Липовые отчеты в Гугл Analytics: как агентства накалывают клиентов

Манипуляции с веб-аналитикой позволяют выдать усовершенствованные характеристики количества посещений веб-сайта, времени, проведенного на портале, количества переходов и других критериев эффективности ресурса. При всем этом для бизнеса не будет происходить никаких конфигураций, зато отчеты получатся очень прекрасными.
Ошибки в отчетах могут быть вызваны неверной настройкой веб-аналитики в силу недопонимания принципов ее работы, но также это может быть сознательный обман. Некие менеджеры по рекламе и рекламщики специально употребляют обман при помощи накрутки систем веб-аналитики, чтоб показать начальству либо заказчикам эффективность собственной работы. В итоге выходит красивая картина, впечатляющие числа и графики, демонстрирующие рост вашего ресурса, но на практике таковой обман не завлечет новых клиентов, сл. бюджеты будут соединяться в никуда.
Это статья о том, как вас могут накалывать нерадивые интернет-маркетологи, маркетинговые и SEO-агентства, использующие ваше неведение специфичности работы систем веб-аналитики.

Как одурачить Гугл Analytics?

Для начала остановимся на случаях опций, приводящих к порче данных и неверной трактовке результатов.
1. Отсутствие фильтра в UA для отсечения собственного трафика.
Почему прибегают к фильтрации собственного трафика? Сначала, так как рекламщик является нетипичным гостем собственного ресурса: он подольше задерживается на веб-сайте, просматривает большее количество страничек, может входить на страничку пару раз в денек, чтоб ответить на комменты, расположить пост либо внести какие-то конфигурации. Таким макаром портятся статистические данные. Чтоб получить корректный отчет, нужно исключить из статистики собственные посещения.
Это более всераспространенный пример неверных опций. В таком случае безизбежно происходит порча данных. Чтоб исключить из отчетов данные по внутреннему трафику, создаются пользовательские фильтры для отдельного Айпишника либо спектра адресов.
С другой стороны, если вы используете Measurement Protocol для отправки данных об онлайн конверсиях в Гугл Analytics, принципиально, чтоб IP, с которого будут уходить данные, не был в перечне фильтруемых. В таком случае, необходимо будет находить более роскошное решение для фильтрации внутреннего трафика кроме отправляемого по Measurement Protocol.
2. Настройка расширенной электрической коммерции с просмотром листов, продуктов и т.д. без nonInteraction.
Настройка расширенной электрической коммерции предоставляет возможность получить детализированную информацию о содействии юзеров с веб-сайтом: продукты, добавляемые и удаляемые из корзины, совершенные транзакции, просмотр данных о товарах, шаг, на котором юзер отказался от покупки и т.д.
При посещении, к примеру, главной странички отправляются действия о показе продукта в листе, если на главной выводится превью нескольких продуктов. В большинстве случаев после таковой опции показатель отказов веб-сайта падает в 2–3 раза. Ведь отправка событий о показе продукта в листе будет считаться ненулевой вовлеченностью юзера на веб-сайте. Ситуацию можно поправить, если при отправке действия в аналитику найти переменную «nonInteraction», присвоив ей значение «1» ({‘nonInteraction‘: 1}). Тогда отправка действия не будет оказывать влияние на показатель отказов, так как такие действия не будут считаться взаимодействием.
3. Некорректная трактовка данных. К примеру, «увеличение» переходов из соц.сетей в 100 раз.
Также недобросовестные рекламщики и маркетологи могут несознательно ошибочно интерпретировать данные. К примеру, в случае, когда необходимо отделить трафик с постов соц. сетей, каждый пост, содержащий ссылки, помечается метками. По неведению инструментов аналитики, или с целью показать итог в отчетах, данные переходов на веб-сайт они берут из стандартного отчета системы аналитики. В этот отчет попадает и бесплатный трафик из соц сетей (система веб-аналитики распознает его по источнику, к примеру, vk.com), так и платный трафик. Таким макаром, в отчете оказывается 3–4 тыщи посещений при фактических показателях переходов по ссылкам с метками около 30–50 шт.
4. Ошибки в верстке, которые вызывают неправильную работу веб-аналитики.
Требования к правильной и валидной верстке предписывают присваивать отдельным блокам и элементам верстки уникальные идентификаторы (ID). Если это так, веб-аналитику не составит труда через Гугл Tag Manager назначить оправку событий в систему веб-аналитики при содействии юзера с элементами с данными ID. Трудности начинаются, когда необходимо сделать другой блок на веб-сайте. Вебмастер может скопировать схожий совместно с ID всех внутренних частей и переработать его, не присвоив новые ID. В данном случае действия и связанные с ними цели и воронки, начнут срабатывать еще в нескольких местах, что искажает данные аналитики.
Если такое происходит в корзине, часто заместо 1-го раза в модуль «электронная торговля» может поступить несколько заказов заместо 1-го.
Потому непременно инспектируйте верстку на валидность и просите этого от верстальщиков и программистов после каждого вмешательства в веб-сайт!

