Як налаштувати імпорт лідів через джерело даних Google Sheets у Google Ads

Нове відео на YouTube каналі Analytics Tips

Женя Максимова детально розбирає як налаштувати передачу даних про конверсії з Google Sheets до Google Ads.

https://youtu.be/2duawqqvZH0?si=shisUWvkLvIe5pOe

Ну а більше таких корисних відео чекають вас на курсі «Розширені конверсії для Google Ads».

До Дня знань курс можна придбати зі знижкою 15% за промокодом KNOWLEDGE_DAY_2026 🎓

Який би класний репорт ви не побудували, але якщо його користувачі не розуміють, що стоїть за кожним показником цього репорту (тобто як саме він порахований і з якими нюансами) - користі з нього багато не буде.

Кількість користувачів в Google Analytics 4 - це базовий показник. Він використовується в більшості репортів: десь прямо, десь опосередковано (зазвичай, як знаменник у всіх цих "Х на користувача"), але я впевнений, багато хто, навіть з читачів цього каналу, не до кінця розуміє, що означає колонка "Кількість користувачів" в GA4.

І ще менше знає, що кількість користувачів в звітах GA4 напряму залежить від налаштування Reporting Identity. Змінили налаштування і кількість користувачів в звітах тепер інша (навіть за попередні періоди).

Що це таке і як з цим правильно працювати розповів в новому відео:
https://youtu.be/nuLyBP26ZJI?si=dVOtsY5EUUX7WPJQ


__________________________
Нагадую, що до Дня знань в PROANALYTICS.ACADEMY можна придбати будь-який курс для самостійного навчання зі знижкою 15% за промокодом KNOWLEDGE_DAY_2026

Тепер в GA4 можна будувати власні дашборди

Відео з офіційної пабліку Google Analytics

Першою реакцією хотів написати заголовок типу "Google Data Studio помер", але, якщо трохи задуматись і подивитись на останні зміни в екосистемі Google - все виглядає набагато цікавіше, як то кажуть "слідкуйте за руками":

1. Тепер базові маркетингові звіти можна збирати в GA4.
Нагадаю, GA4 вже давно дає можливість підтягувати дані про витрати як напряму з популярних рекламних систем (Meta, TikTok, Snap і т.д.) так і завантажувати їх зі сховищ даних (BigQuery, PostgreSQL, SnowFlake і т.д.). Залишається лише проблема передачі даних з CRM до GA4 (там, що Measurement Protocol, що Data Manager API нормально оброблюють дані тільки перші 48 годин; а значить будь які кейси де від створення замовлення до реальної покупки пройшло більше часу GA4 не покриває). Але для простих швидких кейсів GA4 все ж підходить і закриває їх.

2. Інтерфейс побудови дашбордів в GA4 дуже схожий на Data Studio
Як наслідок, користувачі звикають до нього і їм вже хочеться далі продовжити роботу саме в звичному інструменті.

3. В свою чергу Data Studio теж змінився: він все більше перетворюється на хаб даних.
І поява в ньому можливості спілкуватись зі своїми даними в чаті (про яку я писав в одному з нещодавніх матеріалів) тому підтвердження. І тепер Data Studio стає не просто звичним інструментом для репортингу, а наступним рівнем на який багато хто захоче перейти (чому див. пункт 2).

4. А спілкування з даними через Conversational Analytics, який наче як і відбувається в інтерфейсі Data Studio, але під капотом потребує BigQuery все більше затягує користувачів в екосистему Google.
Ну а там вже платна хмарна інфраструктура і звісно оплата за токени та виконання SQL запитів. І як наслідок пряма монетизація для Google.

Фінальний результат: Всі дороги зрештою ведуть до екосистеми Google Cloud Platform.

І це добре і для ринку і для Google. Для ринку - тому що він переходить на наступний рівень роботи з даними. Для Google - бо він зі своїх безкоштовних продуктів зробив плавний місток до платних.

Звісно це все мої думки, і не факт, що в менеджерів Google вони складаються саме в такий ланцюжок, але виглядає так, що цей апдейт це ще один великий і, що дуже важливо, з іншої сторони плавний пінок від гугла до нормальної архітектури ваших даних.

А які у вас враження від апдейту? діліться в коментах

Підготував матеріал, який має бути настільною книгою у кожного відділу маркетингу, який хоче приймати рішення на основі даних і мати нормальну систему вебаналітики

Розбираю, які інструменти потрібні маркетинговій команді, як вони пов’язані між собою та, найголовніше, які завдання допомагає вирішувати кожен інструмент.

