Отслеживайте поток пользователей из source/medium с помощью серверного Google Tag Manager

Google Analytics предлагает множество отчетов, позволяющих изучить поведение пользователей. Наиболее часто используемым отчетом при анализе конверсий является исследование источника/средства (source/medium). При правильной настройке этот тип отчета дает ценную информацию о том, какие источники трафика приносят больше пользователей и конверсий.

В Google Analytics существует множество различных моделей для определения конверсий. Однако, по умолчанию используется модель непрямого трафика по последнему клику, что означает, что конверсия будет отнесена к самому последнему источнику непрямого трафика. Хотя такая модель атрибуции может быть актуальной для некоторых сайтов, она может быть неточной для других (особенно для сайтов с высокой средней стоимостью заказа), поскольку пользователи совершают множество взаимодействий перед покупкой на сайте. И последний источник трафика может играть не самую значительную роль в решении пользователя купить ваш продукт.

Компания Stape создала тег Channel Flow для серверного Google Tag Manager, который помогает отслеживать все взаимодействия пользователей с сайтом. В этом посте я хочу рассказать об использовании серверного GTM для отслеживания первого, последнего источника/средства трафика пользователя и всех взаимодействий между ними.

Логика нашего тега Channel Flow проста. Он записывает первое, последнее и все промежуточные взаимодействия пользователей в cookies браузера. 

• Channel_flow - записывает поток источников/средств всех взаимодействий пользователей с сайтом
• Channel_flow_first - записывает первый источник/средство массовой информации
• Channel_flow_last - записывает последний источник/средство массовой информации

URL Source - определяет переменную (variable), содержащую URL. Вы можете выбрать page_location, чтобы использовать URL из Common Event Data или предоставить переменную, которая возвращает действительную строку URL.

Referrer Source - определяет переменную, содержащую Referrer. Вы можете выбрать page_referrer для использования Referrer из Common Event Data или предоставить переменную, которая возвращает действительную строку Referrer URL.

Search Engines Regular Expression - вы можете изменить этот reg exp, чтобы включить или исключить источники органического трафика.

Время жизни куки - срок действия куки Channel Flow в секундах (установите 0 для сеансовых куки). По умолчанию 2 года.

Для тега channel flow может быть множество вариантов использования, но изначально мы создали этот тег, чтобы помочь измерить конверсии партнеров и назначить партнерские комиссионные соответствующим образом. Но потом мы поняли, что тег channel flow можно использовать и в других областях, например, в Google Analytics и CRM. Я уверен, что существует масса различных вариантов использования!

Допустим, вы работаете с несколькими аффилированными партнерами или имеете предложения в нескольких аффилированных сетях. Кто должен получить комиссию, если два аффилиата участвовали в одном конверсионном потоке? Должны ли вы разделить комиссию между ними? Как определить, чье взаимодействие было первым, а чье - последним?

Независимо от того, какие у вас правила распределения партнерской комиссии, channel flow tag может помочь. Вы можете использовать channel flow tag, чтобы определить, какой партнер выиграл конверсию, основываясь на их позициях в channel flow.

Еще один сценарий, когда channel flow tag помогает, - это назначение комиссионных на основе позиции партнера на пути конверсионного взаимодействия. Например, когда два аффилиата участвуют в пути конверсии, вы можете назначить 80% комиссионных последнему, а остальные комиссионные должны достаться другому аффилиату. 

По умолчанию атрибуция Googles Analytics присваивает конверсию последнему клику непрямого источника трафика. Этой информации может быть недостаточно при оценке эффекта каждого канала. Используя channel flow tag от Stape, вы можете сравнить первый и последний источники трафика взаимодействия.

Анализ первого источника трафика по атрибуции очень важен, поскольку он помогает понять, как клиенты узнали о вашем сайте и какое влияние каждый источник трафика оказывает на узнаваемость бренда.

Некоторые популярные CRM, такие как WooCommerce, имеют плагины, которые помогают добавить взаимодействие первого/последнего клика к каждому заказу. С помощью channel flow tag от Stape вы можете добавить в CRM источник/средство атрибуции первого, последнего и среднего клика. Это может быть критически важной функцией для продуктов с высокой стоимостью, когда вы хотите знать каждый шаг взаимодействия пользователей с сайтом до совершения покупки. 

1. Создайте и настройте серверный контейнер Google Tag Manager. 

2. Отправьте данные в серверный GTM-контейнер. Вы можете отправить данные, настроив на стороне сервера Google Analytic 4 и Data Tag/Data Client.

3. Скачайте тег Channel flow с GitHub -> Откройте разделы шаблонов в серверном контейнере Google Tag Manager -> Нажмите New. Или добавьте с помощью галереи шаблонов сообщества.

4. Нажмите три точки в правом верхнем углу -> Нажмите Импорт -> Выберите шаблон channel flow tag, который вы недавно загрузили с GitHub -> Нажмите сохранить.

5. Создайте новый тег в серверном контейнере Google Tag Manager. Тип тега должен быть тегом Channel flow. Выполните необходимые настройки. Вы можете изменить URL-адреса, направления, добавить органические источники и установить время жизни куки.

6. Добавьте триггер к этому тегу. Я буду запускать тег Channel Flow при каждом запросе, заявленном клиентом Google Analytics 4.

Тег Channel Flow - это простой способ узнать, какие источники трафика способствовали взаимодействию пользователей и повлияли на их решения. Если вы работаете с партнерами, это может помочь назначить различные комиссионные в зависимости от того, на каком этапе пути находится пользователь во время ваших маркетинговых кампаний или партнерств.

Channel flow tag дает представление о том, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом, как они знакомятся с брендом, изучают его и, наконец, что заставляет их покупать ваш продукт.

Эта информация может помочь лучше продвигать ваши продукты на рынке, определяя взаимодействие пользователя с сайтом в разных точках процесса приобретения.