Кіріспе

Веб-деректерді өлшеу, жинау, талдау және есеп беру

Веб-талдау – веб-деректерді өлшеу, жинау, талдау және веб-пайдалануды түсініп, оңтайландыру мақсатында есеп беру процесі. Веб-талдау – тек веб-трафикті өлшеу ғана емес, сонымен қатар бизнес және нарық зерттеулері үшін құрал ретінде қолданылатын, веб-сайттың тиімділігін бағалауға және жақсартуға мүмкіндік беретін құрал. Веб-талдау қолданбалары компанияларға дәстүрлі баспа немесе телерадио жарнамалық кампанияларының нәтижелерін өлшеуге көмектеседі. Жаңа жарнамалық кампания іске қосылғаннан кейін веб-сайтқа трафиктің қалай өзгеретінін бағалау үшін де қолданылуы мүмкін. Веб-талдау веб-сайтқа келген келушілердің саны және беттердің қаралу саны туралы ақпаратты ұсынады, сондай-ақ пайдаланушылардың мінез-құлқы туралы деректер жинауға мүмкіндік береді. Бұл трафик пен танымалдылықтың өсу тенденцияларын бағалауға көмектеседі, бұл нарық зерттеулері үшін өте пайдалы.

Веб-аналитика Санаты

Веб-аналитиканың кем дегенде екі түрі бар: сайттан тыс және сайттағы веб-аналитика. Сайттан тыс веб-аналитика – веб-сайтты жеке иеленуші немесе басқарушы болуына қарамастан, веб-өлшемдерді және талдауды білдіреді. Ол веб-сайттың потенциалды аудиториясын (мүмкіндіктерін), дауыс үлесін (көріну деңгейін) және жалпы Интернеттегі пікір-толқынды (комментарийлерді) өлшеуді қамтиды. Сайттағы веб-аналитика, екеуінің ішінде көбірек таралғаны, нақты бір веб-сайтқа келген келушінің мінез-құлқын өлшейді. Бұл оның қозғаушы күштерін және конверсияларын қамтиды; мысалы, әртүрлі бастапқы беттердің онлайн сатып алулармен байланысты деңгейін. Сайттағы аналитика коммерциялық контекстте нақты веб-сайттың өнімділігін өлшейді. Бұл деректер әдетте өнімділік бойынша негізгі көрсеткіштермен салыстырылады және веб-сайттың немесе маркетингтік кампанияның аудиториялық жауабын жақсарту үшін қолданылады. Google Analytics және Adobe Analytics – сайттағы ең көп қолданылатын веб-аналитика қызметтері; алайда, жаңа құралдар пайда болып, жылу карталары мен сессияны қайта ойнату сияқты қосымша ақпараттық қабаттарды ұсынады. Бұрын веб-аналитика сайтқа келушілерді өлшеу үшін қолданылған. Дегенмен, бұл мағына бұрмаланған, негізінен сатушылар екі санатты қамтитын құралдарды шығаруда. Көптеген әртүрлі сатушылар сайттағы веб-аналитика бағдарламалық қамтамасы мен қызметтерін ұсынады. Деректерді жинаудың екі негізгі техникалық тәсілі бар. Бірінші және дәстүрлі әдіс – серверлік журналды талдау, веб-сервер браузерлердің файлдық сұраныстарын тіркеген журналды оқиды. Екінші әдіс – бетке таңба қою, веб-бетке енгізілген JavaScript-ті веб-бетті веб-браузер көрсеткен кезде немесе қалаған жағдайда тышқанның басуы кезінде үшінші тараптың арнайы аналитикалық серверіне сурет сұрауын жіберу үшін пайдаланады. Екеуі де веб-трафик туралы есептер жасау үшін өңделетін деректерді жинайды.

