TRANSKRYPCJA VIDEO
Dariusz Ciesielski
GA4 3 Zaawansowana konfiguracja GA4
Opis wygenerowany przez Skrybot
Dla tego filmu nie wygenerowano opisu.
Transkrypcja wygenerowana przez Skrybot
Wejście do paskudy. pl Zbierać funkcję z artykuły. Zbierać funkcję z artykułami. Zbierać funkcję z artykułami. Cześć, witaj ponownie na kolejnej lekcji z Analityki Internetowej z wykorzystaniem Google Analytics 4. Na ostatniej lekcji omówiliśmy zasady działania, implementacji i konfiguracji nowej generacji Google Analytics, Google Analytics 4 właśnie. Poznaliśmy też narzędzie jakim jest Google Tech Manager i dokonaliśmy za jego pomocą pierwszej implementacji kodu śledzenia Google Analytics. Omówiliśmy też najważniejsze ustawienia usługi GA4. Z kolei dziś będziemy kontynuować kwestie zagadnień technicznych, ale trochę z innej, bardziej biznesowej i analitycznej strony. Mianowicie będziemy dokładnie umawiać kwestie rodzajów i konfiguracji sygnałów jakie Google Analytics 4 może zbierać na naszej stronie internetowej.
Temat jest o tyle ważny, że bez odpowiednich danych o zachowaniach użytkowników na stronie nie będziemy w stanie mierzyć, czy nasze działania internetowe i nie tylko oczywiście realizują cele strategiczne naszego biznesu. Ściśle powiązanym tematem z zagadnieniami zbierania sygnałów ze strony jest temat także ustawiania i konfiguracji konwersji, czyli konkretnych zachowań użytkowników, które w Google Analytics 4 odzwierciedla realizację celów biznesowych firmy. Dzisiaj też będziemy o tym temacie dużo mówić. Tutaj muszę od razu podkreślić, że bez skonfigurowanych prawidłowo konwersji praktycznie wszystkie inne dane w Google Analytics są bardzo mało użyteczne, dlatego ten temat jest tak niezwykle ważny. W dzisiejszej lekcji powiemy też o kwestii wykorzystania danych z Google Analytics 4 w działaniach reklamowych na platformie reklamowej, jakim jest platforma Google Ads.
A jako wisienka na torcie omówimy sobie zasady funkcjonowania nowego narzędzia w Google Analytics, jakim jest Debug View, który jest bardzo przydatny w konfigurowaniu i w lepszym poznaniu usługi GA4. Tak więc dziś przygotowujemy solidny fundament narzędziowy do późniejszego zbierania i analizowania dobrej jakości danych z naszej strony internetowej. Jesteście gotowi? No to czas oczywiście na przygotowanie kawy i do roboty. Mam nadzieję, że pamiętasz jak ostatnio rozmawialiśmy o zmianach w zachowaniach konsumentów spowodowanego m. in. także przez zjawisko multiscreen, czyli używanie przez użytkowników wielu ekranów czy wielu urządzeń podczas drogi do konwersji. M. in.
właśnie przez to zjawisko musieliśmy uspójnić kwestie mierzenia zachowań na różnych urządzeniach i sprowadzić je do jednego mianownika, czyli właśnie mierzenia zachowań na tych platformach z wykorzystaniem tzw. zdarzeń. Stąd właśnie wynika też fakt, że obecnie w Google Analytics 4 mierzymy wszelkie aktywności użytkownika na stronie internetowej przy pomocy zdarzeń, dokładnie tak samo jak robi się to w przypadku aplikacji mobilnych m. in. Tak więc w zależności od tego jakie zdarzenia zostaną zarejestrowane przez Google Analytics 4 takie informacje będziemy mogli później wykorzystać w naszych analizach. Tak więc zbieranie odpowiednich danych o zachowaniach użytkowników jest krytycznym warunkiem efektywnego wykorzystania analityki w prowadzeniu i optymalizacji naszego biznesu. Tutaj szczególnie istotne jest słowo odpowiednich.
Myślę tu nie tylko o jakości, ale także o ilości zbieranych danych. Dlatego, że zbyt dużo danych które zbieramy może często zamiast pomóc wyciągać wnioski, po prostu zaciemniać nam obraz sytuacji lub odciągać nas od faktycznego meritum analiz. Dlatego zbieranie wszelkich możliwych danych nie będzie także optymalne z punktu widzenia efektywności analityki. A propos zbierania danych to całkiem niedawno pracowałem z dość dużą firmą, która w formularzu kontaktowym cały czas trzyma pole do zbierania od klientów numeru faxu. Kiedy pytałem po co im takie dane, dostaję odpowiedź, że nie zaszkodzi, bo ktoś tam jeszcze może korzystać z faxu.
Naprawdę? Czy chcesz mieć do czynienia z klientem, który wciąż używa faxu do kontaktu z firmą? A tak na serio, to ta sytuacja jest świetnym przykładem pokazującym proceder zbierania danych, które nie tylko są dodatkowym niepotrzebnym elementem formularza, w tym przypadku na stronie internetowej, ale też taki numer faxu jest zawsze jakąś daną, którą musimy później wziąć pod uwagę albo odrzucić w analizach. No bo skoro jakieś dane istnieją i są przez nas zbierane, no to trzeba zawsze podjąć jakąś decyzję co z nimi zrobić. I teraz dokładnie właśnie tak samo jest z danymi czy sygnałami zbieranymi ze strony internetowej przez Google Analytics.
