- Home
- /
- Newsletters
- /
- Дайджест з вебаналітики #63
від 31 Липня 2026р.
Привіт 🙌
Зараз літо й сезон відпусток, тому, хоча оновлення є у більшості інструментів, загалом вони не такі значні, як ті, до яких ми звикли останнім часом.
А от в нас, навпаки, з'явилось трохи більше вільного часу, тому розпочинаємо сьогоднішню розсилку з нового кейсу, який ми опублікували на сайті - побудова AI-асистента для роботи з даними.
Насправді назва вище більш маркетингова і в реальності цей кейс не лише про AI-асистента. Ми побудували для Stripo повноцінну систему сучасної аналітики, яка поєднує звичні звіти та можливість працювати з даними через чат.
Звіти допомагають швидко побачити, що відбувається на проєкті та наскільки ефективно працюють маркетингові канали, без необхідності щоразу формулювати запит. Водночас AI-асистент дає змогу поставити додаткове запитання й отримати відповідь, навіть якщо потрібний розріз або показник не передбачили у звіті.
У кейсі також показуємо, як перевіряли можливості системи на складнішому завданні — прогнозуванні відтоку клієнтів. А ще пояснюємо, чому сучасному аналітичному проєкту потрібні обидві складові: і зручна звітність, і AI-асистент.
🔥 Читати детальніше, як ми поєднали звітність та AI-асистента >>>
План на сьогодні такий:
Наші новини:
🌟 Бібліотека GTM рішень, GTM Inspector та інші оновлення розширення PROANALYTICS.
Новини Google Analytics:
🔹 Зв’язування AdMob із Google Analytics.
🔹 Вибір валюти під час імпорту даних про витрати.
Новини Google Tag Manager:
Новини Google BigQuery:
🔹 Функції історії змін APPENDS і CHANGES.
🔹 Теги керування даними для захисту конфіденційних стовпців (Preview).
🔹 Інкрементне передавання даних із Klaviyo до BigQuery (Preview).
Новини power BI:
🔹 Умовне форматування для лінійних діаграм і легенд.
🔹 Покращена навігація вкладками сторінок звіту.
🔹 TMDL View тепер доступний у вебверсії.
🔹 Налаштування стандартного оформлення звітів (Preview).
🔹 Описи мір за допомогою коментарів ///.
🔹 OKVIZ Index — зручніший каталог кастомних візуалів для Power BI.
Корисні матеріали:
🔥 Як поєднати AI-агентів із Git і контролювати зміни.
🔥 Чому сильні аналітики старої школи можуть стати окремою кастою.
🔥 Що таке алгоритм HyperLogLog або чому кількість користувачів у GA4 та BigQuery не збігається.
🔥 BigQuery Graph на простих і практичних прикладах.
Новий кейс не єдине, що з’явилося в нас із моменту останньої розсилки. Я також підготував багато оновлень для розширення PROANALYTICS. Більшість із них стосується роботи з Google Tag Manager.
🧩 Бібліотека GTM рішень, GTM Inspector та інші оновлення розширення PROANALYTICS
Дуже рекомендую оновитися до останньої версії. Можливо, розширення вже оновилося автоматично — у такому разі в тебе мала відкритися сторінка з оглядом нових можливостей. Частина функцій тобі вже відома, тому я зупинюсь тільки на нових.
Перше велике оновлення — GTM Solutions Library.
Це бібліотека з 15+ готових рішень для найпоширеніших налаштувань: відстеження форм (Hubspot, Contact Form 7 на Wordpress, Calendly і т.д.), відео, кліків та взаємодій з сайтом, електронної комерції тощо. Потрібні теги, змінні та тригери можна додати до контейнера в один клік. Також у бібліотеці можна зберігати власні шаблони й повторно використовувати їх в інших контейнерах.
Для детальнішого знайомства з можливостями я записав окреме відео.
Ще одне важливе оновлення — GTM Inspector.
