Добрый день, начинающий аналитик! Как я раньше и говорил, после достаточно простой установки кода счетчика Google Analytics, необходимо разобраться с интерфейсом этого пакета инструментов. Уже не раз слышал отзывы многих блоггеров о том, что этот сервис крайне сложен для понимания всех вариантов отчетов. От количества данных по различным параметрам и метрикам у многих веб-мастеров просто глаза разбегаются. Поэтому часто основная и важная информация от них уходит и в памяти остаются только малозначительные и несвязанные числовые данные посещения их сайтов. На самом деле, если во всем основательно и не спеша разобраться, можно упростить анализ полученных метрик, а всю статистику сервиса Гугл Аналитикс автоматизировать. Но для начала необходимо разобраться с ее интерфейсом.
Типы данных Google Analytics
Перед тем, как я предложу Вам окунуться в типичный отчет сервиса, необходимо разобраться с подачей числовой информации. Речь идет о цифрах и графиках, с помощью которой любой блоггер, веб-мастер, seo-специалист и аналитик получает всю наглядную статистику посещений своих сайтов. Во всех отчетах Гугл Аналитки показаны два различных типа данных — параметры и метрики.
Параметры (измерения) — это текстовые строки в отчетах, с помощью которых описывается тот или иной элемент статистики. Например, это могут быть адреса сайтов, источники переходов, ключевые слова и т.д. В таблице они показаны в самом первом левом столбце данных.
Метрики — это числовые данные параметров, с которыми они связаны. Например, для любого источника трафика метриками могут быть количество посещений, число просмотров страниц, длительность сеанса, показатель отказов и т.д.
Для каждого раздела статистики существуют свои отчеты со своими параметрами. Соответственно и метрики у них будут разные — те, которые намного точнее и понятнее могут дать полную информацию по ним. Измерений и метрик существует большое количество. Одни служат для одной цели, вторые для другой. Для каждого отчета свой набор элементов и данных по ним.
Структура типичного отчета Аналитики
Любое окно сервиса Google Analytics состоит из двух частей — из левого навигационного меню и правой части с отчетом. Про меню я расскажу позже, когда будет рассматривать примеры использования инструментов Аналитики. А вот про отчет начну говорить прямо сейчас и в начале речь пойдет об основных особенностях пользовательского интерфейса. В следующем рисунке Вы можете увидеть типичное программное окно отчета о трафике (Открывается оно путем перехода по следующим пунктам меню — «Источники трафика > Источники > Весь трафик»):
Здесь на картинке красным и зеленым цветом я подчеркнул те элементы интерфейса, о которых я расскажу в этом посте (оранжевым — рассказ об этих элементах в следующих статьях о Гугл Аналитике).
Селектор диапазона дат
Этот элемент навигации служит для настройки дат отчета. По умолчанию отображается активность за последний месяц. Данные текущего дня не учитываются, то есть последняя статистика посещения заканчивается прошлым днем. Поэтому диапазон предыдущего месяца начинается с числа, которое такое же, как и вчерашний день. Вот так выглядит диапазон дат по умолчанию на день даты публикации этого поста:
Текущий день, 25 мая, как видно не учитывается. Это сделано для того, чтобы в отчете исключить вычисления параметров и метрик. Итак, как же можно менять дату в селекторе, чтобы увидеть различные данные посещаемости. В Google Analytics существует следующие варианты изменения дат:
- ручной способ. Здесь все просто — в поле ввода (подчеркнуто в рисунке красной линией) вводится нужный диапазон дат;
месячные данные. Нажимая на любой месяц, можно получить данные только по его дням;
- произвольные данные. Выбирая последовательно начальный день диапазона и конечный можно задать весь промежуток для сбора данных;
- с помощью списка «Диапазон дат» (картинка справа). Благодаря открывающемуся меню можно выбрать уже готовые диапазоны дат — сегодня, вчера, прошлая неделя, прошлый месяц.
Все данные в отчете можно сравнивать, устанавливая разные диапазоны дат. Для этого необходимо отметить чекпоинт «Сравнить с:» и выбрать нужный для сравнения (на рисунке слева выделен чекпоинт красным квадратом). По умолчанию Google Analytics сам выбирает диапазон. Его можно менять путем выбора промежутка из открывающегося меню (два варианта — предыдущий период и предыдущий год) или вручную, вставив начало и конец нужного диапазона дат в появившихся ячейках (рисунок слева — подчеркнуты красной линией). В итоге на диаграмме появляются два набора данных выбранного параметра. Например, внизу на рисунке видны сравнения чисел параметра «Посещения» двух периодов:
При сравнении данных для различных диапазонов нужно быть внимательным. по умолчанию выбирается автоматически второй диапазон для сравнения. Например, предыдущий месяц. Но так как в каждом месяце разное количество дней, начальная дата каждого месяца не всегда начинается с одного и того же дня недели. Поэтому при сравнении информации посещаемости всегда согласовывайте дни недели. Например, сравнивайте данные двух диапазонов, которые начинаются с понедельника и заканчиваются пятницей оба. Но не в разнобой.
