- Метрика 1
Почему при переходе с GA на Метрику часть данных теряется? Как работать с UTM-метками, чтобы этого избежать
Специалист по таргетированной рекламе агентства icontext Алина Шумилова объясняет, к чему может привести некорректное использование UTM-меток в Google Analytics и Яндекс Метрики и как работать с метками так, чтобы данные о кампаниях не терялись.
UTM-метки — один из самых важных инструментов для отслеживания результатов рекламных кампаний. Некорректная прометка ссылок может привести к тому, что сервисы аналитики потеряют данные о трафике, конверсиях и доходах. Но метки, которые работают в одной системе, могут вызвать сильный разброс данных в другой.
После объявления о прекращении работы Universal Analytics (GA) и переходе на новую версию Google Analytics 4 (GA4), многие клиенты обратились к более знакомой системе аналитики — Яндекс Метрике. Однако при переходе с одной системы на другую часть рекламодателей столкнулась с большой разницей в данных об учете визитов, конверсий и дохода с одних и тех же ссылок. При нормальном ожидаемом различии около 5–10% в некоторых случаях потери составили 30–50% от всех данных.
Почему так происходит
Разберем на примере результатов кампании во ВКонтакте, запущенной через VK Рекламу. Рассмотрим продвижение магазина товаров для дома и ремонта с довольно быстрым циклом сделки.
В Google Analytics и Яндекс Метрике выбраны стандартные модели атрибуции: по последнему взаимодействию в GA и по последнему значимому переходу в Метрике.
Подробнее о разнице между атрибуцией по последнему переходу и последнему значимому переходу в Метрике — в справке Яндекса.
Какие UTM-метки использовались в рамках рекламных размещений.
Utm_source |
vk_reklama |
Utm_medium |
social_cpc |
При анализе показателей мы увидели большую потерю конверсий и дохода в Метрике относительно GA за один и тот же период: только 61% покупок и 72% дохода фиксируются в Метрике. И из-за этого значительно увеличивается ДРР рекламных кампаний.
Причина такого большого расхождения кроется в том, что Метрика и GA по-разному определяют источник трафика:
-
Universal Analytics запускает новый сеанс при каждой смене значений UTM-меток в ссылке, а также при клике по любой новой ссылке, даже если там нет меток. Поэтому каждый переход фиксируется системой как сеанс, в рамках которого совершаются целевые действия.
-
Яндекс Метрика определяет источник перехода только по данным о первом просмотре в течение визита. Таким образом, если пользователь в рамках одного визита (в течение 30 минут) совершал переходы по двум ссылкам без стандартизированных рекламных меток, то итоговые конверсии и доход будут приписаны первому источнику, а вторая ссылка будет проигнорирована.
Что с этим делать: как работать с метками и не терять данные в системах аналитики
Чтобы Метрика корректно определяла конверсии и доход с рекламы, необходимо использовать в UTM-метке только стандартизированные значения из библиотеки. При обнаружении таких значений в метках Метрика прерывает предыдущий визит и запускает новый. Тогда конверсии и доход приписываются рекламному источнику.
Подробнее о том, что такое стандартизированные значения и чем они отличаются от кастомных.
Стандартизированные значения — это значения параметров utm_source и utm_medium, которые автоматически распознаются Метрикой в зависимости от источника. Полный список можно найти в справке.
Обратите внимание, что значения регистрозависимые, а это значит, что utm_source=Vk и utm_source=vk будут распознаваться Метрикой по-разному.
Нестандартизированные (кастомные) значения — это все значения utm_source и utm_medium, которые отличаются от примеров из библиотеки Метрики. Варианты таких значений для VK Рекламы в utm_source: vk_reklama, vk_ad, Vk, VK и др. Метрика может некорректно распознавать такие метки.
Вернемся к нашему кейсу. При внимательном изучении мы увидели, что значения utm_source и utm_medium отличаются от стандартизированных, а это значит, что часть конверсий и дохода приписывалась другим источникам: тем, с которых начинался визит пользователя.
Подробнее разберем разницу подсчета статистики для стандартизированных и кастомных меток на нашем примере.
Стандартизированные метки |
Кастомные метки |
||
Utm_source |
vk_ads |
Utm_source |
vk_reklama |
Utm_medium |
cpc |
Utm_medium |
social_cpc |
Система аналитики прерывает предыдущий визит и фиксирует новый после перехода по ссылке с метками. Все действия пользователя приписываются последнему источнику |
Система аналитики не прерывает визит, поэтому если ранее пользователь перешел на сайт из другого источника и в течение 30 минут его догнала реклама, то конверсия припишется первому источнику, а не рекламе |
||
Источник перехода определяется как рекламный |
Источник перехода определяется как нерекламный |
||
Источник перехода всегда определяется как социальная сеть |
Источник перехода может определяться как поисковый, прямой и др. |
Ниже — разница в учете конверсий и дохода в Метрике и GA с разными типами меток (указана в процентах).
Стандартизированные метки |
Кастомные метки |
|||
Система аналитики |
Конверсии |
Доход |
Конверсии |
Доход |
Google Analytics |
100% |
100% |
100% |
100% |
Яндекс Метрика |
113% |
106% |
72% |
61% |
Что будет, если заменить все кастомные метки в Метрике на стандартизированные
После замены кастомных меток на стандартизированные доход в Метрике относительно GA увеличился до 106%, а количество фиксируемых конверсий — до 113%.
Особенно сильное влияние работа с метками оказала на результаты ретаргетинговых кампаний. В размещениях такого типа пользователь совершает много переходов с разных источников в рамках одного визита. Поэтому с кастомными метками такой рекламный трафик Метрика может не учитывать.
Что в итоге
Чтобы избежать потери данных в Метрике и получить наиболее полную статистику по рекламным кампаниям, рекомендуем использовать только те значения utm_source и utm_medium, которые входят в список стандартизированных значений библиотеки.
Любые кастомные параметры можно добавить в utm_campaign, utm_content и utm_term — это не приведет к потере данных в системах аналитики.
Последние комментарии