ניתוח נתוני גוגל אנליטיקס: לחשוב כמו מדען

התחום המרתק ביותר בו עסקתי כעורך דין היה דווקא זה שנשמע המשמים ביותר: פטנטים בתחום הפרמצבטיקה. יש משהו בקרב המוחות המדעי-משפטי הזה שמחייב אותך להיות מחודד במיוחד.

אחת הטקטיקות בהן משתמשים עורכי דין בחקירה נגדית של מדענים, היא להציג להם תוצאה מסוימת מתוך ניסוי מעבדה ולבקש מהם לפרש את המשמעויות. המטרה היא לחלץ מהמומחים הסכמות ואמירות ספציפיות שיכולות למלא חלקים בפאזל המשפטי הכולל. מומחים שמבינים עניין לא נופלים בפח הזה ומשיבים: "לא ניתן לפרש תוצאה של ניסוי מבלי שמוצג לי מכלול הפרטים שלו. אני חייב לקבל את התמונה המלאה, גם אם אני מתבקש לנתח מתוכה רק נתון אחד".

כך בדיוק גם לגבי ניתוח נתוני גוגל אנליטיקס.

גוגל אנליטיקס: חייבים לראות את התמונה הכוללת

אומרים שמי שנכנס לגוגל אנליטיקס בלי מטרה ברורה, עלול ללכת שם לאיבוד לעד. אכן, יש משהו מרתק בלקבל כל כך הרבה נתונים וסטטיסטיקות, ואנו עשויים לשקוע בהם לכמה שעות טובות מבלי שתכננו ומבלי שנסיק מסקנות אוםפרטיביות. לכן, הנטייה של העוסקים בתחום היא לבודד את המשתנים המשמעותיים ביותר ולהסיק על בסיסם מסקנות.

הטקטיקה הזו היא אכן מחויבת המציאות, אך נדרשת זהירות בפרשנות הנתונים. כלומר, לאחר שבודדנו את הנתונים החשובים לנו, אנחנו חייבים להבין לעומק את משמעותם על סמך התמונה הכוללת. ייתכן שנתון מסוים נראה בעייתי, אך הוא בעצם ממש לא, וייתכן נתון שנראה מצוין – אך הבנתו לעומק מלמדת שהמצב טעון שיפור.

ניתוח נתוני גוגל אנליטיקס: טעויות נפוצות

הנה כמה דוגמאות לנתונים שיכולים להטעות כשהם עומדים בפני עצמם וללא הבנת עומק של משמעותם בעזרת הצלבת נתונים נוספים.

אחוז נטישה – Bounce Rate

אחוז הנטישה מלמד איזה אחוז מאלה שביקרו בדף מסוים באתר נטשו את האתר מאותו דף, מבלי שצפו בדפים נוספים באתר. עקרונית, השאיפה היא להגיע לאחוז נטישה נמוך ככל שניתן, כיוון שאם אדם צרך אצלנו מידע באתר ולא בחר להמשיך לדפים נוספים הדבר מעיד על איכות תוכן נמוכה.

אולם, פרשנות מיידית שכזו היא שגויה, שכן נתונים נוספים אודות אותו פריט תוכן יכולים לשפוך אור שונה על המצב. למשל: מה זמן השהייה (Time On Page) על הדף? אם זמן השהייה תואם את אורכו של פריט התוכן, המשמעות היא שהקורא הממוצע שכן צרך את המידע – עשה זאת עד תום, כלומר: המידע רלוונטי עבורו. את אחוז הנטישה הגבוה ניתן לייחס לאלמנטים שאינם קשורים לטיב התוכן, ואותם ניתן לאתר על ידי שאילת השאלות הנכונות. למשל –

1. מה היו מקורות התנועה אל פריט התוכן?

