ატვირთეთ მონაცემები Excel-დან google analytics-ში. როგორ შემოვიტანოთ მონაცემები Google Analytics-დან Excel-ში Excellent Analytics-ით

წინა პოსტებში სერიის "Excel-ში მუშაობა PPC პროფესიონალებისთვის" მე ვისაუბრე Google Analytics-ის დამატებაზე Google Sheets-ისთვის და Analytics Edge-ის დანამატის შესაძლებლობებზე. რა თქმა უნდა, Edge არის ძალიან ძლიერი ინსტრუმენტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ თავიდან აიცილოთ მონაცემების შერჩევა, ატვირთოთ მონაცემები გარკვეული გაფართოებული აუდიტორიის სეგმენტების გათვალისწინებით და ა.შ. მაგრამ ნებისმიერი მრავალფუნქციური ინსტრუმენტი მოითხოვს გარკვეულ უნარებს. Analytics Edge ინტერფეისი საწყისი დონის მომხმარებლებისთვის შეიძლება საკმაოდ რთული ჩანდეს. ამ სტატიაში მე მოგიყვებით Analytics Edge-ის ანალოგზე. ეს ბევრად უფრო მარტივია, მაგრამ ის ასევე ახდენს ანალიზისთვის საჭირო ყველა ინფორმაციას Google Analytics-დან Excel-ში. ჩვენ ვსაუბრობთ Excellent Analytics დანამატზე.

რით განსხვავდება Excellent Analytics Analytics Edge-ისგან?

სერვისებს შორის განსხვავება ისაა, რომ Excellent Analytics-ს აქვს უფრო მოსახერხებელი და გასაგები ინტერფეისი, მაგრამ 10000 მწკრივის ლიმიტით, რომელიც ატვირთულია თითო მოთხოვნაზე. Analytics Edge-ს აქვს უფრო რთული ინტერფეისი, მაგრამ არ არსებობს შეზღუდვა იმ სტრიქონების რაოდენობაზე, რომლებიც შეიძლება იმპორტირებული იყოს. თუ Google Analytics-ის მონაცემების მიმართ თქვენი მოთხოვნების შედეგი არ აღემატება ამ ლიმიტს, ეს დანამატი თქვენთვის უფრო მოსახერხებელი იქნება. Excellent Analytics-ის უარყოფითი მხარეები: Analytics Edge-ისგან განსხვავებით, Excellent Analytics-ს არ აქვს დინამიური სეგმენტების შექმნის შესაძლებლობა. Edge-ს ასევე აქვს მონაცემთა შერჩევის მინიმუმამდე შემცირება თარიღის, კვირის ან თვის მიხედვით მოთხოვნების გაყოფით. Excellent Analytics-ს არ აქვს ეს ვარიანტი, მაგრამ თუ თქვენი საიტის ყოველთვიური ტრაფიკი არ აღემატება 10 000 - 15 000 ათას მომხმარებელს, მაშინ ამ დანამატის ფუნქციონირება საკმარისი იქნება. კონტექსტუალისტებს ვურჩევდი, დაუყოვნებლივ დაიწყონ Analytics Edge-ის გამოყენება. მაშინაც კი, თუ აქამდე Google Analytics-დან მოთხოვნილი მონაცემების რაოდენობა არ აღემატება 10000 სტრიქონს, სავარაუდოა, რომ მომავალში შეგხვდებათ ამოცანა, სადაც ატვირთული მონაცემების რაოდენობა მნიშვნელოვნად გადააჭარბებს ამ ლიმიტს. ამავდროულად, Excellent Analytics-ით აღდგენა უფრო რთული იქნება, რადგან პარამეტრებში მთავარ პარამეტრებს (განზომილებებს) და ინდიკატორებს (მეტრიკა) ცოტა სხვანაირად უწოდებენ.

ბოლო სტატიაში მე ვისაუბრე იმაზე, თუ როგორ უნდა მოახდინოთ ვიზუალიზაციის მორგება, თუ Google Analytics-ის შეზღუდვების წინაშე დგახართ. ამ პოსტში ვისაუბრებთ იმაზე, თუ როგორ უნდა გავაკეთოთ იგივე, მაგრამ Excel-ში ინფორმაციის ვიზუალიზაციის გაუთავებელი შესაძლებლობებით.

1. როგორ დავიწყოთ Analytics Edge-ით

Google Analytics-დან მონაცემთა იმპორტის დასაყენებლად, თქვენ უნდა დააინსტალიროთ დანამატი Excel-ისთვის - Analytics Edge. მისი ჩამოტვირთვა შეგიძლიათ დეველოპერის ოფიციალური ვებსაიტიდან. ვინაიდან დანამატი უფასოა, დეველოპერებმა დიდი ძალისხმევა არ დახარჯეს დეტალური გაკვეთილების დასაწერად. ამიტომ, ოფიციალურ ვებსაიტზეც კი ვერ იპოვით ამ ხელსაწყოს მუშაობის ახსნა-განმარტებას. Analytics Edge-ის Excel-ში დაყენების შემდეგ, გექნებათ ახალი ჩანართი იგივე სახელით, ის ასე გამოიყურება:

2.1 გადადით Analytics Edge ჩანართზე და Connectors ჯგუფში გახსენით უფასო Google Analytics მენიუ. შემდეგი, აირჩიეთ ლიცენზია ჩამოსაშლელი მენიუდან.
2.2. დიალოგურ ფანჯარაში, რომელიც გამოჩნდება Connector ჩანართზე, დააწკაპუნეთ ღილაკზე Activate Free License, რის შემდეგაც დანამატი შეგატყობინებთ წარმატებული აქტივაციის შესახებ. შეგიძლიათ დაიწყოთ მონაცემების იმპორტი.

