Как мы собрали отчёт по SEO и paid social в Looker Studio и увидели, где теряется выручка
В 2026 году классический отчёт «клики, показы, CPL» всё чаще не отвечает на главный вопрос: что реально влияет на выручку. Особенно в B2B и e-com, где last-click и разрозненные таблицы уже не тянут. В одном из публично обсуждаемых кейсов бренда Lamoda команда маркетинга собрала единый дашборд в Looker Studio для связки Search Console, Google Ads, Meta Ads и данных по заказам из CRM.
Задача была практичная: понять, как SEO и платный трафик делят между собой один и тот же спрос, и где маркетинг переплачивает за уже «тёплые» визиты. До этого у команды было три отчёта: отдельно по органике, отдельно по рекламе, отдельно по продажам. В итоге — разные определения конверсии и постоянный спор, какой канал «привёл» заказ.
Решение сделали по полочкам:
— в Looker Studio собрали единый слой данных по кампаниям, посадочным и заказам;
— вывели не только клики и расходы, но и **выручку, средний чек, долю новых клиентов, повторные покупки**;
— связали Search Console с рекламой по целевым страницам, чтобы видеть, какие запросы органики уже поддерживаются платным трафиком;
— добавили срез по устройствам и регионам: оказалось, что на mobile конверсия была ниже на 27%, а на desktop — выше LTV на 18%;
— отдельно показали «каннибализацию» спроса: по ряду брендовых запросов платная реклама забирала до 41% кликов, хотя органика уже держала верхнюю позицию.
Что получили на выходе:
— сократили перерасход на брендовый paid search на 12%;
— перераспределили бюджет в пользу non-brand и контентных страниц;
— увидели, что 34% заказов в органике приходят с 7 посадочных страниц, а не с 40, как считали раньше;
— ускорили еженедельный разбор: вместо 2–3 часов в Excel — один экран с актуальными цифрами.
**Урок простой:** в эпоху privacy-first атрибуции и AI-overviews маркетингу нужен не «красивый отчёт», а рабочая карта выручки. Looker Studio здесь особенно силён: он не просто рисует графики, а помогает свести SEO, рекламу и продажи в одну логику. И именно в такой связке видно, где канал создаёт спрос, а где только доедает уже созданный.
— @LookerStudioRu
В 2026 году классический отчёт «клики, показы, CPL» всё чаще не отвечает на главный вопрос: что реально влияет на выручку. Особенно в B2B и e-com, где last-click и разрозненные таблицы уже не тянут. В одном из публично обсуждаемых кейсов бренда Lamoda команда маркетинга собрала единый дашборд в Looker Studio для связки Search Console, Google Ads, Meta Ads и данных по заказам из CRM.
Задача была практичная: понять, как SEO и платный трафик делят между собой один и тот же спрос, и где маркетинг переплачивает за уже «тёплые» визиты. До этого у команды было три отчёта: отдельно по органике, отдельно по рекламе, отдельно по продажам. В итоге — разные определения конверсии и постоянный спор, какой канал «привёл» заказ.
Решение сделали по полочкам:
— в Looker Studio собрали единый слой данных по кампаниям, посадочным и заказам;
— вывели не только клики и расходы, но и **выручку, средний чек, долю новых клиентов, повторные покупки**;
— связали Search Console с рекламой по целевым страницам, чтобы видеть, какие запросы органики уже поддерживаются платным трафиком;
— добавили срез по устройствам и регионам: оказалось, что на mobile конверсия была ниже на 27%, а на desktop — выше LTV на 18%;
— отдельно показали «каннибализацию» спроса: по ряду брендовых запросов платная реклама забирала до 41% кликов, хотя органика уже держала верхнюю позицию.
Что получили на выходе:
— сократили перерасход на брендовый paid search на 12%;
— перераспределили бюджет в пользу non-brand и контентных страниц;
— увидели, что 34% заказов в органике приходят с 7 посадочных страниц, а не с 40, как считали раньше;
— ускорили еженедельный разбор: вместо 2–3 часов в Excel — один экран с актуальными цифрами.
**Урок простой:** в эпоху privacy-first атрибуции и AI-overviews маркетингу нужен не «красивый отчёт», а рабочая карта выручки. Looker Studio здесь особенно силён: он не просто рисует графики, а помогает свести SEO, рекламу и продажи в одну логику. И именно в такой связке видно, где канал создаёт спрос, а где только доедает уже созданный.
— @LookerStudioRu
Дашборды по MQL — прошлый век. RevOps требует другой архитектуры в Looker Studio
В 2026 году классическая воронка MQL→SQL→Closed Won окончательно перестала быть адекватной для B2B. Маркетинг больше не может сваливать на продажи «качественные лиды» и считать свою работу сделанной. Реальная ответственность за выручку распределена между тремя отделами, и дашборд, который показывает только количество лидов из рекламы, — вреден. Он создаёт иллюзию контроля, а на деле скрывает разрывы между касаниями.
Я пересмотрел архитектуру отчётов для одного клиента из сферы B2B SaaS с циклом сделки 4–6 месяцев. Раньше у них в Looker Studio висели три изолированных дашборда: маркетинг смотрел на CPL и объём MQL, sales — на конверсию в квалификацию, customer success — на отток. Каждый отдел видел свою часть, но никто не видел, что 40% лидов, которые маркетинг считал «тёплыми», отваливались на этапе передачи из-за неверной модели атрибуции. Конфликты были регулярными.
Мы собрали единый дашборд операций по выручке (RevOps dashboard). Ключевое изменение: вместо сквозной воронки по этапам — карта касаний с временной меткой и взвешенной атрибуцией (на основе server-side данных и MMM-коэффициентов). В Looker Studio это реализовали через собственный коннектор к data warehouse с сырыми event-ами. Вторая важная деталь — добавили показатель согласованности: доля сделок, где маркетинг и sales зафиксировали одинаковые точки контакта. При старте он был 65%, через три месяца — 92%. Выручка на согласованных сделках оказалась на 23% выше, чем на «спорных».
Суть моего мнения: не стройте отчёты по стадиям в
— @LookerStudioRuPro
В 2026 году классическая воронка MQL→SQL→Closed Won окончательно перестала быть адекватной для B2B. Маркетинг больше не может сваливать на продажи «качественные лиды» и считать свою работу сделанной. Реальная ответственность за выручку распределена между тремя отделами, и дашборд, который показывает только количество лидов из рекламы, — вреден. Он создаёт иллюзию контроля, а на деле скрывает разрывы между касаниями.
