Jak mierzyć efektywność działań marketingowych? Jak radzić sobie z lukami w danych w Google Analytics 4? Czy firmy potrzebują specjalistów od analityki? Tego dowiesz się z najnowszego odcinka semCASTu!
Gościem Krzysztofa Marca jest Bartłomiej Kaczmarczyk – analityk internetowy z ponad 12-letnim doświadczeniem, certyfikowany specjalista Google Analytics i GTM, twórca kanału edukacyjnego na YouTube, prelegent i wykładowca. W dwudziestym ósmym odcinku semCASTu opowiada o tym, jak skutecznie mierzyć działania marketingowe oraz radzi, z jakich narzędzi warto korzystać.
Sprawdź:
- jak zbudować solidną analitykę z wykorzystaniem Google Tag Managera i GA4,
- czym jest Consent Mode i jak wpływa na Twoje dane,
- jak porównywać dane z Analyticsa z CRM-em, by wyłapać błędy,
- dlaczego część danych trafia do kanału „Direct / None” i jak z tym walczyć,
- jakie są ograniczenia danych w GA4 i jak uzupełniać je za pomocą BigQuery,
- jak analizować skuteczność contentu i wpływ bloga na sprzedaż,
- jak radzić sobie z nieufnością danych w GA4,
- czy firmy potrzebują specjalistów od analityki.
Krzysztof Marzec: Cześć, witajcie w kolejnym odcinku semCASTu. Dzisiaj będziemy rozmawiać o analityce, a świetnym ekspertem od analityki, którego znam, jest Bartłomiej Kaczmarczyk. Cześć!
Bartłomiej Kaczmarczyk: Dzień dobry wszystkim!
KM: Wielkie dzięki, że przyjąłeś nasze zaproszenie. Na pewno jesteś zabiegany, bo analityka to jest bardzo gorący temat. A dla Was informacja, Bartek ma ponad dwunastoletnie doświadczenie, własny świetny kanał, do którego link znajdziecie w opisie tego odcinka i jest niesamowicie dobrym ekspertem, nie tylko od samego Analytics 4, od GTM-a, tylko od różnych taktyk, sposobów mierzenia rzeczy, które dzieją się na stronach innych technologii, takich jak BigQuery i generalnie jest osobą, której warto zadawać pytania, również o koncepcję, jak mierzyć, co mierzyć i uwaga, po co mierzyć, bo będziemy dzisiaj rozmawiać o tym też, że warto wyciągać wnioski z danych, które się pojawiają w Analyticsie. I Bartek, spytam Cię na początku na takiej super bazowej podstawie, co powinienem mieć, żeby powiedzieć, że ta analityka u mnie jest na sensownym poziomie, co powinienem wdrożyć na swojej stronie, sklepie, czymś takim podstawowym?
BK: Taką podstawą, którą ja wyznaję, to jest po pierwsze mieć narzędzie Google Tag Manager, dzięki któremu my możemy sobie wprowadzać inne narzędzia marketingowe typu Facebook, Google Ads, czy właśnie Google Analytics i przesyłać tam dalej dane. Następnie, jeżeli już mamy Google Tag Manager, no to wtedy możemy usiąść do tego, aby przygotować sobie wdrożenie Google Analytics 4. Jeżeli już takie Google Analytics 4 będziemy mieć, no to wtedy oczywiście przychodzą nam do głowy różne inne narzędzia marketingowe, właśnie Google Ads, wspomniany już przeze mnie, czy Facebook Ads, żeby wprowadzić i taka baza od Google Tag Manager myślę, że możemy sobie zacząć.
KM: I tam rok temu pojawiło się wielkie, wielkie zamieszanie, że nie jest tak łatwo jak zawsze było do tej pory wdrożyć sobie Analyticsa, pojawił nam się jeszcze jeden kolejny element, czyli Consent Mode. Jakbyś miał streścić komuś w kilku zdaniach, co my musimy zrobić, o co zadbać i po co nam ten Consent Mode?
BK: Tak, w tamtym roku głównie to wydarzyło się w lutym 2024, gdy to Google zaczęło wysyłać do swoich użytkowników informacje, że muszą wprowadzić Consent Mode, przesyłać informacje o zgodach użytkowników, bo jeżeli tego nie zrobią, nie wykonają, to zostaną im jakby ucięte niektóre funkcjonalności w Google Adsach. No i wtedy zaczęła się masowa gorączka poszukiwania narzędzi, za pomocą których możemy sobie wprowadzić Consent Mode, uzyskiwać takie zgody użytkowników, co też również od razu miało wpływ na nasze narzędzia marketingowe typu Google Analytics, Google Ads, Facebook, TikTok i wszędzie wszystkie inne narzędzia, do których wysyłaliśmy dane. I pierwszym takim efektem wprowadzenia Consent Mode było to, że nasza liczba kliknięć, którą raportujemy sobie w tych narzędziach, zdecydowanie zaczęła nam się bardzo rozjeżdżać z liczbą sesji, którą my rejestrujemy sobie w Google Analytics. Z tego właśnie względu, że kliknięcia przychodziły, narzędzia te liczyły kliknięcia, ale niekoniecznie taki użytkownik mógł zaakceptować nasze zgody na naszej stronie internetowej, czyli taka sesja nie była rejestrowana już w Google Analytics 4.
KM: Czyli pojawia się nowe wymaganie. Pytamy użytkownika, czy akceptuje zgodne ciasteczka. Część użytkowników nie akceptuje i nagle okazuje się, że w Analyticsie tracimy dane. No i właśnie bardzo dużo osób podnosi taki argument, że teraz to Analytics do niczego się nie nadaje, że nie ma tam dużej części danych, że te dane są zbierane w jakiś sposób błędny, że wyciągamy wnioski na podstawie za małych próbek. Jak w ogóle poradzić sobie z tą nieufnością do danych w Analyticsie?
BK: Może wyjdźmy od tego w ogóle, od czego to się zaczęło. Ponieważ duża część z nas porównuje sobie to, co było kiedyś, czyli z Universal Analytics. Za czasów Universal Analytics było troszkę właściwie łatwiej, bo nie mieliśmy Consent Mode, nie były aż tak spopularyzowane aplikacje, polityka prywatności w przeglądarkach też nie była tak rozbudowana jak teraz i dzięki temu mogłoby nam się wydawać, że w Universal Analytics mieliśmy więcej danych, przez co użytkownicy też od razu szybciej mogli znaleźć te sobie dane. Natomiast teraz, w dzisiejszych czasach, jeżeli mamy Consent Mode, te polityki prywatności w przeglądarkach też robią swoje. Na przykład Safari ma coś takiego, że jeżeli użytkownik wchodzi ze strony, którą Safari określa jako śledzącą, to jego ciasteczko będzie żyło w jego przeglądarce tylko jeden dzień. Czyli może się okazać, że taki użytkownik, który przyjdzie do nas za dwa dni, będzie nowym po prostu użytkownikiem w naszych narzędziach marketingowych, bo tego my nie sprawdzimy inaczej. Teraz przechodząc już do Google Analytics 4, gdzie my nie mamy tych wszystkich danych poprzez ciasteczka, poprzez blokowanie tych ciasteczek, może nam się wydawać, że te dane są niepełne, nieufne itd. Swoje też robią narzędzia Consent Mode, które w swoich panelach pokazują na przykład poziom odrzucenia ciasteczek, odrzucenia śledzenia na poziomie 5-10%. Prawda jest taka, że duża część użytkowników może wejść na naszą stronę, zobaczyć nasz Consent Mode, nie dokonać żadnej interakcji z nim i po prostu wyjść ze strony. Jeżeli przyjrzymy się takiemu zachowaniu, to się okaże, że ten poziom odrzuceń i ignorancji Consent Mode jest na poziomie około 30% nawet. I tego narzędzia typu Consent Mode, takie najbardziej popularne, nie pokażą w panelach, dopiero te takie droższe narzędzia do Consent Mode mogą pokazać, ile było wyświetleń samego okna Consent Mode i jaki był poziom interakcji. Stąd te wszystkie składowe powodują to, że nasz poziom zaufania do naszych danych może być bardziej ograniczony niż to, co nam się wydawało w Universal Analytics. Ale trzeba pamiętać o tym, że w Universal Analytics też nie bierzemy wszystkich danych, też tam mierzymy jakiś trend. Więc w Google Analytics 4 też również mierzymy konkretny trend zachowanie naszych użytkowników z danych, które po prostu posiadamy.
