Generic selectors
Tylko dokładne dopasowanie
Szukaj w tytule
Szukaj w treści
Filtruj po kategoriach
Analityka internetowa
BLOG.re:view
Content marketing
Marketing automation
Marketing internetowy
PPC
SEO
Social media
Z życia Semahead

Skontaktuj się z nami

Widget

  • Szczegółowe informacje dotyczące przetwarzania danych osobowych znajdziesz tutaj.

“Czas spędzony na stronie” a “czas spędzony w witrynie” w Google Analytics

23.11.2010 Semahead

 

Jak odczytywać wskaźniki z Google AnalyticsGoogle Analytics to narzędzie równie przydatne co popularne, jednak aby prawidłowo go używać trzeba dobrze zrozumieć mechanizmy jakimi się kieruje i jakie ma ograniczenia. Brak takiej wiedzy może prowadzić do błędnego odczytywania wskaźników i w efekcie złych decyzji strategicznych. Wzorując się na Avinashu Kaushiku postaram się wyjaśnić jak działają najpopularniejsze i jednocześnie często źle rozumiane wskaźniki: czas spędzony na stronie, czas spędzony w witrynie, wskaźnik odrzuceń, % nowych odwiedzin, lojalność użytkowników i czas od poprzedniej odwiedziny. W tym wpisie weźmiemy pod lupę:

Czas spędzony na stronie a czas spędzony w witrynie

Wyobraźmy sobie następującą wizytę:

Długość odwiedziny

Długość odwiedziny

Użytkownik wchodzi na stronę A, następnie przechodzi  stronę B i C, po czym wychodzi z witryny.

Czas spędzony na stronie to czas odsłony konkretnej strony (TSA, TSB, TSC), natomiast czas spędzony w witrynie to suma czasów spędzonych na poszczególnych stronach podczas jednej wizyty (TP= TSA+TSB +TSC). Brzmi rozsądnie. Jest jednak pewien haczyk. Jedyną możliwością liczenia czasu spędzonego na stronie jest nadawanie cookie tzw. „time stamp” w czasie gdy strona zostanie wyświetlona. Wyobraźmy sobie wuefistę ze stoperem, który odczytuje wszystkie czasy załadowania się strony. Strona A została załadowana o 12:05:10, strona B o 12:05:50 a strona C o 12:06:50. Czyli czas spędzony na stronie A wynosi tyle co różnica załadowania strony B i strony A – TSA=40s, czas na stronie B to analogicznie TSB=60s, a czas na stronie C… no właśnie, tu zaczyna się problem. Google Analytics nie jest w stanie powiedzieć nam ile czasu użytkownik spędził na stronie C, gdyż wyszedł on z witryny. Skoro nie wie ile spędził na stronie C to radośnie oznajmi nam, że TSC = 0s. W takim razie czas całej wizyty TP=40s+60s+0s=100s.

Teraz wyobraźmy sobie  wizytę do tego artykułu w której użytkownik wchodzi na stronę naszego bloga z Blipa, przez 10 min czyta z zaciekawieniem  artykuł, po czym wychodzi z bloga klikając w umieszczony pod artykułem widget Facebooka. Według Google Analytic czas wizyty tego użytkownika wyniósł 0s.

Teraz wyobraźmy sobie, że na dziesięć wizyt z Blipa do artykułu dziewięć osób postąpiło tak samo, a jedna po 6 min czytania przeszła do SG bloga. Czyli śr. TP = (9*0s + 360s)/10 = 36s.

Ja, zapalony analityk, tworzę segment użytkowników z Blipa i sprawdzam średni czas spędzony na stronie. 36 s. może oznaczać tylko jedno – mój artykuł nie zainteresował użytkowników Blipa. Ponieważ mam wrażliwą naturę załamuje się, postanawiam więcej nie pisać, a jeśli nawet, to już na pewno nigdy nie podzielę się tym na Blipie!

Żeby nie doprowadzać do takich sytuacji pamiętajcie, że średni czas spędzony w witrynie jest zawsze wartością zaniżoną, tym bardziej im wyższy jest wskaźnik odrzuceń (o którym bliżej w kolejnej części). Traktujcie więc ten wskaźnik raczej z przymrużeniem oka.

PS.

Podobno istnieje możliwość przeskoczenia  problemu poprzez dodanie kodu rejestrującego fakt zamknięcia strony – „onbeforeunload event”. Nie przetestowałem jednak jeszcze tej metody. Jeżeli uda mi się to zrobić na pewno was o tym poinformuję. A może ktoś z was już to zrobił? Zapraszam do komentarzy i dzielenia się własnymi doświadczeniami!

