WebAnalytics

​​OpenReplay — безкоштовна open-source альтернатива Hotjar і FullStory. Головна відмінність: всі дані зберігаються у вас, а не на серверах стороннього сервісу.

Що отримуєте:
- запис сесій користувачів: бачите що вони робили, де клікали, де зависали
- технічний контекст поряд з відео: помилки, повільні запити, збої — одразу зрозуміло де впав продукт
- пошук по будь-яких параметрах: знайти сесії конкретного юзера, з конкретною помилкою або дією

Є фіча для підтримки — можна підключитись до сесії юзера в реальному часі і буквально бачити його екран. Без скріншотів і переписки "а що у вас відбувається".

Підходить командам, яким треба session replay, але не можна (або не хочеться) відправляти дані користувачів на сторонні сервери. Ставиться на власну інфраструктуру: https://github.com/openreplay/openreplay

via @WebAnalyst

​​Google розкатили Generative AI performance report в Search Console на всі сайти світу — з 31 серпня він доступний глобально.

Що показує звіт:
— покази вашого контенту в AI Overviews, AI Mode і AI features в Discover
— розбивка по країні, девайсу і даті

Чого немає — кліків. Бачите, що контент потрапив в AI-відповідь. Не бачите, чи хтось пройшов на сайт.

Також з'явився новий тогл — Search generative AI control. Вимикаєте — ваш сайт зникає з усіх AI search features Google. Вмикаєте — лишаєтесь в AI results, але вимірюєте тільки impressions. По суті вибір між "бути в AI search і не знати чи це дає трафік" і "вийти і точно не отримувати нічого".

Деталі в блозі.

via @WebAnalyst

​​Anthropic автоматизували 95% аналітичних запитів всередині компанії через Claude з точністю роботи ~95%.

Тисячі SQL-запитів з дашбордів як контекст для агента дали менше 1% приросту точності, на відміну від Skills. Skill — задокументований workflow досвідченого аналітика: які питання уточнити, де шукати джерела, як виконати і перевірити. Проблема не в доступі до даних — в структурі й однозначності. Skills вирішили це: без skills: 21% accuracy, а з skills уже 95%+.

Деталі тут: https://bit.ly/43kFIaL

via @WebAnalyst

📱 Чекаєте слушного моменту, щоб спробувати просування на Reddit для E-Commerce проєкту?

NeedMyLink вже активно проводить AMA-сесії в нішевих сабреддитах з активною аудиторією для просування e-commerce проєктів і має успішні кейси.

⭐️ Що ми пропонуємо?

- Публікація брендового треду під вашу мету: реферальний трафік, відгуки, обговорення або посилення присутності бренду;

⭐️ Що входить у нашу послугу?

- Підбір релевантних сабреддитів;

- Розробка концепції поста: історія, кейс, запитання, огляд, рекомендації;

- Органічне вбудовування посилань: на сайт, лендинг або промо-сторінку;

- Моніторинг реакції в перші години: лайки, коментарі, зауваження модераторів;

💵 Ціни стартують від 100$ за один пост (включаючи 20–30 коментарів у треді).

Хочете переглянути приклади готових AMA-сесій у ніші E-Commerce або отримати Безкоштовну Консультацію?

✉️ Напишіть нам: needmylink_support

​​Google опублікували офіційний AI Optimization Guide, щоб пояснити, як створювати контент, який буде потрапляти в AI-відповіді Google Search: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide

Діліться результатами власних експериментів (в тому числі й не успішних) по Generative Engine Optimization в коментарях.

via @MarkeTech

Багато хто з вас познайомився зі мною на курсах з Google Tag Manager, і GTM залишається важливою частиною налаштувань для веб-аналітики. Але зараз замість курсів я створив Chrome-розширення, яке допомагає налаштувати GTM без знання CSS-селекторів і всього такого. Замість годин налаштувань, усе можна розмітити за 15 хв.
Воно підійде як початківцям, так і досвідченим користувачам.
Встановлюйте GTM Event Helper та витрачайте час на цікаві завдання, а не на нудні налаштування)

https://chromewebstore.google.com/detail/gtm-event-helper-%E2%80%94-ga4-me/jcehgoppkmlgnfangepkmbemclgmndbo

​​OpenAI суттєво прокачали технічну інфраструктуру для ChatGPT Ads!

