Posted:
Фев 2, 2023
Comments:
0 Comments

Не определено метрика: Отчет «Источники, сводка» — Метрика. Справка

Вопросы и ответы об источниках трафика

  1. Почему не собираются данные по рекламным системам
  2. Почему много прямых заходов на сайт
  3. Как узнать откуда идут внутренние переходы на сайт
  4. Почему в отчетах Метрики много переходов с источником «Не определено»
  5. Почему могут не фиксироваться переходы с определенных сайтов

Чтобы отчеты Метрики отображали информацию о кампаниях Директа, в Директе на странице Редактирование кампании в блоке Счетчики Яндекс Метрики выберите счетчик, установленный на вашем сайте.

Для сбора данных из других рекламных систем необходимо использовать метки.

  • Возможно, подобные переходы были совершены роботами. Данные о посещениях сайта роботами доступны в отчете Роботы из группы Мониторинг. Если вы обнаружили всплески неестественного трафика в отчете Роботы и у вас есть основания полагать, что подобная ситуация может повториться, рекомендуем включить фильтрацию роботов по строгим правилам и по поведению.

  • Возможно, подобные переходы совершались с сайтов, которые работают по протоколу HTTPS, и при переходе с них не передается реферер. В данном случае рекомендуем использовать метку utm_referrer.

Формально у визита проставляется источник Внутренние переходы, когда визит начинается с перехода со страницы, домен которой указан в качестве домена сайта или в качестве дополнительного домена в настройках счетчика. Например, в настройках счетчика указан адрес сайта http://mysite.example/, а визит начинается со страницы http://mysite.example/page1.html и при этом переход на нее был произведен не с какого-то внешнего источника, а со страницы того же сайта — например, http://mysite.example/contacts.html (то есть именно страница contacts.html была указана в качестве реферера при обращении к page1.html).

Такая ситуация может возникнуть по нескольким причинам:

  • Посетитель пришел на страницу (contacts.html из примера выше), затем не совершал на сайте никаких действий в течение времени, превышающего тайм-аут визита, заданный в настройках счетчика (по умолчанию 30 минут). Тогда следующий его переход на сайте (на страницу page1.html) будет новым визитом, но при этом источником перехода будет тот же сайт.

    Решение

    С одной стороны, можно увеличить тайм-аут визита. С другой стороны, перед этим надо определить модель использования вашего сайта. Рассмотрим пример с почтой (Яндекс Почтой).

    Посетитель зашел, проверил новые письма и оставил открытой страницу в браузере. Через час вернулся и еще раз посмотрел письма, написал ответы. В этом случае будет неверно объединить всю работу пользователя в один визит — это действительно были несколько отдельных сеансов работы с сайтом. Поэтому наличие внутренних переходов является показателем модели использования сайта посетителями.

  • Посетитель пришел из внешнего источника на страницу сайта, на которой не было счетчика (допустим, contacts.html) и с нее сразу (в рамках того же визита) перешел на страницу сайта со счетчиком (page1.html). Выполнены два условия: визит начался с page1. html (так как о просмотре страницы contacts.html в Метрике нет данных из-за отсутствия на этой странице счетчика), но страница, с которой был переход (contacts.html) принадлежит тому же сайту, что указан в настройках счетчика — http://mysite.example/.

    Решение

    Рекомендуем установить счетчик Метрики на страницу. В этом случае бывает сложно определить, на какой именно странице не установлен счетчик. Узнать это можно с помощью сегментации.

Чаще всего такая ситуация возникает, если код счетчика установлен некорректно (часть кода счетчика, которая должна быть размещена в теге <noscript>, размещена вне этого тега).

Все больше сайтов переходят на защищенное HTTPS-соединение. При этом у тех сайтов, которые еще не перешли на защищенное соединение, растет доля прямых заходов. С технической точки зрения, Прямые заходы — это обращения к страницам вашего сайта, при которых браузер посетителя не передал HTTP-заголовок Referer. Обычно этот заголовок содержит URL предыдущей страницы, с которой был сделан переход на ваш сайт. Если поле отсутствует, значит предыдущей страницы не было: например, посетитель вручную ввел адрес в адресную строку браузера.