Веб-аналитиканы іске асыру

Веб-аналитикада жаһандық деңгейде келісілген анықтамалар жоқ, өйткені салалық ұйымдар белгілі бір уақыттан бері пайдалы және нақты анықтамаларға келісуге тырысып келеді. Яғни, әртүрлі компаниялардың құралдары мен өнімдеріндегі метрикалар өлшеудің әртүрлі тәсілдерін қолдануы мүмкін, нәтижесінде бірдей метрикалық атау деректердің әртүрлі мағынасын білдіруі мүмкін. Бұл салада ықпал еткен негізгі ұйымдар IAB (Интерактивті жарнама бюросы), JICWEBS (Ұлыбритания мен Ирландиядағы Веб-стандарттар жөніндегі бірлескен индустрия комитеті) және DAA (Цифрлық талдау қауымдастығы), бұрынғы WAA (Веб-аналитика қауымдастығы, АҚШ) болып танымал. Дегенмен, көптеген терминдер бірнеше негізгі талдау құралдарында біркелкі қолданылады, сондықтан төмендегі тізім, осы конвенцияларға негізделген, пайдалы бастама болуы мүмкін:

**Қайту көрсеткіші (Bounce rate)** – Бір беттік кірулердің және сол бетте басқа ешқандай өзара әрекеттесулердің (кликтің) жоқтығының пайызы. Басқаша айтқанда, белгілі бір сеанстағы бір клик – қайту деп аталады. Жоғары қайту көрсеткіші мазмұнның немесе пайдаланушы тәжірибесін жақсарту қажеттігін көрсетеді.

**Кликтік жол (Click path)** – Кіру немесе сеанс ішіндегі беттерді қараудың хронологиялық тізбегі. Бұл жолды талдау пайдаланушылардың сеанс мақсаттары және олардың қажеттіліктері туралы ақпарат береді.

**Хит (Hit)** – Веб-серверден файлға жасалған сұрау. Тек лог-талдау кезінде қолжетімді. Веб-сайтқа түскен хиттердің саны оның танымалдылығын көрсету үшін жиі келтіріледі, бірақ бұл сан өте жаңылыстыратын және танымалдылықты қатты асыра бағалайды. Бір веб-бет әдетте көптеген (көбінесе ондаған) бөлек файлдардан тұрады, олардың әрқайсысы бет жүктелген кезде хит ретінде есептеледі. Сондықтан хиттердің саны веб-сайттың нақты танымалдығынан гөрі жеке беттердің күрделілігін көрсететін кездейсоқ сан. Кірулердің немесе бет көріністерінің жалпы саны танымалдылықты көбірек және дәл бағалайды.

**Бет көрінісі (Page view)** – Веб-аналитика құралының орнатуларында бет ретінде анықталған файлға жасалған сұрау немесе кейде тышқанның клигі сияқты оқиға. Әдетте, бет көріністерінің саны кірулер мен бірегей келушілерден көп болады. Бет тегтеу кезінде скрипттің орындалуы. Лог-талдау кезінде бір бет көрінісі бірнеше хиттерді тудыруы мүмкін, өйткені бетті қарау үшін қажетті барлық ресурстар (суреттер, js және css файлдары) веб-серверден сұралады. Бір веб-беттің «жаңартылуы» басқа бет көрінісі ретінде есептелуі мүмкін. Мысалы, 16:07 уақытында пайдаланушы A бетін қарады, 2 секундтан кейін пайдаланушы браузердегі «жаңарту» батырмасын басты, сонда A бетінің бет көріністерінің саны 2-ге жетеді.

**Келуші/бірегей келуші/бірегей пайдаланушы (Visitor/unique visitor/unique user)** – Белгілі бір уақыт ішінде (мысалы, күн, апта немесе ай) бет көріністерін немесе хиттерді тудыратын бірегей клиент. Бірегей анықталған клиент әдетте машинаның (мысалы, жұмыстағы үстел компьютері) және браузердің (сол машинадағы Firefox) комбинациясы болып табылады. Анықтама әдетте сайттың бет кодын арқылы компьютерде орналастырылған тұрақты cookie арқылы жасалады. Лог-файлдарды талдау кезінде қолданылатын ескі әдіс – компьютердің IP-адресі мен браузердің веб-серверге берген пайдаланушы агенті (браузер) туралы ақпараттың бірегей комбинациясы. «Келуші» – бұл кіру кезінде компьютерде отырған адамнан өзгеше, өйткені жеке адам әртүрлі компьютерлерді немесе бір компьютерде әртүрлі браузерлерді қолдана алады және әр жағдайда әртүрлі келуші ретінде көрінеді. Көбінесе, бірақ әлі де сирек, келушілер ерекше түрде жеке өмірін қорғау үшін аз бейімделген Flash LSO (жергілікті ортақ объектілер) арқылы анықталады.

