10 секунд, которые решают все

В 2011 году Якоб Нильсен опубликовал результат исследования о количестве времени, которое посетители проводят на сайте.

Как долго пользователи остаются на веб-странице, прежде чем покинуть ее? Это вечный вопрос, но ответ всегда был одинаков:

Не очень долго.

К сожалению, среднее время визита длится чуть меньше минуты. Перемещаясь по страницам, посетители прочитывают лишь четверть текста. Это было выяснено в результате исследования, проведенного Харальдом Вейнрехом, Хартмутом Обендорфом, Эелко Хердером и Маттиасом Майером в 2008 году. Проведя анализ их данных, Нильсен выяснил, что время проведения на сайте увеличивается в зависимости от увеличения количества контента на 4,4 секунды на каждые 100 слов.

При скорости чтения в 250 слов в минуту, за 4,4 секунды прочитывается 18 слов. Однако не все так хорошо.

На графике показан процент слов, который прочитывается посетителем. Как видим, чем больше слов, тем меньше их читают.

Таким образом, если ваш контент не является чрезвычайно ясным и очевидным, не привлекает интереса пользователя, то вы начнете терять посетителей.

Это исследование является весьма условным, так как иногда люди покидают сайт сразу, так как торопятся. А иногда задерживаются гораздо дольше, чем за минуту. Поведение людей разнообразно и его нельзя учесть одним числом.

Покидая web-страницы: Функция Вейбулла Хазарда

Исследование Чаю Лю и его коллег из Microsoft Research дало математическое представление о поведении «уходящих» пользователей. Ученые собрали данные из популярного плагина веб-браузера, анализируя длительность посещений страниц на 205 873 разных web-страницах. Всего было изучено более 10 000 посещений.

Результат: время, которое пользователи тратят на веб-страницу, следует за распределением Вейбулла.

Что такое распределение Вейбулла?

Вейбулл – это концепция надежности разработки , которая используется для анализа времени отказа для компонентов . В модели функция риска указывает на вероятность того, что компонент выйдет из строя в момент времени m, учитывая, что он работал нормально до момента t.

Таким образом, после замены запасной части в оборудовании, анализ Вейбулла предсказывает когда вы должны будете снова заменить ее. Если у вас много оборудования, вы можете использовать совокупный анализ для создания запаса запасных частей.

При анализе web– посещений в этой модели заменяется «отказ» на «пользователь покидает страницу.» В своей исследовательской работе Лю и его коллеги обеспечивают интенсивный статистический анализ для демонстрации того, что модель Вейбулла точно соответствует эмпирически наблюдаемому поведению пользователей.

Согласно более ранним исследованиям, существует 2 различных видов распределений Вейбулла:

1. Позитивное старение: Чем больше компонент находится в эксплуатации, тем больше вероятность его отказа. Другими словами, функция риска возрастает при больших значениях m. Это очевидно, потому что чем дольше материал используется, тем больше она изнашивается. Таким образом, то , что было в использовании в течение длительного времени, будет приближаться к точке отказа.
2. Негативное старение: Чем больше компонент находится в эксплуатации, то менее вероятно, что он откажет. Здесь функция риска убывает при больших значениях m. Это имеет смысл, когда отдельные компоненты различаются по качеству: плохо сделанные компоненты обычно ломаются раньше и подлежат замене. Поэтому через некоторое время оборудование станет надежным, так как все критические узлы заменены.

Негативное старение: Уйти быстро или остаться надолго

Исследователи обнаружили , что 99% веб - страниц имеют негативный эффект старения. Почему так? Это объясняется разным качеством web-страниц. Даже в рамках одной страницы качество элементов может отличаться. На проверку этого направлено A/B тестирование – заменяя каждый элемент по отдельности, маркетологи выясняют, как эффективнее добиться цели.

Как только пользователь обнаруживает сложность в действиях – он тут же покидает страницу. Это является переломной точкой дизайна. А вот если предложения на странице оказываются ценными, время нахождения увеличивается.

В следующей таблице показана функции рисков - то есть вероятности ухода - для средних параметров Вейбуллу. Они были выведены из огромного набора полученных учеными данных.

Из диаграммы видно, что первые 10 секунд посещения страницы имеют решающее значение для решения пользователей оставаться или уходить. Вероятность ухода очень высока именно в течение этих первых нескольких секунд. Это связано со скептическим отношением посетителей к web-страницам. Люди знают, что большинство сайтов бесполезны, и они ведут себя соответственно, чтобы не тратить больше времени, чем абсолютно необходимо, на плохих страницах.

Если web-страница переживает это первое, чрезвычайно суровое, 10-секундное суждение, пользователи начнут осматриваться. Тем не менее, они по-прежнему с большой вероятностью уйдут в течение последующих 20 секунд своего визита. Лишь после того, как люди остались на странице около 30 секунд, кривая становится относительно плоской. Люди продолжают уходить каждую секунду, но гораздо медленнее, чем в течение первых 30 секунд.

Итак, если вы можете убедить пользователей оставаться на вашей странице на полминуты, есть вероятность, что они останутся намного дольше - часто на 2 минуты и более, что является для интернета является вечностью.

Выводы

Итак, упрощенно говоря, здесь есть два случая:

• Плохие страницы, которые покидают через несколько секунд;
• Хорошие страницы, на которые выделяется несколько минут.

Восприятие «хорошее» и «плохое» появляется у посетителя в течение первых нескольких секунд после открытия сайта.

Конструктивные последствия очевидны:

Чтобы привлечь внимание пользователей за несколько минут, вы должны четко сообщить свое ценное предложение в течение 10 секунд.

По материалам nngroup.com.

______________________________________________________________________

Материал создан агентством контент-маркетинга Текстотека.

Хотите самостоятельно внедрить контент-маркетинг в свой бизнес? Подписывайтесь на наше сообщество ВКонтакте, там много бесплатного обучающего материала.