Веб-аналитика

Происхождение и история термина

Веб-аналитика обозначает область работы с данными сайта, а не название определённого счётчика. Единственный автор термина и дата его первого употребления по использованным источникам не установлены. Историю отдельной платформы поэтому нельзя принимать за историю возникновения всей области.

Один документированный этап развития — анонс нового Google Analytics 14 октября 2020 года. Google представил его как продолжение подхода App + Web: взаимодействия на сайте и в мобильном приложении рассматривались совместно. ^[2] Это исторический пример расширения предмета измерения за пределы отдельных страниц. Он не означает, что все сайты должны использовать приложение или объединять все доступные сведения о посетителе.

Для понимания сегодняшнего подхода полезен термин «событие». В документации Google Analytics это способ измерить отдельное взаимодействие или произошедшую ситуацию: например, загрузку страницы, переход по ссылке или покупку. ^[1] Аналитический вопрос становится конкретнее: не только «сколько было посещений», но и «какие действия зарегистрированы и соответствуют ли они задаче сайта».

Суть и механизм

Рассмотрим авторскую схему работы: вопрос, правила измерения, сбор, проверка и решение. Это способ объяснить ход анализа, а не официальная классификация платформ. Сквозной учебный пример — сайт региональной газеты, предлагающий подписаться на рассылку. Проект и все числа ниже вымышлены.

Редакция видит, что посетители открывают форму, но хочет узнать, удаётся ли им подтвердить подписку. Вопрос «как работает рассылка» слишком широк: он объединяет интерес к теме, удобство формы, доставку письма и дальнейшее чтение. Вопрос «в какой доле визитов начало подписки заканчивается подтверждением в том же визите» уже задаёт наблюдаемый результат. У него есть граница: отложенное подтверждение при следующем посещении сюда не входит.

Далее нужно описать действия. Событием будем называть отдельную техническую запись о том, что произошло. Параметр события — дополнительный признак записи, например версия формы. Открытие формы, попытка отправки, принятие адреса сервером и подтверждение по письму в нашем примере — четыре разных действия. Сервер здесь означает часть системы, которая принимает и обрабатывает отправленные данные. Одинаковая подпись «подписка» для всех четырёх действий сделала бы отчёт непонятным.

Запись сама не возникает от того, что аналитик придумал название. В Google Analytics часть событий собирается автоматически или при включении соответствующего измерения, а рекомендуемые и собственные события требуют реализации. ^[1] В учебном проекте команда сначала описывает нужный сигнал и проверяет, настроена ли его передача. Иначе отсутствие события в отчёте можно ошибочно принять за отсутствие интереса читателей.

Для сбора данных может использоваться счётчик — код на страницах сайта. Справка Метрики описывает передачу им сведений о странице и взаимодействиях, после чего сервис обрабатывает данные на своих серверах. ^[5] Между действием человека и строкой отчёта, следовательно, есть несколько этапов. Чтобы проверить измерение, полезно проследить всю цепочку на одном известном действии, а не ограничиться наличием кода на странице.

Теперь различим записи и их группировку. Визит, также называемый сессией, объединяет активность по правилам системы. Посетитель — распознаваемый системой участник посещений; это не гарантированно отдельный физический человек. В Matomo один распознаваемый посетитель может создавать несколько визитов, а их границы зависят, в частности, от перерыва в активности, смены кампании и перехода через полночь. ^[3] Поэтому сначала выясняют правила подсчёта, а затем интерпретируют количество посещений.

Проверка отвечает на простой вопрос: действительно ли запись означает то, что написано в отчёте? В учебном проекте посетитель отправил форму с ошибкой. Если при этом возникло событие «успех», проблема уже обнаружена: событие описывает попытку, хотя названо завершением. Исправление такой настройки улучшает качество измерения. Оно само по себе ещё не делает форму удобнее и не увеличивает число подтверждённых подписок.

Решение завершает цикл, когда команда понимает, что проверять или менять дальше. Например, подтверждений мало относительно числа принятых адресов. Можно исследовать доставку письма, ясность инструкции или задержку подтверждения. Отчёт указывает место разрыва в последовательности; выбор одной причины требует дополнительных сведений. Эта граница особенно важна, когда от аналитика ждут объяснения, а у него пока есть только подсчёт действий.

Виды и классификации

Следующее деление — авторская классификация по задаче исследования. Она помогает выбрать содержание отчёта и не претендует на универсальное устройство аналитических сервисов.

Отчётность и анализ также полезно различать по их назначению. В принятом здесь понимании отчётность регулярно показывает согласованные показатели, например число визитов и подтверждений за неделю. Анализ объясняет, что эти показатели позволяют сказать о заданном вопросе. Одна таблица может служить обоим занятиям, но сам факт её построения не делает объяснение убедительным.

