Привіт 🙌
Сьогодні, як завжди, на тебе чекає багато корисної інформації.
Цього разу значна частина розсилки присвячена Google BigQuery — і на це є цілком об’єктивні причини. Але, як завжди, будуть і інші новини зі світу аналітики.
🔍 Сьогодні в розсилці:
🌟 Наші новини:
- Наскрізна аналітика через BigQuery: 2 нових практичних відео.
- ТОП-3 останніх оновлення розширення PROANALYTICS: українська мова, глобальні пресети та нова фільтрація.
- Новий потік PRO ANALYTICS стартує 1 червня.
🔹 Новина від Looker Studio:
🔹 Новини BigQuery:
- Передача даних із Snowflake до BigQuery (GA)
- Інкрементальний трансфер для популярних баз даних (Preview)
- AI-функції, які стали загальнодоступними (GA)
- AI.AGG — з’явилась і тимчасово зникла
- Agent analytics став загальнодоступним (GA)
- SQL і Visualization cells стали загальнодоступні (GA)
- Stateful-операції в continuous queries (Preview)
- BigQuery Graph: аналіз зв’язків між даними (Preview)
🔹 Новини Google Analytics:
🔹 Новина від Meta:
- Meta оновила свій офіційний шаблон GTM для Meta Pixel.
- Google оновлює підхід до Enhanced Conversions.
🔸 Корисні матеріали:
📢 Наскрізна аналітика через BigQuery: 2 нових практичних відео
Наскрізна аналітика — це вже, з одного боку, тренд останніх років, а з іншого — must-have останніх років. Про неї багато говорять і пишуть, але досі є купа компаній, які так і не реалізували її у себе.
За свій досвід я бачив різні підходи до налаштування наскрізної аналітики. Технології та інструменти змінюються, але зараз найбільш актуальний підхід — це робота з сирими даними на рівні BigQuery з подальшою побудовою фінальних звітів у системах бізнес-аналітики.
І якщо тема побудови звітів вже досить добре розкрита, то от поєднання сирих даних з різних систем — CRM, рекламних кабінетів чи Google Analytics — на рівні BigQuery досі має небагато практичної відкритої інформації.
Тому я вирішив це виправити. За останні два тижні на YouTube-каналі Analytics Tips вийшло два нових відео, які детально розкривають цю тему.
По-перше, буквально сьогодні вийшло відео про те, як об’єднати дані CRM і Google Analytics, щоб потім використовувати їх у звітах.
По-друге, в іншому відео я розібрав ще одну важливу задачу — як правильно збирати статистику по вкладених сутностях у рекламних кабінетах Google Ads: групах оголошень, ключових словах та інших елементах, які знаходяться нижче рівня кампанії.
Обидва ці відео можна переглянути за лінками:
📊 Як правильно зібрати статистику за групами оголошень у BigQuery. Переглянути відео >>>
📊 Як об’єднати дані CRM і Google Analytics у BigQuery: простий підхід до наскрізної аналітики. Переглянути відео >>>
І ще один важливий момент: ці відео — частина курсу BigQuery for Marketing.
Загалом це лише 2 з більш ніж 70 практичних відео, які є на курсі. У ньому я детально розбираю роботу з даними та практичні сценарії використання BigQuery в маркетингу. Детальна програма — за посиланням >>>
Ну а якщо ти досі не розумієш, як BigQuery може бути корисним у маркетингу, або не знаєш, з чого почати роботу з цим інструментом — рекомендую ознайомитися з моїм матеріалом, який уже давно на сайті, але залишається повністю актуальним:
«Все, що потрібно знати про BigQuery: що це, навіщо та які переваги для маркетингу»
🔥 ТОП-3 оновлення розширення PROANALYTICS: українська мова, глобальні пресети та нова фільтрація
Відео - не єдине, чим я займався останні два тижні 🙂
Я також продовжую працювати над розширенням PROANALYTICS. Повний перелік усіх апдейтів планую опублікувати ближче до кінця квітня — коли режим PROANALYTICS Magic офіційно вийде з альфа-версії.
А поки що — топ-3 оновлення, які вже зараз можуть бути корисними 👇
- По-перше, у розширенні офіційно з’явилася українська мова. Якщо у тебе браузер використовує українську — розширення також можна переключити на неї.