Dlatego zanim zaczniemy zbierać wszelkie możliwe sygnały i mierzyć wszystkie aktywności użytkowników na stronie, warto się porządnie zastanowić co i dlaczego warto zbierać. Ewentualnie do czego takie dane mogą się nam przydać w zakresie podejmowania decyzji optymalizacyjnych. Jeśli jakieś sygnały ze strony internetowej, które chcemy zbierać nie dają szans na uzasadnienie istotności ich zbierania, to ich po prostu nie zbierajmy, bo utrudniają one nasze przyszłe analizy. Dodatkowo w Google Analytics mamy aż nadmiar dostępnych danych, na których wykorzystanie i tak większość firm nie ma pomysłu. Tak więc podejmowanie decyzji o dodawaniu kolejnych danych zawsze powinno być poprzedzone dokładną analizą ich wykorzystania, czy możliwości ich późniejszego wykorzystania w sensownych analizach. Pamiętaj, że zasada Pareto działa tutaj doskonale też w analityce.
Mała część danych i raportów robi różnicę, reszta ma niewielki wpływ na optymalizację, a zajmuje nam czas i zasoby. Mam nadzieję, że jeśli nie teraz, to zgodzisz się ze mną w tej kwestii po paru miesiącach pracy z danymi z Google Analytics i w ogóle z danymi, jeżeli tego wcześniej nie robiłaś lub nie robiłeś. Przeszedźmy się teraz, jakie sygnały zdarzeń z naszej strony internetowej i w jaki sposób możemy zbierać przy pomocy Google Analytics 4. Zacznijmy od tego, że w Google Analytics 4 możemy wyróżnić kilka kategorii zdarzeń, jakie możemy zbierać w odniesieniu do ich konfiguracji. Pierwsza kategoria to zdarzenia mierzone automatycznie przez Google Analytics.
Druga to zdarzenia tak zwane zalecane i tutaj one muszą być skonfigurowane przez nas ręcznie oraz trzecia kategoria to zdarzenia określone jako niestandardowe. Przejdźmy teraz do ustawień strumienia danych typu sieć w usłudze Google Analytics 4. W górnej części ekranu możemy zobaczyć informacje o sygnałach możliwych do zbierania automatycznie ze strony po zainstalowaniu kodu śledzącego. Będą to między innymi takie zdarzenia jak rejestracja pierwszej wizyty, tutaj to zdarzenie first visit, rozpoczęcie sesji oraz czas trwania takiej sesji. Są to tak zwane zdarzenia automatyczne, podstawowe. To nie są wszystkie zdarzenia mierzone automatycznie przez Google Analytics 4, bo możemy także mierzyć automatycznie dodatkowe zdarzenia przy pomocy funkcji Pomiar zaawansowany.
Aktywowanie funkcji Pomiar zaawansowany pozwala zbierać automatycznie sygnały o takich dodatkowych zdarzeniach jak między innymi odsłony poszczególnych podstron w serwisie, zdarzenia pobrania pliku ze strony np. PDF, zdarzenia obejrzenia filmu, który jest umieszczony w naszej stronie czy np. stopień przewinięcia strony przez użytkownika. Nie zabrakło też takich sygnałów jak śledzenie zapytań do wyszukiwarki, jeżeli taką wyszukiwarkę na stronie mamy zainstalowaną oraz zdarzenia opuszczenia strony przy pomocy jakichś linków, które prowadzą na zewnątrz naszego serwisu. Wszystkie te dane, o których wspomniałem mogą być zbierane bez żadnej dodatkowej pracy z naszej strony. Wystarczy aktywować w funkcję Pomiar zaawansowany. Z mojego doświadczenia praktycznie nie pamiętam sytuacji, kiedy nie warto uruchomić zbierania tych dodatkowych danych automatycznych.
Zaliczam je do puli tych istotnych zdarzeń do śledzenia na większości stron, na podstawie których jesteśmy w stanie wyciągać ważne wnioski optymalizacyjne. Oczywiście wraz z połączeniem ich z danymi o realizacji celów. W tym miejscu trzeba także wspomnieć, że wraz z mierzeniem zdarzeń automatycznych zbierane są przypisane do nich parametry. Parametry określają charakterystykę danego zdarzenia i możemy je wykorzystywać do rozróżnienia zdarzeń tego samego rodzaju. Na przykład wszystkie zdarzenia posiadają parametr PageLocation, który zbiera dane dotyczące adresu pod strony, na której dane zdarzenie po prostu się wydarzyło. Te parametry możemy wykorzystywać do identyfikacji tych specyficznych zdarzeń i na ich podstawie tworzyć inne zdarzenia, o czym będziemy mówić też za chwilę.
Parametry możemy znaleźć zawsze wchodząc w szczegóły poszczególnych zebranych przez nas zdarzeń. A wracając do samych zdarzeń, wspomniane zdarzenia mierzone automatycznie to oczywiście nie wszystkie sygnały, jakie pewnie byśmy uznali za bardzo istotne i chcieli także mierzyć na naszej stronie. Zapewne chcielibyśmy też wiedzieć czy na przykład użytkownicy logowali się na naszej stronie, jeżeli taka opcja istnieje, albo na przykład czy dokonywali jakichś zakupów, jeżeli oferujemy jakieś produkty czy usługi na naszej witrynie, albo czy wykonują jakieś inne ważne czynności, które pozwalają budować relacje z klientem, na przykład zapisanie się na newsletter oraz pewnie też wiele innych krytycznych danych. Oczywiście możemy takie dane też zbierać ze strony jako zdarzenia, ale wymaga to już od nas pewnej dodatkowej ręcznej konfiguracji.
