Привіт 🙌
У минулій розсилці я багато говорив про MCP і навіть дав спойлер, тому не буду затягувати, щоб ви швидше перейшли до цікавого.
🔍 Сьогодні в розсилці:
🌟 Як навчити LLM працювати з твоїми даними: пояснюю на прикладах з GA4 та BigQuery;
🌟 PROANALYTICS.ACADEMY зсередини: історія, цінності, люди;
🌟 Оновлення матеріалів курсу з розширених конверсій;
🔹 2 апдейти від Google Analytics 4;
🔹 1 оновлення від звичайного Google Tag Manager + 1 від Server-Side GTM;
🔹 3 апдейти від Google BigQuery;
🔹 Запуск нового API від команди Google;
🔸 Модель атрибуції, про яку ти, можливо, не чув;
📰 Нова стаття "Model Context Protocol: що це і чому за ним — майбутнє аналітики"
У новому матеріалі на своєму блозі розповів про практичне використання технології MCP — інструмента, який дозволяє LLM (типу ChatGPT, Claude, Gemini) працювати не “в цілому по темі”, а відповідати на запити на основі наших реальних даних — з GA4, BigQuery або будь-якої іншої системи.
На прикладі GA4 і BigQuery я показую, як саме змінюється підхід до роботи: які запити LLM починає виконувати краще і як починає краще розуміти ваш контекст даних. Усе — на реальних задачах, які я поставив і “рідному” чату в системі, і LLM з доступом до MCP. Різниця — в точності і корисності відповідей.
🔥 Нова сторінка "Про нас": історія, цінності та важливі моменти про PROANALYTICS.ACADEMY
Довгий час у нас на сайті не було сторінки "Про нас", але насправді PROANALYTICS.ACADEMY має довгу та цікаву історію, яка почалась ще в 2018 році. Нарешті ти можеш дізнатися більше і про нашу історію, і про цінності, і ще й побачити наші фотографії з офлайн зустрічі. Так, колись було і таке).
Тому з радістю запрошую тебе стати ближчим до академії та нашої спільноти.
Також я б дуже хотів додати ще один розділ до цієї сторінки: "Компанії, в яких працюють наші студенти". Тому якщо ти бажаєш поділитися такою інформацією - пиши мені в особисті в телеграм або фейсбук. Буду дуже вдячний!
🚨 Оновлення матеріалів курсу з розширених конверсій
Усе ніяк не заведу собі звичку писати в розсилці про оновлення в матеріалах курсів. А дарма — бо, можливо, не всі знають, що ми їх дійсно регулярно оновлюємо.
З нещодавного, коли я в минулій розсилці згадував, що Женя Максимова оновила статтю про зміни в налаштуванні конверсій у Google Ads — забув додати, що разом із цим ми оновили і матеріали курсу "Розширені конверсії для Google Ads".
Так само оновлюються і матеріали інших курсів, щоб у вас завжди була актуальна інформація. Колись я заведу звичку писати про те, скільки роботи ми вкладаємо, щоб курси залишалися справді актуальними.
👉 Новини від Google Analytics 4
🚩 Оновлення функціоналу імпорту.
Google розширює функціонал імпорту витрат до GA4, і ми говоримо не про місце, звідки можна відправити дані (BigQuery, SFTP, CSV), а про нову систему, звідки можна автоматично отримати дані, а саме Reddit. Для цього не треба нічого робити, лише у полі Upload data for Import обрати Reddit.
Зверни увагу: в офіційній довідці Google окремо наголошує, що UTM-мітки мають бути присутні в URL оголошень. Тобто без UTM-міток це рішення не працюватиме як слід. Це ще раз підкреслює, наскільки вони важливі.
І ще цікава деталь: Google у довідці пише, що буде намагатись підтягувати історичні дані за останні 18 місяців. Тобто навіть якщо ти підключиш імпорт лише зараз — частина минулих витрат вже підтягнеться автоматично. Хороший хід.
🚩 Нові звіти по генерації лідів.
У попередніх розсилках я надавав приклад, як може виглядати звіт по генерації лідів, оскільки вже тоді бачив його в інтерфейсі. Та тепер він з'явився офіційно. На скріні нижче перелік подій, які можуть відправлятися.
Зверни увагу, Google розуміє, що більшість цих даних ми будемо відправляти з CRM-системи, а не з сайту. Тому в самому анонсі новини він пише, що зазвичай ми будемо використовувати або Measurement Protocol, або Event Data Import. І також залишає CSV-темплейт для імпорту Lead Gen подій.