3. ახლა თქვენ უნდა დაამატოთ Google Analytics ანგარიში, საიდანაც შეიტანთ მონაცემებს

3.1. ანგარიშის დასამატებლად, Analytics Edge ჩანართზე Connectors ჯგუფში, გახსენით უფასო Google Analytics ჩამოსაშლელი მენიუ, აირჩიეთ მასში Accounts ბრძანება.
3.2. Analytics ანგარიშების დიალოგურ ფანჯარაში, რომელიც იხსნება, Reference name ველში შეიყვანეთ ანგარიშის სახელი (არ არის აუცილებელი Gmail-ზე ზუსტი შესვლა - შეგიძლიათ შეიყვანოთ ნებისმიერი სახელი), რათა მომავალში თქვენი ანგარიში გამოჩნდეს. ხელმისაწვდომითა სიაში.
3.3. შემდეგი, დააწკაპუნეთ ანგარიშის დამატებაზე და შეიყვანეთ ელ.ფოსტის მისამართი და პაროლი თქვენი Google ანგარიშის შესასვლელად (რომელსაც უკავშირდება Google Analytics ანგარიში, საიდანაც აპირებთ მონაცემების გატანას მომავალში). 3.4. დიალოგში, რომელიც გამოჩნდება, დააჭირეთ "მიღებას".
3.5. თუ ყველაფერი სწორად გააკეთეთ, მაშინ როდესაც დაბრუნდებით Analytics ანგარიშების პირველ დიალოგურ ფანჯარაში, დამატებული ანგარიში გამოჩნდება შენახული Google Analytics შესვლების ჯგუფში.
3.6. შემდეგი, შეგიძლიათ მიუთითოთ Google Analytics ანგარიში, თვისება და ხედი, რომელიც დაყენებული იქნება ნაგულისხმევად, როდესაც თქვენ მიერ დამატებულ Google ანგარიშს აირჩევთ.
3.7. დააწკაპუნეთ დახურვაზე ანალიტიკის ანგარიშის დიალოგის დასახურად.

4. Google Analytics-დან მონაცემთა იმპორტის დაყენება

4.2. Analytics Edge Wizard-ის მთავარი დიალოგური ფანჯარა იხსნება შვიდი ძირითადი ჩანართით.
მოდით შევხედოთ თითოეულ ჩანართს თავის მხრივ. 4.2.1 ჩანართზე ხედიშეგიძლიათ აირჩიოთ Google Analytics ხედი. როდესაც აირჩევთ მე-3 პუნქტში შექმნილ ანგარიშს, შეირჩევა ნაგულისხმევი ხედი, რომელიც დაყენებულია 3.6 პუნქტში. თუ თქვენ გამოტოვეთ 3.6 პუნქტი და არ დააყენეთ ნაგულისხმევი ხედები, მაშინ ID-ის მიხედვით პირველი ხედი შეირჩევა თქვენს ანგარიშთან დაკავშირებულ ყველა მათგანს. 4.2.2. გადადით ჩანართზე სეგმენტები: აქ შეგიძლიათ აირჩიოთ ნებისმიერი მდიდარი სეგმენტი, რომელიც არსებობს თქვენს მიერ არჩეულ Google Analytics ხედში. გარდა ამისა, არსებობს არჩევანი სისტემის და მომხმარებლის სეგმენტებს შორის, ასევე დინამიური სეგმენტის შექმნის შესაძლებლობა. სისტემის ყველა სეგმენტი ჩამოთვლილია სისტემის სეგმენტების სათაურის შემდეგ. სეგმენტის ჩამოსაშლელ მენიუში შეგიძლიათ აირჩიოთ სისტემის რომელიმე სეგმენტი. ყველა მორგებული სეგმენტი არის სეგმენტების ჩამოსაშლელი სიის ქვეშ (სათაურში სისტემის სეგმენტები). თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ Google Analytics-ის ნებისმიერი მორგებული სეგმენტი, რომელიც თქვენ შექმენით, რომელიც ხელმისაწვდომია თქვენი არჩევანის ჩანართზე View.
თუ არ გაქვთ საკმარისი სეგმენტები თქვენს Google Analytics ანგარიშში, შეგიძლიათ შექმნათ დინამიური სეგმენტი უშუალოდ Analytics Edge-ის ინტერფეისიდან. ამისათვის აირჩიეთ DYNAMIC ელემენტი Segment-ის ჩამოსაშლელი მენიუდან, ის ააქტიურებს ღილაკს Edit. დააწკაპუნეთ მასზე დინამიური სეგმენტის დასაყენებლად.
რედაქტირების დაწკაპუნების შემდეგ, დინამიური სეგმენტის პარამეტრების დიალოგი გაიხსნება კიდევ ექვსი ჩანართით. მოდით, სწრაფად გადავხედოთ თითოეულს:

  • დემოგრაფია- ანაწილებს ტრაფიკს დემოგრაფიული მახასიათებლების მიხედვით, როგორიცაა ასაკი (ასაკი), სქესი (სქესი), ენა (ენა), მომხმარებლის მდებარეობა (ადგილმდებარეობა);
  • ტექნიკა- ანაწილებს ტრაფიკს სხვადასხვა ტექნოლოგიური კრიტერიუმების მიხედვით, მაგალითად, მომხმარებლის ოპერაციული სისტემის (ოპერაციული სისტემა), ბრაუზერის (ბრაუზერის), მოწყობილობის ტიპის მიხედვით (მოწყობილობის კატეგორია);
  • Მოქმედება- ახარისხებს მომხმარებლებს, რომლებმაც განახორციელეს გარკვეული რაოდენობის სესიები (სესიები) ან ტრანზაქციები (ტრანზაქციები) საიტზე. თქვენ ასევე შეგიძლიათ აირჩიოთ სესიები, რომელთა ხანგრძლივობით მეტი ან ნაკლებია თქვენს მიერ დაყენებული წამების რაოდენობაზე (სესიის ხანგრძლივობა), ან აირჩიოთ მომხმარებლები, რომლებიც იმყოფებოდნენ საიტზე ადრე ან გვიან, ვიდრე თქვენ მიერ მითითებული დღეები (დღეები ბოლო სესიიდან);
  • პირველი სესიის თარიღი- აჩვენებს მომხმარებლებს, რომლებიც პირველად ეწვივნენ საიტს თქვენ მიერ არჩეულ პერიოდში. მაგალითად, მომხმარებლები, რომლებიც პირველად ეწვივნენ საიტს 01/10/2015-დან 01/20/2015-მდე;
  • ტრაფიკის წყაროები- აკონტროლებს ტრაფიკს სარეკლამო კამპანიის (კამპანია), არხის (საშუალო), წყაროს (წყარო) და საკვანძო სიტყვის (საკვანძო სიტყვა) მიხედვით. ამ ჩანართის ფუნქციონალობა საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ ფილტრი სესიის დონეზე (ფილტრის სესიები) ან მომხმარებელი (ფილტრის მომხმარებლები). ამ რეჟიმებს შორის განსხვავება შემდეგია: სესიების მიხედვით გაფილტვრისას (და ორგანული როგორც არხის მითითებით) აირჩიეთ ყველა სესია, რომელიც იყო ჩადენილი არხიდან ორგანული. თუ იგივე პირობებით (ორგანული არხი) ირჩევთ მომხმარებლების მიერ ფილტრაციის რეჟიმს, მაშინ აირჩევთ მომხმარებლების ყველა სესიას, რომლებიც ერთხელ მაინც მოხვდნენ საიტზე ორგანული არხის საშუალებით:
  • ელექტრონული კომერცია- შექმნილია ტრანზაქციების განხორციელებული ვიზიტორების მიერ ტრაფიკის გასაფილტრად. გარდა ამისა, შეგიძლიათ აირჩიოთ ცალკე ტრანზაქცია ნომრის მიხედვით (Transaction ID) ან გარკვეული შემოსავლის დონის მიხედვით (Revenue), გაფილტროთ ტრაფიკი გარკვეული რაოდენობის დღეებით საიტის მონახულებასა და ტრანზაქციის განხორციელებას შორის (Days to Transaction). თქვენ ასევე შეგიძლიათ დაალაგოთ ტრანზაქციები კონკრეტული პროდუქტის (პროდუქტის) ან პროდუქტის კატეგორიის მიხედვით (პროდუქტის კატეგორია).

