Новые и вернувшиеся посетители: у какого типа посетителей EPMV выше?

Фактически, возвращение пользователей является одним из наиболее важных показателей в системе сбора статистики, которая показывает лояльность пользователей к ресурсу. На самом деле, это повторяющиеся посещения вашего сайта из различных источников трафика.

Вернувшиеся посетители — это те, кто е когда-то был на сайте, и вернулся на него снова в определённый период времени.

Аналитика и статистика больших данных по новым и вернувшимся посетителям

Ezoic предлагает для своих пользователей очень интересный продукт — Аналитика Больших данных от Ezoic. Этот продукт да возможность получения полноценной аналитической информации по вашему веб-сайту, а самое главное — воспользоваться получением этой аналитики можно совершенно бесплатно неограниченное количество раз.

В данной аналитике можно посмотреть огромное количество различных данных, в том числе новых и вернувшихся посетителей, а также сравнить, у какого типа посетителей больше ERMV.

Чтобы найти эти данные в Аналитике Больших Данных, необходимо сделать следующее:

1. Выполнить вход в свой аккаунт от Ezoic;
2. В боковом меню, расположенном слева, выбрать пункт «Поведение»;
3. В этом пункте выбрать опцию «Новые и вернувшиеся».

Откроется красивая и понятная диаграмма, данные можно посмотреть за день, месяц, а также настроить любой интересующий промежуток времени.

Обзор данных диаграммы

Попав в данное меню, указанное выше, владелец веб-сайта может увидеть следующую аналитическую информацию:

• Посещения;
  
• Просмотр страницы;
  
• Вовлечённые просмотры страниц;
  
• Вовлечённые просмотры страниц / посещения;
  
• Среднее время работы / посещения;
• Показатель отказов;
  
• Доход;
  
• EPMV.
  

В таблице, приведённой под графиком с двумя линиями, можно увидеть подробно все эти данные. В данном конкретном случае видно, что новых посетителей было 2 миллиона 184 тысячи 233 человека, тогда как вернувшихся посетителей всего 234 тысячи 63 человека. Это достаточно неплохие показатели.

В следующем столбце можно увидеть информацию о просмотре страниц веб-сайта. Для новых посетителей этот показатель равен 2 миллионам 580 тысячам 084, это 90% от общего количества просмотренных страниц. Для вернувшихся посетителей этот же показатель равен 234 тысячам 063, 9% от общего количества просмотренных страниц. Это достаточно неплохой показатель, поскольку процент заинтересованных вернувшихся посетителей положительный, а также на графике видно, что после августовского падения статистики к сентябрю зелёная линия стала расти вверх. Что касается новых посетителей, на графике они обозначены синей линией, также начинает расти к сентябрю.

Следующий столбец — это вовлечённые просмотры страниц. Вовлечённость влияет на охваты и показы, а также оценивает вероятность целевых действий на вашем веб-сайте, например, покупку товара или прохождение регистрации. Для новых посетителей по графику этот показатель равен 1 миллиону 322 тысячам 215, что составляет почти 92% от общего количества. Это значит, что 92% новых пользователей, посетивших сайт, потенциально настроены вернуться на сайт, так как их заинтересовала информация. Для вернувшихся посетителей этот показатель равен 123 тысячам 638, что составляет почти 9% от общего количества. Это также неплохой показатель. Если обратить внимание на первый столбец таблицы, то можно вспомнить, что на сайт вернулось 234 тысячи человека, из которых 123 тысячи потенциально настроены стать клиентами.

В таблице также отображается отношение вовлечённого просмотра страниц к посещениям. Для новых пользователей это значение составляет 0.6053, что по среднему значению составляет 1.19%. Это значит, что только такой процент посетивших веб-сайт на самом деле был заинтересован в наполненности сайта и рекламе. Для вернувшихся пользователей это значение составляет 0.5282, что по среднему значению составляет -11.70%.

Следующий показатель — среднее время посещения. Для новых пользователей это значение составляет 00:45, для вернувшихся пользователей — 00:44. Достаточно положительные показатели, которые указывают на то, что страницы нравятся как новым пользователям, так и тем, которые уже бывали на вашем сайте.

