Фальшивые отчёты в Google Analytics: как агентства обманывают клиентов?
Манипуляции с веб-аналитикой позволяют выдать улучшенные показатели количества посещений сайта, времени, проведённого на нём, количества переходов и других критериев эффективности ресурса. При этом, для бизнеса не будет происходить никаких изменений, зато отчеты получатся очень красивыми. Ошибки в отчётах могут быть вызваны неправильной настройкой веб-аналитики в силу непонимания принципов её работы, но также это может быть сознательный обман. Некоторые менеджеры по рекламе и маркетологи умышленно используют обман с помощью накрутки систем веб-аналитики, чтобы продемонстрировать начальству или заказчикам эффективность своей работы. В результате, получается эффектная картинка, впечатляющие цифры и графики, демонстрирующие рост вашего ресурса, но на практике такой обман не привлечёт новых клиентов, а бюджеты будут сливаться в никуда. Этот пост о том, как вас могут обманывать недобросовестные интернет-маркетологи, рекламные и SEO-агентства, использующие ваше незнание специфики работы систем веб-аналитики. • Как обмануть Google Analytics? Для начала остановимся на случаях настроек, приводящих к порче данных, и неправильной трактовке результатов. 1. Отсутствие фильтра в UA для отсечения собственного трафика Почему прибегают к фильтрации собственного трафика? Прежде всего, потому, что маркетолог является нетипичным посетителем своего ресурса: он дольше задерживается на сайте, просматривает большее количество страниц, может заходить на страницу несколько раз в день, чтобы ответить на комментарии, разместить пост или внести какие-то изменения. Таким образом, портятся статистические данные. Чтобы получить корректный отчёт, необходимо исключить из статистики собственные посещения. Это наиболее распространенный пример ошибочных настроек. В таком случае неизбежно происходит порча данных. Чтобы исключить из отчётов данные по внутреннему трафику, создаются пользовательские фильтры для отдельного IP-адреса или диапазона адресов. С другой стороны, если вы используете Measurement Protocol для отправки данных об онлайн конверсиях в Google Analytics, важно, чтобы IP, с которого будут уходить данные, не был в списке фильтруемых. В таком случае, нужно будет искать более изящное решение для фильтрации внутреннего трафика за исключением отправляемого по Measurement Protocol. 2. Настройка расширенной электронной коммерции с просмотром листов, товаров и т.д. без nonInteraction Настройка расширенной электронной коммерции предоставляет возможность получить детальную информацию о взаимодействии пользователей с сайтом: товары, добавляемые и удаляемые из корзины, совершённые транзакции, просмотр данных о товарах, этап, на котором пользователь отказался от покупки и т.д. При посещении, например, главной страницы отправляются события о показе товара в листе, если на главной выводится превью нескольких товаров. Чаще всего после такой настройки показатель отказов сайта падает в 2-3 раза. Ведь отправка событий о показе товара в листе будет считаться ненулевой вовлечённостью пользователя на сайте. Ситуацию можно исправить, если при отправке события в аналитику определить переменную «nonInteraction», присвоив ей значение «1» ({‘nonInteraction‘: 1}). Тогда отправка события не будет влиять на показатель отказов, поскольку такие события не будут считаться взаимодействием. 3. Неправильная трактовка данных. Например, «увеличение» переходов из соцсетей в 100 раз. Также нерадивые маркетологи и рекламщики неосознанно могут неверно интерпретировать данные. Например, в случае, когда нужно отделить трафик с постов соцсетей, каждый пост, содержащий ссылки, помечается метками. По незнанию инструментов аналитики, либо с целью показать результат в отчетах, данные переходов на сайт они берут из стандартного отчета системы аналитики. В этот отчет попадает и бесплатный трафик из социальных сетей (система веб-аналитики распознает его по источнику, например, vk.com ), так и платный трафик. Таким образом, в отчёте оказывается 3-4 тысячи посещений при фактических показателях переходов по ссылкам с метками около 30–50 шт. 4. Ошибки в вёрстке, которые вызывают некорректную работу веб-аналитики Требования к правильной и валидной вёрстке предписывают присваивать отдельным блокам и элементам вёрстки уникальные идентификаторы (ID). Если это так, веб-аналитику не составит труда через Google Tag Manager назначить оправку событий в систему веб-аналитики при