Wszystko o bounce rate, czyli współczynniku odrzuceń

Ostatnimi czasu dosyć sporo mówi się o wskaźniku (czy też współczynniku) odrzuceń (ang. bounce rate). W końcu to bardzo ważna metryka i Ty również powinieneś zwrócić na nią uwagę. W poniższym artykule chciałbym podsumować kilka wątków dotyczących tej miary. Najpierw jednak zacznę od definicji…

Co to jest współczynnik odrzuceń?

Znaczenia wskaźnika odrzuceń, najlepiej jest szukać u źródła, czyli u dostarczyciela narzędzia ilościowej analizy ruchu na stronie – Google Analytics. Cytując za pomocą Google Analytics wskaźnik odrzuceń to udział wizyt, w czasie których osoba zobaczyła jedynie jedną stronę, po czym opuściła serwis. Warto jednak zaznaczyć, że ta definicja nie jest do końca precyzyjna… Jeżeli w czasie wspomnianej wizyty użytkownik wykonuje jakąkolwiek akcję, która nie powoduje nowej odsłony, ale jest zarejestrowania jako zdarzenie (np. ściągniecie pliku), to wówczas taka wizyta nie jest już liczona jako odrzucenie. Podejrzewam, że nie zostało to doprecyzowane w definicji, ponieważ śledzenie zdarzeń w Google Analytics jest zaawansowaną funkcjonalnością, którą użytkownik narzędzia musi samodzielnie skonfigurować.

Avinash Kaushik bardzo obrazowo opisuje takie osoby – są to użytkownicy, którzy came, puked and left (tłumaczenie pozostawiam Wam:P).

Według Web Analytics Association, współczynnik odrzuceń to po prostu jednoodsłonowa wizyta (sprawdź czym różni się współczynnik odrzuceń od współczynnika wyjść).

Podane definicje skupiają się na tym, że użytkownik po wejściu na stronę od razu ją opuszcza (bez różnicy ile czasu przed tym na niej spędził) bez przejścia na inna stronę w ramach tej same witryny.

W takim wypadku, taką metryką można uznać za miarę jakości naszego serwisu, a w szczególności strony docelowej, na którą trafiają użytkownicy (ang. landing page) i dopasowania źródeł pozyskiwania ruchu, które do niej prowadzą. Im większy współczynnik odrzuceń, tym gorzej dla serwisu, ponieważ nie angażuje odwiedzających użytkowników, nie zachęca ich do jego eksploracji…

Czy na pewno?

Problem ze współczynnikiem odrzuceń

To zależy od charakteru serwisu internetowego, a wynika w szczególności z takiej a nie innej konstrukcji współczynnika odrzuceń w Google Analytics. Jak w przypadku większości aspektów analityki internetowej nie można mówić o standardach, które dotyczą wszystkich stron internetowych.

Najlepszym przykładem są blogi.

Czy fakt, że użytkownik trafił na bloga i odwiedził tylko jedną stronę oznacza, że jego treść jest nieciekawa? Niekoniecznie!

W końcu na stronie głównej może znajdować się lista artykułów, które są wyświetlane w całości i użytkownik nie ma potrzeby przechodzić na inne strony. Może być też tak, że użytkownik trafił na artykuł idealnie odpowiadający jego potrzebom, zapoznał się z nim i opuścił witrynę. Odwiedzający może być również subskrybentem naszego kanału RSS i przychodzi na stronę, aby zapoznać się z najnowszym postem. Nie przechodzi dalej, ponieważ jest zaznajomiony z pozostałą treścią zawartą w witrynie.

Największy problem ze współczynnikiem odrzuceń w narzędziach analityki internetowej polega na jego postrzeganiu niezaangażowanych użytkowników jako tych, którzy zobaczyli jedynie jedną stronę w czasie sesji.

Stąd pojawia się potrzeba zdefiniowania prawdziwego współczynnika odrzuceń w Google Analytics i modyfikacji kodu śledzącego, które umożliwiają jego śledzenie.

Prawdziwy współczynnik odrzuceń…

… powinien być oparty o czas, jaki użytkownicy spędza na stronie, na którą trafili. Mimo faktu, że nie ma co do tego stwierdzenia wątpliwości, to jednak ciągle pozostaje pewien niesmak… Jak określić czas, w którym użytkownik „nie odrzuca” witryny podczas pierwszej (w ciągu danej sesji) wizyty? Jest to bardzo subiektywna ocena – nie tyle z punktu widzenia danego serwisu, co samego użytkownika. W końcu mi osobiście może zając 30 sekund, zanim ocenię, czy serwis jest wart mojej uwagi, kiedy Ty zrobisz to w 10 sekund.

