Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов - страница 9

К проблемам использования журналов относятся следующие.

Кеширование страниц ISP. Проблема кеширования заключается в том, что при получении копии страницы ISP при последующих запросах передает именно ее, а в файлы журнала веб-сайта записи об этих запросах не заносятся.

Поисковые роботы. С увеличением популярности поисковых серверов поисковые боты (search bot) зачастую просматривали сайты целиком, оставляя записи в вебжурналах, хотя пользователь их и не посещал. Эти записи учитывались в показателях. Хотя обращения робота можно отфильтровать, с учетом скорости появления новых роботов сделать это довольно трудно (кроме того, со временем они становятся все более интеллектуальными).

Уникальность посетителей. С увеличением количества пользователей, применяющих динамические IP-адреса и приходящих через прокси-серверы, стало сложно выявлять индивидуальных посетителей, т.е. определять их уникальность. Производители попробовали прибавлять к IP-адресу идентификатор агента пользователя (операционная система пользователя и браузер), но это не оправдало ожиданий. Если сайт устанавливает файлы cookie, использовались они, но на это соглашались не все отделы информационных технологий.

По этим и некоторым другим причинам в качестве нового стандарта для сбора данных веб-сайтов стали использоваться дескрипторы JavaScript (JavaScript tag) (несколько строк кода JavaScript), что значительно упростило сбор данных: несколько строк кода JavaScript добавляются на каждую страницу и срабатывают при ее загрузке, посылая данные серверу сбора данных. Вот пример дескриптора JavaScript, используемого Crazy Egg, новым производителем в области веб-аналитики.

type="text/javascript">

//

document.write('>,+^>,ipt

src="http://crazyegg.com/pages/scripts/1111.js?'+

(new Date()).getTime()+," ~CAtype="text/javascript">,);//]]>

script>

Файлы журнала JavaScript значительно проще поддерживать, чем файлы журнала веб-сервера. В результате ответственность за сбор и обработку данных перешла в большинстве случаев от внутренних отделов информационных технологий компаний к поставщикам веб-аналитики, что упростило реализацию последней. Дескрипторы JavaScript позволяют также быстрее и проще вводить новшества, чтобы охватить новые данные и задействовать такие средства, как установка файлов cookie, дающие возможность отслеживать действия посетителя. Теперь поставщик мог все делать сам, не обращаясь к компании информационных технологий.

Дескрипторы JavaScript имеют свой набор проблем, который подробно обсуждается в главе 2, “Сбор данных — важность и возможности”.

Возможно, следующим эволюционным шагом аналитики веб-сайтов будет внедрение наложения данных на сайт (site overlay), иногда называемого плотностью щелчков (click density). Теперь, вместо того чтобы комбинировать сложные наборы данных или корпеть над полными данных таблицами, принимающий решения персонал может просто открыть в браузере веб-страницу, которую необходимо проанализировать, и приложение веб-аналитики точно отобразит, где посетители веб-сайта щелкали на протяжении указанного временного периода.

Это существенно демократизировало то, что ранее было прерогативой исключительно веб-аналитиков и привело к росту популярности аналитических решений, поскольку теперь любой мог понять, что происходит на веб-сайте, рассматривая щелчки пользователей в очень простом представлении. Оптимизация веб-сайтов на основании поведения клиентов значительно упростилась.

Рис. 1.3 демонстрирует, насколько просто сегментировать весь трафик на сайте и выделить только переходы, исходящие из Google, а также то, как распределились щелчки пользователей. Это подскажет нам те два сегмента, которые пользуются уникальным спросом.

Рис. 1.3. Отчет ClickTracks наложения данных на сайт (сегментированный для всех посетителей из Google)

В настоящее время на рынке существует четыре ведущих производителя: Coremetrics, Omniture, WebTrends и WebSideStory, целый ряд производителей средней величины: Unica, indexTools и ClickTracks, а также множество простых решений, включая такие проекты с открытым исходным кодом, как AWStats, Webalizer и StatCounter.