Новый Google Analytics (Web + App)
В начале августа разработчики Google анонсировали выход нового типа аккаунта в интерфейсе Google Analytics – «Веб-сайты и приложения». С его помощью можно объединить данные веб-сайта и мобильного приложения, чтобы по собранной статистике строить единые отчеты и анализировать данные в рамках одного ресурса.
Сейчас для приложений, преимущественно, используется Google Analytics for Firebase (Firebase Analytics, GA4F), а для веб-сайтов традиционный Google Analytics. Данные находятся в разных сервисах, разрозненно, и это затрудняет их анализ. Сводить вручную достаточно кропотливая работа.
Бизнес в крупных компаниях (особенно в США) уже дошел до того момента, когда крайне важно понимать кроссплатформенные взаимодействия пользователей. Сегодня потенциальный клиент зашел к вам на сайт, а завтра установил мобильное приложение и оформил заказ. Чтобы упростить такое отслеживание, команда Google представила новый способ совместного измерения приложений и веб-сайтов в Google Analytics.
Пока создание такого типа аккаунта доступно не всем. Мне удалось попасть в выборку, и в этой статье я хотел бы рассказать о том, что есть нового в Google Analytics и едином аккаунте типа App + Web Configuration.
Примечание: исходя из справки Google, все функции станут доступными в течение следующих нескольких недель в Google Analytics и Analytics 360.
Начнем с регистрации. Когда вы создаете новый аккаунт, вас просят указать ресурс отслеживания. Теперь их 3:
- Интернет – традиционный веб-сайт;
- Приложения – мобильные приложения для iOS или Android;
- Веб-сайт и приложения – кроссплатформенное отслеживание и веб-сайта, и мобильного приложения.
Нас интересует последний тип. На следующем шаге нас попросят ввести данные для ресурса – указать категорию, часовой пояс и валюту.
Принимаем Условия использования Google Аналитики. Затем мы можем настроить потоки данных для сбора.
Поскольку у меня нет мобильного приложения (ни iOS, ни Android), я буду использовать только поток «Интернет».
Примечание: также, как и в Google Analytics есть демо-аккаунт, в Firebase вы можете посмотреть пример проекта. Просто перейдите по ссылке, создайте первый проект, а потом нажмите Пример проекта.
Тестовый проект Firebase содержит данные из реально существующей игры-головоломки Flood-It!, которая доступна для Android и iOS. Данные в тестовом проекте Firebase типичны для игровых приложений. С помощью тестового аккаунта можно посмотреть как выглядит интерфейс GA4F и какой функционал имеет этот инструмент аналитики.
Поток – это источник данных (либо мобильное приложение, либо веб-сайт). Выбрав «Интернет», Google просит указать ссылку на сайт и настроить так называемую Улучшенную статистику (Enhanced measurement). Она позволяет собирать не только данные о просмотре страниц (PageView), но и другие.
Например, глубину скроллинга (прокрутку), исходящие ссылки (атрибуция ссылок), поиск по сайту, взаимодействие с видео, скачивание файлов. Раньше, чтобы отслеживать что-то подобное, нужно было вставлять дополнительные коды на сайт, создавать триггеры и теги в Google Tag Manager. В новом типе аккаунта Web + App Configuration это можно сделать, просто передвинув ползунок в положение Вкл.
Подробнее про улучшенную статистику читайте в официальной справке Google. Нажимаем Создать поток.
После этого мы получим идентификатор показателя, а также инструкции по добавлению нового тега на сайт.
Как видим, это традиционный Global Site Tag (gtag.js). Его можно установить как напрямую, так и через диспетчер тегов Google. Я выберу второй вариант, тем более что в GTM уже добавили 2 новых тега – Google Analytics: App + Web Configuration и Google Analytics: App + Web Event. Оба имеют значок БЕТА, поэтому работать могут с перебоями.
Для сайта подойдет Google Analytics: App + Web Configuration. Он аналогичен config команде в gtag.js и используется для настройки трекера, отправки начального просмотра страницы и настройки полей, которые необходимо задать (Fields to Set).
Просто копируем из Google Analytics идентификатор показателя и вставляем его в тег GTM. Активация – All Pages.
Публикуем контейнер на сайт. После этого статистика должна собираться. Если зайти на сайт и посмотреть в консоли разработчика данные по файлам cookie, то можно обнаружить на совершенно новый вид _ga_MEASUREMENT-ID **
Срок жизни – те же 2 года, однако формат записи отличается от традиционной куки _ga. В своей статье Симо Ахава (Simo Ahava) предполагает, данная кука отвечает за состояние сеанса, первая часть которой - это временная метка (в секундах), когда был создан файл cookie, а второе длинное число - это временная метка, когда в последний раз взаимодействие было отправлено в Google Analytics. Так или иначе, подтверждению этому пока нет.
Также в своем материале Симо анализирует данные по запросам, чтобы понять, как библиотека Analytics отправляет хиты, а также делает вывод, что при отправке обращений используется технология Beacon.
Вторым тегом в GTM является Google Analytics: App + Web Event. Он позволяет передавать в аналитику данные по специальным событиям. Все отслеживания можно разделить на 3 составляющие:
- автоматические события (улучшенная статистика, Enhanced measurement, см. выше);
- рекомендованные события (те, которые Google сам может подсказать в процессе анализа);
- пользовательские события (те, которые мы можем создавать самостоятельно).
С помощью данного тега можно настраивать пользовательские события. Однако перед этим лучше убедиться, что то, что вы хотите настроить, уже не собирается автоматически.
В настройках потока данных есть интересная настройка, которая называется Подключенные теги сайтов.
Насколько я понимаю, она позволит в будущем добавить существующие теги в новый тип аккаунта. Если у вас на сайте раннее был установлен тег (UA-, GTM-), то его можно будет привязать к новому типу аккаунта. И тогда данные при загрузке будут отправляться в оба ресурса. В настоящее время можно подключить только идентификаторы ресурсов Google Analytics типа «Приложение и сайт». Подробнее читайте в официальной справке Google.
То есть если вы уже используете Google Tag Manager или глобальный тег сайта (gtag.js) для Google Analytics, для вашего веб-сайта повторная пометка и установка нового кода не требуется. В скором времени их можно будет подключить через эту функцию. Но я это сделал на всякий случай и добавил новый тег через Google Tag Manager.
Давайте перейдем к интерфейсу аккаунта.
Он очень напоминает традиционный, за исключением отсутствия уровня Представление. Разбирать уровень Аккаунта не хотелось бы, поскольку там все те же настройки, что и прежде. А вот на уровне Ресурса остановимся поподробнее.
Настройки ресурса и Управление доступом – стандартные настройки, аналогичные Google Analytics. Затем идет новая опция Потоки данных, где создаются новые или привязываются старые теги от мобильных приложений (Firebase, iOS/Android) или Веб.
В настройках данных согласно правилам обработки персональных данных (GDPR) Google дает нам возможность устанавливать срок хранения данных о пользователях и событиях.
Следующей важной настройкой идет Идентификатор отчета по умолчанию.
Функция User ID позволяет отслеживать действия пользователей на разных устройствах и платформах.
Что изменяется глобально в новом типе аккаунта? Подход к отслеживанию! Если в обычном Google Analytics на первый план выходили сеансы пользователя и уникальный идентификатор пользователя (Client ID, cid), который привязывался к конкретному браузеру и устройства, то сейчас, в новом аккаунте, вектор сменился в сторону пользователей (User ID, uid) и различных событий, который совершают пользователи во время своего сеанса.
Способы идентификации пользователей следующие:
- По идентификатору User ID и устройству. При анализе данных и создании отчетов все данные о событиях сопоставляются по идентификатору User ID, если он имеется, что обеспечивает повышенную точность. Если идентификатор User ID отсутствует, то используется идентификатор устройства. Это либо файл cookie (в данных о сайте), либо идентификатор экземпляра приложения (в данных о приложении).
- Только по типу устройства. Используется только идентификатор устройства - либо файл cookie, либо идентификатор экземпляра приложения. Даже если имеется идентификатор User ID, он игнорируются.
Для отслеживания данных по User ID сначала нужно реализовать сбор этих идентификаторов, как для веб-сайта, так и для мобильного приложения. Подробнее об этом читайте в официальной справке Google.
Последняя настройка на уровне ресурса – это Связь с Google Рекламой. Здесь тоже все просто и понятно.
В данном типе аккаунта GA изменили механизм отслеживания сеансов. Данные по длительности сеанса на сайте и в мобильном приложении отслеживаются по-разному. Это может повлиять на статистику по связанным с ними показателям в отчетах.
В приложениях часто бывает, что пользователи закрывают его и продолжают взаимодействовать в фоновом режиме (например, при прослушивании музыки). В этот момент начинает отсчитываться время ожидания, однако такой сеанс можно возобновить с помощью параметр extend_session = 1.
По умолчанию время ожидания сеанса составляет 30 минут, но этот параметр можно переопределить с помощью метода setSessionTimeoutDuration. В мобильных приложениях отслеживают еще два события - ga_session_id (идентификатор сессии, который связан с каждым событием), и ga_session_number (параметр, который связан с каждым событием в рамках сеанса и определяет порядковый номер сеанса для пользователя). Подробнее об этом читайте в официальной справке Google.
Переходим к интерфейсу и отчетности. Поскольку мой аккаунт был создан всего пару дней назад, статистики в нем не так много. Но это не мешает нам познакомиться с интерфейсом и базовым функционалом нового Google Analytics. Если прям совсем кратко и в одном предложении, то: Google Analytics обновилась и теперь имеет симбиоз отчетов из Firebase и классического. Поэтому кто работал и там и там не сильно удивиться обновленному интерфейсу и функционалу. А вот для людей, кто только работал с вебом, он может показаться сложным.
Отчеты в таком аккаунте используют единый набор показателей и метрик. Аналитик сможет отследить, какой канал привлекает больше всего пользователей на разных платформах, сколько всего уникальных пользователей вне зависимости от того, какую платформу они посещают, сколько конверсий произошло на сайте и в приложении за последнюю неделю, и какая платформа принесла больше конверсий.
Еще раз хочу отметить, что это все будет работает корректно при условии правильной настройки User ID как в мобильном приложении, так и на сайте!
Здесь, как и в классическом GA, отображаются виджеты по самым необходимым данным:
- общая статистика по всем пользователям с учетом количества событий, конверсий, доходом;
- активность пользователей за последние 30 дней в разрезе стран;
- действия пользователей (конверсии) с течением времени;
- пользователи по странам;
- наиболее просматриваемые материалы по параметру «Заголовок страницы и класс экрана»;
- виджет по событиям (автоматические, рекомендованные, пользовательские);
- виджет по конверсиям (в этом типе аккаунта Google сам автоматически какие-то события определяет конверсиями. Здесь это – первый визит). Чуть позже я покажу, где можно менять эти настройки и выбирать другие события конверсиями.
- источники трафика;
- когортный анализ;
- сравнение активности на различных платформах (App + Web);
- группировка пользователей по платформам.
Каждый виджет кликабелен, мы можем провалиться внутрь этого отчета и посмотреть более детальную статистику.
Важно: изменился традиционный метод определения пользовательских сессий, который существовал целых 15 лет. Это классический Google Analytics и связка Session (Сеансы) + Pageview (Просмотры страниц). Ему на смену пришла параметрическая событийная модель с Event (Событие) + Parameter (Параметр).
Чем больше вы будете работать с мобильной аналитикой, тем больше будете понимать, что там существует огромное количество действий (хитов, событий), которых нет в обычном вебе. Транзакции, пуши, скроллинг, переход на новый уровень в игре, открыть/закрыть, приблизить, удалить, отредактировать – таких событий на одного пользователя или на одну сессию в приложении может быть тысячи и десятки тысяч. Все это требует абсолютно нового подхода в измерениях. А в связке с вебом – тем более. Метод открывает много новых возможностей для анализа.
Какое-то время назад мне довелось работать с мобильной аналитикой. Это были AppMetrica, Adjust, AppsFlyer. И уже тогда я понял, что это кардинально разные системы измерения (Web + App). И сделать так, чтобы это работало в такой связке – нужно отдать должное! Ребята из Google большие молодцы.
Итак, возвращаемся. Во всех отчетах доступна функция сравнения. Если проводить параллель с классическим Analytics, то это чем-то напоминает сегменты с определенным набором условий (максимум 5). Только это уже работа не с классическими сегментами, а срезы по пользователям (User ID), при условии, что вы их изначально корректно настроили.
Отчет «В режиме реального времени» претерпел существенные изменения. Но если сравнивать с тем же Firebase, то он вполне привычный.
Сами разработчики называют Real-Time в Google Analytics версией 1.0, а в Firebase и Google Analytics (App + Web Configuration) – версией 2.0. Он называется StreamView.
Данный отчет позволяет видеть, сколько человек было на вашем сайте «За последние 30 минут», переключаться между сущностями «Пользователь / Событие», а также позволяет детализировать данные по событию / параметру для различных категорий событий.
Также в отчете StreamView можно получить данные по модели устройства и версии ОС:
Если бы у меня было мобильное приложение, то я также мог отследить наиболее популярную версию аппы:
Также в отчете StreamView отображается наилучшее местоположение пользователей, с наибольшей активностью.
Мы можете фильтровать данные в режиме реального времени, например, для страны или города.
Также вы можете добавить общий фильтр в левом верхнем углу отчета на уровне платформы (веб, iOS, Android) или ленты (потока данных), чтобы посмотреть статистику по пользователям определенного приложения или сайта в режиме реального времени.
В отчете есть очень интересная функция, которая называется Пользовательская сводка (User Snapshot).
Суть ее в том, что мы можем посмотреть детально действия какого-то случайного пользователя. При клике на Посмотреть сводку открывается отдельное окно, в котором представлен полный путь пользователя на сайте (по минутам) с его активностями (событиями, которые он выполнил).
Например, кликнув на page_view (просмотр страницы), мы можем детально посмотреть информацию об это взаимодействии – источник захода, на какую страницу приземлился, количество заходов, referrer и многое другое.
Можно выбрать из списка параметр слева, а справа он будет разложен на более детальный отчет. А с помощью стрелочек мы можем переключаться между активными пользователями.
Вкладка Отчеты на момент выхода этой статьи (07.08.2019) состоит из 4 разделов: Пользователи, Демографические данные, Поведение и Технологии.
Следующим отчетом по списку идет Пользователи.
В нем отображается количество пользователей за отчетный период, пользователи за последние 30 дней, а также ряд виджетов, которые мы уже видели с вами на главной странице Google Analytics – источник пользователя (можно выбрать канал, источник, кампанию, тип рекламной сети и др.), лояльность пользователей, список аудиторий (по умолчанию All Users), а также посмотреть на действия пользователей с течением времени и группировки по когортам.
Следующий отчет – это Демографические данные.
В нем доступна статистика по стране, городу, полу, возрасту, интересам и языку. Также можно провалиться в соответствующий отчет, кликнув в виджете справа снизу Посмотреть …. Поскольку моему счетчику всего один день, данные по возрасту, полу и интересам еще не определились.
Отчет Поведение включает в себя события и просмотренные страницы (экраны)
Провалившись в один из отчетов (например, в страницы), увидим детальную статистику по просмотренным материалам моего блога за последние 24 часа:
Аналогично с событиями:
Отчет Технологии содержит информацию как по сайту, так и по вашему мобильному приложению в разрезе браузера, категории устройства, операционной системы, разрешении экрана и заголовка страницы.
Следующая вкладка – это События. Она состоит из 2 отчетов – Конверсии и Все события.
В конверсиях отображаются события-конверсии, которые мы добавили или которые Google сам посчитал нужным создать. По умолчанию, он конверсией определил такое событие, как first_visit (дата первого визита).
Конверсии можно создавать только через отслеживаемые события. А теперь проведите аналогию с классическим Analytics. Там это настраивалось через Категорию и Действие. Все события попадали в соответствующий отчет Google Аналитики. Чтобы создать конверсию, нам необходимо было создать цель-событие. Здесь тоже самое: чтобы создать конверсию, нам необходимо настроить отслеживание события, а затем создать событие-конверсию.
В отчете по событиям доступны все отслеживаемые аналитикой события. Это и автоматические (которые Google назвал улучшенной статистикой или Enhanced measurement), и рекомендованные самим Google, и пользовательские (наши).
Просто передвинув ползунок в положении Вкл. мы можем любое отслеживаемое событие сразу же сделать конверсией, и тогда оно станет доступно во всех отчетах и по ней можно делать соответствующие срезы.
У каждого события мы можем настроить параметры отчета.
В открывшемся меню следует выбрать те метрики, которые вы хотите в него добавить. В каждом из событий может быть доступно различное количество параметров – 5, 11, 14 и т.д.
После выбора параметров необходимо указать их тип, а затем Сохранить изменения. После этого данные начнут собираться и будут доступны внутри события. Удаление параметра из отчета приведет к потери данных.
Следующая группа отчетов называется Анализ. В нее входит: Центр анализа, Исследование, Совпадение сегментов, Анализ последовательностей, Анализ пути и Статистика по пользователям.
В Центре анализа есть возможность создать свой собственный отчет и провести любой анализ по тем метрикам, которые вам необходимы, либо же воспользоваться готовыми шаблонами:
Исследование. Можно создать собственный отчет из определенного набора метрик, перетаскивая в рабочую область необходимые сегменты, параметры и показатели, а также визуализировать данные по 5 доступным диаграммам.
Окно состоит из 3 больших областей:
- Переменные (к отчету можно добавить сегмент, параметры и показатели);
- Настройки вкладок (выбирает метод исследования, задаются настройки визуализации, определяются строки, столбцы, их количество в отчете, и значения метрик). Можно также наложить фильтр;
- Исследование. Здесь формируется конечная диаграмма с теми данными, которые вы выбрали на предыдущих шагах. Максимальное количество вкладок – 10.
Очень гибкие настройки, гораздо удобнее, чем специальные отчеты в Google Analytics.
Совпадение (наложение) сегментов. Позволяет сравнивать данные в различных срезах, которые вы создали. Анализ данных строится на выборе сегмента из существующих, либо же можно создать специальный самостоятельно или воспользоваться готовыми шаблонами (Группировка по демографии, технологии или источнику трафика).
Пример пользовательского сегмента. Браузер – Chrome:
Добавив два разных сегмента, можно выявить определенные закономерности и пересечения. На примере ниже я взял трафик только из браузера Chrome и весь прямой трафик (direct / none).
Анализ последовательностей. Это Карта целей в классическом Google Analytics.
Она позволяет ответить на ряд вопросов, связанных с поведением пользователей и их взаимодействием с сайтом:
- они проходят весь путь конверсии или только часть?
- на каких страницах чаще всего обрывается последовательность и почему?
- почему пользователи возвращаются на шаг назад и что им стало непонятно?
К сожалению, данных по конверсии пока недостаточно для визуализации, поэтому скриншота отчета из нового Google Analytics нет.
Анализ пути. Отчет поможет отследить действия, которые пользователи совершают, перемещаясь между этапами воронки.
В классическом Google Analytics эти отчеты назывались Пути пользователей (Аудитории) и Карта поведения (Поведение). В первом случае в роли исследуемого объекта являлись страницы, а во втором случае - события.
В новой версии GA есть ряд новых функций, которых нет в классическом Analytics. Это возможность:
- в рамках одного отчета выбирать типы узлов. Каждый шаг может быть настроен как событие (вы можете сузить до определенного типа) или заголовок страницы / название экрана (класс экрана);
- добавить до 10 шагов пути;
- применять фильтры и сегменты к путям;
Узел - различные измерения, которые вы можете использовать в качестве точек данного шага на пути.
Полученные при анализе данные можно использовать для создания более релевантных аудиторий. Чтобы подключить данные из приложений, понадобится Firebase SDK, встроенный в приложение.
Статистика по пользователям. Такой же отчет есть в обычном Google Analytics. Здесь представлена детальная статистика по каждому отдельному пользователю, все действия которого привязаны к параметру Код устройства.
Для Google Analytics 360 предусмотрен еще один кросс-платформенный анализ, который называется Воронки (Funnels). Он позволяет определить наиболее важные этапы до конверсии и понять, как пользователи перемещаются между ними. Прикладываю gif из официального анонса Google.
В следующей вкладке Настроить присутствует 3 отчета: Аудитории, Свойства пользователя и DebugView.
В отчете Аудитории у меня по умолчанию были созданы уже две – Все пользователи (All Users) и Покупатели (Purchases).
Вы можете создать собственную особую аудиторию или же на основе готового шаблона (как и сегменты).
При создании аудитории можно выбрать условие видимости, области действия (Во всех сеансах, В одном сеансе, В одном событии), то есть по какому признаку мы будем собирать аудиторию.
Инструмент создания аудиторий очень гибкий. Вы можете включить или исключить пользователей, задать условие, выбрать срок участия (30 или максимально возможный, в классическом Google Analytics - 540), добавить группу условий или создать последовательность, внутри которой вы можете снять или задать ограничение (тайминг) на определенные шаги активации.
Отчет Свойства пользователя пока никак не смогу прокомментировать, поскольку они используются в мобильных приложениях, а мои знания в трекинге ограничены. Однако в справке Google на эту тему есть исчерпывающая информация.
Последний доступный в моем аккаунте отчет DebugView предназначен для настройки и отладки настроек, связанных с мобильными приложениями. Подробнее читайте здесь.
Ограничения по отслеживанию
Google Analytics не регистрирует события, параметры событий и пользовательские свойства, которые превышают следующие ограничения.
Для типа аккаунта Google Analytics (App + Web Configuration) существуют лимиты на определенные конфигурации, а именно: создание аудиторий (50), зарегистрированные пользовательские свойства (25), воронки (200), параметры зарегистрированного текста (10), зарегистрированные числовые параметры (40), зарегистрированные события-конверсии (15).
Подробнее о лимитах читайте в официальной справке Google.
Скорее всего количество отчетов в моем аккаунте Google Analytics неполное, и со временем их станет еще больше. Некоторый функционал работает с лагами, медленно загружается или не показывает статистику вовсе. Но поскольку я имею возможность тестировать Google Analytics (App + Web Configuration) одним из первых в русскоязычном сегменте, этими неполадками можно пренебречь. Надеюсь, мне удалось полноценно описать все, что разработчики Google хотели заложить в новую версию Google Analytics для веба и апп.
В конце также хотелось описать кратко функционал экспорта, шэринга отчетности для других пользователей. Практически в каждом отчете присутствует возможность его настройки и отправки. В правом верхнем углу доступы эти две опции:
Отчет можно экспортировать как в .PDF или .CSV, так и отправить ссылку.
Зеленый значок рядом с названием отчета свидетельствует о том, что он построен на 100% выборке данных:
Резюмируя
Есть информация, что в новой версии Google Analytics App + Web будет функция экспорта данных в Google BigQuery для бесплатной версии Google Analytics. Это означает, что мы можем получить доступ к сырым данным и работать с ними без сэмплирования с помощью SQL.
Что хотелось бы сказать в конце? Google, как всегда впечатляет идеями и быстротой реализации. Но на территории РФ мало бизнесов имеют и сайты, и приложения одновременно. Таким стэком могут похвастаться только крупные проекты. И скорее всего, они и начнут в ближайшем будущем осваивать работу с новой версией Google Analytics (Web + App). Для владельцев сайтов переходить на новую версию Google Analytics пока смысла не вижу. Лишний функционал, и к тому же еще сыроватый. Я рекомендую продолжать работать с классическим GA и там улучшать свои бизнес-показатели. Если только из любопытства (как и я), то почему нет.
А то, что Google начал делать шаг в этом направлении – заслуживает похвалы. Маленький шаг для компании, большой шаг для индустрии (с).
Читайте также статьи по этой теме:
- Getting Started With Google Analytics: App + Web (simoahava.com);
- New App + Web Properties in Google Analytics (kristaseiden.com);
- Pathing in Google Analytics (kristaseiden.com);
- Streamview in Google Analytics (kristaseiden.com);
- Google Analytics объединит аналитику приложений и сайтов и изменит отслеживание событий (ppc.world);
- Как настроить BigQuery Export в Google Analytics App+Web (iosiuk.blogspot.com).