29.06.2023
Ошибки в Google Merchant Center, которые нужно исправить как можно скорее Большинство владельцев интернет магазинов не умеют работать с Google…
Дослідження та атрибуція на основі даних, які в Universal Analytics доступні лише платним користувачам. Моделювання даних у режимі згоди. Тригери аудиторій та можливість змінювати зовнішній вигляд звітів. Ми перерахуємо переваги у випадковому порядку, незалежно від їхньої важливості. Необов’язково третій пункт кращий за дев’ятнадцятий — так вийшло.
Логіка, закладена в Universal Analytics: сеанси, “користувачі”, події, що складаються з чотирьох параметрів, вже давно морально застаріла та вимагала оновлень. Тому я вітаю Google Analytics 4 і вже впровадив нову версію у всі проекти, з якими працюю.
Також великим плюсом є можливість встановлення одного трекера на сайт та мобільний додаток, що дозволить створити єдину систему подій для різних інтерфейсів взаємодії з користувачем. А це сильно полегшить роботу з аналізу рекламних кампаній та створення звітності для досвідчених PPC-фахівців.
Також GA4 використовується PPC-спеціалістами для відстежування конверсій в пошукових та торгових рекламних кампаніях.
У Universal Analytics є схожий набір функцій – він називається розширеним аналізом. Але він доступний тільки для платних користувачів GA360.
У Google Analytics 4 Дослідження – це штатний набір інструментів.
Завдяки Дослідженням можна створювати потужні звіти, що настроюються, і дізнаватися більше про поведінку користувачів.
Можна вибрати різні методики візуалізації та аналізу. Наприклад:
Воронки в Universal Analytics – дуже проблемні. Їх потрібно налаштовувати заздалегідь, а якщо ви десь помилитеся, всі дані злетять. Не можна налаштувати вирву так, щоб у неї зібралися історичні дані.
Це головний недолік вирв у Universal Analytics. Інші інструменти (наприклад, Mixpanel) вже дозволяли створювати безліч різних вирв і грати з даними, які вже зібрані. В Analytics так не можна було зробити.
На щастя, Google Analytics 4 виправила положення, і в ній можна створювати вирви та застосовувати до вже зібраних даних.
Корисна для досвідчених користувачів.
У Universal Analytics лише платні клієнти могли експортувати необроблені дані до BigQuery. У Google Analytics 4 це доступно для кожного.
Так, робота з BigQuery – це не прогулянка у парку. Але якщо ви знаєте SQL, ви оціните можливість цієї інтеграції.
Докладніше про експорт даних до BigQuery — у довідці GA4.
Як і в Universal Analytics, у Google Analytics 4 можна створювати аудиторії, щоб потім показувати рекламу Google Ads. Але у GA4 є невелике доповнення, пов’язане із тригерами аудиторії.
Тригер – це таке налаштування, яке активує подію, коли відвідувач входить до аудиторії. Таким чином, можна створювати події зі складними багатоступінчастими умовами.
Наприклад, якщо ви вже відстежуєте подію select_promotion і купівлю (обидві події відносяться до електронної комерції), ви можете створити аудиторію, в якій обидві події відбуваються послідовно в рамках того ж сеансу.
Інший приклад: можна створити подію, коли відвідувач залишається на сторінці 60 секунд та прокручує її нижче 50%. Наприклад, саме так ви хочете визначати залучених користувачів.
І це лише кілька прикладів. З тригерами вас може обмежити лише власну уяву.
Такі тригери відмінно підходять для того, щоб «додати» аудиторію до конверсії персоналізованою рекламою як усередині вашого ресурсу, так і назовні. Для цього лише необхідно налаштувати обмін аудиторіями між GA4 і рекламними системами. Ці тригери можна імпортувати в Google Ads та використовувати для налаштування Performance Max.
Це спірний пункт. Хтось вважає його перевагою, хтось є недоліком.
Якість наших даних постійно знижується – це правда, яку ми маємо прийняти. Обмеження на збір даних, правила конфіденційності, блокувальники реклами… Все це призводить до того, що з кожним роком ми збиратимемо менше даних, і їхня точність знижуватиметься.
Але Google Analytics 4 намагається мінімізувати шкоду таких тенденцій. Алгоритми, що працюють на машинному навчанні, заповнюють прогалини даних.
Наприклад, моделювання конверсій працює вже деякий час. Сенс такого моделювання – приписати деякі конверсії із прямого каналу іншим джерелам. Це стає можливим, коли Google збирає достатній обсяг даних, і машинне навчання може використовувати їх для моделювання тих конверсій, які умовно віднесені до прямого каналу. Докладніше про змодельовані конверсії можна прочитати у довідці GA4.
