Как найти пользователя метрики

Мы часто сталкиваемся с темой целевой аудитории (ЦА), способов ее поиска и анализа. Продажи на сайте упали? Так целевая аудитория любит мобильные устройства, а сайт плохо под нее адаптирован. Высокие отказы в сетях? Ясно: ЦА на наших площадках не сидит. Креатив не зашел? Ну, так под ЦА же его не адаптировали, эх вы! Конечно, это все шуточки. Но буквально в каждом аспекте маркетинга сквозит понятие целевой аудитории.

Какие проблемы могут быть с ЦА

Перед тем как мы начнем, еще буквально минутка занудства. Мы хотим поговорить о ЦА еще и потому, что с ней могут быть большие проблемы.

А еще многих из нас как интернет-пользователей дико раздражает, когда на нас таргетится какая-нибудь совершенно ненужная дичь. И это происходит в том числе и потому… Да-да, кажется, вы уже поняли.

Актуальный портрет аудитории важно иметь под рукой не только для сайта в целом, но и для отдельных групп продуктов. А как и где найти информацию, мы вам сейчас расскажем. Сразу предупреждаем: понадобится сайт и счетчики.

В начале были цели…

Целевая аудитория – та, что достигает ваших целей. А вот какие у вас цели, нужно крепко подумать. Для интернет-магазинов – это главным образом заказы, для услуговых сайтов – звонки и отправки форм заявок, для информационных сайтов – количество просмотренных страниц и время, проведенное на сайте.

Для магазина не обязательно иметь множество целей на просмотр 2, 3, 4, 1000 страниц или на открытие конкретного url, как, например, здесь:

Что дадут эти данные при анализе? Практически ничего. Исключение, пожалуй, составляет только цель на url последнего шага корзины – «Подтверждение заказа».

Вот хороший пример настройки целей в Метрике. Они составные (состоят из нескольких шагов) и настроены в конечном итоге на JavaScript-событие, поэтому достаточно точно собирают данные и отражают реальный путь клиента:

Дальше мы будем говорить о ситуации, когда цели в счетчиках корректно настроены и отражают задачи бизнеса.

Изучаем ЦА по Яндекс.Метрике

Начнем с очевидного – отчетов группы «Аудитория».

Мы рекомендуем смотреть тут не все отчеты (иначе есть риск запутаться), а сначала только «Географию», «Пол», «Возраст» и «Долгосрочные интересы». Во-первых, именно эти данные лежат в основе параметров таргетинга рекламных объявлений, а во-вторых, они позволят составить самый что ни на есть портрет: представить себе конкретного типичного покупателя.

В самом начале важно выставить сегмент по целям и не убирать на протяжении всего исследования.

В отчете «География» интереснее всего группировки «Страна – Область – Населенный пункт». Это особенно пригодится в 2 случаях:

На примере ниже мы видим, что основные регионы продаж – это Тверь и Москва, но еще 8 городов в совокупности вносят хороший процентный вклад в продажи, а значит, есть смысл давать рекламу и на них.

Даже не знаем, что особенного рассказать про отчет «Пол». Лучше посмотрите, какая интересная статистика на примере. Две очень разные по образу жизни и интересам возрастные группы дышат в затылок друг другу:

Хорошим дальнейшим шагом конкретно для этого сайта было бы рассмотреть категории 25–34 и 35–44 отдельно, потому что их доли примерно равны и довольно велики.

Один из самых любопытных отчетов – «Долгосрочные интересы». Разворачиваем группировки и обращаем внимание на интересы с аффинити-индексом выше 100%. Чем он выше, тем больше аудиторию нашего сайта интересует та или иная вещь, и наоборот.

На примере ниже мы видим, что аудиторию интересуют все аспекты обустройства, кроме дачных дел. Если утрировать и если статистики достаточно для анализа (десятки, сотни тысяч визитов), можно сделать вывод, что в дачных пабликах размещать рекламу не нужно.

Итак, мы получили основные данные о ЦА в формате: возраст – 25–34 года, пол – мужской, география – Тверь, Москва, интересы – обустройство и ремонт, мебель для спальни, мужская одежда, бухгалтерские услуги.

Интересы уже можно брать для таргетинга, а прочие параметры нам еще понадобятся.

Что же с остальными отчетами группы «Аудитория»? Они будут вспомогательными. Например, в отчете «Общее число визитов» мы можем узнать, что большая часть целевых действий выполняется во время первого или второго-третьего визита. Это не дает нам практически ничего, кроме понимания, что первое впечатление от сайта действительно важно и что аудитория возвращается, если ее что-то зацепило.

А возвращается она чаще всего в тот же день, на следующий или через 4–7 дней. Это нам говорит отчет «Периодичность визитов».

Есть смысл настроить ретаргетинг!

Дальше идем в группу «Технологии», где нас интересуют в первую очередь «Устройства». Информация о том, совершались покупки со смартфонов или с ПК, поможет, например, грамотно настроить корректировки ставок для мобильных устройств.

Интересно, что вы можете увидеть отличающиеся данные для разных кластеров ЦА. На примере женщины совершают целевые действия со смартфонов в 71% случаев, а мужчины – в 54%.

Наконец, если у вас настроена «Электронная коммерция», можно получить следующие данные:

Тут нам снова пригодятся пол и возраст. Чтобы конкретизировать данные, добавляем их в сегмент по очереди и смотрим результаты.

Например, мужчины в возрасте 25–34 года явно предпочитают покупать в нашем магазине люстры, остальные товары у них менее популярны:

Для поверхностного исследования ЦА этого хватит.

А если хотите копнуть глубже, загляните в следующие отчеты.

А если добавить в группировку поисковую фразу, то получим еще и запросы, которые задавала ЦА в Яндексе.

Много всего? Действительно, много. Однако если у вас есть время и интерес для исследования, оно того стоит. Вы сможете понять, как выглядит ваш покупатель, что его интересует и как он пользуется вашим сайтом.

Что дальше

Полученную из ЯМ информацию можно держать в голове либо кратко записать в Excel. Например, так:

А еще можно выделить кластеры ЦА – группы людей, существенно отличающиеся друг от друга по параметрам. Конечно, если в процессе анализа статистики это различие заметно. На эти группы следует отдельно настраивать рекламные таргетинги и подбирать УТП. Кстати, у нас на Хабре есть отдельная статья про УТП, рекомендуем.

