Теги: Basic

На минулому тижні команда Google Ads презентувала Google Ads MCP. Особисто для мене це був один з найочікуваніших апдейтів цієї осені (так, вже давно є неофіційні MCP для Google Ads, але офіційний — це все ж офіційний, і саме він знаменує рух команди Google у цьому напрямку). Ця новина швидко розлетілася по новинних групах та чатах — як серед тих, хто займається рекламою, так і серед аналітичних спільнот. Але, крім самої новини, я не зустрів жодного прикладу практичного використання.

Хоча ChatGPT з’явився менше ніж 3 роки тому - він вже відчутно змінив нашу поведінку в інтернеті. Точніше, не тільки він, а загалом LLM: звісно Gemini та Claude доклали теж чимало зусиль, щоб ми цю поведінку змінили. І я думаю, що вклад від Anthropic (розробники Claude) ринок насправді оцінив ще далеко не повністю. Оскільки саме вони придумали Model Context Protocol (MCP) про який ми з вами сьогодні поговоримо.

Всі ми так чи інакше вміємо робити висновки на структурованих даних, але більшість розгубиться, якщо попросити зробити аналіз на неструктурованих даних. Сьогодні я спробую трохи детальніше зупинитись саме на цьому процесі.

Минулого тижня команда Google BigQuery викатила цікаве оновлення під назвою Table Explorer, яке повинно допомогти аналітикам, та всім іншим хто працює з BigQuery, закривати свої задачі зручніше та простіше. Якщо дуже коротко, цей функціонал дозволяє вам зручним візуальним способом швидко ознайомитись з даними в таблиці та навіть написати прості SQL-запити.

Цей пост з’явився випадково, але сподіваюсь він стане в нагоді багатьом маркетологам в ці передноворічні дні. Ми з Дімою Осіюком сьогодні обговорювали лендинг курсу SERVER-SIDE GTM BASICS і дійшли до думки, що було б круто, якби значення промокоду при можливості заповнювалось у формі автоматично.

Зазвичай люди звикли не довіряти новому. І при переході з Google Analytics Universal на Google Analytics 4 починають порівнювати дані в цих двох системах. В результаті виявляється, що одні і ті ж показники мають різні значення. Це стосується майже всіх показників, які є в цих системах, будь то кількість юзерів, сесій, ключових подій чи, наприклад, коефіцієнту ключової події. Значення будь-якого з них відрізнятиметься в цих двох системах і перше, що ви повинні зрозуміти — ЦЕ НОРМАЛЬНО, ЩО ВОНИ ВІДРІЗНЯЮТЬСЯ .

Багато з моїх читачів вже встигли попрацювати з GA4 і побачити один не досить хороший нюанс цієї системи: інколи у звітах чи дослідженнях відсутні дані, які наче б там повинні бути. Ситуації бувають різні: інколи ви бачили ці дані в звітах Real Time, але потім не бачите в основних або, наприклад, переглядаючи дані за тиждень ви бачите конверсії, але коли намагаєтесь подивитись по дням — частина конверсій десь губиться.  Якщо ви зіштовхнулись з такими, або схожими, ситуаціями, швидше за все причина в порогових значеннях .

Останнім часом дуже багато людей активно починають переходити на GA4 і в різних групах та чатах я все частіше помічаю одну й ту ж ситуацію:  “Я налаштував/ла передачу івенту до GA4, спочатку все було добре, але після налаштування ключових подій (раніше - конверсій) в GA4 почали відправлятись дублі івенту.” Якщо у вас схожа ситуація, то ця стаття для вас.

Розберемо простий, але дуже важливий момент налаштування Google Analytics 4: Як встановити таймер для сеансів із взаємодією. Чому це важливо? Як ви вже знаєте, в Google Analytics 4 Показник відмов відсутній, і свого роду його аналогом є показник Engagement rate (Частка взаємодій) . Це співвідношення сеансів із взаємодією до кількості сеансів.

Google Analytics 4 можна любити за багато речей: новий підхід до збору даних, нові показники, можливість об'єднати дані з сайту та мобільного додатка та багато іншого. Серед усього цього переліку я хотів би виділити два пункти: Explore (Дослідити) та імпорт даних у BigQuery. Кожен із них заслуговує на окрему серію статей. Почати я вирішив саме з блоку Explore (Дослідити) , тому що цей функціонал є більш доступним.