Takie sygnały konfigurowane ręcznie dzielą się, jak wspomniałem, już na dwie grupy. Zdarzenia tak zwane zalecane oraz zdarzenia niestandardowe. Zdarzenia zalecane to wszystkie zdarzenia, które są generalnie popularnymi zdarzeniami na stronie i oczywiście też wartymi zbierania, nie są one jednak śledzone automatycznie przez Google Analytics 4. Przykładem takich zalecanych do mierzenia zdarzeń jest np. zdarzenie dodania produktu do koszyka lub zdarzenie logowania się użytkownika na stronie. Są to ważne zdarzenia na stronach, gdzie występuje albo ścieżka transakcyjna, albo możliwość właśnie logowania się. Są to ważne elementy ścieżek do realizacji celu biznesowego i takie zdarzenia chcielibyśmy mieć rejestrowane w naszym narzędziu analitycznym, jakim jest Google Analytics.
Warto tutaj wspomnieć, że zalecane zdarzenia mają swoje zalecane zawsze nazwy i parametry, które im towarzyszą, które Google Analytics 4 później będzie mógł łatwo rozpoznać i dodać do odpowiednich raportów. Zespół Google Analytics nie poleca tutaj zmieniania nazw i zalecanych w zalecanych zdarzeniach, bo może to spowodować właśnie nierozpoznanie przez system takiego zdarzenia, no i niemożność wykorzystania takich danych w odpowiednich dalej raportach. Jeśli interesuje Cię bardziej temat niestandardowych i zalecanych zdarzeń, umieściłem w opisie tej lekcji linki do pomocy Google Analytics dotyczącej właśnie tego tematu. W całej naszej układance dotyczącej sygnałów ze strony zostały nam jeszcze tak zwane zdarzenia niestandardowe.
Zdarzenia niestandardowe to takie, które nie mieszczą się w poprzednio omawianych kategoriach i które tworzymy według swoich unikalnych potrzeb. Dzięki takiej możliwości możemy śledzić praktycznie dowolne zdarzenia na stronie, wymaga to jednak od nas już pełnej ręcznej konfiguracji tego typu zdarzeń. Spróbujmy teraz uporządkować istotność wszystkich omawianych przez nas typów zdarzeń i usystematyzować nasze podejście do wdrażenia ich mierzenia na naszej stronie. Pierwszym krokiem będą oczywiście zdarzenia automatyczne, te podstawowe i zaawansowane. Właściwie to nie ma się tutaj co za bardzo rozwodzić na tym etapie, bo po prostu je włączamy i zaczynamy zbierać. Wszystkie tutaj zdarzenia, które są zawarte w tych grupach uważam wartymi zbierania.
Jeśli chcemy mierzyć więcej zdarzeń, a na pewno chcemy, to kolejnym krokiem będą zdarzenia z listy zdarzeń tzw. zalecanych. Jeśli jakieś zdarzenie, które chcemy mierzyć, mieści się w tej kategorii, to powinniśmy zastosować się do ich zalecanych nazw i parametrów zgodnych z dokumentacją. Z kolei jeśli chcemy mierzyć zdarzenia zachowań rzucowników, które nie mieszczą się we wspomnianych kategoriach, powinniśmy dopiero wtedy tworzyć własne niestandardowe zdarzenia. Oczywiście mając w pamięci to, o czym powiedzieliśmy na samym początku, warto i trzeba tutaj dokładnie zastanowić się, czy to zdarzenie, które chcemy wdrożyć jest dla nas krytyczne i jest w stanie pomóc nam w optymalizacji realizacji naszych celów biznesowych.
Być może się tutaj powtarzam, ale robię to specjalnie, ponieważ jeśli doszliśmy do etapu zdarzeń, które nie mieszczą się w kategorii automatycznych i zalecanych, to jest bardzo duże prawdopodobieństwo, że to zdarzenie nie jest wcale dla nas krytyczne czy też istotne. Mam nadzieję, że rozumiesz mój tok myślenia. Po prostu jeżeli dochodzimy do tego etapu, powinniśmy być dużo bardziej czujni. OK, jak już mamy jasność w zakresie rodzajów i istotności możliwych do mierzenia zdarzeń na stronie, to możemy przejść do kolejnej ważnej kwestii, czyli do tworzenia zdarzeń niestandardowych. Aby stworzyć czy też skonfigurować zdarzenia niestandardowe, musimy skorzystać z jednego z trzech sposobów. Dwa z nich są dość proste, a jeden jest trochę trudniejszy.
Omówmy sobie zatem po kolei proces tworzenia zdarzeń według tych trzech dostępnych sposobów. Zacznijmy od najprostszego sposobu oczywiście, czyli tworzenia zdarzeń na podstawie już istniejących zdarzeń. Jeśli mamy na przykład skonfigurowane zdarzenie zakupu na stronie, to na jego podstawie możemy stworzyć zdarzenie dodatkowe, niestandardowe, które będzie mierzone tylko wtedy, czy będzie się aktywowało, czy zbierało, tylko wtedy, kiedy wartość zakupu przekroczy na przykład 100 zł. Czyli zostanie spełniony jakiś określony przez nas dodatkowy warunek. Innym przykładem może być tu sytuacja, kiedy użytkownik wyświetla konkretną stronę, np. stronę z podziękowaniem za zapis na newsletter, albo inną ważną stronę dla naszego serwisu, która jest istotna pod względem realizacji naszych celów biznesowych.
W takich właśnie przypadkach możemy skorzystać z istniejących zdarzeń i ich parametrów. Dodajemy tylko dodatkowe warunki, kiedy takie dane zdarzenie ma zostać zarejestrowane jako właśnie nowe zdarzenie. Zobaczmy zatem przykład tworzenia zdarzeń niestandardowych w ten właśnie prosty sposób. Załóżmy, że istotnym wydarzeniem na moim blogu jest wejście użytkownika na stronę kontakt. Jeżeli chciałbym takie wydarzenie mierzyć później jako konwersje w Google Analytics, to muszę stworzyć nowe zdarzenie niestandardowe i tam podać pewien warunek, który pozwoli systemowi zidentyfikować wejście na tą konkretną stronę, jako to konkretne zdarzenie, które później będę mógł określić jako na przykład konwersje w Google Analytics.