Jednak dużo lepiej jest założyć, że współczynnik odrzuceń to udział użytkowników, którzy spędzili na stronie docelowej określoną ilość czasu, niż odwiedzili jedynie jedną stronę w czasie swojej wizyty. Takie rozwiązanie jest możliwe dzięki funkcji Google Analytics nazwanej śledzeniem zdarzeń.

Poprzez małą modyfikację kodu śledzącego w ramach witryny możemy ustawić, aby współczynnik odrzuceń był liczony jako procent użytkowników, którzy byli na stronie krócej niż 10 sekund. Wystarczy dodać następujące linijkę kodu na danej stronie pod opcją pageTracker._trackPageview();:

<script type=”text/javascript”>

setTimeout(‚_gaq.push([‚_trackEvent’, ‚NoBounce’, ‚Over 10 seconds’])’,10000);

</script>

Parametr 10000 oznacza czas w milisekundach. Oczywiście, zarówno na potrzeby własnego serwisu jak i poszczególnych podstron w nim zawartych możesz określić ten parametr samodzielnie. Pamiętaj jedynie, że 1 sekunda = 1000 milisekund:)

Skąd w ogóle taka wartość? W tym przypadku wzorowałem się na serwisie http://www.useit.com/. Dodatkowo, uzasadnieniem wykorzystania 10 sekund dla wizyt z odrzucenie jest fakt, że nie psuje on znacząco takich metryk jak średni czas na stronie czy długość wizyty.

Pamiętaj jedynie, że wykorzystanie powyższej funkcji zmieni nie tylko Twój „prawdziwy współczynnik odrzuceń”, ale również wpłynie (pozytywnie) na średni czas spędzony na stronie. Więcej na ten temat w artykule w przyszłym tygodniu:)

Jak to wygląda w praktyce?

W związku z tym, że na naszym blogu od początku jego istnienia wykorzystujemy powyższe rozwiązanie, to nie jesteśmy w stanie pokazać jak ta modyfikacja wpłynęła na nasz wskaźnik odrzuceń. Poniższe grafiki pochodzą z bloga PadiCode.

Współczynnik odrzuceń przed i po modyfikacji kodu śledzącego

Na podstawie powyższej grafiki bez problemu możemy określić, kiedy dokładnie została wprowadzona zmiana. Jeżeli chcesz ciągle wiedzieć, ile użytkowników odwiedza Twój serwis oglądając tylko jedną stronę w jego ramach – nie ma problemu:) Dowiesz się tego odwiedzając Głębokość odwiedzin w sekcji Użytkownicy>Lojalność użytkowników. Na przykładzie bloga PadiCode widzimy, że procent użytkowników z jedną odsłoną odpowiada mniej więcej współczynnikowi odrzuceń sprzed modyfikacji kodu śledzącego.

Głębokość odwiedzin

Nie skupiaj się jedynie na współczynniku odrzuceń

Analiza współczynnika odrzuceń może pomóc Ci określić, jak poprawić Twoją stronę. Postępuj jednak rozumnie: Twój cel to przede wszystkim zarobienie większej ilości pieniędzy poprzez optymalizację kampanii, a nie zmniejszenie współczynnika odrzuceń samo w sobie. Dlatego prawdopodobnie nie powinieneś natychmiast optymalizować stron z najwyższym współczynnikiem odrzuceń.

Po pierwsze, musisz przyjrzeć się wpływowi na biznes – nie ma sensu zmagać się z obniżaniem współczynnika odrzuceń na stronach, które nie są ważne dla Twojego biznesu. Nie wkładaj wysiłku w poprawianie strony z 1000 odsłon miesięcznie tylko dlatego, że jej współczynnik odrzuceń jest wyższy niż 80%.

wybór stron wartych poprawy bounce rate
Krótki poradnik, którego możesz użyć, jeśli nie jesteś pewien czy dany typ strony jest wart zachodu (na przykład pod względem współczynnika odrzuceń). Zawsze skupiaj się na stronach, (1) które generują najwięcej przychodu (2) mają największy ruch (3) mają poważne problemy (jak np. współczynnik odrzuceń) i ich rozwiązanie może zaowocować w widoczne rezultaty.
google analytics grupowanie treści
Jeśli zastanawiasz się, które szablony stron optymalizować w pierwszej kolejności, możesz użyć przydatnej funkcji Google Analytics: grupowanie treści. Rekomendujemy to rozwiązanie szczególnie dla stron ecommerce.

