тел. (812) 777-10-10
тел. (921) 996-25-93

Санкт-Петербург, ул.Караванная, 22

тел. (495) 648-65-10
Москва, ул. Стромынка, д. 20

Михаил

Сливинский

преподаватель по SEO

slivinsky

Группы,индивидуально,дистанционно

Блог учебного центра Эдукор

Блог Эдукор

Administrator

22 мая 2014 года на ПМЭФ в Санкт-Петербурге компания Ростелеком представила новый поисковик "Спутник". Однако, такие инструменты как Google Analytics и Universal Analytics про Спутник как источник трафика не знают. По умолчанию они знают поисковики Yandex, Rambler, Mail.ru, Bing, поэтому из трафика, поступающего с этих поисковиков Google Analytics и Google Universal умеют вытаскивать поисковый запрос, сохраняя его в параметр keyword.

Пока Google Analytics и Universal Analytics не получат информацию о том, что это Спутник это поисковик весь трафик со Спутника будет относиться к реферральному трафику, а поисковый запрос определяться не будет.

Рассмотрим подробнее как проинформировать системы веб-аналитики о Спутнике.

Как это сделать в Гугл Аналитикс?

При добавлении нового поисковика в систему веб-аналитики Google Analytics и Universal Analytics необходимо определить какому служебному параметру передается поисковый запрос, который вводится пользователем в строке поиска. Сделать это можно визуально, посмотрев на строку поиска после ввода поискового запроса. В спутнике используется служебный параметр q и именно ему передается значение q=(поисковый запрос).  

sputnik poisk

Теперь остается воспользоваться методов _gaq.push(['_addOrganic','sputnik.ru','q']); и добавить его в код отслеживания сайта. Теперь, трафик со Спутника будет считаться органическим, а поисковый запрос доступен в отчетах.

Как это сделать в Universal Analytics?

В Universal Analytics это сделать намного проще - надо воспользоваться веб-интерфейсом и в разделе Администрирование - Настройки ресурса - Код отслеживания добавить его в список Источников поисковых систем.

Universal Analytics sputnik

Также, надо будет указать домен sputnik.ru и в качестве параметра запроса указать q.

Более подробно как профессионально использовать системы веб-аналитики мы рассматриваем на наших курсах и семинарах.

 

 

 

Administrator

Планирование маркетинговой деятельности и разработка стратегии повышения эффективности сайта является ключевой задачей специалистов в области Интернет-маркетинга. Часто, к нам приходят с вопросом о том, как правильно расставить приоритеты в своей маркетинговой деятельности. Многих интересует как правильно распределить свое время, бюджет (если он есть) для достижения максимального эффекта.

Мы систематизировали многолетний опыт в этой области и хотим поделиться одним способом проверки эффективности вашего плана повышения эффективности интернет-ресурса.

C 23 по 25 апреля 2014 года мы принимаем участие в ежегодной конференции «РИФ+КИБ 2014» и на секции "Повышение эффективности в интернет-маркетинге" представим доклад о том, как разработать "дорожную карту" с помощью которой можно оценить насколько правильно вы используете ресурсы для решения своих бизнес-задач. С помощью дорожной карты можно обратить внимания на свои ошибки в стратегии продвижения, а составить прогноз ожидаемых результатов.

roadmap

Пример реализации «дорожной карты» в докладе будет представлен в практическом кейсе с использованием Universal Analytics и других инструментов цифровой аналитики.

Мы расскажем об особенностях применения транзакционного и конверсионного анализа, а также об ограничениях, которые существуют при использовании когортного метода и декомпозиции трафика в интернет-маркетинге.

Конверсионный и транзакционный анализ, а также анализ когорт, которые можно выделить с помощью сегментирования, мы уже не первый год подробно рассматриваем на наших практических курсах интернет-маркетинга. Имеющейся многолетний опыт в этой области мы представим в докладе на конференции.

 Ждем Вас на конференции или на наших  курсах!

Administrator

Введение

Сегодня многие из тех, кто решил открыть свой бизнес начинают его с создания сайта, интернет-магазина или мобильного приложения.

