​​Google представив безкоштовний онлайн-курс — Server-side tagging fundamentals. Він підійде в тому числі нетехнічним спеціалістам і допоможе розібратись в новому підході до збору даних в інтернеті. Програма курсу:

- Що таке server-side трекінг?
- Чому і коли варто використовувати server-side трекінг?
- Налаштування серверу в Google Cloud
- Налаштування потоку даних Google Analytics 4
- Тестування налаштувань
- Вимоги до інфраструктури та планування витрат
- Підготовка серверів до реального трафіку
- Моніторинг серверної інфраструктури

via @WebAnalyst

​​Шукаю собі в кросс-продуктову команду Analytics Developer — допитливу людину з аналітичним складом розуму, hacker mindset та жагою до автоматизації своєї роботи (та роботи своїх колег).

Треба, щоб був досвід:
- Google Analytics, Google Tag Manager, Google Data Studio
- Python, SQL (Google BigQuery), JavaScript (Google Apps Script)
- Data Scrapping (або хоча б бажання в цьому розвиватись)
- Робота з API різноманітних маркетингових сервісів (організація простих data pipelines).

Схоже на вас? Apply now: https://macpaw.com/careers/analytics-developer

Нагадаю, MacPaw - продуктова ІТ компанія, що розробляє macOS/iOS-додатки, продукти якої встановлені на кожному 5-му macbook світу.

​​В #GA4 з'явилась можливість використовувати регулярні вирази при створенні або редагуванні events в інтерфейсі: https://bit.ly/40UOOYf

via @WebAnalyst

​​Google прибирає із #GA4 моделі атрибуції first-click, linear, time-decay i position-based. З травня нові GA4 Properties не зможуть вибирати ці моделі, а у вересні ці моделі будуть відключені для всіх інших GA4 Properties. Тобто залишаться тільки такі моделі маркетингової атрибуції:
- Cross-channel data-driven attribution
- cross-channel last click
- Ads preferred last click

via @WebAnalyst

​​Minhaz Kazi, Developer Advocate в Google Analytics, написав свіжу і досить актуальну статтю про те, чому дані в інтерфейсі #GA4 часто розходяться з даними в BigQuery Export: https://bit.ly/3Gulm3B .

via @WebAnalyst

​​Знайшов класний та безкоштовний сервіс, який дозволяє задати параметри до звіту та по натиску кнопки отримати готовий SQL-запит до таблиць в рамках #GA4 #BigQuery Export. Крута ідея, що значно спрощує роботу з raw даними GA4 для нетехнічних спеціалістів. Погляньте, як це працює та спробуйте самі: https://bit.ly/41vnRLf

via @WebAnalyst

​​В Google Analytics 4 з'явився новий звіт — User purchase journey. Поки що в ньому не можна змінювати кроки і їх кількість, проте для інтернет-магазинів з повним налаштуванням ecommerce подій може бути корисним. Деталі: https://bit.ly/3HIuWRf

P.S. всі користувачі Google Analytics мають подивитись це відео :) https://www.youtube.com/watch?v=_nAtC2Ps_x4

via @WebAnalyst

​​З моменту початку стрімкого збільшення популярності GPT-3/4 моделей я постійно цікавився прикладами їх використання для аналітиків. Зазвичай, GPT-3/4 допомагали писати SQL запити до таблиць та писати код різними мовами програмування для роботи з даними, але декілька днів назад OpenAI зарелізили дуже потужний інструмент — Code Interpreter, що дозволяє завантажувати в нього файли з даними, описувати звичайним текстом ці дані, та автоматично отримувати купу різних візуалізацій, які допомагають знаходити інсайти та фіксувати тренди в цих даних. Якщо ви вже встигли погратись з GPT моделями, то в коментарях діліться своїми прикладами їх використання, які вразили вас або допомогли щось зробити швидко і ефективно.

P.S. користуючись нагодою, хочу порадити безкоштовний, короткий, але дуже хороший онлайн-курс зроблений при партнерстві з OpenAI: ChatGPT Prompt Engineering for Developers.

via @WebAnalyst

​​Христина Гринько з Google написала чудову статтю, яка досить добре пояснює відмінності між продуктами Looker, Looker Studio і Looker Studio Pro (так, є і такий). В статті є багато корисних посилань, але я б окремо хотів би виділити безкоштовний 6-годинний міні-курс Exploring Data with Looker, який познайомить вас з інтерфейсом Looker та моделюванням даних в ньому за допомогою LookML. Доречі, з недавнього часу ви можете створити проект Looker з консолі Google Cloud та протестувати цей BI інструмент протягом 30 днів безкоштовно.

via @WebAnalyst

​​В Google Analytics Data API (GA4) значно підняли ліміти і тепер звіти в Looker Studio, які використовують стандартний GA4 коннектор будуть працювати трохи краще.

via @WebAnalyst

​​Вчора в рамках Google I/O було анонсовано дві нові фічі для GA4 BigQuery Export, які з'являться уже найближчим часом:
- нові поля, що будуть містити дані про джерела трафіку на рівні окремих подій,
- абсолютно новий щоденний експорт даних про всіх користувачів, чиї дані змінилися протягом останнього дня. Ця окрема таблиця на рівні користувача буде містити таку інформацію, як LTV та різні прогнозні метрики, наявність користувача в аудиторіях та його user-scoped custom dimensions. Детальніше про це: https://www.youtube.com/watch?v=c0mqBuXPrpA

