Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - [66]
Было бы просто отлично, если бы все исполнители решили стандартизировать вычисление этих двух показателей. Это был бы большой шаг по облегчению жизни всех практиков веб-аналитики.
После вопроса “Сколько посетителей пришло на сайт?’ вполне логичен следующий вопрос: “Как долго они там оставались?’ Показатель время на сайте (Time on Site) различными производителями также называется продолжительностью посещения (length of visit или visit length). Как правило, он используется в контексте лояльности: “Если вебсайт привлекателен и предоставляет интересное содержимое, посетители должны остаться на нем дольше x минут” (где x зависит от назначения веб-сайта и цели его посещения клиентами). С появлением файлов cookie и лучших методик обработки сеансов замер данного показателя постоянно улучшается.
Время на сайте — это общий показатель, неизбежно присутствующий в каждой рассматриваемой панели инструментов. Генеральному руководству он также нравится, поскольку прост и понятен: чем больше времени люди проводят на сайте, тем лучше. Однако этот прекрасный показатель имеет много скрытых проблем, которые чрезвычайно важно понимать.
Время на сайте — это весьма важный показатель, но есть несколько нюансов, о которых следует знать.
Когда клиент впервые обращается к веб-серверу, для посетителя обычно открывается сеанс. С этого момента, поскольку клиент просматривает веб-сайт, каждый его запрос регистрируется с временной меткой (практически стандартный механизм любой методики сбора данных). Очень важно знать, как данный показатель вычисляется используемым инструментом веб-анализа, хотя для некоторых элементов, например блогов, он не имеет никакого смысла.
Чтобы лучше понять механизм вычисления показателя, давайте рассмотрим пример; предположим, что клиент приходит на веб-сайт, просматривает четыре страницы и покидает веб-сайт. Весьма упрощенно записи в файлах журнала выглядели бы следующим образом:
Click 1: index.html—0900 hrs Click 2: product.html—0901 hrs Click 3: product_detail.html—0904 hrs Click 4: customer_reviews.html—0905 hrs
Вычисляя разницу между временными метками на одной и на другой странице, инструмент веб-анализа определяет, как долго посетитель смотрел страницу. Так, в приведенном примере на домашнюю страницу была потрачена одна минута (0900 — 0901).
Обратите внимание, последняя запись имеет временную метку, но совершенно непонятно, что произошло дальше, клиент просто закрыл браузер, оставил его открытым или перешел на другой веб-сайт (введя другой URL), причем ни веб-журналы, ни дескрипторы JavaScript не позволяют выяснить, как долго клиент находился на этой странице. В данном случае инструмент указал бы, что клиент потратил на последнюю страницу ноль минут (или ноль секунд).
Это важно, поскольку нет никакого способа выяснить, провел ли человек на данной странице пятнадцать минут или ноль. Время на сайте для этого клиента было бы принято как равное четырем минутам.
Давайте рассмотрим практический пример того, как это может создать большую проблему. На рис. 6.3 представлено распределение продолжительности посещения (времени на сайте) для некоего веб-сайта. Как можно заметить, подавляющий процент его трафика остается близким к нулю секунд.
Рис. 6.3. Распределение продолжительности посещения
Проблема в том, что рассматриваемый веб-сайт представляет собой блог, а общей особенностью большинства блогов является расположение большей части содержимого на домашней странице (index.html). Большинство читателей никогда не ходит по веб-сайту глубже, и, как ни печально, инструменты веб-анализа не могут выяснить, тратят ли посетители на все великолепное содержимое полчаса или уходят через пять секунд. Трудно измерить успех.
Существуют хакерские дескрипторы JavaScript, которые способны выяснить, ушел ли клиент с веб-сайта, введя URL или закрыв браузер. Такие дескрипторы выполняются при событии on-load (загрузка) и сообщают на веб-сайт, что пользователь его
покинул. Следует удостовериться, доступна ли столь нестандартная “возможность”. Однако это все равно не решает проблему, если пользователь просто закрыл браузер, открыл и пошел дальше.
Отчеты могут представлять среднее время на сайте как общее (для всего сайта) или как результат обработки различных отчетов. Оба примера приведены на рис. 6.4 и 6.5.
Рис. 6.4. Среднее время на сайте: общее
Рис. 6.5. Среднее время на сайте: поисковые системы
Проблема демонстрации простого усредняющего значения по всем сеансам заключается в том, что это скрывает реальное понимание. Данный показатель желательно просматривать в распределенном виде (как показано на рис. 6.3). Но если понадобится среднее значение (что тоже бывает необходимо), то лучше сделать это осмысленно, а не вслепую.
Как ни старайся, но преобладающее количество посещений веб-сайта сводится к просмотру одной страницы. Как упоминалось в предыдущем примере, посещения страницы будут иметь время на сайте, равное нулю секунд. Так, при большом количестве посещений одной страницы (с нулевым временем) значение среднего времени на сайте будет существенно отличаться от реального, поскольку все посетители не будут учтены, ведь никаких данных о них нет (если таких посетителей большинство, то результат будет весьма далек от объективного).