2. По-друге, пресети звітів тепер можна зберігати не тільки на рівні конкретного ресурсу, а й глобально. Це означає, що ти можеш один раз налаштувати потрібний звіт і використовувати його в будь-якому ресурсі, до якого маєш доступ.
3. І третє — Excel-like фільтрація в стандартних звітах Google Analytics 4.
Тепер ти можеш швидко фільтрувати дані не тільки за умовою “містить”, як у стандартному функціоналі, а й використовувати більш гнучкі варіанти: наприклад, регулярні вирази або просто обирати потрібні значення чекбоксами. Більше того, фільтрація тепер працює не тільки на рівні параметрів, але й на рівні показників.
🔔 Новий потік PRO ANALYTICS стартує 1 червня
Студенти курсу PRO ANALYTICS нарешті завершили своє навчання. Вітаю з цим і їх, і себе.
Ну і нагадую: вже 1 червня стартує наступний потік.
Якщо ти якраз із тих, хто постійно хоче почати “з понеділка” або “з першого числа” — це твоя ідеальна можливість для старту.
Детальніше про програму курсу — за посиланням >>>
Завдання на курсі максимально наближені до реальних задач сучасної аналітики. Ти навчишся працювати з GA4, GTM, BigQuery та Power BI й використовувати дані, щоб розуміти, що насправді відбувається в маркетингу, та приймати рішення не на інтуїції, а на цифрах.
💬 Якщо маєш питання або бажання записатися — пиши мені в особисті в телеграм або фейсбук.
На цьому наші новини все. Перейдімо до новин сервісів, які ми всі щодня використовуємо 🔥
👉 Новина від Looker Studio
Напевно, найбільша новина останніх двох тижнів зі світу аналітики — це те, що Google Data Studio (який свого часу перейменували в Looker Studio) знову змінив назву… на Data Studio.
Якщо тобі здалося, що це звучить як жарт — повір, це не жарт.
Переглянути офіційний анонс >>>
Якщо ця новина тебе трохи заплутала, наш студент, Рома Муртазін, зробив мем який наглядно демонструє всю суть того, що відбувається 🙂
Але, як то кажуть, від зміни назви функціонал не змінюється. Тому навряд чи це якось сильно вплине на використання інструменту.
А тепер давай перейдемо до більш серйозних новин.
👉 Новини BigQuery
Останнім часом я дуже часто жартую, що жодні два тижні не можуть пройти без якогось BigQuery-апдейту який стосуватиметься чи то трансферу даних, чи то AI-функціоналу. І ці два тижні — не виключення 🙂
Але цього разу є ще й кілька оновлень поза цими класичними блоками.
Тому давай почнемо з оновлень трансферу та AI, а потім перейдемо до інших новин.
🚩 Передача даних із Snowflake до BigQuery стала загальнодоступною (GA)
Тепер BigQuery Data Transfer Service офіційно підтримує передачу даних із Snowflake.
Це вже загальнодоступна функція, тому якщо у тебе є дані в Snowflake — тепер їх можна нативно підтягувати в BigQuery без сторонніх рішень.
🚩 Інкрементальний трансфер даних для популярних баз даних (Preview)
Раніше самі конектори до цих баз вже існували, але тепер з’явилась підтримка інкрементального оновлення даних. Це означає, що можна передавати не всю базу повністю, а лише нові або змінені дані.
Підтримуються:
— MySQL
— Oracle
— PostgreSQL
— ServiceNow
🚩 AI-функції для роботи з неструктурованими даними стали загальнодоступними
Функції AI.IF, AI.SCORE і AI.CLASSIFY стали загальнодоступними. Вони дозволяють:
— фільтрувати
— ранжувати
— класифікувати
не тільки текст, а й інші типи неструктурованих даних (зображення, PDF, аудіо, відео) — і робити це через умови, задані природною мовою.
🚩 Функція AI.AGG — з’явилась і зникла
6 квітня з’явилась нова функція AI.AGG для семантичної агрегації неструктурованих даних на основі природної мови.
Але 13 квітня її вже тимчасово відключили після релізу. Зараз очікуємо, коли її повернуть.
