Методология и Инструментарий Анализа Веб-сайтов: От Базовых Принципов до Применения Искусственного Интеллекта

В 2024 году объем интернет-трафика в России увеличился на 24,4% относительно 2023 года, достигнув впечатляющих 188 530 петабайт. Эта цифра не просто свидетельствует о растущей цифровизации общества, но и подчеркивает критическую значимость веб-сайтов как ключевых точек взаимодействия между бизнесом и аудиторией. В условиях столь стремительного роста и высокой конкуренции, способность понимать, как пользователи взаимодействуют с веб-ресурсами, становится не просто преимуществом, а жизненной необходимостью для любой организации.

Именно здесь на сцену выходит веб-аналитика — мощный инструмент, позволяющий преобразовать хаотичный поток данных в осмысленные инсайты. Она служит своего рода «цифровым компасом», указывающим путь к оптимизации ресурсов, повышению эффективности маркетинговых кампаний и, в конечном итоге, к росту прибыли. Без глубокого анализа поведения пользователей, любые решения по развитию сайта или продвижению будут основываться на догадках, а не на фактах, что приводит к неэффективному расходованию ресурсов.

Настоящий доклад призван стать исчерпывающим методическим руководством для студентов, изучающих информационные технологии, digital-маркетинг, веб-разработку и бизнес-аналитику. Мы рассмотрим не только фундаментальные принципы веб-аналитики, но и углубимся в современные методологии, включая детализированное изучение актуальных инструментов, таких как Google Analytics 4, а также проанализируем перспективную роль искусственного интеллекта в этой динамично развивающейся области. Наша цель — предоставить комплексное понимание того, как превратить данные о веб-сайте в стратегические преимущества.

Фундаментальные Принципы Веб-аналитики

В основе любого успешного цифрового проекта лежит глубокое понимание его аудитории, и веб-аналитика позволяет «читать» поведение пользователей, адаптируя под него веб-ресурс. Это не просто набор инструментов для подсчета кликов; это целая философия, позволяющая получить конкурентное преимущество.

Определение и цели веб-аналитики

Представьте веб-сайт как оживленную улицу. Веб-аналитика — это система камер, датчиков и наблюдателей, которые фиксируют каждое движение: откуда люди пришли, куда направились, на чем задержали взгляд, а где споткнулись и ушли. Формально, веб-аналитика — это систематический процесс сбора, анализа и интерпретации данных о поведении пользователей на веб-сайтах или в веб-приложениях. Ее основная цель состоит в том, чтобы не просто собрать сырые данные, а превратить их в ценные знания, которые помогут бизнесу принимать обоснованные и эффективные решения.

Ключевые цели веб-аналитики включают:

• Понимание взаимодействия с веб-ресурсом: Как пользователи перемещаются по сайту, какие страницы наиболее популярны, какой контент их привлекает, а какой оставляет равнодушными.
• Выявление тенденций и закономерностей: Обнаружение повторяющихся паттернов в поведении пользователей, сезонных колебаний интереса, влияния маркетинговых акций.
• Оптимизация для бизнеса: На основе полученных данных можно выявить «узкие места» в воронке продаж, улучшить юзабилити, повысить конверсию и, как следствие, разработать пути роста прибыли и производительности.
• Оценка результатов продвижения: Позволяет объективно измерить эффективность рекламных кампаний, SEO-оптимизации и других маркетинговых усилий, а также скорректировать стратегию развития сайта.

По сути, веб-аналитика является фундаментальным инструментом для непрерывного улучшения цифрового присутствия, позволяя не просто реагировать на изменения, но и предвосхищать их, тем самым обеспечивая стабильный рост и развитие.

Виды веб-аналитики: Классическая и Сквозная

Мир веб-аналитики не статичен; он постоянно развивается, предлагая все более глубокие и комплексные подходы к пониманию пользователя. Сегодня выделяют два основных вида аналитики: классическую (стандартную) и сквозную.

Классическая (стандартная) веб-аналитика является фундаментом и ориентирована на изучение поведения пользователей непосредственно на самом сайте. Она отвечает на вопросы:

• «Что происходит на моем сайте?»
• «Какие страницы просматривают пользователи?»
• «Сколько времени они проводят на каждой странице?»
• «Откуда они пришли?»

Этот вид аналитики предоставляет информацию о взаимодействии с контентом, посещаемых страницах, времени, проведенном на ресурсе, и источниках прихода. Она оперирует данными, которые собираются непосредственно веб-счетчиками, установленными на сайте (например, Google Analytics или Яндекс.Метрика), и позволяет оценить эффективность отдельных элементов сайта, контента, навигации.

Однако в современном многоканальном мире путь клиента редко ограничивается одним только сайтом. Пользователи взаимодействуют с брендом через рекламные объявления, социальные сети, электронную почту, мобильные приложения, а также оффлайн-точки продаж. Для понимания всего этого комплексного пути и нужна сквозная аналитика.

Сквозная аналитика — это революционный подход, который отслеживает полный путь клиента от первого контакта с рекламой или визита на сайт до заявки, покупки и повторных продаж. Ее ключевая особенность заключается в способности интегрировать данные из различных источников, таких как:

• Веб-сайты и мобильные приложения.
• CRM-системы.
• Рекламные платформы (Google Ads, Яндекс.Директ, социальные сети).
• Системы коллтрекинга.
• Системы email-рассылок.

Цель сквозной аналитики — создать единую, полную картину взаимодействия клиента с компанией, позволяя ответить на вопрос: «Сколько денег я реально заработал с каждого вложенного в маркетинг рубля?». Это позволяет:

• Оптимизировать маркетинговые расходы: Точно определить, какие каналы и кампании приносят реальные продажи, а какие только тратят бюджет.
• Повысить эффективность кампаний: Скорректировать стратегии, фокусируясь на наиболее прибыльных каналах.
• Выявить слабые звенья в воронке продаж: Определить, на каком этапе клиент чаще всего уходит, и принять меры для устранения этих барьеров.
• Оценить вклад каждого канала в лидогенерацию: Понять, как различные точки контакта влияют на конечное решение о покупке.

Таким образом, если классическая веб-аналитика дает глубокое представление о «что» и «как» происходит на сайте, то сквозная аналитика добавляет к этому «почему» и «сколько это принесло», предлагая целостный взгляд на эффективность бизнеса и позволяя принимать действительно стратегические решения, основанные на полной картине данных.

Ключевые Метрики и Показатели Эффективности Веб-сайта

Чтобы эффективно управлять веб-ресурсом, необходимо говорить с ним на одном языке — языке метрик. Метрики — это количественные показатели, с помощью которых можно измерить эффективность работы сайта и понять поведение пользователей. Правильная интерпретация этих показателей является ключом к принятию верных стратегических решений.

