Что позволяет объединять сведения из офлайн систем и информацию собранную в google аналитике

Интеграция оффлайн статистики с Google Analytics

Задача – получение точных данных об источниках конверсий в Интернет-магазине, чтобы иметь представления о реальной отдаче из разных рекламных каналов и их взаимодействии:

• SEO (Яндекс, Google, Rambler, Mail);
• Контекстная реклама (Яндекс.Директ, Google Adwords, Бегун);
• Системы выбора товаров (Яндекс.Маркет, Price.ru и т.п.);
• Прочие источники переходов (сайты партнеров, различные агрегаторы трафика).

Проблемы онлайн-статистики

Всем известны проблемы онлайн-статистики, поэтому перейду сразу к сути – любые пусть даже самые хорошие системы сбора данных не позволяют учесть оффлайн-конверсии. Пока пользователь совершает какие-то действия в онлайн, мы все о нем знаем, но как только дело доходит до телефона, наши счетчики сразу теряют его из виду. В различных областях интернет-торговли общение с продавцом по телефону играет разную роль, но в нашем случае это важно. Сразу оговорюсь, что речь идет об Интернет-магазине керамической плитки, где, в принципе, сложно продавать онлайн, т.к. покупателю необходим непосредственный зрительный и тактильный контакт с товаром и консультации продавца. Поэтому в нашем случае учет оффлайн-конверсий является необходимостью. Для этих целей мы разработали собственную систему учета посетителей – Хамелеон. Принцип ее работы не нов, на рынке уже представлены довольно большое количество подобных инструментов и систем. Мы хотим рассказать лишь о том, как синхронизировать собранные у себя данные с данными Google Analytics (GA) и, собственно, для чего это вообще нужно.
И для начала необходимо рассмотреть вторую часть проблем, а именно, проблемы, связанные со сбором и обработкой данных об оффлайн-конверсиях. Во-первых, нужно рассказать какие есть методы отслеживания:

Подмена номера телефона

• Ограниченное количество телефонных номеров не позволяет сделать неограниченное количество источников и провести по ним учет. Например, учет по ключевым фразам из поиска;
• Сравнительная сложность организации, т.е. тут вам не обойтись одним PHP-программистом, придется подключать специалистов другой специализации;
• Как следствие высокая стоимость установки.

Купоны на скидку

• Собственно сами скидки – их могло и не быть и, наоборот, если у вас есть политика и общая система скидок с продаж, например, накопительного характера, вряд ли вам захочется усложнять ее за счет купонных;
• Никому не охота заниматься распечатыванием, лень или просто нет принтера;
• Портит наше юзабилити – если место на страницах сайта четко распланировано, если все лежит там, где надо и мы стараемся лишний раз не отвлекать пользователя, то купон (а он должен быть отчетливо видим) будет лишним.

Раздача ID каждому пользователю

• Иногда пользователь выписывает номера телефонов нескольких сайтов для обзвона всех подряд, конечно же, без ID;
• Человеческий фактор в виде продавца на телефоне:

Система учета оффлайн-конверсий Хамелеон

Мы, в конечном итоге, выбрали последний метод учета, т.к. в нашем случае он подошел больше, назвали собственную систему Хамелеон и научили его следующим нехитрым действиям:

• Определять url источника перехода на сайт;
• Ключевую фразу, по которой пользователь нашел ссылку на наш магазин;
• Нумеровать посетителей и отдавать каждому свой ID (показывается под изображением каждого товара);
• Записывать каждому посетителю в Cookie его ID для запоминания;
• Сохранять данные (что, когда, на какую сумму заказал) о покупателях – тех, кто совершил покупку с сайта;
• Вводить данные о покупках самим продавцом, когда покупатель оформляет покупку по телефону.

Про то, как вообще строится подобная система и с какими проблемами мы столкнулись, я опишу в следующей статье, конечно, если эта будет кому-нибудь интересна.
И вот дальше выяснилось следующее – для всех трех методов (с подменой, купонами или ID) существует общий ворох проблем, которые сильно мешают адекватно оценивать расходы на рекламу и вносят высокую степень погрешности в достоверность данных.
Вот некоторые из них:

• А что если перед покупкой у вас на сайте, пользователь зашел к вам пять раз из разных источников?
• Что если ваш товар вообще не покупают спонтанно, а тратят на выбор дни или недели?
• Как понять, сколько и каких источников переходов было перед каждой покупкой?
• Сколько времени ушло у покупателя на выбор с момента первого посещения сайта?
• Как отследить тех, кто пришел по закладке? и т.д.

Согласитесь, достаточно для того, чтобы испортить всю собранную статистику…
Поэтому мы решили найти какой-то способ слежения за пользователем, который позволил бы нам ответить на все вышеперечисленные вопросы, метод получения полной статистики о наших покупателях. Поскольку мы маленькая компания, в штате которой всего 6 человек, мы не можем позволить себе разработку большой системы статистики, какой как GA или Liveinternet. Помимо этого нам бы не хотелось обременять себя хранением огромных массивов статистических данных, которые мы могли получить. Да и создавать велосипед заново тоже не лучший выход, поэтому мы решили выбрать и воспользоваться чужими наработками в области статистики и интегрировать их с нашим Хамелеоном. Для этих целей был выбран GA.

Интеграция: Хамелеон & Google Analytics

Дальше нам понадобилось лишь взять базовый метод передачи данных, и вот тут мы совершили ошибку, вместо использования пользовательских переменных _trackPageview, мы взяли учет событий _trackEvent. Этот метод хоть и похож, но имеет одно очень важное отличие – он создает событие, т.е. если пользователь попадает на сайт и мы фиксируем событие, то GA учтет его как переход внутри сайта, что не будет являться отказом. После выяснения этой особенности мы изменили подход и начали передавать данные в GA, используя пользовательские переменные через _trackPageview.
Для этого в самом коде GA (стандартное отслеживание) перед pageTracker._trackPageview(); прописываем формирование переменной:
pageTracker._setCustomVar(1, ‘id’, ‘3456’, 2);
pageTracker._trackPageview();
Для асинхронного кода отслеживания:
_gaq.push([‘_ setCustomVar’, 1, ‘id’, ‘3456’, 2]);
_gaq.push([‘_trackPageview’]);
Спецификация данного метода:
_setCustomVar(index, name, value, opt_scope)

Параметры

Int index – Позиция, использованная для пользовательской переменной. Возможные значения: 1-5, включительно.
String name – Имя пользовательской переменной.
String value – Значение пользовательской переменной.
Int opt_scope – Область действия, использованная для пользовательской переменной. Возможные значения: 1 для уровня посетителя, 2 для уровня сеанса и 3 для уровня страницы.

