Веб-аналитика *

В этом топике я хочу описать свой опыт про прикручиванию Google Analytics к web-приложению, построенному по принципу Single-page application.
До выполнения этой задачи я очень отдаленно представлял, что такое Google Analytics и с чем его едят. По этой причине также хочу рассказать и о том, как я понял Google Analytics, убив на это много часов времени. Надеюсь, эта выжимка поможет тем, кто начинает знакомиться с этой системой аналитики.
Сама по себе задача также немного нестандартная, и полученный опыт «скрещивания ежа с ужом» может быть кому-нибудь полезным.
Итак,

Совсем недавно разработчики GA сообщили об улучшении отчета «Скорость загрузки сайта». А именно в него добавили больше полезных метрик, которые помогут улучшить производительность сайта.

Новый набор метрик доступен в разделе «Технические характеристики» в каждой из вкладок отчета «Скорость загрузки сайта» (Исследование, Эффективность, Наложение данных на карту).

В этом году в Google Analytics появился новый отчет Посетители > Соцфункции. Он, как можно догадаться, должен показывать взаимодействие с сайтом посредством социальных кнопок (like, share и т.п.)
Но для отслеживания каждой социальной кнопки необходимо было создавать функцию обратного вызова, которая бы посредством вызова метода _trackSocial и должна отслеживать нажатие на кнопку.
Об этом можно почитать в справке Google Analytics: http://code.google.com/intl/ru-RU/apis/analytics/docs/tracking/gaTrackingSocial.html
И это было не очень удобное решение, т.к. социальных кнопок на сайте может быть много и для каждой придется писать функцию.

Теперь же появилось более изящное и простое решение для отслеживания социального взаимодействия. А именно, интеграция с сервисом социальных кнопок AddThis. Этот сервис содержит достаточно большую базу социальных кнопок и широкие возможности по кастомизации своего виджета.

Cвоим взглядом на современное состояние веб-аналитики с нами поделился Авинаш Кошик, ведущий мировой эксперт в области веб-аналитики, автор бестселлеров «Веб-аналитика. Анализ информации о посетителях веб-сайтов», «Веб-аналитика 2.0 на практике», а также блога Occam’s Razor, посвященного исследованиям и управлению эффективностью интернет-маркетинга.

Бывают ли идеальные сайты и безупречно настроенные рекламные кампании, в которых просто нельзя ничего улучшить?

Нет, не бывает ни идеальных сайтов, ни рекламных кампаний!

Мы живём в экосистеме, которая подвержена постоянным изменениям. Новые технологии появляются ежедневно. Заказчики ставят перед собой всё новые и новые бизнес задачи, стремятся достичь лучших показателей эффективности для своих проектов. Подобные изменения в технологиях и ожиданиях клиентов означают, что и наши профессиональные навыки должны постоянно развиваться, иначе мы просто не сможем удовлетворять ожидания заказчиков и обеспечивать успешное развитие для своих собственных компаний.

В Google Analytics произошли изменения в учете сессий.

Что же изменилось?
Раньше Google Analytics заканчивал сессию в следующих случаях:

• Прошло больше 30 минут между просмотрами страниц одним посетителем
• В конце дня
• Посетитель закрыл браузер

Если произошло одно из этих событий, то следующий просмотр страницы посетителем начнет новую сессию.

В новой модели Google Analytics заканчивает сессию в следующих случаях:

• Прошло больше 30 минут между просмотрами страниц одним посетителем
• В конце дня
• У посетителя изменилось любое из значений источника трафика. Информация об источнике трафика включает в себя следующие показатели: utm_source, utm_medium, utm_term, utm_content, utm_id, utm_campaign и gclid.

Как и раньше, в случае возникновения любого из перечисленных событий начинается новая сессия для посетителя.

Как это повлияет на данные Google Analytics?
Это изменение повлияет только на данные с 11 августа 2011, все прошлые данные останутся без изменений.
Теперь сессия будут предоставлять более точную информацию о посещении. Это будет особенно полезно, если вы используете инструмент Multi-Channel Funnels (многоканальное измерение эффективности рекламы).

Новость в официальном блоге GA: Update to Sessions in Google Analytics

На прошлой неделе многим пользователям системы Google Analytics пришло email-сообщение, так называемый «Бюллетень отраслевого сравнения». Как в нем написано, эта рассылка будет приходить регулярно и может использоваться вместо старого отчета «Сравнение» в аккаунте Google Analytics.
Скорее всего, такая форма подачи материала позволит пользователем максимально эффективно использовать анонимную статистику Google Analytics.

В сообщении представлена сводная информация по всем веб-сайтам, владельцы которых включили режим совместного использования анонимных данных в Google Analytics. Эта рассылка как раз и предназначена только для тех администраторов веб-сайтов, которые включили режим предоставления анонимных данных. Нужно заметить, что анонимные данные предоставляют сотни тысяч сайтов, следовательно информацию можно считать объективной и статистически репрезентативной для целей веб-анализа.

Очередное обновление в Google Analytics порадовало нас улучшениями в отчете «Наложение данных на карту».

