Аналитика: GA4, Метрика, attribution

Без аналитики performance-маркетинг превращается в религию: «мы что-то делаем, кажется работает». Аналитика — это не Я.Метрика и GA4 «для галочки», а целая система: фронтенд-трекинг, бэкенд-события, CRM-связь, attribution-модель, дашборды для бизнеса. Эта глава — рабочая архитектура аналитики для performance в 2026 году.

ga4 + я.метрика: зачем оба

Я.Метрика — главный инструмент в РФ-performance. Без неё не работает Я.Директ (нет целей — нет автостратегий), не строятся аудитории для ретаргетинга, не передаются конверсии в кабинет. Метрика устанавливается на сайт в день первый.

GA4 (Google Analytics 4) формально доступен российским сайтам, но Google в 2025 году перестал брать оплату с российских карт за GA360. Бесплатная версия GA4 продолжает работать. Зачем нужна, если есть Метрика:

• BigQuery-экспорт сырых данных бесплатно (Метрика — за деньги)
• Лучшие data-driven attribution-модели
• Интеграция с Google Tag Manager и Looker Studio
• Стандарт для международных команд и инвесторов

Рабочая практика: Метрика — основной инструмент, источник истины для Директа. GA4 — для глубокой аналитики через GTM + BigQuery + Looker. Подробно про аналитику — отдельная статья в блоге.

цели и события: минимальная разметка

Без правильно настроенных целей весь performance — это «трафик ради трафика». Минимальный набор целей, который заводим в первый день:

1. Микро-конверсии.Scroll 75%, время на сайте 60+ с, клик по CTA. Используются для оптимизации холодного трафика.
2. Лид-события. Отправка формы, клик «Заказать звонок», старт чата, скачивание PDF. Это основные performance-цели.
3. Покупка. Завершённая оплата с передачей суммы. Без этой цели не посчитать ROAS.
4. Повторная покупка. Тот же event, но с признаком «повторная» — важно для расчёта LTV.
5. Отказ от корзины. Покинул корзину без оплаты. Для ретаргетинга.

Все события передаём и в Метрику, и в GA4 через GTM. Сумма покупки передаётся обязательно — без неё ROAS-оптимизация в Директе не работает.

attribution: last-click vs data-driven

Главный вопрос аналитики: какому каналу приписать конверсию, если пользователь пришёл сначала из VK, потом из Директа, потом из органики? Это и есть attribution — модель распределения «заслуги» за конверсию между каналами.

Основные модели:

• Last-click. Конверсия идёт последнему каналу. Самая простая, самая распространённая, и самая ошибочная — недооценивает каналы верха воронки.
• First-click. Конверсия идёт первому каналу. Обратная ошибка — переоценивает каналы знакомства, недооценивает каналы закрытия сделки.
• Linear. Конверсия делится поровну между всеми каналами в цепочке. Лучше last-click, но игнорирует разный вес касаний.
• Time-decay. Чем ближе к конверсии, тем выше вес канала. Логично, но всё ещё ручное распределение.
• Data-driven. ML-модель считает вклад каждого канала на основе реальных данных. Работает в GA4 и в Метрике для аккаунтов с 400+ конверсий в месяц.

Что выбирать: для одноканального performance — last-click достаточно. Для мультиканального (Директ + ВК + Telegram + органика) — data-driven, либо собственная модель в BigQuery. Подробнее про сквозную аналитику — в глоссарии.

офлайн-конверсии: главная слепая зона

Если ваш бизнес закрывает сделки через звонки или встречи (а это большинство B2B-услуг, недвижимости, авто, медицины) — стандартная веб-аналитика видит только половину картины. Лид попал в CRM, дальше менеджер довёл его до сделки, оплата прошла в банке — это всё «офлайн» для пиксельной аналитики.

Решения:

• Conversion API / offline conversions. Передача факта сделки из CRM обратно в Я.Метрику и Директ. Алгоритм Директа учится на реальных оплатах, а не на промежуточных лидах.
• Callback / Call tracking. Сервисы вроде CallTouch, CoMagic, Roistat назначают уникальные номера телефонов на каждый канал и связывают звонки с источником трафика.
• UTM в CRM. При создании сделки в CRM сохраняем UTM-метки. Это основа всей сквозной аналитики.
• Yandex Audiences sync. Раз в неделю экспортируем телефоны купивших и грузим в Я.Аудитории — Директ начинает оптимизироваться на «оплативших», а не на «оставивших заявку».

длинный путь клиента в b2b

В B2B пользователь может касаться бренда 12–25 раз за 4–6 месяцев перед сделкой. Стандартные cookies хранятся 90 дней, ретаргетинг 180 дней — этого мало. Что работает:

• Cross-device tracking через залогиненных пользователей (email-id)
• CRM как источник истины — Метрика и GA4 как «датчики» для CRM
• Отдельные дашборды для full-funnel: TOF (knowledge), MOF (consideration), BOF (decision)
• Attribution не на уровне конверсии, а на уровне сделки в CRM

дашборды и отчёты: что показывать команде

Performance-команда тратит час в неделю на сбор отчётов в Excel — это плохо. Правильно: автоматический дашборд в Looker Studio / Yandex DataLens / Metabase, который обновляется ежедневно. Структура базового дашборда:

1. Overview. Общие траты, лиды, CR, CPA, ROAS за период. Сравнение с предыдущим периодом.
2. По каналам. Те же метрики, но в разбивке по Директ / ВК / TG / органика.
3. По кампаниям. Топ-10 кампаний по расходам, по конверсиям, по CPA.
4. Воронка. Visit → Lead → Qualified → Deal → Paid. На каждом этапе — CR и время.
5. Когортный анализ. LTV когорт по месяцам прихода. Помогает увидеть ухудшение качества трафика.

Дашборд для CEO — отдельный, на одном экране: расходы, выручка, ROAS, цели по кварталу. Без графиков с 30 линиями — этого никто не смотрит.

чек-лист аналитического стека

1. Я.Метрика установлена, минимум 5 целей настроено.
2. GA4 + GTM настроены, события дублируются.
3. UTM-разметка единообразная во всех каналах.
4. Conversion API передаёт офлайн-сделки в Метрику и Директ.
5. CRM сохраняет UTM при создании сделки.
6. Call tracking настроен (для бизнесов со звонками).
7. Дашборд обновляется автоматически, есть отдельная вкладка для CEO.

в следующей главе

Глава 12 — бюджетирование. Как рассчитать «потолок CAC» через LTV, как защищать бюджет перед CEO и как раскладывать деньги по этапам воронки.