KM: Dodajmy do tego jeszcze użytkowników z Adblockiem. Oni prawdopodobnie nie zobaczą w ogóle naszego okienka z pytaniem o Consent Mode, a jak już zobaczą i nawet klikną tak, to prawdopodobnie komunikacja z serwerem Analyticsa zostanie zablokowana i takich użytkowników w danych nie zobaczymy.
BK: Dokładnie tak. Polecam tutaj sobie wypróbować, jeżeli ktoś będzie chętny, przeglądarkę Brave, która standardowo ma chyba najbardziej restrykcyjną politykę prywatności dotyczące śledzenia. I tam może się okazać, że na wielu stronach właśnie nie zobaczymy Consent Mode, które właśnie wspomniałeś. Chociaż na przykład jak wchodzę na YouTube, to zawsze widzę okno google’owskie z Consent Mode, ale na tym Brave nie muszę nic klikać, tylko ono zaraz zniknie, więc też tam jakiś poziom tej blokady jest.
KM: Ja mam nadzieję, że kiedyś ktoś pójdzie po rozwój to głowy i przeniesie te wszystkie ustawienia właśnie na poziomie przeglądarki, a nie każe nam na każdej stronie klikać. Byłoby pięknie, ale spytam cię też o taką sytuację, która jeszcze bardziej uszkadza te dane. Powiedzmy, jestem sobie biznesem, zleciłem stworzenie sklepu internetowego strony. Wykonawca strony podpiął mi tam Analyticsa, gdzieś tam w jakimś pakiecie. Ja wiem ze swojego doświadczenia, że bardzo często to wdrożenie nie jest wystarczające i też ma błędy. Jak ty patrzysz na takie działania, jak widzisz przekrojowo przez wielu klientów ich konta Analyticsa, to jakbyś miał powiedzieć, na co zwrócić uwagę? Co daje ci od razu taki sygnał, że coś z tymi danymi może być nie tak?
BK: Najłatwiejszym jest porównanie naszych danych Analyticsowych z tym, co widzimy w CRM-ie. Czyli bierzemy sobie okres, na przykład jednego tygodnia, sprawdzamy w Analyticsie ile mamy eventów purchase, o ile mamy przygotowaną warstwę danych, poprawną warstwę danych e-commerce i porównujemy sobie tą liczbę z tym, co widzimy w naszym CRM-ie, pod kątem liczby transakcji, pod kątem przychodu. I to jest najłatwiejszy sposób, aby porównać i sprawdzić, czy coś jest nie tak. Może się okazać, że w Analyticsie będziemy mieć zdecydowanie więcej transakcji niż w naszym CRM-ie, co powinno nam od razu zwrócić uwagę na to, że ok, może ten nasz event purchase, który mówi o transakcji, źle się przesyła do Google Analytics 4. Na przykład jest wywoływany kilka razy, jak użytkownik wróci na stronę z potwierdzeniem zamówienia i taki event purchase może zostać wywołany. Oczywiście może też być w drugą stronę, czyli możemy nie mieć wystarczającej tej liczby transakcji w stosunku do CRM-a. Na przykład jeżeli mamy tam 40-50%, tylko w Analyticsie tych transakcji, których mamy w rzeczywistości, to oznacza, że w którymś momencie możemy tracić tych użytkowników. Tutaj już troszeczkę trzeba bardziej dochodzić, ponieważ to może być sytuacja taka, że użytkownicy po prostu nie zgadzają się na śledzenie analityczne, chociaż z moich doświadczeń wynika to, że taki duży poziom, takiego rozstrzału pomiędzy tym, co użytkowników, którzy nie zgadzają się na śledzenie analityczne, a wykonują transakcje, to to jest zazwyczaj około 10%, czyli 10% użytkowników, którzy nie zgadzają się na śledzenie analityczne, dokona naszych transakcji. To tak na bazie kilku stron, kilku sklepów internetowych, które mam jakby pod swoją opieką. Również to też może być efekt tego, że na przykład użytkownicy po płatności nie wracają do nas na stronę. I to jest trudniejsze troszeczkę zagadnienie, bo tutaj już musimy porozumieć się z bramkami płatności, z operatorami płatności, żeby tych użytkowników troszeczkę szybciej przenosili do naszych stron, stron z potwierdzeniem, bądź też przenieść wywoływanie transakcji w momencie, kiedy użytkownik przechodzi na stronę z płatnością. Tylko że wtedy może się okazać, że będziemy mieć troszeczkę więcej te transakcji niż faktycznie jest, bo ktoś zawsze może odpaść na etapie płatności.
KM: A takie błędy danych, które wynikają na przykład z jakiejś naszej złej konfiguracji, czy coś, co zazwyczaj użytkownik robi sam na koncie GA4, zauważasz, że może wpłynąć na uszkodzenie tych danych, czy coś, co ktoś nadgorliwy pogrzebał za bardzo, może zepsuć dane na przyszłość?
BK: Tak, jest taka sytuacja. Teraz w Analyticsie pojawiła się taka wersja beta ustawienia w takiej funkcji, która miałaby pomóc w śledzeniu użytkowników za pomocą ich adresów mailowych. Czyli Analytics standardowo, czy standardowo po włączeniu tej danej powinien sobie sam wyszukiwać adresy mailowe użytkowników, którzy pozostawiają u nas na stronie i wysyłać na przykład do Google CPC w celu lepszej optymalizacji kampanii i lepszego śledzenia konwersji. Natomiast ta opcja z mojego doświadczenia nie wpływa zbyt pozytywnie na dane, można tak powiedzieć, z tego względu, że ona powoduje to, że duża część naszych danych jest przypisywana wtedy do Direct. To się jeszcze wiąże z kolejną funkcją, która jest w Google Analytics 4, czyli z tożsamością raportowania użytkownika, jeżeli my mamy wprowadzoną na mieszaną. Tutaj już wchodzimy w takie technikalia i w szczegółowe ustawienia Analyticsa, natomiast Google Analytics 4 jest bardziej narażony na to, że jeżeli coś źle sobie ustawimy, to te nasze dane też się będą nie do końca poprawnie pokazywać w naszym Analyticsie. Kolejną rzeczą taką, którą można zobaczyć, że jest coś nie tak z ustawieniami Analyticsa, to jak mamy współczynnik zaangażowania na poziomie około prawie 100%. Może się okazać, że wprowadziliśmy jako konwersję jeden event, który od razu nam tworzy i informuje Analyticsa, że dana sesja jest zaangażowana. I był taki przypadek, jak powstawał pierwszy raz, jak został opublikowany Google Analytics 4, wtedy to się jeszcze nazywało Google Analytics App+Web i można było sobie to przygotować, jeżeli z Universal Analytics kliknęło się tam odpowiednią opcję, że chce się założyć taki Analytics i przez długi czas w takich Analyticsach event mówiący o rozpoczęciu sesji, czyli Session Start, było zaznaczone jako konwersja i tego się nie dało odklikać. Czyli każda sesja, każde wejście na naszą stronę wtedy była sesją zaangażowaną i poziom współczynnika zaangażowania był na 100%. No ale teraz też, jeżeli się zaznaczy samemu ręcznie taki event, no to też na taki poziom można wskoczyć.