**Кіру/сеанс (Visit/session)** – Кіру немесе сеанс – бұл бір ғана бірегей клиенттен келетін бет сұраныстарының немесе тегтер болған жағдайда, сурет сұраныстарының тізбегі. Әдетте, кірулердің саны бірегей келушілерден көп болады. Бірегей клиент IP-адресі немесе браузердегі cookie-ге орналастырылған бірегей ID арқылы анықталады. Кіру, егер белгілі бір уақыт өткен соң ешқандай сұраулар тіркелмесе, аяқталған деп есептеледі. Көптеген талдау құралдары 30 минуттық шектеуді («уақыт аяқталу») пайдаланады, бірақ кейбір құралдарда (мысалы, Google Analytics) бұл уақытты өзгертуге болады. Аналитикалық деректерді жинаушылар мен талдау құралдары келуші бет көріністерінің арасында басқа сайттарға қараса, сенімді түрде біле алмайды; кіру, егер оқиғалар (бет көріністері, кликтер, не болса да жазылып отырса) 30 минут немесе одан аз уақыт аралығында болса, бір кіру ретінде қарастырылады. Кіру бір бет көрінісінен немесе мыңдағаннан тұруы мүмкін. Бірегей кіру сеансы бет жүктелу арасындағы уақыт келушінің беттерді үздіріссіз қарап отырғанын көрсететін жағдайда ұзартылуы мүмкін.

**Белсенді уақыт/араласу уақыты (Active time/engagement time)** – Келушілердің веб-беттегі мазмұнмен өзара әрекеттесуге жұмсаған орташа уақыты, тышқан қозғалыстары, кликтер, жүзу және прокрутка негізінде есептеледі. Сеанс ұзақтығы мен бет көрінісінің ұзақтығынан/бетте болу уақытынан өзгеше, бұл метрика соңғы бет көрінісінде араласу ұзақтығын дәл өлшеуге мүмкіндік береді, бірақ ол көптеген талдау құралдарында немесе деректерді жинау әдістерінде қолжетімді емес.

**Орташа бет тереңдігі/орташа сеансқа қараған беттер саны (Average page depth/page views per average session)** – Бет тереңдігі – орташа кірудің шамамен «көлемі», ол бет көріністерінің жалпы санын кірулердің жалпы санына бөлу арқылы есептеледі.

**Орташа бет көрінісінің ұзақтығы (Average page view duration)** – Келушілердің сайттың орташа бетінде өткізген орташа уақыты.

**Клик (Click)** – «бір сайттағы бір беттен екінші бетке пайдаланушының гиперсілтемені басуының жеке мысалы».

**Оқиға (Event)** – Веб-сайтта орын алатын дискретті әрекет немесе әрекеттер класы. Бет көрінісі – оқиғаның бір түрі. Оқиғалар сондай-ақ кликтерді, формаларды жіберуді, пернелерді басуды және басқа клиенттік пайдаланушы әрекеттерін қамтиды.

**Шығу көрсеткіші/% шығу (Exit rate/% exit)** – Жеке бетке қолданылатын статистика, веб-сайтқа емес. Кіру кезінде сол беттің соңғы қаралатын бет болған кірулердің пайызы.

**Деректерді сегменттеу (Data Segmentation)** – Веб-аналитика құралдары деректерді сегменттеуге мүмкіндік береді, яғни демографиялық ерекшеліктер, орналасқан жері немесе мінез-құлқы сияқты критерийлерге негізделген кішірек топтарға деректерді бөлуге мүмкіндік береді. Бұл әртүрлі аудитория сегменттерін тереңірек түсінуге көмектеседі.

**Бірінші кіру/бірінші сеанс (First visit/first session)** – (кейбір құралдарда «Абсолютті бірегей келуші» деп те аталады) Бұрын ешқандай кірулер жасамаған бірегей анықталған клиенттен жасалған кіру. Бірегей анықталған клиент бұрын сайтқа келген-жоқ екенін анықтаудың жалғыз жолы – тұрақты cookie-дің болуы немесе бұрынғы кіру кезінде алынған цифрлық ізге қарайды, сондықтан «Бірінші кіру» белгісі сайттың cookie-лері бұрынғы кіруден бері жойылған жағдайда сенімді емес.

