Вітаю вас!

Сьогодні третя стаття, присвячена роботі зі звітами Google Analytics. У ній я розповім про різних типахвідображення даних у звітах, і про те, як їх зберігати до себе на комп'ютер (це може знадобитися для додаткової обробки даних). Як приклад я використовуватиму звіти для оцінки SEO.
Для тих, хто пропустив попередні статті за звітами Google Analytics, ось посилання:

Відображення даних

У будь-якому звіті, наочність, дані можна відображати по-різному. Для цього існує спеціальне меню у верхньому правому кутку кожної таблиці.

Воно складається з шести кнопок, кожна з яких перемикає вигляд відображення даних. Розглянемо їх докладніше.

1) Табличний вид

Це поточна таблиця, всі стандартні звіти представлені в цьому вигляді.

Така діаграма показує співвідношення часток. Зручно використовувати для оцінки обсягів трафіку з пошукових систем. А взагалі, кругова діаграма відмінно підходить для відображення часток даних, якщо елементів не більше 6. До речі, при використанні будь-якого типу відображення ви можете вибрати окремі показники для таблиці (1) і для діаграми (2):

За допомогою такої діаграми зручно порівнювати дані за одним показником, наочно видно різницю. Наприклад, на цьому малюнку діаграма відображає показник відмов.

Ця діаграма дозволяє швидко знайти суттєві відхилення значень. Наприклад, виділити найякісніший трафік. Діаграма показує відношення показника для вибраного сегмента трафіку до цього показника в середньому по всьому сайту. Наприклад, на цьому малюнку діаграма показує, наскільки відрізняється середній рівень конверсії по сайту, від рівня конверсії для кожного ключового слова.

Якщо зелений колір, то рівень конверсії у ключового слова більший, ніж у середньому по сайту, а червоний колір означає менше. Завдяки цій діаграмі можна швидко виявити ефективні та не ефективні ключові слова.

5) Зведена таблиця

Цей вид відображення даних розкладає потрібні дані за декількома параметрами. У меню «Зведення по» (1) просто вибираєте параметр, за яким вам треба побачити детальну статистику. На цій картинці звіт за ключовими словами, в якому вибрано зведення джерела. В результаті ми можемо побачити обсяг трафіку з кожного пошуковика, для кожного ключового слова. Це дозволить визначити якість SEO для кожного пошукача.

У цьому звіті також можна зробити подвійну вибірку (2). Наприклад, якщо тут, вказати другим параметром рівень конверсії, то можна буде одразу побачити і обсяг трафіку та його ефективність для кожного ключового слова щодо кожного пошуковика. Подібний звіт допоможе вам виявити якість та ефективність пошукової оптимізації(SEO).

Останній вид відображення даних є просто підсумковими значеннями метрик по поточному трафіку за вибраний період часу.

Якщо вам потрібна додаткова обробка даних зі звіту, ви можете вивантажити їх собі на комп'ютер, через експорт. У верхній частині кожного звіту є кнопка «Експортувати»:

Натиснувши на неї, ви зможете вибрати формат, в якому дані будуть збережені на вашому комп'ютері.

У принципі, тут все зрозуміло. Варто відзначити, що в PDF звіт збережеться саме в тому вигляді відображення і в тому обсязі (кількість рядків), в якому він представлений на екрані (разом з графікою). В інших форматах буде збережено табличне подання даних без графіки. Причому таблиця міститиме всі вкладки, навіть якщо у вас у вас відкрита якась одна. І кількість рядків у таблиці буде такою самою, як і у вас на екрані. Якщо потрібно зберегти більше рядків, то на екран їх треба вивести більше.

Update:
Що робити, якщо потрібно вивантажити велику кількість даних? Наприклад, таблицю із 5000 ключових слів. Гортати по 500 штук і експортувати кожен аркуш окремо дуже втомлює. Але є просте рішення, один секретний прийом.