Уже в скором времени становится понятным, что создать сайт, интернет-магазин или мобильное приложение - это даже не первый шаг, а подготовительный этап в развитии бизнес-проекта. Основное внимание для успеха надо уделять не созданию, а продвижению этого ресурса в высококонкурентной среде.

О продвижении интернет-ресурса написано немало статей, книг, однако  многие из них содержат спорные аргументы или носят скрытый рекламный характер. Причина заключается в том, что российская отрасль Интернет-маркетинга развивалась хаотично, как говорят методом "тыка", поэтому причинно-следственные связи порой не прослеживаются. К тому же, авторы таких материалов часто преследуют цели не распространения своего опыта или популяризации технологий в интернет-маркетинге, а личного пиара или продажи своего продукта. Поэтому, будьте осторожны!

Эдукор привлекает для проведения курсов и семинаров только профессионалов, которые используют в своей работе системный подход, глубоко разбираются в процессах интернет-маркетинга, инструментах и технологиях. 

В этой статье рассмотрим возможности повышения эффективности сайта, интернет-магазина или мобильного приложения с помощью цифровой аналитики.

Подробнее...
Administrator

Задача прогнозирования ключевых показателей эффективности (KPI) в Интернет-марктинге не является тривиальной. Связано это с тем, что кроме конкурентных процессов между участниками рынка активную роль в интернет-маркетинге играют основные регуляторы рынка - поисковые системы и социальные сети. Они регулярно вносят изменения в свою работу, тем самым корректируют эффективность интернет-проектов.

Однако, несмотря на сложность процессов в Интернет-маркетинге, задача прогнозирования KPI имеет решение.

Для прогнозирования ключевых показателей эффективности можно воспользоваться несколькими методами - например методом экстраполяции.

Прогнозирование методом экстраполяции

прогнозирование kpi методом экстраполяции

Зная историю изменения ключевого показателя эффективности в прошлые периоды можно построить функцию, которая при прогнозировании будет аппроксимироваться вне заданного интервала, а в будущем периоде. Это простой метод и на "короткие дистанции" он показывает хорошие результаты. По причине своей простоты этот способ пользуется наибольшей популярностью у маркетологов.

Однако, есть и другой способ, более эффективный способ, который опирается на методы предиктивной аналитики и тоже в своей работе использует исторические данные.

Прогнозирование с использованием предиктивной аналитики

Все наблюдаемые данные, собранные за время развития бизнес-проекта или интернет-ресурса традиционно недооценены. Как правило, даже если ведется их сбор, то применение находят только ключевые показатели эффективности, а остальные цифры идут в корзину. Так происходит потому, что специалисты не видят возможности применения этих цифр в интересах своего интернет-проекта, а такая возможность есть.

Существует целая группа методов, которая позволяет находить неявные зависимости между множеством данных (ключевых показателей и неключевых), а найденные зависимости позволят сделать прогноз значений ключевых показателей эффективности.

Рассмотрим на практике как применять такие методы и в качестве инструмента воспользуемся нейросетевым прогнозированием.

Предположим, ваш интернет магазин работает уже не первый день и вы конечно все это время собираете информацию о его работе.

Пример такой информации представлен в таблице - в ней указано сколько товара было "на витрине" интернет-магазина в определенный день, сколько в этот день было зафиксировано целевого трафика, проводилась ли скидочная акция в этот день или нет, какая сумма выручки интернет-магазина была в этот день.  Таких параметров может быть намного больше, кроме того чем их больше, тем точнее будет прогнозирование нейросетевым методом. Наша задача - сделать прогноз объема продаж интернет-магазина в будущие периоды при разных объемах привлечения целевого трафика (например с помощью контекстной рекламы).

Кроме числа параметров важным является объем истории наблюдения - чем он больше, тем точнее будет прогноз.

Не смотря на то, что в нашем примере история наблюдения состоит из 5 дней, мы не рекомендуем использовать этот метод если у вас нет сотен, а лучше тысяч исторических данных. При малых объемах исторических данных качество прогнозирования не будет высоким.

internet-shop

После подготовки исторических данных необходимо произвести процедуру нахождения неявных зависимостей между этими показателями, и если мы используем нейросетевое прогнозирование, то так называемое обучение нейронной сети. Для этого необходимо указать какие параметры считаются управляемыми и поступают на вход нейронной сети, а какие мы как раз хотим спрогнозировать.

