новичокCreated using Figmaновичок, спецCreated using Figmaновичок, спецCreated using FigmaэкспертCreated using FigmaспециалистCreated using Figmaспец, экспертCreated using Figma

О чем может рассказать Logs API?

На конференции SEMconf 12 сентября Михаил Метелев даст руководство для аналитики логов Яндекс.Метрики и расскажет о кейсах и инсайтах в реальных проектах. В сегодняшнем материале — о том, какие параметры визитов и просмотров можно выгрузить через Logs API.

Почти год назад Яндекс выпустил инструмент под названием Logs API, через который можно выгружать «сырые» логи Яндекс.Метрики. Под «сырыми» логами понимаются данные о каждом отдельном визите или просмотре — именно в разрезе этих источников можно получить данные.

О том, что же это за данные, кому и в каких случаях они могут быть полезны, мы и разберем в этой статье.

Всего можно получить более 100 различных параметров по каждому визиту или просмотру и в этом многообразии данных легко потеряться. В документации API Метрики есть полные списки параметров по просмотрам и по визитам. Чтобы в них было проще разобраться, мы условно разделили параметры на несколько категорий.

Данные о ссылке перехода

Начнем с наиболее часто используемых данных — параметров, передаваемых в ссылке, по которой пользователь перешел на ваш сайт. К этим метрикам можно отнести:

  • все пять стандартных UTM-меток,
  • referrer,
  • openstat-метки.

Думаю, что всем прекрасно известно, для каких целей используются UTM-метки, поэтому не будем подробно их обсуждать.

Openstat — это альтернативный способ разметки ссылок с возможностью зашифровать данные в метке. По моему опыту, в последнее время этот вариант встречается все реже и реже, но тем не менее приятно, что эти данные поддерживаются в логах Яндекс.Метрики.

Данные о браузере

Сюда можно отнести как довольно понятные параметры (браузер, страна браузера и язык браузера), так и весьма технические показатели: движок браузера, minor- и major-версии браузера и другие.

Поскольку на сайтах иногда используются элементы, которые не всегда корректно работают в отдельных браузерах, использование этой информации в когортном анализе может быть полезно для определения не всегда очевидных технических проблем.

Данные о разрешении и других свойствах экрана

В логах Метрики можно найти информацию о таких свойствах экрана/монитора, как соотношение сторон экрана, глубина цвета, ориентация экрана, его ширина и высота, а также ширина и высота окна.

Вместе с данными о достижении цели эта информация может быть использована для когортного анализа, чтобы своевременно выявить слабые места дизайна вашего сайта.

За пределами стандартных отчетов Яндекс.Метрики

На первый взгляд, данные в разрезе по ОС, типу, модели и производителю устройства доступны в стандартных отчетах Яндекс.Метрики. В связи с чем может возникнуть вполне резонный вопрос, зачем для их анализа использовать логи Метрики. Ответ на это прост: в Метрике существует ограничение, которое не позволяет в рамках одного запроса использовать более семи группировок.

Таким образом, для случаев, когда требуется провести аналитику с использованием более сложных воронок продаж и с учетом большего числа параметров, логи Метрики позволяют обойти это ограничение.

То же самое относится и к данным о географическом местоположении пользователей.

Данные по целям

Естественно, что в логах содержится и вся информация о целевых действиях, совершенных в каждом визите, а именно: ID цели, точное время достижения и ценность (включая валюту) цели.

В Яндекс.Метрике доступно три модели атрибуции, которые не всегда соотносятся с бизнес-процессами конкретной компании. Используя данные логов по достижению целей вместе с информацией из UTM-меток и любыми другими необходимыми данными, вы можете легко построить собственную модель атрибуции, которая будет наилучшим образом соответствовать вашим задачам.

Директ + Метрика = Профит

В случае если переход на сайт был осуществлен с объявления, размещенного через Яндекс.Директ, в логах будет доступна дополнительная информация о последнем задействованном рекламном объявлении, кампании, группе объявлений, площадке и типе площадки.

Аналогичный подход можно применять, если используется электронная коммерция, поскольку в логах доступно множество информации как о купленных во время визита товарах, так и о просмотренных продуктах, например: названии, производителе, категориях, ID, цене, валюте и пр.

Классика

Не обошлось и без неувядающей классики показателей Яндекс.Метрики: речь конечно же о времени на сайте, глубине просмотра, показателе отказов.

О пути пользователя

Ну и напоследок о нескольких интересных и весьма полезных параметрах, которые сложно отнести к какой-либо из категорий, но которые, тем не менее, представляют огромную ценность для анализа.

  • clientID — идентификатор пользователя на сайте. Позволяет объединять данные о разных визитах одних и тех же пользователей и точнее видеть путь пользователя на сайте.
  • isNewUser — позволяет понять, был ли данный визит первым для пользователя или нет. Может быть полезно учитывать эту информацию при построении когортного анализа.
  • watchIDs — содержит идентификаторы хитов (просмотров), которые произошли в течение данного визита. Если в процессе анализа данных вас особо заинтересовал один или несколько визитов, то используя данные об ID просмотров, вы можете получить логи по каждому отдельному просмотру, участвовавшему в визите и, таким образом, составить более полную картину.

Заключение

Надеюсь, у меня получилось пробудить интерес к использованию этого инструмента, предлагаемого командой Яндекса. Если вам интересно послушать подробнее про то, как выгружать и анализировать эти данные, а также о кейсах их использования для реальных бизнес-задач, увидимся на SEMconf в сентябре.

Баннер SEMconf