Результат

Таким образом, Хамелеон, у нас раздает всем пользователям свой уникальный ID, записывает его в Cookie и отправляет в Google Analytics. А мы в конце каждого месяца получаем таблицу с покупками у нас на сайте со списком ID каждого покупателя и заходим для анализа их поведения в Analytics. Там мы можем:

• Сгруппировать всех своих покупателей в один сегмент, ну например, – «покупатели октябрь»;
• Проверить общие характеристики выбранного сегмента и сравнить с остальными данными;
• Получить информацию о том, как наши покупатели шли к своей цели, начиная от входа на сайт и заканчивая выбором товара.
• И т.д

Вот как это выглядит на экране у нас:
Это пути по сайту конкретного покупателя, мы создали сегмент, включающий пользователя только с конкретным ID. К слову, можно взять все ID всех покупателей за определенный период и сравнить их поведение с поведением остальных посетителей.
Итак, он трижды заходил к нам на сайт в период с 17.11.2010 по 20.11.2010, просмотрел всего 6 страниц и провел на сайте 5 с половиной минут.

Он из Москвы.

Заходил он к нам 18 и 19 ноября.

И нашел наш сайт в Яндекс по запросу – “плитка sancy beige”.

А вот четыре просмотренные им страницы, как по учебнику – карточка товара, контакты, доставка и способы оплаты.

• я пиарюсь
• google analytics
• статистика
• веб-аналитика

Что позволяет объединять сведения из офлайн-систем с информацией, собранной в Google Analytics?

Что позволяет объединять сведения из офлайн-систем с информацией, собранной в Google Analytics?

• User ID;
• Связь с AdWords;
• Отслеживание целей;
• Импорт данных.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

Вам также может быть интересно

Какой параметр Google Реклама включает в целевой URL при автоматической пометке? utm=; adid=; urlid=;

Как могут использоваться специальные параметры? Все ответы верны; В качестве основных в специальных отчетах;

Какая из этих комбинаций параметров и показателей недопустима? Количество сеансов и показатель отказов; Количество

Какие критерии нельзя использовать для создания специальных сегментов? Тип объявления; Показатели; Параметры; Последовательность действий

Что такое дополнительный параметр в Google Аналитике? Дополнительный показатель в отчете для более точного

Какие три параметра рекомендуется использовать, чтобы вручную отслеживать кампании? Канал, источник и кампания; Канал,

Что позволяет объединять сведения из офлайн систем и информацию собранную в google аналитике

CDP — платформа клиентских данных — что это такое и когда она нужна

Продажи в бизнесе зависят от того, насколько хорошо в нем понимают потребности целевой аудитории. Чем больше данных известно о покупателях, тем эффективнее маркетинг и выше конверсия. Решить проблему атрибуции и обработки информации об аудитории, с которой компания взаимодействует в интернете, помогают платформы клиентских данных.

• Зачем современному бизнесу CDP и в чем их отличие от BI-систем.
• Как наладить корректный сбор данных, не привязываясь к конкретным идентификаторам — email, utm, cookie и т. д.
• Реально ли склеивать в единую базу неочевидные цепочки связей клиентов с брендом.
• Как сократить затраты на сквозную аналитику без вреда для чистоты статистики.

Разбираем CDP — что это и для чего используется

Customer Data Platform (CDP) — платформа многоканальной атрибуции данных, которая собирает и упорядочивает информацию о клиентах компании из офлайн- и онлайн-источников.

Вот как это выглядит.

Главная ценность CDP — фиксация всех пользовательских данных независимо от их структуры или идентификатора. Платформа определяет все точки касания клиентов с брендом и объединяет все моменты взаимодействия покупателей в единую базу данных.

• Узнать все о предпочтениях и интересах целевой аудитории.
• Отследить историю взаимодействия клиентов с брендом и объединить разрозненные данные о пользователях.
• Предвидеть поведение клиентов и улучшить взаимодействие за счет точного предикта.
• Сегментировать аудиторию бренда и определить приоритетные каналы связи с каждой потребительской группой.

Как понять, что бизнесу пора внедрять платформу клиентских данных

В чем отличия CDP от DMP, BI и CRM-систем?

• CRM — отслеживает информацию пользователей и их историю взаимодействия с брендом.
• DMP — фиксирует данные из открытых сторонних источников (cookies, pixel tags) для обогащения данных CRM.
• CDP — объединяет информацию из DMP и CRM в единую базу для глубокой аналитики.

Как правильно выбрать и внедрить CDP-систему для бизнеса?

Для внедрения коробочной CDP-платформы требуется аренда сервера и помощь интегратора. Обычно коробочные CDP совмещаются с CRM-системами и внедряются на этапе трансформации среднего бизнеса в крупную компанию или корпорацию. Срок внедрения составляет до нескольких месяцев, в зависимости от масштаба задач.

• Установить трекинг-код AnData на сайте — вручную или через Google Tag Manager.
• Подключить к сервису рекламные кабинеты Google Ads и «Яндекс.Директ».
• Выгрузить бизнес-цели в сервис из Google Analytics и «Яндекс.Метрики», либо из CRM.

Для индивидуальных решений или внедрения в крупные компании предусмотрен корпоративный тариф. Выделенная команда сервиса поможет гибко настроить платформу и выстроить модель атрибуции данных под задачи клиента. Для бесплатной консультации о возможностях AnData или помощь с внедрением свяжитесь с техподдержкой.