Основные метрики посещаемости и вовлеченности

Понимание того, кто, когда и как часто посещает ваш сайт, является первым шагом к его оптимизации.

• Посещаемость (Трафик, Сессии, Визиты): Этот показатель отражает общее количество людей, заходивших на сайт в определенный период времени. Он измеряется в сессиях (или визитах), где каждая сессия представляет собой набор взаимодействий пользователя с сайтом в течение определенного временного интервала. Увеличение трафика, как правило, является одной из первичных целей, но важно также анализировать его качество.
• Продолжительность сеанса: Указывает на среднее время, которое пользователь проводит на сайте в течение одной сессии. Долгая продолжительность сеанса часто свидетельствует о высоком интересе к контенту и хорошем юзабилити.
• Среднее время на странице: Этот показатель демонстрирует, сколько времени в среднем посетитель проводит на конкретной странице. Высокое значение может указывать на интересный и полезный контент, тогда как низкое — на нерелевантность или проблемы с читаемостью.
• Глубина просмотра: Среднее количество страниц, которые пользователь просмотрел за один сеанс. Большая глубина просмотра говорит о том, что пользователи активно изучают сайт, переходя с одной страницы на другую, что часто коррелирует с высокой вовлеченностью.
• Источники трафика: Помогают понять, откуда приходят посетители на сайт. Это могут быть:
  • Органический поиск (Organic Search): Из поисковых систем (Яндекс, Google).
  • Прямые заходы (Direct): Пользователи вводят адрес сайта напрямую или переходят по сохраненным закладкам.
  • Реферальный трафик (Referral): Переходы с других сайтов по ссылкам.
  • Платный трафик (Paid Search/Ads): Переходы по рекламным объявлениям.
  • Социальные сети (Social): Трафик из Facebook, VK, Instagram и других платформ.
  • Email: Переходы из рассылок.

  Анализ источников трафика позволяет оценить эффективность различных маркетинговых каналов и правильно распределить рекламный бюджет.

• Страницы выхода: Это страницы, с которых пользователи чаще всего покидают сайт. Высокий показатель выхода на определенной странице может сигнализировать о проблемах с контентом, навигацией, призывом к действию или техническими неполадками.

Коэффициент конверсии и показатель отказов

Помимо измерения вовлеченности, крайне важно понимать, насколько эффективно сайт достигает поставленных бизнес-целей.

Коэффициент конверсии (CR — Conversion Rate) — это, пожалуй, одна из самых важных метрик для любого бизнеса. Он представляет собой долю визитов, в которых пользователь совершает целевое действие. Целевое действие может быть чем угодно: покупка, заполнение формы, подписка на рассылку, скачивание файла, звонок, переход на определенную страницу и т.д.

Расчет коэффициента конверсии осуществляется по формуле:

CR = (число целевых действий / число визитов) × 100%

Например, если за месяц на сайте было 10 000 визитов и 200 из них привели к покупке, то коэффициент конверсии составит:

CR = (200 / 10 000) × 100% = 2%

Высокий коэффициент конверсии свидетельствует об эффективности сайта в достижении своих бизнес-целей, хорошем юзабилити и релевантности предложения.

Показатель отказов (Bounce Rate) — это метрика, которая часто вызывает вопросы из-за различий в интерпретации разными аналитическими системами, но неизменно остается ключевой для понимания вовлеченности. По своей сути, это процент посетителей, которые пришли на сайт и покинули его после просмотра только одной страницы.

Формула для расчета:

Rb = (Tb / Te) × 100%

Где:

• Rb — показатель отказов
• Tb — число посещений с просмотром одной страницы
• Te — общее число посещений сайта

Например, если из 1000 посещений 300 были «отказами» (пользователи просмотрели только одну страницу), то показатель отказов составит 30%:

Rb = (300 / 1000) × 100% = 30%

Высокий показатель отказов может указывать на:

• Нерелевантный трафик (пользователи пришли не за тем, что ожидали).
• Плохое первое впечатление от страницы (дизайн, контент).
• Медленную загрузку страницы.
• Проблемы с юзабилити или навигацией.
• Отсутствие четкого призыва к действию.

Однако, стоит помнить, что нормальный показатель отказов сильно зависит от типа сайта. Для блогов или информационных ресурсов, где пользователи ищут конкретную информацию на одной странице, высокий Bounce Rate может быть нормой. Для интернет-магазинов или многостраничных сервисов, где ожидается глубокое взаимодействие, высокий показатель отказов — это тревожный сигнал, требующий немедленного анализа и корректировки.

Сравнительный анализ определения «отказа» в Google Analytics и Яндекс.Метрике

Одним из наиболее частых источников путаницы для начинающих аналитиков является различие в определении «отказа» между различными аналитическими платформами, в частности, между Яндекс.Метрикой и Google Analytics. Понимание этих нюансов критически важно для корректной интерпретации данных и сравнения результатов.

Рассмотрим ключевые отличия:

Характеристика	Яндекс.Метрика	Google Analytics (Universal Analytics)	Google Analytics 4 (GA4)
Определение «отказа»	Визит длительностью менее 15 секунд, в котором пользователь не совершил никаких действий на странице (т.е. нет кликов, скроллов, переходов).	Сеанс, в котором пользователь просмотрел только одну страницу, независимо от времени, проведенного на ней.	Сеанс, который не является «вовлеченным сеансом». Вовлеченный сеанс — это сеанс, который длится более 10 секунд, или содержит событие-конверсию, или содержит как минимум два просмотра страницы/экрана.
Ключевой фактор	Время и отсутствие взаимодействия	Количество просмотренных страниц	Комбинация времени, конверсий и количества просмотров
Пример	Пользователь зашел на страницу, быстро прочитал абзац за 10 секунд и ушел, не кликнув никуда. Яндекс.Метрика засчитает это как отказ.	Пользователь зашел на страницу, прочитал статью за 5 минут, но не перешел на другую страницу. Universal Analytics засчитает это как отказ.	Пользователь зашел на страницу, прочитал статью за 15 секунд, но не совершил конверсию и не перешел на другую страницу. GA4 засчитает это как отказ.