W tym przypadku wykorzystam wspomniany wcześniej przeze mnie parametr page location, który jest rejestrowany z każdym zdarzeniem automatycznym, który to parametr przechowuje adresy URL pod stron, który odwiedza użytkownik podczas wizyty. Przy pomocy istniejących zdarzeń i ich parametrów można naprawdę stworzyć wiele dodatkowych ważnych zdarzeń, które chcemy śledzić bez potrzeby skomplikowanych konfiguracji i grzebania w kodzie. Jeśli już skonfigurujemy takie nowe zdarzenie, to pojawi się ono na naszej liście zdarzeń z lekkim opóźnieniem. No dobrze, a co wtedy jeśli istniejące parametry i istniejące zdarzenia nie wystarczają do stworzenia nowego zdarzenia, które chcielibyśmy po prostu śledzić? W takiej sytuacji musimy wykorzystać tak zwane zdarzenia niestandardowe, a właściwie to musimy je po prostu stworzyć od zera.
Najłatwiej będzie nam to zrobić wykorzystując naszego starego znajomego, czyli Google Tag Managera. Przy pomocy GTM możemy praktycznie stworzyć dowolne zdarzenie bez potrzeby ingerencji w kod naszej strony. Oznacza to, że jako marketing możemy mieć pełną swobodę w tworzeniu i mierzeniu dowolnych zdarzeń na stronie bez pomocy działu IT. Jeśli ktoś wypełniał już kiedyś w swoim życiu tak zwane tikety do działu IT, to tutaj na pewno bardzo się ucieszy. Żeby nie być gołosłownym, pokażę teraz prosty sposób, jak możemy wykorzystać możliwości GTM do tworzenia zdarzeń niestandardowych. Załóżmy, że chcę śledzić jako zdarzenie kliknięcie na konkretny guzik do zapisu na mój kurs.
Chodzi mi o konkretny guzik, zapisz się znajdujący się na dole strony w tym formularzu, który jest na samym dole. Potrzebuję tej informacji np. do optymalizacji mojej strony do zapisu oraz co ważniejsze, chcę mieć świadomość jaka jest skala błędów przy zapisie. Porównam ilość kliknięć w tej sytuacji do ilości faktycznych rejestracji. Google Analytics 4 nie ma możliwości automatycznego śledzenia wybranych przez nas kliknięć w wybrane przez nas elementy strony. Dlatego wykorzystamy do tego właśnie Google Tag Manager, gdyż to narzędzie jest w stanie rejestrować kliknięcia w dowolny element naszej strony.
Właściwie to jest on w stanie rejestrować praktycznie większość sygnałów pochodzących z naszej strony internetowej, a dzięki temu my możemy z tych sygnałów tworzyć zdarzenia niestandardowe, które później zostaną przesłane do Google Analytics. Tak więc logujemy się do Google Tag Manager i przechodzimy do ustawień naszego kontenera. Pierwszą rzeczą jaką musimy zrobić to upewnić się, że nasz Google Tag Manager śledzi, a dokładnie mówiąc nasłuchuje takie sygnały ze strony jak np. kliknięcia na różne elementy tej strony. Skorzystajmy tutaj z opcji podglądu w Google Tag Managerze i sprawdźmy czy faktycznie nasz GTM zbiera dane o kliknięciach na naszą stronę.
Tutaj musimy aktywować narzędzie Tag Assistant i jeśli to już się wydarzy, wystarczy kliknąć w dowolny element naszej strony np. ten wspomniany guzik. Jeśli opcja śledzenia kliknięć jest włączona powinniśmy zobaczyć, że Tag Assistant rejestruje takie dane kliknięcie na liście zdarzeń po lewej stronie ekran. Jeśli tak się dzieje to możemy przejść dalej, ale jeżeli z kolei nie zarejestrował GTM kliknięcia musimy włączyć tą opcję za pomocą stworzenia konkretnej reguły, która aktywuje rejestrację kliknięć na stronie przez Google Tag Managera. Wybieramy zatem w zakładce reguły regułę kliknięcia, wszystkie kliknięcia i zapisujemy. Dzięki temu GTM zacznie automatycznie nasłuchiwać czy może inaczej rejestrować wszystkie kliknięcia jakie zdarzają się na naszej stronie internetowej. Teraz tylko musimy jeszcze jedną rzecz zrobić.
Włączyć opcję wyświetlania wszystkich zmiennych czyli charakterystyk można tak powiedzieć, które zbierają się przez Google Tag Managera w ramach każdego kliknięcia. Dzięki tej opcji podczas każdego kliknięcia będą się wyświetlać nam w tak asystencie wybrane przez nas parametry dla każdego kliknięcia. Dzięki temu będziemy po prostu więcej danych do wyboru aby określić warunki dla konkretnego kliknięcia, które chcemy śledzić jako zdarzenie w Google Analytics. Jeśli już włączymy wszystkie które uważamy za przydatne wystarczy teraz skorzystać z opcji podglądu w Google Tag Managerze, wejść na stronę, kliknąć na wybrany przez nas przycisk, który chcemy śledzić jako zdarzenie. Jak widzisz pojawia się szereg parametrów zbieranych właśnie z takim kliknięciem.