Например:

Кластер 1. Женщины 25–34 лет. География: Москва. Интересы: *перечисляем*. Устройства – смартфоны (82%), Источник: поисковые системы, Яндекс (80%). Запросы: *перечисляем*. Особенности поведения на сайте: покупают с 3-4 визита, возвращаются через 4–7 дней. Долго изучают сайт до покупки (более 20 минут).

Кластер 2. Мужчины 35–44 лет. География: Тверь. Интересы: *перечисляем*. Источник: прямые переходы. Особенности поведения на сайте: покупают с 1 визита, время просмотра сайта в 2 раза меньше, чем у женщин.

Кластер 3. …

Для чего можно использовать собранные данные о ЦА?

Полученные из счетчиков данные можно дополнить анализом конкурентов. Например, найти группы с ЦА с помощью «Парсера сообществ ВКонтакте» или подобрать дополнительные запросы через «Сбор фраз ассоциаций» от Click.ru.

Мы очень старались, чтобы нашим гайдом могли воспользоваться не только начинающие, но и «продолжающие», то есть те, кто в целом шарит в счетчиках и хочет узнать тему поглубже. Если получилось – дайте знать в комментариях.

А если вы ведете РК для клиентов и хотите получать дополнительный доход до 18% от их оборота, рассмотрите нашу партнерскую программу. С нами уже 2000 агентств и фрилансеров, присоединяйтесь.

И спасибо, что прочли!

Всем привет! 

В последнее время мы часто сталкиваемся с темой целевой аудитории (ЦА), способов ее поиска и анализа. Продажи на сайте упали? Так целевая аудитория любит мобилку, а сайт плохо под нее адаптирован. Высокие отказы в сетях? Ясно: ЦА на наших площадках не сидит. Креатив в Instagram не зашел? Ну, так под ЦА же его не адаптировали, эх вы! Конечно, это все шуточки. Но буквально в каждом аспекте маркетинга сквозит понятие целевой аудитории.

Перед тем как мы начнем, еще буквально минутка занудства. Мы хотим поговорить о ЦА еще и потому, что с ней могут быть большие проблемы.

• Совсем нет понимания о ЦА. Например, если продукт недавно запустился, если счетчики статистики на сайт только установили, а никаких маркетинговых исследований до этого не проводилось, портрет аудитории придется составлять с нуля.

• Представление о ЦА неверное. То, что предприниматель/маркетолог/контекстник думает о ЦА, не равно реальной ЦА. По разным причинам. Например, предприниматель видит аудиторию только в офлайне, а в онлайне покупают немного другие люди. А еще часто работают стереотипы. Например, что цветы покупают только мужчины (мы видели 40%-ную долю покупательниц на цветочном сайте).

• ЦА меняется. Миллениалы больше не подростки, а взрослые дяди и тети с их взрослыми потребностями. Сегодня бренды завоевывают зумеров, а через пару лет, вероятно, переключатся на поколение «Альфа», а это будет уже совсем другая ЦА. Меняются товары на сайте, экономическая и политическая ситуация, все это влияет на портрет аудитории.

А еще многих из нас как интернет-пользователей дико раздражает, когда на нас таргетится какая-нибудь совершенно ненужная дичь. И это происходит в том числе и потому… Да-да, кажется, вы уже поняли.

Актуальный портрет аудитории важно иметь под рукой не только для сайта в целом, но и для отдельных групп продуктов. А как и где найти информацию, мы вам сейчас расскажем. Сразу предупреждаем: понадобится сайт и счетчики.

В начале были цели…

Целевая аудитория – та, что достигает ваших целей. А вот какие у вас цели, нужно крепко подумать. Для интернет-магазинов – это главным образом заказы, для услуговых сайтов – звонки и отправки форм заявок, для информационных сайтов – количество просмотренных страниц и время, проведенное на сайте.

Для магазина не обязательно иметь множество целей на просмотр 2, 3, 4, 1000 страниц или на открытие конкретного url, как, например, здесь:

Что дадут эти данные при анализе? Практически ничего. Исключение, пожалуй, составляет только цель на url последнего шага корзины – «Подтверждение заказа».

Вот хороший пример настройки целей в Метрике. Они составные (состоят из нескольких шагов) и настроены в конечном итоге на JavaScript-событие, поэтому достаточно точно собирают данные и отражают реальный путь клиента:

Дальше мы будем говорить о ситуации, когда цели в счетчиках корректно настроены и отражают задачи бизнеса.

Целевая аудитория в Яндекс.Метрике

Начнем с очевидного – отчетов группы «Аудитория».

Мы рекомендуем смотреть тут не все отчеты (иначе есть риск запутаться), а сначала только «Географию», «Пол», «Возраст» и «Долгосрочные интересы». Во-первых, именно эти данные лежат в основе параметров таргетинга рекламных объявлений, а во-вторых, они позволят составить самый что ни на есть портрет: представить себе конкретного типичного покупателя.

В самом начале важно выставить сегмент по целям и не убирать на протяжении всего исследования.

В отчете «География» интереснее всего группировки «Страна – Область – Населенный пункт». Это особенно пригодится в 2 случаях:

• если бизнес очень крупный и требуется аналитика по каждому региону отдельно;

• если бизнес локальный и нужно понять, насколько далеко от основного города живет ЦА. 

На примере ниже мы видим, что основные регионы продаж – это Тверь и Москва, но еще 8 городов в совокупности вносят хороший процентный вклад в продажи, а значит, есть смысл давать рекламу и на них.

Даже не знаем, что особенного рассказать про отчет «Пол». Лучше посмотрите, какая интересная статистика на примере. Две очень разные по образу жизни и интересам возрастные группы дышат в затылок друг другу:

Хорошим дальнейшим шагом конкретно для этого сайта было бы рассмотреть категории 25–34 и 35–44 отдельно, потому что их доли примерно равны и довольно велики.

Один из самых любопытных отчетов – «Долгосрочные интересы». Разворачиваем группировки и обращаем внимание на интересы с аффинити-индексом выше 100%. Чем он выше, тем больше аудиторию нашего сайта интересует та или иная вещь, и наоборот. 

