מה כל אחד מארבעת האותות מודד?
ההגדרות הבאות לקוחות מעמוד Semantic metrics בתיעוד של Microsoft. שווה לקרוא אותן בדיוק, כי הפירוש תלוי במה שהכלי באמת סופר.
| האות | ההגדרה לפי התיעוד | מתי הוא מטעה |
|---|---|---|
| Rage clicks | כמה קליקים ברצף מהיר באזור מקובץ | חצים של קרוסלה, כפתורי כמות, דפדוף |
| Dead clicks | קליק על אלמנט בלי משוב בזמן סביר: אין שינוי חזותי ואין מעבר עמוד | סימון טקסט להעתקה, קליק על שטח ריק |
| Quick backs | מעבר לעמוד אחר וחזרה ממנו מהר מסף זמן שהכלי מגדיר | השוואת מוצרים מתוך עמוד קטגוריה |
| Excessive scrolling | סשן עם גלילה אנכית גבוהה מהממוצע הצפוי | עמודי רשימה ארוכים |
עמודת ההגדרה מבוססת על התיעוד, בעוד שהעמודה האחרונה היא פרשנות מעשית ולא ציטוט מהתיעוד. בעמודי התיעוד שבדקנו Microsoft לא מפרסמת ספים מספריים: לא כמה קליקים נחשבים rage ולא כמה שניות נחשבות חזרה מהירה. לגבי quick backs כתוב רק שהסף מבוסס על זמן השהייה בעמוד ושבעתיד הוא יותאם לכל אתר. לכן אין טעם להשוות את האחוזים שלכם למספר שמישהו פרסם על אתר אחר: משווים עמוד לעצמו לאורך זמן.
איפה רואים את האותות ב-Clarity?
יש ארבע נקודות כניסה וכל אחת עונה על שאלה אחרת.
| איפה | מה רואים | למה זה משמש |
|---|---|---|
| הדשבורד | האותות ברמת הפרויקט כולו | לזהות מגמה, לא לאבחן |
| הפילטרים, תחת User actions ואז Insights | הקלטות, מפות חום ודשבורד של סשנים שבהם האות הופיע | למקד לעמוד, למכשיר ולמקור תנועה |
| מפות הקליקים | תצוגה לפי סוג קליק, בין השאר Dead clicks, Rage clicks ו-Error clicks | לראות על איזה אלמנט האות מתרכז |
| Data Export API | המדדים Dead Click Count, Rage Click Count, Quickback Click ו-Excessive Scroll | לשמור היסטוריה מחוץ ל-Clarity |
לגבי ה-API, המגבלות לפי התיעוד הן עד 10 בקשות לפרויקט ביום ונתונים של יום עד שלושה ימים אחורה בלבד. מי שרוצה מגמה לאורך חודשים צריך למשוך את הנתונים כל יום ולשמור אותם אצלו.
איך מפרשים rage clicks?
לפי התיעוד rage clicks הם סימן חזק לתסכול, בדרך כלל במקום שבו הגולש מצפה לאלמנט אינטראקטיבי. הבלוג הרשמי של Clarity מונה שלושה מקומות נפוצים: כפתורים מטעים, טקסט שנראה כמו קישור והמתנה לטעינה. השלישי נפוץ במיוחד: כפתור שליחה שעובד, אבל לא נותן שום חיווי בזמן שהבקשה רצה, כך שהגולש לוחץ שוב ושוב ולפעמים שולח את הטופס פעמיים.
מה לא נחשב בעיה: כל אלמנט שנועד ללחיצות חוזרות, כמו חצים של קרוסלה, כפתורי פלוס ומינוס בעגלה או דפדוף בין תמונות מוצר. לכן לא מסתכלים על אחוז הסשנים עם rage clicks, אלא פותחים את מפת הקליקים בתצוגת Rage clicks ובודקים על איזה אלמנט הם מתרכזים. Rage clicks על כפתור התשלום הם אירוע דחוף. Rage clicks על חץ של גלריה הם רעש.
איך מפרשים dead clicks?
ההגדרה כאן רחבה יותר: כל קליק שלא גרם לשינוי חזותי או למעבר עמוד בזמן סביר. התיעוד מציע שלושה הסברים אפשריים: אלמנט שבור, בקשה עם זמן תגובה ארוך או חוויית משתמש מטעה. ההסבר השלישי הוא הרווחי ביותר לשיפור המרות, כי הוא מראה מה הגולשים ציפו שיהיה לחיץ: תמונת מוצר שאנשים מנסים להגדיל, כרטיס שרק הכותרת שלו מקושרת, אייקון ליד מחיר המשלוח שנראה כמו כפתור מידע.
