После создания сайта нам сразу же становится интересно, кто его посещает и как пользователи вообще его находят. Можно, конечно, поспрашивать у пользователй, как они к вам пришли:), но самый простой способ – это установка систем аналитики. Я пользуюсь и Метрикой, и Гугл Аналитикой, но отдаю предпочтение последней. И в этой статье я расскажу, как ведут себя и взаимодействуют между собой разные источники трафика.

Когда вы заходите в свой аккаунт Гугл Аналитики, вы видите подобную картину:

Organic Search – это трафик из поисковых систем (Гугл, Яндекс и тд.).
Direct – прямые заходы на сайт.
Referral – это трафик, который вы получаете со ссылок на других сайтах.
Social – трафик из социальных сетей.
Other – трафик, источник которого Аналитикс не смог определить.
Email – визиты из ваших рассылок.
Кампании – это отдельный вид трафика по ссылкам с utm теггингом.

Казалось бы, все довольно просто: пользователь нашел вас в Гугле и пришел на ваш сайт – это органический визит; вас упомянули на форуме, и к вам пошли пользователи, которые хотят узнать больше – это реферальный трафик; кто-то поделился вашей ссылкой в Твиттере, и люди пришли к вам по ней – это социальный трафик.

Но подумайте, вы же часто находите что-то интересное в интернете, сохраняете это в закладки, чтобы посмотреть потом. В первом случае мы получаем органический визит, во втором – прямой. Как же это будет показано в Аналитике?

Иерархия источников трафика, или кто главнее.

Сначала попробуйте ответить на вопрос: какой из источников трафика дает наименьшее количество полезной информации для вас? На мой взгляд, это прямой трафик, и поэтому именно он в иерархии источников выглядит “самым слабым звеном”; именно его “съедают” все остальные каналы.

Примеры записи источников трафика в Гугл Аналитике

Органический -> Прямой = Органический

Миша много читает и следит за всеми новыми тенденциями в сфере недвижимости. В Гугле он нашел одну интересную статью (органический), но почитать ее времени не было, поэтому Миша просто оставил ее в браузере до лучших времен. Они настали уже через неделю, Миша добрался до статьи, которая уже была открыта в его браузере (прямой). Однако, этот молодой человек все равно будет считаться пользователем, пришедшим из поисковой системы.

Прямой -> Реферальный -> Органический = Органический

Саша пришел на сайт по ссылке, которую ему скинул друг (прямой); через неделю читяя какой-то блог, который ссылается на ваш сайт, Саша кликает по ссылке и снова оказывается у вас (реферальный). Еще через 2 недели у Саши возник очень важный вопрос, и чтобы решить его, он его загуглил, как обычно делают все в современном мире. Из поиска Саша кликнул снова на ваш сайт. В Аналитике этот визит покажется как органический, который “перекрыл” реферальный визит.

После того, как Саша уже в третий раз убедился, что ваш сайт полезен, он сохранил его к себе в закладки, и потом возвращался к вам из них еще несколько раз. Внимание, вопрос: какой источник визита будет записан в этих случаях?

Реферальный -> Прямой -> Прямой = Реферальный

Маша пришла на кулинарный сайт с форума (реферальный), где она искала, как приготовить глинтвейн. Рецепт ей понравлся, и она сохранила ссылку на него в своем файлике рецептов. После этого было еще несколько праздников, когда Маше нужно было приготовить глинтвейн, и она приходила на кулинарный сайт, скопировав ссылку из своего файлика. Но в Гугл Аналитике Маша все равно значилась как пользователь, который пришел с другого сайта (реферальный). Потом Маша запомнила рецепт и перестала заходить на тот кулинарный сайт, зато она часто ищет другие рецепты. Но это совсем другая история.

Важно знать

Все предыдущие выводы по “старшинству” источников трафика сделаны при следующих условиях:

Пользователь посещает сайт с одного и того же компьютера и браузера.

У пользователя всегда включен Javascipt в браузере.

Пользователь не чистит куки.

Между первым и последним визитом в цепочке проходит не более 6 месяцев*.

6 месяцев – столько времени по умолчанию сохранятеся информация о любой кампании в Гугл Аналитике. Universal Analytics дает возможность изменить этот период до 24 месяцев.

Вот так и происходит отслеживание пользователей, которые ежедневно приходят к вам. Такая система снова лишний раз доказывает простой принцип жизни: не всегда все так, как кажется; не всегда пользователь, приходящий по ссылке, записывается прямым. Надеюсь, я смогла помочь вам разобраться, как обстоят дела с взаимодействием источников трафика на само деле.

