Figma Make и AI-прототипирование: полезно, но это не CRO-доказательство
David Kossnick в материале OpenAI рассказывает, как инструменты вроде Figma Make помогают командам прототипировать, совместно работать и собирать продукты с AI.
Для лендингов это важно на уровне скорости итераций: быстрее собрать вариант формы, hero-блока или flow — значит быстрее дойти до теста.
Но фиксируем границу:
— в источнике нет данных по CR
— нет A/B-теста
— нет размера выборки
— нет p-value или Bayesian probability
— нет вывода, что AI-прототипы сами по себе повышают конверсию
Вывод: Figma Make можно рассматривать как инструмент ускорения production loop для гипотез. Но эффект на конверсию появляется только после измерения на трафике. Прототип ≠ улучшение CR, пока нет теста.
Источник: https://openai.com/index/figma-david-kossnick
David Kossnick в материале OpenAI рассказывает, как инструменты вроде Figma Make помогают командам прототипировать, совместно работать и собирать продукты с AI.
Для лендингов это важно на уровне скорости итераций: быстрее собрать вариант формы, hero-блока или flow — значит быстрее дойти до теста.
Но фиксируем границу:
— в источнике нет данных по CR
— нет A/B-теста
— нет размера выборки
— нет p-value или Bayesian probability
— нет вывода, что AI-прототипы сами по себе повышают конверсию
Вывод: Figma Make можно рассматривать как инструмент ускорения production loop для гипотез. Но эффект на конверсию появляется только после измерения на трафике. Прототип ≠ улучшение CR, пока нет теста.
Источник: https://openai.com/index/figma-david-kossnick
OpenAI
How Figma integrates AI to transform design and empower creatives
Discover how Figma is transforming digital design with AI. David Kossnick shares how tools like Figma Make empower teams to prototype, collaborate, and build with AI—reshaping workflows for designers, developers, and non-technical creators alike.
AI в e-commerce: Lowe’s и OpenAI сделали Mylow и Mylow Companion
Что известно:
— Lowe’s partnered with OpenAI to build Mylow and Mylow Companion
— это AI-powered tools для двух аудиторий: customers и store associates
— заявленная задача: bring expert help to both customers and store associates
Для CRO здесь важен не сам факт «AI на сайте», а разнос ассистента по двум точкам воронки:
1) покупатель получает помощь до/во время выбора
2) сотрудник магазина получает поддержку при консультации
Метрик в публикации нет: ни CR, ни AOV, ни time-to-purchase, ни доли обращений к ассистенту. Поэтому вывод о влиянии на конверсию делать нельзя.
Что стоило бы мерить в таком тесте:
— конверсия посетителей, использовавших AI, vs контроль
— завершение проектных сценариев
— доля успешных консультаций у store associates
— влияние на возвраты и обращения в поддержку
Пока это announcement, не A/B-кейс. Интересно будет только после данных по uplift и статистической значимости.
Источник: https://openai.com/index/lowes
Что известно:
— Lowe’s partnered with OpenAI to build Mylow and Mylow Companion
— это AI-powered tools для двух аудиторий: customers и store associates
— заявленная задача: bring expert help to both customers and store associates
Для CRO здесь важен не сам факт «AI на сайте», а разнос ассистента по двум точкам воронки:
1) покупатель получает помощь до/во время выбора
2) сотрудник магазина получает поддержку при консультации
Метрик в публикации нет: ни CR, ни AOV, ни time-to-purchase, ни доли обращений к ассистенту. Поэтому вывод о влиянии на конверсию делать нельзя.
Что стоило бы мерить в таком тесте:
— конверсия посетителей, использовавших AI, vs контроль
— завершение проектных сценариев
— доля успешных консультаций у store associates
— влияние на возвраты и обращения в поддержку
Пока это announcement, не A/B-кейс. Интересно будет только после данных по uplift и статистической значимости.
Источник: https://openai.com/index/lowes
OpenAI
Lowe’s puts project expertise into every hand
Lowe’s partnered with OpenAI to build Mylow and Mylow Companion, AI-powered tools that bring expert help to both customers and store associates—making complex home improvement projects easier to plan, navigate, and complete.
Reddit выкатывает формат, близкий к встроенному мини-лендингу внутри рекламного поста.
