[GA4] Посібник для вкладки "Дослідити"

Зміст

Які сторінки вашого сайту чи додатка отримують найбільше переглядів?

У Universal Analytics ми звикли бачити звіт "Сторінки", деталізований за параметром "Шлях до сторінки" й такими показниками, як "Перегляди сторінки", "Унікальні перегляди сторінки", "Показник відмов" тощо. У ресурсах Google Analytics 4 цей звіт має інший вигляд, проте ви можете легко отримати потрібні дані в окремому дослідженні на вкладці "Дослідити".

Спочатку на панелі налаштувань вкладки "Дослідити" потрібно натиснути значок плюса, щоб увімкнути додатковий параметр. Зокрема, необхідно додати параметр "Шлях до сторінки й рядок запиту". Щоб переглядати дані за назвою сторінки (у звіті "Сторінки" в UA використовується параметр "Шлях до сторінки"), можна ввімкнути додатковий параметр "Назва сторінки й екрана".

Далі потрібно додати показник "Перегляди", щоб його можна було включити в дослідження. Для цього натисніть значок плюса в розділі "Показники" на панелі "Змінні" й знайдіть показник "Перегляди".

Щоб створити дослідження для сторінок, потрібно вилучити показники й параметри за умовчанням, які вказано в налаштуваннях рядків і стовпців, а потім додати параметр "Шлях до сторінки й рядок запиту" для рядка та показник "Перегляди" для стовпця. Крім того, для порівняння можна додати стовпець із показником "Активні користувачі", щоб оцінювати популярність сторінки за унікальними користувачами.

Якщо для магазину Google Merchandise Store вилучити головну сторінку (/) і сторінку кошика (basket), можна визначити, що розділи "Акція" (Clearance) і "Чоловічий одяг" (Men’s Apparel) – найпопулярніші сторінки товарів на вебсайті.

Які із цільових сторінок найефективніші чи отримують найбільше конверсій?

Аналіз сторінок, на які спершу переходять відвідувачі вашого вебсайту чи додатка, дає змогу оптимізувати взаємодію з користувачами й покращити ефективність маркетингових заходів. У Universal Analytics цю інформацію подано в інтерфейсі з готовим звітом, однак у ресурсах Google Analytics 4 така функція наразі недоступна. Цей звіт можна створити з нуля як окреме дослідження на вкладці "Дослідити".

Для цього необхідно додати параметр "Цільова сторінка й рядок запиту" та релевантні показники, наприклад "Перегляди", "Сеанси" й "Користувачі". Додаткові параметри й показники можна ввімкнути та долучити за допомогою значка плюса.

Коли ці параметри й показники можна буде використовувати, додайте параметр "Цільова сторінка й рядок запиту" як рядок, а відповідні показники (такі як "Перегляди", "Сеанси" й "Активні користувачі") – як значення. Так ви створите дослідження для цільових сторінок, де враховуватимуться вибрані показники.

Якщо додати показник "Покупки", ви бачитимете, які цільові сторінки переглядали користувачі перед купівлею.

Ці дані можна порівняти із загальними результатами, щоб краще зрозуміти ефективність цільових сторінок.

Що саме шукають користувачі на вашому сайті чи в додатку? Як можна покращити контент або навігацію свого сайту?

Ще один тип звіту, який можна створити на вкладці "Дослідити", – дослідження пошуку на сайті. Для цього потрібно виконати кілька дій.

Спершу необхідно ввімкнути подію розширеного відстеження або спеціальну подію, щоб збирати дані пошуку на сайті. Якщо ви застосовуєте розширене відстеження, ця подія називається view_search_results. Далі в ресурсі потрібно ввімкнути спеціальний параметр search_term, щоб потім використовувати його на вкладці "Дослідити".

Отримавши потрібні дані, ви зможете створити дослідження, що складатиметься з кількох частин. Спершу необхідно поставити прапорець біля параметра search_term, щоб використовувати його в дослідженні.

Після цього ви зможете додати параметр у дослідження в розділі "Рядки". Панель матиме приблизно такий вигляд:

У цьому дослідженні показується багато значень "not set" (не вказано), оскільки воно охоплює всі події. Щоб зменшити шум, налаштуйте фільтр, де параметр "Назва події" точно відповідає виразу view_search_results. Так ви переглянете дані лише для цієї події.

