Ads Transparency center дозволяє глянути рекламу конкурентів, а в деяких кейсах навіть побачити, яка агенція/фоп/тов їх ведуть.

Досить цікаво поковиряти - https://adstransparency.google.com/?region=UA&domain=olx.ua&preset-date=Yesterday

Загальний датасет даних по світу лежить в BigQuery в таблиці - bigquery-public-data.google_ads_transparency_center.creative_stats

Looker Studio зарелізив класне оновлення — Modern Charts. Я протестувала декілька популярних видів діаграм і порівняла, як виглядали графіки до і після.

UPD: Поки сайт приліг відпочити, тримайте Looker Studio взамін, тут вся важлива інформація про оновлення:

https://lookerstudio.google.com/reporting/2d9dac64-9b63-4f3a-a767-45303295f654/page/p_wi2lvrfipd

​​Google випустив Meridian — open-source інструмент для Marketing Mix Modeling (MMM), який допогамає вимірювати ефект від спільного впливу різних маркетингових каналів (в тому числі і offline каналів). Цей підхід орієнтований на агреговані дані, а не на дані рівня користувача, що дозволяє ним користуватись GDPR compliant компаніям. А те що рішення open-source — дозволяє кастомізувати його під свої потреби і особливості бізнесу. Доречі, у Facebook вже дуже давно є аналогічний open-source інструмент для MMM — Robyn.

Детальніше: https://bit.ly/419arXU

via @MarkeTech

50+ кейсів використання GenAI в маркетингу.

Знайшов цікаву статистику щодо реального використання GenAI в маркетингу: https://bit.ly/3D6wXHT

Дослідження 283 компаній показало:

- Контент - у топі. Генерація ідей (50,7%), написання текстів (43,9%), оптимізація (28,6%).
- Дані вирішують. AI використовують для управління знаннями (22,5%) і аналізу конкурентів (21,4%).
- Реклама буксує. Найкращий AI-кейс тільки на 28-му місці, маркетологи покладаються на агентства.
- Соцмережі та управління - вибірково. Контент роблять з AI, але автоматизація ком'юніті та найму не зайшла.
- Продажі - точково. Лід-скоринг і сегментація є, але повністю автоматизувати продажі поки не поспішають.

via @MarkeTech

​​Якщо у вас також немає можливості поки що відвідувати топові аналітичні конференції в світі, то тримайте на прекрасні нотатки і ключові висновки з Superweek Analytics Summit 2025. Тут і про вплив AI на роботу аналітиків, і про Multi-Armed Bandits в A/B тестуванні і про тренди в трекінгу та в побудові Data Lakes. Одним словом рекомендую, якісний матеріал:

https://www.linkedin.com/pulse/takeaways-from-superweek-analytics-summit-2025-nicolas-malo-zd4le/

via @WebAnalyst

⚙️ Як обробляти більше 1-го Пбайта даних?

Для всіх хто хоче прокачати скіли обробки Big Data, оптимізувати процеси збору й обробки даних і підвищити їхню ефективність — robot_dreams запускає курс Data Engineering.

За 19 занять ви навчитеся:
🔹 знаходити коректні дані
🔹 налаштовувати ETL- та ELT-процеси
🔹 запускати автоматичне оновлення пайплайнів
🔹 впорядковувати й обробляти дані
🔹 працювати з Hadoop, Apache Airflow, Apache Spark, SparkSQL, Docker, AWS

Лектор — Дмитро Андросов, Data Engineer у Lyft. Працював Data Engineer в EPAM Systems та Data Warehouse Engineer у Fozzy Group.

Старт: 1 квітня

Деталі, програма та реєстрація ⬅️

Приєднуйтесь до курсу та відкрийте для себе новий підхід роботи з даними 👨‍💻

​​Якщо ви також дуже любите Google Sheets та Google Apps Script так само як і я, то рекомендую поглянути і за потреби скористатись безкоштовним open-source коннектором до даних Facebook Ads (детальна інструкція по налаштуванню є тут). В майбутньому обіцяють підтримку отримання даних з багатьох сторонніх сервісів таких як Criteo або Bing Ads не тільки в Google Sheets, але й у Google BigQuery. Всі деталі в репозиторії: https://github.com/owox/js-data-connectors/

via @WebAnalyst

В Looker Studio незабаром з'явиться можливіть коментувати окремі віджети за таким же принципом, як це зараз працює в Google Sheets

via @WebAnalyst

🗓️ 29 Квітня: The Script Day – Онлайн-конференція про Google Ads Scripts

Nils Rooijmans, Mike Rhodes, Martin Röttgerding - розкажуть про свої рішення.
Рекомендую відвідати.

🔗 Реєстрація безкоштовна за посиланням

В трекінгу Google Analytics змінився формат cookie, яке відповідає за дані сесії (_ga_MEASUREMENT-ID)

Тепер session_id має символ «s», більше немає крапки «.» і є «$» в якості відокремлювача даних.