**Жиілік/бірегейге сеанс (Frequency/session per unique)** – Жиілік келушілердің белгілі бір уақыт ішінде (мысалы, ай немесе жыл) веб-сайтқа қанша рет келгенін өлшейді. Ол сеанстардың (немесе кірулердің) жалпы санын белгілі бір уақыт кезеңіндегі бірегей келушілердің жалпы санына бөлу арқылы есептеледі. Кейде бұл термин «лоялдық» терминімен алмастырылып қолданылады.

**Көрініс (Impression)** – Көріністің ең көп таралған анықтамасы – қаралатын бетте жарнаманың пайда болуының бір мысалы. Жарнама қаралатын бетте нақты дисплейде көрсетілмеген жерде орналасуы мүмкін, сондықтан көріністердің көптеген өлшемдері жарнама көрінетінін міндетті түрде білдірмейді.

**Жаңа келуші (New visitor)** – Бұрын ешқандай кірулер жасамаған келуші. Бұл анықтама белгілі бір шатау тудырады (төмендегі жалпы шатасуларды қараңыз) және кейде бірінші кірулерді талдаумен алмастырылады.

**Бетті қарау уақыты/бетті көру уақыты/бет көрінісінің ұзақтығы (Page time viewed/page visibility time/page view duration)** – Беттің (немесе блогтың, жарнама баннерінің) экранда болу уақыты, сол бетке жасалған сұрау мен келесі тіркелген сұрау уақыты арасындағы есептелген айырмашылық ретінде өлшенеді. Егер келесі тіркелген сұрау болмаса, сол беттің осы мысалының қарау уақыты есептерге қосылмайды.

**Қайта келуші (Repeat visitor)** – Бұрын кемінде бір кіру жасаған келуші. Соңғы және ағымдағы кіру арасындағы кезең…

Веб-сайты жоқ талдау

Веб-сайттан тыс веб-талдау ашық деректерді талдау, әлеуметтік желілерді зерттеу және веб-ресурстардағы дауыс үлесіне негізделген. Ол әдетте сайтты қалай таныстыру керектігін түсіну үшін қолданылады, яғни әлеуметтік желілерден немесе басқа веб-сайттардан осы сайтқа байланысты таңбаланған кілт сөздерді анықтау арқылы.

Веб-аналитика дереккөздері

Веб-аналитиканың негізгі мақсаты – веб-трафик және пайдалану үлгілеріне қатысты деректерді жинау және талдау. Деректер көбінесе төрт көзден түседі:
Тікелей HTTP сұрау деректері: тікелей HTTP сұрау хабарламаларынан (HTTP сұрау тақырыптары) алынады. Желілік деңгейдегі және серверлік HTTP сұраныстарымен байланысты деректер: HTTP сұранысының құрамына кірмейді, бірақ сұраныстың сәтті жіберілуі үшін қажет, мысалы, сұрау жасаушының IP-адресі. Қолданба деңгейіндегі деректер, HTTP сұраныстарымен жіберіледі: қолданба деңгейі бағдарламалары (мысалы, JavaScript, PHP және ASP.Net) арқылы жасалады және өңделеді, сеанстар мен сілтемелерді қамтиды. Мұндай деректер көбінесе жария веб-аналитика қызметтері емес, ішкі журналдарда тіркеледі. Сыртқы деректер: жоғарыда сипатталған веб-сайттың мінез-құлқы туралы деректерді толықтыруға және веб-пайдалануды түсіндіруге көмектесу үшін сайттағы деректермен біріктірілуі мүмкін. Мысалы, IP-адрестер әдетте географиялық аймақтармен және интернет-провайдерлермен, электрондық поштаның ашылу және сілтемелерге басу көрсеткіштерімен, тікелей пошта кампаниясының деректерімен, сату деректерімен, потенциалды клиенттердің тарихымен немесе қажет болған жағдайда басқа деректер түрлерімен байланыстырылады.