Po drugie, musisz pomyśleć dwa razy zanim określisz, czy wysoki współczynnik odrzuceń jest realnym problemem. Są strony, na których akceptowalny jest wysoki współczynnik odrzuceń (np. strony kontaktowe czy strony obsługi klientów).

Po trzecie – segmentuj lub zgiń. Ma to zastosowanie dla każdej analizy, jaką przeprowadzasz. Musisz zagłębić się w segmenty. Przykładowo – identyfikacja problemów związanych z urządzeniami mobilnymi jest istotna dla współczynnika konwersji.

średni współczynnik odrzuceń wg. rodzaju urządzenia
Urządzenia mobilne mają zazwyczaj współczynnik odrzuceń o 10-20% wyższy niż w przypadku komputerów osobistych. Ale jeśli współczynnik odrzuceń znacznie wykracza poza ten margines, może to odkryć problemy techniczne lub te związane z użytecznością na Twojej stronie mobilnej. (źródło grafiki)

Inne segmenty warte analizy to: Lokalizacja (możesz odkryć, że skupiasz się na ludziach z innych miast, którzy nie są zainteresowani Twoimi usługami), Nowi a powracający (powinieneś segmentować swój ruch, aby indywidualnie optymalizować zarówno nowych, jak i powracających użytkowników) oraz Medium (aby ustalić, które medium przynosi ruch najwyższej jakości z najniższym współczynnikiem odrzuceń).

Nie daj się zwieść współczynnikowi odrzuceń

Chcę pokazać Ci prawdziwy przypadek, który ilustruje, jak błędnie raportowany współczynnik odrzuceń może negatywnie wpłynąć na Twój biznes.

Wszyscy mamy skłonności do brania za pewnik tego, co widzimy na naszym koncie analitycznym. W przypadku raportu nt. ilości wyświetleń strony czy raportu nt. użytkowników – “Nowi i powracający” – możesz przypuszczać, że narzędzie dostarcza Ci właściwych danych. Nie możesz być natomiast pewien w kwestii współczynnika odrzuceń.

Podczas pracy z jednym z klientów zauważyliśmy, że ma zaskakująco niski współczynnik odrzuceń (niższy niż 10%). Co za rezultat! – cały dział marketingu zbijał ze sobą piątki z powodu posiadania znakomitej strony. Niestety, było to tylko złudzenie.

Niski współczynnik odrzuceń był dla nas czerwoną flagą. Zagłębiliśmy się w raporty Google Analytics i odkryliśmy, że na stronach produktów współczynnik odrzuceń był równy 0%. Wiedzieliśmy, że to niemożliwe. Zatem jak mogło się to stać?

Odpowiedź – gdy użytkownik odwiedzał stronę, lądował w zakładce , która kończyła się wysyłką zdarzenia do Google Analytics. To znaczyło, że w momencie wejścia na stronę wysyłane były dwa kliknięcia: jedno wyświetlenie strony i jedno zdarzenie. Zatem gdy Google Analytics kalkulował te wizyty, miał dwie interakcje dla każdej z nich, co znaczyło, że żadna z wizyt nie była traktowana jako odrzucenie.

Zdarzenie, które było zaimplementowane w zakładce, było interakcją. Mimo tego, że nasz klient zgłaszał o wiele niższy współczynnik odrzuceń, w rzeczywistości wynosił on prawie 60%. Ta pomyłka wiele kosztowała samą firmę – stracono możliwość poprawy swojej strony internetowej oraz kampanii marketingowych, ponieważ wierzono, że użytkownicy są w pełni zaangażowani.

Wiele innych błędów w konfiguracji narzędzia analitycznego może negatywnie wpłynąć na współczynnik odrzuceń. Są to między innymi: zduplikowany kod śledzący, nieprawidłowo wdrożone zdarzenia (np. zdarzenia odpalające się po wejściu użytkownika na stronę) czy inne rozszerzenia, takie jak np. czat na żywo, który wysyła zdarzenie wraz z wejściem w interakcję użytkownika z czatem.

google analytics bounce rate współczynnik odrzuceń
Jeśli zauważysz, że Twój współczynnik odrzuceń nagle obniżył się o 6%, to jest to powód do niepokoju. Nie ma wątpliwości, że coś poszło źle z konfiguracją Google Analytics.

