Google Analytics: больше чем Веб, больше чем аналитика

Михаил Боде: Здравствуйте, друзья! В эфире канал SeoPult.TV программа «Бизнес online» и я, ее ведущий Михаил Боде. Google Analytics — это одна из самых функциональных и популярных систем веб-аналитики. В течение последних нескольких месяцев она претерпела несколько любопытных обновлений. Что же полезного для владельцев сайтов, веб-мастеров несут эти обновления? Об этом мы поговорим со старшим аналитиком Google Станиславом Видяевым. Станислав, приветствую!
Станислав Видяев: Здравствуйте!

Станислав Видяев, старший аналитик Google.
Родился в 1978 году в г. Куйбышев (Самара).
В 2000 году окончил переводческий факультет Нижегородского лингвистического университета им. Добролюбова.
В 2003 году защитил кандидатскую диссертацию по философии.
В 2007 году приступил к работе в компании Google в отделе прямых продаж в должности аналитика.
На сегодняшний день — ведущий специалист по работе с системой Google Analytics в российском офисе Google.

М. Б.: Скажи, пожалуйста, насколько именно аналитические возможности Google Analytics востребованы?
С. В.: Самый первый вопрос, который задают аналитики, — «Что мой пользователь делает на сайте?». И второй вопрос, может быть, даже более важен, чем первый: «Как пользователь покупает на моем сайте?» Под термином «покупает» мы можем подразумевать не только собственно покупку, а то, как пользователь, приходя на сайт, совершает то действие, которого я от него ожидаю, ради которого я и создал сайт и занимаюсь его продвижением. Вот с этой точки зрения Google Analytics может отвечать на массу вопросов не только в рамках одной сессии (как пользователь приходит), но и в рамках многих сессий: как пользователь созревает до целевого действия. И прежде всего Google Analytics интересен сейчас все больше и больше тем, какую информацию он дает в плане покупательского цикла на сайте, и достаточно большие и важные ответы на эти вопросы Google Analytics часто дает.
М. Б.: Мы поговорили, пожалуй, о самых популярных функциях Google Analytics, которые доступны по умолчанию сразу после того, как счетчик ставится на сайт: можно отследить источники трафика, сразу увидеть.
С. В.: Да.
М. Б.: А какие возможности ты как человек, разбирающийся досконально в функционале Google Analytics, можешь назвать самыми недооцененными в системе?
С. В.: Все зависит от бизнес-модели.

Пользователи в Google Analytics очень часто забывают устанавливать цели, устанавливать цели правильно.

Мы установили счетчик, и надо подумать, что конкретно мы хотим, какая метрика эффективности у нашего сайта. Если это сайт продающий, магазин, то, естественно, надо отслеживать продажу. Если это сайт контентный, если сайт объявлений, сайт новостей, сайт с материалом о каких-нибудь туристических направлениях или с красивыми фотографиями, то, вполне вероятно, у него другие метрики эффективности. Он ничего не продает, он показывает свой контент, он задерживает пользователя на своих страницах и развлекает его каким-то образом, и для этого сайта метриками эффективности будут глубина просмотра, то есть сколько страниц за визит пользователь просмотрел, и время на сайте, а значит, как пользователь вовлекается в контент сайта. И можно для себя установить определенные цели в этих рамках. Это первое, что я бы рекомендовал на сайте реализовывать и продумывать. Ну и дальше масса других функций, которые могут показаться сперва не очень важными, но потом, когда возникает какой-то вопрос к аналитике, вдруг оказывается, что именно они значимы. Это может быть какой-то частный вопрос, какой-то частный отчет, которого нет на поверхности. Пользовательские сегменты.
М. Б.: Часто об этом забывают веб-мастера?
С. В.: Да-да. В сегменты можно выделять, сравнивать, анализировать: как Москва конвертится, как Питер конвертится, что такое платный трафик, откуда он приходит (по географии), разные его характеристики. Также пользовательские отчеты: можно взять и что-то такое придумать, попытаться собрать отчет, который нужен именно тебе, но в стандартных отчетах его нет. Система достаточно гибкая, можно эти конструкторы использовать и собирать отчеты, которые нужны именно вам.
М. Б.: А есть какие-то менее очевидные функции, о которых веб-мастера, несмотря на их необходимость, забывают? Вот, например, мне в голову приходит соединение конверсии по субдоменам с данными по основному домену. По-моему, про это часто забывают.
С. В.: Забывают, да. Есть функция _setdomainname(), ее нужно прописывать в коде в зависимости от того, есть ли субдомены на сайте или нет. Если такой функции нет, а сайт у нас с несколькими субдоменами, например по гео или по различным функциям, если внутри сайта есть магазин, форум, что еще...
М. Б.: Блог корпоративный.
С. В.: ...да, блог какой-то, то, когда пользователь переходит с основного домена на поддомен с блогом, сессия обрезается, начинается новая сессия с referer на основной домен. Чтобы всю эту территорию склеить воедино, надо использовать одну маленькую строчку в коде Google Analytics. Это дополнительная кастомизация, это очень большая тема.

В основном наши веб-мастера, а также агентства, которые работают с Google Analytics, имеют свой кастомизированный код, и почерк каждого агентства виден по тому, какие дополнительные функции есть.

Больше всего и чаще всего агентства грешат функцией _addOrganic(). Если есть, допустим, _setdomainname(),_addOrganic(), дальше еще несколько функций, то можно говорить, что этот код точно установлен агентством, он у них был когда-то сформирован, вот они по жизни и используют его на всех сайтах. _addOrganic() — это функция добавления поисковой системы, которую Google Analytics не знает. Не знает Google Analytics многие локальные поисковые системы. Ну, по умолчанию в России мы, естественно, знаем «Яндекс», Google.ru, Rambler и Mail.ru — четыре основные системы. Если вы хотите использовать какие-то еще системы, то надо их добавлять непосредственно в код. С такими простыми примерами кастомизации кода я достаточно часто сталкиваюсь, но они не покрывают всех возможных случаев кастомизации, и очень многие люди об этом не знают, а если и знают, то не уделяют особого внимания изучению этой возможности.
М. Б.: Станислав, тема текущей функциональности Google Analytics будет красной нитью проходить через всю передачу, но давай сейчас обратимся к тем обновлениям, которые претерпел Google Analytics за последние несколько месяцев. Может быть, ретроспективно посмотрим то, что произошло за полгода. Что из самого значимого ты можешь отметить? Что наиболее радикально изменилось в системе?
С. В.: Значимые обновления за последние полгода — это прежде всего функция ремаркетинга в Google Analytics. Ну, у нас это называется «ремаркетинг», у других систем может называться «ретаргетингом».
М. Б.: Расшифруй, пожалуйста, для наших зрителей, которые не знают термина.
С. Г.: Это возврат пользователя, который был у тебя на сайте, заинтересовался, но не выполнил пресловутое целевое действие, которого ты от него ожидаешь. Есть возможность вернуть этого пользователя. Сейчас в Google есть целый комплекс инструментов по ремаркетингу (в нашей терминологии): есть AdWords — там можно собирать аудитории, и есть Analytics, код Analytics; мы его кастомизируем, мы его изменяем даже не строчку, а полстроки в коде и начинаем собирать аудитории. Аудитории в Google Analytics можно собирать и как всех посетителей сайта: вот пришел, сразу же попал, — так и выделяя сегменты. В плане сегментирования аудитории Google Analytics самый мощный на сегодняшний день из всех инструментов Google. Такой вот конструктор. Можно собирать, сегментировать аудиторию по ряду признаков внутри одной сессии и в рамках нескольких переходов на сайт. Так, мы можем собрать аудиторию с «Яндекса» из Москвы, например, аудиторию с какого-нибудь баннера, который мы размещаем в социальной сети, плюс эта аудитория пришла к нам на сайт и дошла до «Корзины», но не купила. Можем собрать и такой сегмент: пользователь был на сайте три раза, и все три раза за последние, допустим, две недели он просмотрел более трех страниц. Такие сегменты, очень узкие, очень специфические, но которые нам для нашего бизнеса нужны, мы можем собирать. Естественно, полет фантазии должен быть реализован в четком сценарии, в четком понимании того, какую аудиторию мы можем и хотим выделить. Мы эту аудиторию составляем, собираем, потом мы ее выносим в AdWords, и там мы ее добиваем рекламой. Вот такая интересная функция появилась в августе — как раз за полгода от февраля. Следующая большая новость была анонсирована в октябре. Это не совсем Analytics, но имеет отношение к Analytics: 1 октября в США анонсировали Google Tag Manager.

Вместо огромного количества кодов, любых JavaScript-кодов, мы можем разместить один контейнер на сайт и с этими кодами работать внутри интерфейса Tag Manager.

