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 на живом запуске.

У клиента была просадка по конверсии, и на первый взгляд виноват был креатив: CTR норм, а лидов мало. Начал копать глубже — разделил события по устройствам, источникам и времени суток. Оказалось, проблема сидела не в трафике, а в форме: на мобильных пользователи доходили до шага оплаты, но массово отваливались на одном поле. 📉

После этого мы не стали «лить больше», а просто поправили структуру события, добавили проверку на этапе ввода и пересобрали отчёт. Конверсия выросла без увеличения бюджета.

Вывод простой: если трекинг настроен поверхностно, вы видите шум. Если разобрать воронку по сегментам — почти всегда находится конкретная точка, где теряются деньги. И именно её стоит чинить первой.


channel_slug: excel-for-aff

channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

format: text

content:
Почти все смотрят на трекинг как на способ «поймать» клики и конверсии. Но главный инсайт в другом: хорошая аналитика не про сбор всего подряд, а про отказ от лишнего.

Если в отчёте 40 метрик, вы не управляете бизнесом — вы утопили его в шуме. Сильный трекинг начинается с вопроса: какое решение я приму по этому событию? Если ответа нет, событие не нужно.

Разрыв шаблона в том, что самый полезный трекер часто не самый подробный. Он считает не всё подряд, а только то, что меняет действия:
— где теряются деньги,
— где ломается воронка,
— что реально двигает пользователя дальше.

📌 Чем проще схема событий, тем выше шанс, что ей будут пользоваться.
Аналитика ценна не количеством данных, а скоростью ответа на вопрос: «что делать дальше?»


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
С полей прилетела показательная штука: всё больше команд ловят не проблему в трафике, а дыру в измерениях. Реклама крутится, лиды падают, а в дашборде — тишина и «всё по плану». Причина обычно банальная: события шлются криво, дублируются или теряются на стыке сайта, CRM и рекламных кабинетов.

Что важно проверить прямо сейчас:
— совпадают ли UTM-метки везде, где они должны жить;
— не режет ли consent mode часть событий;
— есть ли разница между заявкой в форме и заявкой в CRM;
— не сломалась ли передача офлайн-конверсий.

Сейчас выигрывают не те, у кого больше отчётов, а те, у кого меньше слепых зон. 📊
Если воронка начала «проседать внезапно», первым делом смотрим не на креативы, а на трекинг.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда смотришь на трафик, легко обмануться красивыми цифрами. Клики растут, а денег не прибавляется. Значит, надо смотреть не на один показатель, а на связку метрик.

Минимальный набор, который должен быть под рукой:
— CTR: понимаем, цепляет ли креатив
— CR: доходит ли пользователь до целевого действия
— CPC / CPA: сколько реально стоит трафик и результат
— ROI / ROMI: окупается ли связка в целом
— LTV: насколько ценный пользователь приходит со временем 📊

Главная ошибка — оптимизировать верх воронки и забывать про низ. Дешёвый клик без конверсии = дорогой мусор. Лучше 100 переходов с нормальным CR, чем 1000 пустых.

Смотрите на метрики в динамике и только в одном контексте: источник, период, сегмент, креатив. Тогда цифры начинают отвечать на главный вопрос — где теряются деньги и что именно чинить.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — собирать данные, но не связывать их с вопросом бизнеса.

Событие «клик», «просмотр», «отправка формы» само по себе ничего не значит. Пока не понятно:
— на каком шаге отваливается трафик,
— какой источник даёт не лиды, а мусор,
— где ломается воронка,
— что влияет на выручку, а не просто на активность.

В итоге в отчёте красиво растут цифры, а решений нет.

Правильный подход — начинать не с событий, а с гипотезы: что именно хотим проверить и какое действие примем по результату. Тогда трекинг становится инструментом, а не складом метрик 📊

Если в аналитике нет ответа на вопрос «что делать дальше?», значит, вы меряете не то.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть одно правило, которое экономит кучу времени в аналитике: сначала считайте не всё, а только то, что влияет на решение.

В трекинге легко утонуть в красивых, но бесполезных цифрах. Открытия, клики, показы, сессии — сами по себе они ничего не дают, если не привязаны к воронке. Сначала задайте вопрос: какое действие должно измениться после анализа? Тогда и список метрик станет короче, и отчёт — полезнее.

Из практики: если метрика не может привести к конкретному действию, её лучше вынести в дополнительный слой, а не держать в основном дашборде. Так вы не перегружаете команду шумом и быстрее видите, где реально ломается путь пользователя 📊

Хороший трекинг — это не максимум событий, а минимум лишнего.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике почти всегда есть выбор: собирать всё подряд или считать только то, что реально влияет на решение.

Первый подход — «трекаем максимум». Он хорош на старте: меньше шансов пропустить важное, проще потом искать причины просадки. Но быстро превращается в шум: десятки событий, которые никто не смотрит, отчёты пухнут, а выводы размываются.

Второй подход — «сначала гипотеза, потом событие». Здесь каждый параметр нужен под конкретный вопрос: где отваливается воронка, что влияет на конверсию, какой канал даёт качество. Плюс — чистые дашборды и быстрые решения. Минус — можно не заметить редкие, но важные сигналы.

Оптимальный вариант обычно посередине: сначала минимальный набор метрик, потом — точечное расширение под задачи бизнеса 📊

Если трекинг не помогает принимать решения, значит, он уже начал мешать.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любого трафика проверьте базовую схему трекинга — это экономит бюджет и нервы.

Чек-лист для быстрой проверки:
1. UTM-метки едины по шаблону: source, medium, campaign, content, term.
2. Все ключевые события настроены: view_content, lead, purchase, signup — что важно именно вам.
3. Воронка не рвётся: переход на сайт → событие → отправка в CRM → сделка.
4. Дубли событий исключены: одно действие не должно считаться дважды.
5. Атрибуция в отчётах совпадает с логикой закупки: иначе оптимизация идёт “вслепую”.
6. Тестовый лид проходит весь путь и виден в аналитике, CRM и рекламном кабинете.
7. Есть резервный способ проверки: если один инструмент отвалился, данные не теряются 📊

Если хотя бы один пункт не сходится — сначала чините трекинг, потом масштабируйте трафик.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
За последние месяцы всё чаще вижу одну любопытную вещь: команды начинают считать не «всё подряд», а только то, что реально двигает деньги.
Раньше трекинг часто строили по принципу «давайте соберём максимум событий, а потом разберёмся». Сейчас подход меняется: меньше шума, больше связки между источником, действием и выручкой.

Что это значит на практике:
— воронка режется до 3–5 ключевых шагов;
— отдельно смотрят не только конверсию, но и качество трафика;
— события привязывают к бизнес-метрикам, а не к красивым графикам;
— дубли и мусор в аналитике чистят раньше, чем запускают масштабирование.

📌 Тренд простой: выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, у кого данные отвечают на один вопрос — что именно приносит результат.

Если у вас отчёты есть, а решений по ним нет, проблема часто не в дашборде. Проблема в том, что трекинг собран без приоритета.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самый дорогой баг в аналитике обычно выглядит как «ну, данные чуть шумные».

Однажды мы смотрели на кампанию, где в Excel всё было красиво: клики росли, заявки тоже. Решение казалось очевидным — масштабировать. Но через неделю продажи не выросли. Начали копать и выяснили, что в трекинге дублировался event отправки формы. На графиках это выглядело как успех, а по факту — мы оптимизировали фантомные конверсии 📉

Вывод простой: если метрика слишком хороша, чтобы быть правдой, сначала проверяйте не креатив, а логику сбора данных.
Что спасает от таких историй:
- сверка событий с CRM;
- контроль дублей и потерь;
- тестовые заявки перед запуском;
- отдельный лист в Excel для аномалий.

Аналитика не про красивые отчёты. Она про то, чтобы не принять ошибку в трекинге за рост.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда воронка «сыпется», проблема часто не в трафике, а в том, как вы его меряете. Разбираю по пунктам, что проверять в первую очередь:

1. События. Если ключевые действия не размечены, вы видите не аналитику, а догадки.
2. Имена и структура. Один и тот же клик не должен называться по-разному в разных отчётах.
3. Источник данных. Сверяйте CRM, сайт и рекламные кабинеты — расхождения обычно находятся именно там.
4. Дедупликация. Дубли лидов и покупок легко раздувают результат на 10–20%.
5. Сегменты. Средняя цифра почти всегда врёт: смотрите отдельно новые/возвратные, мобайл/десктоп, платный/органический трафик 📊
6. Окно атрибуции. Если его не зафиксировать, вчерашний успех может внезапно исчезнуть или, наоборот, вырасти в отчётах.

Хороший трекинг — это не больше метрик, а меньше мусора в данных. Чем чище разметка, тем быстрее принимаются решения 🚀


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных инсайтов по трекингу я получил не из отчёта, а из ошибки в разметке.

Запускали связку, смотрели на CTR, CR, расход — всё было «в пределах нормы». Но когда разложили данные по источникам и креативам, увидели странность: один и тот же оффер в разных каналах давал разный EPC, хотя логика трафика была одинаковой. Причина оказалась банальной — часть конверсий уезжала в «(not set)» из-за кривого UTM и неверной передачи subid.

После чистки трекинга картина изменилась: один источник внезапно стал убыточным, а другой — заметно сильнее, чем казалось изначально. 📊

Вывод простой: если аналитика выглядит слишком ровно, сначала проверьте не выводы, а данные. В аффилейтке ошибка в трекинге легко маскируется под «нерабочую связку», хотя на деле ломается только учёт. И именно поэтому я всегда начинаю не с оптимизации, а с валидации цепочки: клик → subid → конверсия → постбек.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — не отсутствие данных, а уверенность, что они уже «нормально собраны».

Разрыв шаблона простой: трекинг нужен не для отчётов, а для принятия решений. Если событие нельзя превратить в действие, оно просто шумит в дашборде.
Например, «клик по кнопке» сам по себе почти бесполезен. А вот «клик → отправка формы → доход через 7 дней» уже показывает, где теряется деньги.

Что стоит проверять в первую очередь:
— одинаково ли считаются события в разных системах;
— есть ли дубли и пропуски;
— совпадает ли логика атрибуции с реальным циклом сделки;
— можно ли по данным ответить на вопрос «что менять завтра» 📊

Хорошая аналитика не выглядит как красивый отчёт. Она выглядит как неудобный вопрос, на который наконец-то есть ответ.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Полевые новости по аналитике: у многих команд снова всплыл старый баг — трекинг вроде есть, а данных для решения нет. Событие отправляется, UTM живут своей жизнью, а в отчётах тишина или каша из дублей.

Что вижу чаще всего:
— у одного и того же действия 2–3 названия;
— параметры теряются между лендингом и формой;
— события настроены «на глаз», без карты воронки;
— postback и client-side спорят между собой.