KM: Myślę, że powiedziałeś o bardzo ważnej rzeczy też, że właśnie w odpowiedzi na tą bezciasteczkową przyszłość Analytics ma dużo wsparcia danych, które wyciąga też z danych od Google i zestawia z naszym kontem i właśnie uruchamianie tych funkcji było taką nadzieją na to, że będziemy te brakujące dane, gdzie nie mamy zgody użytkownika jakoś uzupełniać. No i właśnie, czy to nie jest tak, że na części kont właśnie to bardzo zaburza i wpływa negatywnie na to, jak prawdziwe są dane, porównując właśnie dane do na przykład CRMA i że powinniśmy na to też uważać, czy wypadkowo będzie tak, że zawsze to będzie działało na naszą korzyść?
BK: Tutaj chciałbym powiedzieć o dwóch kwestiach. O wcześniejszym, jak już powiedziałem, przesyłaniu adresów mailowych do na przykład narzędzi typu Google Ads, ale jest jeszcze taka jedna funkcja w Analyticsie jak Google Signals, która miała za zadanie wprowadzić rozszerzone może takie śledzenie użytkownika pod kątem tego, czy on się loguje na różnych kontach Google w różnych serwisach na różnych urządzeniach typu. Ktoś się zalogował na YouTubie, ktoś się zalogował na Gmailu, to wtedy Google stara się łapać takiego użytkownika i jeżeli jest zalogowany na różnych urządzeniach, no to wtedy w Analyticsie powinien nam połączyć takiego użytkownika. Natomiast z doświadczenia, to co przeglądałem, różne usługi Google Analytics 4, to faktycznie działa te Google Signals, ale zapowiedzi były większe. To działa na tam na kilku procentach może użytkownikach, którzy zostaną nam połączeni, natomiast to nie jest taki game changer w naszej analityce. Natomiast druga rzecz, o której troszeczkę wcześniej wspomniałem, czyli przesyłanie adresów mailowych do narzędzi, jest to nie tylko jakby funkcja dodatkowa dla Google Adsów, ale też również dla innych narzędzi marketingu jak Facebook, TikTok czy Criteo. Przez to, że trzecie ciasteczka, czyli First Party Cookies są ograniczane w naszych przeglądarkach, to te narzędzia chciałyby dostawać od nas informacje o adresach mailowych użytkowników. Dzięki temu oni sobie też budują jakby lepszą tą bazę u siebie odbiorców i my też dzięki temu możemy lepiej docierać z naszymi reklamami do tych odbiorców. I teraz jeżeli zaufamy takim automatyzmom jak na przykład Google Analytics 4 ma tą funkcję beta u siebie w ustawieniach, no to może się okazać, że nie do końca nam to pozytywnie wpłynie na dane. Natomiast jeżeli sami to wprowadzimy, to znaczy sami za pomocą osoby, która zna się na tym, jeżeli coś takiego wprowadzimy na przykład przez Google Tag Manager, no to jak najbardziej z korzyścią to nam wpłynie na przykład na kampanię Google Ads, bo tam jest taka funkcja diagnostyki i możemy sobie zobaczyć, jak to wpłyną pozytywnie na naszą, na nasze konwersje. Więc tak, róbmy te wszystkie dodatkowe rzeczy, wysyłajmy sobie te dodatkowe informacje na temat użytkowników, które są oczywiście zahashowane przy momencie wyjścia z przeglądarki do tego narzędzia, więc tutaj nie ma kwestii takich, żebyśmy się bali, że jakieś dane wrażliwe wysyłamy do tych narzędzi. Natomiast tym wszystkim automatycznym funkcjom, które proponuje nam Google, miejmy taką troszeczkę taką ostrożność i nie do końca ufajmy im, że one to zrobią za nas.
KM: Super, to tutaj uważamy, a jeszcze się pojawiły takie zarzuty czasem o to użytkowników, że niektóre źródła ruchu są kompletnie nieprawdziwe, zawyżone, zaniżone itd. I główna tutaj uwaga jest kierowana do kanału Direct None, czyli kanału, do którego trafia bardzo dużo innego rodzaju ruchu, który nie jest mierzalny. Czy mamy tutaj jakieś rozwiązania? Co byś sugerował, żeby jak najmniej mieć tych danych? I dodatkowe pytanie, co robić, kiedy pojawia mi się tam jeszcze coś według mnie gorszego, czyli Not Set, kiedy nie mam w ogóle informacji o tym źródle ruchu?
BK: Znaczy z Not Set, to można powiedzieć, że to jest temat rzeka, bo na to wpływa bardzo dużo czynników, kiedy może się pojawić Not Set. Na przykład wprowadzimy sobie, też jest taka fajna funkcjonalność Google Analytics 4, czyli mamy listę odbiorców. Ta lista odbiorców możemy utworzyć na pewnym warunku, czyli jeżeli użytkownik spełni warunek X, na przykład doda produkt do koszyka, to wtedy zostanie dodana taką listę odbiorców. I w tej liście odbiorców jest taka fajna funkcja, że możemy sobie utworzyć dodatkowy event na podstawie tej listy odbiorców, czyli użytkownik trafia nam do listy odbiorców i wtedy aktywuje nam się dany event. Możemy sobie tam bardzo duże warunki zrobić, bardzo wiele tych warunków zrobić, żeby ktoś dodał się do listy odbiorców i taką fajną funkcją są predykcyjne listy odbiorców, czyli jeżeli użytkownik jest blisko transakcji, to wpada nam do tej listy odbiorców i oczywiście my możemy sobie później ją przesłać do Google Ads. I jeżeli utworzymy sobie taki event na podstawie takiej listy odbiorców, to ten event niestety wygeneruje nam właśnie źródło Not Set, bo ono się tam wtedy, ten event nie zawsze nam się w danej sesji wygeneruje, może się troszeczkę później pojawić i on nie ma tych wszystkich dodatkowych informacji o użytkownikach, którzy wpadli do tej listy odbiorców, czyli zostanie przypisany do Not Set. Kolejną rzeczą na przykład jest, znaczy nie będę tu o wszystkich mówił, kiedy ten Not Set się pojawi, natomiast jest też taka, jest też taka możliwość, że jeżeli przesyłamy sobie informację do Google Analytics z naszego serwera z CRM-a o transakcjach i też nie wprowadzimy odpowiednich funkcji, wartości i parametrów, no to też nam ten Not Set się pojawi. Więc walka z Not Setem to jest tak naprawdę indywidualne sprawdzanie na każdym koncie Universal, przepraszam, nie Universal Analytics, tylko Google Analytics 4, kiedy, w którym momencie się to pojawia i dlaczego nam się pojawia. Natomiast przechodząc teraz do tej pierwszej części twojego pytania, czyli o Direct None, to tak, tu też mamy wiele różnych składowych, kiedy ten Direct None się może nam pojawić. Przykładowo, jeżeli mamy sklep internetowy albo stronę internetową i nasz sklep internetowy jest na jakiejś innej domenie, bądź też nasz proces check-out też czasami jest tak, że jest na innej domenie i nasza strona jest domyślnie wykluczona z ustawienia Google Analytics 4, no to może się okazać, że przechodząc użytkownik z jednego miejsca na drugie miejsce, czyli na przykład do check-out, trafia na jedną stronę, a tam się nam tworzy nowe ciasteczko, czyli automatycznie od razu to nowe ciasteczko, to jest nowy użytkownik ze źródłem Direct None. Więc to też jest kolejna kwestia taka, żeby sprawdzać sobie ten Direct None indywidualnie, kiedy on się nam aktywuje, kiedy nam się pojawia, ale też trzeba mieć na uwadze to, że nigdy w 100% nie wyeliminujemy Direct None, nigdy w 100% nie wyeliminujemy Not Set. I to też jest powód tego, że to już o tym troszeczkę mówiliśmy, o tej nieufności użytkowników do danych Google Analytics 4, w stosunku do, w szczególności w stosunku do Universal Analytics, z tego względu, że w Universal, za czasów, można tak powiedzieć, Universal Analytics nie mieliśmy aż tyle różnych na przykład aplikacji czy możliwości, kiedy ten użytkownik mógł nam trafiać do Not Set czy do Direct None. Więc paradoksalnie, jeżeli cały czas by był Universal Analytics, to takie rzeczy z biegiem czasu i tak by nam się zaczęły pojawiać.