Прежде всего, это хорошо для кого? Для веб-мастеров, для веб-программистов, к которым маркетинговый отдел ходит каждую неделю и рассказывает: «Добавь мне еще вот этот код. А размести мне еще вот этот».
М. Б.: Ну, это скорее нужно для крупных проектов?
С. В.: Да, для крупных и для «умных». Не обязательно проект должен быть крупным, но, например, если у меня есть маленький сайт и меня есть какой-нибудь знакомый, который мне этот сайт нарисовал, вместо того чтобы к нему обращаться каждый раз и просить его внести какое-то изменение: повесить код Google Analytics, повесить код «Яндекс.Метрики», потом конверсионные коды AdWords, потом ремаркетинговые коды AdWords, а вот еще мне что-то захотелось, еще что-то, а потом поменять, что-то кастомизировать, — теперь я один раз к нему пришел, установил контейнер, установил трекеры на всех событиях, которые мне нужны и критичны для меня внутри сайта, и спокойно работаю в интерфейсе, конфигурирую JavaScript-коды, которые для меня собирают непосредственно данные. В самом коде сайта нет больше необходимости работать, ее значительно меньше. Естественно, Tag Manager не только Google предоставляет: есть много провайдеров, есть платные тег-менеджеры, есть бесплатные тег-менеджеры. Но у нас есть свой продукт, который упрощает жизнь.
М. Б.: Станислав, в последнее время ходит много слухов о системе ли, наборе ли функций, который называется Universal Analytics. То ли это новое воплощение Google Analytics, то ли отдельная система. Что собой представляет эта сущность, для чего она сделана?
С. Г.: Это новый шаг в развитии аналитики. Продиктован он необходимостью, которой кипит вся интернет-общественность за рубежом и у нас тоже. Это связано с тем, что аналитики не считают достаточным отслеживание действий пользователя в рамках сессии. В рамках сессии пользователь пришел, просмотрел страницу один, два, три, четыре и ушел. Хочется заглянуть за пределы этого сценария, и Analytics потихоньку начинает двигаться от сценария отслеживания сессий к другим — к сценариям отслеживания посетителя, пользователя. Чтобы за частоколом сессий рассмотреть и выявить конкретного пользователя, который нам больше всего ценен как потребитель. Если в магазине к вам приходит человек, вы его можете узнать в лицо и разведать его предпочтения, вы можете ему выдать карточку. Вы приходите в магазин, у вас есть своя карточка, они помнят все ваши покупки, они знают ваш телефон, они вам присылают SMS, поздравляя с днем рождения. Владельцы магазинов-сайтов хотят хотя бы иметь возможность хотя бы приблизительно то же самое сделать в онлайне. Первый шаг в переходе от сессионной модели к модели отслеживания пользователей — это многоканальные последовательности — multi-channel (на русский перевели как «многоканальные последовательности»), отслеживание пользователя применительно к конверсии. Если у нас на сайте отслеживается конверсия, то есть первую конверсию мы установили, сразу же начинает собираться отчет по последовательности переходов пользователей. Была сессия один— пользователь пришел, была сессия два — пользователь пришел и не сконвертировался, и сессия три — он сконвертировался. Мы агрегированный отчет собираем и говорим, что есть такая последовательность, она случается в 5% случаев: три посещения — конверсия. И эти посещения из таких-то источников, эти посещения с такими-то ключевыми словами, эти посещения из таких-то социальных сетей могут быть. Что дальше? Следующий этап — посмотреть, с каких различных устройств пользователи приходят. Пришел с компьютера на работе в течение рабочего дня, вернулся домой — пришел с планшета. Как этого пользователя подцепить, как организовать отслеживание этих действий на многодевайсном уровне? У человека может быть несколько устройств, несколько браузеров внутри этих устройств, причем для России характерно, что много браузеров пользователи устанавливают, для Запада это нетипично. У нас почему-то так происходит, у пользователя два-три браузера в компьютере. Это еще больше усложняет жизнь аналитикам. Так вот, Universal Analytics — это следующая инкарнация аналитики, которая сейчас в режиме бета-тестирования: можно в интернете найти анкету, ее заполнить и напроситься на участие в бета-тестировании.
М. Б.: Ну, понятно, что это голубая мечта любого владельца сайта, особенно торговой площадки, да и, в общем-то, любого интернет-проекта, который ведет бизнес в Сети. Но между тем больше всего меня занимает другой вопрос: за счет чего вам удается идентифицировать этого пользователя? Понятно, что есть сквозная аутентификация в Google (человек присутствует в браузере залогиненным), есть виджеты социальных сетей, которые также помогают пометить пользователя. Что еще? Примерно какую часть аудитории веб-проектов удается определить?
С. Г.: Здесь момент очень тонкий, который касается прежде всего такого явления, как защита данных пользователя. Помните фильм The Minority Report, который перевели как «Особое мнение»? Герой Тома Круза убегает от полицейских в метро, сканируют его сетчатку и показывают ему персонализированную рекламу. Вот она, голубая мечта всех интернет-маркетологов — определить пользователя, узнать, кто он, что он, сколько у него детей и чем он сегодня завтракал, и ему показывать что-то исходя из личных данных. Мы не можем передавать личные данные, которые есть у третьих сторон, в аналитику.
М. Б.: Это запрещает российское законодательство, собственно.
С. Г.: Российское — да. Еще больше это запрещает зарубежное законодательство, там еще более строгие правила в плане privacy. И замысел Universal Analytics не в том, что он получает какие-то данные от виджетов, какие-то данные по сквозной идентификации, допустим, в наших системах. Задумка в том, что у клиента есть своя CRM, у него происходит, например, звонок, пользователь приходит, звонит после посещения такой-то страницы, или пользователь заказал какой-то товар, заказ оформлен, и он должен зайти за ним в магазин, чтобы забрать. Universal Analytics открывает шлюз для получения таких офлайновых данных. Я прихожу за своим заказом в магазин, у меня есть ID заказа. ID заказа ассоциирован с моим визитом на сайт, который был там, допустим, день или два назад, и из CRM после моего прихода — я физически пришел в магазин, забрал товар, оставил деньги — можно отправлять метрику: мол, заказ завершился покупкой в магазине. Я, наверное, недосказал.

