Transkrypcja: Jak używać Google Analytics 4 praktyczne podejście

Opis wygenerowany przez Skrybot

Dla tego filmu nie wygenerowano opisu.

Transkrypcja wygenerowana przez Skrybot

Cześć, z tej strony Mariusz Pryszczewski. Jestem specjalistą Google Ads, Analytics i pozycjonowania. Do tego właścicielem agencji PPC Effect od 23 lat. W tym nagraniu będę chciał Ci pokazać najważniejsze rzeczy, które musisz wiedzieć o Google Analytics 4. Tak żeby rozumieć co się dzieje w tym systemie i móc go dostosować do swoich potrzeb i korzystać z raportów, które będą Ci potrzebne w sensowny sposób. Przechodzimy więc od razu do rzeczy. Pierwsza sprawa, o której powinieneś wiedzieć to to, że Google Analytics 4 zbiera dane w troszeczkę inny sposób niż stary Universal Analytics. W starym systemie mieliśmy taką sytuację, że osobno były zbierane wyświetlenia strony, a osobno inne zdarzenia i te zdarzenia trzeba było sobie oprogramować, ustawić w systemie.

W Google Analytics 4 wszystko jest rejestrowane jako zdarzenia, z czego podstawowym zdarzeniem jest Page View, czyli wyświetlenie strony. Inne zdarzenia można ustawić automatycznie w systemie, po części trzeba je zaimplementować samodzielnie. Pierwsza sprawa, którą warto sprawdzić to to jakie zdarzenia w tej chwili są gromadzone w systemie i tutaj przełączę się od razu do interfejsu Google Analytics 4, żeby Ci to pokazać na żywo. Jestem już na koncie Google Analytics 4 na podstawowym widoku. Teraz żeby sprawdzić jakie zdarzenia w tej chwili system obsługuje wchodzimy sobie tutaj w administrację i najprostsza rzecz, którą możemy zobaczyć to klikamy sobie zdarzenia. Patrzymy jakie zdarzenia są w tej chwili tutaj rejestrowane, czy są jakieś liczby tych zdarzeń, które tutaj widzimy.

Jeśli są to dobrze, to w tej chwili widać, że system pewne zdarzenia rejestruje. Czy wszystkie? Na tym etapie ciężko powiedzieć. Na pewno widzimy, że jest więcej niż tylko podstawowe zdarzenie page view, bo mamy również takie zdarzenia jak klik, first visit, scroll, video start, progress, view search result i tym podobne. Więc nie jest źle. Podstawowe rzeczy system nam rejestruje. Teraz gdzie się przełącza ewentualnie rejestracje tych podstawowych rzeczy, jeśli by się okazało, że w Twoim koncie jest tylko zdarzenie wyświetlenia strony. Przechodzę w tej chwili tutaj do strumienia danych. Wchodzę sobie w mój strumień danych. I tutaj mamy opcję Pomiar zaawansowany.

Pomiar zaawansowany daje nam właśnie dostęp do tych zdarzeń, które w zasadzie wystarczą przy takim biznesie, który gromadzi kontakty do potencjalnych klientów. Czyli nie obsłużą nam te zdarzenia sklepu internetowego, ale stronę, która gromadzi kontakty, w większości tak. Ja wchodzę sobie w tej chwili w ustawienia tego Pomiaru zaawansowanego i to co tutaj jest istotne to to, żeby te rzeczy, które tutaj widzisz były zaznaczone. Jak widzisz, u mnie nie ma jednej rzeczy, która mogłaby być przydatna. Nie ma mianowicie interakcji z formularzem. Czyli mój system tak jak było widać nie mierzy żadnych zdarzeń związanych z formularzem rozpoczęcia wypełniania formularza i zakończenia wypełniania formularza, czyli wysłania formularza. W tym momencie powinien już to robić.

To bardzo ważne, żeby włączyć sobie te podstawowe zdarzenia, które tutaj widzisz. Wtedy system będzie gromadził już ważną część danych, z których musimy potem korzystać. Zapisujemy sobie te ustawienia, przechodzimy dalej. Czyli w tej chwili wiemy, że system rejestruje nam pewne zdarzenia. Teraz jeszcze kolejna ważna rzecz, która będzie Ci potrzebna, żeby sensownie korzystać z Google Analytics 4 to konwersje. Tutaj mamy zakładkę konwersje, z czego domyślnie zawsze włączona jest konwersja Part-Choice, czyli zakup. W moim systemie, który w tej chwili akurat Ci pokazuję, nie ma czegoś takiego jak zakup, więc ta konwersja nigdy nie będzie zbierała żadnych danych. Natomiast inne zdarzenia mogłyby być jako te konwersje rejestrowane.

Przechodzę więc do zdarzeń i tutaj zauważ, że każde z tych zdarzeń, które są domyślnie rejestrowane, mogą oznaczyć jako konwersje. Robię to w bardzo prosty sposób. Załóżmy, gdybym chciał, żeby wyświetlenie wyników wyszukiwania było u mnie konwersją, wystarczy, że przełączę sobie ten właśnie tutaj przełącznik i w tej chwili w konwersjach pojawia się moja nowa konwersja. We wszystkich raportach, które w tym momencie gromadzą konwersje, będzie widoczne właśnie to pole do odfiltrowania. Będzie można sobie wybrać po prostu tą konwersję ze wszystkich rodzajów, które mamy dostępne. Oczywiście, tak jak widzisz, tych konwersji możemy mieć więcej. Nie ma problemu, żeby te zdarzenia, które ci są potrzebne, ustawić sobie jako konwersje.

Przy czym oczywiście nie warto robić wszystkich zdarzeń jako konwersje, tylko te, które mają znaczenie biznesowe dla twojej firmy. Wracam teraz do prezentacji. W tym momencie pokazałem ci, jak włączyć sobie ten pomiar zaawansowany i jak ustawić sobie konwersje na podstawie tego pomiaru zaawansowanego. Jeśli jednak prowadzisz taki biznes jak sklep internetowy, to warto włączyć sobie zalecane zdarzenia. Ich niestety nie włączysz z poziomu Google Analytics. Musisz je zaimplementować w systemie. Możliwości jest oczywiście kilka. Ważne jest, żeby twój system wiedział, że np. dostał dokonany zakup, że ktoś dodał produkt do koszyka, wybrał jakiś produkt, czy zobaczył koszyk, bądź wyświetlił sobie konkretny produkt, bądź listę produktów.

