Вы просматриваете раздел: Способы и методы

Содержание

Глубина просмотра сайта и методы оптимизации

Вы просматриваете раздел: <i>Способы и методы</i>” width=”300″ height=”225″ class=”alignleft size-medium” /><br /> «Глубина просмотра – поведенческий фактор, влияющий на ранжирование сайта.</p><p> Правильно анализируя данный параметр, вы оптимизируете работу с сайтом и научитесь давать пользователям наиболее полезные и конвертирующие материалы»</p><p>Глубина просмотра сайта — это количество страниц, которые посетил пользователь за время одной сессии. Яндекс учитывает глубину просмотра при ранжировании.</p><p> Вебмастера рассматривают глубину просмотра как метрическое отражение вовлеченности и интереса пользователя к ресурсу. Чем меньше глубина просмотра, тем хуже шансы сайта выйти в ТОП и конвертировать посетителя в постоянного клиента.</p><p>Давайте разберемся, что такое средняя глубина просмотра, как отслеживать данный показатель, а также рассмотрим простые способы увеличения глубины просмотра сайта.</p><h3><span class=Значение глубины просмотра для сайта

Глубина просмотра — поведенческий фактор, прямо влияющий на позиции сайта в поиске. Данный фактор тесно связан с временем пользователя на сайте. Чем больше интересных страниц обнаружит пользователь, тем дальше он пойдет по сайту и тем больше времени проведет на его страницах, не говоря уже об отказе и возврате в поисковую выдачу. Данный параметр определяют:

  • Задачи, которые решает сайт — глубина просмотров интернет-магазинов, социальных сетей существенно отличается от глубины погружения пользователя в информационный сайт. Поэтому говорить об стандартах крайне сложно. Данный параметр необходимо отслеживать в динамике, чтобы понять, что является нормой для анализируемого сайта и как оптимизировать над ним работу.
  • Юзабилити сайта — от того, насколько сайт удобен, функционален, прост и доступен пониманию пользователя зависит его желание изучать сайт далее.
  • Оптимизация страниц сайта — как страницы вовлекают пользователя в жизнь сайта и рекомендуют ему другие материалы/страницы/товары.
  • Релевантность сайта запросу пользователя — насколько точно и правильно отвечает сайт на вопрос — соответствие сайта/страницы/информации/товара ожиданиям пользователя.
  • Наличие интерактивных элементов — опции взаимодействия пользователя с сайтом, увеличивающие вовлеченность. Это калькуляторы, видеоролики, фотогалереи — все те элементы, которые привлекают внимание и задерживают пользователя на сайте.

Важно! Глубина просмотра сайта может отражать не интерес пользователя к сайту, а указывать на непонятную навигацию, плохую структуру сайта. Для этого необходимо анализировать глубину просмотра в связке со средним временем на сайте. Большая глубина просмотра за короткое время на сайте при низкой конверсии говорит о том, что пользователи не находят того, что искали.

Яндекс Метрика: глубина просмотра сайта

Узнать глубину просмотра сайта можно в Яндекс Метрике в сводке и в одноименной вкладке. Данный интерфейс показывает наиболее важные параметры состояния ресурса: отказы, глубина просмотра, время на сайте.

Средняя глубина просмотра рассчитывается следующим образом:

количество просмотренных страниц за определенный период : количество визитов на сайт за этот же интервал времени

Открыв вкладку Глубина просмотра в Яндекс Метрике, вы увидите изменения показателей за период:

Этот параметр полезно отслеживать для того, чтобы определять качество контента и оптимизации страницы в определенный момент времени. Если глубина просмотра мала, то это указывает на:

  • Нерелевантность страницы/контента запросу пользователей — проанализируйте, по каким запросам пользователи попадают на страницы сайта. Отвечает ли страница запросу.
  • Плохая оптимизация страниц — пользователь не получает предложений двигаться дальше по сайту. Отсутствие интерактивных элементов определяет низкий уровень вовлеченности.

Низкая глубина просмотра сайта — что делать?

В первую очередь необходимо понять, что является нормой для типа анализируемого сайта. Глубина просмотра в 3-4 страницы для информационного сайта является нормой, тогда как для интернет-магазина этого мало.

Внутренняя перелинковка

Одним из наиболее популярных методов увеличения глубины просмотра является правильная внутренняя перелинковка — это проставление тематических ссылок на странице:

Не ставьте ссылку просто так. Больше можете узнать «здесь» не зацепит пользователя. Задайте интригу, рекомендуйте, увлекайте пользователя. Каждая ссылка в материале должна работать как CTA-кнопка.