KM: Super, to wiemy, że możemy mieć Not Set, trzeba diagnozować, że kanał Direct może być zawyżany, też musimy diagnozować, a spytam cię o coś nietypowego. Mamy czasem sytuacje, w których zgłasza się klient, który niestety, ale został oszukany, ktoś mu obiecał ruch, ta osoba zapłaciła za ten ruch w jakiejś sieci reklamowej, ale widzimy, że ten ruch nie przyniósł żadnych efektów. Analiza za pomocą GA4 pokazuje pewne wektory, że jest to ruch, który po prostu został wygenerowany przez boty, czasami bardziej skomplikowany, czasem mniej. Na co byś zwrócił uwagę? Przede wszystkim w ocenie jakości takiego pozyskanego z innych źródeł ruchu, albo czasami nawet ruchu udającego, nie wiem, Google Ads czy Meta Adsy, żeby jednak zobaczyć, czy to nie jest przypadkiem właśnie taka próba oszukania nas na ten fałszywy ruch?
BK: Pierwszym takim, w ogóle w analityce, dla mnie pierwszym takim elementem, na który ja zwracam uwagę przy okazji analizy kampanii reklamowych, jest współczynnik zaangażowania. Jeżeli oczywiście nie popełnimy wcześniejszych błędów, o których rozmawialiśmy i ten współczynnik zaangażowania nam pokazuje realne nasze dane, to dzięki niemu my możemy się zorientować, czy dana kampania trafia do dobrych grup odbiorców, do jakościowych odbiorców i to porównujemy sobie do innej też kampanii płatnych w naszej usłudze Google Analytics 4. Natomiast tutaj może się troszeczkę pojawić pewien problem z taką analizą, bo jeżeli ten ruch został wygenerowany do jakiejś dziwnej listy odbiorców, czy do dziwnych odbiorców, czy do botów, to może się okazać, że oni nie przejdą przez nasz Consent Mode. Naszą uwagę powinno też skupić to, czyli jaki jest procent liczby kliknięć do naszej liczby sesji, bo jeżeli to będzie na poziomie straty około 80%, 90%, czyli dajmy na to, mieliśmy 1000 kliknięć, 100 tylko mamy sesji, no to może się okazać, że coś tutaj jest nie tak, że tak duża grupa osób, czy tych kliknięć, czy tych od naszych odbiorców nie przeszła przez nasz Consent Mode. Teraz właśnie jest też to, że ten Consent Mode jest takim pierwszym miejscem, kiedy się odsiewa ten słaby ruch u nas na stronie. Czyli jeżeli mamy, podsumowując, jeżeli mamy dużą liczbę kliknięć, małą liczbę sesji z tego źródła, no to oznacza, że coś tutaj jest nie tak. Jeżeli dodatkowo jeszcze mamy wysoki, niski współczynnik zaangażowania, no to też jest taki sygnał, żeby to sprawdzić, czy tutaj ktoś nas po prostu nie chciał oszukać na tym ruchu i nie sprowadził do nas takiego sztucznego ruchu właśnie za pomocą botów, czy jakiejś dziwnej listy odbiorców.
Consent Mode v2
Posłuchaj odcinka semCASTu
KM: Czyli w Analyticsie możemy spróbować poszukać tych informacji, ale też bardzo często właśnie różnica w ilości kliknięć, którą ktoś nam dostarcza versus to, ile tych danych faktycznie w Analyticsie się pojawiła, już będzie pierwszym wskaźnikiem. A teraz wrócę do takiego pytania o ten podstawowy zestaw narzędzi. Powiedzmy, że mam uruchomionego Analyticsa, opiera się on o Google Tag Manager, no i ktoś powie super, ale dlaczego mam wdrażać cokolwiek, mierzyć jakieś konwersje, czy teraz poprawnie rzecz ujmując w Analyticsie kluczowe zdarzenia, skoro mam już dane z panelu Google Adsów, mam dane z panelu Meta Adsów, to po co mi kolejne narzędzie?
BK: Kolejne narzędzie można powiedzieć, żeby takie bardziej było podsumowujące to, co się u nas dzieje na stronie, właśnie jak Google Analytics 4, z tego względu, że jeżeli będziemy się tylko opierać na danych z Google Ads, który przedstawia swoją prawdę, z danych w menadżerze reklam w Facebooku, który też przedstawia swoją prawdę, to może się okazać, że nasza suma tych transakcji z tych narzędzi będzie zdecydowanie wyższa niż to, co się u nas wydarzyło faktycznie w rzeczywistości i Google Analytics 4 będzie wtedy takim narzędziem, gdzie my możemy sobie jakby porównać te dane i troszeczkę bardziej podsumować. Oczywiście Google Analytics 4 też nam w 100% prawdy nie pokaże, z tego względu, że też może nam jakiś tam ruch, w szczególności z Facebooka, uciekać. Natomiast dzięki temu, że my to możemy sobie tam prowadzić też, ustawić atrybucję data-driven, czyli opartą na danych, możemy bardziej się zbliżyć do prawdy tego, co się faktycznie wydarzyło, skąd ten użytkownik przyszedł do nas na stronę i z jakiego źródła dokonał tej konwersji, czy kluczowego zdarzenia, czy też transakcji. Stąd dodatkowo jeszcze Google Analytics 4 trzeba pamiętać, że pokaże nam dane na temat zachowania tego użytkownika, bo w menadżerze reklam w Facebooku, czy w Google Ads, bardziej zobaczymy tylko końcową rzecz, czy użytkownik dokonał transakcji, czy nie. Natomiast nie będziemy mieć informacji, na jakim etapie on odpadł, co dodawał na przykład do koszyka i jak się zachowało na przykład w check-oucie i innych informacji takich jak z jakiej przeglądarki korzystał, z jakiego urządzenia do nas przeglądał stronę, więc szereg dodatkowych informacji zostaną nam dostarczone za pomocą Google Analytics 4, co mogło wpłynąć na tą konwersję, czy faktycznie się dokonała, czy też nie i podjąć później działania, na przykład jakieś naprawcze na stronie, jeżeli zobaczymy, że z danego urządzenia użytkownicy nam zdecydowanie gorzej konwertują niż z kolejnego narzędzia.
KM: Dobra, to dołóżmy sobie do tego jakieś kolejne narzędzia analityczne, czy kolejny poziom konfiguracji. Jeżeli ktoś bardzo nie lubi interfejsu GA4, a musi wyciągać wnioski, to czy ma jakiekolwiek rozwiązanie?
BK: Tak, jest narzędzie, którego ja osobiście nie do końca pałam, można powiedzieć sympatią, jest to Looker Studio, z tego względu, że Looker Studio jest bardzo fajne dla naszych współpracowników, mówię z perspektywy analityka, dla naszych współpracowników, menadżerów, dyrektorów, prezesów, z tego względu, że oni nie muszą znać się na narzędziach GA4, tylko tworzymy dla nich dashboard z najważniejszymi informacjami na temat tego, co się dzieje u nas na stronie internetowej. I tutaj od razu chciałbym też powiedzieć, że ja na przykład bardzo lubię korzystać z templatki, którą przygotowała Martyna Zastrożna, w szczególności dla sklepów e-commerce, bo pobierając sobie taki dashboard od Martyny, tak naprawdę kilkoma kliknięciami możemy taki dashboard przygotować pod naszą stronę, jeżeli mamy sklep internetowy i najważniejsze informacje możemy sobie już wyciągnąć z takiego dashboardu. Jako analityk, ja bardziej preferuję Analytics, czy arkusze Google, natomiast wiem, że dla użytkowników, którzy codziennie nie siedzą w Analyticsie, łatwiejsze do sprawdzenia danych jest Looker Studio. Wspomniałem na początku, że nie do końca lubię to narzędzie, z tego względu, że dla mnie ono troszeczkę za wolno działa. Jeżeli ja chciałbym szybciutko sobie wyciągnąć jakieś dane, no to szybciej to wyklikam sobie w Analyticsie, czy też przeniosę sobie dane do arkuszy Google i tam zacznę je pod siebie zmieniać i wyciągać tam wnioski. Natomiast użytkownikom, którzy nie korzystają na co dzień z Analyticsa, łatwiej jest poruszać się w Looker Studio i tam wyciągać dane, z tego względu, że też jest tam można by tak powiedzieć kolorowo, to znaczy mamy hitmapy wprowadzone, możemy sobie wykresy pokolorować różnymi kolorami, więc od razu wzrokowo też dla nas jest łatwiejsze wyciąganie wniosków z takich danych z Looker Studio niż takie szaro-bure raporty w Google Analytics 4.