To są najważniejsze zdarzenia, które mogą być istotne przy optymalizacji naszych działań reklamowych. I teraz jak to zrobić? Najprostsza możliwość to włączyć w swoim sklepie internetowym bądź innym systemie dodatek do tego systemu, który automatycznie zaimplementuje ci pomiar odpowiednich zdarzeń. Wtedy w zasadzie nic nie musisz robić, a całość sprowadza się wyłącznie do wklejenia identyfikatora pomiaru Google Analytics do odpowiedniego pola do konfiguracji tej wtyczki. Jeśli sobie skonfigurujesz tą wtyczkę, to tutaj wrócę na chwilę do interfejsu Google Analytics 4, żeby zobaczyć, czy faktycznie zdarzenia zaczęły się zbierać. Przechodzimy jeszcze raz przez administrację. W administracji wybieramy sobie zdarzenia i patrzymy, czy na liście są takie zdarzenia jak Par chase, Add to cart, View item, View item list.

Czyli te takie charakterystyczne dla sklepu internetowego powinny się tutaj zbierać. Nie będę ci tutaj konkretnie pokazywał jak włączyć wtyczkę w twoim sklepie, bo sklepów jest mnóstwo, bardzo dużo i w każdym robi się to troszeczkę w inny sposób. Mogę tutaj ci powiedzieć, że na przykład jeśli masz sklep oparty na U-Commerce, możesz skorzystać z wtyczki U-Commerce Google Analytics, z czegoś takiego jak tutaj akurat u mnie na slajdzie. Natomiast jeśli nie masz wtyczki do swojego sklepu, to jesteś skazany na konfigurację przez datalayer, czyli taki obiekt programistyczny, którego nawet nie widzisz na pierwszy rzut oka i Google Tag Manager.

Tutaj również nie będę ci w stanie pokazać jak to zrobić, dlatego że implementacja może być za każdym razem inna. Jest to bardzo podatne na inwencje programisty i na to jak on sobie wymyśli, jak te dane powinny być zbierane w datalayer. Ważne jest, że Google Analytics 4 wtedy musi być dokonfigurowany z pomocą Tag Managera i każde ze zdarzeń, tak jak na przykład tutaj Add to cart, czyli te dane do koszyka, ze wszystkimi parametrami musi być ustawione za pomocą Google Tag Managera.

Czyli ostateczny efekt powinien być taki sam jak wcześniej, czyli w zakładce zdarzenia w naszej konfiguracji powinniśmy mieć te zdarzenia, które zostały skonfigurowane w Google Tag Managerze, w szczególności takie jak Add to cart czy purchase, które są odpowiedzialne za najważniejsze akcje w sklepie internetowym, czyli dodanie do koszyka i zakup. Musisz tylko pamiętać o jednej rzeczy, że w tej sekcji zdarzenia lub konwersje dane pojawią się po dosyć długim czasie, może być to na przykład 1-2 dni, kiedy tutaj cokolwiek się zbierze. Można się posiłkować podglądem czasu rzeczywistego, czyli tutaj ze strony głównej przejść sobie przez raport czas rzeczywisty i w nim powinniśmy na bieżąco widzieć co dzieje się w naszym sklepie.

W tym akurat nic się nie dzieje, pokażę Ci jakiś inny sklep. W tym sklepie widzisz, że jest bardzo duży ruch i na bieżąco tutaj coś się nam dzieje. Możemy sobie przewinąć ten raport i tutaj już widać, że na bieżąco zbierają się jakieś zdarzenia. Natomiast żeby sprawdzić czy zdarzenia zbierają się poprawnie, jak Twój programista podłączy kody śledzące i powie Ci, że jest to zrobione, najwygodniej użyć dodatkowego narzędzia, takiej wtyczki, która nazywa się Google Analytics Debugger i pozwala na bieżąco z poziomu GA4 podglądać jakie zdarzenia i z jakimi parametrami trafiają do systemu. Pokażę Ci to na żywym organizmie. Już jestem w systemie.

Teraz gdzie możemy obserwować te zdarzenia w czasie rzeczywistym? Przechodzę tutaj znowu do sekcji administracja i tutaj mamy taką zakładkę jak Debug View, która pozwala nam na bieżąco obserwować co dzieje się w naszym sklepie. Mamy tutaj taką linię czasu, oczekiwanie na zdarzenia. Ja w tej chwili włączę w ten sklep, żeby pokazać Ci jak te zdarzenia będą napływały do Google Analytics 4. Jestem już w sklepie. Podzielę sobie ekran na dwie części, żeby było to lepiej widoczne. Już widać, że pojawiły się pierwsze zdarzenia, ale zobaczmy jak to będzie wyglądało dalej. Powiedzmy, że wejdę sobie do koszyka, do jakiegoś produktu. Powinienem mieć za chwilę u mnie na podglądzie kolejne zdarzenie.

Tutaj już widać, że pojawiło się page view kolejne, ale i view item, czyli to co nas interesuje. System zasygnalizował, że ktoś wyświetlił konkretny produkt. Tutaj mogę sobie przejść jeszcze dalej, zobaczyć parametry, które zostały przekazane, w tym parametry dotyczące konkretnego elementu. Patrzymy czy się to zgadza. Złota, brązoletka, celebrytka. Mamy dane. Patrzymy czy pozostałe dane są poprawne. Tutaj może być rozjazd w zapisie wartości tego produktu związany z trybem debugowania. Tym nie powinniśmy się zasadniczo przejmować, natomiast warto sprawdzić w raportach czy na pewno nie pojawiają się takie wartości. Jeśli nasz sklep dostaje potrzebne dane, zobaczmy jeszcze jedno zdarzenie, dodanie do koszyka. Zobaczymy czy coś się stanie.

