تتبع التمرير الذكي باستخدام Google Tag Manager

إذا كنت تستخدم Google Tag Manager (GTM) ، فيمكن إنجاز تتبع التمرير في بضع خطوات سريعة باستخدام مشغل Scroll Depth Trigger المدمج في GTM مما يجعل هذه المهمة بسيطة حقًا. بعد تنفيذ هذا عدة مرات خلال السنوات الماضية ، اكتشفنا أن مشغل GTM الجاهز بعض القيود. لهذا السبب ، سنشارك بعض الحيل التي قد تجدها مفيدة عند تخصيص تتبع التمرير.

سيوفر لك نهجنا بالتأكيد بيانات أكثر دقة لتتبع التمرير ، ويمكّنك من تحويل مقاييسك مثل معدل الارتداد إلى شيء أكثر أهمية ، وستكون قادرًا على قياس جودة المحتوى الخاص بك حقًا.

الفكرة من ورائها

يكون حلنا المخصص مثيرًا للاهتمام بشكل خاص عندما يكون لديك موقع مليء بالمحتوى. تتمثل إحدى مشكلات مشغل Scroll Depth Trigger القياسي في أنه لا يهتم بما إذا كانت الصفحة طويلة أم قصيرة. إذا كانت لديك صفحة قصيرة جدًا ، فمن الممكن أن يتم استيفاء جميع العتبات عند تحميل الصفحة ، مما يؤدي إلى دفع الكثير من أحداث gtm.scrollDepth إلى طبقة البيانات ، مما يؤدي إلى إطلاق العلامات الخاصة بك على الرغم من عدم تمرير المستخدم مطلقًا . اعتمادًا على إعدادات نتيجة التفاعل في GTM ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض معدل الارتداد .

نظرًا لعدم رغبة أي شخص في تصفح موقعه يدويًا وتصفية الصفحات القصيرة والطويلة (ثم البقاء في وضع الاستعداد عند نشر محتوى جديد) ، فهناك حل أبسط لهذا: نستخدم متغير جافا سكريبت مخصص يقيس الطول تلقائيًا من الصفحة ، يقرر ما إذا كان مؤهلاً لتتبع التمرير - بمعنى آخر ، "طويل بما يكفي" - وعندها فقط سيتم تنشيط مشغل تتبع التمرير للصفحة.

الخطوة 1: تكوين متغير عتبة عمق التمرير المخصص والمشغل

لإطلاق علامة تتبع التمرير فقط على الصفحات التي لا يتم فيها جمع الحدود تلقائيًا ، نحتاج إلى تعيين شرط لتشغيل المشغل فقط في الحالات التي تكون فيها الصفحة طويلة بما يكفي لتكون منطقية لتتبعك.

في حاوية GTM الخاصة بك ، قم بإنشاء متغير Javascript مخصص والذي يجب أن يبدو هكذا (يعود الفضل إلى Simo Ahava ). قم بتحرير المتغيرات أدناه لتلائم متطلباتك:

• maxRatio : هذه قيمة بين 0 و 1 وتعكس النسبة بين ارتفاع إطار عرض المتصفح وارتفاع الصفحة. تشير القيمة 0.25 إلى أن 25٪ كحد أقصى من الصفحة مرئية في إطار عرض المتصفح ، والباقي فقط عن طريق التمرير لأسفل.
• verticalScrollDepths : هذه هي العتبات المختلفة التي يمكنك تعيينها لتتبع صفحتك.
• العمق الاحتياطي : نوصي بترك هذا عند "101" والذي يعطي المتغير قيمة احتياطية / افتراضية عند تجاوز الحد الأقصى للنسبة.

الآن ، أضف هذا المتغير {{Custom JS - Vertical Scroll Depths}} إلى حقل النسب المئوية "Vertical Scroll Depths" في مشغل التمرير الخاص بك وقم بتمكينه لـ "Window Load" على جميع الصفحات.

الخطوة 2: ضبط ضربة عدم التفاعل

هناك إعدادات مختلفة لهذه المعلمة ستؤثر على كيفية تسجيل Google Analytics لحدث الحدث:

• تعيين على خطأ : بشكل افتراضي ، عندما يبدأ المستخدم حدثًا على الصفحة ، فهذا يعني أنه يتفاعل مع الصفحة ، وبالتالي ، لا يتم احتسابه على أنه ارتداد. فيما يتعلق بتتبع التمرير ، يجب عليك التعامل مع هذا الإعداد بحذر لأنه سيحدد معدل الارتداد بالقرب من الصفر.
• تعيين إلى " صحيح" : إذا كنت لا تريد أن تؤثر أحداث التمرير على معدل الارتداد على الإطلاق ، فهذا هو الإعداد المناسب لك. ومع ذلك ، فإنه يمنع أيضًا أي رؤى أعمق لسلوك المستخدم.
• إعداد مخصص: إذا كان لديك موقع مليء بالمحتوى بصفحات أطول ، فقد ترغب في التمييز بين "التمرير السريع" والمستخدمين المتفاعلين. للحصول على نهج أكثر واقعية ، نوصي بهذا الحل: المستخدمون الذين يتخطون 75٪ ، على سبيل المثال ، يعتبرون ذوو مغزى. يتم إرسال أعماق التمرير التي يتم الوصول إليها غالبًا على الفور (مثل 25٪) كأحداث غير تفاعلية إلى Google Analytics. سيقربك هذا من معدل الارتداد الذي يعكس النية الحقيقية للمستخدمين. لهذا ، تحتاج إلى إعداد المتغير {{Custom JS - Scroll is Non-Interactive}}. المتغير {{Scroll Depth Threshold}} في هذه الوظيفة هو متغير مضمن يمكنك تمكينه وتحديده عن طريق تحديد المربع الخاص به.

الخطوة 3: وضع كل ذلك معًا

الخطوة الأخيرة هي إعداد Google Analytics Event Tag الذي سيرسل بيانات التمرير الخاصة بنا إلى Google Analytics. للحصول على إرشادات خطوة بخطوة ، يرجى زيارة منشور المدونة السابق الذي يصف هذا بالتفصيل. من المهم بالنسبة لهذا الإعداد أن تضيف المتغيرات {{Scroll Depth Threshold}} و {{Custom JS - Scroll is Non-Interactive}} في الحقول الصحيحة. انظر أدناه للحصول على عرض تفصيلي للتكوين:

بمجرد تكوين العلامة ، تقوم بتوصيل المشغل من الخطوة 1 بعلامة تتبع التمرير وستكون جاهزًا للاختبار.

ها هي نتائج الاختبار لدينا

اختبرنا إعدادات عدم التفاعل المختلفة (كما هو موضح في الخطوة 2) وكيف تؤثر على معدل الارتداد.

كما يوضح الرسم البياني أعلاه ، كان معدل الارتداد منخفضًا جدًا عند تعيين معلمة عدم التفاعل على خطأ (أغسطس - سبتمبر 2019). يشير هذا الإعداد إلى أن كل حدث تمرير تم إطلاقه ، بما في ذلك التمرير السريع والعرضي ، تم اعتباره تفاعلًا. ومن ثم ، فسرت Google Analytics هذا على أنه مستخدم متفاعل. لذلك ، حتى إذا ارتد المستخدمون على الفور دون أي نقرات أخرى ، فلن يتم اعتبارهم ارتدادًا. كانت النتيجة معدل ارتداد منخفض جدًا حوالي 10٪. ربما تعلم أن هذا يبدو قليلاً "أفضل من أن يكون صحيحًا".

في أكتوبر ، انتقلنا إلى الإعداد المعاكس وقمنا بتعيين معلمة عدم التفاعل على "صواب". هنا ، بغض النظر عن المسافة التي يمررها المستخدمون للتمرير ، لم يُنظر إلى أحداث التمرير التي تم تشغيلها على أنها تفاعل في Analytics. يؤدي تعيين المعلمة على " true" إلى تعطيل اكتشاف التفاعل بشكل أساسي. يمكن اعتبار هذا الخيار الحفظ ولكن ليس الخيار المثالي. كانت النتيجة أعلى بكثير ، وربما أكثر واقعية ، معدل ارتداد حوالي 70٪. في هذه الحالة ، قمنا بقياس المستخدمين الذين نقروا بالفعل على محتوى الصفحة أو تفاعلوا معه. ومع ذلك ، فقد اعتبرنا هذا النهج متطرفًا جدًا بالنسبة لنا. يتم تحديث محتوى موقعنا بشكل مستمر ، وتجذب مدونتنا على وجه الخصوص جمهورًا كبيرًا. نريد قياس مدى قيام المستخدمين بالتمرير وقراءة أقسام المحتوى الثقيلة الخاصة بنا.

لذلك ، في نوفمبر ، انتقلنا إلى حل مخصص وهو الإعداد المفضل لدينا. نحن نحسب فقط المستخدمين الذين تجاوزوا حدًا معينًا عند التفاعل. يعتبر الزوار الذين يقومون بالتمرير لأسفل بضعة أسطر أو فقرة ويغادرون بعد ذلك مباشرة بمثابة ارتداد. بالنسبة لنا ، المستخدم المتفاعل هو الذي يتخطى 75٪ من عمق الصفحة. يمكنك ضبط Scroll Depth٪ على أي قيمة تفي بمتطلباتك.