תוכן עניינים
כבעלי אתר חשוב לחשוף את איכות דפי הנחיתה ודפי התוכן, זהו צעד חשוב לשיפור בכל תחום ולמרות זאת הרבה בעלי אתרים מפספסים את הצעד הזה.
חלק מהכלים והמספרים נראים קצת מורכבים, זה נראה כמו יותר מידי זמן להשקיע, אולי עדיף לשלם למישהו שינתח את הנתונים וישלח דו"ח מסודר בסוף התהליך, אז התשובה היא שזה לא חייב להיות כך.
בעלי האתר בדרך כלל מכירים את האתר הכי טוב ויופתעו לגלות איך תובנות צצות אצלם במהירות, מדדים כמו אחוזי נטישה, זמן שהייה בדף, אחוזי המרה ועומק גלילה בדף יכולים להקל על העבודה בצורה משמעותית.
כדי להשתמש במידע שבמאמר, באתר צריך להיות מותקן גוגל אנליטיקס (Google Analytics), בחלק מהבדיקות נשתמש גם בכלי ניהול האתר של גוגל (Google Search Console).
מאיפה להתחיל?
בגוגל אנליטיקס נכנסים לדו"ח דפי הנחיתה דרך התפריט הצידי:
בדו"ח יופיעו הדפים הראשונים שעליהם נחתו הגולשים שהגיעו אל האתר (והמדדים שלהם).
מדד אחוזי הנטישה (Bounce Rate) הוא מדד התנהגותי חשוב שצריך להבין אותו, הוא מראה את אחוז הגולשים שיצאו מהאתר אחרי צפייה בדף אחד בלבד.
אחוזי נטישה גבוהים בדרך כלל מרמזים שהדף לא ענה על הצרכים של הגולשים שהגיעו אל הדף, אבל כמו שנראה בהמשך זה לא תמיד כך.
לפעמים העבודה תהיה ממש קלה, ניכנס לדף עם אחוזי נטישה גבוהים ונראה מיד שהדף נראה מוזר בגלל תקלה ויזואלית, מהירות טעינה איטית בצורה קיצונית, או אם זהו דף צור קשר והטופס לא עובד אז הגולשים עוזבים ביאוש, ברוב המקרים נסתמך על עוד מדדים כדי לקבל תובנות.
בדו"ח דפי הנחיתה חשוב לזכור: מדד אחוזי הנטישה לבד לא משמעותי מספיק כדי שנתחיל לבנות בגללו תוכנית חדשה לשיפור הדף.
לדוגמה:
אם היו 75% נטישה מתוך 4 כניסות של גולשים, מספר הכניסות לא מספיק משמעותי להסקת מסקנות, לעומת זאת 75% נטישה מתוך 2000 גולשים מגלים לנו מידע משמעותי בהרבה להסקת מסקנות והכנת פעולות לשיפור.
מה קורה אם מדובר באתר גדול של 100,000 דפים או יותר?
בדיוק למקרים כאלה, ב-Google Analytics יש את אפשרות המיון Weighted Sort בנוסף למיון לפי Bounce Rate, שמסדרת את הדפים לפי מספר הכניסות הגבוה ביותר.
בלחיצה על כותרת הטבלה Bounce Rate מבצעים מיון לפי אחוזי נטישה, ולאחר מכן בוחרים מיון נוסף של Weighted Sort כמו בצילום המסך הבא:
האם אחוזי הנטישה באתר שלי טובים או רעים?
אין מספר ספציפי שעונה על השאלה, אבל ישנה דרך הגיונית להסתכל על המספרים ולהבין מה קורה באתר, כמו למשל להשוות את כל הדפים מול ממוצע אחוזי הנטישה, או לחפש מספרים גבוהים במיוחד.
במקרה וכל הדפים באתר מראים אחוזי נטישה של 90% ומעלה, נצטרך לבדוק האם יש בעיה שחוזרת בכל הדפים באתר, תקלה כלשהי בטעינה של הדף, אולי יש Pop Up שמציק לגולשים, האם מיד עולה נושא הדף מול העיניים?
כדי להבין אם אחוזי הנטישה גבוהים, מומלץ להסתכל גם על מקור התנועה של הגולשים, גולשים שחיפשו את מילת המפתח בגוגל ירצו את סוג התוכן הזה יותר ממישהו שהיה בפייסבוק ופתאום נתקל בפוסט שמפנה לאתר.
