Искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в аналитике, что особенно заметно в Google Analytics 4 (GA4), который включает в себя несколько функций, основанных на искусственном интеллекте. В этой статье рассматриваются два важнейших компонента возможностей искусственного интеллекта GA4: прогнозируемые метрики и прогнозируемые аудитории. Эти инструменты выходят за рамки простого анализа данных — они являются ключом к дальновидному мышлению и стратегическому планированию, помогая бизнесу принимать более разумные решения.
Использование ИИ в Google Analytics 4
Применение ИИ в GA4 двоякое. Во-первых, он имеет прогнозирующую аудиторию, где алгоритмы ИИ классифицируют пользователей на основе их вероятности совершить определенные действия, такие как покупка или отток клиентов. Такая категоризация подходит для маркетологов, позволяя разрабатывать более целенаправленную стратегию для различных групп пользователей.
Во-вторых, GA4 использует ИИ для включения прогнозируемых показателей и сегментов в свои инструменты отчетности. Это выходит за рамки просто прогнозных показателей; он включает в себя формирование сегментов на основе этих прогнозных данных. Такой подробный анализ поведения потенциальных клиентов дает представление о том, как различные сегменты могут действовать в будущем.
Включение этих прогнозных данных в отчеты дает компаниям полную картину своей аудитории. Это позволяет им лучше прогнозировать рыночные тенденции и поведение пользователей. Расширенные возможности GA4 означают значительный прогресс в стратегиях и принятии решений на основе данных.
Кроме того, использование GA4 и его инновационных инструментов аналитики предоставляет беспрецедентные возможности для глубокого понимания и взаимодействия с вашей аудиторией. Эти знания становятся ключевыми в разработке эффективных стратегий маркетинга и продвижения. Чтобы узнать больше о том, как эти инструменты могут быть применены в вашем бизнесе, следите за моими обновлениями в Instagram по ссылке [вставьте ссылку на ваш Instagram]. Подписывайтесь на меня, чтобы не пропустить ценные инсайты и рекомендации, которые помогут вашему бизнесу расти и развиваться в эпоху цифровизации.
Прогнозируемые аудитории в Google Analytics 4
Прогнозируемая аудитория в GA4 — это революционная функция. При интеграции с рекламными платформами, такими как Google Ads или Display & Video 360, они значительно повышают эффективность мультимедиа в Google Marketing Platform. Они исключительно полезны в таких стратегиях, как таргетинг на аналогичную аудиторию, ретаргетинг и подавление аудитории.
Эти аудитории формируются с использованием прогнозных показателей, полученных на основе моделей машинного обучения, которые оценивают поведение пользователей для прогнозирования будущих действий.
Таргетинг на похожую аудиторию – ИИ в GA4
Прогнозируемые аудитории GA4 расширяют функциональность аналогичных аудиторий Google Рекламы. Они определяют верхний процент пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Маркетологи могут использовать эту информацию для привлечения новых пользователей, которые разделяют черты этой ценной группы. Этот подход оптимизирует охват более эффективно по сравнению с традиционными методами, такими как увеличение бюджетов или расширение области таргетинга.
Ретаргетинг аудитории
Прогнозируемые аудитории улучшают стратегии ретаргетинга, определяя пользователей, близких к конверсии, о чем свидетельствуют их действия, такие как просмотр сведений о продукте или добавление товаров в корзину. Ориентация на этих пользователей – либо на тех, кто, скорее всего, скоро совершит конверсию, либо на тех, кто потенциально больше всего тратит – позволяет маркетологам усовершенствовать свои стратегии для увеличения конверсий и доходов.
Кроме того, эти аудитории могут выявить пользователей, которые рискуют уйти. Нацеливание на этих людей конкретных сообщений или предложений может помочь удержать клиентов, сократить их отток и создать лояльную базу.
Подавление аудитории
Наконец, прогнозируемые аудитории могут определять стратегии по подавлению рекламы для пользователей, которые могут совершить конверсию самостоятельно, например, для 10% лучших, которые готовы совершить покупку в ближайшее время. Это приводит к более эффективным расходам на рекламу за счет сосредоточения внимания на пользователях, которым может потребоваться дополнительное убеждение для совершения покупки.
Пошаговое руководство по созданию отчета о прогнозируемой стоимости канала в GA4
После понимания сути прогнозных показателей и обеспечения соответствия критериям отбора следующим шагом будет эффективное включение этих показателей в ваши аналитические отчеты. Отчет «Прогнозируемая ценность канала» в GA4 — яркий пример этого приложения. Ниже представлено подробное руководство по созданию этого отчета с использованием демо-аккаунта GA4, который дает прекрасную возможность поработать с реальными данными и изучить функциональные возможности GA4.
Пошаговый процесс:
Доступ к ресурсу GA4. Начните с открытия ресурса GA4. Перейдите в правое меню и нажмите «Исследовать».
Выбор шаблона. В разделе «Обзор» выберите шаблон исследования «Свободная форма».
Подготовьте шаблон отчета. В шаблоне отчета очистите существующие настройки, чтобы начать все заново. Вам должен быть предоставлен пустой шаблон.