KM: W takim razie mam rozwiązanie dla osób, które z interfejsem się nie lubią, raporty interaktywne w Looker Studio, a te osoby, które poszukują więcej danych, no cóż, trzeba się zaprzyjaźnić z GA4 i z eksploracjami, czyli raportami, które możecie stworzyć dla siebie. Przy okazji serdecznie pozdrawiamy Martynę Zastrożną, bardzo gorąco polecam jej książki w tej tematyce i oczywiście odcinek semCASTu, w którym wystąpiła. Wszystko w opisie. A teraz jeszcze dołożę coś do tego zestawu naszych narzędzi. Google bardzo mocno informuje nas i zachęca do wdrażania czegoś takiego, jak konwersje rozszerzone. Jakbyś mógł powiedzieć parę słów o tym, czy warto, po co to jest i co nam to właściwie da w kampaniach.
BK: Troszeczkę już o tym wcześniej wspomnieliśmy razem, odnośnie konwersji rozszerzonych. Głównie polega to na tym, że przesyłamy sobie w momencie kluczowego zdarzenia czy transakcji do Google Ads informacje o tym, jaki jest adres mailowy użytkownika, jeżeli mamy to również imię, nazwisko, adresy, kod pocztowy itd. Cały pakiet informacji o naszym użytkowniku. I tutaj jeszcze raz podkreślę, że takie dane w momencie, kiedy my wysyłamy z naszej przeglądarki, one są zahashowane. Czyli są w jakiś sposób bezpieczne i nie ma takiej obawy, że ktoś może przejąć te dane w jakiś sposób i później wykorzystać w dziwnych celach albo w celu sprzedaży takich danych o naszych użytkownikach. I narzędzia marketingowe bardzo sobie cenią takie dane o użytkownikach i to nie tylko Google Ads, ale tak już też wcześniej wspomniałem np. TikTok, Facebook, czy też Criteo, czy też inne narzędzia. I te wszystkie narzędzia marketingowe cenią sobie te dane z tego względu, że coraz bardziej pliki cookies, takie tzw. trzecie, czyli third-party cookies są usuwane z naszych przeglądarek. Kiedyś było tak, że tam wszystko się znajdowało w tych trzecich plikach cookies, one sobie długo żyły w naszych przeglądarkach i nawet my mogliśmy być nieświadomi, ale one zbierały wszystkie informacje o tym, co my wyświetlaliśmy, jakie strony i potem przesyłały takie informacje do tych narzędzi trzecich. Natomiast przeglądarki zaczęły wprowadzać ograniczenie tych plików trzecich, czyli zaczęły je usuwać, ta żywotność zaczęła być już mniejsza i stąd narzędzia chciałyby dostawać informacje dotyczące konkretnych użytkowników, jakie są ich dane. Wtedy one sobie mogą już u siebie je porównać, mogą je sobie połączyć z tych różnych serwisów i dzięki temu to wpływa pozytywnie na nasze kampanie, czyli my jesteśmy w stanie dotrzeć do bardziej jakościowych grup odbiorców poprzez te narzędzia, dzięki czemu nasze konwersje mogą wtedy wzrastać.
KM: Czyli taka kampania jak np. PMax może się lepiej uczyć, do kogo docierała, kto właściwie konwertował. Mówimy też o ciasteczkach, czyli największym poszkodowanym w całych tych zmianach wydaje się być retargeting. Czy dobrze myślę, czy coś jeszcze tutaj będzie działało coraz gorzej, jeżeli nie zrobimy lepszego wdrożenia?
BK: Tak, dokładnie. Przy pierwszych informacjach, że zostają ograniczone pliki third-party cookies i gdzie Chrome też to miał wprowadzić, ale jak się okazało finalnie jeszcze tego nie wprowadził, no to właśnie najbardziej poszkodowanymi będą te wszystkie sieci reklamowe. Czyli one będą mieć mniej informacji o tym, co my sobie wyświetlamy, jak jesteśmy identyfikowani przez te sieci reklamowe, jako jacy użytkownicy. I właśnie one też jakby wychodząc naprzeciw temu, zaczęły się starać o takie bardziej identyfikujące dane o nas samych, czyli właśnie adresy mailowe, nasze adresy, imiona i nazwiska, żeby mogły sobie u siebie już w systemach wewnętrznych połączyć te dane i wtedy przygotować konkretną i bardziej jakościową grupę odbiorców dla naszych kampanii.
KM: Świetnie, to pójdźmy teraz jeszcze dalej. Na tym etapie już się zatrzymamy, ale to i tak jest daleko z analityką. Mamy większy sklep, mamy więcej danych, chcemy kampanii jeszcze lepiej optymalizować pod kątem konwersji, efektu, obliczenia wartości tych konwersji i nagle mówię, chcę więcej, czyli chcę conversions API. Jakbyś mógł powiedzieć o tym parę słów i co mi do tego jest potrzebne, jak wygląda plus, minus, wdrożenie i jakiemu mi daje właściwie przewagę nad kampanią, która nie wykorzystuje tego.
BK: Conversion API to tutaj głównie dotyczy Facebooka i wtedy my możemy sobie wysyłać jakby informacje o naszych użytkownikach, o naszych konwersjach z tak zwanego serwera i jeżeli ktoś zgłasza się z informacją o tym, że chciałby wprowadzić taki conversion API u siebie, to tutaj przychodzi od razu do głowy Google Tag Manager Server Site, czyli dodatkowa wersja Google Tag Managera, którą my możemy sobie wprowadzić i wtedy zamiast dane z naszej przeglądarki, znaczy z naszej przeglądarki użytkownika już wtedy nie wychodzą do tych narzędzi zewnętrznych, tylko one najpierw trafiają do naszego serwera, a później z tego serwera są wysyłane do tych innych narzędzi marketingowych. I jeżeli ktoś sobie zaczyna wprowadzać takie conversion API i równocześnie sobie przesyła eventy po staremu, można tak powiedzieć, z przeglądarki oraz po nowemu, czyli z serwera, to można zobaczyć, że ten poziom, tej liczby danych, które są wysyłane np. do Facebooka jest zdecydowanie wyższa niż to, co my wysyłamy z przeglądarki. Na to wpływa np. właśnie stosowanie adblocków, czyli jeżeli użytkownik ma włączone jakieś adblocki, to po to, żeby nie wysyłać informacji ze swojej przeglądarki do różnych narzędzi marketingowych. Natomiast Google Tag Manager może troszeczkę poprawić tę wysyłaną liczbę danych, z tego względu, że też omija taki adblock. Nie zawsze omija, ale jest szansa, że po prostu ominie i wtedy ta informacja zostanie wysłana do np. panelu Facebook. Ale oprócz Google Tag Manager Serversite jest jeszcze takie inne narzędzie Stape.io, które również ma w swoich produktach przygotowanie takiej conversion API. Tam również możemy sobie przygotować taki Google Tag Manager Serversite, ale osobno też możemy sobie przygotować conversion API. I teraz tutaj przechodzimy do takiej kwestii, które narzędzie np. wybrać. No to już trzeba policzyć koszty. Google Tag Manager, z doświadczenia wiem, Google Tag Manager Serversite, który wprowadzamy za pomocą Google Cloud Platform, może być trochę droższą dla nas opcją niż to, co proponuje Stape.io. Więc tu już jest bardziej kwestia tego, w jaki sposób to sobie chcemy wprowadzić, jakie są koszty. No i plus też, że jeżeli zdecydujemy się na Google Tag Manager Serversite w opcji Google Cloud Platform, no to warto, żeby była osoba, która później będzie monitorować też to, co się dzieje w Google Cloud Platform. Czy ten nasz serwer wytrzymuje, że tak powiem, czy mamy dobrą liczbę instancji wprowadzoną no i czy to śledzenie cały czas funkcjonuje tak, jak było w założeniach.