Организация W3C (World Wide Web Consortium) издала документ Referrer Policy, который содержит рекомендации о передаче этого заголовка: реферер передается при переходе с HTTP на любой тип сайта и при переходе с HTTPS на HTTPS, при переходе с HTTPS на HTTP реферер не передается. Таким образом, если вы покидаете безопасный контур HTTPS-сайтов, браузер не передает по открытым каналам (в нешифрованном виде) адрес последней посещенной вами страницы.

На практике, для владельцев сайтов это означает следующее: если ваш сайт работает по HTTP-протоколу, вы не увидите источник перехода, если этот источник работает по защищенному HTTPS-соединению.

Решение

Рекомендуем перевести ваш сайт на защищенное соединение. Бесплатный сертификат шифрования можно получить благодаря проекту Let’s Encrypt — некоммерческому центру сертификации, поддержанному многими крупными представителями интернет-отрасли. Инструкция по переходу на HTTPS

Если вы являетесь владельцем защищенного интернет-ресурса, но хотите, чтобы при переходе с вашего сайта заголовок Referer передавался даже при переходе на незащищенный сайт, разметьте специальным образом страницы сайта, с которых будет происходить переход на незащищенные ресурсы. Подробно о методах разметки можно прочитать в документе «Referrer Policy» (раздел Referrer Policy Delivery). По данным проекта Can I use такую разметку ссылок поддерживает уже более половины используемых браузеров.

 Написать в чат

Обратите внимание: служба поддержки не обзванивает пользователей. Не следуйте указаниям людей, которые вам звонят и представляются службой поддержки Яндекс Метрики.

Неопределенный трафик

18 Октября 2019

Исследование погрешностей учета трафика в различных отчетах Яндекс.Метрики

В последнее время в системе аналитики Яндекс.Метрики по данным счетчиков некоторых сайтов наблюдается разница суммарного поискового трафика за идентичный период между отчетами “Поисковые запросы” и “Поисковые системы”. Ниже приведено исследование данного вопроса с раскрытием причин, влияния на связанные показатели и верную трактовку разницы между показателями данных двух отчетов, далее называемой “неопределенный трафик”.

Для начала рассмотрим метод определения и подсчета трафика в каждом из отчетов:

Отчет «Поисковые запросы»

В отчете приведен список поисковых фраз, по которым посетитель совершил визит на сайт с поисковой выдачи. По каждой фразе можно посмотреть, из каких поисковых систем осуществлялся переход по ней. По статистике, 99% представленных фраз в отчете являются визитами с поисковой системы Яндекс и только 1% со всех остальных поисковиков (Метрика не может определить большую часть запросов с других поисковых систем, по которым были переходы на сайт)

Посмотреть отчет в Метрике:

Отчеты → Стандартные отчеты → Источники → Поисковые запросы.

Отчет «Поисковые системы»

Отчет содержит информацию о поисковых системах, которые привели посетителей на ваш сайт.   Данные можно посмотреть как суммарно по всем системам, так и по отдельно взятым поисковикам.

Посмотреть отчет:

Отчеты → Стандартные отчеты → Источники → Поисковые системы.

Неопределенный трафик в Метрике по источнику “Поисковые системы (Яндекс)”:


причины появления, метод расчета

Причины того, почему часть фраз Метрика определить не может объяснены в Яндекс.Помощи. Ссылка на нее тут — https://yandex.ru/support/metrica/sources/search-queries.html. Ниже приведена выдержка оттуда:

Метрика определяет фразы, которые привели посетителей из Поиска Яндекса, по рефереру и Cookie браузера. Cookie выставляется на домен, на который посетитель переходит из результатов поиска. Срок действия cookie ограничен. Метрика может не определить фразу по следующим причинам:

  1. Срок действия cookie закончился. Например, посетитель набрал запрос в поисковой строке и перешел по ссылке из результатов поиска, после чего оставил страницу открытой на долгое время, затем обновил ее или закрыл.

  2. Страница, по ссылке на которую перешел посетитель из результатов поиска, перенаправила его на другой домен. Например, когда владелец сайта решил сменить главное зеркало у сайта, поставив на новое зеркало редирект со старого адреса.

