Google Analytics: что это, где применяется и как освоить

Самое частое заблуждение — считать GA4 прежним Universal Analytics с новым интерфейсом. Старая система думала сеансами и просмотрами страниц, а цели настраивались поверх них. В GA4 даже начало сеанса — событие с набором параметров, и отчёт строится из того, что вы отправили. Поэтому навык начинается не с поиска нужного отчёта, а с решения, что записывать. Вернуться к старой схеме нельзя: по справке Google стандартные ресурсы Universal Analytics перестали обрабатывать данные 1 июля 2023 года, а с 1 июля 2024 года закрыт доступ и к их истории.

Как GA4 считает: события вместо сеансов

Часть событий GA4 собирает сама: первый визит, начало сеанса, просмотр страницы, а при включённой расширенной статистике ещё прокрутку, клики по внешним ссылкам и скачивание файлов. Остальное вы описываете сами. Для магазина Google предлагает рекомендуемые события с готовыми названиями: view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase. Если назвать покупку по-своему, стандартные отчёты по продажам останутся пустыми.

К событию прикрепляются параметры: название товара, цена, язык страницы. Чтобы параметр появился в отчётах, его регистрируют как специальное измерение. Важные действия отмечают как ключевые события — так с 2024 года называются бывшие конверсии. По справке о ключевых событиях в стандартном ресурсе их можно отметить не больше 30, и на их основе создаются конверсии Google Рекламы.

Нестандартные вопросы решаются в «Исследованиях»: там собирают воронку из любых шагов, строят путь пользователя от события, сравнивают сегменты и когорты.

Кому нужен GA4, а кому хватит Метрики

Для сайта, который продаёт в России и рекламируется в Директе, основной системой остаётся Яндекс Метрика; ей и методике веб-аналитики на сайте посвящены отдельные статьи. GA4 становится необходим, когда трафик идёт из Google: реклама в Google Ads, поиск Google, аудитория из Европы, Турции или США. Ещё один случай — мобильные приложения: GA4 объединяет сайт и приложение в одном ресурсе.

С европейской аудиторией придётся разобраться с режимом согласия. В справке о режиме согласия описаны четыре параметра: analytics_storage, ad_storage, ad_user_data и ad_personalization. При базовой настройке теги Google не загружаются, пока человек не ответил на баннер о cookie. При расширенной загружаются сразу и без согласия отправляют обезличенные сигналы, по которым GA4 моделирует недостающие данные.

У российского сайта с российской аудиторией другой вопрос: данные посетителей уходят на серверы Google за рубежом. Требования 152-ФЗ к трансграничной передаче (ст. 12) и к локализации баз данных граждан России (ч. 5 ст. 18) стоит обсудить с юристом до того, как ставить тег.

Учебный пример: где теряются бронирования экскурсий

Ситуация вымышленная. Студия продаёт через сайт экскурсии по Стамбулу для англоязычных туристов, трафик идёт из Google Ads и поиска Google. Кликов много, оплат мало, и владелица хочет понять, на каком шаге люди уходят.

Маркетолог составляет план событий: view_item на странице экскурсии, begin_checkout при выборе даты, add_payment_info при переходе к оплате и purchase после неё, с параметрами названия, языка гида и цены. События он настраивает через Google Tag Manager и проверяет в режиме предварительного просмотра и в отладке GA4 (DebugView), что каждое срабатывает один раз. Покупку отмечает ключевым событием и импортирует в Google Ads.

Через три недели он собирает в «Исследованиях» воронку из четырёх шагов и разбивает её по типу устройства. На компьютерах от выбора даты до оплаты доходит больше половины, на телефонах заметно меньше. Записей визитов в GA4 нет, поэтому маркетолог сам проходит путь с телефона: календарь не помещается на узком экране, и кнопка «Далее» уходит за край. После исправления он сравнивает те же шаги за сопоставимый период и помечает в отчёте дату изменения.

Сырые данные: экспорт в BigQuery и его дневной лимит

Следующий вопрос — сколько оплат потом отменили — интерфейс GA4 не решит: отмены живут в CRM. Чтобы соединить их с визитами, нужны сырые события, и GA4 бесплатно выгружает их в BigQuery, облачное хранилище Google, где к ним обращаются на SQL. Данные начинают поступать в течение 24 часов после связи, поэтому экспорт лучше включать сразу, а не когда понадобится анализ.

У бесплатной версии есть ограничение, о котором обычно узнают из письма Google. В справке о настройке экспорта сказано, что ежедневный экспорт для стандартных ресурсов GA4 ограничен одним миллионом событий в день. Если ресурс постоянно превышает лимит, ежедневный экспорт приостанавливается, а данные за прошлые дни повторно не выгружаются; при значительном превышении его могут остановить сразу. В таблице, ради которой экспорт включали, появляется дыра.

Миллион событий звучит много, но GA4 записывает событием почти каждое действие. Если на визит приходится около 20 событий вместе с автоматическими, лимит соответствует примерно 50 тысячам визитов в день, и крупный магазин может подойти к нему в дни распродаж. Выхода два. При настройке связи можно исключить отдельные потоки данных и события, например служебную прокрутку. Либо включить потоковый экспорт: по справке о BigQuery Export он не ограничен по числу событий, но стоит 0,05 доллара США за гигабайт.

