Как использовать GA4 для анализа трафика

Google Analytics 4 — событийная система аналитики, которая позволяет видеть путь пользователя целиком: от первого касания до депозита и повторных сессий. Ключ к ценности GA4 — правильная схема событий и конверсий, дисциплина разметки кампаний и связка с BI (BigQuery).

1) Архитектура GA4 в двух словах

Событийная модель: каждое действие — `event` с набором `parameters`.

Пользовательский контекст: `user_id`, `device_id`, атрибуты (язык, валюта, GEO).

Сессия: автоматически определяется по активности (параметр `session_start`).

Хранилище: агрегированные отчёты в интерфейсе + сырые события в BigQuery.

База, без которой нельзя дальше двигаться: единая таймзона, валюта, стабильный `user_id` после авторизации.

2) Разметка кампаний: UTM-дисциплина

Минимальный набор для всех источников:

`utm_source` (канал/площадка), `utm_medium` (тип трафика: cpc, aff, social, email), `utm_campaign` (название кампании/спринта), `utm_content` (креатив/угол), `utm_term` (ключевое слово/аудитория).

Правила:

Строгая нотация (регистр, разделители) и справочник допустимых значений.
Никаких пробелов/кириллицы в UTM — используйте латиницу и `_`.
Для партнеров: зеркалируйте `sub_id` в `utm_content` или добавляйте отдельный параметр `aff_sub`.

3) События и конверсии: что трекать

Базовые `events` (названия примерные, держите консистентность):

Верх воронки: `page_view`, `session_start`, `view_landing`, `scroll_90`.
Регистрация/верификация: `sign_up_request`, `kyc_started`, `kyc_approved`.
Платёжная воронка: `deposit_initiated`, `deposit_success` (сумма/метод), `withdrawal_requested`, `withdrawal_success`.
Монетизация в продукте: `game_view`, `spin`, `bet_placed`, `bonus_claimed`.
Качество/защита: `rg_limit_set` (лимит депозита/сессии), `self_exclusion`, `fraud_flag_triggered`.

Конверсии (mark as conversion):

`kyc_approved`, `deposit_success` (FTD и повторные), по желанию — `second_deposit`.
Можно завести отдельные конверсии по суммовым порогам (например, `deposit_100_plus`).

Обязательные параметры:

`value`, `currency`, `payment_method`, `game_provider`, `campaign_id`, `creative_id`, `aff_sub`, `geo`, `device`, `is_returning` (bool), `vip_tier`.

4) Настройки качества данных

User-ID: назначайте после логина/регистрации; включите User-ID в потоке данных.

Consent Mode v2: корректно передавайте статусы согласий (аудит/ремаркетинг/аналитика).

Сервер-сайд теги: прокидывайте критические события через сервер (минимум — депозиты).

Фильтры внутреннего трафика: исключите IP офиса/подрядчиков.

Валюты и TZ: одна валюта отчётов, одна таймзона на проект.

5) Стандартные отчёты GA4, которые дают «мясо»

User acquisition vs. Traffic acquisition: различайте «первое касание» и «все сессии».

Pages & Screens: видите «куда приземляются» и где рвётся сценарий.

Tech > Device/OS/Browser: находите проблемы совместимости.

Monetization (если настроено): сумма событий `deposit_success` по разрезам UTM.

6) Explorations (Исследования): сила GA4

6.1. Funnel Exploration

Соберите воронку: `view_landing → sign_up_request → kyc_approved → deposit_initiated → deposit_success`.

Добавьте разрезы: источник/креатив/гео/девайс. Смотрите шаг с наибольшим отвалом и время до конверсии (Conversion lag).

6.2. Path Exploration

Отследите непредвиденные пути: какие экраны идут перед `deposit_initiated`, какие события мешают (например, уход в FAQ/terms).

6.3. Cohort Exploration

Когорты по дате FTD или регистрации. Метрики: Retention, ARPU surrogate (если Revenue не в GA4 — считайте прокси через события).

6.4. Segment Overlap

Пересечение аудиторий: новый vs. возвращающийся трафик, VIP vs. обычные, платившие vs. неплатившие.

7) Атрибуция в GA4

Data-driven (DDM) — по умолчанию. Для медиабаинга держите сравнение с Last click и First click в Advertising workspace.

Смотрите Conversion paths: где реально начинается путь, какие каналы замыкают конверсию.

