Теги UTM и их роль в бизнес-аналитике

Метки UTM — базовый элемент анализа рекламных кампаний. Без них вы не сможете узнать, какая реклама привела посетителя на ваш сайт, не сможете связать сеансы с затратами на рекламу и не сможете построить бизнес-аналитику.

В этой статье мы расскажем вам, что такое теги UTM, для чего они используются и как они объединяют данные из разных источников. Также мы рассмотрим, каких ошибок следует избегать при создании UTM-меток и как упростить работу с динамическими параметрами.

Тег UTM — это специальный параметр, который добавляется к URL-адресу после вопросительного знака.

Пример:

http://www. сайт. com/?utm_source=yandex.ru&utm_medium=cpc&utm_campaign=TV&utm_term=TV&utm_content=samsung

Аббревиатура UTM расшифровывается как модуль отслеживания Urchin. Немного истории: в 2005 году компания Google купила Urchin Software из-за своей аналитической системы Urchin on Demand. Эта система впоследствии легла в основу Google Analytics. После выпуска Google Analytics теги UTM стали стандартом, который маркетологи используют для отслеживания переходов между различными рекламными кампаниями, в том числе офлайн.

Существует пять основных типов тегов UTM. Три из них обязательны:

1. utm_source указывает на источник перехода пользователя — то есть на сайт, на котором показывается реклама
2. utm_medium указывает канал, с которого пришел пользователь
3. utm_campaign определяет рекламную кампанию, из которой был осуществлен переход

И два тега необязательны:

1. utm_term показывает ключевую фразу из рекламной кампании
2. utm_content идентифицирует элемент рекламного контента, на который нажал пользователь

Чтобы ответить на этот вопрос, вам нужно понять, как работает бизнес-аналитика. Есть много способов его реализовать. В этой статье мы подробно обсудим метод, который использует OWOX BI.

Короче говоря, суть бизнес-аналитики заключается в объединении данных из разных источников: вашего сайта или мобильного приложения, источников рекламы, сервисов электронной почты и коллтрекинга, систем CRM/ERP. Все эти данные загружаются в единый репозиторий (в нашем случае Google BigQuery) и затем объединяются с помощью некоторых ключей. Затем вы можете использовать эту информацию в отчетах и ​​анализировать ее в разных сегментах.

Как данные объединяются с OWOX BI:

У OWOX BI есть бесплатный пробный период. Зарегистрируйтесь и настройте систему бизнес-аналитики.

• Анализ данных в единой системе
• Точно оценивать эффективность рекламных кампаний
• Просматривайте путь пользователя от первого посещения до покупки
• Принимайте решения на основе данных, а не интуиции

В теории все звучит достаточно просто, но на практике при настройке бизнес-аналитики можно столкнуться со следующими проблемами:

• Фейсбук, Яндекс. Директ и другие рекламные площадки не предоставляют рекламную статистику по UTM-меткам. Мы объясним, почему это проблема, чуть позже.
• Вы можете объединять данные о сеансе пользователя с данными о затратах на рекламу только с помощью тегов UTM. Другого пути нет.
• Если тегов UTM нет или они настроены неправильно, вы не сможете идентифицировать кампанию или объявление. Это означает, что вы не сможете правильно отнести затраты к сеансу, то есть вы не сможете узнать стоимость каждого сеанса. Знание стоимости каждого сеанса является основой для создания бизнес-аналитики.

Теги UTM могут ответить на множество вопросов, в том числе:

• Какая реклама была ответственна за переход?
• Из какого региона пользователь?
• На каких сайтах показывалось объявление, с которого произошел переход? (В основном это касается контекстной рекламы.)
• На каком типе устройств коэффициент конверсии выше?
• Пользователи какого пола или возраста приносят наибольший доход?

Да, вы можете ответить на некоторые из этих вопросов другими способами, но вы также можете использовать теги UTM. Вы можете собирать эти данные благодаря динамическим параметрам.

Маркетологи используют динамические параметры для передачи значимой информации, характеризующей пользователя и условия, в которых была показана реклама. Эти параметры указываются как значения тега UTM в фигурных скобках {}. Динамические настройки задаются при настройке кампании. При показе объявления рекламный сервис заключает значение параметра в фигурные скобки.