Працює він так:
1. Відкриваєте звіт, який потрібно експортувати
2. В адресному рядку браузера до поточного url додаєте текст «&limit=5000» (без лапок)
3. Натискаєте Enter, сторінка перезавантажиться, але візуально нічого не зміниться
4. Після цього експортуйте дані лише у форматі CSV
5. В результаті ви отримаєте.csv файл з 5000 рядків таблиці

Тобто по суті, в url звіті, через параметр limit можна вказати кількість рядків таблиці для експорту, це може бути будь-яке число до 20000. Працює цей прийом тільки для експорту у форматі CSV (для CSV for Excel не спрацює).

Формат PDF більше підходить для друку звітів. Або якщо вам потрібно комусь їх показувати (наприклад, начальству чи клієнту), без доступу до Google Analytics.

Якщо ж вам потрібна додаткова обробка даних або якісь розрахунки на їх основі, то краще експортувати дані в Excel. Якщо у вас версія Excel до 2007, краще використовувати формати CSV. При цьому формат CSV для Excel вже відформатований потрібним чином і його можна відразу відкривати в Excel. А ось якщо ви завантажуєте звіт у форматі CSV, то в Excel його треба вставляти через меню Дані -> Імпорт зовнішніх даних -> Імпортувати дані.

До речі, за будь-якого виду експорту для Excel є одна проблема, про яку знають не всі. Справа в тому, що при формуванні вивантаження даних, Google Analytics як роздільник цілої та дробової частини в числах, використовує точку, а Excel за замовчуванням використовує кому. Тому після експорту даних, Excel може не зрозуміти ваші числа, і відмовитися використовувати їх у розрахунках.

Щоб уникнути цієї проблеми, треба в останньому вікні майстра експорту Excel, вказати, що у файлі, як роздільник цілої та дробової частини, використовується крапка.

В обведеному вікні треба вибрати точку. Якщо ви експортуєте дані у форматі CSV для Excel, то після відкриття файлу в Excel, виділіть весь діапазон з даними і натисніть Ctrl + H (автозаміна). У вікні вкажіть заміну «.» на "," і натисніть "Замінити все".

Електронна пошта

Поруч із кнопкою «Експортувати» знаходиться кнопка «Електронна пошта». Вона також доступна у всіх звітах. Натиснувши на неї, перед вами відкриється вікно:

За допомогою цієї форми поточний звіт у потрібному форматі можна надіслати по e-mail, собі чи комусь із колег. Більше того, можна зробити так, щоб розсилання потрібних звітів велося з певною періодичністю: щодня, щотижня, раз на місяць, раз на квартал (закладка «Розклад»). При цьому буде доступна функція порівняння даних із попередніми періодами. Це дуже зручно, можна кожен понеділок надсилати начальству/клієнту акуратний PDF звіт з трафіку з пошукових систем, в якому буде відображено результат вашої діяльності в наочному вигляді (порівняння результатів між двома попередніми тижнями). Тільки варто враховувати, що Google Analytics надсилає листи згідно з часовим поясом, який вибрано у вашому обліковому записі. Тому якщо пояс обраний не ваш, то листи будуть надходити в інший час.

Ну от, в принципі, і все, що я хотів розповісти про звіти. Сподіваюся, матеріал вам був корисний. Якщо залишилися питання, або я раптом щось прогав, то пишіть у коментарі.

У наступних нотатках про оцінку SEO у Google Analytics йтиметься вже про конкретні методики.

Розкажіть про це вашим друзям, раптом їм знадобиться.

Щоб експортувати звіт, виконайте такі дії:

1. Відкрийте відповідний звіт. До звітів Google Аналітики експортується зміст, який ви бачите на екрані. Тому переконайтеся, що діапазон дат та інші налаштування задані правильно.
2. Натисніть Експорт(За назвою звіту).
3. Виберіть один із форматів експорту:
   • TSV (для Excel)
   • Excel (XLSX)
   • Google Таблиці

Файл буде створено автоматично в папці завантажень на комп'ютері.