Проверка отдельной страницы решает более узкую задачу. В нашем учебном случае можно выяснить, открывается ли страница подписки, и отдельно исследовать, заканчивается ли начатая подписка подтверждением. Даже исправная страница не гарантирует прохождение всей последовательности. Поэтому техническую проверку и наблюдение за действиями стоит связывать через конкретную гипотезу: какое препятствие они вместе помогают проверить.

Как применяется на практике

Вернёмся к учебной редакции. Она заранее определяет успех как подтверждение подписки, а начало задачи — как открытие формы. В выбранном недельном отчёте каждый визит учитывается один раз, даже если форму открывали повторно. Команда изучает только успехи в том же визите, где началась задача. Это условие важно записать: иначе два аналитика могут получить разные ответы из одних данных и оба правильно выполнить собственный расчёт.

Пусть формы открывались в 400 визитах. В 100 из них адрес был принят, а в 60 подписка подтверждена до конца визита. Последовательность этапов такого рода часто называют воронкой; здесь это просто выбранный редакцией порядок действий. Она показывает два разных вопроса: сколько начавших дошло до принятия адреса и сколько дошедших подтвердило подписку. Нельзя заменять один вопрос другим только потому, что второй даёт более высокий процент.

Для уточнения результата команда сравнивает группы визитов. Сегмент — набор наблюдений, отобранных по условию; например, только визиты с открытием формы новой версии. Именно отбор по условиям описан в справке Метрики как сегментация. ^[5] В учебном исследовании важно, чтобы условие относилось к нужному посещению: прошлое использование старой формы не должно автоматически приписываться каждому следующему визиту человека.

Российский и международный примеры здесь показывают общую задачу, но не равенство правил платформ. Метрика выделяет просмотры, визиты и посетителей как разные типы статистических объектов. ^[5] Matomo отдельно описывает зависимость объединения действий от доступных способов распознавания. Если cookies — небольшие сохраняемые браузером данные — недоступны или удалены, Matomo может начать новый визит при продолжающейся активности. ^[3] Сравнение итогов поэтому начинают с определений и настроек, а не с выбора «правильного» кабинета.

Как измерить или проверить

Конверсия в нашем примере — достижение выбранного результата, то есть подтверждение подписки. Чтобы получить долю визитов с конверсией, нужны числитель и знаменатель. Числитель показывает, сколько визитов завершилось успехом, знаменатель — сколько визитов входило в рассматриваемую группу. Для учебной задачи обе части берутся за одну неделю, из одного набора визитов и по одним правилам.

Обозначим число визитов с началом задачи буквой N, число успешных среди них — S. Доля успешных визитов в процентах:

C = S / N × 100%.

Подстановка даёт 60 / 400 × 100% = 15%. Значит, подтверждением в том же визите завершились 15 из каждых 100 измеренных визитов, где открывали форму. Среди визитов с принятым адресом доля подтверждений другая: 60 / 100 × 100% = 60%. Оба результата верны для учебных чисел, но отвечают на разные вопросы. Без названия знаменателя просто «конверсия 60%» вводила бы читателя в заблуждение.

Число событий успеха также не всегда подходит вместо S. Допустим, в тех же 60 успешных визитах возникло 75 записей подтверждения из-за повторов. Тогда 75 / 400 × 100% = 18,75% — отношение количества записей к количеству визитов, а не доля успешных визитов. Разница здесь возникла из способа подсчёта. Если N равен нулю, процент по формуле не определён: корректнее сообщить об отсутствии подходящих визитов, чем показывать нулевую эффективность.

Для сравнения недель предположим, что во вторую неделю успешными стали 72 из 400 визитов: 18%. Прибавка составляет 3 процентных пункта, то есть разность 18% и 15%. Относительный рост равен 3 / 15 × 100% = 20%. Слова «процент» и «процентный пункт» здесь нельзя менять местами: одно выражает изменение относительно исходной доли, другое — расстояние между долями.

Перед интерпретацией полезно сделать воспроизводимый тест. В учебном сценарии выполняются десять отдельных успешных действий, для каждого ожидается одна запись. Если получилось двенадцать, сначала проверяют повторное срабатывание; если восемь — ищут пропуски. Тест должен включать и ошибочную отправку: она не должна попасть в выбранную категорию успехов. Это предложенный редакцией способ проверки, а не обещание функций конкретного сервиса.

К результату прикладывают описание условий: даты, часовой пояс, версию формы, отбор визитов, условие успеха и правила повторного учёта. Оно позволяет другому человеку повторить расчёт. Без него изменение доли может означать как изменение поведения, так и изменение того, что аналитик решил считать.

