ТОП-10 инструментов для анализа трафика

Анализ трафика — это не один «счётчик», а связка из инструментов, которая закрывает путь данных от клика до LTV. Ниже — 10 классов решений, их роль в стеке, ориентиры по метрикам и где вы чаще всего теряете правду.

1) GA4 / Web-аналитика (база интерфейсной правды)

Зачем: поведение на сайте/лендингах, воронки, атрибуция в интерфейсе, быстрые срезы по UTM.

Что смотреть:

CR `click→reg`, `reg→KYC`, `KYC→FTD`; Engagement rate; Conversion lag.
По UTM: `source/medium/campaign/content/term`, устройства и GEO.
Плюсы: быстро, бесплатно/дёшево, Explorations (funnel/cohort/path).
Минусы: ограниченная точность выручки, неполная атрибуция без BigQuery и серверной передачи платежей.
Мини-чек: User-ID, Consent Mode, server-side событие `deposit_success`, исключение внутреннего трафика.

2) MMP (AppsFlyer/Adjust/Singular и аналоги)

Зачем: мобильная атрибуция Web→App/App→Web, SKAN/Privacy Sandbox, постбеки.

Что смотреть: инсталлы, retargeting, связка `click_id↔install_id`, D7/D30 ARPU (если есть интеграция).

Плюсы: устойчивее к потере идентификаторов, единственный источник для аппов.

Минусы: платно; нужна грамотная схема событий и согласия.

Мини-чек: s2s-интеграция депозита/покупок, deeplink/OneLink, вероятностный матч под приватность.

3) DWH + BI (BigQuery/Redshift + Looker/Power BI/Metabase)

Зачем: event-level правда, когорты, LTV/Payback, единство финансов и трафика.

Что смотреть: кумулятивный ARPU D1/D7/D30/D90, 2nd-dep rate, NGR, Payback по связкам (UTM, креатив, GEO, девайс).

Плюсы: гибкость, соединяет marketing+product+finance.

Минусы: требует инженера/аналитика, дисциплины схем.

Мини-чек: витрины `facts_events`, `dim_utm`, валюта/таймзона, контроль задержек.

4) Антифрод/Качество трафика (device/IP/ASN + поведение)

Зачем: отсекать ботов, incent и фарм KYC/депов.

Сигналы: аномальный CTR при нулевом `reg→FTD`, всплески IP/ASN, ночные пики, низкий Engagement.

Плюсы: экономит бюджеты и нервы у операторов.

Минусы: риск ложноположительных; нужны пороги и процедура апелляций.

Мини-чек: velocity-правила, device-фингерпринт, списки источников, журнал инцидентов.

5) Лог-менеджмент и мониторинг (ELK/Cloud Logging + Grafana)

Зачем: видеть сырой «проволочный» трафик: редиректы, постбеки, ошибки, задержки.

Что смотреть: статус/латентность постбеков, доля ретраев, доля дубликатов, расхождения «оператор↔трекер».

Плюсы: дебаг, инциденты, SLA-контроль.

Минусы: шумно без алертов и нормализации.

Мини-чек: корреляция по `click_id`/`event_id`, алерты на задержку >15 минут.

6) Тепловые карты и воспроизведение сессий (Hotjar/Clarity)

Зачем: понять, почему падает `click→reg`: скролл, кликабельность, скорость, UX-затыки.

Что смотреть: rage-clicks, drop-офы форм, TTFB/стабильность интерфейса.

Плюсы: быстрые UX-инсайты без разработчиков.

Минусы: это не «истина продаж»; не путайте с выручкой.

Мини-чек: маскирование полей (privacy), выборка по ключевым лендам/гео/устройствам.

7) A/B-тестирование и эксперименты (Optimizely/VWO/Kameleoon)

Зачем: проверять преленды/лендинги/креатив-пакеты на CR и Payback.

Что смотреть: uplift по воронке и ARPU surrogate, время до конверсии.

Плюсы: управляемый прогресс, меньше споров.

Минусы: нужна мощность выборки и дисциплина статистики.

Мини-чек: фиксируем гипотезу/метрики/порог, не останавливаем тест раньше времени.

8) MMM/Атрибуция расширенного уровня (Robyn/LightweightMMM/Segment modeling)

Зачем: видеть вклад каналов при неполной детерминации (privacy), планировать бюджет.

Что смотреть: эластичности, Diminishing returns, «что-если» по CPM/ставкам.

Плюсы: стратегическая картина поверх сквозной атрибуции.

Минусы: требует длительных рядов и команды аналитики.