Передача оффлайн-конверсий в Google Analytics

Отслеживание конверсий — пожалуй, одна из важнейших задач интернет-маркетинга. И, пока речь идет о конверсиях в онлайне, большинство систем, включая самую распространенную — Google Analytics, — справляются с этой задачей достаточно хорошо, чтобы предоставить маркетологу необходимую информацию для анализа. В самом деле — пользователь пришел на сайт, выбрал товар, положил в корзину, ввел платежные данные, и конверсия произошла. Если товар цифровой, то он его сразу и получил (и это тоже фиксируется аналитикой), если это физический товар, то аналитика может фиксировать передачу товара в доставку и далее его получение.

Но что делать, если онлайн-цепочка прерывается на этапе получения информации о товаре, а собственно покупка — то есть выбор, оплата и получение товара, — происходит вне зоны действия аналитики? Худо-бедно можно как-то решить проблему, если оффлайн-контакт с покупателем происходит через документируемый канал — email или телефон, и её пробуют решать, применяя call-tracking, CRM и прочую сквозную аналитику. А как быть, если после визита на сайт покупатель просто оказывается у вас на кассе и оплачивает покупку наличными?

Именно с такой проблемой мы столкнулись, продавая входные билеты на мероприятия коворкинга «Терминал 42» в Одессе. Наши покупатели либо приобретали билеты в онлайне на нашем сайте — и тогда мы знали о них всё, что только можно знать, за исключением номера платежной карты (эту информацию знала только платежная система), — либо приходили к нам на рецепцию, оплачивали покупку на кассе — и мы могли только спросить номер телефона, чтобы связаться с ними в случае переноса или отмены мероприятия. Попытки задавать вопросы «Откуда вы узнали о мероприятии» успеха не приносили — во-первых, это увеличивало время обработки заказа, во-вторых, не давало особой пользы, поскольку в большинстве случаев звучал ответ «Кажется, в фейсбуке увидела», что мы и так знали. Более того, если билеты продаются непосредственно перед мероприятием, мы и вопросы задать не успеваем.

Впрочем, не всё так печально. Продажи в оффлайне все равно фиксируются в той же базе и тем же движком (в нашем случае — Woocommerce), что и продажи на сайте, поэтому сам факт оффлайн-конверсии мы фиксируем в любом случае. Поэтому и возникла идея — раз уж мы не можем точно атрибутировать конверсии в оффлайне, то есть распознать, какая именно онлайн-активность пользователей к ним приводит, и как мы на эту активность можем повлиять, давайте просто попробуем собрать в одном месте всю информацию о конверсиях и маркетинговых кампаниях и попробуем увидеть хотя бы самые грубые тенденции.

Системы сквозной аналитики?

Принято считать, что для такой задачи предназначены системы сквозной аналитики, которые умеют и звонки учитывать, и письма, и сводить всю информацию воедино. Попытке использовать одну из таких систем придется посвятить отдельную статью, а тут просто скажу, что большинство разрекламированных функций таких систем нам просто не нужны, а за остальное платить полную сумму не имеет смысла. Ну, смотрите — звонки нам фиксировать не надо, поскольку по телефону мы не продаём, через email — тоже. Стоимость же большинства систем начинается от 100 долларов в месяц, не считая стоимости интеграции.

«А нельзя ли это же сделать в Google Analytics?», — подумали мы. Ведь система уже фиксирует все наши онлайн-конверсии и делает это достаточно точно. Может, есть способ передать информацию в аналитику при оформлении покупки на кассе?

Сразу скажу, что подавляющее большинство советов, которые встречаются в интернете на тему оффлайн-конверсии, выглядят как «Дайте оффлайну уникальный телефон/специальный URL/попросите заполнить форму». То есть приведите их обратно в онлайн. Что нам совершенно не подходило.

Находим способ всё сделать в GA

Но в процессе аналогичных поисков на тему «Как научить GA корректно обрабатывать возвраты билетов?» был найден прекрасный инструмент самого Гугла, позволяющий тестировать передачу данных в Google Analytics через Measurement Protocol. Это Hit Builder, который размещен на сайте Google Analytics Demos and Tools. После авторизации доступа этому инструменту к вашему аккаунту в Google (имеется в виду аккаунт, используемый для доступа в GA, конечно), с его помощью можно сконструировать запрос к GA, который передаст нужную информацию — причем, это может быть как просто pageview или event, так и полноценная транзакция.

Примеры таких запросов приведены в справке для разработчиков — и это оказалось практически то, что нам надо.

Для начала мы сконструировали тестовый запрос — взяв для этого реальную оффлайн-транзакцию:

Детали заказа, оплаченного на касс

Вот как будет выглядеть этот заказ в конструкторе хита:

Большинство параметров понятны, но все же прокомментируем некоторые:

• tid=UA-XXXXX-Y — идентификатор ресурса, в конструкторе он выбирается из списка.
• cid=xxx — идентификатор клиента. Если бы мы могли провязать активность клиента каким-то образом с его поведением на сайте, то здесь следовало бы указать ClientID. Но у нас этих данных нет, так что просто оставим здесь 555.
• dp, dt и ta — здесь мы указываем POS (point-of-sale). Собственно, страница и её тип нам не так важен, а вот параметр ta покажет эту транзакцию в отчете по Affiliation. Если у вас более одной кассы или более одной точки продаж, разное значение параметра ta позволит разнести транзакции по разным точкам.
• ti — идентификатор транзакции, мы используем для него номер заказа в Woocommerce.
• tr — сумма заказа.
• pa — purchase — это обязательный параметр.
• pr1id — id купленного продукта в системе
• pr1nm — название продукта
• pr1pr — цена продукта. Если этот параметр опустить, то в отчете вы увидите покупку товара стоимостью 0 на общую сумму XXX, что будет выглядеть абсурдно.

В результате Hit Builder соорудит вот такой запрос:

После проверки хита на валидность вы можете отправить запрос в GA. Для тестовой транзакции рекомендуется это сделать, после чего чем-то себя занять на 20-30 минут, пока GA не отразит её в отчетах.

Автоматизируем передачу данных

Разумеется, вручную составлять такие запросы на каждую транзакцию — это не вариант, так что надо искать способы автоматизировать эту деятельность.

