Google Analytics 4 должен инициировать реорганизацию и проверку агентств

К настоящему времени вы, возможно, уже знаете, что GA4 работает на разных платформах, использует модель данных на основе событий для предоставления ориентированных на пользователя измерений и не полагается исключительно на файлы cookie.

И вы признаете, что GA4 использует машинное обучение для получения сложной прогнозной информации о поведении пользователей и конверсиях, создания новых аудиторий пользователей, которые могут совершить покупку или уйти, а также автоматически выявлять критические данные для улучшения вашего маркетинга.

Черт возьми, вы, возможно, уже начали переходить на GA4 как можно скорее, чтобы собрать необходимые исторические данные до того, как Universal Analytics (UA) прекратит обработку новых обращений 1 июля 2023 г., а UA 360 прекратит обработку новых обращений 1 октября 2023 г. .

Многие люди могут ошибочно думать, что хорошо разбираются в вещах.

Итак, я был в Pubcon Las Vegas 14 ноября 2005 г., когда Google объявил, что программное обеспечение Urchin, приобретенное в апреле того же года, переименовывается в Google Analytics. Да, я был в комнате, где это произошло.

Я стоял рядом с одним из моих клиентов, Джоном Маршаллом, генеральным директором ClickTracks Analytics, который предлагал ряд конкурирующих решений по цене 495, 1195 или 3495 долларов.

Именно тогда мы оба услышали, что базовая версия Google Analytics впервые стала бесплатной.

Итак, я кое-что знаю о влиянии новых версий службы веб-аналитики Google.

И я узнал, что вам не нужно ждать, пока машинное обучение сгенерирует сложные прогнозные данные о паре «событий», которые внедрение GA4, вероятно, вызовет для вашей организации или клиентов в следующие 14 месяцев.

Один из них — реорганизация. Другой обзор агентства.

Реорг

Команда «веб-аналитики» по-прежнему работает в ИТ-отделе слишком многих организаций.

Почему?

Потому что команда изначально была создана еще в 1995 году, когда под веб-аналитикой подразумевались серверы, файлы журналов и сложный рукописный код для анализа файлов журналов и выдачи отчетов.

Таким образом, размещение их в ИТ-отделе тогда имело смысл.

Но сбор, хранение и обработка данных переместились в облако (размещенное вашим поставщиком услуг приложений, а не внутри компании).

Это избавило от необходимости поддерживать ИТ-команды для веб-аналитики, за исключением, возможно, обновления кодов измерений и связанных фрагментов кода, известных под общим названием «теги» на вашем веб-сайте или в мобильном приложении.

Кроме того, сам ваш веб-сайт превратился из «брошюры» в первые дни во все более неотъемлемую часть вашего бизнеса — как онлайн, так и офлайн.

Ничто так не подчеркивает это изменение, как тот факт, что мы больше не подсчитываем количество клиентских запросов (или обращений), сделанных к веб-серверу, как это было поколение назад.

Из-за этих тенденций команда «цифровой аналитики» больше не принадлежит ИТ.

Где он принадлежит?

Что ж, задайте себе три вопроса:

Кто использует аналитику?

Маркетингу (не ИТ) необходимо видеть унифицированные пути клиентов по их веб-сайтам и приложениям.

Маркетинг (не ИТ) должен использовать технологию машинного обучения Google и предсказывать новые идеи.

И маркетинг (не ИТ) должен идти в ногу с растущими потребностями и ожиданиями клиентов.

Кто руководит реализацией?

Отдел маркетинга (а не ИТ) должен решить, какие рекомендуемые события добавить, какие рекомендуемые аудитории использовать и какие события пометить как конверсии.

Маркетинг (не ИТ) должен решить, какие связанные денежные значения использовать для микроконверсий, создавать пользовательские идеи и реагировать на аномалии.

А отдел маркетинга (а не отдел ИТ) должен решить, какие другие платформы, такие как Google Ads, Search Console и Salesforce Marketing Cloud, следует интегрировать с GA4.

Кому принадлежит отчетность?

Маркетинг (не ИТ) должен стимулировать продажи или установки приложений, привлекать потенциальных клиентов или связывать онлайн и оффлайн взаимодействие с клиентами.

