Google Analytics Universal ушел в отставку, но многие не спешат переезжать, так как старую версию на 1 июня не отключили и часть счетчиков еще продолжают работать.

GA4 прошел долгий период бета теста, но остался сырым продуктом. Тем не менее переехать придется.

А вот куда и зачем, давайте обсудим

🔷 Практические наблюдения по GA4:

1. Начнем с главного. Так как оплачивать Google Biq Query и платную версию GA4 могут сейчас единицы в РФ, хорошо подумайте стоит ли переезжать на GA4 или все же отдаться в нежные руки Яндекса, который во всю включает ограничения в Метрике, чтобы на этом заработать.
2. GA4 позволяет объединить приложение и сайт и это его крутая фишка, но не надо забывать, что сэмплинг остался и даже стал строже. Объединив данные c web и app, сэмплинг вы накрутите себе по полной и как раньше его обойти с часовыми выгрузками из API не получится. Напомню, что сэмплинг - это расчет всех метрик не на 100% данных, а на выборке, которая зависит от того на сколько сильно вы превысили лимиты по данным.
3. API - кто еще не видел новые ограничения по квотам, то вам сюда .
Важное наблюдение! Во всех официальных источниках пишут, что сэмплинга в API нет, но мы наблюдаем очень странные цифры по ряду клиентов с несколькими сотнями тысяч хитов в день. API отдает совсем не те цифры, что видны в интерфейсе.

🔹 Нюансы по Я.Метрика:

1. Я. Метрика перестает быть тихой гаванью с безлимитными API и практически без сэмплинга.
2. Я.Метрика Про с базовым тарифом в 300 к и введение сэмплинга - это только первые шаги на пути монетизации Метрики со стороны Яндекса

🔹 Краткие выводы:

1. Если у вас несколько миллионов хитов в месяц, то несмотря на желание Яндекса заработать на Метрике, рекомендуем смотреть в ее сторону. Вариантов обходить сэмплинг, как раньше в GA4 без Biq Query и платной версии не особо, а сидеть с цифрами взятыми с потолка не вариант
2. Переезжая на Я.Метрику, нужно готовиться, что за нее скорее всего придется платить
3. Оставаясь на GA4 учитывайте сложности с получением пользовательских параметров и море костылей по добавлению времени и client id к выгрузкам

Если нужны детали по грамотной настройке GA4, пишите комментарии, сделаем отдельное видео 🦊

Расскажу про крутой креатив, который случайно нашел 🔥

Не знаю, когда появился коллаб между Google и Disney, но если сейчас попробуете вбить запрос “Мандалорец” в поиск Google, то в правом нижнем углу вас встретит один очень милый малыш 😁

Нажмите на него и вы удивитесь тому, что произойдет. Уверен, что повторите это еще несколько раз.

Получаем Заряд Силы и Бодрости на весь остаток недели ⚡

Таков путь!

Команда CyberBrain от всей души поздравляет вас с наступающим Новым Годом и Рождеством!
В новом году желаем вам ярких идей, креативных решений и позитивного настроя.

Пусть эти праздники принесут вам радость, счастье и исполнение всех желаний🎄🥳🎄

🦊 Поговорим в новом видео про Бенчмарки

Кто из нас не хотел бы знать, какие показатели эффективности у наших конкурентов?
Сколько продаж, с каких каналов, какой CPA, ROMI, ARPU И так далее .

Но даже, когда мы узнаем цифры с рынка можно ли им доверять?

🎥В видео разберем

- Нужны ли бенчмарки?
- Как их получить?
- Можно ли использовать бенчмарки конкурентов без детального анализа, как они получены и что в них входит?
- Можно ли использовать бенчмарки Яндекса?
- Причем тут опять модели атрибуции?
- Можно ли доверять бенчмаркам агентств?

Не забывайте делиться своим мнением, ставить лайки и делиться контентом с коллегами 🚀

👍 Смотреть видео на нашем YouTube канале

#простоосложном

🚀 Опубликовали прорывной кейс

🦊 Впервые в России удалось применить Stable ID для оценки реальной эффективности медийных кампаний на установки приложения

Стабильный идентификатор пользователя оператора связи позволил совместить данные web и app и оценить, как разные рекламные кампании, включая медийные, повлияли на установки.
Влияние оценивалось через Data-Driven модель Шепли.

Подробности с цифрами по результатам в кейсе, технические подробности и нюансы выйдут скоро в виде статьи и видео

⚡️ссылка на кейс⚡️

Отличного дня!

#cookieless #StableID #кейс

⚡️Почему Google снова перенес отмену cookies?⚡️

🦊 Вчера пришла новость, что Google в очередной раз сдвинул срок отмены 3rd party cookie с лета 24 на начало 25 года.
Хотим поделиться своими мыслями о причинах

1. Куки очень глубокая и фундаментальная часть интернета и рекламы.
До сих пор у Google нет решения, которое устраивало бы площадки, рекламодателей, гос. структуры

2. Сделать альтернативное решение - это переписать огромное количество продуктов, кода, а как мы пойдем дальше, Google не до этого

3. Все, что тестировалось до этого в рамках инициативы Privacy Sandbox показало себя не лучшим образом по результативности относительно текущих решений.
Снижение эффективности рекламных технологий подстегнет клиентов к уходу или снижению бюджетов

4. Гегемония Google в рекламе на рынке США находится под угрозой из-за Facebook, Apple,Amazon, TikTok (но с этими совместно уже все порешали), которые очень сильно прибавили в последние 4 года и отъедают долю рынка Google.
Если эффективность рекламы Google просядет из-за отмены cookie, то этот процесс ускорится

5. Европе, которая начала крестовый поход на cookie, как продолжение политики ужесточения охраны персональных данных, которые регламентируются GDPR не до того. Великобритания, которая играла в этом процессе одну из ведущих ролей из ЕС успела выйти.
В мире в целом проблемы сейчас не те и в Европе людей сейчас меньше интересует мнимая безопасность их перс. данных

6. Google не до cookie - их основной фокус это удержание лидерства в поиске и новом огромном рынке Large multimodal models, где пока они в роли догоняющих.
Только на дата центры для нейросетей Microsoft потратит за несколько лет 100 млрд. Google обязан соразмерно отвечать и будет это делать.
А такие траты нужно финансировать и рекламный блок бизнеса - самая дойная корова

Наверняка cookies отменят, но все включая Google будут откладывать этот процесс на столько, на сколько смогут 😁

Объявление о сдвиге сроков от Google тут

⚡️Оптимизация" – как много в этом слове!⚡️

🦊 С этим постом открываем серию, посвященную оптимизации рекламных кампаний, с акцентом на медийные площадки.

Посмотрим в чем разница среднего бизнеса, крупных игроков и enterprise в используемых методах и проблемах с которыми сталкиваются. Рассмотрим на что важно смотреть, какие методы используют разные клиенты и что можно взять себе на вооружение.

Почему особенный акцент на медийные кампании?

С "performance" инструментами всё предельно ясно: автоматизированные стратегии в кабинетах, оптимизация по CPA, K50, Elama, системы сквозной аналитики Много полезных инструментов, которые помогают достигать результат и автоматизировать его достижение.

Как обстоят дела с медийными кампаниями?

Объективно все плохо.. Бизнес слабо верит в медийные инструменты - это ключевая история, которую мы слышим последнии годы. Разъясню данные наблюдения. Руководители, выделяющие финансы и отвечающие за прибыльность и рост компании, часто сталкиваются с непониманием отдачи от вложений в медийные кампании и не хотят туда инвестировать. Не будем забывать про откаты, накрутки, ботов, которыми, так насыщен медиарынок

Многие продолжают пробовать, искать варианты анализа эффективности, но этот год стал переломный и даже самый большой рекламодатель поставил задачу оптимизации закупки и прежде всего медийных кампаний.

Многие скажут, что медийные инструменты не созданы, чтобы приносить прямые продажи - это же охваты, построение знания и так далее. Любая реклама для продаж. Вопрос, только в сроках. Одни инструменты дают выполнение целей быстро, другим нужно время. Где то аудиторию надо греть долго, где то быстрее и менее сложными комбинациями инструментов.

Не нужно путать неумение оценивать эффективность рекламы, в особенности медийные инструменты с ее ролью.

Заканчиваем на этом сложном и спорном вопросе наш первый пост. Следите за обновлениями – скоро продолжим!"💪

⚡️ Почему вершиной аналитики медийных и мультиформатных кампаний является атрибуция? ⚡️

🦊 Чтобы эффективно оптимизировать медийные кампании, необходимо сначала понять корни проблем в анализе и оптимизации.

Когда говорим о перформанс-маркетинге, все понятно.

Мы работаем с сформированным спросом, пытаясь аккумулировать его через рекламу. Например, пользователь хочет купить автомобиль, мы встраиваемся в его поток поиска, предлагая наш продукт.

Работаем с горячей аудиторией, которая имеет явное желание приобрести товар или услугу. Здесь цикл сделки и окно атрибуции коротки, что позволяет отслеживать результаты без дополнительных сложностей, просто оценивая путь от клика до сделки, смотрим на ROMI, ДРР.

🔹 С медийными кампаниями ситуация гораздо сложнее

Чаще всего работа идет с новой, холодной аудиторией. Мотивировать такую аудиторию на покупку сложнее.

Цикл сделки значительно длиннее, чем в performance или direct маркетинге.

Множественные точки контакта с брендом, сайтом и приложением удлиняют путь и делают анализ сложным или близким к невозможному с точки зрения эффективности на бизнес метрики и мы вынуждены использовать промежуточные показатели, но о них в следующий раз.

Часто после запуска медийной кампании и перформанс-кампании клиенты сталкиваются с такой картиной:

👉 Общий бюджет: 10 млн руб
- Медийные кампании: 5 млн руб, 1000 лидов, CPA 5000 руб
- Перформанс-кампании: 5 млн руб, 5000 лидов, CPA 1000 руб

Эти данные получаются по стандартной модели атрибуции из Яндекс.Метрики “Последний непрямой клик”

Видим значительную разницу в CPA и можем подсчитать медийные кампании неэффективными, особенно если наш бенчмарк — 1500 рублей.

В перформанс маркетинге редко задумываемся о модели атрибуции, просто смотрим на результаты в Яндекс.Метрике или Google Analytics. Но с медийными кампаниями и комплексными флайтами это не сработает.

Нужно учитывать “вклад” всех рекламных кампаний в конечный результат. Чтобы увидеть этот “вклад”, необходимо объединять данные post-view + post-click и делать выводы. Оценивать медийные кампании только через показатели performance кампаний — это путь к неверным выводам и ошибочным решениям.

🔹 Надеюсь, становится понятно, что нравится это или нет, приходится думать, как оценивать разные инструменты в бизнес-метриках с учётом их специфики.

Можно конечно одно оценивать, на другое закрыть глаза, как делают многие на рынке, но это путь в никуда. Рано или поздно те, кто выделяют деньги на кампании придут и спросят за окупаемость инвестиций в рекламу и чаще всего это заканчивается снижениями бюджетов или их перераспределением в performance, а иногда и увольнениями

💡 Подведем итог:

1. уже используете perform и медийку?
2. вам важно понимать, какая рентабельность инвестиций в рекламу ?
3. вы хотите управлять процессом, а не просто видеть, что digital реклама вся скорее работает или скорее не работает?

🚀 Если ответ на вопросы да, то вам прямая дорога к внедрению Data-Driven атрибуции

Скоро новая серия) не забывайте следить 😎

🚀 У нас новый крутой кейс - CyberBrain x ТУТУ

🦊  В кейсе вы узнаете:

1. Зачем переходят на собственные системы аналитики ?
2. Какие сложности могут возникнуть в процессе внедрения ?
3. Как можно быстро внедрить Uplift в работу ?
4. Как использовать Uplift для оптимизации ?