Создание нового сегмента: перейдите в раздел сегментов и нажмите знак плюса, чтобы создать новый сегмент. Выберите «Сегмент пользователей».
Настройте прогнозные показатели. В разделе «Добавить новое условие» прокрутите вниз до категории «Прогнозирование». Здесь выберите Прогнозируемый доход. Убедитесь, что для фильтра установлено значение «Скорее всего, самые популярные пользователи», а затем нажмите «Применить». Этот шаг имеет решающее значение для сегментации ваших данных на основе прогнозируемых показателей.
Присвоение имени и сохранение сегмента. Назовите свой сегмент как “Лучшие продажи за 28 дней”. Сохраните и примените настройки.
Добавление параметров. Затем в разделе «Измерения» добавьте «Первый пользовательский источник» и «Первый пользовательский канал». Эти измерения дадут представление о том, откуда приходят ваши самые большие расходы.
Настройка строк и значений. Добавьте «Первый пользовательский источник» и «Первый пользовательский канал» в строки отчета. В значении раздел s, включите «Активные пользователи».
Визуализация данных. Измените тип ячеек в отчете на тепловую карту для упрощения интерпретации. Это визуальное представление поможет быстро выявить закономерности и тенденции, связанные с вашими наибольшими расходами.
Итоговый отчет:
Ваш окончательный отчет должен содержать комплексное представление о ваших наиболее активных пользователях, сегментированных по их первому пользовательскому источнику и каналу, а также по показателям активных пользователей. Этот формат позволит вам понять, какие каналы привлекают пользователей с наибольшим прогнозируемым доходом, что позволит принимать более обоснованные решения в области маркетинга и распределения ресурсов.
Помните, что эти шаги — всего лишь основа, и вы можете настроить свой отчет в соответствии с конкретными потребностями или информацией, которую вы хотите получить. Демо-аккаунт GA4 — отличный ресурс для экспериментов с этими функциями. Этот практический подход улучшит ваше понимание того, как использовать прогнозные показатели GA4 для более эффективных и основанных на данных маркетинговых стратегий.
Кстати, я подготовил серию видео по продажам. Посмотрите:
Улучшение бизнес-стратегии с помощью прогнозирования ИИ в GA4
Отчет о Google Merchandise Store является ярким примером того, как прогнозный анализ может прогнозировать потенциальных ценных клиентов на основе методов их привлечения, таких как прямой вход, рекомендации или кампании по электронной почте. Такие отчеты имеют неоценимое значение для бизнеса, поскольку они определяют наиболее эффективные стратегии привлечения клиентов, которые могут внести значительный вклад в доход.
Учет вероятности оттока для комплексной аналитики ИИ в GA4
Добавление сегмента вероятности оттока дает еще одно измерение вашему анализу. Этот сегмент показывает, какие группы и каналы могут иметь более высокую вероятность того, что пользователи не вернутся на ваш сайт в течение следующей недели. Распознавание этих закономерностей имеет решающее значение. Это может сигнализировать о снижении вовлеченности или поведения, которое ранее коррелировало с меньшей вероятностью повторных посещений или покупок. Важно отметить, что эти данные могут показать, что даже среди тех, кто тратит больше всего денег, есть часть, которая, возможно, не вернётся к вам повторно.
Обладая этими знаниями, такие компании, как Google Merchandise Store, могут адаптировать конкретные стратегии удержания для этих сегментов. Цель состоит в том, чтобы сократить отток клиентов и увеличить постоянное взаимодействие, тем самым максимизируя пожизненную ценность каждого клиента.
Максимизация потенциала функций ИИ в GA4
В заключение отметим, что функции Google Analytics 4, основанные на искусственном интеллекте, такие как прогнозируемые показатели и прогнозируемые аудитории, являются жизненно важными инструментами в маркетинговой среде, которая все больше отходит от файлов cookie. Эти функции не только способствуют эффективному таргетированию аудитории, но и позволяют прогнозировать будущее поведение пользователей.
Прогнозируемые аудитории уточняют рекламные стратегии, а прогнозные показатели, такие как вероятность покупки и вероятность оттока, требуют определенных условий для оптимальной функциональности. Кроме того, интеграция искусственного интеллекта в процессы отчетности, как было продемонстрировано при создании отчета о прогнозируемой стоимости канала, значительно повышает точность анализа данных. Этот подход не только подчеркивает эффективные стратегии привлечения, но и выявляет потенциальные риски оттока пользователей.
В сегодняшней быстро развивающейся цифровой среде использование функций искусственного интеллекта в Google Analytics 4 — это не просто преимущество; это необходимо для того, чтобы оставаться впереди в игре. Компании, использующие эти инструменты, лучше подготовлены к принятию обоснованных решений на основе данных, что в конечном итоге приводит к более стратегическим и успешным результатам.
Александр Казаков
Эксперт по Google Ads и AI-стратегиям, Google Partner. Живу и работаю в Бостоне (США). Управляю клиентскими бюджетами в нишах Home Improvement и E-commerce на рынках США и Европы. Автор образовательного YouTube-канала о маркетинге.