Таким образом, маркетинг (не ИТ) должен использовать атрибуцию на основе данных, чтобы проанализировать полное влияние своих последних кампаний и текущих программ на пути клиента.

И маркетинг (не ИТ) должен экспортировать этот анализ в Google Ads и медиа-инструменты Google Marketing Platform, чтобы оптимизировать эти кампании и программы.

Вот почему цифровая аналитика принадлежит маркетингу — и она принадлежит ему уже более 10 лет.

Но инерция — мощная сила — и большинство людей ненавидят реорганизацию — что объясняет, почему слишком многие организации не хотят переводить свою аналитическую команду из ИТ в маркетинг.

Итак, почему я думаю, что GA4 станет непреодолимой силой для преодоления этого недвижимого объекта?

Что ж, одна из функций, о которой вы уже слышали, — это Analytics Intelligence , которая использует машинное обучение и условия, которые вам нужно настроить, чтобы помочь вам понять ваши данные GA4 и действовать в соответствии с ними.

И одним из статистических методов, которые использует Analytics Intelligence, является обнаружение аномалий .

Используя исторические данные, Analytics Intelligence «учится» прогнозировать значение показателей для текущего периода времени и помечает любые точки данных как аномалии, если их фактическое значение выходит за пределы «достоверного» интервала.

Для обнаружения еженедельных аномалий период обучения машинного обучения GA4 составляет 32 недели.

Для обнаружения ежедневных аномалий период обучения составляет 90 дней. А для выявления часовых аномалий период обучения составляет две недели.

Другими словами, где-то между 2 и 32 неделями после настройки GA4 и начала сбора данных машинное обучение Analytics Intelligence будет достаточно обучено анализировать ваши данные и прогнозировать будущие действия, которые могут предпринять ваши конечные пользователи.

Именно тогда маркетологи начнут видеть «Статистика» на своей домашней странице GA4.

Эти данные покажут необычные изменения, новые тенденции и другие аномалии на вашем сайте или в приложении.

Просмотр конкретных аналитических данных может помочь вам быстро определить изменения данных, которые требуют дальнейшего анализа и принятия мер.

Вот тогда-то отдел маркетинга и начнет «беситься», если ИТ-отдел не отвечает на срочные просьбы о «помощи» в течение недели, дня или даже часа.

И вот тогда бизнес-кейс для перевода аналитической группы из ИТ в маркетинг внезапно станет управляемым данными.

Почему этот сценарий может распространиться на организации по всему миру в течение следующих 14 месяцев?

Что ж, первые пользователи GA4 уже сообщили о преимуществах получения полного представления о жизненном цикле своих клиентов с моделью измерения на основе событий, которая не фрагментирована по платформам и не организована в независимые сеансы.

И я бы сказал, что те же преимущества доступны для организации, которая не фрагментирована по отделам или не организована в независимые бункеры.

Например, Gymshark, бренд одежды и аксессуаров для фитнеса, базирующийся в Великобритании, использовал GA4, чтобы понять своих клиентов по точкам взаимодействия на своем веб-сайте и в приложении.

Это позволило команде Gymshark увидеть, как пользователи перемещаются по воронке покупок. В результате они сократили отсев пользователей на 9 %, увеличили количество кликов на странице продукта на 5 % и сократили время, затрачиваемое на анализ пути пользователя, на 30 %.

О, и некоммерческие организации тоже могут извлечь выгоду из просмотра пути пользователя от начала до конца.

Например, некоммерческой организации 412 Food Rescue, базирующейся в Питтсбурге, нужно было нанять больше добровольцев для доставки еды от розничных продавцов людям, испытывающим нехватку продовольствия.

Automated Insights в GA4 показал их команде, что выходные, как правило, немного медленнее с точки зрения волонтеров и вовлеченности, поэтому они скорректировали кампании в социальных сетях, которые привлекали трафик на их веб-сайт.

Кроме того, они сократили время подготовки отчетов на 50 %, что высвободило и без того ограниченный штат сотрудников для расширения их влияния в сообществе и охвата новых городов.

Посмотрите «Google Analytics: тематическое исследование 412 Food Rescue», которое было загружено на YouTube 24 марта 2021 г., чтобы услышать, как команда рассказывает свою историю своими словами.

Это подводит нас ко второму «событию», которое GA4 может инициировать для вашей организации или клиентов: проверка агентства.

Обзор агентства

Теперь некоторые крупные рекламные агентства использовали Google Analytics с рекламными сервисами DoubleClick, которые Google приобрела в марте 2008 года, еще до запуска Google Marketing Platform 24 июля 2018 года.

Таким образом, они должны без особых трудностей пережить бурю, вызванную переходом на GA4.

Но многим другим рекламным агентствам потребуется провести собрание «всех рук на палубе», чтобы выяснить, как удержать клиента, который только что настроил свой ресурс GA4 и начал записывать события YouTube Web Engaged View Conversion (EVC).

Для этого клиент:

• Связали свой ресурс с Google Ads, чтобы сделать YouTube Web EVC доступными в своих отчетах GA4.
• Активированные сигналы Google для просмотра конверсий от пользователей , которые вошли в свои аккаунты Google.

Теперь они ожидают, что их агентство поможет им сделать то, что сделал Harmoney.

Кто такая Хармони?

Это онлайн-платформа личных кредитов, базирующаяся в Новой Зеландии.

Что они сделали? Они использовали YouTube для повышения узнаваемости бренда среди целевой аудитории в Австралии.

Откуда Хармони знает, что они это сделали?

Ну, они использовали GA4 для измерения EVC после того, как их целевая аудитория просмотрела их рекламу на YouTube.

Это позволило им напрямую сопоставить рост количества показов бренда с их инвестициями, измеряя конверсии просмотров с вовлечением из их рекламы на YouTube, которые часто происходят в мобильных приложениях.

Или что, если клиент запрашивает у вашего агентства новую рекламу, нацеленную на одну из его «прогнозируемых аудиторий».

Например, предположим, что ваш клиент создал аудиторию «вероятных покупателей в течение 7 дней», в которую входят пользователи, которые могут совершить покупку в ближайшие семь дней.

Теперь они предполагают, что ваше агентство может помочь им сделать то, что сделал McDonald's в Гонконге.

Эм, что это было?

Что ж, McDonald's в Гонконге достиг своей цели по увеличению мобильных заказов, используя предсказуемую аудиторию «вероятных» 7-дневных покупателей». Они экспортировали его в Google Ads и увеличили заказы приложений более чем в шесть раз.

Они также добились увеличения рентабельности инвестиций в 2,3 раза, увеличения дохода в 5,6 раза и снижения затрат на действие на 63%.

Или другой клиент может попросить ваше агентство создать кампанию ремаркетинга для повторного привлечения пользователей на основе их поведения на их сайте или в их приложении.

Что сделает ваше агентство, когда оно получит список ремаркетинга «Предлагаемых аудиторий», который может включать:

• Достиженцы (например, пользователи достигают ключевых вех, таких как чтение определенного количества статей).
• Оплачиваемые пользователи.
• Брошенные корзины.
• Стартеры кассы.
• Искатели предметов.
• Зрители предметов.
• Ведет.
• Зарегистрированные пользователи.
• Искатели.
• Стримеры.
• Лучшие игроки.
• Лучшие бомбардиры.
• Отказ от обучения.
• Завершающие уроки.
• Завершители видео.
• Видео стартеры.
• Пользователи списка желаний.

Эй, ты не можешь выдумывать это.

Так что ты будешь делать?

Что ж, моя научная дикая догадка состоит в том, что ваше агентство будет вести себя как лебедь, грациозно скользящий по озеру и яростно гребущий под поверхностью воды.

Но если вы не убедите всех в своем агентстве в том, что GA4 коренным образом изменит ожидания клиентов в отношении того, что должны делать рекламные агентства, вы, скорее всего, потеряете этих клиентов.

Я не думаю, что вы знаете, что клиенты ожидают от вашего рекламного агентства, не так ли?

Ой, подожди. Это было на Final Jeopardy! вчера вечером.

