Tekst powstał w ramach niewspieranej już inicjatywy internetteam.pl
W jednym z poprzednich wpisów wspominałem o mojej analitycznej (ale wynikającej również z mojego czystego lenistwa) miłości do Google Tag Managera (GTM). Następnie poświęciłem wpis na krótkie wyjaśnienie czym de facto GTM jest, a dla niewtajemniczonych nakreśliłem różnicę między nim, a Google Analyticsem.
Po lekturze tych postów wiecie już:
- czym jest GTM
- co można dzięki niemu osiągnąć
- … i jak się ma do całej analityki na stronach www lub aplikacjach
Dziś czas iść krok dalej i zaimplementować z jego wykorzystaniem mierzenie aktywności użytkowników naszej strony.
Czym jest i jak można mierzyć aktywność użytkownika strony www?
Wiele naszych działań internetowych / marketingowych skupia się na pozyskaniu ruchu na stronach internetowych. Jak jednak określić, w które z nich warto inwestować? Jeżeli chodzi o ruch “bezpłatny”, Adam opowiedział Wam jak rozpocząć działania link buildingowe, z kolei Patryk pisał wielokrotnie o optymalizacji działań mediowych (również tych biorących pod uwagę “modną” ostanimi czasy widoczność).
Warto jednak pamiętać, że wspomniane działania skupiają się na tym, jak pozyskać najtaniej ruch na naszej stronie. No i fajnie, ale wszak “ruch ruchowi nierówny”. Jak więc wskazać ten, który jest dla nas najistotniejszy?
Sprawa jest nader prosta (przynajmniej w teorii) gdy mamy do czynienia z e-commercem. W takim przypadku naszą “dużą” konwersją jest po prostu sprzedaż (a nasze działania oparte są na analizie ROI).
Co jednak w przypadku gdy sprzedaży na stronie nie prowadzimy?
Wówczas należy wskazać działania użytkownika, które są na stronie pożądane (np.: zapis na newsletter, pobranie pdf, założenie konta, komentarz etc – ogólnie uzyskanie leada).
Co jednak w przypadku “zwykłego bloga” contentowego?
Na czym zależy twórcom tekstowych treści w internecie?
Najkrócej pisząc: na tym by ktoś ich wesołą twórczość czytał.Tak wiem, za moment powiecie, że myślę tu ideałami, że większość treści – prędzej czy później – autorzy próbują monetyzować. Zgoda. Spróbujmy jednak analizę oprzeć na świecie idealnym.
Jak sprawdzić, że ktoś nie tylko był na naszej stronie, ale i artykuł przeczytał? Możemy oczywiście poprzestać na tym co daje nam “goły” analytics czyli wejście na stronę z naszym artykułem – to widzimy w standardowych raportach GA.
Mało?
Ano właśnie też sądzę, że to za mało. Może dodamy do liczby wyświetleń artykułu czas spędzony na stronie z danym wpisem? Spróbujmy więc z dokładnie tym samym okresem czasu, tylko strony posortujmy nie po liczbie pageviews, a po czasie jaki spędził na nich użytkownik:
Inaczej…
Tylko teraz pozostaje pytanie. Co lepiej: mieć 5 wyświetleń ze średnią 7:44 czy 43 ze średnią 7:37? Tu akurat odpowiedź wydaje się być prosta. Jednak gdy rozszerzymy czasowo okres analizy, do wpisu o Facebooku (/facebook-praktyczne-porady/) dojdą dodatkowe odsłony (rzeczony wpis Piotra był znacznie wcześniej publikowany), ale wówczas…
… okazuje się, że czas spędzony na lekturze (czy aby lekturze?) wpisu spadł poniżej 3 minut.
Czy taka analiza da to nam całościową odpowiedź na pytanie, który wpis był przeczytany do końca, który wzbudził większe zainteresowanie czytelników, przykuł ich uwagę? Obawiam się, że nie – ja przynajmniej nie mam pomysłu jak takie badanie poprowadzić.
Jak więc sobie z tym poradzić?
To może sprawdzajmy Bounce Rate (współczynnik odrzuceń)?
Odrzucenie to sesja w witrynie ograniczona do jednej strony. W Analytics do odrzuceń zalicza się konkretnie te sesje, podczas których zostało uruchomione tylko jedno żądanie do serwera Analytics, np. gdy użytkownik wyświetla pojedynczą stronę w witrynie, a następnie opuszcza ją bez wywoływania w ramach tej sesji żadnych innych żądań wysyłanych do serwera Analytics.
Współczynnik odrzuceń to liczba sesji ograniczonych do jednej strony podzielona przez liczbę wszystkich sesji, czyli odsetek wszystkich sesji w witrynie, podczas których użytkownicy wyświetlali tylko jedną stronę, uruchamiając zaledwie pojedyncze żądanie do serwera Analytics.
