Что такое дополнительный параметр в google аналитике

Пользовательские параметры в Google Analytics, которые не раз нас спасали

При настройке аналитики через Google Analytics (GA) нередко без внимания остаются Пользовательские параметры или CD (Custom Dimensions). Это происходит из-за сложности с пониманием их области применения: неясно, как именно CD могут помочь в сборе и анализе данных и каким образом настраиваются. В этой статье рассказываем об основных CD, которые мы используем в Adventum на многих проектах, и процессе настройки.

Что такое пользовательские параметры

Для построения отчета в Google Analytics доступно более 200 различных параметров и метрик, таких как «источник», «город», «браузер», «операционная система» и многие другие. Но стандартных параметров не всегда достаточно для анализа, поэтому Google дал пользователям возможность создавать собственные. Значение CD может быть передано с любым хитом пользователя. Например, с помощью пользовательских параметров можно провести анализ эффективности сайта в разрезе адаптивов.

Всего существует 4 области действия CD:

Хит(Hit)
Сеанс
Пользователь
Товар

для CD с областью действия Хит, единица присвоилась параметру авторизации в том хите, в котором произошла авторизация;
для CD с областью действия Сеанс, параметр авторизации станет равным 1 для всех хитов сеанса, в котором произошло событие (затирая старые значения CD в этом сеансе);
для CD с областью действия Пользователь, параметр авторизации станет равным 1 для всех сеансов пользователя, начиная с того, в котором был совершен вход.

Настройка CD

Настройка пользовательского параметра состоит из двух этапов: создание параметра в GA и отправка данных с сайта. Далее опишем последовательность действий для настройки CD.

Создание CD в Google Analytics

Заходим в раздел “Администратор”
В настройках Ресурса в разделе “Пользовательские параметры” выбираем подраздел “Специальные параметры”:
Нажимаем на кнопку “+Специальный параметр”
Открывается форма:

Выбираем область действия параметра:

Хит(Hit)
Сеанс
Пользователь
Товар

Настройка Google Tag Manager

Настроить отправку параметров с сайта можно двумя способами:

непосредственно через HTML-код на сайте.
через Google Tag Manager (GTM).

Отправка через HTML-код на сайте

Обновить config ресурса в коде отслеживания Google Analytics, добавив туда custom_map (необходимо добавить то, что выделено с двух сторон комментариями):

где GA_MEASUREMENT_ID — ваш идентификатор счетчика Google Analytics. Заменяем <Index> на индекс параметра в GA, а вместо dimension_name указываем его название.

Если у вас несколько Пользовательских параметров, то ‘dimension<Index>’ : ‘dimension_name’ необходимо указать через запятую для каждого из них.

Для того чтобы отправить CD вместе с просмотром страницы, требуется присвоить этим параметрам нужное значение до кода, указанного выше:

где dimension_name должно совпадать с теми, которые вы указали в ‘custom_map’ , а dimension_value — значение, которые вы хотите передать в CD.

При отправке значения CD вместе с событием необходимо отправлять код:

action_value — действие по событию
category_value — категория события
label_value — ярлык события
event_value — ценность события (целое неотрицательное число)
dimension_name — имя параметра, которое мы указали в предыдущем коде
dimension_value — значение CD

На своих проектах мы пользуемся вторым вариантом — настройкой через GTM. Рассмотрим его подробнее.

Отправка CD вместе с хитами в GA через GTM

Настройка отправки CD вместе с хитами (просмотров страниц, событий) в GA производится в переменной типа “Настройки Google Analytics”. Если вы уже настраивали данную переменную, то откройте ее. Если нет, то необходимо ее создать. Перейдите в раздел «Дополнительные настройки», подраздел «Специальные параметры». Сюда необходимо добавить все пользовательские параметры, созданные вами ранее в GA:

В идентификаторе отслеживания нужно указать номер счетчика GA. В поле «Индекс» необходимо записывать идентификатор CD из GA, в который требуется передать данные.

В поле «Значение параметра» требуется указать значение, которое будет передано в CD с указанным индексом. Это значение можно указать двумя методами:

вручную, если оно будет одинаковое для всех событий;
с помощью переменной, в которой хранится значение этого параметра (ее название записывается в двойных фигурных скобках). Например, <> — “Размер окна браузера”.

