Ох! Еще и побили рекорд пиковой посещаемости моего блога после выхода статьи - 83 👏

2 февраля было 78. В тот день вышло электронное руководство по Google Analytics 4.

Друзья! Вчера мы с Владимиром Зениным запустили наш проект по работе с API Яндекс.Директа и сделали первый шаг для построения мостика между разработчиками и маркетологами 🔔

Мы объединили весь свой опыт по работе с API рекламных систем, облачными хранилищами и инструментами визуализации данных, и написали подробное руководство по выгрузке данных из Яндекс.Директа с помощью Python в Google BigQuery и ClickHouse с последующей визуализацией данных в Looker Studio (Google Data Studio) и Yandex DataLens.

Набор инструментов и технологий не случайный - для мира все так же актуален Google, для России становится востребован Яндекс. У вас будет выбор использования различных продуктов.

Зачем это вам нужно, если есть Яндекс.Метрика? Причин много:

🔹в Метрике нельзя добавить свои показатели;
🔹в Метрике нет тех срезов, которые есть в Директе - позиция показа, объем трафика, взвешенные метрики, не учитываются недействительные клики;
🔹в Метрике вы ограничены всего одним дашбордом на экране;
🔹в Метрике вы не можете вносить изменения на сами графики, а лишь выбирать то, что уже заложено в систему;

Тогда зачем это все нужно, если есть Яндекс.Директ и Мастер Отчетов?

🔸в ближайшие пару лет работа с сырыми данными и выгрузка их по API с последующей загрузкой в облако (ETL-процесс) будет являться базовым навыком при трудоустройстве на работу у технических маркетологов любого уровня (технологии не стоят на месте, а вот люди могут долго не развиваться);
🔸 в Директе тоже нельзя добавить свои показатели;
🔸 Мастер отчетов - это ручная выгрузка по различным срезам, без каких-либо обновлений данных;
🔸 таблицы - это хорошо, но данные можно анализировать и под другим углом, с помощью их лучшего представления и новых визуализаций;
🔸 поделиться отчетом в Яндекс.Директе с другими людьми так просто нельзя. Вам необходимо выгружать данные в стороннюю систему (например, Excel);
🔸 просматривая статистику в интерфейсе Директа, вы постоянно зависимы от ручной работы. Да, это не так сложно делать, когда у вас один клиент/рекламный кабинет. А если их 5-10-20? Если вы цените свое время и ориентированы на результат, то есть смысл сократить время на создание отчетов и больше сосредоточиться на анализе полученных данных;
🔸 статистика, которая есть в Яндекс.Директе, так и остается там. Вы не можете обогатить эту информацию качественными данными или связать ее с данными из CRM/ERP-системы -> построить сквозную аналитику;

И наконец - если бы внутреннего интерфейса Яндекс.Директа (и других рекламных, аналитических платформ) хватало бы для решения всех задач, компании бы не выпускали свои BI-системы и инструменты визуализации данных, а сторонние разработчики не создавали бы для них собственных решений. Ну и, черт возьми - кто-то должен развивать нашу отрасль, производя продукты нового уровня для интернет-маркетологов? 🥸

Благодаря нашей разработке вы:

🔻научитесь выгружать самые актуальные данные напрямую из Яндекс.Директа с помощью собственного кода на Python;
🔻 сделаете преобразования с выгруженными данными, чтобы их проще было загружать в облако и потом визуализировать;
🔻 сможете использовать Google Cloud Plaftorm в связке с облачным решением Google BigQuery, или Yandex Cloud в паре с базой данных ClickHouse;
🔻 построите красивые и автоматические отчеты в Looker Studio (Google Data Studio) или Yandex DataLens с привязкой к вашим ключевым показателям;
🔻 напишите код, который автоматически будет обновлять данные, корректировать статистику и загружать ее по расписанию;
🔻 не будете зависеть от сторонних решений, сервисов, разработчиков и сможете контролировать все действия сами;
🔻 получите уникальные знания, которые очень ценятся в крупных компаниях и на таких позициях, как инженер данных, аналитик данных и BI-разработчик .

Присоединившись к нам, вы сразу же перейдете на новый уровень работы с Яндекс.Директом, и начнете видеть то, о чем раньше даже никогда не задумывались!

Еще некоторое время вы можете сделать предзаказ по сниженной цене 😏

Прошел год с того момента, как я создал Telegram-сообщества по различным дисциплинам аналитики и интернет-рекламы - qa.osipenkov.ru

За это время к 16 группам присоединилось более 2000 пользователей!

Q&A (ex-coobiQ.com) - открытое сообщество, целью которого является объединить специалистов с различным опытом в интернет-маркетинге, программировании и анализе данных с людьми, которые обладают меньшим багажом знаний и нуждаются в помощи.

• Google Analytics (397 подписчиков)
• Google Tag Manager (288 подписчиков)
• Яндекс.Директ (182 подписчика)
• Яндекс.Метрика (211 подписчиков)
• TikTok (35 подписчиков)
• Google Ads (214 подписчиков)
• Microsoft Power BI (83 подписчика)
• Анализ данных в Python (84 подписчика)
• Google BigQuery (99 подписчиков)
• ВКонтакте (36 подписчиков)
• Looker Studio (164 подписчика)
• Мобильная аналитика (172 подписчика)
• myTarget (39 подписчиков)
• Facebook / Instagram * (83 подписчика)
• Анализ данных в R (26 подписчиков)

* Деятельность американской компании Meta (бывшая Facebook) запрещена в России, организация признана экстремистской

В ближайшее время я обновлю этот список и добавлю новые дисциплины! 👍

Задать вопрос в Telegram-канале очень просто:

1. Сформулируйте вопрос

Опишите проблему очень подробно: когда и как вы с ней столкнулись, как можно ее воспроизвести, что пробовали делать, что препятствует решению. При необходимости сохраните код или приготовьте скриншоты

2. Опубликуйте вопрос

Добавьте максимум информации, чтобы повысить вероятность ответа других пользователей. Пишите грамотно, следите за комментариями. Вас могут попросить предоставить доступы или уточнить детали

Здесь каждый помогает каждому! 👨‍🎓

Ух ты сколько новых разделов добавили в Google Analytics 4 на уровне ресурса! 🤪

В предыдущем материале вы узнали о способах формирования уровня данных. В этой статье остановимся на вопросе извлечения данных из dataLayer разными вариантами с помощью Google Tag Manager.

В материале есть видео 😎

Читать статью