Цікаво спостерігати за тим, як Google BigQuery активно рухається в сторону роботи з неструктурованими даними

З останнього, наприклад, вихід функції OBJ.GET_READ_URL, яка дозволяє прямо в результаті SQL запиту бачити реальні картинки

Для ad-hoc задач з аналізу креативів виглядає як те, чого дуже давно не вистачало

Детальніше про новий функціонал тут: https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/objectref_functions#objget_read_url

А ви вже користуєтесь Google BigQuery? Чи все ще думаєте, що GA4 достатньо для вашої вебаналітики?

🔥 - без Google BigQuery не уявляю сучасну вебаналітику

😂 - Google BigQuery це дуже складно, тут би спочатку GA4 зрозуміти

👍 - нам вистачає GA4

Що я помітив:

пост про новий функціонал BigQuery набрав більше лайків і шерів, ніж останні пости з блогу.

В зв'язку з цим, нижче невеличке опитування про цей канал, бо я чомусь думав, що апдейти сервісів мало кого цікавлять і тут про них пишу не часто. Тільки коли щось ну вау-вау.

🔥 - в каналі зараз золота середина між кількістю корисних постів з блогів і новинами

👍 - хотілося б більше вебаналітичних новин в цьому каналі

🤣 - кому треба ті новини. Давай більше корисних практичних матеріалів у форматі покрокових інструкцій

Коли ви починаєте налаштовувати наскрізну аналітику і зводити сирі дані трансферу Google Ads в BigQuery - дуже легко зробити це на рівні кампаній. Бо кампанії це основна сутність в рекламі.

Але коли ви намагаєтесь копнути дані глибше, по сутностям типу групи оголошень чи ключових словах, чи будь що інше, що всередині кампаній і вивести це в звіт - тут вже з'являються нюанси.

З цією проблемою мені здається стикаються всі, хто колись пробував побудувати наскрізну. І тому я вирішив закинути на Youtube один з уроків свого курсу BigQuery for Marketing, де якраз детально розбираю рішення.

https://youtu.be/fJBUvLT3UoQ?si=kNiQ4As75Yp5M7a3

Приємного перегляду!

Більше розборів таких нюансів і їх рішень можна знайти на курсі тут >>

У Universe Group (FORMA — PDF Guru) відкрито декілька позицій у звʼязку із запуском 5-го продукту в цьому році 🚀

Якщо ти Team Lead/Senior/Middle PPC Specialist - тобі сюди
З нами ти можеш оунерити свій рівень впливу в performance - від окремої зони (ринки/регіони, кампанії та їх оптимізація) до повноцінної бізнес-зони: будувати і масштабувати закупку на Tier 1-3, працювати зі стратегією та аналітикою, приймати ключові рішення і масштабувати спенд до $1M+ на місяць.

Якщо ти Trainee/Junior PPC Specialist - тобі сюди
Ти маєш унікальну можливість проявити себе та значно підвищити свої шанси, щоб отримати job-оффер за рахунок виконання тестового завдання.

Якщо ти Switcher з аналітики/аудиту/консалтингу і хочеш працювати в маркетингу і мати більше впливу на результат - тобі сюди. Для нас важливо, що ти думаєш через цифри, вмієш бачити причинно-наслідкові звʼязки і хочеш бути оунером рушійної частини, яка впливає напряму на бізнес.

Якщо тобі відгукується роль - лишай резюме на вакансію і давай знайомитись 🙌

Є така одна вічна тема для вебаналітиків:

Як об’єднати дані CRM і Google Analytics

За роки моєї роботи, а це вже більше 10 років, ринок пробував різні підходи до цього завдання. І зараз найбільш правильним і актуальним вважається робити це на рівні BigQuery на основі сирих даних з цих систем.

Можна було б довго говорити про переваги цього підходу в цьому пості, але про це в мене вже є великий окремий матеріал, лінк під спойлером.

Все, що треба знати про BigQuery: що це, навіщо та які переваги для маркетингу

Сьогоднішній пост ще більш практичніший. На YouTube каналі нове відео де я показую, як це зробити.

Відео: Як об’єднати дані CRM і Google Analytics у BigQuery: простий підхід до наскрізної аналітики

Всього 11 хвилин відео. Так, це доволі швидко, коли знаєш що робити)

Дивіться відео, робіть це на своєму проекті і почніть вже нарешті довіряти вашим звітам, а не просто трекати події.

До речі, це відео з курсу BigQuery for Marketing. І це лише 1 з більш ніж 70 практичних відео на цьому курсі

На курсі я розбираю:
- і Побудову запиту по багатоканальним послідовностям
- і Побудову звітів Ecommerce на основі сирих даних
- і Побудову воронок руху користувачів на основі сирих даних
- і Роботу з даними Google Ads
- і багато іншого

Детальна програма по лінку >>

Welcome)

Мої прекрасні знайомі з Performics Ukraine шукають Product Marketing Manager з досвідом роботи в ролі Performance/Digital/Product Marketing Manager, особливо з бекграундом в PPC/SEO в агенції чи на стороні бізнесу.