С чего начать и в каком порядке осваивать

Порядок задан тем, как данные проходят через систему. Без плана событий нечего настраивать в Tag Manager, без проверки событий нельзя верить отчётам, а к атрибуции и BigQuery стоит переходить, когда понятно, откуда берутся числа.

1. Откройте тестовый аккаунт: по справке Google он доступен любому пользователю Google и содержит магазин Google Merchandise Store с обфусцированными, но настоящими данными. Права там только на просмотр.
2. Создайте ресурс для своего сайта или блога и подключите его через Google Tag Manager.
3. Составьте план из пяти-шести событий с параметрами и проверьте каждое в DebugView.
4. Отметьте ключевые события и соберите в «Исследованиях» воронку и путь пользователя.
5. Разберитесь с атрибуцией: по справке об атрибуции в GA4 остались модель на основе данных и две модели последнего клика, а остальные не поддерживаются с ноября 2023 года.
6. Свяжите ресурс с BigQuery в бесплатной песочнице и напишите первые SQL-запросы к таблице событий.

Если самостоятельно не хватает системы, ищите программу, где аналитика стоит рядом с рекламными каналами. На онлайн-курсе «Интернет-маркетинг: основы» Нетологии за четыре с половиной месяца проходят рекламу, SEO-аудит, UTM-метки, отчёты веб-аналитики и расчёт ROMI, а практика — 12 кейсов на тренажёрах или своих проектах. Системы аналитики в обзоре не названы, поэтому уточните у школы, разбирают ли GA4.

Упражнения и типичные ошибки

Хорошее упражнение — ответить в GA4 на вопрос, который вы уже решали в Метрике, например «какой источник приводит заявки», и объяснить, почему числа не совпадают. Причины разные: правила подсчёта сеансов и пользователей, модели атрибуции по умолчанию, реакция на блокировщики и баннер согласия. Если вы можете назвать их на своём примере, навык уже работает.

Новички чаще всего ошибаются в четырёх местах. Ставят тег GA4 и в код сайта, и через Tag Manager, после чего каждое событие считается дважды. Придумывают свои названия вместо рекомендуемых и не видят продаж в стандартных отчётах. Передают параметры, но не регистрируют их как измерения. Оставляют срок хранения данных по умолчанию и потом не находят прошлый год в «Исследованиях». Проверить себя просто: сравните покупки в GA4 с заказами в админке за неделю. Небольшое расхождение нормально, двукратное означает ошибку настройки.

Как навык влияет на доход

Надёжных данных о надбавке именно за GA4 найти не удалось: он встречается в требованиях к интернет-маркетологам, контекстологам и веб-аналитикам в компаниях с зарубежной аудиторией и в командах приложений. Для маркетолога, работающего только на российский рынок, он чаще остаётся строчкой «будет плюсом».

Доход меняют сочетания. Маркетолог, который сам настраивает GA4 через Tag Manager и связывает ключевые события с Google Ads, может брать проекты на зарубежные рынки без отдельного аналитика. Тот, кто вдобавок пишет SQL к экспорту в BigQuery, выходит на задачи сквозной аналитики. Для работы на зарубежный поиск подойдёт онлайн-курс «Международное SEO» Skillbox: за три месяца проходят технический аудит, семантику, контент с иностранными авторами, ссылки и отдельный модуль аналитики. Авторы обзора отмечают, что он рассчитан на практикующих SEO-специалистов с хорошим английским.

Чтобы оценить рынок самому, ищите на hh.ru вакансии с упоминанием «GA4», фильтруйте по региону и опыту и сравнивайте медиану с похожими вакансиями без этого требования. В вакансиях указаны предложения работодателей, обычно до вычета налога, а не фактические зарплаты.

Что проверить при выборе обучения

Курсов, целиком посвящённых GA4, на русском немного: чаще система входит модулем в программы интернет-маркетинга или SEO. Поэтому смотрите на четыре вещи: работают ли с GA4, а не только с Метрикой; есть ли Tag Manager и проверка событий в отладке; разбирают ли «Исследования»; доходит ли программа до BigQuery и SQL. Если что-то не указано, спросите у школы до оплаты.

Если нужна переподготовка с дипломом, посмотрите онлайн-курс «Интернет-маркетолог» школы MAED: 256 академических часов, видеоуроки и задания с обратной связью, девятый модуль посвящён системам аналитики, а дипломная работа — план продвижения на год. Какие системы входят в модуль, в обзоре не сказано, а диплом дают при наличии среднего профессионального или высшего образования.

Перед покупкой любой программы проверьте, будет ли у вас доступ к настоящему ресурсу GA4 с трафиком. Тестовый аккаунт годится для отчётов, но не для настройки событий.

Школ, которые учат именно маркетинговой аналитике, немного. Сравнить их по цене, практике и поддержке можно в рейтинге онлайн-школ по маркетинговой аналитике на Учи.Онлайн: в этом узком разделе всего две школы. А до любого курса откройте тестовый аккаунт и соберите воронку из трёх шагов. Если вам интересно разбираться, почему на втором шаге уходит половина людей, навык стоит осваивать дальше.