Что известно:
— Reddit представил free-form ads: рекламный пост-мегатред с длинным текстом, изображениями, видео, опросами и ссылками
— ежедневная аудитория платформы достигла 121 млн
— больше половины daily-аудитории находится за пределами США
— за 2025 год Reddit вышел на $2,2 млрд выручки
— платформа активно борется с несанкционированным парсингом
CRO-угол: free-form ads — это не просто новый плейсмент, а промежуточный слой между креативом и лендингом. Внутри одного рекламного поста можно собрать аргументацию, визуалы, видео, опрос и ссылки — то есть часть функции прелендера переносится в среду Reddit.
Что стоит тестировать, если формат доступен:
— длинный объясняющий пост vs короткий direct-response
— опрос как квалификация перед переходом
— один CTA vs несколько ссылок по сегментам
— видео в начале vs после текстового блока
Без A/B-данных говорить о приросте CR рано. Но гипотеза понятная: если аудитория Reddit лучше реагирует на нативные треды, free-form может снизить трение до клика и повысить качество перехода на лендинг.
Источник: https://t.me/pressaff/2990
—
Хочешь больше seo? @SEORadarRU
Что известно:
— Reddit представил free-form ads: рекламный пост-мегатред с длинным текстом, изображениями, видео, опросами и ссылками
— ежедневная аудитория платформы достигла 121 млн
— больше половины daily-аудитории находится за пределами США
— за 2025 год Reddit вышел на $2,2 млрд выручки
— платформа активно борется с несанкционированным парсингом
CRO-угол: free-form ads — это не просто новый плейсмент, а промежуточный слой между креативом и лендингом. Внутри одного рекламного поста можно собрать аргументацию, визуалы, видео, опрос и ссылки — то есть часть функции прелендера переносится в среду Reddit.
Что стоит тестировать, если формат доступен:
— длинный объясняющий пост vs короткий direct-response
— опрос как квалификация перед переходом
— один CTA vs несколько ссылок по сегментам
— видео в начале vs после текстового блока
Без A/B-данных говорить о приросте CR рано. Но гипотеза понятная: если аудитория Reddit лучше реагирует на нативные треды, free-form может снизить трение до клика и повысить качество перехода на лендинг.
Источник: https://t.me/pressaff/2990
—
Хочешь больше seo? @SEORadarRU
Telegram
PressAff.com | Арбитраж трафика
📱 Новые форматы рекламы Reddit: встроенные мини-лендинги
Reddit давно перестал быть американским форумом для гиков. За 2025 год платформа вышла на $2,2 млрд выручки, а ежедневная аудитория достигла 121 млн — больше половины за пределами США.
UGC платформы…
Reddit давно перестал быть американским форумом для гиков. За 2025 год платформа вышла на $2,2 млрд выручки, а ежедневная аудитория достигла 121 млн — больше половины за пределами США.
UGC платформы…
В Microsoft Clarity видно не «красивую аналитику», а поведенческие ошибки лендинга.
Что есть в инструменте:
— Карты кликов: где пользователи реально кликают, а какие элементы игнорируют.
— Тепловые карты: до какой глубины скроллят и на каких блоках массово отваливаются.
— Записи сессий: полный путь отдельного посетителя по странице.
— Встроенный A/B-тест: быстрая проверка гипотез внутри Clarity.
Важно: сами по себе карты кликов и записи сессий не доказывают рост CR. Это источник гипотез. Например: если пользователи массово не доходят до формы — тестируем перенос формы выше или изменение структуры блока. Но вывод делаем только после A/B-теста, а не после просмотра 5 записей.
Для арбитражного лендинга Clarity полезен как первый слой диагностики: найти фрикцию, сформулировать гипотезу, затем проверить на трафике.
Отдельный плюс: Microsoft Clarity — бесплатный инструмент.
Источник: https://t.me/makemoneyteam_blog/1906
Что есть в инструменте:
— Карты кликов: где пользователи реально кликают, а какие элементы игнорируют.
— Тепловые карты: до какой глубины скроллят и на каких блоках массово отваливаются.
— Записи сессий: полный путь отдельного посетителя по странице.
— Встроенный A/B-тест: быстрая проверка гипотез внутри Clarity.
