Top.Mail.Ru
UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
8897 https://ppc.world/uploads/images/47/43/64ecbc0968a11-Sayt-39.png 2023-08-29 Метрика ppc.world 160 31

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.

Ещё больше полезных статей и свежих новостей в нашем Telegram-канале
Telegram Подписаться

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

Ваша реклама на ppc.world

от 10 000 ₽ в неделю

Узнать подробнее

Афиша

Ко всем событиям
Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: