Sprawdź jak zachowują się użytkownicy adblocków na Twojej stronie | FP

Sprawdź jak zachowują się użytkownicy adblocków na Twojej stronie internetowej

Sprawdź jak zachowują się użytkownicy adblocków na Twojej stronie internetowej

Z opublikowanego w połowie sierpnia raportu OnAudience.com przygotowanego przez firmę Cloud Technologies wynika, że Polska plasuje się na pierwszym miejscu w rankingu popularności tzw. adblocków. Specjalne wtyczki, których zadaniem jest blokowanie wyświetlania reklam na stronach internetowych, są aktywne niemal w co drugiej przeglądarce – 46% polskich użytkowników Internetu nie widzi różnych formatów reklamowych. Aby zobrazować skalę zjawiska warto odnieść się do danych liczbowych. Wartość odsłon reklam blokowanych w naszym kraju szacowana jest na niebagatelną sumę 409 mln dolarów, przy czym wartość całego rynku reklamy on-line wynosi około 485 mln dolarów!

popularność adblocka na świecie

Popularność adblocków na świecie. Polska wyróżnia się zdecydowanie ciemniejszą barwą na kartogramie

 

Popularność tzw. adblocków jest więc poważnym problemem z punktu widzenia reklamodawców, którzy budżety lokują w kanałach digitalowych. Teoretycznie włosy z głowy mogą rwać także wydawcy czyniący z emisji reklam źródło dochodu i finansowania działalności. Są to jednak dane zagregowane i wyciąganie na ich podstawie wniosków odnoszących się do konkretnych stron nie jest najlepszym pomysłem.

Trzeba zdawać sobie sprawę z tego, że zachowania grupy odbiorców poszczególnych stron www mogą być bardzo różne, a czynników je kształtujących jest wiele – wystarczy wspomnieć choćby profil demograficzny użytkowników lub tematykę i charakter serwisu. Zamiast posiłkować się ogólnymi danymi przypisanymi np. do poszczególnych kategorii serwisów, warto samemu zgromadzić informacje. Wiedza na temat wielkości wolumenu ruchu oraz zachowania użytkowników adblocków na konkretnej stronie pomoże zdecydować, czy warto wyświetlać specjalny komunikat z prośbą o wyłączenie wtyczki, wyświetlać alternatywną („okrojoną”) treść strony lub w ostateczności zupełnie zablokować dostęp do contentu. Pozwoli też oszacować czy powszechność adblocków wśród przedstawicieli grupy docelowej wpływa niekorzystnie na przychody z reklam.

powiadomienie o wyłączeniu adblocka

Przykład komunikatu wyświetlanego użytkownikom strony money.pl, którzy mają aktywną wtyczkę blokującą reklamy

 

Z pomocą przychodzi dobrze znane większości e-marketingowców narzędzie Google Tag Manager, które pomoże skonfigurować Google Analytics tak, aby gromadził i wykorzystywał w raportach dane charakterystyczne dla użytkowników adblocka. Dzięki temu stanie się możliwe porównywanie współczynników wyróżniających ruch na stronie w podziale na dwie grupy odbiorców treści – zezwalających na wyświetlanie reklam oraz blokujących je.

Aby wdrożyć opisane w dalszej części artykułu rozwiązanie nie jest wymagana żadna specjalistyczna wiedza programistyczna (sam jej nie posiadam), chociaż oczywiście podstawowa znajomość JavaScript’u będzie pomocna do zrozumienia mechanizmu działania konfiguracji.

Serwis, do którego będę się odnosił omawiając konfigurację narzędzi Google Tag Manager i Google Analytics, to dzidziusiowo.pl – jeden z liderów branży parentingowej w polskim Internecie.

 

1) Tworzenie zmiennej przekazującej informacje o korzystaniu z adblocków

Pierwszym i zarazem najważniejszym krokiem do pozyskania danych na temat popularności adblocków wśród użytkowników naszego serwisu jest zdefiniowanie zmiennej, która będzie odpowiadała za „odróżnianie” userów blokujących reklamy oraz zezwalających na ich wyświetlanie. Aby to wykonać należy zalogować się do narzędzia Google Tag Manager, wybrać odpowiedni kontener, przejść do sekcji „Zmienne” i kliknąć „Nowa”.

AdBlockEnabled google tag manager

Konfiguracja zmiennej AdBlockEnabled

 

Dodając zmienną pamiętajmy, że musi ona mieć postać niestandardowego kodu JavaScript. Prawidłowo skonfigurowana zwracać będzie wartość, dzięki której da się odróżnić użytkowników korzystających i niekorzystających z adblocków.

Ze względów bezpieczeństwa „wiedza” na temat tego, czy użytkownik blokuje reklamy, nie jest uzyskiwana bezpośrednio z ustawień przeglądarki internetowej. Opisywany sposób działania cechuje jednak wysoka dokładność. Kod JavaScript tymczasowo dodaje do strony internetowej element HTML o klasie „AdSense”, który udaje reklamę, a następnie sprawdza, czy jest on blokowany. Na tej podstawie można więc z niemal 100%-ową pewnością stwierdzić, czy w przeglądarce użytkownika zainstalowany jest dodatek typu adblock.

Poprawnie skonfigurowana zmienna zwracać będzie jedną z dwóch wartości:

  • 0, czyli FALSE – jeśli użytkownik nie korzysta z wtyczek blokujących reklamy,
  • 1, czyli TRUE – jeśli użytkownik korzysta z wtyczek blokujących reklamy.

„Zero-jedynkowy” schemat odróżniania użytkowników umożliwi kolejne etapy konfiguracji. Zwróćmy uwagę na nazwę samej zmiennej – konsekwentnie zatytułujmy ją np. „AdBlockEnabled”, aby nie zaginęła w gąszczu innych wpisów w panelu narzędzia Google Tag Manager.


Kod JavaScript do skopiowania – „treść” zmiennej:

function AdBlockEnabled() {
 var ad = document.createElement('ins');
 ad.className = 'AdSense';
 ad.style.display = 'block';
 ad.style.position = 'absolute';
 ad.style.top = '-1px';
 ad.style.height = '1px';
 document.body.appendChild(ad);
 var isAdBlockEnabled = !ad.clientHeight;
 document.body.removeChild(ad);
 return isAdBlockEnabled;
 }

 

2) Modyfikacja kodu śledzenia Google Analytics

Po zdefiniowaniu zmiennej konieczna jest modyfikacja ustawień kodu śledzenia. Najwygodniej zrobić to w sytuacji, kiedy Google Analytics został wdrożony poprzez kontener Google Tag Manager’a. Jest to powszechnie stosowana praktyka, więc opis tego etapu implementacji będzie odpowiedni dla większości wydawców.

Zanim przystąpimy do modyfikacji upewnijmy się, że na stronie zaimplementowany jest kod śledzenia w wersji Universal Analytics. Można to sprawdzić np. przy pomocy darmowej wtyczki do przeglądarki Chrome, która nazywa się Google Tag Assistant.

google tag assistant

Tag śledzenia w wersji Universal Analytics jest w chwili obecnej obowiązującym standardem

 

W celu zmodyfikowania kodu śledzenia Google Analytics należy w pierwszej kolejności stworzyć nową zmienną (typ zmiennej: Ustawienia Google Analytics), a następnie wskazać ją jako aktywną w ustawieniach tagu śledzenia odpalanego na wszystkich stronach serwisu.

