Хак для соединения данных из нескольких Google Analytics Property в Data Studio
#google_analytics #data_studio @productseo
Задача
В посте про систему аналитики я упоминал о том, что большие сайты разделяют свою GA на несколько Property, чтобы избежать лимита бесплатной версии. Пускай нам нужно сделать общий, суммарный dashboard именно в Data Studio (это можно ещё сделать через Google Spreadsheets GA Add-on). Или же вы владелец нескольких сайтов и хотите смотреть на сумму по ___ (подставить нужную метрику, например, сессии или конверсии).
Можно использовать для разных источников, а не только GA (чисто как пример).
Алгоритм решения
(скоро мы придем к проблеме)
1. Создаем новый отчет в GDS;
2. Resource -> Manage added data sources -> Add a data source;
3. Добавляем нужную View из GA с важными показателями\метриками (metrics) и параметрами (dimensions);
(**СОВЕТ**: под каждый новый dashboard я создаю новое подключение, чтобы не попасть в ошибку, когда кто-то для себя в другом отчете поменяет настройки источника, а я этого не замечу).
4. Повторяем с остальными View из других Property;
5. Resource -> Manage blended data -> Add a data source и выбираем добавленные источники для соединения;
(**СОВЕТ**: при выборе показателей вы можете менять им название. Назовите их сразу так, что бы было понятно из какого они источника);
6. Внимательно соединяем эти данные, поскольку в GDS используется left outer join. Это, например, значит, что выбрав первым меньшее множество из имеющихся - вы сразу отсекаете большое количество данных (Например, соединение по дате. Первым выбрали GA созданный полгода назад, а второй - год назад. Потеряете полгода между ними);
7. Сохранили новый источник и добавили в отчет, например, таблицу с данными из этого источника;
8. Добавляем custom metric в которой будет сумма всех сессий\конверсии или другой метрики, которую вы выбирали;
Проблема и хак
Возникает проблема в том, что всегда будут существовать пробелы в данных. Например, на одном сайте есть конверсии за вчера, а на другом нет. Если данных нет, то зачастую GDS ставит значение null и мы не можем корректно использовать математические операции.
Для решения этой проблемы есть (костыль) функция сравнения чисел и поиска большего из них: NARY_MAX. С её помощью мы выберем либо число (ибо оно > 0), либо 0, если в ответе “null”, что позволит использовать операции сложения, умножения и т.д.
P.S. Следующий пост будет в среду 16.12 около 22-00 по Киеву 🙂
#google_analytics #data_studio @productseo
Задача
В посте про систему аналитики я упоминал о том, что большие сайты разделяют свою GA на несколько Property, чтобы избежать лимита бесплатной версии. Пускай нам нужно сделать общий, суммарный dashboard именно в Data Studio (это можно ещё сделать через Google Spreadsheets GA Add-on). Или же вы владелец нескольких сайтов и хотите смотреть на сумму по ___ (подставить нужную метрику, например, сессии или конверсии).
Можно использовать для разных источников, а не только GA (чисто как пример).
Алгоритм решения
(скоро мы придем к проблеме)
1. Создаем новый отчет в GDS;
2. Resource -> Manage added data sources -> Add a data source;
3. Добавляем нужную View из GA с важными показателями\метриками (metrics) и параметрами (dimensions);
(**СОВЕТ**: под каждый новый dashboard я создаю новое подключение, чтобы не попасть в ошибку, когда кто-то для себя в другом отчете поменяет настройки источника, а я этого не замечу).
4. Повторяем с остальными View из других Property;
5. Resource -> Manage blended data -> Add a data source и выбираем добавленные источники для соединения;
(**СОВЕТ**: при выборе показателей вы можете менять им название. Назовите их сразу так, что бы было понятно из какого они источника);
6. Внимательно соединяем эти данные, поскольку в GDS используется left outer join. Это, например, значит, что выбрав первым меньшее множество из имеющихся - вы сразу отсекаете большое количество данных (Например, соединение по дате. Первым выбрали GA созданный полгода назад, а второй - год назад. Потеряете полгода между ними);
7. Сохранили новый источник и добавили в отчет, например, таблицу с данными из этого источника;
8. Добавляем custom metric в которой будет сумма всех сессий\конверсии или другой метрики, которую вы выбирали;
Проблема и хак
Возникает проблема в том, что всегда будут существовать пробелы в данных. Например, на одном сайте есть конверсии за вчера, а на другом нет. Если данных нет, то зачастую GDS ставит значение null и мы не можем корректно использовать математические операции.