На примере ниже мы видим, что аудиторию интересуют все аспекты обустройства, кроме дачных дел. Если утрировать и если статистики достаточно для анализа (десятки, сотни тысяч визитов), можно сделать вывод, что в дачных пабликах размещать рекламу не нужно.

Итак, мы получили основные данные о ЦА в формате: возраст – 25–34 года, пол – мужской, география – Тверь, Москва, интересы – обустройство и ремонт, мебель для спальни, мужская одежда, бухгалтерские услуги. 

Интересы уже можно брать для таргетинга, а прочие параметры нам еще понадобятся.

Что же с остальными отчетами группы «Аудитория»? Они будут вспомогательными. Например, в отчете «Общее число визитов» мы можем узнать, что большая часть целевых действий выполняется во время первого или второго-третьего визита. Это не дает нам практически ничего, кроме понимания, что первое впечатление от сайта действительно важно и что аудитория возвращается, если ее что-то зацепило.

А возвращается она чаще всего в тот же день, на следующий или через 4–7 дней. Это нам говорит отчет «Периодичность визитов».

Есть смысл настроить ретаргетинг!

Дальше идем в группу «Технологии», где нас интересуют в первую очередь «Устройства». Информация о том, совершались покупки со смартфонов или с ПК, поможет, например, грамотно настроить корректировки ставок для мобильных устройств.

Интересно, что вы можете увидеть отличающиеся данные для разных кластеров ЦА. На примере женщины совершают целевые действия со смартфонов в 71% случаев, а мужчины – в 54%.

Наконец, если у вас настроена «Электронная коммерция», можно получить следующие данные:

• какие категории, товары и бренды популярны у вашей ЦА;

• какие товары входили в заказы целевой аудитории (так можно понять, какие продукты систематически покупают вместе, и предлагать их в дополнение друг к другу);

• какие товары ЦА добавляет в корзину и заказывает. Бывает интересно изучать разницу между ними и строить гипотезы, почему от части товаров отказались.

Тут нам снова пригодятся пол и возраст. Чтобы конкретизировать данные, добавляем их в сегмент по очереди и смотрим результаты. 

Например, мужчины в возрасте 25–34 года явно предпочитают покупать в нашем магазине люстры, остальные товары у них менее популярны:

Для поверхностного исследования ЦА этого хватит.

А если хотите копнуть глубже, загляните в следующие отчеты.

• Группа «Источники». Это все, что касается рекламных каналов. Например, выставив сегмент на мужчин 25-34 лет, которые совершили целевые действия, мы можем узнать, что они приходят в основном из Яндекса, а также через прямые переходы.

А если добавить в группировку поисковую фразу, то получим еще и запросы, которые задавала ЦА в Яндексе. 

• Группа «Содержание». Позволит узнать, какие страницы популярнее всего у аудитории, через какие страницы чаще всего приходят на сайт и уходят с него, на какие внешние ссылки кликают.

• «Вебвизор». На видеозаписях он покажет, как ведет себя целевая аудитория на сайте: на какие страницы переходит, куда нажимает, что смотрит и читает. Нажав на значок Play, вы можете посмотреть видеозаписи самых интересных сеансов (например, в процессе которых совершены покупки на самую большую сумму).

• «Карты». Карты кликов и скроллинга дополнят картину поведения и расскажут, насколько тщательно люди изучают контент и на что нажимают, а какие элементы непопулярны. 

Много всего? Действительно, много. Однако если у вас есть время и интерес для исследования, оно того стоит. Вы сможете понять, как выглядит ваш покупатель, что его интересует и как он пользуется вашим сайтом.

Целевая аудитория в Google Analytics

В GA нам тоже поможет группа отчетов «Аудитория», но тут все устроено иначе.

Для начала тоже выставляем сегмент по сеансам, в процессе которых были достигнуты цели, совершены конверсии или транзакции.

Затем спускаемся в отчеты «Демография» и идем по той же логике, что и ранее. С «Возрастом» и «Полом» все довольно понятно.

А вот с «Интересами» сложнее. Все предпочтения в GA разбиты на 3 типа, в которых легко запутаться, особенно если не очень хорошо знаешь английский.

• «Сегменты аудитории по интересам» – это максимально широкие сегменты интересов, например «Лайфстайл и хобби», «Путешествия», «Спорт и фитнес» и пр. Сами по себе они мало что дают, но могут использоваться в таргетинге GoogleAdwords.

• «Сегмент аудитории, присутствующей на рынке» – это то, какими товарами или услугами интересуется аудитория. Примеры: «Веб-дизайн и разработка», «Инвестиционные услуги», «Женская одежда». Это уже очень похоже на интересы из Метрики.

• «Другие категории» – детализируют предыдущие группы интересов. Удобно добавлять их как дополнительный параметр, как на скриншоте ниже.  Например, общий интерес «Финансовые услуги» может быть конкретизирован: «Инвестиции – Акции и облигации»:

В отчетах «География» можно аналогично выставить рядом область и город.

Для поверхностного анализа на этих данных можно остановиться, а если хочется больше информации, идем дальше.

В отчетах группы «Поведение» мы узнаем проценты новых и вернувшихся посетителей в составе целевой аудитории, а также то, сколько раз они заходят на сайт и через какое время возвращаются. Это может помочь выстроить стратегию ретаргетинга и рассылок. Например, тут мы видим, что транзакции совершались при первых 3 визитах, но есть еще и всплеск конверсий с 9 по 25 визит. Кто-то очень долго выбирает…

Далее нас интересует пункт «Мобильные устройства – Обзор». Здесь также можно указать дополнительный параметр, чтобы узнать о различии в использовании устройств между мужчинами и женщинами.

Осталось всего ничего! В GA нет «Вебвизора», карт кликов и скроллинга, но есть любопытный отчет «Пути пользователей». Эта на первый взгляд сложная карта дает довольно много данных: на какие страницы приходят люди, куда они идут дальше, сколько людей «отваливается» с той или иной страницы. Это может помочь при доработке UX и анализе usability посадочных страниц.

Сведения об источниках трафика легко найти в отчете «Источник/канал». На примере ниже мы видим, что есть смысл более внимательно изучить поведение аудитории, приходящей из Google-рекламы, потому что это самый популярный канал после прямых переходов.

