Новости звезд
Счетчик Яндекс.Метрика против Google Analytics. Чья статистика поможет вам сэкономить на продвижении? Подключение Google Analytics и Яндекс.Метрика Чем отличается яндекс метрика от гугл аналитикс
Январь 05, 2019
Работая с различными проектами, интернет-маркетологам приходится сталкиваться с тем, что не всегда владельцы сайтов изначально ставят себе оба этих счетчика. По статистике портала ruward.ru (за июнь 2016 г.), 67% сайтов Рунета имеют только одну установленную систему, и 20,72% ставят на свой сайт две системы.
Счетчики Рунета
Причем доля LiveInternet в 2016 году составляла 27,28%, что почти в 3 раза больше, чем у Google Analytics:
Популярность счетчиков
Но если сейчас зайти на w3techs.com (ресурс, занимающийся анализом веб-сайтов), то увидим следующее распределение:
Яндекс.Метрика установлена на 76% русскоязычных сайтов (ноябрь 2018)
Каждый из них имеет ряд преимуществ по сравнению с оппонентом. Сократив объект исследования до двух единиц, постараемся произвести подробный и объективный анализ этих двух инструментов с точки зрения удобства и функциональности.
Google Analytics и Яндекс.Метрика. Что у них общего?
1. Классический подход – асинхронная загрузка кода счетчика. Асинхронным код называется из-за того, что он выполняется параллельно всем остальным скриптам. Что это значит?
По умолчанию, все JavaScript выполняются последовательно, и, если в первом коде есть ошибка или элемент, задерживающий загрузку остальных скриптов, то в отслеживание статистики посещений может закрасться ошибка. Асинхронный код выполняется параллельно остальным процессам и самым первым при загрузке страницы. Это обеспечивает его 100% срабатывание и точный сбор данных.
2. Хранение данных – агрегированные данные и данные в виде таблиц
Когда вы заходите на сайт, вы видите в отчетах агрегированные данные. Агрегация – это процесс объединения элементов в одну систему. А агрегирование данных – это процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Данные по пользователям, страницам, городам и т.д. То есть какая-то суммарная статистика по всем пользователям.
Также все данные хранятся в виде таблиц. По сути, каждый отчет – это отдельная таблица с данными, где главный ключ отчета (левая часть) – это и есть метрика.
В крупных проектах с большими объемами данных (петабайты – 10 в 15 байта) очень распространено использовать не агрегированные данные, где существует гораздо меньшее количество таблиц, но более длинных, и делать на основе них высокоэффективные фильтры и группировки. С помощью них можно посмотреть данные о каждом заходе, просмотре, визите и т.д.
Работа с сырыми не агрегированными данными требует от системы высокой эффективности, поскольку все вычисления нужно делать в момент запроса пользователя. Для этого нужна колоночная СУБД. С помощью сырых данных можно строить сложные воронки, кастомные модели атрибуции, объединять данные из разных источников через API.
Кроме того, в Метрике 2.0 был пересмотрен подход к структуре данных. Раньше Яндекс.Метрика хранила предагрегированные данные для фиксированного набора отчетов. В новой версии все данные хранятся в сыром виде и отчеты строятся на лету с использованием разработанной в Яндексе open source столбцовой СУБД СlickHouse . То есть можно взять данные из API и загрузить их в базу СlickHouse.
СlickHouse применяется и во внешних проектах, например, для анализа метаданных о событиях в LHCb эксперименте в CERN (порядка миллиарда событий и 1000 параметров для каждого события), и как хранилище в проекте банка Тинькофф.
У Google есть продукт облачной база данных с высочайшей скоростью обработки огромных массивов данных. Это Google Big Query . Данные в обеих системах веб-аналитики представлены в виде таблиц. То есть каждый отчет имеет ключевой атрибут, по которым выводится информация.
В небольших интернет-магазинах и посадочных страницах вполне можно обойтись без ClickHouse и Big Query. Но когда дело касается большого количества данных и сотни тысяч ежедневных событий, аналитики выходят за традиционные Яндекс.Метрики и Google Analytics. Например, целесообразно использовать ClickHouse в случае с рекламными сетями, RTB, аналитикой онлайн-игр, когда необходимо работать с данными сенсоров и мониторингом различных событий, а также телеком данными, финансовыми транзакциями и биржевой аналитикой.
Общее – табличный вид
3. Общее у Яндекс.Метрики и Google Analytics – это .
Параметры (Dimensions) — это свойство объекта, которое можно измерить. Например, «Город», из которого был осуществлен сеанс, «Тип устройства» (ПК, мобильные устройства или планшеты), «Источник или канал» трафика, URL посадочной страницы и т.д.