З одного боку, так, теоретично це звучить здорово, і потенційно в кампаніях можуть з’являтися більш точні цифри.
З іншого боку, алгоритми GA4 – це чорна скринька. Ми не можемо знати, чому деякі конверсії були віднесені до іншого каналу трафіку. Залишається лише довіряти машині – а це складно.
Ще одна функція, яка в Universal Analytics доступна лише платним клієнтам.
Атрибуція – це коли Analytics вирішує, що саме призвело користувача до конверсії (скажімо, реклама, пост у соцмережі чи органічна пошукова видача). Цінність конверсії може присвоюватися одному джерелу або розподілятися між декількома, як саме залежить від моделі атрибуції.
Наприклад, модель «За останнім непрямим кліком» вважатиме конверсійним останній канал, яким користувач прийшов на ваш ресурс. Ця модель атрибуції стояла за умовчанням у UA.
GA4 за замовчуванням включена атрибуція на основі даних. Складні алгоритми Google самі проаналізують дані та визначать, яким джерелам яку цінність конверсії присвоїти.
Теоретично це дозволяє більш справедливо оцінити внесок джерел, цінність яких складно довести: насамперед, медійної реклами. При цьому атрибуція на основі даних — це ще одна «чорна скринька», висновкам якої доводиться просто довіряти.
Майбутнє, звичайно, за алгоритмами, але довіряти їм наосліп точно не потрібно. Для початку варто визначитися з тією моделлю атрибуції, яка підходить саме для вашого бізнесу, протестувати кілька різних підходів – може виявитися так, що модель «останній непрямий клік» це те, що вам потрібне. Якщо ж у вас складні конверсійні ланцюжки, а цикл ухвалення рішення розтягнутий на місяць, то закрити білі плями допоможе лише алгоритмічна модель атрибуції.
Ще одна проблемна функція в Universal Analytics – звіти “Карта поведінки”. Наприклад, ними сильно позначається семплювання даних, у яких не можна проаналізувати шлях із кінця воронки.
Недоліки виправлені у дослідженні шляху у GA4. Тут ви, скажімо, можете встановити покупку як кінцеву точку, а потім повернутись назад і побачити дії відвідувачів до покупки.
У Universal Analytics є жорстка структура даних, яку всі аналітики повинні слідувати. Є різні типи звернень (перегляди сторінок, події, транзакції, соціальні взаємодії), фіксована таксономія подій (категорія, дія та ярлик події) тощо.
У Google Analytics 4 структура гнучкіша та простіша. Всі звернення тут називаються подіями, і подіям можна задавати різні параметри — які будуть збирати інформацію про саму подію, її контекст, користувача.
Але з більшою гнучкістю приходить і більше відповідальності. Щоб мати правильні дані, ви повинні заздалегідь продумати структуру і дати всім суті зрозумілі назви. Інакше замість зрозумілих звітів вийде хаос.
Реалізувати міждоменне відстеження в Universal Analytics складно, це заплутаний процес із великою кількістю нюансів та ретельною роботою з кодом.
У Google Analytics 4 все спростилося. Замість того, щоб налаштовувати команди в коді, потрібно просто перерахувати всі домени, що належать бізнесу, у налаштуваннях потоку даних для сайтів.
У Universal Analytics можна було чекати годинами, щоб побачити вхідні дані у стандартних звітах, і лише тоді почати виправляти помилки. Це дуже затримувало налаштування Google Shopping, але з GA4 все змінилось.
Google Analytics 4 спростив цю роботу. Завдяки DebugView ми можемо за лічені секунди перевірити вхідні події, їх параметри та значення.
Однак для повної впевненості, що все працює нормально, переглядати стандартні звіти все ж таки варто.
За промовчанням Universal Analytics відстежував лише перегляди сторінок. GA4, навіть якщо у вас немає часу або бюджету на реалізацію додаткових подій, надасть вам більше готових рішень.
Покращена статистика дозволяє збирати дані щодо таких подій:
Google Analytics 4 адаптується до правил конфіденційності, які диктує світ. Наприклад, анонімізація IP виконується в GA4 за замовчуванням, і ви не можете вимкнути її.
Як можна додатково керувати конфіденційністю:
При цьому видалення даних у GA4 – більш точне, можна видаляти підмножини даних.
