הצגת נתונים של איכות ביקור
כדי לפתוח את הדוח 'איכות ביקור':
- כניסה ל-Google Analytics.
- נכנסים לתצוגה המפורטת.
- פותחים את דוחות.
- בוחרים באפשרות קהל > התנהגות > איכות ביקור.
יש עיכוב של 24 שעות בנתוני איכות ביקור: הדוח תלוי בהשלמת העיבוד של הטבלאות המסכמות היומיות.
כל נכס צריך לעמוד בדרישות המוקדמות של הנתונים כדי שהדוח יופיע בתצוגות המפורטות של הנכס.
אילו תצוגות של דוחות כוללות את הדוח?
אם לנכס יש פחות מ-15 תצוגות מפורטות, הדוח מופיע בכל התצוגות.
אם לנכס יש 15 תצוגות מפורטות ומעלה, הדוח מופיע בתצוגת ברירת המחדל. (מידע נוסף על ההגדרה של תצוגת ברירת המחדל).
אם בנוסף לתצוגת ברירת המחדל קיימת תצוגה נוספת המקושרת ל-BigQuery, הדוח מופיע גם בה.
מידע על איכות ביקור
מערכת Analytics משתמשת בלמידה חישובית כדי לחשב את המדדים 'איכות ביקור' ו'איכות ביקור ממוצעת', בדומה ל'רשימות חכמות' ול'יעדים חכמים'. המדדים האלה מאפשרים להעריך עד כמה המשתמש קרוב לביצוע המרה. המערכת מחשבת את מעורבות המשתמש בכל ביקור, והקרבה המשוערת לביצוע המרה מתבטאת בציון של 1 עד 100 לכל ביקור בטווח התאריכים שנבדק, כאשר 1 מציין את המרחק הגדול ביותר ו-100 מציין את הקרבה הגדולה ביותר לביצוע עסקה. ערך של 0 מציין שהמדד אינו מחושב לפרק הזמן שנבחר.
איכות הביקור מחושבת לכל ביקור בנפרד.
איכות הביקור הממוצעת מחושבת לכל הביקורים הקשורים למאפיין בטווח התאריכים שנבחר, לדוגמה:
- הציון לכל הביקורים שבהם מקור = google בטווח התאריכים 1 בינואר עד 31 בינואר
- הציון לכל הביקורים שבהם מדינה = הודו בטווח התאריכים 1 בינואר עד 31 בינואר
המאפיין 'איכות הביקור' מוצג בדוח 'איכות ביקור' ובפלחים, בקהלים לרימרקטינג ובדוחות מותאמים אישית ב-Analytics.
המדד 'איכות ביקור ממוצעת' מוצג בדוח 'איכות ביקור' וזמין גם בדוחות מותאמים אישית.
דרישות מוקדמות
כדי לחשב את המאפיין ואת המדד, מערכת Analytics זקוקה לנתונים הבאים:
- מינימום של 1,000 פירוטי עסקאות לחודש. יש להפעיל בחשבון מעקב מסחר אלקטרוני.
- לאחר שתגיעו לסף הראשוני של 1,000 פירוטי עסקאות, מערכת Analytics תזדקק לנתונים מ-30 ימים כדי ליצור את המודל.
הדוח 'איכות ביקור'
הדוח 'איכות ביקור' מאפשר לכם לראות:
- את התפלגות הביקורים שכללו או לא כללו עסקאות ל-5 קטגוריות שונות של איכות ביקור (היסטוגרמה)
- מדדים של צירוף משתמשים, התנהגות והמרות בביקורים לפי המאפיינים הבאים: קיבוץ ברירת מחדל של ערוצים, מקור ואמצעי הגעה לאתר (טבלה)
שימוש בנתוני איכות ביקור
פלחים
השימוש בפלחים מאפשר לבחון נתונים מכל סוג בהקשר של סף איכות ביקור. לדוגמה, אפשר ליצור פלח של 'איכות ביקור > 75', ולאחר מכן לבחון היבטים כגון:
- איך המשתמשים שמפגינים סבירות גבוהה לביצוע המרה עומדים ביחס לבסיס המשתמשים הכולל. האם הם מייצגים רק חלק קטן מהמשתמשים, או האם הפרסום והאתר יחד מביאים למעורבות של אחוז גבוה מהמשתמשים?
- אילו ממילות המפתח ומהקמפיינים מניבים משתמשים בעלי מעורבות גבוהה.
- אילו נתיבי המרות הם האפקטיביים ביותר, והיכן לאורך הנתיב אפשר להציג את הפרסום האפקטיבי ביותר.
אפשר גם להשתמש בסף נמוך כדי לבחון את הקצה השני של רצף המשתמשים:
- כמה אחוזים מתוך המשתמשים עורכים ביקורים באיכות נמוכה?
- האם מילות המפתח והקמפיינים שמושכים משתמשים בעלי איכות ביקור נמוכה שונים מאלה שמושכים משתמשים בעלי ערך רב יותר? אם כן, האם הגיוני להקדיש להם חלק קטן יותר מהתקציב?
- באילו נתיבי המרות עוברים המשתמשים שמניבים ציונים נמוכים יותר? האם לאורך הנתיבים הללו יש הזדמנויות ליצירת שיווק אפקטיבי יותר?
קהלים לרימרקטינג
משתמשים שנמצאים על סף המרה משתכנעים בקלות רבה יותר להשלים את ההמרה. לדוגמה, משתמשים שבדקו את פרטי המוצר או הוסיפו פריטים לעגלת הקניות נתנו סימנים חזקים לכך שהם כבר נוטלים בעלות על המוצרים האלה. פעולת המשך משכנעת מצידכם באמצעות קמפיין רימרקטינג שבנוי היטב יכולה לתת את הדחיפה האחרונה הנדרשת להם כדי לסיים את התהליך.
אם תיצרו קהלים לרימרקטינג המבוססים על המשתמשים שמבצעים הכי הרבה אינטראקציות שאינן קליקים ביותר ותפרסמו את הקהלים האלה במגוון פלטפורמות השיווק שבהן אתם משתמשים, כמו Google Ads ו-Display & Video 360, תוכלו לעודד את המשתמשים הללו לשוב ולבצע אינטראקציות שאינן קליקים בכל מקום שבו יש לכם נוכחות מקוונת.
אפשר גם לפרסם את הקהלים האלה ב-Optimize כדי שתוכלו להבין בדיוק אילו שיפורים בתוכן האתר מניבים את הסבירות הגבוהה ביותר להמרה.
