#AnalyticsTips

Коли я тільки прийшов до ідеї бути аналітиком на фрілансі, мені майже всі знайомі, а на той момент це майже виключно PPC-шники, казали одне й те саме:“Макс, це ж складно.Клієнтів на фрілансі й так важко знайти.А в аналітиці вони ще й одноразові: налаштував — і все.Фріланс це для PPC, а не для аналітиків” Скажіть це, будь ласка, моєму першому фріланс-клієнту, з яким ми працюємо з 2018 року і досі 🙂Все почалось з налаштування передачі декількох подій через GTM, в на той момент ще Universal Analytics, а потім пішло...І він, до речі, не єдиний такий.Але найцікавіше навіть не це.З того часу ринок кардинально змінився.Раніше як було:- в PPC багато ручної роботи: написання оголошень, креативи, постійні дрібні налаштування/правки, а мінус-слова...- а в аналітиці: цілі, e-commerce - і, по суті, все. Мало хто тоді чув і знав про наскрізну аналітику чи Measurement Protocol. А "BigQuery" - взагалі ж такого слова в лексиконі маркетологів не було.А зараз усе майже навпаки.PPC став простішим: Performance Max, автоматичні стратегії, AI... все йде до спрощення.А що з аналітикою і трекінгом? І тут починається зовсім інша реальність.По-перше, значно збільшилась важливість трекінгу. Якщо 8 років назад старт реклами без налаштованих конверсій був скажемо так, "просто поганим рішенням", то зараз це означає, що система сидить без даних і не може нормально навчатись.По-друге, аналітика тепер це не тільки конверсії і єком. Це вже і налаштування консенту, і наскрізна, і репорти, і CAPI, і офлайн-конверсії, і ... Список можна продовжувати. Але висновок один.Аналітика — це вже давно не про “раз налаштував і пішов”.Це постійна потреба бізнесу.А починається аналітика зі збору якісних даних.Особливо актуально це стає в еру AI, бо без якісних даних він просто не працює.А значить хтось має вирішити:- які саме дані збирати;- як їх збирати;- і куди ці дані відправляти.Про все це і багато іншого вже через 10 днів я буду розповідати на 19 потоці курсу PRO GTM. В маленькій камерній групі на 11 людейВ максимально практичному форматіНа прикладах, які потім зустрінуться вам на реальних проектах:- Розберемо збір інформації та передачу подій і конверсій до GA4, Google Ads, Facebook (Meta) Ads, TikTok, LinkedIn - Навчимось відслідковувати не тільки базові події, типу кліків на кнопки, але й розберемо безліч підходів до трекінгу форм та налаштування Ecommerce- На реальних прикладах навчимось фіксити найчастіші проблеми - наприклад дублі конверсій та багато іншогоПовна програма по лінкуПо всіх запитаннях welcome в особистіP.S. Залишилось всього 5 місць

Особисто я почав своє знайомство з GTM, як і більшість спеціалістів - з передачі подій до Google Analytics. І от наче ти вже вмієш передавати події до GA4, вже наче трохи, як тобі здається тоді, розумієш як то все працює. А потім БАЦ! І тобі треба ще схожі події направити до Facebook. Ну і ти, наче й розумів до цього як це працює, а наче вже й не розумієш тепер. Бо готового шаблону тега не має, треба напряму з кодом в Custom HTML працювати...Зараз шаблон вже є в галереї ком'юніті, але підхід все рівно відрізняється....але от ти помучився і після цього приходить момент просвітлення. Особливо коли тобі ще не просто подію потрібно було налаштувати, а подію Ecommerce. І ти з цим впорався.І ти нарешті зрозумів всю геніальність підходу роботи через Data Layer.І ти відчуваєш себе наче пізнав всі таємниці всесвіту в цей момент.Не знаю як у вас, а у мене це було якось саме так. Поділіться в коментах своїми історіями.Цим досвідом, як і багатьма іншими напрацюваннями, я вже 7 років ділюся зі студентами на курсі PRO GTM.Але якось весь цей час чи то руки, чи то думка не доходила до того, щоб описати саме цей процес у загальнодоступному матеріалі. Тому я дуже вдячний своїй колезі, Ані Приходько, яка нарешті знайшла час і сили, щоб підготувати вичерпний матеріал про трекінг подій для Facebook Ads через GTM.https://proanalytics.academy/uk/blog/event-tracking-setup-in-facebook-via-gtmЯкщо ви хоч якось дотичні до роботи з Facebook Ads - цей матеріал заслуговує потрапити в ваші закладки.Ну а щоб дізнатись більше про можливості GTM - приходьте на курс PRO GTM. Старт навчання через 12 днів. Залишилось 5 місць.По всім запитанням можна в особисті.