Последствия для интерпретации:

• Яндекс.Метрика более «строга» в отношении быстрых уходов. Если пользователь быстро нашел нужную информацию и ушел, это может быть не отказом с точки зрения пользователя, но будет расценено Метрикой как таковой. Это определение лучше отражает невовлеченность или неудовлетворенность контентом, если пользователь уходит очень быстро.
• Universal Analytics фокусировалась исключительно на «одностраничных» сеансах. Если пользователь провел на одной странице час, внимательно изучая контент, это все равно считалось отказом, что могло искажать реальную картину вовлеченности.
• Google Analytics 4 (GA4) предлагает более гибкое и многомерное определение, которое лучше отражает реальную вовлеченность. Сеанс, длившийся 15 секунд с активным скроллом, не будет отказом в GA4, тогда как в Universal Analytics мог бы быть. Это определение ближе к пониманию «полезности» сеанса.

Важный вывод: Сравнивать показатель отказов напрямую между Яндекс.Метрикой и Google Analytics (особенно Universal Analytics) некорректно из-за принципиальных различий в методологии. При анализе данных необходимо четко понимать, какая система используется и как она интерпретирует эту метрику, чтобы делать правильные выводы об эффективности сайта. GA4, с ее событийно-ориентированной моделью, стремится к более точному отражению пользовательского опыта, что делает ее метрику отказов более релевантной для оценки качества взаимодействия.

Инструменты Сбора и Анализа Веб-данных

Мир веб-аналитики богат на инструменты, каждый из которых предлагает свои уникальные возможности для сбора, обработки и визуализации данных. Правильный выбор и грамотное использование этих инструментов является основой для глубокого понимания поведения пользователей.

Google Analytics: от Universal Analytics к GA4

Google Analytics (GA) десятилетиями оставался де-факто стандартом веб-аналитики, предлагая бесплатный и многофункциональный инструмент для сбора подробной информации о посещениях, поведении пользователей и источниках трафика. Однако, с развитием технологий и изменением требований к конфиденциальности данных, Google осуществил значительный переход.

С 2022 года основной версией платформы является Google Analytics 4 (GA4), представляющая собой фундаментальный пересмотр архитектуры и подходов к аналитике. Если Universal Analytics (GA3) была основана на сессиях и просмотрах страниц, то GA4 базируется на событийно-ориентированной модели данных. Это означает, что любое взаимодействие пользователя (просмотр страницы, клик, скролл, скачивание, запуск видео) рассматривается как «событие». Такой подход обеспечивает значительно более гибкий и детальный анализ взаимодействия пользователей с контентом.

Ключевые преимущества и особенности GA4:

• Кроссплатформенное отслеживание: GA4 позволяет отслеживать данные с веб-сайтов и мобильных приложений в одном ресурсе, предоставляя унифицированное представление о пользовательском пути, независимо от используемого устройства. Это критически важно в современном мире, где пользователи постоянно переключаются между платформами.
• Машинное обучение для заполнения пробелов в данных и прогнозирования: В условиях строгих правил конфиденциальности (например, отключение сторонних файлов cookie), GA4 использует машинное обучение для моделирования поведения пользователей и заполнения пробелов в данных, которые невозможно собрать напрямую. Это позволяет получать более полную картину, даже если часть данных отсутствует. Кроме того, ИИ используется для прогнозирования будущих тенденций, например, вероятности покупки или оттока.
• Расширенные функции для соблюдения конфиденциальности: GA4 разработан с учетом современных требований к конфиденциальности, предлагая более гибкие настройки сбора данных и анонимизации IP-адресов. Это помогает компаниям соответствовать таким нормам, как GDPR и CCPA.
• Улучшенная отчетность и интерфейс: GA4 предлагает новые типы отчетов, ориентированные на жизненный цикл пользователя (привлечение, вовлечение, монетизация, удержание), а также более гибкие возможности для создания пользовательских отчетов через модуль «Исследования».

Переход на GA4 — это не просто обновление, а переход к новому мышлению в веб-аналитике, ориентированному на более глубокое понимание пользователя и готовность к будущим изменениям в сфере конфиденциальности. GA4 становится одной из наиболее популярных систем веб-аналитики в мире, продолжая доминировать на рынке, и ее освоение является обязательным для современного аналитика.

Яндекс.Метрика: возможности и особенности

Наряду с Google Analytics, Яндекс.Метрика является ключевой аналитической платформой, особенно в России и странах СНГ. По данным 2021–2022 годов, она является самым распространенным сервисом веб-аналитики в этом регионе и занимает лидирующие позиции по числу установленных счетчиков в Рунете.

Яндекс.Метрика предлагает широкий спектр функций, многие из которых аналогичны Google Analytics, но с уникальными особенностями, адаптированными под специфику российского рынка и поисковой системы Яндекс.

Ключевые возможности Яндекс.Метрики:

• Детальная статистика посещаемости: Информация о количестве визитов, посетителей, просмотрах, источниках трафика, географии, используемых устройствах и браузерах.
• Цели и конверсии: Гибкая настройка целей для отслеживания ключевых действий пользователей (заполнение форм, клики по кнопкам, просмотр определенных страниц).
• Отчеты по сегментам: Возможность анализировать поведение различных групп пользователей.
• «Карта кликов» (Click Map): Визуальное отображение всех кликов пользователей на странице. Позволяет увидеть, какие элементы привлекают внимание, а какие остаются незамеченными. Красные зоны на карте указывают на наиболее кликабельные элементы.
• «Карта скроллинга» (Scroll Map): Показывает, до какой части страницы пользователи докручивают, а где теряют интерес. Это помогает оптимизировать расположение важного контента и призывов к действию.
• «Вебвизор» (Webvisor): Уникальный инструмент, который позволяет записывать и воспроизводить сессии каждого посетителя. Вы можете буквально увидеть, куда пользователь двигал мышкой, по каким элементам кликал, что печатал в формах. Это бесценный ресурс для глубокого анализа пользовательского поведения и выявления проблем юзабилити.
• Анализ форм: Отслеживание взаимодействия с формами на сайте, выявление этапов, на которых пользователи бросают заполнение.
• Мониторинг доступности сайта: Уведомления о проблемах с доступностью ресурса.

Из-за различий в методологии сбора и интерпретации данных (как мы видели на примере показателя отказов), а также специфики поисковых систем, для более полного и всестороннего анализа рекомендуется использовать обе системы (Google Analytics и Яндекс.Метрику) одновременно. Это позволяет получить максимально объемную картину и компенсировать возможные «слепые зоны» одной платформы за счет другой, обеспечивая более точные и надежные инсайты.

Дополнительные инструменты для углубленного анализа

Хотя Google Analytics и Яндекс.Метрика являются мощными комплексными платформами, для более глубокого и специфического анализа часто требуются дополнительные инструменты, способные дать уникальные инсайты. Как мы можем обогатить наше понимание пользовательского опыта, используя эти специализированные решения?