взаимодействии пользователя с элементами с заданными ID. Проблемы начинаются, когда нужно сделать другой блок на сайте. Веб-мастер может скопировать похожий вместе с ID всех внутренних элементов и переделать его, не присвоив новые ID. В этом случае события и связанные с ними цели и воронки, начнут срабатывать ещё в нескольких местах, что искажает данные аналитики. Если такое происходит в корзине, нередко вместо одного раза в модуль “электронная торговля” может поступить несколько заказов вместо одного. Поэтому обязательно проверяйте вёрстку на валидность и требуйте этого от верстальщиков и программистов после каждого вмешательства в сайт! • Жонглирование показателями и никакого мошенничества Иногда ошибки в аналитике совершаются сознательно. Неверные настройки используются, чтобы трактовать данные об эффективности тех или иных инструментов в пользу исполнителя. Важно понимать, что описанные ниже методы помогут улучшить статистику, но не реальные показатели сайта; с эффективностью ресурса это не имеет ничего общего. Веб-аналитика служит для анализа рынка и прогнозирования маркетинговых кампаний. В случае некорректных статистических данных её смысл теряется. На сегодняшний день манипуляции данными веб-аналитики чаще всего используют для мнимого увеличения количества заказов на сайте, уменьшения показателя отказов и увеличения конверсии. Как это выглядит на практике? • Как «уменьшить» показатель отказов? По истечении заданного времени в систему веб-аналитики отправляется событие о том, что посетитель вовлёкся в контент. Таким образом, его можно не считать отказником. Однако некоторые недобросовестные специалисты по маркетингу устанавливают таймер, допустим, в интервале до 5 секунд. Показатель отказов в этом случае упадёт, но прироста в реальных показателях сайта не будет (что логично, т.к. это чистой воды фальсификация данных). К тому же становится невозможной фильтрация самого вовлечённого трафика для оптимизации рекламной кампании. Существует мнение, что такой обман делают, в том числе для поисковых систем, чтобы показать аффилированным с ними системам аналитики, что сайт нравится посетителям. Другой вопрос, кого таким образом можно обмануть: себя или поисковую систему? Если недобросовестный специалист поставит в последней строке “True”, тогда таймер не будет влиять на отказы — он будет измерять, провёл ли человек на странице времени больше, чем определено в настройках, или нет. • Как «увеличить» количество заказов через сайте? Предположим, все продажи компании осуществляются в офлайн-режиме. Можно ли измерить отдачу от интернета без внедрения полноценной связки с офлайном? По мнению горе-аналитиков, да! Логика рассуждений тут такая: предположим, средний чек магазина составляет 2 тысячи рублей. Всего на сайт заходят ежедневно 800 человек. 100 из них переходят в раздел “Контакты”. Продажи составляют в среднем 10 тыс. руб. в день. Ценность одного посещения раздела “Контакты” равна 10 000 \ 100 = 100 рублей. И ведь не поспоришь! Благодаря подобным расчетам маркетологи-мошенники производят примерную оценку возможного заработка. Отчёт при таких манипуляциях получается действительно красивым, но к реальности он не имеет никакого отношения. В случае с данным клиентом 70% покупок в магазине совершали повторные покупатели, которые не заходили на сайт, а тем более – в раздел “Контакты”. Последующий рост трафика и достижение этой цели показали потенциальный рост дохода магазина в несколько раз, хотя в реальной жизни этого не произошло. • Как «увеличить» конверсию в 1.5 раза? Одна из самых часто встречаемых проблем — неверная интеграция коллтрекинга с системой веб-аналитики. Результат подобной ошибки – количество конверсий отличается в 1.5 раза. Таким образом, цифры в отчётах далеко не всегда демонстрируют реальное положение продаж. При анализе эффективности интернет-маркетинга возникает множество вариантов трактовки данных. Главное, чтобы вы понимали те допущения, которые используются при сборе «синтетических показателей», на основании которых делаются выводы об эффективности активностей, и взяли курс на выстраивание полноценной аналитики в рублях, отражающей реальное положение дел в вашем электронном маркетинге. Михаил Фёдоров via http://blog.completo.ru/manipulirovanie-dannyimi-v-google-analytics/ #реклама #generationbrand #pride #marketing #маркетинг #googleanalytics
Generation Brand and Communications
Фальшивые отчёты в Google Analytics: как агентства обманывают клиентов?
