Google Analytics 4: як маркетологам використовувати аналітику на максимум

Сьогодні вебсайт – це не просто візитівка бізнесу, а інструмент взаємодії з клієнтами. Тому в наших інтересах — зробити сайт ефективним: залучати більше користувачів, утримувати їх та конвертувати у продажі. Для того, щоб зрозуміти, що працює, а що потребує покращення, використовуються інструменти вебаналітики. А одним із найпопулярніших безкоштовних інструментів у цій сфері є Google Analytics 4. У цій статті ми розглянемо його можливості, та як їх використовувати маркетологу. 

Стаття вийшла об’ємна тому якщо ви вже знайомі з GA4, ознайомтеся зі змістом нижче, щоб перейти до потрібного розділу.

Що таке Google Analytics 4

Починаємо з найпростішого, із визначення. Google Analytics 4 (GA4) — інструмент, який допомагає вам оцінити маркетингові активності та проаналізувати поведінку відвідувачів вашого сайту. Він має багато готових звітів, які допоможуть вам отримати відповіді на базові запитання, а також прекрасний функціонал для побудови кастомних звітів та досліджень під точкові потреби вашого бізнесу. 

Для компаній, що працюють із великими обсягами даних, існує розширена версія GA4 360. Вона платна та відрізняється вищими лімітами на обробку інформації, довшим збереженням історичних даних, розширеними можливостями звітування та глибшою інтеграцією з Google BigQuery. Втім, для більшості малих, середніх і навіть великих бізнесів цілком достатньо можливостей стандартної версії GA4. Саме про неї ми сьогодні й поговоримо.

Перш ніж переходити до суті, ось наш план:

Google Analytics — нова реальність digital-аналітики

Для того, щоб розуміти значення GA4 зараз, давайте трохи заглибимося в етапи розвитку та, що найголовніше, в основні зміни в аналітиці, які запровадив цей інструмент. Буквально по одному моменту з кожної версії.

У 2005 році Google купив компанію Urchin Analytics. Попит з’явився одразу, та ще й настільки великий, що нові реєстрації призупинили вже через тиждень. Просто уявіть 2005 рік – інтернет ще не переповнений сайтами, а конкуренція у мережі майже непомітна. Уже тоді попит на цей інструмент був настільки високим, що навіть Google знадобився майже рік, аби забезпечити необхідні потужності, і лише в серпні 2006 року сервіс став доступним для всіх охочих. 

Висновок епохи Urchin Analytics: вебаналітика потрібна всім, хто хоче продавати свої товари чи послуги через сайт.

В епоху Google Analytics Classic (2007) маркетологи зрозуміли, що важливо оцінювати не лише кількість відвідувачів, а й дохід, який вони приносять. У цей період з’явився трекінг транзакцій для Ecommerce, що й було ключовим кроком у розумінні рентабельності трафіку.

Висновок епохи Google Analytics Classic: вебаналітика повинна враховувати не лише потік користувачів, а й фінансові результати.

Нова версія GA Universal у 2012 принесла багато змін. Але якщо обирати одну, то це можливість вимірювання ROAS (рентабельності реклами). Завдяки інтеграції з CRM та рекламними платформами бізнес отримав можливість аналізувати співвідношення доходу та витрат.

Висновок епохи GA Universal: оцінювати варто не тільки дохід, а й витрати, щоб визначити реальну рентабельність. Тобто важливо вкладатись тільки в ті активності, які приносять не дохід, а прибуток.

У 2023 році відбувся перехід на Google Analytics 4, який вніс кардинальні зміни: GA4 дозволив поєднати в собі не тільки дані про взаємодію користувача з вебсайтом, але й з мобільних додатків.

Ще за часів GA Universal активно почали з’являтися мобільні додатки, і тенденція робити різні дії на різних пристроях зростала. Користувач міг спочатку дивитися інформацію з сайту на комп'ютері, а потім скачати додаток і завершити покупку там. Ще тоді багато хто почав задумуватись і будувати більшість своїх звітів навколо юзерів, а не сесій, як це було в GA Universal. GA4 зробила це свого роду стандартом.

