"Мы входим в эру, в которой существуют две модели аналитики"

4 апреля 2019 года прошла ежегодная конференции Go Analytics!. Впервые в Россию со своим докладом приехал мировой эксперт в области веб-аналитики (Google Analytics и Tag Manager), автор популярного блога, сооснователь консалтинговой компании 8-bit-sheep Симо Ахава (Simo Ahava, simoahava.com).

Елизавета Лосева, автор материалов на seonews.ru, познакомилась с ним на мероприятии и пообщалась на различные темы. Полностью интервью можно прочитать по ссылке. Из всей публикации меня больше всего заинтересовала отдельная фраза Симо, который сказал:

Мы входим в эру, в которой существуют две модели аналитики

Давайте попробуем разобраться в том, что это за модели, какие есть плюсы и минусы у каждой из них, и какую стоит использовать в 2019 году?

Модель №1. cookie + JavaScript

1 конкретное устройство = 1 браузер = 1 уникальный идентификатор отслеживания (он же Client ID, cid)

Это классическая и самая распространенная модель использования файлов cookie и инструментов веб-аналитики (JavaScript кодов) на сайтах. После установки счетчиков Google Analytics или Яндекс.Метрики, вы, как владелец сайта, получаете информацию о страницах, на которых побывал пользователь, а также видите все действия, которые он на них совершал. Например, просматривал видео, кликал по кнопке, оставил заявку, совершил покупку, позвонил и т.д.

Чтобы «запомнить», что пользователь делал на просмотренных ранее страницах или во время предыдущих посещений, Google Analytics и Яндекс.Метрика применяют файлы cookie.

Куки также применяются:

• при персонализации рекламы под запросы пользователей (всеми «нелюбимый» ретаргетинг / ремаркетинг в контекстной рекламе);
• для авторизации пользователей, предотвращения мошеннического использования учетных данных и защиты пользовательской информации от несанкционированного доступа;
• для хранения информации о предпочтениях пользователей на сайте, местоположении, языке интерфейса и т.д., а также персонализации страницы. Например, вернувшемуся пользователю можно показать надпись «Спасибо за то, что посетили наш сайт снова!»;
• другое.

Если вы заходите на сайт впервые, вам присваивается уникальный идентификатор пользователя (Client ID), который сохраняется за тем устройством и браузером, с которого вы зашли, на 2 года для Google Analytics (библиотека gtag.js), и на 1 (?) год для Яндекс.Метрики. Это означает, что если вы зайдете на тот же самый сайт с того же браузера и устройства, например, через 352 дня, счетчики веб-аналитики найдут в своей базе предыдущие данные о вас и припишут все действия (просмотры страниц, клики, заказы) по новому сеансу к старому Client ID.

Рекомендуется к прочтению:

• ClientID в Яндекс.Метрике
• Самый простой способ передачи Client ID в Google Analytics

В GA и ЯМ существуют специальные отчеты, где хранится вся информация о посещениях конкретного пользователя. Это отчет «Статистика по пользователям» в Analytics и «Посетители» в Метрике, с привязкой к идентификатору отслеживания (Client ID).

Но стоит только почистить cookie и перейти на сайт вновь, пользователь будет инициализирован как новый, будет создана новая «карточка пользователя» и все данные будут уже записываться в нее. Опытные пользователи могут самостоятельно отключать поддержку cookie файлов, тем самым у нас не будет возможности отследить некоторую часть посетителей нашего сайта.

Однако срок жизни cookie зависит не только от самих счетчиков, но и от сторонних разработок. Например, обновление Apple от февраля 2019 года их интеллектуального отслеживания ITP 2.1 WebKit (iOS 12.2 и Safari 12.1 на macOS High Sierra и Mojave) ограничивает использование основных файлов cookie (first-party) до 7 дней. Теперь куки в Google Analytics, Яндекс.Метрике, Facebook и других сторонних систем аналитики будут жить не более недели.

Если зайти через браузер Google Chrome и посмотреть на cookie, то можно увидеть, что Facebook имеет срок жизни 3 месяца, Google Analytics – 2 года, Яндекс.Метрика – 1 год.

А если зайти через браузер Safari с Mac OS, то ситуация меняется кардинально:

Такая защита яблока от трекинга продавцов рекламных технологий в ближайшее время существенно подпортит ситуацию в digital-маркетинге. Но выход есть и здесь. Если вы хотите отслеживать пользователей дольше 7 дней, то можно сохранять Client ID в localStorage. Подробнее читайте в блоге Симо (на английском языке) или в статье Алексея Ярошенко на русском.

Не стоит забывать и о обновленных правилах обработки персональных данных, установленные Генеральным регламентом ЕС о защите персональных данных 25 мая 2018 года (GDPR — General Data Protection Regulation), которые побудили Google и Яндекс дополнительно прописать условия пользовательского соглашения, а также дали возможность определять срок хранения данных о посетителях сайта и событиях.

Плюсы:

• классическая модель, которая работает по умолчанию для всех сайтов в мире;
• не требует дополнительных настроек;

Минусы:

• более расплывчатая, в ней меньше достоверных данных по причине того, что мы не можем связать действия пользователей с разных устройств и браузеров;
• многие блокировщики рекламы и браузеры запрещают отслеживание cookie-файлов;
• срок жизни файлов cookie может составлять менее 10 дней (см. пример выше);
• пользователь может почистить историю посещений и удалить куки;
• пользователь может зайти в режиме «Инкогнито». В нем не сохраняются файлы cookie, данные сайтов и история просмотров, а также информация, которую вы вводите в формы.

Не забывайте, что когда вы строите «сквозную аналитику» по классической модели с привязкой к Client ID, шанс не связать важные для анализа данные с конкретным пользователем и получить недостоверные цифры на выходе гораздо выше, нежели по второй модели аналитики.

