Что считается отказом в google analytics. Уменьшаем показатель отказов google analytics

Только не думайте, что я зациклился на одном показателе. Просто я имею привычку завершить одно дело, а уж затем приступать к следующему.

На данный момент для меня важно точно знать сколько людей покидают мой блог даже не прочитав ту страницу на которую они попадают, а также способы «борьбы» с такими посетителями. Конечно расстреливать их я и не думал, здесь нужно что-то другое. Например, попытаться задержать их чем-то или зажечь желанием просмотреть другие страницы блога.

Со вторым в принципе все понятно — процесс долгий и увлекательный, будем экспериментировать и конечно же отписываться о результатах здесь, в блоге ( !). А как же быть с первым? Как отследить реальный показатель отказов?

Если Вы не совсем понимаете о чем речь, тогда рекомендую изучить прошлый пост « «, который разместился в рубрике « «. По мимо точного определения этого показателя, в том посте я позволил себе немного порассуждать о его точности. Ну скажите мне, как можно отнести посетителя к отказам, если он провел на странице (пусть и одной) 2-3-4 минуты?

Скрин ниже из прошлого поста хорошо отражает ситуацию. Показатель отказов за июль месяц для одной из самых посещаемых страниц блога 79,79%, но в тоже время среднее время нахождения пользователя на той же странице за тот же месяц 4 с половиной минуты.

Меня такое положение дел не устраивало. По такой статистике сложно что-либо определить.

Решение нашлось довольно быстро, но не в рунете. На одном забугорном блоге парень также был расстроен своим показателем, но в отличии от меня он хороший программист. Смысл его решения прост: добавляем одну строчку в код google analytics и радуемся статистике с реальным показателем отказов.

Эта строчка будет запускать событие каждый раз, когда посетитель находится на странице дольше определенного времени. Время устанавливаете Вы сами. Я сужу по себе: при посещении какой-либо страницы мне достаточно 10-15 секунд, чтобы понять интересна она мне и я почитаю или я пошел отсюда:). Потому я выставил 15 секундный барьер.

Итак, вот эту строчку необходимо добавить в код google analytics после последнего тега _gaq.push.

setTimeout("_gaq.push([" _trackEvent", " NoBounce", " Over 15 seconds"])" , 15000 ) ;

Время здесь указано в миллисекундах, т.е. 15000 = 15 секундам.

После внесения необходимых изменений я могу более точно определить сколько посетителей покидает блог (или определенную страницу) не потратив на него даже 15 секунд. И уже исходя из этой статистики можно делать попытки по снижению отказов.

Но про просмотр посетителями 2-3 и т.д. страниц забывать не стоит. Это тоже важный показатель, который в свою очередь требует наработок по увеличению. Здесь важны наработки с самим сайтом, с его удобностью. Код систем статистики в этом плане работает идеально и изменений не требует. Опаньки, опять вперед забегаю, ведь это тема других статей 😉 ( !).

p.s. Да, кстати. Хочу обратить ваше внимание — не стоит пользоваться этим способом ради простого удовлетворения от низкого показателя в статистике. Поставив 1 секунду и снизив показатель отказов до 0,001% Вы не улучшите реальное положение дел. Отчеты важны для устранения недостатков , а не для …не знаю… чего-то там еще.

Удачи Вам друзья и реально низкого показателя отказов!

Сладкое на сегодня: вирусный ролик gillette venus. Эпиляция в салоне красоты. Вроде ничего особенного, но весело придумали 🙂

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.

Зачем настраивать показатель отказов в Google Tag Manager, если его и так можно посмотреть в Google Analytics или в Метрике? Давайте разберемся, как считают показатель отказов эти системы аналитики.

В Google Analytics отказ — это сеанс с просмотром одной страницы на сайте без единого действия и клика; время, проведенное на странице, значения не имеет.

В Яндекс.Метрике отказ — это посещение страницы менее 15 секунд без переходов и действий на сайте.

Очевидно, при посещении одностраничного сайта пользователь может перейти только на еще одну страницу. Скорее всего, это страница «Спасибо». Получается, что в Google Analytics отказом будет считаться любое посещение сайта, которое не привело к переходу на страницу «Спасибо», т. е. в отказной трафик попадают все посетители, не совершившие конверсию.