Можливо, ти PPC чи SEO спеціаліст, який прагне розвиватись в сторону управління проєктами в перформанс маркетингу — відгукнись🙌

Ми постійно зростаємо та розвиваємось. І ти можеш робити це разом з нами.
Робота у гнучкому форматі (офіс у Києві/вдома).

📩Детальніше та відгук на вакансію:
https://jobs.dou.ua/companies/performics-ukraine/vacancies/344534/

Дуже часто я бачу як люди бояться Google BigQuery, або ігнорують, бо не розуміють цінності.

І дарма.

Насправді це не так складно, як здається. Наприклад, для того щоб відтворити на сирих даних звіт Traffic Acquisition вам потрібно знати всього 10 функцій. При цьому 6 з яких мають прямі аналоги в Excel. А довчити ще 4 нових слова - ну це ж не важко?)

Тепер щодо цінності: Є багато причин використовувати BigQuery (я це розбирав в окремому матеріалі Все, що треба знати про BigQuery: що це, навіщо та які переваги для маркетингу якщо не читали - рекомендую), але одна про яку думають найменше, але яка дуже прокачає вас - Робота з сирими даними змінює те, як ви мислите про аналітику. Після цього ви будете дивитись на свої дані зовсім по іншому.

В новому матеріалі на прикладі звіту Traffic Acquisition я поєдную все це воєдино:
- спочатку розберемо потрібні функції
- тоді бізнес логіку самого звіту і різницю зі звітами User Acquisition та з блоком реклама
- А тоді зберемо готовий звіт.

Готовий SQL під цю, одну з найпопулярніших базових задач вас теж чекає в новому матеріалі на блозі.

Навіть якщо ви ще не працюєте з BigQuery - дуже рекомендую ознайомитись: краще розуміння логіки джерел трафіку в GA4 точно нікому не завадить, та ще й зрозумієте, що робота з BigQuery це не так складно як вам здається.

Ну а більше навчаю роботі з BigQuery на курсі BigQuery for Marketing

Подумав, що давно не проводив хороших практичних вебінарів по вебаналітиці.

Підходи зараз активно змінюються, а не всі ще й про стару класику все знають.

Накидав тут тем і тез, про які мені цікаво було б розказати. Є бажаючі послухати про щось з цього?

1. Аналіз даних GA4. Якщо коротко, то ідея вебу показати трохи фішок по аналізу даних: перша частина вебу буде в інтерфейсі га4 для тих хто любить класику, в другій покажу як подружити ваш га4 з Claude і які можливості вам це дає.

2. Data агенти в BigQuery. Команда BigQuery нещодавно викатили ВАУ інструмент - агентів. Формула супер проста: візьміть ллм заточену під роботу з даними, додайте дані вашого бізнесу і пропишіть бізнес контекст. На виході чат, який розуміє ваші нюанси, має доступ до ваших даних, все це прямо в інтерфейсі BigQuery і ще й SQL запит, яким був отримана відповідь на питання додається (на скріні з поста приклад якраз з такого чату). Оскільки я люблю практичні вебінари, то суть цього вебу в тому, щоб пройти весь цей шлях від початку до кінця

3. AI в вебаналітиці: де і як варто використовувати, а що краще не делегувати. Тут, якщо що, буде трішки більше рефлексії, але з того що я бачу останнім часом - тема дуже важлива. Наші клієнти зараз досить активно цікавляться як AI може допомогти в аналітиці, тому думаю може бути цікаво й іншим. Звісно по частині "де варто використовувати" будуть і практичні приклади, як без неї.

4. Сучасний стек вебаналітика: які інструменти обрати відділу маркетингу. Ця тема навіяна зустрічами на цьому тижні. Як би багато не говорилось про всі ці GA4, серверні гтми, BigQuery, стейпи, PowerBI, Lookerи, CAPI, амплітуди, аірбайти, і інші назви й абревіатури, коли діло доходить до моменту, де треба обрати правильні інструменти під потрібні задачі у багатьох є нерозуміння можливостей, переваг і недоліків. Ідея цього вебу розкласти все по поличках. Щодо практичної частини цього вебу: надіюсь, що дехто з учасників буде зараз на стадії пошуку потрібних інструментів під вебаналітичну інфраструктуру, і як раз на їх прикладі ми й розберемо практичні кейси і що варто врахувати. Якщо ж таких не буде - я розповім про наш набір інструментів для побудови наскрізної і чому ми використовуємо саме його.

Якщо вам сподобалась якась тема і вам цікаво було б мене послухати щодо цього - залиште в коментах під цим постом в фб цифру https://www.facebook.com/share/1DoThLZ6Hk/?mibextid=wwXIfr . Можна навіть декілька.

За репости окреме дякую)