Analytics: 7 coisas que você deveria saber sobre Sessões, e 1 Desafio

O que é a Sessão no Google Analytics?

A sessão no Google Analytics é o conjunto de interações que um visitante tem em um site em um determinado momento. Para quem usa o Analytics há mais tempo, conhece essa métrica com o nome Visita. Ambos representam o mesmo conceito, então fique confortável com eles.

Não confunda a sessão (ou visita) com a visualização de página (pageview). Ao longo do tempo em curso e consultoria, vi muita gente confundindo as duas métricas e isso é perigoso.

Em uma sessão, vários pageviews podem acontecer, que é exatamente a interação de um visitante visualizar uma página. Ao navegar pelos relatórios do Analytics, sempre tenha atenção se a métrica exibida é uma coisa, ou outra.

Agora sim, 7 fatos sobre a métrica Sessão que você precisa conhecer para fazer análises corretas e, em seguida, o desafio.

1. Início de uma Sessão e Landing Page

Tradicionalmente, uma sessão é iniciada no Google Analytics com um Pageview, ou seja, quando um visitante acessa alguma página do seu site. Porém, existem outras possibilidades que vão se misturar com os próximos itens dessa lista.

Nesse caso de início de sessão por visualização de página, essa primeira página visitada é a Landing Page ou Destination URL, traduzida em alguns relatórios como Página de Destino, em outros como Página de Entrada.

A partir daí, as demais interações da pessoa no site continuam fazendo parte dessa mesma sessão, até um determinado limite.

2. Tempo máximo de inatividade = 30 minutos

Verdadeiramente, o Google Analytics não trabalha ativamente na condição “a pessoa acabou de tomar a ação de sair do site.” O que ele acompanha na verdade é “faz X minutos que essa pessoa fez alguma coisa aqui no site.” Ou em colocação inversa: “Faz X minutos que essa pessoa não faz nada.”

Isso é importante: o Analytics não monitora ativamente o momento em que a pessoa sai do site, ele simplesmente considera que a sessão acabou se a pessoa ficar 30 minutos sem interagir.

Trinta minutos é o tempo padrão, mas é possível configurar outra quantidade de tempo nas configurações de monitoramento da propriedade.

É permitido um tempo máximo de 4 horas para esse tempo de inatividade da sessão. Particularmente, não é uma configuração que eu tenha alterado em nenhum caso, mas se fizer sentido para você, altere.

De repente, no seu site, faz sentido que uma pessoa passe 40 minutos, 1 ou 2 horas em uma determinada página, sem enviar novas interações para o Analytics, então vai fazer sentido aumentar o tempo de sessão. Ou, se você quiser, porque quiser, também pode mudar.

3. Meia-noite x Quantidade de sessões

Essa é uma boa: o que você acha que acontece à meia-noite e há uma pessoa ativamente navegando no site (em intervalos menores do que o tempo de inatividade)? A visita é contada para os 2 dias? Apenas para 1 dia? Considere aí:

1. A visita é contada apenas no dia em que começou?
2. Apenas no dia em que se encerrou?
3. Em ambos?
4. Metade em cada?

O que os engenheiros da ferramenta decidiram foi por encerrar uma visita às 23:59 e iniciar uma nova à 0:00. Até que é uma forma justa de dizer que houve sim uma visita em cada dia, pois de fato houve, por mais que tenha começado em um e terminado no outro.

Por isso também é muito importante escolher, bem escolhido, o fuso-horário que será usado como padrão para o Analytics. Se você escolhe um fuso diferente do seu, ou se o seu público está em fuso diferente, a contagem de visitas / dia pode ficar diferente do imaginado.

4. Parâmetros UTM x Início de Sessão

Outro modificador de início de sessão e, por consequência, é um modificador de contagem de sessões no dia, está no uso de parâmetros UTM.

Como a função dos parâmetros UTM, no caso médio, é determinar para o Analytics um conjunto personalizado de origem, mídia e campanha de tal visita, e essas dimensões são exclusivas por visita, eles funcionam como a meia-noite (fecha-se a sessão anterior, e inicia-se uma nova). Explicando:

As “dimensões são exclusivas por visita,” no sentido de que uma mesma sessão não terá mais de 1 canal de entrada. Cada visita tem apenas 1 canal de entrada, ou seja, apenas 1 conjunto origem / mídia (campanha e outros, se forem usados). Uma única sessão jamais terá origem em 2 canais diferentes.

