Не так давно на одном из блогов развернулась ожесточенная дискуссия по поводу важности статистики посещаемости сайта для веб-анализа в целом. Ее участники приводили различные аргументы в пользу выдвинутых тезисов, но единой позиции так и не выработали. В связи с этим, мы решили подготовить этот материал, посвященный указанной проблеме, опираясь исключительно на практический опыт анализа сайтов.

Для того чтобы не заниматься пустым теоретизированием, опишем важность анализа посещаемости сайта в приложении к конкретным проблемам.

В зависимости от конкретной проблемы в деятельности сайта, анализ его посещаемости можно использовать для:

• — сегментации географических регионов (по количеству посещений сайта из того или иного региона), где рекламная кампания конкретной продукции дает наиболее плохие результаты;
• — оценки качества поискового продвижения сайта (по анализу динамики посещаемости сайта);
• — оценки целевой аудитории, что можно сделать, анализируя низкочастотные и высокочастотные запросы.

Мы не будем перечислять всех метрик, которые предоставляет, к примеру, Google Analytics, поскольку в данном случае речь идет только о статистике посещаемости.

Проблема в том, что попытки возвести статистику посещаемости в разряд критически важных показателей деятельности сайта заранее обречены на провал. Кроме того, абсолютно бесперспективными являются следующие утверждения:

• — средние показатели очень важны для анализа сайта;
• — с помощью только статистических данных можно диагностировать различные проблемы в деятельности сайта.

Почему мы так уверены в ложности подобных тезисов? Потому что указанные тезисы — это не более чем миф, созданный пользователями, которые не хотят признавать эволюцию систем веб-аналитики от простых сервисов статистики до сервисов по визуальному отслеживанию действий и поведения посетителей на сайтах.

Если говорить о средних показателях посещаемости сайта, то всегда следует задавать себе вопросы: «А какую практическую пользу они могут принести?», «Они указывают на конкретную проблему?». И самое главное, нельзя позволять себе только на основании цифр делать выводы, не проверив свои гипотезы альтернативными методами.

Допустим, на предыдущей неделе (с понедельника по пятницу) посещаемость сайта в среднем составила 20 человек в сутки, каждый из которых просматривал на сайте в среднем 2 веб-страницы. На текущей неделе, при аналогичной посещаемости среднее количество просмотренных веб-страниц составило 5. На первый взгляд все хорошо. Но на самом деле такие показатели могут ввести в заблуждение заказчика услуг веб-аналитиков. Потому что если из 20 посетителей только 2 человека стали просматривать большое количество страниц, то из-за них среднее число просмотренных страниц действительно вырастет. Но ведь остальные 18 человек как просматривали по 2 страницы, так и продолжают просматривать. А два человека — это еще не тенденция.

Неоптимальные данные могут привести к неоптимальным действиям по оптимизации веб-сайта. Не надо фиксировать только статистику и трубить о выявленных тенденциях, надо диагностировать проблему. Почему большинство посетителей просматривают не более двух веб-страниц? По каким причинам глубина просмотра сайта не увеличивается? Надо проводить детализированный анализ действий посетителей на веб-сайте, чтобы определить причины их конкретного алгоритма поведения.

Что касается диагностики проблем в деятельности сайта с помощью только лишь статистических данных, то в данном случае все гораздо проще. Отдельные проблемы выявить действительно можно, все — нет. Допустим, как с помощью данных, предоставляемых сервисами статистики, можно определить уровень читабельности контента, или «видимые» и «слепые» зоны на веб-страницах, или проблемы, которые испытывает посетитель при заполнении веб-формы заказа товара/услуги.

Более того, всегда необходимо помнить, что заказчик услуг веб-аналитика платит за решение проблемы (зачастую, проблемы низкой конверсии сайта), а не за отчеты с цветными графиками, которые самому заказчику ничего не скажут. Заказчик не должен разбираться в длинных столбиках статистических данных, веб-аналитик должен предоставить ему описание проблемы и рекомендации по ее решению. Все очень просто.

На практике отчеты с графиками часто не дочитываются даже до середины и ложатся в стол. Веб-аналитик потратил время, а заказчик зря потратил свои деньги. Работа веб-аналитика по анализу сайта только тогда будет по-настоящему продуктивной, когда ее результаты смогут оказать прямое влияние на толщину (естественно в сторону ее увеличения) бумажника клиента. Веб-аналитика – это инструмент для бизнеса, а не наоборот.