Довольно часто владельцы сайтов, запуская рекламу и оценивая ее эффективность, ориентируются по старинке на косвенные метрики, такие как показатель отказов или глубину просмотров.
Суть показателя отказов разная для Google Analytics и Яндекс Метрика. В первом случае, это просмотр посетителем одной единственной страницы без взаимодействия с интерактивными элементами на ней, во втором — просмотр страницы менее 15 секунд.
Какой показатель отказов считать высоким, средним, низким?
На сегодняшний день готов утверждать и доказать цифрами, что любой показатель отказов в любой из систем аналитики одновременно и нормальный, и высокий, и низкий!
«Почему?», «Что за бред?», «Мы же пользуемся этим показателем уже больше десятка лет» — скажут 95% «опытных» пользователей интернета / владельцев сайтов.
Но уже лет пять как этот показатель не имеет прямой связи с эффективностью сайта/рекламы /трафика, в отличии от ключевых показателей, отражающих рентабельность и эффективность рекламы в интернет, а именно CPA/CPL, ДРР /ROI и других.
Пример с одного из недавних проектов, очень красиво показывающий ловушку «высокого/низкого/нормального показателя отказов»:
Запущен A/B тест 2х посадочных страниц (*)
1. «exp»
2. «main»
в разных кампаниях, ставки одинаковые, трафик 50/50 на старте, все остальное идентично.
Смотрим на базовые показатели и видим :
расход и число кликов одинаковые, а отказы и время для посадочной страницы «exp» гораздо хуже, чем на «main»
в Google Analytics:
отказы «exp» 72% против 50%
и глубина просмотра «exp» 2,9 против 3,7 страниц — «просто катастрофа»
 |
| Отказы и глубина просмотра эксперимента в Google Analytics |
в Яндекс Метрика:
отказы «exp» 28% против 23%:
глубина просмотра «exp» 3,7 против 3.9 страниц — тоже «плохо»
 |
| Отказы и глубина просмотра эксперимента в Яндекс Метрика |
Все косвенные показатели против экспериментальной страницы.
Какую же страницу нужно выбрать?
По предисловию уже понятно, но давайте разберемся, в чем фокус.
А сколько стоит конверсия?
Глядя только на приведенные цифры, нужно срочно отключать тестовую страницу.
Лица, принимающие решения, обычно начинают очень переживать, видя такие цифры:
«Это совсем не дело — такие показатели !» «Срочно уволить/поменять того, кто такое натворил!»
Но давайте успокоимся и посмотрим на бизнес-показатели — конверсия и CPL (цена за заявку):
 |
| Цена за заявку в эксперименте с двумя посадочными |
И видим, что страница «exp» дает конверсию 6,2% против 3,1%, а
итоговую цену заявки (CPL) — 0,60 Евро против — 1,2 Евро у исходной страницы.
Цифры в приведенном эксперименте очень ярко, с отличием в 2 раза, демонстрируют возможность принять очень дорогое неверное решение.
Аналогичная ситуация встречается в 2х из 3х экспериментов, просто с меньшими последствиями.
Почему так произошло? Вот одно из объяснений, которое легко сделать, видя цифры, и невозможно угадать, не видя их:
На «exp» странице большей части посетителей сразу понятно, что предложение не подходит, отсюда и большие отказы (70%). Зато для оставшихся тема раскрыта более детально, сняты основные возражения, и они чаще совершают конверсию.
Исходная страница «main» более общая и, чтобы понять детали, посетители тратят больше времени, глубже ходят по сайту в поисках ответов, но не находят их. Итог: отказы низкие, глубина просмотра большая, но конверсий нет.
Если оптимизировать рекламу или сайт, ориентируясь на косвенные показатели эффективности, такие как «показатель отказов» и «глубина просмотра», то легко принять неверное решение.
Никакой связи, ни прямой, ни обратной с бизнес-показателями эти косвенные показатели не имеют.
Результаты эксперимента коротко:
Страница с показателем отказов на 20% больше и меньшей глубиной просмотра
дает в 2 раза лучшую конверсию и в 2 раза более дешевые регистрации.
Поэтому:
Любой показатель отказов или глубины просмотров одновременно Высокий/Нормальный/Низкий, так как никак не связан с бизнес-показателями.
Что же делать?
Чтобы оценивать эффективность работы сайта или рекламы и правильно их оптимизировать, необходимо настроить сквозную аналитику до CPL, CPA, ДРР/ROI, и смотреть уже конечные цифры а не промежуточные.
(*) названия экспериментальных кампаний по понятным причинам изменены.
Добавить комментарий