Залишилось 3 місця на курс PRO ANALYTICSСтарт навчання вже в найближчий понеділок.А тепер — більш практично: що саме болить маркетинговим спеціалістам — і як це закриває курс.1. «Я не впевнений(а), що оптимізую правильні метрики»CTR, CPC, CPA — так, це всім знайомі абревіатури.Але вони далекі від кінцевого результату, який усіх цікавить — грошей, які заробив бізнес.На курсі ви починаєте:- дивитися на повну воронку: від кліка до повторних продажів- розуміти, де реклама реально впливає, а де ні- відділяти проблеми трафіку від проблем продукту / сайтуЦе сильно міняє підхід до оптимізації сайту і маркетингових активностей.2. «Я залежу від аналітика / девів»Знайома ситуація, коли будь-які дії — через когось:- «а можеш витягнути…»- «а можеш перевірити…»- «а чому тут такі дані?»Або ще гірше — коли ви запитуєте одні дані, а в результаті отримуєте інші.Після курсу ти:- можеш самостійно перевірити гіпотезу- самостійно дістати потрібні дані- за потреби говориш з аналітиками й девами однією мовою3. «Я бачу цифри, але не розумію їх»Це біль, про який мало говорять.Але саме він змушує багатьох спеціалістів йти в аналітику глибше.Після курсу ти почнеш розуміти:- як влаштований процес збору даних- про що говорить кожна метрика і коли на неї взагалі варто дивитись- як будувати і читати звіти під свої задачіПісля цього GA4 перестає бути «чорною скринькою».4. «Я не можу нормально поєднати дані з різних систем»Типова реальність:- Ads показує одне- CRM — інше- GA4 — третєА вас запитують: «які цифри правильні?»Курс PRO ANALYTICS вчить:- як зводити дані з кількох джерел- як бачити реальну картину, а не окремі шматки- як будувати репорти, яким можна довіряти, і як з ними працюватиВажливий моментЦе не курс:- «як швидко стати аналітиком»- «як навчитися писати SQL за вечір»- «як зробити красивий дашборд»Це курс для тих, хто хоче керувати маркетингом на даних, а не на віру.Це курс, де [далі цитати від студентів]:- "підхід такий, ніби це реальний проєкт, і кожного разу ти розвʼязуєш маленьку частинку з реального проєкту, а не якісь завдання відірвані від реальності..."- "...Завдання максимально наближені до того, як запитують клієнти. Тільки відповідати ви будете не клієнту (який часто мало розуміє і просто довіряє вам), а досвідченому аналітику..."- "...Вебінари з розбором складних питань та кейсів слухачів ефективно доповнюють самостійне вивчення кожної теми.."- "...Ком'юніті "старшокласників" - людей, що вже пройшли цей курс, завжди прийде на допомогу"- "...В результаті курсу, окрім нових знань та навиків, ви отримаєте деяку зміну світогляду"Якщо ви відповідаєте за результат і не хочете більше працювати «наосліп» — PRO ANALYTICS це курс для вас.З великою кількістю практики.З великою кількістю фідбеку.І з фокусом на реальні маркетингові задачі.Якщо відгукується — ви знаєте кому писати.P.S. Група всього 15 людей. Старт навчання вже в найближчий понеділокЗалишилось 3 місцяhttps://proanalytics.academy/uk/course/pro-analytics

В кінці минулого року на цьому каналі був невеликий батл: публікувати нову статтю по SQL зараз чи вже після свят. З мінімальним відривом перемогли останні. І сьогодні ця стаття вже точно мала б побачити світ. Але вам знову доведеться її почекати, бо Женя Максимова влетіла до мене на днях з більш актуальним для всіх матеріалом, і я просто не можу затримувати його публікацію.Мова про Google тег. А саме про ту частину де через зв'язки між різними тегами у вас виникає плутаниця, дублі і інші проблеми з трекінгом.Чомусь ця тема в інтернеті досі не розкрита, і постійно приводить до проблем. Тому я дуже радий що на блозі нарешті з'явився цей матеріал.Приємного читання! https://proanalytics.academy/uk/blog/combined-google-tags-when-one-tag-for-everything-breaks-analytics-step-by-step-unlinking-guideА ви теж вважаєте що ідея Google з одним тегом наразі працює жахливо?🤯 - так, цей новий (не такий вже й новий) гугл тег і його зв'язки це просто жесть❤️ - один гугл тег для всього це вау. Люблю команду Google за це

