Как найти страницы с плохими поведенческими

27 августа 2020, 09:52
0

Как найти страницы с плохими поведенческими

Как находить уязвимые места ресурса — то есть страницы, которые ухудшают ПФ. Для этого используют штатные сервисы аналитики — Яндекс.Метрику и Google Analytics.
Как найти страницы с плохими поведенческими

Статья из блога АРТИЗАН-ТИМ.

В предыдущем материале мы рассказывали о поведенческих факторах — действиях пользователей в поисковой выдаче и на сайте, которые напрямую влияют на ранжирование. Мы рассмотрели, в каких метриках отражаются ПФ и как их оптимизировать — начиная с поисковой выдачи и заканчивая непосредственно страницами сайта. В этой статье мы поговорим о том, как находить уязвимые места ресурса — то есть страницы, которые ухудшают ПФ. Для этого используют штатные сервисы аналитики — Яндекс.Метрику и Google Analytics.

Находим страницы с плохими поведенческими в Яндекс.Метрике

Работу с Яндекс.Метрикой логично начинать с раздела «Сводка» — здесь наглядно представлена общая статистика по сайту за выбранный период.

Для более сегментированного анализа поведенческих метрик нужно использовать отчет «Страницы входа». Здесь вы во всех деталях увидите, какие страницы имеют нормальные ПФ, а какие тянут сайт вниз.

Отчеты → Стандартные отчеты → Содержание → Страницы входа

Данный отчет содержит статистику по страницам сайта, которые пользователи посещают чаще всего. Здесь же можно оценить качество этих страниц и определить вовлеченность аудитории, благодаря базовым поведенческим метрикам — отказы, время, глубина просмотров.

Сводка предоставляет информацию о том, из какой поисковой системы пользователи перешли на конкретную страницу сайта. Для этого следует изменить список группировки отчета:

Нажимаем кнопку «Группировки» (1) → Источник трафика + Источник трафика, детально (2). Для удобства удаляем все лишние группировки, оставляя в списке только Источник трафика, Источник трафика, детально и Страницы входа (3). Нажимаем «Применить» (4).

Переключаем отображение с древовидного списка на линейный тип показа данных (5).

Отчет «Страницы входа» помогает решать еще две принципиально важных задачи:

Смотреть, через какие страницы на сайт попадает больше целевых посетителей.

Отображать страницы с наиболее высокой конверсией.

Таким образом, данные из отчета «Страницы входа» позволяют понять насколько пользователи легко и качественно решают свои задачи на той или иной странице сайта. Средствами веб-аналитики можно определить недоработанные места ресурса и наметить пути их улучшения.

Для этого нужно составить список страниц с плохими поведенческими метриками, внимательно изучить их содержимое и попытаться понять, чем они не удовлетворяют ваших посетителей. Взглянуть на сайт глазами пользователя помогают специальные инструменты все той же Яндекс.Метрики.

В настройках счетчиков можно подключить Вебвизор — он записывает пользовательские сессии и отображает их в формате видео. Причиной критически высоких отказов может быть неуместный баннер или pop-up окна — просмотрев отчет вебвизора, это сразу станет понятным.

На анализ записей вебвизора может уходить довольно много времени. Куда удобней в этом вопросе тепловые карты. Они визуализируют, как в различных зонах страницы распределяется пользовательская активность. С такими картами удобно выявлять недоработки и уязвимости юзабилити, проводить А/В тестирование функционала и другие мероприятия по внутренней оптимизации сайта.

В Яндекс.Метрике доступно сразу несколько разновидностей этого инструмента: карты ссылок, кликов, скроллинга и аналитика форм. Больше на тему тепловых карт — читайте в отдельном материале.

Анализ поведенческих при помощи Google Analytics

Страницы с плохими поведенческими также можно найти при помощи Google Analytics.

Для этого следует открыть вкладку Поведение → Контент сайта → Страницы входа. Далее редактируем сегментирование: из списка выбираем сегмент «Поисковый трафик» и для удобства удаляем лишние сегменты. Нажимаем «Применить».

В сформированном отчете нас интересуют метрики из группы «Действия» — показатель отказов, страниц/сеанс, средняя длительность сеанса.

Что делать с проблемными страницами дальше?

Вы определили некачественные страницы своего сайта и выгрузили их отдельным списком. Как поступать с ними дальше? В первую очередь мы рекомендуем сравнить динамику поведенческих на каждой странице за относительно продолжительный период. Это, возможно, поможет понять корень проблемы и точнее наметить пути оптимизации.

Например, если страница давала относительно нормальные показатели, и со временем они начали проседать, это может свидетельствовать о следующем:

  • поменялся интент страниц;
  • контент перестал удовлетворять посетителей — он утратил свою актуальность или конкуренты написали более качественный и обстоятельный материал;
  • увеличилась скорость загрузки страницы или всего ресурса;
  • ухудшилось юзабилити — часто такое бывает после неудачного редизайна или внесения изменений в структуру сайта;
  • на странице появились неуместные баннеры, всплывающие окна, непродуманный чат онлайн-консультанта.

Если же страница всегда имела плохие показатели, в первую очередь нужно подумать о том, насколько она вообще важна для сайта. Возможно, удалить ее проще, чем тратить силы на оптимизацию. Если такой сценарий неуместен, и вы настроены улучшить поведенческие показатели — рекомендуем сразу максимально комплексно подойти к решению проблемы.

Начните с оптимизации поведенческих на выдаче: проверьте CTR страницы в Google Search Console, перепишите Title, составьте эффективный Description, не пожалейте сил на внедрение микроразметки. Для снижения отказов, увеличения времени на сайте и глубины просмотров проведите базовый пул работ по оптимизации ПФ. Актуализируйте или перепишите старые статьи, дополните страницу мультимедийным контентом, уберите мешающие баннеры и всплывающие окна, сделайте текст удобным для чтения, добавьте кросс-контентные блоки, проработайте пользовательские интерфейсы и другие моменты, о которых мы подробно рассказывали здесь.



Ответить?
Введите капчу

✉️✨
Письма Коссы — лаконичная рассылка для тех, кто ценит своё время: cossa.pulse.is