FAQ по интернет-статистике

Чем Вы рекомендуете пользоваться счетчиками или лог-анализаторами?

Малявкин Дмитрий: Счетчики изначально проще, т.к. не требуют настройки. Лог-анализаторы, в случае их корректной настройки, точнее, чем счетчики и могут давать данные в виде, более удобном для работы.

Важно понимать, что ни счетчики, ни анализаторы, во-первых, не содержат постановки задачи перед анализом, во-вторых, не делают выводов из данных (т.е. не делают самого анализа). Современные системы интернет статистики всего лишь обеспечивают процесс анализа данными.

В этой связи, сначала необходимо поставить задачу - какие данные нужны для формирования выводов. Далее, под выбранные задачи выбирается система статистики, которая сможет в минимальном варианте - предоставить требуемые данные, в максимальном варианте - представить их в удобном для анализа виде.

Для наших клиентов мы делаем отчеты с помощью лог-анализатора Arton SiteReport.

Как поступать в случаях, когда разные системы статистики в одном и том же случае дают различающиеся данные?

Малявкин Дмитрий: Дело в том, что разные системы статистики практически всегда дают различающиеся данные даже при обсчете одного и того же лог-файла. Это связано с разницей в обработке исходных данных.

Отличаться может способ определения уникального человека. Присутствует различие в понятии того, что есть «просмотр страницы». Например, простые системы под просмотром понимают любой запрос к серверу за веб страницей, более сложные умеют отсекать «двойные клики» и различать успешность отдачи сервером страницы. Далее следуют фильтры, которые исключают из обсчета роботов, сканеры и многое другое, мало относящееся к действиям посетителей сайта. К примеру, в нашей системе интернет-статистики 3 уровня фильтрации данных, каждый из которых имеет свою базу данных со свойствами того, что нельзя принимать к обсчету.

Современные системы интернет-статистики не дают данные с «точностью до человека». Но при анализе массовых коммуникаций в этом и нет необходимости. Важно, выявить тенденции и соотнести результаты между разными каналами. Для этого достаточно всю статистику обсчитывать единой системой.

На конференции "Управление аудиторией и реклама в Интернете" Вы раскритиковали CTR, как средство анализа эффективности рекламы. Что предлагается взамен?

Малявкин Дмитрий: Показатель CTR - это динозавр интернет-статистики. Его жалко списать со счетов исключительно по причине исторической ценности.

Максимально точно (в рамках возможностей интернет-статистики) эффективность рекламных кампаний можно определить с использованием показателей качества аудитории. Это значит не просто оценивать посещаемость сайта в результате рекламы, а выделять из этой посещаемости людей желаемого качества. Такой подход выявляет некорректную работу подрядчиков, выводит на чистую воду накрутчиков и четко указывает на реальную пригодность тех или иных рекламных площадок для каждой конкретной ситуации.

Когда агентство проводит рекламную кампанию и самостоятельно же их анализирует, существует ли проблема доверия к данным в таких отчетах?

Малявкин Дмитрий: Проблемы доверия к нашим данным – не существует в связи с особенностями технологии. В отчете представлены три типа данных: внешняя статистика от рекламных площадок, медиаплан и статистика сайта рекламодателя. Если последнего типа данных в отчете нет, тогда единственное, что остается – поверить на слово рекламным площадкам. Проверить фактическое количество показов и кликов крайне сложно.

Более 95% наших отчетов содержат анализ статистики сайта рекламодателя. Эти данные позволяют ответить на вопросы: «откуда люди пришли на сайт», «в каком количестве» и «какого качества эти люди». Таким образом, данные от рекламных площадок не играют большой роли при анализе эффективности рекламной кампании и нужны лишь только для планирования следующего размещения. В то же время данные, которые мы получаем из статистики сайта рекламодателя, можно проверить большим количеством лог-анализаторов.

Дмитрий Малявкин, 2004 г.