​​Пример построения и анализа воронки продаж в GA4 с примерами SQL-запросов.

+ описание способа отслеживания E-commerce в GA4.

@BigQuery

​​В справке Google появилась хорошая статья о том, какие нюансы подсчета разных метрик стоит учитывать при сравнении данных между #GA4 и Universal Analytics. Если внимательно изучить эту страницу, то станет понятно, что сравнивать данные между этими системами почти не имеет смысла :)

https://bit.ly/3uWXtfV

via @WebAnalyst

​​Пример построения Power User Curve, кривой активности пользователей по количеству дней, в течение которых они были активны за месяц. Ее еще называют «L30», придумана Facebook growth team.

via @ProductAnalytics

​​Новая полезная функция Soundex позволяет объединить похожие значения и избежать потерь данных из-за орфографических ошибок, например в UTM-метках.

@BigQuery

​​В Google Data Sudio появилась возможность использовать сервисные аккаунты для источников данных из BigQuery. Новая функция пока что доступна только для корпоративных типов учетных записей (Workspace/Cloud Identity). Используя сервисные аккаунты не нужно будет переделывать дашборды после того, как его автор покидает организацию.

via @BigQuery

​​Отличный пример User Defined Function (UDF) для построения линейных диаграмм.

+ Хороший гайд по UDF в BigQuery.

via @BigQuery

​​Segment analytics with Firebase AB testing

https://medium.com/firebase-developers/segment-analytics-with-firebase-ab-testing-36bfa6589ea4

via @ABtesting

Примеры SQL-запросов для формирования сегментов последовательностей действий и других отчетов Google Analytics по данным из BigQuery.

@BigQuery

​​Ребята из OWOX сделали бесплатный тег для GTM Server-Side, который позволяет организовать стриминг GA4 данных в GBQ без использования нативного экспорта данных: https://www.owox.com/c/gtmss-ga4-tag

Пригодится, если нужно:
1. Отправлять данные в EU Storage минуя сервера GA (привет, GDPR)
2. Обойти ограничение в выгрузке в 1 млн. событий в бесплатной версии
3. Получать real-time данные

via @WebAnalyst

В Google Analytics 4 появится поведенческое моделирование для Consent Mode. Это позволит заполнять пробелы в данных путем моделирования поведения пользователей, которые отказываются от cookie, на основе поведения аналогичных пользователей, которые принимают cookie. Подробнее: https://bit.ly/3NflR30

Похоже, интерфейс GA4 все больше будет становится black box и можно будет доверять только raw data.

via @WebAnalyst

​​Send events from Server-side Google Tag Manager to BigQuery via BigQuery Event tag.

@BigQuery

​​Примеры SQL-запросов помогут воспроизвести привычные метрики Universal Google Analytics в новой структуре данных Google Analytics 4 в Google BigQuery.

@BigQuery

​​Медиана, Мода, Среднее значение и Стандартное отклонение c примерами SQL-запросов.

@BigQuery

​​Недавно узнал, что в Renta появился еще один продукт — Javascript SDK для first-party трекинга с опцией server-side. Кажется, ребята решили часть проблем, которыми обладают GA, GTM SS и другие системы аналитики. Например:

- можно выбрать в каком data warehouse собирать данные и легко его переключить в настройках;
- сырые данные собираются сразу на нескольких уровнях: events и sessions, что позволяет избегать дополнительных ETL процессов;
- безопасная архитектура для server-side трекинга поднимается автоматически, без необходимости самостоятельно разворачивать и настраивать сервера.
- данные доступны в real-time и, что очень круто, их сразу же можно параллельно отправлять на любой кастомный вебхук (хоть перемапить их на другую систему аналитики, хоть сразу триггерить отправку email'а клиенту).

Выглядит очень просто в настройке (реально приятный UX) и мощно по функционалу: https://bit.ly/3Oym95L

via @WebAnalyst

​​Оптимизация затрат и скорости выполнения запросов в BigQuery с помощью партиционирования и кластеризации. Подробная инструкция с примерами SQL-запросов.