Він підсвічує на сторінці всі елементи, які відстежуються за допомогою тригерів кліків, форм і видимості елементів. Достатньо навести курсор, щоб побачити тип тригера, використаний селектор, умови спрацювання, а також подію GA4 та її параметри.
Це працює навіть без доступу до контейнера GTM, тому ти можеш перевіряти не лише власні налаштування, а й те, що відстежують конкуренти. Інструмент також допомагає візуально помітити неправильно налаштовані тригери.
Детальніше про GTM Inspector я розповім в окремому відео. Слідкуйте за телеграм каналом Analytics Tips.
Насправді оновлень ще більше, але поки описані не всі. Тому підписуйся на мій Telegram-канал, щоб не пропустити наступні огляди й новини про розширення.
На цьому наші новини все. Переходимо до новин сервісів, якими ми користуємось щодня.
👉 Новини Google Analytics
З моменту останньої розсилки Google анонсував два оновлення для Google Analytics. Обидва досить точкові й будуть актуальними, лише якщо ти використовуєш певні функції.
🚩 Зв’язування AdMob із Google Analytics.
У Google Analytics з’явилася можливість напряму зв’язувати потоки даних застосунків з AdMob через розділ Product Links. Якщо ваша компанія використовує AdMob - варто як мінімум спробувати.
🚩 Вибір валюти під час імпорту даних про витрати.
Під час імпорту даних про рекламні кампанії тепер можна вказувати валюту витрат. Її можна передавати з окремого стовпця в джерелі даних або встановити одну фіксовану валюту для всього набору.
Оновлення корисне у випадках, коли ти імпортуєш витрати з рекламних кабінетів у Google Analytics, а валюта в рекламному кабінеті не збігається з валютою ресурсу Google Analytics. Але не варто забувати, що GA4 конвертує по своєму курсу, який може не відповідати реальному. Тому будьте обережні.
👉 Новини Google Tag Manager
🚩 Фільтр за типом тегів.
Команда Google Tag Manager, яка наприкінці весни лякала нас гучними й великими оновленнями влітку, поки що так їх нам і не показала. А за останні два тижні потішила лише тим, що додала фільтр за типом тегів.
Тепер у розділі Tags можна натиснути Add filter, після чого відкриється список доступних типів тегів. Залишається вибрати потрібний — і Google Tag Manager відфільтрує список.
Поки що оновлень від PROANALYTICS для роботи в GTM більше ніж від внутрішньої команди ;)
👉 Новини Google BigQuery
Від команди BigQuery новин теж не так багато як завжди. Мені навіть не довелося вибирати топ-3, адже всього є три оновлення, варті твоєї уваги.
🚩 Функції історії змін APPENDS і CHANGES.
Тепер ти можеш використовувати функції історії змін APPENDS і CHANGES, щоб переглядати рядки, додані до таблиці або змінені в ній протягом заданого діапазону часу.
- APPENDS повертає всі рядки, додані до таблиці за вибраний період.
- CHANGES повертає рядки, які були додані, оновлені або видалені протягом цього періоду. Для використання функції необхідно ввімкнути для таблиці історію змін.
🚩 Теги керування даними для захисту конфіденційних стовпців (Preview).
BigQuery у режимі Preview почав підтримувати теги керування даними. Їх можна додавати до конфіденційних стовпців і використовувати в політиках даних, щоб обмежувати доступ або маскувати значення для окремих користувачів.
Це особливо актуально, якщо в BigQuery зберігаються персональні чи медичні дані. Нова функція дає змогу гранулярно керувати доступом на рівні окремих стовпців і краще захищати чутливу інформацію.
🚩 Інкрементне передавання даних із Klaviyo до BigQuery (Preview).
BigQuery Data Transfer Service тепер у режимі Preview підтримує інкрементне передавання даних із Klaviyo до BigQuery.
