Az oldalad konverziós aránya 1,9 százalék. Jó ez vagy rossz? Ebből a számból semmi nem derül ki, mert több tucat, egymástól nagyon különböző viselkedés átlaga. Benne van a céges gépről, pontos szándékkal érkező látogató, aki egyenesen az árajánlatkérő oldalon landol, és a buszon telefonról egy blogcikkre kattintó olvasó is. Ha az átlagot próbálod javítani, vakon dolgozol. Ha előbb szétbontod, jó eséllyel kiderül, hogy a gond egyetlen jól körülhatárolható szeletben ül, és ott kevesebb munkával többet érhetsz el.
Ez a cikk végigvezet a bontáson eszköz, forgalmi forrás és belépő oldal szerint. Kapsz egy lépéssort a riport összeállításához, egy mintaszám-küszöböt, ami alatt nem érdemes dönteni, és egy tipikus felfedezést, amilyet a legtöbb weboldalon előbb-utóbb megtalálsz. A nézőpont végig ugyanaz. Előbb szegmentálj, csak utána optimalizálj.
Miért félrevezető az átlagos konverziós arány?
Röviden. Az átlag elfedi, hogy a szeletek között gyakran többszörös a különbség, és a forgalom összetételének eltolódása akkor is mozgatja, ha egyetlen oldal teljesítménye sem változott.
Nézzünk egy egyszerű számpéldát. Az asztali látogatóid 3,5, a mobilosak 1,4 százalékban konvertálnak. Ha a mobilforgalom aránya egy hónap alatt 55-ről 70 százalékra nő (mondjuk elindult egy közösségi kampány), az összesített arány nagyjából 2,3-ról 2,0 százalékra esik. A riportban ez romlásnak látszik, pedig egyik oldal sem lett rosszabb, csak a keverék változott. A statisztika ezt összetételi hatásnak hívja. Szélső esetben ebből lesz a Simpson-paradoxon, amikor minden egyes szeletben javul az arány, az összesített mégis csökken.
Saját tapasztalat. A fiókokban, amelyeket átnézünk, a mobil és az asztali arány között jellemzően kétszeres-háromszoros a különbség, a belépő oldalak között pedig még nagyobb a szórás. Ezért egy „emeljük 2 százalékról 2,5-re” típusú cél ritkán mondja meg, hol kell hozzányúlni az oldalhoz.
Milyen szeletekre érdemes bontani először?
Röviden. Három dimenzió adja a legtöbb információt a legkevesebb munkával, az eszköz, a munkamenet forrása és a belépő oldal. Ezek kombinációja egy szelet, például „organikus, mobil, szolgáltatásoldal”.
- Eszköz. Mobil, asztali, tablet. Más a képernyő, más a szándék, más az űrlapkitöltés élménye. A tabletforgalom a legtöbb oldalon olyan kicsi, hogy érdemes figyelmen kívül hagyni vagy az asztalihoz vonni.
- Forrás. A munkamenet alapértelmezett csatornacsoportja (organikus keresés, fizetett keresés, fizetett közösségi, közvetlen, hivatkozó, e-mail). Az organikus és a fizetett forgalmat mindenképp válaszd külön, mert a fizetett látogató elvárását a hirdetés szövege alakítja, az organikusét a keresési találat.
- Belépő oldal. Az első oldal, amit a látogató látott. Ez határozza meg az első benyomást, és ez az a pont, amit a legkönnyebb célzottan javítani.
Miért pont ezek? Mert mindháromhoz tartozik egy konkrét beavatkozási pont. Az eszközhöz a mobil sablon, a forráshoz a hirdetés vagy a keresési szándék, a belépő oldalhoz az adott oldal tartalma és űrlapja. Egy szelet csak akkor hasznos, ha tudsz vele mit kezdeni. Az életkor vagy a böngészőverzió szerinti bontás érdekes lehet, de ritkán vezet teendőhöz.
Hivatalosan igazolt. A Google Analytics 4 a korábbi „konverziókat” 2024 óta kulcseseménynek (key event) nevezi. A munkamenet kulcsesemény-aránya (Session key event rate) azt mutatja, hogy a munkamenetek hány százalékában történt legalább egy kulcsesemény. Ezt érdemes használni, mert ha valaki kétszer küldi el ugyanazt az űrlapot, az eseményszám felfújódik, a munkamenet-arány viszont nem.
Hogyan állítsd össze a bontott riportot lépésről lépésre?
Röviden. Egyetlen konverziót választasz, legalább 60 napos időszakot, a GA4 Felfedezések felületén három dimenzió szerint bontasz, majd táblázatban kiszámolod szeletenként a lehetőséget, és kiszűröd a túl kicsi mintákat.
