Ежемесячный анализ динамики сайта

Начало месяца, а значит пришла пора подготавливать отчеты о проделанных работах по сайтам. Какие отчеты в рамках оптимизации и продвижения сайтов нас интересуют? Отчеты о позициях сайта, трафике, ну и, конечно же, выполненных целевых действиях и достижение KPI.

Отчет по позициям ключевых слов для сайта

Типовой договор по продвижению сайта подразумевает оплату за количество дней, в течение  которого запрос находился в  целевом ТОП (ТОП-10, ТОП-5 и другие ТОП в данном случае принципиальной роли не играет). Если считается наличие ТОПа по одной отметке, например, попал или не попал в ТОП-10, то в Excel я использую функцию =СЧЕТЕСЛИ (ДИАПАЗОН;»<11″), если для счета используется различный критерий, например, диапазон ТОП6-10, ТОП4-5, ТОП1-3 использую функцию =СЧЁТЕСЛИМН(ДИАПАЗОН;»>0″; ДИАПАЗОН;»<4″) – в примере для подсчета ТОП1-3.

Для определения стоимость запроса считаем долю по времени, где 30(31) день – 100% попадания. Формула имеет вид: (Nтоп*100%/Кол-во дней в месяце)*Стоимость за ТОП в месяц, где Nтоп – кол-во дней в целевом топе запроса.

Ежемесячный отчет по трафику

Подводных камней в подсчете трафика, на которые надо обращать внимание я насчитал три штуки:

  • Сезонность на спросы услуги
  • Доля брендового трафика
  • Зашифрованные запросы

Сезонность на услуги можно посмотреть в сервисах http://wordstat.yandex.ru,  либо  https://www.google.ru/trends/ , вкладка «История запросов», выбрав самый частотный запрос, или группу запросов.

Долю брендового трафика можно определить в системе аналитики Яндекс.Метрика (Именно Яндекс.Метрика, т.к. она шифрует свои запросы для других систем аналитики) по маске названия домена\транслитерация названия. Например, для Samsung это будет самсунг|samsung

Существует также доля трафика, запросы которых современные поисковые системы не могут определить, это такие запросы как Not Provided, зашифрованные Google как для себя, так и для других систем, так и Not Set в Google Analytics – трафик из поисковой системы Яндекс. Благо, Яндекс шифрует свои запросы только для других систем аналитики, и в рамках своей поисковой системы благополучно показывает запрос пользователям. В расчетах такой трафик либо не учитывается вовсе, для чистоты, либо считается по усредненным показателям как NotProvited-(NotProvited*%брендового трафика)

Отчет о достижении целей с сайта на примере конверсии сайта

Оптимизатор Вася «увеличил» конверсию сайта с  3,03% до 3,81% в рамках рекламной компании (вот свежие результаты — в тестовой группе из 893 пришедших у нас что-то купили 34, а в контрольной группе из 923 пришедших что-то купили 28). Зададимся вопросом – Васино ли это достижение или стечение обстоятельств. Что бы ответить на данный вопрос обратимся к математике:

У нас имеется две случайные величины (конверсии с 2х групп стартовой и итоговой). При большом количестве наблюдений биномиальное распределение похоже на нормальное. Нас интересует разность. Нормальное распределение бесконечно делимо, вычитаем матожидания и складываем дисперсии, получаем матожидание 34/893-28/923 = 0.77% и дисперсию (34/893)*(1-34/893)/893+(28/923)*(1-28/923)/923. Стандартное отклонение равно корню из дисперсии, в нашем случае 0.85%. Истинное значение с 95% вероятностью лежит в пределах плюс-минус двух стандартных отклонений от матожидания, то есть между -0.93% и 2.48%.
Выходит, что и вовсе это не достижение оптимизатора, а допустимая погрешность. Здесь основной момент не выдавать желаемое за действительное. (Цифра и пища для размышлений данного абзаца брались здесь)

Определение KPI как среднее значение позиций в целевом ТОП-10

Казалось бы, нет ничего сложного, как посчитать среднее значение позиций за 1 месяц. В Excel за это отвечает функция =СРЗНАЧ(), однако не все так хорошо, если 2\3 месяца у вас были ТОП-10 позиции, а 1\3 из-за сбоя была за 300+, среднее значение а данном случае будет не в пользу оптимизатора. Помогает функция =МОДА(), которая возвращает наиболее часто встречающееся или повторяющееся значение в массиве или интервале данных. Если мода встречается реже, чем в 50% случаев – тогда нас интересует допустимое отклонение от моды как 3G от корня квадратного моды. Например, если мода = 8, то среднее отклонение = 8. Суммируем моду и допустимое отклонение, и используем в итоге подсчет кол-ва дней, где ТОП < суммы моды и допустимого отклонения (16), если частота появления более полумесяца, значит выбранная средняя позиция верна, в противном случае моду увеличивают на +1, до тех пор, пока не выполняется условие частоты за месяц более 50%.

В файле (example) приведён пример по рассматриваемому алгоритму, на  котором очевидна разница между средней фактической позицией и трендом, учитываемым в KPI.

Понравилась статья? - поделись с друзьями!

Категория: WEB-аналитика