Раньше можно было просматривать штат/регион/область только для пользователей из США. Теперь же просмотр географии пользователей на уровне регионов доступен для более чем 170 стран!

В официальном блоге Google Analytics сообщили об очередном интересном обновлении, а именно об интеграции Google WebMaster Tools с Google Analytics.

Т.е. теперь можно будет просматривать данные из Webmaster Tools, не выходя из Google Analytics. Например, количество показов и переходов, позиции сайта по ключевым словам в поисковой системе Google.

Вот пример отчета:


Чтобы получить доступ к SEO-отчетам необходимо добавить сайт в Google WebMaster Tools и заполнить заявку на включение данных отчетов. Проект пилотный, но есть возможность получить доступ к новым инструментам уже сейчас.

Новость в официальном блоге Google Analytics: http://analytics.blogspot.com/2011/06/pilot-webmaster-tools-in-google.html

Нередко возникает потребность определить скорость загрузки страниц на сайте, чтобы отловить медленные страницы и оптимизировать их. Но какого-то универсального решения для этого не было. Теперь же такое решение появилось в новой версии Google Analytics!

По-умолчанию эта функция в Google Analytics отключена. Для ее включения достаточно добавить одну строчку в код GA. Это вызов функции _trackPageLoadTime();, который нужно разместить после функции _trackPageview();

Вариант для асинхронного кода GA:
_gaq.push(['_trackPageview']);
_gaq.push(['_trackPageLoadTime']);

Вариант для стандартного кода GA:
pageTracker._trackPageview();
pageTracker._trackPageLoadTime();

После обновления кода отслеживания GA данные будут поступать в отчет «Содержание -> Скорость загрузки сайта». (! Данный отчет есть только в новом интерфейсе Google Analytics!) Отчет содержит список страниц сайта, отсортированный по среднему времени загрузки в секундах от большего к меньшему.

Очень полезный функционал, которому можно найти множество применений в веб-аналитике.

Более подробно об этой функции можно почитать в справке Google Analytics: http://www.google.com/support/analyticshelp/bin/answer.py?hlrm=en&answer=1205784&topic=112071

 

На прошлой неделе мы неспешно провели первую экспертизу государственного сайта: ФГУ ФИПС.

Следующий на очереди согласно результатам голосования сайт www.gosuslugi.ru
Приглашаю юзеров всея Хабра к участию в коллективной экспертизе сайта.

Неделю назад был опубликован топик с приглашением провести экспертизу сайта Федерального института промышленной собственности (ФГУ ФИПС).

Возможно, пятница не самый лучший день для начала совместной работы, возможно, тогда был просто первый тёплый день, но топик не появился на главной и никто из пользователей не принял активного участия в проведении экспертизы. Предлагайте пожалуйста другой день и/или время на неделе, когда лучше начинать экспертизу следующего сайта (если есть ещё порох в хабрапороховницах). Пока предлагаю следующую экспертизу начать в понедельник.

Мне, как инициатору, следует показать пример, так что я провёл экспертизу самостоятельно, уж как смог. В результате мне удалось примерно за 3-4 часа работы найти 11 достоинств, 19 недостатков, высказать 11 пожеланий и отметить 7 интересных фактов об изучаемом сайте.

Согласно результатам сбора плюсиков в «Списке сайтов для экспертизы», более всего общественность волнует запущенное состояние сайта Федерального института промышленной собственности: www1.fips.ru

Предлагаю жителям благословенного Хабра дружно взяться за конструктивную критику этого важного для граждан сервиса.

Предлагаю оценить сайт и предложить свои решения по каждому из аспектов:

В результате дискуссии в комментариях к посту «Что случилось с сайтом фонда «Сколково» вкратце» был создан этот блог.

Чтобы блог начал приносить пользу человечеству, предлагаю следующие правила работы блога:

1. В комментариях первого уровня к этому топику предлагайте к экспертизе сайты, созданные за счёт средств налогоплательщиков, а также просто социально значимые (некоммерческие) сайты.
   Формат комментария-предложения: первой строчкой жирным шрифтом название сайта, второй строчкой адрес сайта — чтобы такие комментарии было легко найти взглядом.
   Например:
   

   Федеральная налоговая служба
   nalog.ru

2. Каждую неделю в пятницу выбирается сайт для проведения всесторонней экспертизы (вероятно, это комментарий-ссылка с наибольшим числом плюсиков из нерассмотренных).
   Создаётся пост-анонс, в комментарии к которому предлагается выкладывать свои экспертные мнения.
   В качестве экспертов приглашается каждый, кто себя таковым считает — в комментариях сообщество оценит качество экспертизы :-)
   
3. В течение недели собираются экспертные мнения. Владельцы изучаемого сайта получают их совершенно бесплатно и имеют уникальную возможность воспользоваться плодами коллективного труда хабражителей.

Читал тут ленту друзей, наткнулся на интересное замечание относительно сайта Сколково и, в частности, на чем и за сколько он сделан.

Собственно, сам сайт великого Фонда развития Инновационного центра «Сколково». Мотнем скроллом вверх-вниз и запомним общий концепт.