הרעש האופייני: קליק כדי לסמן טקסט ולהעתיק אותו, קליק על שטח ריק כדי לסגור תפריט או סתם כדי להחזיר פוקוס לעמוד. כשהסיבה היא תגובה איטית ולא עיצוב, שווה לבדוק את מדד ה-INP של העמוד, שעליו הרחבנו בCore Web Vitals והמרות.
מהאות ועד ההחלטה
איך הופכים אחוז בדשבורד לממצא שאפשר לתקן
איך מפרשים quick backs?
לפי התיעוד quick back הוא קליק שלקח את הגולש לעמוד אחר, הניווט לא הועיל לו והוא חזר לעמוד המקורי מהר מהסף. הפילטר מתואר כדרך למצוא ניווט או תוכן מבלבלים. בפועל זה האות שהכי קל לפעול לפיו, כי הוא מצביע על קישור מסוים: תווית בתפריט שמבטיחה דבר אחד ומובילה לדבר אחר, באנר שמוביל לעמוד כללי במקום למבצע עצמו, תוצאת חיפוש פנימי שלא רלוונטית.
ההתנהגות הלגיטימית כאן היא השוואה: גולש בעמוד קטגוריה שנכנס למוצר, חוזר ונכנס למוצר הבא עושה בדיוק מה שהעמוד נועד לו. לכן בודקים מאיזה עמוד יצאו החזרות המהירות. מעמוד קטגוריה זה צפוי, אבל מעמוד הבית או מעמוד נחיתה של קמפיין זה ממצא.
איך מפרשים גלילה מוגזמת?
זה האות הכי פחות חד מבין הארבעה, כי הוא נמדד ברמת הסשן ולא ברמת הקליק. התיעוד מתאר אותו כגלילה בקצב גבוה מהצפוי לצריכת תוכן רגילה, דרך למצוא גולשים שהלכו לאיבוד בעמוד. בהקלטות זה נראה כמו גלילה מהירה למטה ולמעלה בלי עצירה לקריאה.
שתי בדיקות מבדילות ממצא מרעש. הראשונה היא סוג העמוד: בעמוד רשימה או בבלוג עם טעינה מתמשכת גלילה ארוכה היא טבעית, אבל בעמוד מוצר או בעמוד תמחור היא אומרת שהמידע שמחפשים לא נמצא איפה שמצפים לו. השנייה היא המקום שבו הגלילה נעצרת. גולשים שגוללים ישר לפוטר מחפשים בדרך כלל טלפון, משלוחים או מדיניות החזרות, כלומר מידע שחסר להם למעלה.
באיזה סדר עובדים מהאות ועד התיקון?
- מתחילים מעמוד, לא מהאחוז הכללי. בוחרים את השלב במשפך שבו הנטישה הכי יקרה, לפי השיטה שתיארנו במפות חום ואבחון משפך.
- מסננים. Visited URL לעמוד הזה, פילטר Insights של האות הרלוונטי ופילטר Device. מובייל ודסקטופ בודקים בנפרד, כי במובייל Clarity סופר הקשות על המסך.
- מאתרים את האלמנט. פותחים מפת קליקים בתצוגת Rage clicks או Dead clicks ובודקים אילו אלמנטים מדורגים ראשונים בפאנל השמאלי.
- צופים בהקלטות של האלמנט. הכפתור View recordings מסנן להקלטות שבהן לחצו על האלמנט שבחרתם. חמש עד עשר הקלטות מספיקות בדרך כלל כדי לראות אם זה דפוס.
- מסווגים. מחליטים אם זה באג, עיצוב מטעה או התנהגות לגיטימית. בתצוגת Error clicks רואים קליקים שהגיעו מיד לפני שגיאת JavaScript. כשהם יושבים על אותו אלמנט, זה כמעט תמיד באג.
- שומרים ועוקבים. שומרים את צירוף הפילטרים כ-Segment ומוסיפים אותו לכרטיס Watchlist בדשבורד, שמציג את אחוז הסשנים שתואמים לו. אחרי התיקון משווים את אותו סגמנט לפני ואחרי.
מתי המספרים עצמם מטעים?
שלושה מצבים. הראשון הוא הסכמה לעוגיות. לפי התיעוד, כשגולש מאזור שמחייב הסכמה לא נותן אותה, כל צפייה בעמוד נספרת כסשן נפרד. באותו מצב quick backs נרשמים כ-0, כי בלי עוגיות אין מה שמחבר בין שני העמודים. לכן אתר עם הרבה תנועה מאירופה יראה מעט מדי quick backs. השני הוא נפח: באתר עם תנועה נמוכה כמה סשנים בודדים מזיזים את האחוז, לכן שופטים לפי הדפוס שחוזר בהקלטות. השלישי הוא שינוי באתר: עיצוב חדש משנה את בסיס ההשוואה, כך שהשוואה הוגנת היא רק לאותו עמוד באותה גרסה.