Важно: сами по себе карты кликов и записи сессий не доказывают рост CR. Это источник гипотез. Например: если пользователи массово не доходят до формы — тестируем перенос формы выше или изменение структуры блока. Но вывод делаем только после A/B-теста, а не после просмотра 5 записей.
Для арбитражного лендинга Clarity полезен как первый слой диагностики: найти фрикцию, сформулировать гипотезу, затем проверить на трафике.
Отдельный плюс: Microsoft Clarity — бесплатный инструмент.
Источник: https://t.me/makemoneyteam_blog/1906
Telegram
MakeMoney Team | Арбитраж трафика
ЗАЧЕМ АРБИТРАЖНИКУ MICROSOFT CLARITY? 🤔
Сегодня разберём ещё один убойный бесплатный инструмент — Microsoft Clarity .
По сути, это настоящий шпион за поведением юзера на преленде и ленде. Собираешь данные и сразу видишь, где аудитория «залипает», а где…
Сегодня разберём ещё один убойный бесплатный инструмент — Microsoft Clarity .
По сути, это настоящий шпион за поведением юзера на преленде и ленде. Собираешь данные и сразу видишь, где аудитория «залипает», а где…
Анти-миф про «AI сам оптимизирует кампанию»
Luke King, founder of affLIFT, в интервью CPV Lab описал более приземлённый сценарий: AI не заменяет метрику принятия решения, а ускоряет подготовку вариантов и мониторинг.
Что зафиксировано:
— Главная метрика для масштабирования кампании — ROI. Цитата: “ROI is number one.”
— Если кампания не идёт direct link, его персональный AI-ассистент по умолчанию делает 3–5 вариаций лендинга.
— Для push-трафика стартовый набор обычно: 3–5 креативов с разными комбинациями image, title и description.
— Отдельный AI-ассистент на Claude мониторит кампании, создаёт whitelists и отслеживает sentiment на форумах, пока Luke не за рабочим столом.
Вывод для CRO: AI здесь не «угадывает победителя», а помогает быстрее запустить матрицу вариантов. Дальше решение всё равно упирается в экономику кампании: ROI как верхнеуровневый фильтр, а не субъективное «лендинг выглядит лучше».
Для лендингов это нормальная дисциплина: не один вариант и надежда, а 3–5 гипотез на старте. Но без данных по CR, EPC, ROI и значимости это ещё не оптимизация, а только подготовка к тесту.
Источник: https://cpvlab.pro/blog/champions-of-performance-marketing/affiliate-campaign-optimization/
Luke King, founder of affLIFT, в интервью CPV Lab описал более приземлённый сценарий: AI не заменяет метрику принятия решения, а ускоряет подготовку вариантов и мониторинг.
Что зафиксировано:
— Главная метрика для масштабирования кампании — ROI. Цитата: “ROI is number one.”
— Если кампания не идёт direct link, его персональный AI-ассистент по умолчанию делает 3–5 вариаций лендинга.
— Для push-трафика стартовый набор обычно: 3–5 креативов с разными комбинациями image, title и description.
— Отдельный AI-ассистент на Claude мониторит кампании, создаёт whitelists и отслеживает sentiment на форумах, пока Luke не за рабочим столом.
Вывод для CRO: AI здесь не «угадывает победителя», а помогает быстрее запустить матрицу вариантов. Дальше решение всё равно упирается в экономику кампании: ROI как верхнеуровневый фильтр, а не субъективное «лендинг выглядит лучше».
Для лендингов это нормальная дисциплина: не один вариант и надежда, а 3–5 гипотез на старте. Но без данных по CR, EPC, ROI и значимости это ещё не оптимизация, а только подготовка к тесту.
Источник: https://cpvlab.pro/blog/champions-of-performance-marketing/affiliate-campaign-optimization/
CPV Tracker Blog
Luke King on Affiliate Campaign Optimization, and What It Really Takes to Start: Part 2
Luke King on affiliate tracking, affiliate campaign optimization, 30% ROI thresholds, and the AI assistant managing his campaigns 24/7
Можно ли предсказать победителя A/B-теста по макетам?
GoodUI проанализировал 70 149 предположений пользователей GuessTheTest.com и сопоставил их с фактическими исходами A/B-тестов.
Результат:
— Люди правильно угадывали победивший вариант примерно в 59% случаев.