Модель №2. User ID (uid), карточка пользователя

В основе этой модели лежит идентификация пользователя через его профиль, личный кабинет. Мы, как владельцы ресурса, побуждаем человека зарегистрироваться на нашем сайте, создать свой профиль, а все дальнейшие действия (просмотры страниц, оформление покупок и т.д.) просим выполнять через свою учетную запись. Таким образом, когда пользователь заходит на сайт, его данные сохраняются в базе и отправляются на сервер, чтобы в дальнейшем использовать их для сопоставления заходов на различных устройствах и браузерах.

Классический пример такого подхода – социальная сеть. Когда вы впервые зарегистрировались, например, ВКонтакте, вам присвоили уникальный ID учетной записи.

С этого момента, чтобы вы не делали (смотрели видео, искали группы, добавляли в друзья, писали сообщения) – все эти действия будут связаны с вашим профилем. А поскольку вы регистрировались через телефон или e-mail (да еще и вводили все данные в настройках), у администрации социальной сети есть полный набор ваших данных. А если еще и включена функция геолокации, то они не только знают о вас все, но и могут отследить ваше местонахождение в любой момент времени. И уже абсолютно не имеет никакого значения, с какого устройства вы заходите и с какого браузера, главное – вы под своей учетной записью.

По такому же принципу самые «продвинутые» компании стараются отслеживать информацию о своих пользователях, побуждая каждого нового клиента создавать свой профиль на сайте. Некоторые интернет-магазины за заказ через сайт под своей учетной записью дают скидки и накопительные баллы.

Например, в том же CMS-движке 1С-Битрикс, по умолчанию заложен механизм автоматического создания профиля после первого заказа. Пользователь вроде и не хотел тратить время на регистрацию, а все равно получил логин и пароль от личного кабинета. Если нет возможности привязать стандартный способ регистрации, на сайте можно использовать авторизации через социальные сети.

В случае, если вы отслеживаете User ID, вы можете связать действия каждого пользователя как оффлайн, так и онлайн. Например, первый контакт с вашей продукцией клиент совершил не в интернете, а зайдя в оффлайн магазин. Во время покупки вы предлагаете ему оформить скидочную карту (просто заполнить анкету со всеми данными), а затем активировать ее на сайте в личном кабинете.

Вы оплачиваете покупку оффлайн, получаете скидочную карту, идете домой, садитесь за компьютер, регистрируйтесь на сайте и активируете эту карту. Все. С этого момента все ваши действия можно связать воедино. Теперь у компании есть цепочка касаний оффлайн-онлайн, а предоставленная информация на кассе в анкете позволяет вас идентифицировать по местоположению, полу и возрасту. С этого момента мы (маркетологи компании) можем отправлять e-mail рассылки, специальные акции, предложения, настроить на определенный сегмент ремаркетинговые кампании и т.д.

Рекомендуется к прочтению:

• User ID в Google Analytics
• Отслеживание User ID для интернет-магазина на 1С-Битрикс

В Яндекс.Метрике и Google Analytics заложен данный функционал. Но он настраивается программно, на стороне сервера. Однако в прошлом году Google добавил функцию Google Signals, которая позволяет на основе агрегированных данных о пользователях, включивших Персонализацию рекламы, создавать общую модель поведения на нескольких устройствах. При этом учитываются данные о пользователях, а не о сеансах. Для создания модели поведения не требуется представления User ID.

А в середине 2017 года Яндекс запустил свою бета версию отчета «Кросс-девайс», в котором отображается статистика по конверсиям клиентов, которые заходили на сайт с нескольких устройств.

Функция реализуется с помощью технологии «Крипта». Она умеет сравнивать анонимные данные о поведении пользователей Яндекса на телефонах, компьютерах и планшетах, и с достаточной долей вероятности привязывать несколько гаджетов к одному человеку. Если некоторые визиты с разных устройств не получается достоверно собрать в единую историю одного посетителя, они не попадут в кросс-девайсный отчет.

Кроме этого, в Яндекс.Метрике можно использовать собственные идентификаторы посетителей (UserID). Делается это с помощью загрузки дополнительных параметров посетителей с наборами значений ID, key, value (в файле формата .csv), которые привязываются либо к ClientID, либо к UserID.

Подробнее читайте в официальной справке Яндекса.

Плюсы:

• качественные данные;
• вы всегда можете сказать, что под этой учетной записью сидит один и тот же человек;
• можем не думать о том, с какого устройства или браузера пользователь перешел к нам на сайт;

Минусы:

• не на всех сайтах целесообразно добавлять механизм авторизации. Например, для посадочных страниц (landing page) и квизов это серьезное усложнение, которое может отпугивать конечных пользователей;
• для настройки требуются знания в области программирования;
• не все пользователи, даже имея профиль на сайте, авторизуются и делают заказ через него. Чтобы выработать у них привычку делать это постоянно, должна быть очень хорошая награда за такое действие (скидка, бесплатная доставка, подарок).

Думаю, когда Симо говорил о 2 моделях аналитики, он имел в виду что-то похожее в плане идей и конечной реализации. В эру все большего влияния аналитики на различные инструменты цифрового маркетинга компаниям и владельцам бизнесов стоит задуматься о том, чтобы как можно лучше и точнее собирать данные для дальнейшего анализа.

А выбор конечной модели (№1 или №2) в 2019 году зависит только от того, какого масштаба достигли вы и ваш бизнес. Если до сегодняшнего момента вы не задумывались об этом, начните работать с первой моделью. Если вам в ней стало тесно и конечный результат не удовлетворяет, переходите ко второй.