ממצא שעבר את הסינון הזה הוא חומר גלם לניסוי. איך מנסחים ממנו היפותזה ומחליטים מה לבדוק קודם כתבנו בהיפותזה לניסוי A/B ותעדוף רעיונות.
שאלות נפוצות
מה זה rage click ב-Clarity?
לפי התיעוד של Microsoft, צפייה בעמוד או סשן מסומנים ב-rage click כשגולש לוחץ כמה פעמים ברצף מהיר באזור מקובץ. כל אחד מהקליקים האלה מסומן כ-rage click. זה נחשב סימן חזק לתסכול, בדרך כלל כשהגולש מצפה שאלמנט יגיב. Microsoft לא מפרסמת בתיעוד כמה קליקים או כמה זמן נדרשים.
מה ההבדל בין rage click ל-dead click?
Dead click הוא קליק בודד על אלמנט שלא קיבל משוב בזמן סביר: המצב החזותי לא השתנה ולא היה מעבר עמוד. Rage click הוא רצף מהיר של כמה קליקים באותו אזור. Dead click מצביע לרוב על אלמנט שנראה לחיץ ואינו כזה. Rage click מצביע על תסכול שכבר הצטבר.
מה זה quick back ב-Clarity?
Quick back הוא קליק שמוביל את הגולש לעמוד אחר, שממנו הוא חוזר לעמוד הקודם בתוך פחות מסף זמן שהכלי מגדיר. לפי התיעוד הסף מבוסס על זמן השהייה בעמוד ובעתיד הוא יותאם לכל אתר. האות עוזר למצוא ניווט או תוכן מבלבלים.
מה נחשב גלילה מוגזמת (excessive scrolling)?
לפי התיעוד סשן מסומן כגלילה מוגזמת כשיש בו גלילה אנכית גבוהה מהממוצע הצפוי, כלומר גלילה בקצב גבוה מזה של צריכת תוכן רגילה. האות יכול להעיד על גולש שמחפש מידע ולא מוצא אותו. בעמודי רשימה ארוכים הוא לרוב התנהגות טבעית.
האם כל rage click הוא באג באתר?
לא. אלמנטים שנועדו ללחיצות חוזרות, כמו חצים של קרוסלה, כפתורי כמות בעגלה ודפדוף בין תמונות, מייצרים rage clicks בלי שום בעיה. לכן בודקים על איזה אלמנט הקליקים מתרכזים במפת הקליקים בתצוגת Rage clicks וצופים בכמה הקלטות לפני שמחליטים.
למה quick backs מציג 0 אצלי?
אחת הסיבות האפשריות היא הסכמה לעוגיות. לפי התיעוד של Clarity, כשגולש מאזור שמחייב הסכמה לא נותן אותה, כל צפייה בעמוד נספרת כסשן נפרד. במצב כזה quick backs נרשמים כ-0. בלי עוגיות אין מה שמחבר בין העמוד שממנו יצא הגולש לעמוד שאליו חזר.
מה השורה התחתונה?
ארבעת האותות של Clarity הם דרך זולה למצוא איפה לחפש, לא תשובה. אחוז ה-rage clicks של האתר כולו לא אומר כמעט כלום, בעוד ש-rage clicks על כפתור מסוים בעמוד התשלום במובייל אומרים הרבה. העבודה היא תמיד אותה עבודה: עמוד אחד, מכשיר אחד, אלמנט אחד, כמה הקלטות והחלטה אם זה באג, עיצוב מטעה או רעש. ככה אנחנו עובדים בשירות שיפור המרות וניתוח התנהגות גולשים, מהאות הראשון ועד רשימת תיקונים מתועדפת. אם יש לכם Clarity מלא באותות ואין לכם זמן לעבור עליהם, כתבו לנו.
מקורות
Microsoft Learn: Semantic metrics, Microsoft Learn: Filters overview, Microsoft Learn: Click maps, Microsoft Learn: Changes to Clarity Reporting Without Cookie Consent, Microsoft Learn: Clarity Data Export API, Microsoft Clarity Blog: Rage clicks - what do they tell you about user behavior?
יועץ אנליטיקה דיגיטלית ומייסד DigiKnowledge. מרצה לאנליטיקה דיגיטלית באוניברסיטת תל אביב, באוניברסיטה הפתוחה ובאוניברסיטת אריאל. לעמוד האישי