Главный вывод простой: трекинг — это не набор пикселей, а договорённость между маркетингом, продуктом и разработкой. Если нет единого словаря событий и контроля качества, аналитика превращается в красивую иллюзию 📉

Что спасает на практике:
1. фиксировать схему событий до запуска;
2. проверять все ключевые переходы руками;
3. раз в неделю смотреть не только объём, но и процент потерь;
4. держать отдельный чек-лист на дубли и сломанные UTM.

Чем раньше находите разрыв, тем меньше потом «лечите» отчёты вместо бизнеса 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Аналитика без цифр — это мнение, а не работа.

В трекинге важно не просто собирать события, а сразу понимать, какие метрики реально влияют на деньги. CTR, CR, CPA, ROAS, LTV — это не набор аббревиатур, а цепочка, по которой видно, где теряется эффективность.

Частая ошибка — смотреть на одну метрику в отрыве от остальных. Высокий CTR не спасёт, если падает конверсия на лендинге. Низкий CPA может выглядеть красиво, но без качества трафика быстро превращается в пустую экономию. 📉

Хорошая аналитика отвечает на 3 вопроса:
— что привело пользователя;
— где он отвалился;
— что дало прибыль.

Если в отчёте есть только клики и показы, это не аналитика, а витрина. Настоящая ценность начинается там, где цифры помогают принимать решения, а не просто заполняют дашборд.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — смотреть на цифры, не проверив, что именно они измеряют.

Классический кейс: канал «плохо конвертит», а потом выясняется, что в отчёт попадает не покупка, а клик по кнопке «Оформить». Или цель срабатывает на каждом шаге формы, и воронка выглядит красивее, чем реальность.

Что из этого следует:
— сначала фиксируем бизнес-событие, а уже потом настраиваем метрику;
— проверяем, одинаково ли событие считается в GA4, CRM и рекламном кабинете;
— отдельно смотрим дубли, тестовые отправки и автосрабатывания.

Иначе аналитика превращается в декорацию: графики есть, решений — нет 📉

Правильный трекинг начинается не с дашборда, а с вопроса: «Что именно мы хотим доказать этой цифрой?»


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых частых ошибок в трекинге — пытаться сразу измерить всё. На практике это почти всегда приводит к шуму: метрик много, выводов мало.

Правило, которое работает почти всегда: сначала фиксируйте не события, а решение, которое вы хотите принять.
Если метрика не помогает ответить на вопрос «что делать дальше?», значит, она пока лишняя.

Например, для рекламной воронки часто достаточно 3 уровней:
1. входящий трафик,
2. качество трафика,
3. конверсия в целевое действие.

А уже потом можно добавлять глубину: шаги формы, отказы, повторные визиты, сегменты. 📊

Так трекинг не превращается в склад цифр, а начинает работать как инструмент управления.
Именно в этом разница между «мы всё считаем» и «мы понимаем, что происходит».


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге всегда есть два пути: держать всё «по-простому» или строить систему сразу.

Первый подход — быстрый старт. Ставите минимум событий, считаете базовые конверсии, не тратите время на сложную архитектуру. Плюс очевиден: можно быстро увидеть, где проседает воронка. Минус тоже понятен — когда данных становится больше, начинается хаос: разные названия событий, дубли, лишние ручные правки.

Второй подход — сразу проектировать схему. Единые нейминги, понятные параметры, логика событий под задачи бизнеса. Это дольше на старте, зато потом аналитика не превращается в разбор полётов 🔍

Если продукт маленький или проверяете гипотезу — чаще выигрывает первый вариант. Если уже есть рост, команды и несколько источников трафика — лучше второй.
Главное не «собирать всё подряд», а трекать то, что реально помогает принимать решения 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском рекламы проверьте трекинг по этому чек-листу — сэкономит бюджет и нервы.

1. UTM-метки единые и без самодеятельности: источник, канал, кампания, контент.
2. Цели в аналитике совпадают с реальными действиями: заявка, звонок, оплата, регистрация.
3. События передаются корректно: без дублей, без пропусков, с нужными параметрами.
4. Сквозная аналитика видит весь путь: от клика до сделки, а не только лид в форме.
5. CRM и аналитика говорят на одном языке: одинаковые статусы, одинаковые ID.
6. Данные проверены на тестовом трафике: один клик — одно событие — одна сделка.
7. Отчёт по каналам собирается автоматически, а не вручную в панике раз в неделю 📊

Если хотя бы один пункт хромает — выводы по рекламе будут красивыми, но бесполезными. Лучше потратить 20 минут на проверку, чем потом искать, где потерялись лиды.


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, кто собирает максимум событий, а те, кто заранее чистит шум.

Раньше воронки строили по принципу «заснимем всё, а потом разберёмся». Сейчас это часто ломает отчётность: лишние события, дубли, кривые UTM и разъехавшиеся названия превращают аналитику в архив артефактов, а не в инструмент решений.

Что реально работает:
— жёсткий словарь событий и параметров;
— проверка схемы до запуска трафика;
— отдельный контроль за first-party данными;
— регулярная сверка источников, а не раз в квартал.

Тренд простой: меньше хаоса на входе = больше доверия к цифрам на выходе 📊
И в 2025 это уже не «хорошая практика», а базовое условие, чтобы аналитика вообще была полезной.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды я смотрел на отчёт и был уверен: всё работает идеально. Трафик рос, заявки шли, CPA выглядел приятно. Проблема всплыла позже — когда клиент спросил, почему «успешных» конверсий много, а продаж почти нет.

Оказалось, в трекинге был классический провал: цели считались по клику на кнопку, а не по фактической отправке формы. Плюс часть лидов дублировалась из-за кривой настройки postback. 📉

Итог предсказуемый: красивый дашборд, неправильные решения, потерянный бюджет.

Что вынес для себя:
— любая цель должна проверяться не только в интерфейсе, но и по backend-данным;
— логика атрибуции важнее «зелёных» цифр;
— сначала QA трекинга, потом масштабирование.

В аналитике опаснее всего не нулевые цифры, а уверенность, что данные уже чистые.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг собран абы как, аналитика превращается в шум. Чтобы данные реально помогали, держите базовый чек-лист:

1. Определите одну главную цель. Не «следить за всем», а понять, какое действие приносит деньги: заявка, регистрация, покупка, звонок.
2. Разведите события по уровням. Есть микро-конверсии, есть финальная цель. Если смешать их в одну кучу, отчёты будут врать.
3. Проверяйте источники трафика отдельно. UTM-метки, реферы, внутренние переходы — всё это должно быть чисто размечено.
4. Сверяйте данные между системами. Разница между CRM, аналитикой и рекламным кабинетом — норма, но её надо объяснять, а не игнорировать.
5. Смотрите не только на количество, но и на качество. 100 лидов без продаж хуже, чем 20 с нормальной конверсией 📊

Хороший трекинг — это не «много событий», а понятная цепочка от клика до денег.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — считать, что «если цифры есть, значит всё работает».

Один раз мы увидели просадку по конверсиям на лендинге. Сначала подумали на креативы, потом на трафик, потом на оффер. Но проблема оказалась банальнее: часть событий дублировалась, а ключевая цель иногда не доходила до аналитики из-за задержки в скрипте.

Что я вынес из этого кейса:
— не доверять первому графику без проверки логики событий;
— сверять не только объемы, но и последовательность шагов;
— тестировать трекинг не «в целом», а по сценариям: клик, загрузка, отправка формы, спасибо-страница.

После фикса цифры не выросли магически — зато перестали врать. И это, пожалуй, важнее 📊

Хорошая аналитика начинается не с отчетов, а с чистого сбора данных.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство команд меряют «что угодно», но не то, что реально двигает деньги. И вот неожиданный вывод: идеальный трекинг — не максимальный, а минимально достаточный.

Если в отчёте 37 метрик, вы не видите сигнал. Если 5 — уже можно принимать решения.
Я бы строил аналитику так:

1. Сначала фиксируем 1 целевое действие: заявка, покупка, регистрация.
2. Потом 2–3 промежуточных события: клик, просмотр, добавление в корзину.
3. И только после этого — разрезы: канал, креатив, аудитория.

Фишка в том, что лишние события не дают точности. Они создают иллюзию контроля. 📊

Если метрика не меняет решение — её можно смело убрать.
Хороший трекинг отвечает не на вопрос «что произошло?», а на вопрос «что делать дальше?».


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова заметное движение: компании всё чаще пересобирают аналитику не «когда-нибудь», а прямо сейчас. Причина простая — старые схемы с кучей ручных выгрузок и дублирующихся событий перестают выдерживать реальную нагрузку.

Что вижу по практике:
— бизнес стал чаще проверять не просто факт события, а его качество;
— сквозная аналитика всё сильнее упирается в чистоту CRM и единые правила именования;
— ошибки в UTM и offline-данных начали стоить дороже, чем раньше. 📊

Главный вывод: победит не тот, у кого больше отчётов, а тот, у кого данные быстрее проходят путь от клика до решения. Сейчас особенно ценятся простые, понятные схемы трекинга, которые можно поддерживать без героизма команды.

Если аналитика «сыпется» на стыке каналов — это уже не мелкий технический баг, а прямой риск для бюджета.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство ошибок в трекинге не в формулах, а в логике метрик. Если у вас в отчёте есть клики, лиды и продажи, сначала проверьте не красивую визуализацию, а связку цифр между ними.

Полезная мини-формула для контроля:
клики → CR в лид → CR в продажу → выручка на клик.

Если где-то ломается цепочка, ищите не «плохой трафик», а:
— провал по источнику;
— перекос по устройствам;
— разрыв между событиями и статусами в CRM;
— дубли и потери в UTM/событиях 📊

Хороший трекинг — это не когда данных много, а когда по ним можно быстро ответить на 3 вопроса:
откуда пришли,
что сделали,
сколько это принесло.

Именно поэтому полезно смотреть не только на абсолютные числа, но и на доли, конверсии и стоимость шага. Цифры без связки между собой почти всегда врут.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — смотреть на цифры, не проверяя, что именно они считают.

CTR, CPA, ROAS, CR — вроде бы знакомые метрики, но в отчётах они часто живут по разным правилам. В одном месте в конверсию попадает только покупка, в другом — ещё и заявка. Где-то трафик режется по UTM, где-то часть источников теряется. В итоге вы сравниваете не эффективность каналов, а качество настройки трекинга.

Перед выводами всегда задавайте один вопрос: «Эта метрика у всех одна и та же?»
Если ответ неочевиден — цифры могут врать не хуже плохого креатива 📉

Полезная привычка: раз в неделю сверять 3 вещи — источник трафика, событие конверсии и окно атрибуции. Это занимает меньше 10 минут, но экономит бюджет и нервы.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в трекинге есть сомнение — считайте, что метрика уже не работает.