Всем-всем привет!

Система аналитики Google Analytics предоставляет кучу возможностей для анализа различных источников, каналов трафика, которыми необходимо научиться пользоваться, дабы находить новые пути оптимизации, нестандартные решения для уникальных ситуаций. Одной из таких возможностей является импорт данных о расходах из сторонних источников, к примеру из Яндекс.Директа.

Для чего нужно импортировать расходы из Директа в Google Analytics, если можно силами самой системы контекстной рекламы и Яндекс.Метрики проанализировать рентабельность вложений? Действительно, если Вы работаете только с Яндекс.Директом, то Вам это и нужно. А вот когда в дело вступает несколько источников трафика (Adwords, Директ, реклама в Facebook, Инстаграмм, Вконтакте, к примеру), одной Метрикой уже не обойтись — тут или все по очереди анализировать, а потом объединить результаты, или закинуть данные в Google Analytics (так как Метрика такого не позволяет) и спокойно провести сравнительный анализ, после чего начать более эффективно распределять бюджет между системами интернет-рекламы. Думаю, что лучше все-таки второй вариант.

Настройка импорта в Google Analytics

Для начала нам необходимо провести настройку импорта данных в Google Analytics, чтобы у нас была возможность загрузить информацию, а Google Analytics спокойно ее воспринимала. Но, забегая вперед, хочу уточнить один момент: по умолчанию Analytics предоставляет данные о расходах/доходах в долларах США, из-за чего при импорте расходов с Директа возникают баснословные суммы в тысячи «баксов». Чтобы такого не было, нужно просто в настройках представления изменить валюту на ту с которой Вы ведете работу:

Теперь все, что связано с денежными средствами в Analytics у меня будет отображаться в рублях. Переходим в настройкам импорта.

Итак, у нас есть два решения: мы можем загружать данные в CSV-файле, то есть готовить отдельную таблицу, или пользоваться сторонними онлайн-сервисами, которые позволяют производить импорт в автоматическом режиме. Сегодня мы воспользуемся первым вариантом, а в следующем уроке я расскажу про второй.

Скажу сразу. Заполнять CSV-файл задачка та еще — слишком высок риск совершения ошибок, из-за которых импорт будет невозможен. К тому же на их исправление уйдет куча времени (как это было у меня). Но воспользоваться данным способом можно для первого раза, для понимания работы системы с импортом. Ну или, по крайней мере, это прикольно.

К таблице мы перейдем чуть позже, а пока настроим импорт:


После всех этих действий должно появиться уведомление о том, что набор данных определен и можно загрузить данные. Здесь же появится кнопка «Получить схему», на которую нужно будет нажать:

Затем просто скачиваете шаблон CSV:

Рекомендую работать с CSV-файлом в Libre Open Office Calc, чтобы не было проблем с кодировкой. К тому же Google Analytics воспринимает CSV с разделителем запятой, а в Open Office Calc выбрать нужный разделить и кодировку не составить никаких проблем, а Analytics все спокойно прочитает:

Заполнять сам файл необходимо соблюдая некоторые правила (прочитать их можно ), иначе загрузить данные не получится. Лично я мучался с форматом даты — нужно соблюдать следующий формат ГГГГММДД, то есть 20180907. Также проблемы возникли со стоимостью кликов — здесь нужно вписывать целые числа, никаких десятичных значений.

Вот пример заполнения файла:

С большими объемами данных работать здесь не очень удобно, так как нужно довольно много времени на обработку и правильное заполнение.

Итак, как только Вы файл заполнили, его нужно загрузить в Google Analytics. Делается это в «Управление загрузками» в созданном наборе данных:

Далее, просто выбираете нужный файл и грузите его. Данные будут проверяться на наличие ошибок. Если таковые найдутся, система покажет где конкретно ошибка и опишет ее. Если же все нормально, то Вы увидите следующее:

После успешной загрузки данных, нужно немного подождать, чтобы система аналитики приняла Ваши данные о расходах и могла их отобразить в отчетах. Импорт данных о расходах Яндекс.Директ завершен. Теперь можно проводить анализ.

Когда речь заходит о прямом трафике в Google Analytics, то есть два глубоко укоренившихся заблуждения.

Первое состоит в том, что direct трафик практически всегда вызван тем, что пользователи вводят URL сайта в адресную строку браузера (или кликают по закладке). Второе заблуждение говорит о том, что прямой трафик – это плохая вещь; не потому, что он оказывает какое-либо негативное влияние на работу сайта, а потому, что он не подлежит дальнейшему анализу.

