Главные новости аналитики за ноябрь-декабрь 2022 года
Десять главных обновлений систем аналитики за два месяца — вспоминаем и обсуждаем с экспертами.
Google Analytics 4 добавил в настройки отчетов пять параметров времени и два показателя сеанса. Специальные параметры и показатели теперь можно использовать в отчетах как основные. В отчете в реальном времени заработало поведенческое моделирование.
В MyTracker появилась AI-метрика фрода, а в «Оперативных отчетах» новый раздел — Fraud Scanner. В AppMetrica стали доступны четыре новые метрики для оценки рекламной монетизации.
Подробнее об этих и других обновлениях — в нашем дайджесте по аналитике.
Google Analytics 4
MyTracker
AppMetrica
Специальные параметры и показатели GA4 в настройках отчетов
При настройке отчетов Google Analytics 4 в разделе «Данные отчета» специальные параметры и показатели теперь можно добавлять как основные. В выпадающем списке они отображаются в блоке «Собственные» (в англоязычной версии — Custom).
В версии Universal Analytics специальные параметры в основные отчеты можно добавлять только как дополнительные, а специальные показатели добавлять нельзя. На основе специальных показателей и параметров в Universal Analytics можно создавать только специальные отчеты.
Поэтому появление возможности в Google Analytics 4 добавлять специальные параметры и показатели в стандартные отчеты очень удобно — так можно трансформировать стандартный отчет под свои запросы и использовать его, не создавая никаких дополнительных пользовательских отчетов, к которым еще нужно шарить доступ для коллег, если вы используете разные доступы к аккаунту.
К примеру, можно изменить отчет по источникам трафика, добавив в него пользовательские показатели в соответствии со своей сферой бизнеса и в рамках одного отчета оценивать эффективность работы источников на разных этапах воронки.
Неудобно, что большинство стандартных отчетов, которые были в Universal Analytics, в версии Google Analytics 4 убрали из стандартных. В Google Analytics 4, конечно, появились гораздо более обширные возможности создавать различные необходимые отчеты через Исследования. Но есть немало пользователей, которые ранее использовали только стандартные отчеты в своей работе — для них это скорее проблема, чем преимущество, особенно на первых этапах знакомства с инструментом.
Пять новых параметров времени в GA4
В Исследованиях и при настройке отчетов в Google Analytics 4 появились пять новых параметров времени: Дата и время, Неделя, Час, Месяц и Час N. Четыре параметра собирают данные о времени, когда система зарегистрировала событие, а параметр Час N — о количестве часов с начала указанного диапазона дат.
Новые форматы даты в GA4 помогут построить отчеты для специфически редких ситуаций. И в таких случаях они могут быть крайне полезны.
Вы можете по часам отследить, как менялись продажи после определенного события. Например, после промоакции на ТВ вам важно увидеть колебания продаж. Или вы хотите знать, через сколько дней после подписки на товар пользователь отписывается или продлевает подписку. А также в какое время дня, года, недели, суток пользователи совершают максимальное количество покупок.
Сейчас вы можете добавить эти специальные параметры времени в качестве основных и создать нужный вам отчет в GA4.
Два новых показателя сеанса в GA4
Команда GA4 добавила в отчеты два новых показателя: среднюю длительность сеанса в секундах и количество просмотров за сеанс — это число экранов приложения или страниц сайта, которые пользователь просмотрел за сеанс.
В Google Analytics 4 добавляются метрики, к которым мы так привыкли в предыдущей версии — Universal Analytics.
Так, до недавнего времени в GA4 отсутствовала метрика «Средняя продолжительность сеанса», а вместо этого предлагалось анализировать длительность взаимодействия с пользователем за сеанс. Отличие метрик заключается в следующем.
Среднее время взаимодействия за сеанс — это среднее время, в течение которого приложение находилось на переднем плане или веб-сайт был в фокусе браузера во время каждого сеанса. Это означает, что в расчете показателя не учитывается время, когда пользователь открыл вкладку вашего сайта, а сам находится на другой вкладке (то есть не читает ваш сайт, не взаимодействует с ним).
Средняя продолжительность сеанса же представляет собой среднее количество времени, в течение которого пользователь находится на вашем веб-сайте за сеанс, но показатель не говорит вам, активно ли эти пользователи взаимодействовали с вашим веб-сайтом в течение этого времени. Действительно: многие пользователи держат веб-сайты открытыми во вкладках, но это не означает, что они активно взаимодействуют с вашим сайтом.
Думаю, что Google решил вернуть метрику «Средняя продолжительность сеанса», чтобы мы могли точнее понимать поведение пользователя на сайте, определять, какое время пользователь в течение сеанса взаимодействует с сайтом, а какое время бездействует. Это знание может, например, помочь в определении времени резервирования телефонного номера для колл-трекинга.
Также Google решил вернуть показатель «Просмотры за сеанс», который ранее был в Universal Analytics, но отсутствовал в первоначальной версии GA4. До этого в GA4 был доступен только показатель «Просмотры на пользователя». Эти показатели могут быть полезны для оценки степени заинтересованности аудитории вашего сайта. Особенно это важно для контентных сайтов, зарабатывающих на рекламе. В целом показатели «Просмотры за сеанс» и «Просмотры на пользователя» схожи. Просто один рассчитывается на основе сеансов, а второй — на основе пользователей.
Отчет «Целевая страница» в GA4
В группе отчетов «Взаимодействие» в Google Analytics 4 появился новый отчет «Целевая страница».
