channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — пытаться измерить всё. В итоге отчёт красивый, а решений по нему ноль.

Разрыв шаблона простой: аналитика нужна не для контроля каждого клика, а для ответа на 3 вопроса:
1. Что приносит деньги?
2. Где теряем пользователя?
3. Что меняется после правки?

Если метрика не влияет на действие, её можно убрать из дашборда. Да, даже если она «важная». 📉
Чем меньше мусора в данных, тем быстрее видно сигнал.

Хороший трекинг — это не максимальная детализация, а минимальный набор событий, который позволяет принять решение без догадок.
Сначала строим логику, потом теги. Не наоборот. 🧠


channel_slug: excel-for-aff

channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

format: text

content:
На рынке трекинга снова сдвиг: всё больше команд уходит от «собрали всё подряд» к схеме, где в приоритете не объём данных, а их пригодность для решений. Причина простая — отчётов стало слишком много, а доверия к ним меньше.

Что видно на практике:
— события дублируются из-за кривой логики на фронте;
— UTM-метки теряются между каналами и лендингами;
— атрибуция расходится с фактическими продажами;
— BI показывает красивую картину, но не отвечает на вопрос «что делать дальше».

Сильнее всего сейчас выигрывают команды, которые сначала выстраивают единый словарь событий, потом проверяют качество данных, и только после этого масштабируют аналитику. 📊

Если трекинг не помогает принимать решения за 5 минут, значит, он пока просто генерирует шум.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если смотреть на трекинг только через «сколько кликов пришло», можно легко обмануться. В аффе важнее не шум, а связка метрик: CTR, CR, EPC, approve rate и ROI.

Простой пример: оффер с высоким CTR выглядит победителем, но если после клика проседает конверсия в лид или много отклонений, итоговая прибыль может быть хуже, чем у «скромного» креатива. Поэтому оценивать нужно не одну цифру, а воронку целиком 📊

Что полезно держать в Excel:
- отдельно считать клики, лиды, аппрувы, выплаты;
- сравнивать EPC по источникам и креативам;
- смотреть не среднее, а медиану по связкам;
- фиксировать период, GEO и оффер, иначе метрики теряют смысл.

Главная мысль простая: в трекинге выигрывает не тот, у кого больше цифр, а тот, кто правильно их читает.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ошибка в трекинге — считать, что если метрика есть, то она уже полезна.

На практике почти все упираются в сбор всего подряд: клики, скроллы, просмотры, микроконверсии, события «на всякий случай». В итоге дашборд красивый, а решения принимать невозможно. Почему? Потому что у данных нет контекста: что влияет на деньги, что просто шум, а что вообще дублирует другое событие.

Правильный подход — начинать не с GA4/BI, а с вопроса: какое действие реально двигает пользователя по воронке? И уже под него строить события, параметры и отчёты.

Если метрика не помогает принять решение, она нужна только для нагрузки на систему и самоуспокоения 📉

Меньше трекинга — больше смысла.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило в аналитике: сначала договоритесь не о том, как считать, а о том, что именно считается успехом.

Слишком часто трекинг строят от инструментов: ставят события, настраивают UTM, заводят дашборды — и только потом замечают, что у команды нет общего ответа на простой вопрос: «какое действие важно?». В итоге цифры есть, а решения нет.

Из опыта: если событие нельзя привязать к конкретному управленческому действию, его, скорее всего, не нужно собирать. Лучше 10 метрик, по которым реально меняют рекламу, продукт или воронку, чем 100 красивых, но бесполезных показателей.

Еще одно правило: одинаковые названия событий должны означать одинаковую логику везде. Иначе аналитика превращается в поиск, где именно сломалась интерпретация, а не в работу с воронкой 📊

Хороший трекинг начинается не с отчета, а с дисциплины в смыслах.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда сравниваешь результаты в аналитике, почти всегда всплывает один и тот же вопрос: считать по событию или по сессии?
На первый взгляд разница кажется технической, но по факту она меняет картину воронки.

Событийный подход лучше, если важны точные действия пользователя: кликнул, добавил в корзину, отправил форму. Он дает больше гибкости и лучше подходит для продуктовой аналитики. Но есть нюанс: один и тот же человек может оставить много сигналов, и без фильтров легко получить «раздутую» активность 📈

Сессионный подход проще для отчётности и маркетинга. Он удобен, когда нужно понять общий поток визитов и оценить поведение в рамках одного захода. Минус в том, что он сглаживает детали и может скрывать цепочку микродействий.

Практика обычно такая: для контроля качества и поиска точек роста — события, для управленческих сводок — сессии. Лучше не выбирать один лагерь, а держать оба взгляда под рукой.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист, чтобы трекинг не превращался в «данные есть, выводов нет»:

1. Сначала фиксируем цель. Что считаем успехом: лид, продажу, регистрацию, повторный визит.
2. Для каждого события задаём имя без хаоса: единый нейминг экономит часы на разборе.
3. Проверяем, что событие не дублируется и не теряется при разных сценариях: desktop, mobile, form submit, thank you page.
4. Сразу добавляем параметры, которые помогут резать данные: источник, кампания, тип устройства, шаг воронки.
5. Сверяем трекинг в тесте и в бою: 1 событие в интерфейсе = 1 действие у пользователя.
6. Отдельно отмечаем, где данные могут ломаться: редиректы, SPA, кросс-доменные переходы, блокировщики.

Если этого не сделать на старте, потом отчёты будут выглядеть убедительно, но бесполезно 📉

Лучший трекинг — тот, которому доверяют до того, как открыли дашборд.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: всё больше команд перестают смотреть на «общие» цифры и переходят к микро-сигналам. Не просто трафик, а доля качественных сессий. Не просто CTR, а CTR по сегментам, устройствам и источникам. Не просто конверсия, а где именно воронка начинает течь.

Это хороший тренд: аналитика становится не отчётом «для галочки», а инструментом поиска узких мест. Когда в дашборде остаются только KPI, легко пропустить главное. А когда рядом есть разрезы, лаги, повторные визиты и поведение новых/возвратных пользователей — решения становятся заметно точнее 📊

Практический вывод простой: если у вас в трекинге всё ещё живут только 5–7 верхнеуровневых метрик, пора добавить детализацию. Часто именно она показывает, почему «в целом всё нормально», а рост почему-то не идёт.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Мы однажды чуть не похоронили весь трекинг из-за одной «мелочи».
Кампания крутилась, заявки росли, отчёты выглядели красиво — пока не заметили, что половина лидов приходит без UTM. Причина оказалась банальной: в шаблоне ссылки один параметр писал `utm_source`, а другой — `utm_sourse`. 😬

В Excel это всплыло не сразу. Пока данные были в разных выгрузках, ошибка маскировалась, а в сводной отчётности превращалась в «непонятный органический рост». В итоге мы получили не аналитику, а иллюзию контроля.

Вывод простой: трекинг ломается не на больших ошибках, а на мелких расхождениях в стандартах.
Если у вас UTM, события или статусы живут в нескольких таблицах, обязательно:
- проверяйте словари значений;
- валидируйте поля перед загрузкой;
- сравнивайте фактические значения с эталоном.

Одна опечатка может стоить недели неверных выводов. И да, Excel тут не виноват — он просто честно показал, что система уже была сломана.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда цифры «не сходятся», проблема чаще всего не в Excel, а в логике трекинга. Вот базовый разбор, который помогает быстро найти дыру в данных:

1. Сначала проверьте, что именно считается конверсией. Одна и та же цель в CRM, GA и рекламном кабинете может иметь разное определение.

2. Сверьте источник, среду и период. Частая ошибка — сравнивать данные из разных таймзон, фильтров или с неполным окном атрибуции.

3. Посмотрите на дубликаты. Если события отправляются повторно, отчет раздувается, а причина часто прячется в триггерах или интеграциях.

4. Проверьте UTM и названия кампаний. Один лишний пробел или разный регистр — и Excel уже видит «разные» источники.

5. Сравнивайте не только итог, но и воронку по шагам. Где начинается расхождение, там и находится сбой.

Хороший трекинг — это не про «много данных», а про одинаковую логику на всех этапах 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков по трекингу я получил не из книги, а из провала.

Запустили трафик, метрики в кабинете выглядели отлично: клики есть, расход ровный, заявки идут. Но когда сверили данные с CRM, оказалось, что почти треть лидов терялась на этапе передачи. В отчётах всё было “зелёным”, а по факту — минус деньги и минус масштабирование.

Что помогло быстро найти разрыв:
— свести UTM, клики и заявки в одну таблицу;
— проверить дубли и пустые значения в источнике;
— отдельно посмотреть путь от формы до CRM, а не только до конверсии в кабинете.

Главный вывод простой: если трекинг смотрится только в одном месте, это не аналитика, а иллюзия контроля. 📊
Настоящая картина появляется только там, где данные из рекламы, сайта и CRM начинают совпадать хотя бы в базовых сущностях.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в трекинге — не «кривой» отчёт, а уверенность, что всё уже понятно.

В аффилиатке часто смотрят на CTR, CR и ROMI как на финальный ответ. Но это только витрина. Настоящий разрыв шаблона в том, что хороший трекинг нужен не для контроля, а для поиска слепых зон: где теряется трафик, какой креатив даёт не клики, а мусор, и почему один и тот же оффер в разных сегментах ведёт себя как два разных продукта.

Если метрики не спорят между собой — значит, вы, скорее всего, смотрите слишком высоко.
Проверьте не итог, а путь: источник → креатив → лендинг → событие → депозит/покупка. Именно на стыках обычно прячется прибыль 📊

И да: идеальный отчёт без вопросов — это не аналитика. Это декорация.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке снова всплыл знакомый сценарий: у многих рекламных кабинетов цифры «не бьются» не потому, что реклама сломалась, а потому что трекинг живёт своей жизнью. После последних изменений в браузерах и на стороне платформ всё чаще теряются конверсии, особенно если UTM размечены кое-как, а события дублируются.

Что это значит на практике: в одном отчёте CPA растёт, в другом — всё стабильно, а в CRM вообще третий мир. 📉
Если у вас нет единого слоя проверки, то любое решение по оптимизации превращается в угадайку.

Что стоит перепроверить прямо сейчас:
— совпадают ли события в пикселе, аналитике и CRM;
— не режутся ли параметры при переходах;
— одинаково ли считаются лиды и покупки;
— нет ли дублей из форм, мессенджеров и коллтрекинга.

Сейчас выигрывает не тот, у кого больше трафика, а тот, у кого чище данные. И это уже не про «доработать потом», а про выживание в отчётности.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в отчёте есть только выручка, то аналитики почти нет. Для нормального трекинга смотрим не «сколько заработали», а где именно теряем и где масштабируемся.

