Налаштування системи конверсій Google для e-commerce
Кейс: приведення системи конверсій e-commerce у відповідність до стандартів Google
Формат робіт: налаштування та відновлення коректної системи конверсій
Стек: Google Tag Manager, Google Analytics 4, Google Ads, Data Layer
Тип проєкту: e-commerce + лідогенерація
Запит клієнта
Замовник звернувся з типовою для e-commerce-проєктів проблемою:
у рекламному акаунті був повний хаос із конверсіями, через що Google Ads не міг коректно оптимізуватися.
Додатково було виявлено:
— конверсії налаштовані кастомно попереднім спеціалістом
— події не відповідали стандартам e-commerce від Google
— покупка (Purchase) або не фіксувалася, або передавалася некоректно
— цінність була призначена другорядним діям (кліки по телефону, мікроконверсії)
У результаті реклама не навчалася на реальних продажах.
Вихідна ситуація
— Відсутні стандартні e-commerce події
— Data Layer не відповідав документації Google
— Конверсії в Google Ads були розмиті
— Purchase не використовувалася як основна ціль оптимізації
— Алгоритми оптимізувалися на другорядні дії
Прийняте рішення
Було прийнято рішення не виправляти аналітику поверх неправильної логіки,
а спочатку привести технічну основу у відповідність до стандартів Google.
Для цього:
— підготовлено технічне завдання для розробника
— усі події приведено до стандартної e-commerce моделі Google
Реалізація
Підготовка ТЗ для розробника
Замовнику було рекомендовано спочатку залучити програміста.
Я підготував детальне технічне завдання, у якому зазначив:
— які e-commerce події мають передаватися в Data Layer
— структуру та параметри подій
— обов’язкові події:
view_item
add_to_cart
begin_checkout
purchase
Контроль реалізації Data Layer
Під час роботи розробника я:
— постійно тестував події
— перевіряв коректність Data Layer
— відстежував дублювання
— контролював послідовність і логіку спрацювання
Фінальна перевірка після розробки
Після завершення робіт:
— Data Layer було повторно повністю перевірено
— підтверджено коректність усіх e-commerce подій
Налаштування Google Tag Manager
Далі я:
— налаштував Google Tag Manager
— створив тригери на події Data Layer
— передав події в Google Analytics 4
Налаштування аналітики та реклами
— події в Google Analytics позначено як ключові
— ключові події передано в Google Ads
— Purchase призначено основною конверсією
— з другорядних конверсій знято цінність
— кліки по телефону та мікродії виключено з оптимізації
Налаштування лід-форм
Оскільки бізнес також працює з заявками:
— усі форми на сайті почали передавати подію Form Submitted у Data Layer
— через Google Tag Manager подія передавалася в Analytics як Generate Lead
— Generate Lead передано в Google Ads як окрему конверсію
Результат
— Google Ads уперше за тривалий період почав бачити конверсію Purchase
— алгоритми почали коректно навчатися на реальних продажах
— реклама оптимізується під бізнес-результат
— зник конфлікт між мікроконверсіями та покупками
— система конверсій стала прозорою та керованою
Підсумок для замовника
— Коректна e-commerce система конверсій
— Повна відповідність стандартам і документації Google
— Чітка логіка оптимізації реклами
— Надійна основа для масштабування без спотворення даних
Формат робіт: налаштування та відновлення коректної системи конверсій
Стек: Google Tag Manager, Google Analytics 4, Google Ads, Data Layer
Тип проєкту: e-commerce + лідогенерація
Запит клієнта
Замовник звернувся з типовою для e-commerce-проєктів проблемою:
у рекламному акаунті був повний хаос із конверсіями, через що Google Ads не міг коректно оптимізуватися.
Додатково було виявлено:
— конверсії налаштовані кастомно попереднім спеціалістом
— події не відповідали стандартам e-commerce від Google
— покупка (Purchase) або не фіксувалася, або передавалася некоректно
— цінність була призначена другорядним діям (кліки по телефону, мікроконверсії)
У результаті реклама не навчалася на реальних продажах.
Вихідна ситуація
— Відсутні стандартні e-commerce події
— Data Layer не відповідав документації Google
— Конверсії в Google Ads були розмиті
— Purchase не використовувалася як основна ціль оптимізації
— Алгоритми оптимізувалися на другорядні дії
Прийняте рішення
Було прийнято рішення не виправляти аналітику поверх неправильної логіки,
а спочатку привести технічну основу у відповідність до стандартів Google.
Для цього:
— підготовлено технічне завдання для розробника
— усі події приведено до стандартної e-commerce моделі Google
Реалізація
Підготовка ТЗ для розробника
Замовнику було рекомендовано спочатку залучити програміста.
Я підготував детальне технічне завдання, у якому зазначив:
— які e-commerce події мають передаватися в Data Layer
— структуру та параметри подій
— обов’язкові події:
view_item
add_to_cart
begin_checkout
purchase
Контроль реалізації Data Layer
Під час роботи розробника я:
— постійно тестував події
— перевіряв коректність Data Layer
— відстежував дублювання
— контролював послідовність і логіку спрацювання
Фінальна перевірка після розробки
Після завершення робіт:
— Data Layer було повторно повністю перевірено
— підтверджено коректність усіх e-commerce подій
Налаштування Google Tag Manager
Далі я:
— налаштував Google Tag Manager
— створив тригери на події Data Layer
— передав події в Google Analytics 4
Налаштування аналітики та реклами
— події в Google Analytics позначено як ключові
— ключові події передано в Google Ads
— Purchase призначено основною конверсією
— з другорядних конверсій знято цінність
— кліки по телефону та мікродії виключено з оптимізації
Налаштування лід-форм
Оскільки бізнес також працює з заявками:
— усі форми на сайті почали передавати подію Form Submitted у Data Layer
— через Google Tag Manager подія передавалася в Analytics як Generate Lead
— Generate Lead передано в Google Ads як окрему конверсію
Результат
— Google Ads уперше за тривалий період почав бачити конверсію Purchase
— алгоритми почали коректно навчатися на реальних продажах
— реклама оптимізується під бізнес-результат
— зник конфлікт між мікроконверсіями та покупками
— система конверсій стала прозорою та керованою
Підсумок для замовника
— Коректна e-commerce система конверсій
— Повна відповідність стандартам і документації Google
— Чітка логіка оптимізації реклами
— Надійна основа для масштабування без спотворення даних