Параметры диаграммы
В отчетах Google Analytics присутствуют три важных параметра вычерчивания диаграмм (смотрите большой рисунок в начале):
1. Интервалы диаграммы. С помощью этого элемента можно менять интервал между данными. По умолчанию он равен одному дню — каждая точка графика показывает численное значение параметра. Такой вариант отлично подходит для просмотра статистики посещений сайтов в течение месяца, двух. Но при более большом диапазоне дат число таких точек возрастает — детализация данных будет выглядеть зашумленной, что резко ухудшает восприятию полезной информации:
Чем больше выбран период посещаемости, тем сложнее график. Поэтому для удобного анализа получаемых данных для каждого периода стоит выбирать свой интервал диаграмм. Для себя я использую такие варианты интервалов:
- ежедневный — данные по двум месяцам;
- недельный — период от 3 месяцев до одного года;
- месячный — данные посещения более одного года.
Для некоторых отчетов существует еще один интервал представления — почасовой. В помощью такого варианта можно отслеживать изменение трафика посетителей сайта в течение суток (от 0 часов до 24 часов). Данные по такому графику позволят аналитику принять эффективные и своевременные решения по анализу планирования кампаний, а также оценить мертвые часы (где трафик абсолютно мизерный). Но тут тоже нужно быть аккуратным, потому что если веб-ресурс работает для посетителей различных стран, необходимо учитывать часовые пояса.
2. Режимы диаграммы. По умолчании все диаграммы в отчетах показаны в виде статических графиков. Если же прослеживать данные изо дня в день, где число посетителей меняется в зависимости от рассматриваемого параметра, такой вариант не всегда позволяет получить необходимую информацию для анализа. Поэтому Google Analytics позволяет выполнить анимацию изменений данных во времени с помощью специальных графиков движения. Как преобразуется отображение информации с помощью различных режимов анимированной диаграммы Вы увидите в видеоролике (в конце этого поста). А сейчас я покажу все три варианта в одном рисунке:
3. График со второй метрикой. Для детального и полного анализа данных часто аналитику нужно сравнивать две метрики одного параметра между собой за определенный диапазон дат. В таком случае в отчете Гугл Аналитики есть специальный элемент для выбора метрики. График по ней будет отличаться с первичным по первоначальной метрике. Каждый график масштабируется по левой или правой оси. Для примера я сравнил за текущий период две метрики («Посещения» и «Средняя продолжительность») по параметру «источник трафика»:
Таблица данных
Параметры управления таблицей. Таблица данных содержит в себе основную информацию различных метрик по выбранным параметрам. По умолчанию сервис показывает 10 строк наиболее популярных измерений, которые упорядочены по количеству посещений (это видно по стрелке рядом с метрикой «Посещения»). Если кликнуть на любую другую метрику, параметры будут отображаться уже по другому порядку. Число метрик в отчете может быть от одного до пяти.
Чтобы увидеть данные параметров больше десяти, можно увеличить число строк. Это делается с помощью специального элемента в разделе параметров таблицы в нижнем правом углу. В окошке число 10 можно поменять на другие значения — число отображаемых строк повышается до 25, 50, 100, 250 и так далее до 5000. Конечно, такой вариант дает больше информации, но когда данный уже идет по большому числу строк, можно не заметить нужный параметр или числа метрик. В этом случае лучше использовать фильтрацию (об этом в другом посте).
Также для удобства анализа показателей посещаемости можно пользоваться специальными кнопками. Эти кнопки (на них нарисованы стрелки) позволяют перемещаться вперед и назад сразу на то число строк, которые выбраны в качестве отображения. По умолчанию шаг перемещения равен 10.
Способы отображения таблицы. Таблица данных может выглядеть не только как массив чисел в виде пересекающихся строчек и столбцов. Существует еще пять различных способов:
Распределение (Процентная доля). Данные параметров посещения в отчете показываются в виде круговой диаграммы, в которой отображается любые из пяти метрик итоговой строки. С помощью открывающегося меню можно выбирать любую метрику таблицы.
