Კრიპტო კაზინო
Torrent Gear
Როგორ გამოვიყენოთ GA4 ტრეფიკის გასაანალიზებლად
Google Analytics 4 არის ანალიტიკური ღონისძიების სისტემა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ნახოთ მომხმარებლის მთელი გზა: პირველიდან ანაბარზე და განმეორებით სესიებამდე. GA4- ის მნიშვნელობის გასაღები არის მოვლენების და კონვერტაციის სწორი სქემა, კამპანიის მარკირების დისციპლინა და BI (BigQuery) კავშირი.
1) GA4 არქიტექტურა ორი სიტყვით
ღონისძიების მოდელი: თითოეული მოქმედება - 'ღონისძიება' „პარამეტერების“ ნაკრებით.
მომხმარებლის კონტექსტი: 'user _ id', 'device _ id', ატრიბუტები (ენა, ვალუტა, GEO).
სესია: ავტომატურად განისაზღვრება საქმიანობით (პარამეტრი 'session _ start').
საცავი: საერთო ანგარიშები ინტერფეისში + ნედლეული მოვლენები BigQuery- ში.
ბაზა, რომლის გარეშეც შეუძლებელია გადაადგილება: ერთიანი დროზონი, ვალუტა, სტაბილური 'user _ id' ავტორიზაციის შემდეგ.
2) კამპანიების მარკირება: UTM დისციპლინა
მინიმალური ნაკრები ყველა წყაროსთვის:- 'utm _ source' (არხი/პლატფორმა), 'utm _ medium' (ტრაფიკის ტიპი: cpc, aff, სოციალური, email), 'utm _ campaign' (კამპანიის/სპრინტის სახელი), 'utm _ შინაარსი' (კრეატიული/კუთხე), 'utm _ term' (საკვანძო სიტყვა/აუდიტორია).
- მკაცრი ნოტაცია (რეესტრი, გამყოფი) და დასაშვები მნიშვნელობების საცნობარო წიგნი.
- UTM- ში არ არსებობს ხარვეზები/კირილები - გამოიყენეთ ლათინური და '_'.
- პარტნიორებისთვის: მარცვლეული 'sub _ id' in 'utm _ content' ან დაამატეთ ცალკეული პარამეტრი 'aff _ sub ".
3) მოვლენები და კონვერტაცია
ძირითადი 'events' (სავარაუდო სახელები, შეინარჩუნეთ თანმიმდევრულობა):- ძაბვის ზედა მხარე: 'page _ view', 'session _ start', 'view _ landing', 'scroll _ 90'.
- რეგისტრაცია/გადამოწმება: 'sign _ up _ request', 'kyc _ started', 'kyc _ approved'.
- გადახდის ძაბვა: 'deposit _ initiated', 'deposit _ success' (თანხა/მეთოდი), 'withdrawal _ requested', 'withdrawal _ success'.
- პროდუქტში მონეტიზაცია: 'game _ view', 'spin', 'bet _ placed', 'bonus _ claimed'.
- ხარისხი/დაცვა: 'rg _ limit _ set' (დეპოზიტის/სესიის ლიმიტი), 'self _ lusion', 'fraud _ flag _ triggered'.
- 'kyc _ approved', 'deposit _ success "(FTD და განმეორებითი), სურვილისამებრ -' second _ deposit '.
- თქვენ შეგიძლიათ დაიწყოთ ცალკეული კონვერტები მთლიანი ბარიერების მიხედვით (მაგალითად, 'deposit _ 100 _ plus').
- `value`, `currency`, `payment_method`, `game_provider`, `campaign_id`, `creative_id`, `aff_sub`, `geo`, `device`, `is_returning` (bool), `vip_tier`.
4) მონაცემთა ხარისხის პარამეტრები
User-ID: დანიშნეთ ლოგინის/რეგისტრაციის შემდეგ; ჩართეთ User-ID მონაცემთა ნაკადში.
Consent Mode v2: სწორად გადასცეს თანხმობის სტატუსები (აუდიტი/რემარკეტინგი/ანალიტიკა).
Server side tegi: გადაყარეთ კრიტიკული მოვლენები სერვერის მეშვეობით (მინიმალური - ანაბრები).
შიდა ტრეფიკის ფილტრები: გამორიცხეთ ოფისის/კონტრაქტორების IP.
ვალუტა და TZ: ერთი ანგარიშის ვალუტა, ერთი დროული პროექტი.