Минимальный набор метрик для аффа:
— CR по каждому этапу воронки
— EPC по источнику, офферу и связке
— approve rate, чтобы не радоваться мусорному трафику
— ROI не в среднем по больнице, а по каждой кампании
— LTV, если есть повторные продажи

Главная ошибка — сравнивать клики, лиды и деньги в одном столбце без разрезов. Тогда кажется, что всё работает, пока один источник не съедает весь профит.

Смотрите на цифры в связке: источник → креатив → оффер → гео → устройство. Именно там обычно прячется реальная прибыль 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ловушка в аналитике — считать, что если событие отправилось, значит всё собрано правильно.

На практике ломается не отправка, а смысл. Событие может приходить:
— без нужных параметров,
— с разными названиями в разных частях воронки,
— с дублями,
— в момент, который вообще не отражает действие пользователя.

И потом в отчётах начинается магия: CTR вроде есть, конверсия есть, а решения принимать страшно.

Рабочий принцип простой: сначала фиксируем, что именно хотим измерять, потом — где это событие возникает, и только после этого настраиваем трекинг. 📊

Если пропустить этот шаг, аналитика превращается не в инструмент, а в склад красивых, но бесполезных цифр.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило в трекинге — не верить красивым цифрам, пока не проверил их логику.

Если у тебя в отчёте резко выросли конверсии, первым делом смотри не на победные скрины, а на базу: не сломался ли источник, не задвоились ли события, не уехали ли UTM, не поменялась ли модель атрибуции. В аналитике ошибка часто выглядит как успех.

Хорошая привычка из практики: сравнивай данные минимум в трёх точках — в рекламном кабинете, в системах аналитики и в CRM. Если совпадает только одна, значит, это не данные, а мнение 📊

И ещё: любые новые события сначала тестируй на одном потоке трафика, а не на всём проекте. Исправлять одну метку в конце воронки всегда дешевле, чем потом объяснять клиенту, почему «всё росло», но денег стало меньше.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге всегда есть соблазн выбрать один «правильный» подход и закрыть вопрос. Но на практике чаще выигрывает не идеальная схема, а та, что лучше подходит под задачу.

Первый подход — собирать максимум событий. Плюс: потом можно разбирать поведение пользователя почти по шагам. Минус: быстро растёт шум, а вместе с ним — время на поддержку и риск ошибок в данных 📉

Второй подход — фиксировать только ключевые действия. Плюс: чище отчёты, проще контроль качества, меньше нагрузка на аналитику. Минус: часть контекста теряется, и ответы на вопросы «почему так произошло?» становятся сложнее.

Если проект растёт, обычно разумнее начинать с минимально достаточного набора, а потом расширять трекинг точечно. Не «собрать всё», а собрать то, что реально влияет на решения. Это почти всегда даёт более полезную аналитику, чем идеальная, но перегруженная схема.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском трафика проверьте трекинг как перед вылетом самолёт. Один сломанный параметр — и отчёт уже врёт, а решения принимаются на песке.

Мини-чек-лист для аналитики:
• UTM-метки единообразны: без хаоса в названиях, лишних пробелов и «творчества» в source/medium.
• События настроены на ключевые действия: клик, лид, покупка, отправка формы.
• Воронка сходится: число событий по этапам не прыгает без причины.
• Дубли исключены: одно действие = одно событие, а не три из-за нескольких тегов.
• Цели и конверсии совпадают с бизнес-логикой, а не с «как получилось в настройке».
• Валюта, часовой пояс и фильтры заданы правильно — иначе отчёты будут красивыми, но бесполезными 📊

Если хотя бы один пункт вызывает сомнение, сначала чините трекинг, потом масштабируйте трафик. Иначе вы оптимизируете не рекламу, а ошибку.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: всё больше команд перестают считать трекинг «проектом на старте» и начинают относиться к нему как к живой системе. Раньше схема была простая: настроили пиксели, события, цели — и надеемся, что хватит надолго. Сейчас это уже не работает.

Что меняется на практике:
— события становятся granular: не просто «клик», а «клик по конкретному элементу в конкретном сценарии»;
— больше внимания к качеству данных, а не к количеству;
— всё чаще сверяют логику аналитики между маркетингом, продуктом и разработкой;
— отчёты строят не ради отчётов, а под конкретные решения.

Главный вывод: трекинг перестал быть технической галочкой. Это часть продукта и роста 📊
И чем раньше это признать, тем меньше будет сюрпризов в цифрах и споров в чатах.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы запустили рекламную кампанию и были уверены, что всё под контролем: клики шли, лиды росли, отчёт выглядел красиво. А через неделю выяснилось, что половина конверсий записывалась в «прямой трафик».

Причина оказалась банальной и обидной: сломался UTM-нейминг, а часть событий в аналитике дублировалась. В итоге мы оптимизировали не ту связку, отключали рабочие объявления и слили бюджет на «успешные» гипотезы, которые такими не были. 😬

Главный вывод: трекинг — это не фон, а основа решений.
Если нет единого нейминга, валидации событий и регулярной проверки атрибуции, аналитика начинает врать очень убедительно.

Теперь у нас есть простой ритуал:
— проверка UTM до запуска
— тестовая конверсия после старта
— сверка данных в нескольких разрезах
— отдельный контроль на дубли и потери

Потому что в трекинге ошибка редко выглядит как ошибка. Чаще — как «уверенный рост» 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трафик есть, а понимания нет — проблема почти всегда в трекинге.

Что стоит проверить по порядку:

1. **События.**
   Есть ли у вас не только клики, но и микро-конверсии: скролл, просмотр ключевого блока, старт формы, отправка?

2. **Единая логика именования.**
   Если один и тот же action называется по-разному в разных местах, отчёты быстро превращаются в хаос.

3. **UTM-метки.**
   Не просто “есть/нет”, а заполнены ли они одинаково: source, medium, campaign. Иначе сравнивать каналы бессмысленно.

4. **Сквозная связка.**
   Лид, сделка, выручка — всё должно сходиться между рекламой, CRM и аналитикой. Иначе оптимизация идёт вслепую.

5. **Проверка качества данных.**
   Дубли, пустые значения, битые события, неожиданные всплески — это не шум, а сигнал о поломке.

Хорошая аналитика — это не больше цифр, а меньше сомнений 📊

Если в отчёте нельзя быстро ответить “что сработало и почему”, значит, трекинг ещё не собран до конца.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных выводов в трекинге я получил не из отчёта, а из ошибки.

В одном проекте конверсия по воронке выглядела «нормально», пока я не сверил события между источником трафика и CRM. Оказалось, что часть лидов терялась не на лендинге и не в форме, а на этапе передачи данных: событие отправлялось, но UTM-параметры в 20% случаев обнулялись. 📉

На графиках это почти не было заметно — просадка казалась рабочим шумом. Но стоило собрать разрез по device и browser, как всплыла закономерность: проблема была в одном конкретном сценарии перехода. После фикса мы вернули не только точность отчётов, но и бюджет, который раньше «съедался» в неверной оптимизации.

Мораль простая: если цифры выглядят слишком ровно, проверьте не только результаты, но и путь данных. В аналитике часто важнее не красивый отчёт, а честная передача каждого события 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чаще всего в аналитике ломают не трекинг, а ожидания от него.

Многие пытаются собрать «идеальную» систему: все события, все параметры, все источники, все окна атрибуции. А потом удивляются, почему в отчетах хаос. Парадокс в том, что хороший трекинг начинается не с количества данных, а с ответа на вопрос: какое решение мы хотим принять по этим цифрам?

Если метрика не влияет на действие — это не аналитика, а шум.
Если событие нельзя объяснить словами за 10 секунд — его, скорее всего, не нужно собирать.
Если в дашборде 20 графиков, а смотрите вы только на 2 — значит, остальные работают против вас 📉

Сильный трекинг не тот, где «все видно».
Сильный — тот, где быстро понятно, что делать дальше.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова движуха: всё чаще команды пересматривают не дашборды, а саму логику сбора данных. И это логично — когда событие настроено криво, любая красивая аналитика превращается в декорацию.

Что сейчас вижу чаще всего:
— UTM-метки живут своей жизнью и ломают склейку каналов;
— события в продукте дублируются после “быстрых” доработок;
— атрибуция спорит с реальностью, потому что источник считается не там, где надо;
— отчёты выглядят уверенно, пока не сверишь их с CRM или BI.

Главный вывод простой: трекинг — это не про количество метрик, а про доверие к данным. Если воронка искажается на первом же шаге, дальше оптимизировать уже нечего.

Сильные команды сейчас делают не больше отчётов, а меньше шума: фиксируют единую схему событий, чистят UTM и регулярно сверяют цифры между системами. 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в трекинге смотреть только на CTR и CR, легко принять шум за результат. Для нормальной картины нужны 3 слоя цифр:

1. Верх воронки: показы, клики, CTR
2. Качество трафика: глубина, вовлечённость, bounce rate
3. Деньги: CR, CPA, ROI

Полезный приём — считать не средние, а медиану по источникам. Среднее часто «ломают» 1–2 сильных потока, и кажется, что канал работает лучше, чем есть на самом деле 📊

Ещё одна ошибка — оценивать связку по одному окну атрибуции. Если конверсия длинная, часть трафика будет выглядеть слабой просто потому, что не успела дойти до покупки. Поэтому сравнивайте не только итог, но и лаг между кликом и целевым действием.

Хороший трекинг — это не больше цифр, а правильный набор метрик. Когда они связаны между собой, решения становятся проще, а лишние тесты — короче.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в трекинге — считать, что если событие отправляется, значит оно работает.

На практике у многих всё ломается не в коде, а в логике:
— одно и то же действие улетает дважды;
— нужное событие есть, но без UTM/ID и потом его не с чем связать;
— конверсии есть, но нельзя понять, где теряется трафик;
— отчёт красивый, а решения на его основе — мимо.

Проблема в том, что метрика «есть» не равна метрике «можно использовать».
Перед запуском всегда задавайте 3 вопроса: что именно фиксируем, как это потом будем читать и какое решение примем, если цифра изменится.

Аналитика без этого — не система, а склад случайных событий 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых частых ошибок в аналитике — пытаться трекать всё подряд.

Из опыта: если событие не влияет на решение, его не нужно тащить в отчёт. Чем больше лишних событий, тем быстрее ломается логика, дублируются метрики и начинается классическая история: «данные есть, а выводов нет» 📉

Рабочее правило простое: сначала формулируем вопрос бизнеса, потом — список событий. Не наоборот.
Например, если цель — увеличить конверсию в заявку, достаточно видеть путь до формы, отправку и отказ. А клики по каждому элементу интерфейса часто только шумят.

Хороший трекинг — это не максимум данных, а минимум данных, на которых можно уверенно принять решение. ✅


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, обычно спорят между двумя подходами: собирать всё подряд или фиксировать только то, что влияет на решение.

Первый вариант выглядит надёжно: кажется, что чем больше событий, тем лучше аналитика. Но на практике это быстро превращается в шум — отчёты перегружены, а ключевые метрики тонут в мелочах.