Лайки, й особливо репости колегам вітаються
(ваш друг чи колега маркетолог точно скаже вам дякую за такий матеріал)

https://proanalytics.team/uk/blog/what-analytics-tools-does-marketing-need

Трохи про наскрізну аналітику

Про неї говорять вже років десять, а в тебе на проекті ще досі не має? - Цей пост для тебе

Наскрізна аналітика це взагалі моя улюблена послуга, бо саме з її допомогою я потрапив у світ вебаналітики.

Коротка, але дуже показова суть цієї історії така: йшов 2016 рік, працював я маркетологом, і мав різні канали залучення, серед яких більша частина бюджету (вже точно не пам'ятаю, але відсотків 60 мінімум) йшло на Google Ads (на той момент ще Google AdWords) і приносив нам цей канал більшу половину заявок по даних Google Analytics (мова не про 4 звісно, а Universal ще тоді). І все добре було до тих пір, поки мій колега (привіт Ярик) не приїхав з якоїсь конфи і не розповів про новий тренд - наскрізну аналітику.

Я дуже загорівся ідеєю дослідити, що з заявками відбувається далі: як вони конвертуються в продажі і скільки грошей приносять. Десь півроку мучився з базою даних (тоді я ще не знав про BigQuery і мучився з MySQL) і PowerBI, паралельно дістаючи наших розробників і матюкаючи нашу CRM разом з відділом продажів, які ту CRM ненавиділи.

Але десь через півроку цих старань мені все ж вдалось отримати перші дані, і це був шок. Враховуючи що в середньостатистичний місяць в нас було близько 200 лідів (тут треба додати ремарку, що ми говоримо про B2B компанію), з гугл реклами було 1-2 продажі на місяць (і це при 60% лідів з Google Ads, тобто десь 120 лідів). Просто вдумайтесь в ці цифри?! (Для тих кому стало цікаво, як ми виживали при таких результатах: як показала наскрізна більшість інших наших каналів залучення конвертувались приблизно 1 з 2, тобто на 2 ліда один продаж, а інколи й краще)

Так я зрозумів, що наскрізна аналітика - це дуже важлива система, без якої будувати маркетинг не можна. Далі звісно ми перебудували всі маркетингові процеси, перерозподілили бюджети і т.д. Але то вже зовсім інша історія.

Головне тут: без наскрізної аналітики ваш відділ маркетингу сліпий. (як ти вже тепер розумієш, виніс я це з власного досвіду, а не просто повторюю те, про що всі говорять)

Саме ця думка привела мене до того, що я з маркетингу прийшов в веб-аналітику і почав доносити її іншим.

І саме наскрізна була однією з основних послуг, які я, а потім і команда proanalytics.team надає клієнтам. Починаючи з 2018 року сумарний наш досвід вже давно перевалив за 100+ проектів (1000 поки не має, але ми й не дуже туди поспішаємо - довгострокова багаторічна співпраця набагато цікавіша для нас).

Інколи ми навіть встигаємо писати про це кейси:
- Reply.io
- Median ads
- Stripo

а інколи пишемо щось на блозі по цій темі:
- Маркетингова аналітика для бізнесу: від цілей і KPI до архітектури даних
- Які інструменти аналітики потрібні маркетингу?
- Все, що треба знати про BigQuery: що це, навіщо та які переваги для маркетингу
- Наскрізна аналітика. У чому її користь для бізнесу. Інтерактивний приклад всередині

а ще більше про це пишуть наші клієнти в відгуках

Це я все до чого, бо пост насправді не про те, що приходь до нас, ми налаштуємо тобі наскрізну (ми налаштуємо - приходь звісно))) ), пост про інше:

вже через три тижні (тобто всього через 21 день) розпочинається навчання на курсі PRO ANALYTICS. І один з найважливіших результатів навчання на цьому курсі - ти навчишся налаштовувати наскрізну аналітику.

Тобто отримаєш скіл, який ще багато років буде актуальний. Ти ж бачиш, я почав займатись наскрізною 10 років назад і що, більшість бізнесів на ринку досі її не має. І повір мені - AI не допоможе збільшити цей відсоток, а от ти - ти після курсу зможеш.

Що ще чекає на курсі?
Основне, це багато практики. Дуже багато. Ще не було студента який би по завершенню курсу сказав мені: "Ти знаєш Макс, а от практики на курсі мені не вистачило". Набагато частіше я чую щось типу "Курс настільки інтенсивний, що я ледь встигав жити" (почитати відгуки можна тут). Але як інакше, за 10 тижнів навчання дуже складно передати досвід 10 років роботи. Але я намагаюсь, тому й виходить так інтенсивно.


Якщо вам цікаво саме навчитись в сучасну вебаналітику, а не просто подивитись відосіки (тут і ютуб можете глянути, курс PRO ANALYTICS для цього не треба) - записатись можна тут >>

Залишилось 11 місць з 15.