Майим Бялик сказала: «Клиенты теперь ожидают, что их рекламные агентства смогут использовать внешний интерфейс Google Платформа для маркетинга, чтобы использовать то, что может предоставить серверная часть платформы (часть, ранее известная как Google Analytics)… которая теперь включает измерение веб-сайтов YouTube». События EVC, создание Predictive Audiences и создание Suggested Audiences.

Так что не удивляйтесь, когда ваш клиент объявит о проверке агентства.

И даже если ваше агентство будет приглашено для участия в конкурсе, не рассчитывайте сохранить этот аккаунт, если только вы не придумали, как победить некоторые крупные рекламные агентства, использующие Google Платформу для маркетинга с марта 2008 года.

Итак, для неизбежной проверки агентства, которая будет вызвана GA4, я бы порекомендовал вам организовать свою презентацию, чтобы рассмотреть пять лучших практик, которые DoubleClick когда-то называл «программной рекламой», а Google теперь называет «последними достижениями в области машинного обучения для данных». творческий подход».

Если вы еще не изучили эти пять лучших практик, они таковы:

• Систематизируйте информацию об аудитории . Объедините источники данных, включая данные GA4, офлайн-данные, данные CRM, данные опросов или сторонние данные, чтобы получить полное представление о вашей аудитории.
• Создавайте привлекательные креативы . Google призывает маркетологов «создать общий план кампании и согласовать свои творческие, аналитические и медиа-команды как можно раньше. Это позволяет творческой группе соответствующим образом адаптировать сообщения для разных каналов и устройств; это также упростит обеспечение того, чтобы творческие ресурсы могли работать с ними».
• Работайте с интегрированной технологией : найдите способного партнера для программных закупок. Например, вы найдете 2424 потенциальных партнера в Google Partners Directory.
• Охват аудитории на разных экранах . По данным eMarketer, в 2022 году ожидается, что рекламодатели США потратят 62,96 млрд долларов на программное цифровое видео по сравнению с 52,17 млрд долларов в 2021 году. На мобильные устройства приходится две трети программной видеорекламы, но ее доля снижается по мере появления подключенного телевидения. (CTV) зарабатывает больше долларов на рекламе.
• Измерьте влияние : используйте GA4 для измерения EVC после того, как ваша целевая аудитория просмотрит вашу рекламу на YouTube, увеличьте количество мобильных заказов, используя предиктивную аудиторию «вероятных покупателей за 7 дней», и, наконец, выполните ремаркетинг для «предлагаемых аудиторий».

Теперь у некоторых крупных рекламных агентств больше опыта работы с интегрированными технологиями и охватом аудитории на разных экранах.

Вот почему вам может потребоваться найти подходящего партнера для программных закупок до проверки агентством.

Но даже крупные рекламные агентства все еще изучают GA4, как и вы.

Итак, я бы сказал, что вы должны быть в состоянии стоять на своем, когда собираете информацию об аудитории и измеряете влияние.

И единственная область, в которой у вас может быть преимущество даже перед некоторыми крупными рекламными агентствами, — это создание привлекательного креатива.

Итак, вот что нужно подчеркнуть в начале обзора агентства: на креатив приходится 56% эффективности рекламы, а на медиа — 30%, по данным Nielsen Catalina.

Итак, как создать привлекательный креатив для алгоритмического цифрового видео?

Во-первых, я рекомендую вам посмотреть «Понимание принципов ABCD для эффективной рекламы на YouTube».

Это объясняет, что успешная реклама на YouTube привлекает внимание, включает сильный брендинг, создает связь и имеет сильное направление.

Второй подход использует эмоциональный ИИ для сопоставления творческих атрибутов с данными о производительности видео.

Как ты это делаешь?

Что ж, прочитайте мою статью «Какая альтернатива трате 7 миллионов долларов на рекламу Суперкубка?»

Первым экспертом по цифровому маркетингу, который ответил на мой запрос об альтернативах, был Ян Форрестер, основатель и генеральный директор DAIVID. Он использовал свой инструмент для тестирования видео, который использует эмоциональный ИИ для автоматического прогнозирования производительности видео без необходимости показывать респондентам креатив.

