Поисковый журнал

Взлом Чёрного Ящика: Открытие Данных Рекламы на Уровне Продукта от Meta

от

Онлайн-магазины и Meta (ранее Facebook) отлично работают вместе. Вы можете загрузить весь свой каталог товаров – даже с 20 000 позициями – и установить бюджет. Затем, рекламные инструменты Meta на базе искусственного интеллекта автоматически будут пытаться показать лучшие товары людям, которые с наибольшей вероятностью их купят, будь то новые или вернувшиеся посетители.

Что на самом деле происходит внутри этих рекламных объявлений? И можем ли мы улучшить эффективность этих Динамических Рекламных Объявлений, которые часто кажутся загадкой?

Рекламодатели могут отслеживать общую эффективность своих рекламных объявлений, но в настоящее время им не хватает информации внутри рекламной платформы о *конкретно каких продуктах* отображаются, на какие кликают или какие игнорируются в динамической кампании с продуктовыми объявлениями.

Принимает ли Алгоритм правильные решения?

Это именно тот вопрос, на который мы хотели ответить.

Существует три распространенные ловушки, в которые попадают бренды:

Как SEO-эксперт, я часто вижу, как бренды случайно ухудшают свою производительность из-за *чрезмерной сегментации*. Они слишком сосредотачиваются на детальных аналитических данных и в итоге разделяют свой каталог продуктов на слишком много крошечных групп, каждая со своей собственной Динамической Продуктовой Рекламой (DPAs). Стремясь к точности, они на самом деле могут размыть свои общие данные и усложнить эффективную оптимизацию кампаний.

  • Плюсы: Вы можете дать каждому объявлению уникальное имя, которое точно говорит о том, что показывается. Отлично!
  • Недостатки: Это снижает плотность данных и может уничтожить ROI. Также есть тенденция пытаться предсказать, какая аудитория отреагирует на какие продукты, что больше неэффективно для большинства брендов, поскольку Meta улучшила обновления Andromeda.

Бренды пытаются выяснить, какие продукты предпочитает Meta, комбинируя данные из Google Analytics 4 (показывающие посещения веб-сайта для каждого продукта) с данными из их рекламных кампаний Meta (показывающими, какая реклама привела этих посетителей).

  • Преимущества: Позволяет проводить определенный анализ, не попадая в ловушку «чрезмерной сегментации».
  • Недостатки: Требует много времени на настройку и является неполным. Этот метод не дает нам никакой информации об уровне вовлеченности пользователей в конкретные продукты Meta; мы могли бы только предполагать показатели кликабельности, затрат и показов.

3. «Установи и забудь»: Бренды отказываются от всего контроля и позволяют Meta взять управление на себя.

  • Преимущества: Избегает проблем чрезмерной сегментации.
  • Недостатки: Существует большой риск полагаться на алгоритм. Вы можете продвигать продукты, которые получают много показов, но низкие продажи, эффективно сжигая свой бюджет и теряя эффективность.

Опираться исключительно на данные из интерфейса Meta Ads Manager при принятии решений может быть рискованно. Кроме того, многие маркетологи не совсем уверены в кампаниях, управляемых искусственным интеллектом.

Я и моя команда разработали решение этой проблемы, и я рад поделиться пошаговым руководством, чтобы вы могли внедрить его для своего бренда.

Мы изначально протестировали нашу новую технологию с крупным розничным продавцом товаров для ванных комнат, который уже использовал динамическую рекламу товаров для улучшения своих онлайн-продаж.

Давайте пройдем через три этапа в нашем путешествии к преодолению этой задачи электронной коммерции.

Фаза первая: Данные о вовлечении пользователей на поверхности.

Первоначально нам нужно было выяснить, какая информация содержится в этих сложных форматах DPA – по сути, сделать содержимое понятным.

Как я упоминал ранее, Meta не показывает вам, какой именно из её продуктов привёл к конкретной продаже в настройках Dynamic Product Ads в Ads Manager. В отличие от таких деталей, как возраст или место размещения рекламы, этот уровень детализации недоступен.

Но хорошие новости в том, что сокровищница ценной информации скрыта в Meta APIs:

  1. Meta Marketing API (в частности, Insights API) – это основной API, который мы используем для получения всех данных об эффективности рекламы. Именно с его помощью мы извлекаем ключевые показатели, такие как расходы, показы и клики для каждого ad_id и product_id.
  2. API платформы Meta Commerce (или API каталога). Этот API предоставляет список всех product_ids и связанных с ними деталей (например, название, цена, категория и т.д.).

Вот шаги:

  1. Вам сначала необходимо передать данные API в хранилище данных (мы использовали BigQuery). Убедитесь, что вы извлекаете следующие метрики из Insights AP: impressions, clicks, spend, ad_id, product_id. Если вы не являетесь разработчиком, вы можете использовать ETL-коннекторы (например, Supermetrics, Funnel.io), чтобы получить эти данные в BigQuery или Google Sheets, или использовать Python-скрипты, если у вас есть команда по работе с данными.
  2. Как только у вас будут эти два потока данных, объедините эти API в таблице, используя определённый Ключ объединения. Мы использовали ID продукта; это общая нить, которая должна присутствовать как в данных Рекламы, так и в данных Каталога, чтобы соединение работало.