4.2.3. ჩანართი ველებიშექმნილია პარამეტრების (განზომილებების) და ინდიკატორების (მეტრიკის) შესარჩევად. ვინაიდან Google Analytics API-ში არის რიგი შეზღუდვები, Analytics Edge-ის გამოყენებით მონაცემთა იმპორტს ასევე აქვს გარკვეული შეზღუდვები. რაც შეეხება ატვირთული ველების არჩევანს, 1 მოთხოვნაში შესაძლებელია 7 პარამეტრის (განზომილების) და 10 ინდიკატორის (მეტრიკის) შერჩევა. Google Analytics მონაცემთა ბაზის არქიტექტურას ასევე აქვს მრავალი შეზღუდვა ზომების (განზომილებების) და ინდიკატორების (მეტრიკის) გაერთიანების სხვადასხვა ვარიანტში. როდესაც აირჩევთ საჭირო ინდიკატორებსა და პარამეტრებს, ველების სიის ზოგიერთი ელემენტი ნაცრისფერი გახდება. ეს ნიშნავს, რომ ეს ველი არ არის თავსებადი თქვენ მიერ ადრე არჩეულ ზომებთან და მეტრებთან.
მაგალითად, თუ პარამეტრად აირჩიეთ „პროდუქტი“, არ შეგიძლიათ აირჩიოთ „დაწკაპუნებები“, როგორც მეტრიკა, რადგან დაწკაპუნებები ხდება რეკლამებზე, რომლებიც მინიჭებულია გარკვეულ სარეკლამო კამპანიებზე, სარეკლამო ჯგუფებსა და საკვანძო სიტყვებზე, მაგრამ თქვენ არ შეგიძლიათ დააწკაპუნოთ კონკრეტულ პროდუქტზე.

მე აღვწერ ძირითად ზომებს (განზომილებებს) და ინდიკატორებს (მეტრიკა) სტატიის ბოლოს, შესაბამისი სახელების დირექტორიაში Google Analytics, Analytics Edge, Excellent Analytics და განზომილებების (განზომილებების) და ინდიკატორების (მეტრიკა) დირექტორიაში. Google Analytics-ის. 4.2.4. ჩანართი ფილტრებისეგმენტის ჩანართის მნიშვნელობით მსგავსი. ფილტრებსა და სეგმენტებს შორის განსხვავება ისაა, რომ სეგმენტის ჩანართზე დაყენებული ფილტრები ამოწმებენ შერჩევის პარამეტრებს, რომლებიც დაყენებულია თითოეული სესიისთვის, ხოლო ფილტრების ჩანართზე დაყენებული ფილტრები გამოიყენება საბოლოო აგრეგირებულ მონაცემებზე. მაგალითად, ფილტრი "სესიის ხანგრძლივობა > 6000 წამი", რომელიც გამოყენებულია სეგმენტების ჩანართზე, 03/01/205-დან 03/10/2015 პერიოდის განმავლობაში სესიების რაოდენობის შესახებ მოხსენების მიღებისას, შეარჩევს და აჩვენებს სესიების რაოდენობა თითოეული დღისთვის, რომელიც აკმაყოფილებს პირობას "სესიის ხანგრძლივობა > 6000 წამი". თქვენ მიიღებთ შემდეგ შედეგს: ფილტრი იგივე პირობით „სესიის ხანგრძლივობა > 6000 წამი“ ჩანართზე ფილტრები იმუშავებს სრულიად განსხვავებულად. ამ შემთხვევაში, ფილტრი თავდაპირველად გამოთვლის ყველა სესიის რაოდენობას დღეში და ვიზიტორთა მიერ საიტზე გატარებული წამების საერთო რაოდენობას ყოველი დღისთვის, რის შემდეგაც ის ამოიღებს მოხსენებიდან დღეებს, რომლებშიც დახარჯული წამების საერთო რაოდენობა. საიტზე ვიზიტორების მიერ 6000-ზე ნაკლებია. თუ შედეგებს შევადარებთ, განსხვავება აშკარაა, რადგან ამ ფილტრებს განსხვავებული აპლიკაციები აქვთ. სეგმენტების შემთხვევაში, შერჩეული პირობები გამოიყენება თითოეულ სესიაზე, ხოლო ფილტრების შემთხვევაში, თავდაპირველად წარმოიქმნება მთელი ანგარიში და შედეგად, პირობები გამოიყენება საბოლოო მონაცემებზე. კიდევ უფრო ნათლად ფილტრების ჩანართის მუშაობის შესახებ. თუ ანგარიშში სესიების რაოდენობას დავამატებთ ინდიკატორს „სესიების მთლიანი ხანგრძლივობა“ და დავაყენებთ ფილტრის მნიშვნელობებს არა > 6000, არამედ 12 000 000-ზე მეტს, მაშინ შედეგი იქნება შემდეგი: სკრინშოტი აჩვენებს, რომ 5, 6, 7 მარტი არ იყო შეტანილი ანგარიშში იმის გამო, რომ ამ თარიღებისთვის საიტზე ყველა ვიზიტორის მიერ გატარებული წამების ჯამური რაოდენობა 12 000 000 წამზე ნაკლებია. დასკვნა თავისთავად გვთავაზობს: ფილტრების ჩანართზე შეგიძლიათ გაფილტროთ საბოლოო მონაცემები ნებისმიერი პარამეტრის (განზომილების) და ინდიკატორის (მეტრიკის) ნებისმიერი მნიშვნელობის დაყენებით. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დააკავშიროთ პირობები მათ შორის სხვადასხვა ლოგიკური დამოკიდებულების და/ან (და/ან) დაყენებით.
4.2.5. ჩანართზე თარიღებითქვენ უნდა მიუთითოთ პერიოდი, რომლისთვისაც აპირებთ მონაცემთა იმპორტს. პერიოდის არჩევის რამდენიმე ვარიანტი არსებობს.

  • დინამიური (წინასწარ დაყენებული) - შეგიძლიათ აირჩიოთ ნებისმიერი პერიოდი, რომელიც გადაადგილდება ყოველდღიურად (მაგალითად, ბოლო 30 დღე (last_30_days) და ყოველი განახლებით, ანგარიშები აჩვენებს მონაცემებს ბოლო 30 დღის განმავლობაში - ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ გუშინ (გუშინ) , დღეს (დღეს ), ბოლო 7 და ბოლო 14 დღე);
  • სტატიკური დაწყების თარიღი (დაწყება) — დღეების რაოდენობა, რომლისთვისაც აპირებთ ანგარიშის ჩამოტვირთვას, დაწყებული დაწყებული დაწყების თარიღიდან (ხანგრძლივობა). აქ ასევე შეგიძლიათ მიუთითოთ ანგარიშის დასრულების სტატიკური თარიღი (დასრულება).

4.2.6. ჩანართზე დალაგება/დათვლათქვენ შეგიძლიათ დააყენოთ დახარისხების ვარიანტები გამომავალი მონაცემებისთვის და შეზღუდოთ მოთხოვნის შედეგად ნაჩვენები სტრიქონების რაოდენობა. ჩამოსაშლელი სიაში სორტირების დასაყენებლად აირჩიეთ ნებისმიერი ველი. შემდეგ დააწკაპუნეთ აღმავალ (აღმავალ) ან დაღმავალ (კლებად) დახარისხების ორი ვარიანტიდან ერთ-ერთზე. თქვენ შეგიძლიათ დაამატოთ ნებისმიერი რაოდენობის ველი: საბოლოო მოთხოვნა დალაგდება იმავე თანმიმდევრობით, როგორც თქვენ მიუთითეთ სორტირება/დათვლა ჩანართზე. შეკითხვის შედეგში რიგების რაოდენობის შესაზღუდად (ძალიან დიდი მოთხოვნები მოითხოვს დამუშავების უფრო მეტ დროს), შეგიძლიათ მიუთითოთ მწკრივის ლიმიტი MaxResults ველში. ნაგულისხმევი მნიშვნელობა არის 0, რაც ნიშნავს ლიმიტის გარეშე.
4.2.7. ჩანართი Პარამეტრებიგანკუთვნილია ძირითადად Excel-ში მონაცემთა გადაცემის ფორმატის დასაყენებლად. განაკვეთები/პროცენტით შეგიძლიათ დააკონფიგურიროთ ფარდობითი მეტრიკის ჩვენება, როგორიცაა აბრუნვის მაჩვენებელი, ციფრულ ფორმატში და არა პროცენტულად. თარიღების პუნქტი წყვეტს თარიღების შესახებ მონაცემების გადაცემის პრობლემას. ნაგულისხმევად, Google Analytics გადასცემს თარიღის მნიშვნელობას, როგორც რვანიშნა რიცხვს. მაგალითად, თარიღი 10/01/2015 გადაიცემა როგორც 20151001. Excel-ის თარიღის პოზიციაზე გადამრთველის დაყენების შემდეგ, Analytics Edge ავტომატურად გადააქცევს თარიღებს Excel-ისთვის ნაცნობ ფორმატში. რიცხვითი განზომილება პასუხისმგებელია იმ პარამეტრებზე, რომლებიც შეიცავს ციფრულ ელემენტებს. მაგალითად, პარამეტრი Count of session (სესიების რაოდენობა) გვიჩვენებს რამდენი სესია დაასრულა კონკრეტულმა მომხმარებელმა მიმდინარე მომენტში და გადაეცემა რიცხვად. მაგრამ რადგან ეს ველი არის პარამეტრი და არა მეტრიკა, თქვენ ვერ შეძლებთ მასთან რაიმე გამოთვლების შესრულებას, ის ემსახურება მომხმარებლის ქცევის შედარებას წინა სესიების რაოდენობის მიხედვით. ეს ველი ყველაზე მოსახერხებელია ტექსტის სახით და არა რიცხვითი ფორმით. ამისათვის დააყენეთ გადამრთველი String-ზე. დროის მეტრიკის გამოყენებით, შეგიძლიათ გადაიყვანოთ დროითი მეტრიკა, როგორიცაა სესიის ხანგრძლივობა რიცხვითი ფორმატიდან დროის ფორმატში. ნაგულისხმევად, ორწუთიანი სესია იმპორტირებული იქნება Excel-ში, როგორც ნომერი 120, რაც ნიშნავს 120 წამს. თუ გადამრთველს დააყენებთ დღეებზე, Analytics Edge-ის გამოყენებით ჩატვირთული ანგარიშები აჩვენებს ორწუთიან სესიას, როგორც 00:02:00. Sampled data პუნქტი განკუთვნილია შეტყობინებებისთვის მონაცემთა შერჩევისას, ასევე შერჩევის მინიმიზაციისთვის. თუ მონიშნეთ ველი გაფრთხილების გვერდით, თუ შედეგი შეიცავს სინჯის მონაცემებს, მიიღებთ შეტყობინებას (იმ შემთხვევაში, თუ თქვენი მოთხოვნა შეიცავს სინჯის მონაცემებს). შერჩევის შემცირების გვერდით ველის მონიშვნის შემდეგ, Edge შეამცირებს შერჩევის მინიმიზაციას და დროთა განმავლობაში დაყოფს თქვენს მოთხოვნას ნაწილების მაქსიმალურ რაოდენობაზე. თუ თქვენ ატვირთავთ მონაცემებს თვის მიხედვით, ყოველი თვისთვის ცალკე ქვემოთხოვნა გაიგზავნება. იგივე ეხება დეტალებს თარიღებისა და კვირების მიხედვით.
ბოლოს დააწკაპუნეთ Finish-ზე და მონაცემები იტვირთება Excel-ის ფურცელში. ჰოო! ასე რომ, მას შემდეგ რაც გააცნობიერებთ Analytics Edge დანამატის ფუნქციონირებას, შეგიძლიათ დააყენოთ მონაცემთა ვიზუალიზაცია და გამოიყენოთ Microsoft Excel-ის ინსტრუმენტარიუმის სრული ძალა. P.S.: როგორც დაგპირდით, მე ვაძლევ საცნობარო ცხრილს Google Analytics-ის ძირითადი პარამეტრების და ინდიკატორების შესახებ Analytics Edge-ში. ძირითადი პარამეტრების საცნობარო წიგნი