Большинство digital-маркетологов считают, что прямой трафик – это неизбежное неудобство. В результате обсуждения на эту тему сводятся к способам присвоения его другим каналам и устранению связанных с ним проблем.

В этой статье мы поговорим о современном взгляде на direct трафик в Google Analytics. Мы не только разберёмся, как могут теряться данные об источниках переходов, но и рассмотрим несколько инструментов и тактик, которые можно использовать для снижения уровня прямого трафика в отчётах. Наконец, мы узнаем, как продвинутый анализ и сегментация могут раскрыть загадки прямого трафика и пролить свет на то, что на самом деле может быть вашими самыми ценными пользователями.

Что такое прямой трафик?

Если вкратце, то Google Analytics регистрирует прямой трафик, когда нет данных о том, как пользователь пришёл на сайт. Или же, если источник перехода был настроен так, чтобы он игнорировался. В целом, прямой трафик можно рассматривать как резервную опцию в Google Analytics для тех случаев, когда система не смогла отнести сеанс к определённому источнику.

Чтобы разобраться в причинах появления прямого трафика, важно понять, как GA обрабатывает источники трафика.

В общих чертах и без учёта настраиваемых пользователем переопределений GA следует следующей цепочке проверок:

Параметры AdWords > Переопределения кампании > UTM-параметры > Переходы из поисковой системы > Переходы из другого сайта > Предыдущая кампания в период ожидания > Прямой трафик

Обратите внимание на предпоследний шаг обработки (предыдущая кампания в период ожидания), который значительно влияет на канал Direct. Например, пользователь узнаёт о вашем сайте через органический поиск, а спустя неделю возвращается по прямой ссылке. Обе сессии будут приписаны к органическому поиску. Фактически данные по кампании по умолчанию сохраняются на срок до шести месяцев. Ключевым моментом здесь является то, что Google Analytics уже пытается минимизировать влияние прямого трафика для вас.

Что вызывает direct трафик?

Вопреки распространённому мнению, на самом деле существует много причин, по которым в сессии могут отсутствовать данные о кампании и источнике трафика. Ниже мы рассмотрим самые распространённые из них.

  1. Ручной ввод адреса и закладки

Это классический сценарий получения прямого трафика. Если пользователь вводит URL сайта в адресную строку браузера или кликает по закладке в браузере, то эта сессия будет учтена как прямой трафик.

  1. HTTPS > HTTP

Обратите внимание, что это заданное поведение. Это часть того, как был разработан защищенный протокол, и это не влияет на другие сценарии: переходы типа HTTP-HTTP, HTTPS-HTTPS и даже HTTP-HTTPS все передают реферальные данные.

Поэтому, если ваш реферальный трафик сократился, а прямой возрос – возможно, один из ваших основных источников переходов переехал на HTTPS. Обратное также верно: если вы перешли на HTTPS и ссылаетесь на HTTP-сайты, трафик, который вы направляете к ним, будут регистрироваться Google Analytics как прямой.

Если ваши рефереры перешли на HTTPS, а вы остались на HTTP, вам также следует рассмотреть перенос сайта на HTTPS. Сделав это (и обновив обратные ссылки, чтобы они указывали на URL в формате HTTPS), вы вернёте те реферальные данные, которые ранее терялись.

Если, с другой стороны, вы уже перешли на HTTPS и обеспокоены тем, что ваши пользователи регистрируются на партнёрских сайтах как прямой трафик, вы можете настроить метатег referrer. Это способ сообщить браузеру, чтобы он передавал реферальные данные сайтам на HTTP. Он может быть реализован как элемент или HTTP-заголовок.

  1. Отсутствующий или нерабочий код отслеживания

Допустим, вы изменили шаблон целевой страницы и забыли добавить код отслеживания GA. Или же, представьте, что контейнер Диспетчера тегов Google представляет собой скопище плохо настроенных триггеров и код отслеживания попросту не активируется.

Итак, пользователи попадают на страницу с отсутствующим кодом отслеживания. Они нажимают на ссылку и переходят на страницу, на которой этот код есть. С точки зрения Google Analytics, первым обращением будет посещение второй страницы, а в качестве источника перехода будет выступать ваш собственный сайт (self-referral). Если ваш домен внесён в список исключаемых источников перехода (в соответствии с настройками по умолчанию), сеанс будет зарегистрирован как прямой. Это произойдёт даже в том случае, если первый URL содержит UTM-параметры.

В качестве краткосрочного решения вы можете просто добавить отсутствующий код отслеживания. Чтобы предотвратить повторное возникновение таких ситуаций, проведите тщательный аудит Google Analytics, перейдите на реализацию отслеживания через Диспетчер тегов Google и продвигайте культуру управляемого данными маркетинга.