Висновки епохи GA4: агрегація даних стає основним трендом: аналітика вебсайтів та мобільних додатків в одному місці. Не сеанси, а користувачі — ключова сутність аналітики. 

Розвиток Google Analytics показує, що він був і залишається must-have для аналітики, далі ми розберемо детальніше найосновніше, що має знати та вміти маркетолог. Якщо ж після перегляду статті ви зрозумієте, що хочете дізнатися більше про використання Google Analytics 4 для вирішення практичних задач, я рекомендую завітати на курс Google Analytics 4. На ньому ви глибше розберетеся в можливостях GA4 та дізнаєтеся всі тонкощі роботи з цим інструментом. А поки переходимо до основної частини статті.

Як GA4 допомагає маркетологам покращувати рекламу та контент

У Google Analytics 4 є три основні блоки з даними:

Як на мене, то найкраще знайомство з інструментом робити через вирішення практичних завдань. Тому далі я візьму дві найчастіші задачі інтернет-маркетологів і спробую на них познайомити вас з функціоналом GA4.

Задача 1. Вивчення аудиторії для формування портрета клієнтів

Щоб реклама та контент приносили результати, вони мають бути орієнтовані на правильну аудиторію. Якщо ви не знаєте, хто ваші клієнти, то ризикуєте витрачати бюджет на тих, хто не зацікавлений у вашому продукті. Саме тому потрібно формувати портрет клієнта, а Google Analytics 4 допомагає зробити це на основі реальних, зібраних з сайту даних.

Для цієї задачі ми звертаємося до колекції Користувач (User), яка має два топіка Атрибути користувача та Технології. Для аналізу наших клієнтів знадобляться звіти Відомості про демографічні показники та Відомості про технології. 

Звіт Відомості про демографічні показники — це класика для маркетингу, оскільки тут ми бачимо, звідки людина, скільки їй років, які інтереси. Давайте подивимося на нього. У першому стовпчику ліворуч знаходяться параметри, на даний момент — це країна. Але ви можете обрати з випадаючого списку й інші (Вік, Стать, Інтереси тощо). У наступних стовпчиках ви бачите основні показники по кожній країні, а також в тоталі. 

Оскільки ми маємо конкретну задачу, то не будемо розбирати детально всі показники. Найбільше нас цікавлять три останні колонки:

Підписуйтеся на наші соцмережі

Показники вище — це основна трійка. Але бувають ситуації, коли відвідувачі приходять, але ключових подій немає і, відповідно, доходу теж. У такому випадку вам на допомогу прийдуть поведінкові показники:

Саме поведінкові показники можуть показати, наскільки аудиторії цікавий ваш сайт та його контент, якщо дані про ключові події чомусь відсутні. З огляду на значення вищеописаних показників на двох останніх скріншотах, можемо зробити висновок, що наша основна аудиторія знаходиться в США. Індія та Китай хоч і приводять на сайт більше 10% трафіку та певну кількість ключових подій, але значного впливу на наш дохід не мають. Та й поведінкові показники значно нижчі від аналогічних для США. Воно й не дивно, оскільки ми з вами проводимо аналіз демо-акаунту GA4 з інтернет-магазину мерча Google.

Щоб сформувати портрет вашої аудиторії аналогічний аналіз вам потрібно провести і в розрізі інших параметрів, доступних у звіті. Просто виберіть потрібні з випадаючого списку.

У деяких випадках варто одразу дивитись інформацію в розрізі декількох параметрів. Для цього можете скористатись кнопкою “+” біля стовпця з параметром. Саме таким чином можна проаналізувати одразу вік та стать ваших відвідувачів.

Демографічні дані — не єдине, що потрібно аналізувати, щоб скласти портрет аудиторії. Вам також знадобиться звіт Відомості про технології, який дозволяє отримати технічну інформацію про пристрої, з яких користувачі заходять на сайт. Показники та підхід до аналізу в ньому такі ж, як і в попередньому звіті. Але тут ви можете проаналізувати їх в розрізі браузерів, операційних систем, та інших технічних даних.