Фиксируйте правило принятия решений: например, закупка ориентируется на DDM, но ставки/кап — с учётом last-click риска.

8) Аудит качества трафика и антифрод-сигналы

В GA4 нет полноценного антифрода, но есть полезные индикаторы:

Engagement rate и Average engagement time аномально низкие.
CTR/CR(click→reg) высокий, но CR(reg→kyc/deposit) близок к нулю.
Нет взаимодействия со страницей (нет `scroll_90`, `view_terms`), всплески в ночные часы/одинаковые девайсы.
Гео/язык не совпадают с платёжным методом.

Реагирование: помечайте источник/саб-ID флагом, ограничивайте трафик, включайте серверный антибот и логи на стороне бэка.

9) Экспорт в BigQuery (обязателен для зрелых)

Зачем: event-level данные для когортного ARPU/LTV, ретеншна и продвинутых моделей.

Что хранить: сырые `events_`, словари UTM/креативов, курсы валют, таблицы ставок/выплат.

Быстрые витрины:

Когортная выручка D1/D7/D30/D90 по источнику/креативу.
Payback: кумулятивный ARPU когорты vs. CPA.
Anomaly detection: отлов «ломаных» постбеков, задержек и всплесков спама.

10) Респонсибл-маркетинг и комплаенс

Отдельный раздел в отчётах по событиям: `rg_limit_set`, `self_exclusion`, возрастные декларации.

Фильтры по регионам с жёсткими правилами, исключение несовместимых каналов.

Храните и передавайте согласия, не маскируйте вертикаль.

11) Мини-дашборд метрик (в GA4 или BI)

Acquisition: Sessions, New users, Cost (если сквозная), eCPC, eCPM.

Activation: CR(click→reg), CR(reg→kyc), CR(kyc→FTD), Conversion lag.

Monetization: FTD, ARPU_D7/D30, 2nd-dep rate (если есть), NGR proxy.

Quality: Engagement rate, Time on site, Bounce proxy, Fraud flags.

Tech: OS/Device/Browser ошибки, скорость загрузки.

12) Частые ошибки и как их избегать

1. Нет User-ID — разваливается путь пользователя.

2. Сырые названия событий — 20 вариантов `deposit`. Держите словарь и схему.

3. UTM-хаос — невозможно сравнить каналы. Введите политику именования.

4. Только интерфейс GA4 — без BigQuery не будет LTV и нормальной когортки.

5. Игнор Consent Mode — перекос атрибуции и пробелы в данных.

6. Нет связки с бэком — суммы/валюта/таймзона не совпадают, ARPU «плавает».

7. Решения по малым выборкам — ждите пороги (клики/регистрации), смотрите тренды.

13) 30-60-90 план внедрения GA4

0–30 дней — База и гигиена данных

Описать событийную схему (BRD): имена, параметры, конверсии.

Включить User-ID, Consent Mode, фильтры внутреннего трафика.

Разметить UTM, согласовать справочники источников/кампаний/креативов.

Настроить сервер-сайд события для `deposit_success`.

Собрать 2 Exploration: Funnel и Cohort.

31–60 дней — Когорты и атрибуция

Включить BigQuery export (ежедневный).

Построить витрины: ARPU_D7/D30, Payback, Retention; дашборд качества.

Сравнить DDM vs. Last/First click; зафиксировать правило принятия решений.

Настроить алерты задержек событий и аномалий CR.

61–90 дней — Прогноз и операционка

Добавить 2nd-dep и VIP-сегменты, аудит RG-событий.

Ввести еженедельные ретро по креативам/источникам в связке с GA4+BI.

Документировать плейбук запусков, пороги статистики, чек-листы качества.

14) Чек-лист перед масштабом

Единая схема событий/конверсий и User-ID включён
Сервер-сайд `deposit_success`, корректные `value/currency`
UTM-справочник и автопроверка меток
Consent Mode работает; исключён внутренний трафик
Экспорт BigQuery и витрины ARPU/Payback/Retention
Exploration-воронки по основным GEO/девайсам
Алерты задержек и антифрод-индикаторы

GA4 — это не просто «счётчик посещений», а каркас для когортной экономики. При правильной схеме событий, чистой UTM-разметке, серверной фиксации платежей и экспорте в BigQuery вы видите, какие источники и креативы приносят окупаемые когорты, где рвутся воронки и как ускорить Payback. Стандартизируйте данные, используйте Explorations и когорты — и превратите аналитику в операционный инструмент принятия решений.