Веб-сервер журналын талдау

Веб-серверлер өз транзакцияларының бір бөлігін журнал файлына тіркейді. Көп ұзамай осы журнал файлдарын бағдарлама арқылы оқып, веб-сайттың танымалдылығы туралы деректер алуға болатыны анықталды. Осылайша веб-журналдарды талдау бағдарламалық жасақтамасы пайда болды. 1990-шы жылдардың басында веб-сайт статистикасы негізінен веб-серверге жіберілген клиенттік сұраныстарды (немесе «хиттерді») санаудан тұрды. Бұл әдіс бастапқыда орынды болды, себебі әр веб-сайт көбінесе бір HTML файлынан құралды. Алайда, HTML-де кескіндердің пайда болуымен және бірнеше HTML файлдарын қамтитын веб-сайттармен бұл санаудың пайдасы азайды. Бірінші нағыз коммерциялық Log Analyzer 1994 жылы IPRO компаниясы шығарды. Веб-серверлердегі адамдардың белсенділігінің мөлшерін дәлірек өлшеу үшін 1990-шы жылдардың ортасында екі өлшем енгізілді: беттерді қарау және келулер (немесе сеанстар). Бетті қарау – графикалық емес, веб-бетке жасалған сұрау ретінде, ал келу – бірегей анықталған клиенттен келіп түскен сұраулар тізбегі ретінде анықталды, ол белгілі бір уақыт ішінде белсенділіксізден кейін, әдетте 30 минуттан соң аяқталады. 1990-шы жылдардың соңында іздеу жүйелерінің өрмекшілері мен роботтарының пайда болуы, сондай-ақ веб-проксилер және ірі компаниялар мен интернет-провайдерлердің динамикалық тағайындалған IP-мекенжайлары веб-сайтқа келетін бірегей адамдарды анықтауды қиындатты. Журнал талдаушылар cookie файлдары арқылы келулерді қадағалап, белгілі өрмекшілерден келетін сұрауларды елемеді. Веб-кештерді кеңінен пайдалану да журнал файлдарын талдау үшін қиындық тудырды. Егер адам бір бетті қайта қараса, екінші сұрау көбінесе браузердің кешінен алынады, сондықтан веб-серверге ешқандай сұрау жіберілмейді. Бұл адамның сайттағы жолының жоғалып кеткенімен келеді. Кештенуді веб-серверді конфигурациялау арқылы жеңуге болады, бірақ бұл келуші үшін өнімділікті төмендетуі және серверлерге қосымша жүктеме салуы мүмкін.

Бетті таңбалау

Кэштеу кезінде журналдық талдаудың дәлдігіне қатысты алаңдаушылықтар және веб-талдауды сырттан қызмет ретінде ұсынуға деген ниет екінші деректерді жинау әдісіне, яғни беттерді таңбалауға немесе «веб-маяктарға» алып келді. 1990 жылдардың ортасында веб-санағыштар кеңінен таралды – бұл веб-бетке енгізілген суреттер болатын, олар суреттің қанша рет сұралғанын көрсетті, бұл сол бетке жасалған сапарлар санын бағалауға мүмкіндік берді. 1990 жылдардың соңында бұл концепция көрінетін суреттің орнына кішкентай көзге көрінбейтін суретті пайдалануға және JavaScript арқылы сурет сұранысымен бірге бет туралы және келуші туралы белгілі бір ақпаратты жіберуге дамыды. Бұл ақпаратты веб-талдау компаниясы қашықтан өңдеп, кең ауқымды статистика жасай алады. Веб-талдау қызметі сондай-ақ пайдаланушыға cookie-файлын орнату процесін басқарады, ол оны сапары кезінде және келешекте бірегей түрде анықтауға мүмкіндік береді. Cookie-файлдарын қабылдау көрсеткіштері веб-сайттар арасында айтарлықтай өзгереді және жиналған деректердің сапасына әсер етуі мүмкін. Үшінші тараптың деректерді жинау серверін (немесе тіпті ішкі деректерді жинау серверін) пайдалану арқылы веб-сайт деректерін жинау үшін пайдаланушының компьютері жинау серверінің IP-мекенжайын анықтау үшін қосымша DNS сұрауына жүгінуі қажет. Кейде DNS сұрауын сәтті немесе сәтсіз аяқтаудағы кешігулер деректердің жиналмауына себеп болуы мүмкін. Ajax-негізгі шешімдердің таралуымен, көзге көрінбейтін суретті пайдаланудың орнына серверге кері шақыруды іске асыру мүмкіндігі пайда болды. Бұл жағдайда, веб-браузерде бет көрсетілген кезде JavaScript коды серверге кері шақырып, веб-талдау компаниясы жинақтай алатын клиент туралы ақпаратты жібереді.