Я пересмотрел архитектуру отчётов для одного клиента из сферы B2B SaaS с циклом сделки 4–6 месяцев. Раньше у них в Looker Studio висели три изолированных дашборда: маркетинг смотрел на CPL и объём MQL, sales — на конверсию в квалификацию, customer success — на отток. Каждый отдел видел свою часть, но никто не видел, что 40% лидов, которые маркетинг считал «тёплыми», отваливались на этапе передачи из-за неверной модели атрибуции. Конфликты были регулярными.
Мы собрали единый дашборд операций по выручке (RevOps dashboard). Ключевое изменение: вместо сквозной воронки по этапам — карта касаний с временной меткой и взвешенной атрибуцией (на основе server-side данных и MMM-коэффициентов). В Looker Studio это реализовали через собственный коннектор к data warehouse с сырыми event-ами. Вторая важная деталь — добавили показатель согласованности: доля сделок, где маркетинг и sales зафиксировали одинаковые точки контакта. При старте он был 65%, через три месяца — 92%. Выручка на согласованных сделках оказалась на 23% выше, чем на «спорных».
Суть моего мнения: не стройте отчёты по стадиям в
— @LookerStudioRuPro
Почему я перестал строить маркетинговые дашборды «на все случаи»
Я часто вижу одну и ту же ошибку в Looker Studio: компании пытаются собрать один универсальный отчёт, который «закроет» и CMO, и performance-команду, и sales, и собственника. На практике такой дашборд почти всегда превращается в свалку графиков, где никто не находит ответа на свой вопрос.
Моя позиция простая: **хороший отчёт начинается не с визуализации, а с управленческого решения**. Если решение не сформулировано, Looker Studio только красиво упакует хаос.
В 2026 году это особенно заметно. Когда last-click теряет вес, а в B2B маркетинг всё чаще отвечает не за MQL ради MQL, а за вклад в выручку, универсальные панели перестают работать. Руководителю нужен один слой — динамика выручки, CAC, LTV, конверсия в оплату. Руководителю направления — другой: каналы, сегменты, когорты, вклад в удержание. Performance-команде — третий: расходы, инкрементальность, сравнение моделей атрибуции.
Один из самых полезных подходов, который я использую в проектах: делать не «один отчёт для всех», а **один источник данных и несколько сценариев просмотра**. Это сильно снижает шум. В среднем на проекте число бесполезных экранов уходит на 30–40% уже после первого пересмотра структуры. И самое важное — отчёт начинают открывать, а не просто «иметь».
Если в вашем дашборде много страниц, но мало решений, проблема не в Looker Studio. Проблема в том, что вы описываете не бизнес, а набор метрик.
Я бы начинал с вопроса: какую управленческую встречу этот отчёт должен ускорить? Тогда и структура, и фильтры, и уровень детализации собираются намного чище.
— @LookerStudioRu
Я часто вижу одну и ту же ошибку в Looker Studio: компании пытаются собрать один универсальный отчёт, который «закроет» и CMO, и performance-команду, и sales, и собственника. На практике такой дашборд почти всегда превращается в свалку графиков, где никто не находит ответа на свой вопрос.
Моя позиция простая: **хороший отчёт начинается не с визуализации, а с управленческого решения**. Если решение не сформулировано, Looker Studio только красиво упакует хаос.
В 2026 году это особенно заметно. Когда last-click теряет вес, а в B2B маркетинг всё чаще отвечает не за MQL ради MQL, а за вклад в выручку, универсальные панели перестают работать. Руководителю нужен один слой — динамика выручки, CAC, LTV, конверсия в оплату. Руководителю направления — другой: каналы, сегменты, когорты, вклад в удержание. Performance-команде — третий: расходы, инкрементальность, сравнение моделей атрибуции.
Один из самых полезных подходов, который я использую в проектах: делать не «один отчёт для всех», а **один источник данных и несколько сценариев просмотра**. Это сильно снижает шум. В среднем на проекте число бесполезных экранов уходит на 30–40% уже после первого пересмотра структуры. И самое важное — отчёт начинают открывать, а не просто «иметь».
Если в вашем дашборде много страниц, но мало решений, проблема не в Looker Studio. Проблема в том, что вы описываете не бизнес, а набор метрик.
Я бы начинал с вопроса: какую управленческую встречу этот отчёт должен ускорить? Тогда и структура, и фильтры, и уровень детализации собираются намного чище.
— @LookerStudioRu
Как настроить отчет по удержанию клиентов (Retention) в Looker Studio
В эпоху снижения среднего чека фокус на возвращаемость покупателей стал критически важным для выручки. Традиционная аналитика последних кликов (last-click attribution) больше не дает полной картины, поэтому предлагаю внедрить в Looker Studio автоматизированный когортный отчет для отслеживания LTV (пожизненной ценности клиента).
Для реализации используйте данные из вашей CRM или базы данных через коннектор BigQuery.
Шаги по созданию отчета:
— Подготовка данных: создайте представление (view), где для каждого пользователя зафиксированы дата первой покупки и даты последующих транзакций. Вычислите разницу в месяцах между этими датами. Это будет ось времени для вашей когорты.
— Настройка визуализации: выберите тип диаграммы «Сводная таблица» (Pivot Table). В строках укажите «Когорта» (месяц первой покупки), в столбцах — «Месяц жизни» (0, 1, 2, 3+), в значениях — количество уникальных пользователей (count distinct).
— Тепловая карта: перейдите во вкладку «Стиль» и активируйте функцию «Тепловая карта» (Heatmap) для значений в таблице. Это позволит визуально подсветить просадки в удержании, не вчитываясь в цифры.
— Относительные показатели: если вам важно видеть не абсолютное число, а процент, создайте расчетное поле (Calculated Field). Разделите количество пользователей в конкретном месяце жизни на размер когорты в нулевом месяце. Выведите этот показатель в отдельную таблицу или график.
— Контроль данных: чтобы отчет не перегружал систему, добавьте фильтр по периоду дат и категории товаров. В условиях 2026 года важно анализировать удержание не по всей базе «оптом», а в разрезе сегментов, которые приносят основной доход.