 

3) Tworzenie nowej zmiennej ustawień Google Analytics

Kolejny etap działania to stworzenie wspomnianej już nowej zmiennej ustawień Google Analytics. Przechodzimy do sekcji „Zmienne”, klikamy button „Nowa” i konfigurujemy zgodnie z poniższym opisem. Aby konfiguracja działała poprawnie należy uzupełnić wszystkie niezbędne elementy. Są one następujące:

  • Nazwa (np. „Ustawienia GA_nowe”),
  • Typ zmiennej (Ustawienia Google Analytics),
  • Identyfikator śledzenia,
  • Domena pliku cookie (dla większości użytkowników odpowiednie będzie ustawienie „auto”),
  • Więcej ustawień > Niestandardowe wymiary > Indeks (pierwsza „wolna” liczba naturalna).

adblock gtm

Konfiguracja nowej zmiennej ustawień Google Analytics. Zmiany dokonujemy w części zatytułowanej „Niestandardowe wymiary”

 

W przypadku strony dzidziusiowo.com niestandardowy wymiar „AdBlockEnabled” otrzymał index 3, bowiem wcześniej ustawione zostały inne wymiary. W większości wypadków będzie to jednak liczba 1. Warto aktywować także opcję „Włącz funkcje reklamowe w sieci reklamowej”. Po wprowadzeniu wszystkich ustawień należy zapisać zmienną.

 

4) Zmiana ustawień kodu śledzenia Google Analytics

Po stworzeniu nowej zmiennej ustawień musimy powiązać ją z kodem śledzenia Google Analytics. Bardzo ważne jest, aby opisanej zmiany dokonać w „nadrzędnym” tagu, czyli takim, który odpalany jest na wszystkich stronach serwisu.

Po przejściu do sekcji „Tagi” w Google Tag Manager odnajdujemy właściwy wpis i dokonujemy edycji, wybierając z rozwijanego menu „Ustawienia Google Analytics” utworzoną w poprzednim kroku zmienną. Zasadniczo nie powinno być potrzeby modyfikowania innych ustawień, zamykamy więc okno buttonem „Zapisz”.

adblock google tag manager

Konfiguracja tagu śledzenia Google Analytics. Interesuje nas właściwie tylko pole z napisem „Wybierz zmienną ustawień…”

 

5) Podgląd obszaru roboczego i przesyłanie zmian

Po przejściu przez punkty 1-4 warto wykonać test, aby upewnić się, że zmodyfikowany tag śledzenia zadziała poprawnie i zarejestruje dane dotyczące używania adblocków. W tym celu uruchamiamy podgląd, korzystając z buttona w górnej części okna Google Tag Managera. Następnie w nowej karcie przechodzimy na stronę główną serwisu.

W okienku podglądu klikamy cegiełkę z nazwą tagu śledzenia Google Analytics i w sekcji „Properties” sprawdzamy czy niestandardowemu wymiarowi o indexie zdefiniowanym w punkcie 3 przypisana została wartości true / false. Oczywiście zależy ona od tego, czy mamy aktywną wtyczkę blokującą reklamy. Jeśli tak – warto ją na chwilę wyłączyć i odświeżyć stronę, celem sprawdzenia, czy wymiar zmienia swoja wartość.

gtm debug

Tryb podglądu obszaru roboczego pozwala sprawdzić poprawność wprowadzonych zmian przed przesłaniem ich i zaktualizowaniem zawartości kontenera Google Tag Manager’a

 

Po upewnieniu się, że zmodyfikowany kod śledzenia Google Analytics działa poprawnie, wracamy do Google Tag Manager’a i przesyłamy zmiany. Na tym zakończyła się konfiguracja przy pomocy tego narzędzia.

 

6) Ustawienie niestandardowego wymiaru w Google Analytics

Na tym etapie niestandardowy wymiar nie jest jeszcze dostępny w raportach Google Analytics – konieczne jest jego ustawienie w zakładce „Administracja”. Z środkowej kolumny wybieramy „Niestandardowe definicje” > „Niestandardowe wymiary” i dodajemy nowy.

W oknie dodawania niestandardowego wymiaru:

  • wpisujemy nazwę – np. „AdBlockEnabled”,
  • wybieramy zakres – z rozwijanego menu wybieramy „Działanie”,
  • zaznaczamy opcję „Aktywna”.