Wyjdę z tych szczegółów view item. Znowu musimy poczekać na zdarzenie. Pojawiło się zdarzenie add to cart i znowu powinniśmy mieć dane dotyczące tego konkretnego elementu. Jest nasza brązoletka. Możemy przyjąć, że pomiar działa prawidłowo i dane są gromadzone. Oczywiście trzeba było przejść tę ścieżkę, żeby zweryfikować czy wszystkie kluczowe dla naszego sklepu zdarzenia są prawidłowo interpretowane. Tutaj możemy przyjąć, że te, które sprawdziliśmy, działają prawidłowo. W tym momencie moglibyśmy przejść do raportów, które pokazują nam co robią użytkownicy na naszych stronach. Prześnie chciałem ci powiedzieć o jeszcze jednej rzeczy, która odróżnia Stary Universal Analytics od nowego GA4. To jest sposób gromadzenia danych o użytkownikach.

Stary Universal Analytics miał problem z powiązaniem różnych wizyt tego samego użytkownika na stronie w różnym czasie i w różnych urządzeń. Mogło się zdarzyć coś takiego, że ta sama osoba, która w ciągu dnia trzy razy korzystając z różnych urządzeń wchodziła na stronę dodatkowo przechodząc przez różne systemy, mogła być rozpoznawana jako kilku różnych użytkowników. To chodziło więc do sytuacji, że tak naprawdę mieliśmy wizyty kilku użytkowników będących w rzeczywistości jednym użytkownikiem, z czego konwersja, czyli zakup, był przypisany do ostatniej wizyty tego użytkownika.

System nie był w stanie nam dostarczyć żadnych informacji na temat tego, co wcześniej ten użytkownik robił i jakie kanały, czy to był Facebook, czy Google, czy jeszcze coś innego, przyczyniły się faktycznie do wygenerowania tej sprzedaży na samym końcu. Google Analytics 4 radzi sobie z tym na kilka sposobów. W Google Analytics 4 wykorzystujemy więc kilka możliwości technicznych do powiązania różnych wizyt do jednego użytkownika. Jest to, tak jak powiedziałem, identyfikator użytkownika, który działa tylko dla tych, którzy się zalogują w Twoim sklepie. Google Signals, który działa wtedy, kiedy użytkownik jest zalogowany na różnych urządzeniach w usłudze Google, może być to przeglądarka, Google może być to wyszukiwarka lub inne usługi.

Mamy oczywiście ten identyfikator urządzenia, taki fizyczny, powiązany z przeglądarką, który pozwala powiązać wizyty tego samego użytkownika, ale w różnym okresie czasu. I mamy jeszcze modelowanie. Modelowanie jest używane w Google Analytics 4 wtedy, kiedy użytkownik nie wyrazi zgody na śledzenie za pomocą ciasteczek cookie. Celem stosowania tych różnych mechanizmów zbierania danych o użytkownikach jest doprowadzenie do sytuacji, żeby poprawnie dzielić wygenerowaną wartość konwersji do różnych źródeł ruchu, które przyczyniły się do sprowadzenia tego użytkownika na stronę. Wiąże się to z nowym modelem atrybucji, który jest używany w Google Analytics 4.

Jest to atrybucja oparta na danych, czyli domyślnie, jeśli chodzi o zdarzenia, w tym takie zdarzenie jak zakup, to Google Analytics 4 przyjmuje właśnie mechanizm, który powoduje, że cała wartość np. transakcji jest dzielona pomiędzy różne źródła, z którymi zetknął się użytkownik zanim dokonał tej zakończenia. Ta wartość jest oceniana na podstawie interakcji ze stroną, zaangażowania tego użytkownika w twoją stronę. Czy jeśli ktoś, np. chodząc z Facebooka, przewinął stronę, przeczytał jakiś artykuł, obejrzał wideo, to wartość konwersji tej ostatecznej, przypisana do Facebooka będzie większa. Jeśli tylko wszedł i za chwilę wyszedł, to ta wartość będzie oczywiście mniejsza.

W ten sposób uzyskujemy bardziej spójny obraz całej ścieżki, którą przeszedł użytkownik, żeby dojść ostatecznie do celu, jakim jest sprzedaż. To ustawienie atrybucji opartej na danych jest domyślne dla systemu Google Analytics 4 i nie musisz nic specjalnego robić, aby ono działało. Tylko musisz pamiętać, że działa to w odniesieniu do konwersji, nie do źródeł ruchu. W tej chwili przechodzimy do najważniejszych rzeczy, czyli raportów. Pokażę wam, jak można sobie ustawić takie raporty, jakie nam będą potrzebne i gdzie znaleźć te najważniejsze raporty, dzięki którym będziemy mogli efektywnie optymalizować nasze działania reklamowe. Przejdę może bezpośrednio do interfejsu i tam postaram się to pokazać żywo w najważniejsze rzeczy.

W tej chwili jestem na stronie głównej Google Analytics 4, przechodzę sobie do raportów i w tych raportach do sekcji pozyskiwanie. Mamy tutaj domyślne ustawienie, które jest widoczne po zainstalowaniu Google Analytics 4 i dwie najważniejsze sekcje. Pozyskiwanie użytkowników i pozyskiwanie ruchu. Czym się one różnią? Na pierwszy rzut oka różnica jest niewielka, czy wejdziemy w jedną sekcję czy w drugą. Tutaj będziemy mieli wykres i tabelkę. W tabelce domyślnie mamy grupę kanałów. O czym musisz wiedzieć? Pozyskiwanie użytkowników tyczy się pierwszego wejścia użytkownika na stronę. Jeśli system nie zna danego użytkownika, to będzie on raportowany w tej sekcji pozyskiwanie użytkowników. Czyli tak naprawdę dowiemy się skąd pozyskujemy nowy ruch.