Седьмой столбец обозначает показатель отказов. Это процент посетителей, которые после захода на страницу не совершают никаких действий (не переходят на другую страницу, не оставляют комментариев, не добавляют товар в корзину и так далее). Для новых пользователей согласно таблице, под графиком этот показатель составляет 27.91%, тогда как для вернувшихся посетителей этот показатель составляет 33.80%. Из этих данных следует, что новые пользователи более заинтересованы в содержимом сайта и более готовы совершить какое-то действие при его посещении.

Ещё один столбец в таблице — доход. Для новых посетителей он составляет $13.646.16, что от общего дохода составляет 90.13%. Для вновь вернувшихся посетителей этот показатель составляет $1.495.02, что от общего дохода составляет 9.87%. Но здесь стоит обратить внимание на последний показатель — EPMV. Для новых посетителей этот показатель составляет $6.25, что от среднего вида составляет -0.27%, а для вновь вернувшихся пользователей $6.39, что от среднего вида составляет 1.96%. Из этого следует, что на самом деле больший доход принесли вернувшиеся покупатели, хоть по общей сумме дохода это не заметно.

Конечно, при рассмотрении всех этих данных, приведённых в таблице и статье, стоит понимать, что это — частный случай, и у каждого разного владельца веб-сайтов будут свои показатели. Новые и вернувшиеся посетители имеют примерно одинаковый EPMV, поэтому важно сосредоточиться на получении посетителей, в независимости от того, посещали они сайт ранее, или нет.

Аналитика Больших Данных от Ezoic

С помощью Аналитики больших данных от Ezoic можно повысить доход, а также улучшить сео и многие другие показатели. Получаемый доход можно связать буквально с любым критерием, например, доход от количества слов или категорий.

Также благодаря данному продукту можно получить прозрачную отчётность по рекламе: узнать, как доход изменяется в зависимости от размера рекламы, партнёров и некоторых других факторов.

Отчётность о доходах можно получать в режиме реального времени, то есть буквально каждую минуту можно видеть, сколько в данный момент сайт приносит денег. Также возможна аналитика дохода по авторам, темам и многим другим критериям. Это позволяет узнать, какими атрибутами и качествами обладает самый высокооплачиваемый контент.

Кроме того, можно узнать, какие типы посетителей наиболее заинтересованы и приносят наибольший доход от рекламы.

С помощью Аналитики Больших Данных от Ezoic можно подключить рейтинг Гугл к данным сайта. Это поможет посмотреть, как позиции в рейтинге, CTR и сезонность влияют на доход и количество посещений.

Также можно узнать, что нравится аудитории больше всего. Можно узнать, ценит ли аудитория инвестиции в новые форматы, более быстрый сайт или изменения в макете. Кроме того, можно понять, насколько посетители просматривают статьи, и узнать, на каких моментах они испытывают наихудшие впечатления.

Данную аналитику может получить любой владелец сайта совершенно бесплатно, просто зарегистрировавшись в системе Аналитики Больших Данных от Ezoic.

Часто Задаваемые Вопросы

Новые или возвращающиеся посетители имеют лучший EPMV?

Новые и возвращающиеся посетители имеют примерно одинаковый EPMV, поэтому важно сосредоточиться на привлечении посетителей, посещали ли они ваш сайт до или нет.

Как отслеживать новые пользователи и возвращающиеся пользователи метрики?

Благодаря аналитике больших данных Ezoic вы можете отслеживать и анализировать все необходимые статистические данные о ваших посетителях, и вы можете легко сравнить новых пользователей с возвращающимися пользователями. С помощью этого инструмента вы можете увеличить свой доход, улучшить SEO и многие другие метрики.

Новые или возвращающиеся посетители обычно приносят более высокий EPMV для веб -сайтов, и какие факторы способствуют этому?

EPMV может варьироваться; Часто возвращающиеся посетители имеют более высокий EPMV, так как они могут указывать на более высокое взаимодействие и доверие к содержанию. Факторы включают лояльность посетителей, модели взаимодействия с рекламой и характер содержания сайта.