Ошибки, ограничения и спорные вопросы

Первое ограничение — расстояние между наблюдаемым действием и интересующим результатом. В учебном проекте открытие формы служит признаком начала задачи. Оно не доказывает намерения подписаться: человек мог изучать условия. Такой косвенный показатель можно использовать, если точно назвать его смысл. Проблема возникает, когда технической записи приписывают больше, чем она действительно сообщает.

Второе — распознавание людей. Если один посетитель заходит с разных устройств, Matomo учитывает отдельные визиты; сохранение cookies также влияет на распознавание возвращения. ^[3] Поэтому утверждение «это число разных людей» требует более сильного основания, чем число идентификаторов в отчёте. В нашем примере достаточно говорить об измеренных визитах, не обещая точного подсчёта всей аудитории.

Третье — причинность. В учебном сравнении рост с 15% до 18% совпал с изменением формы. Но одновременно могла измениться аудитория. Допустим, во вторую неделю рассылку предложили постоянным читателям, а в первую — новым посетителям. Сравнение уже не отделяет действие формы от различия групп. Чтобы приписать рост определённому изменению, нужен способ проверить конкурирующие объяснения. Простого совпадения дат недостаточно.

Четвёртое — сопоставимость источников. В ещё одном учебном случае сервер принял 80 форм, а аналитика зарегистрировала 95 событий «успех». Нельзя сразу объявлять пятнадцать записей ошибочными: сначала выясняют, совпадают ли период и условие успеха, допускаются ли повторы. Поиск начинается с определения измеряемого действия и продолжается проверкой пути записи. Только после этого разность получает содержательное объяснение.

Наконец, больше данных не обязательно означает более полезный ответ. Консорциум Всемирной паутины (World Wide Web Consortium, W3C), разрабатывающий принципы устройства веба, связывает минимизацию данных с уменьшением рисков раскрытия и неправомерного использования сведений. ^[4] В учебной задаче для подсчёта доли подтверждений не требуется помещать адрес подписчика в каждый аналитический отчёт. Набор параметров выбирают под вопрос; желание сохранить всё «на будущее» само по себе этот вопрос не формулирует.

Правовой аспект

Если схема веб-аналитики включает обработку персональных данных, к ней применяются требования к целям и объёму обработки. По части 2 статьи 5 Федерального закона № 152-ФЗ цели должны быть конкретными, законными и определёнными до обработки. Использование данных вопреки целям их сбора не допускается. Часть 4 ограничивает обработку сведениями, нужными для её целей; часть 5 требует соразмерности содержания и объёма данных и запрещает избыточность. Здесь используется редакция закона от 26.07.2026. ^[6]

Вернёмся к учебной рассылке. Доставка писем подписчику и подсчёт доли завершённых подписок — разные задачи. Для первой нужен адрес доставки; для второго расчёта в нашем примере достаточно чисел визитов и успехов. Из того, что адрес нужен почтовой системе, ещё не следует необходимость включать его в каждую аналитическую запись. Так пример показывает, почему состав данных обосновывают применительно к определённой цели. Он не устанавливает правовой статус всех сведений реального сайта: отдельно нужно исследовать, что именно собирается и с чем эти записи связываются.

Основание обработки — отдельный вопрос. Часть 1 статьи 6 перечисляет несколько допустимых оснований, включая согласие человека. Наличие основания не отменяет принципов статьи 5: статья 6 прямо связывает обработку с соблюдением принципов и правил закона. ^[6] Поэтому ни установленный счётчик, ни само слово «согласие» не дают достаточного ответа о допустимости конкретной схемы.

Принцип минимизации W3C помогает обсуждать проектирование системы. Документ Privacy Principles имеет статус W3C Statement — заявления, одобренного консорциумом; он не заменяет российский закон. ^[4] Для конкретного сайта юридическая оценка должна учитывать цели, состав сведений и способ передачи. Настоящий учебный разбор не является таким заключением.

Зарубежные счётчики и персональные данные. С 1 июля 2025 года часть 5 статьи 18 закона № 152-ФЗ «О персональных данных» (в редакции Федерального закона от 28.02.2025 № 23-ФЗ) не допускает при сборе персональных данных граждан России, в том числе в интернете, их запись, хранение и другие операции с использованием баз данных за пределами России. Счётчики вроде Google Analytics передают на зарубежные серверы IP-адреса и идентификаторы cookie, которые могут относиться к персональным данным; о трансграничной передаче, кроме того, заранее уведомляют Роскомнадзор (статья 12 того же закона). Нарушения влекут ответственность по статье 13.11 КоАП РФ. Использование такого счётчика на российском сайте требует юридической оценки; для сбора данных о посетителях из России применяют системы веб-аналитики с хранением данных в России, например Яндекс Метрику.

Частые вопросы

Связанные термины

• Конверсия
• CR (коэффициент конверсии)
• Источник трафика
• UTM-метки
• Сегментация аудитории
• Веб-аналитик