Pozyskiwanie ruchu jest raportem bardziej ogólnym, bo odnotowuje nam wejścia z każdej sesji użytkownika, nawet jeśli system już go rozpoznaje i wie, że to jest kolejne wejście tego samego użytkownika. Więc tak naprawdę, żeby uzyskać to co w starym Universal Analytics było w raporcie źródło medium powinniśmy skorzystać z pozyskiwania ruchu. To jest ten raport, pokazuje nam rozbicie ruchu na poszczególne grupy kanałów. Tutaj od razu wyjaśnienia wymaga ta grupa kanałów, bo jak widzisz to nie jest źródło medium. Teraz jeśli chcemy żeby to było źródło medium, nie ma dużego problemu. Tutaj w tej części raportu zauważ mamy coś takiego, sesja domyślna grupa kanałów. Możemy to sobie rozwinąć i tutaj zmienić sesja w źródło medium.

Zauważ, że w tej chwili raport zmienił się na prawie identyczny jak ten, który znamy z Universal Analytics, gdzie znowu mamy nasze Google Organic, Facebook, Bing i tak dalej. Wszystko co mieliśmy w raporcie Universal Analytics pamiętamy, że nie widzimy tutaj wszystkich źródeł, a tylko ograniczoną liczbę. Możemy sobie zwiększyć ten limit, żeby zobaczyć wszystko. Możemy też filtrować, czyli możemy sobie sprawdzić na przykład ruch tylko z gogle. W tej chwili widać wszystkie źródła ruchu, źródło medium, które mają tutaj nazwie Google. Widać, że w tej witsynie użytkownicy sprowadzani są tylko z ruchu naturalnego, jeśli chodzi o Google.

Gdybyśmy wzięli sobie na przykład Facebook, to tutaj znowu widać, że również płatne kampanie mają swój udział i część ruchu jest sprowadzana z płatnych kampanii. I teraz co zrobić, żeby ten raport był na stałe właśnie w takiej postaci, jakiej chcemy, ponieważ w tym momencie, jeśli się przełączę na jakikolwiek inny raport, na przykład na ten związany z pozyskiwaniem pierwszych wejść i wrócę do pozyskiwania ruchu, znowu mam tutaj tą grupę kanałów. Musisz pamiętać o tym, że każdy z domyślnych raportów ma możliwość edycji, więc klikam sobie edycja, dalej klikam sobie tutaj na zakładkę wymiary. Jak widzisz, sesja domyślna grupa kanałów było jako domyślny wymiar podstawowy i tak też była zbudowana nasza tabelka.

My chcielibyśmy, żeby to ziódło medium, sesja ziódło medium było właśnie naszym wymiarem podstawowym domyślnym, dlatego klikam sobie, wybieram jako domyślny. I teraz trzeba zrobić jeszcze dwie rzeczy. Zastosuj, żeby sprawdzić, czy na pewno jest to ten widok, który chcemy i druga rzecz to zapisz. Przy zapisie mamy jeszcze dwie rzeczy. Mamy możliwość zapisania tej zmiany w bieżącym raporcie, czyli w tym miejscu, gdzie w tej chwili jesteśmy, albo mamy możliwość stworzenia nowego raportu. Klikam zapis zmiany w bieżącym raporcie. Zapisz i w tym momencie mój raport jest już zmodyfikowany na stałe.

Zauważ, że jest tutaj cały czas ziódło medium, nawet jeśli kliknę w tej chwili w inną zakładkę i kliknę w tej chwili, to ta zmodyfikowana zakładka ma już tutaj w swojej nazwie sesja ziódło medium. Klikając w tę zmodyfikowaną zakładkę, widzę od razu taki raport, jaki chciałbym dostać. Z czego tutaj musisz pamiętać o tym, że możesz sobie wyfiltrować np. te najważniejsze konwersje, tak żeby wiedzieć, które źródła przyczyniły się do budowania twojej sprzedaży. Jedna ważna rzecz, o której tutaj musisz pamiętać. Mówiłem wcześniej, że Google Analytics 4 jako jedną z najważniejszych różnic ma wbudowane modelowanie atrybucji oparte o danych, czyli będzie przypisywał nam rzeczywisty udział poszczególnych źródeł ruchu w generowaniu konwersji.

Natomiast te raporty związane z pozyskiwaniem nie działają w modelu atrybucji opartej na danych, czyli tutaj zobacz, że zdarzenia nie są podzielone na jakieś ułamki, są jednostkowo przypisane do odpowiednich źródeł ruchu. Raporty pozyskiwania, niezależnie czy to będzie użytkownik, czy to będzie cały ruch, działają w modelu atrybucji last click, ostatnie kliknięcie niebezpośrednie, tak jak w starym Universal Analytics. Te nowe raporty, które używają atrybucji opartej o danych, mamy w sekcji zaangażowanie i tutaj mamy konwersje. Konwersje są domyślnie raportowane właśnie w oparciu o ten model atrybucji oparte o danych. Żeby Ci pokazać różnicę przełączę się na jeszcze inne konto, gdzie będę miał zebrane dane o konwersjach, bo na tym akurat tych konwersji nie mam.

Już jestem na osobnym koncie, przechodzę właśnie do tej zakładki konwersje, żeby Ci pokazać jak wygląda różnica. Zauważ, że mamy tutaj właśnie to zdarzenie purchase, czyli sprzedaż i teraz gdybym chciał zobaczyć jakie konkretnie źródła ruchu przyczyniają się do wygenerowania tej konwersji, wchodzę sobie tutaj w purchase i w tym raporcie widzę źródła natomiast zgrupowane, jeśli chodzi o kanały. Jeśli chciałbym sobie zobaczyć w bardziej zrozumiałej postaci dla większości użytkowników raport źródło medium, to mogę zrobić coś takiego. Jak widzisz tutaj nie mam źródło medium, dlatego wybieram sobie źródło, a jako dodatkowy wymiar wybieram sobie medium.

Zauważ, że w tej chwili mam już raport bardzo szczegółowy i mamy tutaj wejścia bezpośrednie, jest ich bardzo dużo, takie które przyczyniły się do wygenerowania tej sprzedaży, ale mamy też Google CPC, Google Organic i zauważ, że tutaj mamy już ułamki. Czyli system przyporządkował zarówno częściowo konwersje, jak i częściowo wartość tych konwersji do różnych źródeł i medium pozyskania użytkowników. Czyli w tym raporcie już jesteśmy w stanie szczegółowo ocenić sobie faktyczny udział tych źródeł, szczególnie płatnych, które używamy do pozyskiwania ruchu, żeby dowiedzieć się jak one w całościowo wpływają na pozyskiwanie już konkretnie sprzedaży, a nie ruchu.