• {ad_id} или {banner_id} – это идентификатор объявления.
• {campaign_name} — название рекламной кампании
• {campaign_id} — идентификатор рекламной кампании
• {keyword} — ключевая фраза, по которой была показана реклама
• {region_name} — регион, в котором было показано объявление

Пример ссылки с динамическими параметрами (выделено жирным шрифтом):

www. сайт. ком/? utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign={ название кампании }&utm_term={ ключевое слово }&&utm_content=id|{ фраза_ид }_{ ретаргетинг_ид }|cid|{ кампания_ид }|gid|{ gbid }|помощь|{ реклама_id }|adp|{ дополнения }| pos|{ position_type }|src|{ source_type }_{ source }|dvc|{ device_type }

Вы можете использовать аналогичный шаблон ссылки для всех объявлений в Яндексе. Прямой. При этом вам не нужно указывать название кампании в UTM-тегах. Рекламная система установит настоящее название кампании вместо {campaign_name}. Единственное, в настройках желательно указать название кампании на английском языке.

• ad_id={{объявление. id}} – это идентификатор объявления.
• adset_id={{объяв. id}} – это идентификатор набора объявлений.
• кампания_id={{кампания. id}} — идентификатор рекламной кампании
• ad_name={{объявление. name}} – это название объявления.
• adset_name={{adset. name}} – это название группы объявлений.
• кампания_name={{кампания. name}} — название рекламной кампании

Мы привели только два рекламных сервиса, но динамические параметры используются многими крупными рекламными сервисами, включая Google, Bing и MyTarget.

OWOX BI помогает автоматически выгружать данные о расходах из рекламных сервисов в Google Analytics и Google BigQuery, а также передавать данные о поведении пользователей на вашем сайте в BigQuery.

Используя OWOX BI, вы получаете полные и качественные данные:

• Чтобы связать данные о сессиях и расходах, OWOX BI распознает теги UTM в ваших объявлениях. Ни один API рекламного сервиса не дает теги с динамическими параметрами в окончательном виде. То есть вместо значения параметра в ссылке только название параметра. OWOX умеет распознавать эти динамические параметры. Когда он загружает данные о расходах из рекламного сервиса и встречает ссылку с динамическими параметрами, он может определить их значение. Это позволяет просматривать данные о затратах в тегах UTM в отчетах Google Analytics. В нашем Справочном центре есть список всех динамических параметров, которые поддерживает OWOX BI.
• При импорте данных о расходах OWOX BI проверяет UTM-метки в ваших кампаниях и сообщает об ошибках. Примеры ошибок рассмотрены ниже.
• OWOX BI конвертирует импортированные данные в правильный формат. Например, Google Analytics имеет собственную схему хранения данных и использует параметры, а не теги UTM: например, ga:source вместо тега utm_source . OWOX преобразует данные в формат, используемый сервисом, которому он отправляет эти данные.
• OWOX BI обновляет данные, загруженные в Google Analytics, если они изменились в рекламном сервисе. Например, если Яндекс. Директ анализирует ваш трафик и определяет, что вашу рекламу пропустили боты, скорее всего они вернут деньги на ваш баланс. OWOX BI отслеживает эти вещи и сохраняет актуальность данных в Google Analytics.
• При необходимости OWOX BI может загрузить ваши исторические данные в Google Analytics. С платными пакетами вы можете выгружать данные за последние полгода. С бесплатными пакетами вы можете загружать данные за последние два месяца. Сейчас мы работаем над обновленной версией OWOX BI, которая позволит вам выгружать данные о расходах за любой прошлый период, если эти данные доступны в рекламном сервисе.
• Кроме того, OWOX BI умеет собирать необработанные данные о кампаниях Google Ads в Google BigQuery с помощью автоматической пометки, получая эти данные из параметров gclid и yclid . Дело в том, что UTM-метки не используются в ссылке при показе объявлений AutoLabel. Это не проблема, если вы анализируете расходы на рекламу только в Google Analytics. Но если вы попытаетесь загрузить данные о расходах из того же Google Ads и совместить их с данными о сессиях, вам придется атрибутировать расходы на рекламу не по тегам, а по gclid . OWOX знает, как это сделать.
• При импорте данных с помощью OWOX BI валюта рекламного сервиса конвертируется в валюту ресурса Google Analytics.

1. Используя API официального рекламного сервиса, OWOX BI получает статистику показа рекламы.
2. Для каждого объявления OWOX получает UTM-метки. В большинстве случаев они приходят в виде ссылки.
3. По этой ссылке OWOX извлекает UTM-теги, если они содержат динамические параметры.
4. OWOX BI анализирует эти теги на наличие ошибок и заменяет динамические параметры их значениями.
5. После получения всех значений тегов UTM OWOX формирует CSV-файл для загрузки в Google Analytics. Помимо тегов, этот файл содержит данные о затратах, просмотрах, кликах и датах.
6. Наконец, OWOX BI загружает этот файл в Google Analytics.