Показатели (Metrics) – это количественные значения, представленные в виде числа. Это могут быть:
- сеансы;
- пользователи;
- транзакции;
- доход;
- и т.д.
4. Поведенческие характеристики
В Яндекс.Метрике есть раздел, который называется «Карты». Он состоит из 4 отчетов:
- карта ссылок (показывает статистику переходов по ссылкам на сайте);
- карта кликов (показывает статистику по кликам на сайте);
- карта скроллинга (показывает, как распределяется внимание посетителей сайта на определенных областях страницы);
- аналитика форм (показывает, как именно посетители сайта взаимодействуют с формами);
В Google Analytics нет похожих инструментов, за исключением отдельного расширения для браузера Google Chrome, которое называется . Одной из функции данного плагина как раз является «карта кликов» и «карта кликов» в виде подсвеченных тепловых зон.
В отдельный раздел Метрики вынесены сегменты, которые позволяют выделять необходимые данные из общего объема статистической информации.
Примеры сегментов Яндекс.Метрики
Электронная коммерция
27 марта 2018 года Яндекс прекратил поддержку устаревшего способа передачи ecommerce-данных, в котором использовался предопределенный набор параметров визитов.
Раньше он передавался так:
Устаревший метод передачи e-commerce
А отправка заказа производилась с помощью метода reachGoal:
yaCounterXXXXXX.reachGoal(‘TARGET_NAME’, yaParams);
Теперь формирование и отправка заказа выглядят так:
Новый метод передачи e-commerce
Напоминает конструкцию Google Analytics? А это она и есть. Вместо задания переменных через var и отправки заказа методом reachGoal теперь формирование заказа происходит через уровень данных dataLayer.push() Теперь для того, чтобы у вас передавались данные в Google Analytics и Яндекс.Метрика, следует установить всего лишь один код для двух счетчиков. После корректной настройки в Метрике появится вкладка с отчетами по электронной коммерции:
Отчеты «Электронная коммерция»
В июле 2018 года разработчики представили новый отчет «Посетители». В нем собираются анонимные и составляется детальная история посещений, всех действий (хитов) каждого из них.
Отчет «Посетители»
Большинство данных о посещениях собирается счетчиком Яндекс.Метрики автоматически. Однако, часто возникает необходимость дополнения собранных данных собственными. Например, интерес может представлять статистика по заказам определенных товаров или информация о действиях авторизованных пользователей.
Яндекс.Метрика позволяет связать с визитом произвольный набор данных, называемых параметрами визита. Эти данные могут быть отображены в отчетах, а также использоваться в условиях группировки и сегментации. Однако, часто вызывает интерес не статистика визитов посетителей сайта, а информация о самих посетителях. То, что не изменяется от захода к заходу. Например, город доставки.
Обязательные поля
Последнее, о чем хотелось рассказать в блоке «Яндекс.Метрика» — это визуализация данных. В середине октября 2018 года Яндекс презентовал свой новый сервис Yandex DataLens, который является частью Яндекс.Облака.
По заявлениям самих специалистов компании, он будет являться платформой, которая будет позволять:
- визуализировать данные с помощью различных датасетов, которые вы загружаете в Яндекс.Облако;
- разработчикам публиковать в маркетплейсе свои решения по коннекторам (источникам данных) и зарабатывать на них деньги;
- каким-либо компаниям, агентствам, заинтересованным в данных, чужих исследованиях, покупать готовые шаблоны сторонних разработчиков.
Например, я проанализировал рождаемость в зависимости от различных факторов (уровня и образа жизни, занятости женщин на производстве, экологии, роли религии и т.д.), и выложил свое исследование в маркетплейс. Компаниям, которым могут быть полезны мои данные, например, НИИ, могут приобрести их, либо же если у них есть свои собственные данные, они могут вставить их по определенным правилам в мой шаблон и получить быструю визуализацию.
Стоимость использования будет зависеть от количества запросов, которые компании будут делать. Сервис поддерживает загрузку данных из clickHouse, Яндекс.Метрики, BigQuery, MySQL и других источников.
Источники данных Yandex DataLens
Кроме этого, в Yandex.DataLens будет возможность раздавать различные права своим партнерам. Например, сам Яндекс имеет более 5000 партнеров и более 15000 аналитиков и маркетологов, которым необходимы какие-либо данные. Благодаря новому сервису Яндекс может создать один датасет, и раздать определенные права всем участникам.