  3. Браузер посетителя блокирует Cookie (отключить Куки позволяют настройки любого браузера, а также в сети много популярных расширений позволяющих их блокировать.

Узнать количество неопределенного трафика в Метрике можно путем сравнения 2-х отчетов за выделенный промежуток времени.

Отчет 1 — “Поисковые запросы”

(Отчеты → Стандартные отчеты → Источники → Поисковые запросы).

Отчет 2 — “Поисковые системы”

(Отчеты → Стандартные отчеты → Источники → Поисковые системы).

В обоих случаях сегментировать только поисковой системой Яндекс.

Вычесть получившийся трафик по результатам “Отчета 1” из “Отчета 2” за идентичный период. Полученное число и будет неопределенным трафиком.

Комментарий компании Яндекс:

“Наши специалисты связывают рост переходов с Поиска Яндекса без поисковых фраз с увеличением переходов по саджесту на Поиске. То есть по поисковой подсказке в строке поиска, еще до окончания набора запроса. Переходы по саджестам часто не несут в себе поисковый запрос. В связи с этим, в отчетах Метрики такие переходы могут быть отмечены как «не определен».

Динамика неопределенного трафика в Метрике

Наша компания проанализировала динамику изменения трафика, который не был определен в Метрике. Для эксперимента было взято 8 коммерческих сайтов разных тематик и на протяжении 12 месяцев (с мая 2018 года по апрель 2019) отслеживалось изменение количества неопределенного трафика, после чего были выведены средние значения суммарно по всем наблюдаемым сайтам.

Данные по сайтам





Сайт 105.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс15271662166612741430172817381470124413561053833
Неопр. трафик1743274189124121821171208966
% неопр. трафика132367769988





Сайт 205.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс12483108429887817975387943846285066585753980448606
Неопр. трафик221234396473399490535469372453583711
% неопр. трафика224656666678





Сайт 305.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс184781885219403210512082823504223172327522449258492857227809
Неопр. трафик517554845105110871624163214371807213524733250
% неопр. трафика3345577688912





Сайт 405.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс114361234414129179311744324549356885784339955315283667930475
Неопр. трафик3263344167668161688296155293958303238804200
% неопр. трафика33345781010101114





Сайт 505.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс451845244413459240624597511750184189482444644632
Неопр. трафик152124171200259299435430349393346456
% неопр. трафика3344679988810





Сайт 605.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс135351241712253134861520920240185741318614602148051557215658
Неопр. трафик7712242561573312091190940905103511831171
% неопр. трафика113556676787





Сайт 705.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс638160936757704942258581942463916398691657953599
Неопр. трафик102139309358253546594629764804695317
% неопр. трафика2255666101212129





Сайт 805.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс504351284871357344564335659765405584606360354443
Неопр. трафик117124211326520525518603553882959533
% неопр. трафика224912128910151612

Суммарные данные по сайтам





Сумма05.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего трафик, Яндекс99332929439587010114896660121900134655149519130212128707131555125640
Неопр. трафик152916742800383041566505798610119882588541020810704
% неопр. трафика223445677789

График 1. Суммарный трафик анализируемых сайтов

По результатам видим очень сильный рост неопределенного трафика за последний год — с 2 до 9 процентов. Из-за этого встал вопрос, что за трафик не определяется Метрикой — коммерческий или брендовый.

Чтобы это узнать дополнительно нашей компанией было оценено общее количество брендового трафика (на тех же 8 сайтах за тот же промежуток времени).




Сайт 105. 1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего Яндекс15271662166612741430172817381470124413561053833
Абсолютный бренд196259246345389353243208270284357284




Сайт 205.1806.1807.1808. 1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего Яндекс12483108429887817975387943846285066585753980448606
Абсолютный бренд24510619015414375798012471149158




Сайт 305.1806.1807.1808.1809.1810.1811. 1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего Яндекс184781885219403210512082823504223172327522449258492857227809
Абсолютный бренд172431720017630188001875420786196512074619816227652505523577




Сайт 405.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801. 1902.1903.1904.19
Всего Яндекс114361234414129179311744324549356885784339955315283667930475
Абсолютный бренд5888636575428926781513259199633400424478193772230318130