Після застосування фільтра з’явиться оновлене дослідження, у якому показується кількість пошукових запитів для кожного терміна в списку (тобто дослідження пошуку на сайті).

Дізнавшись, що саме шукають користувачі на вашому вебсайті, ви зможете оптимізувати свій контент, щоб краще зацікавлювати користувачів і підвищувати рівень їх задоволеності. Наприклад, якщо певний термін набуває популярності в пошуку, варто додати для нього більше контенту, щоб користувачі могли легко знаходити потрібні результати й відповіді на свої запитання.

Як змінюється ефективність цільових сторінок із часом? Чи однакова статистика відвідування користувачів на різних сторінках?

Для кожного дослідження доступні кілька варіантів візуалізації. Один із варіантів – лінійна діаграма, за допомогою якої можна дізнатись, як змінюються дані із часом. Щоб переглянути дані про ефективність цільових сторінок із часом, потрібно змінити тип візуалізації, натиснувши один із 6 варіантів на панелі "Налаштування вкладки".

Якщо вибрати лінійну діаграму, з’явиться графік із 10 найпопулярнішими цільовими сторінками за вибраний час.

Якщо навести курсор на діаграму, відобразяться точки даних за кожен день.

Крім того, ви можете переглянути дані про відхилення, виділені порожнім колом. Якщо навести курсор на це коло, з’явиться інформація про відхилення. Нижче наведено приклад на основі раніше зібраних даних. За прогнозами Google Analytics, 2 лютого головну сторінку мали відвідати 1000 активних користувачів, однак їх фактична кількість становить 2200, що на 116% перевищує очікуваний результат.

Послідовності – це корисний інструмент, який дає змогу візуалізувати передбачені вами дії користувачів. Наприклад, компанії електронної комерції можуть використовувати їх, щоб відстежувати поведінку користувачів під час купівлі чи оформлення замовлення, а розробники ігор – щоб слідкувати за тим, як користувачі проходять рівні в грі. Розгляньмо конкретні приклади для обох ситуацій.

Які етапи проходять користувачі на шляху послідовності до покупки?

Аналізуючи поведінку покупців, можна дізнатися, як користувачі з різних сегментів аудиторії просуваються в послідовності покупки, зокрема які сторінки переглядають, що додають у кошик і як оформлюють замовлення. Ви можете створити послідовність із нуля або скористатись одним із шаблонів, доступних у демонстраційному обліковому записі GA4 для Google Merchandise Store. Для цього перейдіть у центр досліджень, прокрутіть сторінку вниз і виберіть Shopping Behavior Funnel (Послідовність покупки) зі списку досліджень "Демо".

Спочатку це демонстраційне дослідження буде доступним лише для перегляду, однак угорі праворуч можна зробити його копію, яка належатиме вам. Зробивши копію дослідження, ви можете будь-коли редагувати й коригувати її.

У магазині Google Merchandise Store продаються товари з фірмовим оформленням Google, а 2 найпопулярніші категорії представляють брендові товари Android і YouTube. Порівнявши обидві категорії товарів, можна зрозуміти поведінку покупців. Для цього потрібно створити 2 нові сегменти: по одному для кожної категорії. У нашому випадку можна створити сегмент з умовою, що містить подію select_item і параметр item_name зі значенням "Android" або "YouTube".

Після цього в сегментах з’являться користувачі, які проходили кроки в послідовності покупки й натиснули брендовий товар Android або YouTube. Виявляється, що користувачі, які натиснули брендовий товар Android, майже вдвічі частіше здійснювали покупку, ніж ті, хто взаємодіяв із товаром YouTube. Пам’ятайте, що йдеться про натискання, а не купівлю брендового товару. Щоб відстежувати лише покупки певного товару з фірмовим оформленням, використовуйте подію purchase, як наведено нижче.

Коли сегменти буде застосовано, порівняння результатів послідовності поведінки покупців матиме такий вигляд:

Для послідовностей у GA4 додано нову функцію, завдяки якій можна відстежувати зміну показників із часом. Щоб скористатися нею, на панелі "Налаштування вкладки" виберіть тип візуалізації послідовності з урахуванням тенденцій. Відкриється представлення даних послідовності конверсії з урахуванням тенденцій, де буде наведено всі кроки користувачів за вибраний час. Щоб переглянути показники для кожного кроку й сегмента за днями, прокрутіть сторінку вниз.