Отчет показывает данные о страницах, с которых пользователи начинают знакомство с сайтом: среднее время взаимодействия за сеанс, конверсии, новых пользователей, просмотры и общий доход.
Безусловно удобно, что в GA4 постепенно добавляются отчеты, к которым мы привыкли, пользуясь Universal Analytics. В UA посмотреть такие данные можно было, перейдя в «Отчеты о поведении», далее в раздел «Контент сайта» и отчет «Целевые страницы». Теперь и в GA4 появилась возможность без дополнительных настроек просматривать отчет по целевым страницам.
Анализируя показатели целевых страниц, можно улучшить юзабилити сайта или проверить корректность настроек рекламных кампаний.
К примеру, мы можем получить ответы на такие вопросы:
какие страницы привлекают большего всего трафика на сайт;
какие страницы необходимо улучшить;
насколько сильна вовлеченность пользователя в контент на сайте при входе с определенной страницы;
какой путь пользователь проходит по сайту от начала и до конца (для этого потребуется еще построить отчет в Исследованиях GA4);
на корректные ли страницы попадает рекламный трафик.
Полезно будет посмотреть целевые страницы в разрезе устройств, географии, источников трафика, а также добавить кастомные фильтры и сегменты.
Полученные таким образом данные помогут выдвинуть хорошие гипотезы для оптимизации страниц и повышения конверсии.
Поведенческое моделирование для отчета в реальном времени в GA4
В отчете в реальном времени Google Analytics 4 появились смоделированные данные о поведении пользователей. Система моделирует поведение пользователей, запретивших использование cookie-файлов от Analytics. Для этого используется информация о поведении остальных пользователей.
Чтобы разрешить GA4 моделирование данных, выберите смешанную идентификацию в настройках ресурса.
Теги Google Ads для создания ресурса GA4
Ассистент настройки GA4 теперь предлагает использовать при создании ресурса теги Google, созданные через Google Ads. Раньше для этого он использовал только теги Universal Analytics.
Чтобы начать передавать данные, создайте ресурс и выберите «Ассистент настройки» вверху меню ресурса.
Рекомендуемая аудитория «Не получавшие уведомлений за последние 7 дней» в GA4
GA4 добавил новую рекомендуемую аудиторию «Не получавшие уведомлений за последние 7 дней». Она собирается из пользователей, которые не получали за этот период push-уведомлений.
Для настройки нужно добавить название события notification_receive, указать параметр события event_count = 0, «Период времени = 7 дней» и «Последний период времени».
AI-метрика фрода в MyTracker
MyTracker добавил AI-метрику фрода. Она позволяет обнаружить хорошо замаскированный фрод, растворенный в качественном трафике. Новая метрика доступна в Конструкторе отчетов.
При первом знакомстве с нововведением сразу вспомнился доклад компании Genie Networks по кибербезопасности. В нем было описано использование машинного обучения для предсказания и последующего отражения DDoS-атак.
Идея применять AI для определения фрода гениальная и эффективная — теперь маркетологу будет достаточно взглянуть всего лишь в один отчет и быстро принять решение об отключении фродового канала. В любом канале есть определенный процент фродового трафика, мы рекомендуем отключать те, в которых он превышает 10%.
Возможно, в будущем можно ожидать расширения возможностей от инструмента, например, автоматическое определение фродовых установок или конверсий и их удаление из отчетов каналов для поддержания чистоты и корректности статистики.
Данные по Fraud Scanner в «Оперативных отчетах» MyTracker
В «Оперативных отчетах» MyTracker теперь отображаются данные по Fraud Scanner в формате предсобранных дэшбордов с ключевыми показателями по проекту.
В разделе Fraud Scanner — четыре блока с отчетами: «Показатели фрода», «Комплексные метрики», «Типы фрода» и «Фрод по партнерам и по источникам».
Новые метрики для оценки рекламной монетизации в AppMetrica
Команда AppMetrica обновила отчет Revenue и добавила четыре новые метрики, которые позволяют оценить рекламную монетизацию. Также AppMetrica добавила способ группировки данных по параметрам Ad Revenue и возможность передать данные о доходе от рекламы в другие отчеты.
Больше метрик — всегда лучше, особенно когда они касаются денег. AppMetrica стремится стать хабом данных из различных источников, в том числе и из платформ монетизации. Это, безусловно, удобно для маркетологов. В первую очередь новые метрики будут крайне полезны авторам игровых приложений и других категорий приложений, которые используют рекламную монетизацию.
Единственный вопрос в том, насколько быстро данные будут поступать в AppMetrica и насколько они будут точны в сравнении с теми, которые можно получить в дашбордах популярных систем монетизации Unity Ads или Admob. Как минимум, отчеты AppMetrica выглядят удобнее за счет широких возможностей в создании различных срезов — в ней много различных метрик, можно составить гибкие срезы и посмотреть статистику сразу по множеству параметров одновременно. Например, можно узнать, сколько было установок в среду из рекламного канала VK Ads с Android-устройств, у которых версия операционной системы — 11.1. В некоторых системах количество таких параметров ограничено.
Нововведение не сильно пригодится приложениям с подписной моделью и e-commerce, так как они используют монетизацию за счет покупок в приложении, а не показа рекламы, и оценивают показатель Revenue в других отчетах — например, в «Анализе покупок» от AppMetrica.
Ваша реклама на ppc.world
от 10 000 ₽ в неделю
Читайте также
Алексей Никушин, основатель Матемаркетинга: «Аналитик — самый несчастный человек в компании»
Проанализировать все: какие сервисы для сквозной аналитики используют специалисты
Последние комментарии