Сайт 505.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903. 1904.19
Всего Яндекс451845244413459240624597511750184189482444644632
Абсолютный бренд165914081400131812551504126413311344155114001420




Сайт 605.1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего Яндекс135351241712253134861520920240185741318614602148051557215658
Абсолютный бренд95558115757079808686110381008371037396798776268113




Сайт 705. 1806.1807.1808.1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего Яндекс638160936757704942258581942463916398691657953599
Абсолютный бренд1276134012841480930180221681342153614521275756




Сайт 805.1806.1807.1808. 1809.1810.1811.1812.1801.1902.1903.1904.19
Всего Яндекс504351284871357344564335659765405584606360354443
Абсолютный бренд296150326195236229182178252207203117

По результатам изменения количества брендового трафика мы видим, что он либо остался на одном уровне, либо вырос. Уменьшения брендового трафика не произошло из чего следует вывод, что данный трафик не ушел в “неопределенный” и тот рост, что есть в неопределенном трафике — это трафик по небрендовым запросам.

Этот вывод также подтверждается комментарием специалистов Яндекса о том, что неопределенный трафик — трафик по саджестам, поскольку доля брендов, которые попадают в саджест, минимальна.

python 3.x — NameError: имя «метрика» не определено

Задавать вопрос

спросил

Изменено
2 года, 8 месяцев назад

Просмотрено
43к раз

Выдает ошибку в расчете точности метрик. Я импортировал библиотеку для расчета метрик точности, но все равно выдает ошибку, что имя метрики не определено

 из sklearn.feature_extraction.text импорт TfidfVectorizer
tf_idf_vect = TfidfVectorizer()
обзоры_tfidf = tf_idf_vect.fit_transform (x_train ['question_text']. значения)
обзоры_tfidf1 = tf_idf_vect. transform(x_cv['question_text'].значения)
обзоры_tfidf2 = tf_idf_vect.transform (тест ['question_text']. значения)
из sklearn.model_selection импортировать GridSearchCV
из sklearn.naive_bayes импортировать BernoulliNB
импортировать sklearn.metrics
б = БернуллиNB()
param_grid = {'alpha':[1000,100,10,1,0.1,0.01,0.001]} # параметры, которые нам нужно попробовать на классификаторе
gsv = GridSearchCV(nb,param_grid,cv=2,verbose=1,n_jobs=-1,оценка='f1')
gsv.fit (обзоры_tfidf, y_train)
nb = Бернулли NB (альфа = 0,1)
nb.fit (обзоры_tfidf, y_train)
train_pred = nb.predict(reviews_tfidf)
cv_pred = nb.predict (отзывы_tfidf1)
test_pred = nb.predict (обзоры_tfidf2)
print("Точность набора поездов: {}".format(metrics.accuracy_score(train_pred, y_train)))
print("ROC набора поездов: {}".format(metrics.roc_auc_score(train_pred, y_train)))
print("Оценка Train Set F1: {}\n".format(metrics.f1_score(train_pred, y_train)))
print("Точность набора проверки: {}".format(metrics.accuracy_score(cv_pred, y_cv)))
print("Проверочный набор ROC: {}". format(metrics.roc_auc_score(cv_pred, y_cv)))
print("Проверочный набор F1 Score: {}\n".format(metrics.f1_score(cv_pred, y_cv)))
print("Матрица путаницы тестового набора:\n [[TN FP]\n [FN TP] ]\n")
df_cm = pd.DataFrame (confusion_matrix (y_test, y_pred), диапазон (2), диапазон (2))
sns.set(font_scale=1.4)#для размера метки
sns.heatmap(df_cm, annot=True,annot_kws={"size": 16}, fmt='g')
NameErrorTraceback (последний последний вызов)
 в <модуль>()
     16 cv_pred = nb.predict(reviews_tfidf1)
     17 test_pred = nb.predict(reviews_tfidf2)
---> 18 print("Точность набора поездов: {}".format(metrics.accuracy_score(train_pred, y_train)))
     19 print("ROC набора поездов: {}".format(metrics.roc_auc_score(train_pred, y_train)))
     20 print("Оценка Train Set F1: {}\n".format(metrics.f1_score(train_pred, y_train)))
NameError: имя «метрики» не определено
  • python-3.x
  • sklearn-панды