Второй подход — более рабочий. Сначала определяем, какие вопросы должен закрывать трекинг: где теряем пользователя, что влияет на конверсию, какие шаги реально двигают деньги. После этого размечаем только нужные точки. 📊

Плюс в том, что отчёты становятся чище, а команда быстрее видит смысл данных. Минус — нужно заранее думать, а не просто «собирать на всякий случай».

Если коротко: полный трекинг даёт ощущение контроля, а точечный — реальный управляемый результат.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист для тех, кто не хочет строить отчёты на догадках.

Если у вас «всё трекается», но цифры не сходятся, проверьте базу:

1. События названы одинаково во всех системах — без `click_btn`, `btn_click` и прочего зоопарка.
2. Есть единые правила для UTM: источник, канал, кампания.
3. В отчётах не смешаны разные таймзоны.
4. Фильтры на внутренних переходах и тестовом трафике настроены сразу.
5. Конверсии считаются в одном окне атрибуции, а не «как получилось».
6. Данные по ключевым шагам воронки сверяются хотя бы раз в неделю.
7. Любое новое событие имеет понятное имя, описание и владельца.

Если этот список не закрыт — аналитика будет не помогать, а создавать иллюзию контроля 📊

Хороший трекинг начинается не с дашборда, а с порядка в данных.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один устойчивый сдвиг: команды всё чаще считают не просто «сколько лидов пришло», а где именно данные начинают искажаться. И это хороший знак.

Раньше основная боль была в сборе событий. Сейчас — в их качестве: дубли, потерянные параметры, разные названия одних и тех же конверсий, сломанные UTM-метки. В итоге отчёт вроде бы есть, а решения на его основе — уже лотерея.

Что работает лучше всего:
— единый словарь событий и параметров;
— проверка трекинга не раз в квартал, а на регулярной основе;
— отдельный контроль источников, где чаще всего «плывут» метки;
— сверка аналитики с CRM и рекламными кабинетами.

Главный тренд простой: выигрывают не те, кто собирает больше данных, а те, кто быстрее замечает, где данные стали шумом 📊

Если хотите, могу подготовить чек-лист по быстрой проверке трекинга в Excel.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике — не когда метрики плохие, а когда им просто веришь.

У меня был кейс: трафик рос, CPA выглядел почти идеальным, отчёты в дашборде сияли зелёным. Решения принимались быстро, бюджет масштабировали без лишних вопросов. А потом выяснилось, что часть конверсий дублировалась из-за кривого трекинга, а часть вообще терялась на переходе между формами. 📉

Итог — мы оптимизировали не рекламу, а собственную иллюзию.

Вывод простой: любая аналитика начинается не с графиков, а с проверки данных. Если не сверять события, UTM, атрибуцию и разрывы между системами, можно месяцами улучшать то, чего на самом деле нет.

Хороший аналитик не тот, у кого красивый отчёт. А тот, кто первым задаёт вопрос: «А этим цифрам вообще можно доверять?»


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг в проекте «вроде есть», а отчёты всё равно не сходятся — проблема обычно не в BI, а в логике сбора данных.

Что стоит проверить в первую очередь:

1. События
   Названия должны быть едиными. Если где-то `lead_submit`, а где-то `form_send`, сводка распадётся на две сущности.

2. Параметры
   Без UTM, источника, кампании и контекста события превращаются в «голые цифры». Аналитика есть, инсайта нет.

3. Дубли
   Один клик, два отправленных события — классика. Особенно часто это случается на SPA, при повторных загрузках и кривых триггерах.

4. Атрибуция
   Если не зафиксировать окно и модель, один и тот же лид может «переехать» между каналами.

5. Контрольные точки
   Всегда сравнивайте данные между рекламным кабинетом, CRM и аналитикой. Расхождение — не ошибка, а сигнал, где искать сбой 📊

Хороший трекинг — это не больше событий, а меньше хаоса.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в трекинге я получил не на большой связке, а на вполне обычной кампании.
На первый взгляд всё выглядело отлично: клики шли, лиды тоже, отчёты в дашборде были ровные. Но когда начал смотреть данные глубже, оказалось, что часть конверсий дублировалась из-за неверной настройки события в пикселе.

В результате мы какое-то время принимали решения на основе красивой, но искажённой картины. И это классическая ловушка: если смотреть только на верхний уровень, можно легко переоценить эффективность источника 📉

После этого я всегда проверяю не только сами цифры, но и логику их появления:
— совпадает ли событие с реальным действием пользователя
— нет ли дублей
— не теряются ли UTM и subid
— бьются ли данные между рекламным кабинетом, трекером и CRM

Хороший трекинг — это не про «поставил и забыл». Это про регулярную проверку гипотезы: данные действительно отражают бизнес, а не просто выглядят аккуратно.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — верить, что «если всё помечено, значит всё понятно». На деле наоборот: чем больше событий, тем меньше смысла, если нет вопроса, на который они отвечают.

Разрыв шаблона простой: начинать не с настройки событий, а с решения, какое поведение должно изменить цифры 📊

Не «давайте посчитаем клики», а:
— где пользователь ломается;
— что мешает дойти до заявки;
— какая микродействие реально связано с деньгами.

Тогда аналитика перестаёт быть складом метрик и становится системой управления.
И ещё один полезный фильтр: если событие не влияет на решение — скорее всего, оно лишнее. Меньше трекинга, больше ясности ✅


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова движение: всё больше команд уходит от «счётчиков ради счётчиков» к нормальной сквозной аналитике. Причина простая — разрыв между рекламой, CRM и фактическими деньгами слишком дорогой, чтобы его игнорировать.

Что видно по практике:
— UTM и события в интерфейсах уже не спасают, если нет чистой логики атрибуции;
— offline-conversions и server-side трекинг перестают быть «опцией для продвинутых»;
— бизнес всё чаще спрашивает не про CTR, а про окупаемость по когорте и каналу.

Главный вывод: кто умеет связывать клики, лиды и выручку в одну воронку, тот получает преимущество в закупке трафика 📊

И да, в Excel это по-прежнему можно собрать быстрее, чем кажется — если структура данных не разваливается на первом же отчёте.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика начинается не с красивого дашборда, а с правильных цифр. Если метрика не влияет на решение — она просто шум.

В трекинге полезно держать не десятки показателей, а 3 уровня:
1. **Вход** — откуда пришёл трафик и сколько его стоит.
2. **Поведение** — что человек делает на сайте или в приложении.
3. **Выход** — где появляется деньги: лид, заказ, подписка, повторная покупка.

Главная ошибка — смотреть на рост трафика без связки с конверсией и CAC. Плюс 30% визитов ничего не значит, если конверсия просела на 20%, а стоимость лида выросла вдвое 📉

Хороший тест для любой метрики:
если она исчезнет завтра, какое решение вы потеряете?
Если ответа нет — её можно смело убирать из отчёта.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие есть в системе, значит оно уже работает на пользу бизнесу.

На практике всё наоборот: трекинг часто превращают в склад из десятков событий, которые никто не использует. И потом удивляются, почему отчёты не сходятся, а выводы противоречат друг другу.

Проблема не в количестве данных, а в отсутствии ответа на простой вопрос: **зачем мы это измеряем?**
Если событие не помогает принять решение, найти узкое место или проверить гипотезу — оно просто шум.

Перед запуском нового трекинга проверьте 3 вещи:
1. Какое решение будет принято на основе этого события.
2. Где оно будет смотреться: воронка, сегмент, когорты, атрибуция.
3. Что изменится, если метрика пойдёт вверх или вниз.

Аналитика начинает приносить пользу не тогда, когда всё измерено, а когда измерено только нужное. 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в аналитике что-то не сходится, почти всегда проблема не в отчёте, а в логике трекинга.

Правило из опыта простое: сначала проверяйте не цифры, а путь события.
Где именно оно должно срабатывать? Что считается запуском? Что считается успешным завершением? Если на старте есть размытость, дальше Excel хоть идеально соберёт данные — мусор останется мусором.

Я всегда советую идти сверху вниз:
1. событие должно быть уникальным и однозначным;
2. название — одно и то же везде;
3. фильтры и источники — отдельно;
4. только потом смотреть сводные и дашборды 📊

Самая частая ошибка — пытаться чинить визуализацию, когда ломается сам сбор данных.
Сначала трекинг, потом аналитика. Иначе вы просто красиво показываете неверную картину.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть два рабочих подхода к аналитике: смотреть на итоговые цифры или собирать событийный трекинг по шагам.

Первый вариант проще: быстрее внедряется, меньше нагрузки на команду, сразу показывает, где проседает воронка. Но у него есть минус — видно, **что** произошло, но не всегда понятно, **почему**.

Второй подход точнее: события фиксируют клики, просмотры, ошибки, переходы между экранами. Это уже не просто отчет, а карта поведения пользователя. Зато настройка дороже по времени и требует дисциплины в разметке. 📊

Если коротко: для старта хватает метрик по этапам, для роста нужен событийный трекинг. Лучше не выбирать «или-или», а строить связку: сначала базовые KPI, потом детализация там, где есть потери. Так аналитика начинает не просто считать, а объяснять.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист перед запуском рекламы, чтобы не ловить «почему нет данных» уже после старта:

1. События настроены и названы одинаково во всех системах.
2. UTM-метки собираются без ошибок: source, medium, campaign, content.
3. Цели в аналитике совпадают с бизнес-логикой: не просто «клик», а нужное действие.
4. Формы, корзина, оплата и thank you page передают события без дублей.
5. Сегменты по устройствам, каналам и новым/возвратным пользователям заранее созданы.
6. Сверка данных в Excel или BI-таблице уже подготовлена: источники, даты, фильтры, контрольные суммы.
7. Тестовый трафик проходит весь путь и фиксируется в отчётах 📊

Если этот список закрыт до запуска, аналитика начинает работать на вас с первого дня, а не через неделю разборов в чатах.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: в аналитике всё чаще смотрят не на «идеальную» атрибуцию, а на устойчивую картину по нескольким слоям данных. Один источник трафика может выглядеть слабым в last click, но давать сильный вклад в assisted conversions, LTV и повторные покупки.

Что это значит на практике:

1. Не меряйте канал только по последнему клику.
2. Сравнивайте CAC не с выручкой первого заказа, а с горизонтом 30/60/90 дней.
3. Смотрите на связку: источник → качество лида → повторная конверсия.

📊 Тренд простой: выигрывают не те, кто «точно посчитал всё до копейки», а те, кто быстро видит вклад канала в общую экономику.
Если у вас аналитика строится только вокруг одного отчёта, вы почти наверняка недооцениваете часть трафика.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды я был уверен, что воронка трекинга собрана идеально: события летят, UTM’ки есть, отчёты красивые. А потом на созвоне выяснилось, что «конверсии» выросли не из-за роста продаж, а потому что в форме дублировалось событие отправки.