I myślę, że to jest to miejsce, gdzie najczęściej powinieneś zaglądać, żeby dowiedzieć się jak relokować swoje budżety, w które kanały warto relokować swoje budżety, bo tutaj widzisz tak naprawdę, które z tych kanałów przyczyniają się do konwersji. Skoro już jesteśmy przy pozyskiwaniu ruchu, to warto żebyś wiedział w tym momencie, gdzie jest jeszcze jeden ważny raport, który mówi nam o skuteczności kampanii Google Ads. Jest on troszeczkę schowany, dlatego warto tutaj sobie zapamiętać ścieżkę. Na tym slajdzie widzisz w całości tą ścieżkę, czyli to będzie cykl życia, pozyskiwanie, przegląd, a potem wyświetl kampanię Google Ads. Pokażę Ci to jeszcze na żywo.

W tym momencie jestem na stronie głównej Google Analytics 4 dla konta, na którym prowadzone są działania reklamowe z poziomu Google Ads. Wchodzimy sobie tutaj w raporty, w raportach mamy cykl życia, dalej mamy pozyskiwanie i przegląd, jeśli nic nie jest zmienione, bo tak jak mówiłem, to można wszystko sobie modyfikować. Jeśli u Ciebie jest domyślna konfiguracja, to tutaj powinieneś mieć sesję według sesja kampania Google Ads i wchodzimy sobie w wyświetl kampanii Google Ads. I to jest to miejsce, gdzie mamy wydajność naszych kampanii Google Ads. Jak widzisz, mamy tutaj wszystkie kampanie, mamy tutaj przychody z poszczególnych kampanii, mamy liczbę konwersji, czyli u nas tą konwersją jest akurat tutaj zakup i mamy całkowitą wartość wszystkich konwersji.

Jak widzisz, te liczby konwersji są tutaj liczbami całkowitymi, więc ten raport generowany jest również w oparciu o ostatnie kliknięcie niebezprosiednie, więc nie wartościuje nam tych poszczególnych kampanii według ich faktycznego udziału. Skoro już jesteśmy przy sprzedaży, to warto w tym momencie znać kolejny raport, który powie nam, które produkty sprzedają się najlepiej. Jak dotrzeć do tego raportu, pokażę ci się najpierw na slajdzie, on jest w sekcji generowania przychodu i zakupy e-commerce, o ile znowu wszystko jest ustawione standardowo. Po co jest nam ten raport? Przede wszystkim po to, żebyśmy zorientowali, które produkty sprzedają się statystycznie najlepiej, a dodatkowo mamy tutaj takie informacje jak wyświetlone produkty, produkty dodane do koszyka i kupione.

Na podstawie tych trzech elementów można sobie wywnioskować, które produkty warto najbardziej reklamować, czyli które przy największej liczbie wyświetleń, czyli popularności, mają najwięcej dodatku do koszyka i najwięcej zakupów. Te produkty w pierwszej kolejności należałoby reklamować. Pokażę ci już na żywo, jak do tego raportu sobie możemy dojść. Już w tej chwili jesteśmy w raporcie z zakupami e-commerce i tutaj jak widzisz mamy nazwę produktów, wyświetlenia, dodania do koszyka oraz zakupy i wartość. Co z tego bezpośrednio wynika? Widzimy, które produkty były najczęściej dodawane i kupowane, więc to jest informacja taka bezwzględna, która wskazuje, które produkty można było reklamować. Sporo jeszcze można wyczytać z tego wykresu, który tutaj widzisz.

On nam pokazuje, jak się ma liczba wyświetleń produktów do liczby dodan do koszyka. Te dodanie do koszyka może nie są kluczowe. Fajnie by było, gdybyśmy widzieli jak się ma liczba wyświetleń do zakupów. Wtedy mielibyśmy te produkty, które są najchętniej wyszukiwane, wyświetlane i jednocześnie kupowane. To byłby taki pierwszy strzał, jeśli chodzi o kampanię reklamową. Jak można to zrobić, żeby na tym wykresie mieć właśnie zamiast dodania do koszyka, to zakupy? Wchodzimy oczywiście tutaj w edycję. Teraz chcemy zmienić tutaj tą oś, w zamian z produkty dodane do koszyka, to kupione. Tą zmianę możemy wykonać tutaj w polu wskaźniki. Z jednej strony mamy wskaźniki, z drugiej dane. To jest zasadniczo to samo.

Tutaj mamy właśnie, widzisz, wyświetlone produkty. Musimy tutaj kliknąć w pole kupione produkty i kliknąć zastosuj. W tej chwili na naszym wykresie nastąpiła pewna zmiana. Na jednej osiągamy wyświetlenie, na drugiej produkty kupione. Nas interesują te produkty, które przy dużej liczbie wyświetleń były jednocześnie często kupowane. To są te punkty, które widać tutaj. Zobaczmy. Baby Comfort, krzesło do karmienia. Miało bardzo dużo wyświetleń i stosunkowo dużo zakupów. Więc teraz jeśli miałbym znaleźć te produkty, które w pierwszej kolejności warto by było reklamować, to bym się skupił właśnie na tych tutaj, gdzie jest jednocześnie proporcjonalnie dość dużo wyświetleń i dość dużo zakupów. Można to oczywiście zrobić jeszcze inaczej.

Zbudować sobie odpowiedni raport, ale do tego wymagane są już zewnętrzne narzędzia. Na przykład Locker Studio. Moglibyśmy sobie też pomóc za pomocą chociażby Excela, gdzie wyliczylibyśmy sobie proporcje liczby wyświetleń do dodań do koszyka i do zakupów. Jak to zrobić? Na razie zapiszę nasz raport. I potrzebuję pobrać te dane, które mam tutaj w tej tabelce do Excela. To będzie chyba najprostsza droga. Klikam sobie u Dostępni. Pobierz plik. Pobierz plik CSV, czyli taki, który będzie zawierał potrzebne dane. Plik już się pobrał. Teraz, żeby można było dotrzeć do tych danych, które są nam potrzebne, potrzebny jest arkusz kalkulacyjny. Mówiłem o Excelu, natomiast myślę, że dokumenty Google będą równie dobrym pomysłem.

