Стек аналитики — обзоры

GA4 ↔ Amplitude: как собрать сквозную event-аналитику без “зоопарка” и расхождений по воронкам

В 2026-реальности “просто подключить вторую аналитику” больше не работает: privacy-first атрибуция и разные модели идентификации быстро дают расхождения по конверсиям. Цель на неделю — привести события и воронки в сопоставимый вид в GA4 и Amplitude, чтобы RevOps (маркетинг+sales+customer success) опирался на одну логику.

Шаги:

— Шаг 1. Заморозьте список ключевых событий (макс 15)
Выберите только те, что соответствуют бизнес-узлам: view_content, lead/submitted, add_to_cart (если e-com), purchase, signup, trial_start, first_value_moment (для SaaS), plus 1-2 диагностических (например, error_shown).
Для каждого события зафиксируйте: название, что является “единицей” (сессия/пользователь/заказ/документ), обязательные параметры.

— Шаг 2. Приведите нейминг к одному стандарту
Сделайте таблицу соответствий:
GA4 event_name → Amplitude event_name
И правила параметров:
GA4 параметр → Amplitude свойство (property)
Пример правила: параметры “screen_name / page_location / campaign” должны называться одинаково по смыслу (не “utm_source” vs “source” без договора).

— Шаг 3. Настройте identity так, чтобы пользователи совпадали
В GA4 проверьте, какой идентификатор используется (user_pseudo_id, customer_id при наличии).
В Amplitude — настройте user_id и device_id, а затем сопоставьте:
когда пользователь становится “известным” (login / form_submit / CRM-id), отправляйте один и тот же customer_id в Amplitude user_id и в GA4 через соответствующий механизм.
Если customer_id появляется только после лида — до этого момента не сравнивайте “пользователей” между системами напрямую, сравнивайте “события”.

— Шаг 4. Создайте “маячные” события для валидации
Добавьте 3 события, которые редко меняются и хорошо проверяются:
1) event_fired_test (с параметром test_variant)
2) consent_state_changed (с параметром consent_mode / granted)
3) routing_step (например, step_1→step_2 в форме)
И отправляйте их в обе системы. Это ускоряет поиск причин расхождений.

— Шаг 5. Проверьте консистентность параметров в одном сценарии
Возьмите один реальный путь пользователя (например: landing → demo_request → lead_created).
Сравните по таймлайнам:
— что отправилось в GA4
— что отправилось в Amplitude
Если событие есть в обеих, но показатели разные — почти всегда виноваты параметры (например, разные campaign_id или разные значения plan_type).

— Шаг 6. Постройте воронки не “по названию”, а по смыслу
В GA4 используйте Funnel exploration, но опирайтесь на те же события из шага 1.
В Amplitude создайте funnel report по тем же event_name.
Сравнивайте не “абсолютные конверсии” сразу, а:
— % прохождения между шагами
— шаг-драйверы (где отвал максимальный)
Абсолютные значения могут отличаться из‑за consent/идентификации, но дерево потерь должно быть одинаковым.

— Шаг 7. Добавьте слой мониторинга расхождений раз в неделю
Раз в неделю берите 1 ключевую воронку и 3 события из “маячных”.
Если расхождение между системами выросло (например, на 20% и выше на шаге), фиксируйте: где изменился нейминг, параметры, identity или consent-логика.

Результат: у вас появится единая событийная модель для GA4 и Amplitude, а в RevOps-отчетах “что считается лидом” станет одинаковым — без ручных объяснений и бесконечного дебага.

— @AnalyticsStackRu

1 view06:42