5) სტანდარტული GA4 მოხსენებები, რომლებიც იძლევა „ხორცს“
მომხმარებელთა ანგარიში vs. Traffic acquisition: განასხვავეთ „პირველი შეხება“ და „ყველა სესია“.
Pages & Screens: ხედავთ „სად დაეშვა“ და სად არის სცენარი.
Tech> Device/OS/Browser: იპოვნეთ თავსებადობის პრობლემები.
Monetization (თუ გადაწყვეტილია): UTM- ის მიხედვით „deposit _ success“ მოვლენების ჯამი.
6) Explorations (კვლევა): ძალა GA4
6. 1. Funnel Exploration
შეაგროვეთ ძაბრი: 'view _ landing _ up _ request' kyc _ approved deposit _ initiated deposit _ success '.
დაამატეთ ჭრილობები: წყარო/კრეატიული/გეო/მოწყობილობა. უყურეთ ნაბიჯს ყველაზე დიდი ნაგავსაყრელი და კონვერტაციამდე დრო (კონვერსია ლაგი).
6. 2. Path Exploration
თვალყური ადევნეთ გაუთვალისწინებელ გზებს: რა ეკრანებზე მიდის „დეპოზიტი _ ინიტატირებული“, რა მოვლენებს ერევა (მაგალითად, FAQ/terms- ში წასვლა).
6. 3. Cohort Exploration
კოჰორტები FTD თარიღით ან რეგისტრაციით. მეტრიკა: Retention, ARPU surrogate (თუ Revenue არ არის GA4 - განიხილეთ მარიონეტული მოვლენები).
6. 4. Segment Overlap
აუდიტორიის კვეთა: ახალი vs. ბრუნვის ტრაფიკი, VIP vs. ჩვეულებრივი, გადახდილი vs. არა.
7) ატრიბუტი GA4- ში
Data driven (DDM) - ნაგულისხმევი. მედია გაყიდვისთვის შეინარჩუნეთ შედარება Last click- სა და First click- თან Advertising workspace- ში.
იხილეთ Conversion paths: სადაც ნამდვილად იწყება გზა, რომელი არხები ხურავს კონვერსიას.
შეადგინეთ გადაწყვეტილების მიღების წესი: მაგალითად, შესყიდვა ხელმძღვანელობს DDM- ზე, მაგრამ განაკვეთები/ქუდი - ბოლო რისკის გათვალისწინებით.
8) ტრაფიკის ხარისხის აუდიტი და ანტიფროდიული სიგნალები
GA4- ს არ აქვს სრული ანტიფროზი, მაგრამ არსებობს სასარგებლო ინდიკატორები:- Engagement rate და Average ძრავის დრო არანორმალურად დაბალია.
- CTR/CR (click reg) მაღალია, მაგრამ CR (reg-kyc/deposit) ახლოს არის ნულთან.
- არ არსებობს ურთიერთქმედება გვერდთან (არა 'scroll _ 90', 'view _ terms'), ღამით აურზაური/იგივე მოწყობილობები.
- გეო/ენა არ ემთხვევა გადახდის მეთოდს.
რეაგირება: განათავსეთ წყარო/Sab-ID დროშა, შეზღუდეთ ტრაფიკი, ჩართეთ სერვერის ანტიბოტი და ლომბარდი ბეკის მხარეს.
9) ექსპორტი BigQuery- ში (სავალდებულოა სექსუალებისთვის)
რატომ: ღონისძიების ხაზი მონაცემები კოჰორტული ARPU/LTV, retenshing და მოწინავე მოდელებისთვის.
რა უნდა შეინახოთ: ნედლეული 'events _', UTM/კრეატიული ლექსიკონები, გაცვლითი კურსები, განაკვეთების/გადახდების ცხრილი.
სწრაფი ფანჯრები:- კოჰორტული შემოსავალი D1/D7/D30/D90 წყაროს/შემოქმედების მიხედვით.
- Payback: კუმულაციური ARPU კოჰორტები vs. CPA.
- Anomaly detection: „გატეხილი“ პოსტბეკების დაჭერა, სპამის შეფერხებები და აურზაური.
10) Ressonsible მარკეტინგი და შესაბამისობა
ცალკეული სექცია მოვლენების შესახებ მოხსენებებში: 'rg _ limit _ set', 'self _ exclusion', ასაკობრივი დეკლარაციები.
ფილტრები რეგიონებისთვის მკაცრი წესებით, შეუთავსებელი არხების გამონაკლისი.
შეინახეთ და შეცვალეთ თანხმობა, ნუ შენიღბავთ ვერტიკალს.
