topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Кажется, у индустрии трекинга снова меняются правила игры.

Команды все чаще сталкиваются с тем, что привычные схемы измерения перестают совпадать с реальностью: часть событий теряется на клиенте, часть режется браузерами, часть «ломается» на стыке приложений, CRM и рекламных кабинетов. На фоне этого главный запрос не в том, чтобы собрать больше метрик, а в том, чтобы добиться сопоставимости данных между источниками.

Что особенно заметно на практике: выигрывают не самые «умные» дашборды, а те, где заранее продуманы identity-цепочки, server-side передача событий и контроль расхождений на уровне воронки. 📊

Отдельный сигнал с рынка — все больше компаний переходят от разрозненного трекинга к единой схеме событий, где analytics, product и marketing работают по одному словарю. Это снижает шум, но требует дисциплины: без нормальной таксономии и валидации любая автоматизация быстро превращается в красивую, но бесполезную витрину.

Похоже, ближайший стандарт — не «собрать все», а «доверять только тому, что можно проверить».


channel_slug: ab-testy-reklamy

channel_name: A/B Тесты

topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

format: text

content:
Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса: какое решение мы будем принимать по этим цифрам?

Если метрика не влияет на действие, она превращается в красивый шум. Поэтому в трекинге важно держать фокус на связке:
событие → метрика → решение → эффект.

Что обычно стоит проверять в первую очередь:
— совпадает ли логика событий с реальным поведением пользователя;
— нет ли дублей, пропусков и «плавающих» названий;
— бьются ли суммы по воронке между системами;
— можно ли объяснить рост или падение не одной метрикой, а всей цепочкой.

Одна из самых частых ошибок — смотреть только на CTR, CR или DAU по отдельности. Цифры сами по себе редко говорят правду. Правда появляется там, где есть контекст: сегмент, источник, устройство, этап воронки 📊

Если метрика выросла, но вы не можете ответить, за счёт чего именно — это не инсайт, а повод проверить трекинг.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если события собираются, значит с трекингом всё в порядке.

На деле ломается не сбор, а смысл.
Событие может сработать везде, но:
— уехать не в тот параметр,
— дублироваться после обновления,
— приходить с разными названиями,
— теряться на одном из шагов воронки.

В итоге дашборды выглядят убедительно, а решения принимаются на мусорных данных 📉

Проверяйте не только факт отправки событий, но и путь данных: от интерфейса до хранилища и отчёта.
И отдельно — согласованность нейминга, дедупликацию и привязку к бизнес-логике.

Хороший трекинг — это не когда «всё летит», а когда можно доверять каждому числу.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило в аналитике звучит скучно, но экономит недели работы: сначала определите, какое решение должен поддержать трекинг, и только потом размечайте события.

Если начать с «давайте соберём всё полезное», почти всегда получите набор красивых, но бесполезных событий. В отчётах будет много данных, а ответов — мало. 🧩

Проверка простая:
1. Какое действие хотим изменить?
2. Как поймём, что оно изменилось?
3. Какие 2–3 события действительно нужны для этого ответа?

Если событие нельзя привязать к решению, его, скорее всего, не нужно собирать прямо сейчас.
Лучше меньше событий, но с понятной логикой и стабильной интерпретацией, чем сотни полей, которые никто не использует.

Хороший трекинг — это не «всё записали», а «быстро поняли, что делать дальше».


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда бизнес выбирает между двумя схемами трекинга, спор обычно сводится не к «что моднее», а к «что даст меньше слепых зон».

Первый подход — минимальный набор событий: быстро внедряется, проще поддерживать, меньше шанс сломать аналитику. Но у него есть цена: потом сложно ответить, где именно теряются пользователи и почему конверсия проседает 📉

Второй подход — детальная схема со множеством событий и параметров. Она дает больше контекста, помогает строить воронки и искать узкие места. Но без дисциплины превращается в шум: лишние события, дубли, путаница в названиях.

Практика обычно посередине: стартовать с базового каркаса и сразу заложить расширяемость. Так аналитика не тормозит запуск, но и не требует полной переделки через месяц.

Хороший трекинг — это не максимум данных, а данные, на которые можно опереться 🎯


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском рекламы или новой фичи проверьте трекинг по короткому чек-листу — это экономит часы разборов потом.

1. Событие действительно отправляется в систему, а не только «нарисовано» в коде.
2. Названия событий и параметров едины: без `signup`, `sign_up` и `registration` в одном отчёте.
3. У каждого ключевого действия есть `user_id`, `session_id` и понятный источник.
4. Проверены дубликаты: один клик = одно событие, а не три.
5. Нет пустых или сломанных параметров: сумма, валюта, тариф, экран.
6. Событие срабатывает в нужный момент, а не «примерно когда-то после».
7. Тестовые и боевые данные не смешиваются.
8. Воронка собирается на реальных сценариях, а не только на идеальном пути.

Если хотя бы один пункт провален, дашборд будет выглядеть убедительно — и врать одновременно 📊

Правило простое: сначала проверка трекинга, потом выводы.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды всё чаще уходят от «собирать всё подряд» к трекингу по смыслу. Раньше метрики плодили с запасом — на случай, если когда-нибудь пригодится. Сейчас это начинает мешать: шум растёт, качество событий падает, а выводы становятся менее надёжными.

Что работает лучше в 2025-м: сначала определить 3–5 ключевых сценариев пользователя, затем описать их через минимальный набор событий, и только потом расширять схему. Плюс отдельный фокус на валидации: дедупликация, единые названия, проверка разрывов между источниками. 📊

Главный тренд здесь не в новых инструментах, а в дисциплине. Побеждают не те, у кого больше событий, а те, у кого данные можно быстро объяснить и на них можно уверенно опираться.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в аналитике выглядит не как «сломался дашборд», а как «всё работало, просто не тем способом».

Команда запустила новый сценарий онбординга и по отчетам увидела рост конверсии на 12%. Решение приняли быстро: масштабируем. А через неделю выяснилось, что в событии «успешная регистрация» считался не только факт завершения, но и повторный вход в аккаунт. Метрика росла, продукт — нет.

Ошибка была не в инструменте, а в договоренностях: не было единого словаря событий, тестового чек-листа и проверки на аномалии после релиза. В итоге месяц работы ушел на пересборку данных и восстановление доверия к цифрам.