Самое неприятное — ошибка была почти незаметной. В дашборде всё выглядело логично: CTR норм, CR вверх, CPL вниз. Красота. Только красота эта стоила нам недели неверных решений.

Вывод простой: трекинг нельзя проверять только глазами на график. Нужно сверять логику событий, искать дубли, смотреть, что именно считается конверсией, и тестировать путь руками после каждого изменения.
Если метрика выглядит слишком хорошо — это повод не радоваться, а копать глубже 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг настроен, а цифры всё равно «не сходятся», проблема обычно не в отчёте, а в логике сбора данных. Разбираю, что проверять в первую очередь:

1. События должны быть названы одинаково во всех системах. Если в рекламе один event, а в аналитике другой — дальше начинается хаос.
2. Параметры важнее, чем кажется. Без source, campaign, content и device любая сегментация превращается в гадание.
3. Смотрите не только на конверсии, но и на путь до них. Где именно отваливается трафик: клик, лендинг, форма, оплата?
4. Сверяйте окна атрибуции. Один и тот же лид может попасть в разные каналы просто из-за разных правил.
5. Проверяйте дубли. Один пользователь, два события, три заявки — и отчёт уже рисует лишний рост 📉

Хорошая аналитика — это не «собрать все метрики», а сделать так, чтобы каждое число можно было объяснить.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков в трекинге я получил не из документации, а после разбора «пустой» воронки.

Снаружи всё выглядело нормально: трафик есть, клики есть, а дальше — тишина. Долго искали проблему в креативах, офферах и посадочной. А в итоге выяснилось, что событие на промежуточном шаге просто не отправлялось в аналитику из-за одной сломанной связки в GTM.

После этого я выработал правило: не доверять общей картине, пока не проверены все точки фиксации. Смотрю не только на финальную конверсию, но и на микрошаги: загрузка страницы, клик по CTA, отправка формы, переход между этапами. Если где-то провал — это не всегда проблема продукта. Иногда это просто сломанный трекинг 🔍

С тех пор я сначала валидирую данные, а уже потом делаю выводы. И это, честно, экономит больше денег, чем любой «сильный» инсайт.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — считать, что цифры сами всё объяснят. Не объяснят. Они только покажут, где вы уже проиграли.

Шаблонный подход звучит так: поставили пиксель, собрали события, выгрузили отчёт, нашли CTR, на этом успокоились. Но реальная ценность начинается там, где вы задаёте неудобный вопрос: а это событие вообще влияет на деньги? 📉

Разрыв шаблона в том, что трекинг нужен не для «видимости», а для решений. Если событие нельзя связать с действием, воронкой или выручкой — это не метрика, а декоративный шум.

Сильная аналитика выглядит скучно:
— одно событие = одна бизнес-гипотеза
— одна метрика = одно решение
— один отчёт = один ответ

Именно поэтому хороший трекинг часто меньше, чем хотят маркетолог, продукт и собственное эго. Но зато он честный. 🚀


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В полях трекинга снова всплыл старый добрый хаос: у части команд начали «плыть» конверсии между кабинетом и внутренней аналитикой. Причина знакомая, но неприятная — ломается не реклама, а цепочка событий: где-то теряется UTM, где-то режется реферер, а где-то события прилетают с задержкой и выглядят как просадка.

Что важно проверить в первую очередь:
— совпадает ли логика атрибуции в рекламном кабинете и BI;
— не слетели ли параметры в редиректах и deeplink-ах;
— не начали ли дублироваться события после обновления SDK/пикселя;
— есть ли разрыв между кликом, визитом и целевым действием.

Главный вывод: если «падают» цифры, не спешите резать бюджет. Сначала ищите, где именно рвётся трекинг-цепочка 🔍
Сейчас на рынке выигрывают не те, у кого больше трафика, а те, у кого чище данные и быстрее реакция на сбой.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике легко утонуть в красивых графиках и забыть про главное — метрики должны отвечать на бизнес-вопросы.

Если у вас есть трекинг, но нет ясности, что считать успехом, данные превращаются в шум. Нормальная схема простая: сначала фиксируем цель, потом выбираем 3–5 ключевых метрик, и только после этого строим отчёт. Например, не просто «трафик вырос», а что с конверсией, стоимостью лида и долей качественных событий.

Полезный принцип: если метрика не влияет на решение, её лучше убрать из дашборда. 📊

Ещё одна частая ошибка — смотреть на средние значения. В аффилиатке и performance-маркетинге они часто скрывают провалы: один источник может тянуть весь результат вниз, пока общий CPI выглядит «нормально». Поэтому всегда держите разрезы по источникам, кампаниям, гео и устройствам.

Хорошая аналитика — это не больше данных, а меньше лишних цифр и быстрее понятный вывод.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ошибка в аналитике — смотреть на красивые цифры и думать, что они что-то объясняют.

Часто трекают всё подряд: клики, показы, CTR, глубину, время на сайте. А потом пытаются принять решение по метрике, которая вообще не связана с деньгами. В итоге отчёты есть, а понимания нет.

Правильный подход простой: сначала отвечаем, что именно влияет на результат бизнеса, и только потом строим трекинг. Не наоборот.
Если цель — заявки, то важно считать не только форму отправки, но и качество лидов. Если цель — продажи, то без связки с CRM аналитика превращается в украшение 📊

И ещё одна ловушка: радоваться росту одного показателя без проверки всей цепочки. CTR вырос — отлично. Но если конверсия в заявку упала, значит, проблема просто переехала дальше по воронке.

Хорошая аналитика — это не больше цифр, а меньше иллюзий.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в аналитике есть одно правило, которое спасает от лишней боли, то оно такое: сначала фиксируй событие, потом строй выводы.

Очень часто трекинг ломается не в отчетах, а раньше — на уровне логики. Название события одно, параметры — разные, источник трафика теряется, а потом все удивляются, почему цифры не сходятся. 📊

Рабочая привычка простая: перед запуском любого канала или фичи задайте себе 3 вопроса:
1. Что именно считаем?
2. Где это событие будет храниться?
3. Как потом отличим один кейс от другого?

Если на эти вопросы нет короткого ответа, значит, аналитика пока не готова.
Хороший трекинг — это не больше событий, а меньше догадок. И чем раньше вы это выстроите, тем дешевле обойдутся ошибки.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь заходит о трекинге, обычно спорят не про инструменты, а про подход.

Первый путь — собирать всё подряд: каждый клик, каждую микро-конверсию, каждое движение пользователя. Плюс очевиден: максимум данных для анализа. Минус тоже очевиден: быстро появляется шум, а не инсайты. В отчётах красиво, но решений мало.

Второй путь — трекать только то, что влияет на деньги: лид, квалификацию, оплату, удержание. Здесь меньше деталей, зато выше качество данных и проще связать аналитику с бизнес-результатом 📊

Практика обычно посередине. Если событие не помогает принять решение, улучшить воронку или проверить гипотезу — скорее всего, его и не нужно тащить в систему. Хороший трекинг — это не «больше данных», а «больше смысла» 🚀


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Путаетесь в цифрах, а решение всё равно принимаете «на глаз»? Перед запуском рекламы проверьте базовый трекинг по этому чек-листу:

1. События названы одинаково во всех источниках: без «event1», «lead_new_2» и прочих сюрпризов.
2. UTM-метки стандартизированы: source, medium, campaign, content, term — в одном формате.
3. Цели и конверсии совпадают в CRM, аналитике и рекламных кабинетах.
4. Дубли событий исключены: один клик не должен считаться дважды.
5. Есть разметка для ключевых шагов воронки: просмотр, клик, заявка, оплата.
6. Проверен fallback: что будет, если часть данных не передалась.
7. Отчёт собирается из одного источника правды, а не из трёх противоречащих таблиц 📊

Если эти пункты закрыты, вы не просто «смотрите на отчёты», а реально управляете трафиком.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один устойчивый сдвиг: в аналитике всё меньше доверяют «красивым» общим цифрам и всё чаще смотрят на связку событий по пользователю. Не просто конверсия, а какой путь прошёл человек, где отвалился, что увидел до клика и как быстро вернулся.

Это меняет и трекинг. Раньше хватало 5–10 ключевых событий, теперь ценность у событийной карты, где видно контекст: источник, экран, шаг, задержка между действиями. 📊

Практический вывод простой: если у вас в отчётах есть только итог, но нет промежуточных шагов, вы теряете причины, а не просто детали.
Проверяйте не только «сколько пришло», но и:
— какой сценарий сработал;
— где пользователи ломаются;
— какие события реально ведут к деньгам.

Именно тут сейчас лежит основная аналитическая скорость.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике я получил не из книги, а из провала.

Запустили кампанию, отчёты выглядели красиво: трафик рос, заявки шли, CTR радовал. Мы уже почти праздновали победу — пока не сверили данные с CRM. Оказалось, половина «лидов» была дублями, часть заявок терялась на этапе передачи, а источник трафика в трекинге подменялся из-за кривой UTM-метки. 📉

Главная ошибка была не в цифрах, а в доверии к ним. Мы смотрели на дашборд как на истину, не проверяя, откуда именно приезжают данные и где они могут ломаться.

После этого я всегда держу в голове три вещи:
1. Сверяй аналитику с первичным источником.
2. Проверяй полный путь события: клик → форма → CRM.
3. Сначала ищи, где может врать трекинг, и только потом делай выводы.

Красивый отчёт ещё не означает правильную аналитику. Иногда это просто хорошо оформленная ошибка.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в отчёте «что-то не так», почти всегда проблема не в цифрах, а в логике трекинга. Вот как быстро проверить базу:

1. Сначала смотрим не на ROAS, а на источник данных.
Если события, UTM и расходы живут в разных системах без единого правила, сводка будет красивой, но бесполезной.

2. Проверяем цепочку события.
Клик → визит → лид → продажа. Если где-то провал, ищем не «плохую рекламу», а дырку в настройке или передаче статуса.

3. Сверяем окна атрибуции.
Один и тот же заказ может попасть в разные каналы в зависимости от окна и модели. Это частая причина споров между маркетингом и аналитикой.

4. Смотрим на дубли и потери.
Если одно действие отправляется дважды или не отправляется вообще, любые выводы по конверсии будут искажены 📉

5. Фиксируем правило: сначала валидируем данные, потом делаем выводы.
Иначе отчёт становится не инструментом, а источником фантазий.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков в аналитике я получил не из отчёта, а из провала.

Когда мы запускали кампанию, первые цифры выглядели отлично: клики дешёвые, CTR высокий, лиды идут. Но через пару дней стало видно, что половина трафика «съедает» бюджет, а реальные заявки почти не растут. Проблема оказалась банальной — мы смотрели на верх воронки и не проверяли качество событий дальше.