Журнал файлын талдау мен бетті тегтеу

Веб-талдау жүргізгісі келетін компаниялар үшін журналдық файлдарды талдау бағдарламалары және беттерді белгілеу шешімдері оңай қолжетімді. Кейбір жағдайларда, бір веб-талдау компаниясы екі тәсілдің де бірін ұсынады. Содан кейін, компания қай әдісті таңдау керектігі туралы сұрақ туындайды. Әрбір тәсілдің өз артықшылықтары мен кемшіліктері бар.

Экономикалық факторлар

Журналдық файлдарды талдау көбінесе ішкі күштермен жүзеге асырылады. Беттерді таңбалауды өз күшіңізбен жасауға болады, бірақ көбінесе ол үшінші тараптың қызметі ретінде ұсынылады. Осы екі модельдің арасындағы экономикалық айырмашылық компанияның қайсын таңдауға шешім қабылдауына да әсер етеді. Журналдық файлдарды талдау әдетте бір реттік бағдарламалық құралды сатып алуды білдіреді; алайда, кейбір жеткізушілер қосымша ақпаратты өңдеу үшін қосымша төлем қажет болатын жылдық бет қаралымдарының лимитін енгізеді. Коммерциялық ұсыныстармен қатар, бірнеше ашық кодты журналдық файлдарды талдау құралдары тегін қолжетімді. Журналдық файлдарды талдау үшін деректерді сақтау және архивтеу қажет, олардың көлемі тез өседі. Мұндай аппараттық құралдардың құны минималды болғанымен, IT бөлімінің жұмысына кететін шығын айтарлықтай болуы мүмкін. Журналдық файлдарды талдау бағдарламалық құралын, соның ішінде жаңартулар мен қауіпсіздік түзетулерін қолдау қажет. Күрделі беттерді таңбалаумен айналысатын жеткізушілер ай сайынғы жиналған бет қаралымдарының санына байланысты айлық төлем алады. Қай шешімнің орындалуы арзанға түсетіні компанияның техникалық біліктілігіне, таңдалған жеткізушіге, веб-сайттардағы белсенділіктің деңгейіне, ізделіп отырған ақпараттың тереңдігі мен түріне және статистиканы қажет ететін жеке веб-сайттардың санына байланысты. Қолданылған жеткізуші шешіміне немесе деректерді жинау әдісіне қарамастан, веб-қонақтарды талдау және түсіндіруге кететін шығындарды да ескеру керек. Яғни, шикі деректерді қолдануға дайын ақпаратқа айналдыру құны. Бұл үшін үшінші тарап кеңесшілерін пайдалану, тәжірибелі веб-аналитиктерді жұмысқа алу немесе ішкі қызметкерлерді оқыту қажет болуы мүмкін. Содан кейін шығын-пайданы талдау жүргізілуі мүмкін. Мысалы, веб-қонақтардың деректерін талдау арқылы қандай кіріс көбеюіне немесе шығындарды үнемдеуге болады?

Гибридті әдістер

Кейбір компаниялар деректерді журналдық файлдар және беттерге белгі қою арқылы жинап, екі түрін де талдай алатын шешімдерді жасап шығарады. Гибридтік әдіс қолдану арқылы, олар еңбектеп бағанағандағы екі әдістің бірінен де дәл статистика алуға тырысады.

Келушілердің геомекен-жайы

IP геомекендеу арқылы келушілердің орналасқан жерін анықтау мүмкін. IP геомекендеу дерекқорын немесе API-ді пайдалану арқылы келушілерді қала, аймақ немесе ел деңгейінде геомекендеуге болады. IP интеллектісі немесе Интернет протоколы (IP) интеллектісі – бұл Интернетті картаға түсіріп, IP-адрестерді географиялық орналасуы (ел, аймақ, штат, қала және пошта индексі), қосылу түрі, Интернет-провайдер (ISP), прокси ақпараты және басқа да параметрлер бойынша жіктейтін технология. IP интеллектісінің бірінші буыны геотаргетинг немесе геомекендеу технологиясы деп аталды. Кәсіптер бұл ақпаратты онлайн жарнама, мінез-құлыққа бағытталған маркетинг, контентті жергіліктендіру (немесе веб-сайтты жергіліктендіру), цифрлық құқықтарды басқару, жекелендіру, онлайн-алаялықты анықтау, жергілікті іздеу, кеңейтілген талдау, жаһандық трафикті басқару және контентті тарату сияқты қолданбаларда онлайн аудиторияны сегменттеу үшін пайдаланады.