🚩 Agent Analytics став загальнодоступним (GA)
Аналітика агентів тепер доступна як open-source рішення. Вона дозволяє збирати, аналізувати і візуалізувати взаємодію з AI-агентами навіть при великих обсягах даних.
🚩 SQL і Visualization cells у BigQuery Notebooks стали загальнодоступними (GA)
Я вже писав про це раніше, коли функціонал був у preview. Тепер же він офіційно загальнодоступний:
— SQL-комірки
— Visualization-комірки
Тобто ти можеш писати запити і одразу будувати візуалізації прямо в блокноті без додаткових інструментів.
Можна налаштовувати:
— тип графіка
— агрегації
— кольори
— підписи
Це ще один крок до того, щоб робити швидкий аналіз прямо в BigQuery без BI-інструментів.
🚩 Stateful-операції в continuous queries (Preview)
Тепер у continuous queries (або безперервних запитах) можна використовувати логіку зі збереженням стану даних:
— JOIN-и
— window functions
— накопичення даних у часі
Це відкриває можливість складнішої аналітики в реальному часі.
🚩 BigQuery Graph: аналіз зв’язків між даними (Preview)
Про роботу з графами ми вже трохи говорили в минулій розсилці в контексті того, куди рухається робота з BigQuery. Там я ділився матеріалом, де показано, як це працює на практиці.
І ось тепер офіційний анонс теж нас дістався.
👉 Новини Google Analytics
🚩 Оновлення в логіці Google Signals: що змінюється з 15 червня
Google анонсував важливі зміни в тому, як працює взаємодія між Google Analytics 4 і Google Ads. І якщо коротко — тепер усе буде простіше.
З 15 червня 2026 року змінюється логіка збору рекламних даних. Раніше на це впливали і Google Signals, і Consent Mode. Тепер ролі чітко розділені:
- Google Signals відповідає тільки за дані всередині GA4 (наприклад, демографія та інтереси у звітах).
- А вся робота з рекламними даними (включаючи ремаркетинг) повністю переходить під контроль параметра ad_storage у Consent Mode.
Тобто, якщо сказати максимально просто:
- Якщо ad_storage = granted — Google Ads може збирати та використовувати дані (включно з прив’язкою до Google-акаунта користувача), навіть якщо ти вимкнув Signals у налаштуваннях аналітики.
- Якщо ad_storage = denied — доступ до цих даних буде заблоковано, і Google бачитиме лише анонімні параметри з URL.
Раніше, щоб передавати аудиторії з GA4 у Google Ads, потрібно було і зв’язати акаунти, і увімкнути Google Signals. Після оновлення Google Signals більше не є обов'язковим для цього — достатньо лише зв’язки акаунтів та згоди ad_storage.
Виглядає як спрощення: менше “перемикачів” і зрозуміліша логіка. Тепер відповідальність за приватність даних фактично повністю перемістилася з інтерфейсу GA4 в технічне налаштування Consent Mode. А значить вміння коректно налаштовувати Consent стає ще важливішим.
Google дає близько 90 днів на оновлення політик конфіденційності, що ще раз підтверджує: це не просто «косметичне» оновлення інтерфейсу, а зміна підходу до обробки даних.
Детальніше — в офіційній довідці >>>
🚩 Новий блок Tasks із рекомендаціями
У деяких акаунтах GA4 почав з’являтися новий функціонал — Tasks.
Поки що офіційної інформації про нього майже немає, але вже можна побачити, як це виглядає:
По суті, це список задач, які Google пропонує виконати, щоб “покращити” налаштування аналітики.
Фактично Google показує, як він бачить ідеально налаштований акаунт: що варто підключити, що перевірити і що ще можна доробити.
Але тут важлива ремарка.
Google вже давно показує “рекомендації” — наприклад, у рекламі або в тих же GA4. І вони не завжди є оптимальними саме для твого бізнесу.
Тому важливо не сприймати цей список задач як обов’язковий чекліст. Краще ставитись до нього як до підказок:
— переглянути
— зрозуміти, що саме пропонується
— і вирішити, чи це реально потрібно у твоєму випадку
При цьому сам підхід виглядає доволі цікавим. Особливо для тих, хто ще не до кінця орієнтується у всьому функціоналі GA4.
