У Ozon показатель отказов — 25,81%. У Википедии — 54,08%. Обе цифры взяты с публичных карточек Similarweb, обе свежие, и разница между ними больше чем в два раза.
Какая из них плохая? Ни одна.
Разберёмся по порядку. Что такое bounce rate в Similarweb: это доля визитов, в которых человек зашёл на сайт и ушёл, посмотрев ровно одну страницу. В глоссарии сервиса формулировка почти дословно такая же — процент посетителей, которые заходят на сайт и покидают его после одной страницы. Считается делением одностраничных сессий на все сессии.
Больше в формуле ничего нет.
Дальше начинается интересное. Эта цифра — не выгрузка из твоего счётчика, а оценка, построенная моделями на чужих данных. Отсюда и все странности: она не совпадает с собственной аналитикой, скачет от месяца к месяцу и у половины сайтов вообще не показывается.
Смотреть отказы у одного домена можно бесплатно, а вот разрез по странам, сегментам и годам живёт в платных планах — а они списываются иностранной картой. Если дело только в оплате, её оформят через SUB.SUP: напиши в Telegram или ВКонтакте.
Bounce rate в Similarweb: формула и что попадает в этот процент
Начнём с единицы измерения, потому что здесь ошибаются чаще всего. Знаменатель формулы — сессии, они же визиты. Не люди. Один человек за месяц может зайти к тебе пять раз, и это будет пять визитов от одного уникального посетителя. Similarweb даже выносит это отдельной метрикой — сколько раз каждый посетитель заходил на анализируемый сайт.
В числителе — визиты, где просмотр закончился на первой же странице. Человек открыл, посмотрел и закрыл вкладку. Или нажал «назад» и вернулся в поиск. Или ушёл по внешней ссылке. Для формулы все эти сценарии одинаковы: страница была одна.
А теперь главное, что ломает интуицию: время в формуле не участвует вообще. Человек может читать твою статью двенадцать минут, дочитать до конца, закрыть вкладку довольным — и попасть в отказы.
Потому что страниц было ровно одна.
Именно поэтому у справочников и энциклопедий процент высокий по определению, а не по вине редакции. Люди приходят с конкретным вопросом, получают ответ и уходят. Сценарий отработал идеально, а метрика показывает больше половины отказов.
Что ещё сюда попадает: заходы по ссылке из мессенджера, переходы на посадочные страницы, ошибочные клики, визиты людей, которые искали не тебя. Отделить довольного читателя от случайного гостя формула не умеет — для неё они близнецы.
Ещё одна рамка, без которой процент читается неправильно: он про браузеры. Веб-раздел Similarweb считает десктоп и мобильный веб, а мобильные приложения живут в отдельном продукте сервиса и в этот процент не попадают вовсе. Для проекта с сильным приложением картина получается перекошенной: самые лояльные люди сидят в приложении, а в отказы летят случайные заходы из поиска в браузере. Это не ошибка сервиса — просто разные продукты меряют разное.
Отдельно стоит держать в голове определения соседних метрик, потому что их часто путают с отказами. Новым пользователем Similarweb считает того, кто не заходил на сайт минимум три месяца. Вернувшимся — того, кто за три месяца зашёл больше одного раза. То есть «новый» здесь не значит «впервые в жизни».
Почему 54% у Википедии — норма, а 26% у Ozon — ещё не победа
Соберём живые числа с публичных карточек сервиса. Википедия, май 2026: отказы 54,08%, 3,30 страницы за визит, средний визит 3 минуты 16 секунд. GitHub, июнь 2026: 36,34%, 5,87 страницы, 6 минут 23 секунды. Netflix, апрель 2026: 40,14%, 4,15 страницы, 5 минут 53 секунды. Ozon, июнь 2026: 25,81%, 11,72 страницы, 9 минут 45 секунд.
Разброс от 26 до 54 процентов — и все четыре сайта успешные, каждый в своей категории на верхних строчках мирового рейтинга.
