​​В #GA4 появилась возможность импортировать offline-события, которые по каким-то причинам не могут быть собраны в реальном времени. Круто, что для таких событий может использоваться собственная метка времени, а не время загрузки события (как в Measurement Protocol). При чем, они обрабатываются так же, как если бы вы их собрали через SDK или Measurement Protocol.

Подробнее: https://bit.ly/3wUo8rZ

via @WebAnalyst

​​В системе визуализации данных Google Data Studio уже давно поддерживается функция объединения данных из разных источников — Data Blending. В ней есть много важных особенностей, которые нужно знать, чтобы эффективно ее использовать. Вот самое свежее и исчерпывающее руководство по Data Blending в GDS: https://bit.ly/3jtZMBO

via @WebAnalyst

​​В #GA4 появилось сразу несколько обновлений:

1) Появилась новая навигация, благодаря которой все отчеты разделены на группы.

2) Появилась группа отчетов по рекламе, которая теперь включает Conversion Paths (аналог Multi-Channel Funnels в UA) и инструмент сравнения моделей атрибуции.

3) Google Analytics Data API (GA4) представлен в beta-режиме.

Посмотреть новую навигацию и новые отчеты можно в тестовом аккаунте GA4, доступ к которому можно получить здесь: https://bit.ly/3yapLlE

Подробнее: https://bit.ly/3yhylPO

via @WebAnalyst

​​Поставил себе macOS Monterey (beta) и нашел, что в Safari 15 по-умолчанию включена настройка «Скрывать IP-адрес», которая (судя по моему мануальному тестированию) для известных трекеров будет включать перенаправление трафика с вашего браузера сначала на сервер Apple, а потом уже на конечный сервер трекеров. Например, Google Analytics — известный трекер, я проверил уже несколько аккаунтов и мои переходы с Safari 15 отображаются там с Country: Netherlands. При этом от кастомного трекингового сервера IP-адрес не скрывался. Будет ли эта настройка включена по-умолчанию для всех пользователей публичного релиза — пока не понятно, но это может быть еще одним аргументом перехода на Server-side трекинг.

via @WebAnalyst

​​Ребята из Renta.im подготовили руководство по работе с ограничениями браузеров на работу с cookie, в котором объяснили необходимость перехода на сбор first-party данных и какую ключевую роль играют Server-Side интеграции: https://bit.ly/3e7dC9w

Кстати, в этот четверг пройдет онлайн-дискуссия по этой теме. Можно будет послушать разные мнения на этот счет и задать вопросы спикерам: https://bit.ly/3B4fHx0

via @WebAnalyst

​​Наконец-то в Google Tag Manager Server-side появилась интеграция с Google Ads! Именно отсутствие этой интеграции сдерживало многие сайты от перехода на Server-side трекинг, ведь для Google Analytics и Facebook Ads они были уже давно.

Документация: https://bit.ly/36CD4j6
Статья от Simo Ahava: https://bit.ly/3rfhf2x

via @WebAnalyst

​​Facebook представил свой инструмент настройки Conversion API через Google Tag Manager Server-side. Посмотреть/попробовать можно здесь: https://bit.ly/3Al8bwe

На всякий случай упомяну, что эта интеграция позволяет трекать данные без использования Javascript-кода Facebook Pixel.

via @WebAnalyst

​​Google Tag Manager представил междоменное отслеживание для server-side контейнеров. Для того, чтобы его использовать нужно, чтобы:
1) все сайты использовали серверные контейнеры из одного аккаунта;
2) в них использовались server-managed IDs (FPID c HttpOnly флагом);
3) в клиентском контейнере была настроена передача данных через URL.

via @WebAnalyst

​​Если вам всегда хотелось (например, перед переходом на server-side трекинг) померять долю пользователей, у которых блокируется Google Analytics или даже Google Tag Manager — то вот классная статья с примерами кода, как организовать такой трекинг используя Google Sheets и Apps Script: https://bit.ly/3kVxgb7

P.S. Версия с авто-переводом на русский язык: https://bit.ly/3A2Z6bG

via @WebAnalyst

​​Наверняка еще не все знают, что для устройств с iOS14.5+ в рекламном трафике из Google Ads теперь на замену идентификатору кликов GCLID пришли два новых идентификатора: WBRAID и GBRAID. Они генерируются на уровне групп пользоваталей, чтобы трекинг конверсий работал в рамках App Tracking Transparency от Apple. WBRAID назначается трафику, который из приложений приходит на web-страницу, а GBRAID — наоборот, при переходах из web-страниц в приложение. Чтобы все правильно работало нужно:

1) Если у вас есть собственная система аналитики с какой-то логикой определения источников трафика — нужно учесть в ней, что источник google / cpc стоит определять не только, когда в URL есть gclid но и gbraid, wbraid get-параметры.

2) Ваш веб-сайт должен поддерживать новые get-параметры gbraid и wbraid (а не отдавать 404 ошибку, как это иногда бывает).

3) Для трекинга конверсий внутри приложения — в запросах должен передаваться последний известный gbraid параметр. Обычно, для этого достаточно просто обновить до посследней версии SDK Google Analytics for Firebase.

4) Для трекинга конверсий на web-сайтах — нужно использовать gtag.js или Google Tag Manager.

