Google Analytics (версия Universal Analytics) позволяет расширить значения параметров. Что это значит? В документации приводится пример, когда на сайте имеются некоторые публикации и к ним добавляются параметры с именем автора и годом выхода материала. Изначально Google Analytics известен только URL страницы каждой публикации, но с помощью несложных операций передается информация о дополнительных параметрах — авторе и годе, после чего в отчетах появляется возможность получить информацию о наиболее популярных авторах.

Предлагаю ознакомиться с механизмом работы на следующем примере.

Имеется сайт с описанием мест отдыха, каждое заведение имеет отдельную страницу, на которой представлена подробная информация по заведению. Задача — передать в Google Analytics информацию о расположении заведений (город, район, улица).

Для начала определимся какие сведения подлежат передаче:

• URI страницы заведения;
• название заведения;
• название города;
• название района;
• название улицы.

Связывать наш набор данных с информацией имеющейся в Google Analytics будем по полю:

• со стороны Google Analytic — «Страница»;
• со стороны набора данных — «URI страницы заведения».

Определим нужные нам параметры, которыми у нас будут являться:

• URI страницы заведения — используем для связи, значение — строка;
• название заведения — строка;
• название города — строка;
• название района — строка;
• название улицы — строка.

Создадим их (за исключением URI страницы заведения, этот параметр уже присутствует в Google Analytics), выберите пункт «Пользовательские параметры» в меню показанном выше.

Повторите процедуру необходимое количество раз.

Следующий этап — создание CSV файла для загрузки. Мной для первоначальной автоматической генерации файла использовались стандартные возможности phpMyAdmin, вы можете использовать любой удобный для вас способ.

Теперь необходимо создать схему набора данных. Первым необходимо указать ключ, по которому будут связаны ваши данные и данные в Google Analytics.

Затем выберите созданные ранее вами показатели и параметры. В нашем примере это:

• название заведения;
• название города;
• название района;
• название улицы.

Внимательно ознакомьтесь с пунктом «Переопределить данные обращения» в нижней части страницы, выберите нужное вам значение и нажмите «Сохранить». После этого вам предложат получить схему CSV файла для загрузки данных или ее идентификатор для работы через API.

Сохраните эту информацию, нажмите «Готово», после чего «Сохранить». На этом создание набора данных завершено.

Наш ранее сгенерированный исходный CSV файл перед осуществлением импорта требует некоторой доработки. Добавим в него строку для описания данных.

Следующий этап непоcредственно импорт данных в Google Analytics.

Для обновления статуса нажмите кнопку «Обновить».

Возможными причинами могут быть несоответствие кодировки файла нужной UTF-8, разделитель отличен от необходимого — «,». Устраните замечания и повторите загрузку.

Теперь после завершения загрузки в Google Analytics доступны новые значения параметров. Как будет работать механизм?

При запросе определенной страницы заведения Google Analytics зафиксирует это обращение, после чего проверит по настроенной схеме совпадения.

Обратите внимание, что эти данные в отчетах будут доступны только после создания схемы и не будут применены к историческим данным. Также имеются и другие ограничения при использовании инструмента, подробнее о них вы можете узнать из официальной документации.

Теперь посмотрим на то, как эта информация отображается в отчетах. Для примера посмотрим сведения по городу, району и улице, а также заведениям на этих улицах.

Аналогично отображается информация по улицам в районе, а затем и по заведениям на конкретной улице.

Как видно из примера расширение данных позволяет анализировать в Google Analytics информацию, которую система не может получить самостоятельно при фиксации посещений. Надеюсь материал оказался для вас полезным.

Павел Давыдов
Веб аналитик в CoMagic.ru

Спасибо Ивану за статью! Universal Analytics — очень правильный вектор развития Google Analytics. Хочется, что бы больше компаний понимали пользу от перехода на него.

В статье описан хороший пример для внутренней рейтинговой системы. Однако, на мой взгляд, в Universal Analytics ценнее то, что теперь к каждому посетителю сайта вы можете привязывать информацию, о которой Google не знает. И это дает действительно безграничную возможность для наиболее прикладной аналитики — аналитики продаж. Мы у себя в CoMagic реализовали передачу в Universal Analytics всех коммуникаций посетителя. Звонки, чаты через онлайн консультантов, лиды и др. Причем, передаем только качественные коммуникации — звонки выше определенной длительности, чаты больше определенного количества сообщений, чтобы исключить передачу ложной или нецелевой информации. Раньше это было бы невозможно. А сейчас всю онлайн информацию по посетителю, которая уже есть у Universal Analytics, мы дополняем информацией о качественных коммуникациях, в т.ч. оффлайн. По-моему, для аналитики это бесценно.

Артём Кожевников
Директор по стратегическим вопросам в MST Digital Agency

В первую очередь — спасибо автору за статью! Материал написан подробно и понятно, с примерами, отлично изложен сам алгоритм. Хотелось бы видеть больше таких материалов обучающего характера.
Методика, описанная в статье, известна не первый день, и мы о ней знаем. Но подобные настройки google analitics используются для узконаправленных сегментов бизнеса. Например, новостных порталов, где можно провести анализ публикаций отдельных авторов, или для сети ресторанов, чтобы отследить местоположение посетителей.

Нашим клиентам мы подбираем инструменты, максимально подходящие под их бизнес-задачи. Этот конкретный механизм мы используем крайне редко.