- Válassz egyetlen konverziót. Ha a kapcsolatfelvétel, a hírlevél-feliratkozás és a letöltés egy kalapban van, a bontás értelmetlen lesz, mert a szeletek között a konverziótípusok aránya is eltér. Az üzletileg legfontosabb kulcseseményt vedd, például az ajánlatkérő űrlap sikeres beküldését.
- Válassz időszakot. Legalább 28 nap, inkább 60-90. Kerüld azt az időszakot, amelyikbe mérésmódosítás, oldal-újratervezés vagy egyszeri kampánycsúcs esik.
- Építsd fel a táblát. A GA4 Felfedezések menüjében hozz létre egy szabad formátumú felfedezést. Sorokba tedd a belépő oldalt, az eszközkategóriát és a munkamenet alapértelmezett csatornacsoportját. Értékeknek a munkameneteket, a kiválasztott kulcseseményt és a munkamenet kulcsesemény-arányát.
- Szűrd a zajt. Zárd ki a belső és a teszt forgalmat. A „(not set)” belépő oldalt ne dobd el, nézd meg, mekkora. Ha a forgalom több mint néhány százaléka, az mérési hibára utal, amit előbb javítani kell.
- Exportálj táblázatba. Minden sorhoz számold ki a lehetőséget (a képletet lejjebb találod).
- Jelöld a kis mintákat. A küszöb alatti sorokat szürkítsd ki, ezekről nem döntesz.
- Rendezz lehetőség szerint. Az első három-öt sor a munkalistád. A többit a következő negyedévben nézd újra.
Ha a GA4 BigQuery-exportja be van kapcsolva, ugyanezt a táblát lekérdezéssel is előállíthatod, ami nagyobb forgalomnál megbízhatóbb, mert elkerüli a felület adatküszöbölését. Egy egyszerűsített váz eszköz és belépő oldal szerint, ahol a konverzió a generate_lead esemény:
WITH s AS (SELECT user_pseudo_id, (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS sid, ANY_VALUE(device.category) AS eszkoz, MAX(IF(event_name = 'session_start', (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_location'), NULL)) AS belepo, MAX(IF(event_name = 'generate_lead', 1, 0)) AS konv FROM `projekt.analytics_123456.events_*` WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260701' AND '20260930' GROUP BY 1, 2) SELECT eszkoz, belepo, COUNT(*) AS munkamenet, SUM(konv) AS konverzio, ROUND(100 * SUM(konv) / COUNT(*), 2) AS arany FROM s GROUP BY 1, 2 HAVING munkamenet >= 1000 ORDER BY munkamenet DESC
A forrás szerinti bontást a felületen érdemes megcsinálni, mert a munkamenet-szintű csatorna-hozzárendelés logikáját a lekérdezésben újraépíteni hibalehetőség. A táblanevet és az eseménynevet a saját beállításodra kell cserélni.
Mekkora mintánál hozhatsz döntést egy szeletről?
Röviden. Saját ökölszabályunk szerint szeletenként legalább 1000 munkamenet kell, és a két összehasonlított szeletben együtt legalább 50 konverzió. Ez alatt a különbség nagy része véletlen is lehet.
Hogy miért, azt egy egyszerű, régóta használt statisztikai közelítés mutatja meg. Egy konverziós arány 95 százalékos bizonytalansági sávja nagyjából p ± 1,96 × √(p × (1 − p) / n), ahol p az arány, n a munkamenetek száma.
- 2 százalékos arány 500 munkamenetből nagyjából 0,8 és 3,2 százalék között bármi lehet.
- Ugyanez 5000 munkamenetből már 1,6 és 2,4 százalék közé szűkül.
Vagyis 500 munkamenetnél egy 1 és egy 3 százalékos szelet akár ugyanaz a valóság is lehet. Nagyon alacsony arányoknál ez a közelítés pontatlan, ott a Wilson-féle intervallum a megbízhatóbb, de a döntés szempontjából a lényeg ugyanaz.
Szakmai feltételezés. Az 1000 munkamenetes és 50 konverziós határ gyakorlati kompromisszum, nem tudományos állandó. Nagy forgalmú webshopnál emelheted, kis szolgáltatói oldalnál úgy érheted el, hogy hosszabb időszakot nézel, vagy hasonló oldalakat egy csoportba vonsz (például az összes szolgáltatásoldalt).
Hogyan találod meg azt a szeletet, ahol a javítás a legtöbbet hozza?
Röviden. Ne a legrosszabb arányú szeletet keresd. Szorozd meg a szelet munkameneteit azzal, amennyivel a reális referencia-arány alatt van, és a legnagyobb szorzattal kezdd.