  1. Неправильная переадресация

Здесь всё просто. Не используйте метаобновление или переадресацию на основе JavaScript: они могут стереть или заменить реферальные данные, что приведёт к появлению прямого трафика в Google Analytics. Также внимательно следите за редиректами на стороне сервера и часто проверяйте свой файл перенаправления. Сложные цепочки редиректов повышают вероятность потери реферальных данных, а также UTM-параметров.

Опять же, контролируйте то, что можете: используйте тщательно продуманные 301 редиректы, чтобы сохранить реферальные данные там, где это возможно.

  1. Не-веб документы

Ссылки в документах Microsoft Word, презентация или PDF-файлах не передают реферальную информацию. По умолчанию, пользователи, которые переходят по этим ссылкам, регистрируются как прямой трафик. Переходы из мобильных приложений (особенно из тех, что имеют встроенный браузер) также лишаются реферальных данных.

В определённой степени это неизбежно. Подобно так называемым «dark social» посещениям (подробно обсуждаемым ниже), не-веб ссылки обязательно приведут к появлению какого-то количества прямого трафика. Однако, вы всегда можете контролировать контролируемое.

Если вы публикуете научные статьи или предлагаете скачивать PDF-документы, вам следует добавлять к встроенным гиперссылкам UTM-параметры. Наверное, ни одна email-кампания не запускается без настройки отслеживания, так почему же вы распространяете другие виды материалов, не отслеживая этот процесс? В некоторых случаях это даже более важно, учитывая, что эти материалы обладают долговечностью, которой лишены email-рассылки.

Ниже – пример URL с UTM-параметрами, который будет добавлен в документ в качестве гиперссылки:

https://builtvisible.com/embedded-whitepaper-url/?…_medium=offline_document&utm_campaign=201711_utm_whitepape r

То же самое касается URL-адресов в офлайн-материалах. Для основных кампаний обычно принято выбирать короткий, запоминающийся URL (например, moz.com/tv/) и создавать совершенно новую целевую страницу. Можно вообще обойти создание страницы: просто перенаправить этот URL на URL существующей страницы, который правильно помечен параметрами UTM.

Итак, помечаете ли вы URL напрямую, используете переадресованные URL или – если вам не нравятся UTM-параметры – отслеживаете хеши (фрагменты URL) с помощью Диспетчера тегов Google, вывод будет одним: используйте параметры кампании везде, где это уместно.

  1. «Тёмный » социальный трафик

Это крупный источник переходов и, вероятно, наименее понятный для маркетологов.

Термин «dark social» был впервые использован в 2012 году Алексисом Мадригалом в статье для издания The Atlantic. По сути он относится к методам социального шеринга, которые не могут быть легко отнесены к определённому источнику. В их числе – электронная почта, мгновенные сообщения, Skype, WhatsApp, Facebook Messenger и т.п.

Недавние исследования показали, что более 80% того, чем делятся люди с сайтов издателей и компаний, теперь приходится на эти приватные каналы. Что касается числа активных пользователей, мессенджеры превосходят социальные сети. Всю активность, которую продуцируют эти платформы, системы аналитики обычно регистрируют как прямой трафик.

Люди, которые используют неоднозначную фразу «маркетинг в социальных медиа», обычно имеют в виду рекламу: вы транслируете своё сообщение и надеетесь, что люди его услышат. Даже если вы преодолеваете безразличие потребителей с помощью хорошо таргетированной кампании, на любые последующие взаимодействия влияет их публичная природа. Конфиденциальность так называемых «dark social» каналов наоборот представляет собой потенциальную золотую жилу для более личных, целевых и релевантных взаимодействий с высоким конверсионным потенциалом. Туманный и сложный для отслеживания мир «dark social» несёт в себе огромный потенциал для эффективного маркетинга.

Итак, как мы можем минимизировать количество такого трафика, регистрируемого как прямые переходы? Горькая истина заключается в том, что серебряных пуль не существует: правильная атрибуция этого трафика требует тщательного отслеживания кампаний.

Оптимальный подход будет сильно зависеть от вашей отрасли, аудитории, предложения и т.д. Однако для многих веб-сайтов хороший первый шаг – это предоставление удобных и правильно настроенных кнопок шеринга для таких приватных платформ, как электронная почта, WhatsApp, и Slack. Это позволит пользователям делиться URL-адресами с добавленными к ним UTM-параметрами (или же сокращёнными URL, переадресованными на эти адреса). Таким способом вы сможете осветить часть вашего «тёмного» социального трафика.