Интерфейс продукта очень простой и интуитивно понятный, как, впрочем, и все другие продукты компании. Метрики Yandex.DataLens стилистически очень напомнили «Параметры» и «Показатели» в Google Analytics и Google Data Studio (синий и зеленый цвета).
Визуализация данных
Google A nalytics
В августе 2018 года Google начал ребрендинг всех маркетинговых сервисов, тогда Google AdWords стал Google Ads , Google Marketing Platform объединил DoubleClick и Google Analytics 360 Suite , а Google Ad Manager - DoubleClick for Publishers и DoubleClick Ad Exchange .
Старый и новый логотип Google Analytics
До этого Google сделал следующие обновления:
- добавил кнопки на трех уровнях (аккаунта, ресурса и представления);
- изменил интерфейс управления пользователями;
Управление пользователями
- обновил навигационное меню;
Навигационное меню Google Analytics
- ввел новую опцию после обновленных правил обработки персональных данных, введенных 25 мая (GDPR);
Хранение данных
- добавил новый отчет . С его помощью можно оценить вероятность, с которой пользователь совершит конверсию в течение следующих 30 дней;
Отчет «Вероятность конверсии»
- летом для всех пользователей активировал функцию , которая позволяет отслеживать пользователей на разных устройствах.
Серия отчетов «Разные устройства»
В Google Analytics доступно более 90+ стандартных отчетов на все случаи жизни, разделенных на разные блоки – Специальные отчеты, В режиме реального времени, Аудитория, Источники трафика, Поведение и Конверсии.
Один из отчетов в Google Analytics
Если говорить о «фишках» Google Analytics по сравнению с Яндекс.Метрикой, то я бы выделили следующие:
- Отчеты — очень полезный инструмент при тестировании новых целей и событий, когда вы не уверены в том, корректно ли была произведена настройка конверсий. А последовательный путь по сайту с проверкой и помеченным заходом дадут вам информацию уже спустя несколько секунд.
В режиме реального времени
- Отчеты «Сравнение» строятся на основе данных по другим сайтам в вашей отрасли, которые предоставляют пользователи системы. Вы просто даете доступ Google к информации по своему сайту, а взамен получаете возможность сравнивать показатели с аналогичными проектами из большой базы игроков, представленных на рынке.
Отчеты «Сравнение»
- Представления
В Google Analytics существует несколько уровней иерархии учетной записи (аккаунта). Аккаунт – ресурс – представление. Представления – это набор данных о сайте, мобильного приложения или устройства. Они позволяют определить, как будут показаны данные из родительского ресурса. Благодаря им, можно решать различного рода задачи:
- отслеживать все данные по веб-сайту без разделения статистики;
- отслеживать данные по какому-то конкретному источнику (органический поиск, платный трафик, социальные сети и т.д.);
- отслеживать данные по типам устройств (отдельно мобильные, ПК и планшеты);
- отслеживать данные по домену и поддомену раздельно;
- отслеживать данные по конкретной стране или региону, исключая все остальные;
Например, всегда актуален вопрос исключения статистики о переходах с внутренних IP-адресов компании, чтобы не учитывать тестовые посещения или визиты ваших сотрудников. Или сбор данных только по определенному типу источника. Например, специалисту по SEO вряд ли интересен платный трафик с контекстной рекламы Google или Яндекс. Или если у вас есть несколько представительств в других городах, вы можете создать представления под каждый регион и предоставить доступы к каждому из них в отдельности.
Представления
Все эти настройки реализуются через фильтры на уровне представления. По умолчанию в Google Analytics создается первое представление «Все данные по веб-сайту» .
В Яндекс.Метрике нет таких уровне доступа. Там вы можете выдать только на просмотр или на редактирование, и нельзя скрыть часть статистики из отчетов.
- в Google Analytics позволяют выделять из общего трафика определенные его фрагменты, анализировать, и использовать их за основу при создании аудитории для показа рекламы определенной аудитории.
- Поисковые запросы
Google Analytics от Яндекс.Метрики отличается чересчур большим количеством зашифрованных поисковых запросов. То есть нам предоставляется меньше исходных данных по тому, как пользователь взаимодействовал с нами из органического поиска. В Метрике есть отдельный отчет «Источники – Поисковые запросы» , который достаточно хорошо определяет поисковую фразу, по которой пользователь перешел к нам на сайт. Analytics более 80% трафика добавляет в (not provided) и other (в зависимости от отчета).