Так, если в нашем примере мы делаем прогноз объема продаж интернет-магазина, то Сумма транзакций это показатель, которые будет рассчитываться на выходе нейронной сети.

Процедуру обучения можно провести с помощью давно автоматизированных методов, которых выложены в виде готовых решений в сети Интернет. В нашем примере мы будем использовать пакет NeuralTools, которые встраивается в Excel. Скачать его можно на сайте разработчика

В результате обучения у нас появится возможность определять набор входных параметров и сразу получать прогноз по выходному параметру.

Например, если мы хотим спрогнозировать наш объем продаж в интернет-магазине в тот день, когда в ассортименте будет 60 товаров, целевой трафик мы привлечем в объеме 800 уникальных посетителей, а скидочную акцию мы проводить не будем, то с помощью предиктивного анализа получим прогноз - объем продаж составит 505 829 рублей.   

neuraltools

Несмотря на то, что предиктивная аналитика не дает ответ на вопрос как именно связаны все показатели, она дает на главный вопрос - что будет с неизвестными показателями если известные показатели достигнут определенных значений.

Более подробнее мы рассматриваем методы предиктивной аналитики и способы их применения в работе профессионального интернет-маркетолога на наших курсах по интернет-маркетингу.

Administrator

Если вы занимаетесь повышением эффективности интернет-ресурса или мобильного приложения, но при этом не используете инструменты веб-аналитики, то наверняка ваше начинание не будет успешными. Успех начинается с правильного применения таких инструментов, как "Google Analytics".

Основная ошибка, которая встречается у интернет-маркетологов, пришедших на курсы по веб-аналитике в учебный центр "Эдукор" – это использование в своей работе ненастроенной системы веб-анализа. В результате система веб-анализа используется не в полную силу, а суждения об эффективности веб-ресурса и принятие решений происходит на основе неверной поступающей информации. По этой причине мы опубликовали инструкцию по применению одного из инструментов веб-аналитика – "Google Analytics". Итак, вы зарегистрировались и получили стандартный код отслеживания. А что дальше?

1. Изменения в стандартный код отслеживания, который надо внести на каждой странице

1.1. Установка отслеживания поддоменов

Большинство интернет-проектов, которыми занимаются интернет-маркетологи, состоят не из одного домена, а из нескольких. Скорее всего кроме основного домена с "www" используется домен без "www", а также такие домены третьего уровня, как "blog.educore.ru", "mobile.educore.ru" и другие. Для отслеживания всех поддоменов необходимо в стандартный код отслеживания добавить _gaq.push(['_setDomainName',’.educore.ru’]), при этом обратите внимание на точку перед названием домена в параметрах метода _setDomainName.

1.2. Установка междоменного отслеживания

Если необходимо отслеживать интернет-проект, состоящий из нескольких доменов, которые не являются поддоменами друг друга, не забудьте добавить в стандартный код отслеживания _gaq.push(['_setAllowLinker',true]) , а также использовать методы _link (для метода GET), _linkByPost (для метода POST) и _getLinkerUrl (если это фрейм или новое окно) в том месте, где посетитель переходит от одного домена к другому.

1.3. Установка источников органического трафика

Кроме таких известных поисковиков, как "yandex.ru", "mail.ru", "yahoo.ru" и некоторых других, "Google Analytics" не знает ничего об источниках поискового органического трафика и не умеет вытаскивать из них поисковые запросы. Например, у посетителей, пришедших с результатов бесплатного поиска по картинкам в images.yandex.ru, источником трафика будет считаться реферальная ссылка с домена images.yandex.ru, а поисковый запрос при этом определен не будет. Для того, чтобы определять поисковые запросы, благодаря которым на сайт привлекаются посетители, необходимо добавить в стандартный код отслеживания с помощью вызов метода _gaq.push(['_addOrganic', 'images.yandex.ru', 'text',true]) информацию о каждой поисковой системе с указанием домена, служебного параметра, которому передается поисковый запрос и значением true или false в зависимости от того, является ли эта поисковая система поддоменом ранее известного "Google Analytics" поисковика или нет.