Wśród tych parametrów szukamy takiego lub takich, które będą pozwalały określić to unikalne kliknięcie na konkretny element na stronie. Jeśli kod strony jest nieźle napisany to łatwo można wyodrębnić poszczególne klasy CSS czyli systemu do projektowania wyglądu naszej strony oraz np. odpowiednich tagów HTML. Przy ich pomocy możemy właśnie tutaj łatwo stworzyć zbiór warunków, które zawężą zakres kliknięć do tego kliknięcia o które nam konkretnie chodzi. Wybieram więc takie zmienne, które mogą jasno określić unikalność mojego kliknięcia na wybrany przeze mnie element. Jak już to się nam uda zrobić to w kolejnym kroku tworzymy na ich podstawie regułę, która wywoła później tak Google Analytics. Teraz wystarczy tylko i wyłącznie stworzyć ten właśnie konkretny tag zdarzenia Google Analytics.
Trzeba tutaj pamiętać, że za każdym razem kiedy chcemy utworzyć niestandardowe zdarzenia Google Analytics to trzeba zacznę z tego. Tak więc wybieramy tag Google Analytics dla zdarzenia, nadajemy nazwę zdarzenia i oczywiście dodajemy regułę aktywacji zdarzenia, którą przed chwilą właśnie stworzyliśmy. Na końcu sprawdzamy oczywiście czy wszystko działa przy pomocy podgrupowania i wytrzymać w ten sposób. Wszystko gotowe, zdarzenie o nazwie kliknięcie przycisk zapis zostanie wysłane do Google Analytics w momencie kiedy użytkownik kliknie na wybrany przez nas guzik. Aby proces był całkowicie zamknięty warto jeszcze potwierdzić czy faktycznie sam Google Analytics odbiera i odbiera. Możemy to zrobić w pomocy narzędzia Debug View, które dostępne jest w Google Analytics 4.
Ok, jeśli wszystko zrobiliśmy poprawnie to wszystko jest gotowe i działa. Chyba ta cała operacja nie była aż taka trudna, prawda? Jak już mówiłem wcześniej w 90% przypadków nie będziemy potrzebowali korzystać z jakichś programistycznych rozwiązań czy pomocy działa IT, aby śledzić większość zachowań nawet tych niestandardowych na naszej stronie internetowej. Tak jak już wspomniałem są też tylko praktycznie dwa przypadki kiedy bez pomocy działa IT się nie obędzie. Pierwszy przypadek to kiedy chcemy śledzić poprawnie zalogowanie się użytkownika na stronie, a drugi przypadek występuje wtedy kiedy posiadamy stronę typu e-commerce, na przykład sklep i chcemy mierzyć w Google Analytics 4 sprzedaż i cały proces transakcyjny. Ok, podsumujmy sobie to co do tej pory zrobiliśmy.
Przy pomocy prostych przykładów udowodniliśmy sobie, że stworzenie niestandardowych zdarzeń i zbieranie danych o różnych aktywnościach użytkowników na stronie internetowej nie stanowi większego problemu i nie wymaga angażowania programistów. Tutaj jeszcze raz podkreślam, że musimy zawsze pamiętać o umiarze w zbieraniu sygnałów ze strony. Zawsze warto zastanowić się dwa razy czy dane zdarzenie ma szansę wnieść coś konstruktywnego do naszych analiz. Wiem, że może się powtarzam, ale zbieranie zbyt wielu danych to jest jeden z głównych grzechów branży marketingowo-analitycznej. Zróbmy sobie teraz krótką przerwę od zagadnień technicznych i porozmawiamy chwilę o faktycznej analityce.
Zdarzenia, które skonfigurowaliśmy, czy to bezpośrednio w Google Analytics czy za pomocą GTM, mają czemuś służyć, prawda? Wszystko co mierzymy ma nam wyjaśniać, czy zbliżamy się, czy oddalamy od głównego celu biznesowego naszej firmy. Dlatego tak ważne jest skupienie przede wszystkim się na najważniejszych zdarzeniach Google Analytics, które bezpośrednio odzwierciedlają realizację celu biznesowego i są powiązane z ustalonymi przez nas wskaźnikami sukcesu KPI, o których zresztą mówiliśmy już nie raz. Wtedy takie ważne zdarzenie powinniśmy określać w Google Analytics jako tak zwaną konwersję. Jeśli tego nie zrobimy, to będzie nam bardzo trudno optymalizować nasze działania biznesowe przy pomocy tego narzędzia.
Jeśli zdarza Ci się widzieć konta bez ustawionych konwersji, to od razu oznacza, że wszystko o czym właśnie tutaj rozmawiamy w zakresie istotności analityki dla biznesu jest nieznane dla tej firmy, która to konto posiada. Przyszedł więc czas na faktyczne mierzenie celów biznesowych w Google Analytics 4 przy pomocy zdarzeń konwersji. Jeśli w naszej usłudze Google Analytics 4 rejestrujemy już zdarzenie, które odzwierciedla nasz cel główny biznesu, np. dokonanie zakupu w przypadku sklepu albo generowanie tzw. LID-a w przypadku usług, np. poprzez wypełnienie formularza kontaktowego, to takie zdarzenie możemy bardzo łatwo zdefiniować jako cel do śledzenia, który tak jak już mówiliśmy nieraz w GA4 nazywamy konwersją.
Każdy kto ma choć trochę do czynienia z kampaniami reklamowymi w Google albo innej platformie reklamowej wie doskonale co to są konwersje. Nazywictwo w tym przypadku się trochę zmieniło w Google Analytics, bo w wersji Universal Analytics konwersje są określane po prostu jako cele. Teraz nazywictwo zostało ujednolicone i to dobry kierunek według mnie. Konwersja to po prostu konwersja. Ok, to w takim razie jak skonfigurować konwersje w Google Analytics? Jest to banalnie proste, bo wystarczy wybrać w menu zakładkę zdarzenia w sekcji konfiguracja i oznaczyć wybrane zdarzenia jako konwersje i to wszystko. I teraz może się pojawić konkretne pytanie w Twojej głowie.