Чек-лист: минимизируем прямой трафик

Чтобы свести к минимуму прямой трафик в отчётности, следуйте следующим шагам:

  • Перейдите на HTTPS. Защищённый протокол – это не только доступ к HTTP/2 и будущее интернета. Он также имеет огромное положительное влияние на вашу способность отслеживать реферальный трафик.
  • Оптимизируйте редиректы . Избегайте цепочек редиректов и откажитесь от переадресации на стороне клиента в пользу тщательно продуманных 301 редиректов на стороне сервера. Если вы используете сокращённые URL для переадресации на страницы с UTM-параметрами, проверьте, всё ли вы настроили правильно.
  • Используйте метки для кампаний. Даже среди data-driven маркетологов распространено мнение, что UTM начинается и заканчивается на включении автоматической пометки в ПО для почтовых рассылок. Другие идут в иную крайность, помечая даже внутренние ссылки. Контролируйте то, что вы можете контролировать, и вы сможете более эффективно отслеживать результаты своей работы.
  • Проведите аудит Google Analytiс s. Целостность данных жизненно важна, поэтому учитывайте этот момент при оценке эффективности своей работы. Аудит GA – это не только проверка на предмет отсутствующего кода отслеживания. Хороший аудит включает в себя проверку плана измерений и тщательное тестирование на уровне страницы и ресурса.

Соблюдайте эти принципы, и вы сможете добиться значительного снижения уровня прямого трафика в Google Analytics. Следующий пример включает в себя переход на HTTPS, GTM и полный пересмотр внутренних процессов отслеживания кампаний в течение шести месяцев:

Однако сага о прямом трафике на этом не заканчивается! Как только этот канал станет «чистым», то, что останется, может стать одним из самых ценных сегментов трафика.

Анализируйте, или почему direct трафик может быть реально ценным

По причинам, которые мы уже обсуждали, трафик из закладок и dark social является чрезвычайно ценным сегментом для анализа. Вероятно, это будут некоторые из ваших самых лояльных и вовлеченных пользователей, и нередко можно увидеть заметно более высокий коэффициент конверсии для чистого прямого канала по сравнению со средним показателем по сайту. Вы должны приложить усилия, чтобы лучше узнать этих людей.

Количество потенциальных возможностей для исследования бесконечно, но вот несколько хороших отправных точек:

  • Создавайте значимые пользовательские сегменты, определяя подгруппы в рамках прямого трафика на основе целевой страницы, местоположения, устройства, повторных посещений и паттернов покупки.
  • Отслеживайте значимые метрики вовлечённости, используя современные GTM-триггеры, такие как отслеживание скроллинга и видимости элемента. Измеряйте то, как ваши прямые пользователи используют и просматривают ваш контент.
  • Следите за корреляциями с другими вашими маркетинговыми активностями и используйте их как возможность улучшить ваши методы тегирования и определения сегментов. Настройте пользовательские оповещения для отслеживания всплесков в прямом трафике.
  • Познакомьтесь с отчётами «Карта целей» и «Карта поведения», чтобы понять, как ваш прямой трафик конвертируется.
  • Попросите своих пользователей о помощи! Если вы изолировали ценный сегмент трафика, который ускользает от более глубокого анализа, добавьте на страницу кнопку, предлагающую посетителям бесплатную электронную книгу или другой полезный материал, если они расскажут вам, как обнаружили вашу страницу.
  • Начните думать (если ещё не начали) о таком показателе, как LTV (life time value). Пересмотр модели атрибуции и внедрение идентификаторов пользователей – это хорошие шаги для преодоления безразличия и фрустрации в отношении прямого трафика.

Предлагаю вашему вниманию материал по отслеживанию эффективности рекламных кампаний Яндекс Директ в Google Analytics. Описанный метод не нов, вы можете найти публикации так или иначе описывающие подобное решение. Я постараюсь максимально развернуто описать метод, помимо этого мной подготовлен компоновщик ссылок чтобы вам вручную не приходилось дополнять ссылки нужными параметрами, а также поделюсь набором готовых сегментов для Google Analytics, которые вы сможете найти в галерее.

Результаты использования метода:

В чем заключается предлагаемый метод? В дополнении ссылок на целевые страницы, указываемых в объявлениях на Яндекс Директе, нестандартными метками. Под стандартными метками я подразумеваю метки utm_ , кто еще с ними не знаком – они могут иметь следующий вид:

  • utm_source ;
  • utm_medium ;
  • utm_campaign ;
  • utm_content ;
  • utm_term .