Интерактивные элементы

Наиболее полезной для увеличения глубины просмотров опцией является фото галерея. Именно за счет просмотра изображений и фотографий глубина просмотра интернет-магазинов и социальных сетей достигает критических максимумов.

Узнать, какие изображения работают на конверсию

К тому же высокая вовлеченность пользователя в сайт увеличивает время пребывания на сайте, что также учитывается поисковыми системами при ранжировании.

Блоки рекомендуемых материалов (статьи или товары)

Если пользователь может пропустить ссылки в тексте, то тематические статьи в блоках с рекомендациями привлекут внимание.

Важно, чтобы заголовок и сниппет статьи были максимально цепляющими и привлекающими внимание.

В интернет-магазинах это реализуется так:

Упрощение навигации

Пользователь должен видеть, где он находится на сайте в каждый момент времени. В этом помогают хлебные крошки. Цепочка ссылок упрощает навигацию и переходы в желаемые разделы и подразделы.

Как использовать хлебные крошки правильно?

GetGoodRank не рекомендует

Существуют методы искусственного повышения глубины просмотров за счет вынуждения пользователей совершать дополнительные клики, чтобы достичь желаемого.

Для этого контент разделяется на части и публикуется на разных страницах, как это делает один из популярных зарубежных медицинских порталов.

Для получения полной информации по препарату пользователь вынужден посетить все вкладки. На некоторых ресурсах контент разделяют на 10 и более частей.

Такое структурирование контента допустимо в случаях, когда информации много, она сложная. Однако такая подача контента должна преследовать цель не увеличения глубины просмотров, а улучшения пользовательского опыта.

Другие сайты используют метод искусственного вовлечения пользователя в сайт, предлагая найти ему купон со скидкой или получить подарок на страницах сайта.

Если сайт предлагает бесполезный контент для пользователя, то никакие «приманки» не конвертируют его в клиента.

Выводы

Глубина просмотра отражает потенциал сайта заинтересовать пользователя и привести его к конверсии.

В сочетании с таким фактором, как время на сайте, можно определить качество оптимизации и навигации.

Если глубина просмотра достаточная, а время на сайте крайне мало, это указывает на то, что пользователям непонятна структура сайта. Скорее всего пользователи не находят требуемые материалы.

Анализ глубины просмотра в динамике показывает, какие материалы наиболее заинтересовали пользователя, побудили его посетить рекомендуемые страницы, и что работает лучше для роста конверсии.

Глубина просмотра должна определяться индивидуально для каждого сайта. Не существует стандартных значений, применимых к каждому типу сайтов.

Низкая глубина просмотра не всегда говорит о плохой оптимизации или некачественном контенте, нерелевантности страницы запросу. Данный фактор невозможно анализировать в отрыве от страницы. Существуют вполне самодостаточные страницы сайта, которые полностью удовлетворяют запрос пользователя.

Источник: http://blog.getgoodrank.ru/glubina-prosmotra-sajta-i-metody-optimizacii/

Методы тестирования программного обеспечения – Блог веб-программиста

Вы просматриваете раздел: <i>Способы и методы</i>” width=”300″ height=”225″ class=”alignleft size-medium” /><br /> Подробности марта 31, 2016 100495</p><p>Тестирование программного обеспечения – это оценка разрабатываемого программного обеспечения/продукта, чтобы проверить его возможности, способности и соответствие ожидаемым результатам. Существуют различные типы методов, используемые в области тестирования и обеспечения качества о них и пойдет речь в данной статье.</p><p>Тестирование программного обеспечения является неотъемлемой частью цикла разработки программного обеспечения.</p><h3><span class=Что такое тестирование программного обеспечения?

Тестирование программного обеспечения – это не что иное, как испытание куска кода к контролируемым и неконтролируемым условиям эксплуатации, наблюдение за выходом, а затем изучение, соответствует ли он предварительно определенным условиям.

Различные наборы тест-кейсов и стратегий тестирования направлены на достижение одной общей цели – устранение багов и ошибок в коде, и обеспечения точной и оптимальной производительности программного обеспечения.

Методика тестирования

Широко используемыми методами тестирования являются модульное тестирование, интеграционное тестирование, приемочное тестирование, и тестирование системы. Программное обеспечение подвергается этим испытаниям в определенном порядке.