Поисковые запросы в Яндекс.Метрике и Google Analytics
Ни один из инструментов не показывает запросы друг друга. Google Analytics, например, помечает поисковые запросы Яндекса как (not set). В качестве дополнительного средства борьбы можно использовать Яндекс.Вебмастер и Google Search Console. Подробнее о проблеме «not set» и «not provided» поговорим чуть ниже.
- Контекстная реклама
Если рассматривать различия именно по продуктам контекстной рекламы (Яндекс.Директ и Google Ads) в функционале, то их особых нет. Связав Google Analytics с Google Рекламой, вам станет доступна вся статистика аккаунта. Тоже самое и с Яндекс.Метрикой, когда вы в своих рекламных кампаниях Яндекс.Директ добавите «Счетчик Метрики» в соответствующее поле. А вот в количестве предоставляемых отчетов у этих двух сервисов есть отличие. Яндекс.Метрика содержит всего 3 отчета, в то время как в Google Analytics их аж 11 штук:
Скажете, что в Яндекс.Директ присутствует Мастер отчетов, которого вполне хватает для оптимизации рекламы? Будете правы отчасти, поскольку речь идет о функциональных возможностях Яндекс.Метрики и Google Analytics, а не их братьев. В Ads тоже много чего интересного есть.
- Кросс-девайс
Для связывания разных устройств одного пользователя в Google Analytics существует функция User ID. Она позволяет объединить различные сеансы и действия во время этих сеансов с уникальным идентификатором. Это отслеживание еще называют кросс-девайсным.
Раньше в Метрике, как и в GA можно было использовать этот User ID, система должна знать, что пользователь залогинен на сайте. Но не у всех сайтов есть авторизация, и не все пользователи в этот момент авторизованы. На смену такого подхода в Метрике пришли к технологии машинного обучения «Крипта». На такой же ней же работает и демографический таргетинг, и интересы и т.д. Теперь User ID не нужно определять программно, за нас это делает алгоритм.
В Яндекс.Метрике для отображения данных в отчете необходимо наличие целей или использование электронной коммерции. Отчет «Кросс-девайс» доступен, если на сайт за последнюю неделю зашло больше 100 посетителей минимум с двух разных устройств.
Отчет «Кросс-девайс» в Яндекс.Метрике
До поры до времени так работал только Яндекс. С появлением функции Google Signals июле 2018 года и серии отчетов «Разные устройства» интернет-маркетологам стало проще отслеживать пользователей на разных устройствах, не создавая никаких дополнительных представлений User ID и определения переменной на программном уровне.
Отчеты «Разные устройства» в Google Analytics
Сводная таблица
Подведем итоги:
Google Analytics vs Яндек.Метрика
Лично мое мнение в этом противостоянии следующее — наибольшую отдачу от применения инструментов веб-аналитики можно получить только в случае использования возможностей нескольких сервисов одновременно, поскольку:
- А – они друг друга дополняют;
- B – можно подстраховаться, в случае неисправности одного из них;
- C – оба постоянно обновляются и у каждого появляются новые функции;
Я в своей практике чаще использую именно Google Analytics. Все метрики, все отчеты, все гипотезы – все это решается и принимается на основании данных GA. Яндекс.Метрика для меня является вспомогательным инструментом. Но иногда приходят проекты, у которых не установлен счетчик Analytics. Либо же сайт использует другие сервисы. Тогда приходится работать с тем, что есть. И в этом нет ничего плохого.
Google Analytics vs Яндекс.Метрика: сходства и различия
5 Всего оценок: 13И правда: а какую систему веб-аналитики использовать в конкретном случае? Метрику, наверное нужно ставить, когда на сайт идет трафик из Яндекс Директ, а Google Analytics, когда поливаешь из Adwords…Так ведь?
Зачем выбирать?
Понимаете какое дело. По масштабу и возможностям аналитикс многим сильнее. Но в Метрике есть то, чего нет в Аналитикс. А в Гугл Аналитикс есть то, чего нет в Метрике. И оба инструмента важны. Так зачем выбирать, если можно использовать их одновременно! 😉
Поэтому на всех проектах я использую две системы, независимо от источника трафика. И на это у меня есть как минимум 2 причины.
Первая причина это ты, а вторая все твои мечты…
Причина 1 — вебвизор
В Метрике есть инструмент, который позволяет просматривать запись посещения сайта пользователями. Вебвизор — это классная штука для того, чтобы понять, как ведут себя люди на сайте.