После выполнения этих шагов вы сможете увидеть, как работает ваша реклама – включая клики и показы – и теперь с разбивкой по каждому продукту.

Затем мы использовали шаблон отчета Looker Studio для отображения объединенных данных. Однако, доступны и другие инструменты отчетности.

Как SEO-эксперт, я часто получаю огромное количество данных, и, честно говоря, просто цифры не помогают. Мне *действительно* нужен чёткий и понятный отчёт. Именно поэтому мы сосредоточились на создании этих визуализаций, чтобы данные стали действительно полезными. Вот что мы создали:

Диаграмма рассеяния продуктов: Разделение каждого продукта на четыре отдельные категории:

  • «Звёздные исполнители»: Высокие показы и большое количество кликов.
  • «Многообещающие продукты»: Низкое количество показов, но высокий процент кликов.
  • «Покупатели-прохожие»: Высокое количество показов, но очень низкий CTR (количество кликов).
  • «Низкий приоритет»: Низкое количество кликов и показов.


Top/Bottom Products Bar Charts: Посмотрите на графиках топ-10 и антирейтинг топ-10 продуктов по вовлечению.

Таблица сведений о продукте: Просмотр подробной статистики для каждого продукта.

Мы могли бы легко уточнить эти результаты по названию продукта, типу, наличию товаров на складе и другим деталям, таким как цвет или цена.

Мы создали наш первый отчёт, показывающий, как пользователи взаимодействуют с рекламой конкретных продуктов, и даже используя только эти данные о взаимодействии, мы получили ценные сведения.

Креатив: Мы использовали данные для улучшения брифов по креативу.

  • В отчете о данных наших клиентов было интересно наблюдать, насколько Meta продвигала не-белые продукты (оранжевые раковины, зеленые ванны), несмотря на то, что 95% их продаж составляют традиционные белые вариации.
  • Изначально мы не уделяли приоритетного внимания этим продуктам для клиента, но теперь создали гораздо больше видео и контента от создателей, демонстрирующих эти чрезвычайно кликабельные варианты.

Сегментация продуктов: Мы создали мощные наборы продуктов, основанные на данных и реальных показателях вовлеченности.

  • Например, мы протестировали показ только наших самых привлекательных продуктов «Star Performer» в карусельных объявлениях, управляемых лентой, в наших кампаниях верхнего уровня воронки, где обычно у алгоритма меньше сигналов для оптимизации.

Эффективность: Это автоматизировало сложный анализ, который ранее был неудобным и занимал много времени.

Впервые у нас собралось достаточно доказательств, чтобы поставить под сомнение подход Meta, заключающийся в предложении максимально широкого ассортимента продуктов.

Подводные камни и ключевые моменты.

Это было хорошее начало, но мы поняли, что существуют важные проблемы, которые простое использование инструментов Meta не могло решить.

  • Вовлечение против конверсий: Основной недостаток заключается в том, что детализация на уровне продукта доступна только для данных о кликах и показах, а не для доходов или конверсий. Например, категория «Посетители, которые просто смотрят» определяет продукты, которые получают мало кликов, но мы не могли (на этой стадии) однозначно сказать, что они не приводят к продажам.
  • Контекст – ключ: Эти данные – мощный новый диагностический инструмент. Они показывают нам, что Meta демонстрирует и на что пользователи нажимают, что является огромным шагом вперед. Почему (например, «является ли этот элемент с высоким количеством показов и низким количеством кликов просто высококачественным продуктом?») все еще требует анализа нашей командой.

Этап два: Развитие данных вовлеченности в мета с использованием данных о доходах GA4

Мы поняли, что просмотр данных Meta в одиночку показывал нам лишь часть картины. Чтобы по-настоящему понять, как работают наши рекламные объявления, нам нужно было объединить их с данными из GA4, чтобы увидеть, что клиенты на самом деле покупают после просмотра наших динамических товарных объявлений.

Технический мост: Как мы объединили данные

Первоначально мы использовали стандартные коннекторы для получения данных из API Meta. Теперь, для Phase Two, нам нужны данные из GA4, поэтому мы используем прямой экспорт GA4 в BigQuery. Это дает нам детальные данные на уровне транзакций – включая доход и количество проданных товаров – для каждой покупки.

Соединение – это не один шаг – оно опирается на два основных ключа для соединения наборов данных:

  • Мост Ad ID: Чтобы связать сессию GA4 с конкретной рекламой Meta, мы зафиксировали ad_id через динамические UTM-параметры. Установив параметры URL на utm_content={{ad.id}}, вы создаете волшебный мост между кликом и сессией.
  • Сопоставление ID товара: После привязки сессии мы используем ID товара. Это должно быть идеально согласовано, чтобы ваш Meta product_id и GA4 item_id были идентичными; в противном случае модель сломается.

