Как использовать инструменты аналитики Google для отслеживания и измерения эффективности рекламных кампаний

Без точных данных интернет-реклама превращается в игру вслепую. Какие объявления работают, а какие тратят бюджет впустую? Как выявить поведение аудитории и использовать для повышения конверсии? Один из ответов — применять инструменты аналитики Google. Они собирают информацию о пользователях, анализируют их взаимодействие с сайтом и рекламой, дают инсайты, как оптимизировать кампании.

Команда click.ru рассказывает, как интегрировать инструменты аналитики Google Analytics с рекламными платформами, какие метрики и отчеты помогут понять аудиторию, что такое атрибуция. В статье рассмотрены аспекты прогнозирования и влияния UX на конверсии.

Интеграция инструментов аналитики Google с рекламными платформами

Инструменты аналитики Google Analytics помогают исследовать поведение аудитории, выявлять точки роста, корректировать стратегию. Для максимального эффекта важно грамотно интегрировать Google Analytics с рекламными платформами. Это позволит лучше понимать работу каналов и какие кампании приносят наибольший доход.

Как Аналитика Google собирает информацию

Система аналитики проходит несколько этапов сбора информации.

1. Посещение сайта пользователем. Когда человек заходит на сайт, Google Analytics фиксирует его взаимодействия: страницы, которые он посещает, время пребывания, источники перехода. Дополнительно система определяет технические параметры: браузер, операционную систему, местоположение.
2. Структурирование и создание отчетов. Данные группируются по метрикам: количество сессий, конверсии, показатели отказов. Формируются детализированные отчеты, которые можно анализировать в веб-интерфейсе или выгружать через API;
3. Идентификация пользователей. Google Analytics умеет отличать новых посетителей от тех, кто уже заходил ранее, используя cookie. Однако система не всегда дает 100% точные данные, так как один человек может заходить с разных устройств или очищать куки.

Главная страница Google Аналитики

Установка Гугл Аналитикс — это лишь первый шаг. Чтобы получить полноценную картину о взаимодействии пользователей с рекламой, необходимо связать аналитику с другими продуктами Google.

Зачем нужна интеграция и что она дает

Разберем преимущества интеграции:

• точное отслеживание конверсий: можно понять, что происходит с пользователем после клика;
• определение эффективных каналов, что поможет перераспределить бюджет на более прибыльные источники;
• создание аудиторий для ретаргетинга: можно собирать пользовательские сегменты и повторно работать с ними;
• настройка автоматического назначения ставок: данные о поведении позволяют алгоритмам Google более точно определять, где и когда показывать креативы.

Если сайт продвигается через Google Ads, интеграция с Google Analytics поможет глубже анализировать кампании и повышать их эффективность.

Как настроить интеграцию

Рассмотрим пошагово, как настраивать интеграцию.

1. В Google Analytics нужно выбрать аккаунт, который планируется связать с Google Ads.
2. Настроить представление данных — отчеты и фильтры.
3. Включить автоматическую пометку auto-tagging в Google Ads.
4. Отправлять аудитории из Google Analytics в Google Ads для ретаргетинга.

Связь с Google Рекламой

В Google Analytics появится детальная информация о поведении пользователей после клика, а в Google Ads можно пользоваться этими данными для настройки стратегий продвижения.

Google Analytics можно связывать с сервисами Google. Настройки в разделе меню слева — «Связь с другими продуктами»

Сервис click.ru дает возможность создавать аккаунты Google Ads, вести кампании и оплачивать рекламу через российские банки. Пополнение счета происходит без комиссий, оплата возможна в рублях с закрывающими документами и НДС, что позволяет снизить затраты бюджета на 20%.

Кроме того, click.ru интегрируется с инструментами аналитики Google и упрощает анализ. Он может автоматически передавать данные в дашборды, предоставлять отчеты. Это удобный и быстрый способ анализировать рекламные кампании Google без лишних сложностей.

Использование продвинутых метрик и отчетов

Разберем, какие настройки и метрики помогут сделать аналитику точной.

Настройки метрик

В Google Analytics в начале работы можно выполнить полезные настройки, которые улучшат анализ.

• Корректное время. Часовой пояс в настройках Google Analytics должен соответствовать региону, где ведется кампания. Это позволит избежать искажений в данных.
• Настройки ресурса. Нужно указать URL сайта, отрасль бизнеса для корректного анализа бенчмарков.
• Установка кода счетчика. Его следует размещать перед закрывающим тегом на каждой странице сайта. Для автоматизации лучше использовать Tag Manager.
• UTM-метки. Ручная разметка ссылок поможет точно отслеживать источники.
• Демографические параметры и интересы. Включение этих отчетов позволит лучше понимать аудиторию.
• Связка с Google Search Console. Это дает доступ к поисковым запросам, по которым пользователи находят сайт.
• Отслеживание событий. Настройка хранения данных без срока действия поможет анализировать долгосрочные тренды.
• Исключение ненужных источников трафика. Например, клиент оплачивает что-то на сайте через платежный сервис — этот сервис можно исключить как источник. Иначе Google будет считать, что с него тоже приходят «уникальные» пользователи, и статистика будет неправильной.
• Фильтрация ботов. Полезно настроить опцию исключения трафика от роботов и краулеров.
• Отслеживание поиска по сайту. Анализ того, что ищут пользователи на сайте в поисковой строке, поможет улучшить контент и навигацию.