К счастью, мы используем Woocommerce — популярную систему Ecommerce, базирующуюся на WordPress, и делаем это не в последнюю очередь потому, что популярность системы среди пользователей гарантирует её популярность среди разработчиков, которые как разрабатывают много дополнений, так и предусматривают интеграцию с ней в большом количестве своих продуктов. Поэтому, если мы сформулируем задачу как «Нам нужно какое-то решение, которое будет брать новые заказы из нашего Woocommerce и формировать из их параметров POST-запросы в Google Analytics», то мы обнаружим, что она легко решается такими сервисами, как Zapier и подобными. Мы для этого используем менее известный сервис Integromat, который предоставляет очень удобный и наглядный интерфейс для создания автоматизированных сценариев.

Сценарий для передачи конверсий в Google Analytics

Если вы решите воспользоваться этим сервисом, то вот конфиг для импорта сценария. В нём следует указать собственный id ресурса в GA и критически подойти к остальным параметрам. Бонус — сценарий также отслеживает возвраты, сделанные в админпанели магазина, и передаёт сведения о них в GA.

Если ваше решение для Ecommerce не поддерживается в каталоге интеграций Integromat или Zapier, можно придумать обходной способ — настройте экспорт данных оффлайн-транзакций в CSV или XSL файлы и используйте их на входе сценария. Правда, учитывая, что вы не можете диктовать Google Analytics, в какой момент времени учитывать транзакцию — конверсия будет учтена в момент передачи хита, — очевидно имеет смысл наладить максимально автоматический процесс с регулярным, каждый час или около того, экспортом таких данных.

И вот как выглядит наш результат в Google Analytics — успешно зафиксированные транзакции с пометкой «POS» в отчетах Расширенной коммерции.

А теперь, когда мы собрали все конверсии в одном месте, мы можем подумать, что с ними делать дальше. Но это уже совсем другая история.

Как анализировать ДРР и ROAS всех рекламных кампаний в интерфейсе Google Analytics

Когда-то маркетологам и веб-аналитикам приходилось вести Excel-таблички, где они вручную соотносили данные по всем расходам на рекламу с данными о конверсиях на сайте. Это было необходимо, чтобы рассчитать показатели эффективности рекламы такие как ROAS или ДРР.

Для этого приходилось заходить в каждый рекламный кабинет и скачивать статистику по рекламным кампаниям, затем выгружать данные из системы аналитики, и после этого вручную сопоставлять данные.

Как оказалось, многие не знают о том, что функционал Google Analytics позволяет анализировать эффективность рекламы не только по каналу Google Ads, но также и по остальным рекламным каналам: Яндекс Директ, Яндекс Маркет, VK, MyTarget и другим.

В этой статье я подробно расскажу, как импортировать расходы из всех рекламных систем в Google Analytics и как настроить отображение необходимых показателей эффективности рекламы, таких как ROAS, Cost of Sale (ДРР) и других.

1.1. Сперва необходимо создать набор данных, в который затем будет загружена информация о расходах. Для этого в Google Analytics в разделе «Admin» выберите ваш аккаунт и целевой «Property», в который вы хотите импортировать данные, и в нем выберите «Data Import»:

1.2. Нажмите «Create» для создания нового набора данных (Data Set):

1.3. При выборе «Data Set type» укажите «Cost Data» и нажмите на кнопку «Continue»:

1.4. Укажите название вашего Data Set и выберите необходимое представление «Enabled Views». Информация по рекламным расходам будет доступна только для выбранных представлений.

1.5. Далее в настройках выберите параметры и показатели как показано на скриншоте. «Import Behavior» укажите как «Overwrite» и нажмите на кнопку «Save».

Готово! Вы создали Data Set, в который будет загружаться информация о расходах на рекламу из любых рекламных систем. Что дальше?

Чтобы загрузить расходы на рекламу, сперва требуется подготовить CSV-файл, который будет соответствовать определенной структуре.

Для этого создайте новый Google Sheets или Excel файл со следующими колонками:

Теперь вы можете внести в этот файл данные из всех ваших рекламных систем, таких как Facebook, Yandex, MyTarget, VK, и других. Таким же образом вы можете учитывать расходы на Email-маркетинг, SEO и другие маркетинговые активности.

После того, как файл подготовлен, его нужно экспортировать в формате CSV.

Готовый CSV файл теперь необходимо импортировать в Google Analytics. Для этого снова идем в раздел Admin → Property → Data Import, и кликаем на «Manage Uploads» в строке с созданным набором данных.

Нажмите на кнопку «Upload file» и выберите подготовленный вами CSV-файл для импорта.

Готово, данные по рекламным расходам загрузились. Теперь можно приступать к настройке отчетов.

Можно ли автоматизировать процесс импорта расходов в Google Analytics?

Да, можно. На рынке существует несколько популярных инструментов, которые позволяют автоматизировать процесс импорта рекламных расходов на ежедневной основе.

Благодаря использованию таких инструментов, не требуется заходить в каждый рекламный кабинет и вручную скачивать данные по расходам за выбранный период, чтобы затем подготовить CSV-файл в формате необходимом для импорта в Google Analytics.

Достаточно подключить ваш аккаунт Google Analytics, выбрать используемые вами рекламные кабинеты, и система начнет автоматически загружать информацию о рекламных расходах на ежедневной основе.

Примеры таких инструментов:

• SegmentStream (https://segmentstream.com/ru/google-analytics) — цены стартуют от $29 долларов в месяц, без ограничений по количеству источников данных;
• Supermetrics GA Uploader (https://supermetrics.com/product/supermetrics-uploader) — цены стартуют от $39 долларов в месяц за один источник данных
• Funnel.io (https://funnel.io/google-analytics-cost-data-upload) — цены начинаются от 499 евро в месяц;

Некоторые компании дают возможность бесплатно попробовать продукт в течение 14 дней. Это хорошая возможность сравнить несколько инструментов и выбрать подходящий для себя.

1. До какого уровня возможна детализация?

Некоторые инструменты позволяют импортировать расходы только до уровня Source / Medium и Campaign, без возможности анализа на уровне Content и Term. Обратите внимание, что выбранный вами инструмент поддерживает импорт расходов по всем пяти UTM-меткам.

2. Поддерживается ли текущая UTM-разметка?

Некоторые системы поддерживают возможность импорта данных о расходах, только если рекламные кампании были размечены особенным образом. Обратите внимание, что выбранный вами инструмент может использовать вашу текущую UTM-разметку, чтобы вам не пришлось заново настраивать UTM-метки текущих кампаний.