После этого я всегда начинаю не с красивых графиков, а с вопроса: что именно считаем результатом? Если в трекинге нет чёткой логики по этапам, то даже идеальные цифры могут ввести в заблуждение. 📊

Мой вывод простой: аналитика ценна не тогда, когда подтверждает ожидания, а когда быстро показывает, где именно ломается путь пользователя. И чем раньше это заметно, тем дешевле обходится ошибка.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Частая ошибка в аналитике — искать «идеальные» данные. На практике идеальных не бывает: где-то не доехал postback, где-то сломался UTM, где-то CRM живёт своей жизнью. И вот здесь полезно сделать неожиданный ход: перестать бороться за абсолютную точность и начать считать расхождения как отдельный сигнал 📊

Если один и тот же источник стабильно даёт +12% к лидам в одном отчёте и -8% в другом, это не «плохая аналитика». Это уже паттерн. Значит, у вас есть системный сдвиг: в окне атрибуции, логике дедупликации или в способе загрузки данных.

Сильный трекинг — это не когда все цифры совпали до копейки, а когда вы понимаете, почему они не совпадают. Тогда любой разрыв между системами превращается из проблемы в инструмент.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Полевой сигнал для всех, кто живёт в трекинге: снова всплыла старая, но очень дорогая ошибка — данные есть, а доверия к ним нет.

Сценарий типичный: клики сходятся, расходы подтягиваются, а воронка прыгает так, будто у нас одновременно и рост, и обвал. Причина чаще не в «плохой рекламе», а в том, что где-то сломалась логика атрибуции: UTM режутся, события дублируются, часть конверсий теряется на переходе между доменами. 📉

Что делать без паники:
— проверить склейку источников и единый формат UTM;
— сверить события в CRM, веб-аналитике и рекламных кабинетах;
— отдельно посмотреть post-click и post-view, если они у вас смешаны;
— найти места, где один лид может считаться дважды.

Главный вывод простой: в аналитике сейчас выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, у кого меньше «тихих» поломок. Если отчёт выглядит слишком красиво — это уже повод копать глубже.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если вы смотрите на отчёт и видите «трафик вырос», это ещё не аналитика. Важно понимать, какие цифры реально двигают прибыль.

В трекинге почти всегда хватает 5 опорных метрик:
— CR — где теряется конверсия;
— CPA — сколько стоит действие;
— ROI / ROAS — окупается ли канал;
— LTV — сколько клиент приносит за всё время;
— Retention — возвращается ли аудитория.

Главная ошибка — мерить всё подряд и ни за чем не следить системно. Метрика должна отвечать на конкретный вопрос. Например:
если CPA растёт, но LTV тоже растёт быстрее — канал не ухудшился;
если трафик +30%, а CR -20% — проблема уже не в объёме, а в качестве.

Хороший трекинг — это не «много данных», а понятная связка: источник → действие → деньги 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ошибка в аналитике — смотреть на отчёт и думать, что он уже даёт ответ.
На деле цифры без контекста почти всегда врут.

Чаще всего ломаются не в сборе данных, а в интерпретации:
— сравнивают разные периоды без учёта сезонности;
— смотрят на CTR, забывая про качество трафика;
— оптимизируют кампанию по одному показателю, а бизнес-показатель проседает.

Трекинг нужен не для красивых дашбордов, а чтобы быстро понимать, что именно изменилось и почему 📊
Если у события нет названия, у конверсии — понятной логики, а у UTM — единого стандарта, аналитика превращается в угадайку.

Правильный подход простой: сначала фиксируем, что считаем успехом, потом настраиваем события, и только после этого строим отчёты.
Иначе вы будете не управлять воронкой, а спорить с Excel.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило в аналитике, которое я понял на практике: сначала фиксируй не все подряд, а только то, что влияет на решение.

Если в трекинге нет ответа на вопрос «что дальше делать?», значит метрика лишняя.
Пара лишних столбцов в отчёте — это не проблема. Проблема начинается, когда команда смотрит на 20 показателей и не понимает, что именно менять.

Я всегда советую строить трекинг от действия:
1. какое решение принимаем;
2. какая метрика это подтверждает;
3. какой сигнал считается тревожным;
4. кто и что делает после изменения.

Так отчёт превращается не в склад цифр, а в рабочий инструмент 📊
И да, чем проще схема, тем выше шанс, что её реально будут использовать.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике почти всегда есть два пути: считать «в лоб» или строить систему сразу с запасом на рост.

Первый подход быстрый: накинули UTM, собрали события, посмотрели конверсии. Подходит, когда нужно проверить гипотезу здесь и сейчас. Плюс — скорость. Минус — данные часто расползаются: разные названия событий, дубли, ручные правки в отчетах.

Второй подход — заранее продумать схему трекинга: единые правила именования, иерархию событий, согласованные параметры, проверку качества данных. Это дольше на старте, но потом экономит часы на каждом анализе 📊

Если коротко: первый способ отвечает на вопрос «что произошло?», второй — помогает доверять ответу. Для быстрых тестов хватает первого. Для регулярной аналитики и масштабирования лучше второй.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском рекламы проверьте не креативы, а трекинг. Ошибка в аналитике стоит дороже любого теста.

Чек-лист перед стартом:
• UTM-метки проставлены единообразно: source, medium, campaign, content
• Все формы, кнопки и события отправляются в аналитику
• Цели в системе совпадают с бизнес-логикой, а не просто с кликами
• Передача лидов в CRM работает без потерь
• Модель атрибуции понятна всем, кто смотрит отчёты
• Фильтры по внутреннему трафику настроены
• Данные в рекламном кабинете, аналитике и CRM хотя бы примерно бьются между собой

Если на старте есть расхождения, потом они только растут. Поэтому сначала наводим порядок в данных, потом масштабируем трафик 📊

И главный принцип: не верьте цифре, пока не понимаете, откуда она взялась.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один устойчивый сдвиг: в трекинге всё чаще выигрывают не те, у кого «больше данных», а те, у кого данные быстрее превращаются в решение.

Раньше многие строили аналитику как склад: собрали события, залили в BI, поставили дашборд и ждут. Сейчас рабочий подход другой — сначала фиксируем 3–5 ключевых вопросов бизнеса, потом под них настраиваем события, а уже потом расширяемся. В итоге меньше шума, меньше «мусорных» метрик и выше доверие к отчётам 📈

Ещё один тренд — смещение от общего трафика к качеству сессий и действиям после первого контакта. Смотрят не только на клики, а на то, где пользователь «ломается» воронке, как ведёт себя после первого события и что реально влияет на выручку.

Вывод простой: хорошая аналитика сейчас — это не про объём, а про скорость интерпретации. Чем короче путь от события до решения, тем сильнее трекинг помогает бизнесу.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в аналитике случился не из-за сложной модели, а из-за одной пропущенной метки в трекинге.

Команда запустила кампанию, отчёты начали показывать «рост», а на деле трафик просто перетекал между источниками. Воронка выглядела красиво, CAC — приемлемым, а решения принимались на основе искажённых данных. Через пару недель выяснилось: часть событий дублировалась, часть — вообще не доходила до системы. 📉

Вывод простой: аналитика ломается не в дашборде, а раньше — на уровне события, UTM, названия конверсии и логики передачи данных.

Что спасает:
— единый стандарт нейминга;
— проверка событий после каждого релиза;
— сверка данных из нескольких источников;
— отдельный контроль «подозрительно хороших» метрик.

Если метрика слишком красивая, чтобы быть правдой, — проверьте трекинг первым.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда данные по трафику «прыгают», проблема часто не в отчёте, а в логике сбора. Вот короткий чек-лист, который помогает быстро найти слабое место:

1. Сначала смотрим источник. Если в одном канале резко просел объём, проверьте UTM, редиректы и корректность разметки.
2. Потом — события. Если кликов много, а конверсий мало, возможно, не срабатывает нужный event или он дублируется.
3. Дальше — окно атрибуции. Одна и та же заявка может уезжать между каналами просто из-за настроек модели.
4. И наконец — Excel. Сводная таблица, COUNTIFS и фильтр по датам часто быстрее любой «ручной» проверки 👀

Хороший трекинг — это не про красивые дашборды, а про дисциплину в деталях. Когда они выстроены, аналитика начинает отвечать на вопросы, а не создавать новые.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в трекинге — не отсутствие данных, а уверенность, что они «и так понятны».

Один из кейсов: кампания стабильно показывала хороший CTR, лиды шли, а окупаемость всё равно проседала. На первом взгляде проблема была в креативе или аукционе. Но когда я разложил путь пользователя по событиям, выяснилось, что часть конверсий терялась на этапе между кликом и формой.

Причина оказалась банальной: часть трафика шла через редирект, а UTM и часть параметров слетали. В отчётах это выглядело как «нормальный поток», но в реальности данные были смешаны. После фикса разметки и проверки событий по этапам картина изменилась мгновенно 📊

Вывод простой: прежде чем оптимизировать рекламу, проверьте, не оптимизируете ли вы красивую, но сломанную картину. В трекинге важны не только цифры, но и то, как они проходят весь маршрут.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самый опасный отчет — не тот, где всё сломалось, а тот, где всё «красиво».

Метрики могут показывать рост, а деньги при этом уходить в минус. Почему? Потому что воронка часто рисуется по кликам, а не по фактам: один и тот же пользователь считается дважды, офлайн-конверсии теряются, а «успешный» канал приносит дорогой мусорный трафик.

Разрыв шаблона простой: аналитика нужна не для подтверждения гипотезы, а для ее убийства. Если данные не портят уверенность — скорее всего, вы смотрите не туда.

Что проверять в первую очередь:
— совпадает ли сумма событий с заказами;
— нет ли дублей в source / medium;
— не съели ли UTM автопометки;
— не считает ли CRM лидом то, что продажей не является.

Хороший трекинг — это когда неприятно. Значит, он показывает реальность. 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке снова стало тесно: Meta и Google продолжают ужесточать правила по данным, а на практике это бьёт по трекингу сильнее, чем кажется. Всё чаще вижу одну и ту же картину: в рекламе лиды есть, в CRM они есть, а в отчётах — дыры, дубли и «unknown».

Главный вывод с поля простой: идеального трекинга больше не будет, но управляемый — да. Если у вас до сих пор держится всё только на UTM и пикселе, пора закладывать запасные контуры: server-side, сквозные идентификаторы, нормализацию источников и проверку расхождений по воронке.

📊 Кто сейчас не сверяет данные хотя бы на трёх уровнях — рекламный кабинет, аналитика, CRM — тот уже теряет не только точность, но и деньги. Трекинг стал не про «настроить один раз», а про постоянную гигиену данных.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге легко утонуть в цифрах: клики, показы, CTR, CR, CPL, ROI — всё вроде важно, но не всё одинаково полезно.