Подводные камни и ключевые моменты.

Объединение данных Meta и GA4 звучит достаточно просто, но пришлось преодолеть некоторые ключевые блокираторы.

Убедитесь, что ваши данные точны. Если Meta IDs и GA4 IDs не совпадают точно, ваше отслеживание не будет работать должным образом. Перед началом работы дважды проверьте, что информация о вашем продукте и GA4 отслеживание настроены идентично.

Мы также сталкиваемся с более сложной задачей в отношении того, как засчитываются или приписываются конверсии. Как правило, Google Analytics 4 будет сообщать о меньшем количестве конверсий, чем вы видите непосредственно в рекламном интерфейсе Meta.

Мы обнаружили, что Meta склонна приписывать себе слишком много заслуг при отслеживании результатов. Это, вероятно, связано с тем, что она использует более длительные периоды отслеживания, включая конверсии от людей, которые просто *увидели* рекламу, и приписывает себе полную заслугу за каждую конверсию, вместо того чтобы делиться ею с другими маркетинговыми каналами, которые также могли сыграть роль.

Трудно напрямую связать каждую покупку продукта с конкретным продуктом, с которым пользователь взаимодействовал на Meta, как в Google Analytics 4, так и в данных Meta. Однако мы все еще можем получить ценное понимание из общих закономерностей и тенденций.

Вот пример:

  • UI от Meta: Сообщаем, что наш продукт «Luxury Bath – Green» показал наилучшие результаты в прошлом месяце, с высоким объемом кликов и показов в наших динамических объявлениях.
  • Проблема: Когда мы объединили наши данные GA4, мы не увидели продаж для конкретной ванны в прошлом месяце, абсолютно никаких, ни по одному каналу!
  • Предположение: Если бы мы использовали только данные о вовлечении рекламы, мы бы предположили, что этот продукт тратит бюджет впустую, генерируя трафик низкого качества.

Однако, когда мы анализируем все покупки, совершённые во время веб-сессий, которые начались с клика по продукту ‘Luxury Bath – Green’, мы обнаруживаем, что многие из этих пользователей в конечном итоге купили белую версию ванны вместо этого.

Реклама ‘Luxury Bath’ не была безуспешной; на самом деле, она сработала очень хорошо, привлекая клиентов, которые хотели образ жизни, который она изображала. Эти клиенты затем приобрели другие продукты у нашего клиента.

Мы можем уверенно запрашивать контент у авторов, в котором представлен зелёный продукт для ванн, даже если клиенты в конечном итоге могут выбрать другой цвет. Этот подход поможет нам привлечь новых пользователей.

Фаза Третья: Ленты с Улучшенной Производительностью

Как SEO-эксперт, когда мы наконец получили доступ к этим данным, моя первая мысль – и, честно говоря, это довольно распространенное явление – была погрузиться в цифры и найти немедленные выводы. Легко потеряться в самих данных и забыть о общей картине.

Следующий уровень был еще лучше, используя эти данные для создания автоматизированных дополнительных каналов.

Пришло время вернуть эти четыре сегмента производительности продукта из наших диаграмм рассеяния.

Мы использовали наши инструменты, чтобы добавить данные об эффективности продукта в виде новых тегов в наш продукт-фид Meta. Это позволило нам автоматически создавать группы продуктов в зависимости от их эффективности – например, мы могли создать группу под названием ‘Star Performers’ для продуктов, помеченных определенным уровнем эффективности.

Мы могли бы затем провести следующие тесты для набора продуктов:

  • «Посетители без покупок»: (Высокое количество показов, низкий уровень кликов/продаж). Добавьте их в исключающий набор, чтобы понять, улучшится ли эффективность после удаления из ленты.
  • «Многообещающие продукты»: (Высокий CTR, высокий CVR, низкое количество показов). Загрузите их в масштабируемый набор с большим бюджетом, чтобы понять, скрыт ли спрос.
  • «Звёздные исполнители»: (Высокие показы, высокие клики). Загрузите их в набор для ретаргетинга, чтобы повторно привлечь заинтересованных пользователей нашими фирменными линейками.

Подводные камни и ключевые соображения

Эти тесты являются лишь примерами, и ваши результаты могут отличаться. Мы настоятельно рекомендуем проводить собственные структурированные эксперименты, чтобы увидеть, как вещи влияют на вашу общую производительность.

Готов ли ваш бренд вырваться из ‘чёрного ящика’?

Бренды электронной коммерции могут получить преимущество, найдя способы увидеть за пределами закрытой системы Meta и понять, как она работает.

Наш подход развивается в три этапа: сначала мы собираем исходную информацию о вовлеченности. Затем мы объединяем ее с вашими данными о продажах, чтобы понять, что действительно влияет на вашу прибыль. Наконец, мы автоматизируем вашу стратегию, используя оптимизированные каналы данных.

