Начни с минимализма: GA4 для данных, Google Tag Manager для внедрения, dataLayer на сайте для событий и Looker Studio для живой панели. Добавь менеджер согласия, чтобы не получить проблем с законом — лучше сразу чисто. Эти инструменты бесплатны и вполне хватят, чтобы уже с первого захода видеть, что реально работает.
На первые семь дней — простой план: день 1 — создай аккаунты и пропиши ключевые KPI; день 2 — установи GTM; день 3 — пробрось dataLayer и пометь основные события (клик, отправка формы, начало чекаута); день 4 — настрой события в GA4; день 5 — собери первые данные и проверь с помощью отладчика; день 6 — свяжи GA4 с витриной в Looker Studio; день 7 — анализируй, исправляй баги и повторяй.
Придумай понятную таксономию событий и единый нейминг — иначе через месяц всё превратится в кашу. Не бойся UTM-меток и простых A/B-тестов: они дадут ответы быстрее, чем догадки. Если хочешь протестировать приёмы на соцсетях, загляни на продвижение в vk — там есть быстрые фишки и недорогие инструменты, которые ускорят сбор трафика.
В итоге: меньше разговоров — больше данных. За неделю у тебя должна быть рабочая цепочка «событие → аналитика → дашборд → действие». Держи короткий чеклист под рукой, отмечай результаты и не нанимай аналитика, пока сам не нажмёшь кнопку «проверь» хотя бы пару раз.
Беспорядок в UTM-метках съедает точность атрибуции: кто-то пишет «vk», кто-то — «vkontakte», а кто-то вообще «VK-ads». Итог — данные превращаются в кашу и тяжело понять, что реально работает. Решение простое: единый нейминг, который легко соблюдать и легко проверять.
Основные правила, которые реально применимы: только латиница (транслит для русских имен), lowercase, слова разделять дефисом, избегать спецсимволов. Обязательные ключи — utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content, utm_term. Для utm_campaign удобно использовать формат YYYYMMDD-Product-Variant, например 20251205-blackfriday-a, чтобы потом сортировать по времени и не гадать.
Практическая имплементация: заводите мастер-таблицу с выпадающими списками для источников, медиумов и кампаний, подключите условное форматирование для ошибок и кнопку копирования. Давайте шаблоны копирайтерам и таргетологам — пусть выбирают из списка, а не придумывают свои версии на ходу.
Контрольный цикл — ключ к успеху: раз в неделю смотрим уникальные значения в отчетах, фиксируем «непрошедшие» метки, мапим похожие строки и обновляем справочник. Две недели дисциплины — и данные станут предсказуемыми: ROI, CAC и другие метрики перестанут выдавать сюрпризы.
За 30 минут можно настроить рабочую DIY‑аналитику: GA4 + Tag Manager без слез и пафоса. Ни тебе дорогих подрядчиков, ни ночных совещаний — только конкретный чек‑лист, который проведёт от «подключил» до «замеряю конверсии» с минимальным количеством кликов.
Первый блок: подключение. Создайте поток данных в GA4, установите контейнер GTM на сайт и повесьте базовый тег page_view. Второй блок: события — начните с 3–5 важных (CTA‑клики, отправки форм, загрузки). Для каждого события прописывайте параметры: source/medium, page_path и id товара/формы. Меньше шуму — больше смысла.
Третий блок: триггеры и отладка. В GTM делайте понятные триггеры (Click URL, Form ID, Data Layer), включайте Preview mode и проверяйте события в DebugView GA4. Как только событие стабильно приходит — отмечайте его как конверсию в интерфейсе GA4 и назначайте ценность, если нужно.
Пара практических хитростей: используйте шаблон имён category_action_label, держите единые названия событий в GTM и GA4, не забывайте про debounce для кликов и тестируйте в разных браузерах. Запустите 30‑минутный спринт по чек‑листу: подключил, повесил, протестил, отметил — и через час у вас уже будут рабочие метрики и чувство владельца аналитики.
Сборка дешёвого дашборда — это не про дизайн, а про деньги. Сначала определите, какие цифры прямо конвертируются в рубли и копейки: выручка, средний чек, CAC, маржа. Все остальное — вторично. Поставьте большие карточки с ключевыми метриками, чтобы коллеги видели «что платит» сквозь глаза.
Берём Google Sheets как свое маленькое хранилище: дата, источник, кампания, расход, заказы, выручка. Конвертируем формулами в таблице LTV = выручка/кол-во клиентов, CAC = расход/кол-во заказов. Подключаем Sheet к Looker Studio и создаём calculated fields — именно там рождаются удобочитаемые метрики.
Визуализация простая: scorecards для денег, bar/line для трендов и target lines для целей. Используйте условное форматирование и цветовые пороги в Looker Studio, чтобы красный сразу бил в глаз, а зелёный — успокаивал. Rolling 30 дней и сравнение с прошлым периодом дают контекст и смысл.
Автоматизируйте обновления: триггер на Sheets или кеширование Looker Studio — выбирайте по частоте отчётов. Делитесь результатом через view‑линк или экспорт PDF. Если нужно быстро раскочегарить продвижение — проверьте Instagram смм как источник трафика и лидов.
Практический чеклист: 1) собрали минимум данных в Sheet; 2) сделали 3 KPI‑карточки; 3) добавили CAC и LTV; 4) настроили автосинхрон; 5) запустили рассылку. За пару вечеров вы получите дашборд, который показывает не числа, а означенные ими деньги — и это 90% аналитика для принятия решений.
За вечер реально закрыть самые болезненные баги DIY‑аналитики — если работать по чеклисту, а не тыкать в интерфейс в надежде на чудо. Начни с быстрого аудита: что у тебя считается конверсией, какие события уже есть и где данные идут в никуда. Чёткое понимание целей экономит часы на исправлениях.
Частые ошибки — и простые патчи: Непоследовательные имена: стандартизируй события и параметры (например product_view вместо mixProductView). Дублированные события: отключи лишние триггеры в GTM и оставь один источник правды. Отсутствие тестовой среды: включи preview/отладку и пушь тестовые события с пометкой test=true.
Не недооцени UTM и атрибуцию: без правильных меток трафик станет мистическим «Direct». Пропиши правила UTM и проверь параметры в реальном времени. Следующая распространённая проблема — фильтры и исключения, которые режут трафик. Прогони сырые данные без фильтров, потом аккуратно добавляй правила и отслеживай разницу.
Вечерний план на 4 шага: 1) инвентаризация событий, 2) унификация имён, 3) тестирование в preview, 4) дашборд «живых» метрик для мониторинга. Через 4–6 итераций ты получишь стабильную DIY‑аналитику, которая не подведёт — и ещё сэкономишь на найме аналитика, пока он будет нужен уже для стратегии, а не пожарного тушения.
Aleksandr Dolgopolov, 21 December 2025