Зарелізили:
— JavaScript Pixel — ставиться в код web-сторінок, трекає стандартні події: page_viewed, items_added, checkout_started, order_created.
— Conversions API — server-to-server, "більш надійний, ніж піксель сам по собі". Пакетна відправка до 1000 подій за раз.
— Advertiser API — програмне створення Campaigns / Ad Groups / Ads.
— Insights API — перформанс-аналітика.

Все як і у Google або Meta, архітектура схожа, навіть дедуплікація відразу є через спільний event_id, щоб не рахувати події двічі.

Канал поки маленький і дорогий. Інвентар обмежений. Але якщо раніше була тільки модель закупки CPM, то тепер додали CPC — платиш за клік, а не тільки за покази.

Офіційний анонс тут.

P.S. якщо комусь потрібна консультація по налаштуванню трекінгу або програмної роботи з JavaScript Pixel, Conversions API, Advertiser API, Insights API — пишіть мені в особисті @iosiuk.

via @WebAnalyst

​​Наткнувся на цікаву ідею про privacy-by-design в A/B testing.

Суть дуже проста: щоб аналізувати результати експериментів, не обов’язково зберігати дані по кожному окремому користувачу. У багатьох випадках достатньо працювати з агрегованими даними — тобто не бачити конкретну людину, а одразу дивитись на групи користувачів.

Для великого і відповідального бізнесу це може бути хорошим підходом одразу з кількох причин:
— менше персональних даних зберігається
— нижчий ризик витоку (бо немає чому витікати, user level data не зберігається)
— простіше пояснювати підхід legal / privacy командам
— дешевше і швидше обробляти дані

Мені здається, це хороше нагадування, що насправді privacy — це не тільки про consent mode банери і юридичні тексти. Це ще й про те, як ви проєктуєте саму архітектуру збору і аналізу даних.

Детальніше:
https://blog.conductrics.com/privacy-by-design-ab-testing/
Paper: https://hstalks.com/article/10835/when-less-is-more-privacy-by-design-in-ab-testing/

via @WebAnalyst

​​Ого! Google повернув Looker Studio стару назву — тепер це знову старий добрий Data Studio.

Схоже, у Google зрозуміли, що назва Looker Studio тільки заплутувала, бо Looker і колишній Data Studio — це все ж дуже різні продукти.

Тепер Google розділяє їх так:
— Data Studio — безкоштовний self-service інструмент для personal exploration і ad-hoc reporting
— Data Studio Pro — версія для команд з AI features, security і compliance controls
— Looker — окремий enterprise BI продукт

Google каже, що всі існуючі звіти, data sources, assets і user settings будуть перенесені автоматично, ніяких додаткових дій по міграції зі сторони клієнтів не потрібно.

Детальніше в офіційному анонсі від Google.

via @WebAnalyst

​​Досліджую тему використання Claude Code/Codex для data analysis і поки головний висновок такий: AI дуже серйозно трансформує не тільки роботу інженерів, але й аналітиків.

Наткнувся на оглядовий розбір архітектури, де всередині Claude Code зібрали AI data analyst, який без Python, SQL і взагалі без коду проходить повний цикл аналізу: формулює питання, досліджує дані, валідовує висновки, генерує графіки і збирає презентацію.

Що там особливо цікаво:
— вся система — це 15 agents і 12 skills
— все зберігається у markdown-файлах
— agents роблять роботу
— skills задають стандарти якості
— вся логіка керується одним CLAUDE.md
— кожен feedback покращує всю систему.