Вот как перейти от простого принятия того, что говорит вам алгоритм, к его оспариванию с помощью фактов. Если вы находитесь в положении, когда вам нужно принимать решения, и хотите знать, с чего начать, вот три вопроса, которые следует учитывать:

  1. «Можете ли вы показать мне, какие конкретные продукты в нашем каталоге приоритезирует Meta?»
  2. «Совпадают ли наши Meta product_ids и GA4 item_ids?»
  3. «Захватываем ли мы ad.id в наших UTM-параметрах для каждой рекламы?»

Если вы не уверены, как всё работает – если ваши ответы на ключевые вопросы – «Я не знаю» – вероятно, вы всё ещё работаете, не имея полного понимания. Но вы *можете* обрести ясность. Для этого нужны правильная информация, квалифицированные люди и стремление понять, что на самом деле влияет на ваши результаты.

Смотрите также

2026-01-27 16:42

Уязвимость плагина WP Go Maps затрагивает до 300 000 сайтов WordPress.

от

Обнаружена проблема с безопасностью в плагине WP Go Maps, который используется более чем на 300 000 веб-сайтах WordPress. Эта уязвимость позволяет пользователям с правами подписчика изменять важные настройки карты.

WP Go Maps Plugin

Плагин WP Go Maps помогает местным предприятиям легко добавлять собственные карты на их веб-сайты WordPress. Эти карты могут показывать такую информацию, как контактные данные, зоны доставки и местоположения магазинов. Владельцы веб-сайтов могут управлять всеми деталями и настройками карт непосредственно в плагине, без необходимости каких-либо знаний программирования.

Этот плагин имел историю проблем с безопасностью. В 2024 году было обнаружено семь уязвимостей, а в 2025 году — четыре. Хотя проблемы существовали и в более ранние годы, начиная с 2019 года, они были не такими частыми.

Уязвимость

Злоумышленники, даже имеющие базовую учетную запись пользователя – самый низкий уровень разрешений в WordPress – могут воспользоваться этой уязвимостью. Однако это работает только в том случае, если затронутый веб-сайт фактически позволяет пользователям создавать такие учетные записи.

Эта уязвимость в системе безопасности возникает из-за того, что плагин не проверяет должным образом, имеет ли пользователь разрешение перед тем, как разрешить ему изменять настройки. В частности, функция с именем `processBackgroundAction()` не содержит проверки, подтверждающей авторизацию пользователя. Это позволяет любому авторизованному пользователю изменять настройки, которые он не должен иметь возможности изменять.

Это означает, что злоумышленники, получившие ограниченный доступ к системе, могут изменять настройки функции карты, что влияет на её работу для всех посетителей веб-сайта.

Wordfence обнаружила уязвимость в системе безопасности, при которой пользователи без соответствующих прав доступа могли случайно изменить важные настройки плагина. По сути, плагин ненадлежащим образом проверял, кому разрешено вносить эти изменения, позволяя пользователям с более низким уровнем доступа изменять настройки, обычно предназначенные для администраторов.

The Wordfence advisory explains:

Плагин WP Go Maps для WordPress имеет уязвимость в системе безопасности, которая может позволить несанкционированные изменения настроек карт. Эта проблема, присутствующая в версиях до и включая 10.0.04, возникает из-за того, что плагин не проверяет разрешения пользователей должным образом. В частности, даже пользователи с базовым доступом (уровень Подписчик или выше) потенциально могли бы изменить глобальные настройки карт.

Веб-сайты, использующие устаревшую версию плагина, которые позволяют любому создать учётную запись, уязвимы к атакам со стороны людей, у которых уже есть учётные записи на сайте.

Существует уязвимость в безопасности во всех версиях плагина WP Go Maps до 10.0.04. Исправление доступно, и владельцам веб-сайтов следует обновиться до версии 10.0.05 или более поздней, чтобы устранить проблему.

Смотрите также

2026-01-27 14:09

Сэм Альтман говорит, что OpenAI «натворила глупостей» с качеством написания GPT-5.2.

от

Во время встречи с разработчиками в понедельник Сэм Альтман признал, что у OpenAI есть проблема с качеством написания текста их моделью GPT-5.2, заявив, что они «накосячили».

Когда его спросили об отчетах о том, что написание GPT-5.2 кажется неуклюжим и трудным для понимания по сравнению с GPT-4.5, Сэм Альтман был прямолинеен в своем ответе.

Он сказал:

Мы не получили желаемых результатов в этот раз. Мы планируем значительно улучшить навыки письма будущих версий GPT, таких как 5.x, по сравнению с 4.5.

Altman заявил, что OpenAI намеренно уделяла приоритетное внимание развитию технических навыков GPT-5.2.

Мы намеренно сосредоточили большую часть нашей работы в версии 5.2 на улучшении её способностей в таких областях, как интеллект, решение проблем, кодирование и инженерия. У нас ограниченные ресурсы, поэтому нам иногда приходится расставлять приоритеты и откладывать другие области.

