Привет! С вами Роман Тарасов. В последнее время знакомые копирайтеры часто спрашивают, о том как брать аналитику у клиентов, и вообще что стоит анализировать. В этой статье попробую разобрать основные моменты, которые нужно анализировать, ну и как выковырять данные у клиента. Поехали.
Зачем нужна аналитика копирайтеру
Для начала, наверное, стоит разобраться, зачем вообще копирайтеру разбираться с аналитикой. Неоднократно слышал высказывания типа: «пусть клиент сам этим занимается, мне заплатили и пофиг».
Вот тут кроется серьезная ошибка. Вам может быть и по фигу на результаты, но только если не будете изучать, как работают ваши тексты, вы не будете развиваться. Ну, а дальше по наклонной — не будете развиваться, значит конкуренты обойдут, и придется идти на завод, или вообще в дворники. Конечно, это тоже вариант, но лично мне не хочется туда. Хотя вам может норм будет, тогда не стоит тратить время на дальнейшее чтение. Если на завод не хотите, тогда читаем дальше.
Копирайтер с помощью аналитических данных может решать следующие задачи.
- Докрутка текста до оптимального результата.
- Развитие личных навыков написания высокоэффективных текстов.
- Обучение аналитике данных и возможность сменить фрилансерскую специализацию.
Разберем все перечисленное подробнее.
Если брать лендинги и другие «продающие» форматы текстов, даже зная аудиторию на 100% можно изначально написать не очень удачно. К примеру, вы можете не догадаться, что пользователям не нужна кнопка на первом экране, или где-то наоборот нужно установить кнопку или другой элемент CTA. Заранее все предугадать нереально, а вот получив данные можно найти слабые места в тексте и исправить его.
В информационных текстах также можно посмотреть, где люди бросают читать, какие части более привлекательны. Потом доработать статью.
Анализируя поведение пользователей при прочтении статьи можно найти слабые места. Зная где вы допускаете промахи, их можно устранить. Так развивается насмотренность, постепенно сможете делать все более качественные тексты.
Когда будете заниматься анализом, вам придется сталкиваться с разными инструментами для веб-аналитики. Их придется изучать. Постепенно можно набраться опыта и заниматься только аналитикой, я знаю такие примеры, когда копирайтеры обнаруживали в себе талант аналитика и бросали писать тексты, занимаясь только анализом.
Что имеет смысл анализировать
Давайте разберемся, какие параметры имеет смысл запрашивать у клиента и анализировать. В идеале нужно разделять информационные тексты и коммерческие, но у них много общих параметров, поэтому разделять я их не буду, просто буду в тексте указывать какие нюансы нужно смотреть для разных типов статей.
Контентная аналитика
Для информационных текстов идеально подойдет «контентная аналитика» от Яндекс.Метрики, но далеко не у всех клиентов она подключена, поэтому скорее всего, вам придется обходиться стандартными отчетами.
Обычно смотрят на общую сводку и на самые популярные материалы. Если на проекте работает несколько авторов, можно проанализировать, чьи статьи лучше читают.
Вебвизор и глубина скролла
Одним из самых важных инструментов для анализа стоит назвать вебвизор. Тут можно посмотреть, как пользователи взаимодействуют с сайтом.
Для инфостатей, вебвизор использовать не очень эффективно. Хотя тут тоже можно посмотреть, какие части статьи люди внимательно читают, а где просто пролистывают. А, вот для лендингов, вебвизор просто незаменим.
Тщательно смотрим куда и как люди кликают, как переходят по сайту. К примеру, может выясниться, что посетители уходят с сайта кликнув по определенному элементу, или наткнувшись на какой-то блок. Убрав этот элемент и протестировав страницу без него, можно увеличить конверсию.
Глубина скролла показывает, как далеко люди долистывают ваш текст. Подходит в первую очередь для анализа информационных текстов, где важно как люди читают статью. Продажники не всегда показывают большую глубину скроллинга. Много ниш, где конверсия будет высокой, но 80% пользователей ограничиваются просмотром первого экрана и звонком или кликом по кнопке.
Количество отказов
Один из важных параметров. Но, тут нужно учитывать несколько нюансов.
- Источник трафика. Возможно, человек искал что-то другое, но перешел по объявлению и попал на эту страницу. Например, искал как заказать билет в вагон с купе, а у вас статья про шкаф-купе, логично, что он закроет вашу страницу сразу, увеличив процент отказа.
- Что происходит при отказе. Если человек выполняет целевое действие, значит все нормально, даже если он пробыл на сайте всего 5 секунд.
Параметры отказов отличаются у разных систем аналитики.