Из-за этого данные по отказам в Метрике и Analytics будут значительно отличаться. И анализ трафика по показателю отказов в Analytics будет неверным.

Как видно в данном примере, показатель отказов в Google Analytics равен 74,46% . По тому же сайту показатель отказов в Яндекс.Метрике уже 15,7%.

Если у вас многостраничный сайт, и основная модель поведения посетителя на сайте — это просмотр нескольких страниц, то показатель отказов в Google Analytics при качественном трафике будет иметь верные показатели и не будет завышен, тогда вы сможете его анализировать.

Если же у вас одностраничный сайт или посетитель сразу попадает на конечную страницу, то показатель в Analytics будет некорректным. Чтобы показатель считался по тому же принципу, что в Яндекс.Метрике, нужно создать тег показателя отказов в GTM.

Настраиваем показатель отказов в GTM

Сейчас мы настроим отправку событий в Analytics после 15 секунд посещения сайта.

Заходим в GTM и переходим в раздел «Триггеры», нажимаем красную кнопку «Создать». Даем понятное название триггеру.

Переходим к настройке таймера. Интервал ставим в миллисекундах —15 000. Выставляем ограничение 1. В условии меням на тип «Page URL содержит» и ставим URL сайта. Условие активации — «Все таймеры». Жмем кнопку «Сохранить».

Создаем тег отправки события по таймеру

Переходим в раздел «Теги», жмем «Создать», вводим название тега «Показатель отказов 15 сек». Затем переходим в конфигурацию тега и нажимаем «Universal Analytics».

Выбираем тип отслеживания "Событие«. . Вводим название категории read и название действия 15sec. В пункте «Не взаимодействие» нужно выставить значение False. В настройках Google Analytics выбираем {{Настройки Google Analytics}}.

После настройки конфигурации тега нужно выбрать из всех триггеров тот таймер, который мы создали — «Показатель отказов 15 сек».

Поздравляю! У нас настроен показатель отказов в Tag Manager. Осталось дело за малым — проверить работу тега в режиме предварительного просмотра, а затем опубликовать новую версию контейнера.

Нажимаем серую кнопку «Предварительный просмотр». Теперь необходимо зайти на сайт, на котором установлен контейнер GTM. Внизу сайта появляется окно GTM, там мы должны увидеть тег, который мы создали.

Мы решили рассказать о Google Analytics, а и именно о том, насколько Google Analytics может быть полезен вам, непосредственно в вашей работе.

Есть 3 метрики, которые описывают поведение и качество взаимодействия пользователя на страницах сайта, которые считаются внутри Google Analytics:

показатель отказов (англ. Bounce Rate );
среднее время пребывания пользователя на сайте;
средняя продолжительность сеанса и страниц на сеанс.

Первый урок из нашей серии будет про показатель отказов. Это такая стандартная метрика внутри Google Analytics, которая рассчитывается самостоятельно, то есть нам не нужно модифицировать код Google Analytics, нам не нужно дополнительно что-то настраивать. Эта метрика у нас уже есть в каждом аккаунте Google Analytics.

Есть такое мнение, что показатель отказов – это достаточно эффективная метрика, по которой мы можем оценивать качество взаимодействия. Ну, например, часто я слышу о том, что если показатель отказов высокий, это плохо, трафик, который приходит на сайт, не очень качественный, наши страницы, на которые пользователи приходят, не очень качественные и значит надо с этим что-то делать.

Фактически это не так. Для того, чтобы разобраться более детально в этой теме, нужно начать с того, как показатель отказов рассчитывается внутри Google Analytics.

Что такое показатель отказов (Bounce Rate)?

Каждое посещение, каждый отдельный сеанс, то есть по сути каждый пользователь, который зашел в какой-то промежуток времени, может посетить одну или две и более страниц на сайте. Так вот, если пользователь посетил одну страницу на нашем сайте и после этого ушел с сайта (сессия прервалась), в таком случае его посещение будет отказом. В случае же, если он зашел на сайт и посетил две и более страниц, его посещение будет не отказом. Так сказать, один или ноль, отказ или не отказ.

