🥇 Победители в номинации Search Innovation
Google Premium Partner Award

Анатомия показателя отказов (bounce rate), как измерять Bounce Rate в Google Analytics

Автор:
Руководитель оптимизаторов
5,00 1 оценка
5 395 14 комментариев

Показатель отказов (bounce rate) часто является краеугольная метрика при оценке эффективности источников трафика, или целевых страниц для многих аналитиков. Методология измерения и оптимизации часто является важным и сложным вопросом.

Показатель отказов — процент посещений сайта, во время которых было просмотрено не более одной страницы или при которых посетитель покинул сайт со страницы входа (целевой страницы).

Ключевой момент заключается в том, что высокий показатель отказов не всегда является негативным значением. Для информационных ресурсов сценарий формата:

Попал на страницу сайта ⇒ Изучил материал ⇒ Закрыл
порой является нормальным (но неоптимальным).

У e-commerce ресурсов аналогичный сценарий может происходить так:
Попал на страницу сайта ⇒ Ознакомился с товарным предложением ⇒ Позвонил по телефону (закрыл сайт)

Предлагаю вам ознакомится с инфографикой KISSMetrics, в которой они подсчитали средний показатель в 40.5% и привели средние значения по разным отраслям.

В июле компания Google рассылала информационный бюллетень в котором даны средние значения с делением по источника и региона (Украина в выборку не попала).

Большинство систем веб-аналитики в отказы относят пользователей, которые попали на страницу сайта и не перешли на другие страницы, отсеивая пользователей , которые активно взаимодействовать с страницей (использовали скроллинг, просматривать иллюстрации, или табы) в «неэффективные».

Как можно оптимизировать показатель отказов?

Реализовать стратегические изменения — добавить на сайт функционал, стимулирующий пользователя выполнять дополнительные действия. Для интернет-магазина таковым может быть добавление блока «Сопутствующих товаров» стимулирующий к переходам по сайту. Подробнее о таких изменениях вы можете ознакомится в заметке «Показатель отказов и его изучение».

Точная настройка системы Google Analytics

Использовать события для отслеживания взаимодействия с элементами страницы

События — действия на странице, которые не приводят к перезагрузке страницы. Выполнения события не засчитывается как отказ системой Google Analytics. События можно применить к:

  • просмотр увеличенных версий иллюстрации
  • фокус на полях формы (ввод данных в поля форм)
  • открытие всплывающих блоков (подсказок, и т.д.)
  • переход межу табами (разделами в блоке описания)

События реализуются путем добавления конструкции вида:

где Category — категория события, Action — действие, которое было выполненно, Label — метка события, Value — значение (параметры Label, Value — необязательные). Пример применения — отслеживание увличенных иллсютраций товара

Подробнее о реализации событий вы можете узнать в статье «Google Analytics Tweeks: Самые популярные правки в коде GA».

Отслеживание скролинга контента — возможно настроить выполнения события, когда пользователь прокрутил 70% (или любое другое значение) страницы . Для этого до кода GA необходимо вставить код:

Регистрировать событие при пребывании на сайте свыше 15 секунд — для реализации необходимо в код GA после последней функции _gaq.push вставить код:

Примечательно, что в Яндекс.Метрика есть аналогичная возможность без редактирования кода, но которая регистрирует отказ если страница сайта не является активным табом в браузере (подробнее — Точный показатель отказов в Яндекс.Метрика).

Отслеживание использования кнопок социальных сетей — посещение страницы сайта с использование кнопок социальных сетей не относится к отказу. Подробнее о том как настроить отслеживания кнопок соц сетей читайте в заметке «Отслеживание кнопок Like и Tweet с помощью Google Analytics».

Уход с сайта по внешним ссылкам — при клике пользователя по внешним ссылка возможно регистрировать «просмотр виртуальной страницы», что по определению не будет заносится в показатель отказов. Для регистрации виртуальных просмотров необходимо к коду ссылки добавить событие:

Выше описанные правки позволят более точно подсчитывать показатель отказов системой Google Analytics, но не будет решением проблемы если сайт получает трафик по не целевым запросам, или сайт неудобен для пользователей и не содержит полезный материал. Показатель отказов — всего лишь один из критериев, по которому можно оценивать эффективность, не стоит забывать о других метриках.

Напоследок, рекомендую посмотреть последний выпуск Web Analytics TV, в котором освещаются вопросы веб аналитики.

  • Шикарный материал для тех, кто действительно думает о качестве сайтов. Я совсем недавно с удивлением обнаружил, что показатель отказов для моего блога превратился из некогда 80% в 11%, что не может не радовать. По остальным же сайтам действительно предстоит море работы, т.к. 80% — это почти стандартный bounce rate на сайтах с заработком на тизерах или контексте, и не совсем ясно, можно ли его понизить без ущерба для заработка.