Universal Analytics работает как стандартный Analytics, то есть собирать user ID и передавать кастомные метрики обратно в Google Analytics у простых участников бета-тестирования пока возможности нет. Я знаю, что идут закрытые тесты с несколькими рекламодателями, но это большой проект, на который брошены сейчас огромные ресурсы.

Это как подготовка к олимпиаде. Внутри вся команда Google Analytics занимается развитием этого проекта. И планировалось, что к лету 2013 года, в июле, проект должен будет выйти из режима бета-тестирования.
М. Б.: Ну, пока поговорим о том, что реализовано на данный момент. Зачитаю: «В блоге Google Analytics приводились результаты одного исследования. Были опрошены 500 британских компаний, которые активно продают или продвигаются онлайн, и только 18% компаний, что собирают все возможные данные, анализируют и используют их для принятия решений, а 43% компаний принимают решения, опираясь на опыт или интуицию, притом что возможностей для сбора данных и их анализа в Google Analytics предостаточно». Все-таки почему компании часто не задействуют весь потенциал Google Analytics, что им мешает и какие наиболее частые ошибки или заблуждения характерны для клиентов Google Analytics?
С. В.: Это характерно, наверное, не для Google Analytics как аналитической системы, это вопрос отношения к аналитике вообще. Что делает бизнес, как он это делает?

Часто владельцы принимают решения сами, и я в своей практике очень часто сталкивался с тем, что, казалось бы, компания, у которой основной бизнес — это онлайн, не считает даже конверсии.