KM: Powiedzieliśmy o wymaganiach, sposobie wdrożenia, kosztach. No właśnie, jakie z tego są zyski? Czy to jest tylko tak, że dzięki temu nasze automatycznie uczące się kampanie będą miały więcej danych, będą się bardziej uczyły? Czy to jest tylko tak, że będziemy lepiej umieli wyciągać wnioski, czy te kampanie się zwracają, czy nie zwracają? Coś jeszcze z tego wynika?
BK: Bardziej wprowadzenie Google Tag Manager w serwer site wiązałbym z tym, że dbamy bardziej o prywatność użytkownika, plus dbamy o szybkość ładowania naszej strony, ponieważ część narzędzi marketingowych ze zwykłego Google Tag Managera już nie wysyłamy przez naszą przeglądarkę, tylko wysyłamy przez serwer, czyli ograniczamy liczbę eventów, które są wysyłane z przeglądarki użytkownika gdzieś dalej, więc bardziej bym się nastawiał na coś takiego, że tutaj sobie poprawimy te współczynniki, natomiast jeżeli chodzi o nasze kampanie, tak, faktycznie będą dostawać więcej informacji na temat naszych użytkowników i konwersji, ale szczerze mówiąc, to nie zauważyłem, żeby to był jakiś taki game changer, że nagle nasze kampanie wzrosły o X, współczynniki konwersji też podskoczyły. To jest taki proces, że możemy nawet tego nie zauważyć w naszych kampaniach, że coś takiego wprowadziliśmy, bo może mieć to jakiś minimalny zysk, możemy mieć jakiś minimalny zysk, ale w dłuższej perspektywie czasu może się okazać, że faktycznie na tym później zyskaliśmy, ale czy to powiążemy potem z prowadzeniem Google Tag Manager w serwer site, to już może być ciężkie do stwierdzenia.
KM: Czyli inwestujemy w lepsze dane, bardziej dokładne, więcej trochę danych, ale bardziej inwestujemy też w przyszłości prywatność użytkownika, niekoniecznie z rewelacyjnym od razu zwrotem, jednak podpowiem, bardzo dużo średnich i większych firm wdraża serwer site właśnie po to, żeby odzyskać kontrolę nad swoimi danymi i tymi różnymi integracjami, które wiążą się również właśnie z wdrożeniem przez GTMA serwer site. A teraz na sekundę zmienimy nasz temat i czas na naszą semkostkę. Wylosowaliśmy pytanie, narzędzie, praca. Czyli zdradź nam, jak ułatwiasz sobie życie, jakieś narzędzie, wtyczka, cokolwiek, co ci zmienia pracę albo bardzo pomaga w jej wykonywaniu, ułatwia, automatyzuje.
BK: Ok, to powiem szczerze, że z bardzo dużo różnego rodzaju wtyczek korzystam, różnych narzędzi, ale chyba nie będę zbyt oryginalny i to, z czego w ostatnim czasie najczęściej korzystam i wykorzystuję w swojej pracy, to jest sztuczna inteligencja, a dokładnie Cloud, bądź też Cloudee. Szczerze nie wiem, jak dokładnie się to wypowiada, wymawia. Natomiast to narzędzie Cloud wykorzystuje głównie do budowy zapytań SQL, które wykorzystuję później do BigQuery. Wcześniej oczywiście sam staram się tworzyć jakieś SQL, bądź też modyfikować na bazie tego, co znajdę w internecie. Natomiast za pomocą tej sztucznej inteligencji wprowadzam sobie prompt, co chciałbym osiągnąć, mówię, jakie mam dane np. w BigQuery, mogę nawet przesłać screen i proszę o to, żeby mi pokazał cały SQL, jaki mam sobie wprowadzić, żeby zbudować sobie jakiś raport. Oczywiście za pierwszym razem będą się pojawiać błędy w BigQuery, że np. BigQuery pokaże jakiś błąd, że nie może wykonać danego zapytania, ale taki błąd kopiuję sobie do Clouda, piszę mu, że jest taki błąd, on mi wypluwa poprawną wersję i tak za drugim, trzecim, czwartym razem już mam poprawne zapytanie przygotowane i zajmuje mi to kilka, kilkanaście minut, a nie kilka godzin, tak jak wcześniej to było, żeby znaleźć błąd, żeby dobrze przygotować sobie zapytanie, które będzie funkcjonować poprawnie.
KM: Myślę, że świetna podpowiedź i jako osoba, która miała z tą składnią do czynienia ponad 10 lat temu i niedawno musiałem coś wyciągnąć, to tutaj podpisuję się rękami i nogami pod tym, że AI świetnie nam pomaga przypomnieć sobie składnię, rozszyfrować ją i chyba to, co powiedziałeś na koniec, znaleźć też w ogóle błędy w tym, co my robimy i wytłumaczyć nam, co robimy źle, więc też jest jakoś świetne narzędzie do nauki. Zapamiętam, bo ja akurat jestem team chat GTP, trochę mniej Gemini, ale również, a właśnie też nie wiem dokładnie, Cloud, zaraz sprawdzimy po nagraniu i będzie trzeba pewnie poprawić, jest świetnym również narzędziem, świetnym moderem do takich działań.
BK: Tak, jeżeli się wtrącę, to tak, to Gemini niestety nie do końca mnie tutaj pomaga w przypadku zapytań SQL, z chatem GPT jakoś się nie zaprzyjaźniłem od samego początku, natomiast Cloud mi bardzo, że tak powiem, siadł z tego względu, że on potrafi wytłumaczyć, co mi z danych SQL da, co zmienił, dlaczego zmienił, jak działa funkcja, więc przy okazji też jest jakaś forma edukacji przy tworzeniu takich zapytań.
KM: No tak, to nagle się pojawia właściwie i nagle rozumiemy, że analityka to nie tylko przeglądanie interfejsu GA4, ale mamy szereg innych technologii, które nam są potrzebne, musimy to wdrożyć, nagle pojawiają się modyfikacje i wyciąganie bazy, właściwie danych z bazy w BigQuery, znajomość języków programowania, na kolejnym etapie byśmy doszli do tego, że musimy pisać własne skrypty. Zadam takie pytanie, czy firmy teraz potrzebują osobnego specjalisty od Google Analytics?
BK: Tu od razu nasuwa się pytanie, znaczy pytanie, odpowiedź w stylu to zależy, taka nasza uwielbiana odpowiedź.
KM: Branżowa odpowiedź, tak.