3. Поддерживается ли парсинг динамических URL-подстановок?

Многие рекламные системы позволяют передавать при клике динамические параметры в URL, по которому пользователь переходит на сайт. Например, расположение баннера на странице, регион, внутренний идентификатор рекламной кампании и другие параметры. Если вы хотите анализировать эффективность рекламных кампаний вплоть до динамических параметров, передаваемых рекламной системой при клике, убедитесь, что выбранный вами инструмент поддерживает функционал автоматического парсинга динамических URL-подстановок.

4. Есть ли автоматическая конвертация валюты?

Если вы закупаете рекламу в одной валюте (например, доллары), а ваше представление в Google Analytics настроено в другой валюте (например, рубли), то данные в отчетах могут быть некорректные. В этом случае, 100 долларов будут отражены в отчетах как 100 рублей, а не как 6 918 рублей.

Чтобы данные в отчетах были корректные, все расходы нужно привести к той валюте, в котором у вас настроено представление в Google Analytics. Некоторые системы имеют встроенный функционал автоматической конвертации валют на ежедневной основе (по курсу ЦБ).

5. Есть ли интеграция с Google Sheets?

Как было указано выше, вы можете использовать Google Sheets для того, чтобы импортировать информацию о расходах, не имеющих API.

Некоторые системы имеют готовую интеграцию с Google Sheets, благодаря чему вам не придется скачивать и импортировать файл вручную. Достаточно просто обновить файлы в таблице, и система автоматически загрузит их в Google Analytics.

6. Поддерживается ли ретроспективное обновление данных?

Многие рекламные системы часто пересчитывают затраты на рекламу пост-фактум. Из-за этого, информация о расходах за тот же период может изменится. Чтобы учесть эти изменения, некоторые системы позволяют автоматически импортировать рекламные расходы за всю предыдущую неделю или месяц от текущей даты. Это позволяет быть уверенным, что данные в Google Analytics будут соответствовать данным по расходам в рекламной системе.

7. Есть ли возможность загрузки исторических данных?

Если до этого момента вы еще не передавали информацию о рекламных расходах в Google Analytics, наверняка вам захочется импортировать эти данные и за прошлый период. Некоторые инструменты позволяют единовременно загрузить данные за предыдущие за 3-6 месяцев, что позволит вам сэкономить большое количество времени на импорт данных вручную из каждой системы по-отдельности.

Зайдите в отчет Acquisition → Campaigns → Cost Analysis, где будет доступна информация по стоимости рекламных кампаний.

В этом отчете теперь вы видите расходы не только по Google Ads, но также и по другим вашим рекламным системам.

Чтобы отчетом было более удобно пользоваться, вы можете добавить дополнительные колонки с интересующими вас показателями эффективности рекламы. Для этого необходимо нажать на «Edit» в отчете, и на открывшейся странице выбрать необходимые метрики.

В качестве показателей эффективности вы можете выбрать стандартные метрики Google Analytics, например:

• Transactions — количество оформленных заказов;
• Revenue — доход от оформленных заказов;
• ROAS — (доход / расход) * 100%;
• RPC — средний доход на один клик;
• И другие.

Также вы можете настроить вывод собственных метрик благодаря использованию функционала Calculated Metrics, позволяющего добавить новые показатели на основе автоматических формул. В качестве примера, покажу как добавить в отчет метрику Cost of Sale (доля рекламных расходов).

Для этого в разделе «Admin» найдите в меню «Calculated Metrics», и кликните на этот пункт.

Откроется раздел со всеми Calculated Metrics. Для создания новой метрики, кликните на кнопку «+ New calculated metric».

В настройках укажите название вашей метрики (в данном случае Cost of Sale), в Formatting Type выберите «Percent». Формула — как на скриншоте ниже:

Нажмите на кнопку «Create». Теперь вы можете добавить в отчет созданную метрику подобно тому, как мы рассмотрели выше.

Итоговый отчет с показателями эффективности рекламы может выглядеть таким образом:

Стоит отметить, что вы можете анализировать эффективность рекламы не только в срезе Source / Medium, но и на более глубоком уровне. Для этого нужно выбрать интересующий Secondary Dimension, например, Campaign, Ad Content или Term.

Вы можете сохранить отчет, чтобы в будущем не настраивать его заново. Он будет доступен в разделе Customization → Saved Reports. Для этого нужно кликнуть Save и указать название вашего отчета.

Поздравляю! Теперь вы знаете как импортировать рекламные расходы в Google Analytics для анализа показателей эффективности рекламы таких как ROAS, Cost of Sale, и любых других.

У многих бизнесов конверсия на сайте — это лид, регистрация, телефонный звонок или иное действие, которое напрямую не имеет какой-то денежной ценности (в отличии от интернет-магазинов, где ценность конверсии = сумма оформленного заказа).

В этом случае можно решить задачу анализа ROAS следующим образом:

Метод №1: Не обязательно в принципе анализировать показатель ROAS в Google Analytics.

Если основная конверсия на вашем сайте — заявка, вы можете анализировать эффективность рекламы по метрике Cost per Lead.

Допустим, вы знаете, что готовы платить за одну заявку до 500 рублей. Таким образом, все каналы и кампании, где Cost per Lead будет менее 500 рублей будут являться для вас эффективными.Если же вы хотите посчитать именно возврат на инвестиции в рекламу (ROAS), то можете воспользоваться следующими двумя методами.

Метод №2: Самый базовый и не совсем точный способ анализа ROAS — вручную задать условную ценность конверсии при её настройке.

Например, вы знаете, что в среднем одна заявка на сайте превращается для вас в 2500 руб. полученного дохода. Эту сумму вы и можете указать как условную ценность конверсии. Подробнее о том, как настроить ценность конверсии, можно прочесть в справке Google Analytics.

Таким условные, в отчете в Google Analytics вы сможете увидеть следующее:

• Вы потратили 25 000 рублей на интернет-рекламу;
• Благодаря этой рекламе вы получили 50 заявок на сайте. Средняя стоимость одной заявки (CPL) = 500 руб.
• При ценности одной заявки для вашего бизнеса 2500 руб., 50 заявок означают полученную ценность = 125 000 руб.
• Для расчета формулы ROAS, рекламные доходы нужно разделить на расходы и умножить на 100%. В данном случае ROAS составит = (125 000/25 000)*100% = 500% ROAS, а доля рекламных расходов (Cost of Sale) составит 20%. Cost of Sale рассчитывается по формуле (затраты/доход * 100%).