Как OpenAI позиционировала каждую модель

В феврале 2025 года OpenAI запустила GPT-4.5, подчеркнув её способность общаться и писать более человеческим способом. Компания объяснила, что взаимодействие с новой моделью ощущается более естественным и особенно полезно для улучшения навыков письма.

Представление GPT-5.2 было уникальным. OpenAI представила его как свою самую мощную модель на сегодняшний день, специально разработанную для задач, которые профессионалы выполняют каждый день – таких как создание электронных таблиц, создание презентаций, написание компьютерного кода и управление сложными проектами с множеством этапов.

Последнее обновление сосредоточено на улучшениях в таблицах, презентациях, использовании различных инструментов и возможностях кодирования. В то время как техническое письмо было улучшено в GPT-5.2 Instant, общая производительность письма все еще не совсем соответствует тому, что испытали пользователи с GPT-4.5, по словам Олтмана.

Почему это важно

С момента выпуска GPT-5 в августе, ChatGPT непрерывно обновляется, с изменениями в его стиле общения и способности следовать инструкциям (GPT-5.1). Для OpenAI нормально корректировать модель на основе отзывов пользователей, и иногда улучшения в одной области могут временно вызывать проблемы в другой.

Как SEO-эксперт, я нашел действительно интересным открытое признание Сэма Альтмана в том, что улучшения ChatGPT не всегда последовательны во всех аспектах. Если вы используете ChatGPT для создания контента для клиентов или даже просто для написания собственных работ, это объясняет, почему вы можете заметить изменения в качестве выходных данных. По сути, обновление модели не означает автоматически, что *всё* становится лучше – в некоторых областях может наблюдаться снижение производительности. Это хорошее напоминание о том, что всегда следует проверять и дорабатывать предложения ИИ!

Если вы используете ChatGPT для помощи в написании текстов, помните, что обновления модели могут повлиять на её вывод. Всегда проверяйте свои запросы после обновления, чтобы убедиться, что вы по-прежнему получаете ожидаемые результаты, и имейте запасной план, если стабильное качество важно для вашей работы.

Заглядывая вперёд

После многих лет работы в этой сфере я вижу, как всё меняется. Сэм Альтман прав – я думаю, что мы движемся к будущему, где действительно мощные, универсальные модели AI будут доминировать. Речь идет не только о специализированных инструментах; даже модели, предназначенные для кодирования, должны уметь чётко общаться и хорошо писать. Речь идет об общем качестве и универсальности, а не только о конкретных задачах.

OpenAI не объявила, когда GPT-5.x получит улучшения в написании. Обычно они обновляют свои модели небольшими шагами, поэтому мы можем ожидать, что изменения будут появляться со временем, а не все сразу.

Послушайте полное заявление Альтмана в видео ниже:

Смотрите также

2026-01-27 11:09

Почему у Google Gemini ещё нет рекламы: «Доверие к вашему помощнику»

от

Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, заявил, что Google в данный момент не планирует добавлять рекламу в свой AI-ассистент Gemini. Он объяснил это тем, что они все еще выясняют, как сохранить доверие пользователей, если бы они это сделали.

На Всемирном экономическом форуме в Давосе Демис Хассабис объяснил, что ИИ-помощники, такие как Gemini, не предназначены для замены поисковых систем, а предлагают нечто иное. Он подчеркнул, что Gemini разрабатывается с учетом пользовательского опыта как приоритета номер один.

Хассабис в интервью Axios описал своё видение чат-ботов как персонализированных помощников. Он надеется, что они эволюционируют в мощные инструменты, которые проактивно работают *для* каждого отдельного пользователя, предлагая полезную поддержку, адаптированную к их конкретным потребностям.

Он сказал, что никто в индустрии не понял, как реклама вписывается в эту модель.

Хассабис признал сложность в понимании того, как реклама может работать с ИИ-помощниками, особенно при построении доверия пользователей. Он признал, что пока нет чёткого решения этой проблемы.

Недавно меня спросили, разрабатывает ли Google эту технологию внутри компании, и я подтвердил, что у нас нет непосредственных планов делать это самостоятельно.

Что сказал Хассабис об OpenAI.

Эти реакции последовали за объявлением OpenAI о том, что они скоро начнут тестировать рекламу внутри ChatGPT для зарегистрированных взрослых пользователей в Соединенных Штатах, использующих бесплатные или платные (Go) планы.

Хассабис сказал, что он «немного удивлен, что они так рано перешли к этому.»

Он отметил, что реклама была необходима для роста интернета в том виде, в котором мы его знаем, и может быть полезна, когда она делается правильно. Однако он предупредил, что если AI-ассистенты будут предоставлять плохой рекламный опыт, это может навредить доверию между пользователями и этими сервисами.

Хассабис верит, что технология может быть успешно разработана, но также признает, что есть риск допустить ошибку. В конечном счете, их цель — создать что-то действительно полезное для людей, которые ею пользуются.