    Для меня большим открытием стало, что событиями можно понизить bounce rate. В частности скролинг 70% страницы, кнопки твит и лайк, и, В ОСОБЕННОСТИ, 15 секунд пребывания на странице — это вообще инфошок. Первое впечатление — таким образом можно снизить bounce rate вплоть до пары процентов.

    P.S. Код «отслеживание скролинга контента» в статье, видимо, сломался после правок статьи.

  • Кирилл

    Можно настраивать больше и меньше 15 сек, подставив соответствующие значения в милисекундах. НО: надо время для того, чтобы сравнивать даты за выбранные периоды времени. 

    При выставлении 15 сек. баунс может упасть с 50% до 15%.

  • Гость

    Правда в том, что при оптимизации bounce rate качество сайта объективно не меняется. Вы предлагаете оптимизировать систему статистики, добавить событие «после 15 секунд», но кол-во вернувшихся пользователей и их лояльность объективно не изменятся. Уход с сайта на виртуальную страницу…это опять таки интересный хак, чтобы обмануть систему статистики, опираясь на которую, вы принимаете решения. 

  • Мне, честно говоря, этот момент тоже непонятен. Если им так легко манипулировать, добавив простенькую строчку в настройки, то действительно ли оправдано предполагать, что он является фактором ранжирования? По-моему, это нонсенс. Получается рассматривать его справедливо лишь как рекомендательный параметр качества сайта для собственного анализа, и никак иначе.

  • Ув. «Гость» — «Выше описанные правки позволят более точно подсчитывать показатель отказов системой Google Analytics, но не будет решением проблемы если сайт получает трафик по не целевым запросам, или сайт неудобен для пользователей и не содержит полезный материал». В статье шла речь о возможных способах скорректировать показатель отказов, для дальнейшего анализа и принятия решений, а не попытке «накрутить».

  • Гость

    Цель этих манипуляций:

    1. влияет на ранжирование?  — как влияет? можно ли это замерять?
    2. обмануть статистику?  — все равно как приложить лёд к термометру вместо того, чтобы выпить аспирин.

  • Гость

    Олег, цитирую Вас же:  «Уход с сайта по внешним ссылкам – при клике пользователя по внешним ссылка возможно регистрировать “просмотр виртуальной страницы”, ЧТО по определению НЕ БУДЕТ заносится в показатель отказов. Для регистрации виртуальных просмотров необходимо к коду ссылки добавить событие:…»   Зачем это делать? Цель? Ответ: не фиксировать реальные показатели отказов, искажая объективную статистику.

  • Олег, ну понятно же, что на 15 секунд (а если мы хотим, то и менее) задержать пользователя может даже дор (пару классных картинок впихнуть, и все дела). То есть целевой или нецелевой трафик, скорректировав настройки bounce rate, можем получить безотказный сайт. Вопрос в том, является ли bounce rate фактором ранжирования? Если нет, то все остальные вопросы отпадают сами собой, и становится ясно, что использовать его можно даже не для более точного подсчета Google Analytics, а для  собственного анализа, а данные, которые получит Analytics, как бы уже по барабану, если bounce rate — не фактор ранжирования. Иначе же — наоборот, возникает соблазн занизить bounce rate всеми возможными путями… Тут как бы палка с двумя не однозначно очерченными концами (если BR — инструмент аналитика, то… и если BR — фактор ранжирования, то…), и я лично не могу сообразить, в каком месте у неё истина.

  • 2Гость — виртуальные просмотры для внешних ссылок необходим для фиксации «точек выхода» с сайта. Клики по внешним ссылкам возможно расценивать как взаимодействие со страницей. Использование виртуальных просмотров для искажения статистики — ваша интерпретация. Анализ и интерпретация зависит от целей.

  • 2Nikolas_sharp согласно тому, что рассказывали докладчики с США на Optimization, для Google роль играет возврат с целевой страницы назад к SERP, а не поведенческие onpage факторы.

  • Кирилл

    К примеру, на блогах высокий баунс считается нормальным показателем. Так как пользователь может через ридер прийти, прочитать пост, выйти и дальше делать свои дела. 
    http://online-behavior.com/analytics/analysts-mistakes  пункт 3  

  • Олег! Спасибо за пояснение. Это ставит все на свои места для меня.

    Кирилл, тоже спасибо за ссылку. Действительно очень грамотная статья. Я когда последний раз заглядывал в Аналитикс, никак не мог понять, как это в нем такое огромное количество посещений со средним временем 00:00:00. Думал, мб глючит. А теперь вот статья объяснила, что посещение не более одной страницы считается нулевым временем и, как ни странно, учитывается при расчете среднего времени посещения…

  • Андрей Свистунов

    У меня в закладках есть раздел «Статьи Олега Гаврилюка», обновлю пожалуй :)

  • Дайте ссылки на дом.материалы об инструментах и методах уменьшения %отказов.