*Главная цель этого дашборда* — увидеть, на каком этапе жизненного цикла клиент перестает совершать повторные покупки. Если вы видите резкое падение процента удержания на втором месяце, значит, именно здесь должна быть внедрена цепочка коммуникаций или программа лояльности. Данный подход переводит маркетинг из режима привлечения трафика в режим управления выручкой (RevOps).
В эпоху снижения среднего чека фокус на возвращаемость покупателей стал критически важным для выручки. Традиционная аналитика последних кликов (last-click attribution) больше не дает полной картины, поэтому предлагаю внедрить в Looker Studio автоматизированный когортный отчет для отслеживания LTV (пожизненной ценности клиента).
Для реализации используйте данные из вашей CRM или базы данных через коннектор BigQuery.
Шаги по созданию отчета:
— Подготовка данных: создайте представление (view), где для каждого пользователя зафиксированы дата первой покупки и даты последующих транзакций. Вычислите разницу в месяцах между этими датами. Это будет ось времени для вашей когорты.
— Настройка визуализации: выберите тип диаграммы «Сводная таблица» (Pivot Table). В строках укажите «Когорта» (месяц первой покупки), в столбцах — «Месяц жизни» (0, 1, 2, 3+), в значениях — количество уникальных пользователей (count distinct).
— Тепловая карта: перейдите во вкладку «Стиль» и активируйте функцию «Тепловая карта» (Heatmap) для значений в таблице. Это позволит визуально подсветить просадки в удержании, не вчитываясь в цифры.
— Относительные показатели: если вам важно видеть не абсолютное число, а процент, создайте расчетное поле (Calculated Field). Разделите количество пользователей в конкретном месяце жизни на размер когорты в нулевом месяце. Выведите этот показатель в отдельную таблицу или график.
— Контроль данных: чтобы отчет не перегружал систему, добавьте фильтр по периоду дат и категории товаров. В условиях 2026 года важно анализировать удержание не по всей базе «оптом», а в разрезе сегментов, которые приносят основной доход.
*Главная цель этого дашборда* — увидеть, на каком этапе жизненного цикла клиент перестает совершать повторные покупки. Если вы видите резкое падение процента удержания на втором месяце, значит, именно здесь должна быть внедрена цепочка коммуникаций или программа лояльности. Данный подход переводит маркетинг из режима привлечения трафика в режим управления выручкой (RevOps).
Почему я перестал делать «красивые» дашборды в Looker Studio
За последние годы я видел одну и ту же ошибку десятки раз: маркетинг-команда просит «собрать удобный отчёт», а в итоге получает витрину из графиков, которая нравится на скриншоте, но не помогает принимать решения.
Моя позиция простая: в Looker Studio важнее не дизайн, а **логика управленческих вопросов**. Если отчёт не отвечает хотя бы на три вещи — что произошло, почему это случилось и что делать дальше — это не отчёт, а декоративная панель.
В 2026 это особенно заметно. Когда классический last-click всё слабее, а в B2B маркетинг уже делит ответственность за выручку с продажами и customer success, дашборд должен быть не «срезом по каналам», а инструментом для ревизии гипотез. Я всё чаще строю отчёты не вокруг источников трафика, а вокруг цепочки: спрос → качество лида → скорость обработки → выручка → повторные касания.
Один практический пример: в отчёте для B2B-команды мы убрали 11 второстепенных графиков и оставили 4 блока — входящий спрос, конверсию по этапам, медианные сроки обработки и вклад канала в оплату. После этого время на еженедельную встречу сократилось с 50 минут до 18, а обсуждение наконец-то стало про действия, а не про «почему на этой неделе синяя линия красивее жёлтой».
Что я считаю хорошей сборкой в Looker Studio:
— один экран = один управленческий вопрос;
— минимум ручных фильтров, максимум логики в структуре;
— сравнение не только с прошлым периодом, но и с планом или нормой;
— отдельный слой для исключений: аномалий, провалов, скачков качества.
Looker Studio часто недооценивают именно потому, что пытаются сделать из него презентацию. А он сильнее там, где нужен рабочий инструмент для маркетинга, который живёт в режиме ежедневных решений.
— @LookerStudioRuPro
За последние годы я видел одну и ту же ошибку десятки раз: маркетинг-команда просит «собрать удобный отчёт», а в итоге получает витрину из графиков, которая нравится на скриншоте, но не помогает принимать решения.
Моя позиция простая: в Looker Studio важнее не дизайн, а **логика управленческих вопросов**. Если отчёт не отвечает хотя бы на три вещи — что произошло, почему это случилось и что делать дальше — это не отчёт, а декоративная панель.
В 2026 это особенно заметно. Когда классический last-click всё слабее, а в B2B маркетинг уже делит ответственность за выручку с продажами и customer success, дашборд должен быть не «срезом по каналам», а инструментом для ревизии гипотез. Я всё чаще строю отчёты не вокруг источников трафика, а вокруг цепочки: спрос → качество лида → скорость обработки → выручка → повторные касания.
Один практический пример: в отчёте для B2B-команды мы убрали 11 второстепенных графиков и оставили 4 блока — входящий спрос, конверсию по этапам, медианные сроки обработки и вклад канала в оплату. После этого время на еженедельную встречу сократилось с 50 минут до 18, а обсуждение наконец-то стало про действия, а не про «почему на этой неделе синяя линия красивее жёлтой».
Что я считаю хорошей сборкой в Looker Studio:
— один экран = один управленческий вопрос;
— минимум ручных фильтров, максимум логики в структуре;
— сравнение не только с прошлым периодом, но и с планом или нормой;
— отдельный слой для исключений: аномалий, провалов, скачков качества.
Looker Studio часто недооценивают именно потому, что пытаются сделать из него презентацию. А он сильнее там, где нужен рабочий инструмент для маркетинга, который живёт в режиме ежедневных решений.
— @LookerStudioRuPro
Как собрать единый отчёт по платному трафику в Looker Studio за 30 минут
Если у вас в отчётах до сих пор живут отдельные таблицы по Google Ads, Meta, Яндекс Директ и LinkedIn, вы тратите время не на анализ, а на сведение цифр. Ниже — рабочая схема, как собрать один дашборд для еженедельного маркетинг-ревью.
— Сначала определите 5–7 метрик, которые реально нужны бизнесу: расходы, показы, клики, CTR, CPC, лиды, CPL, выручка. Остальное уберите из первого экрана.