Jakie zdarzenia w pierwszej kolejności oznaczcie jako konwersje? Oczywiście przede wszystkim takie zdarzenia, które odzwierciedlają bezpośrednio realizację celu biznesowego firmy. Ja je określam jako cele czy konwersje tak zwane macro. Najczęściej będzie to na przykład potwierdzenie transakcji, potwierdzenie wypełnienia formularza jako lead i tak dalej. Możemy oczywiście tutaj ustawiać wiele innych konwersji, ale uwaga trzeba to robić ostrożnie. Musimy pamiętać, że im więcej celów na raz ustalimy tym trudniej będzie nam się zorientować, czy na pewno nasze działania realizują ten najważniejszy cel nadrzędny, czyli realizację tego celu biznesowego, który faktycznie pozwala naszej firmie funkcjonować. Często w firmach czy w organizacjach z którymi pracuję widzę sytuacje, gdzie jednocześnie w Google Analytics firmy śledzą więcej niż 5 różnych zdarzeń konwersji.
Często nawet więcej niż 10. Zbyt wiele ustawionych konwersji w firmie często oznacza, że organizacja ma kłopot w ogóle nie tylko z wykorzystaniem danych do optymalizacji biznesu, ale w ogóle z określeniem istotności celów biznesowych i marketingowych. Znowu powtórzę to samo co na pierwszej lekcji. Plan i wyznaczenie jasnych celów pozwoli nam na zrozumienie na czym mamy się skupiać i co mierzyć w naszym narzędziu analitycznym. Żeby to było jak najbardziej jasne, zerknij na przykład tej strony, czyli sklepu z gadżetami Google. Jak jest cel główny tej strony? Jeśli odpowiadasz sprzedaż, to zastanów się czy na pewno. Pamiętaj o celach biznesowych i celach strony internetowej.
Celem tu w tym przypadku biznesowym będzie właśnie sprzedaż, ale celem strony będzie co? Celem głównym strony będzie, czyli tym celem makro będzie jak największa ilość wyświetleń strony z podziękowaniem za zamówienie. To jest najważniejsze zdarzenie jakie będziemy mierzyć w Google Analytics i odnosi do niego wszystkie inne dane i raporty jakie będziemy analizować. Nie oznacza to oczywiście, że nie powinniśmy czy nie możemy mierzyć więcej konwersji na naszej stronie. Oczywiście, że możemy i powinniśmy, ale nie powinny być to cele główne, czyli nie powinny być oznaczone jako cele główne. Mogą to być oczywiście dodatkowe konwersje, które określamy jako konwersje poboczne, czyli tak zwane cele mikro.
Z mojego punktu widzenia mikro cel czy mikro konwersja, którą staram się mierzyć to takie zachowanie użytkownika na stronie, które przybliża go do realizacji głównego celu strony i przy okazji głównego celu biznesowego. W przypadku sklepu konwersją makro jest wyświetlenie strony z podziękowaniem za zakup, prawda? Z kolei ważną konwersją mikro może być np. zapisanie się na newsletter albo dodanie produktu do wishlisty. Oczywiście, takie zachowanie może być dużo więcej, które zdecydowanie identyfikujemy jako przybliżające użytkownika do konwersji makro. W tym miejscu często pojawia się też pytanie czy chęć określenia jako konwersje mikro, dodanie produktu do koszyka.
Dla mnie jednak jest to element bezpośrednio na ścieżce do celu głównego, czyli konwersji makro i nie lubię ich mieszać z konwersjami mikro, które są dla mnie oddzielnym w ogóle procesem, który też powinien mieć swój mały mikro sukces. W naszym przypadku zapisanie się na newsletter jest dla mnie mikro sukcesem, bo nawiązałem relację z użytkownikiem, która sprawia, że naturalnie użytkownik jest bliżej głównego celu strony, czyli konwersji makro. Doskonale pewnie zdajesz sobie sprawę, że dobrze prowadzona baza mailingowa czy dobrze zbierana baza mailingowa jest wartością samą w sobie i wskaźnik konwersji czy zakupów osób z dobrze zbieranej listy jest najczęściej wielokrotnie wyższy niż osób, które pochodzą bezpośrednio z internetu. Pamiętaj, że analityka internetowa nie jest nauką ścisłą.
Wiem, że to brzmi dziwnie, bo analitykę traktujemy często podobnie do matematyki czy statystyki, ale tak po prostu nie jest. Tu chodzi głównie o wspomniane przeze mnie wcześniej myślenie analityczne i łączenie faktów na podstawie dobrych danych. Tak więc jeżeli uznajesz, że dodanie do koszyka w jaki sposób jest sukcesem samym w sobie, np. traktujesz to jako wishlist w swoim sklepie, to możesz potraktować oczywiście takie zachowanie jako mikrocel. Po prostu z mojego doświadczenia jasno wynika, że im mniej mieszamy ścieżki do konwersji i nie jest ich za dużo, to łatwiej jest nam wyciągnąć wnioski z danych i poprawiać rzeczywistość. Zwróć uwagę na dość częsty błąd spowodowany zbyt dużą ilością ustawionych celów. Jeśli np.
oceniamy jakieś źródło pochodzenia klienta przez pryzmat wyznaczonych przez nas celów, jedno źródło np. wygenerowało 100 zapisów na newsletter i 10 transakcji, a inne przez nas badane źródło jest odpowiedzialne za 100 transakcji i 10 zapisów na newsletter, to oba mają taką samą ilość zrealizowanych konwersji, czyli po 110. Z tym, że ich wartość dla biznesu jest diametralnie różna i tak samo będzie właśnie z naszymi wnioskami optymalizacyjnymi później. Jest to może przykład ekstremalny, ale przy wielu mierzonych konwersjach na stronie na raz takie sytuacje zdarzają się całkiem często. Mam nadzieję, że jest to dla Ciebie jasne, o co mi tu właśnie w tym przykładzie chodziło.