При такой настройке пользовательских параметров важно учитывать:

При первой отработке тега еще не будет создан файл cookie с идентификатором пользователя Google (clientID). Если мы захотим настроить передачу этого параметра в CD, то не сможем это сделать для первого просмотра страниц.
Если мы хотим использовать одну и ту же переменную при отправке данных в разные пользовательские параметры, то эта переменная будет рассчитываться для каждого пользовательского параметра заново. Например, при отправке метки времени отработки тега в два разных пользовательских параметра, можно заметить разницу в значениях в несколько миллисекунд.

Применение customTask

customTask — это функция с самым большим приоритетом, код и логику которой вы определяете самостоятельно. Не так давно Google дал возможность использовать эту функцию в GTM.

customTask использует данные из объекта model (который включает в себя все поля счетчика отслеживания), cookie и т.д. Приоритет у этой функции выше, чем у всех остальных, и она отрабатывает до тега. Благодаря этому можно настроить отправку идентификатора пользователя с первого просмотра им страницы.

Для настройки CD через customTask создадим переменную GTM с именем JS_customTask и типом “Собственный код JavaScript»:

Теперь добавим созданную нами JS_customTask в переменную Настройки Google Analytics, в раздел “Поля, которые необходимо задать”:

В “Название поля” записываем customTask;
В “Значение” записываем название переменной, которую мы создали выше. Все переменные необходимо записывать в двойных фигурных скобках.

В GTM теге можно определить только один customTask. Поэтому все CD, которые можно определить этим методом, будем прописывать в переменной JS_customTask, созданной ранее.

Часто используемые CD

Идентификатор пользователя

Задача. В счетчике зафиксирован большой скачок количества сеансов. При этом количество пользователей выросло незначительно. Возникла гипотеза о ботовом трафике, который идет от части пользователей. По умолчанию посмотреть характеристики отдельных пользователей в GA в удобном формате невозможно.

Решение. Google Analytics присваивает каждому посетителю сайта уникальный идентификатор — Client ID. Увидеть его в интерфейсе Google Analytics можно только в одном отчете — “Статистика по пользователям” (User Explorer). Пользоваться им неудобно, поскольку на одном экране можно видеть последовательность действий только одного пользователя и нельзя добавлять дополнительные параметры к отчету.

Идеальным решением была бы возможность вывода clientID как отдельного параметра в стандартном или пользовательском отчете. И это можно сделать с помощью GTM.

Техника настройки. В качестве ClientId мы используем последовательность цифр из идентификатора пользователя в GA (он хранится в файле cookie с именем _ga. Например, _ga=GA1.2.1111111111.111111111, где ClientId=111111111.111111111). Чтобы посмотреть это значение, нажимаем правой клавишей мыши по странице сайта и выбираем “Посмотреть код”:

Затем во вкладке Application, в левом боковом меню выбираем Cookies и название сайта и ищем в таблице переменную _ga:

Помимо файла cookie идентификатор пользователя GA хранится в объекте model, и его можно извлечь с помощью метода.get(‘clientId’). Используем customTask для извлечения этого значения и передачи его в GA. Добавим в переменную с именем JS_customTask следующий код:

После знака равенства для переменной customDimensionIndex_client нужно указать индекс CD, соответствующий ClientId в GA. Этим способом мы получили идентификатор клиента из счетчика и отправили его в пользовательский параметр.

Результат. Мы построили отчет по отдельным пользователям и выявили, что у некоторых из них действительно было по тысяче сеансов. Все сеансы были с показателем отказов в 100% и явно не несли никакой ценности для нас. Мы настроили сегмент по исключению этих пользователей и смогли проанализировать динамику трафика без лишних визитов.

Идентификатор хита

Задача. Необходимо посмотреть, как пользователь ведет себя на сайте, какие действия совершает и в какой последовательности. На основе этих данных можно было бы выдвинуть гипотезы для развития бизнеса.

Решение. Создадим свою CD с номером хита пользователя в каждой сессии. Отсортировав по возрастанию хиты, мы сможем смотреть пути пользователей.

Техника настройки. Для удобства в качестве HitId мы передаем ClientId + время хита в формате timestamp. Так для каждого события, просмотра страницы, транзакции будет свое значение. Этот параметр можно настроить через customTask (аналогично ClientId).

В одном теге GTM можно определить только один customTask. Поэтому добавляем в ранее созданную переменную “Custom JavaScript” код, выделенный с двух сторон комментариями, где в переменной customDimensionIndex_hit будет храниться индекс CD c именем h_HitId из GA:

Тип параметра хитовой. Благодаря тому что он тоже содержит время в формате timestamp, все хиты пользователя/сессии можно сортировать по порядку их выполнения, не используя дополнительных параметров.

Если произвести точно такие же настройки, только в GA выбрать область действия параметра — сеанс, то получим CD, которая будет хранить идентификатор сеанса пользователя.

Результат. Построили два отчета:

Идентификатор пользователя, идентификатор хита, категория события, действие по событию, ярлык события, доп. параметры.
Идентификатор пользователя, идентификатор хита, доп. параметры.

A/B тесты

Задача. В компании решили провести AB-тест. Настройки проводились силами разработчиков, без использования Google Optimize. Возник вопрос: как в Google Analytics передавать варианты теста, чтобы провести анализ эффективности эксперимента.

Решение. В данном случае CD помогут нам сравнить результаты теста в GA. Достаточно настроить пользовательский параметр, который будет принимать значения с идентификатором теста и вариантом, в который попал пользователь. Так мы сможем разделить аудиторию на группы по вариантам теста и сравнить результаты.

Техника настройки. Создаем пользовательский параметр в GA, аналогично тем, что мы настраивали ранее. Выбираем в качестве “Области действия” — хит, чтобы была возможность разделять события на совершенные пользователем до и после попадания в тест. Назовем его, например, h_AB-Test. Данные в CD возможно передавать сразу по нескольким тестам. Разделять их можно символом, который не встречается в названии и варианте теста, например, “|”.

Если вы делаете тест самостоятельно и храните данные о нем в cookie, понадобится переменная типа “Собственный код JavaScript”, чтобы их извлечь:

где вместо <> необходимо указать название файла cookie, в котором хранится название и вариант теста. Не забудем добавить ее в переменную настроек GA.

Добавив в отчет параметр h_AB-Test мы будем видеть в Google Analytics к какому варианту теста относится сеанс. В зависимости от значения данного параметра можно сегментировать пользователей.

Результат. Создаем столько сегментов, сколько было вариантов теста с условием h_AB-Test. Оно должно соответствовать значению “название + варианта теста”. Смотрим интересующие нас события в отчетах.

Полный адрес страницы

Задача. Менеджер по контекстной рекламе запустил рекламную кампанию в Яндекс.Директ. Спустя несколько дней он зашел в отчет по источникам GA и обнаружил, что количество сеансов пользователей, пришедших по созданной им рекламной кампании, значительно меньше, чем кликов по объявлениям в Яндекс.Директ.

Решение. В Google Analytics есть обязательный параметр для отслеживания рекламы — utm_source. Если он есть, то его значение будет добавлено в стандартный параметр «Источник кампании». Аналогично Google поступает и с другими UTM-метками для записи в соответствующие параметры.

Все UTM-метки автоматически удаляются из отчета по страницам сайта и проанализировать их там нельзя. При этом если не была задана метка utm_source, то Google просто удалит все найденные UTM метки из отчета по страницам и не запишет их содержимое в соответствующие встроенные параметры.

Настроим параметр с полным адресом страницы, чтобы видеть все метки, даже если реклама настроена неверно. Назовем его h_fullPage.

Техника настройки. Создадим переменную с типом “Переменная JavaScript” в разделе “Имя глобальной переменной” укажем document.URL:

В качестве области действия переменной устанавливаем — хит.

Результат. Во всей рекламной кампании была следующая последовательность UTM-меток: utm_medium, utm_source, utm_campaign. Посмотрев на полный адрес страниц, заметили, что в части объявлений между utm_medium и utm_source был пропущен амперсанд. Так как utm_source является обязательной utm меткой любой рекламной кампании, а Google Analytics ее не обнаружил после спецсимволов (?, &), переход по данной рекламе был записан в прямой трафик. Благодаря параметру h_fullPage удалось обнаружить проблему и устранить ее в настройках рекламного кабинета.

Параметры для событий

Еще два полезных параметра (без описания их настройки):

Задача.

Решение. Чтобы оперативно найти корень проблемы, можно с каждым событием передавать CD:
Название контейнера (если их несколько на сайте) — встроенная переменная GTM;
Версию контейнера — встроенная переменная GTM;
Название тега — нужно настроить самостоятельно.

Передавать три эти параметра можно через какой-либо разделитель в переменной с типом “Константа”:

Область действия параметра — хит.

не отправлять в рабочее представление GA тестовые события, когда проверяем события на тестовом сайте;
если после выкатки на бой мы заметили, что проверили некорректно размеченные события/после обновления сайта что-то сломалось, важно быстро прекратить отправку событий в рабочее представление.

Решение. Будем разделять события на новые/некорректно работающие и верно размеченные. Первые можно помечать, как test, вторые — prod.

Для этого пусть разработчики добавляют данные в dataLayer, а мы будем доставать их и отправлять в GA. Любой пуш будет выглядеть следующим образом:

где в двойных фигурных скобках заключены названия переменных, в которых хранятся данные на стороне разработчиков.

Нам понадобится создать переменную “Таблица поиска” (Lookup Table) для разделения событий:

<> — переменная, которая достает из DataLayer идентификатор события.

Ставим галочку напротив “Установить значение по умолчанию” и в графе “Значение по умолчанию” пишем test. Таким образом изначально для всех событий эта переменная будет равна test. Убедившись, что событие размечено корректно, добавьте его event_id в ячейку “Входные данные”. В поле “Результат” пришем prod.

Так мы разделили все события на корректно размеченные и на новые/некорректно размеченные. Советуем сделать отдельное представление в Google Analytics, где будут события только с меткой prod (это можно сделать с помощью фильтра Представления).Там вы будете видеть только верно размеченные события.

Дополнительный параметр: определение

Ключевое значение, которое обеспечивает дополнительный уровень сортировки и/или агрегирования отчета.

Во многих отчетах для каждой возможной комбинации значений основного и дополнительного параметров предусмотрена отдельная строка. Например, если вы выберете «Город» в качестве основного параметра и «Тип пользователя» в качестве дополнительного, а данные имеются для Парижа, Лондона и Берлина, то в таблице будет шесть строк: «Париж, новые пользователи», «Париж, вернувшиеся пользователи», «Лондон, новые пользователи», «Лондон, вернувшиеся пользователи», «Берлин, новые пользователи», «Берлин, вернувшиеся пользователи».

Что такое параметры и показатели в Google Analytics?

Отчеты в Google Analytics содержат два типа данных – параметры (dimensions) и показатели (metrics) . Данные в отчетах как правило отображаются в виде таблицы.

Параметры строятся в ряды таблицы, а показатели в столбцы.

Каждый ряд в таблице представляет собой параметры , а каждый столбец/колонка показатели . Каждый отчет в Google Analytics состоит из параметров и показателей .

Например, допустим девушка 25 лет, из Москвы, зашла на сайт, через поисковик Гугл(органический поиск), введя запрос «что такое параметры в google analytics», а так же предположим, что она делала это в браузере Chrome, с обычного компьютера, на котором установлен Windows.
Характеристики пользователя у неё будут:
Пол – женский
Возраст – 20-30 лет
Город – Москва
Источник/Канал – Google/органический поиск
Поисковой запрос – «что такое параметры в google analytics»
Браузер – Google Chrome
Тип устройства – Настольный компьютер
Операционная система – Windows

Пол, возраст, Город, Источник/канал, Поисковой запрос, Браузер, Тип устройства и Операционная система – это и есть параметры в GA, потому что они все являются характеристиками пользователя.

Параметр(dimension) может иметь одну или несколько характеристик.
Для примера рассмотрим характеристики параметра источник/канал:
-Сессии
-Процент новых сессий
-Новые пользователи
-Показатель отказов
-Страницы за сессию
-Средняя продолжительность сессии
-Коэффициент конверсии цели
-Достижение цели

Сессии, % новых сессий, Новые пользователи, Показатель отказов, Страницы за сессию, Средняя продолжительность сессии, Коэффициент конверсии цели, Достижение цели – это показатели, потому что они все являются характеристиками параметра Источник/Канал.

Чтобы не путаться, можно задавать следующие вопросы.
Для параметров: Что считаем? – Источник/Канал.
Для показателей: Сколько сессий было с этого Источника/Канала?
Сколько новых пользователей пришло с этого Источника/Канала?
Какой был процент отказов с этого Источника/Канала?
Какая средняя продолжительность сеанса с этого Источника/Канал?

Разница №1:
Параметры и показатели, по сути являются характеристиками посетителей сайта, но отличаются в настройке, сборе, обработке, и отображении в отчетах. То есть параметр нельзя взять за показатель, и соответственно показатель нельзя принять за параметр. Например:
Какое число сессий(показатель) с Источника(параметр) Google? – корректный вопрос, можно посмотреть число сессий по источнику Google
Сколько было Источника(параметр) с сессии(показатель)? – некорректный вопрос.

Разница №2:
У показателя нет смысла без параметра. Показатель «Сессии», ничего не значит, пока его не применить к параметру, который нам надо посчитать. Например, совместив показатель с параметром, можно посмотреть, сколько было сессий(показатель) с источника(параметр) Google?

Сколько пользователей(показатель) пришло на сайт из города(параметр) Москва? и т.д.

1.Источники трафика(Acquistion) – как пользователи пришли на сайт. — A

2.Поведение(Behavior) – как пользователи взаимодействуют с сайтом. — B

3.Конверсии(Conversion) – какие целевые действия посетители совершают на сайте. — C

Разница №3:
В отличие от параметров, показатели в отчетах GA делятся на 3 категории.

Примеры показателей для категории «Источники трафика»:
-сессии/визиты(Sessions)
-процент новых сессий(% New Sessions)
-новые пользователи/посетители(New Users)

Примеры показателей для категории «Поведение» (аналитики называют — поведенческие метрики/показатели):
-показатель отказов(Bounce Rate)
-просмотр страниц за сессию(Pages per Sessions)
-среднее время пребывания на сайте или среднее время длительности сессии(Average Session Duration)

Примеры показателей для категории «Конверсия»(конверсионные показатели/метрики):
-конверсия цели(Goal Conversion Rate)
-Выполнение цели(Goal Completions)
-Ценность цели(Goal Value)

Разница №4:
В отличие от параметров, не все показатели могут быть доступны в разных отчетах GA. Например, показатель «ценность страницы» (page value) содержится только в определенных отчетах, потому что Google Analytics использует разные аналитические модели атрибуции, так как каждый отчет имеет определённый набор показателей, которые могут быть не применимы к определённым параметрам (не путайте с моделями атрибуций в многоканальных последовательностях).
Разница №5:
К параметру применимы все области действия в GA: Взаимодействие(hit), Сессия(Session), Пользователь(User), Продукт(Product).

Показатель имеет только две области действия:
Взаимодействие(hit) и Продукт(Product).
Разница №6:
Значение параметра имеет тип — «текст» (text)

Значение показателя имеет тип – «целое число»(integer).

Пользовательский параметр уровня хита(hit scope)

Значение пользовательского параметра меняется и отправляется в GA вместе при каждом взаимодействии/хите.

Используйте пользовательский параметр с областью хит тогда:
— когда нужно связать значение параметра только с взаимодействием, с которым оно было отправлено.
— когда нужно чтобы значение параметра менялось при каждом хите.

Пользовательский параметр уровня сессии(session scope).
Когда пользовательский параметр имеет область действия сессия, значение присваивается всем взаимодействиям в течение сессии, то есть значение пользовательского параметра расчитывается и отправляется только один раз за сессию.

Используйте пользовательский параметр с областью сессия тогда:
— когда вам нужно связать значение параметра со всеми взаимодействиями в текущей сессии.
— когда нужно чтобы значение не менялось при каждом взаимодействии.

Пользовательский параметр уровня пользователя(user scope).

Значение такого пользовательского параметра рассчитывается и отправляется только один раз для каждого пользователя.

Используйте пользовательский параметр с областью пользователь тогда:
— когда вы хотите связать значение пользовательского параметра со всеми сессиями пользователя.
— когда нужно, чтобы оно не менялось за всё время его существования.

Пользовательский параметр уровня Товар(product scope).

Товар — это то, что продаётся на сайте. Соответственно когда вы создаёте пользовательский параметр области действия Товар, вы привязываете его значения к определённому товару на вашем сайте.

Значение специального параметра рассчитывается и отправляется только один раз для каждого товара, при обязательном условии, что у вас подключена расширенная электронная торговля.

Используйте пользовательский параметр с областью Товар тогда:
— когда хотите добавить какую либо характеристику для определённого товара.
— когда хотите, что бы каждый товар был уникальный.

Как измерять эффективность с помощью специальных параметров в Google Analytics

Управляемый данными маркетинг заключается в понимании того, что работает. А для этого нужны не только точные, но и правильные данные.

Полнота данных имеет решающее значение для хорошей отчётности. Но аудит Google Analytics не должен фокусироваться исключительно на правильности кода отслеживания. Даже среди тех маркетологов, которые придают большое значение отчётности, бытует мнение, что технически правильная, готовая к внедрению конфигурация GA обеспечит все необходимые данные.

По этой причине потенциал Google Analytics редко используется в полной мере. Когда возникает необходимость в более глубоком понимании – анализе ROI активностей в верхней части маркетинговой воронки, поведения отдельных сегментов аудитории, влияния вовлечённости пользователей на «сырые» бизнес-KPI – многие не знают, насколько легко можно получить эти данные. Всё, что вам нужно – это потратить немного времени на настройку отслеживания и определить те показатели, которые являются наиболее ценными.

В данной статье мы рассмотрим способы использования специальных параметров для улучшения отчётности Google Analytics. Прочитав статью, вы сможете применить эти техники к собственной отчётности и использовать их, чтобы показать результаты своей работы руководству и клиентам.

Что такое специальные параметры?

Если кратко, то они позволяют собирать те данные, которые не отслеживаются автоматически. Специальные параметры также дают возможность объединять данные Analytics с другой статистикой. Кроме того, их можно использовать в качестве сегментов. Они также могут служить в качестве фильтров на уровне представлений, позволяя отделить конкретный сегмент аудитории или трафика для более глубокого анализа.

В отличие от функции «Группы контента», с помощью которой можно объединять существующие страницы, специальные параметры дают возможность добавлять совершенно новые данные к обращениям, сессиям или пользователям. Последний пункт очень важен: специальные параметры позволяют воспользоваться преимуществами разных областей доступа, предлагаемых Google Analytics. Это значит, что новый параметр может быть применён к отдельному пользователю и всем его последующим взаимодействиям на сайте или же к единичному обращению с просмотром страницы.

В качестве примера рассмотрим следующую ситуацию: вы управляете популярным ecommerce-сайтом, а ваша стратегия контент-маркетинга построена на основе блога. Давайте посмотрим, как с помощью специальных параметров можно получить новые данные для анализа.

1. Вовлечённость пользователей

Допустим, вы публикуете в блоге серию руководств. Они хорошо ранжируются в органическом поиске и популярны в социальных сетях. Вы хотели бы продемонстрировать руководству, какой финансовый результат приносит ваша работа. Вы предполагаете, что вовлечённость пользователей во взаимодействие с контентом позитивно коррелирует с возможными дорогостоящими покупками, и хотите показать это с помощью данных Google Analytics. Настроив специальный параметр «Комментатор» на уровне пользователя, который передаёт значение «true» или «false» в зависимости от того, оставлял ли посетитель когда-либо комментарии в вашем блоге, вы сможете отслеживать поведение вовлечённых пользователей.

2. Демография пользователей

Статус входа в систему пользователя (User login status) часто рекомендуется использовать в качестве специального параметра, поскольку это позволяет отделить существующих клиентов и лояльных посетителей. Таким способом мы можем получить отличный источник данных для анализа.

Но можно пойти ещё дальше: если вы собираете дополнительные (анонимные) данные в процессе регистрации посетителей, почему бы не использовать эту информацию в качества специального параметра на уровне пользователя? Возвращаясь к примеру ecommerce-сайта, представим, что форма регистрации на сайте включает выпадающее меню для указания рода занятий. Передавая данные о выборах пользователей в Google Analytics, вы сможете сравнивать паттерны покупок по разным профессиям.

3. Отсутствующие товары

Большинство ecommerce-сайтов когда-либо сталкивались с SEO-дилеммой: как быть с товарами, которые закончились на складе? Что делать с их URL-адресами – оставить всё, как есть; настроить переадресацию или ошибку 404? Реже анализируется влияние страниц таких товаров на конверсию или более широкие поведенческие паттерны.

Используя просмотры страниц отсутствующих товаров в качестве специального параметра, мы сможем ответить на эти вопросы с помощью данных.

Теперь, когда мы разобрались с потенциалом специальных параметров, давайте перейдём к вопросу их внедрения.

Как внедрить специальные параметры

Все специальные параметры сначала нужно создать в разделе «Администратор» Google Analytics. Они существуют на уровне ресурса, а не представления. Пользователям обычной версии GA разрешается создавать до 20 таких параметров на один ресурс.

В столбце «Ресурс» нажмите «Специальные определения» > «Специальные параметры», затем – кнопку «+ Специальный параметр».

Далее вам нужно будет назвать параметр, выбрать область действия (обращение, сессия, пользователь или товар) и установить флажок «Активный». Нажав кнопку «Создать», вы увидите примеры кода, нужного для того, чтобы начать собирать данные.

Этот код, полностью задокументированный в Google Developers и Справке Google, будет выглядеть примерно так:

На примере выше мы определили значение нашего параметра в переменной JavaScript, а затем использовали метод set с командной строкой ga () для передачи этой переменной в Analytics в качестве специального параметра. Все последующие обращения на этой странице (просмотры страницы, события) будут включать этот параметр. Обратите внимание, что мы ссылаемся на наш параметр по его порядковому номеру (индексу), который в данном случае равен 1.

Чтобы увидеть порядковый номер, который Google Analytics присвоил новому параметру, нужно перейти в раздел специальных параметров на вкладке «Администратор».

Синтаксис кода достаточно простой, чтобы его можно было легко модифицировать. Например, чтобы отслеживать комментаторов, нужно отправлять значение «комментатор» в строку параметра 2 как часть обращения события, которое настроено так, чтобы вызывать срабатывание кода отслеживания каждый раз, когда кто-то оставляет комментарий в блоге. Код будет выглядеть так:

Этот подход хорош, но у него есть и недостатки. Он требует изменения кода отслеживания на страницах, активного участия программиста и плохо масштабируется.

Однако с помощью Диспетчера тегов Google (Google Tag Manager, GTM) его внедрение можно значительно упростить.

Реализация с помощью Диспетчера тегов Google

Диспетчер тегов Google значительно облегчает внедрение специальных параметров, и мы рекомендуем использовать его для всех, кроме простейших, реализаций.

Тем, кто не знаком с работой с GTM, желательно ознакомиться с официальной документацией Google и добавить в закладки блог Симо Агавы с самой свежей информацией по работе этого сервиса.

В рамках данного руководства мы будем исходить из того, что вы уже знакомы с основами работы с Диспетчером тегов.

Чтобы добавить специальный параметр к определённому тегу – в нашем случае тегу события «Комментарий в блоге» – нажмите на пункт «Специальные параметры» в меню «Дополнительные настройки» и введите индекс и значение параметра, который вы хотите установить.

Для того, чтобы увидеть блок «Дополнительные настройки», нужно отметить галочкой пункт «Enable overriding settings in this tag», если вы не используете переменную типа Google Analytics Settings для настройки вашей реализации.

Вернёмся к нашим примерам – демографии пользователей и отсутствующим товарам.

В первом случае в нашем сценарии задействована форма регистрации, включающая поле «Род занятий». В отличие от примера с комментированием, в данном случае значение переменной должно устанавливаться автоматически в зависимости от пользовательского ввода – это не простые переменные true или false, которые можно легко привязать к подходящему тегу события.

Хотя мы могли бы использовать переменную типа «DOM Element», чтобы собирать значение поля «Род занятий» в выпадающем меню прямо со страницы, этот подход не масштабируемый. Намного лучшим решением будет передача значений этого поля – наряду со значениями любых других полей, которые вы можете добавить – на уровень данных вашего сайта.

Если вы пока не используете уровень данных

Хотя к настройке уровня данных нужно привлекать программистов, результат окупит потраченные усилия. Благодаря этому вы сможете значительно улучшить отчётность, особенно это касается крупных организаций.

Определение содержимого уровня данных вашего сайта – это отличная возможность для совместной работы различных подразделений. Это также означает, что все потенциально значимые данные будут доступны в читаемом машинами и независимом от платформы формате, готовом для передачи в Google Analytics. Кроме того, при этом вероятность ошибок ниже, чем при внедрении узкоспециализированного кода отслеживания. Подобно тому, как CSS отделяет стиль от контента, так уровень данных сепарирует ваши данные.

Прежде чем вы сможете определить какую-то информацию как переменную уровня данных в GTM и начать использовать её в своих тегах, вашему программисту нужно будет сделать эту информацию доступной на уровне данных.

На примере ниже переменная JavaScript «myValue» была настроена так, чтобы возвращать род занятий, введённый пользователем, в виде строки. Мы передаём эту информацию на уровень данных, затем определяем её как переменную уровня данных в Диспетчере тегов:

Добавьте специальный параметр к тегу события «Регистрация пользователя», затем укажите эту переменную уровня данных в качестве значения параметра. Работа сделана!

В примере с отсутствующими товарами мы следуем тем же принципам: определяем статус товара как точку данных на уровне обращения, настраиваем уровень данных так, чтобы эта информация возвращалась в качестве переменной на страницах товаров. Затем мы настраиваем тег просмотра страницы, чтобы он использовал эту переменную в качестве значения нового специального параметра.

Отчётность и анализ

Самый простой способ просмотреть данные по специальным параметрам в Analytics – это добавить дополнительный параметр к стандартному отчёту. На примере ниже мы указали параметр «Род занятий пользователя» как дополнительный параметр в отчёте «Новые и вернувшиеся». Это позволит нам узнать профессии наших посетителей.

Сочетая специальные параметры с поведенческими данными – например, частоту репостов в соцсетях и род занятий – вы можете понять, какие сегменты вашей аудитории наиболее склонны к взаимодействию и конвертации.

Правда, применение дополнительного параметра таким способом редко способствует эффективному анализу. Во многих случаях этот подход сильно увеличивает количество рядов данных в вашем отчёте, не предоставляя полезную информацию сразу. Поэтому часто возникает необходимость в доработке. Так, вы можете экспортировать данные в Excel для более глубокого анализа или создать отдельную сводку.

На примере ниже диаграмма и таблица настроены таким образом, чтобы показывать отсутствующие товары, которые наиболее часто просматривались на протяжении последней недели.

Иногда необходимо изолировать подмножество данных в отдельном представлении. Это может быть особенно эффективно при использовании вместе со специальным параметром уровня пользователя. Допустим, вы хотите, чтобы отображались только самые вовлечённые пользователи. Это можно сделать, применив фильтр к новому представлению.

На примере ниже мы добавили пользовательский фильтр, который определяет значение «Комментатор» на основании специального параметра «Комментатор в блоге». Результат – отдельное представление, в котором представлены только вовлечённые пользователи.

Заключение

Более глубокое понимание целевой аудитории всегда полезно. Специальные параметры – это лишь один из многих способов, позволяющих получить больше ценной и более точечной информации с учётом потребностей вашего бизнеса.

При этом важно помнить, что правильная реализация – это необходимое условие. Лучше вообще не иметь специальных параметров, чем использовать ненужные или неправильно настроенные.

Чтобы работа была эффективной, планирование и выполнение этой задачи должны осуществляться совместными усилиями подразделений маркетинга, управления и разработки.