Поиск Отличается

Хассабис провел различие между AI-помощниками и поиском, когда обсуждал рекламу.

Он уточнил, что его предыдущие заявления не обязательно применимы к Google Search, объяснив, что он функционирует иначе, чем другой продукт, о котором он говорил, который уже включает рекламу в свои AI Overviews.

Хассабис объяснил, что ситуация совершенно иная, поскольку, как и традиционный поиск, система уже понимает, что хочет пользователь. Это позволяет ей предоставлять релевантную помощь, что делает это принципиально иным подходом.

Начиная с октября 2024 года, Google добавила рекламу в свои AI Overviews и с тех пор увеличивает ее использование. Google заявляет, что эта реклама на основе искусственного интеллекта сейчас приносит столько же денег, сколько и обычная поисковая реклама.

Почему это важно

Во второй раз всего за два месяца лидер Google заявил, что у них нет планов создавать рекламу с использованием Gemini на данный момент.

В декабре Дэн Тейлор, вице-президент Google Ads, не согласился с отчетом Adweek, в котором говорилось, что Google сообщает рекламодателям ожидать рекламу Gemini в 2026 году. Тейлор заявил, что отчет неверный, и уточнил, что Google в настоящее время не планирует получать доход от приложения Gemini.

Заявления Хассабиса подтверждают эту идею и добавляют больше деталей, объясняя, почему Google так думает. Его описание «технологии, которая работает на вас» подразумевает, что Google признает потенциальный конфликт между показом рекламы и созданием того полезного, личного взаимодействия, которое он хочет с Gemini.

Заглядывая в будущее

Google рада показывать больше рекламы, когда пользователи чётко указывают, что они ищут, например, когда поиск приводит к этим AI-powered сводкам. Однако они более осторожны в размещении рекламы в областях, где потребности пользователей не так ясны или где опыт кажется более приватным.

Зависит ли то, останется ли Google на вершине, частично от того, как люди отреагируют на рекламу в других голосовых помощниках.

Смотрите также

2026-01-26 19:39

5 Отчетов Google Analytics, которые маркетологам PPC действительно стоит использовать.

от

Google Analytics никогда не был идеальным, но раньше казался более понятным.

Переход на Google Analytics 4 означал, что PPC-маркетологам пришлось изменить *способ* анализа данных, выйдя за рамки простого просмотра базовых отчетов.

Теперь сложнее находить важные отчеты. Некоторые из них требуют дополнительных шагов для доступа, а другие не так удобны в использовании, как раньше. Это серьезная проблема для PPC-менеджеров, которые полагаются на быстрый доступ к данным.

Вам потребуется анализировать результаты, объяснять свои затраты и находить способы улучшить ситуацию – всё это, как правило, без возможности создавать новые отчёты с нуля или тратить много времени на переключение между различными экранами.

Эта статья выделяет пять отчетов Google Analytics, которые по-прежнему невероятно полезны для рекламы с оплатой за клик (PPC). Эти отчеты помогают вам узнать, как ведет себя ваша аудитория, найти новые области для роста и показать, как ваша платная реклама влияет на важные бизнес-результаты.

1. Отчёт об аудитории

С изменениями в работе ключевых слов и увеличением использования автоматизированных инструментов в рекламе, понимание вашей аудитории становится все более важным.

Отчет об аудиториях GA4 — это обновленная версия отчетов, основанных на интересах, от которых маркетологи привыкли зависеть, но теперь он основан на том, что пользователи *фактически* делают, а не просто на предположениях о том, что может их интересовать.

Этот отчет подробно описывает, как различные аудитории – как предварительно созданные, так и созданные вами – показывают себя с точки зрения вовлеченности и конверсий. Для тех, кто запускает кампании с оплатой за клик (PPC), более ценно сосредоточиться на том, как ведут себя аудитории – какие действия они предпринимают – а не только на их базовых демографических данных.

Используйте этот отчёт для:

  • Определите, какие аудитории приводят к фактическим конверсиям, а не просто трафику.
  • Сравните производительность между конвертерами, просмотрщиками корзин, повторными посетителями или пользователями с высокой вовлечённостью.
  • Определите, каким аудиториям следует выделить более агрессивные ставки или увеличение бюджета.
  • Создавайте и экспортируйте высокоэффективные аудитории непосредственно в Google Ads.

Этот отчёт предоставляет более чёткие и полезные сведения, чем старые методы сегментации аудитории, и он разработан для эффективной работы с современными рекламными кампаниями с оплатой за клик.

Чтобы найти этот отчёт, перейдите по следующему пути: Отчёты > Пользователи > Атрибуты пользователей > Аудитории.

Этот отчёт работает лучше всего, если вы создали собственные аудитории в GA4. Это аудитории, которые вы определяете на основе поведения пользователей, и они отличаются от предварительно созданных аудиторий (например, In-Market или Affinity audiences), которые вы можете найти в Google Ads.