— Подключите все рекламные источники через коннекторы и сразу проверьте, чтобы у каждого был одинаковый набор полей: дата, канал, кампания, расход, клики, конверсии. Если названия отличаются — создайте вычисляемые поля и приведите их к одному стандарту.
— Сделайте справочник каналов. Например: paid search, paid social, display, affiliate, direct. Это поможет не сравнивать разные платформы по их внутренней логике.
— Постройте один основной источник данных с полями для сводки: канал, кампания, неделя, расход, лиды, выручка. Так вы сможете сравнивать кампании между собой, а не между интерфейсами кабинетов.
— Добавьте 3 блока:
— верхний ряд: итоговые показатели за период;
— середина: динамика по неделям;
— низ: таблица кампаний с сортировкой по расходу и CPL.
— Обязательно поставьте фильтры по каналу, региону и периоду. В 2026 году, когда last-click всё хуже показывает вклад канала, фильтры помогают быстро смотреть не только финальные заявки, но и промежуточные этапы воронки.
— Если данные по лидам приходят из CRM, сопоставляйте их не по названию кампании, а по UTM-меткам и ID. Иначе отчёт будет красивым, но бесполезным.
— В конце сделайте один тест: откройте отчёт и ответьте на три вопроса без дополнительных таблиц — что выросло, что просело, где перерасход. Если ответ занимает больше минуты, структуру нужно упрощать.
Такой отчёт закрывает еженедельный контроль и экономит время на ручной сборке.
Если у вас в отчётах до сих пор живут отдельные таблицы по Google Ads, Meta, Яндекс Директ и LinkedIn, вы тратите время не на анализ, а на сведение цифр. Ниже — рабочая схема, как собрать один дашборд для еженедельного маркетинг-ревью.
— Сначала определите 5–7 метрик, которые реально нужны бизнесу: расходы, показы, клики, CTR, CPC, лиды, CPL, выручка. Остальное уберите из первого экрана.
— Подключите все рекламные источники через коннекторы и сразу проверьте, чтобы у каждого был одинаковый набор полей: дата, канал, кампания, расход, клики, конверсии. Если названия отличаются — создайте вычисляемые поля и приведите их к одному стандарту.
— Сделайте справочник каналов. Например: paid search, paid social, display, affiliate, direct. Это поможет не сравнивать разные платформы по их внутренней логике.
— Постройте один основной источник данных с полями для сводки: канал, кампания, неделя, расход, лиды, выручка. Так вы сможете сравнивать кампании между собой, а не между интерфейсами кабинетов.
— Добавьте 3 блока:
— верхний ряд: итоговые показатели за период;
— середина: динамика по неделям;
— низ: таблица кампаний с сортировкой по расходу и CPL.
— Обязательно поставьте фильтры по каналу, региону и периоду. В 2026 году, когда last-click всё хуже показывает вклад канала, фильтры помогают быстро смотреть не только финальные заявки, но и промежуточные этапы воронки.
— Если данные по лидам приходят из CRM, сопоставляйте их не по названию кампании, а по UTM-меткам и ID. Иначе отчёт будет красивым, но бесполезным.
— В конце сделайте один тест: откройте отчёт и ответьте на три вопроса без дополнительных таблиц — что выросло, что просело, где перерасход. Если ответ занимает больше минуты, структуру нужно упрощать.
Такой отчёт закрывает еженедельный контроль и экономит время на ручной сборке.
Как превратить отчет в инструмент RevOps: кейс B2B-сервиса по интеграции данных
В 2026 году классическая воронка лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов) стала прозрачнее, но сложнее. Один из наших читателей, аналитик крупного SaaS-продукта, столкнулся с проблемой: отчеты в Looker Studio показывали количество SQL (квалифицированных для продаж лидов), но не связывали их с реальным доходом.
Задача: объединить данные из CRM, рекламных кабинетов и биллинговой системы для оценки выручки в разрезе каналов привлечения. Last-click (атрибуция по последнему клику) давал искаженную картину: каналы с высоким объемом трафика выглядели эффективными, но приносили пользователей с низким LTV (пожизненной ценностью клиента).
Решение: переход на модель весового вклада через Looker Studio.
— Настройка коннектора для выгрузки сырых данных из CRM в BigQuery.
— Создание модели MMM (маркетингового микс-моделирования) для оценки инкрементальности (дополнительной ценности) каждого канала.
— Визуализация в Looker Studio через функцию Calculated Fields (вычисляемые поля), где вес каждой точки касания распределялся в зависимости от стадии сделки.
Результат:
Вместо стандартного отчета по лидам команда получила дашборд с показателем CAC (стоимости привлечения) к LTV. Выяснилось, что 30% бюджета уходило на каналы, которые приносили дешевые регистрации, но нулевую выручку спустя три месяца. После перераспределения маркетингового бюджета в сторону каналов с высоким Retention (удержанием), компания увеличила общую выручку на 14% при сохранении прежних затрат на привлечение.
Урок для аналитика:
В эпоху 2026 года, когда внимание пользователя ограничено, а доверие к алгоритмам падает, метрики «верхушки воронки» стали вторичны. Looker Studio должен стать не просто зеркалом рекламного кабинета, а финансовым инструментом. Если ваш отчет не показывает влияние маркетинга на выручку, он рискует стать бесполезным артефактом в глазах руководства. Начинайте собирать данные о сделках в связке с источником перехода, даже если на первых порах это потребует ручной сверки. Это фундамент для перехода от простого маркетинга к полноценному RevOps (управлению выручкой).
— @LookerStudioRuPro
В 2026 году классическая воронка лидогенерации (привлечения потенциальных клиентов) стала прозрачнее, но сложнее. Один из наших читателей, аналитик крупного SaaS-продукта, столкнулся с проблемой: отчеты в Looker Studio показывали количество SQL (квалифицированных для продаж лидов), но не связывали их с реальным доходом.
Задача: объединить данные из CRM, рекламных кабинетов и биллинговой системы для оценки выручки в разрезе каналов привлечения. Last-click (атрибуция по последнему клику) давал искаженную картину: каналы с высоким объемом трафика выглядели эффективными, но приносили пользователей с низким LTV (пожизненной ценностью клиента).
Решение: переход на модель весового вклада через Looker Studio.
— Настройка коннектора для выгрузки сырых данных из CRM в BigQuery.