• A/B-тестирование (Сплит-тестирование): Это метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух или более вариантов объекта (например, страницы сайта, заголовка, кнопки призыва к действию, изображения) для определения лучшего результата. Посетители сайта случайным образом делятся на группы, каждой из которых показывается свой вариант. По результатам тестирования (например, по показателю конверсии) выбирается наиболее эффективный вариант. Это незаменимый инструмент для точной оптимизации элементов сайта.
• Тепловые карты (Heatmaps): Являются визуальным отображением пользовательской активности на странице. В отличие от «Карты кликов» Яндекс.Метрики, которая является одним из видов тепловых карт, существуют и другие типы:
  • Click Maps (карты кликов): Показывают, куда пользователи кликают.
  • Scroll Maps (карты скроллинга): Иллюстрируют, как далеко пользователи прокручивают страницу.
  • Move Maps (карты движения мыши): Отслеживают движения курсора мыши, которые часто коррелируют с движениями глаз.

  Эти карты создаются на основе подсчета кликов, движения мышки или длины прокрутки и помогают выявить «горячие» и «холодные» зоны на странице, что способствует оптимизации макета и контента. Популярные сервисы: Hotjar, Crazy Egg.

• Лог-анализаторы: Это автоматизированные системы, которые анализируют журналы (логи) веб-сервера. Логи содержат записи о каждом запросе к серверу, включая IP-адрес пользователя, время запроса, запрашиваемый ресурс, статус ответа сервера, информацию о браузере и операционной системе. Лог-анализаторы особенно полезны для компаний, имеющих собственный сервер и нуждающихся в глубоком техническом анализе, включая данные о поисковых роботах, которые не всегда фиксируются счетчиками.
• Счетчики: В более узком смысле, счетчики — это небольшие фрагменты кода (пиксели), которые устанавливаются на сайт для сбора базовых данных о посещаемости (количество уникальных посетителей, просмотров страниц). Они часто используются, когда нет возможности или необходимости внедрять полноценную систему аналитики, или как дополнительный инструмент для сравнения данных.

Комплексное использование этих инструментов позволяет получить многогранную картину взаимодействия пользователей с веб-ресурсом, выявить неочевидные проблемы и точно определить точки роста, что в конечном итоге повышает общую эффективность сайта.

Методологии Аудита Веб-сайтов

Веб-сайт — это сложный механизм, требующий регулярной проверки и отладки. Методологии аудита веб-сайтов — это систематизированные подходы к выявлению проблем и потенциалов для улучшения, которые делятся на два основных направления: технический аудит и юзабилити-аудит.

Технический аудит сайта: аспекты SEO и производительности

Технический аудит сайта — это комплексный процесс, направленный на выявление и устранение ошибок, которые могут негативно влиять на работоспособность ресурса, его индексацию поисковыми системами и, как следствие, на позиции в поисковой выдаче (SEO). Он является фундаментом для любой дальнейшей оптимизации, поскольку даже самый лучший контент и дизайн не будут эффективны, если сайт технически неисправен.

В ходе технического аудита проверяются следующие ключевые аспекты:

1. Наличие ошибок в коде (HTML, CSS, JavaScript): Валидность кода, отсутствие синтаксических ошибок, которые могут приводить к некорректному отображению или функционалу.
2. Правильность архитектуры сайта: Логичность структуры URL, иерархия страниц, удобство для поисковых роботов и пользователей.
3. Скорость загрузки страниц: Критически важный фактор, о котором мы поговорим подробнее ниже.
4. Корректность ответа сервера: Проверка HTTP-статусов страниц (200 OK, 301 Redirect, 404 Not Found, 500 Internal Server Error). Большое количество ошибок 404 или 500 негативно влияет на SEO.
5. Редиректы: Правильная настройка переадресаций (например, 301 Moved Permanently) для избежания потери ссылочного веса и дублирования контента.
6. Отсутствие дублей страниц: Дублированный контент (полные копии страниц) может сбивать с толку поисковые системы и снижать эффективность ранжирования. Проверяются дубли по URL, по контенту, по мета-тегам.
7. Правильность robots.txt и sitemap.xml:
   • robots.txt: Файл, который указывает поисковым роботам, какие страницы можно индексировать, а какие нет. Неправильная настройка может привести к выпадению важных страниц из индекса.
   • sitemap.xml: XML-файл, который содержит список всех страниц сайта, предназначенных для индексации. Он помогает поисковым системам быстрее и эффективнее обнаруживать новые и обновленные страницы.
8. Работоспособность всех ссылок: Проверка внутренних и внешних ссылок на наличие «битых» ссылок, которые ведут на несуществующие страницы.
9. Наличие SSL-сертификата (HTTPS): Шифрованное соединение повышает безопасность сайта и является фактором ранжирования для Google.
10. Микроразметка (Schema.org): Семантическая разметка контента помогает поисковым системам лучше понимать структуру и содержание страниц, что может улучшить отображение сайта в поисковой выдаче (расширенные сниппеты).

Подготовка к техническому аудиту включает регистрацию сайта в Яндекс.Вебмастер и Google Search Console. Эти инструменты предоставляют ценные данные об индексации сайта, наличии ошибок, поисковых запросах и других технических параметрах, которые напрямую влияют на видимость в поисковых системах. Также важна настройка систем аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика) для сбора данных о поведении пользователей.

Влияние скорости загрузки и Core Web Vitals на пользовательский опыт и ранжирование

Скорость загрузки сайта является одним из важнейших факторов, влияющих как на удобство пользователей, так и на его ранжирование в поисковых системах. В эпоху мгновенного доступа к информации пользователи ожидают, что страницы будут загружаться практически мгновенно, а задержки могут стоить бизнесу значительных потерь.

Статистика говорит сама за себя:

• 53% пользователей мобильных сайтов покидают страницу, если она не загружается в течение 3 секунд. (Источник: Google)
• Каждая дополнительная секунда задержки в загрузке может снизить конверсию на 2-10%, а быстрые сайты, напротив, могут увеличить конверсию на 20-30%.
• Медленная загрузка сайта негативно влияет на поведенческие факторы: увеличивается показатель отказов, снижается глубина просмотра и продолжительность сеанса.