Из опыта: самые частые провалы в аналитике начинаются не с дашбордов, а с определения события. Команда уверена, что «клик по кнопке» — это одно и то же, а по факту у одного это нажатие, у другого — успешная отправка формы, у третьего — открытие попапа. В отчёте всё красиво, а выводы — мимо.

Правило простое: прежде чем собирать данные, зафиксируйте, что именно считается событием, где оно возникает и как проверяется. Одно название — одно действие — один источник правды ✅

Ещё важный момент: если метрику нельзя объяснить за 10 секунд, её почти всегда будут трактовать по-разному. А значит, решения по ней тоже будут расходиться. Лучше потратить час на согласование схемы, чем потом неделю разбирать, почему «конверсия» везде разная 📊


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 влияет на решения.

Первый путь кажется безопасным: больше событий, больше деталей, меньше шансов что-то потерять. Но на практике он быстро превращается в шум — отчёты перегружены, а выводы размыты.

Второй подход дисциплинирует: сначала определяем бизнес-вопрос, потом — нужные события, параметры и разрезы. В итоге данных меньше, но они чище и полезнее для анализа 📊

Ключевая разница простая:
— в первом случае трекинг живёт ради трекинга;
— во втором — ради действий.

Если цель — не просто «собирать», а принимать решения, выигрывает не максимальный объём, а точность модели данных.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг «есть», а доверия к цифрам нет — почти всегда проблема не в отчетах, а в базе. Перед тем как смотреть CPA, ROMI и конверсии, прогоните мини-чек-лист:

1. UTM разложены по одному стандарту: source, medium, campaign, content, term.
2. События в аналитике названы одинаково везде, без дублей и «почти таких же» названий.
3. Цели проверены вручную: отправка формы, клик, покупка, звонок.
4. Сквозная логика не ломается на мобильных, редиректах и оплате.
5. CRM и аналитика считают одно и то же событие одинаково.
6. В отчетах есть фильтр на спам, тестовые заявки и внутренний трафик.

Если хотя бы один пункт проседает, любое решение по рекламе будет на шатком фундаменте 📊
Сначала чистим трекинг, потом оптимизируем трафик.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один любопытный сдвиг: всё больше команд перестают считать трекингом только «настроили события — и забыли». Сейчас в фокусе не количество событий, а качество сигнала.

Что это значит на практике:
— меньше мусорных событий, больше смысловых;
— одна и та же метрика должна совпадать в BI, рекламных кабинетах и CRM;
— атрибуция всё чаще проверяется не “на веру”, а через сверку по нескольким источникам;
— UTM и параметры кампаний начинают жить по жёстким правилам, иначе отчёты быстро превращаются в хаос 📉

Главный тренд — аналитика становится не про сбор данных, а про доверие к данным.
Если цифрам нельзя объяснить, откуда они взялись, они уже не помогают принимать решения.

И да: чем сложнее воронка, тем дороже обходится один кривой event.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы запустили кампанию, которая на первый взгляд выглядела идеально: трафик шёл, клики были, отчёты радовали. А потом выяснилось, что половина конверсий вообще не попадала в аналитику.

Причина оказалась банальной: событие срабатывало не на том шаге, а часть UTM терялась при редиректе. В итоге мы оптимизировали не то, что реально работало, и пару недель кормили бюджетом каналы-пустышки 📉

Главный вывод простой: аналитика — это не красивый дашборд, а проверка реальности. Если трекинг настроен криво, любые выводы становятся опасными.
Что стоит перепроверять в первую очередь:
- совпадают ли события с бизнес-логикой;
- не обрезаются ли UTM и gclid;
- корректно ли передаются дубли и возвраты;
- нет ли расхождений между CRM и веб-аналитикой.

Иногда один неучтённый переход стоит дороже, чем весь медиаплан.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда воронка «проседает», чаще всего проблема не в трафике, а в трекинге. Вот на что я бы смотрел в первую очередь:

1. Согласуйте события до запуска.
Если у вас «lead», «submit» и «form_sent» означают одно и то же, в отчётах начнётся хаос.

2. Проверяйте UTM не только на входе, но и дальше по цепочке.
Частая ошибка — источник сохраняется в первом касании и теряется на заявке или оплате.

3. Сравнивайте данные в трёх точках:
реклама, аналитика, CRM. Если расхождение больше 10–15%, ищите разрыв в логике событий.

4. Отдельно смотрите мобильный трафик.
Там чаще ломаются формы, кнопки и скрипты, а в сумме это выглядит как «плохая конверсия» 📉

5. Не доверяйте красивым дашбордам без валидации.
Один неверный event name — и вся картина по каналам уже искажена.

Хороший трекинг — это не больше цифр, а меньше сюрпризов.


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 запуске, а уже после масштабирования.

Кампания выглядела идеально: клики есть, лиды идут, CPA в норме. Но когда я начал разбирать связку «источник → лендинг → форма → CRM», выяснилось, что часть заявок просто терялась между этапами. На дашборде всё было зелёным, а в реальности — минус к прибыли 📉

Проблема оказалась в мелочи: разные названия одного и того же события в разных системах. В отчётах это выглядело как три разных действия, а по факту — один и тот же пользовательский шаг. После унификации событий и сверки идентификаторов конверсия «просела» ещё сильнее, но уже честно. И именно тогда стало понятно, где реально течёт бюджет.

Вывод простой: пока трекинг не собран в единую логику, оптимизировать рекламу опасно. Сначала доверяй данным, потом масштабируй. 🔧


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Почти все смотрят на трекинг как на вопрос «что бы ещё замерить». А правильный разрыв шаблона — спросить: что можно не мерить вообще?

Чем больше событий в аналитике, тем выше шум, дороже поддержка и больше шанс, что команда будет принимать решения по красивым, но бесполезным цифрам. Иногда один хорошо собранный путь пользователя даёт больше пользы, чем 40 микрособытий ради ощущения контроля 📉

Рабочий принцип простой:
— если метрика не меняет решение, её не трекаем;
— если событие нельзя интерпретировать без контекста, его нужно доработать;
— если отчёт никто не открывает, он не аналитика, а архив.

Хороший трекинг — это не «всё видеть», а быстро понимать, где именно бизнес теряет деньги и почему 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Полевые наблюдения за последние дни: у трекинга снова начинается «чистка воздуха». Платформы и браузеры ускоряют закручивание гаек, а старые схемы атрибуции все чаще дают шум вместо сигнала.

Что это значит на практике:
— часть конверсий будет «теряться» между каналами;
— last click окончательно перестает быть универсальной правдой;
— value событий и server-side связка становятся не опцией, а базой.

Если у вас отчеты до сих пор живут только на пикселе и UTM, пора проверить, где именно данные уже проседают. Особенно в мобильном трафике и там, где длинный путь до покупки.

Главный вывод простой: побеждает не тот, кто собрал больше событий, а тот, кто умеет собрать их без дыр и быстро сверить с бизнес-результатом 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике легко утонуть в десятках графиков, но почти всегда решение лежит в 3–5 цифрах.
Если трафик растёт, а денег больше не становится — смотрим не на клики, а на связку:

1. CTR — цепляет ли креатив
2. CR — дожимает ли лендинг
3. EPC / CPA — насколько экономика вообще сходится
4. ROMI — приносит ли канал прибыль
5. Retention / LTV — есть ли у трафика повторная ценность

Главная ошибка — считать метрики по отдельности. CTR может быть отличным, но если CR проседает, итог всё равно плохой.
Поэтому в Excel удобно собирать не просто отчёт, а цепочку: показ → клик → лид → продажа → повтор.

💡 Хорошая аналитика отвечает не на вопрос «что выросло», а на вопрос «на каком шаге сломалась воронка».
Именно там обычно и лежат деньги.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — смотреть на цифры как на «правду», а не как на сигнал.

Часто трекинг настроен, отчёты есть, события летят, а выводы всё равно мимо. Почему? Потому что считают всё подряд: клики, скроллы, просмотры, но не связывают это с деньгами, лидами и качеством трафика. В итоге метрики растут, а бизнес — нет 📉

Нормальная аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса:
**какое действие реально двигает пользователя к целевому результату?**

Если этого нет, вы измеряете активность, а не эффективность.
И ещё одна ловушка: когда одно и то же событие трекается по-разному на сайте, в CRM и в рекламных кабинетах. Потом начинается классика: «у нас везде разные цифры». Это не магия. Это плохая схема данных.

Сначала — единые определения.
Потом — корректный трекинг.
И только потом — красивые отчёты. ✅


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в трекинге одна и та же цифра живёт в двух местах — скоро у вас будет не аналитика, а спор версий.

Правило из опыта простое: у каждого ключевого показателя должен быть один «главный» источник. Не «примерно совпадает», не «потом сверим», а именно один. Иначе отчёт быстро превращается в набор красивых, но несогласованных чисел 📊

Что помогает на практике:
— сразу фиксировать, откуда берём метрику;
— не смешивать логику расчёта между командами;
— отдельно хранить определения: что считаем лидом, визитом, покупкой;
— если число в отчёте изменилось — сначала проверять источник, потом уже искать баг.

Хороший трекинг не тот, где данных много. А тот, где им можно доверять.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике почти всегда есть два пути: собирать всё подряд или строить трекинг только под ключевые вопросы бизнеса.

Первый подход кажется безопасным: чем больше событий, тем лучше. На практике он быстро превращается в «кладбище» лишних метрик — отчёты тяжелеют, ошибки множатся, а полезные сигналы тонут в шуме.

Второй подход требует дисциплины, зато даёт ясность: сначала формулируем гипотезу, потом определяем, какие действия реально влияют на результат, и только после этого настраиваем события. Такой трекинг проще поддерживать, легче проверять и быстрее превращать в решения 📊

Хорошее правило: если событие нельзя связать с вопросом или действием, оно, скорее всего, не нужно.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист для нормального трекинга, который реально помогает принимать решения, а не просто копить цифры:

1. Сначала фиксируйте, что именно хотите измерить: лиды, продажи, CAC, LTV, ROMI — без цели данные быстро превращаются в шум.
2. Проверьте, что события названы одинаково везде. Один и тот же клик не должен жить под тремя разными именами.
3. Отдельно отметьте источники трафика: UTM-метки, referrer, кампании. Иначе половина отчетов будет «из воздуха».
4. Сверьте, что цели и события дубли не плодят. Один пользователь — одно ключевое действие.
5. Раз в неделю смотрите не только на рост, но и на провалы: где обвалился CTR, где вырос CPL, где отвалились конверсии.
6. Держите таблицу с логикой трекинга: что считаем, как считаем, где лежит. Это экономит часы на разборе хаоса 📊

Если воронка не сходится — сначала ищите проблему в трекинге, а уже потом в маркетинге.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: в аналитике всё чаще считают не «сколько кликов», а «насколько быстро стало понятно, что канал/кампания не работает».
И это очень правильный тренд.