Для прикладу, в наших даних ми бачимо, що найкращі показники у нас в браузері Chrome. А от браузери Safary, Edge та Firefox хоч і приводять близько 17% трафіку і мають близькі значення до Chrome з точки зору поведінкових показників, але генерують незначну частину покупок та доходу, що може свідчити про проблеми з роботою нашого сайту в цих браузерах.

Сподіваюся, тепер вам стало зрозуміліше, як дізнатись портрет вашої аудиторії та навіть знайти певні гіпотези по роботі вашого сайту з допомогою GA4. 

Задача 2. Оцінка ефективності залучення трафіку

Розуміння, звідки приходять користувачі на ваш сайт, а, іншими словами, розуміння джерел трафіку (трафік- це відвідувачі сайту), допомагає маркетологу ефективніше розподіляти бюджет і коригувати стратегію залучення нових юзерів та повернення існуючих. Якщо певні канали, наприклад, органічний пошук або соцмережі, приносять більше конверсій, варто інвестувати в них більше ресурсів, тоді як неефективні канали потребують оптимізації.

Зрозуміти, які канали працюють ефективно, а які ні — вам допоможе звіт Залучення трафіку. Знайти його можна тут.

Звіт Залучення трафіку відображає дані про джерела трафіку в розрізі сесій. Тобто він показує, з якого джерела розпочався візит користувача на сайті, і як відвідувач взаємодіяв з сайтом протягом цієї сесії.

Сесія, або сеанс, або ж ще інколи візит — це проміжок часу, протягом якого користувач виконує дії на вашому сайті. Кожен сеанс автоматично закінчується після 30 хвилин бездіяльності, але ви можете змінити це в налаштуваннях. 

На зображенні нижче ми бачимо, що найбільший дохід нам генерує прямий трафік (direct / none). Але при цьому Частка сеансів із ключовими подіями значно більша у google / cpc та art-analytics.appspot.com / referral, а це значить, що трафік з цих джерел йде дуже зацікавлений. Незначний відсоток доходу від загальної суми пояснюється малою кількістю трафіка з цих джерел. З огляду на ці дані можемо сформувати ідею, що нам потрібно спробувати масштабувати залучення трафіку з цих джерел. Але перш ніж брати цю ідею в роботу, давайте дослідимо ще один звіт.

Зверніть увагу, за замовчуванням в звіті Залучення трафіку буде обраний параметр Основна група каналів, пов’язана із сеансом. Але я рекомендую вам аналізувати в розрізі параметру Джерело й тип трафіку сеансу. І саме його ви можете бачити на скріні вище. 

Атрибуція та вимірювання ефективності кампаній у GA4

Пам’ятаєте, ми говорили, що ще в далекому 2012 році з приходом GA Universal спеціалісти зрозуміли, що “Оцінювати варто не тільки дохід, а й витрати, щоб визначити реальну рентабельність”? А щоб визначити останню нам потрібно знати не тільки дохід, який ми дізнались зі звіту Залучення трафіку, але й витрати.

Найпростіший спосіб побачити витрати — перейти в блок Реклама і там знайти звіт Усі канали. В колонці Вартість реклами відображається потрібне нам значення — 546.32$. Якщо згадати дохід, який ми бачили у звіті Залучення трафіку — 10 568.57$ і провести нескладні математичні дії, то можна зрозуміти, що наш дохід більше ніж в 19 (а якщо бути точним, то 19.35) разів перевищує витрати. Звісно, ми не знаємо собівартість товарів у цьому інтернет-магазині, та інші витрати, але в 19 разів — це зазвичай дуже хороший показник, і швидше за все ми з радістю готові масштабувати бюджети на таку рекламу.

До речі, можна й не підключати свої математичні навички, щоб порахувати рентабельність. Можна просто подивитись на значення показника Рентабельність витрат на рекламу у відповідній колонці. У нашому випадку воно дорівнює 18,25. І так, я не помилився в розрахунках вище, де писав, що рентабельність складає 19.35. Чому ж тоді ми маємо різні значення?

Придивіться уважно до колонки Загальний дохід:

То яке ж число вірне? Скільки ж грошей нам дійсно принесла реклама? Відповідь — обидва. Залежить від того, як рахувати.

І тут ми підходимо до одного з основоположних понять сучасної вебаналітики — моделі атрибуції. Якщо ви про це ще не чули, то зараз поясню. 