Метод №3: Если вас не устраивают условности и вы хотите объединить данные из Google Analytics с данными о реальных продажах из CRM — мы рекомендуем использовать хранилище Google BigQuery для объединения всех данных и построения точной сквозной аналитики. Читайте далее:

Несмотря на то, что в Google Analytics можно импортировать рекламные расходы и загружать информацию из CRM — этого инструмента не всегда бывает достаточно для анализа эффективности маркетинга.

В частности, если:

• Вы хотите делать анализ по большому количеству параметров и показателей. Гораздо проще экспортировать данные из Google Analytics для последующего объединения, чем пытаться загрузить все оффлайн данные в Google Analytics;
• Для ваших отчетов требуются комплексные вычисления и манипуляции с данными, которые нельзя или очень сложно выполнить в Google Analytics;
• Вам нужны визуальные маркетинговые отчеты, которые не получается получить в рамках стандартного интерфейса Google Analytics;
• Вы хотите применять модели атрибуции, которые отличаются от доступных в Google Analytics;
• И так далее.

В этом случае компании начинают выстраивать маркетинговую аналитику на основе собственного хранилища данных, куда собираются абсолютно все данные из всех онлайн и оффлайн источников без каких-либо ограничений. Одно из самых популярных облачных хранилищ данных на рынке — Google BigQuery.

Благодаря использованию Google BigQuery (или другого хранилища), у бизнеса появляется возможность:

• Собирать сырые данные в огромных масштабах, без каких-либо лимитов или сэмплирования;
• Трансформировать и объединять данные из разных источников по любой логике;
• Иметь возможность построить абсолютно любой отчет при помощи SQL запросов;
• Визуализировать отчеты в любой BI-системе — Google Data Studio, PowerBI, Tableau или другой;
• Применять продвинутые модели атрибуции, в том числе, атрибуцию на основе машинного обучения;
• И делать многое другое;

Если вам интересно более подробно узнать о маркетинговой аналитике на базе Google BigQuery, рекомендую зарегистрироваться на этот бесплатный вебинар, который состоится 9 июля в 16.00 (по МСК).

Надеюсь статья была полезна и теперь вы знаете как можно анализировать эффективность рекламных кампаний прямо в интерфейсе Google Analytics.

Google Analytics ответы по экзамену

У каждого параметра и показателя своя область действия, которая связана с уровнем иерархии аналитических данных (пользователь, сеанс, обращение). В большинстве случаев в отчетах стоит объединять только параметры и показатели с одинаковой областью действия. Что из перечисленного является допустимым сочетанием параметра и показателя?

• Сеансы (показатель) / город (параметр).

На какие из приведенных вопросов можно получить ответ с помощью отчета «Карта целей»?

• На все эти вопросы можно получить ответ с помощью отчета «Карта целей».

Когда вы открываете отчет по большому числу посещений, вверху может появиться сообщение «Отчет на основе выборки. Сеансов: N». Как изменить размер выборки для создания отчета?

• Размер выборки можно изменить, регулируя точность в интерфейсе отчетов.

Что из перечисленного относится к преимуществам использования Диспетчера тегов Google?

• Все ответы верны.

Что из перечисленного не является обязательным параметром в компоновщике URL?

• Содержание кампании.

У вас есть веб-ресурс www.example.com. В качестве цели вы указали /thankyou, в качестве типа соответствия – «Начинается с». При достижении какой страницы фиксируется конверсия?

• Конверсия фиксируется при достижении любой из перечисленных страниц.

В каких случаях функция User ID чаще всего используется на сайтах?

• Пользователи могут создать на вашем сайте аккаунт и входить в него со всех типов устройств.

Вы решили запустить почтовую кампанию со ссылкой на ваш сайт. Как отслеживать трафик в рамках этой кампании?

• Почтовый трафик можно отслеживать, добавив теги с параметрами UTM вручную.

Модель данных Google Analytics включает пользователей, сеансы и взаимодействия. Что в этой иерархии относится к взаимодействиям? (не верно)

Вы получаете оповещение о неожиданном всплеске трафика. По какой причине он мог произойти?

• Все вышеперечисленное.

Что из перечисленного можно измерить путем определения цели в Google Analytics?

• Все перечисленные варианты.

На какой отчетный параметр следует обратить внимание, если нужно улучшить восприятие целевых страниц пользователями?

В отчетах по многоканальным последовательностям нет данных. С чем это может быть связано?

• Не выполнена настройка целей или электронной торговли.

Из каких систем Google Analytics может собирать информацию о поведении пользователей?

• A, B и C.

Посетитель заходит на сайт, но затем перестает проявлять активность. Что из перечисленного произойдет по умолчанию?

• Сеанс завершается после 30 минут бездействия посетителя.

Какие из перечисленных данных не следует собирать с помощью кода отслеживания электронной торговли Google Analytics?

• Номер кредитной карты.

Для чего следует добавлять фильтры в представление Google Analytics?

Что из перечисленного является преимуществом использования сегментов при анализе данных?

• Только A, B и C.

Для какого типа трафика используется функция автоматической пометки?

• Для трафика из кампаний AdWords.

В чем преимущество использования Google Analytics для ремаркетинга?

Какая модель атрибуции по умолчанию используется во всех отчетах Google Analytics, за исключением отчетов по многоканальным последовательностям?

• Модель атрибуции по последнему непрямому клику.

Какой отчет позволяет узнать, сколько конверсий в контекстно-медийной сети ассоциировано с рекламой в поисковой сети?

• Отчеты по многоканальным последовательностям.

Каким образом определяется цель типа «Целевой URL»?

• Путем изменения целей представления и ввода URI страницы конверсии для запроса.

Какая из перечисленных функций позволяет объединять сведения из внешних систем с информацией, собранной в Google Analytics.

Какой из перечисленных показателей доступен при включенном отслеживании поиска по сайту?

• Все вышеперечисленное.