Главная ошибка — смотреть на метрики по отдельности. Клик сам по себе ничего не значит, если он не доходит до заявки. Высокий CTR радует, но если конверсия в лид проседает, значит, трафик не тот или посадочная не тянет. 📉

Я бы держал фокус на связке:
— верх воронки: показы, CTR;
— середина: конверсия в клик и в лид;
— низ: цена лида, ROAS/ROI, доля целевых обращений.

И ещё один важный момент: метрика должна отвечать на вопрос «что менять дальше?». Если ответ неочевиден, значит, показатель просто красивый, но не рабочий.

Хорошая аналитика — это не больше цифр, а больше решений по ним. ✅


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что трекинг уже есть, если «что-то куда-то передаётся».
На деле в отчётах часто смешиваются разные правила: где-то UTM пишут вручную, где-то автотег не настроен, где-то событие считается дважды. В итоге цифры вроде бы есть, а доверия к ним нет.

Что обычно ломает картину:
— разные названия одних и тех же событий;
— отсутствие единого справочника параметров;
— дубли конверсий из нескольких систем;
— анализ без проверки логики воронки.

📌 Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с дисциплины в разметке.
Если в трекинге бардак, Excel его только красиво покажет. А вот исправлять придётся руками.

Проверяйте не только «что собрано», но и «как именно это собрано». Это экономит часы на разборе странных расхождений и убирает ложные выводы.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — пытаться собрать всё и сразу. По опыту, это почти всегда заканчивается хаосом в событиях, дублями и отчётами, которым уже никто не верит.

Рабочее правило простое: сначала фиксируем не «что можно измерить», а «что реально влияет на решение». Если метрика не помогает понять, что делать дальше, её не должно быть в основном дашборде.

Ещё один важный момент: одна и та же логика должна жить и в Excel, и в BI, и в CRM. Если в разных местах у вас разные определения лидов, оплат или конверсий, аналитика быстро превращается в спор о терминах, а не в инструмент роста 📊

Лучше 5 понятных метрик без мусора, чем 50 красивых, но бесполезных.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть два рабочих пути в аналитике: считать всё подряд или собирать только то, что влияет на решения.

Первый подход выглядит безопасно: больше событий, больше данных, больше контроля. Но на практике он быстро превращается в шум — отчёты разрастаются, а выводы становятся медленнее. В итоге команда видит метрики, но не понимает, что из них реально двигает бизнес 📊

Второй подход — начинать с вопросов: что нужно решить, какие действия пользователя важны, где теряются деньги или конверсия. Тогда трекинг строится от цели, а не от «давайте на всякий случай залогируем». Такой вариант обычно даёт меньше данных, зато больше пользы: проще поддерживать, легче искать ошибки, быстрее принимать решения.

Если коротко: полный сбор — это про объём, целевой трекинг — про управляемость. И чаще выигрывает не тот, у кого больше событий, а тот, у кого лучше связка «метрика → действие» ✅


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг «ломается», проблема обычно не в отчётах, а в базе.
Чтобы не искать баги по всей воронке, держите короткий чек-лист:

1. Сверьте UTM-метки: одинаковый регистр, без пробелов, без лишних символов.
2. Проверьте, что события отправляются на нужные этапы: клик, заявка, оплата.
3. Сопоставьте цифры между системами: CRM, аналитика, рекламный кабинет.
4. Посмотрите, не дублируются ли события при обновлении страницы или повторной отправке формы.
5. Убедитесь, что все важные поля передаются: источник, кампания, устройство, лид-статус.
6. Проверьте таймзону и период отчёта — иногда расхождения сидят именно там 📊

Если хотя бы по одному пункту есть провал, аналитика уже даёт искажённую картину. А значит, решения по трафику тоже будут мимо.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем интересный сдвиг в аналитике: всё больше команд перестают гнаться за «идеальной» картиной и начинают считать только то, что реально влияет на деньги. Меньше красивых дашбордов ради дашбордов, больше фокуса на связку: источник → событие → выручка → повторная покупка 📊

Это особенно заметно в трекинге: вместо десятков разрозненных метрик люди собирают короткую цепочку из 3–5 ключевых событий и проверяют, где именно ломается воронка. Так проще находить неочевидные потери: клик есть, заявка есть, а до оплаты доезжает только часть трафика.

Практика простая:
— убрать лишние события;
— сверить названия и логику событий между CRM, рекламой и аналитикой;
— смотреть не только на конверсию, но и на качество трафика после первого контакта.

Сейчас выигрывают не те, у кого больше данных, а те, у кого данные быстрее превращаются в решения ⚙


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один раз у нас «сломалась» аналитика почти незаметно. Трафик рос, лиды шли, а в отчётах — тишина: конверсии будто испарились. Сначала подумали, что проблема в рекламе. Потом — в лендинге. А оказалось всё проще и больнее: в форме изменили название поля, а событие отправлялось только при старом значении.

И вот тут главный урок: трекинг нельзя проверять только «на глаз» по итоговым цифрам. Если нет системной валидации событий, рано или поздно вы начнёте принимать решения на основе фантомных данных.

Что спасло нас потом:
— сверка событий в аналитике и CRM;
— контрольные тесты после каждого релиза;
— отдельный список критичных событий, без которых бизнес-отчётам нельзя доверять.

📌 Аналитика ломается не тогда, когда цифры падают. А когда вы ещё не знаете, что они уже врут.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда данные по трафику, лидам и продажам расходятся, проблема обычно не в отчётах, а в логике трекинга.

Что проверить в первую очередь:

1. **Единые названия событий**
   Если один и тот же шаг воронки называется по-разному в CRM, GA и BI, вы получите три разных ответа на один вопрос.

2. **Источник правды**
   Для каждого показателя должен быть один главный источник: заявки — CRM, клики — рекламный кабинет, выручка — финсистема. Иначе начинается ручная «сверка мнений».

3. **Промежуток времени**
   Частая ошибка — сравнивать отчёты за разные окна. Дата клика, дата лида и дата оплаты могут жить в разных календарях 📊

4. **Дедупликация**
   Повторные события, дубли лидов и повторные оплаты легко раздувают конверсию. Без правил очистки аналитика быстро теряет смысл.

5. **Проверка на тестовых сценариях**
   Пройдите путь пользователя сами: клик → форма → CRM → оплата. Если хотя бы один шаг не совпал, дальше масштабировать нечего.

Хороший трекинг — это не больше метрик, а меньше хаоса.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков в трекинге я получил не из теории, а из банальной ошибки в проекте.

Кампания стабильно показывала хорошие цифры: клики были, конверсии тоже. Но когда сверили данные с CRM, выяснилось, что часть лидов терялась между формой и передачей в систему. В отчётах всё выглядело красиво, а по факту — провал на стыке.

После этого я всегда проверяю не только саму метрику, но и весь путь события: от клика до финального статуса в базе. И именно тут чаще всего находятся самые дорогие баги.

Главный вывод простой: аналитика без контроля цепочки — это не про точность, а про иллюзию точности 📉

Теперь перед запуском я обязательно смотрю:
— совпадают ли UTM и реальный источник;
— доходит ли лид до CRM;
— не ломается ли событие на мобилке;
— нет ли дублей в передаче данных.

Обычно именно такие “мелочи” потом дают самые большие потери.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство смотрит на трекинг как на список метрик: CTR, CR, CPA, ROAS. И потом удивляется, почему цифры есть, а решений нет.

Разрыв шаблона в том, что хорошая аналитика начинается не с отчёта, а с вопроса: **какое действие изменится после этой цифры?**
Если метрика не ведёт к решению — это не аналитика, а декорация 📉

Проверьте свой дашборд:
- есть ли у каждой метрики владелец;
- понятно ли, что делать при росте и падении;
- можно ли увидеть не только итог, но и этап, где ломается воронка;
- отличаете ли вы сигнал от шума.

Самая частая ошибка в трекинге — собирать всё подряд “на всякий случай”.
В итоге данных много, а уверенности меньше.

Хороший трекинг не показывает больше.
Он быстрее отвечает на вопрос: **что именно чинить первым**.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова движение: всё больше команд пересобирают аналитику не вокруг «собрать всё подряд», а вокруг качества событий. И это, честно, правильный разворот.

Что вижу по проектам прямо сейчас:
— режут лишние события и параметры, чтобы не раздувать шум;
— чаще выносят validation на этап до релиза, а не ловят ошибки постфактум;
— связывают продуктовые и рекламные данные в одну логику, чтобы не спорить о цифрах неделями;
— начинают считать не только конверсии, но и долю «грязных» сессий, дублей и потерянных атрибуций 📊

Главный вывод простой: хорошая аналитика сегодня — это не про объём, а про доверие к данным. Если метрика не объяснима, ей быстро перестают пользоваться. А если трекинг выстроен аккуратно, решения принимаются быстрее и без лишних ручных проверок.

Сейчас выигрывают те, кто умеет не просто собирать данные, а управлять их качеством.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике легко утонуть в графиках, если не смотреть на базовые цифры. Обычно решают не «красивые отчёты», а 3–5 метрик, которые реально двигают деньги: CTR, CR, CPA, ROMI и LTV.

Что важно:
— CTR показывает, цепляет ли креатив и оффер.
— CR отвечает, где теряются заявки.
— CPA помогает понять, сколько стоит привлечение.
— ROMI показывает, окупается ли трафик.
— LTV отвечает, сколько можно позволить себе тратить на клиента.

Ошибка, которую вижу чаще всего: смотрят на одну метрику в отрыве от остальных. Высокий CTR без конверсии — это просто дорогой клик. Низкий CPA без LTV — тоже не победа.

Сильный трекинг — это не «собрать всё», а оставить только то, что помогает принять решение 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться мерить всё подряд и потом делать вид, что это помогает.

Смотрят на клики, CTR, CPM, CR, глубину, время на сайте, отказы — и в итоге получают красивую кашу вместо ответа на главный вопрос: где теряются деньги и где их можно масштабировать. 📉

Правильный подход простой: сначала фиксируем одну бизнес-цель, потом под неё выбираем 3–5 метрик, которые реально на неё влияют.
Если цель — заявки, то важны не «просмотры», а путь: показ → клик → форма → отправка → квалификация.

Ещё одна ловушка — верить в цифру без контекста. Рост CTR сам по себе ничего не значит, если заявок стало меньше. Аналитика работает только тогда, когда показывает не движение метрик, а движение результата.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть правило, которое часто спасает трекинг: если событие нельзя интерпретировать за 5 секунд, оно почти бесполезно.

Из опыта: лучше иметь 12 простых, однозначных событий, чем 40 «на всякий случай». Когда в названии и структуре уже заложен смысл, аналитика начинает работать быстрее — и для отчётов, и для поиска багов.

Хорошая проверка такая:
— можно ли понять событие без контекста проекта;
— совпадает ли оно с бизнес-действием;
— не дублирует ли оно другое событие;
— можно ли по нему принять решение.

Если на один вопрос ответ «нет» — трекинг стоит упростить. 📊
Парадокс в том, что чистая схема собирается дольше, но потом экономит недели на разборе данных и споров «что это вообще значит».