Далеко ходить не придется! Отчеты по рекламе находятся совсем рядом в меню. Например, отчет по запросам, по которым приходила ЦА:

Что дальше

Полученную из ЯМ и GA информацию можно держать в голове либо кратко записать в Excel для каждого счетчика. Например, так:

А еще можно выделить кластеры ЦА – группы людей, существенно отличающиеся друг от друга по параметрам. Конечно, если в процессе анализа статистики это различие заметно. На эти группы следует отдельно настраивать рекламные таргетинги и подбирать УТП. Кстати, у нас тут на Хабре есть отдельная статья про УТП, рекомендуем.

Например:

Кластер 1. Женщины 25–34 лет. География: Москва. Интересы: перечисляем. Устройства – смартфоны (82%), Источник: поисковые системы, Яндекс (80%). Запросы: перечисляем. Особенности поведения на сайте: покупают с 3-4 визита, возвращаются через 4–7 дней. Долго изучают сайт до покупки (более 20 минут).

Кластер 2. Мужчины 35–44 лет. География: Тверь. Интересы: перечисляем. Источник: прямые переходы. Особенности поведения на сайте: покупают с 1 визита, время просмотра сайта в 2 раза меньше, чем у женщин.

Кластер 3. …

Для чего можно использовать собранные данные о ЦА?

1. Для доработки сайта с точки зрения UX.

2. Для таргетинга объявлений в поисковиках и социальных сетях.

3. Для составления плана публикаций в соцсетях, чтобы контент отражал потребности аудитории.

4. Для подбора УТП для сайта и рекламных объявлений.

5. Для написания рассылок, которые попадут в самое сердечко.

6. Для создания Tone of Voice (ToV) бренда.

7. Для подготовки рекламных креативов и визуального контента для сайта и соцсетей в соответствии с половозрастными особенностями восприятия.

Полученные из счетчиков данные можно дополнить анализом конкурентов. Например, найти группы с ЦА с помощью «Парсера сообществ ВКонтакте» или подобрать дополнительные запросы через «Сбор фраз ассоциаций» от Click.ru.

Мы очень старались, чтобы нашим гайдом могли воспользоваться не только начинающие, но и «продолжающие», то есть те, кто в целом шарит в счетчиках и хочет узнать тему поглубже. Если получилось – дайте знать в комментариях.

А если вы ведете РК для клиентов и хотите получать дополнительный доход до 18% от их оборота, рассмотрите нашу партнерскую программу. С нами уже 2000 агентств и фрилансеров, присоединяйтесь.

И спасибо, что прочли!

Постоянно сомневаетесь в том, кто в вашем счетчике является новым пользователем, а кто вернувшимся? В этом материале поставим финальную точку в решении данного вопроса для Яндекс.Метрики.

Но для того, чтобы это сделать, нам необходимо обратиться в официальную справку Яндекса за разъяснением терминологии. Что такое «новый», «вернувшийся» и просто «пользователь» в Яндекс.Метрике?

Итак, Посетитель — пользователь интернета, который зашел на сайт в определенный период времени. Под определенным периодом времени подразумевается тот диапазон дат, который вы выбрали в отчете Яндекс.Метрике. Например, с 1 по 7 марта 2023 года:

Яндекс.Метрика считает и различает посетителей по уникальным идентификаторам пользователей (ClientID). Под уникальными идентификаторами пользователей подразумевается комбинация браузера и устройства. Если один и тот же пользователь будет заходить на ваш сайт из разных браузеров (например, Google Chrome и Opera) — неважно, установленных на одном и том же или на разных компьютерах, мобильных телефонах или планшетах — Метрика будет регистрировать нового посетителя для каждого нового браузера.

С установленным счетчиком Яндекс.Метрики у пользователей, которые посещают ваш сайт впервые, в браузере создается файл cookie с именем _ym_uid. По этому файлу Метрика узнает этого пользователя и отличает одного посетителя от другого:

Уникальный идентификатор создается случайным образом и определяет браузер, в котором посетитель просматривает сайт. Если вы заходили на один и тот же сайт с двух разных браузеров, в Яндекс.Метрике будет зафиксировано два разных значения ClientID.

Но само значение в _ym_uid — это не просто набор произвольных цифр. В одной его части зашифрована дата первого посещения пользователя вашего сайта. Вы можете убедиться в этом на собственных данных. Для этого перейдите на сайт, откройте консоль разработчика и вкладку Console. Введите команду document.cookie и нажмите Enter.

С помощью этой команды вы получаете доступ к кукам непосредственно из браузера. Найдите строку, содержащую _ym_uid и скопируйте значение после знака равно. В моем примере _ym_uid=1656397803203381660. Это значение можно найти и по-другому. Перейдите на вкладку Application — Сookies — домен вашего сайта и в строке поиска введите _ym_uid.

Именно _ym_uid содержит ClientID Яндекс.Метрики, по которому аналитика различает пользователей. Эта метка создается сразу же после того, как посетитель впервые зайдет к вам на сайт.

Скопировав идентификатор, выделите из него только первые 10 цифр. В моем примере — 1656397803. Это значение — дата вашего первого посещения в Unix формате, то есть количество секунд, которое прошло с 1 января 1970 года. Чтобы преобразовать это значение в понятную дату, перейдите на любой сайт конвертера Unix Time Stamp Converter (например, unixtimestamp.com) и в поле Enter a Timestamp вставьте 10-значное число и нажмите кнопку Convert. Вы получите удобочитаемую дату вашего первого посещения:

Для моего примера: 1656397803 — это 28 июня 2022 года. Таким образом, первая часть файла куки _ym_uid, состоящая из 10 цифр, это реальная дата первого посещения пользователем сайта, а вторая часть — рандомно сгенерированное число. И комбинация из этих двух составляющих в результате дает уникальный идентификатор пользователя, который в Яндекс.Метрике никогда не повторяется.

Таким образом, уникальный идентификатор пользователя (ClientID) для Яндекс.Метрики — это метка, состоящая из случайного числа и даты первого посещения пользователем сайта в Unix формате (количество секунд с 1 января 1970 года 00:00:00 UTC), которая сохраняется в основном файле cookie (_ym_uid). Она создается сразу же после того, как посетитель впервые зайдет к вам на сайт.

