від 23 Жовтня 2025р.

Дайджест з вебаналітики #44Свіжі аналітичні оновлення: звіти в Google Ads MCP за один промпт, підключення акаунтів і GA4 до LLM, новий інтерфейс та AI-прогнозування в BigQuery, Copilot у Power BI, моніторинг трекінгу, серверна передача конверсій LinkedIn і креативні KPI-картки.

Будь в курсі

Отримуй актуальні новини зі світу аналітики найпершим!

background image

Привіт 🙌

Останні два тижні я провів інвестуючи значну частину вільного часу на поглиблене вивчення технології MCP, тому сьогодні знову поділюсь цікавим на цю тему.

Але, звісно, є й інші новини — не лише мої, а й оновлення від сервісів, якими ми користуємось щодня. Тож, як завжди, поїхали, все по порядку.

🔍 Сьогодні в розсилці:

🌟 Як за один промпт побудувати повноцінний звіт у Google Ads MCP.

🌟 Як підключити рекламні акаунти та GA4 до LLM — і навіщо це бізнесу вже сьогодні.

Google BigQuery

🔹 Велике оновлення інтерфейсу BigQuery.

🔹 Прогнозування з AI прямо в BigQuery ML.

🔹 Візуалізація геоданих в BigQuery тепер загальнодоступна.

🔹 Нові типи комірок в BigQuery Notebook.

Power BI

🔹 Copilot для написання DAX-запитів.

🔹 Оновлення Button Slicer.

🔹 Power BI тепер автоматично підлаштовує ширину стовпців таблиці.

🔹 Аналізатор продуктивності в Power BI Online.

🔸 Моніторинг, який рятує дані — як вчасно помітити, що трекінг перестав працювати.

🔸 Як передавати конверсії в LinkedIn через серверний GTM.

🔸 Як цікаво оформити KPI-картку в Power BI.

📰 Як за один промпт побудувати повноцінний звіт клієнту через Google Ads MCP

Два тижні тому вийшов Google Ads MCP — про нього багато писали, але майже ніхто не показував, як це працює на практиці. Тому я вирішив закрити цю прогалину. 

Якщо тобі цікаво, як за один промпт побудувати повноцінний звіт у Google Ads, то переходь на мій блог і читай нову статтю.

Читати матеріал >>>

n44.1 GIF

🔥 Як підключити рекламні акаунти та GA4 до LLM — і навіщо це бізнесу вже сьогодні

Мої старання популяризувати MCP за останні два тижні на попередній статті не зупинились 🙂

Учора я виступав на конференції AI PPC Day, де детальніше розповідав про функціонал MCP на прикладі Google Analytics і Google Ads. Крім цього, показував додаткові можливості технології — зокрема такі переваги, як:

  • можливість передати бізнес-контекст;
  • робота з кількома системами одночасно.

Детальніше про все це можна подивитись у моїй презентації з виступу:

Переглянути презентацію >>>

n44.2

Перейдемо до новин сервісів, які ми всі щодня використовуємо 🔥

Щодо новин — команди Google Analytics і GTM здається забули, що можна щось релізити. А от команда BigQuery підкинула чимало цікавого, та й Power BI у жовтні підготував щомісячний апдейт. Тож новин від них вистачить, щоб було про що розповісти 🙂

👉 Новини від Google BigQuery

🚩 Велике оновлення інтерфейсу BigQuery

Перша новина, яка одразу кидається в очі (у прямому сенсі) — оновився інтерфейс BigQuery. Багато елементів перемістились, з’явилися нові можливості й функції. Тож давай розберемось по порядку, що саме змінилось. Усі візуальні зміни - по лінку в довідці.

