Разбиваем мифы: про показатель отказов и среднюю продолжительность посещений (длительность пребывания на сайте)

Пятница, 11 мая 2012 11:34

Многие люди придают большое значение циферкам «показатель отказов» и «средняя длительность пребывания на сайте» в Google Analytics. Часто делается это необоснованно, или же попросту в виду отсутствия понимания принципа работы и методов применения данных метрик на их основе делаются неверные аналитические выводы, которые порой заставляют владельцев сайтов с «плохими» параметрами рвать на себе волосы и кидаться в поиски ответов, отчего же эти показатели у них такие низкие или наоборот высокие. Поэтому в этой статье я попробую разбить некоторые мифы по поводу этих показателей, которые вытекают из вышеуказанных причин.

Для начала скажу, что тем же довольно долгое время страдал и я. Пока в один прекрасный день не обнаружил, что показатель отказов или Bounce Rate для моего блога превратился из 80% в 11%. Это заставило меня разобраться, откуда же растут ноги у данного изменения, ведь показатель отказов — это, казалось бы, важная метрика для ранжирования. Но на самом деле все обстоит не совсем так.

Показатель отказов – это исключительно аналитическая (не оказывающая прямого влияния на ранжирование) метрика, на которую у оптимизатора есть возможность влиять. Без настройки конкретных целей в Google Analytics (то есть по умолчанию сразу после установки кода Analytics на сайт) показатель отказов показывает процент посетителей, просмотревших только одну страницу при посещении вашего сайта и тут же покинувших её. Теоретически это считается действительно важной метрикой, но то, как трактует эту метрику Google Analytics может в корне отличаться от вашего понимания.

Что говорит о показателе отказов справка Google?

В справке Google весь акцент вокруг показателя отказов сводится  к тому, что если он высокий, то при условие отсечения возможных технических неполадок, сломаного дизайна сайта и т.п., скорей всего ваша страница не соответствует запросу пользователя, что и побуждает его покинуть сайт со страницы входа.

Но при этом Google добавляет:

Другие факторы, влияющие на показатель отказов, могут объясняться исключительно действиями посетителей. Например, если пользователь нажимает на закладку в браузере, созданную для определенной страницы вашего сайта, просматривает нужный ему контент и уходит с сайта, это засчитывается как отказ.

Еще один тип сайтов с высоким показателем отказов — это блоги, поскольку, во-первых, большая часть содержания сайта доступна на его главной странице, во-вторых, наличие постоянных читателей приводит к тому, что они часто делают переход из Ридера только с целью прочитать свежую запись и тут же покинуть сайт.

пруф.

То есть в самом руководстве Google признается, что показатель отказов в некоторых случаях может формироваться и не негативными факторами, зависящими от вашего сайта, а спецификой самих посетителей или даже сайта (блоги, к примеру).

Если же копнуть еще глубже и более широко рассматривать специфику самого сайта, ведь на сайт, к примеру, Q&A (Вопросов и ответов), пользователь не заходит для того, чтобы перечитать там ответы на все-все вопросы мироздания, а лишь хочет получить конкретный и уйти. То же самое во многом может касаться рецептов, сайтов с контактными данными организаций, статей, отвечающих на конкретный вопрос, сайтов с фильмами онлайн и т.п.

Как уменьшить показатель отказов?

Повлиять на показатель отказов можно:

  • задав цели в Google Analytics (именно для работы в паре с целями Bounce Rate в первую очередь и существует);
    • установив минимальное время пребывания на странице, после которого посещение уже не считается отказом (тоже вид цели);
    • повесив отслеживание событий нажатия на Tweet и Like (тоже вид цели)
    • отслеживая скроллинг страницы, например, до 70% её высоты (тоже вид цели)
    • и др.

Именно это и случилось, когда мой показатель отказов превратился из 80% в 11%: одну из очень посещаемых страниц сайта я сделал целью в Google Analytics. Это привело к тому, что теперь, когда пользователь закрывал её сразу же после попадания, это больше не считалось отказом...

уменьшаем показатель отказов за 30 секунд

уменьшаем показатель отказов за 30 секунд

Как видите, уменьшить ваш показатель отказов куда проще, чем вам казалось :) .

Оптимальный показатель отказов для моего сайта?

Ответить на этот вопрос можете только вы сами, учтя специфику и цели вашего сайта, наличие или отсутствие целей в Google Analytics, специфику источников трафика, самого трафика и страниц входа. Для каждого отдельно взятого сайта со своими отдельно взятыми целями конверсии этот показатель будет своим. Конечно предположить некоторое «среднее по больнице» для блогов (70%+), интернет-магазинов (40%+), форумов (<20%) и сайтов сообществ (<20%), но стоит также понимать, что использование показателя отказов в качестве исключительно меры выходов с единичным просмотром — самое убогое его использование, которое можно только придумать, а сам факт меряния писюнами этим показателем является использованием Google Analytics не по назначению :) .

