Параметр организация в Google analytics

Содержание

Сэмплирование — это отличный способ прийти к обобщенным выводам, когда вы не можете или просто не считаете нужным анализировать все собранные данные. В Google Analytics данный метод работает так: сервис берет только часть всей информации и строит отчеты на ее основе. Проблема в том, что так вы получаете не точные данные, а лишь приблизительные. Виктор Осадчий, Creative writer из OWOX BI рассказывает, почему Google Analytics применяет сэмплирование и как с ним бороться.

Время чтения: 14 минут

  1. Почему и когда Google Analytics применяет сэмплинг данных
  2. Сэмплинг Google Analytics в различных видах отчетов
    • Сэмплированная статистика в отчетах по умолчанию (Default Reports)
    • Быстрые отчеты (Ad-hoc Reports)
    • Визуализация переходов (Flow-visualization Reports)
    • Отчеты по многоканальным последовательностям и атрибуции
    • Что не так с сэмплированием
    • Как бороться с сэмплированием
      • В пределах интерфейса Google Analytics
        • 1. Сократить отчетный период
        • 2. Не использовать быстрые отчеты
        • 3. Фильтры на уровне представления
        • 4. Создать отдельный ресурс под каждый сайт
        • За пределами интерфейса Google Analytics
          • 1. Google Analytics API
          • 2. Google Analytics Spreadsheet Add-on
          • 3. Google Analytics 360
          • 4. OWOX BI Pipeline

          Почему и когда Google Analytics применяет сэмплинг данных

          Google Analytics работает с огромным объемом сырых данных, которые приходится обрабатывать максимально быстро. Это нагружает серверы и увеличивает время, нужное для составления отчетов. Поэтому сервису приходится брать лишь часть данных на анализ, чтобы мы могли быстрее увидеть нужные данные, хотя их точность снижается.

          Определение параметров и показателей в Google Analytics — Digital Analytics Fundamentals

          Вы можете понять, что Google Analytics использовал выборку — для этого кликните по иконке щита возле названия отчета. Сразу после этого появится надпись «Отчет создан на основе анализа N% от общего числа сеансов». Если N будет менее 100%, данные были сэмплированы.

          что такое сэмплирование и как его избежать, сэмплинг данных

          Сэмплинг Google Analytics в различных видах отчетов

          Сэмплированная статистика в отчетах по умолчанию (Default Reports)

          Отчеты «Аудитория», «Источники трафика», «Поведение» и «Конверсии» содержат агрегированные отчеты с набором параметров и метрик на основе несэмплированных данных, даже если было более 500 тысяч сессий. В этих наборах данных информация обновляется каждый день и расчеты происходят быстро, так как в отчеты не добавляются дополнительные параметры и нагрузка на серверы Google Analytics не увеличивается. Поэтому системе не имеет смысла делать выборку.

          Пример отчета, который основан на 100% данных:

          Как перейти на Google Analytics 4 с Universal Analytics: события и параметры

          Быстрые отчеты (Ad-hoc Reports)

          Как только вы меняете стандартные отчеты (используете фильтры, сегменты, и т. д.), Google Analytics использует данные, которые уже были собраны и агрегированы заранее. Сервис поступает так же, когда вы создаете пользовательские отчеты, с параметрами и показателями, которых нет в дефолтных отчетах. Если Google Analytics не находит нужной информации в заранее собранных таблицах, сервис использует те данные, которые еще не обработал. В случае, когда в периоде для анализа набралось более 500 тысяч сессий, Google Analytics применяет выборку.

          что такое сэмплирование и как его избежать

          Визуализация переходов (Flow-visualization Reports)

          Лимит сессий для отчетов «Карта поведения», «Карта событий» и прочих карт переходов Google Analytics, составляет 100 тысяч — при его превышении сервис сэмплирует данные. Объем данных в таких отчетах может существенно отличаться от стандартных. В итоге получается, что информация по одним и тем же показателям в картах переходов Google Analytics может не соответствовать цифрам в дефолтных отчетах. Например, общее количество посещений, пользователей и т. д. в стандартных отчетах по поведению и конверсиям будут отличаться от данных в картах поведения и целей .

          Как в Google Chrome открыть историю

          что такое сэмплирование и как его избежать

          Отчеты по многоканальным последовательностям и атрибуции

          Тут можно избежать сэмплирования, если не вносить изменения — например, не добавлять параметры или сегменты. Если вы все же это сделаете, то помните, что Google Analytics применит выборку в таких отчетах сразу же после превышения лимита в 1 миллион конверсий.

