Какие отчёты из Яндекс Метрики теперь можно достать одним сообщением в вашем ЧатГПТ или Клод

Метрика часто превращается в склад данных, к которому все относятся с уважением, но заходят туда только перед ежемесячным отчётом. Маркетологу нужно не «посмотреть интерфейс», а быстро получить ответ:

Мы в LidFly добавили новый инструмент для Яндекс Метрики: отчёт по фразам для конкретной страницы. Это не очередная «таблица ради таблицы», а практичный сценарий для маркетолога: взяли URL, спросили у ИИ, получили понятную картину по органике и Директу.

Раньше можно было посмотреть страницы входа, источники трафика и отчёты по Директу. Но частый вопрос звучит точнее:

«По каким запросам люди пришли именно на этот лендинг и что потом сделали?»

Теперь это отдельный инструмент metrika_get_page_search_phrases.

Он показывает:

Можно смотреть только страницу входа или все визиты, где страница встречалась внутри пути пользователя. Это разные вопросы. Первый отвечает «с чего начался визит», второй - «какие фразы приводили визиты, в которых человек дошёл до этой страницы».

Пример запроса:

Покажи, по каким органическим и рекламным фразам люди пришли на страницу /kursy/ai-reklama за последние 30 дней. Счётчик 12345678, цель 54321. Раздели органику и Директ, отсортируй по визитам и конверсии.

Что получает маркетолог на практике:

Важная честность: это агрегированный отчёт. Он не говорит «вот конкретный Иван пришёл по такой фразе». И не все органические фразы доступны в Метрике: часть поисковики скрывают, часть может попасть в «не определено», редкие фразы могут пропасть из-за семплирования. Для маркетинга этого обычно достаточно: решение принимается не по одному пользователю, а по паттерну.

Поисковые запросы в Директе отвечают на вопрос «что люди вводили перед кликом по рекламе». Это важно для минус-слов и чистки кампаний.

Новый отчёт отвечает на другой вопрос: «какие фразы реально привели трафик на эту страницу и какого качества был этот трафик».

Разница большая.

Фраза может выглядеть хорошей в рекламном кабинете: много кликов, нормальный CTR, цена клика приемлемая. Но в Метрике видно, что на конкретной странице по этой фразе 70% отказов и почти нет достижений цели. Значит, проблема не только в ставке. Возможно, объявление обещает одно, а лендинг встречает другим.

И наоборот: фраза с небольшим объёмом может давать мало кликов, но отличную конверсию. Её легко пропустить в общей статистике, но на уровне страницы она становится понятным кандидатом на усиление.

Сейчас в Яндекс-блоке LidFly 142 инструмента для Директа и Метрики, из них 12 инструментов именно по Метрике. Но маркетологу важнее не число, а сценарии. Вот что можно спрашивать человеческим языком.

Инструмент: metrika_get_direct_report.

Показывает поведение пользователей после клика по рекламе: визиты, отказы, глубину, время на сайте, цели и конверсию. Можно смотреть уровень кампаний, групп, объявлений и ключевых фраз.

Запрос:

Покажи кампании Директа из Метрики за последние 30 дней. Счётчик 12345678, цель 54321. Где много расходов и высокий отказ?

Это отчёт, который быстро отделяет «кампания привела клики» от «кампания привела нормальных посетителей».

Инструмент: metrika_get_traffic_sources.

Можно спросить, какой канал даёт визиты и цели: Директ, органика, соцсети, рефералы, мессенджеры, прямые заходы.

Запрос:

Сравни источники трафика за месяц: визиты, посетители, отказы, глубина и конверсия по цели 54321. Скажи, куда стоит вкладываться, а где трафик слабый.

Это удобно, когда клиент спрашивает: «А SEO вообще работает?» или «Почему Директ тратит больше, чем органика, но заявок меньше?»

Инструменты: metrika_get_popular_pages и новый metrika_get_page_search_phrases.

Первый показывает популярные страницы входа и выхода. Второй раскладывает фразы по конкретной странице.

Запрос:

Найди страницы входа с наибольшим трафиком и высоким отказом. Потом для страницы /pricing покажи фразы из органики и Директа, которые на неё приводят.

Так маркетолог получает не просто «страница плохая», а гипотезу: что именно ожидали люди, когда пришли на неё.

