Ускоряем настройку Google Tag Manager с помощью GTM Tools

О чем сможете узнать:
➤ создание библиотеки шаблонов настроек Google Tag Manager
➤ клонирование тегов, тригеров и переменных в аккаунтах GTM
➤ визуализация контейнера GTM

#intermediate #GoogleTagManager #analyticsTips

Удаляем данные о действиях пользователя с Google Analytics

#analyticsTips #basic #GoogleAnalytics #GoogleTagManager

Улучшенный триггер таймера в Google Tag Manager: запускаем таймер по времени активности вкладки

#analyticsTips #advanced #GoogleTagManager #JavaScript

Объединяем данные о переходах с социальных сетей

#analyticsTips #intermediate #Facebook #GoogleAnalytics #GoogleTagManager

Как узнать точную дату первого захода пользователя на сайт в GA

#analyticsTips #intermediate #GoogleAnalytics #JavaScript

Не забывайте про регулярные выражения в полях фильтров Google Analytics

#analyticsTips #basic #GoogleAnalytics

Возвращаю рубрику #AnalyticsTips на своем блоге. Первый совет по GA4 по ссылке https://analytics-tips.com/setup-timer-for-engaged-sessions-in-google-analytics-4/

Продовжую серію своїх постів про #GA4 в рамках рубрики #analyticstips
Сьогодні про порогові значення - так, це той самий оранжевий трикутник, який ховає від вас дані)
https://analytics-tips.com/uk/thresholding-applied-in-ga4-and-how-to-deal-with-it/

Прийшла пора для ще однієї статті в рамках рубрики #AnalyticsTips. Сьогодні розберемо Чому #GA4 рахує більше конверсій ніж Universal Analytics.

https://analytics-tips.com/uk/why-ga4-counts-more-conversions-than-universal-analytics/

Ідея цього поста з'явилась випадково. Ми з Dima Osiyuk обговорювали вчора мій ленд для курсу SERVER-SIDE GTM BASICS і Діма звернув увагу, що промокод не застосовується автоматично. Ну а далі вирішили, що це класна задачка для GTM)
https://analytics-tips.com/uk/promocode-autofill/

В доповнення до поста про показник Engagement rate.

У минулому пості (відео) (https://t.me/AnalyticsTips/300) на цю тему я розповів, чому варто змінити умову для показника Engagement rate з 10 дефолтних секунд до 40.

Але насправді повністю таке рішення проблему не вирішить. Давайте розглянемо деякі ситуації:

📍Ситуація 1. Юзер зайшов на сайт, вже знаючи що хоче знайти, швиденько додав товар в "обране" та покинув сайт. І все це зробив протягом 25 секунд.

📍Ситуація 2. Користувач вже раніше читав статтю і запам'ятав, що там є рішення його задачі. Зараз він повторно заходить на блог, швидко гортає до потрібного моменту, знаходить те, що потрібно і закриває сайт. Робить це за 35 секунд.

Тепер подивимось на ці ситуації з огляду умов зарахування сеансу з взаємодією:

❌ Сесія тривала більше 40 секунд? - В обох випадках відповідь "Ні".
❌ Відбувся ключовий івент? - Знову в обох випадках відповідь "Ні". Оскільки додавання в обране чи доскрол до певного етапу статті зазвичай не є настільки важливим для бізнесу як, наприклад, "покупка", щоб рахувати ці дії як ключові івенти.
❌ Юзер подивився 2 сторінки сайту? - І тут "Ні".

Умови не виконані ➡️ Сеанс не є сеансом із взаємодією.

Але чи можемо ми говорити в цьому випадку, що ці сеанси не були корисними для нас?

- Особисто я думаю, що ці сеанси були дуже важливими.

У першому випадку користувач з часом може прийти на сайт повторно і купити товар, який він додав в обране. В другому - користувач нарешті скористався порадою, яку прочитав в нас на блозі раніше і зрозумів, що вона таки працює. І він ще раз запам'ятав наш бренд.