@BigQuery

​​Google оновив стандартний Looker Studio коннектор для Google Analytics 4 і тепер підтягує поля напряму з #GA4 API (раніше цей коннектор працював за іншою логікою і мав фіксований список полів). Завдяки цьому тепер в джерелах даних з'явилось більше сотні нових параметрів. Для того, щоб у раніше створених джерел даних GA4 з'явились ці поля, потрібно зайти в їх налаштування, натиснути кнопку Refresh Fields і застосувати зміни.

via @WebAnalyst

​​Практичні та теоретичні навички по роботі машинного навчання (ML) для девелоперів: навчальний курс “Machine Learning Bootcamp” від Google

🔗 Реєстрація на програму за посиланням!

Курс націлений допомогти спеціалістам, які цікавляться ML, знають Python та володіють англійською мовою на середньому рівні чи вище, здобути практичні навички з використання машинного навчання (ML) й отримати можливість застосовувати їх одразу під час навчання. Перший тренінг відбудеться вже 6 липня о 17:00.

Учасники програми отримають:

✔️практичні навички машинного навчання за допомогою TensorFlow;
✔️можливість отримати сертифікат TensorFlow Developer Professional Certificate на Coursera та ваучер на іспит TensorFlow Certificate;
✔️навчання онлайн у зручний час;
✔️отримати поради від спікерів Google та інших компаній під час лекцій, відкритих дискусій та індивідуальних консультацій;
✔️виграти цінні нагороди у розіграшах наприкінці кожної лекції.

​​На останньому WWDC від Apple з'явилась новина, що в iOS 17 і macOS Sonoma трекінг параметри будуть автоматично видалятись із URL-адрес. Про це та інші privacy фічі Apple дуже гарно розписав Branch. Зараз досить мало інформації про те, як саме це все буде працювати, але поки що не все так страшно. По-перше, поки що це буде працювати тільки в Private Browsing mode (тобто incognito режим) Safari, а також в Messages і Mail додатках. По-друге, на даний момент UTM-мітки не відносяться до переліку тих параметрів, які будуть видалятись. Проте, такі параметри, як gclid (Google Click ID), fbclid (Facebook Click ID), twclid (Twitter Click ID) все ж таки будуть видалятись.

На місці Google/Facebook/Twitter у відповідь на такі обмеження я би або передавав Click ID в headers, або додав можливість (як мінімум для рекламодавців, як максимум на всі посилання конкретного домену, для якого підтверджено право власності) вказувати Custom Click ID параметри для передачі їх в URL-адресах на свої ресурси. Наприклад:

https://test.com/?random_parameter_name={fbclid}

Відповідно поточні обмеження не будуть діяти на такі параметри і з'явиться можливість «повертати» цей параметр у систему для правильного трекінгу.

via @WebAnalyst

​​В Looker Studio відтворили інтерфейс Universal Analytics на даних Google Analytics 4. Можна вибрати свій аккаунт #GA4 і аналізувати дані в форматі, до якого всі так звикли :)

https://bit.ly/3NtDEEI

via @WebAnalyst

​​В Google Analytics 4 з'явився нова системна подія — campaign_details. Відправляючи її, можна перевизначити дані про джерело трафіку для майбутніх подій. Мабуть, це дійсно корисно тільки для подій, відправлених через Measurement Protocol, для яких не можна перевизначити джерело трафіку через UTM-параметри (на відміну від client-side трекінгу #GA4).

Детальніше про цю подію в документації: https://bit.ly/3DaOtXJ

via @WebAnalyst

​​В документації Google Analytics 4 з'явилась інформація про те, як #GA4 працює з даними про джерела трафіку на різних рівнях: користувач, сесія, подія. Також є наглядний приклад user flow з різними джерелами трафіку та як це потім буде атрибутуватись в інтерфейсі системи аналітики: https://bit.ly/44FKgrf

via @WebAnalyst

​​Google нарешті представив офіційне розширення для Google Sheets, яке дозволяє вивантажувати дані з Google Analytics 4 прямо в таблиці: https://bit.ly/44aQa2g

via @WebAnalyst

​​Раніше Google анонсував новий експорт даних з #GA4 до BigQuery — User data export. Тепер ця функція стає доступна для всіх користувачів. Новий експорт буде відбуватись у дві таблиці — Pseudo ID та User ID. В ці таблиці щоденно будуть експортуватись нові актуальні дані для тих користувачів, які були активні в цей день. Більш детальна інформація по цьому експорту з описом полів є в документації: https://bit.ly/44c8Ezm

via @WebAnalyst

В Google BigQuery з'явився новий крутий функціонал:
- BigQuery Studio — можливість досліджувати дані за допомогою мови програмування Python і Colab Notebooks.
- Duet AI — генеративний AI, що допоможе швидше і ефективніше писати SQL-запити і код на Python в BigQuery Studio.
- BigQuery DataFrames — це Python API, який можна використовувати для аналізу даних і виконання ML-завдань в BigQuery Studio.

Подати заявку для отримання доступу до нових функцій можна уже зараз: https://bit.ly/44ACzBA

@BigQuery