Главный вывод простой: аналитика — это не только сбор данных, но и контроль смысла. Если событие можно трактовать двояко, рано или поздно оно вас подставит 📉


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрики «прыгают» и команды спорят, где правда, проблема часто не в данных, а в трекинге. Разбор по пунктам:

1. Сначала проверяем событие-источник. Оно должно быть одно и то же в продукте, аналитике и BI, без дублей и «похожих» названий.

2. Дальше — свойства события. Часто ломается не факт события, а его контекст: user_id, order_id, source, device, campaign.

3. Отдельно смотрим, когда событие отправляется. Если трекинг срабатывает до подтверждения действия, появляются ложные конверсии 📉

4. Затем валидируем разрезы. Если в web и app разные правила атрибуции, сравнивать их напрямую нельзя.

5. И последнее — сверяем данные с логикой продукта. Любая метрика должна иметь понятный путь: от действия пользователя до записи в хранилище.

Хороший трекинг — это не «собрали все события», а «можем доверять каждому из них» 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых болезненных кейсов у меня был не про нехватку данных, а про их «избыток».

В продукте стояла красивая аналитика: события, воронки, отчёты, сегменты. Команда смотрела на цифры каждый день, но решения принимались на ощущениях. Почему? Потому что у событий не было единой логики: один и тот же шаг трекался по-разному в вебе, приложении и CRM. В итоге конверсия «плавала», а спорить можно было бесконечно.

Мы начали не с новых дашбордов, а с ревизии трекинга. Убрали дубли, унифицировали названия, зафиксировали, что именно считаем успехом на каждом этапе. И только потом пересобрали отчёты 📊

Самый заметный эффект — не в цифрах, а в скорости решений. Когда метрика стала одной и той же для всех, исчезли споры про «чьи данные правильнее». Остались вопросы по сути: где теряем пользователей и что меняем в продукте.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — пытаться трекать всё подряд. Кажется, что чем больше событий, тем умнее продукт. На деле часто наоборот: сигнал тонет в шуме, а команда начинает спорить не о решениях, а о названии кнопок в дашборде.

Полезный разрыв шаблона такой: сначала зафиксируйте не события, а вопросы. Не «что можно посчитать?», а «какое решение мы примем, если метрика вырастет или упадёт?». Тогда трекинг превращается из склада данных в инструмент управления.

Ещё один маркер зрелой аналитики: если событие нельзя связать с действием, его почти всегда можно не собирать. 📉
Лучший трекинг — не самый подробный, а самый пригодный для решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова заметное движение: компании все чаще пересобирают аналитику не вокруг «красивых дашбордов», а вокруг проверяемых событий и сквозных идентификаторов. Причина простая — классические цепочки атрибуции ломаются на фоне privacy-ограничений, блокировщиков и зоопарка платформ.

Что важно здесь для продукта и маркетинга:
— событие должно быть однозначным и бизнес-значимым;
— источник данных лучше фиксировать на входе, а не «додумывать» на витрине;
— расхождения между CRM, рекламными кабинетами и продуктовой аналитикой теперь нужно считать нормой, а не багом.

📊 Главный сдвиг: выигрывают не те, у кого больше данных, а те, у кого меньше шума и лучше договоренность о том, что считается правдой.
Если аналитика не отвечает на вопрос «что произошло и почему», то это уже не трекинг, а просто склад логов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса: какие цифры реально влияют на продукт?

Если метрика не помогает принять решение, она просто украшает отчёт.
В трекинге важно смотреть не на количество событий, а на их качество:
— стабильно ли событие отправляется;
— нет ли дублей и пропусков;
— совпадают ли данные в аналитике, CRM и платёжке;
— можно ли по цифрам восстановить путь пользователя.

Главная ловушка — гнаться за ростом одной метрики и не видеть побочных эффектов. Например, CTR может расти, а конверсия в оплату — падать. Или активация выглядит лучше, но retention не двигается 📉

Полезный тест для любой метрики простой: если завтра она исчезнет, решение по продукту изменится? Если нет — скорее всего, это не ваша ключевая цифра.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

На деле трекинг часто превращают в склад всего подряд: клики по каждому элементу, десятки одинаковых событий, параметры без логики. В итоге графики красивые, а решений нет. Команда тратит время на сбор данных, которые никто не использует.

Правильный вопрос не «что мы можем залогировать?», а «какое решение мы примем на основе этого события?».

Если у события нет владельца, сценария использования и понятного действия после анализа — его, скорее всего, не нужно собирать. Лучше 5 точных событий, чем 50 шумных 📉

Проверка простая: откройте любую метрику и попробуйте ответить, что именно изменится в продукте, если она вырастет или упадет. Если ответа нет — это не аналитика, а декорация.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Есть правило, которое почти всегда спасает аналитику от мусора: сначала фиксируем, **какое решение будет принято по событию**, и только потом добавляем трекинг.

Если событие нельзя связать с действием — команды быстро начинают собирать «всё подряд». В итоге в отчетах красиво растут цифры, но бизнесу от них мало пользы. Лучше 20 событий, по которым реально меняются продуктовые или маркетинговые решения, чем 200 сигналов ради спокойствия 🙂

Из практики: перед запуском новой воронки достаточно проверить 3 вещи:
1) событие уникально и не дублируется;
2) название понятно без контекста;
3) по нему действительно есть вопрос, на который ответят через аналитику.

Это простой фильтр, но он экономит недели на чистку схемы и разбор расхождений. Хороший трекинг — не тот, что собирает много, а тот, что помогает быстро решить, что делать дальше 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, чаще всего спорят между двумя подходами: собирать максимум событий сразу или начать с минимального набора и расширять его по мере необходимости.

Первый путь дает ощущение контроля: кажется, что вы «ничего не потеряете». Но на практике это часто превращается в шум, сложную поддержку и метрики, которым никто не доверяет. Второй подход дисциплинирует: вы фиксируете только то, что влияет на решения, быстрее проверяете гипотезы и проще находите ошибки в данных.

Лучший вариант обычно не крайность, а баланс: базовый слой событий + точечное расширение под конкретные продуктовые вопросы. 📊

Если событие нельзя объяснить одной бизнес-задачей, скорее всего, его рано отправлять в прод.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любой эксперименты проверьте трекинг — иначе выводы будут красивыми, но бесполезными.