Зная ClientID конкретного посетителя (по крайней мере, свой точно!), вы можете посмотреть историю его заходов и все действия, которые он совершал на вашем сайте. Для этого перейдите в интерфейс Яндекс.Метрики, откройте раздел Посетители и клиенты (или просто Посетители), а затем задайте условие Люди, у которых — ClientID, вставив полное значение уникального идентификатора:

Отфильтровав данные по ClientID, вы сможете найти все визиты конкретного пользователя и его действия.

Кроме того, если вы таким способом нашли свой профиль, то вы можете сравнить дату первого посещения с той датой, которую вам показал конвертер Unix Time Stamp. Для моего ClientID дата первого посещения была 28 июня 2022 года. Эта же дата отображается в левой части карточки профиля в строке Первый визит:

Идентификатор ClientID используется также для передачи параметров посетителей, для отслеживания офлайн-конверсий и при настройке сквозной аналитики.

Но какое отношение имеет все вышеописанное для новых и вернувшихся пользователей? Поскольку ClientID хранится внутри куки _ym_uid, то он существует только на том устройстве и браузере, где установлен данный файл. В связи с этим Яндекс.Метрика по умолчанию не может определить уникальных пользователей с разных устройств и браузеров, потому для каждого такого посещения создается новый cookie файл (новый ClientID), и система считает такого посетителя новым.

Таким образом, Новый пользователь в Яндекс.Метрике — это тот, кто первый раз зашел на ваш сайт, и кому во время этого визита в браузере присвоился/создался уникальный идентификатор ClientID. Другими словами, новым пользователем считается тот посетитель вашего сайта, у которого номер визита равен 1. Это легко проверить, перейдя в любой отчет Яндекс.Метрики и создав два сегмента сравнения:

1. Визиты, в которых — Номер визита = 1
2. Визиты, в которых — Новый посетитель

Как видите, данные по посетителям одинаковые.

А если пользователь зайдет на сайт повторно, то Метрика определит, что он уже не является новым пользователем, а будет считаться вернувшимся. Соответственно, Вернувшийся пользователь в Яндекс.Метрике — это тот, кто повторно зашел на сайт и у кого номер визита больше 1.

Подтвердить это можно аналогичным образом — перейдите в любой отчет Яндекс.Метрики и создайте два сегмента сравнения:

1. Визиты, в которых — Номер визита > 1
2. Визиты, в которых — Вернувшийся посетитель

И здесь данные по посетителям двух сегментов одинаковые.

Остается нерешенным лишь один вопрос — когда вы выставляете диапазон дат в отчете и начинаете анализировать данные по посетителям, куда будет относится пользователь, у которого первый визит был раньше, чем заданный интервал дат в самом отчете? К новому пользователю или к вернувшемуся?

Давайте проверим это эмпирически. Для этого найдем собственную карточку пользователя по ClientID благодаря файлу cookie _ym_uid (см. выше) и узнаем дату первого посещения. Предположим, это будет мой уникальный идентификатор пользователя для сайта yadashboard.com:

• ClientID — 16697937521051801624;
• Дата первого посещения (визита) — 30 ноября 2022 года.

Теперь перейдем в отчет по посещаемости и выставим дату в отчете — 30 ноября 2022 года. В этот день на сайте Яндекс.Метрика зафиксировала 16 пользователей:

Чтобы в отчете оставить данные только по нашему пользователю, используйте условие для людей, у которых — ClientID:

С учетом дополнительного критерия по ClientID, мы получили одного посетителя и пять его визитов за 30 ноября 2022 года. А теперь добавим дополнительный критерий и сравним сегменты:

1. Визиты, в которых — Новый посетитель
2. Визиты, в которых — Вернувшийся посетитель

И тогда получается достаточно любопытная статистика:

Пользователь и там и там — 1, поскольку уникальный идентификатор пользователя не изменялся. А вот количество визитов разделилось:

• 1 визит относится к сегменту нового посетителя;
• 4 визита относится к сегменту вернувшегося посетителя.

Как такое возможно? Вспоминаем принцип работы Яндекс.Метрики — если пользователь зайдет на сайт впервые, то в его браузере будет создан файл cookie _ym_uid и зафиксирован первый визит. Однако чуть позже (в тот же день) он может зайти на сайт повторно. В этом случае файл куки у пользователя уже есть, поэтому для Яндекс.Метрики он будет являться не новым, а уже вернувшимся. И тогда просто будет создан новый визит (второй, третий и четвертый). Это и было сделано мной 30 ноября 2022 года. Тогда я зашел 5 раз на сайт за один день. Первый визит относился к новому посетителю, а все последующие визиты — к вернувшемся.

Но теперь возникает еще один вопрос — а если поставить другую дату, не равную первому посещению. Например, 1 марта 2023 года. Что будет в этом случае? К какому типу будет относится пользователь — к новому или вернувшемуся?

Это тоже легко проверить с помощью отчетов Метрики. Во-первых, снова зайдем в отчет Посетители и клиенты и откроем эту дату там:

Как видите, 1 марта 2023 года я совершил на сайте yadashboard.com только один визит и он был 126 по счету (номер визита — 126), начиная с даты первого посещения (30 ноября 2022 г.). А поскольку все визиты, которые не равны первому, относятся к вернувшимся, мы предполагаем, что в данный день я как пользователь будут относится именно к этому типу, то есть буду не новым посетителем, а вернувшимся.

Вновь зайдем в любой отчет Яндекс.Метрики и добавим два сегмента для сравнения:

1. Визиты, в которых — Новый посетитель
2. Визиты, в которых — Вернувшийся посетитель

Наше предположение подтвердилось — для сегмента Новый посетитель Метрика зафиксировала 0 посетителей и 0 визитов. А вот для сегмента Вернувшийся посетитель она отобразила по 1.

Еще одна проверка — это использовать API Метрики и добавить в запросе параметр ym:s:isNewUser, который показывает, является ли визит первым визитом посетителя, то есть новым. Это можно сделать как с помощью API отчетов, так и через Logs API. Выполнив запрос с фильтром по Client ID, я получил такой результат:

Данные снова подтвердились. Поскольку ym:s:isNewUser = 0, то за выбранный диапазон дат мой визит не является первым и новым, следовательно он — вернувшийся. Ну и на всякий случай я выгрузил для вас статистику, начиная с 29 ноября 2022 года, когда мой профиль еще не был создан в Яндекс.Метрике и не было файла cookie в моем браузере, по 1 марта 2023 года, чтобы показать, для какой даты пользователь будет являться новым, а для какой вернувшимся.