— Разброс точности по отдельным тестам: примерно от 13% до 94%.
— В другом наборе данных — около 700 предположений из класса Ronny Kohavi — средняя точность составила примерно 48%.
Дополнительный срез: в 51 эксперименте, на которые влияли паттерны GoodUI, положительный исход получили в 71% случаев. Сам автор отмечает, что доказательная сила этого анализа слабее.
Вывод: визуальная оценка варианта может быть немного лучше случайного выбора на одном массиве данных, но не заменяет эксперимент. На другом наборе угадывание оказалось около уровня случайности, а точность между отдельными тестами сильно колебалась.
Гипотеза начинается с паттерна или мнения. Решение о внедрении — только после фактического результата A/B-теста.
Источник: https://goodui.org/blog/beyond-opinions-about-opinions-real-a-b-test-prediction-rates-from-70-000-guesses
GoodUI проанализировал 70 149 предположений пользователей GuessTheTest.com и сопоставил их с фактическими исходами A/B-тестов.
Результат:
— Люди правильно угадывали победивший вариант примерно в 59% случаев.
— Разброс точности по отдельным тестам: примерно от 13% до 94%.
— В другом наборе данных — около 700 предположений из класса Ronny Kohavi — средняя точность составила примерно 48%.
Дополнительный срез: в 51 эксперименте, на которые влияли паттерны GoodUI, положительный исход получили в 71% случаев. Сам автор отмечает, что доказательная сила этого анализа слабее.
Вывод: визуальная оценка варианта может быть немного лучше случайного выбора на одном массиве данных, но не заменяет эксперимент. На другом наборе угадывание оказалось около уровня случайности, а точность между отдельными тестами сильно колебалась.
Гипотеза начинается с паттерна или мнения. Решение о внедрении — только после фактического результата A/B-теста.
Источник: https://goodui.org/blog/beyond-opinions-about-opinions-real-a-b-test-prediction-rates-from-70-000-guesses
GoodUI
Beyond Opinions About Opinions: What 70,149 Guesses Tell Us About Predicting A/B Tests | GoodUI
Progression metrics в A/B-тестах: можно ли смотреть на add-to-cart вместо продаж
GoodUI разобрал несколько выборок по корреляции промежуточных метрик с финальными sales/orders.
Что нашли:
— Michael St Laurent из Conversion в 2023 анализировал около 200 A/B-тестов: add-to-cart коррелировал с orders
— Корреляция по всем экспериментам без фильтра по значимости: 35%
— Если брать только тесты, значимые по orders: до 66%
Дальше GoodUI расширил проверку:
1. Checkout visits vs sales
533 эксперимента:
R = 0.6085
p-value близко к 0
2. Более широкий набор progression metrics
119 A/B-тестов:
R = 0.5085
статистическая значимость выше
3. Adds-to-cart + sales в одном тесте
44 эксперимента:
R = 0.4983
статистически значимо
Вывод: промежуточные метрики не равны деньгам, но игнорировать их тоже нельзя. Корреляция средняя: достаточно, чтобы использовать add-to-cart / checkout visits как ранний сигнал, но недостаточно, чтобы останавливать тест и объявлять победителя без sales/orders.
Практически: progression metrics полезны для диагностики воронки и приоритизации гипотез. Финальное решение — по бизнес-метрике, особенно если эффект небольшой.
Источник: https://goodui.org/blog/do-adds-to-cart-or-progression-metrics-correlate-with-sales-in-a-b-tests
GoodUI разобрал несколько выборок по корреляции промежуточных метрик с финальными sales/orders.
Что нашли:
— Michael St Laurent из Conversion в 2023 анализировал около 200 A/B-тестов: add-to-cart коррелировал с orders
— Корреляция по всем экспериментам без фильтра по значимости: 35%
— Если брать только тесты, значимые по orders: до 66%
Дальше GoodUI расширил проверку:
1. Checkout visits vs sales
533 эксперимента:
R = 0.6085
p-value близко к 0
2. Более широкий набор progression metrics
119 A/B-тестов:
R = 0.5085
статистическая значимость выше
3. Adds-to-cart + sales в одном тесте
44 эксперимента:
R = 0.4983
статистически значимо
Вывод: промежуточные метрики не равны деньгам, но игнорировать их тоже нельзя. Корреляция средняя: достаточно, чтобы использовать add-to-cart / checkout visits как ранний сигнал, но недостаточно, чтобы останавливать тест и объявлять победителя без sales/orders.