Цифры, подробности и выводы читайте в кейсе)

⚡️ссылка на кейс⚡️

Отличного дня!

#атрибуция #кейс

⚡️ Куки живы, куки живут, куки будут жить ⚡️

🦊Уверен, многие уже видели новость, что Google решил оставить cookie в живых и отказался от резких планов, все отключить.

Корпорация добра решила дать пользователям выбирать хотят они делиться своими данными или нет, как это уже реализовано у Apple.

💡Как мы писали ранее причины крайне просты

1. Деньги
Google ранее писал, что тесты эффективности рекламы основанной не на cookie файлах упала на 20%.
Также было зафиксировано снижение доходов паблишеров на 34% , что привело к судебным искам в сторону Google

2. Война машин
Google не может себе позволить потерять большую часть основного дохода и фокусироваться на cookie, когда нужно бросать все силы на AI и не потерять лидирующие позиции в поиске, рекламу, долю мобильных операционных системах

3. Законы
Регуляторы перестали так сильно давить на Google, кроме Британии, но она теперь не в ЕС и для них можно ввести и отдельные правила.

Наработки в рамках инициативы Privacy SandBox никуда не денутся и будут частично использоваться в новой конфигурации безопасности, но уже совместно с cookie, а не полностью их заменяя

👉 ссылка на оригинальную новость
👉 ссылка на хорошее обсуждение на тему

Будем следить за новостями 🚀

⚡️Атрибуция не идеальна ??? 😰

Напомним, в прошлом посте обсуждали, почему атрибуция является ключевым элементом анализа мультиформатных кампаний. Сегодня рассмотрим, является ли data-driven атрибуция серебряной пулей или у нее есть свои ограничения.

🦊 Пример

Мы собираем данные по кампаниям в течение нескольких месяцев, чтобы получить достаточно наблюдений и понять, как работают форматы, креативы и площадки. Оцениваем результаты с помощью Data-Driven атрибуции и решаем, что настало время проверять гипотезы и улучшать показатели.

В прошлом месяце Яндекс.Видео показал лучшие результаты с самым низким CPA и высоким ROMI, поэтому увеличиваем инвестиции в этот канал. Запускаем кампанию и наблюдаем, как Я.Видео скатился и оказался не только хуже, чем в прошлом месяце, но и хуже нашего таргета по CPA. Почему?

Может быть, атрибуция не работает должным образом и дает некорректные данные?

💡 Что такое атрибуция?

Атрибуция — это как набор очков с разноцветными линзами. Существуют модели, которые показывают реалистичную картину, а есть те, которые "окрашивают" ее в розовые тона, а есть модели, делающие картину “черно-белой”. Главное помнить, что атрибуция показывает прошлое и текущее состояние дел, но не может предсказывать будущее.

🤖 Почему данные атрибуции не всегда приводят к ожидаемой оптимизации?

👆 Скорость внесения изменений

Если вы вносите изменения в кампании раз в месяц или реже, даже сделанные на основе данных атрибуции корректировки могут не дать результата. Успешная оптимизация площадок, креативов, таргетинга и ставок — это постоянная, тонкая работа.

В некоторых нишах достаточно обновлять кампании раз в неделю, а в других требуется ежедневная оптимизация. Медийная реклама еще не требует такой же оперативности, как контекстная, но это не значит, что можно запустить кампанию и забыть о ней до завершения.

✌️ Окно атрибуции

Окно атрибуции — один из ключевых факторов, влияющих на частоту оптимизаций. Если пользователю требуется две недели на принятие решения о конверсии, не стоит ожидать значимых результатов уже в первый день кампании. Не нужно торопиться с изменениями.

Это правило можно обойти с помощью прокси-конверсий, микро-конверсий или прогнозирования, но об этом в следующих постах. Но так же важно и не переходить к крайностям, когда за всю кампанию, может быть сделано, всего 1 оптимизация, а то и обойтись без нее. Таких случаев к сожалению не мало встречается на практике.