Манипуляции с веб-аналитикой позволяют выдать улучшенные показатели количества посещений сайта, времени, проведённого на нём, количества переходов и других критериев эффективности ресурса. При этом, для бизнеса не будет происходить никаких изменений, зато отчеты получатся очень красивыми.
Ошибки в отчётах могут быть вызваны неправильной настройкой веб-аналитики в силу непонимания принципов её работы, но также это может быть сознательный обман. Некоторые менеджеры по рекламе и маркетологи умышленно используют обман с помощью накрутки систем веб-аналитики, чтобы продемонстрировать начальству или заказчикам эффективность своей работы. В результате, получается эффектная картинка, впечатляющие цифры и графики, демонстрирующие рост вашего ресурса, но на практике такой обман не привлечёт новых клиентов, а бюджеты будут сливаться в никуда.
Этот пост о том, как вас могут обманывать недобросовестные интернет-маркетологи, рекламные и SEO-агентства, использующие ваше незнание специфики работы систем веб-аналитики.
• Как обмануть Google Analytics?
Для начала остановимся на случаях настроек, приводящих к порче данных, и неправильной трактовке результатов.
1. Отсутствие фильтра в UA для отсечения собственного трафика
Почему прибегают к фильтрации собственного трафика? Прежде всего, потому, что маркетолог является нетипичным посетителем своего ресурса: он дольше задерживается на сайте, просматривает большее количество страниц, может заходить на страницу несколько раз в день, чтобы ответить на комментарии, разместить пост или внести какие-то изменения. Таким образом, портятся статистические данные. Чтобы получить корректный отчёт, необходимо исключить из статистики собственные посещения.
Это наиболее распространенный пример ошибочных настроек. В таком случае неизбежно происходит порча данных. Чтобы исключить из отчётов данные по внутреннему трафику, создаются пользовательские фильтры для отдельного IP-адреса или диапазона адресов.
С другой стороны, если вы используете Measurement Protocol для отправки данных об онлайн конверсиях в Google Analytics, важно, чтобы IP, с которого будут уходить данные, не был в списке фильтруемых. В таком случае, нужно будет искать более изящное решение для фильтрации внутреннего трафика за исключением отправляемого по Measurement Protocol.
2. Настройка расширенной электронной коммерции с просмотром листов, товаров и т.д. без nonInteraction
Настройка расширенной электронной коммерции предоставляет возможность получить детальную информацию о взаимодействии пользователей с сайтом: товары, добавляемые и удаляемые из корзины, совершённые транзакции, просмотр данных о товарах, этап, на котором пользователь отказался от покупки и т.д.
При посещении, например, главной страницы отправляются события о показе товара в листе, если на главной выводится превью нескольких товаров. Чаще всего после такой настройки показатель отказов сайта падает в 2-3 раза. Ведь отправка событий о показе товара в листе будет считаться ненулевой вовлечённостью пользователя на сайте. Ситуацию можно исправить, если при отправке события в аналитику определить переменную «nonInteraction», присвоив ей значение «1» ({‘nonInteraction‘: 1}). Тогда отправка события не будет влиять на показатель отказов, поскольку такие события не будут считаться взаимодействием.
3. Неправильная трактовка данных. Например, «увеличение» переходов из соцсетей в 100 раз.
Также нерадивые маркетологи и рекламщики неосознанно могут неверно интерпретировать данные. Например, в случае, когда нужно отделить трафик с постов соцсетей, каждый пост, содержащий ссылки, помечается метками. По незнанию инструментов аналитики, либо с целью показать результат в отчетах, данные переходов на сайт они берут из стандартного отчета системы аналитики. В этот отчет попадает и бесплатный трафик из социальных сетей (система веб-аналитики распознает его по источнику, например, vk.com ), так и платный трафик. Таким образом, в отчёте оказывается 3-4 тысячи посещений при фактических показателях переходов по ссылкам с метками около 30–50 шт.