Раньше трекинг строили вокруг отчётов: собрать максимум данных, потом разбирать по неделям. Сейчас ценность в другом — быстрее увидеть сигнал и раньше остановить слив бюджета.
То есть важны не только конверсии, но и первые маркеры качества: глубина просмотра, micro-events, повторные визиты, задержка до целевого действия.

Что это меняет на практике:
— события надо собирать не «на всякий случай», а под решения
— дашборды должны отвечать на вопрос «что выключать первым»
— воронка полезнее, если в ней есть ранние индикаторы, а не только финал

В итоге аналитика становится не архивом, а системой управления. И это, пожалуй, самый сильный тренд сейчас 📈


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 есть, заявки идут, отчёты красивее некуда. А потом выяснилось, что половина конверсий просто не попадала в аналитику.

Причина оказалась банальной: на одном из этапов трекинг сломался, а мы заметили это только через несколько дней. За это время успели перераспределить бюджет, отключить рабочие связки и похвалить неэффективные. 📉

Главный урок здесь простой: аналитика — это не «поставил и забыл». Её надо регулярно проверять как минимум по трём вещам:
— совпадают ли события в системе и в CRM;
— не просел ли объём данных;
— нет ли странных скачков в отчётах.

Провал оказался дорогим, зато полезным: теперь у нас есть чек-лист контроля трекинга, и он спасает от решений на основе неполных данных.
В аналитике хуже всего не ошибка. Хуже — не знать, что она уже давно влияет на деньги.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Трекинг часто ломается не в коде, а в логике. Вот 5 мест, где чаще всего теряются данные:

1. Событие не привязано к бизнес-цели.
Если просто «клик есть», но непонятно, что он значит для воронки, аналитика превращается в шум.

2. Нет единого нейминга.
Когда `signup`, `SignUp` и `registration` живут одновременно, отчёты начинают врать уже на уровне сводки.

3. Не проверены дубликаты.
Одно действие может улетать дважды: через GTM, через код или через повторный триггер. Итог — завышенные конверсии 📈

4. Параметры передаются нестабильно.
Событие есть, но без `source`, `device`, `step` или `product_id` оно почти бесполезно для разборов.

5. Нет регулярной валидации.
Трекинг нужно не «настроить и забыть», а периодически сверять после релизов, редизайнов и изменений форм.

Хорошая аналитика — это не количество событий, а их пригодность для решений.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков в трекинге я поймал на простом кейсе: все метрики выглядели «нормально», но прибыль почему-то проседала. CTR держался, конверсия не падала, а ROMI медленно сползал вниз.

Проблема оказалась не в трафике, а в разметке событий. Часть конверсий уходила в дубликаты, а часть — в «undefined» из-за кривой передачи параметров. В таблицах это выглядело как мелочь, но именно она ломала всю картину 🧩

После чистки событий и проверки логики атрибуции внезапно всплыло главное: один источник давал хороший объем, но почти не приносил качественных лидов. Без корректного трекинга я бы продолжал масштабировать убыточный канал.

Вывод простой: в аналитике опаснее всего не отсутствие данных, а уверенность, что данные уже правильные. Перед выводами я теперь всегда сначала проверяю 3 вещи: дубли, потерю параметров и совпадение логики между рекламой, CRM и отчетом.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — смотреть на красивый дашборд и думать, что он отвечает на вопросы бизнеса. Нет. Он чаще просто успокаивает.

Разрыв шаблона в том, что хорошие отчёты не обязаны быть полными. Они обязаны быть полезными. Если метрика не меняет решение, её место не в отчёте, а в архиве. 📉

Что я бы проверял первым делом:
— есть ли у каждого показателя владелец;
— можно ли по нему принять действие за 5 минут;
— видно ли, где именно сломался путь пользователя;
— не прячется ли одна ключевая проблема за 20 “второстепенных” KPI.

В трекинге часто побеждает не тот, у кого больше событий, а тот, у кого меньше шума. Хорошая аналитика — это не “собрать всё”, а “убрать всё лишнее” 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова сдвиг: всё больше команд уходят от «собрали события и забыли» к живой валидации данных прямо в воронке. И это не модный термин, а необходимость.

Что вижу по практике: чаще всего ломается не сам сбор, а стык между продуктом, рекламой и BI. Событие прилетело, но с задержкой, UTM потерялись, source переехал в last non-direct, а в отчёте уже «минус 15% конверсии». 📉

Сильный ход сейчас — строить трекинг не вокруг списка событий, а вокруг вопросов бизнеса:
— где теряем деньги,
— на каком шаге пользователи отваливаются,
— какие источники дают фальшивый рост.

Если этого нет, даже идеальная схема событий не спасает.
Хорошая новость: проверки можно автоматизировать. Плохая — без них любая аналитика очень быстро превращается в красивую, но бесполезную таблицу.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике легко утонуть в красивых отчётах и забыть про главное — что именно двигает результат.

Если смотреть на трекинг только по верхам, можно увидеть клики, показы и CTR, но не понять, где теряется деньги. Гораздо полезнее держать фокус на связке метрик:

— охват → переходы → конверсии
— стоимость клика → стоимость лида → стоимость продажи
— % отказов → глубина → время на сайте

📌 Частая ошибка — сравнивать все цифры подряд. Метрика работает только в контексте: высокий CTR не спасёт, если дальше проседает конверсия, а дешёвый лид бесполезен, если он не доходит до продажи.

Хороший трекинг — это не много данных, а правильные цифры в правильной последовательности. Когда воронка собрана без дыр, видно не просто что произошло, а где именно система начинает терять эффективность.


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 отправилось, то трекинг работает.

На практике данные часто «ломаются» не в пикселе, а раньше: дублируются события, теряются UTM, часть параметров приходит пустой, а конверсии улетают в разные системы с разной логикой. В итоге в отчетах всё «почти нормально», но решения принимаются на кривой базе 📉

Что проверять в первую очередь:
— совпадает ли логика событий на сайте, в CRM и в рекламных кабинетах;
— нет ли дублей на странице спасибо и при повторной загрузке;
— сохраняются ли utm/click_id до конца воронки;
— одинаково ли считаются лиды, оплаты и возвраты.

Правильный трекинг — это не «настроили и забыли», а регулярная сверка данных между источниками. Иначе аналитика превращается в красивую иллюзию, а не в инструмент роста.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых частых ошибок в трекинге — пытаться измерить всё сразу. Из практики: если событие не влияет на решение, его не нужно тащить в аналитику.

Рабочее правило простое: сначала фиксируем путь, по которому принимается решение, потом уже навешиваем события. Иначе получается красивый отчёт, который никто не использует — зато в нём десятки параметров и ни одного ответа на вопрос «что делать дальше» 📊

Ещё один полезный фильтр: каждое событие должно отвечать хотя бы на один из трёх вопросов — где теряем, что сработало, что масштабировать. Если не отвечает ни на один, это шум.

Хороший трекинг — не про количество метрик, а про скорость принятия решений. Именно это и экономит деньги, время и нервы.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге почти всегда спорят не про «как считать», а про «что считать источником правды».

Есть два подхода.

**1. Жёсткий трекинг по событиям.**
Фиксируем всё на уровне действий: клик, скролл, отправка формы, покупка. Плюс — высокая детализация и понятная воронка. Минус — легко утонуть в шуме: событий много, а смысла мало, если не продумать структуру заранее.

**2. Трекинг от бизнес-цели.**
Сначала задаём, что реально важно: лид, оплата, повторная покупка, LTV. Потом под это строим отчёты и сегменты. Плюс — аналитика ближе к деньгам. Минус — можно потерять диагностическую глубину, когда нужно понять, где именно ломается путь.

Лучший вариант обычно не «или/или», а связка: события дают механику, цели — управленческий слой 📊
Именно так аналитика перестаёт быть набором цифр и начинает работать на решение задач.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском рекламы проверь не креатив, а измерение. Если трекинг настроен криво, ты не увидишь, где реально зарабатываешь, а где просто сливаешь бюджет.

Чек-лист перед стартом:
— UTM-метки единые по всем каналам
— цели и события в GA4/метрике работают корректно
— конверсии дубли не создают
— сквозная аналитика считает лиды и продажи одинаково у маркетинга и продаж
— CRM передаёт статусы без потерь
— все формы, кнопки и оплаты отдают события в аналитику
— test-campaign проходит полный путь от клика до сделки

Если на этапе проверки что-то не сходится — сначала чинить трекинг, потом масштабировать трафик. Иначе отчёты будут красивыми, а решения — дорогими 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем любопытный сдвиг: в трекинге все чаще смотрят не на “идеально полный” набор событий, а на данные, которые реально помогают принять решение здесь и сейчас.

Появляется больше запросов на короткий контур аналитики:
— меньше лишних событий в логе,
— больше фокуса на ключевых шагах в воронке,
— понятные правила, что считается конверсией,
— и обязательная проверка качества данных до запуска рекламы 📊

Почему это важно? Потому что перегруженная аналитика создает иллюзию контроля, но в моменте мешает увидеть главное: где теряется трафик, какой креатив тащит, а какой просто сжигает бюджет.

Хороший трекинг сейчас — это не “собрать все”, а “собрать достаточно, чтобы быстро действовать”.
Именно такой подход чаще всего выигрывает в performance-аналитике 🚀


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды я смотрел на красивую отчётность и был уверен: трекинг у проекта идеальный. Конверсии растут, CPL в норме, источники сходятся. А потом заметил странность: у одного канала слишком ровные показатели, как будто он жил в вакууме без просадок и всплесков 📉

Проверка заняла 15 минут. Оказалось, UTM-параметры слетали на мобайле, а часть заявок попадала в «прочее». Мы оптимизировали не тот канал, урезали бюджет сильному источнику и только усилили ошибку. Красиво собранная аналитика без проверки качества данных — это не контроль, а иллюзия контроля.

Мой вывод простой: сначала валидируем трекинг, потом делаем выводы. Сверяйте формы, события, дубли, атрибуцию и расхождения между системами. Иначе можно очень уверенно улучшать то, что на самом деле сломано.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если трекинг в Excel превращается в свалку, проблема обычно не в формулах, а в структуре. Чтобы данные реально помогали, держите базу в порядке:

1. Разделяйте события и метрики.
Событие — это факт: клик, заявка, покупка. Метрика — число, которое вы считаете на его основе: CR, CPA, ROI.

2. Фиксируйте единый формат полей.
Дата, канал, кампания, устройство, статус — всё должно заполняться одинаково. Иначе сводные начнут врать из-за дублей и разного написания.

3. Добавляйте служебные столбцы.
UTM-метки, источник, тип трафика, ответственный — это не лишнее, а основа для быстрой сегментации и поиска ошибок.

4. Проверяйте аномалии до отчёта.
Резкий рост нулей, пропуски в датах, одинаковые значения в разных строках — частый признак, что трекинг сломался. 📊

5. Делайте отчёт не «красивым», а читаемым.
Один экран — один вопрос: что произошло, где просадка, что делать дальше.