- Яндекс. Метрика. Отказом считается нахождение на сайте менее 15 секунд. В зависимости от ниши нормальным считается количество отказов в пределах 10–25%.
- Universal Analytics. Тут за отказ считается отсутствие взаимодействия с сайтом. То есть, если человек просто прочитал статью, никак не провзаимодействовав с кнопками или ссылками, это будет отказом. Норма в пределах 70–80%.
- Google Analytics 4. Логика обновленной аналитики от Гугла не подразумевает учета отказов. Здесь этого параметра нет.
Большое количество отказов говорит, что с контентом или способом продвижения что-то не так. Тут придется заморочиться, чтобы понять, как исправить проблему.
Конверсии
Обычно этот параметр копирайтеры тянут в портфолио и рекламные объявления. Чаще встречается только гарантия вывести текст в топ. Тут нужно учитывать, что на конверсию может влиять не только текст, но и сопутствующие факторы.
К примеру, если в городе кирпич продается по 15 рублей/штука, а ваш клиент гонит его по 150 рублей. В этом случае продать этот самый кирпич текстом сможет лишь Шугерман или Огилви, и то не факт.
Другая распространенная ситуация — неправильная целевая аудитория. Например, подарки для мужчин могут показываться как раз мужчинам, а не их дамам. Да, какая-то конверсия будет. Кто-то закажет брату, кто-то начальнику. Только вот в целом эффективность страницы окажется ниже запланированной.
Всегда при анализе конверсии учитывайте все параметры, способные повлиять на выполнение пользователями целевого действия.
Кликабельность заголовков
Этот параметр проще посмотреть авторам Дзена. Просто смотрим на CTR для статьи. Чем выше этот показатель, тем удачнее заголовок.
Для SEO-статей этот параметр определить намного сложнее. Хотя если у вас есть возможность тестирования, можно попробовать провести эксперимент с разными заголовками в рекламе, какой лучше сработает, тот и применять на странице.
Путь клиента
Тут подразумевается перемещение клиента по сайту. Для копирайтера полезно только при правильной настройке. К примеру, вы можете отследить как человек переходит по кнопкам и где теряется. Так можно понять, как лучше допилить страницу и текст на ней, чтобы пользователь проваливался по воронке до конверсионного действия.
Для анализа на сайте должен присутствовать Google Analytics 4. Вот как выглядит страница с отчетом. Это упрощенный вариант, здесь нет движения по воронке продаж. Собственно вам нужно смотреть, куда после вашего текста идут люди.
Тут можно настроить варианты просмотра различных событий на сайте. Так вы сможете получить данные о том в каком месте «теряются» пользователи и доделать этот момент.
Удержание
Под удержанием подразумевают два показателя.
- Время нахождения на сайте.
- Повторные посещения.
Оба параметра проще всего смотреть через Яндекс.Метрику. Время нахождения показывается в среднем по сайту. Имеет смысл посмотреть количество совсем нулевых посещений. Вместе с показателем отказа и глубиной скролла дает возможность понять, насколько ваш контент интересен.
Повторные посещения смотрим через отчет «Посетители». Просто смотрим какое количество посетителей имеет больше двух или трех повторных визитов. Полезно проанализировать куда и зачем они повторно приходят.
Эти отчеты дают возможность доработать контент сайта.
Как взять аналитику у клиента
Теперь переходим к самому сложному — выбиванию данных из клиента. Если думаете, что у вас это получится легко и просто, тогда вы, наверное, еще и в Деда Мороза верите. На самом деле это еще сложнее, чем провести брифование.
Для начала стоит разобраться, почему клиент не дает аналитику. Обычно это одна из двух причин.
- Аналитики просто нет. Или клиент не понимает, как ее дать и что смотреть. У многих предпринимателей ведущих свои сайты и аккаунты самостоятельно, «Метрика» и Analytics или вообще не стоят, или не настроены как следует. Поэтому, и дать данные они не могут.
- Боятся показывать данные. Опасаются, что эти данные будут слиты конкурентам.
В первом случае, вы можете попробовать предложить настроить клиенту аналитику самостоятельно. За отдельную плату, или «на общественных началах», это уже решать вам. Но, тут нужно самому уметь настраивать. С другой стороны, научившись, можете ввести дополнительную услугу.
Если клиент боится показывать данные, добиться результата будет сложнее. Нужно уметь разговаривать и объяснять. Показывать, что данные вам нужны для улучшения результата. Иногда это удается, иногда не очень.
Еще может быть вариант, когда клиент сам посредник. Эту ситуацию я даже не буду рассматривать, так как данные вы не получите, даже с паяльником.
Расскажите в комментариях, как вы берете аналитику у клиентов и какие данные запрашиваете?