Гайд по Яндекс.Метрике: установка, настройка, отчеты

Гайд по Яндекс.Метрике: установка, настройка, отчеты Аналитика

Что дальше

После вводного курса по анализу данных можно идти на полный курс по одному из двух направлений: собственно аналитике данных или Data Sci­ence — это специальность, связанная с машинным обучением.

Там всё по-взрослому: у вас будет наставник и одногруппники, а работы будет проверять человек, а не робот. Если учиться по 10 часов в неделю, то через полгода вы уже сможете искать работу младшим аналитиком и показывать небольшое портфолио — этот же самый наставник поможет грамотно его оформить и включить в резюме.

А ещё, пока я проходила этот курс, у Яндекс.Практикума появились новые — например, теперь там можно учиться на интернет-марктетолога и дизайнера интерфейсов. Открывая курсы, специалисты сервиса ориентируются на востребованность.

Поэтому, выбирая из них, вы можете немножко меньше думать о перспективности профессии и немножко больше о том, что вам нравится делать. Везде есть бесплатные вводные уроки с приличным объёмом теории и практики. Так что, если вы думаете о новой профессии, — можно безболезненно пробовать, пока что-нибудь не понравится ✊

Сквозная аналитика метрики: что это такое простыми словами?

Нередко предприниматели интересуются тем, что такое сквозная аналитика Метрики и для чего она нужна. Сквозная аналитика, говоря простыми словами, это эффективный метод, позволяющий наблюдать со стороны путь лида, от первого просмотра рекламы до итогового результата – продажи.

Сквозная аналитика Метрики

Сквозная аналитика позволяет понять какие каналы рекламы эффективны, а какие нет, определяет ваш заработок за время продвижения сайта. Она состоит из данных, полученных путем статистики Яндекс Метрики и других подобных сервисов, а также из когортного анализа и колл-трекинга.

Когортный анализ, как правило, получают из CRM и представляет собой он периодические исследования групп пользователей, которые объединены каким-либо общим признаком: люди, совершившие покупку на вашем сайте за позапрошлый месяц или, например, те, кто на протяжении полугода посещали ресурс, но так ничего и не купили за этот период времени.

Колл-трекинг, в свою очередь, представлен системами отчетности по телефонным звонкам. Эта технология интернет-маркетинга помогает следить за звонками пользователей, получать по ним полный отчет и в дальнейшем принимать решения, касающиеся увеличения offline-конверсии.

Если говорить о сквозной аналитике, как об обширной системе, то смело можно сказать, что это хранилище данных по всем рекламным каналам с целостной картиной конверсии. Вы уже узнали ранее, что такое воронка продаж и для чего она нужна, но стоит сказать, что этот тип аналитики является еще и разработкой первой ступени (этапа) воронки продаж, которая предоставляет не столько данные по трафику, сколько весомые ключевые запросы, которые и приводят больше лидов.

Сквозная аналитика – это неотъемлемая часть любого бизнеса, так как способствует быстрым и аргументированным исходным решениям в вопросах управления и развития.

Подводя итог, хочется добавить, что вся аналитика Яндекс. Метрики – это целый мир, который представлен бесплатными и качественными инструментами, заточенными под любой ресурс. Наша задача – пользоваться и наслаждаться работой этого сервиса, который способен вдохнуть в сайт новую жизнь и сыграть решающую роль в качественном продвижении любого проекта.

Веб-аналитика метрики: что это простыми словами?

Говоря простыми словами, веб-аналитика Яндекс. Метрики – это данные, составленные из чисел и их анализа, которые дают полную картину вашего сайта. Веб-аналитика позволяет углубленно изучать аудиторию сайта и поведенческие факторы, конверсию, юзабилити, трафик, рекламные компании.

Только отталкиваясь от аналитических данных, перечисленных выше, можно изменять и совершенствовать ресурс. Комплекс составляющих веб-аналитики открывает широкие возможности и очень важен для оптимизации и продвижения любого сайта.