У файл експорту не додається лінійний графік, який створюється під час запуску анімованого графіка .

Загальний доступ до звіту

Для кожного користувача та подання кількість запланованих звітів, що надсилаються по електронній поштіне може перевищувати 400.

Щоб надіслати звіт електронною поштою, виконайте такі дії:

Від часового поясу, який ви вказали в налаштуваннях подання, залежить набір даних у листі. Сам лист надсилається після опівночі обраним часовим поясом, однак точний час доставки гарантувати неможливо.

Минулої статті я розповідав про те, як налаштовувати візуалізацію, якщо ви зіткнулися з обмеженнями Google Analytics. У цьому пості мова йтиме про те, як зробити те саме, але вже в Excel з його безмежними можливостями для візуалізації інформації.

1. Як розпочати роботу з Analytics Edge

Щоб налаштувати імпорт даних з Google Analytics, потрібно встановити надбудову для Excel — Analytics Edge. Завантажити її можна з офіційного сайту розробника. Оскільки надбудова безкоштовна, розробники особливо не попрацювали над написанням докладних навчальних матеріалів. Тому тлумачного опису роботи даного інструменту ви не знайдете навіть на офіційному сайті. Після встановлення Analytics Edge в Excel у вас з'явиться нова вкладка з однойменною назвою, вона виглядатиме приблизно так:

2.1 Перейдіть на вкладку Analytics Edge та у групі Connectors відкрийте меню Free Google Analytics. Далі з меню, що випадає, виберіть License.
2.2. У діалоговому вікні на вкладці Connector натисніть кнопку Activate Free License, після чого надбудова повідомить вас про успішну активацію. Можна приступати до імпорту даних.

3. Тепер необхідно додати обліковий запис Google Analytics, з якого ви імпортуватимете дані

3.1. Щоб додати обліковий запис, на вкладці Analytics Edge у групі Connectors відкрийте меню Free Google Analytics, що випадає, в ньому виберіть команду Accounts.
3.2. У діалоговому вікні Analytics Accounts у полі Reference name введіть назву облікового запису (не обов'язково вводити точний логін на Gmail — можна ввести будь-яке ім'я), щоб надалі ваш обліковий запис відображався в списку доступних.
3.3. Далі слід натиснути на Add Account і ввести поштову адресу та пароль для входу до свого Google Account (до якого прив'язаний обліковий запис Google Analytics, з якого ви надалі плануєте тягнути дані). 3.4. У діалоговому вікні натискаєте «Прийняти».
3.5. Якщо ви все зробили правильно, то коли ви повернетеся до першого діалогового вікна Analytics accounts, у групі Saved Google Analytics Logins з'явиться доданий обліковий запис.
3.6. Далі ви можете вказати обліковий запис, ресурс та подання Google Analytics, які будуть встановлені за умовчанням при виборі доданого облікового запису Google.
3.7. Натисніть Close, щоб закрити діалогове вікно Analytics Account.

4. Налаштування імпорту даних із Google Analytics

4.2. Відкриється основне діалогове вікно Analytics Edge Wizard із сімома основними вкладками.
Розглянемо всі вкладки по черзі. 4.2.1 На вкладці ViewВи можете вибрати представлення Google Analytics. При виборі створеного в пункті 3 облікового запису буде вибрано подання за промовчанням, яке ви встановили в пункті 3.6. Якщо ви пропустили пункт 3.6 і не встановили стандартні подання, то з усіх пов'язаних з вашим обліковим записом буде обрано перше за ID подання. 4.2.2. Перейдіть на вкладку Segments: Тут можна вибрати будь-який розширений сегмент, який існує у вибраному вами представленні Google Analytics. Крім цього, є можливість вибору між системними та користувачами сегментами, а також можливість створення динамічного сегмента. Усі системні сегменти перераховані після заголовка System Segments. У випадаючому меню Segment ви можете вибрати будь-який із системних сегментів. Всі сегменти користувача знаходяться під списком Segments (під заголовком System Segments). Ви можете вибрати будь-який із створених вами сегментів користувача в Google Analytics, які є у вибраному вами поданні на вкладці View.
Якщо створених сегментів у акаунті Google Analytics недостатньо, ви можете створити динамічний сегмент безпосередньо в інтерфейсі Analytics Edge. Для цього виберіть у розкривному меню Segment пункт DYNAMIC, активує кнопку Edit. Натисніть її, щоб налаштувати динамічний сегмент.
Після натискання Edit відкриється діалогове вікно налаштування динамічного сегмента, у якому ще шість вкладок. Коротко розглянемо кожну:

• Demographics- Сегментує трафік за демографічними ознаками, таким як вік (age), стать (gender), мова (language), місце знаходження користувача (location);
  
• Технології- Сегментує трафік за різними технологічними критеріями, наприклад, по операційній системі користувача (Operating System), браузеру (Browser), типу пристрою (Device category);
  
• Behavior- Сортує користувачів, які здійснили певну кількість сеансів (sessions) або транзакцій (transactions) на сайті. Також можна вибрати сеанси з тривалістю більш менш встановленої вами кількості секунд (Session Duration), або вибрати користувачів, які були на сайті раніше або пізніше заданої вами кількості днів тому (Days since last session);
  
• Date of first session- Відображає користувачів, які вперше зайшли на сайт у вибраний вами період. Наприклад, користувачів, які вперше зайшли на сайт у період з 10.01.2015 до 20.01.2015;
  
• Traffic Sources— відстежує трафік рекламної кампанії (Campaign), каналу (Medium), джерела (Source) та ключового слова (Keyword). Функціонал цієї вкладки дозволяє застосовувати фільтр на рівні сеансу (filter sesseions) або користувача (filter users). Різниця між цими режимами полягає в наступному: у фільтрації по сеансах (і вказавши як канал organic) ви відберете всі сеанси, які були здійснені з каналу organic. Якщо з тими ж умовами (каналу organic) ви оберете режим фільтрації за користувачами, то відберете всі сеанси користувачів, які хоч раз потрапили на сайт через канал organic:
  
• Ecommerce— призначена для фільтрації трафіку відвідувачами, які здійснили транзакції. Крім того, можна вибрати окрему транзакцію за номером (Transaction ID) або за певним рівнем доходу (Revenue), відфільтрувати трафік із певною кількістю днів між відвідуванням сайту та здійсненням транзакції (Days to Transaction). Ще можна сортувати транзакції за певним товаром (Product) або товарною категорією (Product Category).
  

4.2.3. Вкладка Fieldsпризначена для вибору параметрів (dimensions) та показників (metrics). Оскільки в API Google Analytics існує ряд обмежень, імпорт даних за допомогою Analytics Edge також має деякі обмеження. Що стосується вибору полів, що вивантажуються, то можна в 1 запиті вибрати 7 параметрів (dimensions) і 10 показників (metrics). Архітектура бази даних Google Analytics також має низку обмежень у різних варіантах комбінування параметрів (dimensions) та показників (metrics). При виборі необхідних показників та параметрів частина пунктів у списку полів буде забарвлена ​​сірим. Це означає, що це поле не сумісне з вибраними вами параметрами та показниками.
Наприклад, якщо ви в якості параметра вибрали «Product», ви не можете як показник вибрати «Clicks», оскільки кліки відбуваються за оголошеннями, які закріплені за певними рекламними кампаніями, групами оголошень та ключовими словами, але не можна зробити клік за певним продуктом.