Люди тратят деньги на рекламу, тратят большие деньги и не считают, какова отдача от этой рекламы. Это не только для Запада характерно, часто и для нас тоже. Как правило, это люди, которые приходят из обычного бизнеса в онлайн, либо те, у кого нет времени подобным заниматься. Вот недавно приходил один клиент, достаточно известный онлайн-магазин, с большой сетью офлайновых магазинов. Казалось бы, можно собирать всю эту аналитику и пытаться что-то делать. Не делается это, не делается! Наверное, в первую очередь из-за недостатка ресурсов: не всегда у людей есть время. Помимо аналитики, у них куча других вопросов. Второй момент — язык, терминология. Мы говорим на своем птичьем языке между собой, интернет-маркетолог с интернет-маркетологом, аналитики друг с другом общаются, а владельцу бизнеса это все непонятно, все эти метрики: эффективность, глубина просмотра, время на сайте. Что это? Зачем? Для чего?
М. Б.: Сейчас у тебя есть возможность владельцам бизнеса дать совет на предмет того, кто в компании должен заниматься работой с системами веб-аналитики и с какими отделами должен сопрягаться в своей работе такой специалист? Это маркетинг или непосредственно с руководством компании следует взаимодействовать? Какой оптимальный сценарий, с твоей точки зрения?
С. В.: Поначалу, естественно, когда организация выходит в онлайн, эти функции на себя может брать отдел маркетинга. Внутри маркетинга начинает выделяться онлайн-маркетинг. Я помню свои первые рабочие дни, когда я, только «выпустившись» из института, устроился в пресс-службу своего университета, и мой начальник мне сказал в первый день: «Ты будешь делать вот это, вот это, вот это, вот это, а еще у нас есть сайт». Вот с этого «а еще у нас есть сайт» все начинается. Сперва — просто наполнение сайта контентом, потом, если сайт продает, его интеграция с системами, которые отвечают за управление продажами, потом развитие CRM внутри организации. Появляется все с одного конкретного человека, который этим занимается. Естественно, по мере роста серьезности задач появляется сперва интернет-маркетолог, который, помимо всего прочего, занимается и аналитикой, а потом и отдельный аналитик. Часто веб-программисты этим занимаются, но это, наверное, неправильно.

Веб-программист должен заниматься все-таки веб-программированием, а аналитика — это связь сайта с бизнес-задачами, это достаточно специфический круг задач. В моем понимании лучше всего, когда есть отдельный человек либо отдел, который занимается интернет-аналитикой, или есть хорошее агентство.

М. Б.: Вернемся к вопросу о функциональности Google Analytics. Станислав, хочу поинтересоваться тем, до какой степени ваша система сейчас анализирует маркетинг в социальных медиа. Что сейчас Google Analytics может мерить в социальных медиа, имеет ли смысл для углубленного изучения того, что там происходит, использовать сторонние инструменты или Google Analytics может предоставить полную информацию?
С. В.: Все зависит от уровня вопросов, от тех задач, которые у вас есть. Если вам достаточно видеть визиты из Facebook, из «ВКонтакте» и «Одноклассников», то пожалуйста, Google Analytics всю эту информацию дает по умолчанию. Но эти отчеты можно самим донастраивать. Есть отдельный отчет по социальным взаимодействиям внутри Google Analytics, внутри него выделяются сетки, там он уже настроен, туда фильтруется все сети по их названию, и вы еще можете у себя, на территории своего сайта, оформить социальные действия. Например, если у вас есть кнопки «Рекомендовать», Like и т. д., их можно оформить трекерами. Отдельный трекер есть, track social, он по синтаксису похож на трекер события, но он отслеживает в рамках сайта социальное действие. Плюс входящий трафик из социальных сетей точно так же можно классифицировать, пытаться отсегментировать его в том случае, если вы этот трафик контролируете, то есть если это реклама «ВКонтакте», если это баннер, если это новость «ВКонтакте» и вы размещаете эту новость и ведете к себе пользователя на сайт. Этот трафик можно пометить с помощью либо UTM-меток, либо какими-нибудь простейшими from: дескать, это социальный трафик с такой-то новости либо с такого-то баннера. Внутри трафика, который приходит, например, из «ВКонтакте», вы можете выделить свою часть трафика, который вы организуете. Если он к вам приходит единой, неделимой глыбой, то внутри могут быть рекомендации пользователей, то есть пользователь пишет сообщение другому пользователю: «Видел такой-то сайт, такой-то продукт. Сходи посмотри». Вот это мы не сможем отследить, потому что это пользовательский контент, мы его не контролируем, не мы его генерим. А если это трафик с «лайка», который был у нас на сайте, ушел во «ВКонтакте» и вернулся к нам, то это мы можем отсегментировать и сказать, что этот трафик на самом деле сгенерировали мы. Если это реклама где-то, мы тоже можем отследить. Новости, ведение групп различных — все это можно делать. Далее, есть такое понятие, как «хаб социальных данных». Внутри аналитики сейчас, естественно, самым большим хабом является Google+. Что хаб может передать нам как аналитической системе? Имя пользователя, его пост, который содержит ссылку на наш сайт, и эхо от этого поста, если его другие пользователи репостили. Вы можете увидеть картину вот этого поста, самых важных контрибьюторов, то есть пользователей, которые влияют на других пользователей в этой социальной сети. Вот, например, какая-та новость пошла от такого пользователя, она разошлась эхом в несколько сторон и репостилась еще дальше, дальше, дальше... Всю эту картину в Google Analytics по Google+ можно увидеть.
М. Б.: Ведь есть много других соцсетей!
С. В.: Вот! Есть «ВКонтакте», который тоже назвался хабом социальных данных, но они эти данные не все передают. Социальная сеть может посчитать, что передать эти данные сторонней системе не слишком безопасно, например, или могут быть какие-то другие соображения — я не могу за социальную сеть говорить. Вот эти данные наша система передает в нашу систему, а другие ведущие социальные системы этих данных могут не передавать. Так что анализ поведения пользователя, допустим, в Facebook, в «Одноклассниках» будет менее подробным, чем анализ поведения пользователя в Google+. Не все данные мы имеем возможность анализировать в Google Analytics, но определенный сегмент данных все-таки там присутствует, и много чего интересного там можно узнать. Если вам этого не хватает, ищите. Ищите и найдете других провайдеров, которые эти данные вам предоставят.
М. Б.: Касаемо вау-фич, которые привлекают многих веб-мастеров: не секрет, что многим нравится то, что Google Analytics показывает часть данных в реальном времени. Ты можешь перечислить, что система показывает на самом деле в real-time? Это источники трафика, это просмотры страниц, география?..
С. В.: Это такой красивый гаджет, который можно посмотреть. Самый хороший кейс его использования — это новостной ресурс. Вот мы разместили новость, и мы увидели, как на нее народ пошел, как она взрывной трафик дает прямо сейчас. Для других случаев я таких кейсов, наверное, не знаю Там действительно можно посмотреть, сколько пользователей у вас на сайте в данный момент, какие страницы они смотрят, по географии, с каких источников они приходят, но это в реальном времени и до применения фильтров. Здесь и сейчас вы видите, сколько у вас пользователей, допустим, и все. Как они сейчас конвертируются, вы не увидите. Ну, такой вот хороший, красивый гаджет, который может произвести вау-эффект, но для серьезной аналитики, наверное, это не слишком серьезная штучка, разве только для контентных сайтов, для новостных ресурсов, которым важно именно сейчас видеть, как их слово отзывается.
М. Б.: Станислав, сейчас у тебя будет возможность прозондировать степень подготовленности публики, еще одного сегмента аудитории — зрителей SeoPult.TV, чьи вопросы о Google Analytics мы собрали за несколько дней до записи программы с твоим участием. Давай постараемся отвечать на них лаконично, у нас достаточно много вопросов, бегло по ним пройдемся. Первый: «Почему отличаются данные в Google Analytics и в статистике AdWords?»
С. В.: Очень частый вопрос, его задают и за рубежом и у нас. AdWords и Analytics — это все-таки разные системы.