1) Модульное тестирование

2) Интеграционное тестирование

3) Системное тестирование

4) Приемочные испытания

Модульное тестирование

В первую очередь проводится модульный тест. Как подсказывает название, это метод испытания на объектном уровне. Отдельные программные компоненты тестируются на наличие ошибок.

Для этого теста требуется точное знание программы и каждого установленного модуля. Таким образом, эта проверка осуществляется программистами, а не тестерами.

Для этого создаются тест-коды, которые проверяют, ведет ли программное обеспечение себя так, как задумывалось.

Интеграционное тестирование

Отдельные модули, которые уже были подвергнуты модульному тестированию, интегрируются друг с другом, и проверяются на наличие неисправностей. Такой тип тестирования в первую очередь выявляет ошибки интерфейса.

Интеграционное тестирование можно осуществлять с помощью подхода “сверху вниз”, следуя архитектурному сооружению системы.

Другим подходом является подход «снизу вверх», который осуществляется из нижней части потока управления.

Системное тестирование

В этом тестировании, вся система проверяется на наличие ошибок и багов. Этот тест осуществляется путем сопряжения аппаратных и программных компонентов всей системы, и затем выполняется ее проверка. Это тестирование числится под методом тестирования “черного ящика”, где проверяются ожидаемые для пользователя условия работы программного обеспечения.

Приемочные испытания

Это последний тест, который проводится перед передачей программного обеспечения клиенту. Он проводится, чтобы гарантировать, что программное обеспечение, которое было разработано отвечает всем требованиям заказчика.

Существует два типа приемо-сдаточных испытаний – то, которое осуществляется членами команды разработчиков, известно, как внутреннее приемочное тестирования (Альфа-тестирование), а другое, которое проводится заказчиком, известно, как внешнее приемочное тестирования.

Если тестирование проводится с помощью предполагаемых клиентов, оно называется приемочными испытаниями клиента. В случае если тестирование проводится конечным пользователем программного обеспечения, оно известно, как приемочное тестирование (бета-тестирование).

Основные тесты

Есть несколько основных методов тестирования, которые формируют часть режима тестирования программного обеспечения. Эти тесты обычно считаются самодостаточными в поиске ошибок и багов во всей системе.

Тестирование методом черного ящика

Тестирование методом черного ящика осуществляется без каких-либо знаний внутренней работы системы. Тестер будет стимулировать программное обеспечение для пользовательской среды, предоставляя различные входы и тестируя сгенерированные выходы. Этот тест также известен как Black-box, closed-box тестирование или функциональное тестирование.

Тестирование методом белого ящика

Тестирование методом “Белого ящика”, в отличие от “черного ящика”, учитывает внутреннее функционирование и логику работы кода. Для выполнения этого теста, тестер должен иметь знания кода, чтобы узнать точную часть кода, имеющую ошибки. Этот тест также известен как White-box, Open-Box или Glass box тестирование.

Подробнее о тестирование методом белого ящика

Тестирование методом серого ящика

Тестирование методом серого ящика или Gray box тестирование, это что-то среднее между White Box и Black Box тестированием, где тестер обладает лишь общими знаниями данного продукта, необходимыми для выполнения теста. Эта проверка осуществляется посредством документации и схемы информационных потоков. Тестирование проводится конечным пользователем, или пользователям, которые представляются как конечные.

Тестирование безопасности

Безопасность приложения является одной из главных задач разработчика. Тестирование безопасности проверяет программное обеспечение на обеспечение конфиденциальности, целостности, аутентификации, доступности и безотказности. Индивидуальные испытания проводятся в целях предотвращения несанкционированного доступа в программный код.

Стресс-тестирование

Стресс-тестирование является методом, при котором программное обеспечение подвергается воздействию условий, которые выходят за рамки нормальных условий работы программного обеспечения. После достижения критической точки, полученные результаты записываются. Этот тест определяет устойчивость всей системы.

Тестирование на совместимость

Программное обеспечение проверяется на совместимость с внешними интерфейсами, такими как операционные системы, аппаратные платформы, веб-браузеры и т.д. Тест на совместимость проверяет, совместим ли продукт с любой программной платформой.

Тестирование эффективности

Как подсказывает название, эта методика тестирования проверяет объем кода или ресурсов, которые используются программой при выполнении одной операции.

Юзабилити-тестирование

Это тестирование проверяет аспект удобства и практичности программного обеспечения для пользователей. Легкость, с которой пользователь может получить доступ к устройству формирует основную точку тестирования. Юзабилити-тестирование охватывает пять аспектов тестирования, – обучаемость, эффективность, удовлетворенность, запоминаемость, и ошибки.