Google Analytics Analytics Edge API მითითება
წყარო წყარო ga:წყარო
არხი საშუალო ga: საშუალო
ხედის სიღრმე გვერდის სიღრმე ga:pageDepth
რეგიონი რეგიონი ga:რეგიონი
ქალაქი ქალაქი ga:ქალაქი
სესიის ხანგრძლივობა სესიის ხანგრძლივობა ga:sessionDurationBucket
დღეები ბოლო სესიიდან ბოლო სესიის დღეები ga:daysSinceLastSession
მომხმარებლის ტიპი მომხმარებლის ტიპი ga:userType
მოწყობილობის ტიპი მოწყობილობის კატეგორია ga:deviceCategory
სესიების რაოდენობა სესიების რაოდენობა ga:sessionCount
სარეკლამო ჯგუფი AdGroup ga:adGroup
კამპანია კამპანია ga:კამპანია
საკვანძო სიტყვა საკვანძო სიტყვა ga: საკვანძო სიტყვა
პროდუქტის კატეგორია პროდუქტის კატეგორია ga:პროდუქტის კატეგორია
პროდუქტი პროდუქტი ga:productName

ძირითადი ინდიკატორების დირექტორია

Google Analytics Analytics Edge API მითითება
სესიები სესიები ga:სესიები
წარუმატებლობები ხტუნავს ga: bounces
სესიის ხანგრძლივობა სესიის ხანგრძლივობა* ga:ssionDuration
მიზანი:# (მიღწეული გადასვლები მიზანზე#) მიზნის ნომერი დასრულებები ga:goalXXდასრულებები
მიღწეული მიზნები მიზნების დასრულება ga:goalCompletionsAll
მომხმარებლები მომხმარებლები ga:მომხმარებლები
ახალი მომხმარებლები ახალი მომხმარებლები ga:newUsers
გარიგებები გარიგებები ga:გარიგებები
პროდუქტის შემოსავალი პროდუქტის შემოსავალი ga:item შემოსავალი
შთაბეჭდილებები შთაბეჭდილებები ga: შთაბეჭდილებები
დაწკაპუნებები დაწკაპუნებები ga:adClick
ფასი ღირებულება ga:adCost

UPD. Analytics Edge-ის შემქმნელებმა დაამატეს ამ სახელმძღვანელოს ბმული სერვისის ვებსაიტზე, როგორც ოფიციალური რუსულენოვანი სახელმძღვანელო.

სალამი!

დღეს არის მესამე სტატია Google Analytics ანგარიშებთან მუშაობის შესახებ. მასში მე ვისაუბრებ ანგარიშებში მონაცემთა ჩვენების სხვადასხვა ტიპებზე და იმაზე, თუ როგორ შეინახოთ ისინი თქვენს კომპიუტერში (ეს შეიძლება იყოს საჭირო მონაცემთა დამატებითი დამუშავებისთვის). მაგალითად, მე გამოვიყენებ ანგარიშებს SEO-ს შესაფასებლად.
მათთვის, ვინც გამოტოვა წინა სტატიები Google Analytics ანგარიშებზე, აქ არის ბმულები:

მონაცემთა ჩვენება

ნებისმიერ მოხსენებაში, სიცხადისთვის, მონაცემები შეიძლება იყოს ნაჩვენები სხვადასხვა გზით. ამისათვის არის სპეციალური მენიუ თითოეული მაგიდის ზედა მარჯვენა კუთხეში.

იგი შედგება 6 ღილაკისაგან, რომელთაგან თითოეული ცვლის მონაცემთა ჩვენების ტიპს. განვიხილოთ ისინი უფრო დეტალურად.

1) მაგიდის ხედი

ეს არის მიმდინარე ცხრილი, ყველა ანგარიში ნაგულისხმევად არის წარმოდგენილი ამ ფორმით.

ეს სქემა აჩვენებს აქციების თანაფარდობას. მისი გამოყენება მოსახერხებელია საძიებო სისტემებიდან ტრაფიკის რაოდენობის შესაფასებლად. ზოგადად, ტორტი დიაგრამა შესანიშნავია მონაცემთა გაზიარების საჩვენებლად, თუ არ არის 6-ზე მეტი ელემენტი. სხვათა შორის, ნებისმიერი ტიპის ჩვენების გამოყენებისას შეგიძლიათ აირჩიოთ ცალკეული ინდიკატორები ცხრილისთვის (1) და დიაგრამისთვის (2) :

ასეთი სქემის დახმარებით მოსახერხებელია მონაცემების შედარება ერთ ინდიკატორზე, განსხვავება აშკარად ჩანს. მაგალითად, ამ ფიგურაში დიაგრამა გვიჩვენებს bounce rate.

ეს სქემა საშუალებას გაძლევთ სწრაფად იპოვოთ მნიშვნელოვანი გადახრები მნიშვნელობებში. მაგალითად, მონიშნეთ უმაღლესი ხარისხის ტრაფიკი. სქემა გვიჩვენებს ინდიკატორის შეფარდებას არჩეული ტრაფიკის სეგმენტისთვის ამ ინდიკატორთან საშუალოდ მთელი საიტისთვის. მაგალითად, ამ ფიგურაში, დიაგრამა აჩვენებს, თუ როგორ განსხვავდება საიტის საშუალო კონვერტაციის კოეფიციენტი თითოეული საკვანძო სიტყვის კონვერტაციის კურსისგან.

თუ მწვანეა, მაშინ საკვანძო სიტყვის კონვერტაციის კოეფიციენტი საშუალოზე მაღალია საიტისთვის, ხოლო წითელი ნიშნავს ნაკლებს. ამ სქემის წყალობით, თქვენ შეგიძლიათ სწრაფად ამოიცნოთ ეფექტური და არაეფექტური საკვანძო სიტყვები.

5) საყრდენი მაგიდა

ამ ტიპის მონაცემთა ჩვენება ანადგურებს თქვენთვის საჭირო მონაცემებს რამდენიმე პარამეტრის მიხედვით. მენიუში "Summary by" (1), უბრალოდ აირჩიეთ პარამეტრი, რომლისთვისაც გსურთ დეტალური სტატისტიკის ნახვა. ამ სურათზე საკვანძო სიტყვების ანგარიშში არჩეულია წყაროს შეჯამება. შედეგად, ჩვენ შეგვიძლია დავინახოთ ტრაფიკის მოცულობა თითოეული საძიებო სისტემიდან, თითოეული საკვანძო სიტყვისთვის. ეს განსაზღვრავს SEO-ს ხარისხს თითოეული საძიებო სისტემისთვის.

თქვენ ასევე შეგიძლიათ გააკეთოთ ორმაგი ნიმუში (2) ამ მოხსენებაში. მაგალითად, თუ თქვენ მიუთითებთ კონვერტაციის დონეს, როგორც მეორე პარამეტრს, მაშინვე შეგიძლიათ ნახოთ ტრაფიკის რაოდენობა და მისი ეფექტურობა თითოეული საკვანძო სიტყვისთვის თითოეული საძიებო სისტემისთვის. მსგავსი ანგარიში დაგეხმარებათ საძიებო სისტემის ოპტიმიზაციის (SEO) ხარისხისა და ეფექტურობის იდენტიფიცირებაში.

