Тема 5. Особливості веб-аналітики за умов використанням інтернет-реклами. Робота з Google Ads та Youtube

Зв’язування Google Ads з Google Analytics створює двонаправлений потік даних, що покращує аналітичні можливості обох платформ, одночасно забезпечуючи єдиний аналіз шляху клієнта. Інтеграція Analytics імпортує показники взаємодії з сайтом в інтерфейс Google Ads, включаючи показник відмов, кількість сторінок за сеанс і середню тривалість сеансу, виявляючи якість поведінки після кліку, відрізняючи низькоякісні кліки від цінного трафіку. І навпаки, дані про кампанії Google Ads надходять в Analytics, що дозволяє здійснювати розширену сегментацію та аналіз за кампаніями, групами оголошень, ключовими словами та оголошеннями в інтерфейсі Analytics. Автоматичне позначення тегами автоматично додає параметр GCLID до цільових URL-адрес, забезпечуючи точну атрибуцію кампанії без ручного позначення UTM, а також активуючи розширені функції, такі як аудиторії ремаркетингу та розширені конверсії.

Звіти про багатоканальні воронки продажів в Analytics висвітлюють роль Google Ads у ширших шляхах клієнтів, показуючи асистовані конверсії, де реклама сприяє шляхам конверсії, не будучи останньою взаємодією. Найпоширеніші шляхи конверсії розкривають найпоширеніші послідовності каналів, що ведуть до конверсій, часто демонструючи роботу платного пошуку в поєднанні з органічним пошуком, соціальними мережами, електронною поштою та прямим трафіком. Звіти про часовий лаг показують кількість днів між першою взаємодією та конверсією, що допомагає вибрати вікно атрибуції та виявляє, чи кампанії призводять до негайних конверсій, чи сіяють насіння, що призводить до відкладених результатів. Аналіз довжини шляху показує кількість точок контакту до конверсії, розрізняючи прості сценарії прямої реакції від складних шляхів обмірковування, що потребують багаторазового впливу. Порівняння цінності асистованих та останніх кліків кількісно визначає ролі каналів у сприянні та закритті конверсій, що особливо цінно для обґрунтування інвестицій у рекламу на верхній частині воронки, які здаються неефективними за атрибуцією за останнім кліком, але демонструють значну цінність асистованих.

Проблеми міжплатформного вимірювання виникають через перемикання користувачів між пристроями та платформами під час процесу розгляду. Рішення включають реалізацію User-ID, яка відстежує автентифікованих користувачів на різних пристроях, Google Signals, що використовують дані користувачів, що ввійшли в систему, для аналізу між пристроями, та режим згоди, що балансує потреби вимірювання з дотриманням конфіденційності. Вимірювання, орієнтоване на конфіденційність, адаптується до обмежень щодо файлів cookie за допомогою розширених конверсій, що завантажують хешовані дані власних джерел, моделювання конверсій, що оцінюють неспостережувані конверсії, та агрегованої звітності, що забезпечує достатню аналітику, одночасно захищаючи конфіденційність окремих осіб. Інтеграція з платформою даних клієнтів об'єднує дані з рекламних платформ, аналітики веб-сайтів, систем CRM та офлайн-точок контакту, створюючи комплексне уявлення про клієнтів, підтримуючи розширену сегментацію, аналіз цінності за весь термін та омніканальну атрибуцію. Хмарні сховища даних, такі як BigQuery, дозволяють поєднувати рекламні дані з корпоративними джерелами даних для складного користувацького аналізу, неможливого в рамках стандартних інтерфейсів платформи.