Практически: progression metrics полезны для диагностики воронки и приоритизации гипотез. Финальное решение — по бизнес-метрике, особенно если эффект небольшой.
Источник: https://goodui.org/blog/do-adds-to-cart-or-progression-metrics-correlate-with-sales-in-a-b-tests
GoodUI
Do Adds-To-Cart Or Progression Metrics Correlate With Sales In A/B Tests? | GoodUI
GoodUI собрал 40+ LinkedIn-опросов по дизайну экспериментов за 2 года. Это не замена A/B-тестам и не академическая выборка, но полезный срез мнений людей из in-house experimentation команд, платформ и агентств.
Самый практичный блок — про unequal allocation: когда трафик делят не 50/50 между контролем и вариацией.
Важно: это не «бесплатный способ ускорить тест». Ron Kohavi отдельно предупреждал автора про tradeoffs и challenges такого подхода и указал на section 7 в paper “A/B Testing Intuition Busters”.
Также Valerii Babushkin и Craig Sexauer направили автора к статье, где разбирается unequal allocation control/variation в экспериментах.
Вывод для лендингов и арбитража:
если тестируете оффер на дорогом трафике, соблазн дать меньше пользователей в рискованную вариацию понятен. Но решение надо считать, а не выбирать интуитивно: неравное распределение может снизить риск, но усложняет интерпретацию и дизайн эксперимента.
Хорошая тема для отдельного разбора: когда 50/50 остаётся оптимальным, а когда allocation можно двигать.
Источник: https://goodui.org/blog/40-linkedin-poll-results-on-experimentation
Самый практичный блок — про unequal allocation: когда трафик делят не 50/50 между контролем и вариацией.
Важно: это не «бесплатный способ ускорить тест». Ron Kohavi отдельно предупреждал автора про tradeoffs и challenges такого подхода и указал на section 7 в paper “A/B Testing Intuition Busters”.
Также Valerii Babushkin и Craig Sexauer направили автора к статье, где разбирается unequal allocation control/variation в экспериментах.
Вывод для лендингов и арбитража:
если тестируете оффер на дорогом трафике, соблазн дать меньше пользователей в рискованную вариацию понятен. Но решение надо считать, а не выбирать интуитивно: неравное распределение может снизить риск, но усложняет интерпретацию и дизайн эксперимента.
Хорошая тема для отдельного разбора: когда 50/50 остаётся оптимальным, а когда allocation можно двигать.
Источник: https://goodui.org/blog/40-linkedin-poll-results-on-experimentation
GoodUI
40 LinkedIn Poll Results On Experimentation | GoodUI
GoodUI проверил, насколько CRO-специалисты угадывают эффект A/B-тестов.
Дизайн исследования:
— более 100 профессионалов
— 1 391 прогноз
— 13 уже завершённых A/B-тестов
— в датасете 10 из 13 реальных эффектов были положительными
Главное:
— типичный прогноз промахивался по реальному эффекту на 2.7 п.п. median absolute error
— 56% всех прогнозов были завышением эффекта
— те, кто видел похожие эксперименты раньше, ошибались меньше: median error 2.5 п.п. против 3.2 п.п.
Вывод не про «интуиция не нужна». Скорее так: даже у людей, знакомых с похожими тестами, оценка эффекта остаётся шумной. Опыт снижает ошибку, но не заменяет измерение.
Практический вывод для лендингов: если гипотеза ожидает небольшой lift, руками «на глаз» его почти невозможно надёжно отличить от шума. Нужен тест, достаточный N и заранее выбранный критерий остановки.
Источник: https://goodui.org/blog/experiment-estimation-study
Дизайн исследования:
— более 100 профессионалов
— 1 391 прогноз
— 13 уже завершённых A/B-тестов
— в датасете 10 из 13 реальных эффектов были положительными
Главное:
— типичный прогноз промахивался по реальному эффекту на 2.7 п.п. median absolute error
— 56% всех прогнозов были завышением эффекта
— те, кто видел похожие эксперименты раньше, ошибались меньше: median error 2.5 п.п. против 3.2 п.п.
