{"id":9132,"title":"\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043d\u0430\u0434\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u043e\u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438","url":"\/redirect?component=advertising&id=9132&url=https:\/\/vc.ru\/pochta\/325041-kak-kanadskie-lyubiteli-snegohodov-i-kvadrociklov-otkryli-dlya-sebya-rossiyu&placeBit=1&hash=cd54543b13c8a6083dd50d5669dab69e3e15e40792f9ed69859d5c8934b50d3d","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
Alexey Laptev

Про utm-метки, сквозную аналитику в Power BI / Google Data Studio и курсы по аналитике

Данная статья поможет сэкономить сотни тысяч рублей на внедрении сквозной аналитики. Нужно...

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также Telegram-канала про сквозную аналитику. Сегодня расскажу типовые кейсы разметки трафика, как они влияют на точность данных и возможности построения дашбордов в различных сервисах.

Проблема на рынке

Не смотря на то, что прошлая статья про utm-метки уже набрала 24000 просмотров, часто сталкиваемся в ситуацией что нет понимания какую роль они играют в аналитике.

В этой статье будет 2-я попытка объяснить смысл на более понятных примерах.

Дисклеймер

Для кого-то статья покажется очевидной, но если бы проблема так остро не стояла - статья бы не писалась

Для простоты понимания, в качестве id кампаний, объявлений и прочих сущностей будут браться круглые значения.

Что под капотом у любого сервиса сквозной аналитики

В основе любого сервиса сквозной аналитики лежат 3 таблицы:

  1. Hits (Клики/Хиты/Просмотры) - данные берутся из счетчика на сайте
  2. Charges (Расходы на рекламу) - данные берутся из api рекламной площадки
  3. Leads (Лиды/Продажи из CRM) - данные берутся из CRM

Выглядят они примерно вот так:

На картинке упрощенный вариант, чтобы вам было проще понять смысл, в реальности там чуть больше данных, тут можно посмотреть боевой вариант.

На основании этих таблиц считаются типовые метрики примерно вот так:

//лиды по объявлению #20000000 $leads = 'SELECT COUNT(*) FROM leads WHERE ad_id = 20000000'; //расходы по объявлению #20000000 $spent = 'SELECT SUM(spent) FROM charges WHERE ad_id = 20000000'; //выручка по объявлению #20000000 $amount = 'SELECT SUM(amount) FROM leads WHERE ad_id = 20000000'; //клики по объявлению #20000000 $hits = 'SELECT COUNT(*) FROM hits WHERE ad_id = 20000000'; //romi по объявлению #20000000 $romi = ($amount - $spent) / $spent * 100; //cr по объявлению #20000000 $cr = $hits / $leads * 100;

Код я упростил для понимания смысла.

Все!

Такая структура данных и такой код в любом сервисе сквозной аналитики.

Поэтому если вы сделаете разметку не так как надо и не передадите например ad_id, то аналитика не построится.

Важно понимать, что такая структура диктуется внешними факторами, а не видением конкретного сервиса аналитики. Это как законы физики.

Вот эти факторы:

  1. Ориентация на формат API рекламных площадок
  2. Все используют utm-метки
  3. Формулы метрик общеизвестны

Поэтому не стоит искать чудес и уникальных подходов в разных сервисах.

Основная разница между сервисами - в корректности заполнения данными этих 3-х табличек и вытекающая точность расчета метрик.

Типовые кейсы использования utm-меток и как они влияют на точность данных

А теперь давайте посмотрим как влияют различные способы простановки utm-меток на возможность считать данные.

Кейс 1: идеальный вариант, с хвостом из сервиса сквозной аналитики

Пример ссылки

apple.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=1000000&utm_content=2000000&utm_term=apple&utmstat=us|yandex|cid|1000000|aid|2000000|gid|3000000|pid|4000000|keyword|apple

Хвост - это параметр "utmstat" или аналог в других сервисах. Выделено жирным.

Что в таблицах

Что это значит

Во всех таблицах есть данные по всем срезам и можно без проблем автоматически строить типовые отчеты.