Аудитории Google Analytics 4 (GA4) создаются с использованием данных, которые вы собираете непосредственно с вашего веб-сайта или приложения – например, страницы, которые посещают люди, действия, которые они совершают, или покупки, которые они совершают. Это делает их очень полезными для улучшения вашей рекламы с оплатой за клик (PPC), но вам нужно настроить их заранее.

2. Отчёт о поиске по сайту

Многие рекламодатели PPC не в полной мере используют отчёт о поиске по сайту, но это мощный инструмент для развития ваших кампаний. Анализируя, что люди ищут *после* того, как кликнули по вашей рекламе и попали на ваш веб-сайт, вы можете понять, что они действительно надеялись найти, и выявить возможности для лучшего удовлетворения их потребностей.

В GA4 данные поиска по сайту находятся в отслеживании событий, а не в отдельном отчете.

Для PPC-команд этот отчёт может:

  • Информированное расширение ключевых слов с использованием реального пользовательского языка.
  • Выделите пробелы в продукте или контенте, влияющие на коэффициенты конверсии.
  • Выявляйте несоответствия между рекламными сообщениями и ожиданиями на сайте.

Отчет о поиске по сайту также может показать командам разработчиков продуктов, ищут ли клиенты продукты, которых в настоящее время нет в наличии, выявляя потенциальные новые возможности.

Предположим, я работаю с веб-сайтом, предлагающим приглашения на свадьбу. У них хороший выбор дизайнов, охватывающий множество различных свадебных тематик – это отличное начало для SEO, поскольку это показывает, что они ориентированы на различные поисковые запросы.

Отчёт о поиске по сайту показывает, что люди часто ищут предметы в стиле «rustic», но наши веб-дизайны не отражают этот стиль. Похоже, существует несоответствие между тем, что ищут посетители, и тем, что мы предлагаем визуально.

Это показывает, что к этому продукту есть интерес, что позволяет маркетинговой команде корректировать свои стратегии и эффективно реагировать.

Чтобы найти отчёт Site Search, перейдите в Отчёты > Вовлечение > События.

Найдите событие «view_search_results» и нажмите на него.

После нажатия найдите карточку пользовательского параметра «search_term» на странице.

Несколько важных замечаний о данных поисковых запросов:

  • Перед использованием этого отчета необходимо создать новое пользовательское измерение (с областью действия события) для заполнения результатов поиска.
  • Google Analytics будет отображать данные только после достижения минимального порога агрегации.

Хотя он и не предоставляет столько же деталей, как старый отчёт Site Search в Universal Analytics, эта новая версия всё ещё показывает, сколько раз люди искали конкретные термины и сколько уникальных пользователей выполняли эти поиски.

3. Отчёт по рефералам

Реферальный трафик часто игнорируется PPC-командами, что является упущенной возможностью.

Как цифровой маркетолог, я полагаюсь на отчет о перенаправлениях (Referrals report), чтобы понять, откуда поступает трафик на мой веб-сайт – в частности, какие внешние веб-сайты направляют ко мне посетителей. Он также сообщает мне, что делают эти перенаправленные пользователи, когда они попадают на мой сайт, например, какие страницы они просматривают и совершают ли они конверсию. Это ключевой отчет для понимания эффективности моих усилий по продвижению и партнерства.

Чтобы найти этот отчёт, перейдите в Отчёты > Привлечение > Привлечение трафика.


Ключевые особенности этого отчёта могут:

  • Определите сторонние сайты, направляющие трафик высокого качества.
  • Создавайте аудитории на основе размещения для тестирования Display или Demand Gen.

Это бюджетный способ аккуратно протестировать новые PPC-кампании, поскольку веб-сайты, отправляющие рефералов, известны тем, что привлекают ценных посетителей на ваш сайт.

4. Top Conversion Paths Report

Как SEO-эксперт, я часто получаю вопрос о том, насколько хорошо работают наши кампании ‘Top of Funnel’ (TOFU) – или кампании по повышению узнаваемости бренда. Люди хотят знать, действительно ли мы распространяем информацию и достигаем новых аудиторий.

Лидеры обычно сосредотачиваются на маркетинговых методах, которые уже показали положительные результаты. Это помогает им убедиться, что они разумно тратят свои деньги.

В современной экономике это важнее, чем когда-либо.

Этот отчет Google Analytics помогает анализировать и интерпретировать поведение TOFU.

Если вы запускаете какую-либо кампанию, кроме Поисковой, этот отчет абсолютно необходим.

Маркетинговые усилия на платформах, таких как YouTube, медийная реклама и социальные сети (включая Meta, Instagram и TikTok), имеют уникальные цели и задачи.

Как digital-маркетолог, я часто слышу критику, что Top of Funnel (TOF) кампании не приносят результатов так быстро или последовательно, как Search кампании. Это распространенная тема для обсуждения, и хотя TOF требует иного подхода к измерению, важно помнить, что они служат другой цели.