          Что не так с сэмплированием

          Выборка не так уж страшна, если отчет построен на основе 90% данных и более. Но чем меньший процент информации используется для анализа, тем ниже точность полученных результатов. Представим, что Google Analytics использовал 1% данных из 100 сессий, то есть всего 1 сессию, а затем умножил ее на 100 и создал отчет. При этом целых 99% данных так и остались покрыты мраком неизвестности.

          Для примера давайте вспомним, как производители стиральных порошков рекламируют свой товар, утверждая, что 8 из 10 домохозяек предпочитают использовать их продукцию. Мы автоматически воспринимаем «8 из 10» как 80% опрошенных. А что, если было опрошено всего 10 человек, а эти самые 8 домохозяек работают в компании, которая производит порошок? Не зная точное количество респондентов и как производилась выборка, мы не можем объективно судить о достоверности данных. Так же работает и сэмплирование в Google Analytics.

          Если речь идет только о количестве сессий, сэмплирование не является такой уж серьезной проблемой. Но, когда мы говорим о подсчете доходов и затрат, выборка может обойтись в круглую сумму. Отчеты, построенные на сэмплированных данных, могут искажать важные вам показатели целей, конверсии и полученной прибыли. Вы рискуете потерять из вида рекламные каналы, которые действительно работают, или те, которые абсолютно неэффективны.

          Как бороться с сэмплированием

          Прежде, чем начинать борьбу с сэмплированием, определите процент погрешности в отчетах. Вдруг игра не стоит свеч, и выборка особо не влияет на ключевые показатели. Если же сэмплирование для вас стало серьезной проблемой, предлагаем восемь способов, как от него избавиться или уменьшить последствия. Начнем с простых вариантов, не требующих внедрения дополнительных сервисов.

          В пределах интерфейса Google Analytics

          1. Сократить отчетный период

          Объем данных для обработки Google Analytics напрямую связан с длительностью периода для анализа. Чем он длиннее, тем больше информации и выше вероятность применения выборки — и наоборот. К примеру, если вам нужен отчет за шесть месяцев, велика вероятность, что Google Analytics создаст его, используя сэмплированные данные по причине большого количества сеансов. В качестве альтернативы одному большому отчету вы можете создать шесть (по одному на каждый месяц) и сложить полученные результаты.

          что такое сэмплирование и как его избежать

          2. Не использовать быстрые отчеты

          У многих аналитиков возникает желание добавить в стандартные отчеты пользовательские метрики и параметры, чтобы быстро получить нужную информацию. Но, обычно она есть и в дефолтных отчетах, которые построены на 100% данных. Поэтому, если не применять дополнительные параметры, вы получите отчеты без выборки.

          К примеру, вам нужны цифры по каналу organic. Для этого воспользуйтесь стандартным отчетом «Каналы», просмотрев трафик с помощью параметра «Страницы входа» в качестве основного. Такой отчет сформирован на 100% сеансов, в отличии от «Страницы входа» с сегментом «Бесплатный трафик».

          Но тут есть оговорка — в дефолтных отчетах за день должно быть не более 50 тысяч строк, а в быстрых отчетах такой лимит составит 1 миллион строк. Если лимит будет превышен, Google Analytics объединит все данные сверх него в «Другие» (other).

          что такое сэмплирование и как его избежать

          3. Фильтры на уровне представления

          Данные в Google Analytics сэмплируются уже после того, как были применены фильтры уровня представления. Это означает, что выборка производится на основе сессий, прошедших фильтр. Поэтому можно собирать в представлении только нужные данные. Например, вместо использования сегмента «Бесплатный трафик» можно создать еще одно представление и отфильтровать в нем лишь органический трафик.

          что такое сэмплирование и как его избежать

          С быстрыми запросам этот способ может не сработать, если будет большой объем информации. Но в отчетах по умолчанию вы получите информацию без сэмплирования.

          Гугл расстояние за день

          Не рекомендуем использовать фильтр по параметрам на уровне страницы, особенно, если вы работаете в нише ecommerce, и у вас сайт с массой категорий товаров и веб-страниц. В этом случае отдельные представления для каждого типа страницы приведут к тому, что в разных представлениях будет учтена сессия одного и того же пользователя, а объем всех сеансов окажется непомерно большим.

          4. Создать отдельный ресурс под каждый сайт

          Многие привыкли отслеживать все свои сайты, используя один ресурс Google Analytics и применяя фильтры, чтобы увидеть цифры по отдельной площадке. Чем больше информации о ваших сайтах в пределах одного ресурса, тем вероятнее, что отчет будет построен на основе выборки. Чтобы этого не произошло, можно создать по ресурсу для всех сайтов, уменьшив объем информации в ресурсе и снизив вероятность выборки.

          что такое сэмплирование и как его избежать

          За пределами интерфейса Google Analytics

          Помимо описанных вариантов избавления от выборки, можно получить несэмплированные данные Google Analytics в BigQuery или Google Sheets. Главное, не забывать, что сырые демографические данные из Google Analytics экспортировать невозможно, ведь сервис их агрегирует в любом случае.

          1. Google Analytics API

          Еще один способ победить сэмплирование — это Reporting API , вариант обращения к данным с помощью уже готового программного функционала. Хотя и так есть шанс получить сэмплированные данные при выборе длительного периода для анализа. Правда, API позволяет самостоятельно определить объем данных и уровень сэмплирования для каждого запроса.

          ВАЖНО: Такой вариант не подходит для сайтов с большим объемом трафика, так как придется выполнять несколько сотен запросов для получения несэмплированных данных. Если это вам подходит, помните, что Reporting API дает возможность отправлять не более 50 тысяч запросов в день для одного проекта, а также возвращать не более 10 тысяч строк в ответ на запрос.

          Главный минус использования API — придется потратить много времени и запускать вручную огромное количество запросов. Можно автоматизировать этот процесс, но только с помощью программирования. И еще один недостаток — допускается использование не более семи параметров и десяти показателей в пределах одного отчета.

          что такое сэмплирование и как его избежать

          Обращаем внимание, что в любом из запросов должен присутствовать минимум один показатель и есть ограничения на комбинации параметров.

          2. Google Analytics Spreadsheet Add-on

          Это официальное дополнение, которое помогает получить информацию из Google Analytics в привычных таблицах Google, рассчитать новые показатели и параметры, построить отчеты и даже поделиться ими с коллегами или партнерами. В отличие от Reporting API, здесь можно выгружать не семь, а девять параметров.

          что такое сэмплирование и как его избежать

          Единственным, но довольно серьезным ограничением Google Analytics Spreadsheet Add-on является количество ячеек в одной таблице — до 400 тысяч. Поэтому вряд ли удастся экспортировать и обработать большие объемы данных.

          3. Google Analytics 360

          Платная версия Google Analytics может предложить несколько вариантов преодоления сэмплирования.

          1. Более высокий порог для выборки — до 100 миллионов сеансов для одного представления, что в 200 раз больше, чем на обычной версии Analytics.
          2. «Полные отчеты» (Unsampled Reports), в которых может содержаться до 3 миллионов уникальных строк данных. Вы сможете запускать этот отчет согласно расписанию или один раз по вашему запросу.
          3. Специальные таблицы (Custom Tables), которые предоставят до миллиона строк в день. Также будет моментальный доступ к данным, которые будут агрегированы по нужной вам комбинации параметров, показателей, сегментов и фильтров, а главное — без сэмплирования. В каждой такой таблице может быть до 6 параметров, 25 показателей, пять фильтров и четыре сегмента.

          Так как порог выборки в Google Analytics 360 гораздо выше, вы получите отчеты на основе 100% данных:

          что такое сэмплирование и как его избежать

          Помимо уже перечисленных преимуществ, Google Analytics 360 предлагает нативную интеграцию с BigQuery, что позволит загружать в облачное хранилище данные без сэмплирования, а также за секунды строить отчеты с любой структурой, комбинируя показатели и метрики, как вам удобно, с помощью SQL-запросов. Также всем пользователям Google Analytics 360 предоставляется купон на 500$ каждый месяц, чтобы оплатить затраты на BigQuery.

          Лучше чем Google forms

          Google Analytics 360 — это отличное решение, но для больших компаний, так как придется выложить довольно крупную сумму. Также этот вариант можно рассматривать, если количество хитов на вашем сайте свыше 10 миллионов в месяц, а выборка постоянно предоставляет искаженные данные.

          4. OWOX BI Pipeline

          Если вы не готовы приобрести Google Analytics360 или автоматизировать запросы к API, рассмотрите OWOX BI Pipeline в качестве альтернативы. Инструмент поможет отправлять сырые и несэмплированные данные в BigQuery прямо с сайта в режиме реального времени. Чтобы это сделать, нужно лишь создать Custom Task или Custom HTML тег в контейнере Google Tag Manager, а остальное сделает OWOX BI Pipeline.

          У сервиса собственный алгоритм для формирования сессий. Поэтому ваши отчеты всегда будут построены на основе информации без выборки и независимо от количества сеансов в Google Analytics. Стоимость подписки OWOX BI Pipeline стартует от 115$, но первые 14 дней можно попробовать сервис бесплатно .

          Чтобы было легче, мы объединили все вышеперечисленные варианты в таблицу , указали их достоинства и недостатки, а также подходящий объем данных. Выбирать вам!

          Источник: blog.ringostat.com

          Понимание области данных в отчетах Google Analytics

          Звёзд: 1Звёзд: 2Звёзд: 3Звёзд: 4 Звёзд: 5(5 оценок, среднее: 4,20 из 5)

          Google Analytics позволяет легко собирать и формировать отчеты, не понимая основную организацию этих данных. Сложные вопросы или странное поведение можно объяснить, поняв модель, которую Google Analytics собирает и хранит. Начнем с начала:

          Данные, собранные в Google Analytics, могут попадать в одну из двух категорий: параметры или показатели. Я описывал разницу между ними в этом блоге.

          Тем не менее, не каждая параметр-показатель может быть проанализирован в стандартных отчетах Google Analytics. Например, в отчете «Все страницы» приведены сведения о разных страницах вашего сайта. Вы можете увидеть сколько просмотров страниц, уникальных просмотров страниц и входов по каждой странице вместе со средним временем на странице, показателем отказов %, выходов и значением страницы. Но вы не видите такие показатели, как количество пользователей или сеансов.

          Здесь должно быть изображение для статьи - Понимание области данных в отчетах Google Analytics

          Где показатели сеанса и пользователя?

          Вы используете GA, потому что хотите узнать как можно больше информации о производительности своего сайта – так почему эти дополнительные показатели недоступны из коробки? Это может показаться ограничением стандартных отчетов, но упущение этих показателей преднамеренно и понимание того, почему они не учтены, является ключом к созданию значимых и точных отчетов ваших данных.

          Что такое области?

          Параметры и показатели сохраняются отдельно друг от друга из-за того, как данные определяются и собираются в Google Analytics. Области действия характеристики каждого параметра и показателя, и каждый параметр и показатель может иметь только одну область. Данные GA организованы в 4 типа областей:

          1. Данные пользователя;
          2. Данные сеанса;
          3. Хит-данные;
          4. Данные о товаре (электронная торговля).

          Хит определяется как любое действие на сайте, такое как просмотр страницы или событие, вызванное просмотром видео или загрузкой PDF-файла. У хитов также могут быть связанные с ними продукты.

          Сеанс определяется как один или несколько обращений в течение определенного периода времени. Действия одного человека на вашем сайте во время одного сеанса просмотры загружаемые страницы, файлы которые они загружают, подключены к одному сеансу.

          Здесь должно быть изображение для статьи - Понимание области данных в отчетах Google Analytics

          Пользователь – это самый высокий уровень данных и это ключевая часть, которая связывает предыдущее и будущее поведение в Интернете. В частности, в Google Analytics хранится идентификатор клиента для каждого пользователя, который посещает ваш сайт, а затем объединяет все сеансы с одним и тем же идентификатором клиента. Идентификатор клиента – это значение, которое генерируется кодом отслеживания Google Analytics и хранится в файле cookie в браузере пользователя на своем компьютере. Это разъяснение важно; важно понимать, что пользователи – это файлы cookie, а не отдельные люди – cookie привязан к браузеру, а не к человеку. Таким образом, человек, посещающий сайт Chrome на работе и посещающий тот же сайт из Firefox на своем домашнем компьютере, будет считаться двумя пользователями, индивидуальный файл cookie у каждого браузера.

          Пользователи состоят из одного или нескольких сеансов, сеансы состоят из одного или нескольких хитов, а хиты могут иметь один или несколько продуктов, связанных с ними.

          Google kids space как отключить

          Область пользовательского уровня

          Любой параметр или показатель с областью пользовательского уровня относится к аспекту пользователя. Некоторые из наиболее часто используемых включают:

          ПараметрыПоказатели
          Тип пользователя Пользователи
          Количество сеансов Новые пользователи
          Географическое положение

          Сфера охвата

          Параметры и показатели уровня сеанса описывают атрибуты одного сеанса. Они включают:

          ПараметрыПоказатели
          Landing Page Сессия
          Источник/Канал Показатель отказов
          Компания Средняя продолжительность сеанса

          Область охвата

          Размеры и показатели уровня Hit относятся к особенностям одного попадания. Они включают

          ПараметрыПоказатели
          Страницыа Все страницы
          Hostname Время на странице
          Категория событий Все события

          Почему область важна?

          Как я уже сказал выше, пользователи состоят из одного или нескольких сеансов, сеансы состоят из одного или нескольких хитов, а хиты могут иметь один или несколько продуктов, связанных с ними. Важно признать, что эта иерархия обычно работает в одном направлении. Например, сеансы имеют хиты, но хиты не могут иметь сеансов, а хиты могут иметь продукты, но продукты не могут иметь хиты. У хитов есть пользователи, однако у хитов не может быть сеансов.

          Хиты являются строительными блоками GA. Идентификатор клиента (упомянутый выше) приписывается каждому хиту вместе с тонной другой информацией, например какой тип хита отправляется (просмотр страницы, событие и т.д.), время когда был сделан хит и т.д. Хиты – это части информации, поступающей в GA для обработки.

          Некоторые хиты сохраняются, а некоторые выбрасываются на основе фильтров, которые вы настроили для своего представления. Хиты организованы в хронологическом порядке на основе их временных меток и связаны между собой на основе идентификатора клиента. Только тогда GA выясняет к какой сессии они принадлежат, просматривая время между хитами.

          В результате хиты не имеют идентификатора сеанса приписываемого им, поэтому мы можем сказать «у хитов есть пользователи», потому что хиты содержат информацию идентификатора клиента, мы не можем сказать что «хиты имеют сеансы» потому что они не содержат информация о сеансе. И если бы был способ связать хиты с сеансами, наши отчеты на уровне хитов, вероятно дублировались бы. Таким образом, отчет о сеансе несовместим, и поэтому мы говорим: «у хитов не может быть сеансов».

          Вы должны учитывать области при представлении данных и настройке параметров и показателей.

          Составление отчетов

          Это особенно актуально, когда речь идет о отчетности. Как я уже говорил выше, встроенные отчеты GA не позволяют делать недопустимые комбинации показателей. Однако, если вы создаете пользовательские отчеты или отчеты с помощью API, существует меньше ограничений – вы можете комбинировать практически любые параметры или показатели, которые вы хотите, что не всегда хорошо.

          Первое, что вам нужно спросить при создании отчета, – «Имеет ли смысл эта метрическая комбинация в отношении того, как Google Analytics собирает данные?» В противном случае вы могли бы создать несколько отчетов, которые не означают, что вы ожидаете от них.

          Например, если вы попытаетесь совместить страницу с сеансами, итоговая таблица не покажет вам, сколько сеансов, на которых просматривалась эта страница. Вместо этого в отчете показано, сколько сеансов началось на каждой странице. Чтобы увидеть информацию, которую вы ищете, вам нужно совместить страницу с другим измерением уровня, например Unique Pageviews.

          При объединении любого измерения уровня хита с метрикой уровня сеанса, метрика будет содержать только данные с первого хита сеанса. Я писал об этом более подробно здесь, а также другие ошибки, которые вы можете сделать при представлении отчетов.

          Аналогичным образом вы не можете комбинировать:

          • События и цели
            Возможно, вам захочется узнать, сколько событий было засчитано как завершение цели. Цель может быть определена как событие, но она не может относиться к завершению цели, поскольку цели – это уровень сеанса, в то время как события – это уровень хита.
          • Продукты и общие события
            Вам может быть интересно, сколько людей, купивших продукт, также завершило цель. В этом случае сравнение уровня продукта на уровень хита не работает; эта комбинация приведет к таблице без данных.
          • Страницы и цели
            Другая информация, которую вы можете заинтересовать, – это страницы, на которых были достигнуты цели. Вы можете увидеть некоторый уровень детализации с помощью URL-адреса «Цель», но вы не можете комбинировать измерение «Страница» с «Достижениями цели». Причина, по которой этот анализ не будет работать, относится к вышеперечисленным мероприятиям и достижениям цели – цели определяются на уровне сеанса, тогда как страницы имеют уровень хита.
          Как зайти в чужой Гугл диск по ссылке

          В целом, комбинации этих измерений и показателей производят таблицы, которые не имеют смысла в отношении того, как GA определяет и обрабатывает данные.

          Пользовательские параметры и показатели

          Область данных очень важна и необходимо помнить это при создании Пользовательских параметров и переменных. Вы получаете возможность решить, как охватить эти параметры и показатели.

          Здесь должно быть изображение для статьи - Понимание области данных в отчетах Google Analytics

          Основывайте свое решение как на данных, которые вы ожидаете получить, так и на том, как вы в конечном итоге хотите видет эти данные. Описывает ли эта информация только текущий хит, дает ли нам больше информации о сеансе просмотра или сообщает нам что-то об этом пользователе, которое мы хотим запомнить навсегда?

          Есть исключения

          Как я уже сказал, объединение измерений и показателей по масштабам может быть крайне ошибочным. Это может создать отчеты, которые либо не имеют никакого смысла, либо по крайней мере, означают нечто иное, чем вы ожидаете. Но иногда вы получаете отчет, который ожидаете.

          Например, если вы создаете настраиваемый отчет, который объединяет страницу измерения уровня на уровне страницы с пользовательскими метрическими пользователями, вы ожидаете получить таблицу, которая показывает, сколько пользователей посетило каждую страницу вашего сайта. Если вы помните из ранее хитов делать содержат информацию о пользователе (идентификатор клиента), так что это на самом деле именно отчет , что вы получите в этом случае.

          И напоследок

          Посмотрите на свои результаты и перекрестные ссылки с другими данными в GA, чтобы убедиться, что таблица показывает вам то, что вы действительно хотите видеть. Постоянно помните как GA обрабатывает данные – идентификатор клиента связан с каждым хитом, но идентификатор сеанса – нет. И, как правило, никогда не объединяйте метрики на уровне хитов и сеансов.

          Источник: pm-ka.com

          Параметр организация в google analytics

          Специальные отчеты в Google Analytics

          Google Analytics — это система аналитики, которая собирает статистику по эффективности сайта, приложений, рекламным каналам в одном месте.

          Для анализа статистики имеется множество отчетов, которые созданы в Google Analytics по умолчанию. Но в таких отчетах не всегда удается найти нужную информацию.

          Чтобы анализировать те данные, которые необходимо, в Google Analytics есть возможность создавать «Специальные отчеты».

          Специальные отчеты — это отчеты, которые создаются вручную, используя только те данные, которые необходимо анализировать.

          Например, необходимо изучить статистику и понять эффективность рекламы в Яндекс.Директ. Для этого необходимо создать специальный отчет в Google Analytics и указать необходимые показатели и отфильтровать данные только из Яндекс.Директ.

          Рекомендуется создавать следующие специальные отчеты:

          — Отчет по CPA
          — Отчет по времени суток и дням недели
          — Отчет по устройствам
          — Отчет по городам (необязательный)

          Отчет по CPA показывает данные о количестве конверсий (полезный действий для бизнеса), конверсии сайта и стоимости конверсий по различным канал привлечения трафика. Например, канал Яндекс.Директ имеет высокую стоимость конверсии. В таком случае имеет смысл внести корректировки ставок в рекламные кампании в Яндекс.Директ.

          Отчет по времени суток и дням недели показывает, какой день или час наиболее эффективен. Например, из такого отчета можно узнать, что в понедельник с 16:00 до 20:00 пользователи чаще всего оставляют заявки на сайте. После такого анализа необходимо сделать корректировки ставок.

          Отчет по устройствам покажет, с какого устройства (ПК, планшеты, мобильные устройства) пользователь чаще всего совершает полезные действия, т.е. выполняют цели. Например, из отчета видно, что пользователи чаще всего оставляют заявки на сайте с мобильный устройств. Имеет смысл сделать корректировки ставок по устройствам.

          Отчет по городам используется в случае, если сайт рекламируется в нескольких городах. В таком отчете отслеживается эффективность рекламы по каждому городу в отдельности.

          Ниже представлена инструкция по созданию всех рекомендуемых специальных отчетов в Google Analytics:

          Источник: iadvert.ru

          Рейтинг
          Загрузка ...