Эффективность. В этом случае данные таблицы представляются в виде столбчатой диаграммы. Такой вариант хорош в самом начале анализа, когда Вам необходимо определить самые актуальные измерения по различным метрикам. Благодаря этому варианту диаграммы можно наглядно увидеть общую эффективность каждой строки данных таблицы.
Сравнение. В таком виде можно проанализировать разностное распределение отображенных метрик со средним значением сайта. Такая диаграмма дает отличный способ быстро оценить степень работоспособности разных параметров. Например, дать приблизительную оценку качеству трафика, его источникам и сделать вывод о полезности того или иного канала посетителей.
Облако запросов. Очень важная и полезная диаграмма, использующаяся для анализа продвижения сайта. В ней визуально показаны все параметры таблицы данных (число запросов зависит от строк в таблице. То есть если их 10, то в облаке будет только 10 слов). Чем более значим термин, чем больше по нему было переходов из поисковых систем, тем больше его шрифт в диаграмме. Такое облако запросов является отличным средством выявления закономерностей в большой таблице данных. На практике лучше ее использовать для таблиц, число строк параметров которых не более 50-ти. Иначе все мелкие поисковые запросы просто будут незаметны.
Сводка. Этот вариант отображения данных имеет такой же принцип, как и сводная таблица в Microsoft Excel. Используется для выполнения более тщательного анализа, в котором идет реализация перекрестных ссылок. С помощью сводки можно одновременно просматривать несколько типов данных, не переключаясь на другие отчеты. Для примера я покажу такую таблицу, в которой по наиболее популярным браузерам за промежуток сентябрь 2012 — май 2013 отображается информация о посещениях и показателях отказов для первых 10-ти (по посещаемости) источников трафика:
Итоговые метрики. В таблице перед строчками данных находится итоговая строка с метриками. Они являются либо суммой (если считается количество посетителей), либо взвешенными усредненными значениями (например, показатель отказов или среднее время просмотра страницы).
После чисел этих метрик идет сравнение с данными для сайта в целом. Если показана вся таблица с выбранными параметрами, то сравнительная цифра и итоговое число метрик совпадают. Но если выбрать какой-то один параметр, то числа при сравнении уже не будут одинаковыми.
При сравнении одних и тех же параметров по двум разным диапазонам дат, итоговые метрики тоже сравниваются в виде процентного изменения. Положительные изменения (повышение данных метрики по сравнению с прошлым периодом) показаны в виде зеленой стрелочки, отрицательные — в виде красной. Единственное исключение из этих правил — данные метрики «показатель отказов». Здесь все наоборот — снижение этого показателя приводит к отрицательной динамике (зеленая стрелка), повышение — к красной. На примере сравнения двух диапазонов дат (смотрите в начале поста информацию об этом), я получаю следующий перечень итоговых метрик:
Более наглядно Вы можете увидеть все действия по работе с элементами интерфейса отчетов в следующем моем видеоролике:
На этом первая часть, в которой мы затронули главные элементы интерфейса отчетов, закончена. Не пропустите следующие посты рубрики «анализ сайта».
С уважением, Ваш Максим Довженко
Максим, титаническая работа. Я понимаю, что такое работа с цифрами и именно поэтому снимаю шляпу перед тобой за умение видеть в сухих цифрах многое.
Честно скажу, что многое прошла вместе с твоим видео, параллельно открыв свою аналитику. Было интересно по новому посмотреть на отчет.
Надо, конечно, практиковаться и больше заходить в Google Analytics, а то я все Яндекс метрикой пользуюсь.
Жду продолжения темы, ведь такого наглядного пособия я еще пока не встречала в рунете. Все супер!
Привет, Алена! Я с тобой согласен, труд получился большим. Особенно видео — как я его ни урезал, все равно пол часа получилось. 🙂 Ждем следующего урока. Там будет еще интересней!
На русском языке такие уроки сложно найти, полностью согласен с тобой. 🙂
Очень люблю, когда все с подробными картинками. А то давно хочу установить, но как-то все это как темный лес. Но вот читаю, и понимаю, что «не так страшен черт…»
Нет, не страшен, Наташа! А даже очень полезен. Я вот вчера, когда записывал ролик (хотя кого я обманываю — сегодня ночью 🙂 ), подумал, что с помощью обычных стандартных отчетов можно творить чудеса. Вот и хотелось их показать нашему другу блоггеру. 🙂
Спасибо за такой замечательный урок, Максим. Все прямо по полочкам разложили! Особенно радует то, что есть видео-версия к данной статье.