Хороший трекинг — это не больше данных, 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 учебника, а после провального запуска.

Смотрели на CR, клики и расходы — всё выглядело «нормально», но прибыль не сходилась. Проблема оказалась в деталях: часть лидов дублировалась, а события в аналитике считались не в том порядке. В отчётах было красиво, в Excel — хаос.

После этого я перестал доверять только верхнеуровневым метрикам. Теперь сначала проверяю связку: источник → клик → событие → продажа. И обязательно сверяю данные между аналитикой, CRM и таблицей. Если где-то есть расхождение, значит, решение пока принимать рано 📊

Главный вывод простой: хороший трекинг — это не про «больше данных», а про данные, которым можно верить.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться измерить всё сразу. В итоге в отчёте 47 метрик, 12 дашбордов и ни одного решения.

Разрыв шаблона в том, что хороший трекинг начинается не с событий, а с вопроса: **какое действие должно измениться после просмотра данных?**
Если ответа нет — значит, вы не анализируете, а коллекционируете цифры 📊

Что работает лучше:
- фиксируйте 1 ключевую цель на этап воронки;
- трекайте не «всё подряд», а только точки, где можно влиять на результат;
- отдельно отмечайте неуспехи: ошибки, отказы, возвраты.

Парадокс: меньше событий в аналитике часто дают больше управляемости. Потому что команда видит не шум, а сигнал.
А сигнал — это когда по данным можно принять решение, а не просто полюбоваться графиком.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга назревает заметный сдвиг: всё больше команд уходят от «поставили пиксель — и забыли» к нормальной сквозной логике с валидацией событий, дедупликацией и проверкой качества данных. И это не модный термин, а прямой ответ на реальность: конверсии теряются, атрибуция ломается, а отчёты в кабинете и CRM всё чаще расходятся 📉

Что видно по проектам: выигрывают не те, у кого больше событий, а те, у кого события стабильны, понятны и совпадают между рекламой, сайтом и аналитикой. Минимальный набор сейчас — контроль UTM, server-side там, где это оправдано, и регулярный аудит расхождений по ключевым метрикам.

Если коротко: трекинг перестал быть «настройкой» и стал частью продуктовой дисциплины. Кто это понял раньше, тот быстрее масштабируется и меньше спорит о цифрах.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике главное — не собрать все цифры подряд, а быстро понять, что реально двигает результат.

Если смотреть на трекинг как на набор метрик, то обычно хватает 4 уровня:
1) объём — сколько трафика пришло;
2) качество — как он себя ведёт;
3) конверсия — сколько дошло до целевого действия;
4) экономика — сколько это стоило и что принесло 💡

Ошибка, которую вижу чаще всего: считают CTR, CR и CPA по отдельности, но не связывают их в одну цепочку. В итоге метрика выглядит красиво, а прибыль — нет.

Полезный подход: сначала фиксируйте базу — источник, сессию, событие, выручку. Потом стройте воронку и сравнивайте не «в среднем по больнице», а по каналам, кампаниям и аудиториям. Именно там обычно лежат деньги 📊

Если метрика не влияет на решение — это не KPI, а просто число.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ошибка в аналитике — смотреть на красивые цифры, а не на вопрос, который они должны закрывать.

Часто трекинг строят по принципу «соберём всё, а потом разберёмся». В итоге события есть, отчёты есть, а ответов нет. Потому что метрики не привязаны к воронке, гипотезе и решению, которое надо принять 📉

Если не определили заранее:
— что считаем успехом,
— на каком шаге теряем пользователя,
— какое действие будет считаться целевым,

то аналитика превращается в склад данных, а не инструмент роста.

Правильный подход простой: сначала бизнес-вопрос, потом событие, потом отчёт.
Иначе можно месяцами оптимизировать то, что вообще не влияет на деньги.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в трекинге что-то «не бьётся», первым делом проверь не отчёт, а логику события.

Из опыта: 8 из 10 расхождений появляются не из-за Excel, а из-за того, что одно и то же действие в продукте считается по-разному в разных системах. Где-то событие отправляется при клике, где-то — после успешного ответа сервера, где-то — с задержкой. В итоге в таблице всё выглядит как ошибка, хотя на деле сломана точка фиксации.

Правило простое: у каждого события должно быть одно место истины — когда именно оно считается совершённым. Пока это не зафиксировано, любые сравнения CTR, CR и выручки будут условными 📊

Если хотите меньше ручных разборов, начинайте не с дашборда, а с описания событий: триггер, условия, источник, владелец. Это экономит часы на каждом отчёте.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике почти всегда есть выбор: собирать события «широко» или строить трекинг по ключевым действиям.

Первый подход даёт максимум данных. Видно почти всё: клики, скроллы, промежуточные шаги, микроконверсии. Плюс — потом можно пересобрать воронку и найти неожиданные паттерны. Минус — быстро появляется шум, а вместе с ним дубли, лишние события и сложная поддержка.

Второй подход — фокус на бизнес-метриках. Отслеживаем только то, что реально влияет на лид, оплату или удержание. Данных меньше, но отчёты чище, а выводы — быстрее. 📊

Если проект на старте, обычно выгоднее второй вариант. Если продукт уже зрелый и есть ресурс на поддержку, первый даёт больше гибкости. Лучший компромисс — базовый набор событий + отдельные гипотезы под точечный сбор данных.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист перед запуском трекинга, который экономит часы на разборе данных:

1. События названы одинаково во всех источниках. Без «signup», «sign_up» и «registration» в одном отчёте — потом это не склеить.
2. У каждого события есть обязательные параметры: источник, кампания, шаг воронки, user_id или другой стабильный идентификатор.
3. Проверен дублирующийся сбор: одно действие не должно улетать дважды из-за скриптов, пикселей или автособытий.
4. Настроены тестовые конверсии: до запуска видно, что данные приходят, а не «починим после».
5. Сверены часовой пояс, валюта и окно атрибуции — иначе цифры будут правильные, но не ваши.
6. Есть таблица соответствия: что считается лидом, регистрацией, оплатой, повторной покупкой.

Если эти пункты не закрыты, аналитика превращается в угадайку 📊

Лучше потратить 20 минут на проверку, чем потом неделю искать, почему в отчёте минус 30% конверсии.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем интересный сдвиг: всё больше команд перестают пытаться трекать «вообще всё» и переходят к событийной аналитике по ключевым действиям. Не потому что это модно, а потому что старые схемы с десятками лишних событий и таблицами на 200 колонок просто перестают помогать принимать решения.

Что происходит на практике:
— меньше шума в отчетах;
— быстрее проверяются гипотезы;
— проще искать, где реально ломается воронка;
— аналитика начинает отвечать на бизнес-вопросы, а не просто «собирать данные» 📊

Самый заметный тренд — связка продукта, маркетинга и аналитики вокруг одного набора метрик. Когда все смотрят на одинаковые события и одинаковые определения, исчезает классическая история: «у нас данные не сходятся».

Вывод простой: выигрывают не те, кто собирает больше, а те, кто трекает точнее. И Excel тут по-прежнему отлично помогает — быстро свести, проверить и увидеть, где цифры начинают врать.


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.

Когда-то мы запустили кампанию, собрали красивые цифры в дашборде и были уверены: всё работает. CTR рос, клики шли, отчёты выглядели бодро. А потом выяснилось, что половина конверсий просто не трекалась. 🫠

Проблема была не в рекламе, а в настройке событий: часть форм отправлялась без thank-you page, часть — через SPA, а UTM терялись по пути. В итоге мы оптимизировали не то, что нужно.

Вывод простой: хороший отчёт — это не красивый отчёт, а тот, которому можно доверять. Перед запуском всегда проверяйте цепочку целиком:
1. источник трафика;
2. передача UTM;
3. срабатывание событий;
4. совпадение данных в системах.

Если один элемент цепи ломается, вся аналитика начинает врать. А это уже не цифры, а дорогая иллюзия 📉


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если воронка «сыпется» и цифры не сходятся, проблема обычно не в отчёте, а в настройке трекинга. Разбираю по пунктам:

1. Сначала фиксируем, что считаем успехом: заявка, клик, регистрация, оплата. Без этого аналитика превращается в набор красивых графиков.

2. Проверяем, откуда идут данные: сайт, CRM, коллтрекинг, рекламные кабинеты. Если один источник «врёт», вся картина смещается.

3. Смотрим на разметку событий. Названия должны быть едиными, без вариантов вроде lead, leads, form_submit и submit_form — иначе потом не сведёте отчёты.

4. Отдельно сверяем UTM-метки. Ошибка в одном символе может увести трафик в «неизвестное» и испортить атрибуцию.

5. Делаем контрольные тесты: один клик, одна заявка, одна сделка. Это самый быстрый способ поймать разрыв между системами 🔍

Хорошая аналитика — это не про сложные дашборды, а про дисциплину в данных. Если база чистая, решения принимаются быстрее и без гаданий 📊


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 из книги, а из живой кампании.

Запустили трафик, цифры в кабинете выглядели бодро: CTR нормальный, клики идут, лиды есть. Но в отчёте по факту выручка не сходилась с тем, что показывал трафик. Сначала грешили на креативы, потом на лендинг, а проблема оказалась банальнее — в событии конверсии дублировались отправки формы. 📉

После чистки трекинга картина резко изменилась: часть “успешных” конверсий исчезла, зато стало видно реальный CPA и узкое место в воронке. И именно это спасло бюджет — мы перестали масштабировать то, что на самом деле не работало.

Вывод простой: если трекинг кривой, аналитика не помогает принимать решения — она их красиво маскирует. Поэтому перед оптимизацией я всегда сначала проверяю не ставки, а логику событий и совпадение данных между источниками.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство смотрит на трекинг как на способ «поймать» пользователя в воронку. Но в реальности сильная аналитика начинается не с событий, а с вопросов: что именно должно измениться в решении о бюджете?

Разрыв шаблона в том, что идеальный отчёт — не самый подробный, а самый неудобный. Он должен показывать не только, где растёт CTR, но и где рост кликов не даёт денег. Не только конверсию, но и стоимость ошибки в данных. 📊

Если метрика не влияет на действие, это не аналитика, а декор.
Если событие нельзя привязать к управленческому решению, оно, скорее всего, лишнее.

Полезный трекинг — это когда после дашборда хочется не «посмотреть ещё», а сразу что-то отключить, переделать или масштабировать.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Пока все спорили о красивых дашбордах, на поле снова всплыла старая боль: трекинг живёт ровно до первого сбоя в атрибуции.

Свежий вывод простой: если у вас нет жёсткой дисциплины по UTM, event naming и проверке постбэков, аналитика начинает «врать» не постепенно, а мгновенно. Вчерашний стабильный ROMI превращается в набор красивых, но бесполезных цифр 📉

Что стоит проверить прямо сейчас:
— не смешиваются ли события из разных источников в одну логику;
— одинаково ли считаются конверсии в CRM, трекере и BI;
— не отваливаются ли параметры на редиректах и в мессенджерах;
— есть ли у вас алерт на резкие провалы в объёме событий.