Чек-лист перед стартом:
1. События названы одинаково во всех средах: prod, stage, test.
2. Параметры событий не теряются: user_id, order_id, experiment_id, variant.
3. Воронка собирается без разрывов: от показа до целевого действия.
4. Нет дублей событий при перезагрузке, возврате назад и повторной отправке формы.
5. Сегменты бьются с реальностью: новые/старые пользователи, платформа, источник.
6. Логику экспозиции можно восстановить: кто увидел вариант, а кто — нет.
7. Данные сходятся в дашборде и в сыром логе хотя бы на контрольной выборке.

Если хотя бы один пункт вызывает сомнения — сначала чините трекинг, потом тест. Иначе вы оптимизируете не продукт, а шум 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг в подходе к аналитике: команды все чаще перестают гнаться за количеством событий и начинают считать только то, что реально влияет на продуктовые решения.

Это особенно видно в трекинге воронок. Раньше старались заложить максимум точек входа, кликов и микроинтеракций — «на всякий случай». Сейчас фокус смещается в сторону качества сигнала: меньше шума, чище события, понятнее контекст. 📊

Почему это важно:
— отчеты становятся быстрее и стабильнее;
— снижается риск принимать решение на мусорных данных;
— проще поддерживать схему трекинга, когда продукт растет.

Еще один заметный тренд — аналитика все чаще проектируется вместе с продуктом, а не «достраивается потом». Это экономит месяцы на переделках и помогает сразу связать метрики с гипотезами.

Если коротко: выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, у кого данные лучше отвечают на вопрос «что делать дальше?».


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге я видел там, где всё выглядело «почти нормально».

Команда запустила новый онбординг, метрики росли, конверсия в регистрацию даже чуть подросла. Через неделю выяснилось: событие `signup_complete` отправлялось дважды — один раз после успешной регистрации, второй раз после любого возврата на экран «спасибо». Воронка была красивой, но фальшивой 📉

Ошибка была не в аналитике как таковой, а в привычке верить цифрам без проверки логики. Никто не сверил события с реальным поведением, не посмотрел дубли, не прошёл путь пользователя вручную.

Главный вывод простой: перед тем как принимать решение, проверьте не только отчёт, но и саму механику сбора данных. Иногда один лишний триггер стоит месяцев неверных выводов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда аналитика «не сходится», проблема чаще всего не в отчётах, а в трекинге. Вот 5 мест, где обычно ломается картина:

1. События отправляются не в тот момент.
Клик есть, а событие уходит после перехода или загрузки другой страницы — часть данных теряется.

2. Названия метрик живут по-разному.
В продукте «signup», в CRM «registration», в BI «lead_created» — потом это выглядит как три разных действия.

3. Нет единого источника правды.
Если команда смотрит и в GA4, и в app-логи, и в ручные выгрузки, расхождения становятся нормой, а не исключением.

4. Не учтены дубляжи.
Повторная отправка события из-за перезагрузки, бэка кнопки или ретрая может завысить конверсию на заметные проценты 📈

5. Не проверяются критичные сценарии.
Аналитика обычно ломается не в «среднем» пути, а на ошибках, редиректах, кросс-девайсе и нестандартных экранах.

Хороший трекинг — это не «собрать всё подряд», а сделать данные сопоставимыми и проверяемыми. Тогда и A/B-тесты, и продуктовые решения становятся заметно чище.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых болезненных кейсов у меня был с «нормально настроенной» аналитикой, которая на деле врала в нескольких местах.

Снаружи всё выглядело красиво: события уходят, дашборды строятся, конверсии считаются. Но когда начали сверять путь пользователя, оказалось, что часть ключевых действий дублировалась, а одно важное событие вообще терялось на мобильной версии. В результате команда принимала решения на данных, где один и тот же шаг мог считаться дважды, а узкое место — не попадать в отчёт вовсе.

Самый полезный вывод из этой истории: трекинг нельзя считать завершённым после запуска. Его нужно регулярно проверять как продуктовую фичу — через сверку событий, тестовые сценарии и ручной проход по критичным воронкам.

С тех пор я всегда делаю короткий audit-проход после любых изменений в интерфейсе. Это дешевле, чем потом объяснять, почему «рост» оказался артефактом 😅


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство команд уверены, что плохая аналитика — это когда «не хватает событий» или «ломаются UTM». Но чаще проблема глубже: вы измеряете не то, что реально влияет на решение пользователя.

Например, воронка может выглядеть идеально на бумаге, а бизнес при этом не расти. Почему? Потому что считаются шаги, которые легко трекать, а не те, где человек реально сомневается, сравнивает и отваливается. 📉

Разрыв шаблона тут простой: если метрика есть в дашборде, это ещё не значит, что она полезна. Хороший трекинг начинается не с событий, а с вопроса: какое поведение мы хотим изменить?

Полезный тест: если завтра убрать половину ваших событий, какие решения вы перестанете принимать? Если ответ — «никакие», значит часть аналитики давно стала декоративной.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке снова всплыл знакомый сигнал: у команд, которые продолжали мерить всё «по старинке», внезапно посыпались разрывы между рекламой, продуктом и выручкой. Причина не в трафике как таковом, а в том, что часть событий стала теряться на стыке браузера, приложения и серверных логов.

Что это значит на практике:
— метрики по воронке начинают жить отдельной жизнью;
— ретеншн выглядит лучше или хуже реальности;
— A/B-тесты дают красивую статистику, но слабую бизнес-ценность.

Сейчас выигрывают те, кто быстро собирает гибридный контур: client-side + server-side + контроль дублей + понятные правила дедупликации. И да, без регулярной сверки с сырьем любая «идеальная» дашборд-метрика может оказаться просто аккуратно нарисованной иллюзией 📊

Главный вывод простой: трекинг больше не про «собрали события», а про доверие к данным на каждом шаге.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство ошибок в аналитике не в дашбордах, а в том, что команда смотрит на «красивые» цифры вместо полезных.

Если у метрики нет действия — она почти бесполезна. Рост трафика сам по себе ничего не значит, если не растут конверсия, выручка или удержание. CTR может радовать, но без доли качественных сессий он легко вводит в заблуждение. А CAC без LTV — это просто расход, а не показатель эффективности.

Хороший трекинг начинается не с событий, а с вопроса: какое решение мы примем по этим данным? 📊
Если ответ неочевиден, метрику стоит либо убрать, либо перепривязать к бизнес-цели.

Полезный чек-лист:
— одна основная метрика на продуктовую гипотезу
— 2–3 поддерживающих показателя
— один источник истины
— заранее заданный порог изменения

Когда цифр слишком много, аналитика превращается в шум. Когда их мало, команда летит вслепую. Баланс — в метриках, которые ведут к действию, а не к отчету.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главная ошибка в аналитике — пытаться измерить всё подряд, но не договориться, что именно считается успехом.

