B
Binom_Tracker
Пользователь
- Регистрация
- 28.10.22
- Сообщения
- 2
- Реакции
- 0
Анализ живого трафика в 2022 году
В сети уже достаточно много информации о детекте и фильтрации ботового трафика, защите от спай сервисов и др. Но мало кто уделяет достаточное внимание анализу живого трафика. Например, если посмотреть кейсы по товарке за последние несколько лет, основной акцент идет на показатели соотношение переходов с лендинга на оффер (LP CTR) и конверсия в заявку (CR). В этой статье я расскажу о своем подходе в анализе живого трафика, который при внедрении сэкономит вам и время и рекламные бюджеты.
Основные показатели, которые я отслеживаю:
Дочитываемость;
Реальное время, проведенное на лендинге;
Сбор обратной связи;
Сбор контактных данных и подписок;
Сбор дополнительных данных (bigdata).
Для удобства разберем, как работает описываемый подход на основе оффера “Кредитные карты Уссурийского госбанка”.
Лендинг - статья о преимуществах оффера перед другими предложениями.
Оффер - сайт с формой заявки на кредитную карту.
Нам понадобится отдельный трекер BInom из-за ограничения на количество событий (до 10 event).. Схема работы: Весь трафик отправляем по основной ссылке на отсев ботового трафика, а живой трафик переводим на этот трекер.
Здесь нам важно понять, какую часть статьи прочитал пользователь. Отслеживая этот показатель, мы сможем сделать вывод о том, действительно ли пользователям интересна эта тема, правильно ли мы подобрали креативы (привет кликбейтам) и есть ли у продвигаемого лендинга слабые стороны по проценту прочитанного текста. Важно: отслеживаем именно контент на лендинге, а не всю страницу целиком.
Как реализовать: https://jsfiddle.net/noname5/n79r6abk/
В Binom настраиваем колонку “cView” с формулой event_5/clicks, формат проценты.
Обернуть в эту оболочку можно любой лендинг. По мере скролла скрипт отбивает ивент в бином. Если вы используете квиз-лендинги (опросники), вам нужно модернизировать код скрипта под себя. Он поможет вам посмотреть, на каком вопросе пользователь начинает сомневаться и покидает лендинг.
Имея на руках показатель дочитываемости, мы можем менять ротацию лендингов даже при недостаточном количестве данных о конверсиях. Ведь чем больше пользователей дойдет до конца статьи, тем больше их перейдет на оффер.
Пример реализации: https://jsfiddle.net/noname5/unw39pmr/
В Binom настраиваем колонку “cTime” с формулой event_4/clicks, формат Time.
Этот скрипт считает реальное время, которые пользователь проводит на лендинге. Как только он уходит на другую вкладку, сворачивает браузер или совсем закрывает страницу, скрипт отправляет данные о том, сколько времени пользователь провел на лендинге. Если пользователь вернулся, мы снова считаем реальную активность и прибавляем к предыдущему значению.
Я также разделяю время, проведенное в самой статье, и время, проведенное на всем лендинге. Так можно дополнительно отследить умных ботов и спай сервисы.
Когда я искал, как улучшить анализ трафика, просмотрел большую часть активных новостных витрин и лендингов. Искал обратную связь по ним и пытался понять, как улучшить текущие показатели, если все используют одни и те же подходы. И нашел.
Дайте вашим пользователям возможность оставить обратную связь на вашем ресурсе, а не уходить жаловаться на другие площадки или соцсети. Это также поможет вам при анализе трафика и оптимизации всей связки. Пользователи сами скажут вам, где вы ошиблись и что они хотят видеть.
3.1 Комментарии. Это самый простой способ получения подробной обратной связи. Важно не забыть включить премодерацию, чтобы негатив не убил конверсию.
Плюсы: можно загрузить свои комментарии в систему, моментальная обратная связь по негативу (даете вылить негатив, если он имеется - так вы снижаете риск появление такого контента на других неподконтрольных площадках), получение дополнительных отзывов и предложений (если нашим оффером уже пользовались, то дайте посетителям рассказать о преимуществах, которые они для себя сделали - возможно, их комментарий даст вам идею для новой статьи).
Минусы: сторонний код, подгружается много сторонних трекеров и рекламных систем.
Примеры сервисов: Disqus, HyperComments, Cackle, Tolstoy Comments.
3.2 Лайки. Заимствуем у социальных сетей метод для обучения рекомендации постов.
Плюсы: Пара строчек кода, “анонимность” и простота действия для пользователя.
Минусы: Неполная картина по негативу. Может быть автору не понравился размер текста? Или стиль автора? Или он просто не любит Уссурийский госбанк?
Как реализовать: https://jsfiddle.net/noname5/m61zrnfx/
В Binom настраиваем колонку “cRec” с формулой event_3/clicks*100, формат проценты.
Чем выше показатель, тем лучше.
3.3. Жалобы. Подсказывает на ошибки в статье.
Плюсы: Пара строчек кода. “анонимность” и простота действия, больше информации по негативу. В режиме реального времени можно отслеживать отжатые лендинги (кнопка “я уже читал это”) или отжатый оффер (ложная информация).