Você não terá no seu Analytics uma visita que começou no google / organic (sem UTMs) e depois começou no facebook / cpc (com UTMs) também. Isso resulta em 2 visitas diferentes.

Você não terá no seu Analytics uma visita que começou no direct / (none) (sem UTMs) e depois começou no google / cpc (AdWords, sem UTMs) também. Isso resulta em 2 visitas diferentes.

E assim vai. Sempre que a origem / mídia é alterada, o Analytics inicia uma nova visita.

Ou seja: se você, de fato, compra visitas lá no AdWords (google / cpc) e depois usa os parâmetros UTM em um link interno (digamos aquele monitoramento de clique no banner X: utm_source=home&utm_medium=bannerX&utm_campaign=promocaoMagica), você está encerrando todas as visitas que clicaram nesse banner, por qualquer origem que tenha sido, e iniciando uma nova sessão com origem / mídia determinados em home / banner X.

No caso geral, isso não é o que deveria acontecer. O resultado é de sessões duplicadas e péssima performance para o canal de entrada (google / cpc no exemplo acima), que parecerá que não tem visitas de qualidade, sempre baixo tempo de permanência, alta rejeição, sem conversões etc etc.

Novamente: isso não é uma relação exclusiva para AdWords x UTM, é de qualquer canal x UTM em links internos. Por isso, proíba-se de usar UTMs em links internos, exceto se você tiver em mãos um caso ultra-excepcional. Se é para monitorar clique aqui e ali, use eventos.

E isso é um problema apenas nessa relação direta entre a visita se iniciar por um canal e antes do tempo de inatividade, por alguma razão, a origem / mídia é alterada (com UTMs, por exemplo).

Usar UTMs em campanhas, emails, links em outros lugares (que não o seu site) em geral, é ótimo e perfeito para um monitoramento completo.

5. Tipos de interação em uma Sessão

Nem só de pageviews uma sessão é feita. Outros tipos de interação também contam contra àquele período de inatividade de uma sessão.

A transação é um deles. Quando é usado o monitoramento de transação, e acontece uma transação, ela conta como uma interação e faz o Analytics começar a contar os 30 minutos de inatividade a partir daí.

O outro tipo é o evento em seu formato padrão, àquele que é considerado um hit de interação. Porém o evento pode ser configurado para não ser um hit de interação e, nesse caso, ele não contaria contra o tempo de inatividade.

Aqui vem a curiosidade de volta ao início de uma sessão: Ambos hits, evento e transação, podem marcar também o início de uma sessão.

Digamos que uma pessoa acessa o seu site e sai, ficando mais de 30 minutos ausente. O Google Analytics vai encerrar essa sessão. Depois desses mais de 30 minutos, ela volta e clica em um banner monitorado com evento padrão. Agora, esse será o novo início de sessão para essa pessoa.

6. Duração da Sessão

Mais uma pergunta para você refletir sobre tudo o que já foi exposto anteriormente e responder: Quando uma pessoa acessa o site, visualiza apenas 1 página e fica além do tempo de inatividade sem uma nova interação, qual é o tempo de duração da visita reportado no Analytics?

Pense assim: eu clique em um link que me levou ao seu site e, chegando nele, não fiz mais nada. Nada. Lembre-se que o Analytics monitora interações, e não a minha verdadeira atenção (ou falta de) ao site.

A resposta é que os engenheiros decidiram fazer com que o Analytics considere esse cenário como 0 minutos e 0 segundos de duração da visita. Houve o registro apenas de 1 interação. O Analytics não consegue decidir (por não ter outra interação) se a pessoa ficou 5 segundos, 30 minutos, ou 300 horas no site.

Assim, você não precisa ficar (muito) triste se por acaso tem muitas páginas (ou canais) com duração de sessão zerada, não significa exatamente que ninguém passou nem 1 segundo no site. É outra história.

A contagem de tempo no Analytics é feita com base na diferença do horário de cada interação. Por exemplo: Uma interação acontece às 17h43m30s e a próxima acontece às 17h45m00s, aí sim ele tem 2 números para fazer a conta e decidir o tempo de duração de 1m30s.