Как маркетологам, это может быть раздражающе слышать снова и снова.

Отчёт «Путь конверсий» показывает вам полный путь, который проходит клиент, от первого взаимодействия с вашим бизнесом до момента совершения покупки, и сколько времени занимает этот процесс.

Чтобы найти этот отчёт, перейдите в Реклама > Атрибуция > Пути конверсий.

При углубленном анализе эффективности конкретных кампаний я рекомендую:

  • Включите оператор «И» в фильтр для «Сессионной кампании», относящийся к рассматриваемым TOF кампаниям.

Мы поняли, что наши платные кампании в социальных сетях на самом деле играли более важную роль на более ранних этапах пути клиента, чем мы изначально думали!

Ключевые особенности этого отчета могут:

  • Определите количество точек касания до окончательного преобразования.
  • Анализируйте сложные взаимодействия с пользователями на протяжении всего пути, когда задействовано несколько каналов (особенно для более длительных циклов продаж).
  • Отчёт о засчитанных конверсиях на основе модели атрибуции.

Этот отчёт предоставляет данные, необходимые для обоснования запроса на дополнительное финансирование маркетинга для верхних каналов воронки продаж.

Выигрышная ситуация для всех заинтересованных сторон.

5. Отчет о событиях конверсии

Большинство кампаний с оплатой за клик (PPC) сосредоточены на оптимизации только одной основной цели, такой как покупка или лид. Хотя это и практично для управления ставками, это обычно не дает полной картины того, как платная реклама влияет на общую выручку.

Отчёт о событиях конверсии в Google Analytics 4 позволяет вам просматривать *все* важные действия, которые пользователи выполняют на вашем сайте, а не только последнее действие, которое официально считается конверсией.

Для принятия решений по PPC этот отчёт помогает ответить на вопросы, на которые не может ответить Google Ads самостоятельно, такие как:

  • Какие действия последовательно происходят перед покупкой или отправкой лида.
  • То, приводят ли определенные кампании к сильному намерению, но не приводят к немедленному закрытию.
  • Как различные платные каналы влияют на вовлечение на ранних этапах по сравнению с окончательной конверсией.

Особенно важно помнить об этом, просматривая результаты кампаний на платформах, таких как Display, YouTube, Demand Gen и платные социальные сети. Эти кампании могут показаться неэффективными, если вы фокусируетесь только на последнем клике перед конверсией. Однако они часто играют важную роль в стимулировании важных шагов, таких как просмотр продуктов, посещение страниц с ценами, заполнение форм или возвращение клиентов на ваш веб-сайт.

Чтобы найти этот отчёт, перейдите по следующему пути: Отчёты > Вовлечённость > События.

Как цифровой маркетолог, я сильно полагаюсь на отслеживание конверсий в GA4, и всё зависит от того, как я всё изначально настрою. GA4 использует события, которые *я* конкретно определяю как конверсии в разделе Admin. В отличие от предыдущих версий, в отчете Events нет простого фильтра, чтобы показать мне только конверсии. Это означает, что получение точных данных начинается с тщательной настройки этих событий с самого начала – это крайне важно для надёжной отчетности.

Этот отчёт также может помочь выявить, на каком этапе потенциальные клиенты покидают процесс конверсии. Если кампания изначально привлекает много интереса, но не приводит к завершённым продажам, проблема может быть в веб-сайте, на который попадают люди, в том, насколько легко заполнить форму, или в сроках отправки последующих сообщений – а не в проблемах с тем, на кого вы ориентируетесь, или в размере ваших ставок.

Отчет о событиях конверсии, при использовании с фильтрами кампаний Google Ads, позволяет менеджерам PPC продемонстрировать ценность кампании, даже если она не была последним шагом, который совершил клиент перед конвертацией.

Понимание общей картины часто является тем, что отличает преждевременное прекращение маркетинговой кампании от возможности дать расти успешной, но неброской кампании.

 

Превратите аналитику в более эффективные решения для PPC.

Хотя Google Analytics и полезен, большинство ежедневных улучшений PPC-кампаний фактически вносятся непосредственно в рекламных платформах.

Эти отчеты не о простых цифрах; они помогают PPC-менеджерам увидеть общую картину. Они показывают, как посетители из платных объявлений взаимодействуют с веб-сайтом, как они перемещаются между разными страницами и платформами, и какие действия действительно указывают на их заинтересованность в вашем предложении.

Эти отчёты, создаваемые каждый месяц или квартал, выявляют тенденции, которые легко упустить из виду при ежедневном просмотре отчётов. Они помогают вам принимать более взвешенные решения о том, на кого нацелиться, понимать, что стимулирует производительность, и вести более продуктивные беседы о вашем бюджете.

Если вы сосредоточитесь на отчётах Google Analytics, которые напрямую касаются ваших проблем с PPC, это перестанет казаться утомительной задачей и начнёт предоставлять ценные сведения, которые помогут вам добиться успеха.

Смотрите также

2026-01-26 16:12