AdWords — это контекстная площадка, которая работает на поиске и в контекстно-медийной сети, а Analytics — это аналитическая система сайта. AdWords считает показы, клики, а Analytics — это другая территория, это территория сайта, и Analytics территорию AdWords не видит.

Ни кликов, ни показов Analytics по умолчанию не видит, Analytics считает визиты. Так вот, что мы можем сделать? Мы можем связать два мира: в Analytics увидеть визиты, которые ассоциируются с кликами. Никогда не будут данные на 100% идентичны. Клик — это территория рекламного блока AdWords: произошел клик, произошел визит, из одного космоса в другой пришел визит этого пользователя. Другое дело, что есть еще момент интеграции Google Analytics и AdWords, и там часто происходят неполадки.
М. Б.: А в чем они могут заключаться?
С. В.: Может быть разница между визитами и кликами. Когда она, например, 30% и больше, это говорит о том, что есть определенные проблемы с интеграцией. Например, на сайте стоит какой-то редирект. Даже самый безобидный. Например, у нас настроен редирект сервера, мы пишем: «http:// [домен сайта]». Поехали. И сервер редиректит на www. И попутно, во время этого редиректа, сервер настроен таким образом, что все после вопроса, все теги, он обрезает. Если у нас стоит такой редирект, а в AdWords мы используем ссылки без www, то, приходя на территорию сайта, превращаясь в визит, клик теряет реферальную информацию: либо он теряет автопометку, если она включена в AdWords, либо это UTM-метки, которые мы вручную добавляем в AdWords, для того чтобы ассоциировать визит с кликом в AdWords. Вот если эта реферальная информация теряется, то визит у нас получается из ниоткуда, он прилетел из космоса, а с какой конкретно планеты, Analytics не знает. Еще бывает причина несвязанных аккаунтов. Их надо связывать. Если включена автопометка, то обязательно надо связывать. И еще, наверное, масса мелких моментов, которые тоже могут влиять на потерю реферальной информации. Ну, например, такие, о которых люди просто могут не знать, тот же #. Вот раньше Internet Explorer точно резал все, что после #. Если у нас в адресе, в URL, эта # стоит, то при обработке редиректа с объявления на сайт обрезалось. Ну, в Internet Explorer 7 точно это происходило, в более поздних версиях — не знаю, но очень часто рекламодатели жалуются на то, что у них теряются эти ассоциации. И я смотрю на целевой URL — там #, и все сразу становится понятно.
М. Б.: Ну что же, перефразируя известное изречение, можно сказать, что разруха отнюдь не всегда в системе аналитики, она может быть на площадке.
С. В.: В том числе. Это вопросы с интеграцией. Глобальный ответ на вопрос: мы считаем разные метрики. А технический ответ такой: посмотрите на то, как залинкованы эти аккаунты, как произведена интеграция, все ли метки доходят без обрезания при редиректе.
М. Б.: Вопрос, если мне не изменяет память, от Николая Хлебинского, который передает тебе привет, пользуясь случаем: «Когда в разделе Content Experiments появится функциональность закрытого в прошлом году Google Website Optimizer?»
С. В.: Да, произошло такое событие, и для Николая как ведущего специалиста в России в плане тестирования и экспериментов на сайте это, наверное, личная трагедия. Закрыли возможность многовариантного тестирования при переезде этого функционала из Google Website Optimizer в Analytics. При переезде потеряли большой функционал, который касается многовариантного тестирования. Сейчас в аналитике можно проводить только A/B-тестирование — до шести страниц.
М. Б.: Теперь сплит-тестирование, сравнение различных блоков на сайте не работает?
С. В.: В рамках Analytics нет. Функционал этот существенно упростился, уровень его теперь скорее ознакомительный. Таким неуклюжим телодвижением мы породили хорошую возможность для других бизнесов, для заработка. На самом деле речь идет о том, чтобы вернуть этот функционал. Я разговаривал на эту тему в Штатах не далее как в октябре, они тоже говорят о том, что надо бы этот функционал вернуть. Но, как я уже говорил, у нас подготовка к запуску Universal Analytics, все ресурсы брошены на этот фронт, и восстановление многовариантного тестирования в инструменте Experiments внутри Google Analytics, наверное, будет происходить более длительно, чем хотелось бы, в связи с тем, что выходит Universal Analytics. А может быть, внутри Universal Analytics это будет реализовано другим образом. Я не могу сказать, как это будет, но там, внутри разработки, думают о том, чтобы это вернуть. Так что привет Николаю!