Po skonfigurowaniu niestandardowego wymiaru w Google Analytics będzie on mógł być wykorzystywany w raportach dotyczących ruchu na stronie, zupełnie tak samo jak inne wymiary, z których korzystamy na co dzień i były dostępne „od zawsze”.

google analytics zmienne niestandardowe

Dodawanie niestandardowego wymiaru w Google Analytics. Jeśli wykorzystujemy więcej wymiarów tego typu, zadbajmy o odpowiednią kolejność ich konfiguracji – indexy są przypisywane automatycznie

 

7) Dodanie segmentów Google Analytics

Ostatnim krokiem konfiguracji narzędzia Google Analytics jest stworzenie niestandardowych segmentów w oparciu o warunki. Najwygodniej będzie stworzyć dwa – jeden filtrujący ruch generowany przez użytkowników blokujących reklamy, drugi filtrujący ruch użytkowników zezwalających na emisję reklam. Warto zadbać o nazewnictwo segmentów, które pozwoli nimi łatwo operować.

Segment dla ruchu z zablokowanym wyświetlaniem reklam powinien zawierać warunek, zgodnie z którym niestandardowy wymiar „AdBlockEnabled” ściśle pasuje do 0. Przykładowa nazwa to „AdBlockDisabled”.

google analytics segemnty

Konfigurowanie segmentu Google Analytics dla sesji, podczas których reklamy nie były blokowane, zatytułowanego w tym przypadku „AdBlockDisabled”

 

Natomiast drugi segment (dla ruchu z reklamami) powinien zawierać warunek, zgodnie z którym wymiar „AdBlockEnabled” ściśle pasuje do 1. Dobrą nazwą będzie „AdBlockEnabled”. Po dodaniu obu segmentów możliwe stało się wreszcie filtrowanie raportów Google Analytics i badanie danych pod kątem blokowania reklam. Oczywiście na bardziej zaawansowanych etapach analizy warto tworzyć kolejne, bardziej złożone segmenty wykorzystujące opisany powyżej warunek.

AdBlockEnabled

Raport Pozyskiwanie > Źródło/medium z segmentami „AdBlockDisabled” oraz „AdBlockEnabled”. W przypadku strony dzidziusiowo.pl ponad 95% userów nie blokuje reklam

Ważne, aby nie wyciągać pochopnych wniosków – po wdrożeniu powyższych zaleceń należy odczekać pewien czas, w celu zgromadzenia miarodajnej ilości danych. Okres ten jest oczywiście zależny w głównej mierze od wolumenu ruchu rejestrowanego na stronie (przyjmijmy, że jest to od kliku dni do nawet miesiąca).

Po zgromadzeniu danych warto przeprowadzić kilka podstawowych analiz, na przykład:

  • sprawdzić jaki odsetek użytkowników korzysta z adblocków (dla poszczególnych źródeł dotarcia, urządzeń, lokalizacji itp.),
  • porównać jakość ruchu (czas spędzony na stronie, liczbę stron przeglądanych średnio w sesji) generowanego przez użytkowników blokujących reklamy i zezwalających na ich wyświetlanie,
  • zestawić dane o przychodach generowanych przez użytkowników z adblockami i bez nich (jeśli serwis ma charakter e-commerce).

Oczywiście pomysłów na różnorodne analizy z wykorzystaniem nowego wymiaru niestandardowego może być wiele. Szczególną uwagę powinni do nich przywiązywać wydawcy, którzy stosują strategię emisji reklam powiązanych kontekstowo z treścią serwisu. Na tej podstawie będą mogli wyciągać wnioski wpływające na przychody z reklam, a także starać się niwelować negatywny wpływ powszechnie stosowanych w polskim Internecie adblocków na „utracone” odsłony reklam.

Sprawdź jak zachowują się użytkownicy adblocków na Twojej stronie internetowej
Oceń wpis

Autor: Michał Winciorek

Moja praca w Fine Performance polega na planowaniu, tworzeniu, optymalizowaniu i raportowaniu kampanii reklamowych PPC. Obsługuję różne marki, ale za swoją specjalizację mogę uznać branżę motoryzacyjną. Najwięcej satysfakcji daje mi śledz...