Замість повторного завантаження всього набору під час кожного передавання можна переносити лише нові та оновлені рядки.
👉 Новини Power BI
Команда Power BI теж випустила своє щомісячне оновлення. Цього разу нічого прям дуже вау немає, окрім хіба першого пункту, тому пробіжуся коротко.
🚩 Умовне форматування для лінійних діаграм і легенд.
Умовне форматування тепер доступне для лінійних діаграм і візуалізацій із легендами. Наприклад, за допомогою міри можна зберігати однакові кольори сегментів на кільцевих, стовпчастих і лінійних діаграмах або застосовувати градієнт, щоб виділяти найновіші дані, а старіші поступово робити сірими.
🚩 Покращена навігація вкладками сторінок звіту.
Працювати зі звітами, які мають багато сторінок, стало простіше. Тепер, якщо перетягнути вкладку сторінки до краю панелі, список продовжить автоматично прокручуватися, доки ти не перемістиш сторінку в потрібне місце.
🚩 TMDL View тепер доступний у вебверсії.
Функціональність, яка вже давно доступна в Power BI Desktop, тепер з’явилася і у вебверсії. Розробники можуть працювати з об’єктами моделі безпосередньо в редакторі коду за допомогою Tabular Model Definition Language (TMDL) — без переходу до Desktop і завантаження файлів моделі (функція більше розрахована на користувачів MacOS, бо ми то з тобою знаємо, що якщо щось можна зробити в Power BI Desktop - то не треба за цим лізти онлайн).
🚩 Налаштування стандартного оформлення звітів (Preview).
У Modern Visual Defaults, що наразі доступні в режимі Preview, з’явилася можливість налаштовувати стандартне оформлення всього звіту без ручного форматування кожної візуалізації. Можна вибирати колірні палітри та централізовано змінювати фон, межі, підказки, тіні, розмір сторінок та інші параметри. Нові візуалізації автоматично успадковуватимуть вибране оформлення.
🚩 Описи мір за допомогою коментарів ///
У DAX Query View тепер можна додавати описи мір безпосередньо під час їх створення. Для цього достатньо додати один або кілька рядків із /// перед визначенням MEASURE — після збереження цей текст стане описом міри та відображатиметься в підказках у DAX Query View, Model Explorer і панелі Data.
🚩 OKVIZ Index — зручніший каталог кастомних візуалів для Power BI.
Ну і в продовження теми Power BI — не зовсім оновлення самого інструменту, але корисна новина для спільноти. Команда OKVIZ зібрала на сайті okviz.com каталог із понад 1000 кастомних візуалів для Power BI.
OKVIZ Index — це своєрідний аналог офіційного каталогу Microsoft AppSource, але зі зручнішим пошуком, детальнішими фільтрами та більш інформативною системою оцінювання. Візуали можна фільтрувати за типом, категорією, розробником, ціною, наявністю сертифікації, датою оновлення та іншими характеристиками. А рейтинг враховує не лише відгуки користувачів, а й функціональність, дизайн і якість підтримки.
Якщо ти хоча б раз намагався знайти потрібний кастомний візуал у рідному магазині Microsoft, то, думаю, одразу зрозумієш, що саме тут було покращувати)
На цьому новини все - переходимо до корисних матеріалів
У блоці корисних матеріалів на тебе сьогодні чекають чотири посилання. Розпочну з матеріалу, який продовжує початкову тему цієї розсилки — використання AI у робочих процесах. Він не зовсім про аналітику, але описані підходи цілком можна застосовувати й для роботи з даними.
🔥 Як поєднати AI-агентів із Git і контролювати зміни
Я вже давно використовую Claude Code, Codex, GitHub Copilot та інших агентів у зв’язці з Git. Історично починав саме з GitHub Copilot, тому цей підхід відразу дуже органічно ліг у мій робочий процес.