Нестандартные метки, это параметры объявления, которые позволяют получить дополнительную информацию о нем. Например, такой информацией может быть тип площадки, где показано ваше объявление, позиция объявления в блоке и другая полезная информация, которую можно использовать при работе с отчетами.

Что вам может дать эта информация? Сопоставляя различные данные вы можете определить наиболее эффективные места размещения объявлений, площадки рекламной сети Яндекса приводящие наибольшее количество посетителей, ключевые фразы, которые приводят не просто целевую аудиторию, а потенциальных клиентов и другую информацию так или иначе связанную с рекламой на Яндекс Директе.

Давайте разберемся с дополнительными параметрами, которые я предлагаю использовать в ссылках (приведенные имена параметров используются в сегментах и генерируются компоновщиком, вы можете использовать любые другие).

pm_source_type – тип площадки, на которой произведен показ объявления;

Доступные значения – “search” и “context”, в первом случае показ на поиске Яндекса, во втором на сайте рекламной сети Яндекса (далее – РСЯ).

pm_position_type – тип блока, в котором было показано объявления;

Доступные значения – “premium” – спецразмещение, “other” – стандартное размещение (под стандартным подразумевается показ объявлений справа от результатов поиска и под результатами поиска), “none” – если показ осуществлен не на поиске Яндекса.

pm_position – точная позиция объявления в блоке;

pm_keyword – ключевая фраза, по которой было показано объявление;

pm_source – доменное имя сайта РСЯ;

Если показ на поиске, то значение “none”;

pm_ad_id – номер объявления;

pm_phrase_id – номер ключевой фразы.

Давайте посмотрим как работает предлагаемый метод. Описанный процесс не претендует на полноту, а лишь в общем описывает происходящие операции:

  1. вы помечаете дополнительными параметрами ссылки посадочных страниц используемых в рекламной кампании;
  2. в ходе кампании ваши объявления показываются посетителям, некоторые из них переходят по ним на ваш сайт;
  3. Google Analytics фиксирует посещение и сохраняет данные о нем, в том числе адрес запрошенной страницы, в котором имеются дополнительные параметры с конкретными значениями;
  4. имея информацию о страницах с дополнительными пометками вы можете использовать расширенные сегменты для выборки нужной информации.

Пометка ссылок происходит следующим образом. Допустим URL вашей целевой страницы выглядит так:

адрес_сайта.ru/целевая_страница

Вы добавляете к нему последним символом знак вопроса, затем через знак & перечисляете необходимые вам стандартные utm_ метки:

Теперь необходимо добавить дополнительные параметры, для этого к строке выше добавляете знак & последним символом, после чего перечисляете необходимые дополнительные пометки разделяя их знаком & :

Вы можете изменять имена параметров, но конструкцию заключенную в фигурные кавычки {} изменять не нужно, их на реальные значения заменит Яндекс Директ. Конструкции используются следующие (см. дополнительную информацию выше, в описании дополнительных параметров):

  • {source_type} – тип площадки, на которой произведен показ объявления;
  • {position_type} – тип блока, в котором было показано объявления;
  • {position} – точная позиция объявления в блоке;
  • {keyword} – ключевая фраза, по которой было показано объявление;
  • {source} – доменное имя сайта РСЯ;
  • {campaign_id} – номер рекламной кампании;
  • {ad_id} – номер объявления;
  • {phrase_id} – номер ключевой фразы.

Предположим, что к текущему моменту мы уже имеем запущенную рекламную кампанию с помеченными ссылками и некоторый объем собранной информации в Google Analytics, перейдем к ее анализу.

Для этого нам необходимо использовать расширенные сегменты Google Analytics и с их помощью выбирать нужную информацию зная названия дополнительных параметров и их возможные значения. Для доступа к сегментам воспользуйтесь следующей кнопкой:

Для создания сегмента нажмите на кнопку + Создать сегмент .

Общий принцип создания необходимых нам сегментов. Необходимо использовать расширенные возможности для чего выбрать пункт меню Условия . Непосредственно в фильтрах выборки использовать для сопоставления параметр Страница из выпадающего списка и условие сопоставления содержит :

В качестве значения сопоставления нужно использовать обозначенные ранее параметры ссылок и их возможные значения. Приведу несколько примеров.