Але відкритими лишаються дуже практичні речі:
— хто валідовує результати
— хто будує реальний product/business context
— хто пріоритизує, що взагалі варто аналізувати
— хто не дає організації потонути в десятках AI-висновків, які звучать переконливо, але нікуди не ведуть :)

Нажаль, стаття крім самої ідеї цінності особливо не несе, але якщо вам цікаво — то посилання буде в коментарях :)

Якщо хтось бачив в open-source схожі архітектури або детальні покрокові мануали як зібрати таку систему — діліться в коментарях!

via @WebAnalyst

​​Microsoft запустив AI Performance у Bing Webmaster Tools (public preview) — звіт, який показує, як ваш контент цитується в AI-відповідях Copilot та Bing.

Це перший кейс, коли велика пошукова платформа дає структуровану аналітику не по кліках чи позиціях, а по цитуваннях в generative answers.

Що можна подивитись:

📊 Total citations — скільки разів ваш сайт був джерелом
📄 Average cited pages — скільки унікальних URL цитуються щодня
🔎 Grounding queries — фрази, якими AI “дістає” ваш контент
📈 Visibility trends — динаміка цитувань у часі
📌 Page-level activity — які сторінки найчастіше використовуються як source

⚠️ Важливо: це не про кліки і не про трафік. Це про факт використання вашого контенту в AI-відповідях.

Це цікаво навіть якщо Bing не є вашим основним каналом, оскільки Copilot інтегрований у Windows, Edge, Microsoft 365, а реальних точок контакту ще більше. Майже гарантовано щось подібне з часом зʼявиться і в Google Search Console.

Офіційний анонс: https://bit.ly/4lblS9V

via @WebAnalyst

Написав статтю про те, як бачу ідеальний сетап веб-аналитіки у 2026 році. Тільки максимально корисні методи/ підходи, які використовую сам

​​Наткнувся на безкоштовне open-source рішення для збору даних та управління тегами — walkerOS. Якщо по якимось причинам вам не підходить Google Tag Manager, то цей продукт точно вартий уваги.

Плюси:
+ безкоштовно
+ open-source (MIT ліцензія)
+ privacy-first (self-hosted рішення)
+ client-side tracking
+ server-side tracking

Мінуси:
- це code-first, немає можливості керувати через UI
- потрібна технічна команда для підтримки
- потрібна інфраструктура для хостингу

Детальніше: walkeros.io
Github: https://github.com/elbwalker/walkerOS/

via @WebAnalyst

​​Google запустив Conversational Analytics (Agents) прямо в BigQuery — і цього разу AI-агенти виглядають розумними. Це не просто чатік. Ви створюєте бізнес-обізнаного агента з чіткими межами:

📅 обираєте конкретні таблиці (краще semantic layer, а не raw)
✍️ додаєте інструкції з бізнес-логікою (які дати, які поля, як рахувати)
💽 підключаєте Verified Queries для ключових метрик
📖 описуєте терміни через Glossary
💰 ставите ліміти та бюджет, щоб витрати на токени були прогнозованими

Результат: агент генерує SQL, показує логіку, будує візуалізації, може робити forecast / anomaly detection, і все це — з урахуванням вашого контексту та прав доступу.

Фактично це новий presentation layer поруч із дашбордами. Агенти можна шарити всередині компанії. Це вже доступно в усіх BigQuery проєктах.

⚠️ Важливо: без підготовленої семантичної моделі буде боляче. Не підключайте агента до raw GA4 даних — буде дорого і без сенсу.

Деталі: https://bit.ly/3Z8U3or
Документація: https://bit.ly/3McV9g4

via @WebAnalyst

​​Google Analytics запустив Analytics Advisor (beta) — вбудованого AI-асистента на базі Gemini.

Це чат прямо всередині #GA4, який допомагає швидко розбиратися з даними:
— відповідає на запитання типу «які товари найкраще продавались у 2025 році?»
— будує візуалізації за конкретними метриками й подіями
— намагається пояснити чому сталися сплески або падіння
— підказує як зробити (аудиторії, інтеграції, налаштування)
— може показувати конфігурації ресурсу (наприклад, Measurement ID та інше)

Фактично, Google додає персонального аналітика всередину GA4, щоб менше часу йшло на кліки по звітах і більше — на рішення 💡

Поки що доступно лише англійською і не для всіх акаунтів.