BK: Tak jest. Generalnie tak, jeżeli jest małe przedsiębiorstwo, mała firma, dla której tak naprawdę tylko zależy im na tym, żeby sprawdzać jakieś jednokluczowe zdarzenia w analitycsie, no to oczywiście taka firma nie będzie potrzebować analityka, osobną osobę jako analityk internetowy, natomiast jeżeli firmy zaczynają inwestować w Google Adsy, Facebooka, w inne narzędzia marketingowe, za pomocą którego ściągają sobie ruch, czyli płatne kampanie, no to tutaj warto się już zainteresować, aby taka osoba na początku znała interfejs Analyticsa, wiedziała, jak funkcjonuje śledzenie użytkownika na stronie internetowej, a założę się, że jeżeli taką osobę będziemy mieć w naszej firmie, to potem ta osoba jak zacznie wdrażać się w analitykę, zacznie poznawać Google Analytics 4, to zobaczy, jak to wszystko funkcjonuje, jak to jest złożone i finał, finał będzie taki, że taka osoba będzie się już tylko zajmować analityką internetową. Czasami jest też tak, że w firmach ktoś jest od Facebooka, od Google Adsów, od analityki, od całej kampanii płatnych i wyciągania danych, ale Google Analytics 4 moim zdaniem powoduje to, że te osoby będą musiały w końcu wybrać, czy będą przy kampaniach płatnych, przy tworzeniu kampanii płatnych, czy pójdą bardziej w stronę analityki internetowej. To już też, co już troszeczkę wcześniej wspomnieliśmy, za czasów Universal Analytics było troszeczkę łatwiej, teraz jak jest Google Analytics 4, żeby dojść do naszych danych, które chcemy sobie wyciągnąć i analizować, musimy troszeczkę więcej pracy wykonać. Przez to, że musimy więcej tej pracy wykonać, no to musimy dłużej posiedzieć w tym narzędziu. A jak posiedzimy dłużej w tym narzędziu, no to się okaże, że te dane, które wyciągamy są tak fajne, że warto w to wejść i kontynuować swoją drogę. Więc koniec końców może się okazać tak, że i tak taka osobna osoba od analityki internetowej sama się wytworzy w naszej firmie.
KM: To spróbujmy to przepisać na takie konkretne sytuacje. Mam firmę, w której jest jakiś dział marketingu, zajmuję się mediami społecznościowymi, prowadzi kampanię Google Ads, chcę tam mieć super wdrożonego GA4. Mówimy tym osobom, macie się teraz przez tydzień uczyć GTM-a i to wdrożyć, czy jest lepsze rozwiązanie, zewnętrzny analityk?
BK: To w takim przypadku lepiej skorzystać na początku z zewnętrznego analityka, który przygotuje podstawy, który przygotuje całe wdrożenie i implementację Google Analytics 4, przygotuje również Looker Studio, który wcześniej wspominaliśmy i pokaże to, co, gdzie te osoby mogą sobie, ci specjaliści od mediów społecznościowych czy od Google Ads mogą sobie sprawdzać. Dzięki temu oni później już sami będą wiedzieć, na co zwracać uwagę, co, gdzie mogą znaleźć i jak optymalizować swoje kampanie. Więc na początku lepiej to oddać troszeczkę w ręce osobie, która się zna, a nie przymuszać swojego pracownika do tego, żeby się zaczął uczyć Analyticsa czy Google Tag Managera, czy wdrożenia. Małymi kroczkami będzie taka sytuacja, być może, że jedna z takich osób zacznie bardziej iść w stronę analityki i sama później zacznie wdrażać sobie te wszystkie narzędzia.
KM: Ja dodam od siebie dwie takie anegdotki, które pokazują, jak świetnie dane potrafią motywować zespół. Pierwsza z nich to w dużej firmie po szkoleniu redakcji udostępniliśmy im dane, które pokazywały, jak dany redaktor w blogu czy w artykułach wypada pod kątem zaangażowania użytkowników. Dzięki temu ci redaktorzy nauczyli się, które tytuły, zwroty itd. powodują większe zaangażowania, a które mniejsze. I to nawet nie chodziło o styl danego redaktora, tylko o samą tematykę. Dostęp do takich danych spowodował, że pisali na tematy, które były po prostu bardziej poczytne, bardziej przyciągały uwagę. No i oczywiście też trenowali się w czymś, co mogłem nazwać samym złem, czyli w clickbaitach.
BK: Właśnie chciałem to powiedzieć, czyli nie stworzyłeś generatora do clickbaitów.
KM: Dokładnie tak, to był efekt uboczny, ale na szczęście ta firma nie poszła tą drogą. A drugi ciekawy przykład był wtedy, kiedy tworzący grafiki do reklam Google Ads zaczął dostawać informacje, które z nich miały największe współczynniki kliknięć. Oczywiście mamy różne kampanie, różne segmenty itd., ale staraliśmy się to podsumowywać np. w danej kampanii, w wersji ABC, która była częściej klikalna. I dzięki temu ten grafik powiedział, że pierwszy raz ma szansę nauczyć się robić reklamy, które będzie wiedział, że są klikalne, nie intuicyjnie, tylko na podstawie konkretnych danych. I dosyć mocno to wzmocniło w sposób, w jaki rozwijał te kolejne kreacje.
BK: Tak, jeżeli mogę tutaj jeszcze dodać swoje trzy grosze, to przykłady np. z artykułami są bardzo fajne, bądź też z blogami i ostatnio nawet sam tworzyłem taki SQL, bo dostałem taką prośbę, żeby przygotować taką informację, że jeżeli użytkownik przeczytał dany wpis na blogu, to potem jak je kupił produkty i czy kupił produkty. Więc to jest też bardzo fajne dla osób, które piszą takie artykuły, czy poradniki, czy jakieś wpisy na blog, żeby później sobie sprawdzić, ok, napisało się np. przykładowo o szamponie przeciwłupieżowym i czy osoby, które przeczytały taki wpis, czy potem faktycznie kupiły taki szampon.
KM: To jest myślę, że świetny przykład, bo bardzo dużo firm wydaje mnóstwo pieniędzy na content marketing, który powoduje wzrost widoczności w Google, tam się pojawiają sesje z ulubionego Google Organic, ale potem mało kto sprawdza, czy to właściwie sprzedaje i to jest coś, o czym mówisz, że to jest super ważne według mnie, żeby zweryfikować i też znowu wyciągnąć wnioski, o czym pisać, żeby sprzedawać, jak pisać, żeby sprzedawać i ulepszać ten swój proces.
BK: Dokładnie tak.
KM: To spytam cię jeszcze o taką jedną rzecz z GA4, jak już jesteśmy przy takich różnych sytuacjach, to wiem, że zawsze z Analyticsa można było wyciągnąć jakieś nietypowe dane, takie, które nie zawsze pojawiają się w zwykłej analizie, pojawiają się w analizach, na które potrzeba mnóstwo czasu. Np. rzeczą, która zaskakuje wielu klientów, szczególnie tych, którzy startują z e-commerce, jest to, że Analytics pokazuje słowa kluczowe wpisywane w te wewnętrzne, sklepowe wyszukiwarki i na tej podstawie dużo można zrobić. Np. nauczyć się, że ktoś ufa nam, wpisuje dane słowa kluczowe, a nasze wyniki wyszukiwania są słabe albo ładują się bardzo długo, albo ten użytkownik szuka czegoś, co mamy nazwane, ten sam produkt, ale mamy nazwane zupełnie inaczej. Czy coś jeszcze z tego Analyticsa takiego nietypowego widziałeś wyciągane przez marketerów, co przełożyło się na jakiś konkretny efekt, ulepszenie strony, ulepszenie kampanii?