Настройка ресурса и часового пояса — в разделе Ресурс

Настройки отчетов

Фильтры помогают получать отчеты в удобном формате:

• по географии — позволяют исследовать пользователей из разных регионов;
• по поведению — дают возможность определить, как люди взаимодействуют с сайтом;
• по внутренним IP — исключает сотрудников компании, заходящих на сайт, из общей аналитики;
• по источникам трафика — помогают оценить эффективность кампаний.

Пример фильтра по исключению внутреннего трафика

Настроить сортировку можно через панель администратора в разделе «Представление данных». Можно использовать как предустановленные шаблоны, так и настраиваемые фильтры.

Все отчеты находятся в левом меню в разделе «Отчеты»

Продвинутые метрики для глубинного анализа

Помимо стандартных показателей, Google Analytics предлагает продвинутые метрики.

• Коэффициент конверсии по сегментам. Он показывает, какие аудитории по устройствам, географии, источникам трафика приносят больше конверсий.
• Customer Lifetime Value. Показатель LTV помогает определить самые прибыльные рекламные каналы.
• Time to Conversion. Эта метрика покажет, сколько времени проходит от первого визита до покупки.
• Коэффициент отложенной конверсии. Он демонстрирует, через сколько визитов и дней пользователь совершает целевое действие.
• Engagement Rate. Метрика заменяет показатель отказов и показывает вовлеченность.
• Анализ поведения. Метрика показывает, на каких страницах пользователи задерживаются дольше и какие действия совершают.

Пример одного из отчетов — путь к покупке

Глубокая аналитика поможет оптимизировать стратегии, снизить расходы, увеличить конверсии. Важно регулярно проверять настройки, корректировать фильтры, применять все доступные инструменты.

Анализ атрибуции и влияния каналов

Анализ атрибуции — оценка вклада различных каналов в достижение конверсий. Он помогает понять, какой путь проходит пользователь перед тем, как совершить целевое действие, и какие каналы дают наибольшую ценность.

Модели атрибуции

Google предлагает несколько моделей атрибуции. Каждая по-разному распределяет ценность конверсии между точками взаимодействия.

• Последний клик: 100% ценности получает последний канал перед конверсией.
• Первый клик: вся ценность отдается первому источнику. Подходит для анализа верхнего уровня воронки.
• Линейная модель: равномерное распределение ценности между всеми точками взаимодействия.
• Учет позиции: 40% отдается первому и последнему касанию, остальные 20% распределяются между промежуточными точками.
• Модель по убыванию: наибольший вес получают последние касания перед конверсией.
• Атрибуция на основе данных: модель анализирует реальные данные и оценивает влияние каждого канала на конверсии.

Пример: пользователь увидел объявление в соцсети, затем перешел на сайт через органический поиск, потом кликнул на рекламу в Google Ads и купил. Последний клик отдаст 100% ценности Google Ads, первый клик придаст всю заслугу соцсети, линейная модель равномерно распределит ценность между всеми тремя каналами, атрибуция на основе данных учтет реальные взаимодействия и их влияние.

Раздел с настройками атрибуции

Отчеты для анализа атрибуции

Google предоставляет несколько отчетов:

• «Пути к конверсии» в Google Analytics. Показывает последовательность взаимодействий с источниками перед покупкой. Позволяет выявить, какие каналы участвуют в воронке продаж;
• «Вклад в конверсии» в Google Analytics. Демонстрирует, какие каналы чаще встречаются на пути к конверсии и насколько они влияют на результаты. Помогает распределять бюджеты: значение придается не только последнему клику;
• Отчет по атрибуции в Google Ads. Анализирует влияние разных точек взаимодействия, включая пересечение каналов. Позволяет увидеть, как реклама в Google влияет на поведение пользователей в других каналах, например после клика они ищут бренд в органическом поиске.

Примеры применения атрибуции:

• если анализ показывает, что социальная сеть приносит ценные лиды, но чаще выступает в роли первого касания, стоит усилить этот канал;
• если органический поиск или ретаргетинг в Google Ads часто появляются на пути к конверсии, их нельзя отключать, даже если они не приводят к немедленным покупкам.

Атрибуция позволяет применять автостратегии в Google Ads, например «Максимизация конверсий» или «Целевая рентабельность инвестиций».

Прогнозирование и оптимизация на основе данных

Инструменты аналитики Google дают возможность предсказывать результаты кампаний, оптимизировать их в режиме реального времени. Рассмотрим основные подходы к прогнозированию.

