Самые полезные функции искусственного интеллекта в Google Analytics 4

Вы уже знаете, что ИИ может быть чрезвычайно полезен для аналитики. Он создан для анализа больших наборов данных. Поэтому неудивительно, что Google Analytics 4 (GA4) интегрировал в свои возможности множество передовых функций на основе искусственного интеллекта.

В этой статье мы рассмотрим два ключевых аспекта функций искусственного интеллекта Google Analytics: прогнозируемые показатели и прогнозируемую аудиторию. Эти инструменты предназначены не только для анализа данных; они касаются предвидения и стратегии, позволяющих предприятиям принимать более обоснованные решения.

Оглавление

Как Google Аналитика 4 использует ИИ?

Google Analytics 4 использует ИИ двумя основными способами. Первый — через прогнозирующую аудиторию, где алгоритмы искусственного интеллекта сегментируют пользователей на основе вероятности того, что они проявят определенное поведение, например, совершат покупку или откажутся. Эта сегментация позволяет маркетологам более эффективно адаптировать свои стратегии к различным сегментам аудитории.

Второй способ использования ИИ в GA4 — интеграция прогнозных показателей и сегментов в отчеты. Эта функция не ограничивается простыми прогнозными показателями; оно также включает в себя создание сегментов на основе прогнозных данных. Это позволяет более глубоко анализировать действия потенциальных клиентов и дает представление о том, как различные сегменты могут вести себя в будущем.

Добавляя эти прогнозные данные непосредственно в отчеты, компании получают полное представление о своей аудитории, что позволяет им с большей точностью предвидеть рыночные тенденции и поведение пользователей. Эта расширенная функциональность GA4 знаменует собой существенный шаг вперед в бизнес-стратегии и принятии решений на основе данных.

🛑 Говоря о решениях, основанных на данных… узнайте, как обстоят дела с вашей рекламой в Google. Действительно эффективность с помощью нашего бесплатного Google Ads Grader

Что такое прогнозируемые аудитории в Google Analytics 4?

Начнем с изучения прогнозируемой аудитории в GA4. Этот аспект аудитории представляет собой преобразующую функцию, которая при связывании с рекламными аккаунтами, такими как Google Ads или Display & Video 360, может повысить эффективность мультимедиа во всей Google Marketing Platform. Они особенно эффективны в стратегиях таргетинга, ретаргетинга и подавления схожей аудитории.

Прогнозируемые аудитории создаются с использованием прогнозных показателей, основанных на моделях машинного обучения, которые анализируют модели поведения пользователей для прогнозирования будущих действий.

Таргетинг на похожую аудиторию

Прогнозируемые аудитории GA4 расширяют возможности аналогичных аудиторий Google Рекламы, определяя наибольший процент пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Маркетологи могут использовать эти данные для таргетинга новых пользователей, которые разделяют характеристики этой ценной группы, оптимизируя охват более эффективно, чем традиционные методы, такие как увеличение бюджета или расширение таргетинга.

Ретаргетинг аудитории

Прогнозируемые аудитории улучшают ретаргетинг, определяя пользователей на пороге конверсии на основе их взаимодействий, таких как просмотр сведений о продукте или действий в корзине. Ориентируясь на пользователей, которые, по прогнозам, могут совершить конверсию в краткосрочной перспективе, или на тех, кто, по прогнозам, тратит больше всего денег, маркетологи могут адаптировать свой подход к увеличению конверсий и доходов.

И наоборот, эти аудитории также могут выявить пользователей, подверженных риску ухода. Адресация этих пользователей специализированными сообщениями или предложениями может помочь сохранить клиентов, предотвратить их отток и создать лояльную клиентскую базу.

Подавление аудитории

Прогнозируемая аудитория также может дать информацию о стратегиях по подавлению рекламы для тех, у кого высокая вероятность конверсии самостоятельно, например, для 10% лучших клиентов, готовых совершить конверсию в ближайшее время. Это позволяет разумнее расходовать средства на рекламу, концентрируясь на пользователях, которым может потребоваться больше поощрений для совершения покупки.

⚡️ Настроен ли ваш аккаунт Google Реклама на успех? Скачать сейчас >> Последнее руководство по структуре аккаунта Google Рекламы, которое вам когда-либо понадобится

Что такое прогнозные показатели в Google Аналитике 4?

GA4 предлагает три прогнозных показателя:

1. Вероятность покупки: Оценивает вероятность того, что пользователь совершит конверсию в течение следующих 7 дней, на основе его активности за последние 28 дней.
2. Вероятность оттока: Оценивает вероятность того, что пользователь не вернется в приложение или на сайт в течение следующих 7 дней.
3. Прогнозируемый доход: Прогнозирует доход от покупок-конверсий пользователя в течение следующих 28 дней.

Имеете ли вы право использовать прогнозные показатели в GA4?

Чтобы использовать прогнозные показатели GA4, такие как вероятность покупки и вероятность оттока, важно выполнить определенные предварительные условия для эффективного обучения алгоритмов машинного обучения.