Google официально учитывает скорость загрузки страниц как фактор ранжирования, особенно для мобильных устройств. В 2021 году Google представил метрики Core Web Vitals (Основные интернет-показатели) для оценки пользовательского опыта, которые стали частью факторов ранжирования:

1. Largest Contentful Paint (LCP): Время загрузки самого большого элемента контента на видимой части экрана. Отражает скорость восприятия страницы пользователем. Желательно, чтобы LCP составлял не более 2,5 секунд.
2. First Input Delay (FID): Задержка первого ввода. Измеряет время от первого взаимодействия пользователя со страницей (клик по кнопке, ссылка) до момента, когда браузер может обработать это взаимодействие. Отражает интерактивность. Желательно, чтобы FID был не более 100 миллисекунд.
3. Cumulative Layout Shift (CLS): Совокупный сдвиг макета. Измеряет визуальную стабильность страницы, то есть насколько сильно элементы страницы смещаются после загрузки. Высокий CLS раздражает пользователей, когда они пытаются кликнуть по одному элементу, а он сдвигается. Желательно, чтобы CLS был не более 0,1.

Инструменты для проверки скорости загрузки и анализа Core Web Vitals:

• Google PageSpeed Insights: Бесплатный инструмент от Google, который анализирует скорость загрузки страницы и предлагает конкретные рекомендации по ее улучшению, а также отображает данные Core Web Vitals.
• GTmetrix: Мощный инструмент, предоставляющий детальный анализ производительности, включая оценки по Google Core Web Vitals, Waterfall-диаграммы загрузки ресурсов и видеозаписи процесса загрузки.
• WebPageTest: Предлагает широкий спектр настроек для тестирования скорости загрузки из разных географических точек и с разных устройств, с подробными отчетами.
• Pingdom Tools: Еще один популярный сервис для мониторинга производительности и времени загрузки сайта.

Оптимизация Core Web Vitals и общей скорости загрузки сайта — это не просто техническая задача, а стратегическое вложение в улучшение пользовательского опыта, повышение конверсии и улучшение позиций в поисковой выдаче. Пренебрежение этими факторами приводит к прямым финансовым потерям и потере конкурентоспособности.

Юзабилити-аудит и анализ пользовательского поведения

Если технический аудит отвечает за «как» работает сайт, то юзабилити-аудит отвечает за «насколько удобно» им пользоваться. Юзабилити-аудит — это комплексная оценка и проверка удобства работы с сайтом, основанная на данных систем аналитики и тестировании на реальных пользователях. Он направлен на то, чтобы сделать взаимодействие с сайтом максимально интуитивным и эффективным.

Цели юзабилити-аудита:

• Определение барьеров, мешающих пользователям достичь цели: Выявление элементов, которые вызывают затруднения, раздражение или путаницу у посетителей.
• Понимание, что нужно сделать для улучшения юзабилити: Разработка конкретных рекомендаций по изменению дизайна, структуры, контента и функционала.
• Анализ поведения и предпочтений пользователей: Выявление паттернов взаимодействия, которые могут быть неочевидны без глубокого анализа.

Этапы юзабилити-аудита:

1. Аудит систем веб-аналитики: Проверка корректности настроек Google Analytics, Яндекс.Метрики, целей, сегментов. Без точных данных невозможно сделать правильные выводы.
2. Анализ целевой аудитории: Понимание потребностей, ожиданий, паттернов поведения и болевых точек различных сегментов пользователей. Разработка персон пользователей.
3. Веб-аналитика (с использованием карт кликов и записей сессий): Изучение данных из Яндекс.Метрики («Карта кликов», «Карта скроллинга», «Вебвизор») и Google Analytics (отчеты по поведению, потокам пользователей). Эти инструменты позволяют буквально увидеть, как пользователи взаимодействуют со страницами.
4. Функциональное тестирование: Проверка всех интерактивных элементов сайта (формы, кнопки, ссылки, фильтры, корзина) на работоспособность и корректность отображения в разных браузерах и на разных устройствах.
5. Юзабилити-тестирование на реальных пользователях: Самый ценный этап, когда группу типичных представителей целевой аудитории просят выполнить определенные задачи на сайте, а их действия и высказывания фиксируются. Это позволяет выявить проблемы, о которых аналитик мог даже не догадываться.
6. Составление рекомендаций: На основе всех собранных данных формируется детализированный отчет с описанием выявленных проблем и конкретными, приоритизированными решениями.

Особое внимание уделяется мобильной адаптации. С учетом того, что объем интернет-трафика в мобильных сетях в России в 2024 году вырос на 14% по сравнению с 2023 годом (при общем росте интернет-трафика на 24,4%), критически важно, чтобы сайт был идеально адаптирован под различные мобильные устройства. Плохая мобильная адаптация ведет к оттоку пользователей, снижению конверсии и негативно влияет на ранжирование в поисковых системах.

Высокий уровень юзабилити позволяет посетителю быстро получить нужную информацию и совершить целевое действие, что напрямую способствует снижению показателя отказов, увеличению глубины просмотра и продолжительности сеанса, а также повышению коэффициента конверсии. Это инвестиция в лояльность клиентов и долгосрочный успех веб-ресурса, ведь довольный пользователь всегда возвращается.

Применение Искусственного Интеллекта в Современной Веб-аналитике

В быстро меняющемся цифровом ландшафте, где объемы данных растут экспоненциально, традиционные методы анализа становятся все менее эффективными. На помощь приходит искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), которые трансформируют веб-аналитику, делая ее более автоматизированной, глубокой и прогностической.

Автоматизация сбора и анализа данных с помощью ИИ/МО

Ручной сбор и анализ огромных массивов данных о поведении пользователей — задача трудоемкая, подверженная человеческим ошибкам и зачастую неспособная выявить скрытые закономерности. Здесь на сцену выходят ИИ и машинное обучение, становясь мощными инструментами для автоматизации и повышения эффективности веб-анализа.

Как ИИ/МО меняет процесс:

• Автоматизированный сбор данных: ИИ-аналитика веб-сайтов использует искусственный интеллект для автоматического сбора данных о действиях пользователей. Это включает не только стандартные метрики, но и более сложные взаимодействия, которые могут быть неочевидны для человека. Системы на базе ИИ могут непрерывно отслеживать множество параметров, агрегируя их в удобные для анализа форматы.
• Анализ больших данных в реальном времени: Искусственный интеллект позволяет анализировать огромные массивы данных (Big Data) не просто быстро, но и в реальном времени. Это критически важно для динамичных веб-ресурсов, где изменения в поведении пользователей могут происходить мгновенно. Системы ИИ могут оперативно выявлять аномалии, всплески интереса или, наоборот, снижение активности.
• Выявление скрытых закономерностей, тенденций и ошибок: Машинное обучение, будучи способным извлекать уроки из данных и делать прогнозы, может обнаружить неочевидные корреляции и паттерны, которые человек мог бы упустить. Например, ИИ может выявить, что пользователи из определенного региона, использующие конкретный тип устройства и заходящие на сайт в определенное время суток, демонстрируют значительно более высокий показатель отказов на конкретной странице. ��ли предсказать, какие маркетинговые кампании будут наиболее успешны.
• Персонализация пользовательского опыта: На основе анализа поведения каждого пользователя, ИИ может адаптировать контент, предложения и навигацию сайта в реальном времени, создавая уникальный и максимально релевантный опыт для каждого посетителя.
• Оптимизация рекламных кампаний: Алгоритмы машинного обучения используются для автоматической оптимизации ставок, таргетинга и креативов в рекламных системах, максимизируя ROI.
• Прогнозирование поведения пользователей: Модели МО могут предсказывать вероятность конверсии, оттока клиентов или их дальнейшего взаимодействия с сайтом, позволяя проактивно реагировать на потенциальные риски или возможности.