Поскольку 29 ноября данных в Метрике еще не было, то вся статистика ведется именно с 30.11.2022:

• index — номер строки;
• ym:s:date — дата;
• ym:s:visits — суммарное количество визитов;
• ym:s:users — количество уникальных посетителей;
• ym:s:newUsers — является ли визит первым визитом посетителя (1 — да, 0 — нет).

Как видите, какой бы вы диапазон дат в отчете бы не выбрали, пользователь будет новым только в тот день, в который его номер визита и значение ym:s:newUsers равно 1. Во все остальные интервалы времени пользователь уже не является новым, а становится вернувшимся.

Ситуация, когда значение метрик новых посетителей и посетителей совпадает, говорит о том, что пользователи повторно не возвращаются на сайт. В зависимости от специфики сайта — это может быть поводом для его оптимизации. Иногда в Метрике отображается два разных профиля в отчете Посетители и клиенты, но с одинаковым ClientID. В этой статье описаны причины такого поведения.

И, конечно же, не забудьте, что Яндекс.Метрика пользователей считает по уникальным идентификаторам. И поэтому суммарное количество пользователей за выбранный диапазон дат (например, с 1 по 7 марта) не будет равно такому же значению, если вы будете считать их за каждый день по отдельности, а потом суммировать полученное значение. В отчете по посещаемости это особенно заметно:

Так же, как это рассчитывается и отображается в Google Analytics.

Еще в отчете о посещаемости есть показатель Доля новых посетителей:

Он рассчитывается как отношение общего количества новых посетителей к общему количеству посетителей за выбранный период. Чтобы понять, как рассчитывается это значение, вы можете добавить в отчет сравнение сегментов:

1. Визиты в которых — Новый посетитель
2. Не добавлять никаких условий

Тогда вы увидите, как в одном столбце будет отображаться количество новых пользователей, а рядом справа — общее количество пользователей. Отношение новых к общему и есть доля новых.

Что нужно для анализа аудитории сайта? Что за вопрос: конечно, зайти в блок «Аудитория» в Яндекс.Метрике и посмотреть все отчеты подряд. Звучит логично, но, к сожалению, этот путь может дать невалидные данные. Даже для работы с понятной и удобной Метрикой следует знать ряд базовых правил исследования целевой аудитории (ЦА) и как можно больше отчетов, в которых находится полезная информация. Именно это мы разбираем в нашей статье.

Основные правила исследования ЦА в Метрике

1. Сегментация

2. Выбор подходящих целей

3. Учет вложенности условий

Группы данных и отчеты

1. Пол и возраст

2. Интересы

3. География

4. Активность

5. Лояльность

6. Используемые технологии

7. Поисковые запросы

8. Поведение

Основные правила исследования ЦА в Метрике

Прежде чем начать разбор, поясним 3 очень важных момента, которые нужно соблюдать при использовании любого отчета Яндекс.Метрики для исследования целевой аудитории.

1. Сегментация

Слово «целевая» подразумевает, что данная аудитория с высокой вероятностью купит товар или услугу. Этот фактор можно учесть одним единственным точным способом – анализировать тех, кто уже совершил целевые действия на сайте. Поэтому крайне важно в любом отчете Метрики выставлять так называемый сегмент – условие выбора данных. Это можно сделать вверху страницы в блоке «Визиты, в которых» – «Достижение цели».

Следите, чтобы сегмент не сбрасывался в каждом новом отчете. При переходе на другую страницу Метрика спрашивает, оставить ли сегментацию. Если вы нажали «Сбросить», то не забудьте выставить сегмент повторно.

2. Выбор подходящих целей

При этом нужно внимательно выбирать цель именно для вашего исследования. Например, если вы изучаете конверсию сайта в целом, можно брать все цели, которые говорят о любом способе заказа: покупка через корзину, через форму «Купить в 1 клик», отправка формы заявки на кредит и пр. А если ваше исследование касается не тех, кто покупает на сайте, а тех, кто предпочитает связываться с компанией до покупки (звонить, писать в соцсеть или мессенджер), выбирайте только цели на клик по номеру и переходы по соответствующим ссылкам.

А что делать, если цели не настроены? Идеальное решение – это настроить их как можно скорее. Но если аудиторию требуется исследовать немедленно, можно использовать сегмент по косвенным признакам лояльности – отказам, глубине просмотра и времени на сайте. Для этого данные параметры следует указать в блоке «Визиты, в которых». Например:

3. Учет вложенности условий

Для более детального исследования в любую категорию аудитории можно «провалиться», чтобы исследовать ее изнутри. Поясним на примере. Отчет по полу и возрасту целевой аудитории может выглядеть так: 52,6% мужчин и 47,4% женщин, чаще всего встречается возраст от 25 до 44 лет.

Но что, если мы хотим узнать возраст мужчин и женщин по отдельности, а не усредненные данные по обоим полам? Для этого в отчете по возрасту нужно выставить сегмент «Для людей, у которых» – «Пол». Данные могут существенно отличаться, как на нашем примере:

Таким образом, для более детального анализа нужно «проваливаться» внутрь интересующих вас категорий.

Группы данных и отчеты

1. Пол и возраст

Это базовые параметры, изучить которые довольно просто. Ищем данные в отчетах блока «Демография» в группе «Аудитория».

Не забываем про правило №3, которое мы описывали выше. Для каждого пола лучше составить отдельную возрастную диаграмму. Кроме того, можно объединить данные по полу и возрасту в одном отчете. Для этого в «Группировках» устанавливаем нужную последовательность параметров. Они появятся в выпадающих списках.

Важно! Проценты, которые отобразятся в таком представлении, покажут долю каждой возрастной группы каждого пола в трафике сайта и не будут совпадать с процентами, которые мы рассматривали в правиле №3. То есть, например, возраст 25–34 года составляет 43,8% от всех возрастных групп среди мужчин, а половозрастная группа «Мужчины 25–34 лет» составляет 21,5% от всего целевого трафика.

2. Интересы

Здесь есть старая и новая версии отчетов. В новой лучшая детализация интересов: они разбиты на несколько уровней.