Главный инсайт: в 2025 выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, кто быстрее замечает, где они сломались. Если трекинг не проходит регулярный аудит, любая оптимизация строится на песке ⚙


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда смотришь на трафик, легко зациклиться на кликах и CTR. Но для нормальной оценки кампании этого мало — нужны цифры, которые показывают, где именно теряется прибыль.

Минимальный набор метрик для трекинга:
• CTR — насколько оффер цепляет аудиторию
• CR в лид/продажу — превращается ли интерес в деньги
• EPC — сколько приносит каждый клик
• CPA — сколько реально стоит целевое действие
• ROI — есть ли вообще смысл масштабировать

Главная ошибка — оценивать связку по одной метрике. Высокий CTR может маскировать слабый лендинг, а низкий CTR иногда компенсируется сильным CR и хорошим EPC. 📊

Если хочешь быстро понять, где узкое место, смотри воронку по шагам: показ → клик → лид → продажа. Тогда сразу видно, что чинить: креатив, посадочную или оффер.
Цифры не просто фиксируют результат — они показывают, куда лить дальше.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ловушка в аналитике — смотреть на цифры, не понимая, что именно они означают.

Чаще всего ошибка не в трекинге, а в интерпретации. Видят рост CTR — радуются. Видят падение CPL — тоже радуются. А потом выясняется, что трафик стал дешевле только потому, что срезали качественные площадки, а конверсии просели с задержкой.

Что важно проверять всегда:
— одинаковые ли окна атрибуции;
— не поменялась ли структура трафика;
— есть ли отложенные конверсии;
— сравниваете ли вы сопоставимые периоды.

Аналитика без контекста — это не управление, а угадайка 📉

Перед выводом задайте один вопрос: «Что изменилось кроме самой метрики?»
Часто именно он спасает от дорогих решений.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если в трекинге нет единой логики, аналитика быстро превращается в набор красивых, но бесполезных цифр.

Правило из опыта простое: сначала фиксируем не отчёты, а смысл каждого события. Что именно считаем конверсией, где у нас лид, а где просто интерес, в какой момент пользователь считается активным. Если эти определения плавают, потом Excel хоть идеально соберёт данные — выводы всё равно будут кривыми.

Ещё один важный момент: не пытайтесь сразу трекать всё. Лучше 5–7 ключевых событий, но с понятными названиями и одинаковыми правилами, чем 50 «на всякий случай». 📊

И да, перед запуском любой воронки полезно задать себе один вопрос: если этот показатель вырастет, какое решение я приму? Если ответа нет — метрика, скорее всего, лишняя.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

Первый подход кажется безопасным: чем больше событий, тем полнее картина. На практике он быстро превращается в мусорный поток — дашборды перегружены, а важные сигналы тонут в шуме.

Второй подход — трекинг от задачи. Сначала формулируем, какое решение будет принято по данным, потом выбираем 3–7 ключевых метрик и события под них. 📊 Так отчёты становятся короче, а выводы — быстрее.

Главная разница простая: первый метод отвечает на вопрос «что вообще происходит?», второй — «что с этим делать?». Для ежедневной работы почти всегда выигрывает второй. Особенно если нужен не отчёт ради отчёта, а понятный управленческий ответ.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если у вас воронка «не сходится», проблема чаще всего не в трафике, а в трекинге. Перед тем как смотреть отчёты, пройдитесь по чек-листу:

1. События названы одинаково везде: без `click_1`, `Click1` и прочего зоопарка.
2. Все ключевые действия размечены: заявка, клик, просмотр, оплата, шаги формы.
3. UTM-метки заполняются по правилам, а не вручную «как вспомнили».
4. Дубли событий отфильтрованы — иначе конверсии рисуются из воздуха.
5. Цели в аналитике совпадают с бизнес-логикой, а не с тем, что «легче настроить».
6. Проверен путь от источника до CRM: данные не теряются на стыке систем.
7. Есть контрольные тесты после каждого изменения на сайте или в пикселе.

Если хотя бы по одному пункту есть провал, отчёты уже врут. А значит, сначала чините трекинг, потом делаете выводы 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один устойчивый сдвиг в аналитике: команды всё чаще уходят от «собрать максимум событий» к «собирать только то, что реально влияет на решение».

Почему это важно:
— меньше шума в отчётах;
— быстрее поиск проблем в воронке;
— понятнее связь между событием и бизнес-метрикой.

На практике это выглядит так: вместо 40 сырых событий оставляют 10–15 ключевых, а остальные объединяют в более осмысленные группы. Плюс всё чаще ставят в приоритет не просто факт события, а его контекст: откуда пришёл пользователь, на каком шаге застрял, что было до и после.

И ещё один заметный тренд 📈 — трекинг всё чаще строят сразу под вопросы бизнеса, а не под «как бы что-нибудь померить». Это сильно экономит время аналитика и снижает шанс, что данные есть, а ответа всё равно нет.

Если коротко: меньше данных ради данных, больше данных ради действия.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы были уверены, что трафик льётся отлично: заявки растут, CPL выглядит прилично, отчёты — красивее некуда. А потом нашли маленькую ошибку в трекинге, которая тихо съедала часть конверсий. Не катастрофа? На первый взгляд да. Но именно она искажала картину: часть лидов записывалась в «непонятно откуда», а часть — вообще терялась. 📉

Самый неприятный момент в аналитике — когда цифры не врут, а просто говорят не то, что вы хотели услышать. И причина часто не в “плохом канале”, а в UTM, дублях событий, кривой передаче статуса или дыре между CRM и рекламным кабинетом.

Вывод простой: сначала проверяем трекинг, потом делаем выводы. Любая оптимизация без доверия к данным — это не growth, а угадайка. 🔍

Если отчёт кажется слишком красивым, чтобы быть правдой, — скорее всего, так и есть.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Трекинг часто ломается не из-за «плохой аналитики», а из-за мелких ошибок в процессе. Если смотреть по пунктам, обычно проблема в одном из трёх мест:

1. События названы хаотично.
Когда у одного действия 3–4 варианта имени, отчёты превращаются в кашу. Нужен единый словарь: одно действие — одно имя.

2. Параметры собираются не по логике воронки.
Если не определить, какие поля обязательны на каждом шаге, потом невозможно сравнить каналы, креативы и сегменты.

3. Данные не проверяются после запуска.
Трекинг нельзя «поставить и забыть». Минимум — сверка событий, проверка дублей и тест целостности данных.

4. Отчёты строятся раньше, чем настроена структура.
Сначала схема событий и параметров, потом дашборды. Иначе аналитика будет красивой, но бесполезной 📊

Хороший трекинг — это не про количество метрик, а про дисциплину в деталях.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды в проекте я смотрел на отчёт и не понимал, почему трафик растёт, а заявок больше не становится. На первый взгляд всё было красиво: клики есть, CTR нормальный, стоимость лида не выбивается. Но стоило разложить путь пользователя по шагам, как проблема всплыла сразу: половина конверсий терялась между формой и благодарностью.

Ошибка оказалась банальной — событие отправки формы срабатывало, а переход на thank you page фиксировался не всегда. В итоге часть лидов просто исчезала из статистики, а решения принимались на кривых данных 📉

После исправления трекинга картина поменялась: один канал внезапно оказался сильнее остальных, а другой — переоценённым. С тех пор у меня простое правило: сначала доверяй не цифрам на экране, а логике цепочки. Если трекинг собран с дырой, аналитика превращается в красивую иллюзию.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чаще всего в трекинге ломают не формулы, а ожидания.

Мы привыкли думать: если события стоят, атрибуция есть, отчёты сходятся — значит, всё работает. Но на практике самый опасный баг — не в коде, а в логике измерения.
Например: конверсии есть, но часть лидов приходит из каналов, которые не размечаются. Или ROAS красивый, но в отчёт не попадает возврат, отмена, офлайн-оплата. В итоге система показывает не бизнес, а удобную версию реальности.

Полезный разрыв шаблона: сначала проверяйте не точность данных, а то, что именно вы вообще считаете успехом. 📊
Если метрика не может объяснить решение — это не KPI, а декорация.

Хороший трекинг начинается с вопроса: «Что мы готовы поменять по результату этого отчёта?»
Если ответа нет, значит, вы собираете не аналитику, а шум.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге снова шумно: всё больше команд ловят одну и ту же проблему — события в аналитике вроде бы есть, а доверия к ним нет. На дашборде красиво, в отчёте всё сходится, а потом выясняется: часть конверсий дублируется, часть теряется, а UTM живут своей жизнью.

Что сейчас особенно важно проверить:
— нет ли дублей на отправке событий;
— совпадает ли логика client_id / user_id между платформами;
— не ломаются ли параметры при редиректах и кроссдоменке;
— одинаково ли считаются конверсии в рекламных кабинетах и в BI.

Главный вывод простой: чем сложнее стек, тем меньше пользы от «примерно всё настроено». В аналитике сейчас выигрывают не те, у кого больше событий, а те, у кого меньше расхождений между системами 📊

Если дашборд выглядит слишком идеально — это повод не радоваться, а перепроверить.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — мерить всё подряд и думать, что это даёт контроль.

Обычно трекинг начинается с правильного намерения: «давайте соберём максимум данных». А дальше в отчётах появляются десятки событий, половина из которых не влияет ни на выручку, ни на решения. В итоге команда смотрит на красивые графики, но не понимает, что реально нужно улучшать.

Рабочий подход проще:
1. Сначала отвечаем на вопрос, какое решение должен помочь принять отчёт.
2. Потом оставляем только те метрики, которые влияют на это решение.
3. И уже после этого строим события, дашборды и алерты 📊

Если метрика не меняет действие — это не аналитика, а шум.

Хороший трекинг не про количество данных, а про ясность: что произошло, почему это важно и что делать дальше.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых дорогих ошибок в аналитике — считать, что «если событие есть, значит оно трекается правильно».

На практике правило простое: сначала проверяйте не количество событий, а их смысл. Один и тот же клик может быть полезным сигналом, а может превращать отчёт в шум, если у него нет контекста: где случился, на каком шаге воронки, с каким результатом.

Что я всегда проверяю в первую очередь:
— есть ли у события понятное бизнес-значение;
— можно ли по нему принять решение;
— не дублируется ли оно в соседних событиях;
— совпадает ли логика в трекере, CRM и отчётах.

Если событие нельзя объяснить за 10 секунд — его, скорее всего, рано отправлять в дашборд. 📊

Хорошая аналитика начинается не с объёма данных, а с дисциплины в названии, смысле и проверке каждого действия.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике почти всегда спор сводится к двум подходам: «соберём максимум данных» или «зафиксируем только то, что реально влияет на решение».