Sesje ograniczone do jednej strony mają przypisywany czas trwania wynoszący 0 sekund, ponieważ brak w nich dalszych działań po wyświetleniu strony, które umożliwiłyby Analytics obliczenie długości sesji
Optymalizacja (obniżanie) tego współczynnika często pojawia się wśród KPI’ów stawianych opiekunom stron internetowych. Poniekąd słusznie: im jest on niższy, tym więcej stron przeglądanych jest w czasie sesji użytkownika. Jednak co w przypadku stron idealnie zoptymalizowanych pod SEO?
Wszak to, że użytkownik szukający ściśle określonych treści trafia na stronę z SERPa, czyta artykuł, a następnie idzie dalej, nie oznacza, że wizyta była nieudana. On zrobił dokładnie to co chciał. Szukał, znalazł, przeczytał, serfuje dalej.
Racja?
Racja – tyle, że (zakładając, że nie mamy zdefiniowanych dodatkowych zdarzeń na stronie) wizyta według “czystego” analyticsa, została uznana za odrzuconą – “nieudaną”. I nieważne tu czy na naszej stronie był 2 sekundy czy zapoznawał się z naszymi treściami przez 40 minut.
Moim zdaniem, analiza współczynnika bounce rate bez rozpatrywania go w połączeniu z dodatkowymi zdarzeniami na stronie (jak choćby czasem wizyty) jest absolutnie pozbawiona sensu.
To jak mamy sprawdzić zaangażowanie użytkownika w nasze treści?
Scroll Depth czyli jak użytkownicy scrolują treść na naszej stronie
Spróbujmy więc sprawdzić jak “daleko” użytkownicy zapuszczają się na naszej stronie. W tym celu będę próbował zmierzyć jaki procent strony został przewinięty w przeglądarkach naszych odwiedzających.
Przy okazji: wartość tę możemy dodatkowo wykorzystać do sprawdzenia gdzie warto na naszej stronie umieścić reklamę (jeżeli już zdecydowaliśmy się na monetyzację powierzchni naszej strony). Patryk wspominał niedawno o wartości Viewability. Skoro reklamodawcy chcą o nią zadbać, to i systemy reklamowe do zakupu konkretnych placementów będą typowały strony i miejsca na nich gdzie widoczność jest odpowiednia. Koniec końców wydawca powinien te miejsca odpowiednio wytypować.
Do takiego pomiaru swojego czasu trzeba było specjalnych kodów JS wplecionych w naszą stronę. Od jakiegoś czasu jednak z pomocą przychodzi nam bezpośrednio Google Tag Manager, który funkcjonalność scrollowania ma zaimplementowaną bezpośrednio jako predefiniowany trigger.
No to konfigurujemy…
… ano właśnie.
Ustawiłem tagi, reguły. Wszystko wydawałoby się poprawne. Niestety, przy każdym załadowaniu strony odpalają mi się wszystkie tagi jednocześnie jeszcze przed scrollowaniem…
Nie ukrywam, że do końca nie wiem gdzie popełniłem błąd.
Człowiek uczy się na błędach, a wpisy zbyt długie być nie mogą
Muszę pogłówkować co poszło nie tak. Obiecuję, że “na dniach” dam Wam znać jak poprawnie zaimplementować te zdarzenia.
Dziś chciałbym Was zostawić z jednym, ważkim wnioskiem.
Analityka to nader ponętna, acz pokrętna i wymagająca kochanka. Trzeba o niej myśleć, dbać i nigdy nie zaniedbywać. Zaopiekowana, przyniesie Ci mnóstwo radości. Odrzucona, bezlitośnie się odegra…
Zanim zdecydujesz się na analizowanie jakiegoś obszaru musisz dokładnie zastanowić się co tak naprawdę jest istotne. Czy proste miary wystarczają. Czy skupiając się na optymalizacji jakiegoś wskaźnika nie robisz tego “z rozpędu” bo “wszyscy tak robią”.
Ufff… ciężko przyznawać się do porażki. Mi tym razem się nie udało wygrać… Bywa… Będę walczyć.
Podczas tworzenia powyższego wpisu posiłkowałem się:
- najlepszymi, moim zdaniem, poradami związanymi z GTM autorstwa Simo Ahava
- artykułami z “help’a” google związanymi z Google Tag Manager’em
Sprawdź czy w regule uruchamiającej tag nie masz przypadkiem wybrane “Głębokość przewijania w poziomie” podczas gdy powinna być wybrana “Głębokość przewijania w pionie”.
Kamil – to akurat mam ok, początkowo znalazłem problem, który wiązał się z automatycznym “doczytywaniem” się treści na stronie głównej. Wykluczyłem ją z triggera i było ok – niestety nadal mam problem ze stronami postów.
Dzięki za radę!