Я це дуже добре бачу на практиці.Коли до нас приходять із запитом «допоможіть налаштувати аналітику», я майже завжди ставлю одне просте питання:«навіщо вам аналітика?»Я ставлю його не тому, що просто люблю це питання, а тому що без відповіді на нього неможливо зрозуміти, чого бізнес насправді хоче від аналітики.І дуже часто відповідь звучить так:«та це не нам, це PPC-шнику треба — конверсію для реклами / звіт для оцінки ефективності реклами».І це важливий момент.Бо це антиприклад того, як працювати з аналітикою.Перш за все, коли аналітику сприймають як сервіс для запуску реклами, а не як інструмент розуміння того, що взагалі відбувається в компанії — це проблема бізнесу.Аналітика потрібна не тільки PPC.Вона потрібна власнику, команді, бізнесу загалом — на верхньому рівні.Дуже легко сказати:«реклама погана, трафік неякісний».І набагато складніше — подивитись на дані і побачити, де саме ламається процес після заходу трафіку на сайт.Але саме цей варіант дозволяє бізнесу вирости, а не змінити ще одного підрядника з реклами.З іншого боку мислення "Аналітика потрібна тільки PPC" — це проблема і самого PPC.Бо дуже легко зациклитись лише на рекламі: трафік → конверсія → CPA. І не доносити бізнесу, що аналітика — це не тільки про PPC і не тільки про перший продаж.Може здатись, що це «не задача PPC». Мовляв: я запускаю рекламу — і все. Але тут є дуже проста логіка: Задоволеність роботою PPC майже завжди вимірюється фінальними результатами бізнесу — продажами і прибутком.І допоки бізнес думає, що аналітика — це історія тільки про рекламу, відповідальність автоматично лягає на PPC.А коли бізнес починає розуміти, що аналітика підсвічує:- проблеми на сайті,- втрати воронки,- потенціал повторних продажів,- і роль реклами в усій екосистемі,— тоді виграють усі.І бізнес.І PPC.Бо PPC перестає бути «людиною, яка просто привела трафік»,і стає частиною системи прийняття рішень.Саме в цей момент і починається правильна аналітика.Не коли зʼявляється ще один звіт.А коли зʼявляється ще одне питання.Відео з поста дуже добре показує це на простому прикладі.Один шлях — це постійно відточувати рух.Робити те саме швидше.Ставати ідеальним у процесі.Але дуже часто це не найефективніший спосіб.Інколи потрібно зупинитись, подивитись на систему цілком і знайти рішення, яке змінює не швидкість, а логіку.В аналітиці це переломний момент.Коли ти перестаєш просто збирати дані і починаєш ставити правильні запитання.Саме з цього мислення починається аналітика.І саме з формування цього мислення і починається навчання на курсі PRO ANALYTICS.Не з інструментів.І не зі звітів.Бо найсильніший апгрейд твоїх знань з аналітики — це не вміння побудувати ще один дашборд, і не навчитись трекати ще одну подію в нову систему.- Це про розуміння: "А навіщо ми це взагалі вимірюємо?".- Це про нове питання, яке ти навчився ставити. - Це про те, як і де знайти на це питання відповідь.Саме навколо цього побудований курс PRO ANALYTICS.Не навколо інструментів (хоча про них, звісно, теж буде).А навколо того, як переходити від неефективного процесу збирання даних «щоб було спокійніше» до правильних запитань і пошуку відповідей на них.Старт навчання — 26 січня.Група невелика: 15 місць, з яких зараз вільні 8.По всіх питаннях можна писати в особисті:@maksgapchuk