Już to pewnie mówiłem, ale powtórzę, im prościej w analityce, tym lepiej. Mam nadzieję, że rozumiesz już kwestię istotności ustawienia konwersji i wyboru zdarzeń, które te konwersje mają określać. Możemy zatem przejść dalej w zakresie konfiguracji naszego konta Google Analytics. Mam nadzieję, że pamiętasz lekcji pierwszej, że sama analiza danych bez następnie jakiegoś działania jest bezcelowa. Z tego punktu widzenia jednym z najprostszych i najbardziej oczywistych działań na podstawie danych wydaje się kwestia pozyskiwania lub odzyskiwania użytkowników dla naszej firmy. Najprościej jest rozpocząć te działania wykorzystując dane z Google Analytics do prowadzenia kampanii reklamowych na platformie Google Ads. Aby tego dokonać, należy w pierwszej kolejności połączyć oba te narzędzia.
Jeśli nie posiadasz konta Google Ads w tej firmy, nie musisz nic dalej robić, ale myślę, że warto wyjrzeć niezbędne minimum w tym zakresie na przyszłość. Zatem jak połączyć konta GA i Google Ads? Wystarczy wejść w ustawienia usługi i wybrać zakładkę połączenie z Google Ads. Następnie wybieramy z listy konto Google Ads, które chcemy połączyć z naszą usługą Google Analytics. Jeśli nie widzisz dostępnych kont Google Ads, to znaczy, że nie jesteś administratorem albo konta Google Ads, albo usługi GA4. Dlatego, że musisz być administratorem na obu tych kontach, aby móc je ze sobą połączyć. Podczas procesu łączenia kont polecam wybrać też opcję personalizowania reklam.
Opcja ta pozwala na dzielenie się dodatkowymi danymi o użytkownikach służącymi poprawie optymalizacji naszych kampanii remarketingowych. Nie zapomnij także o opcji włączenia automatycznego tagowania. Ta opcja z kolei pozwala na przekazywanie unikalnych danych oprowadzonych w kampaniach w Google Ads do Google Analytics. Tagowanie automatyczne oceniamy jako jedno z ważniejszych ustawień konfiguracyjnych w zakresie jakości danych z Google Ads i ich późniejszej analizy w Google Analytics. Oczywistą zaletą łączenia kont Google Analytics z kontem Google Ads jest to, że łącząc te konta możemy korzystać ze wspólnych danych na obu tych platformach. Na przykład możemy dzielić się danymi o konwersjach lub na przykład segmentach użytkowników o konkretnych zachowaniach.
W ten sposób możemy tworzyć kampanię do konkretnych grup naszych użytkowników lub użytkowników podobnych do tych, których już posiadamy. Ok, mam nadzieję, że jeszcze wciąż żyjesz. Już prawie kończymy, ale jeśli jednak o konfiguracji i ustawieniach mówimy, to nie możemy zapomnieć o jeszcze jednym narzędziu w tym zakresie. Chodzi o narzędzie oczywiście Debug View, o którym dzisiaj już troszkę mówiłem. Do czego to narzędzie służy? Debug View jest podobny do funkcji podglądów w Google Tag Managerze i służy do weryfikacji na żywo tego, co dzieje się na naszej stronie i jakie zdarzenia są rejestrowane przez Google Analytics 4. Jest to szczególnie przydatne, kiedy dokonujemy jakiś zmian w konfiguracji lub tworzymy na przykład nowe zdarzenia.
Osobiście także korzystam z tej funkcji, aby lepiej zrozumieć też jakie w ogóle dane o zdarzeniach są zbierane przez Google Analytics 4 i jakie parametry te zdarzenia posiadają. Pomaga mi to zrozumieć lepiej to narzędzie i ułatwia tworzenie nowych zdarzeń. Możesz też zapytać po co w sumie nam dwa narzędzia do debugowania, czyli podglądania zmian w GTM i w GA4? Z prostego powodu, to co wywołuje się w narzędziach Google Tag Managera, mówię tu o tagach i zdarzeniach śledzonych przez GTM, niekoniecznie musi być też widoczne w Google Analytics. Nie zawsze wszystkie te zdarzenia czy to co śledzi Google Tag Manager jest przekazywane do Google Analytics.
W związku z tym musimy być pewni, że to co chcemy aby było wmierzone w Google Analytics, faktycznie tam jest widoczne i jest rejestrowane. Do tego właśnie służy nam narzędzie debug view w Google Analytics 4. Moim zdaniem jest to jedno z ciekawszych i bardziej przydatnych technicznych rozwiązań, które pojawiło się w nowej odsłonie Google Analytics. Przyjrzyjmy się zatem chwilę jak działa to narzędzie debug view w Google Analytics 4. Aby z niego skorzystać należy wejść w menu zakładka konfiguracja. Jeśli nigdy tego narzędzia nie używaliśmy musimy dokonać kilku ustawień żeby móc z niego skorzystać.
Debug view jak sama nazwa wskazuje zbiera dane kiedy nasza strona i czy aplikacja jest w trybie debug, czyli w trybie tym tak zwanym deweloperskim albo jak można powiedzieć testowym. Zatem aby ten tryb działał musimy też naszą nieruchomość internetową w taki stan przestawić. Jak to zrobić? Przede wszystkim zacznijmy od przygotowania środowiska pracy do debagowania. Przechodzimy zatem na stronę takassistent. google. com i dodajemy adres naszej domeny po czym aktywujemy połączenie. W tym momencie w naszej nowej karcie powinna wyświetlić się nasza strona z aktywowanym trybem debug. Widać to po wyświetlonym okienku w prawym dolnym rogu naszej strony. Wszystko w tym momencie już działa. Strona jest w trybie, który jest określany właśnie jako debug.