Вывод не про «интуиция не нужна». Скорее так: даже у людей, знакомых с похожими тестами, оценка эффекта остаётся шумной. Опыт снижает ошибку, но не заменяет измерение.
Практический вывод для лендингов: если гипотеза ожидает небольшой lift, руками «на глаз» его почти невозможно надёжно отличить от шума. Нужен тест, достаточный N и заранее выбранный критерий остановки.
Источник: https://goodui.org/blog/experiment-estimation-study
GoodUI
Experiment Estimation Study: How Well Can 1,391 Guesses Predict A/B Test Effects? | GoodUI
В Microsoft Clarity site search можно ловить двумя путями. Важно: это не отчёт «про конверсию», а слой поведения перед гипотезами.
Что есть в статье:
— Auto Events
Clarity автоматически отслеживает часть click-interactions, включая site search activity, и показывает их в Smart Events. Настройка не нужна.
— Page Visit Smart Event
Если поиск ведёт на страницу результатов, можно вручную создать Smart Event на посещение этой страницы в UI Clarity.
Ограничение:
Page Visit Smart Events не ретроактивны. Данные собираются только с момента создания события. Прошлые поисковые сессии не подтянутся.
После сохранения:
Clarity начинает записывать каждую пользовательскую сессию, где была посещена страница результатов поиска, как Smart Event.
Практический вывод:
если используете поиск как сигнал намерения, Smart Event нужно ставить до запуска теста лендинга/категории. Иначе в recordings и сегментах будет дырка: пользователи уже искали, но события в Clarity ещё не существовало.
Это полезно для проверки гипотез уровня:
пользователи ищут товар/оффер, который не видят в первом экране; поиск ведёт к фрикции; результаты поиска становятся отдельным сегментом для анализа записей.
Источник: https://dumbdata.co/post/how-to-measure-site-search-in-microsoft-clarity-and-how-to-use-the-data
Что есть в статье:
— Auto Events
Clarity автоматически отслеживает часть click-interactions, включая site search activity, и показывает их в Smart Events. Настройка не нужна.
— Page Visit Smart Event
Если поиск ведёт на страницу результатов, можно вручную создать Smart Event на посещение этой страницы в UI Clarity.
Ограничение:
Page Visit Smart Events не ретроактивны. Данные собираются только с момента создания события. Прошлые поисковые сессии не подтянутся.
После сохранения:
Clarity начинает записывать каждую пользовательскую сессию, где была посещена страница результатов поиска, как Smart Event.
Практический вывод:
если используете поиск как сигнал намерения, Smart Event нужно ставить до запуска теста лендинга/категории. Иначе в recordings и сегментах будет дырка: пользователи уже искали, но события в Clarity ещё не существовало.
Это полезно для проверки гипотез уровня:
пользователи ищут товар/оффер, который не видят в первом экране; поиск ведёт к фрикции; результаты поиска становятся отдельным сегментом для анализа записей.
Источник: https://dumbdata.co/post/how-to-measure-site-search-in-microsoft-clarity-and-how-to-use-the-data
DumbData
Tracking Site Search with Microsoft Clarity + How To Use The Data
If you’re already tracking internal site search action in Google Analytics or Piwik Pro and want to set up similar tracking in your Microsoft Clarity project, this article is for you. Not only will we walk through how to track site searches in Microsoft Clarity…
Вопрос по heatmap в GA4: где карта кликов?
Коротко: нигде. По данным Crazy Egg, у Google Analytics нет и никогда не было встроенной функции heatmap.
Что часто путают:
— В старом Google Analytics был отчет In-Page Analytics
— Потом Google вынес эту функциональность в отдельное Chrome-расширение Page Analytics
— В начале 2017 Google прекратил поддержку In-Page Analytics
— Расширение перестали обновлять вскоре после этого
— Последнее обновление Page Analytics в Chrome Web Store было в 2019
— С GA4 расширение никогда не было совместимо
Вывод для CRO: GA4 не заменяет heatmap-инструмент. Он дает событийную аналитику, но не показывает нормальную визуальную картину кликов, скролла и взаимодействий на странице.
Если нужен поведенческий слой для лендинга, придется подключать отдельный инструмент: Crazy Egg в статье перечисляет 5 типов карт — click maps, confetti maps, scroll maps, overlay maps и list maps.