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге есть два рабочих подхода: собирать максимум событий сразу или идти от бизнес-целей и оставлять только нужное.

Первый вариант кажется удобным: «потом пригодится». Но на практике он быстро превращает отчётность в шум: растёт объём данных, усложняется QA, а главное — сложнее понять, что реально влияет на конверсию 📊

Второй подход — сначала карта воронки, потом события под конкретные вопросы. Он скучнее на старте, зато даёт чистую аналитику: меньше мусора, быстрее выводы, проще объяснить результат команде.

Если коротко:
1) много событий = больше гибкости, но выше стоимость поддержки;
2) события под цели = меньше хаоса, но выше качество решений.

Для аффа обычно выигрывает не тот, кто трекает всё подряд, а тот, кто трекает то, что помогает масштабировать 💡


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист перед тем, как смотреть цифры и делать выводы:

1. Событие вообще трекается?
Проверь, что нужные действия пользователя попадают в аналитику: клик, заявка, покупка, отправка формы.

2. Названия совпадают?
Один и тот же event не должен жить в трёх вариантах: `lead`, `Lead`, `form_submit`. Иначе потом начинается ручная магия.

3. Есть ли параметры?
Без source, campaign, device, page и статуса событие полезно только наполовину.

4. Считается ли один раз?
Дубли — частая причина «роста» конверсии. Особенно если форма отправляется повторно или тег срабатывает дважды.

5. Сходятся ли данные между системами?
GA4, CRM, рекламные кабинеты и Excel должны смотреть в одну сторону, а не спорить между собой.

6. Есть ли контрольная точка? 📌
Сверь трекинг на тестовом сценарии: кликнул — увидел, отправил — зафиксировалось, купил — дошло до отчёта.

Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с чистой структуры событий. Если база кривая, красивые графики просто делают ошибку заметнее.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: всё больше команд уходят от «идеальной» атрибуции в пользу практичной. Раньше спорили, какой канал забрал последний клик, а сейчас чаще задают другой вопрос — что реально помогает бизнесу принять решение и не сломать воронку.

В аналитике это видно по двум трендам:
— больше внимания к first-party данным и server-side трекингу;
— меньше доверия к одному источнику, больше к связке CRM + веб + продуктовые события.

И это, кстати, здорово. Потому что не самый точный отчёт, а понятная система измерений приносит больше пользы. 📊

Если кратко: победит не тот, кто собрал больше событий, а тот, кто умеет превращать шум в выводы. А значит, трекинг сейчас — это уже не про «поставить пиксель», а про выстроить логику, которой можно доверять.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике я получил не из отчёта, а из провала.

Запустили кампанию, показатели в кабинете росли как на дрожжах: CTR хороший, лиды идут, CPA вроде в норме. Красота. А через неделю выяснилось, что половина конверсий — это дубли, а часть заявок вообще не доходила до CRM. Воронка была «успешной» только на дашборде 📉

Ошибка оказалась банальной: событие отправлялось дважды, а проверка источников данных была на уровне «ну вроде всё работает». Самое неприятное — мы приняли решение масштабировать то, что на самом деле не работало.

Вывод простой: не верьте красивым цифрам, пока не сверили трекинг по всей цепочке — реклама, сайт, аналитика, CRM. Если хотя бы одно звено хромает, вы оптимизируете не бизнес, а иллюзию.

Теперь у меня правило: перед любым выводом сначала проверяю не отчёт, а данные под ним 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг воронки «плывёт», проблема обычно не в отчёте, а в логике сбора данных. Разложу по пунктам, что проверить первым делом:

1. Имена событий. Если `lead`, `Lead` и `generate_lead` живут отдельно, аналитика быстро превращается в хаос.
2. Обязательные параметры. Без `source`, `campaign`, `utm_medium` половина выводов будет гаданием.
3. Дубли. Один и тот же клик может улетать дважды — особенно после обновлений формы или SPA-страниц.
4. Потеря перехода между доменами. Пользователь пришёл с рекламы, а на втором шаге стал «новым».
5. Логика статусов. Если этапы сделки не совпадают с событиями, воронка показывает красивую, но бесполезную картинку 📉

Полезная привычка: раз в неделю сверять не только число событий, но и их структуру.
Если в данных нет порядка, Excel посчитает всё очень уверенно — и очень неправильно.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков в трекинге я получил на, казалось бы, простом кейсе: трафик «рос», а деньги — нет.

Смотрю в отчёт: клики есть, лиды есть, CTR нормальный. На первый взгляд всё красиво. Но если разложить в Excel воронку по этапам, стало видно, что проблема не в источнике, а в одном узком месте — между заявкой и подтверждением. Там терялось почти 40% объёма.

Я просто добавил в сводную отдельные поля по статусам и времени обработки, а потом сравнил это по дням и каналам. И вдруг выяснилось: один сегмент приносил много дешёвых заявок, но почти не доходил до оплаты. 📉

После этого решение стало очевидным — не масштабировать, а сначала чинить этап. И вот главный вывод: в аналитике часто выигрывает не тот, кто смотрит на большее число метрик, а тот, кто умеет быстро найти, где именно ломается цепочка. 🧠


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Часто в трекинге ищут «идеальную» цифру и забывают про главное: не все метрики обязаны расти.
Иногда падение CTR — это не проблема, а признак, что вы перестали гнать мусорный трафик.
Иногда рост CPC — нормальная плата за более качественную аудиторию.
А иногда «плохой» ROAS в первые дни — просто эффект длинного цикла сделки, а не провал кампании.

Разрыв шаблона здесь простой: смотреть нужно не на красивую цифру, а на ее роль в воронке. 📊
Если метрика не влияет на решение, она превращается в декорацию.
Если влияет — тогда уже считаем, сравниваем и ищем причину.

Хорошая аналитика не делает отчёт красивым. Она делает его неудобным для самообмана.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова движение: всё больше команд уходит от «собрали события и забыли» к нормальной операционной аналитике. Причина простая — сырой трекинг больше не спасает, когда воронка трескается на стыке рекламных кабинетов, CRM и продукта.

Что вижу по проектам прямо сейчас:
— у многих ломается связка source → lead → deal → revenue;
— события в продукте есть, но без единой схемы именования их невозможно использовать;
— дашборды красивые, но решения по ним не принимаются.

Самый частый сигнал проблемы — когда маркетинг и продукт смотрят на одну и ту же цифру и видят разный бизнес. 📉
Вывод простой: выигрывает не тот, кто «всё трекает», а тот, кто выстроил понятную логику данных и регулярно чистит её от мусора.

Если трекинг не отвечает на вопрос «что именно влияет на деньги», он превращается в дорогую декорацию.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в трекинге смотреть только на клики — можно легко принять шум за результат.

Нормальная аналитика начинается не с отчёта, а с воронки:
1. сколько показов получили,
2. сколько дошло до клика,
3. сколько конвертнулось в целевое действие,
4. какая была стоимость итогового действия.

Тогда видно, где именно «течёт» трафик. Например, CTR может быть высоким, но CR в заявку — слабым. Значит, проблема не в креативе, а в посадочной или оффере. А если кликов мало, но конверсия хорошая — масштабировать нужно не лендинг, а источник трафика 📊

Полезная привычка: сравнивать не только средние значения, но и разбивку по связкам, площадкам и аудиториям. Часто 20% трафика дают 80% результата — и это как раз те цифры, которые стоит искать первым делом.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — смотреть на трекинг как на список событий, а не как на систему принятия решений.

Чаще всего всё начинается красиво: page_view, click, lead, purchase. Но потом выясняется, что:
— события названы по-разному;
— параметры заполняются частично;
— одинаковые действия считаются в разных местах;
— отчёты есть, а ответа на вопрос «что делать?» нет.

Проблема не в количестве событий. Проблема в том, что нет единой логики: что считаем, зачем считаем и где это будет использоваться. 📊

Если событие нельзя привязать к бизнес-решению — это не аналитика, а шум.
Сначала схема: цель → метрика → событие → параметр → отчёт.
Потом уже разметка, дашборды и оптимизация.

Иначе трекинг быстро превращается в красивую, но бесполезную витрину.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых дорогих ошибок в аналитике — строить трекинг “на всякий случай”. Из опыта: если событие не отвечает на конкретный бизнес-вопрос, его почти всегда можно не собирать.

Хорошее правило простое: сначала формулируем решение, которое хотим принять, потом — метрику, и только после этого — событие. Например, не “клик по кнопке”, а “пользователь дошёл до шага оплаты и начал оформление”. Так трекинг перестаёт быть свалкой цифр и начинает работать на продукт 📊

Ещё один важный момент: для каждого события сразу фиксируйте название, условия отправки и владельца. Иначе через месяц в отчёте появится три почти одинаковых события, а доверие к данным начнёт быстро таять.

Чем меньше лишнего в трекинге, тем проще его поддерживать и тем выше шанс, что данные действительно помогут принять решение.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге почти всегда приходится выбирать между двумя подходами: считать всё сразу или собирать только то, что реально влияет на решения.

Первый путь даёт ощущение контроля: событий много, детализация высокая, отчёты выглядят «богато». Но вместе с этим растут шум, сложность поддержки и риск утонуть в данных, которые никто не использует.

Второй подход проще и часто полезнее: сначала фиксируем ключевые точки воронки, а затем добавляем только те события, которые отвечают на конкретный бизнес-вопрос. Так аналитика становится не архивом, а инструментом. 📊

Практика обычно такая: если событие не меняет действие команды, его можно не трекать. Это экономит время, снижает ошибки и делает дашборды читаемыми.

Хороший трекинг — не про максимальное покрытие, а про достаточную точность.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если у вас воронка «живет своей жизнью», а отчеты расходятся с реальностью — обычно проблема не в Excel, а в трекинге. Держите короткий чек-лист, который спасает от хаоса:

— Сначала фиксируем KPI: что именно считаем, на каком этапе и по какой формуле.
— Проверяем UTM-метки: единый нейминг, без дублей и самодеятельности.
— Сверяем события: отправка формы, клик, оплата, звонок — у каждого должно быть понятное имя.
— Отделяем тестовый трафик от боевого, иначе цифры будут «грязными».
— Раз в неделю сравниваем данные из CRM, рекламных кабинетов и аналитики 📊
— Если метрика прыгает, ищем не в отчете, а в источнике: тег, событие, фильтр, timezone.

Хороший трекинг — это не про «собрать побольше данных», а про то, чтобы каждое число можно было объяснить за 30 секунд.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: в трекинге всё чаще выигрывают не те, у кого «самая сложная» схема, а те, у кого она быстрее помогает принимать решения.

Раньше в аналитике любили собирать максимум событий: клики, скроллы, ховеры, промежуточные шаги. В итоге отчёты росли, а ясности — не всегда. Сейчас тренд другой: меньше шума, больше событий, которые реально отвечают на бизнес-вопросы.