Обратите внимание что "хвост" в ссылке от сквозной аналитики, в данном случае параметр "utmstat", всего лишь дублирует данные из utm-меток. Он содержит некоторые дополнительные параметры, такие как номер группы - gid, номер фразы - pid и некоторые другие.

Все параметры там берутся например из макросов яндекс директа - все стандартно, никакой отсебятины. Документация яндекса - здесь.

Еще раз хочу подчеркнуть, что непонятный хвост в ссылках сквозной аналитики - это лишь дублирование данных из utm-меток.

Это нужно для того, чтобы:

  1. Если у вас там бардак, но все привыкли. В этом случае логика utm-меток не меняется, но начинают поступать корректные данные из макросов. В итоге и старые отчеты не ломаются и появляется возможность нормально строить новые. win-win.
  2. utm-меток 5 штук, а видов макросов - 30. Поэтому все расширенные макросы закидываются в хвост.

Формат хвоста в разных сервисах может быть разный, но смысл везде один и тот же - передача значений всех стандартных макросов, например из Яндекса.

Сервисы сквозной аналитики никакие свои параметры не придумывают кроме самого параметра для передачи макросов.

Кейс 2: классический вариант, только utm-метки с макросами

Пример ссылки

apple.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=1000000&utm_content=2000000&utm_term=apple

Что не так

Не передан id фразы

Что в таблицах

Что это значит

В целом все также хорошо, но строить аналитику по тексту ключевого слова, а не по его id местами может вызвать проблемы и неудобства.

Не зря есть phrase_id.

Кейс 3: не надо мне объяснять про utm-метки, я все знаю

Самый частый кейс.

Именно тут сжигаются бюджеты на дорогое внедрение аналитики, хотя проблему можно решить очень просто, делая грамотную разметку через генератор utm-меток.

Пример ссылки

apple.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc_cpc&utm_campaign=Новая_кампания&utm_content=айфоны&utm_term=apple

Что не так

Не переданы id кампаний, объявлений. Вместо них ничего не значащие названия.

Что в таблицах

Что это значит

В utm-метках не переданы campaign_id, group_id, ad_id, а API рекламных площадок не отдает расходы в разрезе utm-меток, только по campaign_id, group_id, ad_id.

А это значит что мы не сможем свести расходы, продажи и посчитать ROMI/ROI - окупаемость рекламы, а ведь именно из-за этой информации аналитика вся и строится.

Ну по крайней мере автоматически и почти беcплатно, без услуг золотых дата-аналитиков.

Пример

Это и смешно и грустно, но вот пример на базе школы аналитики.

Домен я скрыл, но найти в выдаче не очень сложно.

Представленных данных недостаточно чтобы построить полноценную аналитику и понять какой источник приносит больше денег. Какой там учат аналитике - я не знаю.

Как правильно - смотрите кейс 1 и кейс 2.

Вот ссылка на инструмент проверки разметки из скриншота.

Кейс 4: без разметки, но с параметром gclid/yclid

Пример ссылки

apple.com/?gclid=Cj0KCQjws-OEBhCkARIsAPhOkIZuDoELDf1TcQMr6NC9

Что не так

Не переданы id кампаний, объявлений, ключевое слово

Что в таблицах

Что это значит

Вообще нет данных - и отчеты не построить.

Но тут есть нюанс.

Обратите на параметр gclid (google) и yclid (яндекс)

apple.com/?gclid=Cj0KCQjws-OEBhCkARIsAPhOkIZuDoELDf1TcQMr6NC9

Эти параметры нужны для связки Яндекс Директ и Яндекс Метрики, а также Google Ads и Google Analytics.

То есть если ли вы крутите рекламу только в Яндекс Директ, то в Яндекс Метрике у вас будет более менее нормальная аналитика при грамотно настроенных целях. Яндекс внутри своей экоситемы по параметру yclid подтянет все данные. Ему не нужны utm-метки.

Аналогично работает Google Analytics и gclid.

Проблемы начнутся, когда вы заходите свести расходы со всех источников.

Ведь Яндекс не имеет доступа к расходам Google и Facebook, Google не имеет доступа к расходам Яндекс и Facebook.

При попытке загрузить все в единое хранилище, например в Google Big Query или Google Analytics, будут проблемы со сведением данных, о которых и написана эта статья.

Поэтому без разметки можно, но только если у вас реклама в одном источнике и вся аналитика внутри экосистемы конкретного рекламного источника.

Но в большинстве случаев задействовано 3-5-10 рекламных источников и такой вариант не подходит.

Кейс 5: вообще без разметки

Пример ссылки

apple.com

Что не так

Не переданы id кампаний, объявлений, ключевое слово

Что в таблицах

Что это значит

Сервис сквозной аналитики данные не получает.

Яндекс/Google тоже данные не получает.

Корректно свести расходы и продажи фактически нельзя.

Итого по кейсам

Перечислил все типовые варианты, теперь проще понять какая разметка какие возможности дает.

Нужно делать разметку как в кейсе 1 или кейсе 2.

Это очень просто, если использовать генераторы utm-меток и автоматическую разметку внутри сервисов сквозной аналитики.

Лишние 5 минут времени, потраченные на разметку сэкономят месяцы времени и зарплат на страданиях с не размеченными данными.

Почему Power BI / Google Data Studio не совсем подходят для сквозной аналитики

Тут важно понимать, что Power BI / Google Data Studio, это лишь инструменты визуализации данных. Визуализация данных в сквозной аналитике - это вершина айсберга.

Основная проблема на рынке - проблемы с разметкой представленные в кейсе 3 и дорогостоящие работы по сведению таких данных .

Если данные не размечены и подрядчик по каким-то причинам не исправляет проблему, то стоимость внедрения аналитики растет в геометрической прогрессии, ну или данные в отчетах будут приблизительные.

Вот еще задачи сквозной аналитики, которые не решить в Power BI / Google Data Studio:

  1. Разметить трафик
  2. Автоматически контролировать разметку, надеется на ответственность подрядчика рисковано
  3. Подключить все сервисы
  4. Управлять потоками лидов, контроль дублей
  5. Синхронизация продаж из CRM
  6. Построение типовых дашбордов.

Более подробно описано здесь.

В итоге получается, что с одной стороны хочется "бесплатно" и выбор падает на бесплатный "Power BI / Google Data Studio", с другой стороны стоимость загрузки в них данных и поддержки, может быть кратно выше "платного" сервиса. Тут надо считать на дистанции в год.

Но истина по середине.

Если вы хотите строить аналитику в Power BI / Google Data Studio, то правильней всего делегировать техническую часть загрузки данных в GA/GDS в платные сервисы, а визуализировать уже на базе Power BI / Google Data Studio.

Так вы прилично сэкономите на технических работах по подготовке данных и при этом получите мощные дашборды с точными цифрами.

Выводы

  1. Ваша разметка должна быть как в кейсе 1 или хотя бы кейсе 2. Это очень просто, сэкономите кучу времени и денег на сведении данных. Используйте генератор utm-меток.
  2. Во всех сервисах сквозной аналитики в их "сложной" ссылке передается один и тот же набор параметров, но немного в разном формате. Это нужно чтобы получился кейс 1. Набор параметров не придумывается, а берется из документации рекламных площадок, например Яндекса.
  3. Строить сквозную аналитику исключительно на базе Power BI / Google Data Studio не совсем правильно, так как там нельзя решить задачу по контролю за корректностью данных и некоторые другие. Экономия на платных сервисах может вылиться в существенную переплату на персональную разработку.
0
8 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Разговор ведётся, только по Директу... ( почему то? )Смысл сквозняка, в кол-ве каналов, правильно?Да и в Директе, не поддерживается "Динамическая разметка" - КЗ ( хотя бы... )Учитывая факт - "Мало показов", нам предлагают сделать 1 КЗ = 1 Объявление, чтобы их сервис = работал корректно?Бред...

1

Либо прочли, не читая, либо не понимаете суть вопроса...
Т.к. при общении с поддержкой данного сервиса, внятного ответа на поставленные вопросы - НЕ БЫЛО!