— Создание модели MMM (маркетингового микс-моделирования) для оценки инкрементальности (дополнительной ценности) каждого канала.
— Визуализация в Looker Studio через функцию Calculated Fields (вычисляемые поля), где вес каждой точки касания распределялся в зависимости от стадии сделки.
Результат:
Вместо стандартного отчета по лидам команда получила дашборд с показателем CAC (стоимости привлечения) к LTV. Выяснилось, что 30% бюджета уходило на каналы, которые приносили дешевые регистрации, но нулевую выручку спустя три месяца. После перераспределения маркетингового бюджета в сторону каналов с высоким Retention (удержанием), компания увеличила общую выручку на 14% при сохранении прежних затрат на привлечение.
Урок для аналитика:
В эпоху 2026 года, когда внимание пользователя ограничено, а доверие к алгоритмам падает, метрики «верхушки воронки» стали вторичны. Looker Studio должен стать не просто зеркалом рекламного кабинета, а финансовым инструментом. Если ваш отчет не показывает влияние маркетинга на выручку, он рискует стать бесполезным артефактом в глазах руководства. Начинайте собирать данные о сделках в связке с источником перехода, даже если на первых порах это потребует ручной сверки. Это фундамент для перехода от простого маркетинга к полноценному RevOps (управлению выручкой).
— @LookerStudioRuPro
Looker Studio всё реже про «красивые дашборды»
В 2026 у маркетинга уже не хватает терпения на отчёт ради отчёта. В Looker Studio ценность всё чаще не в визуале, а в том, как быстро он отвечает на вопрос: что реально влияет на выручку, retention и качество лидов. Красивый график без связи с RevOps и сквозной атрибуцией становится просто декором. И, честно, это хороший сигнал: отчёты взрослеют вместе с рынком.
— @LookerStudioRu
Параллельный взгляд на тему — @CRMtoolsReviewRuPro
В 2026 у маркетинга уже не хватает терпения на отчёт ради отчёта. В Looker Studio ценность всё чаще не в визуале, а в том, как быстро он отвечает на вопрос: что реально влияет на выручку, retention и качество лидов. Красивый график без связи с RevOps и сквозной атрибуцией становится просто декором. И, честно, это хороший сигнал: отчёты взрослеют вместе с рынком.
— @LookerStudioRu
Параллельный взгляд на тему — @CRMtoolsReviewRuPro
Почему я перестал строить дашборды «на всё» и начал делать отчёты под решения
В Looker Studio легко попасть в ловушку красивой витрины: много графиков, фильтров, вкладок — и почти ноль управленческой пользы. Я вижу это постоянно: отчёт выглядит солидно, но на вопрос «что делаем завтра?» в нём нет ответа.
Моя позиция простая: **маркетинговый дашборд должен быть не архивом данных, а инструментом выбора**. Если отчёт не помогает принять решение, его можно сократить вдвое, а то и втрое.
На практике я чаще всего начинаю не с визуализации, а с трёх вопросов:
— какое решение должен принять маркетолог или руководитель;
— какой показатель реально меняет это решение;
— в каком разрезе это можно проверить без лишнего шума.
Один из самых частых примеров — performance-отчёты. В 2026 году опираться только на last-click уже опасно: privacy-first атрибуция, server-side, MMM и incrementality всё сильнее смещают фокус. Но многие продолжают тащить в Looker Studio десятки метрик, как будто чем больше строк, тем ближе правда. На деле это создаёт иллюзию контроля.
У меня есть простое правило из практики: если показатель не влияет на бюджет, креатив, медиамикс или приоритет канала — ему не место на первом экране.
После такого отсечения средний отчёт для команды обычно ужимается с 12–15 экранов до 4–6, а время на обсуждение падает почти вдвое. Зато разговор становится предметным: не «почему график красивый», а «куда перераспределяем деньги и почему».
Looker Studio сильнее всего раскрывается там, где есть управленческая логика. Не «показать всё», а **подсветить выбор**. Именно за это я и люблю этот инструмент: он хорошо работает, когда вы проектируете не отчёт, а решение.
— @LookerStudioRu
Есть схожая тема в @GTMrecipesRuPro, рекомендуем
В Looker Studio легко попасть в ловушку красивой витрины: много графиков, фильтров, вкладок — и почти ноль управленческой пользы. Я вижу это постоянно: отчёт выглядит солидно, но на вопрос «что делаем завтра?» в нём нет ответа.
Моя позиция простая: **маркетинговый дашборд должен быть не архивом данных, а инструментом выбора**. Если отчёт не помогает принять решение, его можно сократить вдвое, а то и втрое.
На практике я чаще всего начинаю не с визуализации, а с трёх вопросов:
— какое решение должен принять маркетолог или руководитель;
— какой показатель реально меняет это решение;
— в каком разрезе это можно проверить без лишнего шума.
Один из самых частых примеров — performance-отчёты. В 2026 году опираться только на last-click уже опасно: privacy-first атрибуция, server-side, MMM и incrementality всё сильнее смещают фокус. Но многие продолжают тащить в Looker Studio десятки метрик, как будто чем больше строк, тем ближе правда. На деле это создаёт иллюзию контроля.
У меня есть простое правило из практики: если показатель не влияет на бюджет, креатив, медиамикс или приоритет канала — ему не место на первом экране.
После такого отсечения средний отчёт для команды обычно ужимается с 12–15 экранов до 4–6, а время на обсуждение падает почти вдвое. Зато разговор становится предметным: не «почему график красивый», а «куда перераспределяем деньги и почему».
Looker Studio сильнее всего раскрывается там, где есть управленческая логика. Не «показать всё», а **подсветить выбор**. Именно за это я и люблю этот инструмент: он хорошо работает, когда вы проектируете не отчёт, а решение.
— @LookerStudioRu
Есть схожая тема в @GTMrecipesRuPro, рекомендуем
3 инструмента для измеримого маркетинга: звонки, вопросы и AI-исследование
Если в 2026 году у маркетинга меньше права на «примерно», то выбор инструментов упирается в одно: что именно вы хотите доказать бизнесу. В B2B и в сложных сделках уже недостаточно смотреть только на клики и last-click-атрибуцию — важнее связывать рекламу, звонки, качество диалога и опору на первичные данные. Ниже — три инструмента одного класса, но с разной задачей.