Что это значит на практике:
— сначала формулируем вопрос, потом выбираем события;
— убираем дубли и «на всякий случай»;
— проверяем, влияет ли метрика на действие, а не просто красиво выглядит в дашборде;
— смотрим на скорость интерпретации данных, а не только на их объём 📊

Хороший трекинг — это не когда всё измерено. А когда по данным можно быстро понять, что менять и где теряется результат.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике я получил не на росте, а на провале.

Запустили кампанию, отчёты в кабинете выглядели отлично: клики идут, CPA «в норме», лиды есть. Команда радовалась, масштабировали бюджет. А потом выяснилось, что половина конверсий дублировалась, а часть заявок вообще терялась между формой и CRM. 📉

Проблема была не в рекламе, а в трекинге: события стреляли криво, UTM-метки жили своей жизнью, а сквозной аналитики фактически не было. В итоге мы оптимизировали не тот показатель и принимали решения на красивой, но ложной картинке.

Вывод простой: если трекинг настроен «примерно», аналитика превращается в декорацию.
Сначала проверяю логику событий, потом сверяю CRM, и только после этого смотрю на цифры. Иначе можно очень уверенно масштабировать ошибку.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда в трекинге «что-то не сходится», чаще всего проблема не в отчёте, а в логике данных. Разобрал базовый чек-лист, который экономит часы.

1. Сначала проверьте источник.
Один и тот же показатель может считаться по-разному в CRM, аналитике и рекламном кабинете.

2. Затем фильтры и окна атрибуции.
Очень часто расхождение даёт не сама цифра, а период, часовой пояс или модель атрибуции.

3. После — структуру событий.
Если событие отправляется с разными названиями, параметрами или дублями, отчёт начинает «плыть».

4. И только потом сравнивайте итоговые метрики.
Порядок важен: без сверки логики любая оптимизация строится на шуме 📊

Хороший трекинг — это не «красивый дашборд», а данные, которым можно доверять.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды я почти списал кампанию в минус и уже хотел резать бюджет. По отчётам всё выглядело плохо: CTR нормальный, клики есть, а заявок мало. Но проблема оказалась не в рекламе, а в трекинге.

Проверил связку: часть конверсий дублировалась, часть терялась на редиректе, а в Excel сравнение по датам ещё и путало картину из-за таймзоны. В итоге «провал» оказался иллюзией.

Вывод простой: перед выводами из отчёта всегда проверяйте не только цифры, но и логику их появления. Если данные собираются криво, любая аналитика превращается в красивую ошибку 📉

С тех пор у меня правило: сначала валидация событий, потом оптимизация. И это экономит больше бюджета, чем любой «умный» дашборд.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться измерить всё подряд. Кажется, что чем больше событий, тем точнее картина. На деле получается шум, дубли и отчёты, которым никто не верит.

Рабочий подход часто обратный: сначала убираем лишнее, потом добавляем важное. Если событие не влияет на решение, его лучше не трогать. Если метрика не меняет действия команды — она просто занимает место в дашборде 📉

Полезный разрыв шаблона: не спрашивайте «что бы ещё замерить?», спрашивайте «что можно выкинуть без потери смысла?». После этого обычно выясняется, что 20% событий дают 80% пользы.

Трекинг — это не про максимальную детализацию. Это про управляемость. Чем короче путь от события до решения, тем ценнее аналитика 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке снова всплыл тревожный сигнал для всех, кто живёт по цифрам: в воронках всё чаще «ломается» не трафик, а разметка. За последние недели у многих команд заметили одну и ту же картину — клики есть, события в аналитике гуляют, а конверсии внезапно проседают без видимой причины.

Что это обычно значит на практике:
— UTM-связки теряются между сессиями
— дублируются события в пикселе и GA4
— consent-баннер режет часть трекинга
— CRM и веб-аналитика начинают считать разные версии реальности

Главный вывод простой: если отчёт выглядит слишком «ровно», это не всегда хорошая новость. Иногда это повод первым делом проверить не рекламу, а саму систему сбора данных 📉

Сильная аналитика сейчас — это не больше дашбордов, а меньше слепых зон. И чем быстрее вы ловите расхождения между источниками, тем дешевле обходится ошибка.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство трекингов ломается не на настройке, а на интерпретации цифр.
Смотрите не на один показатель, а на связку метрик:

— трафик может расти, а CR падать
— CR может быть высоким, но AOV — слишком низким
— ROI может выглядеть красиво, если не учтён срок окупаемости

Хорошая аналитика отвечает не на вопрос «что случилось?», а на «почему это случилось и что делать дальше».
Поэтому в отчёте держите 3 уровня:

1. Верхний уровень — выручка, лиды, заявки
2. Промежуточный — CR, CPL, CPA
3. Глубокий — качество трафика, доля новых пользователей, LTV

Если метрика не влияет на решение, её лучше убрать из дашборда. Иначе получается не аналитика, а коллекция красивых чисел 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправляется, значит оно уже полезно.

На практике в трекинге чаще всего ломается не код, а логика:
— событие назвали одинаково в разных командах
— параметры передают не всегда и не в одном формате
— воронка строится по данным, которые нельзя сравнивать между собой

Итог простой: в отчётах вроде бы есть цифры, но решений на их основе лучше не принимать. 📉

Хороший трекинг — это не «чем больше событий, тем лучше». Это когда каждое событие отвечает на конкретный вопрос: что произошло, где, у кого и почему это важно для бизнеса.

Если у вас в аналитике много данных, но мало доверия к ним — проблема почти всегда в структуре, а не в количестве.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть правило, которое не раз спасало от хаоса в аналитике: сначала фиксируем, зачем нам событие, и только потом — как его назвать и куда отправить.

Если этого не сделать, трекинг быстро превращается в свалку из `click_button_1`, `btn_main`, `button_test` и ещё десятка похожих событий. В отчётах всё «есть», а ответов на бизнес-вопросы — нет.

Хорошая привычка из практики:
1. Сначала формулируем вопрос: что хотим измерить?
2. Затем определяем действие пользователя.
3. И только после этого задаём единый нейминг и параметры.

Так проще строить воронки, меньше дублей, а аналитика начинает работать на решение задач, а не на сбор красивых, но бесполезных цифр 📊

Если событие нельзя объяснить одной фразой — его, скорее всего, ещё рано внедрять.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, чаще всего выбирают между двумя подходами: собирать всё подряд или фиксировать только то, что реально влияет на решение.

Первый путь кажется безопасным: больше событий, больше деталей, меньше риска что-то упустить. Но на практике это быстро превращается в шум — отчёты пухнут, а полезные сигналы теряются. 📊

Второй подход — событийный минимум с чёткой логикой. Сначала определяем, какие действия пользователя действительно двигают метрику: клик, заявка, покупка, возврат. Потом строим события вокруг этих точек. Итог — чище данные, проще дашборды и быстрее ответы на вопросы бизнеса.

Если коротко: первый подход даёт объём, второй — управляемость. Для аналитики почти всегда выигрывает тот, где меньше хаоса и больше смысла.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист для тех, кто хочет, чтобы трекинг не «жил своей жизнью», а реально помогал принимать решения.

1. Определи, что именно считаешь результатом: лид, заявку, оплату, регистрацию, повторную покупку.
2. Проверь, что у каждого события есть понятное название и единый формат. Без `click1`, `button_ok_2` и прочего хаоса.
3. Сверь, откуда приходит трафик: UTM-метки, источники, кампании, объявления.
4. Убедись, что события не дублируются и не теряются на мобильных и в браузерах с блокировщиками.
5. Сравни цифры между рекламным кабинетом, аналитикой и CRM. Расхождения — не ошибка, а сигнал искать проблему.
6. Настрой регулярную проверку: если данные начали «плыть», заметишь это не через месяц, а в первый же день 📊

Хороший трекинг — это не про больше метрик. Это про данные, которым можно доверять.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один устойчивый сдвиг: в трекинге всё чаще смотрят не на количество событий, а на качество цепочки. Раньше радовались любому росту кликов и просмотров, сейчас вопросов больше: дошёл ли пользователь до ключевого шага, где именно отваливается, что происходит после первого касания.

Это меняет подход к аналитике. Вместо «поставили все события» — собирают понятные воронки, сверяют их с бизнес-логикой и отдельно проверяют, не ломают ли данные интерфейсные изменения. Особенно ценится трекинг, который помогает быстро ответить не только «что произошло», но и «почему это важно». 📊

Если коротко: меньше шума, больше связки между событием и решением. И это уже не просто тренд, а новая норма хорошей аналитики.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы радовались росту CR в отчёте, а потом выяснилось: считали не те конверсии. Событие отправлялось дважды — на загрузке страницы и на клике по кнопке. В Excel всё выглядело красиво: трафик тот же, лидов больше, CPA падает. До тех пор, пока маркетолог не полез в сырой лог и не увидел дубль.

Ошибка была не в цифрах, а в логике трекинга. Мы сравнивали несравнимое: старый и новый поток событий, не проверив, что именно попадает в витрину. Итог — неделя неверных решений и несколько «успешных» гипотез, которые на деле не работали.

Вывод простой: перед анализом проверяйте не только метрики, но и путь данных. Где событие рождается? Не дублируется ли? Нет ли фильтра, который режет часть трафика? В аналитике красиво — не значит правильно 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда воронка «не сходится», проблема часто не в трафике, а в трекинге. Разберу по пунктам, что проверять в первую очередь:

1. События должны быть названы одинаково во всех системах. Если в GA4 одно имя, а в CRM другое — отчёты будут жить своей жизнью.

2. Смотрите на порядок событий, а не только на их количество. Иногда лидов много, но step 2 просто не фиксируется.

3. Проверяйте дубль-срабатывания. Один клик может улетать в аналитику дважды: по JS и через GTM.

4. Сверяйте источники на уровне UTM. Ошибка в одном символе — и платный трафик превращается в direct.

5. Не забывайте про таймзоны и окна атрибуции. Из-за них «вчерашние» конверсии легко уезжают в другой день.

Чем раньше выстроена логика трекинга, тем меньше ручной магии в отчётах 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков по трекингу я получил не из книги, а на живом кейсе.

Кампания выглядела идеально: трафик шел, конверсии были, ROI — «вроде норм». Но когда я разложил данные по источникам, оказалось, что часть лидов дублировалась между событиями, а несколько важных действий вообще не попадали в аналитику. В отчете все выглядело красиво, а по факту мы принимали решения на неполной картине.

После этого я всегда начинаю с простого: проверяю не только сами события, но и их логику — когда срабатывают, что передают, нет ли пересечений и потерь на каждом шаге. И только потом смотрю на CPC, CR и окупаемость.

Главный вывод простой: если трекинг кривой, любая оптимизация становится игрой вслепую 🎯
Сначала доверие к данным, потом выводы.