Ключові параметри (dimensions) та показники (metrics) я опишу в кінці статті, у довіднику відповідності назв у Google Analytics, Analytics Edge, Excellent Analytics та у довіднику параметрів (dimensions) та показників (metrics) Google Analytics. 4.2.4. Вкладка Filtersза змістом нагадує вкладку Segment. Різниця між фільтрами та сегментами полягає в тому, що фільтри встановлені на вкладці Segment перевіряють встановлені вами параметри відбору на кожен сеанс, а фільтри встановлені на вкладці Filters застосовуються до підсумкових агрегованих даних. Наприклад, фільтр "Тривалість сеансу > 6000 секунд", застосований на вкладці Segments при отриманні звіту про кількість сеансів по днях за період 01.03.205 по 10.03.2015 вибере та покаже кількість сеансів за кожен день, що відповідають умові "0 Тривалість 6" . Ви отримаєте наступний результат: Фільтр із тією ж умовою «Тривалість сеансу > 6000 секунд» на вкладці Filters буде працювати зовсім по-іншому. У цьому випадку фільтр спочатку прорахує кількість всіх сеансів за день та загальну кількість секунд, проведених відвідувачами за кожен день на сайті, після чого зі звіту забере дні, в яких загальна сума секунд проведених на сайті відвідувачами менше 6000. Якщо порівняти результати, різниця очевидна, оскільки у даних фільтрів різна сфера застосування. У випадку Segments вибрані умови застосовуються до кожного сеансу, а у випадку Filters — спочатку формується весь звіт і в результаті умови застосовуються до кінцевих даних. Наочніше про роботу вкладки Filters. Якщо до звіту до кількості сеансів додати показник «загальна тривалість сеансів» і встановити значення фільтра не > 6000 а більше 12 000 000, результат буде таким: На скріншоті видно, що 5, 6, 7 березня не потрапило до звіту у зв'язку з тим, що загальна кількість секунд, проведених усіма відвідувачами на сайті за ці дати, менше 12 000 000 секунд. Напрошується висновок: на вкладці Filters ви можете фільтрувати підсумкові дані, задаючи будь-які значення за будь-якими параметрами (dimension) та показниками (metrics). Також можна комбінувати умови, виставляючи між ними різні логічні залежності та/або (and/or).
4.2.5. На вкладці DatesВи повинні вказати період, за який Ви плануєте імпортувати дані. Існує кілька варіантів вибору періоду.

• динамічний (preset) - ви можете вибрати будь-який період, який щодня переміщатиметься (наприклад, останні 30 днів (last_30_days), і при кожному оновленні звіти будуть виводитися дані саме за останні 30 днів - так можна вибрати вчора (yesterday), сьогодні (today ), останні 7 та останні 14 днів);
• статична початкова дата (start) — кількість днів, протягом яких ви плануєте вивантажити звіт, починаючи з встановленої початкової дати (duration). Тут можна вказати і статичну кінцеву дату звіту (end).