Щоб краще візуалізувати зміни із часом, можна переглядати кожен крок окремо. Із цього прикладу видно, що станом на 10 березня було зареєстровано стрімке зростання кількості покупок, чого не помітно в попередньому представленні даних. Зверніть увагу, що різниця в кількості покупок, які здійснили користувачі після перегляду товарів Android і YouTube, спостерігається майже відразу після стрімкого зростання показників. Це свідчить про ймовірні зміни в макеті вебсайту або маркетингові заходи, завдяки яким товари Android стали помітнішими.

Як користувачі проходять рівні в грі?

Це поширене запитання серед розробників ігор і додатків. Відповідь на нього можна отримати, проаналізувавши послідовність подій.

Спершу потрібно створити спеціальні етапи для проходження рівнів. У цьому прикладі можна використати подію level_up і створити 5 етапів для 5 рівнів у грі Flood-it! у демонстраційному обліковому записі GA4.

Після цього ви побачите, як користувачі просуваються на кожному рівні гри.

Схоже, користувачі, які проходять рівень 1, з більшою ймовірністю продовжать гру. Завдяки цій інформації можна провести сценарії А/B-тестування з порадами або іншими методами, які допоможуть користувачам пройти рівень 1, а відтак зменшити їх відтік.

Якщо прослідкувати динаміку наведеної вище послідовності, ви помітите зростання на кожному етапі, починаючи приблизно з 19 березня. Це свідчить про те, що в певний момент у просуванні й видимості гри щось змінилося.

Крім того, ви можете сегментувати цю послідовність, щоб дізнатися, чи впливають різні канали залучення на загальний прогрес за рівнями. У цьому прикладі порівнюються два канали залучення: прямий і платний трафік. Можна помітити, що користувачі, залучені через платні кампанії, проходять більше рівнів у грі (тобто показник незавершених конверсій нижчий), ніж ті, кого було залучено напряму. Це означає, що ваша платна реклама працює належним чином.

Ще одна корисна функція дослідження послідовності конверсії – можливість створювати сегмент або аудиторію для користувачів, які перервали послідовність конверсії. У наведеному нижче прикладі показник незавершених конверсій починає зростати приблизно на рівні 4. Ви можете створити сегмент для користувачів, які відсіялися на рівні 4 (не досягли рівня 5), і використовувати його як аудиторію, щоб збільшити охоплення або надіслати push-сповіщення й заохотити користувачів пройти рівень і продовжити гру.

Для цього натисніть відповідний крок правою кнопкою миші й створіть сегмент. Щоб налаштувати націлювання на потрібну аудиторію, до цього сегмента необхідно додати критерії виключення для рівня 5.

Насамкінець, у дослідження послідовності конверсії можна додати новий показник "Минуло часу". Для цього на панелі налаштувань увімкніть опцію "Показати витрачений час". У таблицю буде додано новий стовпець із цим показником.

Дані про те, за скільки часу в середньому користувачі переходять від одного кроку до наступного, допоможуть визначити показник успіху клієнтів, а в нашому випадку – складність проходження певного рівня гри. На основі цих даних також можна створити аудиторію, для якої ви виконуватимете певні дії, наприклад надсилатимете push-сповіщення або ремаркетингові повідомлення. Наприклад, для проходження рівня 2 в середньому потрібно 3 години 53 хвилини. Ви можете створити аудиторію з користувачів, що не пройшли рівень, натиснувши правою кнопкою миші й вибравши "Створити сегмент із користувачів, які не перейшли на наступний крок послідовності".

На користувачів цієї аудиторії можна буде націлювати заохочувальні повідомлення, щоб вони не відмовилися від гри чи додатка.

На вкладці "Дослідити" в GA4 доступна нова функція – дослідження шляху. Тепер ви можете вибрати певну подію або сторінку чи екран, для яких хочете відстежувати шлях уперед чи назад, щоб дізнатися, через які кроки проходять користувачі на вашому сайті або в додатку. Ми неодноразово отримували запити додати функцію, за допомогою якої можна було б аналізувати послідовність переходів на сайті. Функція дослідження шляху в GA4 надає таку можливість.

Що спонукало користувача додати товар у кошик?