მონაცემთა ჩვენების ბოლო ტიპი არის უბრალოდ მეტრიკის ჯამები მიმდინარე ტრაფიკისთვის არჩეული დროის განმავლობაში.

თუ გჭირდებათ დამატებითი მონაცემების დამუშავება ანგარიშიდან, მაშინ შეგიძლიათ ატვირთოთ ისინი თქვენს კომპიუტერში ექსპორტის საშუალებით. თითოეული მოხსენების ზედა ნაწილში არის ღილაკი "ექსპორტი":

მასზე დაწკაპუნებით შეგიძლიათ აირჩიოთ ფორმატი, რომელშიც მონაცემები შეინახება თქვენს კომპიუტერში.

პრინციპში, აქ ყველაფერი ნათელია. უნდა აღინიშნოს, რომ PDF-ში ანგარიში შეინახება ზუსტად ჩვენების სახით და იმ მოცულობით (ხაზების რაოდენობა), რომლითაც ის ამჟამად არის ნაჩვენები ეკრანზე (გრაფიკასთან ერთად). სხვა ფორმატებში შეინახება მონაცემთა ცხრილური პრეზენტაცია გრაფიკის გარეშე. უფრო მეტიც, ცხრილი შეიცავს ყველა ჩანართს, მაშინაც კი, თუ ამჟამად გაქვთ ერთი ღია. და ცხრილის რიგების რაოდენობა იგივე იქნება, რაც თქვენს ეკრანზე. თუ საჭიროა მეტი სტრიქონის შენახვა, ეკრანზე მეტი მათგანის ჩვენება გჭირდებათ.

განახლება:
რა მოხდება, თუ დიდი რაოდენობით მონაცემების ატვირთვა გჭირდებათ? მაგალითად, 5000 საკვანძო სიტყვის ცხრილი. 500 ცალი გადახვევა და თითოეული ფურცლის ცალკე ექსპორტი ძალიან დამღლელია. მაგრამ არსებობს მარტივი გამოსავალი, ერთი საიდუმლო ხრიკი.

    მუშაობს ასე:
  1. გახსენით ანგარიში, რომლის ექსპორტი გსურთ
  2. ბრაუზერის მისამართის ზოლში დაამატეთ ტექსტი "&limit=5000" მიმდინარე url-ს (ბრჭყალების გარეშე)
  3. დააჭირეთ Enter, გვერდი გადაიტვირთება, მაგრამ ვიზუალურად არაფერი შეიცვლება
  4. ამის შემდეგ, მონაცემების ექსპორტი მხოლოდ "CSV" ფორმატში
  5. შედეგად თქვენ მიიღებთ .csv ფაილს ცხრილის 5000 მწკრივით

ანუ, ფაქტობრივად, მოხსენების url-ში, ლიმიტის პარამეტრის საშუალებით, შეგიძლიათ მიუთითოთ ცხრილის სტრიქონების რაოდენობა ექსპორტისთვის, ეს შეიძლება იყოს ნებისმიერი რიცხვი 20000-მდე. ეს ტექნიკა მუშაობს მხოლოდ "CSV" ფორმატში ექსპორტისთვის (ის არ იმუშავებს "CSV Excel-ისთვის").

PDF ფორმატი უფრო შესაფერისია მოხსენებების დასაბეჭდად. ან თუ გჭირდებათ მათი ჩვენება ვინმესთვის (მაგალითად, უფროსებისთვის ან კლიენტისთვის), Google Analytics-ზე წვდომის გარეშე.

თუ გჭირდებათ დამატებითი მონაცემების დამუშავება, ან მათზე დაფუძნებული გამოთვლები, მაშინ უმჯობესია მონაცემების ექსპორტი Excel-ში. თუ თქვენ გაქვთ Excel-ის ვერსია 2007 წლამდე, მაშინ უმჯობესია გამოიყენოთ CSV ფორმატები. ამავდროულად, "CSV for Excel" ფორმატი უკვე დაფორმატებულია საჭიროებისამებრ და შეიძლება დაუყოვნებლივ გაიხსნას Excel-ში. მაგრამ თუ ანგარიშს გადმოტვირთავთ "CSV" ფორმატში, მაშინ თქვენ უნდა ჩაწეროთ იგი Excel-ში მენიუს "მონაცემები -> გარე მონაცემების იმპორტი -> მონაცემების იმპორტი".

სხვათა შორის, Excel-ის ნებისმიერი ტიპის ექსპორტით, არის ერთი პრობლემა, რომლის შესახებაც ყველამ არ იცის. ფაქტია, რომ მონაცემთა გადმოტვირთვის გენერირებისას, Google Analytics იყენებს წერტილს, როგორც გამყოფს რიცხვებში მთელ და წილად ნაწილებს შორის, ხოლო Excel ნაგულისხმევად იყენებს მძიმით. ამიტომ, მონაცემების ექსპორტის შემდეგ, Excel-მა შესაძლოა ვერ გაიგოს თქვენი ნომრები და უარი თქვას მათ გამოყენებაზე გამოთვლებში.

ამ პრობლემის თავიდან ასაცილებლად, Excel Export Wizard-ის ბოლო ფანჯარაში მიუთითეთ, რომ ფაილი იყენებს წერტილს, როგორც ათობითი გამყოფი.

წრეში, თქვენ უნდა აირჩიოთ წერტილი. თუ თქვენ ახორციელებთ მონაცემთა ექსპორტს "CSV for Excel" ფორმატში, მაშინ ფაილის გახსნის შემდეგ Excel-ში აირჩიეთ მთელი დიაპაზონი მონაცემებით და დააჭირეთ Ctrl + H (AutoCorrect). ფანჯარაში, რომელიც გამოჩნდება, მიუთითეთ ჩანაცვლება "." ""-ზე და დააწკაპუნეთ "ყველას ჩანაცვლება".