Верно ли, что порядок фильтров в настройках представления имеет значение?

• Верно. Фильтры применяются в том порядке, в каком они указаны.

Верно ли, что при создании нового представления в нем отображаются статистические данные из первого представления, созданного для ресурса?

• Верно. Каждое новое представление будет включать все статистические данные по веб-сайту.

Какие из перечисленных инструментов отчетности или объектов можно импортировать с помощью галереи решений?

Какой из перечисленных типов обращений отслеживается в Google Analytics?

• Все перечисленные типы обращений отслеживаются в Google Analytics.

В чем основное назначение отчета по многоканальным последовательностям?

• Оценить взаимодействие и вклад разных каналов в цикле конверсии/покупки на вашем сайте.

Что такое параметры UTM?

• Параметры, добавляемые в URL для отслеживания бесплатного трафика, трафика переходов и оплачиваемого трафика.

Какой инструмент вы бы использовали, чтобы сравнивать поведение новых и повторных клиентов на вашем сайте?

• Сегментирование.

Верно ли, что если вы обновили код отслеживания, заменив его на analytics.js, то для отслеживания субдоменов не требуется дополнительная настройка. (не верно)

• Неверно. Необходимо настроить междоменное отслеживание.

Какие модели атрибуции полезны для оценки объявлений и кампаний, направленных на популяризацию бренда?

• Модель атрибуции по первому взаимодействию.

Вы хотите увеличить количество продаж через сайт. Какой показатель лучше всего использовать для оценки эффективности ваших действий на пути к этой цели?

• Коэффициент транзакций.

Недавно вы создали новую кампанию AdWords и теперь хотите использовать умные цели для оптимизации эффективности. Что из перечисленного должно быть выполнено для их настройки?

• В выбранном аккаунте Google Analytics должно быть, как минимум, 1000 просмотров страниц за последние 30 дней.

При передаче данных о кампаниях и источниках трафика SDK и код отслеживания Google Analytics используют несколько полей. Какое из перечисленных полей используется для передачи данных о кампаниях или источниках трафика?

Магазин Google Merchandise Store недавно запустил мобильный сайт с адаптивным дизайном и начал несколько новых рекламных кампаний. При просмотре общего объема трафика в Google Analytics было отмечено, что показатель отказов составляет 85%. Какие из перечисленных параметров были бы полезны при анализе трафика для определения причины высокого показателя отказов?

Из какого отчета можно узнать процент посетителей, которые уже были на вашем сайте?

• Поведение – Новые и вернувшиеся.

Верно ли, что удаленное представление нельзя восстановить?

• Неверно. Удаленное представление можно восстановить в течение 35 дней.

Сегменты представляют собой наборы данных Google Analytics. Какое из перечисленных утверждений является неверным?

• Сегменты позволяют изолировать и анализировать данные.

С помощью функции User ID вы можете связать данные о взаимодействиях по нескольким устройствам и сеансам с уникальными идентификаторами. Что нужно для использования функции User ID?

• Иметь возможность создавать собственные уникальные идентификаторы.

Какой параметр не включен в раздел отчетов по AdWords в Google Analytics?

• Недействительный клик.

Когда следует добавлять теги вручную?

• Добавлять теги вручную необходимо для отслеживания всех рекламных кампаний, кроме AdWords.

Какой параметр добавляется к целевому URL AdWords при автоматической пометке?

Согласно вашему определению цели X, каждая загрузка PDF-файла считается достигнутой конверсией. Пользователь заходит на сайт и пять раз загружает PDF-файл. Сколько достигнутых конверсий будет зафиксировано?

Что показывает отчет «Время до конверсии»?

• Время между первоначальным сеансом и достижением цели.

Что такое ассоциированная конверсия? (не верно)

• Когда одна достигнутая цель ведет к другой.

Ваша компания проводит праздничную почтовую кампанию в декабре, чтобы увеличить число подписчиков на новости. Какие из перечисленных показателей являются лучшим индикатором успешности кампании?

• Коэффициент конверсии.

Какой инструмент анализа лучше использовать для проведения сравнения между посетителями, совершавшими и не совершавшими конверсии?

• Расширенные сегменты.

Почему может быть полезно назначить ценность цели в Google Analytics?

• Назначение ценности цели позволяет сравнивать конверсии, а также оценивать изменения и улучшения на сайте.

Когда вы делитесь ссылкой на специальный отчет, вы предоставляете доступ к данным в этом отчете. Верно ли это утверждение?

• Неверно. При отправке ссылки на специальный отчет доступ предоставляется только к шаблону отчета.

Какой из перечисленных показателей в отчетах по многоканальным последовательностям лучше всего использовать для определения количества конверсий, произошедших в результате поисковой рекламы?

• Коэффициент конверсии.

Что из перечисленного помешает зарегистрировать конверсию типа «Переход по URL»?

• Все ответы верны.

Какой API-интерфейс позволяет получить доступ к данным конфигурации аккаунта Google Analytics?

• Нельзя получить доступ к этим данным с помощью API.

Как отслеживать посещения, происходящие в результате почтовой кампании или новостной рассылки?

• Нужно вручную добавить теги к целевым URL рекламной кампании.

Как можно определить коэффициент мобильных транзакций для платного трафика?

Какой из перечисленных показателей наиболее определенно указывает на низкую эффективность веб-сайта?

• Показатель отказов > 90%.

При анализе отчета «Карта целей» было обнаружено, что многие пользователи покидают сайт после второго шага последовательности. Что в таком случае можно предположить?

• Навигацию между вторым и третьим шагами процесса покупки можно усовершенствовать.

Какие отчеты помогают определить, следует ли проводить рекламную кампанию на новых рынках?

• Отчеты «Местоположение» и «Язык».

Почему в отчетах могут быть расхождения между количеством кликов в AdWords и числом сеансов в Google Analytics?

• Все вышеперечисленное.

Какое из перечисленных утверждений относительно отчетов по многоканальным последовательностям верно?

• Все утверждения верны.

Вы запустили несколько новых маркетинговых кампаний и хотите получать уведомления, когда в какой-либо кампании происходит 10-процентное увеличение числа достигнутых конверсий за определенный день. Какой инструмент в Google Analytics вы бы использовали для настройки таких уведомлений?