Команды часто настраивают десятки событий, строят красивые дашборды, а потом удивляются: цифр много, решений — мало. Проблема не в трекинге, а в отсутствии единой логики. Если у события нет бизнес-смысла, оно превращается в шум.

Хорошая схема простая:
1. Сначала фиксируем целевое действие.
2. Потом определяем, какие шаги ведут к нему.
3. И только после этого настраиваем события и параметры.

Иначе аналитика начинает жить отдельно от продукта. 📉

Полезный тест: если по событию нельзя принять решение, отключить его или изменить приоритет — значит, оно, скорее всего, лишнее.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых частых ошибок в трекинге — пытаться измерить всё сразу.

Из опыта: лучше 10 событий, которые реально влияют на решения, чем 50 красивых, но бесполезных. Когда схема событий перегружена, команда начинает спорить не о продукте, а о названии параметров и качестве данных. В итоге аналитика есть, а ясности нет.

Полезное правило: если событие не помогает ответить на вопрос «что меняем дальше?», его, скорее всего, не нужно трекать.

Сначала фиксируйте ключевые шаги воронки, точки отказа и действия, после которых меняется поведение пользователя. Остальное — по мере необходимости. 📊

Хороший трекинг не тот, где больше событий. Хороший — тот, где быстрее принимаются решения.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда бизнесу нужен трекинг, обычно спорят между двумя подходами: собирать всё подряд или фиксировать только ключевые события.

Первый путь даёт ощущение полноты. В логах есть почти всё: клики, скроллы, переходы, взаимодействия. Но вместе с этим приходит шум: сложнее поддерживать схему, дороже хранение, выше риск утонуть в данных и пропустить главное. 📊

Второй подход — событийная модель по бизнес-гипотезам. Сначала отвечаем на вопрос: какое действие реально влияет на метрику? И трекаем только его. Плюс — чище аналитика, проще дашборды, быстрее выводы. Минус — если гипотеза была неполной, нужного события может не хватить.

Практика обычно посередине: базовый слой событий для продукта + точечный трекинг под конкретные эксперименты. Так аналитика остаётся управляемой, а не превращается в склад данных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любого теста проверьте базу трекинга — иначе выводы будут красивыми, но бесполезными.

Короткий чек-лист:
1. События названы одинаково во всех средах: prod, stage, dev.
2. У каждого события есть владелец и понятное описание: что именно считается и когда срабатывает.
3. Параметры не дублируют друг друга и не несут «мусорных» значений.
4. Ключевые шаги воронки покрыты end-to-end: от показа до целевого действия.
5. Для A/B-тестов отдельно отмечены exposure, assignment и outcome — без этого легко перепутать причину и следствие.
6. Проверены задержки, потери и дубли событий.
7. Есть контрольные отчеты: сколько событий пришло, сколько потерялось, где расхождения.

Если хотя бы один пункт не закрыт, тест может показать эффект, которого на самом деле нет. 📉

Хороший трекинг — это не «дополнительно», а часть эксперимента.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды всё чаще перестают гнаться за «идеальной» атрибуцией и переходят к более практичной аналитике. Причина простая — данных стало меньше, шумов больше, а решение нужно принимать быстрее.

Что работает лучше в 2025:
— склейка client-side и server-side событий;
— акцент на first-party data;
— более жёсткая валидация ключевых событий;
— сравнение трендов, а не единичных цифр.

Главный инсайт: трекинг теперь нужен не ради полноты отчёта, а ради доверия к метрикам. Если событие нельзя интерпретировать одинаково в продукте, маркетинге и BI, то это не метрика, а источник споров.

Хорошая аналитика сегодня — это не «собрали всё», а «собрали то, чему можно верить» 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды команда решила, что трекинг «и так работает». Событие покупки было, UTM приезжали, отчёты строились — значит, можно не перепроверять.

Через месяц воронка внезапно «выросла» на 18%. Радость длилась недолго: оказалось, часть оплат дублировалась из-за повторного срабатывания события на странице спасибо. А ещё мобильный трафик почти весь улетал в direct — один параметр в ссылках терялся после редиректа. 📉

Что было самым болезненным? Не баги сами по себе, а решение, принятое на их основе. Команда увеличила бюджет на канал, который на деле был слабее, чем казалось.

Вывод простой: трекинг — это не «настроил и забыл». После любого изменения пути пользователя, форм, редиректов и CRM-интеграций нужен контроль. Иначе аналитика начинает не помогать, а уверенно врать.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда метрики «едут», проблема редко в дашборде. Чаще — в сборе данных.

Вот на что стоит смотреть по порядку:

1. **События**
   Проверьте, что ключевые действия пользователя вообще отправляются. Частая ошибка — событие есть в коде, но не срабатывает на всех сценариях.

2. **Имена и параметры**
   Один и тот же шаг может называться по-разному в вебе, приложении и CRM. Из-за этого отчёты распадаются, а воронка становится «кривой».

3. **Дубли и пропуски**
   Если событие отправляется дважды или теряется на одном из экранов, любой тест начинает выглядеть сомнительно.

4. **Согласованность источников**
   Сравнивайте аналитику, БД и продуктовые логи. Если цифры расходятся, сначала ищите расхождение в логике трекинга, а не в поведении пользователей.

5. **Изменения после релиза**
   Любой новый экран, кнопка или редирект — повод перепроверить события. 🔎

Хороший трекинг заметен только тогда, когда он ломается. Всё остальное время он просто экономит вам недели разборов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике — не путать «данные есть» с «данным можно доверять».

В одном проекте у нас отлично росли установки, а retention внезапно просел. По дашборду выглядело так, будто проблема в онбординге. Но когда я начал сверять события между продуктовой аналитикой и логами backend, оказалось, что часть пользователей просто не доходила до отправки ключевого события. Трекинг ломался на одном из экранов, и мы принимали решение на искажённой картине.

После фикса меток выяснилось, что падение было не в продукте, а в измерении. Метрика «ожила», а команда несколько дней спорила с несуществующей проблемой.

Вывод простой: перед тем как искать инсайт в цифрах, проверьте, что сама система измерения не врёт. В аналитике иногда самый полезный тест — это тест на корректность трекинга.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — не потерять событие, а измерять то, что удобно, вместо того чтобы измерять то, что влияет на решение.

