від 6 Червня 2024р.

Дайджест з вебаналітики #8Розбираємо, як GTM впливає на швидкість сайту, які get-параметри варто залишати в URL та як працюють «рівні даних» у BigQuery. Також про методи визначення джерела сеансу в GA4 експорті.

Головна
/
Архів розсилок
/
Дайджест з вебаналітики #8

Привіт 🙌

На блозі вийшло дві нових статі: продовжую серію про івенти розширеної статистики:

- Як правильно аналізувати кліки по зовнішнім лінкам в GA4?

- Як правильно аналізувати внутрішній пошук користувачів на вебсайті?

Ну а для тих хто більше полюбляє відео-контент, на YouTube каналі зявились детальні відео-інструкції по розбору івентів розширеної статистики "scroll", "click", "view_search_results".

🚀 Тепер перейдемо до основного

Сьогодні без новин, але з корисною інформацією по GTM та BigQuery.

Корисне про Google Tag Manager:

Як GTM впливає на швидкість роботи сайту.
Як залишити тільки потрібні тобі get-параметри в URL з допомогою GTM.

Корисне про Google BigQuery:

Концепція "рівнів даних" при роботі з "сирими даними" в BigQuery.
Як правильно визначити джерело сеансу в експорті GA4

🚀 Як GTM впливає на швидкість роботи сайту.

Думаю ви хоч раз та й чули, як хтось розповідає, наскільки GTM погано впливає на швидкість сайту. Сьогодні будемо розвіювати цей міф.

Найчастіше, при визначенні впливу GTM на швидкість сайту забувають один важливий момент: в тег менеджері знаходиться дуже багато різних кодів. Тому просто знести GTM, і показати як сайт тепер "літає" буде не коректно.

Правильно буде порівнювати швидкість сайту з пустим контейнером і без нього або брати з однієї сторони сайт наповнений кодами через GTM, а з іншої - напряму наповнений кодами в коді сайту.

І тоді, як показує практика, результати покажуть, що GTM або не впливає на швидкість сайту, ну або вплив незначний.

Тобто Google Tag Manager має мінімальний вплив на швидкість завантаження сторінки. Проте теги, які ми додаємо до GTM, звісно можуть сповільнити роботу вебсайту. Більше прикладів та практичних доказів та порад на цю тему в прекрасній статі від Julius Fedorovicius за цим посиланням

🚀 Як залишити тільки потрібні тобі get-параметри в URL з допомогою GTM

Скоріш за все, тобі знайомо що в інтерфейсі GA4 можна виключити непотрібні get-параметри з URL. Про всяк випадок, нагадаю, що це можна зробити в GA4 через Admin > Data Streams > Обрати потрібний потік > Redact data > URL query parameters > пишемо get-параметри, що хочемо виключити

Проте якщо тобі треба не виключити, а залишити конкретні get-параметри з великої кількості, то тут інтерфейсу GA4, на жаль, не вистачить. Але не забуваймо про Google Tag Manager.

Звісно завжди можна написати код на JS, який вирішить питання, але є й інший шлях. Чомусь багато хто забуває про прекрасну Галерею шаблонів з її готовими рішеннями. Для цієї задачі нам, наприклад, підійде змінна (Variable) Trim Query.

І, звісно, не обійдемось без прикладу. За налаштуваннями з усіх get-параметрів залишились тільки gclid та UTM-мітки:

🚀 Концепція "рівнів даних" при роботі з "сирими даними" в BigQuery.

Наступна стаття буде особливо корисна всім хто починає свій шлях в BigQuery. У ній Krisztián Korpa пояснив концепцію "рівнів даних", яка допомагає краще сприймати структуру таблиць та запитів до даних GA4 (та інших аналітичних платформ) після експорту в BigQuery.

Ідея проста і зрозуміла для тих, хто давно працює з сирими даними - рівень даних визначає, що представляє собою кожен рядок таблиці. Наприклад, в GA4 таблиця на рівні користувача може містити user_id та пов'язані з ним атрибути, а таблиця на рівні сеансу може містити session_id та атрибути цього сеансу. Але, звісно, інколи це може бути заплутано, особливо якщо ти тільки починаєш із цим всим розбиратись.

👉 Статтю можеш почитати за цим посиланням

🚀 Як правильно визначити джерело сеансу в експорті GA4

Кожен, хто стикався з завданням визначити джерело трафіку на рівні сеансу знає, що потрібно врахувати дуже багато різних моментів і нюансів. І способів визначення існує багато, і відрізняються вони складністю та кількістю врахованих нюансів.

В статті автор дуже круто поступово пояснює як він пройшов шлях від простого MAX() до ARRAY_AGG() та далі до AS STRUCT + ARRAY_AGG() методу - кожен з яких має свої переваги та недоліки.

Лінк на повну статтю знайдеш тут.

Якщо ця тема здається тобі дуже заплутаною, то в тебе буде прекрасна можливість в ній розібратись детальніше на вебінарі, який я вже дуже скоро проведу разом зі студенткою, про яку ходять легенди в наших чатах) Не пропусти) Анонс буде в мене на сторінці фб та в наступному листі)