 

    Komentarze

  • Avatar

    Zmiana o której piszesz na końcu (onbeforeunload) wpłynie nam nie tylko na czas na stronie, ale i bounce rate.
    W polskim internecie artykuł na ten temat można znaleźć na Magiczne seo i sem: http://magiczne.seoisem.pl/prawdziwy-bounce-rate-time-on-site/
    Wytłumaczenie i kod dostępne są w wersji premium, ale sprytny użytkownik zerknie do źródła 🙂
    Na naszym blogu z tricku korzystamy i sprawdza się świetnie 🙂

    • Avatar

      Dzięki Paweł za informację. Spróbujemy również to wprowadzić u siebie. Czy możesz zdradzić jak się nazywa wtyczka do WP, o której wspominał Bartek?

  • Avatar

    Nie wiem co to za wtyczka – czy przyklejenie kodu do stopki zajmie dłużej niż instalacja wtyczki? 🙂

  • […] “nagina” dane i jak należy je czytać, żeby prawidłowo zrozumieć dostarczane dane. Jak odczytywać wskaźniki z Google Analytics cz. 1 Sponsorem playr jest sklep Komputronik, w którym znajdziecie sprzęt elektroniczny wszelkiej […]

  • Avatar

    Jednym z możliwych rozwiązań jest przerzucenie się na statystyki real-time-owe, np. Reinvigorate.net – szczerze, to GA był dobry pare lat temu, teraz trochę się zestarzał…

  • Avatar

    Nie do końca jest tak jak napisałeś. Według twojej teorii, mając tylko jedną podstronę, czas spędzony na stronie powinien zawsze wynosić 0s, ponieważ nie można obliczyć różnicy o której pisałeś, a tak nie jest. Wiem, bo sam mam taką stronę.

    • Avatar

      Jeśli mówisz o stronie css3.pl to masz na niej zapięte dodatkowe kody tworzące wirtualne odsłony stron w przypadku kliknięcia w linki zewnętrzne. Stąd drugi timestamp i czas > 0. Pozdrawiam

  • Avatar

    Tak mówię o tej stronie. W GA mam trzy profile, jeden uwzględnia tylko dane ze skryptu o którym wspomniałeś (czyli tylko kliknięcia w linki), drugi w ogóle nie uwzględnia kliknięć (czyli tylko wejścia na moją stronę), a trzeci uwzględnia wszystko (kliknięcia w linki i wejścia na stronę). Dla każdego profilu średni czas jest różny, a różnice są spore (około minuty dla danych z jednego dnia).
    Najdłuższy średni czas sprzędzony na witrynie, jest w profilu który uwzględnia tylko kliknięcia w obce linki. Z kolei drugi jest czas który uwzględnia wszystko (kliknięcia w linki i wejścia na moją witrynę).
    Najkrótszy czas to same wejścia na witrynę.
    Ale to jest mniej istotne – chociaż ciekawe – ponieważ odnosiłem się do starych danych, zgromadzonych zanim podpiąłem jakiekolwiek inne skrypty. I czas jest tam różny, większość wejść rzeczywiście pokazuje czas równy 0s, ale niektóre są kilkuminutowe, kilkunastominutowe, a nawet ponad godzinę. Nie wiem dokładnie z czego to wynika, możliwe, że w momencie odświeżenia strony internetowej, czas zostaje policzony.

  • Avatar

    Hej, postanowiliśmy napisać o zdarzeniu window.onbeforeunload. Modyfikację na naszym blogu wprowadziliśmy zaraz po tym, jak ukazał się artykuł na Magiczne SEO i SEM. Po Twoim artykule postanowiliśmy bardziej zagłębić się temat i opisać rozwiązanie: http://bit.ly/hbW28s

  • […] poprzednich wpisach pokazywaliśmy dlaczego dane dotyczące współczynnika odrzuceń i średniego czasu na stronie w Google Analytics są prezentowane w sposób mało precyzyjny. Chciałbym kontynuować ten wątek, […]

    Dodaj komentarz

    Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Chcesz zacząć współpracę z nami? Wypełnij Brief!

Wypełnienie briefu zajmie Ci kilka chwil a nam pozwoli
lepiej przygotować się do rozmowy z Tobą.

Wypełnij brief

Zapisz się do newslettera!

  • Dążymy do tego, aby świadczyć usługi na najwyższym poziomie. Z tego powodu w naszym serwisie korzystamy z plików cookies. Pliki cookies możesz kontrolować za pomocą ustawień swojej przeglądarki internetowej. Dalsze korzystanie z naszego serwisu, bez zmiany ustawień przeglądarki internetowej oznacza, iż akceptujesz stosowanie plików cookies. Więcej informacji znajdziesz w naszej polityce prywatności.
  • Zamknij