Веб-аналитика: что это, где применяется и как освоить

Частое заблуждение звучит так: поставил счётчик — аналитика уже есть. Счётчик считает визиты и страницы, но не знает, что для вашего бизнеса результат: звонок, запись на пробное занятие или покупка. Пока вы ему этого не сказали и не пометили ссылки, отчёт покажет посещаемость, а на вопрос «окупился ли пост у блогера» не ответит. Профессии веб-аналитика на сайте посвящена отдельная статья; здесь речь о навыке для собственной работы.

Кому и для каких решений она нужна

Владелец небольшого сайта решает с её помощью, какой канал приводит заявки, а какой только посетителей. Маркетолог сравнивает кампании по стоимости заявки, а не по числу кликов. SMM-специалисту она показывает, какие посты ведут людей на сайт и что те там делают, — аргумент сильнее охватов. SEO-специалист видит, какие страницы из поиска доводят человека до целевого действия, а какие собирают трафик без покупок.

Иногда нужен другой подход. Если на сайт заходит десяток человек в день, выводы делать рано: полезнее спрашивать клиентов, откуда они о вас узнали. Если продажи идут по телефону и в мессенджерах, одной Метрики мало, понадобятся коллтрекинг и CRM. А удержание пользователей в приложении — уже задача продуктовой аналитики.

Четыре действия, из которых состоит навык

Порядок здесь важен, потому что каждое действие опирается на предыдущее. Без целей нечего сравнивать по источникам, без разметки воронка не показывает, откуда пришли люди, а читать отчёт имеет смысл, только когда понятно, как собраны его цифры.

1. Настроить цели: отправку формы, клик по телефону, переход в мессенджер, оплату.
2. Договориться о правилах UTM-меток и размечать ими все ссылки, которые публикуются вне сайта.
3. Собрать воронку и найти шаг, на котором уходит большинство.
4. Читать отчёты с поправкой на устройство подсчёта: сопоставимые периоды, сегменты, модель атрибуции.

UTM-метка — это параметры в конце ссылки, по которым система аналитики понимает, откуда пришёл человек. Обязательны три: utm_source (площадка, например telegram), utm_medium (тип трафика, например social) и utm_campaign (кампания); utm_content и utm_term помогают различать объявления и ключевые фразы. Главное правило нарушают чаще всего: одно значение пишется всегда одинаково. «Telegram», «telegram» и «tg» в отчёте станут тремя разными источниками.

Воронку в Яндекс Метрике удобно собрать составной целью: шаги задаются по порядку, например «карточка товара — корзина — оформление — заказ», и отчёт показывает, сколько людей дошло до каждого.

Учебный пример: какой пост привёл заявки

Ситуация вымышленная. Керамическая мастерская продаёт места на мастер-классы через сайт, а SMM-специалист ведёт её каналы в Telegram и ВКонтакте. За октябрь вышло четыре поста со ссылкой на запись, и владелица хочет понять, какой формат повторить.

Сначала специалист настраивает цель «Запись на мастер-класс» на отправку формы и проверяет её: добавляет к адресу страницы параметр _ym_debug=2, заполняет форму и смотрит в отладочной панели, что событие ушло. Способ описан в справке Метрики о проверке целей. Затем размечает ссылки: utm_source=telegram или vk, utm_medium=social, utm_campaign=master_class_october, в utm_content — номер поста.

Через месяц в отчёте по источникам он группирует визиты по utm_content и смотрит конверсию в цель. Пост с видео процесса привёл меньше визитов, чем пост со скидкой, но заявок с него больше. Вывод осторожный: шесть заявок против девяти — повод повторить формат и сравнить снова, а не доказанная закономерность.

Где ошибаются при чтении данных

Первая ошибка — сравнивать несопоставимое: неделю с праздниками с обычной, неполный месяц с целым, визиты с посетителями. Вторая — не смотреть модель атрибуции, то есть правило, по которому заявка засчитывается одному из источников, если человек приходил несколько раз: по первому переходу, последнему или последнему значимому. Пост, который познакомил человека с мастерской, в модели последнего перехода может не получить ни одной заявки. Третья — ставить UTM-метки на ссылки внутри своего сайта: они подменяют реальный источник, и заявка из рекламы достаётся вашему же баннеру.

Почему часть «новых» посетителей на самом деле вернувшиеся

Нового посетителя от вернувшегося Метрика отличает по cookie-файлу _ym_uid: по справке о cookie Метрики он живёт один год. Но Safari на iPhone, iPad и Mac устроен иначе. По описанию Intelligent Tracking Prevention на сайте WebKit, Safari удаляет все cookie, созданные JavaScript-скриптом, если человек семь дней не взаимодействовал с сайтом. А если посетитель пришёл по ссылке с параметрами с сайта, который Safari счёл способным следить за людьми между сайтами, срок таких cookie на странице входа сокращается до суток.

Для отчётов это значит следующее. Клиентка увидела пост, зашла на сайт с iPhone, а записаться вернулась через десять дней. Для Метрики это два разных человека: во второй раз счётчик выдаст новый идентификатор. Доля новых посетителей среди пользователей Safari завышается, а в модели первого перехода заявку получает не пост, с которого всё началось, а источник второго визита.