Навіть імпорт витрат з Reddit уже можна підключити в два кліки, а Event Data Import — досі лежить десь під шаром пилу з CSV-шаблонами і не поспішає оновлюватись) Хоча саме тут це оновлення було би більш доречним. Наприклад, щоб можна було передавати дані напряму з BigQuery.
👉 Новини від Server-Side GTM та Google Tag Manager
🚩 У Server-Side GTM оновили теги Floodlight
Це скоріше не новина, а невелика правка, яка підвищить точність змодельованих конверсій. Вона актуальна тільки якщо ти використовуєш Google Marketing Platform (Campaign Manager 360, Display & Video 360, Search Ads 360).
🚩 А у звичайному Google Tag Manager у preview-режимі я помітив нове сповіщення, яке показує, коли CSP (Content Security Policy) блокує налаштовану нами відправку даних. Клік на View issue дозволяє переглянути, які саме адреси були заблоковані.
Це справді хороший крок з боку Google, адже багато аналітиків уперше чують про Content Security Policy саме під час налаштування. Ця тема більше з розробницького світу, ніж з аналітичного. Тому добре, що тепер Google вирішив це підсвічувати.
P.S. офіційного анонсу по цьому ще немає, поки що це тільки моє спостереження.
👉 Новина від Google BigQuery
🚩 3 нових оператори в PIPE-синтаксисі
Якщо ти вже забув про PIPE-синтаксис у BigQuery, то можу сказати, що команда Google про нього точно пам'ятає. За останні 2 тижні вийшло аж 3 нових оператори, які суттєво розширюють можливості написання запитів.
- WITH — тепер можна створювати Common Table Expressions (CTE). Це дозволяє краще структурувати код і робити його більш читабельним.
- NAMED WINDOW — додає підтримку іменованих вікон для віконних функцій у Pipe-запитах, що спрощує повторне використання логіки.
- DISTINCT — тут думаю мої уточнення зайві.
До речі, якщо ти вже користуєшся PIPE-синтаксисом або хоча б поглядаєш у його бік, рекомендую почитати матеріал про те, яким може бути “хороший тон” у його використанні.
Насправді ніяких чітких правил поки не існує — усе ще дуже нове. Але тим цікавіше: хтось ці правила колись має почати формулювати. І, можливо, ця стаття — один із тих перших кроків.
🚩 Оператор LOAD DATA
Це скоріше не новина, а просто факт. Я побачив у блозі новин BigQuery, що покращили функціонал оператора LOAD DATA. Чесно кажучи, сам почув про нього вперше — тому й вирішив поділитися.
Якщо ти теж не був у курсі: LOAD DATA дозволяє підвантажувати дані з зовнішніх джерел, наприклад, з Cloud Storage (буквально написавши декілька рядків коду на SQL), а також з інших місць, наприклад, Azure.
Читати документацію із прикладами використання >>>
🚩 BigQuery Data Engineering Agent
І тепер про справжні новини) Команда Google Cloud випустила BigQuery Data Engineering Agent, який має дуже цікавий функціонал.
Не хочу тут щось спойлерити, натомість, рекомендую переглянути 6-хвилинне відео, яке допоможе дуже швидко зрозуміти, що це таке і як воно може бути тобі корисним.
Якщо тебе це зацікавило, то залишаю лінк на офіційний анонс і також на форму, яка дозволяє потрапити в число перших, хто зможе протестувати агента на своїх проєктах.
🚩 Нова функція MATCH_RECOGNIZE
Це той випадок, коли краще один раз побачити, ніж багато разів почитати анонс. Тому залишаю лінк на пост Luka Cempre, де він на практиці пояснює, як це працює.
Дивитися приклад використання >>>
Оскільки ця функція ще в попередньому перегляді, якщо вона вас зацікавила, то щоб запросити її підтримку, можна надіслати електроний лист на адресу bigquery-sql-preview-support@googlegroups.com
P.S. І ні, я не забув про Power BI. Просто оновлення там виходять раз на місяць, і цього місяця вони вже були. Чекаємо наступних.
👉 Новина від Google: запуск нового API
На кінець блоку новин, хочу звернути твою увагу на нове API, яке щойно з’явилося в альфа-версії, і потенційно може бути дуже корисним для всіх, хто працює в маркетингу.
