Параметры и показатели

Основные элементы отчетов.
Содержание

Обзор

Отчеты в Google Аналитике состоят из параметров и показателей.

Параметры – это атрибуты данных. Например, параметр Город указывает, в каком городе находился пользователь во время сеанса, а параметр Страница содержит URL просмотренной страницы.

Показатели – это количественные значения. Показатель Сеансы представляет собой общее количество сеансов. Показатель Страниц/сеанс позволяет узнать, сколько страниц в среднем было просмотрено за сеанс.

В большинстве отчетов Google Analytics каждому значению параметра соответствует определенная строка, а каждому показателю – столбец. Например, в этой таблице содержится один параметр (Город) и два показателя (Сеансы и Страниц/сеанс).

Параметр Показатель Показатель
Город Сеансы Страниц/сеанс
Москва 5000 3,74
Берлин 4000 4,55
 

В большинстве отчетов Google Аналитики вы можете изменить параметр и добавить дополнительный параметр. Например, если добавить в качестве дополнительного параметра Браузер, результат будет следующим.

Параметр Параметр Показатель Показатель
Город Браузер Сеансы Страниц/сеанс
Москва Chrome 3000 3,5
Москва Firefox 2000 4,1
Берлин Chrome 2000 5,5
Берлин Safari 1000 2,5
Берлин Firefox 1000 4,7

Допустимые сочетания параметров и показателей

Не все показатели и параметры сочетаются между собой. Каждый из них имеет область действия: уровень пользователя, уровень сеанса или уровень обращения. В большинстве случаев имеет смысл объединять только параметры и показатели с одинаковой областью действия. Например, показатель Сеансы имеет смысл использовать только с параметрами уровня сеанса, такими как Источник и Город. Использовать его вместе с параметром уровня обращения, таким как Страница, было бы нелогично.

Полный список допустимых сочетаний параметров и показателей приведен в этой статье.

Как рассчитываются показатели

В Google Аналитике показатели рассчитываются двумя способами:

  • Как суммарные сводные значения
    В случае если показатель представлен в рамках сводной статистики для всего сайта (например, показатель отказов или общее количество просмотров страниц).
  • С учетом одного или нескольких параметров, представленных в отчете
    Если значение показателя определяется одним или несколькими параметрами.

На следующем рисунке эти способы расчета представлены на простом примере. Слева представлен сводный показатель, а справа те же данные рассчитаны для параметра Новые пользователи.

В сводном отчете длительность пребывания на сайте рассчитывается по времени начала и окончания сеанса с усреднением по трем сеансам. Итоговое значение выводится в результате относительно простого вычисления после сбора данных по отметкам времени на уровне запроса.

В отчете Новые и вернувшиеся средние значения представлены не для всех сеансов, а с учетом параметра Тип пользователя. Сочетая показатель Длительность пребывания на сайте с этим параметром, вы можете сравнивать поведение вернувшихся и новых пользователей. Данные говорят, что новые пользователи проводят на сайте больше времени, и понять это из сводного отчета было бы невозможно.

Сочетание нескольких параметров с одним показателем также меняет расчет значений. Несколько параметров можно использовать как в стандартных, так и в специальных отчетах. Допустим, вы анализируете длительность пребывания на сайте, используя параметры Тип пользователя и Язык. Показатели для новых и вернувшихся пользователей в этом случае рассчитываются так же, однако для разбивки новых пользователей по языку в расчете будет учтен дополнительный параметр. Вот как могут выглядеть результаты:

Тип пользователя Язык Средн. длительность пребывания на сайте
Все типы Все языки 3:25
Вернувшиеся Все языки 5:03
  Финский 29:49
  Вьетнамский 20:44
  Индонезийский 16:55
Новые Все языки 2:09
  Малайский 17:38
  Английский (Великобритания) 16:56
  Китайский (традиционный) 16:20

Эти значения взяты из реального отчета Google Аналитики. Благодаря им вы можете узнать, к какой категории относятся и на каком языке говорят пользователи, проводящие на сайте больше всего времени.