Важно уметь читать аффинити-индексы – красные или зеленые полоски-индикаторы с написанными сверху процентами. Аффинити-индекс показывает, насколько больше или меньше на вашем сайте людей с определенными интересами, чем в остальном интернете в целом. Индекс больше 100% показывает, что тот или иной интерес у вашей аудитории выражен сильнее, чем у среднестатистического пользователя интернета.

Эта информация может пригодиться при выборе рекламных площадок, партнеров для реферального маркетинга или influence-маркетинга.

3. География

Это довольно легкий в изучении отчет, показывающий, откуда приходили целевые пользователи.

Два главных уровня детализации здесь – это страны и регионы внутри России. Данные по странам могут несколько искажаться сегодня из-за повышения популярности VPN-сервисов. Полезная функция, которая особенно пригодится в этом отчете из-за его размера, – это выбор параметров для отображения на графике. Если проставить галочки возле самых трафиконосных регионов, на диаграмме отобразятся только они, а прочие будут серыми. Например, нас не интересуют пользователи из других стран, зато мы хотим изучить структуру аудитории по регионам РФ. Для этого снимаем галочки с других стран и ставим их на регионах.

4. Активность

Здесь мы будем изучать статистику по тому, в какое время ЦА посещает сайт, как долго его изучает и сколько страниц просматривает.

Глубину просмотра и время на сайте можно увидеть в любом другом отчете Метрики – это столбцы данных по умолчанию. В среднем, хорошей является глубина просмотра от 2-3 страниц и время на сайте от 1 минуты, но это условные данные. Их следует анализировать в контексте. Например, если сайт или лендинг небольшой, то пользователю просто нечего будет изучать на нем 3 минуты.

В отчете «Посещаемость по времени суток» картина, скорее всего, будет примерно такой: равномерное распределение посещений в дневные часы.

Однако если какой-либо временной период выделяется, то это может помочь увеличить продажи, например, повышая ставки на показ объявлений в часы повышенного спроса у аудитории.

5. Лояльность

Эти отчеты помогут выстроить общую рекламную стратегию и работу с текущими покупателями. Отчеты помогут понять, с какой периодичностью люди заходят на сайт и с какого визита делают заказ.

Например, если видно, что пользователи часто покупают не с первого, а со второго или третьего визита, это повод запустить ретаргетинговые кампании по возвращению посетителей на сайт. А анализ времени с первого визита поможет составить график email-рассылок, который будет удобен для вашей аудитории. На примере ниже мы видим, что в половине случаев между повторными визитами проходит более 1 дня, то есть на эту аудиторию вполне можно таргетировать «возвращающие» активности.

На этом отчеты группы «Аудитория» закончились, но мы продолжаем статью, потому что в Метрике можно найти еще много полезной информации.

6. Используемые технологии

Это один из самых полезных для рекламы блоков данных. В группе отчетов «Технологии» стоит обратить внимание на следующие разделы:

Основной – это «Устройства». От того, заходят покупатели со смартфона или компьютера, зависит стратегия показов рекламы, выбор площадок, рекламных форматов и расход бюджета.

Например, такая ситуация, как на примере ниже, говорит о том, что львиная доля рекламы должна быть мобильной:

Прочие отчеты из группы «Технологии» помогут наилучшим образом оптимизировать сайт для входящего трафика. Например, следует внимательно проверить отображение всех элементов посадочных страниц на самых популярных разрешениях:

Если не уделить достаточного внимания этой группе отчетов, можно получить печальную картину: реклама настроена корректно, кликабельность (CTR) объявлений высокая, однако значительная доля людей просто уходит с сайта после визита, то есть отказы зашкаливают. Причиной может быть плохая адаптация сайта под самые популярные устройства, браузеры и разрешения.

7. Поисковые запросы

Их важно знать, чтобы дополнить картину интересов и пожеланий ЦА.

Запросы для рекламных кампаний и поискового продвижения зачастую собираются вслепую, только по Wordstat или с помощью парсеров. Но анализ картины запросов именно вашей целевой аудитории может дать много нового: неожиданные ключевые слова или дополнения поисковых фраз. Этот отчет будет полезно изучить, сегментируя отдельно по полу, возрасту и географии, так как в зависимости от них запросы могут различаться.

У click.ru есть целый ряд решений для сбора максимально полного и логичного семантического ядра для рекламы. Парсер Wordstat позволяет получить удобную выгрузку поисковых фраз с их частотностью с разделением по регионам, нормализатор почистит ядро от мусора, а комбинатор слов поможет составить сложные фразы запросов без Excel и ручного труда.

8. Поведение

Это один из самых интересных блоков, требующих большого количества времени на изучение. Найти данные можно в «Картах».

• Для начала рекомендуем исследовать карту скроллинга, чтобы понять динамику изучения людьми той или иной страницы. Области, которые пользователи смотрят дольше всего, по умолчанию раскрашены красным, далее цвет меняется к зеленому и серому по мере сокращения времени просмотра.

• Затем стоит изучить карты кликов и ссылок. Они покажут, на что нажимали пользователи при изучении страницы. Карта кликов помогает понять, какие элементы самые популярные у аудитории, а каким, наоборот, люди не уделяют внимания.

Кроме того, часто анализ карты помогает понять, чего не хватает на сайте или какие ошибки с отображением есть. Например, если люди часто кликают на некликабельную плашку «Доступна рассрочка», им явно хочется узнать про рассрочку больше. Стоит сделать этот элемент кнопкой и по клику показывать дополнительную информацию.

• Изучение вебвизора – самая трудоемкая часть работы по анализу поведения. Вебвизор – это видеозаписи действий пользователей на сайте.

Для понимания пути пользователя до покупки стоит изучить самые успешные визиты – с высокими показателями в столбцах «Активность» и «Цели», с большим временем просмотра. Рекомендуем просмотреть 20–30 записей и выявить общие тенденции: на какой информации человек задерживается на странице, куда кликает, как двигается по сайту, на какие страницы возвращается повторно, какие служебные страницы изучает.

Эти данные можно дополнить анализом неудачных визитов. Для этого следует удалить сегментацию по целевым действиям и выбрать самые неуспешные визиты: с низкой активностью, а также нормальной активностью, но без достигнутых целей. Это позволит построить гипотезы о том, что отталкивает людей и какой информации сейчас не хватает.