Жонглирование показателями и никакого мошенничества

Время от времени ошибки в аналитике совершаются сознательно. Неправильные опции употребляются, чтоб трактовать данные об эффективности тех либо других инструментов в пользу исполнителя.
Принципиально осознавать, что описанные ниже способы посодействуют сделать лучше статистику, но не реальные характеристики веб-сайта; с эффективностью ресурса это не имеет ничего общего. Веб-аналитика служит для анализа рынка и прогнозирования рекламных кампаний. В случае неправильных статистических данных ее смысл пропадает.
На сегодня манипуляции данными веб-аналитики в большинстве случаев употребляют для надуманного роста количества заказов на веб-сайте, уменьшения показателя отказов и роста конверсии. Как это смотрится на практике?

Как «уменьшить» показатель отказов?

По истечении данного времени в систему веб-аналитики отчаливает событие о том, что гость вовлекся в контент. Таким макаром его можно не считать отказником. Но некие нерадивые спецы по маркетингу устанавливают таймер, допустим, в интервале до 5 секунд. Показатель отказов в данном случае свалится, но прироста в реальных показателях веб-сайта не будет (что разумно, т.к. это незапятанной воды фальсификация данных). К тому же становится неосуществимой фильтрация самого вовлеченного трафика для оптимизации маркетинговой кампании.
Существует мировоззрение, что таковой обман делают в том числе для поисковых машин, чтоб показать аффилированным с ними системам аналитики, что веб-сайт нравится гостям. Другой вопрос, кого таким макаром можно одурачить: себя либо поисковую машину?
Если нерадивый спец поставит в последней строке «True», тогда таймер не будет оказывать влияние на отказы — он будет определять, провел ли человек на страничке времени больше, чем определено в настройках, либо нет.

Как «увеличить» количество заказов через веб-сайт?

Представим, все реализации компании осуществляются в офлайн-режиме. Можно ли измерить отдачу от веба без внедрения настоящей связки с офлайном? По воззрению горе-аналитиков, да! Логика рассуждений здесь такая: представим, средний чек магазина составляет 2 тыщи рублей. Всего на веб-сайт заходят раз в день 800 человек. 100 из их перебегают в раздел «Контакты». Реализации составляют в среднем 10 тыс. руб. в денек. Ценность 1-го посещения раздела «Контакты» равна 10 000 \ 100 = 100 рублей. И ведь не поспоришь!
Благодаря схожим расчетам маркетологи-мошенники создают примерную оценку вероятного заработка.
Отчет при таких манипуляциях выходит вправду прекрасным, но к действительности он не имеет никакого дела. В случае с данным клиентом 70% покупок в магазине совершали повторные покупатели, которые не заходили на веб-сайт, а тем паче — в раздел «Контакты». Следующий рост трафика и достижение этой цели проявили возможный рост дохода магазина в пару раз, хотя в реальной жизни этого не вышло.

Как «увеличить» конверсию в 1.5 раза?

Одна из самых нередко встречаемых заморочек — неправильная интеграция коллтрекинга с системой веб-аналитики. Итог схожей ошибки — количество конверсий отличается в 1.5 раза.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Навигация по записям