Аналитические решения на базе искусственного интеллекта способны автоматически собирать больше данных и генерировать ценную информацию на их основе, значительно сокращая время на ручной анализ и повышая точность принимаемых решений. Это позволяет бизнесу не просто реагировать на происходящее, но и формировать будущее взаимодействия с аудиторией.

Тренды и перспективы развития ИИ в веб-аналитике (с фокусом на российский рынок)

Рынок искусственного интеллекта в России демонстрирует впечатляющий рост и активно интегрируется в различные отрасли, включая веб-аналитику. Это не просто футуристические концепции, а уже активно внедряемые технологии, формирующие будущее цифрового бизнеса.

Актуальная статистика и тренды российского рынка ИИ:

• Значительный рост рынка: В 2023 году объем рынка искусственного интеллекта в России составил 900 млрд рублей, показав рост на 37% по сравнению с 2022 годом. Прогнозы на 2024-2027 годы указывают на сохранение высоких темпов роста, до 40-55%.
• Увеличение внедрения ИИ-инструментов: В Q2 2025 года объем внедрения инструментов ИИ и предиктивной аналитики в российских компаниях вырос на 32% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Доля компаний, использующих ИИ для бизнес-задач, увеличилась с 28% в Q2 2024 до 43% в Q2 2025 года, что свидетельствует о переходе ИИ из категории экспериментов в массовые технологии.
• Лидирующие отрасли применения: Производственная (31% от общего объема решений), энергетический сектор (18%) и финансовая отрасль (16%) являются лидерами по масштабу внедрения ИИ в России. Однако, сфера Digital-маркетинга и веб-аналитики также активно интегрирует эти технологии.
• Ключевые области применения ИИ в бизнесе: ИИ активно используется в обработке естественного языка (NLP), предиктивной аналитике, компьютерном зрении и интеллектуальной автоматизации в документообороте, анализе больших данных, производстве, HR и обслуживании клиентов. Все эти направления имеют прямую или косвенную связь с веб-аналитикой, например, через анализ отзывов (NLP), прогнозирование поведения клиентов (предиктивная аналитика) или автоматизацию отчетности.
• Драйверы роста: Генеративный ИИ (например, для создания контента или ответов на запросы), автономные системы и расширенная аналитика считаются основными драйверами роста в 2024 году.

Государственная поддержка также способствует развитию ИИ в России: в рамках национального проекта «Экономика данных» до 2030 года предусмотрено выделение 65,2 млрд рублей на развитие ИИ и 41,3 млрд рублей на подготовку кадров, что создает благоприятную среду для дальнейшего внедрения технологий.

Примеры ИИ-инструментов для анализа данных:

Среди инструментов анализа данных с использованием ИИ можно выделить Tableau, который, хотя и не является чисто ИИ-платформой, активно интегрирует возможности машинного обучения и предоставляет интеллектуальные функции для создания визуализаций данных без необходимости глубокого знания кода. Другие примеры включают специализированные платформы для предиктивной аналитики, рекомендательные системы, чат-боты с ИИ для сбора обратной связи и т.д.

Перспективы: В ближайшие годы ожидается дальнейшее углубление интеграции ИИ в веб-аналитику, что позволит не только автоматизировать рутинные задачи, но и открывать новые горизонты в понимании и предсказании пользовательского поведения, делая веб-ресурсы еще более интеллектуальными и адаптивными. Для студентов это означает, что навыки работы с ИИ и понимание принципов машинного обучения станут неотъемлемой частью компетенций в сфере веб-аналитики, открывая путь к совершенно новым карьерным возможностям.

Разработка Эффективных Рекомендаций по Оптимизации Веб-сайта

Сбор и анализ данных — это лишь половина дела. Истинная ценность веб-аналитики раскрывается в способности преобразовывать полученные инсайты в конкретные, действенные рекомендации, которые приведут к измеримым улучшениям веб-ресурса.

Формирование рекомендаций на основе технического и юзабилити-аудита

Составление рекомендаций по улучшению сайта является одним из заключительных и наиболее ответственных этапов веб-анализа. Они формируются на основе всестороннего анализа полученных данных и должны быть направлены на оптимизацию структуры, контента, навигации, а также технической составляющей сайта.

Результатом проведения юзабилити-аудита и технического аудита является детальный отчет, который не просто описывает выявленные проблемы, но и предлагает конкретные решения. Крайне важно классифицировать эти решения по уровню критичности (например, критические, высокие, средние, низкие) и приоритетности (что нужно сделать в первую очередь, что может подождать). Это позволяет эффективно распределять ресурсы и сосредоточиться на наиболее значимых улучшениях.

Примеры рекомендаций на основе аудитов:

• На основе технического аудита:
  • Улучшение скорости загрузки:
    • Уменьшить время ответа сервера: Оптимизация серверного кода, использование более производительного хостинга.
    • Включить кеширование: Настройка кеширования браузера для статических ресурсов (CSS, JS, изображения), чтобы при повторных посещениях они загружались быстрее.
    • Оптимизировать изображения: Сжатие без потери качества, использование современных форматов (WebP), указание размеров изображений.
    • Сократить и объединить ресурсы (CSS, JS): Минимизация кода (удаление пробелов, комментариев) и объединение нескольких файлов в один, чтобы уменьшить количество HTTP-запросов.
  • Исправить ошибки 404: Настроить 301-редиректы для перемещенных страниц или создать полезную страницу 404.
  • Оптимизировать robots.txt и sitemap.xml: Убедиться, что важные страницы индексируются, а ненужные — нет.
  • Внедрить SSL-сертификат (если отсутствует): Переход на HTTPS для повышения безопасности и SEO-показателей.
• На основе юзабилити-аудита:
  • Улучшение навигации: Пересмотр структуры меню, добавление «хлебных крошек», улучшение внутреннего поиска.
  • Оптимизация контента: Разработка более читабельных текстов, структурирование информации, добавление мультимедийных элементов.
  • Улучшение призывов к действию (CTA): Изменение формулировок, цвета, размера кнопок, их расположения.
  • Оптимизация форм: Сокращение количества полей, добавление подсказок, валидации в реальном времени.
  • Мобильная адаптация: Корректировка макета, шрифтов, интерактивных элементов для удобного использования на смартфонах и планшетах.