Первый путь даёт ощущение контроля. Но быстро превращается в болото: события дублируются, отчёты растут, а выводов меньше. Второй подход кажется скромнее, зато работает стабильнее: сначала считаем ключевые действия пользователя, потом добавляем детали только туда, где они помогают управлять воронкой 📊

Практика показывает: если метрика не меняет решение — это не трекинг, а шум. Лучше 5 событий, которые читаются без вопросов, чем 50, в которых тонут ошибки и гипотезы.

Хороший стек аналитики — не тот, где «всё собрано», а тот, где на один вопрос находится один понятный ответ.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если воронка “ломается”, обычно проблема не в трафике, а в трекинге. Перед запуском кампании пройдитесь по чек-листу:

1. События названы одинаково во всех системах.
2. UTM-метки заполняются по одному стандарту.
3. Считаете не клики, а ключевые действия: лид, оплату, регистрацию.
4. Проверяете, что цели реально долетают в аналитику.
5. Сверяете данные из рекламных кабинетов, CRM и GA/Метрики.
6. Отдельно отмечаете, где теряются дубли и некачественные лиды.
7. Фиксируете, кто и когда менял настройки.

📌 Хороший трекинг — это не “потом разберёмся”, а база, на которой строятся решения. Если данные собраны криво, любой дашборд будет красивой ошибкой.

Раз в неделю делайте быстрый аудит: 15 минут сейчас экономят часы на разборе причин просадки потом.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем один устойчивый сдвиг: всё больше команд уходят от «собрали события — и забыли» к живому слою трекинга, где данные сразу влияют на продуктовые решения.

Что это значит на практике:
— события описывают не просто факт клика, а контекст действия;
— названия метрик и параметров становятся едиными для маркетинга, продукта и аналитики;
— воронки проверяют не раз в месяц, а почти в реальном времени;
— ошибки в разметке ловят раньше, чем они успевают испортить отчёты 📊

И главный тренд: аналитика всё чаще строится не вокруг количества данных, а вокруг качества вопросов. Не «что ещё можно посчитать?», а «какое решение мы примем, если увидим этот сигнал?».

Это меняет и Excel-подход: меньше хаотичных выгрузок, больше аккуратных таблиц, где каждый столбец отвечает на конкретный вопрос. Именно так трекинг перестаёт быть складом событий и становится инструментом роста.


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, трафик рос, отчёты выглядели красиво: CTR вверх, клики есть, заявки тоже. Проблема выяснилась позже — часть событий в трекинге дублировалась, а часть вообще не доезжала. В итоге мы оптимизировали не воронку, а иллюзию воронки 📉

Главная ошибка была не в настройках, а в доверии к первым цифрам. Никто не сделал базовую проверку: совпадают ли события, не ломается ли UTM, корректно ли считается источник, есть ли расхождения между CRM и аналитикой.

Вывод простой: сначала проверка качества данных, потом выводы. Любая метрика без валидации — это не сигнал, а предположение. И чем дороже трафик, тем больнее потом считать чужую уверенность за результат.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда в воронке «что-то не сходится», обычно проблема не в отчёте, а в трекинге. Разобрать это проще по пунктам:

1. Сначала проверьте событие на уровне логики: оно вообще должно срабатывать в этом месте или его повесили «на всякий случай»?
2. Сравните названия событий в продукте, GTM и аналитике. Одна лишняя буква — и данные уже живут в двух мирах.
3. Смотрите не только факт отправки, но и параметры: source, campaign, user_id, revenue. Без них событие почти бесполезно.
4. Отдельно проверьте дубликаты. Часто одно действие улетает дважды: при клике и при успешной загрузке.
5. Не доверяйте цифрам без теста руками. Пройдите сценарий сами и сравните, что ушло в систему.

Хороший трекинг — это не «собрали события», а «данным можно верить» 📊


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых полезных уроков в трекинге я вынес не из книги, а из ошибки в рабочем проекте.

Мы долго не могли понять, почему связка с хорошим CTR почти не дает лидов. На первый взгляд всё выглядело нормально: трафик шёл, клики были, отчёты не краснели. А потом я начал смотреть не на общий результат, а на разрез по источникам, плейсментам и времени суток. И вот там всплыло главное: половина «эффективного» трафика была с мусорных площадок, где клики дешёвые, а качество — ноль.

После этого мы перестроили отчёт: добавили отдельные срезы по post-click, прокинули более точные события и перестали верить среднему по больнице. 📊
Итог оказался банальным, но важным: в аналитике выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, кто задаёт им правильные вопросы.

С тех пор правило простое: если цифры выглядят слишком хорошо — сначала ищу, где именно меня обманул разрез.


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 метрик много, а решений нет.

Рабочий подход наоборот: сначала задаём 1 главный вопрос бизнеса, потом под него строим 3–5 сигналов. Не 30 событий, не 100 параметров, а короткую цепочку: источник → действие → ценность. Тогда аналитика начинает отвечать не на «что произошло», а на «почему это важно».

Ещё один разрыв шаблона: иногда лучший трекинг — это не точность до последнего клика, а отказ от лишней детализации. Чем меньше шума, тем быстрее видно, где теряются деньги.

📊 Если событие нельзя связать с решением, оно не метрика, а просто строка в базе.

В аналитике побеждает не тот, кто собрал больше данных, а тот, кто быстрее превратил их в действие.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Похоже, в трекинге назревает ещё один неприятный сюрприз: всё больше команд сталкиваются с тем, что цифры в рекламных кабинетах и в BI начинают расходиться не «чуть-чуть», а заметно. Причина обычно не в магии, а в цепочке: окна атрибуции, потери на переходах между устройствами, блокировки cookies и разъезды по таймзонам.

Что важно проверить первым делом:
— совпадают ли источники истины в отчётах;
— не смешались ли разные модели атрибуции;
— корректно ли уезжают UTM и click ID;
— не режет ли серверный трекинг события по дубликатам или timeout’ам.

Главный вывод простой: чем сложнее стек, тем меньше доверия к «одной красивой цифре». Нормальная практика — держать сверку по нескольким слоям: кабинет, трекер, CRM, BI. И отдельно фиксировать, где именно начинается погрешность 📊

Если этого не делать, можно долго оптимизировать не трафик, а расхождения.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Аналитика без цифр — это не анализ, а мнение.
Если воронка выглядит «нормально», но вы не видите базовые метрики, легко промахнуться с выводами: высокий CTR не спасёт, если падает CR на лендинге, а низкий CPC не помогает, когда LTV не покрывает CAC.

Что стоит держать под рукой в трекинге:
— объём трафика по каналам
— CTR, CR и CPA по каждому этапу
— долю отказов и качество сессий
— выручку, маржу и LTV, а не только лиды
— разрез по устройствам, гео и времени

Главный принцип простой: сравнивайте не цифру сама по себе, а её контекст. 2% конверсии могут быть отличным результатом в одной нише и провалом — в другой. 📊

Метрики нужны не для отчёта, а чтобы быстро понять, где именно течёт воронка и сколько это стоит.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что «если данные есть, значит, всё уже понятно».

На практике в трекинге чаще всего ломается не сбор, а интерпретация:
— события названы по-разному в разных командах;
— один и тот же шаг считается дважды;
— конверсию смотрят без привязки к источнику трафика;
— отчёты строят по всем пользователям, а решения принимают для одного сегмента.

В итоге цифры выглядят аккуратно, но не отвечают на главный вопрос: что именно нужно изменить в продукте, рекламе или воронке 📊

Полезнее начинать не с дашборда, а с вопроса: какое действие мы хотим улучшить и по какому признаку поймём, что стало лучше.
Тогда аналитика перестаёт быть «табличкой с фактами» и начинает работать как инструмент управления.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых дорогих ошибок в аналитике — доверять цифрам, пока не проверил, что именно считается.

Из опыта: если у вас есть трафик, лиды и продажи, почти всегда найдётся хотя бы один разъехавшийся участок в трекинге. Где-то событие срабатывает дважды, где-то UTM теряются на редиректе, где-то CRM считает заявку по-своему, а отчёт — по-своему.

Правило простое: прежде чем строить выводы, сверяйте не только итоговую метрику, но и весь путь между источником и продажей. Если воронка не бьётся на 3–5%, это уже не погрешность, а повод копать.

Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса: «А точно ли это событие означает то, что мы думаем?» 🔍


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге почти всегда спор не про инструменты, а про подход.

Первый путь — собирать максимум событий. Кажется надёжно: «потом разберёмся». Но на практике это часто даёт шум, дубли, лишние затраты на поддержку и отчёты, которые никто не читает.

Второй путь — начинать с вопросов бизнеса и фиксировать только то, что помогает на них отвечать. Меньше событий, зато выше качество данных, проще проверка и быстрее выводы.

Если сравнивать по-деловому, то первый подход выигрывает в полноте, а второй — в управляемости. Для старта и регулярной аналитики чаще полезнее именно второй. Он заставляет заранее договориться о логике, назвать метрики и не плодить «данные ради данных» 📊

Хороший трекинг — это не когда всё собрано, а когда из собранного можно быстро принять решение.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист по трекингу, который спасает от «данные есть, выводов нет»:

— Сначала фиксируем цель: что именно хотим измерить — лид, заявку, оплату, удержание.
— Потом собираем карту событий: просмотр, клик, скролл, отправка формы, ошибка.
— Проверяем, что у каждого события есть понятные названия и единый формат.
— Обязательно задаём параметры: источник, кампания, устройство, шаг воронки.
— Сверяем, что события не дублируются и не теряются при переходах.
— Тестируем всё руками до запуска: один баг в трекинге = неделя грязной аналитики.
— И только после этого строим дашборды 📊

Главная мысль простая: аналитика начинается не с отчёта, а с дисциплины в разметке. Если события кривые, любой красивый график будет просто декоративным.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: все больше команд перестают мерить аналитику «по отчетам» и начинают строить трекинг вокруг решений.

Что это значит на практике:
— меньше внимания к десяткам красивых дашбордов;
— больше к 3–5 событиям, которые реально влияют на выручку;
— акцент не на «что случилось», а на «что делать дальше».

Самый полезный трек сейчас — не тот, где собрано всё подряд, а тот, где видно путь пользователя и можно быстро поймать точку потери. Если событие нельзя превратить в действие, его часто просто не нужно тащить в схему.

И еще один тренд 📈: компании чаще чистят аналитику от мусора, чем добавляют новые метрики. Это неожиданно улучшает и скорость решений, и доверие к данным.

Хороший трекинг — это когда команда меньше спорит о цифрах и быстрее двигает продукт.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы радовались: трафик растёт, заявки идут, CPA красивый, отчёты зелёные. А потом выяснилось, что половина «конверсий» — это дубли из-за криво настроенного трекинга.