Ringostat — для кого: компании с продажами через звонки, девелопмент, услуги, локальный и B2B-маркетинг — сильная сторона: коллтрекинг и сквозная связка источника трафика с обращением; удобно показывать, из какой кампании пришёл звонок и как это выглядит в отчёте для отдела продаж или клиента — слабая сторона: ценность резко падает там, где звонок не является ключевой конверсией, а настройка требует дисциплины в разметке и передаче данных.
Writer Agent — для кого: аналитики, стратеги, контент-команды и исследователи, которым нужны опоры на первичные источники — сильная сторона: помогает собирать AI-исследование без фантазий модели, подтягивая данные из FRED, OECD, World Bank, SEC EDGAR и других баз; полезно для выводов, которые потом можно положить в дашборд или презентацию — слабая сторона: это не замена аналитика, а ускоритель; если вопрос плохо сформулирован, на выходе будет быстрая, но всё ещё ограниченная работа с источниками.
Ringostat + вопросы из sales-скрипта — для кого: команды, где маркетинг и продажи спорят о качестве лидов — сильная сторона: инструментально видно не только факт звонка, но и то, насколько контакт был осмысленным; в связке с вопросами на входе это помогает отличать объём от реальной ценности — слабая сторона: без общей методики квалификации разговоры о «качестве» остаются субъективными.
Как выбирать: если вам нужно доказать вклад канала в выручку — берите коллтрекинг; если нужно собрать исследование на первичке — AI-agent с источниками; если задача RevOps-подхода — сочетайте оба и фиксируйте не только обращения, но и качество диалога.
— @LookerStudioRuPro
Если в 2026 году у маркетинга меньше права на «примерно», то выбор инструментов упирается в одно: что именно вы хотите доказать бизнесу. В B2B и в сложных сделках уже недостаточно смотреть только на клики и last-click-атрибуцию — важнее связывать рекламу, звонки, качество диалога и опору на первичные данные. Ниже — три инструмента одного класса, но с разной задачей.
Ringostat — для кого: компании с продажами через звонки, девелопмент, услуги, локальный и B2B-маркетинг — сильная сторона: коллтрекинг и сквозная связка источника трафика с обращением; удобно показывать, из какой кампании пришёл звонок и как это выглядит в отчёте для отдела продаж или клиента — слабая сторона: ценность резко падает там, где звонок не является ключевой конверсией, а настройка требует дисциплины в разметке и передаче данных.
Writer Agent — для кого: аналитики, стратеги, контент-команды и исследователи, которым нужны опоры на первичные источники — сильная сторона: помогает собирать AI-исследование без фантазий модели, подтягивая данные из FRED, OECD, World Bank, SEC EDGAR и других баз; полезно для выводов, которые потом можно положить в дашборд или презентацию — слабая сторона: это не замена аналитика, а ускоритель; если вопрос плохо сформулирован, на выходе будет быстрая, но всё ещё ограниченная работа с источниками.
Ringostat + вопросы из sales-скрипта — для кого: команды, где маркетинг и продажи спорят о качестве лидов — сильная сторона: инструментально видно не только факт звонка, но и то, насколько контакт был осмысленным; в связке с вопросами на входе это помогает отличать объём от реальной ценности — слабая сторона: без общей методики квалификации разговоры о «качестве» остаются субъективными.
Как выбирать: если вам нужно доказать вклад канала в выручку — берите коллтрекинг; если нужно собрать исследование на первичке — AI-agent с источниками; если задача RevOps-подхода — сочетайте оба и фиксируйте не только обращения, но и качество диалога.
— @LookerStudioRuPro
Атрибуция меняет правила игры в отчетности
В эпоху privacy-first (приоритизации приватности данных) мы окончательно прощаемся с моделью последнего клика. Если раньше Looker Studio был просто витриной для данных из рекламных кабинетов, то теперь это инструмент для визуализации маркетингового микса и инкрементальности (прироста эффективности). Сейчас важно не то, сколько кликов принес конкретный канал, а то, как маркетинговые усилия влияют на выручку в связке с продажами и клиентским сервисом. **Кто не научится собирать данные через серверную передачу, тот потеряет прозрачность отчетов уже к середине года.** Аналитика превращается из учета трафика в управление доходом.
В эпоху privacy-first (приоритизации приватности данных) мы окончательно прощаемся с моделью последнего клика. Если раньше Looker Studio был просто витриной для данных из рекламных кабинетов, то теперь это инструмент для визуализации маркетингового микса и инкрементальности (прироста эффективности). Сейчас важно не то, сколько кликов принес конкретный канал, а то, как маркетинговые усилия влияют на выручку в связке с продажами и клиентским сервисом. **Кто не научится собирать данные через серверную передачу, тот потеряет прозрачность отчетов уже к середине года.** Аналитика превращается из учета трафика в управление доходом.
Как команда B2B-бренда собрала отчёт в Looker Studio и убрала ручную сводку на 6 часов в неделю
Когда маркетинг работает на B2B, отчёты часто расползаются по 5–7 источникам: рекламные кабинеты, CRM, сайт, email, веб-аналитика. В итоге у команды уходит время не на выводы, а на сбор цифр.
В этом кейсе компания из B2B-сегмента столкнулась с типичной задачей: сделать единый дашборд в Looker Studio, чтобы маркетинг, sales и customer success смотрели на одни и те же данные. До этого сводку собирали вручную в таблицах, а на подготовку регулярного отчёта уходило около 6 часов в неделю.
Что сделали:
— Собрали данные в одном месте: подключили рекламные источники, аналитику сайта и CRM
— Разделили отчёт на 3 слоя: верхний уровень для руководства, операционный для маркетинга, детальный для аналитика
— Добавили фильтры по каналам, кампаниям и периодам, чтобы не делать отдельные выгрузки под каждый запрос
— Вывели ключевые метрики по воронке: трафик, заявки, стоимость лида, конверсию в SQL и выручку по сделкам
Что изменилось:
— Ручная подготовка отчёта сократилась с 6 часов до короткой проверки данных
— Команда перестала спорить о том, «чья цифра правильная», потому что источником стал один дашборд
— Руководство начало смотреть не только на лиды, но и на выручку — это особенно важно в 2026, когда B2B уходит от старой модели MQL/SQL к RevOps
**Урок простой:** Looker Studio полезен не как «красивый отчёт», а как единая точка правды. Если в компании каждый смотрит на свои таблицы, вы теряете время и управляемость. Если собираете данные в один дашборд — экономите часы и быстрее видите, где реально течёт воронка.