Минусы: Пока я не нашел каких-либо негативных моментов, возможно, вы подскажете мне в комментах к этой статье.
Пример реализации
Жалобы должны быть короткие одной кнопкой. Например, “я уже читал это”, “мне не нравится автор”, “безграмотный текст”, “ложная информация”, “нарушение прав”.
Передаем причину негатива в трекер так же, как и с лайками, но через lp_update_token.
Итак, мы радуемся CR на уровне 2-3%, но расстраиваемся, что упускаем остальные 97% пользователей, ведь мы потратили на них деньги. Решаем проблему через внедрение в конец статьи подписки на push уведомления или email. Для тех, кого реклама застала в не совсем удобный момент - вначале статьи. Например: “Этот контент очень интересный, уделите ему 17 минут. Не удобно читать сейчас? Давайте отправим вам на почту”. Не предлагайте в начале статьи подписаться на пуши, ведь скорее всего вы опять отправите оповещение в неудобный момент, чем вызовите лишний негатив.
После подписки отправьте событие в Binom. Можно настроить постзапрос после подтверждения e-mail подписки. При аналитике отсекайте пользователей, которые ушли со страницы, но обещали вернуться, так выводы можно сделать более точными.
Apple уже вовсю блокирует сторонние куки, а Google анонсировал введение ограничений в скором времени. Что это значит для нас? Самое время собирать свою БИГДАТА!
Примеры данных, которые собираю я:
Если статьи для вас пишут несколько авторов, то передавайте их имена в аналитику. Это позволит отслеживать качество статей авторов.
Если вы следуете пункту 4, то рекомендую в обязательном порядке собирать таймзону пользователя. С ее помощью вы сможете делать утренние и вечерние рассылки по местному времени, а не долбить пользователя ночными пушами.
Пример реализации https://jsfiddle.net/noname5/rk23nepd/
Также полезно собирать показатель DOMload. Если вы заметили в каких-то регионах высокий показатель DOMload, рекомендую отдавать туда облегченные версии лендингов и офферов или арендовать сервер под трафик этого региона.
Пример реализации https://jsfiddle.net/noname5/dc7ynms9/
Важно собирать максимальное количество сырых данных, так как неизвестно, что именно понадобится вам в будущем. Только при детальном анализе трафика вы сможете найти зависимости определенных факторов. И благодаря этим данным отправлять супер сегментированные предложения.
Куда собирать бигдату?
Есть программисты - ClickHouse
Нет программистов - Carrot Quest
В сети уже достаточно много информации о детекте и фильтрации ботового трафика, защите от спай сервисов и др. Но мало кто уделяет достаточное внимание анализу живого трафика. Например, если посмотреть кейсы по товарке за последние несколько лет, основной акцент идет на показатели соотношение переходов с лендинга на оффер (LP CTR) и конверсия в заявку (CR). В этой статье я расскажу о своем подходе в анализе живого трафика, который при внедрении сэкономит вам и время и рекламные бюджеты.
Основные показатели, которые я отслеживаю:
Дочитываемость;
Реальное время, проведенное на лендинге;
Сбор обратной связи;
Сбор контактных данных и подписок;
Сбор дополнительных данных (bigdata).
Для удобства разберем, как работает описываемый подход на основе оффера “Кредитные карты Уссурийского госбанка”.
Лендинг - статья о преимуществах оффера перед другими предложениями.
Оффер - сайт с формой заявки на кредитную карту.
Нам понадобится отдельный трекер BInom из-за ограничения на количество событий (до 10 event).. Схема работы: Весь трафик отправляем по основной ссылке на отсев ботового трафика, а живой трафик переводим на этот трекер.
- Показатель дочитываемости
Здесь нам важно понять, какую часть статьи прочитал пользователь. Отслеживая этот показатель, мы сможем сделать вывод о том, действительно ли пользователям интересна эта тема, правильно ли мы подобрали креативы (привет кликбейтам) и есть ли у продвигаемого лендинга слабые стороны по проценту прочитанного текста. Важно: отслеживаем именно контент на лендинге, а не всю страницу целиком.
Как реализовать: https://jsfiddle.net/noname5/n79r6abk/
В Binom настраиваем колонку “cView” с формулой event_5/clicks, формат проценты.
Обернуть в эту оболочку можно любой лендинг. По мере скролла скрипт отбивает ивент в бином. Если вы используете квиз-лендинги (опросники), вам нужно модернизировать код скрипта под себя. Он поможет вам посмотреть, на каком вопросе пользователь начинает сомневаться и покидает лендинг.
Имея на руках показатель дочитываемости, мы можем менять ротацию лендингов даже при недостаточном количестве данных о конверсиях. Ведь чем больше пользователей дойдет до конца статьи, тем больше их перейдет на оффер.
- Реальное время проведенное на странице
Пример реализации: https://jsfiddle.net/noname5/unw39pmr/
В Binom настраиваем колонку “cTime” с формулой event_4/clicks, формат Time.