Часто трекинг строят вокруг интерфейса: кликнул кнопку, открыл экран, дошёл до формы. Но продукт живёт не в кликах, а в изменении поведения. Если событие не отвечает на вопрос «что это меняет в воронке, выручке или удержании?», оно превращается в шум 📉

Полезный тест для любой метрики:
1. Могу ли я принять решение, если она выросла/упала?
2. Пойму ли я, где именно ломается путь?
3. Не дублирует ли она другую метрику?

Если на все три вопроса ответ «нет», это не аналитика, а декорация.

Хороший трекинг начинается не с событий, а с гипотезы: что именно мы хотим доказать или опровергнуть. Тогда даже один правильно выбранный сигнал полезнее сотни «на всякий случай» 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На поле снова всплыл знакомый сценарий: метрики есть, а доверия к ним — всё меньше.

За последние недели у команд, работающих с аналитикой и трекингом, всё чаще срывается базовая цепочка: события приходят с задержкой, часть атрибуции теряется, а расхождения между продуктовой и маркетинговой системами растут. В итоге одно и то же действие может выглядеть по-разному в BI, рекламных кабинетах и внутренних дашбордах.

Что важно прямо сейчас:
— проверять не только факт отправки событий, но и их полноту по сегментам;
— отдельно мониторить задержки доставки, а не только ошибки;
— регулярно сверять логику атрибуции на стыке web/app/server-side;
— не доверять одной «истине» без контрольных срезов.

📉 Главный вывод простой: в трекинге выигрывает не тот, у кого больше событий, а тот, у кого меньше слепых зон.

Если метрики начали расходиться — это не шум. Это сигнал, что пайплайн уже где-то трещит.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрика «не едет», проблема часто не в продукте, а в трекинге.

В аналитике самое опасное — смотреть на цифры как на правду по умолчанию. Один и тот же рост конверсии может быть результатом:
— изменения логики события;
— потери части трафика;
— дублирования заказов;
— сдвига таймзоны;
— фильтрации ботов. 📉

Хорошая привычка — проверять не только итоговую метрику, но и путь к ней:
1) есть ли расхождение между источниками;
2) не просели ли объемы событий на шаге;
3) не изменилась ли доля null / undefined;
4) совпадают ли суммы по продуктовой и BI-отчетности.

Если цифры скачут, сначала ищем ошибку в измерении, потом — в гипотезе. Иначе можно оптимизировать не продукт, а баг в трекере.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

На практике команды часто меряют всё подряд: клики, скроллы, открытия, лайки, промежуточные шаги. В итоге дашборд красивый, а решений не прибавляется. Проблема не в количестве данных, а в отсутствии связи между событием и бизнес-решением.

Хороший трекинг начинается не с названий event’ов, а с вопроса: «Что мы будем делать, если метрика выросла или упала?» Если ответа нет — событие, скорее всего, лишнее.

Ещё одна типичная ошибка — не проверять качество данных после запуска. Один сломанный параметр, дубль события или неверная атрибуция могут тихо искажать выводы неделями.

📌 Правило простое: меньше шума, больше действий. Трекайте не всё, а то, что помогает принимать решения.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если событие не попало в дашборд, сначала проверьте не код, а правило, по которому вы его считаете.

Из опыта: большинство «пропавших» событий ломаются не из-за трекинга, а из-за бизнес-логики. Один и тот же клик может считаться то воронкой, то дублем, то ошибкой — в зависимости от условий, которые никто не зафиксировал заранее. 📊

Полезное правило: перед запуском любого события ответьте на три вопроса:
— что именно считаем;
— когда событие должно сработать;
— при каких условиях оно не должно попасть в аналитику.

Если этого нет, данные быстро превращаются в спор между продуктом, разработкой и аналитикой. А если правило описано заранее, то даже при баге проще понять: сломался трекинг или гипотеза была изначально неверной.

Хорошая аналитика начинается не с отчёта, а с одинакового понимания, что именно мы измеряем.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда выбирают между двумя схемами трекинга, обычно спорят не о «правильной», а о том, что дешевле в поддержке и надёжнее в данных.

**Подход 1 — всё считать на клиенте.**
Плюсы: быстрее старт, проще добавлять события, удобно для продуктовых команд.
Минусы: потери из-за adblock, ошибок фронта, дублей и «плавающей» логики. Чем сложнее продукт, тем дороже потом чистить данные.

**Подход 2 — ключевые события подтверждать сервером.**
Плюсы: выше точность, лучше контроль атрибуции, меньше сюрпризов с дублями и фродом.
Минусы: дороже внедрение, больше нагрузки на разработку, сложнее быстро тестировать гипотезы.

Практика обычно такая: клиент — для поведенческих сигналов, сервер — для денег, статусов и критичных этапов воронки.
Если у события есть бизнес-цена ошибки, его лучше не оставлять только на фронте 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любого теста проверьте трекинг по чек-листу — это экономит часы разборов и спасает от ложных выводов.

Что должно быть готово:
— События описаны заранее: что именно считаем, в какой момент и с какими параметрами.
— Названия событий и параметров едины во всех командах: без «click_btn», «button_click» и прочих вариантов.
— Важные шаги воронки логируются отдельно, а не собираются «из воздуха» из одного общего события.
— Различие между UI-метрикой и аналитикой зафиксировано: клик, показ, отправка, успешное действие.
— Проверены все варианты устройств, браузеров и платформ, где может ломаться сбор.
— Есть тестовые сценарии: пустые значения, дубль отправки, повторный клик, возврат назад.
— Сверены таймзоны, окна атрибуции и задержки доставки данных ⏱
— Перед стартом теста сделан smoke-check в отчете: событие реально прилетает, параметры не пустые, числа не скачут.

Если трекинг не валиден, A/B-тест превращается не в эксперимент, а в спор интерпретаций.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг в трекинге: команды всё чаще перестают гнаться за «идеальной» детализацией событий и переходят к более прагматичной схеме — меньше событий, но выше качество данных.

Почему это происходит? Чем больше микрособытий, тем выше риск:
— дублирования;
— расхождений между вебом, приложением и CRM;
— потерь из-за ограничений приватности и блокировок.

На практике выигрывают те, кто строит трекинг вокруг ключевых бизнес-ответов: где пользователь отвалился, что реально повлияло на конверсию, какой канал привёл не просто визит, а выручку.

