Как построить веб-аналитику для мобильных приложений

Всем привет. Меня зовут Ефим Антонов, я аналитик в агентстве kite. Мы делаем SEO для порталов и редакций. Работаем с MyBook, Тинькофф, Joom, Yell, Calltouch, Qlean, Onrealt и другими классными продуктовыми командами.

В статье расскажу, как построить веб-аналитику на проектах, где трафик привлекается на сайт, но монетизируется в мобильном приложении.

Рассмотрим решение этой задачи на примере MyBook — крупнейшего в России сервиса электронных и аудиокниг по подписке.

Посетители приходят на сайт по различным поисковым запросам: авторов, жанров, тем или конкретных книг. Затем они скачивают мобильное приложение без авторизации на сайте и уже в нем оформляют подписку.

Подписка напрямую на сайте тоже возможна, но в рамках данной статьи нам не интересна.

Изначально в Яндекс.Метрике были настроены js-события на нажатие кнопок скачивания мобильного приложения (iOS, Android). К сожалению, после нажатия на кнопку скачать пользователи переходили в store, связь с Метрикой терялась, и их дальнейшая судьба была неизвестна.

Ссылки также были размечены трекингом AppMetrica, но в личном кабинете AppMetrica было видно только общее количество установок с канала «сайт». О детализации не было и речи.

Мы задумались о том, как передавать данные об установках и подписках из мобильного приложения в Метрику.

У Метрики есть функционал загрузки данных об оффлайн-конверсиях. «Чем мобильное приложение принципиально отличается от оффлайн?» — подумали мы. Так нам удалось сопоставить неавторизованных посетителей сайта и пользователей мобильного приложения.

Теперь мы можем разделить установку и выручку между каналами привлечения трафика на сайт, используя стандартные фильтры Метрики.

С помощью целей можем отследить установки и подписки как в сумме, так и по отдельности по iOS и Android.

А можем копнуть еще глубже. Например, узнать сколько установок принес поиск Яндекс, а сколько поиск Google, какую выручку принесла каждая поисковая система. Это помогает понять, какой канал выгоднее.

Аналогичным образом можно сегментировать конверсии по страницам входа точечно и по разделам. Так мы понимаем, какие разделы, книги или авторы приносят больше установок, подписок, а значит и денег.

Напоследок расскажу, как еще можно использовать полученные данные.

Одна из ключевых задач SEO — выбрать приоритетные разделы для оптимизации. Мы составили сегмент по каждому из разделов сайта, построили отчет в Метрике, сравнили показатели трафика и конверсии из посетителей в установки и составили рейтинг разделов по профиту для проекта.

Так мы выявили разделы с высоким трафиком и очень низкой конверсией в установки. Это значит, что можно сразу ставить задачи по доработке макета страниц и тестированию дополнительных блоков. Трафик уже есть, осталось его сконвертировать.

С другой стороны, разделы с высокими показателями конверсии, но с низким трафиком — приоритет для работ по оптимизации.

Еще одна важная задача для SEO — исключение брендового трафика для снижения влияния инфоповодов, оффлайн- и ТВ-активностей.

Основной брендовый трафик на сайте mybook приходится на главную страницу и страницу дашборда. Более 90% поискового трафика на них — это брендовые запросы.

Отсечение массива брендовых данных дает чистую картину для SEO. Также работает и обратный фильтр — данные только по брендовому трафику пригодятся маркетологам.

Передавая в Метрику данные о конверсиях в мобильном приложении, мы получаем полноценную сквозную аналитику в привычном интерфейсе и можем увидеть всю цепочку действий неавторизованного пользователя: от точки входа до финальных денег на сайте и в приложении.