  • Оновлена панель Explorer — тепер вона складається з трьох розділів: Explorer, Classic Explorer і Git repository. У панелі Explorer покращений пошук: можна шукати ресурси BigQuery в межах організації, фільтрувати результати й переглядати їх у новій вкладці.
n44.3
  • Історія завдань — тепер відкривається окремою вкладкою через пункт Job history у Explorer (нижню панель для історії прибрали).
n44.4
  • Нові правила роботи з вкладками — ресурси відкриваються в тій самій вкладці, але можна використати Ctrl / Command або подвійне клацання, щоб зберегти або відкрити окремо. Є також розділ Recent tabs для швидкого повернення.
  • Хлібні крихти (breadcrumbs) — спрощують навігацію між вкладками та ресурсами.
  • Оновлений розділ “Home” — містить блок What’s new із останніми оновленнями BigQuery Studio.
  • Зручніший інтерфейс для Notebook— панель дій у Notebook тепер згорнута за замовчуванням, щоб було більше місця для коду.
n44.5

🚩 Прогнозування з AI прямо в BigQuery ML

Але оновлення стосуються не тільки візуальних змін — команда BigQuery справді добре попрацювала.

Тепер у BigQuery ML доступна вбудована модель прогнозування одновимірних часових рядів TimesFM, створена на основі відкритого рішення від Google Research.

Тепер у BigQuery ML можна:

  • використовувати AI.FORECAST для прогнозування
  • застосовувати AI.EVALUATE для оцінки точності прогнозу, порівнюючи його з історичними даними.

Google не просто додав цю модель, а й підготував покроковий мануал, за яким можна протестувати TimesFM на демо даних.

Спробувати фічу  >>>

🚩 Візуалізація геоданих в BigQuery тепер загальнодоступна.

Також оновлення торкнулося блоку візуалізації даних у BigQuery. Функція відображення результатів geospatial-запитів (геодані на карті), про яку я вже згадував раніше, тепер стала загальнодоступною — раніше вона працювала лише в тестовому режимі.

Читати в довідці >>>

n44.6

І нагадую, що в BigQuery можна візуалізувати не лише карти. На вкладці Visualization доступні також базові типи графіків — line, bar, scatter.

n44.7

🚩 Нові типи комірок в BigQuery Notebook.

Ну і остання новина від команди BigQuery — але точно не за важливістю)

У BigQuery Notebook з’явилися два нових типи комірок. До вже знайомих Text cell і Code cell додалися SQL та Visualization, які роблять роботу ще швидшою та зручнішою — можна писати запит і візуалізувати результат у тому ж середовищі.

Детальніше в офіційній документації: 

Visualization cells >>>
SQL cells >>>

n44.8

А ще на цій новині, я протестував новий формат подачі новин в своєму телеграм каналі — коротке відео замість сторінки тексту. Переглянути відео >>>

Напиши фідбек в коментарях під постом у Telegram): як тобі цей формат? Зручний чи ні? 

👉 Новини від Power BI

Оновлення Power BI цього місяця, звісно, не такі масштабні, як у попередньому, але справедливості заради, навіть складно уявити, чим можна обійти той місяць.

🚩 Copilot для написання DAX-запитів.

Одне з найцікавіших — Copilot тепер може допомагати писати DAX-запити. Ідея справді крута: значно зручніше створювати запит із «другим пілотом», який підказує синтаксис чи логіку.

Але тут є нюанс: мінімальні вимоги для активації Copilot залишились без змін. Тобто, щоб скористатися ним, компанія має мати F2-capacity або вище. Тому не всі організації зможуть увімкнути функцію прямо зараз.

Читати офіційну довідку >>>

Детальні вимоги до Copilot >>>

🚩 Оновлення Button Slicer у Power BI 

Також кілька покращень отримав Button Slicer, який тепер став загальнодоступним. Зокрема, з’явилися дві нові функції:

  • Cross-highlighting (крос-виділення) — тепер Button Slicer працює так само, як і інші візуалізації Power BI, дозволяючи використовувати крос-виділення для зручнішого аналізу даних.
  • Auto grid (автосітка) — автоматично вирівнює елементи, завдяки чому візуалізація виглядає акуратніше без додаткових налаштувань.