Тренд простой: аналитика становится не «про всё подряд», а про измеримость решений. 📊
И это хороший знак — данные начинают работать быстрее, а команда меньше спорит о корректности цифр и больше о действиях.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге случается не тогда, когда метрики «не собираются», а когда они собираются… но не так.

Команда запустила новый онбординг, трафик рос, конверсия в регистрацию тоже. Все выглядело отлично — пока не заметили, что событие «signup_completed» срабатывало не после завершения регистрации, а сразу после открытия формы. 📉

В итоге продуктовые решения принимали на основе фальшивого роста: отключили рабочие экраны, усилили то, что не влияло на результат, и неделями оптимизировали не в ту сторону.

Вывод простой: перед любым экспериментом проверяйте не только наличие событий, но и их смысл, момент срабатывания и связку с бизнес-логикой. Один неверный event может стоить дороже любого плохого гипотеза.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда метрика «не бьётся», проблема часто не в BI, а в трекинге. Вот чек-лист, с которого стоит начинать разбор:

1. Сверьте источник истины.
CRM, app analytics, web-аналитика и DWH почти всегда считают по-разному. Сначала фиксируем, какая система для какого вопроса главная.

2. Проверьте событие на уровне пользователя.
Событие может быть отправлено, но не содержать user_id, order_id или session_id. Без ключей данные красиво выглядят в отчёте и бесполезны в разборе.

3. Посмотрите дубликаты и потери.
Частая история — повторная отправка событий после ретрая или, наоборот, обрезка из-за таймаута. Это сразу искажает конверсию 📉

4. Сравните правила атрибуции.
Один и тот же заказ может быть записан в разные каналы, если окна атрибуции, last click или cross-device логика настроены по-разному.

5. Отдельно проверьте фильтры и бизнес-логику.
Возвраты, тестовые заказы, внутренний трафик, отмены — всё это должно быть исключено одинаково во всех отчётах.

Хороший трекинг — это не «данные есть», а «данным можно доверять». Если цифры расходятся, разбор начинайте не с выводов, а с цепочки сбора данных 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих багов в аналитике я поймал не в дашборде, а на уровне трекинга.

На проекте росли конверсии, но одновременно падал CR в оплату. На первый взгляд — классическая проблема воронки. Начали копать глубже и увидели странное: часть событий `purchase` дублировалась, а часть `begin_checkout` вообще терялась на мобильных устройствах. В итоге решения принимали не по реальному поведению пользователей, а по шуму в данных.

Что помогло:
— сверили события по всем ключевым экранам;
— проверили, где именно срабатывает отправка;
— сравнили client-side и server-side данные;
— отдельно посмотрели iOS/Android и разные версии приложения.

Самый важный вывод: если метрика «поехала», не спешите чинить продукт. Сначала убедитесь, что у вас вообще корректно измеряется поведение. Иногда рост или падение — это не про пользователей, а про трекинг. 📉


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — измерять то, что удобно, а не то, что влияет на решение.

Команда часто строит отчёты вокруг 5–7 красивых метрик: просмотры, клики, регистрации, глубина, время на сайте. Проблема в том, что эти цифры могут расти, а бизнес — нет. Потому что они описывают активность, а не ценность.

Разрыв шаблона в том, что трекинг должен начинаться не с событий, а с вопроса: **какое решение мы примем, если метрика вырастет на 10%?** Если ответа нет — метрика, скорее всего, декоративная.

Практика простая:
1. Сначала фиксируете бизнес-решение.
2. Потом — поведенческий сигнал.
3. И только затем — событие в трекере.

Так аналитика перестаёт быть витриной и становится системой управления. 📊

Если метрика не меняет поведение команды — она не показатель, а шум.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова сдвиг: команды всё чаще уходят от «соберём всё подряд» к модели, где каждое событие должно отвечать на конкретный продуктовый вопрос. И это не про экономию трафика — это про качество решений.

Что видно на практике:
— воронки режут до 5–7 ключевых шагов, чтобы не утонуть в шуме;
— server-side внедряют не ради моды, а чтобы держать стабильность данных при ограничениях браузеров и adblock;
— дедупликация событий и единый event naming становятся обязательными, иначе отчёты расходятся между BI, MMP и продуктовой аналитикой;
— всё чаще смотрят не на количество событий, а на долю «используемых» событий в регулярных решениях.

Главный вывод простой: трекинг перестаёт быть складом логов и становится инструментом управления продуктом. 📊
Если событие не влияет на действие — оно уже почти технический долг.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Частая ошибка в аналитике — считать, что больше событий = лучше данные. На практике важнее не объём, а точность и полезность метрик.

Если у вас 200 событий в ленте, но 30% из них дубли, а 10% приходят с задержкой — дашборд выглядит «живым», но решения на нём уже рискованны. 📉

Что стоит проверять регулярно:
- долю пропущенных событий;
- процент дублей;
- расхождение между серверными и клиентскими данными;
- задержку доставки событий;
- стабильность ключевых метрик по версиям приложения.

Хороший трекинг — это не когда всё измерено, а когда можно доверять каждому числу.
Если CTR вырос на 8%, а ошибку в импорте заметили через неделю, это уже не рост, а шум в красивой упаковке.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

На практике многие трекают всё подряд: клики, открытия, скроллы, нажатия на «любую» кнопку. В итоге дашборд забит шумом, а важные сигналы теряются. 📉

Правильный вопрос не «что мы можем измерить?», а «какое решение мы примем на основе этой метрики?».

Если событие не помогает:
- найти узкое место,
- проверить гипотезу,
- связать действие пользователя с бизнес-результатом,

то, скорее всего, оно просто создаёт иллюзию контроля.

Хорошая аналитика — это не максимум трекинга, а минимум нужных событий. Чем чище схема, тем быстрее находятся инсайты и тем меньше шансов принять решение на мусорных данных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых частых ошибок в трекинге — пытаться сразу покрыть всё и сразу.

Из опыта работает простое правило: сначала фиксируйте только те события, которые влияют на решение. Не «все клики», а те, после которых пользователь движется к ключевому действию: регистрация, заявка, оплата, активация. Чем меньше лишнего в схеме, тем выше шанс, что данные останутся чистыми и пригодными для анализа 📊

Ещё одно правило: если событие никто не использует в отчётах, гипотезах или продуктовых решениях в течение 2–4 недель, его почти всегда можно убрать или пересмотреть. Лишний трекинг создаёт иллюзию контроля, но на деле только засоряет аналитику.