Добрый день, Ярослав! Надеюсь, что с моим уроком путешествие по интерфейсу GA для Вас будет комфортным! 🙂
Ох как здорово рассеялся туман о Google Analitics в моей башке. Спасибо неоценимое за актуальную для меня статью.
Добрый день! Не пропустите следующие статьи — они помогут убрать весь остальной туман. 🙂
Максим, у вас прямо школа для блоггера! Глаза разбегаются не знаю какую тему брать! И счетчик еще не ставила!
Добрый день, Елена! Рад видеть тебя у себя в гостях! Выбирай любую тему! 🙂
Надо будет разобраться с этим счетчиком. Обычно смотрю на ночь на цифры за сутки, не вдаваясь в подробности.
Привет, Василий! Аналитика — приставучая вещь. Только начнешь в этом разбираться, как уже не хватате время на другие дела. Поэтому рекомендую к ночным посиделкам брать с собой много кофе, ведь отчеты GA — это целым мир. 🙂
Уффффф!!! Максим, как в одной голове может уместится такое количество цифр и таблиц? И с этим монстром надо будет разбираться? Ну вообще с твоей помощью много чего уже осилила, может и этого одолею.
Привет, Оля! Все будет хорошо — на самом деле не все так сложно. В любом случае, если что-то не одолеешь, ты всегда можешь рассчитывать на мою помощь! 🙂
Ольга, вы напомнили мне меня полгода назад. 🙂 Я тоже в растерянности бродила по блогу Максима и ужасалась множеству новых терминов и понятий. Поверьте, с помощью этого молодого человека вы скоро будете на блогах сеошников чувствовать себя, как рыба в воде)))
Максим, спасибо за поддержку.
Максим, просто обалденный мануал по аналитиксу. У меня все руки до него не доходят, да и вообще очень редко пользуюсь инструментами от Google, хотя понимаю,что зря. Теперь по вашему руководству займусь этим вопросом=)
Очень приятно это слышать, Александр! А я все думал, понятно ли всем мои статьи по аналитике. Отзывов мало. А они так важны.
Может чего-то не хватает в таких обзорах, или что-то лишнее?
В этом обзоре все отлично! Про все пока не скажу, надо их прочитать сначала. =) И думаю, там будет аналогичная ситуация.
Максим, отличная статья про google analitics — прочитала и поняла, что слишком мало внимания уделяю анализу, пора исправляться
Привет, Рашида! Это только начало — скоро будет вторая часть по интерфейсу, а затем много интересного. Думаю, уже через 2-3 месяца Вы будете порхать по своему аккаунту Google Analytics как пчелка! 🙂
Максим, я вчера установила я Google analitics, хорошо что есть у тебя такая подробная статья, там столько всего в этой аналитике, что сразу и не разберешься, буду к тебе наведываться за информацией и использовать эту статью как шпаргалку.
Привет, Рашида! Скоро будет продолжение этого поста, вторая часть. Кстати, не забудь заглянуть вечерком на мой блог — будут оглашены участники кейса. 😉
Впервые слышу о интерфейсе гугл аналитик, очень заинтересовал, спасибо за советы и статью.
Добрый день, Андрей! Да, кроме меню есть такая штука в Google Analytics — интерфейс отчетов. 🙂
Посмотрел мелком Ваш блог — интересное название у него. Я тоже слежу за собой, стараюсь вести здоровый образ жизни. 🙂
в Google Analytics есть много нюансов, которые не так просто заметить. иногда некоторые вещи только за год замечаешь и понимаешь на сколько они полезны
Совершенно верно, Марк! Я думаю, что это бывает с каждым большим профессиональным продуктом, у которого есть серьезный многофункциональный интерфейс.
Спасибо за понятный и подробное описание данного сервиса!
Максим, спасибо, хорошая статья.
Максим а можно сделать «Первое знакомство с Яндекс Метрикой» это видео в лучшем разрешении а то не чего не разобрать.
Добрый день, Анатолий! Рад, что все Вам понравилось. И спасибо за совет — обязательно сделаю разрешение четче. я раньше просто не знал, как делать. Если придется записать все заново, придется сделать. 🙂
Кстати, а этот ролик по интерфейсу Ga четкий?
Доброго времени суток, Максим. Спасибо Вам за статью, до этого момента думал, что GA уступает своим функционалом Яндекс Метрике, поэтому пользовался только инструментами для вебмастеров. Но теперь появилось желание до конца разобраться, и применить в работе GA.
Обязательно попробуйте, Максим. Хотя на данный момент Яндекс пытается догнать Аналитику. Даже вот новый интерфейс под нее перестраивает (вариант бета).