на сайте. Ситуацию можно исправить, если при отправке события в аналитику определить переменную «nonInteraction», присвоив ей значение «1» ({‘nonInteraction‘: 1}). Тогда отправка события не будет влиять на показатель отказов, поскольку такие события не будут считаться взаимодействием.
3. Неправильная трактовка данных. Например, «увеличение» переходов из соц.сетей в 100 раз.
Также нерадивые маркетологи и рекламщики могут несознательно неверно интерпретировать данные. Например, в случае, когда нужно отделить трафик с постов соц. сетей, каждый пост, содержащий ссылки, помечается метками. По незнанию инструментов аналитики, либо с целью показать результат в отчетах, данные переходов на сайт они берут из стандартного отчета системы аналитики. В этот отчет попадает и бесплатный трафик из социальных сетей (система веб-аналитики распознает его по источнику, например, vk.com), так и платный трафик. Таким образом, в отчете оказывается 3–4 тысячи посещений при фактических показателях переходов по ссылкам с метками около 30–50 шт.
4. Ошибки в верстке, которые вызывают некорректную работу веб-аналитики.
Требования к правильной и валидной верстке предписывают присваивать отдельным блокам и элементам верстки уникальные идентификаторы (ID). Если это так, веб-аналитику не составит труда через Google Tag Manager назначить оправку событий в систему веб-аналитики при взаимодействии пользователя с элементами с заданными ID. Проблемы начинаются, когда нужно сделать другой блок на сайте. Веб-мастер может скопировать похожий вместе с ID всех внутренних элементов и переделать его, не присвоив новые ID. В этом случае события и связанные с ними цели и воронки, начнут срабатывать еще в нескольких местах, что искажает данные аналитики.
Если такое происходит в корзине, нередко вместо одного раза в модуль «электронная торговля» может поступить несколько заказов вместо одного.
Поэтому обязательно проверяйте верстку на валидность и требуйте этого от верстальщиков и программистов после каждого вмешательства в сайт!
Жонглирование показателями и никакого мошенничества
Иногда ошибки в аналитике совершаются сознательно. Неверные настройки используются, чтобы трактовать данные об эффективности тех или иных инструментов в пользу исполнителя.
Важно понимать, что описанные ниже методы помогут улучшить статистику, но не реальные показатели сайта; с эффективностью ресурса это не имеет ничего общего. Веб-аналитика служит для анализа рынка и прогнозирования маркетинговых кампаний. В случае некорректных статистических данных ее смысл теряется.
На сегодняшний день манипуляции данными веб-аналитики чаще всего используют для мнимого увеличения количества заказов на сайте, уменьшения показателя отказов и увеличения конверсии. Как это выглядит на практике?
Как «уменьшить» показатель отказов?
По истечении заданного времени в систему веб-аналитики отправляется событие о том, что посетитель вовлекся в контент. Таким образом его можно не считать отказником. Однако некоторые недобросовестные специалисты по маркетингу устанавливают таймер, допустим, в интервале до 5 секунд. Показатель отказов в этом случае упадет, но прироста в реальных показателях сайта не будет (что логично, т.к. это чистой воды фальсификация данных). К тому же становится невозможной фильтрация самого вовлеченного трафика для оптимизации рекламной кампании.
Существует мнение, что такой обман делают в том числе для поисковых систем, чтобы показать аффилированным с ними системам аналитики, что сайт нравится посетителям. Другой вопрос, кого таким образом можно обмануть: себя или поисковую систему?
Если недобросовестный специалист поставит в последней строке «True», тогда таймер не будет влиять на отказы — он будет измерять, провел ли человек на странице времени больше, чем определено в настройках, или нет.
Как «увеличить» количество заказов через сайт?
Предположим, все продажи компании осуществляются в офлайн-режиме. Можно ли измерить отдачу от интернета без внедрения полноценной связки с офлайном? По мнению горе-аналитиков, да! Логика рассуждений тут такая: предположим, средний чек магазина составляет 2 тысячи рублей. Всего на сайт заходят ежедневно 800 человек. 100 из них переходят в раздел «Контакты». Продажи составляют в среднем 10 тыс. руб. в день. Ценность одного посещения раздела «Контакты» равна 10 000 \ 100 = 100 рублей. И ведь не поспоришь!
Благодаря подобным расчетам маркетологи-мошенники производят примерную оценку возможного заработка.
Отчет при таких манипуляциях получается действительно красивым, но к реальности он не имеет никакого отношения. В случае с данным клиентом 70% покупок в магазине совершали повторные покупатели, которые не заходили на сайт, а тем более — в раздел «Контакты». Последующий рост трафика и достижение этой цели показали потенциальный рост дохода магазина в несколько раз, хотя в реальной жизни этого не произошло.
Как «увеличить» конверсию в 1.5 раза?
Одна из самых часто встречаемых проблем — неверная интеграция коллтрекинга с системой веб-аналитики. Результат подобной ошибки — количество конверсий отличается в 1.5 раза.
На скриншоте приведены примеры того, как выглядят некоторые посещения сайта с достижениями цели. Цель достигнута, но при этом посещений страниц — ноль. Как такое может произойти?
Дело в том, что некоторые «специалисты» отправляют посещения через Measurement Protocol в Google Universal Analytics. В случае, когда поисковой запрос можно определить через Яндекс.Метрику, в Google Analytics отправляется посещение с ключевым словом.
Ручная же обработка заявок по телефону в 1С показывала совсем другие цифры. При этом интернет-агентство, которое вело эту рекламную кампанию, по данным Google Analytics заявило, что произошло снижение стоимости заявки в 3 раза при идентичном рекламном бюджете. На реальных продажах это никак не сказалось.
Таким образом, цифры в отчетах далеко не всегда демонстрируют реальное положение продаж. При анализе эффективности интернет-маркетинга возникает множество вариантов трактовки данных.
Главное, чтобы вы понимали те допущения, которые используются при сборе «синтетических показателей», на основании которых делаются выводы об эффективности активностей, и взяли курс на выстраивание полноценной аналитики в рублях, отражающей реальное положение дел в вашем электронном маркетинге.
Интернет-слесари (они гордо именуют себя Интернет-маркетологами) отличаются редкой надменностью, впертостью и, извините, ... глупостью. Многие нечестны. Разговаривать с ними собственно о маркетинге, продажах, прибыли бесполезно.
Поражают их условия А/Б тестирования. По большей части они не имеют к реальной жизни никакого отношения. Меня просто умиляют, например, такие:
Мы поменяли размер и/или цвет кнопки "В корзину", чтобы определить вариант, который даст больше кликов.
Эту кнопку человек кликает тогда, когда он готов купить. А купить он готов тогда, когда его "подготовили к покупке" (Питер Друкер) с помощью убедительной "продающей информации", разработанной на основе тщательного маркетингового аудита.
Все зависит от КАЧЕСТВА ПРОДАЮЩЕЙ ИНФОРМАЦИИ. Может ли на количество продаж повлиять изменение размера или цвета кнопки? Наверное, может. На.... 0, 000Х процента.