Пример 1. Выборка всех объявлений показанных на поиске Яндекса:

Пример 2. Выборка всех объявлений показанных в рекламной сети Яндекса:

Пример 3. Выборка объявлений показанных в спецразмещении:

Мной подготовлено несколько базовых сегментов для того, чтобы вы могли использовать готовые решения. Вы можете импортировать их из галереи Google Analytics. Для этого нужно перейти к расширенным сегментам и нажать на кнопку Импортировать из галереи :

Откроется окно галереи. Для поиска нужного набора выполните следующие процедуры: в списке категорий отметьте Display Advertising , слева в верху, в строке поиска введите яндекс директ , после чего нажмите на клавишу Enter :

В результате поиска по заданным критериям будут доступно одно или несколько решений. Выберите показанное на изображении выше и нажмите на Import .

Откроется окно, в котором вы должны выбрать представление в которое импортируются сегменты, а также отметить необходимые вам из общего списка доступных, после чего нажать Create :

По окончании процедуры вы будете перенаправлены к настройкам выбранного представления. Также вы можете импортировать сегменты по этой ссылке . После импорта готовых сегментов, вы сможете использовать их, а при необходимости на их основе создавать свои или вносить в них необходимые изменения.

Недостаток метода и вариант его обхода.

Помечая подобным образом URL посадочных страниц вы увидите в отчетах (например по страницам входа) примерно следующую картину:

Обратите внимание, что фактически это одна страница (главная страница сайта – / ), но из-за дополнения ее параметрами в отчетах Google Analytics она отображается как две разных, а если значений параметров будет больше, то подобных вариантов возможно достаточно большее количество. Как решить эту проблему?

Мое решение заключается в:

  1. создании дополнительного представления, в котором будут отображаться подобные страницы и вы сможете работать с параметрами в ссылках;
  2. настройке исключения не нужных параметров в представлениях, где вы хотите иметь возможность работы со страницами без дополнительных параметров.

Перейдем к практической реализации. Создание дополнительного представления. Перейдите в режим администратора и выберите соответствующий пункт меню:

В окне настроек создаваемого представления укажите имя и часовой пояс отчетов, после чего нажмите на кнопку Создать представление :

Теперь необходимо внести изменения в настройки существующих представлений, для исключения параметров из адресов страниц. Перейдите к настройкам представления:

В поле Исключить параметры запроса URL введите через запятую следующие параметры – pm_source_type , pm_position_type , pm_position , pm_keyword , pm_source , pm_campaign_id , pm_ad_id , pm_phrase_id (или иные, если используете отличные от предложенных имена параметров):

Сохраните изменения нажав на кнопку Сохранить внизу страницы. Проделав эти операции вы получите представления в которых есть помеченные параметрами страницы и возможность работать по описанному методу и представления со страницами без пометок.

Надеюсь предложенный метод будет вам полезен.

Замечания к материалу!

Все примеры и предлагаемые сегменты демонстрируют работу с параметрами генерируемыми компоновщиком. Если вы используете ручную пометку или другой инструмент, имена параметров могут отличаться!

Если вы не уверены в своих действиях, предварительно выполняйте их на тестовых представлениях!

Дополнительную информацию о параметрах объявления в Яндекс Директ вы можете узнать .

Компоновщик для генерации ссылок с дополнительными параметрами находится .

When I do a seminar or a training (I am Google Regional Trainer in AdWords & Analytics) is often one of the tougher things for the audience to understand. My audience is usually comprised of digital marketers, SEOs, AdWords specialists, and SMB owners so IT/web development background is relatively rare. That’s why their intuitive definition for direct traffic is that it’s type-in traffic , just users returning to your site by typing your URL or using bookmarks. And why wouldn’t they, as even the definition in Google’s own help center states

“users that typed your URL directly into their browser, or who had bookmarked your site”

However, this definition is highly misleading and in accurate , as I can demonstrate with a simple screenshot:

These direct sessions are not that different from our organic traffic, right? Tons of new users in the direct segment – this can’t be all from prior users and bookmarks!

In order to understand what “direct / none” in your Source / Medium report really is you need to know at least a bit about the technical side of how Google Analytics is able to say where visitors to your site come from.

How does Google Analytics recognize referrer sources?

The web runs on a number of protocols and one of the most widely used one is HTTP. In it there is a specification for how a browser might pass information about the referring source to a web server:

The Referer request-header field allows the client to specify, for the server’s benefit, the address (URI) of the resource from which the Request-URI was obtained (the “referrer”, although the header field is misspelled.) The Referer request-header allows a server to generate lists of back-links to resources for interest, logging, optimized caching, etc. It also allows obsolete or mistyped links to be traced for maintenance. The Referer field MUST NOT be sent if the Request-URI was obtained from a source that does not have its own URI, such as input from the user keyboard.