Розглянемо ще одну ситуацію:

📍Ситуація 3. Користувач зайшов на сайт, і в цей момент в нього задзвонив телефон. Він поговорив 5 хвилин, повернувся до ноутбука і просто закрив сайт.

Чи є сеанс такого юзера корисним для нас?

- думаю "Ні", але якщо глянути на цей сеанс зі сторони показника "Сеанс з взаємодією" - то відповідь буде "Так".

✅ Як же змусити GA4 рахувати залучення правильно?

Одне з рішень - створити власний кастомний івент, який буде рахувати ті події, які не є ключовими, але теж дуже важливі для твого бізнесу. І він буде показувати залучення та зацікавлення користувача, навіть якщо він не зробив ключовий івент.

Наприклад, для інтернет-магазину в такий івент можна включити: "логін", "додати в обране", "використати порівняння товарів", "додати в корзину", "реєстрація".

🖇 Можна задатися питанням: а чому просто не додати ці івенти в ключові, аби Engagement rate рахувався точніше?

Це можна зробити, але тоді Total показник Key events буде рахувати не тільки реально значимі для бізнесу івенти, але й ті, що ти домішав туди. Ну і загальний коефіцієнт конверсії в ключову подію стане не зовсім репрезентативним.

І як завжди став вогник 🔥 за користь чи лайк ❤️ за цікавість.

💡 Пояснення до квізу 3:

A: 50 конверсій – ні, це завищена кількість. Наразі такий ліміт має GA4 360. Для безкоштовної версії встановлено ліміт у 30.

B: 20 – це було лімітом кількості цілей (Goals) на подання в Universal Analytics (і 20 додаткових для 360). Але у GA4 ліміт інший – 30 на всю властивість. Отже, 20 – неправильна відповідь (в GA4 це занизька оцінка).

C: Правильно, у безкоштовній версії GA4 ви можете позначити до 30 різних подій як конверсії. Тобто, у властивості GA4 можна виділити максимум 30 подій, які ви вважаєте ключовими (Key Events), і відстежувати їх як конверсії.

D: Обмеження є. Якщо спробувати позначити як конверсію більше 30 різних подій, GA4 не дозволить цього зробити (потрібно спершу зняти позначку з якихось інших). Таким чином, варіант про необмежену кількість – неправильний.

💡 Пояснення до квізу 1:

A: Google Data Studio (нині перейменований на Looker Studio) – це окремий сервіс для візуалізації, не “вбудований” в GA4, а зовнішній. У самому GA4 є сторінка Explore (Explorations), не Data Studio.

B: Firebase Analytics – це радше “попередник” GA4 для додатків. Окремого додатку для розширеного аналізу GA4 не існує – сам GA4 містить необхідні інструменти (Explorations).

C: Правильно. В GA4 є розділ Explore (Дослідити). Це потужний інструмент, що дозволяє будувати власні спеціалізовані звіти: воронки (Funnel Exploration), шляхи користувачів (Path Exploration), сегментовані таблиці, діаграми розподілу і багато іншого. Explorations доступний всім користувачам GA4 (навіть у безкоштовній версії) і може працювати з великими обсягами даних (до 10 млн подій на вибірку перед застосуванням семплінгу). Цей інструмент значно розширює можливості аналізу порівняно зі стандартними звітами. Детальніше тут

D: GA4 не має режиму “Universal Reporting”. Відповідно, D – неправильна відповідь.

💡 Пояснення до квізу 2:

A: Правильно. В GA4 сеанс із взаємодією визначається, якщо виконується хоча б одна з умов: або сесія тривала понад 10 секунд, або в ході сесії відбулася хоча б одна ключова подія (конверсія), або було переглянуто 2 чи більше сторінки/екрани. Як тільки сесія відповідає цьому критерію, вона вважається Engaged. Цей показник використовується для розрахунку Engagement Rate (відсотка сеансів із взаємодією). Детальніше тут

І не забувайте збільшувати стандартне значення в 10 секунд, щоб цей показник мав цінність. Детальніше тут

B: Ні, один клік на сторінці (наприклад, прокрутка чи клік на посилання) сам по собі не робить сесію залученою, якщо вона тривала менше 10 секунд і не було інших умов. Якщо користувач зайшов і відразу клацнув “Назад”, пробувши 3 секунди, – навіть за наявності кліку ця сесія не буде залученою.