W tym momencie wszystko co my robimy na stronie nie jest rejestrowane jako zwykły naturalny ruch w Google Analytics. Także nasze testy nie zaburzają w tym momencie normalnych danych zbieranych przez nasz Google Analytics o zachowaniach naszych prawdziwych użytkowników. Po aktywowaniu strony w tryb debug możemy przejść do narzędzia debug view w Google Analytics 4, gdzie na bieżąco z lekkim tam malutkim opóźnieniem będziemy widzieć aktywujące się różne zdarzenia na naszej stronie. Jeśli chcemy dowiedzieć się więcej informacji o danym zdarzeniu, na przykład jakie parametry posiada to zdarzenie, to wystarczy kliknąć na takie zdarzenie i otworzy nam się po prawej stronie lista wszystkich parametrów, które to zdarzenie zawiera. Mam nadzieję, że widzisz już mocnek rozwiązania.
Można się bawić w ciemne deszczowe wieczory i poznawać meandry zdarzeń Google Analytics 4. Każdy na pewno kto jest na tym kursie o tym, od dawna marzu. A i jeszcze jedno na temat debug view na koniec. Polecam cały czas także zainstalować wtyczkę dodatkową do Chrome'a, który nazywa się TagAssistent Legacy i jest taką starszą wersją TagAssistenta. Cały czas ta wtyczka jednak działa i często się przydaje do szybkiego sprawdzenia jakie kody śledzące są zainstalowane na naszej stronie, czy na innych stronach. Używam to rozszerzenie przynajmniej kilka razy dziennie do sprawdzania jakie tagi są zainstalowane na różnych stronach moich klientów. Wystarczy wejść na dowolną stronę, aktywować wtyczkę i przeładować stronę.
Możemy w ten sposób właśnie łatwo zobaczyć jakie kody śledzące i marketingowe mamy zainstalowane na stronie. Oczywiście mówimy tutaj o kodach śledzących i marketingowych ze stajni Google. No i tym samym dojechaliśmy szczęśliwie do końca kolejnej trzeciej już lekcji naszego kursu. Jeśli nadal uważasz, że techniczne aspekty analityki nie będą twoją ulubioną stroną analityki właśnie, to niestety trochę na ten tzw. cały martek jesteśmy skazani w marketingu i nawet szerzej. Tak więc trochę techniki, technologii niestety albo stety musimy znać i rozumieć.
Na pocieszenie powiem, że osoby, które choć trochę znają stronę techniczną marketingu i analityki, po pierwsze są bardziej pewne swoich danych, po drugie lepiej rozumieją te dane, a po trzecie też są dużo wyżej cenione w organizacji, bo mogą komunikować się zarówno z działami sprzedaży, marketingu czy zarządem, a jednocześnie rozumieją bolączki działów technicznych typu IT na przykład. To naprawdę duży plus dla wszystkich w organizacji i przede wszystkim dla Ciebie. Ok, to wszystko na dziś. Mam nadzieję, że materiał był dla Ciebie w miarę zjadliwy i jasny. Jeśli jednak jakieś kwestie były bardziej skomplikowane niż inne, to zawsze możesz wrócić do nich w dowolnej chwili korzystając z oznaczeń w lekcji, które właśnie umieściłem poniżej.
A co będzie na następnej lekcji? Zaczynamy wreszcie wchodzić w meandry danych, metryki i analiz w Google Analytics 4. Na kolejnych zajęciach zaczniemy od kwestii zrozumienia danych i metryk, jakie są zbierane w Google Analytics 4 oraz nauczymy się trochę lepiej rozumieć sam interfejs, jego możliwości oraz układ prezentowanych danych. Wszystko po to, aby praca z Google Analytics 4 była wygodniejsza i bardziej efektywna. To wszystko na dziś. Dziękuję bardzo za Twoją uwagę i do zobaczenia już niedługo. Cześć! Kochani, ostatnie trzy lekcje były dość intensywne. Nauczyliśmy się podstaw analityki internetowej. To są najważniejsze fundamenty, jakie potrzebne są analitykowi. Cała reszta, pamiętajcie, to są dodatki, tylko i szczegóły i narzędzia oczywiście.
Omówiliśmy sobie, jak skonfigurować podstawowy i zainstalować Analytics 4 na naszej stronie internetowej. Teraz przechodzimy już do konkretów, czyli do omawiania metryk i do omawiania raportów, które będą nam potrzebne. Takie, które są must have, te, które są nice to see, sometimes, jak to się ładnie mówi po polsku w tej chwili. Ale to już za. . . Już do następnej lekcji. Teraz przerabiajcie lekcje, które były. Powtarzajcie, odpoczywajcie. A ja was serdecznie w związku z tym pozdrawiam z Islandii, gdzie właśnie przygotowujemy także kolejną lekcję. Oczywiście dla was specjalnie w tych okolicznościach przyrody. Także trzymajcie się i do zobaczenia. Napisy stworzone przez społeczność Amara. org.
S K R Y B O T
Skrybot. 2023, Transkrypcje video z YouTube
Informujemy, że odwiedzając lub korzystając z naszego serwisu, wyrażasz zgodę aby nasz serwis lub serwisy naszych partnerów używały plików cookies do przechowywania informacji w celu dostarczenie lepszych, szybszych i bezpieczniejszych usług oraz w celach marketingowych.