Если вы предполагаете развитие вашего проекта, то очень важно следить за тем, сколько посетителей заходят на ваш ресурс, какая это аудитория по целому ряду критериев, откуда они переходят на ваш сайт, что просматривают, сколько времени проводят на странице и каковы их действия.

Веб-аналитика Метрики

Пока новички в сфере продвижения и продаж ломают голову, чтобы понять нужна ли им веб-аналитика или нет, уверенные предприниматели используют самые новые идеи с минимальными вложениями и бесплатные качественные сервисы, в том числе аналитику Метрики, без которой уже не представляют свой бизнес.

Дополнительный анализ:  Мерчандайзинг - что это, как его использовать в торговле

Веб-аналитика дает четкое понимание того, зачем сайт был создан, развивается он сегодня, стоит на месте или сдает свои позиции, нуждается ли в нем аудитория или он никому не интересен.

Веб-аналитика Метрики, говоря простыми словами, – это популярный и часто используемый счетчик, который дает полное понимание плюсов и минусов сайта. Мощнейшим инструментом Яндекс Метрики является Вебвизор, что это и как им пользоваться мы писали ранее, но важно не только знать, как им владеть, но и обладать информацией о главных показателях Метрики, которые представляют суть всей веб-аналитики:

  • Глубина просмотра;
  • Время, проведенное на сайте;
  • Конверсия;
  • Отказы;
  • Результативность.

Глубина просмотра страниц показывает, сколько и какие страницы за одно посещение просмотрел пользователь. Этот показатель показывает уровень доверия посетителя к сайту, а также пользу, качество контента и удобство навигации по сайту.

Время, проведенное на страницах ресурса, учитывается инструментами аналитики в том случае, если пользователь принимал активные действия на сайте, посещал разделы, страницы и не был неактивным более, чем 30 минут. Этот показатель относится к группе поведенческих факторов, что это и зачем они нужны вы уже знаете, поэтому понимаете, почему подогретый интерес и любознательность потенциальной аудитории к сайту играют огромную роль в продвижении интернет-ресурса.

Конверсия (CTR) позволяет видеть соотношение всех визитов к числу посещений, за время которых были совершены какие-либо действия. Этот показатель позволяет увидеть работу рекламы и маркетинговых предложений на сайте, которые способствует переходу стандартных пользователей в лидов – потенциальных клиентов.

Отказы представляют собой визиты, продолжительность которых меньше заданного времени. Если Метрика настроена по умолчанию, оно составляет до 15 секунд. Также визит считается отказом, если пользователь закрыл сайт, просмотрев одну страницу и не совершив никакого действия за период просмотра.

Этот показатель плавающий и не всегда может говорить о том, что сайт не актуален, не соответствует запросу и имеет некачественный контент. Существуют сайты и страницы, на которых посетитель может провести 7-10 секунд и получить всю необходимую информацию.

Результативность (путь к цели) представляет целый ряд действий аудитории, которые на руку владельцу сайта. Результативность имеет основные направления целей:

  • Связь с контентом;
  • Активность (лайки, участие в опросах и т.д.);
  • Согласие на рассылку (подписка);
  • Связь с формой обратной связи;
  • Звонок;
  • Оформление покупки через корзину.

Кто такой аналитик данных

Вроде по самому названию вполне ясно, что представляет собой профессионал в данной области. Он анализирует полученные данные, структурирует их, а потом на основании полученного массива делает определённые выводы.

Профессия и раньше была востребована, кто-то должен был анализировать огромные базы данных, а ручной труд в данной в данной области даёт очень низкую производительность, потому создавать алгоритмы для качественного анализа стало необходимостью.

Давайте возьмём банальный пример: на основе прослушиваемой музыки в социальной сети создадим картину аудитории для рекламы. Что нужно, чтобы получить результат:

  1. Собрать базу данных по прослушиванию всех композиций. Скорее всего, получим массив из миллионов композиций, которые были созданы в разные эпохи.