Нещодавно команда GA4 викатила — Analytics Advisor (чат який з правого боку відкривається). Я вже писав про нього раніше, коли він тільки починав з’являтися в окремих акаунтах, але зараз його вже розкатали для всіх.Я вирішив ще раз протестувати його на конкретному, прикладному питанні — по суті, це тест «відповідь на питання», яке аналітик реально може поставити в роботі. І на якому минулого разу він провалився.Питання було таке:які джерела / канали трафіку мають найкращі та найгірші показники конверсії з додавання до кошика в покупку?На першому скріншоті ти бачиш, що я працюю з періодом останні 30 днів, і Advisor підготував мені відповідь. Але якщо уважно подивитися на цифри, вони трохи відрізняються від того, що я бачу у власноруч побудованому звіті.Спочатку я подумав про семплінг. Але, як видно на скріншоті, зверху є оранжевий трикутник — але якщо відкрити його, то в мене висока кардинальність даних, і частина інформації зібрана в (other) - причина в цьому. Тобто семплінгу тут не було, але дані розходяться. Чому саме — відповіді я так і не знайшов.Але розбіжності в цифрах не єдина причина, чому мене не влаштувала ця відповідь. Інша причина - сам підхід. Фактично Advisor порахував кількість подій. А мене цікавило зовсім інше:Який відсоток користувачів, які додали товари до кошика зробили покупку, і рахувати це я звик по користувачах, а не по подіях.Тому я спробував вдруге й перефразував питання, прямо вказавши, що мене цікавлять користувачі. І от тут, на другому скріншоті, дані вже повністю зійшлися з моїм звітом. Плюс — Advisor одразу порахував коефіцієнт конверсії, і це реально зручно: раніше це доводилося робити вручну.Але я все одно залишився не до кінця задоволеним. Чому? Тому що в самому інтерфейсі GA4 я бачу індикатор семплінгу, а в чаті — жодного слова про те, що дані можуть бути не повними. Тобто контекст просто губиться.Якщо дивитися ширше, я все ще вважаю, що підхід із GA4 MCP (https://analytics-tips.com/uk/model-context-protocol-what-it-is-and-why-it-s-the-future-of-analytics) (який, скоріше за все, і лежить в основі цього Advisor’а) у вигляді окремого GA4 MCP, який ти запускаєш сам, виглядає сильніше. Там ти бачиш, з яких даних і з якою логікою формуються висновки, і можеш зрозуміти, чому щось не зійшлося. Тут же тобі просто віддають результат — без деталей.Резюмуючи.Мені подобається напрямок, у якому рухається Google Analytics. Advisor може бути корисним, особливо для невеликих проєктів і ad hoc задач, якщо ти добре розумієш, що саме питати і як формулювати запит. Він реально може зекономити час.Але користуватися ним варто обережно:— не завжди зрозуміло, які саме дані він використовує— він не сигналізує про семплінг або обмеження даних— правильну відповідь я отримав лише з другої спроби, чітко сформулювавши запит у розрізі користувачів, а до цього мав зовсім інші дані. Тобто без перевірки у вигляді побудови звіту можна було легко промахнутись.Тому поки що виглядає так, що для регулярної аналітики готові звіти все ще виграють. А Advisor — це хороший інструмент, але саме як допоміжний.Читати про новину в офіційній довідці >>>

Не очікував я такої запеклої боротьби)Здається, попередній пост один із тих, що зібрали найбільше реакцій на каналі за останній час)) Вітаю з перемогою команду "давайте вже після свят")Але оскільки я бачу, що майже половина з вас хотіла контент вже зараз. Залишити вас на свята без корисної інформації я просто не можу. Тому вирішив зробити такий собі компроміс: нову статтю відкладаємо, але сьогодні я підіб’ю підсумки 2025 року. Ловіть список найпопулярніших матеріалів з наших ресурсів за цей рік.Якщо ви щось пропустили протягом року — зараз ідеальний час наздогнати. Ця інформація точно не втратить актуальності за час свят, а навпаки — допоможе почати робочий 2026-й з правильними знаннями.До речі, багато хто досі не знає, але у нас є аж три різні блоги з різним фокусом:- Блог PROANALYTICS.ACADEMY - тут публікується більш загальні матеріали початкового і середнього рівня- Блог нашої аналітичної команди ProAnalytics.Team - тут рівень матеріалів від середнього і вище- Мій особистий блог Analytics Tips - тут мої думки, тести і ідеїОсь наш топ за цей рік — те, що ви читали найбільше:Блог PROANALYTICS.ACADEMY🥇1 місце: Покроковий гайд з налаштування Google Analytics 4 (GA4)🥈 2 місце: Як налаштувати аудиторії в Google Analytics 4: від простих рішень до складних сценаріїв🥉 3 місце: Нове в шаблонах тегів: як тепер налаштовуються розширені конверсії для веб у Google Tag ManagerБлог команди ProAnalytics.Team🥇1 місце:Маркетингова аналітика для E-commerce🥈 2 місце: Аналітика для SaaS: Які показники потрібно аналізувати і чому🥉3 місце: Наскрізна аналітика. У чому її користь для бізнесу. Інтерактивний приклад всерединіБлог Analytics Tips🥇1 місце: Чому і як Google Ads MCP змінює підхід до аналітики рекламних кампаній🥈2 місце: Model Context Protocol: що це і чому за ним — майбутнє аналітики🥉 3 місце: Налаштування Ecommerce в Google Analytics 4 через Google Tag Manager. Детальна інструкціяПриємного читання та з прийдешніми святами! 🎄І головне питання, чи набере цей корисний пост більше лайків ніж попередній?)🔥 - так😁 - ні)))