— @LookerStudioRu
Когда маркетинг работает на B2B, отчёты часто расползаются по 5–7 источникам: рекламные кабинеты, CRM, сайт, email, веб-аналитика. В итоге у команды уходит время не на выводы, а на сбор цифр.
В этом кейсе компания из B2B-сегмента столкнулась с типичной задачей: сделать единый дашборд в Looker Studio, чтобы маркетинг, sales и customer success смотрели на одни и те же данные. До этого сводку собирали вручную в таблицах, а на подготовку регулярного отчёта уходило около 6 часов в неделю.
Что сделали:
— Собрали данные в одном месте: подключили рекламные источники, аналитику сайта и CRM
— Разделили отчёт на 3 слоя: верхний уровень для руководства, операционный для маркетинга, детальный для аналитика
— Добавили фильтры по каналам, кампаниям и периодам, чтобы не делать отдельные выгрузки под каждый запрос
— Вывели ключевые метрики по воронке: трафик, заявки, стоимость лида, конверсию в SQL и выручку по сделкам
Что изменилось:
— Ручная подготовка отчёта сократилась с 6 часов до короткой проверки данных
— Команда перестала спорить о том, «чья цифра правильная», потому что источником стал один дашборд
— Руководство начало смотреть не только на лиды, но и на выручку — это особенно важно в 2026, когда B2B уходит от старой модели MQL/SQL к RevOps
**Урок простой:** Looker Studio полезен не как «красивый отчёт», а как единая точка правды. Если в компании каждый смотрит на свои таблицы, вы теряете время и управляемость. Если собираете данные в один дашборд — экономите часы и быстрее видите, где реально течёт воронка.
— @LookerStudioRu
Что у вас ломает Looker Studio в 2026?
Когда отчёт живёт между BI, CRM и рекламными кабинетами, один неверный шаг — и маркетинг смотрит на разные цифры. **Что чаще всего мешает собрать нормальную картину по выручке и эффективности?**
ВАРИАНТЫ:
1. Разные источники и дубли в данных
2. Нет единой модели атрибуции
3. Слишком много ручных правок в отчёте
4. Метрики не связаны с выручкой
Когда отчёт живёт между BI, CRM и рекламными кабинетами, один неверный шаг — и маркетинг смотрит на разные цифры. **Что чаще всего мешает собрать нормальную картину по выручке и эффективности?**
ВАРИАНТЫ:
1. Разные источники и дубли в данных
2. Нет единой модели атрибуции
3. Слишком много ручных правок в отчёте
4. Метрики не связаны с выручкой
Forwarded from Потрачено! Клуб спящих бизнесменов!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 aff.top — вся индустрия арбитража в одном месте
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
🧠 Блог про арбитраж и ИИ — как нейросети меняют залив и антифрод
🚨 База спамеров — ежедневно собираем спамеров и ведём рейтинг
🛠 70+ инструментов — от клоаки до антифрод-чека
🎬 1000+ видео — весь YouTube про трафик в одной ленте
👤 2400+ персон — байеры и фаундеры с контактами напрямую
Без регистрации, без платных «премиумов».
👇 Подписывайся на канал
Настройте анонимизацию IP в server-side через GTM
Server-side tagging помогает не просто «прикрыть» данные, а сделать анонимизацию IP действительно системной: все хиты проходят через серверный прокси, и сторонний инструмент видит уже не адрес пользователя, а серверную точку входа.
— Перенесите сбор событий на серверный контейнер.
Так вы убираете прямой обмен между браузером и внешними пикселями. Это снижает объём данных, которые уходят наружу, и делает контроль над разметкой более предсказуемым.
— Проверьте, что все ключевые хиты идут через proxy-сервер.
Если часть тегов продолжает стрелять напрямую из браузера, анонимизация будет неполной. На практике это касается аналитики, рекламных пикселей и любых сторонних интеграций.
— Настройте преобразование клиентских параметров на сервере.
На входе оставляйте только то, что нужно для измерения: события, идентификаторы сессии, технические параметры. Лишние поля лучше отсекать до отправки в внешние системы.
— Ограничьте доступ к исходным данным на уровне контейнера.
Смысл server-side не только в приватности, но и в безопасности данных. Чем меньше сервисов видит сырые данные, тем проще соблюдать внутренние правила и требования к хранению.
— Сверьте поведение отчётов после переноса.
После перехода проверьте, не изменились ли объёмы, источники и связность событий. Иначе можно получить «чистую» передачу данных, но потерять сопоставимость в маркетинговых отчётах.
— Зафиксируйте, какие данные действительно нужны бизнесу.
В эпоху privacy-first атрибуции важнее не собирать всё подряд, а оставить набор параметров, который поддерживает аналитику, RevOps и оценку вклада каналов.
Когда это пригодится: если вы собираете маркетинговые отчёты в Looker Studio, работаете с server-side измерением и хотите повысить приватность без потери управляемости данных.
— @LookerStudioRu
Server-side tagging помогает не просто «прикрыть» данные, а сделать анонимизацию IP действительно системной: все хиты проходят через серверный прокси, и сторонний инструмент видит уже не адрес пользователя, а серверную точку входа.
— Перенесите сбор событий на серверный контейнер.
Так вы убираете прямой обмен между браузером и внешними пикселями. Это снижает объём данных, которые уходят наружу, и делает контроль над разметкой более предсказуемым.
— Проверьте, что все ключевые хиты идут через proxy-сервер.
Если часть тегов продолжает стрелять напрямую из браузера, анонимизация будет неполной. На практике это касается аналитики, рекламных пикселей и любых сторонних интеграций.
— Настройте преобразование клиентских параметров на сервере.
На входе оставляйте только то, что нужно для измерения: события, идентификаторы сессии, технические параметры. Лишние поля лучше отсекать до отправки в внешние системы.
— Ограничьте доступ к исходным данным на уровне контейнера.
Смысл server-side не только в приватности, но и в безопасности данных. Чем меньше сервисов видит сырые данные, тем проще соблюдать внутренние правила и требования к хранению.
— Сверьте поведение отчётов после переноса.
После перехода проверьте, не изменились ли объёмы, источники и связность событий. Иначе можно получить «чистую» передачу данных, но потерять сопоставимость в маркетинговых отчётах.