А давайте померяемся... показателем отказов!

Допустим, вы блоггер, основной целью которого является продажа какого-либо курса посредством блога. Показатель отказов на вашем сайте 85%, но при этом вы совершаете по 3-4 продажи данного курса в день, зарабатывая вплоть до 200$. Можно ли считать ваш сайт неудачным или «плохим для пользователей»? Теперь предположим, что вы настроили в качестве целей в Google Analytics достижение пользователем страниц описания продаваемого курса и «Спасибо за покупку», на которую пользователь попадает только после покупки курса. Поскольку страница курса была самой популярной страницей входа на блог, что вполне соответствует целям ведения вами блога, то показатель отказов с учетом данной цели тут же превратился в 10%... Воодушевленный таким результатом вы сообщаете вашему товарищу Васе, у которого процент отказов до этого был ниже вашего на 20%, чем он нещадно хвастался, что вы сильно улучшили свой сайт, и теперь он до того хорошо удовлетворяет запросы пользователей, что показатель отказов стал всего лишь 10%. Вася падает со стула и рвет на себе волосы... Но чем ребята-то меряются, а? :)

Суть того, что я хочу донести до вас: все эти показатели являются лишь голыми аналитическими данными, многие из которых никак не коррелируют между собой и даже в сочетаниях друг с другом не всегда позволяют делать какие-нибудь однозначные выводы. Показатели Google Analytics позволяют с большой точностью делать выводы лишь экспертам, точно понимающим суть того или иного показателя и знакомым с эффективными их связками, которые как раз таки однозначно о чем-то могут сказать. А голый дефолтный Analytics больше для забавы и каких-то абсолютных циферок, вроде посещаемости вашего сайта.

Влияет ли показатель отказов на позиции сайта?

Исходя из того, что мы разобрали выше, стало ясно, что показатель отказов в Google Analytics может использоваться вами как угодно и давать любые данные вплоть до 0% (настройте отслеживание посещений длиннее 1 секунды в качестве цели), а потому совершенно очевидно, что нет.

Но если говорить о показателе отказов в классическом понимании (а не как метрике Google Analytics), то есть подразумевать под ним выход пользователя с просмотром не более одной страницы сайта, то можно сказать, что хотя показатель отказов и не влияет на ранжирование сайта напрямую, но все же может говорить поисковым системам о плохих поведенческих факторах и таким образом косвенно влиять на позиции вашего сайта (но здесь, опять же, вспоминаем о превеликом разнообразии типов сайтов,  и утверждение остается под вопросом).

Когда я задал такой вопрос ведущему специалисту компании-лидера украинского SEO-рынка Олегу Гаврилюку, то он ответил мне:

согласно тому, что рассказывали докладчики с США на Optimization, для Google роль играет возврат с целевой страницы назад к SERP, а не поведенческие onpage факторы.

То есть при детальном разборе мы приходим к выводу, что показатель отказов не является исключительным параметром оценки качества вашего сайта или влияния на ранжирование, и он вполне может быть высоким даже на отличных сайтах. А потому к его трактованию нужно подходить обоснованно и аккуратно, учитывая наличие или отсутствие целей в Google Analytics, специфику сайта, источников трафика, самого трафика, посадочных страниц и контекст, в котором данный показатель вас интересует.

В заключение приведу видео, в котором аналитик начинает свой рассказ о Bounce Rate именно с того, чем мы закончили — высокий или низкий показатель отказов ни о чем не говорит, пока мы не рассматриваем его в контексте отдельно взятого случая.

Показатель «средняя продолжительность посещений» («длительность пребывания на сайте»)

Касательно этой метрики я буду говорить даже не столько о мифе, сколько о поголовном заблуждении. Хотя все сказанное выше будет справедливо и здесь.

Знаете ли вы, что при расчете длительности пребывания на сайте время просмотра пользователем последней страницы в течение одной сессии считается как 00:00:00, или же что просмотр только одной страницы за сессию так же считается 00:00:00 (даже если пользователь читал страницу 10 минут), но при этом полноценно учитывается в в средней продолжительности посещений, занижая её реальный показатель? Нет? Тогда я поясню.

Рассмотрим ситуацию с тремя посещениями вашего сайта (используются время в формате чч:мм):

  1. страница 1 (10:00) --> страница 2 (10:05) --> страница 3 (10:06) --> выход;
  2. страница 1 (9:00) --> страница 2 (9:01) --> страница 3 (9:06) --> выход;
  3. страница 1 (14:00) --> страница 2 (14:15) --> страница 3 (14:16) --> выход.