Для решения этой проблемы есть (костыль) функция сравнения чисел и поиска большего из них: NARY_MAX. С её помощью мы выберем либо число (ибо оно > 0), либо 0, если в ответе “null”, что позволит использовать операции сложения, умножения и т.д.
NARY_MAX(Сonversion_site_1,0)+NARY_MAX(Сonversion_site_2,0)+NARY_MAX(Сonversion_site_3,0)+NARY_MAX(Сonversion_site_4,0)
P.S. Следующий пост будет в среду 16.12 около 22-00 по Киеву 🙂
Как быстро проверить области с недостатком внутренних ссылок
#onpage #internallinking #data @productseo
Не раз сталкивался с тем, что страницы могли терять свои позиции в выдаче из-за того, что они терялись в структуре сайта, выпадали из категорий, тегов, блоков перелинковки и на них поступало меньше "веса" (мы же все помним, что PageRank о вероятностях). Ранее я писал о частном случае с "островами" (ссылка)
Что делать?
1) Берем NetPeak Spider \ Screaming Frog или другой soft, который умеет считать PageRank;
2) Можем предположить, что в sitemap.xml у нас точно есть все нужные страницы;
3) Парсим через краулер страницы из карты сайта и получаем данные по PageRank (в лягушке это Crawl Analysis -> Link Score);
4) Выгружаем в excel и фильтруем от большего числа к меньшему и ищем резкие перепады;
Этот алгоритм можно улучшить путем добавления данных о типах страниц (можно через формулу =VLOOKUP \ =ВПР), чтобы собрать сводную таблицу и посмотреть не постранично, а по типам страниц. Например, самая простая типизация для интернет магазина: статические страницы, категории, фильтры, страницы товаров. Можно пойти глубже, например, поделить по крупным семантическим кластерам: продажа квартир +города, продажа квартир +районы, продажа квартир недорого +города, продажа домов +села, продажа домов +коттеджные городки и так далее. Или может, если для вашего продукта это как-то влияет, то "шаблон" страницы, например, мы делим лендинги на "с картой" и "без карты".
Дальше дело только за тем, чтобы проанализировать числа и попытаться разобраться, а это нормально, что у данной группы страниц мало внутренних ссылок или же это ошибка и стоит добавить.
P.S. Извините, что так поздно. Только закончил пересобирать ПК :) И след. пост 31.03.
#onpage #internallinking #data @productseo
Не раз сталкивался с тем, что страницы могли терять свои позиции в выдаче из-за того, что они терялись в структуре сайта, выпадали из категорий, тегов, блоков перелинковки и на них поступало меньше "веса" (мы же все помним, что PageRank о вероятностях). Ранее я писал о частном случае с "островами" (ссылка)
Что делать?
1) Берем NetPeak Spider \ Screaming Frog или другой soft, который умеет считать PageRank;
2) Можем предположить, что в sitemap.xml у нас точно есть все нужные страницы;
3) Парсим через краулер страницы из карты сайта и получаем данные по PageRank (в лягушке это Crawl Analysis -> Link Score);
4) Выгружаем в excel и фильтруем от большего числа к меньшему и ищем резкие перепады;
Этот алгоритм можно улучшить путем добавления данных о типах страниц (можно через формулу =VLOOKUP \ =ВПР), чтобы собрать сводную таблицу и посмотреть не постранично, а по типам страниц. Например, самая простая типизация для интернет магазина: статические страницы, категории, фильтры, страницы товаров. Можно пойти глубже, например, поделить по крупным семантическим кластерам: продажа квартир +города, продажа квартир +районы, продажа квартир недорого +города, продажа домов +села, продажа домов +коттеджные городки и так далее. Или может, если для вашего продукта это как-то влияет, то "шаблон" страницы, например, мы делим лендинги на "с картой" и "без карты".
Дальше дело только за тем, чтобы проанализировать числа и попытаться разобраться, а это нормально, что у данной группы страниц мало внутренних ссылок или же это ошибка и стоит добавить.
P.S. Извините, что так поздно. Только закончил пересобирать ПК :) И след. пост 31.03.