Большинство бизнес-сайтов не имеет высокой конверсии только из-за того, что при их продвижении используется неполная информация. В результате делаются неправильные выводы и появляются ошибки в продвижении сайтов, которых могло бы не быть, если бы все аналитические данные были учтены и использованы в работе SEO-специалистами.

Так, специалисты рекомендуют работать над повышением конверсии следующим образом. Сначала нужно выбрать такую страницу сайта, которая обладает максимальным потенциалом для проведения улучшений. То есть необходимо с помощью Google Analytics найти плохо работающую страницу, основываясь на показателях выходов, отказов и визуализации последовательности.

Чаще всего до конверсии каждый посетитель проходит несколько шагов. Он должен залогиниться, выбрать товар, узнать о том, как осуществляется оплата и доставка товара и так далее. Проанализировав, с какого этапа пользователь безвозвратно уходит со страницы заказа, можно заняться её оптимизацией.

Затем необходимо найти самые популярные страницы, формирующие огромный потенциал для проведения работ по улучшению сайта. Когда страницы отобраны, нужно заняться их А/В тестированием, которое подтвердит или опровергнет выдвинутые гипотезы.

Какие проблемы интерпретации могут возникнуть при изучении источников трафика?

Если поисковый трафик растёт, то необходимо выяснить, по каким запросам: брендовым или конкурентным. Рост по брендовым запросам означает, что дело не в продвижении сайта. Чаще всего в этой ситуации влияние оказывает какой-либо тип рекламы. Например, это может быть баннерная реклама.

При изучении прямого трафика необходимо знать, как та или иная аналитическая система регистрирует посещения сайта. К примеру Google Analytics проводит анализ по файлам Cookies. Они содержат информацию об источнике, откуда пришёл посетитель. Так, система определяет, что пользователь пришёл по контекстной рекламе и учитывает этот вход в соответствующем разделе.

Однако прямой трафик имеет значительные отличия от всех остальных видов трафика, так как файл Cookies перезаписывается. Пользователь, который зашёл по контекстной рекламе, а потом вернулся на сайт, набрав адрес в строке браузера, будет дважды зарегистрирован, как пришедший с контекстной рекламы. Из-за этого разные системы анализа дают разные результаты по количеству посещений.

Как прямой трафик фиксируются переходы по ссылкам, которые оказались в каких-либо текстовых файлах, письмах почтовых клиентов или открывались на смартфонах.

Прямым засчитывается и тот трафик, который был получен при перенаправлении пользователя на другие страницы сайта. Потеря сессии происходит и при наличии на сайтах протоколов https и http. В этом случае тоже весь трафик будет отнесён к прямому.

Как правильно рассчитывать эффективность привлечения платного трафика?

При анализе данных могут быть допущены очень грубые ошибки. Например, возьмём за основу расчётов эффективности привлечённого трафика такие данные: на таргетированную рекламу компания потратила 200 тысяч рублей, при этом было совершено 700 целевых действий, стоимость которых составила 285 рублей. Одновременно использовалась и контекстная реклама, на которую было потрачено 150 тысяч рублей, совершено 900 целевых действий, каждое из которых стоило 166 рублей.

Опираясь на эти данные, логично было бы отдать предпочтение контекстной рекламе, потому что за одни и те же деньги будет получено больше целевых действий. На этих показателях чаще всего и делаются выводы о том, как распределить бюджет.

Однако необходимо учесть и ассоциированную конверсию. Проанализировав данные, полученные в Google Analytics, несложно заметить, что таргетированная реклама даёт больше целевых действий по первому взаимодействию, чем контекстная. Тогда и стоимость целевого действия в таргетированной рекламе снижается и достигает 104 рублей против 134 рублей контекстной рекламы.

Такие ошибки могут быть допущены в тех случаях, когда нет системы KPI, которая разработана для конкретного сайта.

Например, для интернет-магазина система KPI может выглядеть следующим образом:

• Показатели, которые анализируются в процессе привлечения посетителей, - оплата действия (CPA), стоимость одного посетителя (CPV), количество дней до совершения покупки;
• Показатели, которые необходимо проанализировать при изучении вовлечённости, - показатели отказов по типам страниц и выходов в корзине;
• При анализе продаж учитываются число успешных заказов, доля оффлайн заказов от общего количества заказов, средний чек, коэффициент конверсии;
• Изучая лояльность, учитывается количество новых посетителей, конверсия в заказы новых посетителей, конверсия в заказы клиентов, которые вернулись за второй покупкой, доля дохода от новых посетителей и доля дохода от тех, кто вернулся.