Подробнее почитать про это можно здесь и здесь.

via @WebAnalyst

​​В серверных контейнерах Google Tag Manager появились новые интеграции: теги Floodlight и Google Ads Remarketing. Плохая новость заключается в том, что это не полноценная серверная логика, поскольку в рамках нее все равно в браузере у пользователя должен выполняться запрос на doubleclick.net с использованием 3-party cookie, а значит — в аудитории ремаркетинга все равно не будут попадать пользователи Safari и других браузеров, запрещающих работу 3-party cookie. Подробнее об этом механизме: https://bit.ly/2XrdyfW

via @WebAnalyst

​​​Google Tag Manager Server-Side официально вышел из стадии beta и стал доступен всем пользователям: https://bit.ly/3CESam5

via @WebAnalyst

​​Мне кажется, весомой причиной использования Google Analytics для многих клиентов было то, что всегда можно было провалидировать собираемые данные. Всегда можно было разметить ссылку, совершить конверсию, увидеть в отчетах все данные и понять, почему они именно такие. Но в экосистему трекинга приходят ограничения на работу cookie и требования просить согласие пользователя на сбор данных. В Google Analytics эту проблему будуть решать через моделирование конверсий для той части трафика, которая по каким-либо причинам не попала в систему аналитики. Как это будет работать в Google Analytics 4 — можно почитать в справке и в этой интересной статье.

via @WebAnalyst

​​«Учатся не только люди, учатся еще и алгоритмы»: где получить актуальные знания по big data?
Знания постоянно требуют обновления, чтобы не ты догонял, а к тебе стучались с самыми вкусными офферами.
В новом эпизоде подкаста Data Therapy, вместе с гостями Олегом Ивченко, преподавателем по bigdata в МФТИ, ВШЭ, Школе анализа данных «Яндекса» и Натальей Касьяновой, директором по персоналу X5 Технологии – ведущий Дмитрий Прусов и герои ответят на следующие вопросы:
- в какой момент возник и почему продолжает расти дефицит специалистов по работе с данными?
- как высшие и не только учебные заведения пытаются решить эту проблему?
- что нужно делать компаниям, чтобы быть конкурентоспособными в привлечении таких специалистов?
Послушать полную версию подкаста можно по ссылке: https://anchor.fm/data-therapy/episodes/ep-e19asvo

​​Классная статья про архитектуру масштабируемой системы, позволяющей с низкими задержками передавать из Google BigQuery данные на уровне каждого пользователя в браузер или приложение для построения системы рекомендаций или обогащения данных через GTM Server-side в реальном времени: https://bit.ly/3w3Smcw

via @WebAnalyst

​​Google Analytics 4 теперь может собирать события, которые настроены под Universal Analytics (analytics.js). Например, если у вас на сайте вызывается команда ga('send', 'event', 'Videos', 'Play'); то вы можете получить в #GA4 событие Play, с параметром event_category который равен значению Videos. Подробнее о том, как это работает и где можно включить эту функцию — читайте в справке по ссылке: https://bit.ly/3qujwZo

via @WebAnalyst

​​18 ноября в 18:00 на IT Analyst Online Meetup ведущие бизнес-аналитики Х5 Group разберут на реальном кейсе проблемы бизнес-анализа при каскадной модели разработки и расскажут о том, как их можно решить с помощью инструментов Agile: Impact mapping & User story mapping.
А спецы из системного анализа разберут:
• чем он отличается от архитектора и бизнес-аналитика;
• в чем заключается миссия системного аналитика;
• как справляться с компромиссами работы в корпоративной Agile-реальности;
Регистрация и больше о спикерах по ссылке: https://itanalyst.online/

​​Хорошие кейсы использования данных Google Analytics 4 в BigQuery для решения практических задач с примерами SQL-запросов и подробным описанием:

• построение модели атрибуции на основе цепей Маркова,
• создание групп каналов в зависимости от потребностей, используя разные уровни детализации,
• создание таблицы сопоставления пользователей, объединяя данные в единый профиль пользователя для более точной персонализации.

@BigQuery

​​Яндекс.Метрика и Яндекс.Директ теперь отображают данные об эффективности рекламы в режиме cross-device для всех моделей атрибуции. Если раньше «цепочки взаимодействий» считались по каждому устройству отдельно, то сейчас все действия пользователя в web и mobile можно объединить, чтобы более точно атрибутировать источники визитов и конверсии. Подробнее: https://bit.ly/30EjNOV

via @WebAnalyst

​​Оказывается, в Google Analytics (Universal) есть простой Real Time API, который доступен для всех типов аккаунтов (не только GA360). Нашел пример его использования на Python: https://bit.ly/3G5JmHC

via @WebAnalyst

Product Analyst в MacPaw

MacPaw - украинская продуктовая ІТ компания, которая разрабатывает приложения для macOS/iOS систем, продукты которой установлены на каждом 5-м макбуке в мире.

CleanMyMac - флагманский продукт компании для оптимизации работы макбука, в котором формируют команду для запуска нового B2B направления.

MacPaw в поисках специалиста, который готов взять на себя овнершип аналитики нового направления. А также предоставляет поддержку со стороны сервисных команд Data Science департамента. Роль позволяет влиять на продукт и решения на разных уровнях.

Детали вакансии тут - https://macpaw.com/careers/product-analyst-cmm

@BigQuery