BK: Nawiązując do tych wyników wyszukiwania, takich wewnętrznych wyników wyszukiwania, to w Google Analytics 4 jest fajna ta opcja, że standardowo, jeżeli tworzymy nową usługę, to mamy tzw. pomiar zaawansowany, w którym jest opcja od razu zaznaczona, żeby śledzić taką wewnętrzną wyszukiwarkę. Jeżeli oczywiście mamy w naszej wewnętrznej wyszukiwarce określony parametr zapytania w adresie URL i on jest takim standardowym, typu search albo q, albo s, to wtedy będziemy łapać takie wyniki wyszukiwania. Więc bez tak naprawdę żadnych innych modyfikacji może się okazać, że wprowadzając Google Analytics 4 na swoją stronę internetową, od razu będziemy łapać też wyniki wewnętrznej wyszukiwarki. Natomiast to, o czym mówisz, czy coś znaleźliśmy w danych, takiego, co później mogliśmy sobie przełożyć, to ja tu bardziej patrzę pod kątem takim technicznym. To znaczy, jeżeli w dzisiejszych czasach są bardzo popularne aplikacje mobilne, typu Facebook, LinkedIn i tak dalej. I każdy z nas może to nawet zobaczyć. Jeżeli klikamy sobie w jakiś link w takiej aplikacji mobilnej na Facebooku czy w LinkedInie, to nam się nie otwiera nasza przeglądarka domyślna na telefonie, tylko przeglądarka aplikacji. I niestety może się zdarzyć tak, że ta przeglądarka aplikacji nie obsługuje jakiejś funkcji u nas na stronie. I badając sobie dane dotyczące tych przeglądarek w Google Analytics 4, możemy zobaczyć, możemy sprawdzić, czy taka przeglądarka aplikacyjna, czyli ona się nazywa Android WebView albo Safari In-App, to są takie dwie najbardziej popularne te przeglądarki aplikacyjne, czy tam nie mamy jakichś dziwnych danych dotyczących na przykład sesji z zaangażowaniem, że mamy bardzo niski współczynnik zaangażowania albo bardzo nam odbiega dodawanie do koszyka przy klikaniu Add to Cart, wtedy może się okazać, że warto przejść sobie też taką ścieżkę commerce właśnie na takiej przeglądarce aplikacyjnej, bo czasami, tak jak mówię, są pewne błędy w tych przeglądarkach, które wpływają na jakość zachowań naszych użytkowników, a tak naprawdę w innym miejscu możemy nawet tego nie sprawdzić, bo możemy być nawet nieświadomi tego, bo sprawdzamy oczywiście na desktopie, jak nasza działa strona, w telefonie, ale na zwykłej przeglądarce, ale nie sprawdzamy tego, jak to wygląda w przeglądarkach aplikacyjnych.
KM: To może pytanie na sam koniec. Czy czasem nie jest tak, że analizujesz coś w Analyticsie i nagle się okazuje, że to narzędzie już ci nie wystarcza?
BK: Tak, są takie sytuacje i jest coraz więcej takich sytuacji z tego względu, że niestety jak lubimy Google Analytics 4, bądź też jak go nie lubimy, to nie wszystko tam sobie sprawdzimy. Przykładowo, jeżeli chcielibyśmy sobie sprawdzić już wcześniej wspomnianą wyszukiwarkę wewnętrzną czy też wpisy nasze blogowe, czy po takim zachowaniu użytkownika ktoś dokonał transakcji i jakie kupił produkty, to możemy mieć to utrudnione zadanie w Google Analytics 4. Jakimiś kombinacjami dałoby się zrobić w raportach eksploracji. Jakbyśmy tworzyli segmenty, to dalibyśmy radę to wyklikać. Natomiast te sytuacje powodują to, że musimy gdzieś sobie wychodzić dalej z tymi naszymi danymi. Takim dobrym miejscem na analizę danych są właśnie arkusze Google, gdzie my możemy sobie też szybciutko wyciągnąć nasze dane z Analyticsa wprost do arkuszy dwoma, trzema kliknięciami lub też skorzystać z wtyczek do Google Sheets, jak na przykład Supermetrics czy taka dedykowana też googlowska wtyczka do arkuszy Google. Bodajże ona się nazywa Google Analytics 4, coś w tym stylu. A później kolejną rzeczą jest to, jeżeli nam te arkusze też nie wystarczają, to wejście w BigQuery. I tutaj powiem szczerze, że już nie ma się co jakby bać tego BigQuery dzięki narzędziom AI, które mamy, tak jak już wspomniałem, dzięki Cloudowi. Przy jakiejś podstawowej wiedzy, oczywiście jakaś tam wiedza zawsze nam się przyda w tych SQL-ach, natomiast przy podstawowej wiedzy możemy już zacząć wyciągać sobie dane dodatkowe na temat zachowania naszych użytkowników, co jak wcześniej też na przykład pokazałem, że jeżeli użytkownik przeczytał jakiś wpis X na blogu czy potem kupił te produkty czy nie, czy jakie w ogóle dokonał transakcje i co kupił. Tak samo z wynikami wyszukiwania również. Jeżeli użytkownik wyszukiwał jakąś rzecz X, to później czy dokonał zakupu tej właśnie rzeczy. I takich danych niestety nie wyklikamy sobie aż tak szczegółowo w Google Analytics 4, tylko właśnie w BigQuery. I tu przy okazji chciałbym jeszcze jedną kwestię zaznaczyć, co my możemy sobie też w BigQuery sprawdzić. To nie jest oczywiście jakaś reklama BigQuery, natomiast bardzo wiele fajnych rzeczy możemy wyciągnąć z BigQuery. Właśnie te nasze sesje not set czy właśnie sesje directowe, bo w raporcie eksploracji my sobie możemy wyciągnąć ID pliku cookie z naszego użytkownika, który dokonał jakąś rzecz na naszej stronie. Typu ma źródło not set, ma źródło direct i później my w BigQuery możemy sobie szczegółowo wyciągnąć, jakie eventy on wykonał, z jakiej podstrony on przyszedł, z jakiego źródła przyszedł i jak to wyglądało, że ten not set się pojawił. Więc może być taki efekt, że im głębiej siedzimy w Analyticsie, tym zauważymy, że ten Analytics nam już nie wystarcza do bieżącej pracy.
KM: Świetnie, bardzo Ci dziękuję. Widać, że to jest taka praca, która jest pójściem po nitce do kłębka i właściwie im więcej czasu posiedzimy nad danymi, tym więcej rzeczy możemy ciekawych znaleźć, wyciągnąć wnioski, no a to finalnie będzie się kończyło ulepszeniami naszej strony i kampanii. Podsumujmy, co dzisiaj usłyszeliśmy. Rozmawialiśmy o tym, jak zacząć pracę z Analyticsem, jakie kolejne składowe i technologie mogą nam się po drodze przydać i również jak dojść do rzeczy, które znacznie rozszerzają i ułatwiają nam korzystanie z danych Analyticsa, czyli mówiliśmy i trochę o BigQuery i trochę o Lookerze, który ułatwia np. zarządom czy osobom w decyzyjnym firmach podejmować decyzje na podstawie konkretnych danych, a nie chodzenia po Analyticsie, ale również dowiedzieliśmy się paru smaczków, co można z takiego Analyticsa wyciągnąć i to Wam bardzo na koniec polecam, żeby poszukać danych i na ich podstawie coś u siebie zmienić, coś u siebie ulepszyć. Bartek, bardzo Ci dziękuję za przyjęcie zaproszenia i podzielenie się z nami wiadomościami o Google Analytics 4 i nie tylko.
BK: Dziękuję również bardzo. Pamiętajcie, Google Analytics 4 nie gryzie. Nie trzeba się tego narzędzia bać.
KM: A ja Was gorąco zapraszam na YouTube’owy kanał Bartka. Link w opisie. A żeby jeszcze go solidnie zareklamować, to chcę Wam powiedzieć, że ta tematyka od wielu edycji semKRK i semWAW jest bardzo, bardzo gorąca. Specjaliści, którzy zajmują się zarówno SEO, jak i kampaniami płatnymi, bardzo chętnie słuchają tematyki analitycznej. Bartek jest trenerem ze świetnymi opiniami na wielu warsztatach i semKRK i semWAW, a podczas trzech swoich wystąpień na semKRK swoją prezentacją wygrał raz drugie miejsce, a raz pierwsze miejsce. Także widać, jak mocno Analytics jest rzeczą, która jest bardzo, bardzo ciekawa dla specjalistów sem. A w tym odcinku to wszystko. Bardzo Wam dziękuję za wysłuchanie, za zastanowienie do końca i zapraszam do materiałów dodatkowych. Cześć!
BK: Dziękuję. Do widzenia. Hej!
Materiały dodatkowe:
Analityka dla biznesu. Czy naprawdę jest niezbędna? Posłuchaj odcinka semCASTu z gościnnym udziałem Martyny Zastrożnej.
Odwiedź kanał na YouTube Bartłomieja Kaczmarczyka.
Spodobał Ci się ten artykuł?
Zapisz się na newsletter - nie spamujemy!
Loading...