Талдауды түртіңіз

Шертулер аналитикасы, сондай-ақ кликстрим деп те аталады, – бұл шертулерге ерекше назар аударатын веб-аналитиканың арнайы түрі. Көбінесе, шертулер аналитикасы сайт ішіндегі талдауға бағытталған. Веб-сайт редакторы өз сайтының пайдаланушылары қай жерлерге шерту жасап жатқанын анықтау үшін шертулер аналитикасын қолданады, осы арқылы сайттың тиімділігін бағалайды. Сондай-ақ, ізделіп отырған ақпараттың түріне байланысты шертулер аналитикасы нақты уақытта немесе "нақты емес" уақытта жүзеге асырылуы мүмкін. Әдетте, жоғары трафикті жаңалықтар сайттарының бас редакторлары контентті оңтайландыру үшін өз беттерін нақты уақытта бақылап отырады. Редакторлар, дизайнерлер немесе басқа да мүдделі тараптар жазушылардың, дизайн элементтерінің немесе жарнамалардың тиімділігін бағалау үшін кликтерді кеңірек уақыт кезеңінде талдауы мүмкін. Шерту туралы деректер кем дегенде екі тәсілмен жинақталуы мүмкін. Ең жақсы жағдайда, шерту орын алғанда "тіркеледі", бұл оқиға болғанда қажетті ақпаратты жинауға мүмкіндік беретін функционалдылықты талап етеді. Балама ретінде, бетті қарау – бұл кликтің нәтижесі деген болжам жасауға болады, сондықтан сол бетті қарауға әкелген симуляциялық шерту тіркеледі.

Клиенттің өмірлік циклын талдау

Клиенттің өмірлік циклын талдау – келушіге бағытталған өлшеу тәсілі. Бет қаралымдары, басылымдар және басқа да оқиғалар (мысалы, API шақырулары, үшінші тарап қызметтеріне қол жеткізу сияқты) жеке деректер ретінде сақтаудың орнына, жеке келушіге тікелей байланыстырылады. Клиенттің өмірлік циклын талдау, барлық деректерді маркетингтік воронкаға біріктіруге тырысады, бұл келушілердің мінез-құлқы туралы түсініктер мен веб-сайтты оңтайландыруға мүмкіндік береді. Клиенттің өмірлік циклын талдауда қолданылатын негізгі көрсеткіштерге клиенттерді тарту құны (CAC), клиенттің өмірлік құны (CLV), клиенттік айналым деңгейі және клиенттердің қанағаттану деңгейі жатады. Бұл тәсілдер басқа әдістерге қарағанда жақсырақ нақты уақыт деректерін ұсынады.

Анализдік улану

Интернет дамыған сайын, автоматтандырылған бот трафигінің артуы веб-талдаудың сенімділігі үшін үлкен мәселеге айналды. Боттар интернетте жүріп, веб-беттерді нақты қолданушылар сияқты көрсетеді, соның салдарынан веб-талдау трафик санау үшін қолданатын кодты кездейсоқ түрде іске қосуы мүмкін. Осылайша, веб-талдау оқиғаларының кездейсоқ іске қосылуы деректерді түсінуге және оларға негізделген қорытындыларға әсер етеді. IPM Google Analytics және оның бәсекелестерінің, кең таралған боттарды орналастыру әдістері арқылы оңай іске қосылатынын тәжірибелік түрде көрсетті.