לא ניתן להבין לעומק אחוז נטישה מבלי שאנו מבררים מה היו מקורות ההגעה אליו. האם מדובר בכניסות כתוצאה מחיפוש בגוגל, או כתוצאה מקמפיין ממומן בפייסבוק או במערכות גילוי תוכן? אם מקור התנועה הוא מרשת חברתית או קמפיין אאוטבריין, למשל, אחוז הנטישה הוא גבוה בעקבות המצב התודעתי של הגולש, ולא קשור לטיב התוכן. הגולש שהגיע לתוכן דרך הפיד שלו בפייסבוק, או קוביית "אולי יעניין אותך גם" חוזר בדרך כלל את מקור ההגעה לאחר שהוא צרך את התוכן, כיוון שזהו דפוס הגלישה. תובנה זו יכולה להסביר היטב  מצב בו זמן השהייה הממוצע בדף גבוה וגם אחוז הנטישה גבוה.

2. מה טיבו של פריט התוכן?

האם מדובר בפריט תוכן מסוג Inbound שעונה על שאלה ספציפית או בפריט תוכן Outbound? למשל – אם פריט התוכן עונה על שאלה כמו: "מה לעשות כאשר נדלקת נורית כתומה ברכב?", והגולש חיפש את השאלה הזו בגוגל, ההתנהגות הטבעית המצופה מן הגולש היא לצרוך בשקיקה את המאמר שלכם, לגלות שהמאמר ענה בדיוק על מה שהוא צריך, ואז לסגור את הדפדפן ולפתור את הבעיה.

חשוב להדגיש שגוגל רואה פריט תוכן כבעל איכות נמוכה רק במצב של Pogo Sticking, כלומר: אדם שחיפש משהו בגוגל, צרך תוכן באתר שלכם, לא קיבל את תשובה ולכן חזר לתוצאות החיפוש והמשיך לתוצאות הבאות עד שהגיע אל מבוקשו. במקרה כזה גוגל מבינה שפריט התוכן שלכם לא עונה על שאילתת החיפוש הזו ויוריד אותה באינדוקס. לעומת זאת, גוגל יודעת היטב שאם הגולש חיפש משהו, הגיע לאתר שלכם ולאחר מכן סגר את הדפדפן, או ביצע שאילתה אחרת לגמרי, סימן שהוא קיבל את מבוקשו אצלכם. זהו מצב קלאסי בו אחוז נטישה גבוה מעיד דווקא על תוכן מצוין.

זמן שהייה גבוה באתר – Time on site

נתון נוסף שניתן לפרש שלא כהלכה הוא זמן השהייה באתר (Time On Site). בדרך כלל, זמן שהייה גבוה באתר מעיד על איכות תוכן  גבוהה, שכן הוא מעיד שהגולש נכנס לעובי הקורה של האתר שלכם וצרך בו מידע.

אולם חשיבה מדעית חייבת לשאול מהו ה"למה". מה הסיבה בגינה זמן השהייה באתר הוא גבוה? כדי לבדוק זאת יש להצליב נתונים. למשל: לבדוק האם זמן השהייה נובע משהייה ארוכה במעט דפים או משהייה קצרצרה בהרבה דפים? בהחלט ייתכן שזמן השהייה הגבוה נובע מהנדסת אנוש בעייתית, ממבנה אתר לא אידיאלי או מתוכן לא בהיר דיו.  כתוצאה מכך הגולש המתוסכל נאלץ לעבור בין הרבה דפים באתר שלכם כדי לקבל מענה לשאלה או לצורך שלו, והגלישה התזזיתית הזו גורמת לזמני שהייה גבוהים.

לחשוב כמו מדענים

המסקנה היא שיש לאמץ חשיבה מדעית בבואנו לפרש נתוני גוגל אנליטיקס. אין לפרש שום נתון כשהוא עומד בפני עצמו אלא יש לבודד את מדדי התוכן החשובים, ואז להבין אותם לעומק בעזרת הצבת השאלות הנכונות והצלבת נתונים בהתאם.

אם נסיק מסקנות ללא מבט על התמונה הכוללת, נגיע, כמעט בהכרח, למסקנות שגויות. אולי לא נפסיד בהבל פה פטנט ששווה מיליונים, אבל נוותר על בנייה נכונה של אסטרטגיה דיגיטלית, שעשויה להיות שווה לא פחות לאורך השנים.