Basically, when a user’s browser is requesting a page on your site it can supply this “Referer” field, which is then accessible to Google Analytics. GA reads and parses the value of the field, processes it and then displays it in your Source / Medium report. Make note that this field is not mandatory and also that it “MUST NOT” be set in case the source doesn’t have a Unique Resource Identifier (URI). This will be important in just a second.

What is Direct traffic in Google Analytics then?

The second thing you need to know in order to understand what direct sessions really represent is how Google Analytics attributes traffic to traffic sources and mediums . If you have a deeper interest in the subject I highly recommend getting yourself acquainted with the processing flow chart at the bottom of this page from the Google Analytics help center.

Here is the short version of it: GA will check for: AdWords auto-tagging, UTM campaign tagging parameters, and the HTTP referrer field we just discussed, in that order. If none of these are set AND if there is no prior campaign data associated with the user’s browser (ID is clientId in the _ga cookie), then Google Analytics will mark such traffic as… wait for it… direct / none .

Direct traffic is traffic for which the referrer is unknown and for which no prior campaign data could be found for the cookie (user).

So direct traffic is not direct at all, it’s just unknown, undefined. Google has no idea if your user typed in your URL, if they used a bookmark or if something else happened. Let that really sink in and to help that process, let us see in what other cases the user’s browser will not set the “Referer” field.

The different types of “Direct”, a.k.a. “Unknown” traffic

Here is an incomplete list of the cases when a user will navigate to your site and Google Analytics will not know where the user came from so the sessions will be marked as “direct / none” (unless previous campaign data exists for that cookie):

  1. User types in a URL
  2. User clicks on a bookmark
  3. User clicks on a link in an e-mail from Outlook or Thunderbird or similar desktop software
  4. User clicks on a link in Skype or other desktop messengers
  5. User clicks on a link in a PDF, DocX, ODF, XLSX or a different type of document.
  6. User clicks on a link in a mobile app
  7. User clicks on a link from a secured site (https://something) to your non-secured site (just http://something)
  8. User clicks through a URL-shortener or in a different scenario where certain JS is being used (rare)
  9. User clicks on a link in any desktop software in general…

As you can easily see, there is a plethora of very common cases in which a user will NOT type in your URL and will NOT be using a bookmark and still be tracked as in GA. That’s why I think “unknown” is a much better term. Most of these are related to other applications forcing the browser to open a link, but in the case of https to http we actually have users coming from another site who are still not tracked as proper referrers. That’s because in the case of SSL to Non-SSL the browser is required to not pass the referral information.

Now that we know what direct / none really is, let’s see what we can do understand it better and gain some insights.

Knowing the Unknown: Demystifying Direct Traffic

There are two things you can do in order to see in the black box that is direct traffic.

1. Breakdown by Landing Page

The simplest thing you can do immediately and retroactively is to just take a look at your landing pages breakdown for the direct / none source/medium dimension. Are people landing on pages that are only accessible to logged-in users? Are they landing on pages that you’ve used in e-mail campaigns or system/operational emails? Are they landing on pages to which you have links in your desktop or mobile software (if you’re a desktop or mobile software company).

Let’s see how that looks for our own site, www.analytics-toolkit.com:

As will be the general case – most direct traffic arrives at the homepage, however, we have big amounts of it landing on various tool pages, our prices page, login page and at our account activation page. You can see the % new sessions metric is being very helpful in this case – it varies greatly between landing pages, suggesting very different types of traffic are landing on them.

If you are a more advanced user you can use the landing pages to define Custom Segments, Custom Channels, and Custom MCF Channels in order to get better idea of the different types of traffic from unknown sources.

2. UTM Campaign Tagging

This is something you can do for direct traffic that you control: emails of all kinds, links embedded in desktop software or mobile apps, links in materials distributed as PDFs or other types of documents, affiliate links, etc. By tagging your links you’ll supply Google Analytics with the referral data you want. You can use Google’s URL builder tool or our own Advanced URL Builder to assist in this task. However, this will only apply for traffic going forward, so if you want to analyze prior direct sessions see solution #1 above.

As you can see, understanding direct traffic is not the easiest thing, but it’s not that hard once you have a bit of technical background. If you like this article, let me know, as we are planning on releasing a series of these more educational articles in the very near future.

Updated Aug 3, 2017: clarity and style improvements.

Georgi is an expert internet marketer working passionately in the areas of SEO, SEM and Web Analytics since 2004. He is the founder of Analytics-Toolkit.com and owner of an online marketing agency & consulting company: Web Focus LLC and also a Google Certified Trainer in AdWords & Analytics. His special interest lies in data-driven approaches to testing and optimization in internet advertising.