Внесение изменений и последующее тестирование их эффективности являются критически важными шагами после формулирования рекомендаций. Без тестирования невозможно быть уверенным, что изменения привели к улучшению, а не к ухудшению ситуации. Для этого используются методы A/B-тестирования, а также повторный мониторинг ключевых метрик в системах веб-аналитики. Таким образом, цикл оптимизации непрерывен.

Использование Customer Journey Map и сквозной аналитики для повышения конверсии

Для достижения максимальной эффективности и повышения конверсии, недостаточно просто оптимизировать отдельные страницы или технические аспекты сайта. Необходимо понимать весь путь клиента — от первого контакта до целевого действия и даже после него. Здесь на помощь приходят Customer Journey Map (CJM) в связке со сквозной аналитикой.

Customer Journey Map (Карта пути клиента) — это визуальное представление всего пути, который проходит клиент во взаимодействии с компанией, ее продуктами и услугами. Она включает в себя все точки контакта (онлайн и оффлайн), действия, мысли и эмоции клиента на каждом этапе. Создание CJM помогает:

• Визуализировать опыт клиента: Увидеть «глазами клиента», как он воспринимает взаимодействие.
• Выявить болевые точки (pain points): Определить этапы, на которых клиенты испытывают трудности, разочарование или уходят.
• Найти моменты истины (moments of truth): Определить критические точки, которые оказывают наибольшее влияние на принятие решения.

Сквозная аналитика становится мощным дополнением к CJM. Если CJM дает качественное понимание пути, то сквозная аналитика предоставляет количественные данные по каждому этапу. Интегрируя данные из веб-аналитики, CRM-систем, рекламных кабинетов и других источников, сквозная аналитика позволяет:

• Точно измерить конверсию на каждом этапе CJM: Отслеживать, сколько пользователей переходит с одного этапа на другой и где происходит отток.
• Оценить эффективность каждого канала привлечения: Понять, какие каналы приводят наиболее ценных клиентов, проходящих весь путь до конверсии.
• Выявить конкретные этапы, на которых клиент уходит: Например, анализ может показать, что значительное количество пользователей бросает заполнение корзины после перехода на страницу доставки, что указывает на проблемы с условиями или стоимостью доставки.

Как анализ CJM в связке со сквозной аналитикой позволяет разработать целенаправленные меры для повышения конверсии:

1. Идентификация «узких мест»: Сквозная аналитика точно покажет, где в воронке продаж происходит наибольший отток. CJM поможет понять почему это происходит (например, из-за запутанной формы, неожиданных цен или отсутствия необходимой информации).
2. Разработка персонализированных решений: На основе понимания причин ухода на конкретных этапах, можно разработать точечные рекомендации. Например, если клиенты уходят на этапе оформления заказа, возможно, стоит упростить форму, добавить прогресс-бар, или предложить онлайн-консультанта.
3. Оптимизация пользовательского пути: Анализ CJM и сквозной аналитики позволяет не просто исправлять ошибки, но и проактивно улучшать весь пользовательский опыт, делая его более плавным, предсказуемым и приятным.
4. Измерение ROI: После внесения изменений, сквозная аналитика позволяет объективно измерить, как эти изменения повлияли на конверсию и, в конечном итоге, на прибыль.

Таким образом, комбинация CJM и сквозной аналитики предоставляет глубокий и многомерный взгляд на взаимодействие клиента с бизнесом, позволяя создавать не просто эффективные, но и клиентоориентированные веб-ресурсы, что является залогом долгосрочного успеха.

Заключение

В эпоху беспрецедентного цифрового развития, где каждый клик, каждое движение мыши и каждый просмотр страницы оставляют свой след, веб-аналитика становится не просто инструментом, а неотъемлемым элементом стратегического управления любым онлайн-проектом. Мы рассмотрели ее фундаментальные принципы, от базового определения до классификации видов, таких как классическая и сквозная аналитика, которые позволяют получить как детальное понимание взаимодействия на сайте, так и всеобъемлющую картину пути клиента от первого касания до конверсии.

Особое внимание было уделено ключевым метрикам, таким как посещаемость, продолжительность сеанса, глубина просмотра, коэффициент конверсии и показатель отказов, с детальным сравнительным анализом их интерпретации в Google Analytics и Яндекс.Метрике. Это подчеркивает важность глубокого понимания методологий для корректных выводов. Мы также подробно рассмотрели эволюцию Google Analytics к событийно-ориентированной модели GA4 и особенности Яндекс.Метрики с ее уникальными инструментами вроде «Вебвизора», а также вспомогательные средства, такие как A/B-тестирование и тепловые карты.

Проведение технического и юзабилити-аудита было представлено как основа для обеспечения работоспособности и удобства веб-сайта. Мы акцентировали внимание на критической роли скорости загрузки и метрик Core Web Vitals для пользовательского опыта и ранжирования в поисковых системах, а также на постоянно растущей значимости мобильной адаптации.

Наконец, мы погрузились в будущее веб-аналитики, проанализировав стремительное применение искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти технологии не просто автоматизируют сбор и анализ данных, но и позволяют выявлять скрытые закономерности, прогнозировать поведение пользователей и персонализировать их опыт в реальном времени. Бурный рост рынка ИИ в России и государственная поддержка в этой сфере лишь подтверждают, что интеграция искусственного интеллекта в веб-аналитику — это не просто тренд, а новая реальность, которая радикально меняет подходы к оптимизации.

Разработка эффективных рекомендаций, основанных на глубоком анализе данных, является кульминацией всего процесса. Использование Customer Journey Map в связке со сквозной аналитикой позволяет не только выявлять «узкие места», но и проактивно оптимизировать весь путь клиента, приводя к повышению конверсии и, как следствие, к достижению бизнес-целей. В заключение, веб-аналитика — это динамично развивающаяся дисциплина, которая требует постоянного обучения и адаптации к новым технологиям. Для студентов и специалистов в области информационных технологий, digital-маркетинга и бизнес-аналитики, глубокое понимание методологий и инструментария веб-аналитики, а также способность интегрировать передовые технологии, такие как ИИ, станут ключевыми компетенциями для успешной работы в постоянно меняющейся цифровой среде. Непрерывный анализ и адаптация — вот путь к успеху в цифровом мире.