Jeśli nie chcesz być oszukany przez współczynnik odrzuceń – jego poziom poniżej 20% powinien być dla Ciebie czerwoną flagą. Musisz dążyć do tego, aby Twoje narzędzie analityczne dostarczało wiarygodne liczby.

Jaką wartość powinien przyjmować współczynnik odrzuceń?

Wiedząc już jak prawidłowo mierzyć współczynnik odrzuceń, powinieneś wiedzieć jakich jego wartości się spodziewać. Zapewne już się domyślasz, że nie ma złotego środka. Ja oprę się o infografikę KISSmetrics.

Infografika KISSmetrics

Przedstawione dane odnoszą się do rynku amerykańskiego, ale myślę, że śmiało można je przełożyć na nasze rodzime podwórko.

Jeżeli wejdziesz na stronę infografiki KISSmetrics, przekonasz się, że autor za współczynnik odrzuceń przyjmuje wartość „standardowo” przedstawianą przez narzędzia analityki internetowej.

Jednak ciężko jest mówić o jakichkolwiek standardach prawdziwego współczynnika odrzuceń, kiedy właściciel strony może samodzielnie skonfigurować próg czasu, poniżej którego odwiedziny liczone są jako odrzucenie. Mam nadzieję jednak, że przedstawiona infografika będzie dla Was pewnym punktem odniesienia:)

Średni współczynnik odrzuceń wykres
Większość stron internetowych posiada współczynnik odrzuceń w wysokości od 26% do 70%. W praktyce jednak wartość wskaźnika w przedziale 26%-40% jest więcej niż satysfakcjonująca, a w przedziale 41%-55% jest w porządku. 56% do 70% – powyżej średniej, ale nie musi być powodem do niepokoju – to zależy od konkretnej strony. Wszystko powyżej 70% powinno Cię zaniepokoić. (źródło)

 

Jak poprawić współczynnik odrzuceń?

Wiedząc już, co to jest, jakie są problemu i jak powinien wyglądać współczynnik odrzuceń, czas na kilka wskazówek jak go poprawić. Nie ulega wątpliwości, że każdemu właścicielowi witryny internetowej będzie zależało na tym, aby ten współczynnik mieć na jak najniższym poziomie.

W sieci jest bardzo dużo porad, jak obniżyć współczynnik odrzuceń i chyba nie ma sensu ich powtarzać:) W naszym Conversion’s Funnel Model jednym z elementów, które mają wpływ na współczynnik konwersji jest dopasowanie. Dotyczy ono właśnie aspektu współczynnika odrzuceń.

7 sposobów na zmniejszenie współczynnika odrzuceń znajdziesz na Rentier blog. Jest to bardzo ciekawy i wyczerpujący artykuł na ten temat. Poza tym możesz wykorzystać również wskazówki Suite101.com. A całość można podsumować wspomnianą już infografiką KISSmetrics:

Infografika KISSmetrics

Podsumowanie

Uhh, mam nadzieję, że wyczerpałem temat… Można jedynie wspomnieć jeszcze o rzeczach, które powodują wysoki współczynnik odrzuceń, lecz zakładam, że są to rzeczy wynikające z powyższych sposobów na poprawę tej metryki. Poza tym, część z nich można znaleźć na stronie wspominanej już infografiki KISSmetrics.

Słowem podsumowania należałoby jedynie określić przydatność współczynnika odrzuceń jako metryki w analityce internetowej. Moim zdaniem, jako miara jakości ruchu na stronie bounce rate jest znakomitym wskaźnikiem. Nie znaczy to, że nie ma wad, ale po odpowiedniej jego modyfikacji w połączeniu ze średnim czasem spędzonym na stronie jest to silny argument na temat tego, czy Twój ruch (niekoniecznie jako cały, lecz w rozpatrywanych segmentach np. w podziale na źródła ruchu) jest wystarczająco zaangażowany. Przy analizie współczynnika odrzuceń należy również pamiętać o sortowaniu ważonym, bo w końcu nie trudno o 100% bounce rate na stronie z pojedynczymi odwiedzinami:)

Co Ty sądzisz na ten temat?