Мини-чек: чистые ряды spend/impressions/конверсий, шоки (акции), сезоны, лаги.

9) CDP и TMS (Segment/mParticle + GTM/server-side GTM)

Зачем: единый каталог событий/идентификаторов, маршрутизация данных в GA4/MMP/BI/рекламные сети.

Что смотреть: полнота событий, согласия, качество идентификации (match rate).

Плюсы: меньше «зоопарка» скриптов, контроль приватности.

Минусы: стоимость, требуется архитектура схем.

Мини-чек: словарь событий, маппинг User-ID, server-side контейнер для ключевых эвентов.

10) ETL/Reverse-ETL (Fivetran/Airbyte/Stitch + Hightouch/Census)

Зачем: тащить сырые данные из рекламных кабинетов/платежей в DWH и обратно — сегменты в рекламные платформы.

Что смотреть: задержки загрузок, дубли, качество полей, автоматические проверочные тесты.

Плюсы: автоматизация отчётности и активаций (LAL, VIP, churn-сигналы).

Минусы: расходы по коннекторам и поддержке схем.

Мини-чек: расписание инкремента, дедуп по первичным ключам, тесты целостности.

Как собрать стек под вашу стадию

Start/Launch (1–3 бренда, ≤5 GEO)

GA4 + server-side событие депозита

BigQuery + лёгкий BI

Hotjar/Clarity для UX
Простая антифрод-прослойка
GTM (по возможности — server-side)

Scale-Up (10+ GEO, апп-доли растут)

Подключить MMP

Укрепить DWH/BI, логи и SLA
A/B-платформа на прелендах/лендах
CDP + ETL, списки белых/чёрных источников
Антифрод со скорингом и апелляциями

Enterprise (регулируемые рынки)

Полный datalake + витрины NGR/налоги

MMM поверх сквозной атрибуции
WAF/бот-менеджмент, SSO/RBAC, аудит логов
Процессы инцидентов и квартальные аудиты схем

Метрики, которые должны сходиться везде

CR: `click→reg`, `reg→KYC`, `KYC→FTD`

Качество: `2nd-dep rate`, D7/D30 retention, chargeback rate

Экономика: CPA, ARPU_D7/D30/D90, NGR, Payback, ROAS/ROI

Техздоровье: задержка постбеков, % ретраев, p95 latency, расхождение «оператор↔трекер»

Частые ошибки

1. «Один инструмент всё решит» — нет. Нужна связка.

2. Нет server-side событий — деньги «теряются» в браузере.

3. UTM-хаос — несопоставимые отчёты.

4. Ноль антифрода — «дешёвые FTD» ломают NGR.

5. Решения по малым выборкам — масштаб до статистики запрещён.

6. Отсутствие логов и алертов — инциденты видите постфактум.

Чек-лист внедрения стека (сжатый)

Техника

User-ID, Consent Mode, server-side депозиты
DWH+BI: витрины когорты/Payback/ARPU
Логи редиректов/постбеков, алерты задержек
Антифрод-правила и журнал инцидентов
GTM sGTM, валидатор UTM, словарь событий

Операционка

Порог статистики (клики/рег/FTD)
Еженедельные ретро гипотез/креативов
Белые/чёрные списки источников
Процедуры апелляций и сверок с операторами

30-60-90 план

0–30 дней — каркас

Включить GA4 + server-side `deposit_success`; навести UTM-порядок

Поднять BigQuery/BI и базовые витрины (ARPU/Payback)

Завести логи постбеков и алерты задержек >15 мин
Поставить простую антифрод-прослойку, подключить Hotjar/Clarity

31–60 дней — глубина

Подключить MMP (если есть апп), ETL из кабинетов и платежей

Развернуть A/B-платформу на прелендах/лендах
Ввести белые/чёрные списки, процедуру споров и ретро по качеству
Стандартизировать словарь событий/CDP, server-side GTM

61–90 дней — устойчивость и стратегия

Глубокие витрины NGR/Retention/LTV, отчёты по когортам D90

Включить MMM-пилот для медиамикса

Нагрузочные/аварийные учения (постбеки/очереди), аудит безопасности
Финализация плейбуков запуска/сверки/эскалаций

Сильный анализ трафика — это оркестр из 10 классов инструментов, где каждый знает партию. Сбор браузерных и серверных событий, DWH+BI для когорт и выручки, антифрод, логи с SLA, UX-диагностика, A/B и стратегическая атрибуция — вместе дают управляемую экономику: вы быстро находите победные связки, защищаете маржу и масштабируетесь без сюрпризов.