C: Новизна користувача не є критерієм залученості. Новий користувач може як швидко покинути сайт (тоді сесія не є із взаємодією), або навпаки – довго взаємодіяти (тоді так, із взаємодією). New User – окрема метрика, Engaged Session – окрема. Одне не випливає з іншого.

D: Це лише частина відповіді. Також в поняття залученої сесії входять одна з двох інших умов: або сесія тривала понад 10 секунд, або в ході сесії відбулася хоча б одна ключова подія (конверсія).

💡 Пояснення до квізу 3:

А: Блокувальники можуть заблокувати сам GTM-код (і тоді всі теги не спрацюють), або навіть якщо GTM завантажився, вони можуть блокувати конкретні запити (наприклад, звернення тега Google Ads або Facebook Pixel). Тож твердження, що GTM завжди працює, – помилкове. Є випадки, коли GTM прогрузився, але окремі теги були обрізані блокером. Отже, блокувальники можуть впливати як на GTM загалом, так і на окремі теги всередині нього.

B: Неправильно. Блокувальники здатні відслідковувати всі запити на сторінці. Вони часто блокують GA (googletagmanager.com/gtag.js) і можуть також блокувати googletagmanager.com/gtm.js (GTM). Це залежить від конкретного фільтр-листа. Отже, твердження що “не зачіпають GTM” – невірне.

C: Ні, платна версія GTM (яка фактично є частиною Google Marketing Platform 360) нічим не “обходить” блокери – вона така ж за принципом роботи. AdBlock не розрізняє, платний у вас аккаунт чи ні. Тому ця відповідь хибна.

D: Правильно. Більшість популярних блокувальників реклами (uBlock, AdBlock і т.д.) мають списки, які можуть містити домен Google Tag Manager, або ж блокувати запити до відомих аналітичних скриптів. Хоча за замовчуванням не всі блокувальники ріжуть gtm.js, деякі користувачі вручну додають правила або користуються списками, що блокують Google Analytics і GTM. Таким чином, бувають випадки, що GTM не завантажується взагалі – і тоді жоден з ваших тегів не спрацює. На щастя, зазвичай це менш поширено, ніж блокування прямих скриптів GA, але трапляється.

💡 Пояснення до квізу 4:

A: Неправильно. Для візуалізації є інші інструменти (Power BI, Looker Studio, Tableau тощо). BigQuery – це радше “бекенд” для зберігання та обробки даних. Він не має красивих дашбордів – лише інтерфейс для виконання запитів і отримання таблиць результатів.

B: Вірно. Google BigQuery – це хмарне сховище даних (data warehouse), яке дозволяє зберігати петабайти інформації і виконувати SQL-запити для її аналізу. Воно серверлес (вам не треба керувати серверами чи базою, Google це робить автоматично), масштабоване і оптимізоване під аналітичні запити. BigQuery часто використовують для зберігання даних з різних джерел (в тому числі експорту даних GA4) та подальшого BI-аналізу. Детальніше тут

C: BigQuery не призначений для збору даних з веб (скрапінгу). Для цього є інші сервіси чи бібліотеки. BigQuery – про зберігання вже зібраних даних та швидке виконання по них аналітичних запитів.

D: BigQuery існує незалежно від Google Analytics. Хоча GA4 має вбудовану інтеграцію з BigQuery (експорт даних), це не “плагін”, а повноцінне окреме сховище, куди можуть надходити дані не тільки GA, але й з CRM, рекламних кабінетів, CSV-файлів тощо