Мы разобрали основные источники данных о целевой аудитории в Метрике. Есть и другие, но они уже не так важны либо требуют сложной настройки. Например, если у вас настроена «Электронная коммерция», то там можно изучить содержимое заказов, самые популярные товары, категории и бренды, применяемые промокоды и др. К сожалению, для настройки «Электронной коммерции» зачастую требуется привлекать разработчиков и нести дополнительные затраты, поэтому эта группа отчетов настроена далеко не у всех.

Где применять полученные данные об аудитории? Конечно, в настройке рекламных кампаний. Управлять всей контекстной и таргетированной рекламой поможет click.ru. Единый рекламный кабинет, удобные выгрузки и центр отчетов позволят быстро внести изменения в кампании и проанализировать их результаты. Приятный бонус – вознаграждение до 15% от рекламного оборота ваших клиентов. Станьте участником нашей партнерской программы и начните зарабатывать уже сегодня!

Уникальные посетители в метрике

Уникальные посетители в метрике (metrika.yandex.ru) — показатель статистики, тесно связанный с вернувшимися посетителями.

Уникальный посетитель — заход на сайт «неповторяющегося» посетителя в течение определенного промежутка времени.

Это незнакомец в ваших дверях! Но этот незнакомец может стать вашим другом если его правильно принять 😉

Также в интерфейсе Яндекс Метрики применяется термин «новый посетитель».

Цитата из справки по яндекс метрике:

Пользователь, который зашел на сайт в течение определенного промежутка времени. Посетитель считается уникальным, если обладает неповторяющимся набором характеристик (IP-адрес, браузер, ОС, cookies и др.). В случае очистки cookies, переустановки браузера или переустановки операционной системы, посетитель считается новым.

Разъясню подробнее, что это означает.

Cookies — это набор определенных символов, которые сервер устанавливает в браузер пользователя, если говорить совсем просто.

Данный набор символов позволяет отслеживать многие показатели поведения пользователя, в том числе, его повторные возвращения на сайт. Делается это через механизм передачи cookies от сервера к браузеру и обратно. Если вы однажды посетили сайт с установленной яндекс метрикой, то в вашем браузере уже есть эта информация. И если вы зайдете на тот самый сайт повторно, метрика определит, что вы уже не уникальный посетитель, а вернувшийся.

Однако метрику можно и «обмануть». Причем можно сделать это очень легко.

Для этого достаточно:

• зайти в интернет через другого провайдера;
• если ip адрес динамический (нет закрепленного адреса) — зачастую достаточно просто перезагрузить компьютер;
• зайти с другого браузера;
• удалить и вновь установить ваш браузер;
• почистить куки через настройки браузера;
• переустановить операционную систему.

Таким образом, вернувшиеся и уникальные посетители связаны таким образом, что:

УНИКАЛЬНЫЕ = ВСЕ ПОСЕТИТЕЛИ — ВЕРНУВШИЕСЯ

Как показывает практика, достаточно сделать одно из этих действий, чтобы ваш визит на сайт считался уникальным по метрике.

От чего зависит количество уникальных посетителей на сайте?

Основная зависимость от:

• источников трафика (в том числе, наличие платных источников);
• тематики сайта.

Безусловно, соотношение между «униками» и «возвращенцами» зависит от тематики.

На портале развлекательного характера легче удерживать аудиторию, чем на сайте коммерческого плана.

Также есть определенная корреляция уникальных посетителей с источниками трафика. Так, основная часть повторных визитов происходит через прямые заходы, социальные сети и e-mail рассылки.

Основной генератор новых посетителей — это результаты «раскрутки сайта«: поисковый трафик, контекстная реклама, а также распространение вирусного контента через социальные сети.

Учитывайте, что Яндекс Метрика учитывает не всех уникальных посетителей. Часть пользователей (и я в их числе) использует блокировщики метрики, наподобие такого:

С таким блокировщиком мое посещение вообще не отображается в Яндекс Метрике владельца сайта.

Как увеличить количество уникальных посетителей в метрике?

Если для того, чтобы заработать постоянную аудиторию, надо работать над юзабилити или качеством контента, то для заполучения «уников» это очень желательно, но не обязательно.

Достаточно иметь много денег и сливать их на рекламу: контекст, таргет, тизеры, ссылочное…

Но, разумеется, это не эффективно и даже несет высокие риски.

Поясню. Если даже лить платный трафик на неудобный сайт, вы не выиграете ничего. Получите только большие показатели отказов. В перспективе это ударит по поисковой оптимизации сайта (отказы — мощный поведенческий фактор).

Если вкладывать большие деньги в ссылочное и почти ничего — в юзабилити и контент — вероятнее всего вы получите фильтры поисковых систем (наподобие Минусинска).

Поэтому для увеличения количества уникальных посещений равномерно распределяйте бюджет на:

• удобный дизайн;
• интересные и глубокие статьи, видео, фото — контент, которым хочется делиться;
• интересные сервисы для пользователей;
• грамотное построение ссылочного профиля сайта (для поисковой оптимизации);
• развитие официальных аккаунтов вашего сайта в социальных сетях.

И ни в коем случае не пытайтесь накрутить уникальных посетителей «ботами»!

Где можно посмотреть аналитику по уникальным посетителям?

Уже в сводке сервиса Яндекс Метрика можно увидеть виджет «Новые посетители» рядом с виджетом «Посетители» (см. картинку выше). И уже на основе этих данных можно сделать выводы о соотношении «новых» и «старых» пользователей.

Если у вас на сайте установлен информер от yandex.metrika.ru, узнать количество новых посещений можно и более наглядно:

На вкладке «Вебвизор» можно посмотреть, совершен ли конкретный визит уникальным посетителем или же вернувшимся. «Уник» в графе «номер визита» имеет цифру «1».

На странице Отчеты — Стандартные отчеты — Источники — Источники, сводка можно найти расклад по всем источникам трафика.

Графа «Посетители» здесь — не что иное, как именно уникальные пользователи:

Особое внимание рекомендую обратить на отчет Мониторинг — Роботы. В нем отображаются переходы на сайт «ботов».

Как это связано с уникальными посетителями?

Если у вас на сайте наблюдается беспричинный всплеск трафика, проверьте, не накручивают ли вам посещения конкуренты. Это может пагубно сказаться на вашем сайте.

Надеюсь, данная статья была полезна для вас. Задавайте свои вопросы в комментариях.