Верно ли, что, если пользователь просматривает одну страницу, выполняет на ней событие, а затем уходит с веб-сайта, в Google Analytics этот сеанс будет считаться отказом.

Похожие публикации:

1. Adsense google личный кабинет как войти
2. Com google android projection gearhead что это
3. Google chrome fast secure что это такое
4. Google forms как создать таблицу

Ответы на сертификацию google adwords – Ответы на тест Google Ads Реклама в поисковой сети (октябрь 2019) [Sertifikat-Guru] | Складчина

Сколько дней дается на восстановление удаленного представления? 35; 5; 15; 25.

Верно ли, что выборка применяется к отчетам перед сегментацией? Неверно; Верно.

Сколько уникальных событий будет засчитано, если пользователь посмотрит видео с отслеживанием событий три раза

Верно ли, что при отправке ссылки на специальный отчет предоставляется доступ к его конфигурации

Что позволяет объединять сведения из офлайн-систем и информацию, собранную в Google Аналитике? User ID;

Какой специальный отчет представляет собой статическую таблицу со строками данных и возможностью сортировки? Наложение

Сколько минут длится время ожидания сеанса в Google Аналитике по умолчанию? 30; 5; 10;

Как сдать экзамен по КМС Google Adwords?

Привет! Экзамены по Google Adwords проще, чем по Яндекс Директ. «Но ведь каждый по 100 вопросов!» — скажете вы. Что ж, давайте разбираться. Кстати, в конце вас ждут готовые ответы на экзамен по Google Adwords, но обо все по порядку… ��

Как получить сертификат по Google Adwords?

1. зарегистрироваться в гугл партнерс (вбейте в поиске «гугл партнерс»)
2. сдать 2 экзамена: один по основам, другой на выбор

В результате этих действий вы станете сертифицированным специалистом по Google Adwords. Звучит, не правда ли? Но не спешите радоваться — большинство вопросов по экзамену носят чисто теоретический характер. Поэтому я считаю, что сертификат совсем не гарантирует опыт за плечами.

Не отчаивайтесь. В процессе подготовки и прохождения теста, вы уже узнаете много нового о том, как работает Адвордс. А когда у вас начнет получатся, персональная страничка в Google Partners будет выглядеть примерно так: мои сертификаты по Adwords

Мои сертификаты по Adwords

Какой экзамен сложнее: Директ или Adwords?

Принимая во внимание новый формат теста по Яндекс Директ, экзамен по Google Adwords однозначно проще. Дело в том, что по Директу нужно закрыть каждую из 12 тем (каждую из семи по Метрике), а по Adwords достаточно набрать 80% проходного балла. Согласитесь, это проще, чем набрать минимум правильных ответов по каждой теме.

А так выглядит сертификат по КМС

Ответы на экзамен по Google Adwords (КМС)

Так сложилось, что действие большинства сертификатов по Адвордс — 365 дней. Поэтому приходится раз в год уделять под это дело денек и заново прогонять тесты.

И на этот раз я решил продолжить тренировать навык человека-скриншотера и подготовил ответы на вопросы. Я устроился поудобнее и начал делать скриншоты своих ответов на тест. Потом все это дело поместил в архив и предлагаю вам воспользоваться готовыми ответами.

Результат по экзамену Google Adwords

Как выглядят ответы на вопросы:

Маленькая посьба

Если мои ответы помогут вам, пожалуйста, поделитесь своим сертификатом в комментариях или просто напишите, что все получилось ��

Ответы на экзамен по Яндекс Директ

Экзамен по торговым кампаниям в Google Adwords

Друзья, предлагаю Вашему вниманию подборку готовых ответов по экзамену — Торговые кампании в Google Adwords. Ниже я опишу подробно, что внутри архива. Также приготовьтесь к маленькой просьбе.

Экзамен по торговым кампаниям можно сдать без опыта

В очередной раз обращаю Ваше внимание, что наличие сертификата не является подтверждением практического опыта специалиста. Вот вам живой пример: я сдал экзамен, не запустив ни одной торговой кампании.

Да, у меня есть опыт работы с Google Merchant Center (динамический ремаркетинг) и я пару раз работал с аккаунтом, в котором были торговые кампании. Но вот чтобы запустить такой тип кампании с самого нуля и получить какой-то результат для отчета — ни разу.

Тем не менее, я — сертифицированный специалист по рекламе товаров в Google Adwords. И смех, и грех. Поэтому имейте в виду, что бумажка и реальный опыт не всегда идут вместе.

Мой результат по экзамену

Экзамен по рекламе товаров: подробно

• Состоит из 63 вопросов
• Проходной балл — 80%
• Правильных ответов — 56 (88%)
• Какие ответы неверные — неизвестно
• Время на экзамен — 90 минут

Настоятельно рекомендую изучить справку по данной теме. Adwords предлагает бесплатные обучающие материалы для подготовки к тесту. Именно они и помогли мне сориентироваться в вопросах.

Ответы на экзамен по торговым кампаниям

Если совсем тяжко — можете скачать мои подсказки. Я действовал по уже привычной для меня схеме: отвечал на вопросы и делал скриншоты своих ответов. Затем все скриншоты упаковал в архив и загрузил на облако. Вы можете скачать ответы на экзамен ниже, поделившись лайком или подпиской.

Содержимое архива: скриншоты ответов

Будет здорово, если нажмете Facebook: у нас там совсем группка небольшая. Нужно подкинуть дровишек.

Важные замечания

• Вам попадется некоторый процент новых вопросов. Система тасует вопросы, поэтому мои ответы не закроют тест на 100%.
• Имея опыт работы с системой и изучив справку, можно сдать экзамен без практического опыта. Как это сделал я.

Резюме

Друзья, просьба адекватно оценивать собственные знания. Мои ответы — это помощь в подготовке, а не халявный сертификат.

Я надеюсь, вы понимаете эту разницу. И берете на себя ответственность за свои действия. А не будете плакать и писать мне гневные комментарии «почему я не сдал, все плохие, кроме я».

Для тех же, кто справился и благодарен — буду рад Вашему комментарию по существу. Поделитесь своим новым сертификатом!

( 1 оценка, среднее 1 из 5 )