Damian Rams – wywiad po semKRK#21 BIG

Mnie osobiście niezbyt, bo jakość tych danych w większości usług GA4 jest kiepska ze względu na ograniczenia technologiczne, przez co i tak trudno na ich podstawie podejmować przełomowe decyzje.

Przestawić Tożsamość na potrzeby raportowania na Zależnie od urządzenia, wtedy progowanie powinno zniknąć.

Sprawdzić w dokumentacji GA4 reguły dopasowania źródeł ruchu do domyślnego grupowania kanału i dostosować pod to UTM-y. Ewentualnie stworzyć własne grupowanie kanałów.

Postawić na mikrokonwersje. Często ruch z Meta nie prowadzi od razu do sprzedaży ze względu na to, że dzieje się na mobile i w innym kontekście niż ruch z organica czy Google Ads. Wtedy warto śledzić też inne interakcje (dodanie do koszyka, dodanie do wishlisty etc.), aby ocenić jakość ruchu z tych kanałów.

O progowaniu było wyżej. Z delayem nic nie zrobimy, ewentualnie można się pobawić w duplikowanie hitów GA4 do własnej bazy danych, wtedy będziemy je mieć w czasie rzeczywistym, ale to już wymaga wsparcia technicznej osoby, która nam takie rozwiązanie postawi.

Korzystam ze wszystkiego: raportów standardowych, własnych raportów w sekcji Biblioteka, eksploracji i Looker Studio. W różnych przypadkach różne miejsca się najlepiej sprawdzają do uzyskania efektu, jakiego oczekuję.

Nie widziałem jeszcze konta GA4, gdzie byłoby to niedostępne.

Zobaczymy w sierpniu, gdy trzeba będzie zrobić raporty za lipiec :-) Ale raczej w stronę armagedonu.

Przede wszystkim skupić się na analizie tego, czy eksperymentowanie (zmiany w targetowaniu kampanii, kreacjach, budżetach, zmiany w UX strony etc.) prowadzi do wzrostu tych mikrokonwersji. Dodatkowo wycinanie tych kampanii, które nie generują ani sprzedaży, ani mikrokonwersji – bo najprawdopodobniej dostarczają ruch, który nigdy nie przekonwertuje.Z drugiej strony warto się przyjrzeć, czym się charakteryzują kampanie, które dowożą dużo mikrokonwersji – być może da się tam znaleźć jakieś kluczowe punkty i wykorzystać to w innych obszarach marketingu.

Cóż, jeśli jakichś wymiarów nie ma, to ich nie wyczaruję :-) Po prostu cierpliwie czekam.

begin_checkout, view_cart, add_to_cart, add_to_wishlist, select_item, select_promotion. Ewentualnie jeszcze zapisy do newslettera, wybór rozmiaru, kliknięcie w tabelę rozmiarów i wyświetlenie informacji o zwrotach / dostawie.

A to już zależy od potrzeb. Standardowo zacząłbym od zmapowania lejków dla najważniejszych procesów na stronie, żeby wiedzieć, ile % użytkowników i którędy nam ucieka.

Nie ma tu filozofii – instalujemy zdarzenia na wysyłkę formularza i klikanie telefonu / maila, ustawiamy je jako konwersje i traktujemy jako punkt odniesienia dla skuteczności kampanii.

Długość trwania sesji lub zaangażowany czas na stronie traktowałbym jako dodatek. Konkretne akcje mówią więcej niż spędzony czas. Z kolei faktycznie dla stron, gdzie mamy przykładowo bardzo długą podstronę z opisem oferty, czas na stronie może być dobrą metryką pokazującą, czy np. zmiany w treści tej strony pomagają dłużej utrzymać uwagę użytkownika.

Modlić się? :) Nie mamy na to wpływu.

Najlepszy byłby baner, który jest duży, pojawia się na środku strony oraz blokuje dostęp do treści strony do momentu podjęcia decyzji o zgodzie / odmowie przez użytkownika. Projektujmy te banery tak, aby jak najbardziej zachęcały do wyrażenia zgody.Dodatkowo koniecznie eksport danych do BigQuery – tam znajdziesz eventy dla userów ze zgodą i bez zgody na ciasteczka.

Nie wiem – nie korzystałem.

Nie wiem, czy to pułapka myślenia, ale analizowanie zbyt małych liczb (np. 6 konwersji vs 10 konwersji dla dwóch kampanii) to błąd, który widzę nagminnie i niezmiernie mnie dziwi.

Generalnie im bliżej makrokonwersji, tym jest to mocniejszy sygnał. Przykładowo add_to_cart będzie mocniejszym sygnałem niż select_promotion.

Nie wiem :) Trzeba rozpatrzyć za i przeciw dla konkretnej firmy / przypadku. Być może dla niektórych firm będzie to miało sens, ale zakładam, że większość biznesów lepiej wyjdzie na korzystaniu z darmowego GA4, a kasę wrzuci w reklamy zamiast w licencję Adobe Analytics.

1st party.

Tagowanie server-side ma swoje zalety, ale to nie jest lek na całe zło. Na pewno nie rozwiązuje problemu z identyfikacją użytkownika między różnymi przeglądarkami / urządzeniami. Gdyby tak było, to już dawno wszyscy by wdrożyli server-side – a obecnie takie implementacje są ultrarzadkie.

Z perspektywy analizy danych w GA4 odejście od 3rd party cookies zmienia niewiele, o ile zmienia cokolwiek, bo GA zawsze działało w oparciu o 1st party cookies. Jest to raczej problem dla osób zajmujących się pozyskiwaniem ruchu, ale to nie moja działka.

Krok po kroku wytłumaczyć technologiczne zawiłości śledzenia konwersji, ciasteczek i śledzenia cross-device dla zalogowanych userów (które FB ma dla każdego kliknięcia, a GA4 nie). Jeśli klient nie chce słuchać o technikaliach, ale dalej jest nieufny co do wyników w GA4 vs Meta Ads, to wymienić klienta na mądrzejszego, bo szkoda nerwów.

Raczej polecałbym Piwik PRO, można potestować na darmowym pakiecie 500k eventów miesięcznie. Matomo działa na dość przestarzałej technologii, przez co jest wolne.

Brak celów. Słaby raport dla badania nawigacji użytkowników (Path exploration). Tempo przetwarzania danych (wolniejsze niż w UA). Słabe API dla importu danych kosztowych. Brak danych obliczonych. Toporne Overview reports. Brak spójności w dostępnych wymiarach / metrykach między raportami standardowymi, eksploracjami, a connectorem Looker Studio. Miejsce mi się kończy ;-)

Słabo. Google Signals, które obiecuje identyfikację cross-device, zazwyczaj obejmuje ~15-20% userów, natomiast trudno powiedzieć, czy widzi ich na wszystkich urządzeniach. Raczej nie, bo wymagałoby to logowania się do konta Google w każdej in-app browser, co w praktyce jest nierealne. A więc zostaje identyfikacja po ciasteczkach, czyli tylko w ramach jednej przeglądarki.

GA4 :)

Takie, z których będziemy regularnie korzystać. I wrzucić je w menu, bo GA4 pozwala na jego modyfikację.