- Home
- /
- Newsletters
- /
- Дайджест з вебаналітики #36
від 3 Липня 2025р.
Привіт 🙌
Пройшло 2 тижні з минулої розсилки, а значить, настав час для нової порції новин та корисних матеріалів.
🔍 Сьогодні в розсилці:
🌟 Нова стаття "Еволюція вебаналітики: від “просто дивитись на цифри” до “зважених рішень”";
🌟 Monolytics — сервіс, який допоможе вам краще зрозуміти ваших користувачів та їх потреби;
🔹 2 апдейти від Google Analytics 4;
🔹 1 оновлення від Google Tag Manager;
🔹 1 апдейт від Google BigQuery;
🔹 Новина від Google Cloud Platform;
🔹 Апдейт у шаблоні "Core Web Vitals" від Simo Ahava;
🔸 Шаблон для відправки даних до бакетів Google Cloud Storage;
🔸 Як перенести заплановані запити з BigQuery у Dataform;
🔸Як запускати SQL-запити до BigQuery прямо в AI;
🔸 Як працювати з reporting objects у Power BI, щоб не ускладнювати модель;
📰 Нова стаття "Еволюція вебаналітики: від “просто дивитись на цифри” до “зважених рішень”"
У минулій розсилці я додавав суперпрактичну та доволі технічну статтю про використання server-side GTM для передачі даних з CRM до GA4 через Measurement Protocol, а в цій хочу підняти більш теоретичну, але не менш важливу тему.
Я підготував матеріал про те, як вебаналітика "подорослішала": від “ми просто дивимось на кількість користувачів” до “ми розуміємо, які рішення приносять результат”. У статті ми йдемо разом з цим процесом на прикладі еволюції людини — від випадкових знахідок до вміння свідомо “добувати вогонь”.
🔥 Monolytics — сервіс, який допоможе вам краще зрозуміти ваших користувачів та їх потреби
На цьому новини академії все, і зараз ми б мали говорити про новини сервісів. Почнемо ми з сервісу, Monolytics. Якщо ти ще не знаєш, це мій стартап, який простою мовою і без маркетингових заголовків дозволяє "проводити опитування та записувати сесії користувачів, щоб краще зрозуміти їх поведінку та потреби". Звісно, ми теж в тренді, тому намагаємось спростити твою роботу з допомогою AI.
Відтепер я інколи буду писати і про його апдейти.
Ну і, звісно, ти можеш скористатися безкоштовною версією та потестувати його вже зараз.
👉 Якщо хочеш читати більше моїх роздумів про його розвиток, різні процеси з точки зору маркетингу та розвитку продукту, то welcome на мій особистий телеграм-канал Jam.
Перейдемо до новин сервісів, які ми всі щодня використовуємо 🔥
Так, Monolytics поки ще не серед списку сервісів, які ми всі щодня використовуємо, але лише "поки що")
👉 Новини від Google Analytics 4
🚩 Оновлення функціоналу імпорту.
У GA4 з'явилась можливість імпортувати дані про витрати з рекламних кабінетів з BigQuery і багатьох інших джерел.
Я, звісно, вважаю, що найкраще тягнути все у BI і вже там будувати дашборди під свої задачі. Але якщо бізнес ще не на тому етапі розвитку, а бюджет обмежений, це рішення стане хорошою альтернативою, щоб зібрати більше даних в одному місці.
🚩 Керований доступ до роботи з анотаціями.
Тепер анотації можуть створювати, редагувати та видаляти юзери з дозволом Analyst+ та вище. Залишаю лінк на офіційний апдейт тут.
👉 Новини від Google Tag Manager
Тепер ми можемо обслуговувати ВСІ наші скрипти (наприклад, gtag.js та gtm.js) за допомогою клієнта вебконтейнера.
Звучить, можливо, й багатообіцяюче, але фактично ця новина значить, що частину функціоналу, який раніше закривав клієнт GA4, тепер передали клієнту Web Container. От і все. Якщо ти налаштовував обидва - то у твоєму флоу особливо нічого не зміниться.
Ну і на всі існуючі налаштування це ніяк не вплине.
👉 Новина від Google BigQuery
Тепер у BigQuery Studio з’явилася можливість запланувати автоматичний запуск блокнота (Colab Enterprise notebooks) у вказаний час і з певною частотою, наприклад, для навчання моделі машинного навчання, виклику зовнішніх API або запуску коду BigQuery DataFrames.
Тут цінність думаю зрозуміла без моїх додаткових коментарів, тому просто залишу лінк на офіційну довідку >>>
👉 Новина від Google Cloud
У Google Cloud Platform з'явився розділ Recently visited, в якому будуть зібрані останні інструменти, які ми використовуємо. Дивно, чому до цього не дійшли раніше.
👉 Оновлення від Clarity
Ти вже звик, що я іноді пишу і про якісь додаткові сервіси, якщо вони стосуються важливих новин, тому сьогодні я хочу нагадати про Clarity.
Вони зробили інтеграцію з Google Analytics, що дозволяє ще краще досліджувати поведінку користувачів в інтерфейсі Clarity.