Таким образом считается общее количество сеансов, которое сделали пользователи, например, из какого-то конкретного источника трафика или для какой-то конкретной страницы и считается это соотношение.

Казалось бы, все нормально. То есть у нас есть некая метрика, по которой мы можем сказать, хорошо у нас что-то или плохо. Мы думаем, если пользователи сделали во время своего просмотра несколько просмотров разных страниц, тогда для нас это хорошо. Ну вообще-то, это не так. Почему?

У нас могут быть разные сценарии взаимодействия пользователей с сайтами. Например, если у нас посадочная страница, в таком случае показатель отказов будет стремиться к 100 %, потому что у нас всего одна страница. И более того остальные показатели, например, средняя продолжительность сеанса или страниц на сеанс тоже будут критичными, то есть продолжительность сеанса у нас будет 0, страниц на сеанс – 1.

Таким образом, нет вообще никаких метрик, по которым мы можем качественно оценивать эффективность посещения посадочных страниц для одностраничных сайтов и это не очень хорошо.

Другой сценарий, предположим, над сайтом работает и продвигают конкретные товары, карточки конкретных товаров в выдаче результатов поиска Google и Яндекс.

У нас есть пользователь, который хочет купить какой-то конкретный товар, например, "купить новый iPhone 7" . Он открывает Google и пишет «купить iPhone 7», попадает на карточку товара. Ну так как интернет-бизнес достаточно активно развивается, то последнее время, последние пару лет, наверное, на карточке товаров стараются разместить всю необходимую информацию для принятия решения пользователем о совершении конверсии. Это информация о доставке, это могут быть видеообзоры, фотографии в хорошем качестве, отзывы и все это на одной странице.

Например, если мы возьмем лидера в Украине по e-commerce Розетку и вы откроете ее сайт, то на одной странице, на одной карточке товара, по сути есть вся информация, отдельными блоками есть доставка, информация об оплате, отдельными табами есть информация об отзывах, видеоотзывах, характеристиках, что с этим товаром можно купить – все, что необходимо для принятия решения. И фактически, в таком случае, пользователю не нужно переходить на другие страницы с другими товарами или другие категории, или пользоваться поиском, или посещать главную страницу, или какую-то еще. Для такого трафика показатель отказов будет 100 % и мы будем думать, что это не качественный для нас трафик, хотя мы понимаем, что пользователь мог зайти на эту страницу и выполнить достаточно много различных действий: переключиться на разные этапы, посмотреть видео, понажимать на фотографии и они откроются в большом формате, прочитать все отзывы, он может много сделать, его общение может быть эффективным. Он может не нажать на кнопку «Добавить в корзину» и не совершить транзакцию, но при этом для нас вся эта аудитория, которая не перешла на следующую страницу, то есть, например, на корзину, будет серой зоной, мы не будем знать, насколько реально эта аудитория качественно или некачественно взаимодействовала с нашим сайтом. Таким образом тот показатель отказов, который рассчитывается по умолчанию внутри Google Analytics, может давать нам неточную информацию.

Что значит, показатель отказов 60%?

Если у нас показатель отказов 60 % или 40 %, что для нас это значит? Это может значить что угодно и эту метрику мы можем воспринимать как угодно, и крутить как угодно, и она не будет однозначной для нас, что вот это хорошо, а вот это плохо, например, как с ценами или транзакциями. А раз так, то мы не можем действительно качественно использовать эту метрику для анализа эффективности нашего сайта.

Но у нас есть возможности для модификации показателя отказов. Немного модифицировав код Google Analytics, передавая определенные данные для того, чтобы показатель отказов у нас рассчитывался не как переход между разными страницами, а как разницу между разными действиями пользователя на сайте. Например, у нас может быть такая ситуация, что если пользователь кликнул на какой-то таб, тогда это посещение не будет отказом, если пользователь взаимодействовал с видео, тогда это посещение также не будет отказом, если пользователь прочитал больше, чем 5 отзывов, тогда это посещение не будет отказом. Тогда, модифицировав и уточнив показатель отказов, у нас может быть более точная информация и эту метрику мы можем использовать в работе, в оценке эффективности нашего сайта.