4.2.6. На вкладці Sort/Countви можете задати параметри сортування даних, що виводяться, і лімітувати кількість рядків, що виводяться в результаті запиту. Для того, щоб задати сортування у списку Sort by, виберіть будь-яке поле. Після цього натисніть один із двох варіантів сортування за зростанням (Ascending), або за спаданням (Descending). Ви можете додати будь-яку кількість полів: сортування підсумкового запиту здійснюватиметься в такому ж порядку, як ви вкажете на вкладці Sort/Count. Щоб лімітувати кількість рядків у результаті запиту (дуже великі запити потребують більш тривалого періоду обробки), можна вказати граничну кількість рядків у полі MaxResults. За промовчанням встановлено значення 0, що означає відсутність ліміту.
4.2.7. Вкладка Optionsпризначена здебільшого для налаштування формату передачі в Excel. За допомогою Rates/Percent можна настроїти відображення відносних метрик, таких як показник відмов, у числовому, а не процентному форматі. Пункт Dates вирішує проблему передачі даних про дати. За промовчанням Google Analytics передає значення дати у вигляді восьмизначного числа. Наприклад, дата 01.10.2015 буде передана як 20151001. Після встановлення перемикача у положення Excel Date, Analytics Edge автоматично трансформуватиме дати у звичний для Excel формат. Numeric dimention відповідає за параметри, що містять числові елементи. Наприклад, параметр Count of session (кількість сеансів) показує, скільки на поточний момент було сеансів певним користувачем, і передається у вигляді числа. Але оскільки це поле — це параметр, а не показник, ви не зможете робити з ним жодних обчислень, воно служить для порівняльного аналізу поведінки користувачів в залежності від кількості сеансів, що були раніше. Це поле найзручніше використовувати в текстовому, а не числовому вигляді. Для цього встановіть перемикач у положення String. За допомогою Time metrics можна перевести часові метрики, такі як Session duration (тривалість сеансу) з числового формату до формату часу. За умовчанням сесія з двохвилинною тривалістю буде імпортована до Excel у вигляді числа 120, що означає 120 секунд. Якщо ви встановите перемикач у положення Days, у звітах, завантажених за допомогою Analytics Edge, сесія з тривалістю дві хвилини відображатиметься як 00:02:00. Пункт Sampled data призначений для повідомлень під час семплювання даних, а також для мінімізації семплювання. Якщо ви встановите прапорець навпроти пункту Warn if resultcontain sampled data, отримайте повідомлення (у разі, якщо ваш запит містить семпльовані дані). Після встановлення галочки навпроти Minimize sampling, Edge мінімізуватиме семплювання та розбиватиме ваш запит на максимальну кількість частин за часом. Якщо ви вивантажуєте дані по місяцях, для кожного місяця надсилатиметься окреме підзапит. Те саме стосується деталізації за датами та тижнями.
Нарешті натисніть Finish, і дані завантажуються на лист Excel. Ура! Так, один раз розібравшись із функціоналом надбудови Analytics Edge, ви зможете налаштувати візуалізацію даних та використовувати всю потужність інструментарію Microsoft Excel. PS: Як і обіцяв - даю таблицю-довідник основних параметрів і показників Google Analytics в Analytics Edge. Довідник основних параметрів

Google Analytics	Analytics Edge	Довідник API
Джерело	Source	ga:source
Канал	Medium	ga:medium
Глибина перегляду	Page Depth	ga:pageDepth
Регіон	регіон	ga:region
Місто	City	ga:city
Тривалість сеансу	Session Durations	ga:sessionDurationBucket
Днів із останнього сеансу	Days Sinece Last Session	ga:daysSinceLastSession
Тип користувача	User Type	ga:userType
Тип пристрою	Device Category	ga:deviceCategory
Число сеансів	Count of Sessions	ga:sessionCount
Група оголошень	Ad Group	ga:adGroup
Кампанія	Campaign	ga:campaign
Ключове слово	Keyword	ga:keyword
Категорія продуктів	Product Category	ga:productCategory
Продукт	Product	ga:productName

Довідник основних показників

Google Analytics	Analytics Edge	Довідник API
Сеанси	Sessions	ga:sessions
Відмови	Bounces	ga:bounces
Тривалість сеансу	Session Durations*	ga:sessionDuration
Мета: № (досягнуті переходи до мети №)	Goal № completions	ga:goalXXCompletions
Досягнуті цілі	Goal Сompletions	ga:goalCompletionsAll
Користувачі	Users	ga:users
Нові користувачі	New Users	ga:newUsers
Транзакції	Transactions	ga:transactions
Дохід від продукту	Product Revenue	ga:itemRevenue
Покази	Impressions	ga:impressions
Кліки	Clicks	ga:adClick
Вартість	Cost	ga:adCost

UPD. Автори Analytics Edge на сайті сервісу додали посилання на цей посібник як на офіційний російськомовний мануал.