Ранги, кстати, лежат на тех же карточках: Википедия — двенадцатая в мире, Netflix — тридцатый, Ozon — тридцать девятый и шестой по России, GitHub — сорок седьмой. У Ozon рядом стоит ещё и категорийный ранг: первое место среди маркетплейсов России.
Вот эта категорийная строчка и подсказывает, как пользоваться отказами по-человечески: сравнивать нужно внутри категории, и сервис сам говорит, какая она.
Соседние строки карточки тоже стоит читать. У Netflix три четверти визитов — прямые заходы (75,26%), а помесячная динамика минусовая, −9,51%. На процент отказов это не повлияло никак: он про глубину одного визита, а не про то, откуда люди пришли и стало ли их больше.
Секрет не в качестве сайтов, а в их устройстве. Энциклопедия по природе одностраничная: пришёл, прочитал, ушёл. Маркетплейс — многостраничный по определению: чтобы что-то купить, нужно пролистать каталог, открыть карточки, сравнить. Почти двенадцать страниц за визит у Ozon и десять минут на сайте — это и есть причина низкого процента отказов, а не какая-то отдельная заслуга.
Отсюда единственный корректный способ читать эту метрику. Сравнивать себя можно с собой в прошлом месяце и с прямыми конкурентами в той же категории. Сравнивать интернет-магазин с новостным сайтом бессмысленно, даже если оба показаны в одном отчёте.
И наоборот: низкий процент отказов не всегда хорошая новость.
Если люди листают по десять страниц и ничего не находят, метрика будет выглядеть прекрасно, а человек уйдёт злым.
Откуда Similarweb берёт данные о чужих отказах
Тут стоит остановиться на секунду. Краулер, обходящий страницы, отказ увидеть не может в принципе: он видит содержимое, а не поведение. Значит, вся эта метрика держится на двух вещах — на сайтах, которые сами подключили свою аналитику к Similarweb, и на сети участников, через которую обезличенно собирается поведение людей в браузерах.
Дальше модели достраивают остальное. Отсюда следствие, о котором нужно помнить: чем больше сайт, тем плотнее по нему выборка и тем спокойнее можно смотреть на процент. По крошечному сайту цифра будет держаться на нескольких десятках наблюдений.
Есть и обратный ход, о котором мало кто знает. Владелец сайта может подключить к Similarweb свою аналитику и показать на публичной карточке подтверждённые цифры вместо оценочных — приглашение сделать это висит прямо на страницах сервиса. Выгода двойная: сайт получает в витрине точные данные, а модели сервиса — ещё одну опору на реальные числа.
Обновляется всё по расписанию. Дневные данные публикуются в течение 72 часов после окончания суток по североамериканскому восточному времени, месячные — к десятому числу следующего месяца, иногда раньше. И ещё одна деталь: трафик со Smart TV в данные Similarweb не входит вообще, так что у видеосервисов часть аудитории просто не попадает в расчёт.
Чем цифра Similarweb расходится с вашей аналитикой
Сравнивать оценку с собственным счётчиком — нормально, ждать совпадения — нет. Similarweb пишет об этом прямо: он не рассчитывает, что его оценки совпадут с данными прямых измерений, и ждёт совпадения тренда, а не значения.
Причин расхождения три, и все скучные. Первая — методология: часть систем схлопывает повторные визиты и вычищает ботов, часть нет. Сервис приводит показательную цифру: даже два разных инструмента прямых измерений на одном и том же сайте могут разойтись между собой до 30%.
То есть проблема не в оценке как таковой — единой правды нет и среди счётчиков.
Вторая причина — как поставлен сам счётчик. Код забывают добавить на новые страницы, на блог, на отдельный магазин на поддомене. В такой ситуации твоя собственная статистика перестаёт видеть часть переходов внутри сайта, и одностраничных визитов у тебя оказывается больше, чем на самом деле.
Третья — банальная несостыковка условий сравнения. Разные периоды, разные устройства, разные метрики. Сравнивать визиты с уникальными посетителями и удивляться разнице — обычное дело.
