- Головна
- /
- Архів розсилок
- /
- Дайджест з вебаналітики #44
від 23 Жовтня 2025р.
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.
🔹 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 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.
🔥 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:
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.
- Історія завдань — тепер відкривається окремою вкладкою через пункт Job history у Explorer (нижню панель для історії прибрали).
- 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.
🚩 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.
🚩 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.
І нагадую, що в BigQuery можна візуалізувати не лише карти. На вкладці Visualization доступні також базові типи графіків — line, bar, scatter.
🚩 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:
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.
🚩 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.
Усе налаштовується дуже просто: у блоці Options вибери параметр Resize behaviour → Fit to content — і стовпці автоматично підлаштовуватимуться під ширину таблиці.
🚩 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.
Можливо, я не згадав усі оновлення, які можуть бути для тебе цікавими, тож повний список апдейтів Power BI за жовтень можна переглянути за посиланням:
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.
🔥 Як передавати конверсії LinkedIn через серверний GTM
Наступний матеріал — для тих, хто працює із серверним GTM. Julius 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.
🔥 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!