ფოსტა

ექსპორტის ღილაკის გვერდით არის ელფოსტის ღილაკი. ის ასევე ხელმისაწვდომია ყველა მოხსენებაში. მასზე დაჭერით, თქვენს წინაშე გაიხსნება ფანჯარა:

ამ ფორმის გამოყენებით, მიმდინარე მოხსენება საჭირო ფორმატში შეიძლება გაიგზავნოს ელექტრონული ფოსტით, საკუთარ თავს ან თქვენს ერთ-ერთ კოლეგას. გარდა ამისა, შეგიძლიათ დარწმუნდეთ, რომ საჭირო ანგარიშები გაიგზავნება გარკვეული სიხშირით: ყოველდღიურად, ყოველკვირეულად, თვეში ერთხელ, კვარტალში ერთხელ (ჩანართი „განრიგი“). ამ შემთხვევაში ხელმისაწვდომი იქნება მონაცემების წინა პერიოდებთან შედარების ფუნქცია. ეს ძალიან მოსახერხებელია, ყოველ ორშაბათს შეგიძლიათ თქვენს უფროსს/კლიენტს გაუგზავნოთ სუფთა PDF ანგარიში ტრაფიკის შესახებ საძიებო სისტემებიდან, რომელიც ასახავს თქვენი აქტივობის შედეგს ვიზუალური ფორმით (შედეგების შედარება წინა ორ კვირას შორის). უბრალოდ გაითვალისწინეთ, რომ Google Analytics აგზავნის წერილებს თქვენს ანგარიშში შერჩეული დროის სარტყელის მიხედვით. ამიტომ, თუ ქამარი არ არის თქვენი, მაშინ ასოები სხვა დროს მოვა.

ისე, ძირითადად, სულ ეს იყო, რისი თქმაც მინდოდა მოხსენებების შესახებ. ვიმედოვნებ, რომ მასალა თქვენთვის სასარგებლო იყო. თუ თქვენ გაქვთ რაიმე შეკითხვა, ან მე მოულოდნელად გამომრჩა რამე, დაწერეთ კომენტარებში.

Google Analytics-ში SEO-ს შეფასების შემდეგ ჩანაწერებში ვისაუბრებთ კონკრეტულ ტექნიკაზე.

უთხარით თქვენს მეგობრებს ამის შესახებ, შესაძლოა მათ ეს დასჭირდეთ.

ანგარიშის ექსპორტისთვის, გააკეთეთ შემდეგი:

  1. გახსენით საჭირო ანგარიში. კონტენტი, რომელსაც ხედავთ ეკრანზე, ექსპორტირებულია Google Analytics ანგარიშებში. ამიტომ, დარწმუნდით, რომ თარიღის დიაპაზონი და სხვა პარამეტრები სწორია.
  2. დააწკაპუნეთ ექსპორტი(მოხსენების სათაურის ქვემოთ).
  3. აირჩიეთ ექსპორტის ერთ-ერთი ფორმატი:
    • TSV (ექსელისთვის)
    • Excel (XLSX)
    • Google Sheets

ფაილი ავტომატურად შეიქმნება ჩამოტვირთვების საქაღალდეში თქვენს კომპიუტერში.

ექსპორტის ფაილი არ შეიცავს ხაზოვან გრაფიკს, რომელიც იქმნება ანიმაციური გრაფიკის გაშვებისას.

ანგარიშის გაზიარება

თითოეული მომხმარებლისთვის და ნახვისთვის, დაგეგმილი ელ.ფოსტის მოხსენებების რაოდენობა შეზღუდულია 400-მდე.

ანგარიშის ელექტრონული ფოსტით გასაგზავნად, მიჰყევით ამ ნაბიჯებს:

დროის სარტყელი, რომელიც მიუთითეთ ხედის პარამეტრებში, განსაზღვრავს ელ.წერილში მოცემულ მონაცემებს. თავად ელფოსტა იგზავნება შუაღამის შემდეგ შერჩეულ დროის ზონაში, მაგრამ ზუსტი მიწოდების დრო გარანტირებული არ არის.

სტატიების წაკითხვის შემდეგ გაიგებთ, თუ როგორ უნდა: Excel-ში კამპანიების ოპტიმიზაცია მეთოდების გამოყენებით, რომლებიც გამოიყენება კონვერტაციის ოპტიმიზატორებში; ავტომატურად შეაგროვოს სემანტიკა, სეგმენტირება და რეკლამის შექმნა; იწინასწარმეტყველე კონვერტაცია ისტორიის საფუძველზე და მრავალი სხვა.

ჩვენს მოთხოვნაში გამოვიყენეთ შემდეგი პარამეტრები:

ვიზიტების რაოდენობის და მიზნის მიღწევის რაოდენობის # მეტრიკა, მიზნის XXXX ID-ის ნაცვლად
მეტრიკა= ym:s:visits,ym:s:goaXXXXმიღწევები

# წყაროს პარამეტრი, შესვლის გვერდი და საძიებო მოთხოვნა
დემენსიები= ym:s:lastSourceEngine,ym:s:startURLPathFull,ym:s:lastSearchPhrase

# ფილტრები ორგანული ტრაფიკისთვის და ბრენდირებული მოთხოვნების გამორიცხვა რეგულარული გამოხატვის საშუალებით
ფილტრი= ym:s:lastSourceEngine=="organic.yandex" AND ym:s:lastSearchPhrase!~"brandedQuery1|brandedQuery2" AND ym:s:lastSearchPhrase!=null

გამოძახების დაწკაპუნების შემდეგ, იხილავთ თქვენი მონაცემების გადახედვას. თუ მოთხოვნისას მოხდა შეცდომა, მაშინ ჩვენ შეგვიძლია შევცვალოთ მოთხოვნა Source Gear-ზე დაწკაპუნებით



თუ ყველაფერი კარგადაა, დააჭირეთ დახურვას და ჩატვირთეთ და ჩატვირთეთ ყველა მონაცემი ცხრილში.

Yandex არის ჩვენთვის ტრაფიკის მთავარი წყარო, ამიტომ ჩვენ არ განვიხილავთ Google-ის ძიებას სტატიის ფარგლებში, რათა არ გართულდეს

სემანტიკური ბირთვის ნორმალიზება და გაფილტვრა

ნორმალიზაცია არის ყველა სიტყვის შემცირება მხოლობით სახელობით და ა.შ. ამისთვის ვიყენებთ სერვისს K50



დააკოპირეთ მონაცემები lemmas.csv ფაილიდან ჩვენს მთავარ ფაილში Lemmas ჩანართში. vlookup ფუნქციის გამოყენებით (რუსულ Excel VLOOKUP-ში), ჩვენ ვიღებთ ლემატიზებულ საკვანძო სიტყვის მნიშვნელობებს ლემების ცხრილიდან.


ყველაფერი, დავალება დასრულებულია!

სემანტიკური ბირთვის გაფილტვრა, გაწმენდა

ახლა ჩვენ გვაქვს ფრაზების ლემატიზირებული სია და უნდა გავასუფთავოთ ის ფრაზებისგან, რომლებიც არ აკმაყოფილებენ Yandex Direct-ის მოთხოვნებს. ამისათვის დაამატეთ ყველა ფრაზა Key Collector-ში და დააწკაპუნეთ ფილტრის ხატულაზე "ფრაზა" სვეტში.