איך מפרידים את הדפים שאחוז הנטישה שלהם גבוה מהממוצע?
לאנליטיקס יש אפשרות להציג אותם בצורה ויזואלית, לוחצים על טבלת ההשוואות, ומשם בתפריט בוחרים באחוזי נטישה כמדד להשוואה, כמו בצילום המסך הבא:
זו הטבלה שתופיע עם בחירת ההגדרות הנכונות:
עמודות אדומות – אחוז נטישה גבוה מהממוצע – שלילי
עמודות ירוקות – אחוז נטישה נמוך מהממוצע – חיובי
אם לדף ספציפי יש אחוזי נטישה גבוהים, ניכנס לדף ונבין האם הדף עונה לגולש על הצורך בצורה נוחה, לדוגמה אולי הדף נראה עמוס ועושה הרגשה שיהיה קשה למצוא מה שמחפשים, בהמשך המאמר נראה סיבות נוספות שבגללן אחוזי הנטישה עלולים להיות גבוהים.
כוונת המשתמש - User Intent
אם נשלב בין אנליטיקס וכלי ניהול האתר של גוגל (Search Console) אפשר להגיע לתובנות עמוקות יותר, למשל האם התוכן של הדף תואם לציפיות של הגולשים (User Intent) בעת החיפוש בגוגל?
בדיקה ב-3 צעדים:
נבחר באנליטיקס דף שהיו לו אחוזי נטישה גבוהים (ומספר כניסות גבוה), כאשר אנו מתמקדים בתנועה האורגנית מגוגל, כך מגיעים אל הדו"ח באנליטיקס:
ב-Search Console בדו"ח ה-Performance נבדוק את ביטויי החיפוש שדרכם הגיעו לדף ספציפי:
בדו"ח זה נאסוף את ביטוי החיפוש שבהם השתמשו הגולשים כדי להגיע אל הדף, ניכנס לדף ונבדוק האם לזה התכוון הגולש כשחיפש את הביטוי X.
האם זה ביטוי שאמור להוביל לדף קנייה? לדף אינפורמטיבי? דף של יצירת קשר?
לדוגמה :
אם מישהו מחפש "סוללות לאייפון ישן", סיכוי גבוה שהוא לא חיפש מידע על מבנה הסוללה מבחינה טכנית, הוא כנראה חיפש מקום לקנות בו את הסוללה, אבל זה לא עוצר פה…
הוא כנראה ישמח לקבל מידע על מצב הסוללה אם היא יד שניה או חדשה, אתר מאובטח שיוכל להיות רגוע אם הוא מכניס כרטיס אשראי, מקום שעובד מספיק שנים ומבין מה הוא עושה, מידע לגבי אחריות על הקניה, מקום שיכול לבצע את הרכבת הסוללה, מחיר בטווח הנכון, לדעת שיש טלפון \ מייל \ צור קשר אחר שיוכל לברר ולשאול שאלות, כתובת של איפה נמצא המקום וכן הלאה, זו לא רק סוללה לקנייה, זו חוויה כללית טובה יותר.
זה תרגיל מעולה לפיתוח החושים שלכם כאנשי שיווק דיגיטלי, בצעו חיפוש ובידקו כמה מהחברות הגדולות בשוק היום באמת עושות כל מה שאפשר כדי שתהיה חוויה טובה יותר לגולש, כבר בחיפושים הראשונים תראו שברוב התחומים יש עוד הרבה עבודה כדי להגיע לחווית לקוח ברמה גבוהה, מה שמשאיר לנו כאנשי שיווק מלא עבודה בכל מקום שניכנס אליו.
למה כתבתי בהתחלה שאחוזי נטישה גבוהים הם לא תמיד דבר רע?
יש מקרים שבהם אחוזי נטישה גבוהים נחשבים למדד חיובי, למשל אתר שנותן תשובה קצרה על שאלה שלא מצריכה הרבה מידע, כמו "מה הפירוש למילה Dog", אחרי שמישהו יכנס לדף ויקרא ש-Dog זה כלב, הוא כבר לא יצטרך את הדף שלנו ויצא מיד, אחוזי הנטישה מדף זה כמובן יעלו משמעותית, אבל הדף שירת את המשתמש בצורה נכונה.