Модели атрибуции

Чтобы ответить на целый ряд вопросов о поведении пользователей, Google Аналитика использует разные типы расчетов, или модели атрибуции, для получения данных, которые вы видите в отчетах. Каждый отчет Google Аналитики можно считать ответом на тот или иной вопрос. Вот самые распространенные категории вопросов:

  • Контент. Сколько раз просматривали ту или иную страницу?
  • Цели. Какие URL-адреса страниц обеспечили максимальный коэффициент конверсии цели?
  • Электронная торговля. Какова ценность той или иной страницы для транзакции?
  • Внутренний поиск. Какие запросы во внутреннем поиске привели к транзакции?

Для всех основных категорий и соответствующих отчетов в Google Аналитике используются определенные модели атрибуции. Поскольку каждая модель атрибуции предназначена для расчета определенных показателей, некоторые показатели, например количество просмотров страниц, представлены не во всех отчетах. Это связано с тем, какая модель атрибуции используется для формирования отчета.

В отчетах Google Аналитики используются три модели атрибуции:

Атрибуция по запросу

Такая атрибуция позволяет получить сводные значения для одного показателя или для сочетания показателя и параметра. Эта простейшая модель нашла широкое применение в Google Аналитике, поскольку значения в ней определяются на основе запросов GIF отдельных пользователей. Таким образом, для каждого запроса можно получить определенный параметр и/или показатель.

Большинство значений параметров доступны на уровне запроса. При этом для каждого запроса страницы и события эти значения остаются неизменными в самом запросе HTTP/GET или в запросе GIF. Вот несколько основных параметров, доступных на уровне запроса:

  • URI страницы. Доступен во всех запросах к сайту и указывает путь страницы, к которой осуществляется доступ.
  • Кампания. Если пользователь приходит на сайт из рекламной кампании, данные о ней сохраняются и используются при каждом последующем запросе до момента изменения кампании.
  • Агент пользователя. Все запросы от пользователей содержат информацию о браузере, отправляемую в запросе HTTP/GET из браузера и напрямую сохраняющуюся в файлах журналов.

Атрибуция ценности страницы

Эта модель позволяет оценить вклад страницы в достижение цели или получение дохода. Таким образом можно определить ценность одной или нескольких страниц. Ниже представлена схема, иллюстрирующая последовательность просмотра страниц, в ходе которых были совершены покупки и достигнута цель.

Обозначения. P1–P4 – страницы. Корзины товаров – страницы подтверждения оплаты. Флаг – цель.
 

Это так называемая опережающая модель атрибуции, поскольку ценность страницы в ней назначается путем анализа достигнутых целей или покупок после ее посещения. В таблице ниже указаны значения ценности, присвоенные страницам в этой последовательности.

Страница Доход/ценность цели
P1 55 долларов + Цель 1
P2 55 долларов + Цель 1
P3 35 долларов + Цель 1
P4 0 долларов

Эта модель атрибуции не используется в отчетах категорий "Цели" и "Электронная торговля", поскольку в таких отчетах не указываются URI-адреса страниц и заголовки, связанные с покупками.

Атрибуция поиска по сайту

Благодаря этой модели атрибуции в отчетах Поиск по сайту представлены коэффициенты конверсии целей и значения ценности целей для каждого поискового запроса.

Эта модель работает не так, как атрибуция ценности страницы, поскольку ценность цели присваивается ближайшему поисковому запросу, который привел к конверсии, а не просто предшествовал ей. На следующем рисунке представлена последовательность внутреннего поиска по сайту, просмотров страниц и покупок.

Обозначения. P1–P4 – страницы. Корзины товаров – страницы подтверждения оплаты. Значок поиска – поиск по запросам "Обувь" и "Цветы". Флаг – цель.
 

При использовании этой модели с целью 1 и транзакциями связываются следующие запросы:

  • "обувь" – 20 долларов;
  • "цветы" – 25 долларов.

При использовании этой модели транзакции и цели связываются с поисковыми запросами, непосредственно предшествовавшими транзакции или достижению цели.

 

 

 

 

 

 

 

Эта информация оказалась полезной?
Как можно улучшить эту статью?