Каскадная модель

Каскадная модель использует подход “сверху-вниз”, независимо от того, используется ли она для разработки программного обеспечения или для тестирования.

Основными шагами, участвующими в данной методике тестирования программного обеспечения, являются:

  • Анализ потребностей
  • Тест дизайна
  • Тест реализации
  • Тестирование, отладка и проверка кода или продукта
  • Внедрение и обслуживание

В этой методике, вы переходите к следующему шагу только после того, как вы завершили предыдущий. В модели используется не-итерационный подход.

Основным преимуществом данной методики является ее упрощенный, систематический и ортодоксальный подход. Тем не менее, она имеет много недостатков, так как баги и ошибки в коде не будут обнаружены до этапа тестирования.

Зачастую это может привести к потере времени, денег, и других ценных ресурсов.

Agile Model

Эта методика основана на избирательном сочетании последовательного и итеративного подхода, в дополнение к довольно большому разнообразию новых методов развития.

Быстрое и поступательное развитие является одним из ключевых принципов этой методологии. Акцент делается на получение быстрых, практичных, и видимых выходов.

Непрерывное взаимодействие с клиентами и участие является неотъемлемой частью всего процесса разработки.

Rapid Application Development (RAD). Методология быстрой разработки приложений

Название говорит само за себя. В этом случае методология принимает стремительный эволюционный подход, используя принцип компонентной конструкции.

После понимания различных требований данного проекта, готовится быстрый прототип, а затем сравнивается с ожидаемым набором выходных условий и стандартов.

Необходимые изменения и модификации вносятся после совместного обсуждения с заказчиком или группой разработчиков (в контексте тестирования программного обеспечения).

Хотя этот подход имеет свою долю преимуществ, он может быть неподходящим, если проект большой, сложный, или имеет чрезвычайно динамический характер, в котором требования постоянно меняются.

Спиральная модель

Как видно из названия, спиральная модель основана на подходе, в котором есть целый ряд циклов (или спиралей) из всех последовательных шагов в каскадной модели.

После того, как начальный цикл будет завершена, выполняется тщательный анализ и обзор достигнутого продукта или выхода.

Если выход не соответствует указанным требованиям или ожидаемым стандартам, производится второй цикл, и так далее.

Rational Unified Process (RUP). Рациональный унифицированный процесс

Методика RUP также похожа на спиральную модель, в том смысле, что вся процедура тестирования разбивается на несколько циклов. Каждый цикл состоит из четырех этапов – создание, разработка, строительство, и переход. В конце каждого цикла продукт/выход пересматривается, и далее цикл (состоящий из тех же четырех фаз) следует при необходимости.

Применение информационных технологий растет с каждым днем, также и важность правильного тестирования программного обеспечения выросло в разы. Многие фирмы содержат для этого штат специальных команд, возможности которых находятся на уровне разработчиков.

Источник: http://juice-health.ru/program/software-testing/495-software-testing-methods

Самообучающиеся системы

Вы просматриваете раздел: <i>Способы и методы</i>” width=”300″ height=”225″ class=”alignleft size-medium” /></p><p>Увеличение эффективности работы программиста наблюдается в случаях, когда существенная часть интеллектуальной нагрузки приходится на вычислительные машины.</p><p> Один из наиболее эффективных вариантов достичь наибольшего прогресса в этом направлении при имеющимся уровне развития технологий состоит в использовании искусственного интеллекта.</p><p> При этом компьютеры будут брать на себя выполнение не только схожих циклических задач, но и смогут самообучаться.</p><p>Принципиальное различие между нейронными и автоматизированными системами заключается в умении первых самостоятельно получать недостающие данные из имеющейся базы, в то время как вторые прекращают выполнение поставленной задачи при отсутствии части вводных данных. Решение сложно формализуемых задач вполне под силу системам искусственного интеллекта, построенных даже на фундаментальных алгоритмах.</p><h3><span class=Модели обучения

Понятие обучения искусственных нейронных систем аналогично с применяемым относительно человеческого индивида, и сводится к способности приобретать и со временем совершенствовать незнакомые раньше умения.

Система искусственного интеллекта анализирует получаемую информацию, строит полезные закономерности, оптимизирует пути решения задач и таким образом постоянно самосовершенствуется.

Происходить эти процессы могут различными способами.

На основе имеющихся данных выводится общая закономерность, а недостающая информация выводится из логического следствия. Такая модель обучения схожа с прогнозированием, но имеет под собой прочный научный фундамент и результат получается более точным.