Хороший трекинг — это не максимальная детализация, а минимально достаточная структура для принятия решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда мы говорим о трекинге, чаще всего спор идет не про «правильно/неправильно», а про выбор между двумя рабочими подходами.

Подход 1 — собирать максимум событий сразу. Плюс очевидный: потом не надо вспоминать, что забыли замерить. Минус — быстро растет шум, дубли и стоимость поддержки. В итоге аналитика превращается в архив логов 📊

Подход 2 — трекать только ключевые действия, привязанные к решениям. Здесь событий меньше, но каждое отвечает на конкретный вопрос: где теряем пользователя, что влияет на конверсию, какой шаг стоит улучшать. Такой набор проще проверять, объяснять команде и поддерживать.

На практике выигрывает не тот, кто «замерил все», а тот, у кого события связаны с гипотезами и воронкой. Если событие нельзя использовать для решения — скорее всего, оно лишнее.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрики «плавают», проблема часто не в BI, а в сборе событий. Перед запуском эксперимента проверьте базовый трекинг по чек-листу:

1. События названы единообразно: без дублей, сокращений и случайных версий одного и того же действия.
2. У каждого события есть понятные параметры: user_id, session_id, experiment_id, variant.
3. Ивенты не теряются на ключевых шагах: просмотр, клик, отправка формы, успешное завершение.
4. Воронка собирается из событий, а не из догадок — каждый шаг можно воспроизвести вручную.
5. Разметка совпадает на всех платформах: web, app, server-side.
6. Валидируйте данные до старта теста: один экран, один сценарий, один ожидаемый результат.
7. Сразу задайте правило, что считается конверсией, а что шумом.

Хорошая аналитика начинается не с отчёта, а с чистого события. 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды всё чаще уходят от «собирать всё подряд» к трекингу по принципу data budget. Смысл простой — фиксируем не максимум событий, а только те, которые реально влияют на решения, атрибуцию и воронку.

Почему это стало трендом:
— лишние события раздувают стоимость поддержки и загрязняют отчёты;
— избыточные параметры усложняют QA и ломают сопоставимость между платформами;
— чем меньше мусора, тем быстрее можно доверять данным и запускать эксперименты.

Практика, которую видим у сильных команд: сначала описывают вопросы бизнеса, потом — минимальный набор событий под них. Отдельно вводят правила именования, обязательные параметры и owner’а на каждое событие. 📊

Итог: не «больше аналитики», а «меньше шума» — это сейчас даёт лучший эффект для продуктовых решений и A/B тестов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
У одного продукта мы почти месяц смотрели на «рост». Метрики в дашборде радовали: регистраций больше, конверсия вверх, CAC будто под контролем. Команда уже обсуждала масштабирование.

Проблема всплыла случайно: воронка начала «улучшаться» только после обновления приложения. Оказалось, событие `signup` дублировалось дважды при повторном открытии экрана. 🧩
В отчётах это выглядело как успех, а на деле — как утечка смысла из всей аналитики.

После исправления выяснилось, что реальная конверсия была ниже почти на 18%. Самый болезненный вывод: мы оптимизировали не продукт, а ошибку в трекинге.

Хорошая аналитика — это не только про красивые графики. Это про доверие к данным. Если событие нельзя объяснить в двух фразах, ему рано попадать в KPI.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг начинает «плыть», продукт редко врет — обычно врет схема измерений.
Разложим по пунктам, что проверить первым:

1. **События**
Сравните список ключевых действий с реальным user flow. Если событие есть, но не отражает бизнес-логику, отчеты будут красивыми и бесполезными.

2. **Имена и свойства**
Одинаковые действия должны называться одинаково. Один и тот же `purchase` с разными параметрами хуже, чем два понятных события.

3. **Дубли и пропуски**
Проверьте, не стреляют ли события дважды при обновлении страницы, возврате назад или повторном клике. Дубли часто раздувают конверсию на бумаге 📉

4. **Стыковка с источниками**
Сверьте аналитику с CRM, платежами и backend-логикой. Если цифры расходятся, ищите не «ошибку в отчете», а разрыв в данных.

5. **Точка принятия решения**
Каждому важному решению нужен один главный KPI. Иначе команда смотрит на 5 метрик и спорит не о продукте, а о версии правды.

Хорошая аналитика — это не больше графиков, а меньше неопределенности.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых неприятных кейсов в трекинге — когда метрики вроде бы есть, а доверия к ним нет.

У нас был проект, где рост конверсии в отчётах выглядел очень красиво: +14% к регистрации, +9% к оплате. Но при сверке с CRM цифры не сходились. Причина оказалась банальной и одновременно опасной: часть событий дублировалась после обновления страницы, а часть — терялась на мобильных устройствах из-за асинхронной отправки. 📉

Что помогло быстро найти проблему:
— сравнили события между аналитикой, логами и бэкендом;
— проверили не только total, но и уникальные user_id;
— отдельно посмотрели mobile/web и новые/возвращающиеся сессии.

Главный вывод: красивая метрика без валидации — это не инсайт, а риск. Перед любым A/B тестом я теперь первым делом проверяю не гипотезу, а качество трекинга. Иначе можно оптимизировать не продукт, а ошибку в данных.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — пытаться измерить всё подряд.
В итоге в системе десятки событий, но ни одного ответа на главный вопрос: что реально двигает метрику.

Разрыв шаблона такой: аналитика нужна не для «полной картины», а для принятия решений.
Если событие не меняет действие, оно почти всегда лишнее.
Если по нему нельзя выбрать между A и B — это не метрика, а шум.

Хороший трекинг выглядит скучно:
— понятно, что считаем;
— ясно, зачем это событие;
— можно связать его с бизнес-решением;
— нет дублей и «на всякий случай» полей.

Плохой трекинг выглядит красиво в дашборде и бесполезно в работе 📉

Лучший вопрос к любому событию:
«Какое решение мы примем, если эта цифра вырастет или упадёт?»
Если ответа нет — событие можно не заводить.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
На рынке трекинга снова сдвиг: компании начинают чаще пересобирать аналитику не «когда-нибудь потом», а прямо под давлением текущих ограничений. Переезды между системами, дублирование событий, разрывы в атрибуции — всё это уже не технический долг, а риск для ежедневных решений.