Це поширене запитання серед власників сайтів електронної комерції. Відповідь на нього можна отримати завдяки функції зворотного шляху.

Спершу відкрийте нове дослідження шляху й угорі праворуч натисніть "Почати знову". Після цього можна буде вибрати кінцеву точку. Виберіть "Назва події".

Потім у висувному меню виберіть подію, для якої потрібно прослідкувати зворотний шлях. Оскільки в цьому випадку нас цікавить, що саме спонукало користувачів додати товар у кошик, виберімо подію add_to_cart. Якщо назва потрібної події не відображається, натисніть "Завантажити більше" або введіть її в рядку пошуку вгорі.

У дослідженні, що завантажиться, кілька кроків буде попередньо заповнено на основі назви події. Якщо ж потрібно вказати шлях за назвою сторінки, це можна зробити для кожного кроку окремо. У наведеному нижче прикладі вибрано параметр "Назва сторінки й клас екрана". Як бачимо, багато користувачів додає товари в кошик на сторінці розпродажу. Далі можна детальніше проаналізувати цю сторінку, щоб з’ясувати, чи не спостерігався підвищений попит на певні товари, і сформувати відповідну маркетингову стратегію.

Що спонукало користувачів видалити додаток?

Розробників додатків особливо турбує відтік користувачів (коли вони видаляють додаток). Щоб дізнатися, чому користувачі відмовляються від додатка, можна застосувати дослідження зворотного шляху. Спершу вгорі дослідження шляху натисніть кнопку "Почати знову", щоб створити зворотний шлях. Потім виберіть подію app_remove як початкову точку дослідження.

Повернувшись назад на кілька кроків у послідовності, ви побачите дії, які могли призвести до видалення додатка. У цьому випадку приблизно 13% користувачів, які відмовилися від додатка, переглядали оголошення за два кроки до видалення. Це досить високий відсоток, тому вам, імовірно, потрібно оптимізувати показ оголошень, щоб зменшити їх негативний вплив на користувачів і в такий спосіб скоротити відтік.

Чи спостерігаються точки перетину сегментів даних?

Метод накладання сегментів – це чудовий спосіб візуалізувати, як різні сегменти користувачів взаємодіють між собою. Наприклад, ви можете дізнатись, як накладаються сегменти користувачів комп’ютерів і мобільних пристроїв, що підписалися на інформаційні листи сайту. Так ви легко побачите, де реєструється найбільше підписок на інформаційні листи, не відкриваючи таблицю зведених даних дослідження.

Спершу на панель "Змінні" потрібно додати сегменти для аналізу, натиснувши значок плюса (відкриється конструктор сегментів).

Тепер ви можете створити подію для підписки на інформаційний лист. Для цього виберіть сегмент подій і відповідну подію для фільтра (у цьому випадку – sign_up).

Створивши сегменти для візуалізації, двічі натисніть їх, щоб додати на панель "Налаштування вкладки". Щоб візуалізувати накладання на діаграмі Венна, можна додати до 3 сегментів одночасно.

У цьому прикладі додано сегменти "Трафік із комп’ютерів", "Трафік із мобільних пристроїв" і "Підписка на інформаційні листи" з метою дізнатися, звідки надходить більшість відповідних підписок.

Як видно з діаграми Венна й рядка 6 у таблиці нижче, у більшості випадків на інформаційні листи підписуються користувачі комп’ютерів. Це може вказувати на те, що мобільну версію сайту не оптимізовано для вибраної цілі або що користувачам незручно підписуватися на інформаційні листи через проблеми з інтерфейсом. Це питання варто обговорити з командами розробників і дизайнерів.

Для методу накладання сегментів доступна важлива функція: ви можете створити новий сегмент на основі місця накладання. Наприклад, можна створити новий сегмент, що включатиме трафік із комп’ютерів і підписки на інформаційні листи. Для цього на діаграмі Венна чи в таблиці натисніть правою кнопкою миші потрібний фрагмент даних, а потім – опцію "Створити сегмент із вибраного".

Відкриється конструктор сегментів з умовами, вибраними на основі вашого набору сегментів. Назвою сегмента слугуватиме описова назва об’єднаних умов, але її можна буде змінити.