ניתוח לפי מקורות תנועה
אחרי התנועה האורגנית, הגיע הזמן לבדוק אחוזי נטישה לפי מקורות תנועה אחרים:
תנועה ישירה – בדרך כלל זוהי תנועה עם אחוזי נטישה נמוכים, מפני שרוב הגולשים שנכנסים לאתר באופן ישיר לא עשו זאת רק כדי לצאת, אם אנו מזהים אחוזי נטישה גבוהים בתנועה הישירה, יכול להיות שיש בעיה באתר (פופ אפ מציק, טעינה איטית מידי, הדף לא מוצג נכון וכן הלאה) או שגוגל אנליטיקס מכניס לתנועה הישירה מקורות תנועה נוספים שמעלים את ממוצע אחוזי הנטישה, לדוגמה, תנועה מהמקורות הבאים נספרים כתנועה ישירה:
- קישורים ששותפו דרך תוכנות התכתבות: מייל, SMS, Whatsapp, Facebook Messenger, Skype, Telegram וכדומה.
- קישורים בקבצי PDF נספרים כתנועה ישירה, כמו כן לינקים עם Noreferrer.
- לינקים בדף מאובטח (HTTPS) שמובילים לדף לא מאובטח (HTTP) באותו אתר נחשבים לתנועה ישירה.
- קוד אנליטיקס תקול או שלא מופיע בכל הדפים.
- הפניות Meta-Refresh או JS עלולות לגרום למחיקת מידע של הדף המפנה ולהפוך לתנועה ישירה.
כדי למנוע זאת, אפשר לתייג את הקישורים שאנו משתפים בעזרת UTM, לא ארחיב על הנושא במאמר זה, אך מי שירצה להבין קצת יותר על תיוג לינקים מוזמן לקרוא כאן:
https://support.google.com/analytics/answer/1033863
תנועה מאתרים מפנים – זוהי תנועה שמגיעה אלינו מאתרים אחרים דרך קישור.
היות ומדובר באתרים שונים, כדאי לבדוק כל אתר מפנה בנפרד ולהבין אם הגולש שהקליק על הלינק באמת הגיע לדף עם המידע שמחפש.
ברוב המקרים אתרים כלליים הם פחות יעילים בסוג התנועה שהם שולחים, למשל תנועה מאתר עיתון כללי כמו מקומון יחזיר אחוזי נטישה גבוהים לעומת אתר שנותן מידע בתחום מקביל או דומה לשלנו.
תנועה דרך רשתות חברתיות – ברור לכולנו שכל רשת חברתית מושכת סוג קהל מסוים אליה, לדוגמה LinkedIn מושכת קהל מהסוג העסקי, כמו כן Flickr מושך קהל חובב צילום \ עיצוב גרפי, לכן כשנבדוק את התנועה שמגיעה אלינו מרשתות חברתיות, נשים לב באיזו רשת חברתית אחוזי הנטישה נמוכים ונבנה תוכנית הפצה מתאימה לאותה רשת חברתית, באותה הזדמנות, אם חלק מהדפים מציגים אחוזי נטישה נמוכים וחלק אחוזי נטישה גבוהים, נוכל להבין דרך המדדים אילו תכנים מצליחים טוב יותר בכל רשת חברתית ולהתמקד בתכנים מאותו סוג.
לדוגמה:
אם מקדמים אימוץ של חיות מחמד, יהיה לנו יותר קשה להתאים את עצמנו ל-LinkdIn אבל נוכל לקבל תנועה איכותית יותר מרשתות ויזואליות כמו Instagram.
היות ואינסטגרם מאוד ויזואלית, יתכן ונרצה גם לכלול בדפי הנחיתה \ דפי התוכן שלנו וידואים ותמונות של הגורים שאותם אנחנו מעוניינים למסור לאימוץ, כפתורי שיתוף לאינסטגרם ולשאר הרשתות, קישור לדף האינסטגרם העסקי שלנו וכן הלאה.
תנועה ממומנת (פרסום כמו Search Ads, Display Ads, Media Buying, Social Media Advertising) – תנועה ששילמנו עליה, זוהי תנועה יקרה שכדאי לנו להיות יעילים מאוד איתה, במיוחד אם אנחנו עסק קטן, בחירת ערוצי פרסום נכונים, מילות מפתח, שעות וכן הלאה.