1.4. Исключение из реферального трафика ошибочной информации

В список источников реферального трафика часто попадают собственные поддомены, переходы с которых по сути нельзя считать реферальным трафиком. Исключить такие домены можно с помощью добавления в стандартный код отслеживания _gaq.push(['_addIgnoredRef', 'educore.ru']). В результате, переходы с домена educore.ru будут считаться прямыми заходами на сайт. Как правило, в первую очередь надо исключить переходы из собственных поддоменов и не считать их реферальным трафиком.

1.5. Исключение из списка бесплатных поисковых запросов название своего домена и других запросов

Для исключения из списка поисковых запросов, которые характеризуются тем, что посетитель пришел на сайт не в результате победы в конкурентное поисковой выдаче, а в результате неверно сформулированного поискового запроса в поисковике необходимо добавить в код отслеживания _gaq.push(['_addIgnoredOrganic', 'исключаемый поисковый запрос']). В результате, трафик будет считаться прямым. В первую очередь, необходимо исключить из поисковых запросов названия собственных доменов.

1.6. Определение уникальности посетителя

По умолчанию, посетитель в "Google Analytics" считается уникальным 2 года. Для изменения этого срока необходимо добавить в код отслеживания вызов метода _gaq.push(['_setVisitorCookieTimeout', 'время в милисекундах']).

1.7. Определение времени сессии

По умолчанию, время сессии "Google Analytics" длится 30 минут. Для изменения этого срока необходимо добавить в код отслеживания вызов метода _gaq.push(['_setSessionCookieTimeout', 'время в милисекундах']).

1.8. Определение срока хранения информации об источнике трафика

По умолчанию, время сессии "Google Analytics" длится 30 минут. Для изменения этого срока необходимо добавить в код отслеживания вызов метода _gaq.push([' _setCampaignCookieTimeout', 'время в милисекундах']).

1.9. Улучшение атрибуции ссылок

Для просмотра информации отдельно по каждой ссылке, ведущей на один и тот же URL, а также для выявления элементов, ведущих на несколько разных адресов необходимо установить следующий код и улучшить атрибуцию ссылок:
var pluginUrl = '//www.google-analytics.com/plugins/ga/ inpage_linkid.js';
_gaq.push(['_require', 'inpage_linkid', pluginUrl]);

2. Изменения в стандартный код отслеживания, который надо внести на отдельных страницах

2.1. Определение важных событий на страницах сайта

На некоторых страницах могут происходить события (например скачивание файлов, просмотр видео итп.), которые характеризуют посетителей и становятся важными для веб-анализа. Для отслеживания таких событий необходимо вызвать метод, например _gaq.push(['_trackEvent', 'Видеоплеер ', 'Нажали Play', 'Имя видеофайла', 100 , true]), где 100 – вес события, true/false – указатель, влияет ли событие на показатель отказа или нет (true – не учитывает). Метод _trackEvent вызывается с такими событиями на странице, как onclick, onsubmit, onmouseover, onkeypressed и другими.

2.2. Определение пользовательских переменных для отслеживания особых пользователей

Пользовательские переменные позволяют устанавливать наблюдение за отдельными категориями (сегментами) посетителей. Для установки метки используйте метод _gaq.push(['setCustomVar',1, 'peremennaya’, 'znachenie',3]), где в качестве параметров укажите номер слота пользовательской переменной, ее название и значение, ее уровень в зависимости от области действия (от 1 до 3).

2.3. Установка отслеживания действий с социальными кнопками

Для отслеживания действий с социальными кнопками для начала уточните каким образом социальные сети отдают информацию о действиях (на официальном сайте в разделе API) т.к. социальные сети могут менять эту процедуру. После этого, свяжите событие, полученное через API социальной сети с методом _trackSocial (например _gaq.push(['_trackSocial', 'facebook', 'like', страница, где произошло событие]).

2.4. Установка отслеживания электронной торговли

Для отслеживания транзакций электронной торговли, которые производятся непосредственно на сайте необходимо установить методы _addTrans, _addItem, _trackTrans для описания всей транзакции и каждого товара в отдельности.