Після прочитання статей ви навчитеся: оптимізувати кампанії Excel методами, які використовуються в оптимізаторах конверсій; автоматично збирати семантику, сегментувати та створювати оголошення; прогнозувати конверсію на основі історії та багато іншого.

У нашому запиті ми використали такі параметри:

# метрики кількості візитів та кількості досягнення мети, замість ХХХХ ID мети
metrics= ym:s:visits,ym:s:goaXXXXreaches

# параметри джерела, сторінки входу та пошуковий запит
demensions= ym:s:lastSourceEngine,ym:s:startURLPathFull,ym:s:lastSearchPhrase

# Фільтри на органічний трафік і виключення брендових запитів через регулярне вираження
filter= ym:s:lastSourceEngine=="organic.yandex" AND ym:s:lastSearchPhrase!~"брендовий Запит1|брендовий Запит2" AND ym:s:lastSearchPhrase!=null

Після натискання Invoke ви побачите прев'ю ваших даних. Якщо при запиті вийшла помилка, то можемо редагувати запит, натиснувши на шестерню Source

Якщо все добре, то натискаємо Close and load та завантажуємо всі дані до таблиці.

Яндекс для нас є основним джерелом трафіку, тому з Google пошуку рамках статті розглядати не будемо, щоб не ускладнювати

Нормалізація та фільтрація семантичного ядра

Нормалізація, це приведення всіх слів в однину називний відмінок і т.д. Для цього використовуємо сервіс K50

Копіюємо дані з файлу lemmas.csv до нашого основного файлу у вкладку Lemmas. За допомогою функції vlookup (у російському Excel ВПР) підтягуємо лематизовані значення ключових слів з таблиці lemmas.

Все, завдання виконане!

Фільтрування семантичного ядра, чищення

Тепер у нас є лематизований список фраз і нам потрібно його очистити від фраз, які не відповідають вимогам Яндекс Директ. Для цього додаємо всі фрази до Key Collector і натискаємо на іконку фільтра у стовпчику «Фраза»

Яндекс Директ не приймає як фрази слова зі складом більше 7 слів і фрази зі спеціальними символами, тому видаляємо їх.

Далі фільтруємо слова через список стоп-слів, тобто, видаляємо з нашого списку фрази, які містять стоп-слова. Хороша збірка стоп-слів знаходиться за посиланням

Вивантаження з Google Analytics середнього чека та конверсії з URL

Теорія

Відповідно до властивостей аукціону Яндекс Директ і Google Adwords, для максимізації прибутку нам необхідно як ставку встановити цінність кліку ключового слова

Цінність кліка = Середній чек * Частка маржі в чеку * Конверсія сайту

Є ще портфельна теорія призначення ставок, вона дозволяє підняти прибуток на 10-20%, але в рамках статті її не розглядаємо, щоби не ускладнювати.

Що це для нас означає? - Нам потрібно зібрати історичні дані конверсії та середнього чека у розрізі URL сайту та ключових фраз. Ці дані ми використовуватимемо для призначення ставок.

Не можете зіштовхувати, що до чого? Так, це важко, але ви все зрозумієте, коли ми у фінальній статті з'єднаємо всі дані в одній формулі. Тож про все по порядку.

Спочатку зберемо середні чеки та конверсію по всіх URL сайту, це просто. Ці дані ми можемо взяти з історії Google Analytics. Для цього знадобиться Google Spread Sheets та Addon Google Analytics, який ви можете встановити в магазині додатків.

Створюємо новий звіт

Вводимо test, вибираємо свій лічильник і виставу Google Analytic, і натискаємо «Create report»

Вводимо конфігурацію звітів, як на зображенні, і натискаємо Run reports. Розумію, що пояснень до заданих параметрів недостатньо, але це може надто далеко відвести нас від статті. Детальну інформаціюви зможете знайти у документації

У нашому запиті ми використовували такі метрики та параметри:

ga:sessions- кількість візитів

ga:transactions- кількість транзакцій

ga:transactionRevenue- Виторг

ga:sourceMedium- канал залучення

ga:landingPagePath- сторінка входу

Тепер копіюємо звіти на нові вкладки та вставляємо лише значення. Тепер нам потрібно змінити крапки на коми, щоб потім відкрити документ в Excel – змінюємо.