🤟 Внешние факторы

На кампании часто влияют внешние события: изменения ключевой ставки, политические события и прочее. Мы много раз наблюдали, как внешние факторы существенно изменяли эффективность работающего и отточенного набора инструментов, делая данные прошлых периодов неактуальными для новых кампаний. Но важно не спихивать все неудачи на этот фактор, а честно смотреть на вещи.

🖖 Количество проверяемых гипотез

Бывает, что согласован всего один креатив, одна площадка и один таргетинг. С такими ограничениями сложно проводить эксперименты. Однако важно постоянно доказывать клиенту или руководству необходимость тестирования и проверки новых гипотез.

Существенно сдвинуть метрики, не внося постоянные изменения и не проверяя новые идеи невозможно. При этом у вас должна быть налаженная аналитика, чтобы точно оценить результаты тестов и использовать их для обоснования результатов для топов.

🔹 Итог 🔹

Атрибуция отражает, как обстояли дела в прошлом и что происходит сейчас, но не дает прогнозов на будущее. Она не учитывает изменения ставок, устаревание креативов или выгорание CRM-базы. Атрибуция — это инструмент для объективной оценки текущего распределения конверсий и продаж между источниками.

Правильная оценка эффективности кампании — это ценная информация, которую можно использовать в прогнозных моделях, оптимизаторах и других инструментах для повышения эффективности.

Атрибуция — отличный инструмент, позволяющий добиться как минимум на 30% лучших результатов по сравнению с базовыми моделями, но, как и они, она не может предсказывать будущее и не гарантирует, что сплит, который работал вчера, сработает завтра. 💪

🦊 Ура 300 !

Нас читают и смотрят уже 300 человек⚡️

Спасибо вам! 💪

Знаем, что не часто балуем вас контентом, но зато он всегда уникален и выстрадан практикой и опытом

Будем надеяться, что цифра в 500 покорится быстрее

🥺 Вы можете нам с этим помочь!

Делитесь контентом с коллегами и друзьями, приглашайте их в канал, а с нас любовь, теплота и много душного контента

Всем продуктивного дня!

⚡️Новая рубрика "Основа"⚡️

В ней будем емко рассказывать про основные понятия и темы, которые являются основой в маркетинге и аналитике

🦊 Сегодня про "Окно Атрибуции"

Окно атрибуции — это временной интервал, в течение которого действия пользователя (например, клик по рекламному объявлению) могут быть связаны с последующим конверсией (покупкой, регистрацией и т.д.).

👆 Окно атрибуции - это не та цифра, которую вы задаете в системах, а фактическое время между первым касанием рекламы и конверсией

✌️ Для разных рекламных инструментов надо измерять свое окно. Для видео кампаний оно может быть к примеру 67 дней, а для e-mail 12 часов. Не усредняется

🤟 Зная окно, можно понимать, подходит для вас 30 дневный флайт или нужно делать запуски длиннее. Наш опыт показывает, что иногда нужно, иначе оптимизироваться кампании не успевают

Подробнее про тему рассказывали 👉 Окно Атрибуции

#основа #аналитика #атрибуция

⚡️ Матемаркетинг’24 ⚡️

7 и 8 ноября в Москве пройдет Матемаркетинг!

🦊 Наша команда выступает сразу с 2 докладами

👉 "Как эффективно собрать Post-View и Post-click аналитику внутри"

По этой части у нас самый богатый опыт на рынке. Большинство выгрузок логов, которые вы можете получить составлялись с нашим участием.
Нам есть о чем рассказать и какие тонкости этого процесса подсветить. Если вы аналитик, инженер данных или хотите глубже понять, как все эти миллионы строк из разных систем объединяются и превращаются в дашборды, аналитику, выводы, то посетить наше выступление обязательно стоит

👉 "Первый публичный фреймворк оптимизации медийных digital кампаний"

Расскажем про подход к оптимизации медийных кампаний, который может давать стабильно до 35% на каждом флайте.
Важно, что подход разбит на блоки от простого к сложному, чтобы широкий круг специалистов мог начать его использовать и прогрессировать со временем

Обязательно приходите) будем рады повидаться на конфе!