Вебвизор — смотри запись посещения
Причина 2 — многоканальные последовательности
Зато в Google Analytics есть кое-что более ценное. Отчет многоканальные последовательности, который также доступ в интерфейсе Adwords, позволит узнать больше про то, какие шаги совершают пользователи перед конверсией. Очень занятно…
Здесь самое приятное, что можно увидеть, как тот или иной канал участвует в конверсии. А помогут в этом ассоциированные конверсии.
Немножко про ассоциированные конверсии
Он может пойти прогуляться вконтакте, посетить ютюб, где наткнется на ваш ремаркетинг, а затем вернется на сайт по рекламке в почтовом ящике и оставит заявку.
И вот по такому сценарию конверсия засчитается последнему непрямому визиту. А на самом деле пользователь начал не с него. В цепочке участвует несколько каналов. И очень может быть, что выкинь один — и конверсия не состоялась бы. Пути пользователя неисповедимы… 🙂
Отчет «Ассоциированные конверсии» позволяет хотя бы примерно оценить степень участия конкретного источника трафика в успехе ваших рекламных кампаний. Для меня, в частности, это возможность доказать клиенту, что с помощью поисковой рекламы состоялось не 44, а как минимум 44+17 конверсий (пример из скриншота выше).
Играться с атрибуцией можно и в Метрике, но в Analytics гораздо больше моделей атрибуции. Сравните:
Атрибуция в Метрике — не густо 
Резюме
Для аналитики я использую и Яндекс Метрику, и Google Analytics на всех проектах. Лично мне Метрика дает как минимум вебвизор (хотя без него я проживу), а Аналитикс такие важные многоканальные последовательности (а без них не так хорошо спится по ночам). Рекомендую и Вам использовать оба инструмента.
А что вы думаете на этот счет?
comments powered by HyperCommentsПриветствую вас, читатели блога Pingo. После небольшого отступления, вызванного жизненными обстоятельствами, я продолжаю свой .
Итак, вами был создан и размещен в интернете сайт с, по крайней мере, несколькими тематическими и уникальными материалами. Далее он был и .
Теперь, прежде чем перейти к поисковой оптимизации, мы займемся установкой счетчиков посещаемости на сайт - сервисов по оценке посещаемости и исследованию посетителей сайта, чтобы с самого начала у нас копилась бесценная аналитическая информация.
Стандартный набор таких инструментов включает в себя счетчик Яндекс Метрики, Analytics и LiveInternet. Я бы и пропустил эту главу, да вот статистика поисковых запросов говорит о том, что на данном этапе возникает немало вопросов.
Кроме того, не лишним будет узнать, что изложенные и обоснованные на результаты исследования говорят о том, что сайты, на которых не установлен этот аналитический минимум, поставляющий информацию не только вам, но и поисковым системам, будут ранжироваться всё хуже и хуже.
Установка счетчика Яндекс Метрики на сайт
- Наименование - название сайта для внутреннего пользования. Можете ввести любое удобное для вас значение.
- Зеркала - по желанию и при наличии можно указать зеркала сайта, статистика с которых будет суммироваться в статистике.
- Уведомлять меня о проблемах в работе сайта - по желанию, сообщение на почту или через SMS о недоступности и возобновлении доступа к сайту.
- Часовой пояс для расчета статистика - как правило, выставляется автоматически, на основании вашего IP, но если что-то пошло не так, то нужно вручную выбрать свой часовой пояс.
- Тайм-аут визита - период, по истечении которого сессия пользователя на сайте будет считаться завершенной. Скажем, человек открыл сайт и, не закрывая его, пошел покушать минут на 40. Если в данной настройке указано число 40 или менее, то визит посетителя по достижении этого времени будет считаться завершенным.
Заполняем поля, соглашаемся с условиями, проставив галочку, и нажимаем «Продолжить».
- Асинхронный код - тоже полезный параметр, который не позволит Яндекс Метрике ввиду своих внутренних проблем задерживать загрузку сайта.
- Отслеживание хеша в адресной строке браузера - опция для сайтов, на которых используется технологии AJAX.
- Для XML сайтов - тоже самое, только для сайтов, разработанных с использованием технологии XML.
- Пример использования параметров визитов - передача через Яндекс Метрику дополнительных параметров визитов. Тема для отдельного обзора и нам пока не нужна.
- В одну строку - скрипт отслеживания посещаемости преобразует в сплошной, без форматирования. Не вижу особого смысла в опции.
Код счетчика Яндекс Метрики нужно разместить в сквозной шаблон сайта, чаще всего это index.php, main.tpl, index.html и другие подобные. Так, чтобы он присутствовал на каждой странице. Местоположение по моему вкусу - самый низ, перед закрытием тега
4.20. Подтверждаем публикацию.