Модель атрибуції — це правило, яке визначає, як саме розподіляється цінність конверсії між джерелами трафіку, що залучили користувача. 

Визначення інколи бувають складні для розуміння, тому давайте розберемо на реальному прикладі. Нижче ви бачите шлях користувача до покупки:

Як ми повинні розділити отримані 90$ між Facebook Ads, Google Ads та Email? 

Але чи дійсно вплив кожного каналу був однаковим? Скоріш за все ні. Саме тому Google розробив складнішу модель, яка використовує алгоритми машинного навчання, щоб оцінити шляхи, які приводять або не приводять до ключових подій. Цей  підхід називається атрибуція на основі даних. І саме ця модель використовується у звіті Усі канали. Тепер, надіюсь, вам зрозуміло, чому наш дохід і рентабельність різні в різних звітах. Ну і, сподіваюся, тепер вам зрозуміло як аналізувати ваші рекламні активності.

Детальний огляд атрибуції на основі даних виходить за рамки цієї статті. Для тих, хто хоче ознайомитись детальніше, то можете звернутися до офіційної документації Google.

До речі, хоча звіт, який дозволяє проаналізувати шляхи користувачів до конверсії в моделі атрибуції на основі даних, знаходиться у блоці Реклама, насправді він не обмежується лише даними про рекламу. Ви можете оцінити там також і інші джерела трафіку.

Єдине, на що варто звернути увагу — витрати при базовому налаштуванні GA4 там будуть тільки для реклами через рекламні кабінети Google. Для того, щоб у звіті з'явилися витрати по іншим джерелам потрібно налаштувати їх експорт до GA4. 

Поглиблена аналітика у блоці Дослідити

Ми вже поговорили про стандартні звіти в GA4, які дають загальний огляд трафіку й поведінки користувачів та про блок Реклама, але функціонал GA4 на цьому тільки починається. Якщо вам потрібен глибший аналіз або більш кастомні дослідження для пошуку гіпотез, тоді блок Дослідити саме для вас.

Його ідея в тому, що ви можете самостійно “зібрати” власний звіт, як конструктор, беручи потрібні вам показники, параметри та додаткові налаштування. Крім того, він пропонує різноманітні техніки для аналізу різних аспектів поведінки користувачів. 

Тобто в цьому блоці ви можете:

Звісно, кожна техніка в цьому блоці заслуговує на окремий матеріал, але я спробую коротко звернути вашу увагу на основні:

1. Дослідження у довільній формі - найгнучкіший інструмент у блоці Дослідити. Він дозволяє працювати з даними у різних форматах: таблиці, графіки (лінійні, секторні, гістограми, точкові), географічні карти.

Окрім зручної візуалізації даних ця техніка також пропонує функціонал виявлення аномалій у даних, опція Виявлення відхилень. Тут ви можете проаналізувати, наскільки поведінка юзерів відхилилася від “норми”. Дуже важливо: графік не передбачає майбутнє, а показує саме відхилення від прогнозованих результатів. 

2. Дослідження послідовності конверсії допомагає зрозуміти, на якому етапі користувачі «випадають» із воронки. Наприклад, на скріншоті нижче, ми бачимо, що на сторінці одного з моїх курсів по Google Analytics 4 лише 73% доскролюють до другого блоку лендингу і 73,2% до третього. Дуже наглядний спосіб побачити, де ви втрачаєте своїх відвідувачів. 

3. Дослідження шляху відповідає на питання: «Як користувачі переміщуються сайтом?» Ця техніка найчастіше використовується для таких задач, як оптимізація навігації по сайту та виявлення проблемних місць у структурі сайту.

Детальне знайомство із блоком дослідження потребує окремого матеріалу, і не одного, тому якщо вам цікаво детальніше дізнатися про використання цих та інших технік, то рекомендую завітати на блог PROANALYTICS.ACADEMY.

На завершення

Я сподіваюся, що ця стаття була корисна, і ви тепер набагато краще розумієте функціонал та можливості Google Analytics 4 для маркетингу.

Бажаю вам успішних кампаній, якісних лідів та гарного прибутку!