15 июля 2014

У одного из наших клиентских сайтов был обнаружен высокий отказов (bounce rate). Это важный поведенческий фактор ранжирования, поэтому мы решили провести исследование о причинах, чтобы выяснить их и исправить.

Нашими специалистами были выдвинуты 10 гипотез, часть из которых были опровергнуты, а часть оказались верными:

Гипотеза 1

На страницы услуг нужно добавить цены, причем цены должны быть хорошо видны, а не спрятаны в тексте. Думаю, что пользователь, переходящий на страницу услуги хочет узнать подробности услуги и цену услуги.

Задача: добавить цены и посмотреть изменение bounce rate на страницах, на которых мы добавили цены

Вывод: можно будет сделать после реализации изменений.

Гипотеза 2

Возможно что-то вызвало резкое увеличение показателя отказов.

Задача: проверить показатель отказов за всю историю сайта.

Промежуточный вывод: первый год % был 60-70%, а потом поднялся до 90%.

Но низкий трафик делал выборку нерепрезентативной, к примеру когда сайт только открылся, то сторонние посетители заходили на сайт меньше, чем сотрудники компании и разработчики.

Смотрим трафик - так и есть:

Вывод: нужно анализировать данные с момента когда посещаемость превысила 3000 в месяц, а именно начиная с апреля 2013.

Посещения + отказы начиная с апреля 2013 (график отказов - светло синий, посещаемость - темно синий):

Общий вывод: гипотеза не верна.

Гипотеза 3

Возможно высокий показатель отказов создает какой-то конкретный источник трафика.

Смотрим:


Вывод: у органического поиска высокий отказ, но это и самый большой источник трафика. В любом случае, он сопоставим с отказами у прямого трафика, а значит дело не в источниках, а в самом сайте.

Гипотеза 4

Возможно высокий показатель отказов создает какая-то технология, к примеру сайт неправильно отображается в каком-то браузере или плохо выглядит при каком-то разрешении экрана.

Проверям. Дело не в браузере:

Операционная система не влияет на отказы:

Разрешение экрана тоже не влияет:

На всех устройствах отказ одинаково высокий:

Вывод: гипотеза не верна, технологии не при чем, дело в содержании сайта.

Гипотеза 5

Возможно люди приходят на сайт за какой-то конкретной информацией и прочитав ее на одной странице уходят, т.е. отказ засчитывается, но при этом посетитель получил то, что ему нужно и остался доволен. Т.е. высокий отказ для нашего типа контента это нормально и хорошо.

В подтверждение этой теории говорит то, что высокий отказ даже у вернувшихся посетителей (88%):

А так же то, что прямой трафик на внутренние страницы создает относительно высокие отказы (а на главной страница – наоборот):

Задача: собрать топ конкурентов и проверить показатель отказов у тех, у кого открыта статистика Liveinternet. Вот итоговое сравнение:

Хост Видимость Просмотров на посетителя
audar-urist.ru 653.65 1.2
9111.ru 199.3 3.4
ipinform.ru 137.2 1.6
kadrovik-praktik.ru 129.6 1.9
hr-portal.ru 125.5 1.7
energovopros.ru 119.5 1.7
garant.ru 97.1 2.2

У audar-urist.ru глубина просмотров на 42% хуже, чем в среднем у конкурентов. Но анализируемые сайты настолько большие и разносторонние, что лишь малый их кластер соответвует нашей тематике, а значит данные нерепрезентативны.

Вывод: невозможно точно проверить эту гипотезу.

Гипотеза 6

Возможно высокий показатель отказов генерируют какие-то конкретные целевые страницы или группы.

Задача: проанализироваьть страницы с низким и высоким отказом.

Берем сто страниц по посещаемости и сортируем по отказам, видим страницы с низким показателем:

Выводы: как видно низкий отказ у разделов сайта, очевидно, потому что пользователю с раздела есть куда перейти глубже, а вот у страниц третьего уровня (заключительного) отказ в среднем высокий.

Но у некоторых из них отказ низкий, поэтому мы сравнили пять лучших и пять худших и сделали следующие выводы:

  1. Влияет плохое форматирование (излишние выделение жирным целые абзацы)
  2. Средняя длина заголовка: у лучших 27 символов, а у худших 102. Заголовок напрямую влияет и на длину <title>, а это один из коммерческих факторов ранжирования по новой формуле Яндекса
  3. У лучших присутствуют теги <h2>, у худших нет
  4. У лучшей десятки количество слов на странице в среднем 700, у худшей десятки 1700
  5. Количество ссылок на другие страницы - у лучших в среднем 20 ссылок, у худших 15. Если посмотреть, то у лучших страниц присутствуют блоки “Другие материалы по теме” и “Статьи по теме”, то есть пользователю есть куда пойти со страницы в глубь сайта, а у худших – нет (15 ссылок – это все сквозные ссылки сайта, а именно элементы верхнего и нижнего меню)

 Задача: решить все описанные выше проблемы и проанализировать показатели отказов.

Гипотеза 7

Высокий отказ генерируют страницы какого-то из разделов сайта. Задача: рассмотрим общий отказ для страниц третьего уровня каждого из популярных разделов:

  • В среднем по сайту: 92%
  • Раздел услуги: 75%
  • Раздел новости: 86%
  • Раздел консультации: 94%
  • Раздел статьи: 94%

Вывод: высокий отказ генерируют два раздела. В ходе визуального просмотра было выявлено, что они имеют уже перечисленные недостатки - плохое форматирование и отсутствие блоков, направляющих пользователя вглубь сайта. А также отсутствуют изображения, иллюстрации и медиа контент, только сухой текст, что тоже может негативно влиять на заинтересованность пользователей.

Гипотеза 8

Низкая скорость загрузки страниц сайта. Google Analytics показывает, что сайт загружается в России в два раза дольше, чем в Украине:

Но при этом показатель отказов одинаковый:

С другой стороны, возможно у Украины такой высокий отказ из-за того, что сайт юридический и интересен только россиянам.

Вывод: нужно улучшить скорость загрузки страниц сайта и проанализировать результат.

Гипотеза 9

Возможно нецелевые пользователи генерируют высокий показатель отказов.

Задача: сравнить показатели целевой аудитории и всего сайта.

Географически целевая аудитория – это Москва:

Вывод: гипотеза не верна.

Гипотеза 10

Возможно какой-то контент сайта уже устарел, к примеру статьи с законами прошлых лет.

Задача: сравнить отказы у самых старых материалов сайта и новых (за последний месяц).

Делаем выгрузку из GA отчета по страницам раздела статьи с посещаемостью больше 10:

Потом сортируем статьи по дате и сравниваем отказы у 10 самых новых статей и 10 самых старых – в итоге показатель отказов практически не меняется из-за возраста.

Задача 2: посмотреть динамику изменения отказов у старых материалов сайта.

Находим старую и посещаемую статью и смотрим изменился ли показатель отказов этой страницы со временем, как видно на графике – нет:

Вывод: средний показатель отказов не зависит от возраста материала, гипотеза не верна.

15 июля 2014