Анализируем показатель отказов правильно
Начнем с теории. Показатель отказов — это часть посетителей, которые просмотрели на сайте только одну страницу и покинули сайт. То есть они «отказались» от дальнейшего просмотра страниц ресурса. Измеряется этот показатель в процентах. Это один из самых важных показателей для оценки эффективности продвижения сайта.
Итак, показатель отказов мы будем рассчитывать для двух категорий:
- Для конкретных страниц сайта — это позволит нам выявить проблемные страницы. Далее необходимо выяснить причину проблемности. Причин этого может быть множество — неудобная навигация, несоответствие информации ожиданиям посетителя, не работают определенные кнопки;
- Для конкретных источников посетителей (с поиска, по определенным ключевым словам, с контекста). Здесь мы также выявляем проблемные источники и причины проблемности.
По идее проблемными мы должны называть те источники, у которых высокие показатели отказов.
Однако стоит обозначить, какая именно величина показателя отказов может считаться высокой, а какая — низкой. На самом деле единой формулы для определения «некомфортного» показателя отказов не существует. У каждого сайта он индивидуальный и зависит от множества причин. Поэтому лучше сравнивать показатель отказов конкретной страницы или источника трафика со средним значением этих двух категорий.
Например, у нас имеется группа запросов, содержащих ключ «Телефон Samsung», где показатель отказов равен 80 процентам. При этом мы имеем средний показатель по всем запросам, содержащим слово «Телефон», равный 45 процентам. Это означает, что в нашем случае группа запросов с ключом «Телефон Samsung» является проблемной.
Кроме того, для верной оценки показателя важно, чтобы имелось достаточное количество посещений по определенным категориям оценки. Чем больше будет посещений, тем меньше статистическая погрешность, и тем точнее будут наши показатели. Для того чтобы исключить такие показатели, которые основываются на недостаточном количестве посетителей, можно использовать функцию взвешенной сортировки в Google Analytics. Она позволит получить список, вверху которого будут показатели с наиболее достоверными данными.
Время пребывания на сайте
Проблемные страницы и источники трафика выявлены. Однако «отказных» посетителей следует проанализировать дополнительно. Так как некоторые из них могли найти на странице ту информацию, которая им была нужна, после чего покинули сайт. Соответственно таких посетителей из общего числа проблемных следует исключить. То есть нам необходимо провести анализ показателя отказов в совокупности со временем, проведенным посетителем на сайте.
Итак, какое время пребывания на сайте будет достаточным. Чтобы это понять, опять же сравним показатели отдельных запросов со средними по группе подобных запросов. Если они примерно равны, то такую страницу или источник трафика мы вычеркиваем из списка проблемных.
В таком случае у нас останутся только те источники трафика и страницы, которые обладают низким временем пребывания посетителя на сайте и высоким показателем отказа.
Однако возможны и такие посетители, которые удовлетворяются и минимальным просмотром сайта. Например, посетитель мог сразу позвонить по телефону, обозначенном на сайте.
Но и таких пользователей можно отсеять. Для этого стоит проверить:
- Конверсию для источника трафика (выясняем, не равно ли количество просмотров количеству звонков);
- Средний показатель полезности страницы для рассматриваемой страницы (проверяем, не является ли страница побуждающей к моментальным действиям. Например, это может быть страница контактов и спецпредложений).
Если конверсия или показатель полезности страницы примерно равно средним значениям, то такие источники трафика или страницы мы также вычеркиваем из списка проблемных. Опять же стоит учитывать, что принимать решения необходимо при достаточной достоверности данных.
В результате этих манипуляций мы получим уже окончательный проблемный список источников трафика и страниц сайта. Далее уже необходима работа по устранению проблем и уменьшению показателя отказов.