Вот что вам нужно настроить:

• Конфигурация мероприятия: Убедитесь, что событие «покупка» правильно настроено в настройках ресурса GA4. Это событие имеет решающее значение для того, чтобы алгоритмы могли распознавать пользовательские транзакции и учиться на них.
• Объем данных: Для того чтобы ИИ мог учиться, требуется значительный набор данных. Вам понадобится как минимум 1000 положительных (покупатели) и 1000 отрицательных (непокупатели или ушедшие пользователи) образцов. Это означает, что у вас должна быть база пользователей, в которой как минимум 1000 пользователей совершили покупку и еще 1000 не сделали этого после срабатывания прогнозируемого условия.
• Качество модели: Поддерживайте постоянный и качественный трафик, который генерирует события покупки в течение минимальной продолжительности, обычно 28-дневного цикла. Это позволяет ИИ различать закономерности и делать точные прогнозы.

Для каждого пользователя, соответствующего этим критериям, GA4 будет ежедневно рассчитывать прогнозные показатели. Если предварительные условия не выполнены или количество пользователей упадет ниже требуемого порога, GA4 может перестать обновлять эти показатели, что сделает их недоступными.

Чтобы отслеживать состояние ваших прогнозных показателей, перейдите в раздел прогнозирования в «Конструкторе аудиторий» GA4. Здесь вы найдете шаблоны «Рекомендуемые аудитории», которые дают представление об эффективности и надежности ваших прогнозов.

Отчет о прогнозируемой стоимости канала

Мы говорили об аудиториях, и также важно учитывать, как включение ИИ в ваши отчеты может значительно повысить точность и информативность вашего анализа, особенно при создании отчета о прогнозируемой ценности канала. Ниже приведено пошаговое руководство, которое поможет вам интегрировать ИИ в этот процесс.

Сейчас я создаю эти отчеты в демо-аккаунте GA4 и призываю всех изучить их. Вот ссылка на демо-счет, который предлагает прекрасную возможность изучить реальные бизнес-данные и поэкспериментировать с функциями Google Analytics. Кроме того, я рассматриваю версию этой демонстрации в этом видео на YouTube.

1. Открыв ресурс GA4, перейдите в правое меню GA4 и нажмите «Исследовать».
2. Затем нажмите на шаблон исследования «Свободная форма».
3. Теперь, когда вы доберетесь до этого шаблона отчета, очистите все, чтобы можно было начать с нуля. Это должно выглядеть примерно так:
4. Затем перейдите к сегментам и нажмите на знак плюса. Здесь мы нажмем «Пользовательский сегмент».
5. Теперь в разделе «Добавить новое условие» прокрутите вниз и вы увидите область под названием «Прогнозирование». Щелкнув ее, вы сможете выбрать прогнозные показатели для сегментации ваших данных. Выберите «Прогнозируемый доход» и под фильтром убедитесь, что установлен флажок «Скорее всего, самые большие расходы», а затем нажмите «Применить».
6. Назовите свой сегмент «Лучшие траты (28 дней)», а затем нажмите «Сохранить» и «Применить» в правом верхнем углу.
7. В разделе «Параметры» также добавьте «Первый пользовательский источник» и «Первый пользовательский канал», а также в разделы «Показатели» и «Активные пользователи».
8. Добавьте в строки «Первый пользовательский источник» и «Первый пользовательский канал». Также добавьте «Активные пользователи» в раздел значений.
9. Измените тип ячейки на тепловую карту. Ваш отчет должен быть структурирован так, как показано в следующем примере:

Этот отчет предлагает взглянуть на аналитику веб-сайта Google Merchandise Store и спрогнозировать потенциальных ценных клиентов в предстоящем месяце. Прогноз основан на методах привлечения пользователей, таких как прямой ввод веб-адреса, переходы с других веб-сайтов или кампании по электронной почте. Отчеты такого рода расширяют возможности бизнеса, подчеркивая наиболее эффективные стратегии привлечения ценных клиентов.

Вы также можете добавить еще один сегмент для вероятности оттока, который будет выглядеть примерно так:

Добавление этого дополнительного сегмента дает представление о том, какие группы и каналы с большей вероятностью не вернутся в Google Merchandise Store в течение недели.

Эти категории могут отражать снижение вовлеченности или закономерности, которые ранее ассоциировались с меньшей вероятностью повторных посещений или покупок. Это также указывает на то, что среди тех, кто тратит больше всего денег, есть группа активных пользователей, которые, скорее всего, не вернутся на сайт повторно.

Понимание этих тенденций позволяет магазину адаптировать стратегии удержания для этих конкретных сегментов, стремясь уменьшить отток клиентов и повысить постоянное взаимодействие.

Используйте функции искусственного интеллекта Google Analytics 4

Подводя итог, можно сказать, что в Google Analytics 4 представлены мощные функции на основе искусственного интеллекта, такие как прогнозируемые показатели и прогнозируемые аудитории, которые могут быть особенно полезны в будущем мире без файлов cookie. Эти инструменты позволяют маркетологам эффективно ориентироваться на целевую аудиторию и получать представление о будущем поведении пользователей. Прогнозируемые аудитории улучшают рекламные стратегии, в то время как прогнозные показатели, такие как вероятность покупки и вероятность оттока, требуют определенных предварительных условий для эффективного использования.

Кроме того, интеграция искусственного интеллекта в отчеты, например создание отчетов о прогнозируемой ценности канала, повышает точность анализа данных и подчеркивает эффективные методы привлечения пользователей и потенциальные риски оттока (как видно из созданного нами демонстрационного отчета). Использование искусственного интеллекта в GA4 необходимо для сохранения конкурентоспособности и принятия решений на основе данных в динамичной цифровой среде.