Детальніше в огляді від Optimize Smart: https://bit.ly/3KZC1Sk

via @WebAnalyst

​​Google Tag Gateway — це спосіб прокидати #GA4 та Google Ads трекінг через ваш власний домен, щоб зменшити вплив adblock’ів і браузерних обмежень (наприклад, Safari Inteligent Tracking Prevention).

Фактично, замість запитів на google-analytics.com дані йдуть через ваш домен (first-party), що допомагає трохи підвищити точність трекінгу. Як це працює і як налаштувати можна почитати тут: https://bit.ly/497XVMj

Тепер Google пішов далі і додав нативну інтеграцію Google Tag Gateway з Google Cloud Platform (beta) — з розгортанням «в один клік» (раніше автоматичний варіант був лише через Cloudflare).

Важливо розуміти:
— це не срібна куля (все ще це не обходить всі блокувальники реклами, в тому числі Ghostery)
— cookie lifetime сам по собі не подовжується (для цього все це потрібен server-side GTM)
— але як low-effort апгрейд для client-side GA4/GTM — штука дуже корисна, особливо якщо ви не готові йти в server-side tracking, але хочете трохи кращі дані.

via @WebAnalyst

В Google Tag Manager з’явилися три нові Built-in змінні для роботи з Google Analytics:

• Client ID
• Session ID
• Session Number

Тепер ці значення можна отримувати напряму в GTM — без gtag get api, швидше і безпечніше, бо дані беруться напряму з cookie Google Analytics.

Також додали новий тип змінної Analytics Storage, який дозволяє створювати власні версії цих змінних, налаштовуючи при цьому Measurement ID та/або Cookie prefix.

via @WebAnalyst

​​Нова модна штука для людей, які хоч якось працюють з кодом — Claude Code. Наприклад, якщо вам не подобається Looker Studio, то тепер можна собі навайбкодити кастомний дашборд. Знайшов YouTube-відео, де автор показує, як він побудував Google Analytics дашборд за декілька годин у Cursor використовуючи Claude Code.

Що вийшло:
• дані з #GA4 через API
- графіки, таблиці, фільтри
• Q&A через текстові команди в режимі чату
• автоматичні email-звіти через SendGrid

Виглядає цікаво: https://www.youtube.com/watch?v=rF0F-3BifaY

Якщо хочете розібратись — можливо стане у нагоді безкоштовний курс по Claude Code від Anthropic.

via @WebAnalyst

​​Google Analytics додав нові шаблони аудиторій для роботи з покупцями на різних етапах життєвого циклу.

Тепер прямо в #GA4 можна швидко створити дві ключові аудиторії:
— High-Value Purchasers — з фільтром LTV percentile, щоб виділити топ-клієнтів за цінністю.
— Disengaged Purchasers — користувачів, які давно не купували, для повернення й повторних продажів.

Ці списки можна одразу використовувати у Google Ads: для залучення цінних нових клієнтів або утримання.

Також GA4 отримав динамічний ремаркетинг: персоналізовані оголошення з товарами, які користувач переглядав на сайті — без додаткових налаштувань у Google Ads.

Детальніше тут: https://bit.ly/4aamARr

via @WebAnalyst

Таня Татусь, ex-Head of Analytics в MacPaw, написала дуже чесний розбір того, про що зазвичай мовчать аналітики: дані часто дивляться в минуле, можуть стримувати інновації, усереднюють поведінку користувачів і не пояснюють «чому» вона така. А отже — інколи можуть заважати приймати правильні рішення.

Чому data-driven не ідеальна стратегія, які є обмеження аналітики і як знайти баланс між даними, інтуїцією та креативністю — у статті нижче. Дуже рекомендую:

https://bit.ly/3M7LQ0G

Діліться своїми думками в коментарях 👇

via @WebAnalyst