Узагалі дуже цікаво спостерігати, як Google Analytics усе більше стає не просто стандартом індустрії, а сервісом, на який всі орієнтуються, і з яким все більше сервісів хочуть робити інтеграції. Раніше я писав про інтеграцію Google Analytics із Facebook, а тепер і Clarity.
А ще буквально два роки назад було багато розмов про те, що новий GA4 не приживеться. А з ним вийшло як із SEO))
Тому якщо ти ще маєш певні прогалини у розумінні Google Analytics 4 - давно прийшла пора їх закрити. GA4 тільки набирає обертів, і це ті знання, які ще довго будуть корисні.
Ну а найкраще такі знання можна отримати на курсі GA4 Basics.
👉 Оновлення в шаблоні "Core Web Vitals" від Simo Ahava
Якщо ти, так само, як і я, використовуєш на проєктах шаблон для заміру "Core Web Vitals" від Simo Ahava, то він випустив важливий апдейт. Рекомендую оновити твій шаблон тега до останньої версії, для того, щоб продовжувати збирати актуальну інформацію.
Детальніше читай у пості Simo Ahava >>>
На цьому новини закінчилися, тому перейдемо до корисних матеріалів
🔥 Шаблон для відправки даних до бакетів Google Cloud Storage;
У продовження теми шаблонів для GTM, нещодавно я зустрів класний шаблон, який дозволяє відправляти дані до бакетів в Google Cloud Storage із серверного тег-менеджера.
Ну і нагадаю, що у тебе також є можливість передавати дані з Server-Side GTM до BigQuery та Firestore (і я все ще рекомендую ці способи для використання. Передача до Google Cloud Storage це швидше запасний варіант для деяких складних кейсів), про що я та мої колеги писали раніше у статтях "Експорт даних GA4 у BigQuery через серверний тег менеджер: покроковий гайд з налаштування", "Передача даних з CRM до GA4 через Measurement Protocol з допомогою Server-Side GTM".
Наш шаблон тегу для передачі даних до BigQuery, до речі, теж був доданий ще в травні до офіційних шаблонів Community.
🔥 Як перенести заплановані запити з BigQuery у Dataform;
В сучасному світі вебаналітики будь-який маркетинговий спеціаліст в свій час приходить до того, що починає використовувати BigQuery (привіт, Рома, який нарешті добрався до курсу по BigQuery і тепер розганяє там активність).
Так от, спочатку такий спеціаліст використовує View, потім починає працювати з запланованими запитами, а далі переходить до Dataform або DBT.
Щоб твій перехід з запланованих запитів до Dataform пройшов якнайпростіше - ділюсь корисним гайдом, який допоможе зрушити з місця та зробити твій перший перенос.
🔥 Як запускати SQL-запити до BigQuery прямо в AI;
Можливо, ти вже чув, що Anthropic нещодавно представила Model Context Protocol (MCP)? Google, до речі, теж активно розвиває цей напрям.
І в LinkedIn, як мінімум в моєму LinkedIn, зараз просто безліч цікавих кейсів використання MCP. Звісно, що мене найбільше цікавить матеріал, який показує використання технології для аналітики.
І одним з таких якраз хочу поділитись: як за допомогою MCP Toolbox for Databases можна підключати BigQuery як джерело даних до власних AI-агентів чи IDE (наприклад, VS Code). Тобто можна не скачувати csv і грузити їх в чати, а напряму запитувати свої дані. Майбутнє вже близько...
Приємного тестування ;)
🔥 Як працювати з reporting objects у Power BI, щоб не ускладнювати модель;
AI – це круто, але він поки не замінить якісні звіти, які готує аналітик. Особливо якщо це репорти у Power BI, де можна не просто зробити базовий звіт, а вибудувати зручну структуру з кастомним функціоналом, яка економить час і допомагає приймати зважені рішення.
Але є нюанс: якщо неправильно працювати з reporting objects, вони забирають купу часу і ускладнюють роботу, навіть якщо на старті здається, що “все ок”. Саме тому ділюсь з тобою класним матеріалом, який допоможе уникнути типових помилок. Kurt Buhler описав зручний підхід, який дозволить зберегти структуру звіту зрозумілою.
Навіть якщо у тебе зараз немає такої проблеми, варто ознайомитись із цим матеріалом – він дає багато ідей для оптимізації роботи в Power BI та нові лайфхаки, які точно стануть у пригоді.
🔥 Як змінився інтернет за 10 років і останні 6 місяців;
Наостанок, як уже часто буває в моїх розсилках, трішки філософії і роздумів. Але не від мене, а цього разу від Matthew Prince (CEO Cloudflare), який розповідає використовуючи дані Cloudflare, як рухався інтернет останні 10 років, і наскільки сильно він змінився за останні 6 місяців. Спойлер: Звісно не обійшлось без обговорення впливу LLM.
На всяк випадок нагадую, що в нас є англомовна версія розсилки на LinkedIn, на яку ти теж можеш підписатися та поділитися з англомовними колегами.
Твій сенсей, Макс Гапчук 🔥
Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!
