CC BY
24Национальная ассоциация ученых (НАУ) # IV (9), 2015 / ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
149
ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ WEB-АНАЛИТИКИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ЗАДАЧ
Левковец Леонид Борисович
канд. техн. наук, профессор кафедры компьютерного проектирования и дизайна Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики,
г.Санкт-Петербург Новикова Наталья Евгеньевна
Студент группы 5404 кафедры компьютерного проектирования и дизайна Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики,
г.Санкт-Петербург
THE ANALYSIS OF WEB-ANALYTICS SYSTEMS FOR REALIZATION OF DIFFERENT PROBLEMS
Leonid Levkovets, Candidate of Science, Professor of Computer Engineering and Design department of the St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics, St. Petersburg Natalya Novikova, Student of Computer Engineering and Design department of the St. Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics, St. Petersburg АННОТАЦИЯ
В данной статье представлен сравнительный анализ различных инструментов Web- аналитики, с помощью которых можно комплексно оценить поведение посетителей на сайте, с целью продвижения, оптимизации и улучшения продающих качеств рассматриваемого интернет ресурса. Приводится достаточно подробная классификация методов и средств аналитики, сравниваются подходы, анализируются преимущества и ограничения различных сервисов, оценивается сложность практического использования. ABSTRACT
This article presents to a comparative analysis of different Web analytics tools that can be used to assess comprehensively the behavior of visitors of the website, in order to promote, optimize and improve the selling qualities of online resource. It provides a very detailed classification of methods and means of analysts, compared approaches, analyzed advantages and limitations of different services, estimated complexity of practical use.
Ключевые слова: Web-аналитика; продвижение сайта; оптимизация; Google Analytics; Яндекс.Метрика. Keywords: Web-analytics; website promotion; optimization; Google Analytics; Yandex.Metrix.
В последние годы расходы российских компаний, направленные на развитие бизнеса в Интернете, достигают миллиардов рублей. Основную часть этих инвестиций составляет поисковое продвижение, целью которого является привлечение на сайт множества потенциальных покупателей. В сложившейся ситуации начала активно развиваться новая наука, объединяющая в себе теорию математической статистики и различные инструменты маркетинга, включая психологию личности. Такой подход позволяет грамотно анализировать эффективность интернет-кампаний, а так же прогнозировать дальнейшее развитие и какую прибыль получает (или сможет получить) бизнес.
Веб-аналитика (англ. Web analytics) — это сбор, анализ, измерение, представление и интерпретация информации о посетителях веб-сайтов с целью улучшения и оптимизации структуры сайта. Основной задачей веб-аналитики является мониторинг посещаемости веб-сайтов, на основании данных которого определяется веб-аудитория и изучается поведение веб-посетителей для принятия решений по развитию и расширению функциональных возможностей веб-ресурса.
На сегодняшний день существует множество технологий для увеличения посещаемости веб-ресурса (поисковое продвижение и оптимизация, контекстная и медийная реклама, SMM и т.д.). Интернет аналитика так же позволяет выявлять проблемы в самом сайте. Основываясь на собранных данных можно сделать вывод об удобстве
дизайна для пользователя, оптимизировать структуру, содержание и программную часть, таким образом, улучшая продающие качества.
Основные задачи веб-аналитики:
• развитие функциональной составляющей сайта (на основании тенденций в поведении посетителей);
• оценка эффективности проводимых рекламных кампаний;
• выявление проблемных мест в навигации, навигации и контенте сайта.
Для сбора статистической информации в веб-аналитике используются:
Счетчики - это внешняя программа. На каждую страницу сайта помещается фрагмент JS кода, и при входе посетителя на сайт, браузер загружает картинку, размещенную на сайте сбора информации. Все данные счетчика заносятся в базу, размещенную на сервере, предоставляющем услугу сбора и обработки статистики [1].
Лог-анализаторы - внутренняя локальная программа, размещаемая на компьютере пользователя, как правило, на сервере. Лог-анализатор с определенной периодичностью собирает накопленные сервером, на котором размещен сайт, лог-файлы (журналы записи событий о работе сервера), обрабатывает данные и хранит их в своём внутреннем архиве, создаёт страницы, показывающие статистику пользователю. Более подробные данные о рассмотренных инструментах сбора статистики приводятся в Таблице 1.