Będzie to narzędzie dostępne dla każdego. Dlatego w tej chwili sobie wejdę na swój dysk. I tutaj zrobię nowy arkusz Google. Spróbuję do niego wczytać. Chcę importować w zasadzie ten dokument, który mnie interesuje. Wybieram prześli. Przyciągam tutaj swoje dane, które przed chwilą wyeksportowałem z Analytics. Importuj. Dobrze. I mam te informacje, o które mi chodziło. Skasuję sobie te wiersze nagłówkowe. One nie są mi potrzebne tutaj do niczego. Mam w tej chwili tylko produkty. Wyświetlenia, dodania do koszyka, zakupy i przychody. Spróbujemy teraz zrobić to, co mówiłem. Czyli dodamy sobie kolumny, które pokażą nam proporcje między tymi danymi. Czyli tak. Najpierw dodam tutaj kolumnę.

Zostaw kolumnę po lewej. To będzie wyświetlenia do dodania. Tutaj będziemy mieli prostą regułę. Więc wpisuję równa się. Teraz będzie ta kolumna. Podzielić na ta kolumna. Czyli dodanie do koszyka do wyświetleń. Dobrze. Arkusz sugeruje autouzupełnienie. Zgadzamy się. Jeszcze jedna rzecz, którą tutaj wypadałoby zrobić, to przedstawić to w procentach. No i mamy już wynik. Jeszcze druga rzecz. To samo zrobimy odnośnie zakupów w stosunku do wyświetleń produktów. Czyli znowu będziemy mieli. Potrzebujemy nowej kolumny. Wstaw kolumnę po lewej i w tej kolumnie będzie tak. Równa się ta wartość. Podzielić przez tą wartość. Znowu jest to w procentach. Bardzo dobrze.

Musimy tylko zmienić tutaj wyświetlanie na procenty. Dobrze. Teraz mamy już w miarę jasność. Możemy sprawdzić, które produkty po wyświetleniu najczęściej się sprzedawały. I czy to było faktycznie wartościowe. Warto by było jeszcze te przychody z produktu przedstawić w bardziej czytelnej formie w złotówkach. Bez takiego zaokrąglenia. Tylko najpierw musimy wtedy zmienić kropki na przecinek, bo to nam przeszkadza. Wchodzę do menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu.

Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu.

Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu.

Wchodzę w menu. Wchodzę w menu Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. Wchodzę w menu. nie będziemy się nim przejmować i teraz zobaczmy tylko te produkty. Jeszcze zrobiłbym jakiś filtr, który będzie, który spowoduje, że będziemy widzieli te produkty, które częściej się kupowały i miały większą wartość, czyli powiedzmy przychód z produktu niech będzie większy niż 1000 złotych. Najchętniej jeszcze chciałbym te produkty, które się najczęściej sprzedawały. Wszystkie dały nam ponad 1000 złotych przychodu. Zrobię tutaj taki warunek, że w tej kolumnie musi być więcej niż 3 na przykład. Filtrowanie według warunku i tutaj będziemy mieli więcej niż 3. No i teraz mamy listę produktów, które się najczęściej kupowały w stosunku do wyświetleń.

Dały stosunkowo dużo tych transakcji i dały stosunkowo dużo przychody. Teraz myślę, że można by było właśnie za pomocą tej kolumny wziąć np. top 20, top 30 tych produktów, zrobić dla nich osobną kampanię w Google Ads. Myślę, że ruch kierowany na te właśnie produkty dałby nam najlepszy efekt. Dobrze, to tyle jeśli chodzi o produkty i chciałbym ci pokazać jeszcze jeden raport, który sprawdzi się z kolei w tych firmach, w tych sklepach, w tych stronach internetowych, które poza samą sprzedażą przyciągają jeszcze ruch klientów na wcześniejszych etapach lejka zakupowego. Czyli nie bezpośrednio na sprzedaż, ale na bardziej budowanie świadomości, potrzeby, pokazywanie rozwiązania.

To jest raport, który pokazuje nam, które strony i ekrany były najczęściej odwiedzane, które mają największą popularność, a dodatkowo możemy sobie jeszcze na tym ekranie wyfiltrować te strony, które jednocześnie prowadzą do zakupów. Jak to zrobić? Przechodzimy już do Analytics, tutaj mamy nasz system GA4 i spróbuję znaleźć odpowiedni raport. To było zaangażowanie strony i ekrany. Raporty, zaangażowanie strony i ekrany. I tutaj mamy strony i ekrany, które były odwiedzane, wyświetlane największą ilość razy. To co powiedziałem oznacza, że chcielibyśmy wyłowić te strony, które są na przykład na blogu, artykuły na blogu, które raz przyciągają najwięcej ludzi, dwa prowadzą do jakiegoś działania, którego oczekujemy.

Najprościej, widzę tutaj, mamy w ścieżce oznaczenie blog, wyfiltrować sobie po prostu te strony, które są stronami blogowymi. Czyli zrobimy coś takiego. Ok, teraz mamy tylko strony blogowe. Więc już widać jakie tematy są najpopularniejsze. Mamy od kiedy dziecko może jeździć na podstawce, przewożenie dziecka w samochodzie, od kiedy może bez fatelika jeździć itd. Jest dużo artykułów, być może tutaj właściciele robili akcję właśnie nakierowaną na te fateliki. Powstało dużo tekstów z tym związanych. I to bardzo dobrze. I teraz co z tego wszystkiego wynika? Po pierwsze możemy sobie zrobić filtry, żeby znaleźć te strony, które były pierwotnym źródłem ruchu. Czyli nie na zasadzie, że ktoś w ogóle je odwiedził, ale odwiedził je jako pierwsze.