В комментариях вы можете задать свои вопросы про показатель отказов и я более детально расскажу вам о каких-то моментах. Также вы можете написать те темы, которые вас волнуют, чтобы мы сняли какие-то видеоролики по этим темам. Подписывайтесь на наш канал, ставьте лайки, всем спасибо!

Андрей Осипов

Вы знали, что показатель отказов в Яндекс Метрике и Google Analaytics — это разные понятия? Нужно понимать значение этих параметров, чтобы делать правильный вывод при анализе трафика. Давайте разбираться, как настроить показатель отказов в Аналитикс по примеру Яндекс Метрики.

Показатель отказов — дело тонкое, Петруха

Отказы в Метрике по умолчанию — это визиты менее 15 секунд. Показатель отказов в Google Analytcs — это просмотр одной страницы без проявления активности. Под активностью понимается отсутствие событий. Вам знакома ситуация ниже?

Одностраничный сайт (лендинг). В Метрике показатель отказов невысокий, поскольку на сайт попадают заинтересованные пользователи. При этом в Google Analytics показатель отказов стремиться к 100%! Те же пользователи трактуются разными системами веб-аналитики совершенно по-другому!

Да просто сайт состоит из одной страницы. Поэтому в Analytics высокий показатель отказов. Человек может читать статью 10-15 минут и только потом уйти, а Аналитикс засчитает отказ. Не объективно, согласитесь…

Как быть? Настроить показатель отказов в Аналитикс нужным образом. И вот вам пошаговая инструкция

Показатель отказов в Analytics по примеру Метрики

Мы завязаны к просмотру страниц и к активности пользователей. Поэтому мы сделаем так, чтобы по истечении 15 секунд в Google Analytics улетало какое-то событие. Это даст Google Analytics сигнал о том, что человек еще на сайте, проявляет какую-то активность и этот сеанс не будет засчитан в отказы.

Почему 15 секунд? Потому что я ориентируюсь на Яндекс Метрику. Таким образом, пошаговый план принимает вид:

отправка события по таймеру

проверим, работает или нет

setTimeout(«ga(‘send’, ‘event’, ’15 seconds’, ‘read’)»,15000);

Это конструкция, которая отправляет в Google Analytics событие через заданный промежуток времени. Кавычки-елочки здесь замените на простые двойные кавычки. Просто блок внимания так отрабатывает по стилям. Итак, разберем команду.

Как видите, первая половина конструкции это вам уже знакомая отправка события. Здесь у нас есть стандарт-команды, «send» и «event», которые мы не трогаем. Они обязательны, заданы по умолчанию. Далее идут категория действия «15 seconds» и «read» — название события.

Далее через запятую идет время. Здесь оно указано в миллисекундах. Это таймер – через сколько отправить событие. Здесь у меня 15 000 миллисекунд, то есть 15 секунд. Вы можете установить в зависимости от своих целей.

Куда воткнуть эту строчку? Добавьте этот кусочек кода в счетчик Google Analytics перед закрывающимся тегом «script». Как на скриншоте ниже:

#2 Проверяем отправку события

Проверить работу таймера довольно просто. Я делаю это с помощью диспетчера тегов. Как проверять цели, я рассказывал . Короче, активируем диспетчер тегов, перезагружаем страничку и ждем 15 секунд.

Вы увидите, как в Google Analytics улетит заданное нами событие. Это же можно проверить с помощью отчета «В режиме реального времени».

Очень подробно про отправку события по таймеру, проверку и важные нюансы я рассказал в видео ниже.

Как видите, друзья, настроить показатель отказов в Google Analytics по примеру Яндекс Метрики совсем не сложно. Для этого нужно, во-первых, воткнуть в счетчик простую строчку кода. Во-вторых, проверить работу таймера с помощью Google Tag Assistant либо с помощью отчета «В режиме реального времени». Вы увидите, как сыпятся события.

Таким образом, вы уже можете сделать показатель отказов в Google Analytics привычным, таким же как в Яндекс Метрике. Отчеты будут выглядеть красивее и содержать объективную информацию.

Если было полезно, ставьте пальцы вверх. Буду рассказывать больше про Google Analytics и вообще про веб-аналитику!