Список использованной литературы

1. Веб-аналитика: что это, виды, преимущества — инструменты и сервисы для аналитики сайтов. Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/web-analitika/ (дата обращения: 27.10.2025).
2. Веб-аналитика. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B1-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 (дата обращения: 27.10.2025).
3. Веб-аналитика: что это такое, какие инструменты включает. Интернет-агентство Малевич в Нижнем Новгороде. URL: https://malevich.agency/blog/veb-analitika-chto-eto-takoe/ (дата обращения: 27.10.2025).
4. Оценка эффективности сайта: ключевые показатели и составляющие успеха. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-sayta-klyuchevye-pokazateli-i-sostavlyayuschie-uspeha (дата обращения: 27.10.2025).
5. Веб-аналитика – что это такое, инструменты и методы работы, изучаем аналитику с нуля. Образование. URL: https://obrazovanie.guru/internet-marketing/veb-analitika/ (дата обращения: 27.10.2025).
6. Метрики сайта: 20 ключевых показателей эффективности для вашего онлайн-бизнеса. DreamHost Blog. URL: https://www.dreamhost.com/blog/website-metrics/ (дата обращения: 27.10.2025).
7. 10 ключевых метрик для оценки эффективности вашего сайта. Бизнес-секреты. URL: https://www.tinkoff.ru/business/articles/10-key-metrics-for-website-performance-assessment/ (дата обращения: 27.10.2025).
8. Как оценить эффективность сайта: пошаговое руководство для начинающих. URL: https://vc.ru/marketing/805160-kak-ocenit-effektivnost-sayta-poshagovoe-rukovodstvo-dlya-nachinayushchih (дата обращения: 27.10.2025).
9. 13 ключевых показателей эффективности веб-сайта (и как их измерить). Profs.ru. URL: https://profs.ru/blog/kakie-kluchevie-pokazateli-effektivnosti-doljni-izmeriati-chtobi-znati-uspeshen-li-vash-sait (дата обращения: 27.10.2025).
10. Метрики сайта: 8 базовых показателей для оценки работы вашего сайта. MyTracker. URL: https://tracker.my.com/ru/blog/metriki-sajta (дата обращения: 27.10.2025).
11. Веб-аналитика для сайта: что это и зачем нужна. IMBA. URL: https://imba.ru/media/internet-marketing/veb-analitika/ (дата обращения: 27.10.2025).
12. Какой сервис аналитики выбрать: Google Analytics или Метрика. Callibri. URL: https://callibri.ru/blog/kakoy-servis-analitiki-vybrat-google-analytics-ili-metrika/ (дата обращения: 27.10.2025).
13. 10 инструментов веб-аналитики для интернет-маркетолога. Productstar. URL: https://productstar.ru/blog/10-instrumentov-veb-analitiki-dlya-internet-marketologa (дата обращения: 27.10.2025).
14. Google Analytics или Яндекс.Метрика: сравнение двух систем аналитики. ИХЦ. URL: https://ihc.ru/blog/google-analytics-ili-yandeks-metrika-sravnenie-dvuh-sistem-analitiki/ (дата обращения: 27.10.2025).
15. Веб-аналитика: какие ключевые метрики следует отслеживать и анализировать. VC.ru. URL: https://vc.ru/design/1154563-veb-analitika-kakie-klyuchevye-metriki-sleduet-otslezhivat-i-analizirovat (дата обращения: 27.10.2025).
16. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ ПРИ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ ВЕБ-АНАЛИТИКИ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-generativnogo-ii-pri-analize-dannyh-veb-analitiki (дата обращения: 27.10.2025).
17. ИИ-аналитика веб-сайтов. by Tiku Digital. Medium. URL: https://medium.com/@tikudigital/ai-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0-%D0%B2%D0%B5%D0%B1-%D1%81%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%BE%D0%B2-by-tiku-digital-16a75f14227e (дата обращения: 27.10.2025).
18. Веб-аналитика что это такое? Глоссарий интернет-маркетинга. URL: https://www.seonews.ru/glossary/veb-analitika/ (дата обращения: 27.10.2025).
19. Аналитика сайта: что такое веб-аналитика. Unisender. URL: https://unisender.com/ru/glossary/veb-analitika/ (дата обращения: 27.10.2025).
20. Техническая оптимизация: как сделать технический аудит сайта? YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=kYJvB3X2e6k (дата обращения: 27.10.2025).
21. Как самостоятельно провести юзабилити-аудит сайта? KISLOROD. URL: https://kislorod.digital/blog/yuzabiliti-audit/ (дата обращения: 27.10.2025).
22. Автоматизация веб-аналитики: использование машинного обучения и искусственного интеллекта. web-analytics. URL: https://web-analytics.ru/avtomatizaciya-veb-analitiki-ispolzovanie-mashinnogo-obucheniya-i-iskusstvennogo-intellekta/ (дата обращения: 27.10.2025).
23. A/B-тестирование, тепловые карты и айтрекинг 2020. ВКонтакте. URL: https://vk.com/@-185672159_ab-testirovanie-teplovye-karty-i-aitreking (дата обращения: 27.10.2025).
24. Технический SEO аудит сайта: пошаговое руководство и советы. Rush Analytics. URL: https://rush-analytics.ru/blog/tehnicheskij-seo-audit-sajta (дата обращения: 27.10.2025).
25. Технический аудит сайта: основные этапы. seojazz. URL: https://seojazz.ru/blog/technicheskii-audit-saita (дата обращения: 27.10.2025).
26. Юзабилити: что это, основные правила и принципы разработки — анализ и улучшение usability сайта, примеры. Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-yuzabiliti/ (дата обращения: 27.10.2025).
27. Как проверить скорость загрузки сайта: ТОП-6 инструментов для SEO-анализа. URL: https://click.ru/blog/kak-proverit-skorost-zagruzki-sayta (дата обращения: 27.10.2025).
28. Все о юзабилити-тестировании: виды, методы, этапы проведения. AskUsers. URL: https://askusers.ru/blog/usability-testing-types-methods/ (дата обращения: 27.10.2025).
29. Как использовать нейросети для аналитики данных в разных сферах бизнеса. Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/kak-ispolzovat-neyroseti-dlya-analitiki-dannykh-v-raznykh-sferakh-biznesa/ (дата обращения: 27.10.2025).
30. Что такое A/B-тестирование и как его провести: инструкция. Skillbox Media. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/chto-takoe-a_b-testirovanie-i-kak-ego-provesti-instruktsiya/ (дата обращения: 27.10.2025).