Тут на днях, после того, как я сказал, что на одном сайте были выкорчеваны несколько неиспользуемых сторонних скриптов, чтобы они не нагружали сайт лишний раз, получил вот такой ответ: «Насколько я помню, Roistat и другие сервисы сквозной аналитики, с которыми я общалась, обращали внимание, что на скорость работы сайта сервисы не влияют.»
Я, конечно, понимаю – асинхронная загрузка, все дела, НО если сравнить время полной загрузки страницы с помощью $(document).ready(function(), то мы видим, что использование большинства встраиваемых счетчиков/скриптов отслеживания (в т.ч. Roistat) так или иначе увеличивает время загрузки страницы, каждый из них увеличил скорость загрузки на полсекунды, на треть секунды. Да, на загрузку DOM-дерева использование таких скриптов не влияет, но зачастую огромная часть логики вешается именно на document ready.
Также, я не раз наблюдал картину, когда та же самая Яндекс Метрика лежит (metrika.yandex.ru отдает ошибку 500) и сайте скрипт не грузится. Да, сам веб-сайт работает, окей, но идентификатор загрузки продолжает крутиться, пока Метрика не отвалится по таймауту.
Может я тупой? Призываю в комментарии знатоков – увеличит ли скорость полной загрузки веб-сайта использование дюжины сторонних счетчиков отслеживания и прочей дряни (навроде Метрики, Google Analytics, Roistat, Facebook pixel, VK pixel, Bitrix24 и т.д.) или они действительно «никак не влияют на скорость работы»?
Раз уж речь зашла за Roistat, вставлю и за него свои пять копеек и расскажу, почему мы от него отказались. В отличии от Метрики, Директа и прочих инструментов, Roistat работает с конкретными заявками. Он позволяет определить из каких источников пришла та или иная заявка. При интеграции с рекламными кабинетами – посчитать CPA, при интеграции с CRM – стоимость сделки. CPA (стоимость лида) может показать и Директ и Google Ads (если настроены цели), только вот понять а целевые ли это лиды по обезличенным данным невозможно. Roistat же может показать расходы на рекламу и эффективность этих расходов в разрезе реальных клиентов.
Вот только есть один нюанс, который напрочь перечеркивает всю пользу от Roistat – это Adblock, который использует уже полрунета. И всё чаще cloud.roistat.com/dist/module.js или куки roistat_* появляются в блэклистах блокировщиков рекламы, от чего все чаще в Roistat не попадает статистика по источникам заявок и всю полученную таким образом аналитику можно выбрасывать в помойку.
Что же с этим делать? В первую очередь необходимо разобраться, на основе чего Roistat определяет источники трафика, а определяет он его по UTM-меткам. Соответственно, для каждой заявки мы должны сохранить информацию о UTM-метках (если они были) без потерь. Решения на базе Javascript или те, что хранят информацию в куках нам не подойдут – они спокойно вырезаются блокировщиками рекламы. Наиболее подходящий способ – использовать PHP-сессии.
Механизм PHP-сессий позволяет хранить всю необходимую информацию на стороне сервера, пока открыт браузер пользователя, а у пользователя висит лишь кука «PHPSESSID» с идентификатором сессии. Вырезать её никто не будет, т.к. именно благодаря этим же сессиям, на большинстве сайтов выполняется авторизация пользователей. И если её будет вырезать блокировщик рекламы ты никогда ни в какой личный кабинет, ни на одном сайте уже не попадешь.
Поэтому, как только пользователь попадает на сайт, мы сохраняем в его сессию всё, что о нём знаем: страницу, на которую он зашел, его user-agent, реферер и ip-адрес. Сейчас речь пойдет только про страницу входа, но поверь, остальные характеристики тоже будут весьма полезными.
Далее, когда пользователь отправляет заявку, обработчик этой заявки достает из сессии характеристики визита, добавляет их к заявке и отправляет в CRM. UTM-метки большинство CRM сами смогут получить из страницы входа, но если твоя CRM – гавно, ты и сам без труда можешь вытянуть UTM-метки из страницы входа в момент обработки заявки.
Чтобы получить CPA и стоимость сделки придется поработать аналитику немношк: выгрузить заявки за необходимый период в Excel, выбрать нужные фильтры в зависимости от того, как настраивали рекламу (например utm_source=yandex), посмотреть расходы за этот же период в рекламном кабинете и разделить расходы на число заявок – получишь стоимость лида. Можно поставить дополнительный фильтр, например, «статус сделки = успех» и получишь стоимость сделки. Тоже самое можно сделать по конкретной группе объявлений или по конкретному объявлению. Всё зависит от того, что ты собрался анализировать.
При необходимости, если у аналитика лапки и он не может работать руками, весь описанный выше процесс можно автоматизировать, интегрировавшись с API рекламных площадок. Если ты не умеешь в разработку тогда зачем ты подписан на этот канал? ты можешь заплатить деняк какому-нибудь программисту, тем более что такая интеграция будет не дороже двух месяцев роистата стоить.
Так или иначе, сбор характеристик визитов на бэкэнде – это, пожалуй, единственный способ получить реальную статистику по эффективности рекламных кампаний.
