Привіт 🙌
Цей тиждень був дуже насиченим. В основному через те, що студенти 9-го потоку курсу PRO ANALYTICS завершували своє навчання, і як завжди на мене чекала велика гора ДЗ, які вони вирішили здати в останній момент. Тому цей лист скоріш за все долетить до тебе в дуже пізній час.
Тепер перейдімо до основної частини.
Зазвичай у розсилці я пишу на різні теми: такий свого роду мікс про GA4, Power BI, BigQuery та ін. Все це щоб зробити розсилку максимально цікавою для всіх: і для тих, хто працює із Google Analytics, і для тих, хто працює з сирими даними в BigQuery, і для тих, хто будує звіти у Power BI.
Але сьогодні буде свого роду виключення, оскільки я зроблю акцент тільки на BigQuery. Це ні в якому разі не значить, що всім хто не вміє працювати з цим інструментом потрібно закривати цей лист. Навпаки, ідея листа показати, що BigQuery все більше входить у всі сфери нашого маркетингового життя.
Ми поговоримо про:
- Використання Google BigQuery для імпорту даних в Google Ads.
- Імпорт даних з Search Console до Google BigQuery
- Як відновити минулі дані в Google BigQuery.
- Різниця між даними Google BigQuery та Google Analytics 4.
- Найближчі події від PROANALYTICS.ACADEMY.
Перш ніж перейдемо до основних тем, хочу трохи пояснити у чому ж заключається така актуальність Google BigQuery, що я присвятив йому аж цілий лист.
Через майбутні обмеження кук третьої сторони тепер дуже велика увага приділяється збору даних на основі першої сторони. І я зараз не тільки про серверний GTM з його можливістю змінити контекст кукі з третьої сторони на першу. А й про ті дані, які ти маєш в CRM чи внутрішніх Бази Даних. Напевно ти помітив, що зараз рекламні гіганти, такі як Facebook і Google дуже "просять" предавати хешовані персональні дані при налаштуванні конверсій (наприклад, при налаштуванні розширених конверсій в гугл едс). Саме ці дані, в тому числі, і будуть тим рятівним колом, яке допоможе вижити рекламним системам після відмови від кук третьої сторони.
Для тих, хто трохи не в темі рекомендую переглянути це відео з нещодавнього Adobe Summit на тему "Data Doomsday: A Checklist to Survive the Next Generation of Analytics - VS115". Дякую Сергій Урсу, що поділився ним в чаті, я за всім слідкую, ділись ще ;)
Якщо коротко, то умовне майбутнє без кукі третьої сторони несе великі зміни для всієї веб-аналітики і звісно що добре було б до цього підготуватись.
Список пунктів, які треба зробити може бути досить великим (повний перелік дивіться в відео), але в тому числі він включає: єдину та гарно продуману стратегію індентифікації юзерів на сайтах. Тобто варто подумати над створенням унікального ID, який можна використовувати в усіх системах.
Для чого потрібен такий ідентифікатор? Звісно, щоб збирати та поєднувати дані про дії юзерів і в тому числі щоб потім оброблені дані про конверсії надсилати до рекламних кабінетів. І тут якраз тобі дуже допоможе BigQuery.
Вступ вийшов досить великим, тому ловіть мемчик, який вчора зробив мій день 😀 Автор Микита Тимошенко - ще один студент, який трохи перевчився))))).
А тепер переходимо до м'яса 💥
Використання Google BigQuery для імпорту даних в Google Ads. 🚀
Вище я писав, що BigQuery тобі дуже допоможе вижити в цьому новому світі. І ось відповідь про те, як саме. Тепер в Google Ads відкриваються нові можливості, що дозволяють отримувати дані про офлайн-конверсії, і про авдиторії прямо з BigQuery. Якщо раніше для цього треба було кликати технічного спеціаліста, то зараз це можна легко зробити і самому. Якщо ти звісно розумієш як працювати з Google BigQuery.
Дані про авдиторію, а саме функція Customer Match співставляє зібрані списки клієнтів з користувачами Google, щоб показувати більш персоналізовану рекламу. Офлайн конверсії можуть доповнити дані про покупки чи дії клієнтів поза онлайном, наприклад, замовлення, які оформлені з допомогою дзвінків, в офлайн в магазинах або замовлення, яке зроблено на сайті, а фінально оплачено пізніше, після розмови з менеджером.
Як підключити Google Big Query до Google Ads для передачі даних розписано в довідці від Google
На всяк випадок також нагадаю, що в Google Ads вже давно також є можливість експорту даних до Google Big Query. Таким чином тепер це працює в дві сторони.
Ось так поступово Big Query входить в життя PPC-спеціалістів.
Імпорт даних з Search Console до Google BigQuery 🚀
Якщо ти SEO-спеціаліст і Google Ads тебе взагалі не цікавить, то BigQuery має інший спосіб ввійти у ваше життя. Хочете аналізувати більше даних ніж доступно в інтерфейсі Search Console - скористайтесь експортом даних з Search Console до BigQuery. Розробники чи вміння самостійно працювати з API вже не потрібні.
Як налаштувати таку передачу даних розписано в довідці від Google
Як відновити втрачені дані в Google BigQuery. 🚀
Якщо ти прислухався до моїх порад вище і вирішив почати вивчати BigQuery, то тобі точно буде корисною наступна порада.
Найчастіше питання, яке я зустрічаю від студентів, які починають працювати з BigQuery загально звучить: "Що робити якщо я випадково видалив дані?". Бувають ситуації, коли вже переписав дані в таблиці або втратив їх ще декілька днів тому, а треба до них знову повернутися. Так-от, є гарна новина: ми можемо подивитися дані на будь-який час до 7 днів назад. Тобто у тебе фактично є автоматичний 7-денний бекап всіх даних в BigQuery.
Для цього мжна скористатись наступним рішенням:
Додавши спеціальну команду "FOR SYSTEM_TIME AS OF" до оператора FROM ти можеш повернути дані таблиці на вказаний момент часу. Повний запит на версію даних, які були годину тому виглядає так:
SELECT *
FROM mydataset.mytable
FOR SYSTEM_TIME AS OF
TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 1 HOUR);
Можна запросити будь-який проміжок часу, але в межах 7 днів.
Якщо хочеш ознайомитися детальніше, то переходь до офіційної довідки за цим посиланням.
Різниця між даними Google BigQuery та Google Analytics 4. 🚀
Враховуючи те, що більшість починають своє знайомство з Google BigQuery з експорту даних Google Analytics 4, то я думаю, варто нагадати про причини відмінностей між даними в інтерфейсі GA4 і "сирими" даними, які ти отримаєш в BigQuery. Тобто якщо ти порахуєш дані в Google BigQuery і дані в GA4, то вони 100% будуть відрізнятися. Питання тільки в тому, наскільки)
Детальніше рекомендую прочитати у відповідній офіційній статті де Google пояснює всі можливі розбіжності та способи їх уникнення (якщо вони є).
Ваш сенсей, Макс Гапчук
Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!