Yandex Direct არ იღებს სიტყვებს 7-ზე მეტი სიტყვით და ფრაზებით სპეციალური სიმბოლოებით, როგორც ფრაზები, ამიტომ მათ ვშლით.



შემდეგი, ჩვენ ვფილტრავთ სიტყვებს გაჩერებული სიტყვების სიის მეშვეობით, ანუ ვხსნით ფრაზებს, რომლებიც შეიცავს გაჩერებულ სიტყვებს ჩვენი სიიდან. გაჩერების სიტყვების კარგი კოლექცია არის ბმულზე


საშუალო შემოწმებისა და კონვერტაციის ჩამოტვირთვა Google Analytics-დან URL-ით

თეორია

Yandex Direct-ისა და Google Adwords-ის აუქციონის თვისებების მიხედვით, მოგების მაქსიმალური გასაზრდელად, ჩვენ უნდა დავაყენოთ საკვანძო სიტყვის დაწკაპუნების ღირებულება, როგორც წინადადება.

დააწკაპუნეთ Value = Average Check * Margin Share in Check * Site Conversion

ასევე არსებობს განაკვეთების დადგენის პორტფელის თეორია, ის საშუალებას გაძლევთ გაზარდოთ მოგება 10-20%-ით, მაგრამ ჩვენ არ განვიხილავთ მას სტატიის ფარგლებში, რათა არ გავართულოთ საქმეები.

რას ნიშნავს ეს ჩვენთვის? - ჩვენ უნდა შევაგროვოთ ისტორიული მონაცემები კონვერტაციისა და საშუალო შემოწმების შესახებ საიტის URL-ისა და საკვანძო ფრაზების კონტექსტში. ჩვენ გამოვიყენებთ ამ მონაცემებს შეთავაზებების დასაყენებლად.

ვერ დაკავშირება, რა არის? დიახ, რთულია, მაგრამ ყველაფერს გაიგებთ, როცა საბოლოო სტატიაში ყველა მონაცემს ერთ ფორმულაში გავაერთიანებთ. ამიტომ, ყველაფერი წესრიგშია.

პირველი, მოდით შევაგროვოთ საშუალო შემოწმებები და კონვერტაციები ყველა საიტის URL-ებისთვის, ეს მარტივია. ჩვენ შეგვიძლია ავიღოთ ეს მონაცემები Google Analytics-ის ისტორიიდან. ამისათვის დაგჭირდებათ Google Spread Sheets და Google Analytics Addon, რომელიც შეგიძლიათ დააინსტალიროთ დანამატების მაღაზიაში.

ახალი ანგარიშის შექმნა



შედით ტესტში, აირჩიეთ თქვენი მრიცხველი და Google Analytic ხედი და დააწკაპუნეთ „ანგარიშის შექმნა“


შეიყვანეთ ანგარიშის კონფიგურაცია, როგორც სურათზე, და დააწკაპუნეთ ანგარიშების გაშვება. მესმის, რომ მოცემული პარამეტრების ახსნა არ არის საკმარისი, მაგრამ ამან შეიძლება ძალიან შორს წაგვიყვანოს სტატიის თემიდან. დეტალური ინფორმაცია შეგიძლიათ იხილოთ დოკუმენტაციაში



ჩვენს შეკითხვაში გამოვიყენეთ შემდეგი მეტრიკა და პარამეტრები:

ga:სესიები- ვიზიტების რაოდენობა

ga:გარიგებები- გარიგებების რაოდენობა

ga:transactionRevenue- შემოსავალი

ga:sourceMedium- შეძენის არხი

ga:landingPagePath- შესვლის გვერდი

ახლა ჩვენ ვაკოპირებთ მოხსენებებს ახალ ჩანართებში და ჩავსვით მხოლოდ მნიშვნელობებს. ახლა ჩვენ უნდა შევცვალოთ წერტილები მძიმეებით, რათა მოგვიანებით გავხსნათ დოკუმენტი Excel-ში - ვცვლით.



რიცხვითი მნიშვნელობებისთვის დააყენეთ რიცხვის ფორმატი.


ვინაიდან ga:sourceMedium პარამეტრი აორმაგებს ზოგიერთ URL-ს, ჩვენ ვაშენებთ კრებსით ცხრილს. გზაზე ჩვენ ვასუფთავებთ არასასურველი მნიშვნელობებისა და დუბლიკატებისგან.



დაამატეთ ახალი გამოთვლილი ველი = "ga:transactionRevenue" / "ga:transactions", ეს არის საშუალო შემოწმება.



შედეგად, ჩვენ გვაქვს სუფთა ცხრილი URL-ებით და საშუალო შემოწმებებით.


ჩვენ ვახორციელებთ მსგავს ოპერაციებს კონვერტაციის ცხრილით URL-ით.


მთელი დოკუმენტის ჩამოტვირთვა შესაძლებელია Excel-ში.


Yandex Direct მონაცემების ატვირთვა Google Analytics-დან

ატვირთეთ Google Analytics-დან, როგორც ეს გავაკეთეთ რამდენიმე ნაბიჯით ადრე. სკრინშოტი აჩვენებს ანგარიშის კონფიგურაციის მაგალითს. ფილტრების ველში ჩვენ ვიყენებთ რეგულარულ გამონათქვამებს.


ga:adContent=~.*search_none.*- გაფილტრეთ ძიებიდან მხოლოდ დაწკაპუნებები, YAN-ის გამოკლებით; იმ პირობით, რომ თქვენ გაქვთ შესაბამისი პარამეტრი UTM ტეგში

დაწყება ინდექსი- საწყისი ხაზის ანგარიში

მაქსიმალური შედეგები- მოხსენების ბოლო სტრიქონი

ფაქტია, რომ ანგარიშს აქვს 10 000 სტრიქონის ლიმიტი, თუ მეტი მონაცემი გაქვთ, მაშინ ერთსა და იმავე ანგარიშს რამდენჯერმე რეკავთ და Start Index-ს და Max Results-ს ცვლით 10001 და 20000 და ა.შ.

გამოსავალზე ვიღებთ შემდეგს



ესე იგი, ჩვენ შევაგროვეთ ის მონაცემები, რომლებთანაც ვიმუშავებთ შემდგომ ეტაპებზე.

დაწერეთ კითხვები კომენტარებში, რომელი თემების უფრო დეტალურად გამოვლენა იქნება საინტერესო? თუ თქვენ გაქვთ რაიმე იდეა ან რჩევა, გთხოვთ გააზიაროთ!