W ogóle poznał markę poprzez właśnie taką stronę. Tutaj mamy zdarzenia, kolumny ze zdarzeniami. W tym momencie tutaj mamy wybrane wszystkie zdarzenia. Spróbuję sobie ustawić to first visit. Ok, troszeczkę zmieniły nam się liczby, mamy mniej użytkowników. To znaczy, że część użytkowników widziała po kilka razy tę samą stronę. Natomiast sam ten ranking nie wpłynął bardzo nam na kolejność stron. Jeśli sobie posortujemy dokładnie, niezależnie czy posortujemy sobie liczbą wyświetleń, czy liczbą zdarzeń first visit, to tutaj tylko widać jakąś maleńką zmianę w kolejności. To znaczy, że te strony blogowe i tak są przede wszystkim źródłem ruchu tego świeżego, pierwszych wejścia użytkowników na stronę. No to bardzo dobrze. Taki jest ich cel.

Teraz co dalej? Fajnie by było, żebyśmy wiedzieli, które strony tak naprawdę powodują, że ludzie przechodzą dalej. Więc żeby to zrobić, moglibyśmy tutaj wybrać zdarzenie, odpowiednie zdarzenie. Na przykład mogłoby to być przejście na stronę sklepu. Czyli gdybyśmy mieli takie zdarzenie, polegające na tym, że jest wysyłany sygnał do Google Analytics 4, kiedy ktoś z linka opublikowanego na blogu przychodzi na stronę sklepu, zdarzenie powinno być generowane. Czy tutaj jest to zrobione? Jest opisane przejście na stronę sklepu, ale czy to działa? No niestety, to zdarzenie nam nie działa. Gdybyśmy mieli tutaj liczby, jakieś liczby, to moglibyśmy sobie posortować w tej chwili właśnie tą kolumną nasz raport. Mielibyśmy wtedy informacje, które ze stron blogowych generują najwięcej przejść na stronę sklepu.

Tutaj jednak danych tych nie mamy, nie jest to dobrze podłączone w tym sklepie, więc na tym musimy zakończyć. Ale gdyby tak było, to mielibyśmy zestawienie artykułów, tych które prowadzą najczęściej do sklepu. I na zakończenie chciałem Ci pokazać jeszcze dwa raporty z sekcji eksploracje, czyli z tej sekcji gdzie możemy tworzyć swoje dowolne raporty, dowolne zestawienia. Pierwszy z tych raportów to będzie taki raport, który pozwala nam wygenerować grupę remarketingową, ale taką grupę, która generuje ponadprzeciętny ruch, to żebyśmy mogli wykorzystać tę grupę potem w Google Ads do nauki kampanii, na przykład kampanii Performance Max. Przechodzimy już do Google Analytics, wybieramy sobie w tej chwili tutaj eksplorowanie. I tutaj zaczniemy od takiej pustej eksploracji, żeby nie mieć żadnych danych na start.

Dobrze, mamy w tej chwili kreator tego raportu. Jak widać, nic tutaj kompletnie nie ma, wiem, że wiele osób się bardzo boi tych raportów, nie wie jak sobie w nich poradzić. Postaram Ci się pokazać to na takim dosyć prostym przykładzie. Pierwsza sprawa to co chcemy zobaczyć, więc musimy stworzyć sobie segmenty, które będziemy chcieli tutaj wyświetlić. Ja wybieram sobie teraz tutaj predefiniowany segment, który się nazywa kupujący. Mamy zdefiniowane, że zdarzenia, które biorą udział w określeniu tego segmentu, to jest in-app purchase, purchase albo e-commerce purchase. Ja wiem, że w tej aplikacji mamy tylko purchase, więc można tutaj by było te pozostałe zdarzenia usunąć, więc usuwam. Zostaje nam tylko purchase, będzie prosto, nie zmieniło to wyniku.

Tutaj widzisz od razu liczbę użytkowników, którzy spełniają ten warunek. Dobrze. Kupujący, albo tak go nazwę, wszyscy kupujący może. Jak widzisz, to zasadniczo nic nie spowodowało, kompletnie nic nam się tutaj nie zmieniło na tych wykresach. Dlaczego? Dlatego, że nie mamy jeszcze danych, które moglibyśmy tutaj pokazać, więc musimy te dane dodać. Klikam sobie na dane i to, co nas interesuje użytkownicy, konkretnie to będą aktualnie, dalej przychody, konkretnie łączne przychody i jeszcze średnie przychody. Średnie przychody z zakupów, oto z zakupów na użytkownika. Importuj, dobra.

I teraz tak, żeby nasze dane pojawiły się w jakikolwiek sposób, to musimy złożyć się do tego, żeby nasze dane były w jakichś miejscach, gdzie były wśród nas, i teraz tak, żeby nasze dane pojawiły się w jakikolwiek sposób na tym wykresie tabelce, to musimy je tutaj jeszcze dodać. Upuść lub wybierz dane. Ja sobie zrobię tak, może będzie prościej. Wybieram z tych, które wcześniej sobie wybrałem ogólnie. Coś się już nam zbudowało, natomiast jest to zupełnie w tej chwili nieczytelne. Dlaczego? Ponieważ musimy jeszcze jedną rzecz przełączyć tutaj. Tutaj, gdzie mamy tabela przestawna, musimy sobie wybrać pierwszy wiersz.

OK, teraz już mamy w miarę czytelną tabelkę, w której są generalnie wszystkie zakupy, wszystkich użytkowników, którzy dokonali zakupów i średnia wartość zakupów na użytkownika, co w sobie nie jest szczególnie potrzebne. Natomiast jest to wartość porównawcza. Ta kwota jest potrzebna, żebym mógł sobie zbudować właśnie grupę lepszych użytkowników, czyli takich, którzy kupili za więcej niż ta średnia wartość. I co w tej chwili muszę zrobić? Muszę dodać sobie nowy segment. Również będą to kupujący, również uporządkuję tutaj te zdarzenia, które mi nie są potrzebne. Zostaje sobie tylko zdarzenie purchase, ale w tym momencie wzbogacę troszeczkę to zdarzenie i dodam do niego parametr valuę, czyli wartość, nierówną, a większą niż ta wartość, którą wcześniej stwierdziliśmy, że jest wartością średnią. Zastosuj.