אחוזי הנטישה יחד עם מדדים נוספים כמו אחוזי המרה (פירוט בהמשך המאמר) יכולים לספר לנו אם אנחנו משקיעים את הכסף שלנו במקום הנכון, או שאולי כדאי לנו לשים לב לדפים מסויימים שהמדדים שלהם לא מוצלחים במיוחד ודורשים שיפור.
תנועה דרך שיווק שותפים (Affiliate Marketing) – תנועה דרך אתרים שמקבלים רווח ממכירה שלנו.
במקרה הזה לא תמיד נוכל לבקש שינוי באתר המפנה, אבל אם חסרים פרטים בדף המפנה, אנחנו יכולים להוסיף את הפרטים הללו אצלנו, בנוסף אנחנו יכולים לעשות רושם עם דף מקצועי יותר שיגרום לגולש להבין שהדף שאליו הוא הגיע שייך לחברה רצינית שלא סתם המליצו עליה, אפשר לעשות זאת במספר דרכים:
- המלצות של לקוחות
- מידע על אנשי הצוות, מקימי החברה, מידע על החברה עצמה
- פרטים ליצירת קשר (כתובת, טלפון, מייל, רשתות חברתיות) – להראות שיש תמיכה או עזרה בכל דבר שחברי האתר צריכים
- דפי עזרה בכל הקשור לתפעול של המוצר או השירות
- הנחיות ברורות של מה קורה אם נתקלים בבעיות
- להבליט נושאים כמו אתר מאובטח או שימוש באמצעי תשלום מועדפים
- עיצוב
כמובן שיש מקרים ספציפיים שצריך להתייחס אליהם בנפרד, למשל אם האתר המפנה מדבר על תכונה ספציפית שמאוד מושכת את הגולשים, אפשר להבליט את המידע על תכונה זו או להרחיב עליה בדף בצורה מקצועית יותר ולכלול בהסבר דוגמאות לאפקטיביות של תכונה זו.
דקסטופ מול מובייל
הצעד הבא הוא להסתכל על המכשירים שבהם השתמשו, בדרך כלל נראה שוני באחוזי הנטישה בין מחשב שולחני (Desktop) למכשירים ניידים (Mobile).
השוני נובע ממספר סיבות:
- הבדלים במהירות הטעינה של הדף
- חסר מידע חשוב באחת הגרסאות
- לינקים צמודים מידי ולא נוחים להקלקות במובייל
- טקסט קטן מידי וקשה לקריאה במובייל
- העיצוב באחת הגרסאות פחות ידידותי למשתמש
- הדף מוצג בצורה מבלבלת באחת הגרסאות
- מיקום שונה של קריאה\הנעה לפעולה באחת הגרסאות
וכמובן שיש סיבות נוספות, כדי למצוא אותן, פשוט נכנסים לדף עם אחוזי הנטישה הגבוהים דרך סוג המכשיר שאותו נרצה לחקור, ובודקים מה יכול להיות חסר \ לא ברור \ מקשה על הגולש.
מה מראה גובה אחוזי ההמרה באותו דף?
אחוזי המרה גבוהים מוכיחים שהדף יעיל ומוביל לתוצאות שרצינו, לדוגמה:
- קנייה
- מילוי טופס
- יצירת קשר טלפוני
- צפייה בוידאו
אחוזי ההמרה עוזרים לנו להבין אם אחוזי הנטישה באתר שלנו מראים מצב חיובי או שלילי, כלומר אם אחוזי הנטישה גבוהים ואחוזי ההמרה בדף גבוהים, זה אומר שהדף מוביל את הגולש לעשות מה שרצינו, אם לעומת זאת אחוזי הנטישה גבוהים ואין המרות, נצטרך לבדוק את הדף שלנו ולשפר אותו.
שילוב הבדיקה של מקורות התנועה עם אחוז ההמרות יראה לנו איזה ערוץ הכי מניב והכי כדאי להשקיע בו, מצד שני איזה ערוץ מראה פוטנציאל וכדאי לנו לשפר אותו.