М. Б.: Продолжим: «Планируются ли продажи Google Analytics Premium в России, и если да, то когда?»
С. В.: Сейчас в России нет реселлера Analytics Premium, русскоязычного реселлера. Хотя, возможно, в эти минуты, пока мы сидим в студии, где-то идут переговоры по подписанию контракта о том, чтобы этот реселлер появился. Совершенно точно сказать, что в ближайшие месяцы его нет и не будет, я не могу. Это может случиться очень скоро. Пока что у нас есть? Можно купить Google Analytics Premium через реселлера в Европе и пользоваться поддержкой там. Там будут поддерживать этот продукт для вас, если вы его покупаете. Я знаю несколько примеров русскоязычных клиентов в России, у которых Google Analytics Premium стоит, потому что их головные офисы там, за рубежом, купили. Google Analytics Premium в России уже работает, но пока агентства, которое взяло бы на себя роль продажи Google Analytics Premium и его круглосуточной поддержки, у нас нет.
М. Б.: «Расскажите, пожалуйста, о правильном, по вашему мнению, использовании пользовательских переменных».
С. В.: Пользовательские переменные — это такая замечательная функция, которая производит вау-эффект на всех, но редко кто ею пользуется. Правильно, не правильно — тоже вопрос… Я бы не сказал, что правильно так его вообще ставить. Как их использовать так, чтобы они приносили пользу?
М. Б.: Да, переформулируем.
С. В.: Положим, у вас есть потребность как-то отсегментировать пользователя и отследить его жизнь на сайте дополнительно, то есть кроме того, что вы имеете на сайте, например, выделить сегмент зарегистрированных пользователей. Если при регистрации у вас пользователь оставляет какие-то демоданные, например пол, возраст, можно выделить группы по половозрастным характеристикам, связать источник регистрации с демоданными. В момент регистрации пользователь к вам приходит, заполняет свою анкету, а вы подхватываете из campaign cookie его источник, интегрируете с полом и возрастом, и вы видите не только картину по соцдем-данным у вас на сайте, вы видите еще, какие источники вам приносят регистрации, кто из различных источников к вам приходит, если это вам нужно. Есть различные сценарии, их очень много, и это достаточно углубленная аналитика, которая требует не только правильного формулирования задачи, но и правильной имплементации: надо знать, как в коде эти кастомные переменные реализовать. Не всегда люди правильно их делают. А что касается дополнительных примеров, то нужно формулировать задачу, изучать материалы в интернете, как люди эти задачи дополнительно решают. Правильнее так, в том числе посмотреть, что есть за рубежом, и пытаться что-то такое же сделать у себя на сайте, не вариться в собственном соку.
М. Б.: И пожалуй, последний вопрос. Наш зритель хочет узнать более подробно о программе сертификации партнеров Google Analytics: как она проходит и что дает, — и просит примеры кейсов, которые вам присылают для подтверждения своей квалификации. «Хочется понять, — цитирую, — что подразумевается под пунктом требований „способность выполнять более сложные задачи, чем стандартное внедрение”?»
С. В.: Программа сертификации развивается, ее требования потихоньку изменяются. Раньше для сертификации нужно было внутри компании, внутри агентства иметь двоих сотрудников с сертификатом GAIQ и надо было два кейса таких предложить. Когда я последний раз заходил туда, в сертификационный центр (все эти требования можно найти по адресу http://google.com/analytics), и там есть внутри Partners... Можно туда зайти и там посмотреть все эти требования, нужен только один GAIQ сертифицированный специалист, три кейса надо с разными кампаниями, и внутри организации должен быть реализован CRM, CRM с системой тикетов, для того чтобы поддерживать коммуникацию с клиентом, то есть качество работы в этом направлении должно контролироваться. Кроме того, есть требования, очень приятные для сотрудников: агентство или компания, которая этим занимается, должна посылать этих сотрудников раз в год на международную конференцию в США, чтобы они изучали нововведения, непосредственно получали новости от разработчиков Google Analytics. Что касается имплементации.