4. Ошибки в вёрстке, которые вызывают некорректную работу веб-аналитики
Требования к правильной и валидной вёрстке предписывают присваивать отдельным блокам и элементам вёрстки уникальные идентификаторы (ID). Если это так, веб-аналитику не составит труда через Google Tag Manager назначить оправку событий в систему веб-аналитики при взаимодействии пользователя с элементами с заданными ID. Проблемы начинаются, когда нужно сделать другой блок на сайте. Веб-мастер может скопировать похожий вместе с ID всех внутренних элементов и переделать его, не присвоив новые ID. В этом случае события и связанные с ними цели и воронки, начнут срабатывать ещё в нескольких местах, что искажает данные аналитики.
Если такое происходит в корзине, нередко вместо одного раза в модуль “электронная торговля” может поступить несколько заказов вместо одного.
Поэтому обязательно проверяйте вёрстку на валидность и требуйте этого от верстальщиков и программистов после каждого вмешательства в сайт!
• Жонглирование показателями и никакого мошенничества
Иногда ошибки в аналитике совершаются сознательно. Неверные настройки используются, чтобы трактовать данные об эффективности тех или иных инструментов в пользу исполнителя.
Важно понимать, что описанные ниже методы помогут улучшить статистику, но не реальные показатели сайта; с эффективностью ресурса это не имеет ничего общего. Веб-аналитика служит для анализа рынка и прогнозирования маркетинговых кампаний. В случае некорректных статистических данных её смысл теряется.
На сегодняшний день манипуляции данными веб-аналитики чаще всего используют для мнимого увеличения количества заказов на сайте, уменьшения показателя отказов и увеличения конверсии. Как это выглядит на практике?
• Как «уменьшить» показатель отказов?
По истечении заданного времени в систему веб-аналитики отправляется событие о том, что посетитель вовлёкся в контент. Таким образом, его можно не считать отказником. Однако некоторые недобросовестные специалисты по маркетингу устанавливают таймер, допустим, в интервале до 5 секунд. Показатель отказов в этом случае упадёт, но прироста в реальных показателях сайта не будет (что логично, т.к. это чистой воды фальсификация данных). К тому же становится невозможной фильтрация самого вовлечённого трафика для оптимизации рекламной кампании.
Существует мнение, что такой обман делают, в том числе для поисковых систем, чтобы показать аффилированным с ними системам аналитики, что сайт нравится посетителям. Другой вопрос, кого таким образом можно обмануть: себя или поисковую систему?
Если недобросовестный специалист поставит в последней строке “True”, тогда таймер не будет влиять на отказы — он будет измерять, провёл ли человек на странице времени больше, чем определено в настройках, или нет.
• Как «увеличить» количество заказов через сайте?
Предположим, все продажи компании осуществляются в офлайн-режиме. Можно ли измерить отдачу от интернета без внедрения полноценной связки с офлайном? По мнению горе-аналитиков, да! Логика рассуждений тут такая: предположим, средний чек магазина составляет 2 тысячи рублей. Всего на сайт заходят ежедневно 800 человек. 100 из них переходят в раздел “Контакты”. Продажи составляют в среднем 10 тыс. руб. в день. Ценность одного посещения раздела “Контакты” равна 10 000 \ 100 = 100 рублей. И ведь не поспоришь!
Благодаря подобным расчетам маркетологи-мошенники производят примерную оценку возможного заработка.
Отчёт при таких манипуляциях получается действительно красивым, но к реальности он не имеет никакого отношения. В случае с данным клиентом 70% покупок в магазине совершали повторные покупатели, которые не заходили на сайт, а тем более – в раздел “Контакты”. Последующий рост трафика и достижение этой цели показали потенциальный рост дохода магазина в несколько раз, хотя в реальной жизни этого не произошло.
• Как «увеличить» конверсию в 1.5 раза?
Одна из самых часто встречаемых проблем — неверная интеграция коллтрекинга с системой веб-аналитики. Результат подобной ошибки – количество конверсий отличается в 1.5 раза.
Таким образом, цифры в отчётах далеко не всегда демонстрируют реальное положение продаж. При анализе эффективности интернет-маркетинга возникает множество вариантов трактовки данных.
Главное, чтобы вы понимали те допущения, которые используются при сборе «синтетических показателей», на основании которых делаются выводы об эффективности активностей, и взяли курс на выстраивание полноценной аналитики в рублях, отражающей реальное положение дел в вашем электронном маркетинге.
Михаил Фёдоров via http://blog.completo.ru/manipulirovanie-dannyimi-v-google-analytics/ #реклама #generationbrand #pride #marketing #маркетинг #googleanalytics