Ошибки в тегировании, которые определяет OWOX BI:

• Нет обязательных тегов UTM.
• Используются неподдерживаемые динамические параметры, недоступные в API рекламного сервиса. Например, Яндекс. Директ имеет динамический параметр, по которому можно отслеживать точную позицию объявления в результатах поиска. Но в API в разделе объявлений получить эти данные невозможно. В таких случаях мы рекомендуем использовать пользовательские настройки Google Analytics вместо динамических настроек.
• Не удается разобрать тег UTM. Это может происходить с некоторыми типами объявлений, когда рекламные площадки не имеют технической возможности определять тегирование — например, смарт-баннеры на Яндекс. Прямой.
• Синтаксические ошибки в тегах UTM.

Следующим шагом в построении бизнес-аналитики является импорт данных о расходах в Google BigQuery. Это очень похоже на импорт данных о расходах в Google Analytics. Разница лишь в том, что если в Google Analytics мы передаем только информацию по UTM-меткам и расходам, то в Google BigQuery мы передаем дополнительные параметры (более 200 метрик для Facebook и 60 метрик для Яндекс.Директ).

Это позволяет создавать подробные отчеты для глубокого анализа, создавать списки ремаркетинга, эффективно управлять расценками на рекламу и обучать модель машинного обучения для более точного планирования.

У OWOX BI есть свой счетчик (что-то вроде счетчика Google Analytics), который устанавливается на сайте заказчика. С его помощью OWOX фиксирует данные о поведении пользователей в виде обращений в Google BigQuery. Эти данные доступны с задержкой всего в пару минут. Через 24 часа из таблиц с данными о посещениях формируются таблицы с сессиями пользователей.

Затем мы работаем над заполнением двух полей в этих таблицах: attributeAdCost и AdCost.

1. Для начала OWOX BI получает данные из Google Analytics по объявлениям с UTM-метками. В большинстве случаев это просто данные о расходах, загруженные с помощью OWOX BI.
2. OWOX BI формирует таблицу расходов на рекламу из данных Google Analytics.
3. Используя теги из таблиц сессий и теги из таблиц стоимости, OWOX определяет стоимость каждой сессии.
4. В результате в таблице потоковой передачи сеансов все затраты распределяются по сеансам пользователей (поле attributeAdCost).

Эта информация помогает анализировать данные в различных сегментах. Проще всего рассчитать стоимость заказа (CPO) для каждого вашего заказа. Просто возьмите атрибут AdCost пользователя, который совершил конверсию, просуммируйте затраты, если платных переходов было несколько, и получите стоимость своего заказа.

Вы также можете группировать расходы и доходы по пользователям, когортам или целевым страницам. Это помогает оценить эффективность кампаний, направленных на возврат старых пользователей или привлечение новых, а также при планировании бюджета по разным категориям, регионам и т. д.

По нашему опыту, это наиболее распространенные ошибки в тегах UTM:

• Не использовать теги вообще. Например, вы размещаете рекламу на Facebook и имеете страницу компании в Facebook со ссылками на ваш сайт. Если вы не используете теги UTM, вы никогда не поймете, были ли переходы с вашей страницы или вашей рекламы.
• Не используются все необходимые теги. Например, вы указываете utm_source , но не указываете utm_medium .
• Использование разных регистров для наименования одного тега в одной кампании. Например, CPC и CPC Google Analytics будут учитываться как две разные кампании.
• Использование анкоров в ссылках. Якорь — это решетка, за которой следует определенное значение. Якоря нужно ставить после тегов UTM.
• Слишком длинные значения тегов (более 8 КБ). В таких случаях теги будут обрезаны.

Синтаксические ошибки при добавлении тегов вручную:

• В том числе пробелы.
• Повторное использование «?» условное обозначение.
• Использование «&» в значениях тега UTM. Амперсанд отделяет один тег от другого. Если вы используете его в значениях тегов, это вызовет путаницу.
• Использование квадратных скобок {} в значениях тега UTM. Алгоритм OWOX BI принимает значения в скобках как неизвестные динамические параметры.

1. Метки UTM — незаменимая практика для анализа эффективности рекламных кампаний.
2. Создавайте кампании и теги UTM на основе бизнес-логики и задач, которые вы хотите решить. Определите для себя, какие сегменты данных вам необходимо проанализировать. Например, если вы хотите анализировать брендовый и небрендовый трафик, желательно иметь для этого разные кампании в рекламных источниках.
3. Используйте потенциал динамических параметров на полную катушку. В отчете «Анализ затрат» Google Analytics вы можете легко фильтровать данные, используя дополнительные параметры. Например, вы можете просматривать расходы по местоположению, отображать сети вашей контекстной рекламы и т. д.

PS Если вам нужна помощь в создании тегов UTM и настройке бизнес-аналитики, мы здесь для вас.