@BigQuery

​​Схема даних GA4 в BigQuery в інтерактивному форматі і процес її побудови.

@BigQuery

​​Если вы регулярно пользуетесь экспортированными данными из GA4 в Google BigQuery, то вам наверняка приходилось решать кучу проблем с преобразованием данных в нужный формат, который пригоден для анализа и поиска инсайтов. Даже для банального извлечения значений из GET-параметров URL'ов (или вообще их удаления из URL'ов, как в частом случае с fbclid) нужно писать свою логику. Нашел классное open-source решение для работы с GA4 данными на базе инструмента DBT, которое как раз решает кучу подобных проблем: https://bit.ly/3BvPNot. Кстати, если вам есть чем улучшить это решение — не стесняйтесь делать свои pull requests.

Если вы никогда ранее не пользовались DBT, то можете пройти бесплатный базовый курс: https://bit.ly/3JqyDdD

via @WebAnalyst

​​Практичний кейс використання Looker, Google Maps API і BigQuery для пошуку оптимальної дистанції.

@BigQuery

​​Editorial Links - Ccылки с Корпоративных Блогов Компаний и SaaS сервисов

💪 Як збільшити трафік на сайт за допомогою editorial посилань?

Editorial посилання - це посилання з сайтів реальних бізнесів, корпоративних блогів всесвітньо відомих SaaS сервісів.
Посилання за таких сайтів не продаються, їх отримують тільки завдяки збудованим відносинам.

Приклади сайтів: podium.com, monday.com, namecheap.com, envato.com, cloudways.com, avada.io.

На скріншоті один із сайтів, який просувається editorial посиланнями. За 10 місяців було проставлено 83 editorial посилання. Результат - зростання позицій за висококонкурентними запитами і трафіку по сторінках, що просуваються.

Відгуки: https://clutch.co/profile/admix-global-editorial-link-building#summary.

Замовте тестове посилання на сайті editorial.link

Також працюємо по White Label з агентствами на спеціальних умовах.

Віталій @Vitali_999 готовий відповісти на всі ваші питання.

Пост про аналитику, но не про web, а про реальную жизнь. Недавно появилась такая новость от российского государственного информагенства: В ДНР обработано 56,85% протоколов, за вхождение в РФ проголосовали 94,75% жителей, сообщает глава ЦИК региона. А чуть позже — ЦИК Донецкой Народной Республики обработал 82% протоколов, за вхождение в состав России проголосовало 99,06% избирателей. Давайте посмотрим на эти числа чисто аналитически.

Допустим, всего жителей 1 миллион. Если обработано 56.85% протоколов, то это 1000000*0.5685 = 568500 жителей. Из них 94,75% проголосовали за вхождение в РФ, то есть 538654 человека. Значит, проголосовали против 568500 - 538654 = 29846 человек. Запомним это число, мы к нему еще вернемся.

Во второй новости сказано, что уже всего проголосовало 82%, то есть 1000000*0.82 = 820000 жителей, из которых 99,06%, то есть 820000*0.9906=812292 проголосовало за вхождение в состав России. То есть, в этот раз, людей, которые проголосовали против было 820000 - 812292 = 7708. Но ведь когда было обработано 56.85% протоколов, людей проголосовавших против было 29846, что сильно больше чем 7708, когда обработали уже 99.06%. Куда делись хотя бы те бюллетени, которые были посчитаны на первом этапе? Надеюсь, сами люди, голосовавшие против вхождения в РФ не пропали без вести, как эти данные. Не верите в эти расчеты? Повторите сами, выше я сделал активные ссылки на оригиналы публикаций.

Такая дельта в числах с большой долей вероятности говорит о том, что людям нагло ссут в глаза и в уши. А потом отправляют в другую страну убивать и умирать, чтобы захватывать чужие территории. Если вы поддерживаете действия властей РФ в войне с Украиной — навсегда отпишитесь от этого канала.