Инструменты: metrika_get_goals и metrika_get_goals_report.

Сначала ИИ получает список целей, потом строит отчёт по нужной цели: достижения, целевые визиты, конверсия, пользователи.

Запрос:

Покажи цели счётчика 12345678. Найди основную заявку. Потом сделай отчёт по этой цели за 30 дней в разрезе источников трафика.

Это полезно, когда в аккаунте много целей с названиями вроде form_submit, callback, lead_new, а вы не помните, какая из них бизнесовая.

Инструмент: metrika_get_audience.

Отчёты по городам, устройствам, полу, возрасту, браузерам и операционным системам. Да, звучит как базовая аналитика. Но в связке с рекламой это превращается в решения по ставкам и лендингам.

Запрос:

Покажи аудиторию сайта по устройствам и городам за 30 дней. Где высокий отказ и низкая конверсия? Что это значит для ставок в Директе?

Если на мобильных 63% отказов, а на десктопе 27%, это не «интересная статистика». Это задача: проверить мобильную версию или снизить мобильный трафик до исправления.

Инструменты: metrika_get_report_bytime и metrika_get_report_comparison.

Можно быстро понять, что изменилось после правки кампании, запуска акции, смены лендинга или падения бюджета.

Запрос:

Сравни эту неделю с прошлой по визитам, отказам и конверсии цели 54321. Отдельно покажи, какой источник дал главный рост или падение.

Это заменяет ручное «выгрузил два периода, свёл, посчитал проценты».

Инструмент: metrika_get_report.

Это универсальный отчёт по API Метрики: любые метрики, группировки и фильтры. Обычно маркетологу не нужно знать синтаксис ym:s:goalconversionRate или ym:s:lastTrafficSource. ИИ подбирает параметры сам, если задача сформулирована нормально.

Запрос:

Покажи топ-15 городов по конверсиям в заявку за последние 30 дней. Если в каком-то городе много визитов, но слабая конверсия, вынеси отдельно.

Метрика показывает поведение на сайте. Директ показывает рекламную экономику: расходы, клики, показы, CTR, ставки, поисковые запросы, фразы, группы и объявления.

Поэтому в реальной работе отчёты часто идут парами:

Запрос в стиле маркетолога:

Разбери кампанию 123456789 за последние 14 дней. Сначала покажи расходы и CPA из Директа, потом поведение и конверсии из Метрики. Отдельно найди фразы, которые ведут на /pricing и дают высокий отказ. В конце дай список действий: минус-слова, ставки, лендинг, гипотезы.

Вот ради такого и нужен ИИ-слой. Не чтобы заменить аналитику красивым пересказом, а чтобы собрать несколько разных API-отчётов в один рабочий вывод.

Не «доступ к API». Маркетолог получает новый рабочий режим.

Было:

Стало:

Покажи, какие фразы приводят людей на /pricing из органики и Директа. Добавь отказы, глубину и конверсии по заявке. Скажи, что делать.

ИИ сам вызывает нужные инструменты, возвращает таблицу и пишет вывод. Если надо что-то поменять в рекламе, действие всё равно требует подтверждения. Это важно: чтение отчётов безопасное, а изменения в кампаниях не должны запускаться случайно.

Не в том, что появилась ещё одна таблица.

Вау в том, что маркетолог может задавать Метрике нормальные вопросы:

И получать не скриншот интерфейса, а рабочий ответ с цифрами, разрезами и следующими действиями.

Если вы ведёте рекламу сами или в агентстве, это экономит самое дорогое: время между вопросом и решением. Чем быстрее вы видите, где течёт бюджет, тем дешевле обходится ошибка.

Мы добавили в LidFly новый отчёт по фразам для конкретной страницы: органика + Директ, визиты, отказы, глубина, время и цели. Он дополняет уже доступные отчёты по кампаниям, источникам, посадочным, аудитории, целям, динамике и произвольным срезам Метрики.

Практический смысл простой: теперь можно не копаться в интерфейсе и не собирать выгрузки руками, а спросить ИИ на человеческом языке: «что привело людей на эту страницу и почему они не конвертируются?» Для маркетолога это не игрушка, а быстрый способ найти, где реклама работает, а где просто тратит деньги.

Попробовать можно через LidFly: подключаете Яндекс, открываете свой ИИ-клиент или встроенный чат и задаёте вопрос по отчёту.