Leia novamente o parágrafo anterior e perceba que esse tempo de duração da sessão é, na verdade, o tempo entre o registro da primeira interação e da última. Pois, se após essa última interação a pessoa ficou 10 minutos, ou 50 horas, ainda degustando o site (sem gerar nova interação), ele não será capaz de monitorar.

Essa é uma métrica a se usar com muita cautela, pois tem uma implicação a mais ainda.

Como em boa parte dos relatórios ela é representada como uma média e, como as visitas de 1 página só que atravessam o tempo de inatividade limite são reduzidas para tempo 0 (zero) de permanência, a média sofre bastante, pois:

1. Uma visita monitorada com tempo de 10 minutos (várias interações);
2. Somada a outras 4 visitas de 0 minutos, 0 segundos (apenas 1 interação em cada visita, tempo 0);
3. Tem como resultado de duração média de sessão: 2 minutos.

Isso precisa receber outras considerações, em torno do que vem a seguir.

7. Taxa de Rejeição

A Taxa de Rejeição é campeã do achismo entre profissionais e não profissionais que colocam as mãos no Analytics e entram em contato com a métrica.

A maior parte das pessoas acredita que a taxa de rejeição é calculada com base em um número fixo de segundos (ou minutos) entre a pessoa decidir sair do site. Por exemplo: muitas pessoas acreditam que o Analytics considera rejeição se a pessoa ficar menos de 5 segundos no site. Isso é um mito (embora seja adaptável ao verdadeiro cálculo).

Novamente: reflita sobre tudo que você leu até aqui, especialmente a parte sobre o Analytics ser um “monitorador de interações.” Ele apenas vai saber quanto tempo a pessoa passou na Landing Page se ela chegar até uma segunda página, ou interação, foi o que acabei de passar no tópico anterior.

Porém, você há de concordar que, se há uma segunda interação, não se trata mais de rejeição. Se o Analytics conseguir monitorar 5 segundos de tempo na landing page, é porque houve uma segunda interação e ele não vai considerar rejeição.

E essa última frase já entrega como o Google Analytics calcula a taxa de rejeição: a métrica é calculada através da divisão do número de sessões de apenas 1 interação (rejeições), sobre o total de sessões do site.

A rejeição em si é considerada apenas quando não há o monitoramento de uma segunda interação de nenhum tipo pelo Analytics no site, respeitando-se o tempo de inatividade. Complicado?

É assim, no caso padrão: cheguei no site, não fiz mais nada em menos de 30 minutos, virei rejeição. É uma questão de interações e o único tempo que importa, é o tempo de inatividade. Se eu fiquei 5 segundos no site e saí, o Analytics só vai se dar conta disso 29 minutos e 55 segundos depois.

Assim, é fato que se eu ficar 5 segundos no site e sair, o Analytics vai considerar rejeição, mas não é pelo curto tempo, e sim pela falta de uma segunda interação, antes do tempo de inatividade passar.

Com você, o Desafio:

Agora que você leu tudo isso (obrigado!) experimente o seguinte exercício:

• Abra o Analytics;
• Escolha o relatório de sua preferência com as métricas Duração de Visita (média) e Taxa de rejeição;
• Faça um filtro nas condições a seguir (do jeito que preferir) e tente encontrar:

1. Primeiro: páginas com taxa de rejeição = 100% e duração de visita maior que zero;
2. Segundo: páginas com taxa de rejeição < 100% e duração de visita igual a zero;
3. Terceiro: volte aqui e comente os achados 😉

Não se confunda com as condições! (1) Taxa de rejeição IGUAL a 100% e duração de sessão MAIOR que zero; (2) Taxa de rejeição MENOR que 100% e duração de visita IGUAL a zero. Depois volte aqui e comente o que encontrou.

Se quiser, faça o inverso de cada condição de rejeição para ficar mais em paz com os números. O inverso é assim:

1. Primeiro: páginas com taxa de rejeição < 100% e duração de visita maior que zero;
2. Segundo: páginas com taxa de rejeição = 100% e duração de visita igual a zero;

Comente os seus achados e quem sabe eu faço um novo post sobre esses resultados. Sua vez!