A képlet egyszerű.
lehetőség = munkamenetek × (referencia-arány − szelet aránya)
Referenciának két dolgot használhatsz. Az egyik ugyanaz az oldal a másik eszközön, a másik ugyanaz az eszköz a hasonló oldalakon. A kettő közül mindig az alacsonyabbat vedd, mert az a reálisabb célszint. Egy 0,2 százalékos oldal 300 munkamenettel és 1,8 százalékos referenciával kevesebb mint 5 plusz konverziót ígér. Egy 1,0 százalékos oldal 8000 munkamenettel ugyanakkora referenciával 64-et. A második a jobb célpont, pedig az aránya ötször jobb.
Fizetett forgalomnál érdemes a munkamenetszám mellé a költséget is odaírni, mert ott a gyenge szelet pénzt éget. Szakmai feltételezés. A referencia-arány egy elérhetőnek tűnő szint, nem ígéret, és a becsült lehetőség csak a sorrend felállítására jó, előrejelzésnek nem.
Hogyan néz ki egy tipikus felfedezés a gyakorlatban?
Röviden. A leggyakoribb minta egy nagy organikus forgalmú oldal, amely asztalon jól konvertál, mobilon viszont töredékét hozza annak, amit a többi mobiloldal. Az ok szinte mindig az oldal egy konkrét elemében van.
Az alábbi példa szemléltető, a számok kitaláltak, nem egy konkrét ügyfél adatai. Egy szolgáltató cég oldala 90 nap alatt 21 000 munkamenetet kapott, az ajánlatkérő űrlap összesített aránya 1,9 százalék.
- Eszköz szerint az asztali 3,0, a mobil 1,3 százalék. Ez önmagában még nem riasztó, sok oldalon ilyen az arány.
- Forrás szerint a mobilon belül az organikus 1,2, a fizetett 1,5 százalék. Nincs éles eltérés.
- Belépő oldal szerint a mobilos szolgáltatásoldalak többsége 1,7 és 2,2 százalék között mozog. Egy kivétel van, a legnagyobb organikus forgalmú szolgáltatásoldal, 4200 mobil munkamenettel és 0,6 százalékkal. Ugyanez az oldal asztalon 1800 munkamenetből 3,1 százalékot hoz.
A mintaküszöb teljesül (4200 és 1800 munkamenet, együtt 81 konverzió). A bizonytalansági sávok sem fedik egymást, a mobil 0,4 és 0,8, az asztali 2,3 és 3,9 százalék közé esik. A konzervatívabb referencia a többi mobiloldal 1,9 százaléka. A lehetőség tehát 4200 × (1,9% − 0,6%), ami körülbelül 55 plusz ajánlatkérés 90 nap alatt, ha az oldal felzárkózik a többi mobiloldalhoz. Ez egyetlen oldal javításából jön, és ugyanennyit a teljes mobil átlag emelésével sokkal nagyobb munka lenne elérni.
A diagnózis ezután következik, és itt sem érdemes rögtön az újratervezésbe ugrani. Először azt nézd meg, hol esik ki a látogató. Ha van űrlapkezdés-eseményed, hasonlítsd össze eszközönként a kezdés és a beküldés arányát. A példában a mobilos látogatók hasonló arányban kezdték el az űrlapot, mint az asztaliak, de alig küldték be. Ez a hibát az űrlapon belülre szűkíti. Valódi telefonon (a böngésző mobilnézete ehhez nem elég) kiderült, hogy a telefonszám-mező szóközt tartalmazó számot hibásnak jelöl, a hibaüzenet pedig a képernyőn kívülre kerül.
Saját tapasztalat. Gyenge mobilos szeletnél a leggyakoribb okok ezek szoktak lenni.
- Az űrlap vagy a hívás gomb több képernyőnyi görgetés alatt van.
- A süti-sáv vagy egy csevegőablak eltakarja a gombot.
- A mező nem a megfelelő billentyűzetet hozza fel (telefonszámnál nem a számbillentyűzetet).
- Egy dátumválasztó vagy legördülő menü iOS-en másképp működik.
- A nagy fejlécképtől lassú az első megjelenés, és a látogató még a tartalom előtt kilép.
A javítás után ugyanazt a szeletet mérd, ugyanazzal a küszöbbel. Ha a forgalom elbírja, A/B tesztben ellenőrizd, mert a szezonalitás könnyen összemosódik a változtatás hatásával.
Milyen hibák torzítják a bontást?
Röviden. A hozzájárulási arányok eltérése, az eszközváltó vásárlók, a GA4 adatküszöbölése és a túl sok egyszerre nézett szelet mind hamis felfedezést okozhat.
- Hozzájárulás. Hivatalosan igazolt. A Google hozzájárulási módja mellett a GA4 a hozzájárulás nélküli forgalom egy részét modellezi. Saját tapasztalat. A süti-sáv elfogadási aránya mobilon és asztalon gyakran eltér, ami az eszközök közti különbséget torzíthatja.
