Пошаговая визуализация данных: интегрируем Директ и Метрику с Google Data Studio через таблицы
Маркетологи постоянно собирают и анализируют информацию из систем статистики и аналитики, выявляя те или иные закономерности для построения дальнейшей стратегии и составляя отчеты руководству. Но вручную выгружать информацию из кабинетов неудобно, особенно если ее много. Мы в Site Elite Studio решили, как автоматизировать этот процесс.
Инструменты
В идеале нам нужно подгружать в таблицы актуальные сведения из любых рекламных кабинетов. А сами таблицы создавать в любом удобном редакторе. Начнем с того, что попробуем наладить автоматизацию сбора данных в «Google Таблицах». Перенесем туда информацию из Яндекс.Метрики и Яндекс.Директа.
В первую очередь потребуется освоить работу с API Яндекса. По «Википедии», API расшифровывается как «программный интерфейс приложения» и подразумевает «описание способов (набор классов, процедур, функций, структур или констант), которыми одна компьютерная программа может взаимодействовать с другой программой».
Если проще и толковей, API выступает в роли посредника между различными программами: отправляет от одной из них к другой запросы и получает ответы. Например, от Google Apps Script — облачной платформы для автоматизации задач в продуктах Google — к Яндекс.Директу.
Точнее, к его серверу. А затем и к Яндекс.Метрике (по соответствующим ссылкам можно узнать больше о запросах к API этих систем).Чуть выше мы решили выгружать полученную по запросам информацию в «Google Таблицы». Значит, там и начнем работать.
Процессы
«Google Таблицы» позволяют попасть в интерфейс Apps Script через соответствующий пункт меню. Создаем новую таблицу и переходим в расширение:
Из этого расширения мы будем посылать запросы к API Яндекса.
Вот так выглядит стандартный запрос к «Директу», позволяющий собрать статистику по показам, кликам и расходу для рекламных кампаний:
Но нам нужно получать по запросу (и затем вставлять в таблицы) не просто абстрактные данные, а информацию, актуальную на конкретный период времени. А этот период может представлять собой любой диапазон дат с момента запуска интересующих нас проектов.
Каждый раз выгружать с сервера данные за несколько месяцев или лет нерационально — это лишняя нагрузка на сервер. Появляется риск, что нам не хватит лимитов на запросы.Поэтому действуем по несложному алгоритму:
Ежедневно собираем в диапазон на листе таблицы данные из «Метрики» и «Директа» за прошедший день. Это легко — мы просто автоматически заменяем даты в нужных ячейках на актуальные (на первом скриншоте показан пример работы с «Директом», на втором — с «Метрикой»):
Затем используем код для автопереноса информации за прошедший день в общую базу данных по выбранным системам статистики (на втором скриншоте в качестве примера показана база для Яндекс.Директа). Настраиваем в Google Apps Script триггеры на выполнение нужных нам функций по расписанию:
Результаты
В итоге у нас формируется база данных, с которой можно делать что угодно. Например:
Агрегировать информацию в доступном виде для отслеживания динамики конкретных показателей. К примеру, заявок и переходов из Яндекс.Метрики — и здесь же, в этой же таблице, показов из кабинетов «Директа» и myTarget (временной шаг мониторинга — месяц):
Создавать автоматизированные отчеты, в том числе напрямую в «Google Документах». Вот, скажем, пример сведения статистики в клиентский отчет по рекламе:
Строить визуализацию в BI-системах. Конкретно мы используем Google Data Studio. Этот инструмент максимально наглядно (графически) отображает динамику всевозможных показателей:
Вообще с помощью автоматизированной интеграции (сбора и визуализации) данных можно формировать какие угодно рабочие материалы:
SEO-дашборды для отслеживания здоровья SEO-проектов;
рекламные дашборды, помогающие эффективно мониторить показатели рекламы и проводить аналитику;
- кастомные отчеты сквозной аналитики в той же Google Data Studio и пр.
Безусловно, выгружать данные из кабинетов и заносить их в таблицы вручную никто и никому не мешает. Но если можно оптимизировать рабочие процессы, то стоит это делать.
Рутиной должен заниматься искусственный интеллект — а мы, люди, оставим себе удовольствие заниматься полноценной аналитикой, которая роботам пока не по силам.
Простите, извините
=)
Спасибо за статью!
Добавила ссылку на в подборку новых публикаций по GDS в сообществе "Data Studio на русском" https://t.me/GDS_chat
Благодарим!
Полезно, спасибо.
"Ежедневно собираем в диапазон на листе таблицы данные из «Метрики» и «Директа» за прошедший день" - Данные о конверсиях поступают в директ еще в течение 21 дня, т.е. списания за эти конверсии в стратегиях с оплатой за конверсию, так же могут пройти задним числом. Если мы будем собирать данные только за прошлый день, мы в отчете их не отследим.
Если говорить о подсчете самих конверсий, то эти данные мы тянем из Яндекс Метрики. По поводу списаний задним числом, да, вы отчасти правы, мы получаем небольшую погрешность, более того, она может быть также связана с возвратом средств за скликивания, например. Но мы сейчас специально перепроверили корректность данных, и погрешность с директом в кампаниях с оплатой за конверсии составляет не более 1%. Пожалуй, с этим можно жить)