Исправляется это на сервере. В инструкции Метрики по настройке сервера для Safari веб-сервер при каждом запросе, где уже есть _ym_uid, заново отдаёт cookie _ym_uid, _ym_d и _ym_ucs в заголовке ответа со сроком жизни год. Такие cookie под ограничение для скриптов не попадают. Сделать это может разработчик, если есть доступ к конфигурации nginx; на конструкторах сайтов такой возможности обычно нет, и данные Safari остаётся читать с поправкой.

Порядок освоения и упражнения

Учиться удобнее на своём сайте или странице на конструкторе, где не жалко ошибиться. Шаги идут от простого к сложному, потому что каждое упражнение проверяет, верно ли сделано предыдущее.

1. Установите счётчик Метрики и убедитесь, что визиты появляются в отчётах.
2. Настройте две-три цели и проверьте каждую через _ym_debug=2.
3. Составьте таблицу правил UTM-разметки и месяц размечайте по ней все ссылки.
4. Соберите составную цель из трёх-четырёх шагов и найдите шаг с наибольшими потерями.
5. Напишите короткий разбор: какой источник приводит заявки и чего не хватает для уверенного вывода.

Проверить себя просто: перейдите по своей размеченной ссылке в режиме инкогнито, выполните целевое действие и найдите этот визит в отчётах. Если источник оказался «прямым заходом» или цель не засчитана, разберитесь, прежде чем двигаться дальше.

Если нужна аналитика, встроенная в работу маркетолога целиком, посмотрите онлайн-курс «Профессия интернет-маркетолог» от Skillfactory. Он рассчитан на 12 месяцев, аналитика идёт в продвинутом блоке вместе с SEO и CRM-маркетингом, среди инструментов — Метрика, Google Analytics и Search Console, а школа помогает получить сертификаты Яндекс Метрики и Директа. Практики заявлено больше 150 часов.

Что проверить при выборе обучения

Хорошая программа даёт работать с настоящими данными, а не со скриншотами интерфейса, и кто-то проверяет ваши цели, разметку и выводы. Посмотрите также, есть ли атрибуция и связка сайта с CRM: без них аналитика останется на уровне визитов.

Тем, кому нужен диплом о переподготовке, подойдёт программа «Маркетолог-аналитик» Московской бизнес академии. Она длится четыре месяца, веб-аналитике, сквозной и продуктовой аналитике отведено по три недели, из инструментов названы Excel, Яндекс Метрика, Google Analytics и Tableau. Авторы обзора отмечают, что практических заданий всего четыре на восемь модулей, так что цели и разметку придётся отрабатывать на своём сайте.

Если вы уже ведёте рекламу, выясните, как в программе устроена сквозная аналитика: студент настраивает её сам или только смотрит разбор. Проблемы обычно всплывают именно при соединении рекламных кабинетов, сайта и CRM.

На онлайн-курсе «Интернет-маркетолог + ИИ» от Digital Skills Academy студент сам настраивает сквозную аналитику на учебном проекте, связывая рекламный кабинет, сайт и CRM в один отчёт, и разбирает модели атрибуции last-click и linear. В обзоре указано, что срок обучения на странице назван по-разному, три и четыре месяца, а число практических работ в разных блоках — от 25 до 68, поэтому эти условия нужно уточнить у школы.

Как навык влияет на доход

Для маркетолога, SMM- или SEO-специалиста веб-аналитика редко становится отдельной строкой дохода: в вакансиях Метрика и UTM-разметка обычно стоят в списке требований наравне с другими инструментами. Прибавку дают задачи, которые навык позволяет брать. Тот, кто отчитывается перед заказчиком заявками и их ценой, может обсуждать оплату за результат и ставку выше, чем тот, кто показывает охваты.

Как отдельная услуга простая настройка стоит недорого: на Kwork страница заказов по настройке целей в Метрике в сентябре 2026 года указывала цену «от 500 руб.». Это нижняя граница по всем исполнителям, а не средняя цена. Дороже ценится то, что требует сервера, CRM и атрибуции: сквозная аналитика, аудит учёта, серверная настройка cookie для Safari.

Чтобы оценить эффект в своём регионе, сравните на hh.ru вакансии по вашей специальности с Метрикой и сквозной аналитикой в требованиях и без них. Фильтруйте по региону и опыту, смотрите медиану и помните, что в вакансиях указаны ожидания работодателей, обычно до вычета налога.

С какими профессиями связан навык

Глубже всего навык нужен веб-аналитику: настройка учёта и сверка данных с CRM — его основная работа. Продуктовый аналитик работает с похожими воронками, но в продукте и с упором на удержание. Интернет-маркетолог, SMM- и SEO-специалист пользуются веб-аналитикой как инструментом, чтобы обосновывать решения по каналам и контенту.

Для системного обучения сравните программы в рейтинге онлайн-школ с обучением маркетинговой аналитике на Учи.Онлайн. Направление узкое, школ в нём немного, поэтому сверяйте программы по доле практики и по тому, проверяют ли настройки преподаватели.

Прежде чем платить за обучение, сделайте одну цель, одну размеченную ссылку и одну проверку в инкогнито. Если всё сошлось, основа уже есть, и обучение стоит выбирать ради атрибуции и сквозной аналитики.