Дайджест з вебаналітики #11Чекліст для GA4, інтеграції з ключовими інструментами, нові можливості для експорту та first-party режим. Плюс важливі апдейти у Power BI для роботи з даними.

Привіт 🙌

За 2 тижні відбулося багато нового, як в PROANALYTICS.ACADEMY, так і у вебаналітиці) Тому почну з наших новин:

💡 Чекліст по базовим (і додатковим) налаштуванням Google Analytics 4

Якщо ти не впевнений чи вірно в тебе налаштований GA4 (бо він постійно оновлюється та змінюється) або просто хотів би перевірити налаштування, то можеш швиденько пройтись по основним крокам чекліста. 

Тому залишу чекліст за цим лінком. Не забудь поділитися ним із з колегами чи знайомими)

📰 Нова стаття про BigQuery та інтеграції з ним

Я знаю, що багато хто ще не використовує BigQuery, тому ця стаття (хоча це майже ціла книга) може бути дуже корисною. Якщо ти ще не бачив її, то дуже раджу передивитися, бо вона супер детально описує переваги BigQuery, особливості роботи з ним та інструкції по інтеграції з великою кількістю маркетингових та аналітичних сервісів. 

Залишу тут "коротенький" зміст та лінк на статтю:

• Що таке Google BigQuery?
• Як влаштований BigQuery та як він працює.
• Які переваги для маркетологів?
• Як почати працювати з BigQuery?
• Реєстрація в Google BigQuery
• Інтеграція Google BigQuery з Google Analytics 4
• Експорт з Google Ads до BigQuery
• Налаштування передачі конверсій з BigQuery до Google Ads
• Налаштування передачі аудиторій з BigQuery до Google Ads
• Інтеграція Google BigQuery з Facebook Ads
• Інтеграція Google BigQuery з Google Merchant Center
• Інтеграція Google BigQuery з Google Search Console
• Експорт даних з Google Sheets до Google BigQuery
• Імпорт даних в Google Sheets з Google BigQuery
• Інтеграція Google BigQuery з системами візуалізації даних та бізнес аналітики: Looker Studio та Power BI

👉 І це все ти можеш дізнатися лише з однієї статті - Все, що треба знати про BigQuery: що це, навіщо та які переваги для маркетингу

Також ми зараз починаємо писати англомовний контент, тому якщо хочеш більше такого - підписуйся на нас в LinkedIn. Ну і якщо ти ще не додав мене у друзі, то ось лінк на мій профіль.

Тепер перейдемо до новин зі світу аналітики:

Апдейти в аналітиці:

1. Нові поля в експорті GA4 до Google BigQuery;
2. First-party mode для gtag і gtm;

Корисні лінки (скоріш за все після чекліста та статті-лонгріду по BigQuery тобі точно треба буде перепочити, тому лише 2 корисних лінки в цьому листі має бути достатньо):

1. Чому та скільки варто почекати перед аналізом даних в GA4;
2. Автоматичне оновлення realtime звітів у Power BI;

🚀 Нові поля в BigQuery

У BigQuery з'явилися нові поля, але одразу скажу, що в них вже знайшли певні баги. Ви не здивовані?! Я теж) Проте сам факт, що вони з'явилися - це вже круто, і ці поля точно можуть допомогти в деяких задачах. 

👉Три поля на рівні collected_traffic_source: 

- manual_source_platform 

- manual_creative_format 

- manual_marketing_tactic

👉Три нових поля які стосуються пакетів івентів: 

- batch_event_index 

- batch_page_id 

- batch_ordering_id

Інформація ще не доступна в офіційній документації. Але як я писав вище - вже знайшли баги в їх роботі, а саме Michele Pisani провів невеличке дослідження і виклав висновки на своїй сторінці в LinkedIn.

...я б міг перейти до наступного пункту, але...

це не всі поля, які додав Google)))

Ми довго чекали саме на це оновлення, і нарешті воно з'явилось: поля для джерела трафіку на рівні сеансу. 

Зʼявилось воно поки навіть не на всіх проєктах. Але на деяких вже є. Насправді новина приносить подвійні емоції. З однієї сторони так, це спростить вхід для роботи з BigQuery для багатьох. З іншої сторони, щось мені підказує, що є в цьому апдейті і своя «ложка дьогтю». Подивимось як воно буде.

🚀 First-party mode для gtag і gtm

Я завжди кажу, що Google ніколи не залишить нас без роботи) Всі готуються до відмови від сторонніх файлів cookie, і Google звісно теж. 

Тепер доступний first-party mode для gtag і GTM. Це не зовсім новинка, адже раніше таке рішення можна було реалізувати через GTM Server-Side, але тепер це можна зробити й без нього. Хоча функція поки що в бета-версії, все одно варто ознайомитися з нею та мати на увазі.

Детальніше про апдейт можеш почитати за цим лінком.

🚀 Чому та скільки варто почекати перед аналізом даних в GA4

Я часто зустрічаю в чатах, чи в спілкуванні з клієнтами, що люди намагаються в GA4 аналізувати дані за вчора. І часто ті ж самі люди, які це роблять помічають, що даних може ще й не бути, або буде багато (not set) чи вони можуть через декілька годин змінитися. І це абсолютно нормально, тому що Google завжди пише в довідці, що він може обробляти дані протягом 72 годин. 

А в деяких випадках треба почекати навіть довше, до 12 днів. Скільки часу варто почекати та навіщо це робити, Himanshu Sharma описав у своєму пості в LinkedIn.

Він радить чекати оновлення даних хоча б 3 дні, а краще - 12 днів. Ось деякі з причин, через які варто перечекати декілька днів перед аналізом отриманих даних:

1. Після створення Custom dimension ще протягом 24 годин для нього можна бачити значення (not set).
2. Іноді доведеться чекати до 48 годин, аби з репортів зникло значення (not set).
3. Іноді дані можуть потребувати виправлень або коригувань через фільтри, імпорт даних або інші налаштування. Ці коригування можуть призвести до додаткового часу обробки.

Про інші 9 особливостей читай за цим посиланням.

🚀 Автоматичне оновлення realtime звітів у Power BI

Я дуже рідко бачу, щоб бізнесам треба було мати realtime звіти, але іноді така потреба є. Для мене було великим відкриттям, що Power BI вміє автоматично оновлювати сторінку зі звітом за встановленим розкладом. Можливо комусь теж буде корисно.

Тому ловіть лінк на офіційну інструкцію від Microsoft по цьому налаштуванню.

Твій сенсей, Макс Гапчук