Что делать, если разнятся данные по источникам трафика на сайт

Вы можете использовать продвинутую и функциональную веб-аналитику, разбираться в ее настройках и понимать «что к чему», но от проблем с данными вас это не спасет.

Чтобы источники трафика подсчитывались корректно, необходимо убедиться, что вы не совершили типичных ошибок в настройке аналитики. Также нужно проверить свою рекламную кампанию на предмет скликивания и другого фрода.

Сегодня узнаем, какие промахи приводят к некорректному расчету источников, и на что именно обратить внимание, чтобы источники считались максимально точно.

Что такое источник трафика. Веб-аналитика и рекламные платформы

Источник трафика – это «место», откуда посетитель пришел на ваш сайт. Источниками трафика могут выступать социальные сети, органический поиск, рекламная выдача поисковиков, реклама на сторонних сайтах, медийная реклама, email-рассылки.

В каждой веб-аналитике разные источники трафика имеют собственное название.

Источники трафика в «Яндекс.Метрике»

Источники трафика в Google Analytics

##READMORE_BLOCK_92264##

Уже на этом этапе становится ясно, что данные по источникам будут различаться даже в нормальных условиях. При этом иногда источники не идентифицируются совсем или определяется только один из них, что дополнительно усложняет работу с данными.

##READMORE_BLOCK_92287##

Причины некорректного учета источников

Предлагаю рассмотреть 4 частые причины, почему источники трафика определяются некорректно.

Очищена UTM-разметка

Отсутствие или некорректные UTM-метки – главная причина, по которой в аналитике не показываются источники перехода / источники конверсий.

Пример стороннего генератора UTM-меток Tilda

Кстати, даже если вы точно заполнили метки для каждого объявления, источники все равно могут отображаться некорректно. Происходит так, потому что были неправильно заполнены динамические или статические параметры разметки. Останавливаться на них подробнее не буду, но, если вы хотите разобраться, то рекомендую прочитать статью «О UTM-метках простым языком: синтаксис, параметры, SEO».

Деятельность конкурентов

Если РК настроена корректно, но с данными по источникам творится что-то странное, дело может быть в недобросовестном поведении конкурентов. Способов повлиять на эффективность вашей рекламной кампании у них очень много – от накрутки метрик сессий до звонков, совершаемых со специальных подменных номеров. Еще есть такое явление как скликивание объявлений. Оно заключается в том, что боты кликают по объявлениям, тем самым сливая ваш бюджет и ухудшая метрики РК.

Самые частые источники склика контекстной рекламы в начале 2021 года. Фото: clickfraud.ru

За всю свою практику я сталкивался со скликиванием только 2 раза. Решить эту проблему очень сложно: если конкурент «положил на вас глаз», он будет кликать по объявлениям, пока не победит, или пока ему не надоест это делать.

##READMORE_BLOCK_92564##

Используйте готовые антифрод-решения (Kochava, Kraken, Forensiq, Fraudlogix), чтобы узнать о действиях недобросовестных конкурентов.

«Слетел» код аналитики

Для отслеживания источников трафика в шаблон сайта встраивается небольшой участок кода. В некоторых случаях он может просто «слетать». Например, при смене дизайна (темы) сайта, при переезде на другую CMS, при переезде на HTTPS-протокол, при установке некоторых плагинов. Таких сценариев масса.

Когда скрипта в шаблоне нет, аналитике просто неоткуда брать данные о трафике, который приходит на ваш сайт. Если источники не определяются или отображаются некорректно, убедитесь, что код аналитики правильно встроен в шаблон, а права на сайт подтверждены в личном кабинете аналитики.

Пример тега «Google Аналитики»

Разные типы атрибутирования

Системы веб-аналитики всегда по-разному идентифицируют источник перехода. Для этого используется модель атрибуции – набор правил, которые задействуются для определения первичной и вторичной ценности общей цепочки действий (имеются в виду действия, совершаемые каждым посетителем сайта, для достижения успешной конверсии).

Google и «Яндекс» используют разные модели атрибуции. Данные по источникам часто не сходятся именно из-за того, что не указывается корректный тип атрибутирования в настройках кампании.

Атрибуция Google:

  • последний клик;
  • первый клик;
  • линейная модель;
  • с учетом давности;
  • с учетом позиции.

«Яндекс» использует следующие модели атрибутирования:

  • последний переход;
  • последний переход из «Директа»;
  • первый переход;
  • последний значимый переход.

Разнятся в двух рекламных системах не только модели атрибуции, но и алгоритмы, использующиеся для подсчета поведенческих метрик и других параметров аудитории.

Особенно заметна разница в подсчете метрики отказов. Показатель отказов – это отношение количества отказов к общему количеству посещений сайта, выраженное в процентах. В «Яндекс.Директ» отказом принято считать долю визитов, в рамках которых состоялся лишь 1 просмотр страницы, продолжавшийся менее 15 секунд. Google Analytics зарегистрирует отказ, если пользователь, попав на ваш сайт, просмотрел только одну страницу или вызвал только одно событие. Соответственно, «Яндекс.Директ» лояльнее и может показать 2 % отказов там, где Google Analytics покажет все 15 %. Если вы берете данные по источникам из двух и более рекламных систем, то ошибки по источникам в любом случае будут.

##READMORE_BLOCK_92155##

Даже если вы самостоятельно и добросовестно будете заниматься импортом статистических данных из двух разных рекламных систем, ошибок по источникам не избежать. Что делать? Анализируете источники отдельно по Google Analytics и «Яндекс.Директ».

Как правильно собирать данные по источникам

Всегда разграничивайте данные по источникам, которые были получены из Google Analytics и из «Яндекс.Метрике». Многие параметры – например, поведенческие метрики – системы идентифицируют по-разному.

Еще несколько советов от меня:

  • если источники стали нереалистичными или вовсе не определяются, первым делом проверьте наличие кода аналитики в шаблоне вашего сайта;
  • пересмотрите задействованную модель атрибутирования переходов;
  • учитывайте среднестатистический цикл решений;
  • чтобы данные были точными, следует иметь в виду абсолютно все источники посетителей, которые вы используете: наружная реклама, социальные сети, контекстная реклама и так далее. Кроме этого, нужно учитывать сервисы, которые ваша компания использует для работы со статистикой (например, CRM, «Менеджер тегов Google», сторонний коллтрекинг, «Яндекс.Директ»). Данные по источникам из этих и других сервисов нужно подтягивать для формирования наиболее полной картины по источникам.
Не готовы разбираться во всех премудростях аналитики и копаться в данных? Доверьте эту задачу TexTerra. Выполняем комплексное продвижение бизнеса в интернете. Результат – увеличение продаж и улучшение репутации бренда.