Google Analytics считает время пребывания на странице как разницу времени входа на страницу и времени перехода на следующую страницу. Таким образом, для страницы 3 во всех случаях нет возможности определить время пребывания на ней, поскольку Analytics не может получить время выхода с сайта, и длительность пребывания третей страницы засчитывается как 00:00:00 во всех трех случаях, хотя в статистику и вносится полноценных 3 посещения и 9 просмотров.

В данном случае получаем:

  1. Суммарная длительность пребывания на сайте с учетом только страниц 1 и 2: (10:05 — 10:00) + (10:06 — 10:05) + (9:01 — 9:00) + (10:06 — 10:01) + (14:15 — 14:00) + (14:16 — 14:15) = 5 + 1 + 1 +5 + 15 + 1 = 28 минут.
  2. Средняя длительность пребывания на сайте (28 минут/3 посещения): 9:20.

Но, как вы уже поняли, на самом деле это не отвечает действительности. Пример взят из справки Google, хотя там, похоже, некорректно посчитано время.

По мотивам вышесказанного...

мы можем заключить, что не существует никакой прямой корреляции успешности сайта с метриками «показатель отказов» и «средняя длительность пребывания на сайте» и, более того, зачастую неправильное понимание этих метрик приводит к их неправильному использованию и, как следствие, в корне ошибочным выводам. Если вы, овладев функционалом построения графиков в Google Analytics почувствовали себя веб-аналитиком, не обольщайтесь. Делать на основе статистики правильные выводы — прерогатива профессионалов, для которых инструменты вроде Google Analytics и создаются.

Все еще уверены, что продвинуть сайт и достичь на нем необходимой конверсии это просто? :)

Теги: 

http://blogto4ka.ru

RSS комментариев

7 комментариев Комментировать

  1. Дмитрий пишет:

    12 мая 2012 в 11:29 Reply to this comment

    1

    еще одна оптимизация, хорошо написал, и не посвященному понятно,  не успеваешь разобраться с одним и вкурить что да как   — тут  новый замес %) ух...

  2. Руслан пишет:

    16 мая 2012 в 12:32 Reply to this comment

    2

    У вас при расчёте средней длительности пребывания на сайте противоречие тому что вы пытаетесь донести в первой фразе относительно мифов. Т.е. просто подтвердили миф вместо его опровержения. Гугл не считает время пребывания на последней странице, т.к. не может определить время выхода. Вы же взяли пример из справки Гугла и посчитали общее время включая пребывание на последней странице, которое не считается. В примере Гугла всё чётко посчитано.

  3. nikolas_ sharp пишет:

    16 мая 2012 в 12:44 Reply to this comment

    3

    @Руслан, время в скобках напротив каждой из страниц я трактую как время попадания на эту страницу, а не выхода из неё... Таким образом есть возможность посчитать время пребывания на первой и второй (ведь известно время попадания на третью) страницах, что и сделано в примере. Пребывание на третьей странице везде будет равно (выход — время в скобках), но этого я нигде не считаю. Где ошибка?

  4. Duna пишет:

    18 мая 2012 в 22:40 Reply to this comment

    4

    Интересная статья, только многабукав. Мне показалось, что некоторые вещи повторены несколько раз. Интересно, а если я из результатов поиска гугла открыл сразу все 10 сайтов, посмотрел их и не вернулся, то как гугл тут считает отказы?

  5. Тимофей пишет:

    09 Окт 2012 в 16:18 Reply to this comment

    5

    Вот я вашу страницу прочитал одну и закрываю ее.

    Итого всего на одной странице...

  6. Юрий пишет:

    01 Мар 2013 в 20:55 Reply to this comment

    6

    Очень интересно написана и понятно. Букавок много,ну и ладно. Сайты держу недавно (март 2012), но как только напарник поставил первый «яшин» счетчик, то понял что половина данных там вовсе не к чему для меня, как начинающему. Аналитикс поставил в январе 2013. На показатель отказов грешил давно, немного поволновался и забил. С точки зрения банальной эрудиции, пользователь зашел в гости и сразу туда куда ему нужно. Нашел прочитал и дальше ему «ловить» на сайте нечего. Все потому что сайт широкоформатный и рассчитан на широкую аудиторую. На данный момент 140 уникальных,3 мин на сайте и показатель отказов 75-80 %. В какую сторону копать для оптимизации показателей,не понятно (если это вообще необходимо).

  7. Гость пишет:

    19 Июн 2015 в 15:01 Reply to this comment

    7

    Очень подробно и доступно обьяснил, молодец, помог разобраться, спасибо)

Оставьте свой комментарий о материале
(Комментарии со ссылками попадают на модерацию. Остальные не попадают, но я могу удалять те, которые посчитаю бесполезными, не несущими смысловой нагрузки)