Крім того, ви можете створити аудиторію на основі місця накладання, поставивши прапорець угорі праворуч. Її можна буде надіслати в інші продукти Google Marketing Platform (наприклад, Google Ads), щоб залучити більше користувачів.

Чи відрізняється поведінка користувачів залежно від того, коли вони вперше відвідали сайт?

Дослідження когорт – це корисний інструмент, за допомогою якого можна зрозуміти поведінку різних груп користувачів сайту на основі даних про те, коли і як вони ввійшли до когорти. Крім того, тут можна змінювати показники або спосіб обчислення для предмета аналізу в дослідженні когорт.

Коли ви вперше відкриєте дослідження когорт на вкладці "Дослідити", то побачите дослідження, згенероване за такими умовами: включення в когорту за критерієм "перший дотик" (тобто користувач потрапляє в когорту за першим відвідуванням сайту чи додатка); критерій повернення – будь-яка подія (тобто користувач повернувся на сайт або в додаток і виконав там будь-яку дію); показник – "Активні користувачі"; тип обчислення – стандартний. Так ви отримаєте базове дослідження когорт, де показано, скільки користувачів ви залучаєте на сайт повторно кожного з останніх 5 тижнів і чи залежать ці показники від того, коли вони вперше відвідали ваш сайт або додаток.

Якщо для типу показника дослідження вибрати варіант "На групу відвідувачів" замість "Сума", ви знатимете, який відсоток користувачів повертається кожного тижня. Імовірно, такий варіант буде ефективнішим, оскільки ви зможете порівняти в кожній когорті кількість користувачів, що повернулися.

Якщо дослідження проводиться для сайту електронної комерції, для налаштування "Значення" замість показника "Активні користувачі" можна вибрати "Дохід від покупок", щоб окрім даних про користувачів бачити дохід від кожної когорти. Цю інформацію про когорту можна переглядати для показників "Сума" й "На групу відвідувачів". З наведеного нижче прикладу видно, що тижневий дохід перших 2 когорт був дуже низьким, однак із третьої когорти його сума починає зростати.

Якщо змінити тип обчислення зі стандартного на сукупний, ви зможете переглянути загальний вплив кожної когорти на дохід компанії.

Дані в цьому прикладі свідчать про те, що приблизно із 7 березня було вжито більше маркетингових заходів, щоб залучити в магазин Google Merchandise Store користувачів із високим показником імовірності здійснення конверсій.

Які джерела переходу генерують найцінніших користувачів?

З цією інформацією вашій команді спеціалістів із маркетингу буде легше визначити, які джерела переходу варто зробити партнерами. У нашому випадку значення вказують на нижчу ймовірність відтоку користувачів, кращий прогнозований дохід за весь період і вищу історичну загальну цінність (LTV).

Щоб створити це дослідження, спершу необхідно додати показники й параметри, потрібні для відстеження відтоку користувачів, показника LTV й доходу за весь період. Включімо параметри "Джерело" й "Тип трафіку", а також кілька додаткових показників із розділу "Загальна цінність користувача", натиснувши значок плюса біля розділу "Показники" на панелі "Змінні".

Застосувавши показники й параметри, ви помітите, що багато рядків не містять значень імовірності відтоку, оскільки користувачі в цих рядках не відповідають вимогам для прогнозного моделювання. Щоб виключити всіх таких користувачів, можна створити фільтр із показником імовірності відтоку, вищим за нуль. Після цього дослідження буде зручніше переглядати.

Далі можна відсортувати дані за ймовірністю відтоку й перевірити, чи є у вас кампанії з великою кількістю користувачів і низьким прогнозованим відтоком. Такі кампанії мали б залучити більше зацікавлених користувачів, ніж кампанії з вищим показником прогнозованого відтоку.

Аналогічно можна переглянути прогнози покупок і залучення й історичні показники LTV, щоб визначити цінність залучених користувачів після одного сеансу.

На знімку екрана нижче видно кілька рядків із даними про переходи до Google Merchandise Store із-за меж ресурсів Google. Хоча ці рядки містять невелику кількість користувачів, вони також характеризуються нижчим показником відтоку, довшою тривалістю взаємодії, більшою кількістю трансакцій і хорошим середнім показником LTV. Такі переходи цінні для магазину, тому команді спеціалістів із маркетингу варто розвивати відносини з відповідними джерелами переходу.