Jeśli potrzebujesz audytu konfiguracji narzędzi analitycznych (Google Analytics, AT Internet, Adobe Analytics czy Webtrends) lub chcesz rozwijać analitykę internetową wewnątrz organizacji skontaktuj się z Conversion by poznać nasze podejście. Więcej o analityce internetowej dowiesz się pobierając przygotowane przez nas bezpłatne poradniki, raporty oraz case studies.

Autor: Mariusz

To właśnie on odpowiada za wdrażanie analityki internetowej u naszych klientów. Skończył Szkołę Główną Handlową na kierunku Metody Ilościowe w Ekonomii i Systemy Informacyjne. Walczy obecnie o tytuł doktora :) Często możecie poczytać jego artykuły na naszym blogu oraz w prasie branżowej. Aaa.. coś jeszcze – Mariusz pilnuje by praca projektowa szła zgodnie z harmonogramem, i właśnie dlatego wszyscy tak bardzo go lubimy.





  • Rafal

    Hej, czy możesz mi podpowiedzieć jak wstawić ten kod timeout do kodu analyticsa, który zaczyna się od "var _gaq = _gaq || [];" ?

  • Michał Małaj

    Wolę unikać " bouncing rate" bo każda implementacja "bouncing rate" zależy od technologii pomiaru i tego jak traktuje się sesję (wizytę) Często zauważyłem że jak użytkownik wchodzi na stronę A trzyma ją w kartach a potem przejdzie po godzinie czasu na stronę B to powoduje że użytkownik miał 2 sesje czyli na stronie A miał jedno osłonową wizytę co nie jest prawdą.
    Rozwiązanie tego problemu jest proste należy ustawić na 10 godzin sesję (domyślnie jest na 30 min)
    _gaq.push(['_setSessionCookieTimeout', 36000000]);

  • http://www.rentier-blog.pl Marcin

    Dzięki za link Mariusz! Co do bounce rate to warto pamiętać, że w dużej mierze zależy to od samej strony odsyłającej. Przykładowo ruch z wykopu daje bardzo wysoki bounce rate (podobnie np. bardzo szczegółowa fraza wpisana w Google), a ruch z blogów/stron o podobnej tematyce znacznie niższy. Dlatego dobrze się skupić na pozyskiwaniu ruchu ze stron, które skupiają mniej więcej tę samą grupę odbiorców.

  • http://www.conversion.pl/blog Mariusz Michalczuk

    @Rafał: funkcję setTimeout wstawia się w "oddzielnym" skrypcie, jak podałem to w artykule tzn. oddzielnie otwierasz i zamykasz <script> – poza GATC. Trochę niepotrzebnie dałem ten wielokropek w przykładzie kodu w poście:) Najlepiej jest umieścić go przed zamknięciem znacznika <body>, aby czas zaczął liczyć się po załadowaniu całej strony:)

    @Michał Małaj: zgadzam się z Tobą:) Jednak dobrze skonfigurowany (wobec charakteru witryny) współczynnik odrzuceń jest moim zdaniem bardzo dobrą metryką. Podany przez Ciebie przykład jest kolejnym dowodem na to, że lepszą definicją współczynnika odrzuceń jest traktowanie go jako jednoodsłonowej wizyty, która trwa nie więcej niż określoną ilość czasu:)

    @Marcin: jak najbardziej – dlatego też uważam, że ta metryka (sama jak również w połączeniu z innymi miarami) pozwala bardzo dobrze ocenić poszczególne aspekty ruchu w naszym serwisie.

  • Rafal

    @Mariusz: mnie nie zmyliły trzykropki, ale informacja, że ten kod należy umieścić pod "pageTracker._trackPageview();:". Tej linijki nie ma w kodzie, który mam od google. Mój kod od google analytics mam przed </body> i nie ma w nim linii "pageTracker._trackPageview();:". Potwierdź proszę czy wystarczy więc tylko dodać <script>kod timeout</script> po <body> i zadziała?

  • http://www.conversion.pl/blog/ Paweł Ogonowski

    @Rafał: dokładnie rzecz biorąc dopisz te trzy linijki:

    <script type=”text/javascript”>
    setTimeout(‘_gaq.push(['_trackEvent', 'NoBounce', 'Over 10 seconds'])’,10000);
    </script>

    pomiędzy końcem kodu śledzącego GA, a </body>

    Chodzi o to, żeby 10 sec było liczone od momentu załadowania się pełnej wersji strony.