• Анализ исторических данных. Изучение прошлых кампаний помогает выявить закономерности, определить, какие факторы влияют на успех. Например, можно оценить сезонность спроса или реакцию аудитории на креативы.
• Прогнозирование с помощью машинного обучения. Google Ads и Google Analytics используют алгоритмы, которые прогнозируют конверсии, LTV, потенциальные доходы. Искусственный интеллект анализирует множество параметров: поведение пользователей, демографию, источники трафика.
• Моделирование на основе данных. Математические модели показывают, как изменение бюджета, аудитории, креативы влияют на конечный результат. Пример: в прошлом месяце кампании Google Ads давали ROI 300% при бюджете 5000 долларов. Прогнозирование покажет, какой ROI ожидать при увеличении бюджета до 10 000 долларов с учетом конкуренции и трендов.

В разделе «Исследование» в меню слева можно найти шаблоны для изучения исторических данных

Инструменты прогнозирования в Google:

• Google Analytics — Прогнозируемые аудитории. GA4 использует искусственный интеллект для предсказания вероятности конверсии, вероятности оттока пользователей, прогнозируемой ценности клиента LTV;
• A/B-тестирование. Позволяет сравнить две версии и определить, какая стратегия эффективнее. Например, можно протестировать 2 стратегии: A — автостратегию, B — ручное управление ставками. После эксперимента можно спрогнозировать, что даст лучший результат при увеличении бюджета — A или B;
• BigQuery + Looker Studio. Используется для построения сложных моделей прогнозирования. Позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности.

После анализа прогнозов можно оптимизировать кампанию с помощью автоматических стратегий ставок, динамической корректировки бюджета, персонализации объявлений. Прогнозирование также показывает, на каком этапе пользователи чаще всего «отваливаются».

Роль пользовательского опыта в аналитике и оптимизации кампаний

Даже самые точные настройки не приведут к высоким конверсиям, если сайт, приложение или лендинг неудобен. Google Analytics позволяет изучать UX и вносить улучшения.

Почему пользовательский опыт важен

Разберем, как пользовательский опыт влияет на эффективность.

• Снижение затрат на привлечение клиента. Удобный сайт с высокой конверсией требует меньших вложений.
• Уменьшение процента отказов. Улучшенный UX увеличивает вовлеченность и снижает количество быстрых уходов с сайта.
• Повышение рейтинга объявлений в Google Ads. Quality Score — показатель качества — зависит от релевантности посадочной страницы и удобства пользователя.
• Рост повторных покупок. Если клиенту комфортно взаимодействовать с сайтом, он с большей вероятностью вернется.

Пример: два лендинга рекламируют один и тот же продукт. Лендинг A загружается 5 секунд, сложная навигация, на кнопку CTA неудобно нажимать и находить ее, много текста. Конверсия — 1,5%. Лендинг B загружается 1,5 секунды, удобная кнопка CTA, понятный оффер. Конверсия — 5%. Реклама, ведущая на лендинг B, приносит в 3 раза больше клиентов при том же бюджете.

Как оценить UX и какие данные собирать

Для оценки UX используют:

• коэффициент отказов. Это процент тех, кто покинул сайт после просмотра страницы;
• время на сайте. Average Engagement Time per Session показывает, сколько времени посетитель находится на сайте;
• глубину просмотра. Это число страниц, которые просматривает посетитель за один раз;
• конверсию. Это процент посетителей сайта, совершивших целевое действие;
• скорость загрузки. Если веб-страница загружается дольше 3 секунд, вероятность отказа резко возрастает.

Информацию по посетителям и поведению можно смотреть в отчетах о взаимодействии

Как улучшить UX

Вот что поможет оптимизировать UX:

• Анализ тепловых карт. Он показывает, где пользователи кликают, куда скроллят, на каких элементах задерживаются.
• A/B-тестирование. Помогает определить, какие изменения на лендинге повышают конверсию. Изменение текста, цвета и расположения CTA-кнопки может существенно повлиять на конверсии.
• Оптимизация мобильной версии. В Google Analytics можно отследить, насколько хорошо сайт работает на мобильных устройствах.
• Сокращение количества полей в формах. Длинные анкеты уменьшают конверсию, пользователи предпочитают простые формы.

Какие отчеты Аналитики Гугл помогут в анализе UX

Вот с помощью каких отчетов можно анализировать UX в Google Analytics:

• Отчет «Взаимодействие». Помогает оценить вовлеченность пользователей.
• Отчет «Пути пользователей». Показывает, как пользователи двигаются по сайту и где покидают его.
• Отчет «События». Позволяет отслеживать клики, скроллы и взаимодействия с элементами сайта.
• Анализ воронки. Помогает найти узкие места, например на каком конкретно этапе воронки теряются лиды или пользователи, где покупатели «отваливаются».

Чем удобнее и понятнее сайт, тем выше вероятность, что посетитель станет клиентом.

Заключение

Инструменты аналитики Google помогут оптимизировать кампании. Интеграция с рекламными платформами, продвинутые метрики, анализ атрибуции и прогнозирование — все это дает возможность принимать обоснованные решения, повысить ROI. С помощью Google Analytics можно выявлять слабые места, тестировать улучшения, адаптировать стратегии. Компании и бренды получают не просто трафик, а качественные лиды.