Период. Выбор периода очень важен при анализе работы СМИ. Обязательно учитывайте продолжительность своего новостного цикла при просмотре отчетов. Обращайте внимание на дни и недели, если вы новостное издание, на изменения от недели к неделе – если вы обновляетесь 1–2 раза в день, на месяцы и кварталы – если хотите ухватить сезонные и долгосрочные тенденции. Правильный выбор периода – такое же искусство, как и всё остальное.

Выходные показывают в 2–3 раза меньшую посещаемость, чем будни. В свою очередь, будние дни следует сравнивать с такими же днями недели, потому что посещаемость в течение недели может существенно колебаться.

Летом проседает число читателей и растет доля мобильных устройств, так как люди уезжают в отпуска и перестают пользоваться рабочими компьютерами. В декабре, напротив, часто наблюдается рост.

Для оперативного анализа очень важно понимать распределение посещаемости внутри дня и ежегодно обновлять это понимание. Например, еще пять лет назад на внутридневном графике посещаемости СМИ можно было различить два горба – утренний, когда люди еще не загружены работой и вечерний, когда они с работы вернулись. Теперь эти горбы благодаря мобильным телефонам сгладились. Новости читают в обед, в туалете, во время поездки на работу и по пути домой. Новости цифровых медиа теперь занимают слоты времени, которые раньше им были недоступны.

Уникальные пользователи. Никто не знает, сидит ли за компьютером один человек или несколько. В этом смысле мы не можем подсчитать реальное число читателей. Зато можно переслать браузеру читателя служебный идентификационный файл (т. н. cookie) и считать, что помеченный таким образом браузер – отдельный пользователь.

Такой способ измерения уязвим по многим причинам. Например, у человека почти всегда есть не только десктоп, но и мобильник. Если он зайдет на один и тот же сайт сначала с одного устройства, а потом с другого, то в статистике посещаемости превратится в двух посетителей. Если он сотрет cookie, то опять станет новым для сайта посетителем (это происходит примерно раз в месяц, а иногда и чаще).

Системы аналитики сражаются с этим, учатся лучше идентифицировать пользователей, но до пока еще уникальных пользователей нельзя считать настоящими людьми.

Зато мы можем многое о них узнать, ведь на других сайтах стоят такие же счетчики, и владелец счетчиков знает профиль посещаемых пользователем сайтов. Из наблюдений и анализа появляется уверенность: этот пользователь, скорее всего, мужчина лет сорока из Запорожья, а это интересующийся новостями московский подросток, а вот молодая женщина из Пензы, обычно бродящая по сайтам глянцевых журналов, но иногда заглядывающая в клуб пауэрлифтинга. Естественно, так можно идентифицировать не всякого пользователя, но это и не требуется: скорее всего, остальные распределены по демографическим группам примерно так же. Теперь достаточно выделить эти группы и понять, чем различаются их вкусы. Тонкость: уникальных пользователей нельзя складывать. Представьте, что вас каждую неделю читает ровно тысяча человек, разбитых на две группы – 490 и 510 человек. Первые посещают сайт лишь раз в неделю в разные дни, а вторые – ежедневно. Дневная аудитория, таким образом, составит 510 + (490/7) = 580 пользователей, а недельная как была, так и осталась равной тысяче. Более того, ежемесячная аудитория в нашем искусственном примере тоже равна тысяче пользователей, хотя искушение умножить 580 на 30 очень велико.

Сессии или визиты. За нужный вам период посетитель может прочесть несколько материалов или зайти несколько раз. Представьте пользователя, который заходит на любимый сайт утром и вечером. Утром он просматривает три статьи, а вечером – две. Потом он закрывает вкладку браузера.

В этом случае мы говорим, что он за день совершил два визита (или сессии – это взаимозаменяемые термины). Глубина первого составила 3, а второго – 2. Средняя глубина— (3 + 2) / 2 = 2,5 страницы на визит.

Глубина визита – считается важным показателем, так как отражает заинтересованность пользователя в материалах издания. Впрочем, к 2018 году важность этого показателя существенно снизилась. Пользователи часто переходят на страницу материала, чтобы прочесть именно его, и психологически не заинтересованы в продолжении путешествия по сайту.

Остерегайтесь средних показателей глубины. Все чаще пригождается разделение визитов на, например, новостные и статейные. От статейных мы ожидаем большей глубины и вовлеченности, больше лояльности. Попросите аналитика в вашей редакции выделить пользователей, совершающих визиты чаще или визиты с большей глубиной, изучите их поведение. Это ваши самые преданные читатели.

Другой важный параметр – продолжительность визита. Чем дольше длится визит, тем в целом интереснее человеку (или тем медленнее он читает; шутка). Здесь есть тонкость. Представьте, что визит – это последовательность действий пользователя.

Вот он зашел на главную страницу. Кликнул по новости. Перешел на длинную статью. Мы можем записать с точностью до секунды, когда он зашел на страницу, но мы не знаем, когда он покинул последнюю страницу, перестал ее читать или просто переключился на соседнюю вкладку, оставив старую.

В нашем сценарии нет надежного способа понять, сколько времени человек потратил на чтение статьи. Поэтому, в зависимости от системы аналитики, сессия обычно считается автоматически завершенной после 15 или 30 минут бездействия. В этом случае концом сессии становится момент открытия статьи.

Непонимание механизма работы сессий может заставить неопытного аналитика поломать голову. Допустим, пользователь открыл страницу А, потом открыл страницу В, а затем переключился в другую вкладку на час. Затем он вернулся во вкладку со страницей В, нажал на ссылку и перешел на страницу С, а затем еще и на страницу D. Результатом в системе аналитики будут две сессии, причем вторая начнется не на странице В, а на странице С, а в некоторых случаях всё будет выглядеть так, будто человек напрямую зашел на С, а оттуда на D.

Отдельный интерес представляет сценарий, при котором сессия состоит из единственного действия (то есть сессия с глубиной 1) – в нашем сценарии это просмотр главной страницы, но чаще всего это просмотр интересующего пользователя материала. Такой визит записывается в отказы (bounce rate).

Обычно высокий показатель отказов (свыше 70 % от общего числа визитов) считается плохим признаком. На деле всё не так просто – если ваш материал полностью удовлетворяет пользователя, у него нет никакого стимула идти дальше и наращивать глубину. Время такой сессии определить непросто, поэтому некоторые системы устанавливают его в ноль. Это не значит, что человек сразу ушел со страницы. Просто система аналитики понятия не имеет, как долго он там пробыл.

Просмотры. Каждый заход на страницу сайта считается просмотром. Просмотр страницы – атомарный показатель аудиторной аналитики. Про него следует знать лишь то, что вместе с самим фактом просмотра генерируется огромное количество дополнительных данных.

Вы можете узнать заголовок материала, с какого сайта пришел человек, на каком устройстве он читает материал, где он находится и многое другое. Попросите вашего аналитика также при каждом просмотре передавать в систему статистики важные для редакции параметры – рубрику, к которой относится материал, имя автора, имя пользователя, если он залогинен и т. п.