Идеальный вариант Кейс 1
apple.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=1000000&utm_content=2000000&utm_term=apple&utmstat=us|yandex|cid|1000000|aid|2000000|gid|3000000|pid|4000000|keyword|apple

А если?
https://**********/?utm_source=direct&utm_medium=poisk&utm_campaign={campaign_name}&utm_content={ad_id}&utm_term={keyword}

Всё, сервис умер и не видит ничего....

Меняйте структуру:
1 группа = 1 объявление = 1 КЗ
Получите мало показов и распишитесь, в своей никчемности, АЛЯ "БМ"...

1

Спасибо большое за консультацию!

1

Решение должно быть не таким "в лоб".
Забираем по апи объявления, и потом это сопоставляем с статистикой..

0

Они и бурут через апи, почему такие сложности, не ясно...

0

А вы сами апи директа смотрели? Оно слегка дэбильное...
Из раздела статистика, вам такие данные, как adcontent например, не отдадут..

0

Смотрели, вопрос даже был не об этом, а о реализации, читайте выше и внимательнее.
В том же РОИСТАТ, можно взять динамику и он подтягивает.

1
Читать все 8 комментариев
Мне стало стыдно не знать столицу Сенегала и я создал бота, который помог мне выучить все столицы мира

Теперь я знаю и флаги стран, и их столицы. Хотя с географией всегда было не очень.

IPO HashiCorp и Nu Holdings

На бирже пролив уже вторую неделю подряд. Обычно компании переносят IPO в такие моменты до начала роста. Но две компании не побоялись выйти на биржу в нисходящем тренде, давайте их разберём.

Дайджест новостей Сбера: сайт Digital Пётр, сценарии для умного дома и платина от Forbes

Прошлый дайджест мы целиком посвятили 180-летию Сбера, поэтому новостей накопилось много. Среди них — запуск сайта по распознаванию рукописей Петра I, большое обновление на платформе умного дома Sber и другие. Рассказываем всё самое интересное.

Картинка, сгенерированная ruDALL-E по запросу «рыжий котик»
«Вещи должны быть не только функциональными, но и красивыми»: как устроена ландшафтная архитектура Карла Сёренсена

Он дал детям площадку, которую они могли оборудовать так, как хотели, и создал овальные и геометрические сады.

Овальные садовые участки в Неруме Metropolis
И сотрудников тоже касается: кибербуллинг на рабочем месте
Design vector created by pikisuperstar - www.freepik.com
Яндекс.Маркет не выплачивает деньги за заказы

В нашем случае история началась 16 ноября, когда нам по магазинам ID 1112344, 1366786, 1246337, 1366785 (договора №1947529/21 от 20 мая 2021 и №2282294/21 от 18 авг. 2021) когда не пришли по плану средства за заказы по всем указанным магазинам (примерная сумма выплаты 4,5 миллиона рублей)

Продавец eBay из Кургана стала победителем в финале Всероссийского конкурса «Молодой предприниматель России 2021»

27 ноября в Москве состоялся финал ежегодного конкурса «Молодой предприниматель России 2021». В нём приняли участие предприниматели и самозанятые в возрасте до 35 лет. Всего было подано более 300 заявок из 43 регионов страны.

Лучшие стартапы «Трибуны» – Ноябрь 2021 года

Подборка пяти лучших проектов от канала @vchunt.

Маленький стартап против гигантов: Kytch может починить ломающиеся машины для мороженого McDonald's — сети это не нужно Статьи редакции

Джереми О’Салливан и Мелисса Нельсон придумали устройство, которое предотвращает поломку автоматов для мороженого — проблемы с ними есть в 10% ресторанов McDonald’s. Несмотря на убытки франчайзи, сеть его запретила и почти уничтожила Kytch.

Wired
Как мы отправили 2000 распечатанных фото вашим мамам за 1 неделю после запуска

Как это получилось и сколько заработали. Без фейлов не обошлось.

Это моя сестра - Таня. Пришла на помощь, пока срочно искали еще одного менеджера
SkillFactory раздает подарки: повышенная ставка и новогодний марафон для вебмастеров

В преддверии Нового года мы решили порадовать своих настоящих и будущих партнеров — участников партнерской программы школ Skillfactory, Contented и Product LIVE. Это возможность получить денежный бонус и заодно увеличить прибыль от продажи наших курсов.

null