Читати в довідці >>>

n44.10

🚩 Power BI тепер автоматично підлаштовує ширину стовпців таблиці.

У продовження теми покращення візуалу без зайвих зусиль — ще один корисний апдейт. Тепер у Power BI можна автоматично розширювати стовпці таблиці, щоб вони заповнювали доступний простір. 

n44.11

Усе налаштовується дуже просто: у блоці Options вибери параметр Resize behaviour → Fit to content — і стовпці автоматично підлаштовуватимуться під ширину таблиці. 

Переглянути в довідці >>>

n44.12

🚩 Аналізатор продуктивності Power BI.

У вебверсії Power BI тепер повноцінно працює аналізатор продуктивності — інструмент, який показує, скільки часу потрібно для завантаження кожного візуального елемента.

Його анонсували ще минулого місяця, але тоді все працювало не надто стабільно. Тепер команда Power BI усе доопрацювала — і можна нарешті протестувати функцію в дії.

Читати в довідці >>>

Можливо, я не згадав усі оновлення, які можуть бути для тебе цікавими, тож повний список апдейтів Power BI за жовтень можна переглянути за посиланням:

Повний список оновлень Power BI >>>

На цьому новини закінчилися, тому перейдемо до корисних матеріалів

🔥 Моніторинг, який рятує — як вчасно помітити, що трекінг перестав працювати

Перш за все, у сьогоднішній рубриці корисних матеріалів хочу торкнутись важливої теми — моніторингу трекінгу подій. Ми всі час від часу стикаємось із ситуаціями, коли щось «ламається», і певні події просто перестають відправлятись. Тому моніторинг — це завжди актуальна історія.

Нещодавно Krisztián Korpa поділився своїм рішенням — простим і водночас ефективним підходом, який дозволяє відслідковувати збої в трекінгу. Його система, за словами автора, обходиться приблизно у $20 на місяць, що доволі небагато як для такого рівня контролю.

Чесно кажучи, я ще не встиг протестувати її власноруч, але підхід виглядає дуже цікавим. Тим більше, у Кріса завжди виходять сильні технічні рішення, тож публікую з повною довірою до автора і рекомендую звернути увагу — особливо, якщо питання моніторингу даних для тебе болюче.

До речі, ми в команді теж нещодавно замислились над цим і пішли трохи іншим шляхом. Але навіть якщо у тебе уже є власне рішення, цю статтю все одно варто прочитати — щонайменше, щоб подивитись на задачу під іншим кутом і перевірити, чи врахував ти все у своїй системі.

Читати матеріал >>>

🔥 Як передавати конверсії LinkedIn через серверний GTM

Наступний матеріал — для тих, хто працює із серверним GTMJulius підготував чудове відео, у якому показує, як передавати дані до LinkedIn через LinkedIn Conversion API, використовуючи серверний GTM.

Мені, якщо чесно, не дуже подобається, що там використовується stape, а не власний сервер у підкаталозі — але це вже деталі. Головне, що саму логіку налаштування Julius пояснив відмінно.

Рекомендую до перегляду — або принаймні додай у закладки, якщо такої задачі у тебе ще немає, але може з’явитися найближчим часом.

Перейти до відео >>>

🔥 Як цікаво оформити KPI-картку в Power BI

Ну і наостанок — трішки про Power BI.

Натрапив на цікавий приклад того, як можна оформити KPI-картку в Power BI. Він класно демонструє, як за допомогою стандартних елементів можна підсвітити мінімальні та максимальні значення на графіку.

Не скажу, що це універсальний сценарій, який варто повторювати всім, — швидше, це для натхнення і розуміння можливостей. Такі кейси нагадують, що Power BI дає багато можливостей, якщо вміти правильно скористатись.

Ну і оскільки автор поділився PBIX-файлом - я вирішив поділитись ним з тобою.

Переглянути пост >>>
Переглянути PBIX-файл >>>

Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!

background image