Классическая ловушка: смотрим на цифры и верим им больше, чем реальности. Если событие отправляется дважды, UTM режутся при редиректе, а цели в аналитике не совпадают с CRM — вы оптимизируете не воронку, а иллюзию 📉

Вывод оказался болезненным, но полезным:
- сначала проверяем качество данных;
- потом строим выводы;
- и только потом масштабируем.

В аналитике самый дорогой баг — тот, который выглядит как успех.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда данные по трафику начинают «плыть», обычно проблема не в Excel, а в логике трекинга. Разберём по пунктам, где чаще всего ломается аналитика:

1. Источник и канал путаются между собой. В отчёте это выглядит как рост «прямого» трафика, хотя UTM просто не доехали.

2. События названы хаотично. Если один и тот же клик в разных местах называется по-разному, свести воронку нормально не получится.

3. Нет единого окна атрибуции. Тогда один и тот же лид может считаться в нескольких источниках сразу.

4. Не проверяется качество данных. Дубликаты, пустые значения, ошибки в датах — всё это быстро искажает выводы.

5. Метрики смотрят отдельно от контекста. CTR сам по себе ничего не значит, если не учитывать страницу, сегмент и этап воронки 📊

Хорошая аналитика — это не больше цифр, а меньше шума. Сначала порядок в трекинге, потом выводы.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в трекинге у меня был на простом кейсе: в отчётах всё выглядело «почти нормально», а по факту часть конверсий терялась между клик- и постклик-аналитикой.

Разобрался случайно, когда начал сверять не только общие цифры, но и разрез по источникам, устройствам и времени. Оказалось, что проблема сидела в мелочи: часть событий дублировалась, а часть — не доходила из-за кривой разметки и разных правил атрибуции в системах.

Главный вывод — доверять одному красивому дашборду опасно. Если нет регулярной сверки логики, UTM, postback и окон атрибуции, можно неделями оптимизировать не то. 📊

С тех пор у меня есть правило: сначала проверяю целостность данных, потом уже смотрю на CPA, CR и масштабирование. Потому что в аналитике ошибка в одном параметре часто дороже, чем кажется.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — не «плохой дашборд», а уверенность, что цифры сами всё объясняют.

В affiliate-трекинге часто смотрят на EPC, CR и ROI как на истину. Но это лишь тень процесса. Если не видно окна атрибуции, дедупликации и качества трафика, можно масштабировать не связку, а шум. 📉

Разрыв шаблона здесь простой: сначала проверяем не результат, а условия его появления.
Что полезно держать под контролем:
— источник клика и его стабильность
— задержку между кликом и конверсией
— разницу между постбэком и выгрузкой
— долю аномальных лидов и дублей

Если метрика растёт, но логика данных хромает, это не рост. Это красиво упакованная ошибка.

Хорошая аналитика не доказывает, что кампания успешна. Она показывает, где именно вам ещё врёт интуиция.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На поле снова тихо не будет: в трекинге всё чаще всплывает одна и та же проблема — данные выглядят «чистыми» только до первого сверки с CRM или кабинетом. Потом выясняется, что часть конверсий уехала в другой канал, UTM режутся, а postback приходит с задержкой.

Что это значит на практике? Если смотреть только на последний клик, можно легко переоценить performance-каналы и недооценить промежуточные касания. Особенно это бьёт по связкам с длинным циклом сделки: ретаргет, email, мессенджеры, лид-формы. 📊

Рабочий вывод простой: трекинг надо проверять не по красивому дашборду, а по цепочке целиком — источник, клик, лид, статус в CRM, закрытие. И чем раньше ловите расхождения, тем меньше сюрпризов в отчёте и бюджете. ⚙


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда смотришь на трафик, легко утонуть в десятках показателей. Но в работе с трафиком важны не все цифры, а те, что двигают решение.

Сначала считаем базу: клики, конверсию, CPL, CAC и ROMI. Если клики есть, а заявок нет — проблема не в объёме, а в связке оффер → креатив → посадка. Если заявки дешёвые, но продаж нет — значит, трекинг заканчивается слишком рано.

Полезная привычка: не сравнивать каналы только по стоимости лида. Смотрите в связке:
- CTR показывает, насколько цепляет креатив
- CR помогает понять качество посадки
- CPL говорит о цене входа
- CAC и ROMI отвечают, окупается ли вся воронка

📊 Хорошая аналитика — это не отчёт ради отчёта, а система, где каждая цифра отвечает на вопрос: что менять прямо сейчас?

Если метрика не влияет на решение, её можно смело убрать из ежедневного контроля.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ловушка в аналитике — смотреть на цифры как на истину, а не как на следствие плохого трекинга.

Чаще всего ошибка простая: события настроены, отчёты красивые, а дальше начинается магия. Один и тот же клик считается дважды, UTM режутся, часть конверсий теряется между сессиями, а в итоге выводы делают не по воронке, а по шуму.

Самое опасное — когда метрика «растёт», и никто не проверяет, за счёт чего именно. 📉
Плохой трекинг почти всегда маскируется под хороший результат.

Что делать:
— проверять события не только на запуске, но и после каждого изменения;
— смотреть не только на количество, но и на логику цепочки;
— сверять данные между системами, а не верить одной цифре;
— отдельно контролировать дубли, пропуски и атрибуцию.

Хорошая аналитика начинается не с дашборда.
Она начинается с вопроса: «А это точно посчитано правильно?»


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило в трекинге из практики: не верьте цифрам, которым не доверяете на уровне источника.

Красивый дашборд ничего не стоит, если событие срабатывает по-разному в web и app, а UTM живут своей жизнью. Я всегда начинаю не с отчёта, а с проверки цепочки: от клика до события, от события до хранилища, от хранилища до визуализации. Если на одном шаге есть расхождение, дальше вы уже оптимизируете не маркетинг, а ошибку в данных.

Полезная привычка — держать список «контрольных» событий: регистрация, оплата, лид, ключевое действие. Раз в неделю прогоняйте их вручную и сравнивайте между системами. Если разница больше допустимого порога — сначала чините трекинг, потом делайте выводы 📊

Аналитика работает только там, где данные одинаково понимают все участники процесса: маркетинг, продукт и BI.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда строите отчёт по трафику, почти всегда выбираете между двумя логиками: считать всё «как есть» или сразу нормализовать данные под бизнес-правила.

Первый подход проще: быстро видно объём, источники, динамику. Подходит для оперативного контроля и когда нужно не спорить с данными, а просто понять, что происходит. Но у него есть минус — разные команды могут по-разному трактовать одни и те же цифры.

Второй подход сложнее, зато чище: вы заранее задаёте правила, убираете шум, склеиваете каналы, приводите события к единому виду. Такой отчёт медленнее собрать, но потом он становится базой для решений 📊

Если коротко:
- для мониторинга — сырые данные;
- для управления — нормализованные.

Главное не смешивать эти два слоя в одном отчёте. Иначе аналитика превращается в спор о том, «почему у всех разные цифры».


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если у тебя в отчётах «что-то не сходится», почти всегда проблема не в Excel, а в трекинге. Держи короткий чек-лист, который экономит часы на поиске багов:

1. События названы одинаково во всех системах: GA4, CRM, BI. Без «purchase», «Purchase» и «buy» в одном отчёте.
2. Есть понятные UTM-правила: source, medium, campaign заполняются без самодеятельности.
3. Все ключевые события тестируются на реальном пути пользователя: клик, отправка формы, покупка, оплата.
4. Дедупликация настроена — один лид не превращается в три из-за повторной отправки.
5. Сверка идёт по одной логике: даты, часовой пояс, валюта, статусы.
6. В отчёте всегда есть контрольные KPI: трафик, конверсия, лиды, выручка.

Если не проверять эту базу, дальше можно строить любые дашборды — они всё равно будут красиво ошибаться 📊


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, кто собирает максимум событий, а те, кто быстрее превращает данные в решение. Большие схемы с десятками лишних параметров дают иллюзию контроля, но на практике только замедляют разбор.

Сильнее работают компактные наборы событий: вход, ключевое действие, ошибка, оплата, возврат. Когда у команды есть 5–7 действительно важных метрик, проще видеть узкие места и не тонуть в шуме 📊

Ещё один тренд — перенос фокуса с “собрать всё” на “не потерять смысл”. Если событие нельзя интерпретировать за 10 секунд, его, скорее всего, не стоит тащить в дашборд. В аналитике сейчас ценится не объём, а точность и скорость ответа.

Хороший трекинг — это не больше данных. Это меньше мусора и больше ясности.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды я смотрел на красивый отчет и был уверен: трекинг работает идеально. Конверсии росли, CPL выглядел адекватно, а дашборд не вызывал вопросов. Проблема всплыла только позже: половина лидов приходила без source, часть событий дублировалась, а UTM терялись между формой и CRM.

Самое неприятное — ошибка была не в рекламе, а в разрыве между системами. Мы измеряли не путь пользователя, а набор отдельных кусочков. В итоге оптимизировали то, что просто хорошо выглядело в отчете.

Вывод оказался жестким, но полезным: если данные не склеиваются в одну цепочку, аналитика превращается в иллюстрацию, а не в инструмент 📉

После этого я всегда проверяю три вещи: единый ID лида, логику передачи UTM и дубли событий. Без этого любой рост может оказаться красивой ошибкой.


channel_name: Excel для Аффа

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг настроен «для галочки», аналитика быстро превращается в шум. Чтобы данные реально помогали в решениях, держите базу в порядке:

1. Сначала — цель, потом метрика. Если не понятно, что именно измеряем, любые отчёты будут просто набором цифр.

2. События должны быть единообразными. Одинаковые действия пользователя не должны называться по-разному в разных командах и системах.

3. Проверяйте весь путь: от клика до попадания в отчёт. Ошибка может быть не в сборе, а в передаче или в обработке данных.

4. Сегментируйте. Среднее по больнице часто скрывает проблему: один канал может давать качество, другой — только объём.

5. Сверяйте аналитику с бизнес-реальностью. Если в данных всё красиво, а продажи просели — значит, где-то есть разрыв между трекингом и фактом.

Хорошая аналитика — это не больше дашбордов, а меньше иллюзий 📊


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 ошибки в трекинге.

Мы смотрели на кампанию, которая по цифрам выглядела отлично: CPA ниже плана, конверсия стабильная, лиды идут. Решение было очевидным — масштабировать. Но после сверки событий воронки выяснилось, что часть заявок дублировалась, а один из ключевых шагов вообще не передавался. По факту мы покупали не качественные лиды, а красивую статистику 📉

С тех пор у меня правило: перед выводами всегда проверять не только итоговую метрику, но и логику пути пользователя. Особенно если данные слишком «хорошие», чтобы быть правдой.

В аналитике главный риск — не отсутствие данных, а уверенность, что они уже корректны. Лучше потратить лишний час на проверку событий, чем неделю на оптимизацию по сломанной картине.