Практический смысл: GA4 отвечает на «что произошло» в цифрах. Heatmap-инструменты помогают увидеть «где именно на странице это произошло» и найти гипотезы для A/B-теста.
Источник: https://www.crazyegg.com/blog/google-analytics-heat-map
Коротко: нигде. По данным Crazy Egg, у Google Analytics нет и никогда не было встроенной функции heatmap.
Что часто путают:
— В старом Google Analytics был отчет In-Page Analytics
— Потом Google вынес эту функциональность в отдельное Chrome-расширение Page Analytics
— В начале 2017 Google прекратил поддержку In-Page Analytics
— Расширение перестали обновлять вскоре после этого
— Последнее обновление Page Analytics в Chrome Web Store было в 2019
— С GA4 расширение никогда не было совместимо
Вывод для CRO: GA4 не заменяет heatmap-инструмент. Он дает событийную аналитику, но не показывает нормальную визуальную картину кликов, скролла и взаимодействий на странице.
Если нужен поведенческий слой для лендинга, придется подключать отдельный инструмент: Crazy Egg в статье перечисляет 5 типов карт — click maps, confetti maps, scroll maps, overlay maps и list maps.
Практический смысл: GA4 отвечает на «что произошло» в цифрах. Heatmap-инструменты помогают увидеть «где именно на странице это произошло» и найти гипотезы для A/B-теста.
Источник: https://www.crazyegg.com/blog/google-analytics-heat-map
The Daily Egg
Google Analytics Heatmap: What Happened to It and What to Use Instead
Google Analytics doesn’t have a heatmap feature. It never had. Google used to have a Chrome extension that allowed you to create a simple click...
PostHog vs Google Analytics: не «что лучше», а под какую задачу
Из разбора Crazy Egg:
PostHog — отдельная платформа продуктовой аналитики. Сильная сторона: события внутри продукта/приложения. Autocapture может автоматически трекать pageviews, клики и другие взаимодействия на сайте или в app без ручной настройки.
Google Analytics, особенно при доступе через Crazy Egg, больше про аналитику трафика сайта. То есть источник/поведение посетителей, а не глубокая продуктовая телеметрия.
Практический вывод для CRO:
Если задача — понять, откуда приходит трафик и как он ведёт себя на лендинге, GA4 через Crazy Egg закрывает базовый слой. После настройки аккаунта Crazy Egg можно интегрировать с GA4 и автоматически импортировать до 1 года исторических данных.
Если задача — разбирать действия пользователей внутри продукта, строить продуктовую аналитику и не настраивать каждое событие вручную, PostHog ближе к задаче.
Важно: это не замена A/B-тесту. Аналитика показывает паттерны и точки трения, но не доказывает uplift. Для вывода «изменение дало рост CR» всё ещё нужен тест с размером выборки и значимостью.
Источник: https://www.crazyegg.com/blog/posthog-vs-google-analytics
Из разбора Crazy Egg:
PostHog — отдельная платформа продуктовой аналитики. Сильная сторона: события внутри продукта/приложения. Autocapture может автоматически трекать pageviews, клики и другие взаимодействия на сайте или в app без ручной настройки.
Google Analytics, особенно при доступе через Crazy Egg, больше про аналитику трафика сайта. То есть источник/поведение посетителей, а не глубокая продуктовая телеметрия.
Практический вывод для CRO:
Если задача — понять, откуда приходит трафик и как он ведёт себя на лендинге, GA4 через Crazy Egg закрывает базовый слой. После настройки аккаунта Crazy Egg можно интегрировать с GA4 и автоматически импортировать до 1 года исторических данных.
Если задача — разбирать действия пользователей внутри продукта, строить продуктовую аналитику и не настраивать каждое событие вручную, PostHog ближе к задаче.
Важно: это не замена A/B-тесту. Аналитика показывает паттерны и точки трения, но не доказывает uplift. Для вывода «изменение дало рост CR» всё ещё нужен тест с размером выборки и значимостью.
Источник: https://www.crazyegg.com/blog/posthog-vs-google-analytics
The Daily Egg
PostHog vs. Google Analytics: Each Tool’s True Strengths
PostHog and Google Analytics both help you understand the ways people use your website, SaaS tool, or mobile app. PostHog is a dedicated product analytics...