11) მინი დაშბორდის მეტრიკა (GA4 ან BI)
Acquisition: Sessions, New Users, Cost (თუ გადის), eCPC, eCPM.
Activation: CR(click→reg), CR(reg→kyc), CR(kyc→FTD), Conversion lag.
Monetization: FTD, ARPU _ D7/D30, 2nd-dep rate (თუ არსებობს), NGR Proxy.
Quality: Engagement rate, Time on site, Bounce proxy, Fraud flags.
Tech: OS/Device/Browser შეცდომები, ჩატვირთვის სიჩქარე.
12) ხშირი შეცდომები და როგორ მოვერიდოთ მათ
1. არა მომხმარებელთა ID - მომხმარებლის ბილიკი იშლება.
2. ნედლეული მოვლენების სახელები - 20 ვარიანტი 'deposit ". შეინარჩუნეთ ლექსიკონი და სქემა.
3. UTM ქაოსი - არხების შედარება შეუძლებელია. შეიყვანეთ დასახელების პოლიტიკა.
4. მხოლოდ GA4 ინტერფეისი - BigQuery- ის გარეშე არ იქნება LTV და ნორმალური კოჰორტა.
5. Consent Mode- ის უგულებელყოფა არის მონაცემთა მიკერძოება და ხარვეზები.
6. ბეკთან კავშირი არ არსებობს - თანხები/ვალუტა/ტაიმზონი არ ემთხვევა, ARPU „ბანაობს“.
7. მცირე ნიმუშების შესახებ გადაწყვეტილებები - დაელოდეთ ბარიერებს (დაწკაპუნება/რეგისტრაცია), იხილეთ ტენდენციები.
13) 30-60-90 GA4 განხორციელების გეგმა
0-30 დღე - მონაცემთა ბაზა და ჰიგიენა
აღწერეთ ღონისძიების სქემა (BRD): სახელები, პარამეტრები, კონვერტაცია.
ჩართეთ User-ID, Consent Mode, შიდა ტრაფიკის ფილტრები.
მიუთითეთ UTM, კოორდინაცია გაუწიეთ წყაროების/კამპანიების/შემოქმედების ცნობარებს.
ღონისძიების სერვერის კონფიგურაცია „deposit _ success“.
შეაგროვეთ 2 Exploration: Funnel და Cohort.
31-60 დღე - კოჰორტები და ატრიბუტი
ჩართეთ BigQuery export (ყოველდღიური).
ფანჯრების აშენება: ARPU _ D7/D30, Payback, Retention; დეშბორდის ხარისხი.
შედარება DDM vs. ბოლო/პირველი კლიკი; დაფიქსირდეს გადაწყვეტილების მიღების წესი.
შეაჩერეთ მოვლენების შეფერხებების ალერტები და CR ანომალიები.
61-90 დღე - პროგნოზი და ოპერაცია
დაამატეთ 2nd-dep და VIP სეგმენტები, RG მოვლენების აუდიტი.
შეიყვანეთ ყოველკვირეული რეტრო კრემები/წყაროები GA4 + BI- სთან ერთად.
გაშვების ფლეიბუკის, სტატისტიკის ბარიერების, ხარისხის ჩეკის ფურცლების დოკუმენტაცია.
14) ჩეკის სია მასშტაბის წინ
- ერთიანი მოვლენების/კონვერტაციის სქემა და ჩართულია User-ID
- server 'deposit _ success', სწორი „value/currency“
- UTM საცნობარო წიგნი და ეტიკეტები
- Consent Mode მუშაობს; შინაგანი ტრაფიკი გამორიცხულია
- BigQuery ექსპორტი და ARPU/Payback/Retention
- Exploration ძაბვები ძირითადი GEO/მოწყობილობების მიხედვით
- შეფერხებების და ანტიფროდიული ინდიკატორების ალერტები
GA4 არ არის მხოლოდ „ვიზიტების მრიცხველი“, არამედ კოჰორტული ეკონომიკის ჩარჩო. მოვლენების სწორი სქემით, სუფთა UTM მარკირებით, BigQuery- ში გადახდისა და ექსპორტის სერვერის ფიქსაციით, ხედავთ, თუ რა წყაროებსა და შემოქმედებას მოაქვს ანაზღაურებადი კოჰორტები, სადაც ძაბვები იშლება და როგორ უნდა დააჩქაროს Payback. სტანდარტიზებული მონაცემები, გამოიყენეთ Explorations და კოჰორტები - და ანალიტიკა გადააქციეთ გადაწყვეტილების მიღების ოპერაციულ ინსტრუმენტად.