Үшінші тарап cookie файлдарының проблемалары

Тарихи тұрғыдан алғанда, бет тегтеу талдау шешімдерін ұсынатын компаниялар веб-сайттың домені орнына өздерінің доменінен жіберілген үшінші тарап cookie файлдарын пайдаланған. Үшінші тарап cookie файлдары компанияның сайтындағы байланыссыз бірнеше домендерге кіретін келушілерді басқара алады, себебі cookie файлын әрқашан сатушының серверлері басқарады. Дегенмен, үшінші тарап cookie файлдары, принцип бойынша, әртүрлі компаниялардың сайттарындағы жеке пайдаланушының іс-әрекетін қадағалауға мүмкіндік береді, бұл аналитикалық компанияға пайдаланушының жеке ақпарат берген сайттардағы және анонимді деп ойлаған басқа сайттардағы іс-әрекеттерін салыстыруға мүмкіндік береді. Веб-аналитика компаниялары мұны жасамайтынын жоққа шығарса да, баннерлік жарнама ұсынатын компаниялар сияқты басқалары осылай істеген. Сондықтан cookie файлдарына қатысты жеке құпиялылық алаңдаушылықтары пайдаланушылардың бір бөлігінің үшінші тарап cookie файлдарын бұғаттауына немесе жоюына себеп болды. 2005 жылғы мәліметтерге сәйкес, интернет пайдаланушыларының шамамен 28% үшінші тарап cookie файлдарын бұғаттап, 22% айына кем дегенде бір рет жойған. Қазіргі таңда, бет тегтеу шешімдерін ұсынатын көптеген компаниялар кемінде бірінші тарап cookie файлдарын (клиенттік субдоменнен тағайындалған cookie файлдарын) пайдалану опциясын ұсынады. Тағы бір мәселе – cookie файлдарын жою. Веб-аналитика егер бірегей келушілерді анықтау үшін cookie файлдарына тәуелді болса, статистика бірегей келуші идентификаторын сақтау үшін тұрақты cookie файлына тәуелді болады. Пайдаланушылар cookie файлдарын жоятын кезде, әдетте, бірінші және үшінші тарап cookie файлдарын бірге жояды. Егер бұл сайтпен өзара әрекеттесулер арасында жасалса, пайдаланушы келесі өзара әрекеттесу кезінде жаңа келуші ретінде көрінеді. Тұрақты және бірегей келуші идентификаторы болмаса, уақыт өте келе бірегей келушінің іс-әрекетіне байланысты конверсияларды, кликтер ағынын талдауды және басқа да көрсеткіштерді дәл есептеу мүмкін емес. Cookie файлдары қолданылады, себебі IP-адрестер әрқашан пайдаланушыға тән болмайды және оларды үлкен топтар немесе прокси-серверлер бөлісе алады. Кейбір жағдайларда, cookie файлдары қолжетімді болмаса, келушіні дәлірек анықтау үшін IP-адрес пайдаланушы агентімен біріктіріледі. Алайда, бұл мәселені толық шешпейді, себебі прокси-сервердің артындағы пайдаланушылардың көбінесе бірдей пайдаланушы агенті болады. Пайдаланушыны бірегей анықтаудың басқа әдістері техникалық тұрғыдан қиынға соғып, іздеуге болатын аудиторияны шектеуі немесе күдікті болып саналуы мүмкін. Cookie файлдары шпиондық бағдарлама деп есептелетін технологияларды қолданбай, ең төменгі ортақ деңгейге жетеді, ал cookie файлдарын қосу/белсенді ету қауіпсіздік алаңдаушылықтарын тудыруы мүмкін.

Қауіпсіз талдау (өлшеу) әдістері

Үшінші тараптың ақпарат жинау, қолданылған желілік шектеулерге және қауіпсіздік шараларына бағынады. Елдер, қызмет провайдерлері және жеке желілер сайтқа кіру деректерінің үшінші тараптарға жіберілуін тоқтатуға мүмкін. Жоғарыда сипатталған барлық әдістер (және осы жерде айтылмаған, мысалы, іріктеу сияқты басқа да әдістер) манипуляцияға (инфляция және дефляция) ұшырау қаупі бар деген негізгі мәселеге тап болады. Бұл осы әдістердің дәл емес және қауіпсіз емес екенін көрсетеді (қауіпсіздіктің кез келген логикалық моделінде). Бұл мәселе бірнеше зерттеу жұмысында қарастырылған, бірақ бүгінгі күнге дейін оларда ұсынылған шешімдер теориялық деңгейде қалып отыр.