По собственной оценке сервиса, увереннее всего он себя чувствует на сайтах от ста тысяч визитов в месяц, а лучшую сходимость с реальной аналитикой показывает в коридоре от пяти до ста тысяч пользователей в месяц. Ниже коридора цифру стоит читать как направление.
Когда Similarweb пишет «Not enough data»
Порог простой и публичный: если у сайта меньше 5 000 визитов в месяц за анализируемый период, никаких отказов ты не увидишь. Вместо процента будет надпись «Not enough data» — трафика слишком мало, чтобы построить достоверную оценку. На своём молодом проекте эту метрику ты в Similarweb не найдёшь, и это не поломка.
Отказы, глубина просмотра и время визита — как читать их вместе
Сам по себе процент отказов не значит ничего. Работает он только в связке с двумя соседями — числом страниц за визит и средней длительностью визита. Вернёмся к нашим четырём примерам и прочитаем их правильно.
GitHub: 36% отказов, почти шесть страниц и больше шести минут. Люди заходят и ходят внутри — типичный рабочий инструмент. Википедия: 54% и чуть больше трёх минут. Люди заходят за одним ответом и получают его.
Обе картины здоровые, просто разные.
А вот сочетание, которое должно настораживать: высокий процент отказов плюс двадцать секунд на визит. Это значит, что человек открыл страницу, понял, что попал не туда, и ушёл. Тот же высокий процент, но с четырьмя минутами на странице читается иначе — страница ответила на вопрос.
Отсюда рабочий порядок действий. Отказы сами по себе не чинят: сначала смотришь, сколько человек провёл на странице, потом — откуда он пришёл, и только тогда решаешь, дело в странице или в том, кого на неё привели.
И то, чего эта цифра не покажет никогда. Она не расскажет, ушёл человек довольным или раздражённым, купил ли он потом в приложении, вернулся ли через неделю. Bounce rate в Similarweb — не диагноз, а симптом, и лечить его отдельно от остальных метрик означает подгонять цифру ради цифры.
Частые вопросы про bounce rate в Similarweb
### Какой показатель отказов считать нормальным?
Универсальной нормы нет, и любой, кто называет тебе одно число на все случаи, придумывает. Ориентиров два: собственная динамика за последние месяцы и прямые конкуренты в той же категории. Для масштаба: у топовых сайтов мира разброс укладывается примерно в 26–54%, и все они по-своему успешны.
### Почему отказы прыгают от месяца к месяцу?
Потому что это пересчитываемая оценка, а не архив. Меняется состав данных, по которым модель строит выводы, меняется сезонность, меняется сам сайт. Поэтому смотреть надо на линию за несколько месяцев, а не на разницу между мартом и апрелем.
### Влияют ли боты на показатель отказов?
Влияют, и заметно — бот заходит на одну страницу и уходит, то есть выглядит как идеальный отказ. Similarweb пишет, что его алгоритмы построены на выявление аномалий, включая ботов. В собственных счётчиках фильтрация устроена по-разному, и это ещё один источник расхождения между твоей цифрой и оценкой сервиса.
### Как посмотреть отказы по конкретной стране?
На публичной карточке домена такого разреза нет, там один общий процент. Страновой фильтр и отчёт о доле трафика из разных стран живут в платном веб-разделе Similarweb, там же можно сузиться до отдельного раздела сайта. Если тебя интересует конкретный рынок, другого способа увидеть цифру именно по нему нет.
### Можно ли посмотреть отказы конкурента бесплатно?
Да. Публичная карточка домена на сайте Similarweb показывает отказы, глубину просмотра и длительность визита без всякой регистрации, то же самое умеет бесплатное расширение для браузера. Платный доступ нужен, когда хочется разрез по странам, разделам сайта и длинную историю. Если упёрся именно в оплату зарубежной подписки, её оформят в SUB.SUP — вся коммуникация в Telegram и ВКонтакте.
Комментарии
Войдите, чтобы написать комментарий