150
Национальная ассоциация ученых (НАУ) # IV (9), 2015/ ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Таблица 1
Сравнение характеристик счетчиков и лог-анализаторов
Счетчики 1) Rambler's Top100 2) Liveinternet 3) Рейтинг@МаМ.ш 4) OpenStat 5) HotLog Лог-анализаторы 1. WebTrends 2. Webalizer 3. AWStats
Преимущество Очень просты и удобны. Оперативно предоставляют наглядную информацию. Анализируют ошибки работы сервера, отслеживают ха-керские атаки, составляют специальные отчеты. Более точные данные о числе посетителей. Позволяют решать более узкие и сложные задачи, собирать статистику по скачиваемому контенту, трафику сайта, закладкам, поставленным посетителями на сайт в своем браузере.
Недостаток Необходимо установить код на страницы сайта. Могут не собрать или потерять данные, если веб-страница не загрузилась полностью или возникли технические сбои при передаче данных. Не предоставляют статистику по скачиваемому контенту, трафику сайта, закладкам пользователей. Требуется достаточно высокая квалификация администратора веб-ресурса для установки и настройки анализатора.
Системы анализа поведения пользователей. Такие системы предоставляют максимально точную детализацию действий посетителей (движения мыши, клики, нажатия клавиш и т.д.). Полученные данные позволяют выявлять поведенческие тенденции и строить карты активности. Системы анализа поведения используются для более глубокого исследования сайта, основанного на поведенческих алгоритмах. Основным недостатком этих систем является их достаточно высокая стоимость для проектов с приличным объемом трафика.
Инструменты анализа показателей сайта. К данному типу относятся многочисленные как онлайн, так и десктопные приложения. Такой аудит сайта проводится независимыми роботами с позиции главных поисковых систем и рейтингов. Инструменты этой категории используются веб-аналитиками и оптимизаторами для выявления проблем с продвижением, уникальностью и качеством контента, индексацией страниц и т.д.
Системы интернет-статистики: Среди основных систем интернет-статистики выделяют:Google Analytics, Piwik, Яндекс.Метрика. Такие системы являются более продвинутыми аналогами счетчиков и предоставляют широкие возможности анализа самих посещений ресурса за счет настройки различных фильтров. Эти инструменты позволяют не только отследить источники обращений и суммарную посещаемость, но и внутреннюю активность посетителя на самом сайте: страницу входа, выхода, карту переходов и глубину просмотра.Google является безусловным лидером среди поисковых систем и главным разработчиком общедоступной комплексной системы веб-аналитики [2]. Одним из трех главных конкурентов стал российский Яндекс, кроме того, по данным статистики LiveInternet.ru он является самым популярным браузером в России -53,8%, в то время как у Google- 34,2%. Это делает Яндекс не просто необходимым, а предпочтительным сервисом для размещения интернет-рекламы. В 2009 году Яндекс ввел свой собственный сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика [3], который так же, как и Google
Analytics работает по принципу счетчика, но при этом получает быструю популярность среди российских веб- разработчиков.
Яндекс.Метрика и Google Analytics, представляют собой 2 полноценные системы, каждая из которых имеет свои особенности. И хотя основные функциональные возможности этих систем схожи, в некоторых деталях имеются существенные различия. Google Analytics предоставляет огромный инструментарий и слишком много выходных данных, которые перегружают некоторых аналитиков, но дают более полную картину для узкой настройки ресурса. В то же время Яндекс.Метрика выводит информацию более наглядно и оперативно, что облегчает мониторинг сайта в режиме реального времени. При тонкой настройке от подобных систем можно добиться великолепных результатов, получив детальную картину относительно трафика из тех или иных источников. Такие технологии не только максимально точно представляют информацию с различных ракурсов, создают алгоритмы прогнозирования поведения, а так же разрабатывают стратегии оптимизации коммерческих веб- ресурсов, но так же и открывают абсолютно новые возможности использования в образовательных, научных и даже социальных целях.
Список использованных источников
1. Способы продвижения различных типов сайтов // Библиотека маркетолога. - 2012г. - [электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://www. marketing.spb.ru/lib-
comm/internet/seo&analytics.htm, (дата обращения 20.02.2015г.)
2. Офиициальный сайт сервиса Google Analytics. -[электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://www.google.com/analytics/
3. Официальный сайт сервиса Яндекс.Метрика. -[электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://www.metrika.yandex.ru
4. Google Analytics Blog, ресурс учебных материалов. -[электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://analytics.blogspot.com/