O, teraz mamy dużo mniej użytkowników i to dobrze. Zapisz i zastosuj, jeszcze nie. Tutaj jest bardzo ważny moment. Tutaj mamy coś takiego jak utwórz grono odbiorców, czyli grupę niestandardowych użytkowników w oparciu o dane Google Analytics 4. Jeśli tak zrobię, to ta grupa automatycznie pojawi się jak odbiorcy na koncie Google Ads. I o to mi właśnie chodzi. Nazwę sobie tę grupę może troszeczkę inaczej, w ten sposób. Pamiętamy, trzeba to zaznaczyć. Okres członkostwa 30 dni, czyli przez 30 dni będą te osoby trzymane w grupie. I bardzo dobrze. Niech tak będzie, to wystarczy, żeby na podstawie historii 30 dni budować sobie tą grupę najlepszych użytkowników. Tego maksymalnego okresu nie musimy ustawiać, bo to się zmienia.

Będzie się zmieniało chociażby od tego, co w danym momencie się sprzedaje, więc nie ma sensu robić takiej grupy, która będzie cały czas działać. 30 ostatnich dni powinno być dobre. Tutaj system podpowiada mi, że istnieje już taka grupa odbiorców. Być może tak, być może zrobiłem ją tutaj wcześniej. Wartościowi kupujący jeden. Tak to nazwę. Teraz już powinno być dobrze. Utwórz grono odbiorców, zapisz. Dobrze. Teraz będzie tutaj widać pewną rzecz ciekawą. O, zobacz. Mamy 191 osób w takiej grupie. Z całej kwoty. Tutaj była kwota dla wszystkich 621 tysięcy. 427 tysięcy to jest właśnie sprzedaż od tych wartościowych kupujących. Zobacz, że ich było dużo mniej, a dali dużo więcej sprzedaży niż cała pozostała reszta.

Średnia wartość jest dużo, dużo wyższa. Czyli chcielibyśmy tych wartościowych kupujących zastosować jako wzorzec ruchu dotrenowania naszych kampanii na koncie Google Ads. Czy faktycznie tak jest, czy faktycznie mamy ich na koncie? Zerknę jeszcze szybko sobie na konto, pokażę ci gdzie to jest. Już jestem w tej chwili na tym koncie, do którego powinni się zaimportować dane. Gdzie to sprawdzić? Wchodzę sobie w narzędzie ustawienia. Tutaj zarządzanie odbiorcami. I tutaj w segmentach, w sekcji segmenty, twoje segmenty danych, mam właśnie te moje segmenty zaimportowane z Google Analytics 4. Tak jak mówiłem wcześniej, system sygnalizował, że grupa wartościowi kupujący już jest. Jest faktycznie, bo ją tutaj stworzyłem wcześniej dla potrzeby innych nagrań. I mamy w tej grupie użytkowników.

Nie możemy bezpośrednio kierować reklam na taką grupę, ale możemy ją użyć właśnie do trenowania sztucznej inteligencji, czyli wskazać jako sygnał dla innych kampanii. Jak to zrobić? Szybko to się tutaj pokażę na koncie. Znajdę sobie jakąś kampanię, w której moglibyśmy to zrobić. Mamy tutaj takie kampanie Performance Max. Wejdę w taką kampanię. Tutaj mamy grupy komponentów. I w takiej grupie komponentów mamy sygnały dotyczące odbiorców. Wchodzę sobie w te sygnały dotyczące odbiorców. I spróbuję teraz wyedytować te sygnały, czyli to co utworzyliśmy, tą grupę odbiorców, możemy tutaj użyć jako sygnał po prostu. Wskazując, że tacy odbiorcy nas najbardziej interesują. To są tacy, którzy dokonali ponadstandardowej wartości transakcji. I tutaj postaram się znaleźć tych odbiorców, których dodaliśmy z poziomu Google Analytics 4.

Mogę wziąć przeglądaj i szukamy sobie ich tutaj. Pod W powinni być wartościowi kupujący 1. I to jest właśnie ta grupa. Mogę ją dodać w tej chwili tutaj do kampanii. Właśnie jako sygnał do tej kampanii, poszukała mi w pierwszej kolejności użytkowników podobnych do tych, których ja tutaj wybrałem. Nie będę zmieniał kampanii, ponieważ ja sam nie prowadzę, nie chcę tutaj wchodzić w niczyje kompetencje, ale w ten sposób możesz bezpośrednio wybrać jako wzorzec ruchu dla takiej kampanii, tych, którzy zostawiają ponadprzeciętne kwoty. W tym nagraniu to wszystko, co chciałem ci powiedzieć. Oczywiście nie wyczerpuje to potencjału Google Analytics 4, w zasadzie ledwo go dotyka.

Natomiast jeśli chcesz dowiedzieć się, czy w twojej witnie Google Analytics 4 działa dobrze, czy jest dobrze wdrożony, czy mierzy to, co trzeba, czy masz odpowiednie grupy odbiorców, czy to jest wszystko połączone, czy faktycznie możesz go wykorzystać do optymalizacji swoich działań reklamowych, zapraszam cię do wypełnienia formularza. Formula znajdziesz na naszej stronie www. free. ppc. efekt. pl łamane na analiza. I oczywiście podajesz im imię, nazwisko, telefon do firmy, e-mail, strona www, żebyśmy wiedzieli mniej więcej, jaki to jest projekt. I tutaj możesz opisać w tym polu, jaki widzisz problem z analityką, o czym chciałbyś porozmawiać. Ta strona dotyczy ogólnie analizy marketingowej, ale w tym wypadku z tego zgłoszenia możemy przyjąć, że dotyczy ona właśnie Google Analytics 4. Także zapraszam cię do kontaktu, do usłyszenia, do zobaczenia.

Pozdrawiam, Mariusz Pryszczewski. .

Dariusz Ciesielski

Jak używać Google Analytics 4 praktyczne podejście

Opis wygenerowany przez Skrybot

Transkrypcja wygenerowana przez Skrybot

S K R Y B O T

Skrybot. 2023, Transkrypcje video z YouTube