Этот скрипт считает реальное время, которые пользователь проводит на лендинге. Как только он уходит на другую вкладку, сворачивает браузер или совсем закрывает страницу, скрипт отправляет данные о том, сколько времени пользователь провел на лендинге. Если пользователь вернулся, мы снова считаем реальную активность и прибавляем к предыдущему значению.
Я также разделяю время, проведенное в самой статье, и время, проведенное на всем лендинге. Так можно дополнительно отследить умных ботов и спай сервисы.
- Сбор обратной связи.
Когда я искал, как улучшить анализ трафика, просмотрел большую часть активных новостных витрин и лендингов. Искал обратную связь по ним и пытался понять, как улучшить текущие показатели, если все используют одни и те же подходы. И нашел.
Дайте вашим пользователям возможность оставить обратную связь на вашем ресурсе, а не уходить жаловаться на другие площадки или соцсети. Это также поможет вам при анализе трафика и оптимизации всей связки. Пользователи сами скажут вам, где вы ошиблись и что они хотят видеть.
3.1 Комментарии. Это самый простой способ получения подробной обратной связи. Важно не забыть включить премодерацию, чтобы негатив не убил конверсию.
Плюсы: можно загрузить свои комментарии в систему, моментальная обратная связь по негативу (даете вылить негатив, если он имеется - так вы снижаете риск появление такого контента на других неподконтрольных площадках), получение дополнительных отзывов и предложений (если нашим оффером уже пользовались, то дайте посетителям рассказать о преимуществах, которые они для себя сделали - возможно, их комментарий даст вам идею для новой статьи).
Минусы: сторонний код, подгружается много сторонних трекеров и рекламных систем.
Примеры сервисов: Disqus, HyperComments, Cackle, Tolstoy Comments.
3.2 Лайки. Заимствуем у социальных сетей метод для обучения рекомендации постов.
Плюсы: Пара строчек кода, “анонимность” и простота действия для пользователя.
Минусы: Неполная картина по негативу. Может быть автору не понравился размер текста? Или стиль автора? Или он просто не любит Уссурийский госбанк?
Как реализовать: https://jsfiddle.net/noname5/m61zrnfx/
В Binom настраиваем колонку “cRec” с формулой event_3/clicks*100, формат проценты.
Чем выше показатель, тем лучше.
3.3. Жалобы. Подсказывает на ошибки в статье.
Плюсы: Пара строчек кода. “анонимность” и простота действия, больше информации по негативу. В режиме реального времени можно отслеживать отжатые лендинги (кнопка “я уже читал это”) или отжатый оффер (ложная информация).
Минусы: Пока я не нашел каких-либо негативных моментов, возможно, вы подскажете мне в комментах к этой статье.
Пример реализации
Жалобы должны быть короткие одной кнопкой. Например, “я уже читал это”, “мне не нравится автор”, “безграмотный текст”, “ложная информация”, “нарушение прав”.
Передаем причину негатива в трекер так же, как и с лайками, но через lp_update_token.
- Сбор контактных данных и подписка (email/push)
Итак, мы радуемся CR на уровне 2-3%, но расстраиваемся, что упускаем остальные 97% пользователей, ведь мы потратили на них деньги. Решаем проблему через внедрение в конец статьи подписки на push уведомления или email. Для тех, кого реклама застала в не совсем удобный момент - вначале статьи. Например: “Этот контент очень интересный, уделите ему 17 минут. Не удобно читать сейчас? Давайте отправим вам на почту”. Не предлагайте в начале статьи подписаться на пуши, ведь скорее всего вы опять отправите оповещение в неудобный момент, чем вызовите лишний негатив.
После подписки отправьте событие в Binom. Можно настроить постзапрос после подтверждения e-mail подписки. При аналитике отсекайте пользователей, которые ушли со страницы, но обещали вернуться, так выводы можно сделать более точными.
- Сбор BigData
Apple уже вовсю блокирует сторонние куки, а Google анонсировал введение ограничений в скором времени. Что это значит для нас? Самое время собирать свою БИГДАТА!
Примеры данных, которые собираю я:
Если статьи для вас пишут несколько авторов, то передавайте их имена в аналитику. Это позволит отслеживать качество статей авторов.
Если вы следуете пункту 4, то рекомендую в обязательном порядке собирать таймзону пользователя. С ее помощью вы сможете делать утренние и вечерние рассылки по местному времени, а не долбить пользователя ночными пушами.
Пример реализации https://jsfiddle.net/noname5/rk23nepd/
Также полезно собирать показатель DOMload. Если вы заметили в каких-то регионах высокий показатель DOMload, рекомендую отдавать туда облегченные версии лендингов и офферов или арендовать сервер под трафик этого региона.
Пример реализации https://jsfiddle.net/noname5/dc7ynms9/
Важно собирать максимальное количество сырых данных, так как неизвестно, что именно понадобится вам в будущем. Только при детальном анализе трафика вы сможете найти зависимости определенных факторов. И благодаря этим данным отправлять супер сегментированные предложения.
Куда собирать бигдату?
Есть программисты - ClickHouse
Нет программистов - Carrot Quest