Якщо ти лише починаєш працювати з агентами, рекомендую статтю Daniel Perry-Reed. У ній він описує власну систему KickflipOS, побудовану навколо Claude і GitHub. Не можу сказати, що моя система виглядає так само, але в деяких моментах наші підходи схожі. А оскільки свій процес я ніде не описував і навряд чи зроблю це найближчим часом, цей матеріал можу рекомендувати як хорошу відправну точку. Він покриває значну частину граблів, на які я свого часу наступив.
Якщо ти лише вперше почув про Git, поясню, чому він тут настільки важливий. LLM у більшості випадків робить те, чого ти від неї очікуєш, але іноді може змінити навіть ті файли, яких узагалі не мала торкатися. Якщо ж регулярно зберігати зміни в Git, у тебе залишається повна історія версій і можливість швидко повернутися до попереднього стану.
Тому, якщо ти дивишся в бік автоматизації робочих процесів — не лише аналітичних, а й будь-яких інших, — однозначно рекомендую ознайомитися і з матеріалом, і з самим підходом.
Дізнатися, як можна організувати роботу AI-агентів разом із Git >>>
🔥 Чому сильні аналітики старої школи можуть стати окремою кастою
У продовження теми використання AI хочеться трішки пофілософствувати.
Другий матеріал у сьогоднішній добірці — фактично мої ж думки, більшість із яких я озвучував на вебінарах у травні. Якщо ти був на них, то, напевно, уже їх чув. Але Сергій Бриль зібрав ці тези в більш лаконічній формі й доповнив їх запитаннями, над якими справді варто замислитися.
Дуже рекомендую прочитати матеріал, щоб краще зрозуміти, чому аналітики, які сформували ці навички вже зараз, із часом, найімовірніше, стануть своєрідною окремою кастою у світі аналітики.
А для зацікавлення залишу тут кілька цитат:
"Цінність ідеального аналітика ніколи не була в координатах. Вона була в тому, як він потрапив у ці координати."
"Сумнів завжди був частиною роботи аналітика — тут немає відкриття. Змінилося інше: він перестав бути безкоштовним. Раніше сумнів приходив сам: ти вчився сумніватися, навіть не помічаючи цього, — дані щодня ловили тебе на помилках. Тепер ловити нікому, і сумнів доводиться тримати свідомо."
🔥 Що таке алгоритм HyperLogLog або чому кількість користувачів у GA4 та BigQuery не збігається
Перейдемо від філософії до максимально практичного матеріалу. Paolo Bietolini підготував класний матеріал, у якому детально пояснює як працює алгоритм HyperLogLog, що дає детальне розуміння, чому кількість користувачів в інтерфейсі Google Analytics зазвичай не збігається з кількістю, яку ти розраховуєш у BigQuery, навіть якщо робиш усе максимально правильно.
Загалом корисно знати, як великі системи завдяки лише невеликій похибці можуть суттєво економити на обробці даних. Якщо тобі доведеться працювати з великим проєктом, ти теж зможеш використовувати схожі технології.
Звісно, робити це потрібно обдумано й розуміти, де можна, скажімо так, допустити певну похибку, а де дані мають бути на 100% точними.
Дізнатися, чому кількість користувачів у GA4 та BigQuery може не збігатися >>>
🔥 BigQuery Graph на простих і практичних прикладах
І останнє в сьогоднішньому переліку, але точно не за важливістю — поговоримо про BigQuery Graph і практичні способи використання цієї технології.
Я писав про цей функціонал декілька місяців тому, коли він тільки з’явився, і навіть ділився технічною документацією про те, як усе влаштовано. Але тепер трапилася простіша стаття, яка, як на мене, на максимально зрозумілих і практичних прикладах показує цінність нового функціоналу.
Тому, якщо ти працюєш із даними інтернет-магазинів або іншими даними, між якими є багато зв’язків, і думаєш, як полегшити написання складних SQL-запитів із купою JOIN, ця стаття для тебе.
Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!