  • Rafał

    Dziękuję, teraz jasne. Dopiszę i zobaczymy co się pojawi w statsach.

  • http://pragmatyk.pl Filip Barański

    wśród sposobów na obniżenie bounce rate jest jeszcze jeden – niby banalny, a jednak – zwiększenie atrakcyjności strony albo dostosowanie jej pod konkretnego usera np. przez geotargetowanie.
    sprawdza się to zwłaszcza w przypadku stron, które mają pewne obwarowania – np. strony marek alkoholowych zawierające tzw. bramki wiekowe, gdzie mnóstwo ludzi zniechęca się zanim potwierdzi, że ma 18 lat…

    • http://zdr.pl/ Marco

      Część osób to zniechęca, a część wręcz przeciwnie :)

  • http://www.studiowizjo.pl Bartłomiej

    Ok, zeby sprawa byla jasna- te linijke:
    setTimeout(‘_gaq.push(['_trackEvent', 'NoBounce', 'Over 10 seconds'])’,10000);
    moge umiescic po prostu na koncu mojego kodu sledzacego GA, tak?

  • http://www.conversion.pl/blog Mariusz

    Lepiej umieść to na końcu strony (przed </body>) jako oddzielny skrypt. Kod śledzący GA znajduje się w <head>, czyli na początku strony. Umieszczając powyższy kod tam, w związku z tym, że strona wczytuje się od góry do dołu, to wcześniej on zostanie wywołany, co oznacza, że te 10 sekund zacznie się wcześniej odliczać:)

  • pit

    Witam,
    mam dwa pytania do autora:

    1) w jaki sposób dodać funkcję jeśli kod śledzenia wygląda jak poniżej:

    (function(i,s,o,g,r,a,m){i[‚GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function(){

    (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),

    m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)

    })(window,document,’script’,’//www.google-analytics.com/analytics.js’,’ga’);

    ga(‚create’, ‚UA-xxxxxxxxxx-1’, ‚auto’);

    ga(‚send’, ‚pageview’);

    2) czy takiej modyfikacji można dokonać przez GTM?

    Dzięki!

    • Mariusz Michalczuk

      Musisz odwołać się do dokumentacji zdarzeń w Universal Analytics–tutaj link: https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/events Jeżeli chodzi o wdrożenie za pomocą Google Tag Manager, to tutaj znajdziesz poradnik krok po kroku: http://marketingland.com/using-google-tag-manager-listener-get-real-bounce-rate-81400 Powodzenia!

      • http://dp-good-for-you.blogspot.com/ D&P blog

        Hej,
        ja niestety nadal nie wiem jak to zrobić.

        U mnie wygląda to tak:

        (function(i,s,o,g,r,a,m){i[‚GoogleAnalyticsObject’]=r;i[r]=i[r]||function(){

        (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),

        m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)

        })(window,document,’script’,’https://www.google-analytics.com/analytics.js’,’ga’);

        ga(‚create’, ‚UA-XXXXXXXX-1’, ‚auto’);

        ga(‚send’, ‚pageview’);

        Pomożesz mi? Szczerze mówiąc nie wiem gdzie wkleić i czy w ogóle wkleić ten kod co podałeś. Czy mógłbyś powiedzieć jak ma wyglądać kod w takim przypadku?

        • Mariusz Michalczuk

          Skorzystaj proszę z artykułu, który wcześniej Ci podesłałem. Tam jest to opisane krok po kroku–z tą różnicą, że za pomocą GTM:)

          • http://dp-good-for-you.blogspot.com/ D&P blog

            Niestety nadal nie mogę sobie z tym poradzić :(

    • http://dp-good-for-you.blogspot.com/ D&P blog

      hej,
      udało Ci się może z tym kodem? Mój wygląda tak samo i nie wiem jak wprowadzić modyfikacje ?

x

Pobierz najnowsze case study

Przeczytaj jak Limango Polska wykorzystuje potencjał analityki internetowej w swojej organizacji.

Pobierz case study
Przeczytaj poprzedni wpis:
5 powodów, dla których powinieneś zainwestować w Optymalizację Współczynnika Konwersji

Dla większości marketerów optymalizacja współczynnika konwersji oznacza zwiększenie sprzedaży (lub liczby leadów) płynących z ich serwisów. I oczywiście mają rację...

Zamknij