Например: Есть последовательность чисел 3, 6, 9, 12, … Требуется определить, какое число будет следующим?

В случаях, когда требуется узнать принцип работы при наличии только входящих и выходящих данных из анализируемого устройства, используется модель индуктивного синтеза. Заключение о внутреннем содержимом делается на основе идентификации поступающих и конечных сигналов.

Например: Требуется расшифровать код, определить систему письменности, распознать набор образов.

Моделям образования по принципу добавления новых примеров свойственны два атрибута: они сводятся к нахождению описаний и предлагаемые примеры недостаточны для однозначного описания.

Не редки ситуации, при которых очередной пример не меняет уже полученного решения. Четкого алгоритма, определяющего количество требующихся примеров и, соответственно, момента установления решения, не существует.

Тогда в дело вступает дедуктивно-гипотетический подход, включающий четыре последовательных этапа:

  • Подготовление – сбор исходной информации;
  • Обобщение – предположение об искомом решении;
  • Умозаключение – выдвижение гипотез;
  • Подтверждение – проверка умозаключений.

Если предположение оказывается верным, то оно остается в качестве используемого. В обратном случае оно заменяется на следующее и цикл запускается сначала.

Методы обучения

Возможность развиваться делает искусственные нейронные системы уникальными для нахождения решений задач, алгоритмизация которых крайне затруднительна, трудоемка или в принципе невозможна.

Суть обучения состоит в замене внутренних переменных системы таким образом, чтобы в результате генерировалось направление значений, идентичное с итогами обучающих примеров из выборки.

Изменение переменных может производится разными методами в зависимости от заложенных алгоритмов обучения конкретной ИНС.

Разделяют два основных направления научных установок в обучении:

  • Контролируемое обучение (с учителем) – известны входные и выходные направления системы, заданы примеры с правильными ответами, система порождает приближенные к имеющимся правильным ответам решения;
  • Неконтролируемое обучение (без учителя) – условия и решения заданы попарно, предпринимаются попытки самостоятельного определения структуры данных, система способна выдавать новые решения.

Существует мнение, что именно неконтролируемое обучение является наиболее подходящим для систем искусственного интеллекта. В процессе такого обучения система сама меняет параметры, выдает как известные решения, так и получает новые. Если на входе задано направление, которое ранее не применялось в обучении, то система будет сама искать наилучшие в рамках алгоритма значения на выходе.

Повышение эффективности обучения

Повысить эффективность обучения проще и действеннее всего с помощью мотивации. Возможности стимулирования интеллектуальных самообучающихся систем крайне ограничены. Верное решение может быть одобрено по умолчанию, но ошибочное часто требует ручной корректировки со стороны учителя.

В свою очередь, для системы не имеет никакого отличия правильно она решила задачу или нет ввиду отсутствия ощущения отрицательных эмоций. Работа в направлении создания стимулов на псевдо эмоциональном уровне постоянно продолжается.

В настоящее время положительные и отрицательные эмоции привязывают к плюсовым и минусовым обратным связям, которые свойственны любой автоматической системе. Отрицательная обратная связь ведет к прекращению процесса, а положительная – продолжает или циклически повторяет его.

Так для искусственной нейронной системы может быть сымитировано чувство вины за допущенную ошибку.

Источник: https://ita-lab.ru/blog/samoobuchayushchiesya-sistemy-modeli-i-metody-obucheniya

Наиболее частые ошибки при работе с отчётами Google Analytics и способы решения проблем. Раздел 1

Вы просматриваете раздел: <i>Способы и методы</i>” width=”300″ height=”225″ class=”alignleft size-medium” /></p><p>В данной статье мы рассмотрим наиболее часто встречающиеся ошибки, совершаемые интернет-маркетологами в процессе анализа самых популярных метрик Google Analytics.</p><h3><span class=Раздел 1. Значения средней продолжительности просмотра страницы

Одна из важных метрик для аналитика – именно та продолжительность страницы, с которой потенциальный пользователь интересуется ею. Значение средней длительности просмотра определенной страницы служит оценкой интереса пользователя к контенту, заполняющего страницу.

Но анализ вовлечённости в контент пользователя – самый неэффективный способ работы с этой метрикой. Для понимания ее несоответствия в оценке качества содержимого конкретной страницы, нужно знать по какому принципу рассчитывается это значение самой системой Google Analytics.

Формула значения этой величины (средней продолжительности просмотра страницы) проста.