- Eszközváltás. Szakmai feltételezés. Sokan mobilon tájékozódnak, és később asztalon küldik el az ajánlatkérést, különösen üzleti vásárlásnál. Ezért a mobil arány önmagában alulbecsült lehet. Emiatt hasonlítsd a gyanús mobiloldalt a többi mobiloldalhoz is, ne csak az asztalihoz.
- Adatküszöbölés. Hivatalosan igazolt. Bekapcsolt Google-jelek mellett a GA4 kis sorokat elrejthet a jelentésekből. Ha a táblád furcsán hiányos, ez lehet az oka.
- Túl sok szelet. Ha 60 szeletet nézel, néhány puszta véletlenből is kilóg. Előre döntsd el, melyik három dimenziót nézed, és ne keress addig, amíg valami „érdekeset” nem találsz.
- Változás az időszakon belül. Ha közben átírtad az oldalt, a két állapot átlagát méred. Bontsd az időszakot a változás dátumánál.
Mit ellenőrizz, mielőtt javításba kezdesz?
Röviden. Egy konverzió, tiszta mérés, elég minta, lehetőség szerinti sorrend és egy konkrét, eszközön ellenőrzött hipotézis.
- Egyetlen, üzletileg fontos kulcseseményt nézel.
- Az időszakban nem volt mérésmódosítás vagy oldal-újratervezés.
- A „(not set)” belépő oldal aránya kicsi.
- A vizsgált szelet eléri az 1000 munkamenetet, az összehasonlítás az 50 konverziót.
- A lehetőséget a konzervatívabb referencia-aránnyal számoltad.
- Tudod, hol esik ki a látogató (oldal, űrlapkezdés vagy beküldés).
- A hibát valódi eszközön reprodukáltad.
- Előre leírtad, melyik szeleten és mekkora mintán méred a javítás hatását.
Források és további olvasnivalók
- Google Analytics Súgó, Kulcsesemények a Google Analytics 4-ben
- Google Analytics Súgó, Felfedezések (Explorations) használata
- Google Analytics Súgó, Adatküszöbök a GA4-ben
- Google Analytics Súgó, Hozzájárulási mód és viselkedésmodellezés
- Google Analytics Súgó, BigQuery Export sémája
- web.dev, Core Web Vitals
- NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, arányok konfidenciaintervalluma
- Az összesített konverziós arány akkor is mozog, ha egyetlen oldalon sem változott semmi, mert a forgalom összetétele eltolódik.
- A három leghasznosabb bontás az eszköz, a munkamenet csatornája és a belépő oldal, mert mindháromhoz konkrét beavatkozási pont tartozik.
- Saját ökölszabályunk szerint 1000 munkamenet alatti szeletről, illetve 50 konverzió alatti összehasonlításról ne hozz döntést.
- A legnagyobb lehetőség a munkamenetek és a referencia-aránytól való lemaradás szorzata, és ez ritkán a legrosszabb arányú szelet.
- Egy gyenge mobilos szeletnél előbb azt nézd meg, hol esik ki a látogató (űrlapkezdés vagy beküldés), és csak utána tervezd újra az oldalt.
Gyakori kérdések
Miért nem elég az összesített konverziós arányt figyelni?
Mert az átlag a forgalom összetételétől is függ. Ha nő a mobilforgalom aránya, az összesített arány akkor is csökkenhet, ha egyetlen oldal teljesítménye sem változott.
Milyen dimenziók szerint bontsam a konverziós arányt először?
Eszköz, a munkamenet csatornacsoportja és a belépő oldal szerint. Mindháromhoz tartozik konkrét javítási pont, a mobil sablon, a hirdetés vagy keresési szándék, illetve maga az oldal.
Mekkora minta kell egy szelet értékeléséhez?
Saját ökölszabályunk szerint legalább 1000 munkamenet szeletenként és együtt legalább 50 konverzió az összehasonlított szeletekben. Kisebb mintánál a különbség nagy része véletlen is lehet.
Hogyan döntsem el, melyik szeletet javítsam először?
Szorozd a szelet munkameneteit a referencia-aránytól való lemaradásával, és a legnagyobb szorzattal kezdd. Referenciának ugyanazt az oldalt a másik eszközön vagy a hasonló oldalakat ugyanazon az eszközön használd, a kettő közül az alacsonyabbat.
Biztosan hibás egy oldal, ha mobilon sokkal rosszabbul konvertál?
Nem feltétlenül. Sokan mobilon tájékozódnak és asztalon konvertálnak. Ezért a gyanús mobiloldalt a többi mobiloldalhoz is hasonlítsd, és csak akkor gyanakodj hibára, ha azoktól is jelentősen elmarad.
Források és további olvasnivalók
Ezen az oldalon a hivatalosan igazolt információt elsődleges forrásokból építjük fel; a saját tapasztalatot és a szakmai becslést mindig külön jelöljük a szövegben.