2.5. Отслеживание демографической информации и формирование списков ремаркетинга на основе Google Analytics

Для формирования списков ремаркетинга средствами Google Analytics, а также для получения демографической информации о посетителях необходимо поменять вместо ga.js подключить:
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://' : 'http://') + 'stats.g.doubleclick.net/dc.js'

3. Обязательные настройки отслеживания в веб-интерфейсе

3.1. Установка отслеживания поиска по сайту

Для отслеживания поиска по сайту необходимо в настройках профиля (представления) указать служебный параметр поиска, которому передается поисковый запрос. Если поиск по сайту после ввода поискового запроса формирует в браузере такую строку http://www.educore.ru/?searchword=поисковая_фраза , то служебный параметр будет searchword. Укажите его в настройках профиля.

webanalytics course анализ поиска

3.2. Установить резервный профиль

Для исключения ситуации, когда в результате неверно установленного фильтра прекратится сбор данных, необходимо установить резервный профиль без фильтров. При этом, Гугл Аналитикс сам будет перенаправлять копию данных в резервный профиль. Размещение дополнительных кодов не потребуется.  

3.3. Установить набор полезных фильтров

Почти во всех случаях отслеживания интернет-проектов будут полезны следующие фильтры:

3.3.1. Исключение своего трафика из общего трафика

webanalytics course исключить трафик
3.3.2. Полная реферальная ссылка в отчетах

В разделе Аудитория - Пользовательские значения могут быть доступны полные url реферальных ссылок. Для этого установите следующий фильтр:

webanalytics course полная ссылка

3.3.3. Полное название домена и названия страницы

Если Вам важно знать не только название страницы, но и название домена, на которой страница была показана, то используйте следующий фильтр:

webanalytics course домен

3.3.4. Отслеживание меток openstat

Рекламные кампании Яндекс/Директ не будут отслеживаться в Гугл Аналитикс без дополнительных действий со стороны веб-аналитика. Такими действиями может быть разметка url рекламных объявлений метками utm, или применение трех следующих последовательных фильтров:

Первый фильтр

фильтр google analytics

Второй фильтр

фильтр google analytics

Третий фильтр

yd3

3.3.5. Отслеживание (not provided)

С конца сентября Гугл стал шифровать поисковые запросы не только залогиненных пользователей, но и всех остальных. Поэтому, число not provided в отчетах резко выросло. Существуют методы оценки содержимого not provided, но для их применения будет полезен следующий фильтр:

webanalytics course google analytics

3.4. Главная страница

Для исключения повторных регистраций главной страницы (Например www.educore.ru/index.html и www.educore.ru приведут к открытию одной страницы, но будут зарегистрированы как две разные страницы в Гугл Аналитикс) необходимо указать url главной страницы в настройке профиля.

webanalytics course defaultpage

3.5. Связь с Google Webmaster, Google Adwords и Google Adsense

Для анализа эффективности рекламных кампаний Google Adwords, рекламы Google Adsense и показателей качества поисковой оптимизации сайта необходимо установить связь между аккаунтами Google Analytics и Google Установить Google Webmaster, Google Adwords, Google Adsense.

3.6. Настройка целей и ценностей целей

Для определения качества трафика необходимо установить в профиле (представлении) не более 20-ти целей, а также ценность каждой цели. Подробнее об этом читайте в статье о целях в Гугл Аналитиксе.

3.7. Настройка модели атрибуции

Модель атрибуции определяется веб-аналитиком как набор правил распределения показателей эффективности между рекламными каналами. В зависимсоти от выбранной модели атрибуции распределение показателей качества трафика между каналами будет различным.

Igor Ostyuchenko

Другие статьи...

Страница 1 из 17

<< Начало < Предыдущая 1 3 4 5 6 7 8 9 10 > Последняя >>

Образовательные партнеры

Институт маркетинга Финляндии

Институт маркетинга Финляндии
(г. Хельсинки)

ibi2

Международный банковский институт
(СПб)

spbgu logo 1

Факультет журналистики СПбГУ

Совет директоров ССУЗ Санкт-Петербурга

Совет директоров средних специальных учебных заведений 
(СПб)

Среди наших выпускников:

govdpairastanaevrosibfontankalsrexpoforumsoftbalancetaxi068tikkurilatrinetelamasociate220pulkovo

и еще более 1000 представителей компаний.