— Зафиксируйте, какие данные действительно нужны бизнесу.
В эпоху privacy-first атрибуции важнее не собирать всё подряд, а оставить набор параметров, который поддерживает аналитику, RevOps и оценку вклада каналов.
Когда это пригодится: если вы собираете маркетинговые отчёты в Looker Studio, работаете с server-side измерением и хотите повысить приватность без потери управляемости данных.
— @LookerStudioRu
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Алиса AI будет конкурировать с Google AI Studio
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Яндекс разворачивает экосистему AI-агентов на базе Алисы с доступом сначала для компаний, затем для всех. Агенты уже работают в Яндекс Такси и Лавке, скоро появятся в браузере и студии разработки. Платформа интегрирует стандартные функции — заказ такси, покупки, анализ данных. Алиса AI показывает неплохие результаты: менее известна, чем конкуренты, поэтому предлагает щедрые лимиты на видеогенерацию и работу с контентом. Яндекс планирует внедрить…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/alisa-ai-budet-konkurirovat-s-google-ai-studio
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Zennoposter добавили ИИ-помощник
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Zennolab добавил в Zennoposter встроенный ИИ-кубик с доступом к четырём моделям (Gemini, DeepSeek, Claude, ChatGPT) — 50 бесплатных запросов в сутки. Есть режимы Assistant (чтение) и Agent (автоматическое создание скриптов), плюс новый GET-запрос по API. Нейросети хорошо справляются с регистрацией, постингом, фармингом аккаунтов и простым кодированием, но требуют проверки при парсинге динамических сайтов и диагностике ошибок. В связке с Zennoobr…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-zennoposter-dobavili-ii-pomoschnik
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Почему я перестал строить отчёты в Looker Studio “на всё сразу”
В 2026 я вижу одну и ту же ошибку у маркетинговых команд: в дашборд пытаются запихнуть и performance, и CRM, и контент, и финансы, и ещё “чтобы руководству было видно всё”. В итоге получается не отчёт, а свалка метрик. И Looker Studio тут не спасает — он только красиво упаковывает хаос.
Моё мнение простое: хороший маркетинговый дашборд должен отвечать не на вопрос “что у нас есть?”, а на вопрос “какое решение мы примем после этого экрана?”. Если ответа нет — метрика лишняя.
Я всё чаще собираю отчёты по логике RevOps (совместной работы маркетинга, продаж и клиентского успеха), а не по каналу трафика. Почему это работает лучше:
— маркетинг перестал быть отдельным островом;
— last-click всё чаще врет в сложных воронках;
— руководителю нужна не сумма кликов, а связь между спросом, выручкой и удержанием.
Один показатель из практики: когда мы урезали дашборд B2B-команды с 38 карточек до 12, среднее время на еженедельный разбор упало примерно с 40 до 15 минут. Не потому, что стало меньше данных. А потому, что исчезли лишние вопросы.
Мой фильтр перед добавлением блока в Looker Studio такой:
— влияет ли метрика на бюджет, план или приоритет;
— может ли её интерпретировать человек не из аналитики;
— есть ли у команды действие, если значение изменится.
Если на все три вопроса ответ “нет”, метрике место не в отчёте, а в справочнике.
В Looker Studio сейчас выигрывают не те, кто строит самые сложные панели, а те, кто умеет вырезать шум и показать управленческую логику. Это и есть взрослый маркетинг.
— @LookerStudioRu
@AIinMarketingRu разбирают это с практической стороны
В 2026 я вижу одну и ту же ошибку у маркетинговых команд: в дашборд пытаются запихнуть и performance, и CRM, и контент, и финансы, и ещё “чтобы руководству было видно всё”. В итоге получается не отчёт, а свалка метрик. И Looker Studio тут не спасает — он только красиво упаковывает хаос.
Моё мнение простое: хороший маркетинговый дашборд должен отвечать не на вопрос “что у нас есть?”, а на вопрос “какое решение мы примем после этого экрана?”. Если ответа нет — метрика лишняя.
Я всё чаще собираю отчёты по логике RevOps (совместной работы маркетинга, продаж и клиентского успеха), а не по каналу трафика. Почему это работает лучше:
— маркетинг перестал быть отдельным островом;
— last-click всё чаще врет в сложных воронках;
— руководителю нужна не сумма кликов, а связь между спросом, выручкой и удержанием.
Один показатель из практики: когда мы урезали дашборд B2B-команды с 38 карточек до 12, среднее время на еженедельный разбор упало примерно с 40 до 15 минут. Не потому, что стало меньше данных. А потому, что исчезли лишние вопросы.
Мой фильтр перед добавлением блока в Looker Studio такой:
— влияет ли метрика на бюджет, план или приоритет;
— может ли её интерпретировать человек не из аналитики;
— есть ли у команды действие, если значение изменится.
Если на все три вопроса ответ “нет”, метрике место не в отчёте, а в справочнике.
В Looker Studio сейчас выигрывают не те, кто строит самые сложные панели, а те, кто умеет вырезать шум и показать управленческую логику. Это и есть взрослый маркетинг.
— @LookerStudioRu
@AIinMarketingRu разбирают это с практической стороны
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новую Google reCapcha прошли статичной картинкой
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google выпустил обновленную reCAPTCHA, требующую движений рук для прохождения, но система оказалась уязвима к обходу. Достаточно транслировать статичное изображение с нужным жестом через виртуальную камеру с помощью простого Python-скрипта, чтобы нейросеть пропустила пользователя. Это создает серьёзный риск для сайтов: защита от ботов, позиционировавшаяся как прорыв, на деле не работает. Баг остается актуальным и позволяет спамерам легко автомат…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/novuiu-google-recapcha-proshli-statichnoi-kartinkoi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek представит последнюю версию v4
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
DeepSeek выпустит v4 в середине июля с новой моделью ценообразования API: токены подорожают в 2 раза в часы пиковой нагрузки (09:00–12:00 и 14:00–18:00 по пекинскому времени). Компания планирует уведомлять пользователей по почте за 24 часа до изменения тарифов. Проблема с ошибками «server busy» останется, но обойдётся дороже — это может существенно повлиять на экономику проектов, которые активно используют API DeepSeek для автоматизации и масшта…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/deepseek-predstavit-posledniuiu-versiiu-v4
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top