Если пользователь просматривал страницу некоторое время, то система зафиксирует отношение суммарной продолжительности этого просматривания за определенный промежуток времени к числу уникальных визитов на эту страницу пользователя.

Если же за время сеанса он просмотрел только одну страницу за сеанс, в расчет такое посещение не возьмется.

Бывает, что страницы создаются с намерением пригласить или перенаправить мгновенно пользователя с одной на другую страницу, совершая транзакцию, пользуясь социальным плагином на сайте и т.д. Если во время сеанса на последней странице, которую человек посетил, произошел контакт пользователя с контентом, эта страница будет засчитана при расчете длительности средней величины.

Средняя продолжительность просмотра вычисляется делением общего времени пребывания на сайте пользователя на число просмотров. Это означает, что система Google Analytics суммирует время просмотров за один отчетный период, указанный в настройках промежуток времени, а затем этот показатель делит на общее количество просмотров.

В случае, если последняя открытая страница осталась без движения, то есть просмотра не было, и целевое действие совершено не было, или со времени последнего активного пребывания на сайте до момента отключения прошло долгое время, то Google Analytics посчитает, что пользователь открыл страницу, но не просматривал ее.

Google предпочитает не учитывать во время сеанса длительность просмотра на последней странице. Третья строка в таблице показывает в отчете Google Analytics, что учтена средняя продолжительность просмотра страницы, равная нулю.

Для того, чтобы уйти от неправильных расчетов в Google Analytics, можно пользоваться такой формулой: Средняя продолжительность просмотра равняется отношению Времени, затраченному на просмотр страницы к Суммарному времени, проведенному пользователем на сайте за вычетом Времени, проведенного на последней странице (Средняя продолжительность просмотра = Время, затраченное на просмотр страницы / (Суммарное время, проведенное пользователем на сайте за вычетом времени, проведенного на последней странице).

К сожалению, и эта формула не панацея. Во втором примере из таблицы видно, что эта формула не во всех случаях применима.

Длительность просмотра страницы в этом примере составляет 0 секунд, пользователь взаимодействовал с социальным плагином на этой странице половину суммарного времени, которое провел на странице.

То есть, для расчета средней продолжительности просмотра страницы в этом примере следует взять: (20 секунд + 10 секунд + 0 секунд) / (3-2) = 30 секунд.

Учитываются не все посещения страницы

Если анализировать поведение на странице пользователей, которые покидают страницу раньше, чем совершат взаимодействие с ее контентом, то видно, что система Google Analytics вообще не анализирует то время, которое он на странице провел, будь то 2 секунды или полчаса.

Это значит, что если пользователь провел на странице время без взаимодействии с контентом, его присутствие будет положительным для многих сайтов, но в отчете системы отражено не будет, поскольку данный показатель не повлияет на среднюю продолжительность просмотра страницы.

Переоцененный показатель средней продолжительности просмотра

Не учитывая время, затраченное на посещение страницы, расчёт показателя средней продолжительности просмотра будет неправильным.

Если учитывать такие ситуации, как показаны в примере № 2, когда время просмотра более, чем 0 секунд.

Средняя продолжительность просмотра страницы в этом примере равна 30 секундам, и в конечном счете это оказывается больше, чем продолжительность каждого отдельного визита пользователя на страницу.

Из-за этих нюансов средняя продолжительность просмотра страницы часто средней продолжительности посещения.

И если на первый взгляд кажется, что 30 секунд не намного больше 20 секунд, на самом деле погрешность может быть и серьезной. Особенно большое расхождение будет для многостраничных сайтов.

Например, exit rate, реальный показатель выходов может оказаться намного более высоким, чем в рассмотренных примерах.

Как решить проблему

Если анализ сайта будет осуществляться по такому показателю, как средняя продолжительность просмотра страницы, то стоит знать принцип подхода системы аналитики к его расчёту.

Кроме того, если в настройках отслеживания событий на странице используется параметр opt_noninteraction, событие не будет приводить к взаимодействию.

Такой способ применим ко второму примеру, но не подойдет для первого.

Раздел 1. Значения средней продолжительности просмотра страницы

Раздел 2. Скорость загрузки сайта.

Раздел 3. Коэффициент конверсии.

Раздел 4. Показатель выходов пользователя с ресурса

Источник: https://imos.one/news/analiz-naibolee-chastykh-oshibok-pri-rabote-s-populyarnymi-otchyetami-google-analytics-i-sposoby-resh/

Поделиться:
    Нет комментариев

      Добавить комментарий

      Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.