3

Попробуйте изменить

 import sklearn. metrics import precision_score

to:

 импортировать sklearn.metrics как метрики

Взгляните на это, чтобы лучше понять, как работает импорт: https://www.codementor.io/sheena/python-path-virtualenv-import-for-beginners-du107r3o1

1

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

undefined — создание класса Python для общей формулы метрики расстояния и получение ошибки «NameError: имя ‘p’ не определено»

Я создаю класс в Python для общей формулы метрики расстояния и получаю ошибка: «NameError: имя «p» не определено». Код для класса и теста и ошибка («NameError: имя ‘p’ не определено») приведены ниже, а также встроенные комментарии, описывающие проблему.

Вот код класса: 

 класс Lp_distance_metric_general_formula (объект):
"""
Этот класс использует общую формулу метрики расстояния Lp и устанавливает p равным значению, предоставленному пользователем.
Это приводит к получению метрики расстояния для определенного метрического пространства и вычислению расстояния
вектора в этом метрическом пространстве.
Пример
-------
Если пользователь устанавливает p = 2, то выводится формула евклидова расстояния.
Если пользователь устанавливает p = 1, то выводится формула расстояния такси.
Примечание
----
Можно использовать значения p меньше 1, но это особые случаи, которые мы будем игнорировать.
Эти специальные значения интересны для академических целей, но на практике вам, скорее всего, не нужно знать
о них.
"""
def __init__(я, p=2, reg_strength = 1.0):
    
    """
    Параметры
    ----------
    
    p: целое число или число с плавающей запятой
        значение p, используемое для вычисления расстояния вектора в определенном метрическом пространстве
        
    reg_strength: int или float
        обычно устанавливается значение меньше 1,0, чтобы уменьшить силу метрики расстояния при использовании в качестве регуляризатора модели. 
        оставьте это значение равным 1,0 при измерении векторных норм (т.е. длин векторов)
    """
    
    assert p >=1 , «значение p должно быть больше или равно 1»
    
    я.р = р
    self.reg_strength = reg_strength
            
определение calc_squared_vector_comps (я):
    
    # возводим каждую компоненту вектора в self.x в степень p
    # сохранить результат в self.squared_vector_comps
    # ВАШ КОД ЗДЕСЬ
    self.squared_vector_comps = (self.x)**p
    
    # вызвать NotImplementedError()
    
def calc_sum_of_squared_comp (я):
    # возьмем сумму квадратов компонентов в self.squared_vector_comps
    # сохранить в self.sum_of_squared_comp
    # подсказка: используйте tf.reduce_sum
    # ВАШ КОД ЗДЕСЬ
    self.sum_of_squared_comp = tf.reduce_sum(self.squared_vector_comps)
    
    #поднять не реализованную ошибку()
    
определение calc_vector_norm (я):
    
    # взять корень 1/p из self.sum_of_squared_comp, чтобы вычислить норму, т.е. ||x||
    
    # сохранить результат в self. 1/𝑝
    self.calc_vector_norm()
    
    # вернуть векторную норму, масштабированную штрафом регуляризации
    # мы говорим штраф, потому что значение обычно меньше 1,0, тем самым уменьшая норму
    вернуть self.reg_strength * self.vector_norm

Вот код для теста: 

 # создайте экземпляр класса модульного теста, который будет проверять расчеты методов Lp_distance_metric_general_formula.
 тесты = Test_distance_metric_solution()
 # создать экземпляр Lp_distance_metric_general_formula, установить p = 2 для получения евклидовой метрики расстояния
 lp = Lp_distance_metric_general_formula (p = 2, reg_strength = 1,0)
 # не изменяйте этот test_vector
 # Test_distance_metric_solution предполагает, что вы используете именно этот test_vector
 test_vector = np.array([1., 2.])
 лп (тест_вектор)
 # проверить вычисления, которые выполняются в каждом из следующих методов класса lp
 test.test_squared_vector_comps(lp.squared_vector_comps)
 test.test_sum_of_squared_comp(lp.
This entry was posted in Продвижение