Третий вариант — использовать YouTube Director Mix для создания настраиваемых видеороликов в масштабе, заменяя различные элементы, чтобы адаптировать контент для конкретной аудитории.

Например, компания Mondelez India разработала «Рекламу не только Cadbury» с использованием таргетинга по пин-коду YouTube, YouTube Director's Mix и Google Maps API.

Это позволило им создавать тысячи персонализированных рекламных объявлений, созданных искусственным интеллектом, для 270 пин-кодов в восьми городах.

Эта гиперлокальная кампания помогла почти 1800 местным ритейлерам получить прибыль во время Дивали во время пандемии.

Это дало невероятные результаты для бизнеса, в том числе рост бизнеса более чем на 32% по сравнению с прогнозами и двукратный рост продаж для розничных продавцов, представленных в рекламе.

Четвертый способ — создать видеоэксперимент, чтобы определить, какая из ваших видеообъявлений более эффективна на YouTube.

С помощью эксперимента с видео вы можете протестировать разные видеообъявления с одной и той же аудиторией, а затем использовать результаты эксперимента, чтобы определить, какое объявление больше находит отклик у вашей аудитории.

Например, Grammarly использовала эксперименты с видео для тестирования последовательностей объявлений.

Чтобы увидеть их результаты, посмотрите «Grammarly | История успеха | Рекламодатели YouTube».

А сейчас нечто соверешнно другое.

Вместо того, чтобы позволить GA4 запрашивать проверку агентства, заблаговременно попросите своих клиентов провести проверку цифровой аналитики.

Мэтт Бэйли, который учит людей, как превращать маркетинговые данные в действия, говорит:

«Я разговаривал с Adobe, и они заметили невероятный всплеск запросов и изменений. Из-за проблем с конфиденциальностью и того, что Google является крупнейшим в мире вакуумом данных, я решил, что пришло время внести изменения. Мне нравится, что аналитическая среда снова становится финансово конкурентной средой!»

Он добавляет: «Я тестировал Matomo, Woopra, Heap и Piwik Pro. Все они имеют те же функции, что и G4. Проблема в том, что G4 еще не закончен. Они продолжают добавлять измерения и менять ярлыки. Всего две недели назад они добавили новое измерение, которое уничтожило все связанные с ним исторические данные».

Итак, какой из этих вариантов следует использовать?

Ну, а перед тем, как отправиться сражаться с Голиафом, Давид остановился у ручья, чтобы выбрать пять гладких камней.

И все, что нужно Давиду, чтобы убить Голиафа, — это один гладкий камень.

Итак, вот что вы должны подчеркнуть в конце обзора агентства: если агентство использует интегрированные технологии для охвата аудитории на разных экранах с помощью креатива, который не привлекает внимание, то единственное, что вы будете измерять, — это отсутствие воздействия.

Мои коллеги из Search Engine Journal уже проделали большую работу по подготовке вас к успешной работе с Google Analytics 4 (GA4). Ознакомьтесь с этими ресурсами, если вы еще этого не сделали:

• Google объявляет о новых функциях отчетности в GA4 от Эми Бишоп
• Реакция на Google Analytics 4: GA4 «отстой» и «ужасен» Роджер Монтти
• 7 функций GA4, которые (будем надеяться) заставят вас меньше ненавидеть, Бри Э. Андерсон
• Как настроить Google Analytics 4 для успеха Бри Э. Андерсон
• Знакомство с Google Analytics 4: полное руководство от Кейл Ларкин
• Новая интеграция для GA4 и Search Ads 360 от Брук Осмундсон
• Начало работы с GA4: 4 совета, которые помогут вам начать работу, Кейл Ларкин
• Learn GA4: 17 лучших руководств и образовательных ресурсов Кейл Ларкин
• Часто задаваемые вопросы о Google Analytics 4: сохраняйте спокойствие и продолжайте отслеживать, Кейл Ларкин
• GA4 для сайтов электронной коммерции: пошаговое руководство на примере Shopify от Кейл Ларкин

Рекомендуемое изображение: студия ra2/Shutterstock