Як налаштувати імпорт лідів через джерело даних Google Sheets у Google Ads

Нове відео на YouTube каналі Analytics Tips

Женя Максимова детально розбирає як налаштувати передачу даних про конверсії з Google Sheets до Google Ads.

https://youtu.be/2duawqqvZH0?si=shisUWvkLvIe5pOe

Ну а більше таких корисних відео чекають вас на курсі «Розширені конверсії для Google Ads».

До Дня знань курс можна придбати зі знижкою 15% за промокодом KNOWLEDGE_DAY_2026 🎓

Який би класний репорт ви не побудували, але якщо його користувачі не розуміють, що стоїть за кожним показником цього репорту (тобто як саме він порахований і з якими нюансами) - користі з нього багато не буде.

Кількість користувачів в Google Analytics 4 - це базовий показник. Він використовується в більшості репортів: десь прямо, десь опосередковано (зазвичай, як знаменник у всіх цих "Х на користувача"), але я впевнений, багато хто, навіть з читачів цього каналу, не до кінця розуміє, що означає колонка "Кількість користувачів" в GA4.

І ще менше знає, що кількість користувачів в звітах GA4 напряму залежить від налаштування Reporting Identity. Змінили налаштування і кількість користувачів в звітах тепер інша (навіть за попередні періоди).

Що це таке і як з цим правильно працювати розповів в новому відео:
https://youtu.be/nuLyBP26ZJI?si=dVOtsY5EUUX7WPJQ


__________________________
Нагадую, що до Дня знань в PROANALYTICS.ACADEMY можна придбати будь-який курс для самостійного навчання зі знижкою 15% за промокодом KNOWLEDGE_DAY_2026

Тепер в GA4 можна будувати власні дашборди

Відео з офіційної пабліку Google Analytics

Першою реакцією хотів написати заголовок типу "Google Data Studio помер", але, якщо трохи задуматись і подивитись на останні зміни в екосистемі Google - все виглядає набагато цікавіше, як то кажуть "слідкуйте за руками":

1. Тепер базові маркетингові звіти можна збирати в GA4.
Нагадаю, GA4 вже давно дає можливість підтягувати дані про витрати як напряму з популярних рекламних систем (Meta, TikTok, Snap і т.д.) так і завантажувати їх зі сховищ даних (BigQuery, PostgreSQL, SnowFlake і т.д.). Залишається лише проблема передачі даних з CRM до GA4 (там, що Measurement Protocol, що Data Manager API нормально оброблюють дані тільки перші 48 годин; а значить будь які кейси де від створення замовлення до реальної покупки пройшло більше часу GA4 не покриває). Але для простих швидких кейсів GA4 все ж підходить і закриває їх.

2. Інтерфейс побудови дашбордів в GA4 дуже схожий на Data Studio
Як наслідок, користувачі звикають до нього і їм вже хочеться далі продовжити роботу саме в звичному інструменті.

3. В свою чергу Data Studio теж змінився: він все більше перетворюється на хаб даних.
І поява в ньому можливості спілкуватись зі своїми даними в чаті (про яку я писав в одному з нещодавніх матеріалів) тому підтвердження. І тепер Data Studio стає не просто звичним інструментом для репортингу, а наступним рівнем на який багато хто захоче перейти (чому див. пункт 2).

4. А спілкування з даними через Conversational Analytics, який наче як і відбувається в інтерфейсі Data Studio, але під капотом потребує BigQuery все більше затягує користувачів в екосистему Google.
Ну а там вже платна хмарна інфраструктура і звісно оплата за токени та виконання SQL запитів. І як наслідок пряма монетизація для Google.

Фінальний результат: Всі дороги зрештою ведуть до екосистеми Google Cloud Platform.

І це добре і для ринку і для Google. Для ринку - тому що він переходить на наступний рівень роботи з даними. Для Google - бо він зі своїх безкоштовних продуктів зробив плавний місток до платних.

Звісно це все мої думки, і не факт, що в менеджерів Google вони складаються саме в такий ланцюжок, але виглядає так, що цей апдейт це ще один великий і, що дуже важливо, з іншої сторони плавний пінок від гугла до нормальної архітектури ваших даних.

А які у вас враження від апдейту? діліться в коментах