Поищем, сколько же стоит разработка этого сайта. Конечно, на хабре огромное число разработчиков, порядок цен все знают, но мы же пишем волшебный проект, поэтому и цены у него должны быть волшебные:

На PR-сопровождение деятельности фонда планируется потратить 38,7 млн руб. На медиаразмещение и рекламу — 92,8 млн руб., на брендинг — 12,9 млн руб., на веб-сайт и блоги — 3,1 млн руб.

Дизайнеры, сколько бы ориентировочно взяли за разработку дизайна сайта Сколково? 500$? 1к$? 10k$?
А программисты?

Дорого берете, скажу я Вам, за натягивания шаблона на Joomla.

Эх, вот Вам хотя бы хорошая песенка про Сколково, чтобы лишний раз не расстраивались.

UPD: внимательный хабрапользователь DarkPreacher верно подметил, что все-таки не Joomla, a UMI:

С момента появления сервиса Google Analytics полный редизайн системы проводился только один раз: в 2007 году. С тех пор уже 4 года интерфейс Analytics не претерпевал значительных изменений. Функций тем временем становилось все больше и больше, и постепенно им стало тесновато в рамках привычного интерфейса.

Профессиональные веб-аналитики «бьются» об ограничения системы каждый день: меню не раскрываются без перезагрузки страницы, поисковый трафик раскидан по отчетам со странной логикой, найти профиль по имени невозможно, если к вашей учетке Google подключено множество аккаунтов Analytics. Словом, чем чаще мы работали с системой, тем больше надеялись на изменения: и вот, наконец, наши просьбы услышаны.В новой бета-версии Google полностью изменила внешний вид Analytics и добавила в систему новые отчеты и возможности. Сразу скажу: новая версия вызвала у меня восторг! Обсуждать и исследовать нововведения можно очень долго, поэтому в первом обзоре остановимся лишь на самых важных.

Многие спрашивают, откуда берется заметное расхождение в данных о посещаемости сайтов, снятых различными способами. Причины такого расхождения ясны, если сравниваются системы статистики с разными принципами работы: например, анализатор лог-файлов считает посещения совсем не так, как JavaScript-счетчик, и не стоит ожидать от них совпадений. Однако, иногда схожие методы дают разные результаты: например, не совпадают данные, снятые Google Analytics и Яндекс.Метрикой. Правильно настроенные системы обычно выдают данные с разницей не более 1-2%, но что делать, когда погрешность больше?

Среднее месячное количество просмотров страниц Википедии на пользователя Интернета в течении июля, августа и сентября 2009 года.
Например, для России (из этой таблицы):
≈163 019 000 просмотров за месяц / 45 250 000 юзеров = 3.6 просмотра делает российский юзер в месяц.

Зеленым цветом показаны страны, где средний пользователь Интернета просматривает по крайней мере 10 страниц в месяц.
Красным показаны страны, где средний пользователь Интернета просматривает менее, чем одну страницу в месяц.

^{Использованы данные из списка стран по числу пользователей Интернета, которые устарели (нет данных за 2009) для нескольких стран (например, Индии, Бразилии, Польши, Гренландии), поэтому для них результат может получиться приукрашенным.}

Часть 1. Вступление.
Часть 2. Сбор данных.
Часть 3. Базовые метрики.
Часть 4. От статистики к аналитике
Часть 5. Разделяй и думай

Достучаться до небес

Самый активный евангелист веб-аналитики Авинаш Кошик в своем блоге уделяет значительное внимание темам, связанным с организацией работы: как убедить начальство в важности аналитики, а главное — как заставить компанию использовать полученные данные. То, что в них содержится важная для бизнеса информация, вроде бы не вызывает сомнений, но даже если руководство согласно с этим, оно обычно игнорирует выводы аналитика. В результате измерения на сайте не сопровождаются анализом изменений показателей, сам сайт делается “на глазок начальника”, а статистика используется только для рисования красивых графиков и общих оценок вроде посещаемости за месяц. Кошик называет это HiPPO, или “МСаВС” — мнение самых высокооплачиваемых сотрудников. С учетом того, что мнение на счет сайта есть у каждого сотрудника, активисту приходится ой как нелегко.

Часть 1. Вступление.
Часть 2. Сбор данных.
Часть 3. Базовые метрики.
Часть 4. От статистики к аналитике

Продолжим наше путешествие в мир веб-аналитики. В прошлой части мы наконец вплотную занялись анализом статистики и получением информации из собираемых данных. Оказалось, что мы можем отследить поведение пользователя, но не причины этого поведения. А для того, чтобы стимулировать желательные поступки и предотвращать нежелательные, нужно знать именно причину этих поступков.

Каким же образом опытные аналитики “залезают в голову” пользователю, имея лишь усредненные данные по сайту? Никакой магии. Они проводят процедуры, которые разбирают эти авгиевы конюшни:

— Сегментируют данные: разделяют всех пользователей на группы исходя из определенных критериев и рассматривают поведение не всех пользователей, а каждой из этих групп в отдельности.

— Строят предположения и проверяют их: выискивают вероятные объяснения для сложившейся ситуации и пытаются повлиять на ситуацию исходя из этих предположений, наблюдая за результатом.