Початок вище Як я свого часу писав в іншому пості: Є велика різниця між “я знаю, як налаштувати” і “я розумію, як це працює”.Хороший спеціаліст — це не той, хто може перепливти річку за спокійної води (це може зробити більшість, і такі не отримують по 50+$/годину, про які я писав вище).Це той, кого вчили перепливати річку, знаючи, що в ній можуть бути крокодили.Той, хто знає, як виглядає дно і берег річки, які є ризики, і що з цим робити.У цьому і є суть моїх курсів.І саме тому формат там такий як є, бо саме цей формат працює для цих знань.В Академії є інші курси, і є в форматі самостійного навчання, бо там теми, які дозволяють надати інформацію в такому вигляді. А в PRO курсах теми, які на мою думку в самостійному навчанні не працюють.Але якщо хочете не просто навчитись налаштовувати по шаблону, а знати як діяти, коли шаблон не буде підходити, або зламається (на жаль, таке часто трапляється) - приходьте на PRO курси.Воно того варте.Ну і користуючись нагодою, хто захотів на навчання навіть без знижки - пишіть в особисті.

Я тут дізнався таку новину, що вона не може чекати до завтраВиявляється в Google Search Console тепер доступні швидкі фільтри для брендового і небрендового трафіку (не просто по регулярці)Як працює фільтр брендованих запитів?Новий фільтр доступний у звіті про ефективність результатів пошуку та дозволяє сегментувати дані запиту у два окремі представлення:Брендований: відображає дані про ефективність для запитів, що містять назву вашого бренду або тісно пов’язані продукти (наприклад, Gmail для google.com).Небрендований: Показує дані про ефективність для всіх інших запитів.І найцікавіше, це як ідентифікуються брендовані запити?Класифікація брендованих та небрендованих сайтів НЕ базується на методі регулярних виразів для включення або виключення ключових слів, який вже доступний у розділі «Фільтр за запитом». Вона визначається внутрішньою системою на базі штучного інтелекту. Вона включає назву бренду вашого веб-сайту всіма мовами, друкарські помилки, а також запити, які не містять назви бренду, але посилаються на унікальний продукт чи послугу сайту.Цікавий приклад практичного використання ШІ.Деталі тут: https://developers.google.com/search/blog/2025/11/search-console-branded-filter

Персоналізація, це те, про що останнім часом говорять дуже багато. Особливо багато говорять бренди, які думають, що надають персоналізований досвід.Але, згідно дослідження Deloitte у 2024 році, хоча 92% опитаних роздрібних торговців вважають, що вони ефективно пропонують персоналізований досвід, лише 48% споживачів погоджуються з цим.Вдумайтесь, грубо кажучи, половина бізнесів, які думають, що роблять персоналізацію, насправді, по відчуттям клієнтів, її не роблять.В PROANALYTICS.ACADEMY я теж намагаюсь в персоналізацію, і цікаво скільки студентів її реально бачить?!На днях запустили ще один персоналізований досвід: можливість обрати курс, на який хочете отримати знижку на чорну п'ятницю.Все просто і логічно: - навіщо нам витрачати твій час і пропонувати знижку на те, що тобі не цікаво, - і навіщо тобі думати "от якби знижка була на курс XXX, то я б почав навчатись". Просто обери курс, отримай персональну знижку на ЧП і почни отримувати нові актуальні знання.↗️ Обрати курс для спеціальної знижки на чорну п'ятницю >>P.S. Попит на аналітиків зростає, і сьогоднішня вакансія, яку я публікував тому тільки ще одне підтвердження.P.S.S. Власне посилання на дослідження, там ще є інші цікаві інсайти.