Мова про API Google Trends.
Цієї можливості давно чекало комʼюніті — я знаю чимало клієнтів, які хотіли б отримувати ці дані, але раніше все впиралося в обмеження сторонніх парсерів й інші складнощі. Нарешті, після багатьох років, це стало офіційно доступним — хай навіть поки й в альфі.
Щоб отримати доступ, потрібно подати заявку. І якщо ти з тих, хто чекав цю можливість роками — саме час це зробити.
На цьому новини закінчилися, тому перейдемо до корисних матеріалів
🔥 Модель атрибуції, про яку ти, можливо, не чув;
Цього тижня дізнався від клієнта про W-shaped атрибуцію — і вирішив поділитися, бо сам до цього про неї не знав. Модель цікава, особливо для B2B-сценаріїв і SaaS.
Google, як і загалом уся індустрія, часто просувають складні підходи — типу Data-Driven або Markov Chain моделей. Але не кожен бізнес має достатню кількість даних чи ресурси, щоб їх використовувати. Тому в деяких випадках W-shaped виглядає як вдала альтернатива.
Так, як і будь-яка інша модель атрибуції, вона має свої плюси й мінуси, але точно заслуговує на те, щоб з нею ознайомитись. Особливо, якщо ти працюєш у B2B.
🔥 Хочеш розібратися в атрибуції детальніше?
Матеріал далі - це короткий, але дуже корисний огляд підходів до моделі атрибуції. Це не дослідження і не аналітична стаття, а радше добре підібрана добірка матеріалів: перелік джерел, літератури та оглядів, у яких розглядаються різні моделі атрибуції. Особливо це буде цікаво тим, хто хоче заглибитись у тему: зрозуміти, які саме підходи існують, як проводили дослідження, на що звертали увагу дослідники, і як вони обирали найкращу модель.
Автори зробили зручний огляд з короткими поясненнями, що це за модель, у яких дослідженнях вона згадувалась, і є посилання на першоджерела.
З цікавого:
- є, наприклад, дослідження, де намагались порахувати відкладений ефект; покупки;
- є ідея розділення маркетингових каналів на firm-initiated та customer-initiated.
Цей матеріал — для тих, хто не просто хоче швидкої відповіді «яка модель найкраща», а цікавиться, як це взагалі вивчається, з якими нюансами, і що стоїть за вибором атрибуційної логіки.
Якщо тобі цікаво, рекомендую заглянути — це точно дасть змогу краще орієнтуватись у темі.
🔥 Як MCP змінює Power BI і роль аналітика
Наостанок, я не забув про Power BI. Це все ще один із моїх улюблених інструментів. Але поява та активне використання MCP змінює і цю екосистему.
Команда SQLBI підготувала дуже класний матеріал на тему того, як AI впливає на Power BI. Детальніше можеш почитати про це за посиланням, але я хочу поділитися своїми думками, які по суті є міксом з моїх вражень, думок і висновків автора — ми багато в чому співпадаємо, особливо в оцінці потенціалу MCP.
Що мені особливо відгукнулось: MCP — це не про те, щоб замінити людину. Це про те, щоб розширити робочий процес і підвищити ефективність аналітика. Ідея проста: ми можемо взаємодіяти з Power BI, Fabric чи навіть локальним файлом — природною мовою. Поставити запитання до дашборду, знайти помилку в моделі, оновити репорт або змінити конфіг — усе з одного чату.
Це робить взаємодію з даними доступною і дуже гнучкою.
Мені подобається, що MCP не просто додає ще один інтерфейс, а дозволяє автоматизувати рутинні дії й вивільнити час для аналізу суті. Наприклад, агент може сам “переглянути” дашборд, знайти проблемні місця, а ви тим часом працюєте над іншим.
Але це не означає, що репорти чи інформаційні панелі "помирають". Навпаки — вони залишаються критично важливими. Просто тепер вони стають базовим рівнем - інформація про важливі KPI має бути у керівника і команди на рівні двох кліків під рукою завжди. А поверх цього з’являється розмовна бізнес-аналітика. Вона допомагає заглиблюватися, працювати з нішевими запитами, перевіряти гіпотези й шукати інсайти.
Тому MCP — це не просто ще один тренд. Це технічна основа, яка змінює те, як ми працюємо з даними. І це тільки початок — скоро поділюсь ще кількома матеріалами на цю тему.
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!