Для числових значеньзадаємо числовий формат.

Оскільки параметр ga:sourceMedium дублює деякі URL, то будуємо зведену таблицю. Принагідно чистимо від небажаних значень та дублів.

Додаємо нове поле, що розраховується = "ga:transactionRevenue" / "ga:transactions" , це середній чек.

Ми маємо акуратну таблицю з URL і середніми чеками.

Аналогічні операції проводимо з таблицею конверсії по URL.

Весь документ можна завантажити в Excel.

Вивантаження даних Яндекс Директ із Google Analytics

Вивантажуємо з Google Analytics, як ми робили кілька кроків раніше. На скрині приклад конфігурації звіту. У полі Filters ми використовуємо регулярні вирази.

ga:adContent=~.*search_none.*- відфільтровуємо тільки кліки з пошуку, крім РСЯ; за умови, що у вас є відповідний параметр у UTM-мітці

Start Index- Початковий рядок звіт

Max Results- останній рядок звіту

Справа в тому, що звіт має обмеження в 10 000 рядків, якщо у вас більше даних, то ви викликаєте той самий звіт кілька разів і змінюєте Start Index і Max Results на 10001 і 20000 і так далі.

На виході отримуємо наступне

Все ми зібрали дані, з якими працюватимемо в наступних етапах.

Пишіть питання у коментарях, які теми було б цікаво розкрити докладніше? Якщо у вас є ідеї чи поради, то поділіться!

У попередніх постах із серії «Про роботу в Excel для фахівців з контекстної реклами» я розповідав про доповнення Google Analytics для Google Таблиць та можливості надбудови Analytics Edge . Безумовно, Edge – дуже потужний інструмент, що дозволяє уникати семплювання даних, вивантажувати дані з урахуванням окремих розширених сегментів аудиторії тощо. Але будь-який багатофункціональний інструмент потребує певних навичок роботи. Інтерфейс Analytics Edge для початкового рівня користувачів може бути досить складним. У цій статті я розповім вам про аналог Analytics Edge. Він набагато простіше, але також імпортує всю необхідну для аналізу інформацію з Google Analytics до Excel. Йтиметься про надбудову Excellent Analytics.

Чим відрізняється Excellent Analytics від Analytics Edge?

Різниця між сервісами в тому, що в Excellent Analytics зручніший і зрозуміліший інтерфейс, але з лімітом в 10 000 рядків, що вивантажуються за один запит. Analytics Edge має більш складний інтерфейс, але при цьому немає обмеження щодо кількості рядків, що імпортуються. Якщо результат ваших запитів до Google Analytics не перевищує цього ліміту, вам буде зручніша саме ця надбудова. Мінус Excellent Analytics: на відміну від Analytics Edge, у Excellent Analytics немає можливості створювати динамічні сегменти. Також в Edge є можливість мінімізувати семплювання даних, розбивши запити за датами, тижнями або місяцями. У Excellent Analytics цієї опції немає, але якщо відвідуваність вашого сайту в місяць не перевищує 10 000 - 15 000 тисяч користувачів, то функціоналу цієї надбудови буде достатньо. Я б порадив фахівцям з контексту відразу розпочати використання Analytics Edge. Навіть якщо до цих пір обсяг запитуваних з Google Analytics даних не перевищував 10 000 рядків, цілком імовірно, що в майбутньому ви зіткнетеся з завданням, де обсяги даних, що вивантажуються, будуть значно перевищувати цей ліміт. При цьому перебудуватися з Excellent Analytics буде вже важче, оскільки основні параметри (dimenisions) та показники (metrics) у налаштуваннях називаються трохи інакше.