מדידת זמן שהייה
אם מדובר באתר מידע, אנחנו רוצים לדעת שהגולש קרא את התוכן, אך אורך השהייה בדף עלול לבלבל, למשל אם גולש נכנס לדף והלך להכין קפה ואז המשיך בגלישה, אנחנו נקבל את ההרגשה שהגולש ממש התעניין בתוכן, בכל זאת הוא היה בדף 20 דקות, אבל זה לא באמת מה שקרה, לכן כדאי מאוד לשלב את זמן השהייה עם עוד מדדים כמו עומק הגלילה בדף, אחוזי נטישה נמוכים, מילוי תופס, לייק או שיתוף וכן הלאה.
מקבלים בדף זמן שהייה נמוך?
- אולי כדאי להוסיף תמונות, וידאוים, טבלאות, הסברים ויזואלים אחרים.
- אפשר גם לשנות את התוכן, כותרות שמושכות לקריאה, פסקאות קצרות ונוחות יותר, אם הכתבה ארוכה לתת קישורים שמובילים ישר לחלק שהגולש מחפש, אם זו הדרכה לשקול להשתמש ברשימות קצרות כדי להעביר מסרים בצורה ברורה ויעילה.
- שימוש בצבעים כדי שהדף יהיה מעניין יותר, או להשתמש בצבעים וגוונים כדי לחלק את הדף לקטעים שיהיה קל יותר לגולש להבין מתי מסתיים חלק אחד ומתחיל חלק חדש.
מדידת עומק הגלילה - Scroll Depth
הזכרתי במהלך הכתבה את מדידת עומק הגלילה (Scroll Depth), במילים אחרות כמה עמוק המשתמש גלל בדף. שימו לב שמדידת עומק הגלילה מצריכה הטמעה של קוד באתר.
אפשר לחלק את הדף למספר חלקים של עומק גלילה ולהשוות אותם עם זמן השהייה, אחוזי ההמרה או מדדים אחרים, למשל האם הגלילה לקחה להם 4 שניות או 4 דקות? מן הסתם שאם מדובר בדף ארוך 4 שניות קריאה לא מראה התעניינות.
האם המשתמשים שגוללים עד הסוף ונשארים הרבה זמן בדף מבצעים רכישה, מילוי טופס, יוצרים קשר, גולשים לעוד דפים באתר? אולי רוב הגולשים לא מגיעים לסוף הכתבה וכדאי לנו לשים קישור ליצירת קשר, פרסום, קניה כבר אחרי מספר פסקאות ראשונות ולהעלות את הסיכוי להמרה? כל מקרה מצריך חשיבה בפני עצמה, לשאול את הגולשים עצמם מה הם היו רוצים לראות בדף זו דרך מצויינת לגלות מה חסר או מצריך שינוי.
אחוזי נטישה לאורך זמן - גרף
בדיקה של אחוזי נטישה לאורך זמן על גרף יכולה לשרת אותנו במספר תרחישים:
- אם השתנו אחוזי הנטישה בדף לאחר שינוים עיצוביים או טכניים שעשינו, בשילוב עם אחוזי המרה לאתרי איקומרס נוכל לראות שינוים קריטיים ולהגיב בהתאם.
- בנוסף נוכל להשתמש בגרף כדי להבין אם יש שוני בין הימים של השבוע, למשל האם אחוזי הנטישה \ המרה גבוהים או נמוכים יותר בסופי שבוע?
- מעבר לשרת חדש \ העלאת אתר חדש, נוכל לראות אם היה שינוי בעקבות עליה של זמני טעינה או תקלות אחרות שגרמו לעליה באחוזי הנטישה.
- הוספת תוכן או שינויי תוכן לפני תאריך השינוי ואחרי תאריך השינוי.
סיכום
כמו שאפשר לראות, דפי נחיתה ודפי תוכן הם דפים שנותנים לנו תובנות, אפשרויות והזדמנויות אם נמדוד אותם בצורה נכונה.
תהליך המדידה של דפי נחיתה ותוכן הוא תהליך מתמשך, תמיד אפשר לשפר ולהגיע לתוצאות טובות יותר.
כדי לחסוף לנו זמן וחזרתיות מיותרת, ישנם כלים מעולים שיכולים לייצר לנו רשימת דפים שמצריכים טיפול בצורה מהירה וקלה שאפילו לא מצריכה מאיתנו ידע בתכנות כמו Google Data Studio.