Це приклад значення:

GS2.1.s1746549903$o1$g0$t1746549917$j60$l0$h841189436

Якщо ви працюєте з сесійними файлами cookie в GA4, будьте уважні і оновіть свою логіку роботи з цими даними в своїх рішеннях.

via @WebAnalyst

​​Випадково наткнувся на цікаве рішення Rybbit — open-source і privacy friendly альтернатива Google Analytics. Є як cloud-hosted версія для швидкого старту, так і можливість розмістити на власному хостингу, щоб повністю контролювати свої дані.

Серед підтримуваних метрик - sessions, unique users, pageviews, bounce rate, session duration, причому все це реалізується без використання cookies.

Live demo можна переглянути тут: https://demo.rybbit.io/1

Якщо хтось вирішіть протестувати — поділіться висновками в коментарях до публікації 👇

via @WebAnalyst

​​В Google Analytics нарешті з'явилась підтримка перевизначення даних про геолокацію користувачів через Measurement Protocol. До цього ця інформація отримувалась із інших хітів користувача в тому ж сеансі, а зараз Google Analytics її може отримати або через надану вами IP адресу користувача в MP запитах, або навіть якщо ви просто передасте інформацію про місто, регіон, країну або континент у відповідні поля, не розкриваючи саму IP адресу.

Детальніше в документації: https://bit.ly/3HGajYB

via @WebAnalyst

А ви знали, що у 2025 році обсяг даних у світі сягне 181 зетабайта? А це в 90+ разів більше, ніж у 2010 році, коли цей показник становив лише 2 зетабайти. Тож як з мільйонів рядків даних отримати зрозумілі рішення?

Щоб масштабувати бізнес-аналітику, оптимізувати роботу з даними та покращити ефективність ML-моделей — необхідно вміти обробляти та аналізувати великі дані, а з цим допоможе курс «Основи обробки та аналітики Big Data» від robot_dreams.

За 24 заняття ви:
📌 сформуєте цілісне бачення архітектури масштабованих дата-систем
📌 навчитеся збирати, трансформувати й валідувати дані з різних джерел
📌 опануєте Spark, Kafka, dbt, Airflow, Snowflake, Athena, Power BI
📌 автоматизуєте пайплайни та налаштуєте ETL/ELT-процеси
📌 побудуєте власний data pipeline

Лектор: Денис Кулемза — Senior Data Engineer в Intellias, понад 5 років досвіду роботи з Big Data, оптимізував процеси обробки великих даних, будував сховища, створював ETL-процеси.

Старт: 30 червня

Деталі, програма та реєстрація ⬅️

​​Google презентував нову можливість у BigQuery — Automated Data Insights Feature for BigQuery with Gemini Integration

Вона дозволяє:
• Генерувати запитання природною мовою та відповідні SQL-запити на основі метаданих таблиці,
• Допомагати аналітикам швидше виявляти закономірності, перевіряти якість даних та аналізувати статистику,
• Автоматично створювати описи таблиць і стовпців, що покращує документацію й спрощує пошук даних.

@BigQuery

​​Yandex i Meta експлуатували серйозну трекінгову вразливість на Android, яка дозволяла нативним Android-додаткам Facebook, Instagram і Yandex отримувати унікальні ідентифікатори браузера — навіть у режимі інкогніто. Це дозволяло деанонімізувати користувацьку історію переглядів веб-сайтів і пов’язувати її з їхніми акаунтами в цих додатках, а значить і використовувати ці дані при показі реклами. Трекери Meta Pixel і Yandex Metrica обходили sandboxing захист Android через localhost. Зловживання базувалось на використанні WebRTC, WebSocket та інших протоколів браузера. Yandex експлуатував цю вразливість з 2017 року, а Meta — з вересня 2024. Більше технічних деталей у дослідженні Ars Technica: https://bit.ly/3ZYZPtQ

via @WebAnalyst

​​Команда Google Ads API розглядає можливість створити власний MCP Server і дати можливість користувачам керувати своїми рекламними кампаніями і будувати звіти по ним просто звичайною людською мовою. Зараз є унікальна можливість «замовити» фічі у команди Google заповнивши форму: https://bit.ly/3Tw1SBS

P.S. якщо ви ніколи раніше не чули про MCP (Model Context Protocol) — дуже рекомендую почитати і подивитись. Особисто я вважаю, що це може стати game changer в напрямку використання LLM і в майбутньому на основі цього буде побудовано дуже багато корисних рішень.

via @WebAnalyst

​​Декілька днів назад команда Google Ads API анонсувала розробку власного MCP Server, а вже сьогодні Google Analytics представив своє рішення в офіційному репозиторії: https://bit.ly/4nYKhR1. Я вже спробував його встановити і потестувати — класний початок, все працює) Думаю, за рахунок open-source'ності #GA MCP Server може класно і прогресивно розвиватись, буду слідкувати на оновленнями.

Якщо ця публікація набере 200 реакцій — зніму для вас відео як налаштувати Google Analytics MCP Server через Cursor і працювати з Google Analytics API через текстові команди)

via @WebAnalyst