  2. Теперь проанализируем базу данных и составим топ-10 самых популярных композиций. Конечно, можно вычленить одну любую, но аудитория для самой популярной песни может быть интереснее. Перебрать миллионы произведений вручную — трудно, значит, нужно будет создать алгоритм, который сделает это автоматически.

  3. Теперь подберём аудиторию для каждой строчки в топе. Для этого придётся создать алгоритмы, которые соберут информацию о том, чем помимо песни увлекаются люди и вычленить, какие интересы и где преобладают.

  4. Итак, информация собрана, с помощью автоматических алгоритмов мы собрали список сообществ, где состоят слушатели песни, узнали их интересы, потребности. А значит примерно знаем, как рекламировать по данной аудитории.

И вот, близится концерт исполнителя, благодаря аналитике данных мы точно знаем, в каких группах сидят его слушатели, также знаем интересы, а значит можем даже выдавать рекламу в качестве контекстной или провести медийную в аудитории по интересам, что сделает рекламную кампанию более эффективной.

На самом деле приземленно сейчас рассказал, всё гораздо сложнее и многогранней. Я вам сейчас предоставил лишь одну сторону профессии.

В ней востребованы многие медийные агентства, которые собирают и анализируют аудитории для рекламы, востребованы аналитики данных в финансовой сфере, где нужно анализировать финансовые потоки.

В общем, любая компания, у которой в наличии крупная база данных и есть необходимость в её анализе, нуждается в профессионалах.

Дополнительный анализ:  ВТБ ао — прогнозы, обзор, стратегия, аналитика от экспертов Финам

Неделя 1. первые впечатления, ошибки и ощущение всесилия

Первое, что меня удивило: никакой раскачки. Мне сказали, что в следующие 2,5 часа я научусь основам Питона и должна посчитать, как популярность разных языков в мире соотносится с их популярностью в интернете. Дали табличку с информацией про разные языки, и обучение началось.

Отзыв на обучение в Яндекс Практикуме: программирование на питоне
Так выглядят уроки. Слева — теория, справа — рабочая область, где нужно писать код. Теорию объясняют простым языком и с самых основ

Практика начинается с первых минут и помогает преодолеть страх чистого листа.

Сначала тебе говорят: просто напиши то же самое, что в задании. Потом просят повторить то же самое с другими данными. И уже в третьем задании тебе просто говорят: посчитай. Полчаса прошло, а я уже считаю с помощью Питона 😱

Отзыв на обучение в Яндекс Практикуме: программирование на питоне
Код проверяет программа. А иногда ещё шутит или подбадривает

Самым сложным пока было не писать код, а не ошибиться в расчётах. Пришлось долго вспоминать, что на что надо разделить, чтобы, например, найти долю от числа. Я обошлась без гугла и просто пару раз ошиблась: к счастью, тут сколько угодно попыток, никакие сердечки не сгорают, ни перед кем не стыдно. Сидишь, спокойно пробуешь, пока не получится.

«Ошибки — это нормально. С ними сталкиваются все разработчики. Поэтому важно научиться понимать, в чём ошибка, и её исправлять»

из курса Яндекс.Практикума

Я так осмелела, что стала экспериментировать и делать не только то, что задавали в задаче. Тренажёр работает как реальная рабочая область: можно писать там любой код и запускать его сколько влезет. А потом сбросить всё и выполнить задание начисто. 

Неделя 2. задушевные беседы с кодом и объяснения на шоколадках

До этого я занималась в выходные. Но в эту субботу мне предстоит увлекательная поездка на огород к родителям, так что свои учебные часы нужно отработать в будни.

Не знаю, кто придумал, что отдых — это смена деятельности. Находить силы на учёбу после работы оказалось тяжеловато. В понедельник дело шло ещё бодро, но вот в среду вечером уже было трудно думать, от мелких строчек кода болели глаза, я часто пользовалась подсказками, плохо соображала и, кажется, не очень хорошо всё запомнила. Утешает, что к урокам можно вернуться — думаю, мне это понадобится.

Из других новостей: начала разговаривать с кодом, перекладывая команды на слова. Кажется, сказываются редакторские привычки, но это действительно помогает писать команды осознанно.

Отзыв на обучение в Яндекс Практикуме: программирование на питоне
Эта строчка на человеческом языке звучит примерно так: «дружок, возьми список data, примени к нему метод sort, и я сейчас дам тебе ключ: для сортировки возьми третий элемент каждой строчки и расставь их по убыванию, и да, я действительно этого хочу» 

Я думала, что мои мозги просто сломаются, когда прочитала, что если попросить программу напечатать диапазон ячеек 4–7, она напечатает четвёртую, пятую и шестую (а седьмую нет). Но тут меня спасло сравнение с шоколадкой: 

«Чтобы понять, почему разработчики Python так сделали, давайте представим плитку шоколада с нумерованными дольками. Срез 4:7 означает, что шоколадка ломается перед четвёртой долькой и перед седьмой»

из курса Яндекс.Практикума

Тема урока была не менее жизненной, чем пример с шоколадкой: нужно было выяснить, какие эмодзи в интернете используют чаще всего и зависит ли это от конкретной соцсети. Спойлер: чаще всего люди шлют «слёзы радости» и сердечки. Ну не милота ли!

Отзыв на Яндекс Практикум: примеры задач
А вот ещё пример задачки. Особенно мило, что ребята действительно объясняют ВСЁ. Ну да, ты учишься программировать и считаешь уравнения с помощью функций и методов, но мы на всякий случай объясним тебе, что такое убывание 

Неделя 3. гордость и отчаяние

Если честно, то тут должен быть пропуск на пару недель — мир медиа ожил после карантина, а наш редактор Эля ушла в отпуск, так что мне было немножко не до аналитики. Но сделаем вид, что ничего не было.

Первый день занятий после перерыва был тяжёлым: наступила паника, что я всё забыла, ничего не понимаю и, чтобы написать отзыв про курс, мне придётся проходить его заново. Я уже не разговаривала с кодом, а просто кричала на него: «Ну почему-у‑у ты не работаешь?

Тем временем я продвинулась достаточно далеко, чтобы начать забывать выученное. К счастью, в уроках очень вовремя начали появляться подсказки с теорией из прошлых уроков: вместо того чтобы листать назад, можно просто кликнуть на термин.

Обучение в Яндекс Практикуме: примеры заданий
Я уже приготовилась копаться в шпаргалках, но всплывающее окошко напомнило, как работает функция сортировки. Спасибо, ребята

На этой неделе я изучала условия и функции. Задачка была интересной и снова жизненной: нужно было посмотреть, какие фильмы получали «Оскар» последние 30 лет, и выяснить, как менялись предпочтения киноакадемии.

Неделя 4. финальный рывок

Моя неорганизованность привела к тому, что на последнюю неделю остался самый большой и сложный блок: мне предстояло изучить библиотеку Pan­das, научиться предобработке данных (это значит удалить мусор, привести названия столбцов к одинаковому виду и избавиться от повторов в табличке) и сделать самостоятельный проект — провести анализ уже не в тренажёре, а в Jupyter Note­book, который используют настоящие программисты.

Дополнительный анализ:  Задача №2 ЭТУ ЗАДАЧУ НУЖНО ЗАМЕНИТЬ, ОЧЕНЬ МНОГО СЧЕТА — МегаЛекции

Самостоятельный проект — это, по сути, решение тренировочной бизнес-задачи. У меня была такая: выяснить, отличаются ли чем-то музыка, которую люди слушают в разные дни недели, на примере Москвы и Питера. Из таких задач потом вырастают вот такие интересные исследования.

Финальная проверка — это одновременно шанс ещё раз всё повторить и запомнить. Каждый раздел посвящён отдельной стадии анализа данных на основе всех пройденных уроков: предобработка данных, анализ, представление результатов исследования. Я обложилась распечатанными шпаргалками и сделала всё примерно за 2 часа.

