После запуска нового проекта я в течение первой недели параллельно использовал Google Analytics и Яндекс Метрику. Мне хотелось сравнить их на одном и том же реальном трафике, а не выбирать по скриншотам, спискам функций или привычке.
Через неделю я заметил, что открываю Яндекс Метрику заметно чаще. Причиной была не какая-то отдельная цифра на дашборде. Главным аргументом стал Вебвизор — возможность смотреть записи пользовательских сессий. На раннем этапе проекта меня меньше интересовал ещё один агрегированный график и больше — простой вопрос: что люди на самом деле делают на сайте?
Моя первая реакция была примерно такой: «Метрика выигрывает с огромным отрывом». Для моих задач я и сейчас предпочитаю её в таком сценарии, но сама формулировка была слишком абсолютной. Один проект и одна неделя позволяют честно рассказать о моём опыте. Они не доказывают, что Яндекс Метрика объективно лучше Google Analytics для всех.
Почему Google Analytics казался мне абстрактным
В первой версии статьи я написал, что Google Analytics ощущается слишком абстрактным. Это нужно уточнить. GA4 нельзя назвать поверхностным инструментом: там есть отчёты, Explorations, сегментация и User Explorer для разбора активности отдельных пользователей. Проблема была не в отсутствии глубины, а в том рабочем процессе, который был нужен мне в тот момент.
Событийная и агрегированная аналитика может показать, что пользователь дошёл до страницы, вызвал событие, выпал из последовательности или отличается от другой группы. Это полезно. Но когда я пытаюсь понять незнакомую UX-проблему, между цифрой и реальным интерфейсом, которым пользовался человек, всё равно остаётся дополнительный шаг.
Запись сессии этот разрыв для меня сильно сокращает. Вместо одних только счётчиков можно посмотреть последовательность действий в конкретном визите: переходы, прокрутку, клики, паузы, возвраты. Это не объясняет автоматически, почему человек поступил именно так, но даёт гораздо лучший материал для гипотезы.
Вебвизор не убирает догадки
Это главное уточнение к исходному тексту. Запись сессии не сообщает мне, что пользователь «раздражён». Она показывает поведение, из которого я могу предположить наличие трения. Повторные клики, возвраты назад, долгая пауза или выход из сценария могут выглядеть подозрительно, но это не чтение мыслей.
Разница принципиальная, потому что session replay очень легко переоценить. Одна странная сессия может мгновенно породить убедительную историю о том, что «вот она, причина». Корректный вывод другой: «я нашёл гипотезу, которую стоит проверить».
Сейчас я бы выстраивал такой цикл:
- Сначала по агрегированной аналитике найти интересную страницу, сценарий, тип устройства или сегмент.
- Посмотреть несколько релевантных записей, а не случайные сессии подряд.
- Отдельно записать то, что действительно наблюдается, и свою интерпретацию.
- Менять интерфейс только тогда, когда оснований уже достаточно.
- После изменения снова смотреть на метрики и проверять, улучшилось ли измеряемое поведение.
Вебвизор делает середину этого цикла гораздо конкретнее. Но он не заменяет весь цикл целиком.
Почему это особенно полезно на новом проекте
После запуска у проекта ещё слишком много неизвестного. Нет месяцев стабильной базы, зрелых воронок и накопленного списка типовых проблем. В такой ситуации качественное наблюдение особенно полезно: оно помогает понять, какие вопросы вообще стоит задавать.
Это не означает, что записи сессий важнее агрегированной аналитики. Они отвечают на разные вопросы. Агрегированные данные намного лучше показывают, насколько часто происходит определённое явление. Запись сессии намного лучше показывает, как выглядел один конкретный случай.
Вместе они работают сильнее: сначала найти паттерн и потом посмотреть примеры; либо сначала заметить подозрительное поведение в записи, а затем проверить, встречается ли оно достаточно часто, чтобы действительно иметь значение.
У записей сессий есть технические ограничения
Вебвизор нельзя считать абсолютной истиной ещё и потому, что сама запись имеет ограничения. В документации Яндекса указано, что Session Replay не обязан содержать каждый визит, записи хранятся ограниченное время, а некоторые браузерные режимы и технологии страницы могут влиять на запись или воспроизведение. Среди примеров — динамические стили, кросс-доменные iframe, приватный режим, canvas и Shadow DOM.
Поэтому сломанная запись ещё не доказывает, что пользователь действительно видел сломанную страницу. А отсутствие записи не означает, что сессии не было.
Отдельная тема — приватность. Инструмент записи сессий потенциально видит намного больше, чем обычный счётчик pageview. Для паролей и чувствительных полей есть механизмы защиты, но владелец сайта всё равно обязан корректно настроить сбор, не передавать идентифицирующие данные, которые не должны передаваться, и учитывать применимые требования по согласию и конфиденциальности.
Что бы я выбрал
Для разбора UX на раннем этапе именно этого проекта я выбрал Яндекс Метрику. Вебвизор быстрее переводил меня из состояния «в цифрах что-то выглядит странно» к «я могу посмотреть конкретное взаимодействие, которое, возможно, стоит за этой цифрой». В первую неделю это оказалось решающим преимуществом.
Но я бы уже не превращал этот вывод в «Google Analytics плохой» или «Метрика — лучший инструмент аналитики». У GA4 другой набор сильных сторон, а его возможности событийного анализа намного глубже, чем следовало из моей первоначальной короткой заметки. Если на первом месте стоят источники трафика, кастомные события, интеграции или более широкая система измерения, результат сравнения вполне может быть другим.
Я также не считаю бессмысленным временно держать оба инструмента. Во время сравнения они помогают увидеть различия в том, как платформы считают и моделируют сессии, пользователей и события. Их цифры не обязаны совпадать один в один, потому что методики сбора и обработки данных отличаются.
Что я на самом деле понял за эту неделю
Вывод получается уже, чем моё первоначальное «Метрика выигрывает с огромным отрывом», но именно поэтому он надёжнее.
Яндекс Метрика выиграла моё внимание потому, что мне было проще разбирать в ней поведение конкретных пользователей. Это сократило путь от метрики до конкретной UX-гипотезы. Google Analytics оставался полезным, но для задачи, на которой я был сосредоточен сразу после запуска, первым я открывал именно Метрику.
Вебвизор не превратил догадки в доказательства. Он превратил расплывчатые догадки в более обоснованные вопросы. Для UX-работы это уже очень много.