У Universal Analytics були доступні лише сегменти користувачів та сегменти сеансів.
У Google Analytics 4 до них додалися сегменти подій – набори подій на сайті або в програмі. Тепер ви можете, наприклад, виділити в окремий сегмент усі покупки, зроблені мешканцями певного регіону. Сегмент аудиторій також можна імпортувати в Google Ads та використовувати при налаштуванні реклами гугл.
Universal Analytics некоректно вважає “Тривалість перегляду сторінки” – ця метрика показує 0, якщо користувач не переглядав потім іншу сторінку.
Показник “Час взаємодії” в Google Analytics 4 діє більш точно і відстежує, який час сайт знаходиться на активній вкладці браузера.
Ще одна функція, яка стала можливою у Google Analytics 4 завдяки машинному навчанню. Показники «імовірність покупки», «ймовірність втрати» і «дохід, що прогнозується» доступні, якщо у вашого сайту або програми достатній обсяг трафіку і покупок.
GA4 зможе створювати аудиторії з користувачів, які імовірно:
Ці аудиторії можна використовувати у Google Ads.
Тут також як і з атрибуцією на основі даних – тестуйте та шукайте приклади успішних кейсів. Наприклад, можна виділити аудиторію у високій ймовірності втрати та спробувати зацікавити її запропонувавши знижку, промокод чи унікальний контент, а потім проаналізувати ефект.
Налаштування цілей (конверсій) у Universal Analytics може здатися заплутаним: потрібно визначити категорію події, дію тощо. У GA4 це лише один клік (є деякі винятки, але в основному це один клік). Потрібно лише створити подію та відзначити її як конверсію.
Вище ми також сказали про тригери аудиторій — їх можна також призначити конверсіями.
У Universal Analytics було окреме уявлення User-ID для відстеження ідентифікаторів користувачів.
У Google Analytics 4 ці дані зберігаються в тому ж ресурсі та відображаються в тих же звітах, що й дані без ідентифікатора користувача. Це, звісно, зручніше.
Коли Google Analytics 4 анонсували, він називався Google Analytics App+Web. Зберігання даних у одному ресурсі вважалося однією з головних переваг. Назва змінилася, але перевага залишилася.
Хоча ліміти ще є, деякі нижче в порівнянні з попередніми версіями. Наприклад:
При цьому введені нові обмеження (наприклад, довжина імені події, значення параметра і так далі).
Вигляд стандартних звітів та меню навігації у звітах можна змінювати в GA4 завдяки бібліотеці з колекціями.
Google Analytics використовує різні способи ідентифікації відвідувачів веб-сайту (і вони залежать від того, які дані ви надсилаєте до системи аналітики). Найпростіший спосіб ідентифікації – за пристроєм.
Потім, якщо ви увімкнули сигнали Google і надсилаєте ідентифікатори користувачів, можна розблокувати додаткові методи ідентифікації. Особливо корисним є те, що ви можете змінити налаштування в будь-який час, і ці зміни застосовуються як до історичних, так і до майбутніх даних.
Universal Analytics майже у всіх звітах використовувала модель атрибуції за останнім непрямим кліком, і ви не могли вибрати іншу. У Google Analytics 4 зміна моделі атрибуції доступна в більшості звітів.
Найцікавіше, що коли ви зміните модель атрибуції, зміни застосовуються як до історичних, так і до майбутніх даних у GA4. Самі дані не зміняться, а спосіб їхнього аналізу — так.
Однак майте на увазі, що якщо у стандартному звіті використовуються параметри сеансу або параметри на рівні користувача, зміни не застосовуються.
У Universal Analytics теж можна налаштувати повідомлення про аномалії, але GA4 справляється з виявленням аномалій краще. Якщо дані досягнуть занадто низьких або високих значень, GA4 зможе помітити це і відправити вам повідомлення.
Якщо вам була корисна ця стаття, то можете також прочитати про
Ошибки в Google Merchant Center, которые нужно исправить как можно скорее Большинство владельцев интернет магазинов не умеют работать с Google…
Реклама Интернет магазина В сфере электронной коммерции, где конкуренция постоянно растет, все более важно активно исследовать и применять новые способы…
Налаштування Google Merchant – Як розпочати роботу з Google Merchant Center Google Merchant Center – головний інструмент, що допомагає інтернет-магазинам…
Правила перетворення Google Merchant Feed: як автоматизувати оптимізацію фіда Щоб запустити рекламу в Google Merchant, потрібен ФІД – таблиця з…
© 2023 simbo.com.ua
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.