Аналитика данных в Яндекс Практикуме: отзыв об обучении
Примерно так это выглядело (бокал — для воды, лапа кота — для души)

Тренируясь решать задачки, можно и забыть, что аналитику важно уметь изучать данные глазами и обдумывать их. Финальный этап напоминает, что нельзя просто взять файл с данными и прогнать их через какие-то алгоритмы. Сначала нужно очистить данные от лишнего, а потом решить, по какому признаку сортировать, что с чем сравнивать и в каком виде лучше презентовать результаты исследования. Правда, большая часть решений в этой части курса уже принята: вас всё ещё ведут за руку.

Связь с google search console

Продвигая сайт компании, ценную информацию получают из отчетов по поисковым запросам. Но если вы зайдете в него сейчас, то никаких данных не увидите. Дело в том, что эта информация относится к конфиденциальной, поэтому Google так просто ее не разглашает.

Поэтому необходима связать сайт в Google Search Console и Google Analytics. Конечно, вся информация на 100% не откроется, но большую часть получить удастся.

Связка занимает немного времени и осуществляется в 3 этапа:

  1. Зарегистрируйтесь в Google Webmaster Tools.
  2. Добавьте площадку в Google Search Console и подтвердите права (обычно это делают путем добавления специального мета-тега между тегами ).
  3. Зайдите в панель администратора Google Analytics и в «Настройках ресурса» нажмите «Открыть Search Console». Следуйте инструкциям сервиса для завершения связки.

Обратите внимание на важный момент:

чтобы связка прошла успешно, проходите авторизацию в обоих сервисах с одного аккаунта Google.

Отчеты «Поисковая оптимизация» найдете на главной странице системы аналитики: «Отчеты» —> «Источники трафика» —> «Search Console» —> «Запросы». Здесь доступна информация о самых популярных запросах, по которым сайт находят в поисковой системе, какую в среднем позицию они занимают в выдаче и CTR кликов.

Стоит отметить, что сразу после связки данные посмотреть не получится. Системам нужно время для синхронизации. Как правило, отчет становится доступным в течение 24 часов. Еще одна особенность — информация появляется с задержкой в 2 дня. То есть сегодня, 19 июня, доступен отчет за 17 июня и ранее.

Фильтры в google analytics

Кроме установки фильтров по трафику из определенных стран или регионов, о которые говорили в предыдущем разделе, есть множество других. Например, для отслеживания трафика и его поведения на определенных страницах, разделах или поддоменах сайта. Прежде чем перейти к добавлению и настройке новых фильтров в аккаунте, посмотрите, когда в них возникает потребность.

Фильтры нужны для:

Добавление и настройка фильтров

Фильтры создают одним из двух способов:

Попадаем на страницу создания и настройки. Вот пример исключения определенного IP-адреса:

Обратите внимание на «тип фильтра». Встроенные — шаблонные варианты от Google. Они годятся для исключения или добавления трафика из разных источников в отчеты. Пользовательские — более гибкие варианты, подходят для углубленной аналитики. Например, в отчетах можно учитывать или не учитывать пользователей, чьи устройства не поддерживают NFC и т.д.

Если один фильтр предусматривает указание множественных значений (как в примере с IP), используйте регулярные выражения:

Символы очень полезны, когда для одного фильтра задается несколько условий. Например, вы хотите получать данные о трафике с основных городов деятельности компании или продукта: Москвы и Санкт-Петербурга. Для этого подойдет символ [ | ].

Все созданные фильтры хранятся в библиотеке, оттуда их можно применять к любым проектам (сайтам, приложениям и т.п.) через панель администратора.

Перед использованием новых параметров к основным проектам проводите тестирование на корректность работы. Для этого создайте тестовую площадку, примените к ней новые фильтры и проверьте правильность функционирования.

Еще один важный момент — фильтры работают по убыванию, поэтому отслеживайте противоречия между ними. Например, если первый оставляет трафик только из Москвы, то второму, который настроен на сбор данных об аудитории из Сочи, не останется данных, потому что они все исключены первым фильтром.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий