GA4 → Reports → Explore → наблюдения и гипотезы.
Форма → Apps Script → leads → очистка в Google Таблицах из темы 8.
Раньше проверяли поступление данных. Теперь сравниваем группы, исследуем путь и формулируем гипотезы.
Теперь хотим отвечать на вопросы:
Откуда приходят пользователи?
Какие кампании работают лучше?
На какой странице начинают путь?
Где выпадают из воронки?
Какие события происходят чаще?
Какие пользователи доходят до заявки?
Что происходило перед generate_lead?Проверить свежую активность.
Получить регулярные показатели.
Сопоставить группы в отчёте.
Настроить таблицу, воронку или пути.
Разобрать вклад источников.
Замечать изменения и сохранять повторяемый анализ.
Realtime хорошо отвечает на вопросы:
Пришёл ли пользователь?
Пришёл ли event?
Определился ли source?
Сработал ли generate_lead?Но Realtime плохо подходит для анализа поведения за неделю или месяц.
Reports нужны для регулярно повторяющихся вопросов.
Например:
Сколько пользователей было?
Откуда они пришли?
Какие страницы открывали?
Какие события выполняли?
Сколько было key events?Сравнить трафик, страницы и события по готовым разрезам.
Задать маршрут, группы и условия исследования.
Период, Acquisition, страницы, события, устройства.
Comparisons и экспорт.
Поля, таблицы, фильтры и сегменты.
Шаги, переходы, потери и разбивка.
Прямой и обратный маршрут.
Attribution, Insights, Custom Reports и итоговый кейс.
Плохо:
Посмотрю на графики и, может быть, что-нибудь замечу.
Хорошо:
Сколько пользователей пришло из Instagram за последние 7 дней?
После вопроса выбираем нужный отчёт.
4 события generate_lead.
10 событий generate_lead.
+6 событий; рост на 150%.
Dimension описывает объект.
Например:
Session source
Campaign
Page path
Device category
Event nameMetric — числовое измерение.
Например:
Users
Sessions
Event count
Key events
Engagement rate| Session source | Sessions |
|---|---|
| 40 | |
| (direct) | 31 |
| 12 |
Вопрос:
Сколько сессий пришло из каждого источника?
Разбираем:
что сравниваем?
→ source
что считаем?
→ sessionsUser acquisition: откуда пользователь пришёл в первый раз.
Traffic acquisition: откуда пришёл каждый сеанс.
User acquisition ориентирован на первичное привлечение нового пользователя.
Упрощённый вопрос:
Откуда этот пользователь впервые появился у нас?
User Acquisition
Как пользователь впервые появился?Traffic Acquisition
Что привело эту конкретную сессию?Для анализа нашей Instagram-воронки чаще нужен:
Traffic Acquisition
| Источник | Sessions | generate_lead · события |
|---|---|---|
| 100 | 5 | |
| (direct) | 40 | 8 |
Instagram может содержать несколько кампаний:
backend_guide
frontend_guide
analytics_guideПоэтому нужно уметь анализировать:
Session campaign| Session source / medium | Session campaign | Sessions |
|---|---|---|
| instagram / social | backend_guide | 52 |
| instagram / social | frontend_guide | 31 |
| instagram / social | analytics_guide | 19 |
Мы использовали:
utm_content=reel01и можем использовать:
utm_content=reel02Это позволяет различать конкретные варианты контента внутри одной кампании.
Когда нам нужно одновременно:
Перед Explore нужно научиться находить готовый ответ там, где он уже существует.
Посмотрим:
Landing page
Events
Key events
Pages and screens
TechПервая просмотренная страница сеанса.
В теме 9 материал расположен на /guide.html; после CTA открывается /contacts.html.
Представим:
Instagram → /Но главный CTA находится глубоко на другой странице.
Тогда проблема может быть не в источнике трафика.
Проблема — в landing experience.
Landing page отвечает:
С чего началась сессия?
Pages and screens отвечает:
Какие страницы вообще просматривали?
Это разные вопросы.
| Event name | Event count |
|---|---|
| page_view | 450 |
| cta_click | 81 |
| form_start | 32 |
| generate_lead | 18 |
Например, один человек может нажать CTA три раза.
Тогда:
Users = 1
Event count = 3Нельзя автоматически считать каждое событие отдельным пользователем.
Мы ранее отметили:
generate_leadкак Key Event.
Это позволяет анализировать его не просто как техническое событие, а как важный результат.
| Источник | Sessions | generate_lead · события |
|---|---|---|
| 100 | 8 | |
| (direct) | 50 | 7 |
Tech reports позволяют посмотреть:
90% Instagram-трафика приходится на mobile; доля сеансов с generate_lead ниже, чем на desktop.
Размер групп, одинаковый период, исправность событий и работу формы на телефоне.
GA4 может показать:
Но GA4 не доказывает:
форма плохая.
Это гипотеза.
Нужно открыть мобильную версию и проверить.
Filter обычно ограничивает набор.
Comparison позволяет видеть наборы рядом.
Например:
Instagram
vs
DirectЭто полезно для анализа различий.
Лучше задавать конкретно:
Как отличаются Sessions, Engagement и Key Events у Instagram и Direct за последние 7 дней?
Такой вопрос можно проверить данными.
Например:
или позже:
Мы уже можем исследовать:
источники
кампании
landing pages
страницы
events
key events
devicesНо теперь появляется сложный вопрос.
Всё, что импортировано в исследование: сегменты, параметры, показатели.
Что из переменных используется сейчас: строки, значения, фильтры, визуализация.
Результат: таблица или диаграмма.
Поиском находим и отмечаем 7 параметров:
Variables — доступные поля.
Tab Settings определяет:
что именно из них показать сейчас.
| Источник | Sessions | Key events | Событий на сеанс |
|---|---|---|---|
| 100 | 8 | 0,08 | |
| (direct) | 50 | 7 | 0,14 |
| 45 | 3 | 0,067 |
instagram
backend_guide
frontend_guide
analytics_guideТеперь можно сравнивать кампании внутри Instagram.
| URL | Измерение уровня сеанса | Значение |
|---|---|---|
| utm_source | Session source | |
| utm_campaign | Session campaign | backend_guide |
| utm_content | Session manual ad content | reel01 |
Для сравнения количества по источникам хорошо подходит:
bar chartДля изменения показателя во времени:
line chartДля точного сравнения нескольких metrics:
tableFilter ограничивает конкретную вкладку Exploration.
Segment описывает группу:
Users
Sessions
Eventsи может использоваться в разных вкладках текущего исследования.
Reports:
ComparisonExplore:
SegmentSegments дают более гибкие условия для глубокого анализа пользователей, сессий и событий.
| Шаг | Пользователи | Коэффициент завершения |
|---|---|---|
| Session started | 59 | 6,78 % |
| CTA Click | 4 (6,8 %) | 50 % |
| Form Start | 2 (3,4 %) | 100 % |
| Lead | 2 (3,4 %) | — |
Введите число пользователей каждого шага закрытой воронки. Пример условный.
| Переход | Потеря пользователей | Доля потерь |
|---|---|---|
| 100 → 48 | 52 | 52% |
| 48 → 21 | 27 | 56,25% |
| 21 → 11 | 10 | 47,62% |
Воронка показывает:
где наблюдается проблема.
Она ещё не говорит:
почему она появилась.
Нужно исследовать дальше.
В Open Funnel пользователь может войти в воронку не только с первого этапа.
Например, пользователь может сразу оказаться на странице формы.
В Closed Funnel пользователь должен войти через первый определённый шаг.
Это полезно, когда анализируем конкретный маршрут.
Если спрашиваем:
Как проходит конкретная Instagram-воронка от начала до заявки?
Closed Funnel может быть удобнее.
Если спрашиваем:
Как пользователи вообще попадают на разные этапы?
Open Funnel может дать дополнительную информацию.
Directly: следующее событие идёт сразу после предыдущего.
Indirectly: между шагами допустимы другие события.
| Устройство | Form Start → Lead submit · условный пример |
|---|---|
| desktop | 70% |
| mobile | 25% |
В выбранной группе и периоде доля перехода от form_start к generate_lead выше у Direct.
Можно сформулировать гипотезу:
Instagram-пользователь приходит менее подготовленным.
И проверить:
Мы сами сказали GA4:
посмотри именно такой путьНо пользователь мог действовать иначе.
Для этого существует:
Path Exploration
Path Exploration показывает дерево событий и страниц.
Можно начать:
cta_click → form_start.
cta_click → page_view → scroll → page_view; дальше зарегистрированных действий нет.
Funnel
проверяем заранее определённый маршрут.
Path
исследуем фактические последовательности действий.
Представим путь:
Какому источнику принадлежит результат?
Это уже вопрос атрибуции.
Attribution — правила распределения ценности значимого действия между маркетинговыми touchpoints.
Она особенно важна, когда пользователь взаимодействует с сайтом несколько раз.
Пользователь может:
Поэтому:
Traffic sourceи:
credit for leadне всегда одно и то же.
GA4 предоставляет отчёты для анализа того, как выбранная модель атрибуции распределяет ценность Key Events между каналами.
Не нужно на этом этапе глубоко изучать рекламные модели.
Главное понять проблему.
2 / 3 × 100% ≈ 66,7%Reports и Explorations имеют различия в:
При фильтрации проверяйте точные значения.
Например:
instagramи:
Instagramмогут вести себя не так, как ожидает студент, в зависимости от операции и поля.
Поэтому сначала посмотрите фактические данные dimension.
Пример:
Sessions decreased unusuallyЭто не диагноз.
Это сигнал:
посмотрите внимательнее.
Дальше:
чтобы понять контекст.
Просматривать данные и перестраивать навигацию — разные действия.
Для создания и изменения ряда custom reports нужны соответствующие права Editor / Administrator.
Exploration лучше подходит для:
разового исследованияCustom Report — для:
регулярного вопроса командыСейчас данные существуют отдельно:
GA4
→ traffic + events
Google Sheets
→ actual leads + statusВ GA4 мы не видим полный операционный статус заявки.
20 событий generate_lead: могли быть повторные отправки или события без сохранения.
20 уникальных заявок: 12 new, 5 in_progress, 3 done.
Как показать на одном экране:
Sessions
Sources
Campaigns
Events
generate_lead
Actual Leads
Lead StatusОтвет:
dashboard / BI tool
В следующем блоке можно подключить:
И построить единый dashboard.
Ответьте на вопрос:
Как пользователи из Instagram backend_guide проходят путь до generate_lead и где происходит наибольшая потеря?
Для ответа нельзя использовать только один экран.
| Шаг | Пользователи | Потеря |
|---|---|---|
| session_start | 8 | 5 · 62,5 % |
| cta_click | 3 | 2 · 66,7 % |
| form_start | 1 | 0 · 0 % |
| generate_lead | 1 | — |
Например:
После перехода с Instagram мобильная форма требует слишком много действий.
Это пока:
HYPOTHESISа не доказанный факт.
Можно:
Студент должен научиться:
| Вопрос | Инструмент |
|---|---|
| Событие пришло сейчас? | Realtime / DebugView |
| Источник и кампания сеанса? | Traffic acquisition |
| Начальная страница? | Landing page |
| Просмотренные страницы и действия? | Pages and screens / Events |
| Различия групп? | Comparison / Segment |
| Потеря на заданном маршруте? | Funnel |
| Действия до или после события? | Path |
| Вклад касаний в результат? | Attribution |
Dimension / Metric; Users / Sessions / Event count; Key event и реальная заявка.
User acquisition / Traffic acquisition; source / campaign / content; атрибуция.
Comparison / Filter / Segment; область действия и пересечение групп.
Funnel / Path; Open / Closed; Direct / Indirect; Within и Breakdown.
Наблюдение, гипотеза, малые выборки, качество данных и план проверки.
Было:
Стало:
GA4 → Reports → Explore → наблюдения и гипотезы.
Форма → Apps Script → leads → очистка в Google Таблицах из темы 8.
Источники, кампании, сеансы и события.
request_id, данные заявки и статус.
Подготовленный набор из темы 8.