Стандартная имплементация — это когда мы установили код и завели пару целей в Google Analytics. Если мы начали кастомизировать код, если мы начали собирать кастомные переменные, пользовательские переменные, например, это выходит за рамки стандартной имплементации.

Если внутри Analytics настроены расширенные сегменты, если внутри Analytics собираются различные пользовательские отчеты, если Analytics интегрирован с AdWords и, допустим, мы экспортируем в AdWords конверсии из аналитики, ремаркетинг собираем и используем его в рекламе AdWords, это все выходит за рамки стандартной имплементации Google Analytics, с таким кейсом уже можно хорошо, стандартно, спокойно идти за сертификацией.
М. Б.: Я думаю, ты дал исчерпывающие ответы на те вопросы, которые мы имели возможность задать в рамках нашей программы. Ты вообще сегодня нам предоставил много информации, и уже нам и нашим зрителям придется ее анализировать, сегментировать и проводить в голове мультиканальные последовательности. Мы обязательно будем тебя и твоих коллег приглашать, чтобы вы рассказывали нам, нашей аудитории о том, что нового происходит в Google Analytics и как это новое можно применить на практике. Спасибо!
С. В.: Я хотел бы от себя пожелать удачи в работе с аналитикой! Задавайте серьезные вопросы, получайте ответы и не останавливайтесь на достигнутом! Вопросов намного больше становится, чем глубже и больше изучаешь систему Google Analytics. Жизнь там не стоит на месте, она меняется.
М. Б.: Ну и вы, друзья, тоже задавайтесь серьезными целями, пользуйтесь системами веб-аналитики, в том числе Google Analytics, пользуйтесь здравым смыслом, требуйте от нас невозможного, требуйте от нас приглашения все новых и новых гостей, раскрытия новых тем, и мы постараемся, чтобы вам было интересно смотреть нас дальше. До новых встреч, счастливо!