Але ще раз: не сприймай це як список того, що “обов’язково треба зробити”.
Це лише рекомендації, які варто перевіряти через призму бізнесу.
👉 Meta оновила свій офіційний шаблон GTM для Meta Pixel
Це хороша новина, оскільки вона показує: Meta активно підтримує це рішення і не забуває про нього.
Загалом цікаво стежити за цим рішенням. Цей шаблон свого часу почав розробляти Simo Ahava, а потім Meta підхопила і зробила його офіційним, трохи доопрацювавши. І важливо, що зараз вони продовжують його оновлювати.
Якщо ти раніше від нього відмовився, бо він здавався застарілим — має сенс переглянути ще раз. Особливо якщо для політики компанії важливо використовувати офіційні рішення.
👉 Google оновлює підхід до Enhanced Conversions
Нарешті ця вся плутанина з “enhanced conversions” та “enhanced conversions for leads” зникає.
Тепер усе зводиться до одного поняття — розширені конверсії. Але ще важливіше інше. Раніше ти мав обрати один спосіб передачі даних: або через сайт (Google Tag / GTM), або через API, або через Data Manager. Тепер цього обмеження немає.
Google буде приймати дані з кількох джерел одночасно і комбінувати їх для підвищення точності відстеження конверсій.
Тобто ти можеш паралельно використовувати:
— передачу з сайту (Google Tag або GTM)
— Google Ads Data Manager
— серверну передачу через API
І це не буде створювати конфліктів — навпаки, дані будуть доповнювати одне одного.
Оновлення впроваджується у два етапи:
— перший уже запущений (Google почав приймати дані з кількох джерел одночасно)
— другий очікується у червні 2026 року, коли “enhanced conversions” та “enhanced conversions for leads” об’єднаються в одну сутність
Детальніше можна почитати тут >>>
До речі, про це оновлення вперше я дізнався не з офіційного блогу Google, а з повідомлення Жені Максимової в чаті курсу Розширені Конверсії для Google Ads :)
І це гарне нагадування: якщо ти хочеш не просто слідкувати за апдейтами, а реально розуміти, як їх впроваджувати — у Жені в нашій академії є курс по розширеним конверсіям, який вона постійно актуалізує під усі зміни.
Тому якщо ти ще не до кінця розібрався з цією темою — рекомендую звернути на нього увагу.
На цьому новини все - переходимо до корисних матеріалів.
Сьогодні в тому чи іншому форматі ми говорили про купу різних сервісів, але я жодного разу не згадав один зі своїх улюблених — Power BI.
Тому далі на тебе чекає два матеріали саме про нього. Хоча, якщо чесно, вони не стільки про Power BI, скільки про фундаментальні підходи до побудови звітів у будь-якій системі аналітики:
- По-перше — як зручно подати наші KPI? Як зробити так, щоб вони несли в собі максимальну кількість корисної інформації, але при цьому не перевантажували користувача? У першій статті якраз розбираються класні шаблони, які допомагають це реалізувати. Читати >>>
- По-друге — який підхід до фільтрації даних обрати? Це одне з питань, які все частіше з'являються при проєктуванні дашбордів (іншими словами, тільки набирає тренд): чи робити звіт з купою фільтрів (слайсерів), які просто з'їдають половину місця на екрані, чи все ж таки обрати інтерактивну логіку, де зрізи та фільтри "вшиті" безпосередньо в самі візуальні елементи? Читати >>>
Ці питання актуальні завжди і для всіх. Неважливо, чи ти працюєш аналітиком, чи ти спеціаліст з реклами, який готує щомісячні звіти, чи власник бізнесу, який збирає дашборд для себе.
Якщо ти працюєш із даними і будуєш звіти — рекомендую ознайомитися.
На цьому сьогодні все. До нових зустрічей!
На всяк випадок нагадую, що існує англомовна версія розсилки на LinkedIn, на яку ти теж можеш підписатися та поділитися з англомовними колегами.
Твій сенсей, Макс Гапчук 🔥
Будь в курсі актуальних новин зі світу аналітики!