Отличный выходных! 🎉

🦊 Сегодня был насыщенный день. Поздравляем Колю и Никиту с отличными докладами:

"Как эффективно собирать Post-View и Post-click аналитику внутри"

"Первый публичный фреймворк оптимизации медийных digital кампаний"

⚡️Важное объявление⚡️

Оба доклада мы выложим на наш YouTube-канал и дополним текстами и презентациями на следующей неделе. По фреймворку будет сделана отдельная схема с описанием в Miro.

Всем хорошего дня! 💪

⚡️Основа: Конверсии: на дату конверсии vs. на дату касания⚡️

🦊 Аналитика знает два ключевых подхода к отслеживанию конверсий. Чем отличаются и когда применять:

👆 Конверсия на дату конверсии — фиксируется в момент, когда пользователь совершил целевое действие (покупку, подписку и т.д.). Этот подход позволяет понять фактическое количество конверсий в отчетном периоде и чаще используется бизнесом для оценки результатов запусков

✌️ Конверсия на дату касания — засчитывает конверсию на время первого взаимодействия пользователя с рекламой. Этот способ позволяет выявить кампании, которые генерируют конверсии и верно оценить CPA/CPO. Контакт с рекламой может произойти в один месяц, а конверсия на следующий, где были совсем иные бюджеты.

Как использовать 🔍

Дата конверсии — для анализа фактических продаж и результатов за отчетный период.

Дата касания — для оценки результатов рекламных кампаний и корректной unit экономики.

💡 Важно, что мы одну и ту же конверсию относим или к дате касания или к дате конверсии. Будьте внимательны и не складывайте эти метрики)

Оба подхода дополняют друг друга и помогают комплексно оценивать эффективность маркетинговых кампаний!

Хорошего вечера! 💪
#основа #аналитика

🚀 Новый классный кейс

HAVAL x Media Wise x CyberBrain

🦊  В кейсе вы узнаете:

1. Как оптимизировать медийные кампании в сложной тематике с небольшим объемом данных?
2. Как внедрить в Enterprise сквозную аналитику от показа до лидов?
3. Как использовать разные окна атрибуции для видео, баннерных, perform кампаний и зачем это нужно?
4. Применение прокси конверсий на постоянной основе для управления кампаниями
5. Вишенка на торте - использование ML оптимизатор и его результаты

Цифры, подробности и выводы читайте в кейсе)

Уже завтра опубликуем miro с фреймом оптимизации медийки 🤫

⚡️ссылка на кейс⚡️

Отличного дня!

#атрибуция #кейс #аналитика

Первый Фреймворк оптимизации медийных кампаний"🚀

🦊 Потребовалось больше времени, чем ожидалось, но наконец выкладываем фреймворк в публичный доступ

Ближайшие планы развития фрейма:

1. Добавим подробности про Normal и Basic
2. Расширим рекомендации по UTM-меткам
3. Перезальем изображения в высоком разрешении
4. Дополним описание
5. Подготовим и выложим видео про фреймворк
6. И многое другое уже скоро)

Для получения фрейма переходите в наш бот. Мы нагло попросим вас помочь нам и ответить на 4 вопроса, а взамен ссылка

⚡️@cyberbrain_msc_bot⚡️

🚀 Большой апдейт фрейма🚀

🦊 Теперь фрейм можно не только изучать в Miro, но и посмотреть в YouTube.

Вводный блок и PRO уровень имеют видео обзоры и другие улучшения, которые вы можете найти в описании апдейтов добавленных во фрейм.

Напомним, что фреймворк - это инструкция, пошаговый алгоритм действий, который помогает упростить оптимизацию медийных кампаний и повысить их эффективность

Смотрите, изучайте, делитесь своим мнением 👍

⚡️@cyberbrain_msc_bot⚡️- бот для получения фрейма