Что важно по горячим следам:
— считать не только конверсии, но и качество данных в каждом шаге воронки;
— проверять, где теряются события после обновлений SDK и изменений в consent-логике;
— не верить «красивым» дашбордам без сверки с сырыми логами. 📊

Сейчас выигрывают не те, у кого больше инструментов, а те, у кого быстрее цикл: заметили сбой → локализовали → починили → подтвердили влияние на метрики. В аналитике скорость реакции уже почти так же важна, как сама точность.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство ошибок в трекинге видно не по коду, а по цифрам.

Если у события внезапно просел объём на 20–30%, это не всегда «меньше пользователей». Чаще всего где-то отвалилась отправка: релиз, новый экран, смена названия события или фильтр в отчёте. Если у конверсии резко выросла база, проверьте дубли: один и тот же action мог начать срабатывать дважды.

Минимальный набор метрик для контроля:
— доля пользователей с событием относительно предыдущего периода;
— расхождение между источником и витриной;
— число дублей на критических событиях;
— время доставки данных ⏱

Полезное правило: сначала смотрим на аномалию в динамике, потом — на конкретное событие, и только после этого — в код или BI. Иначе можно часами искать «ошибку в аналитике», когда на самом деле сломался один параметр в одном экране.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Частая ошибка в аналитике — собирать события, но не проверять, что они реально помогают принимать решения.

Команда месяцами шлифует трекинг, добавляет новые параметры, строит красивые дашборды. А потом выясняется, что половина событий никем не используется: они не отвечают на бизнес-вопросы и только засоряют схему данных.

Правильный подход начинается не с названий событий, а с вопросов:
— что мы хотим понять?
— какое решение примем по этим данным?
— какое действие изменится после анализа?

Если на эти три вопроса нет четкого ответа, событие почти наверняка лишнее. 📉

Полезный трекинг — это не максимальное количество ивентов, а минимальный набор, который помогает быстро находить причину падения, роста или аномалии. Чем меньше шума, тем выше качество аналитики.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если событие в аналитике можно не считать — лучше не считать.

Это не про экономию на трекинге, а про порядок в данных. Чем больше «на всякий случай» событий, тем быстрее отчёт превращается в шум: дубли, лишние параметры, спорные трактовки между продуктом, маркетингом и аналитикой. В итоге команда тратит время не на выводы, а на выяснение, что вообще измеряли.

Практическое правило простое: сначала формулируем решение, которое хотим принять, потом — метрику, и только затем — событие. Если событие не помогает ответить на вопрос или поменять действие, его можно не заводить. 📉

Такой подход делает аналитику короче, чище и полезнее. Меньше трекать — не значит хуже измерять. Часто это значит измерять точнее.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда выбирают, как считать события в продукте, обычно спорят между двумя подходами: отправлять всё в аналитику сразу или собирать данные сначала локально, а потом дозировать их на сервер.

Первый вариант проще: быстрее старт, меньше логики в коде, удобнее для базовых воронок. Но у него есть минус — шум, дубли и зависимость от качества клиента. Если приложение часто падает или теряет сеть, часть событий просто не доедет.

Второй подход сложнее в реализации, зато даёт больше контроля. Можно валидировать события, дедуплицировать их, обогащать контекстом и отправлять пакетами 📦 Это особенно полезно, когда важна точность и стабильность данных.

Практика такая: для MVP часто хватает простого трекинга, а для зрелого продукта лучше переходить к промежуточному слою. Он дороже на старте, но экономит недели на разборе «почему цифры не сходятся» 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском A/B‑теста проверьте трекинг, иначе вы будете сравнивать не варианты, а дырки в данных.

Мини-чек-лист:
1. Событие должно срабатывать в одном месте и один раз. Дубликаты ломают конверсию.
2. Передавайте стабильный идентификатор пользователя или сессии — без этого не склеить путь.
3. Разведите тестовые и боевые события, чтобы не засорять отчёты.
4. Логируйте не только успех, но и ошибки: пустые параметры, таймауты, отвалившиеся запросы.
5. Сверяйте события между фронтом, бэком и аналитикой — расхождения обычно находятся именно тут.
6. Проверяйте, что вариант эксперимента записывается вместе с событием, а не “теряется” по дороге 🧪
7. До старта теста сделайте ручной прогон: клик, отправка, сохранение, выгрузка.

Хороший тест начинается не с гипотезы, а с уверенности, что данные вообще можно доверять 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды всё чаще пытаются строить аналитику не «после запуска», а прямо в процессе продукта. И это не про модную дисциплину, а про банальную экономию времени и денег.

Тренд такой: вместо больших отчётов раз в неделю — короткий цикл проверок. События, воронки, атрибуция, качество данных — всё смотрят раньше, чем фича успевает стать «важной». Это снижает риск, когда продукт уже растёт, а метрики внезапно начинают расходиться между BI, рекламными кабинетами и мобильной аналитикой 📊

Что особенно заметно:
— меньше доверия к одной «главной» метрике без контекста;
— больше внимания к трекинг-плану и naming convention;
— спрос на автоматические проверки данных и алерты вместо ручного контроля.

Вывод простой: аналитика перестаёт быть отделом, который «разбирает ошибки», и становится частью поставки продукта. И чем раньше это встроено, тем дешевле обходится любой следующий A/B-тест.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих багов в трекинге я видел там, где всё выглядело «почти нормально».

Команда запустила рекламу, трафик рос, заявки тоже. В отчётах — плюс, в CRM — плюс, у аналитики — красивый рост конверсии. А через две недели выяснилось: часть событий дублировалась, а часть вообще не доходила до системы. Итог — решения принимали на кривых данных, а бюджет перераспределяли в пользу канала, который на самом деле работал хуже.

Самая неприятная часть таких историй в том, что ошибка редко выглядит как ошибка. Она выглядит как небольшой шум. И именно поэтому её пропускают 🔍

Что спасает:
— сверка событий между аналитикой, CRM и логами
— контроль дедупликации
— отдельный мониторинг ключевых событий
— регулярные проверки после релизов

Трекинг — это не «настроили и забыли». Это инфраструктура, которую нужно проверять так же, как продакшен. Иначе можно очень уверенно оптимизировать не бизнес, а иллюзию.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг «есть», а решений всё равно нет — проблема обычно не в дашборде, а в логике измерений.

Что стоит проверить в первую очередь:

1. **Цель события.** Каждое событие должно отвечать на конкретный бизнес-вопрос: клик, активация, покупка, возврат.
2. **Единый нейминг.** Если одно и то же действие называется по-разному в продукте, маркетинге и BI, аналитика быстро превращается в архив.
3. **Сквозной путь пользователя.** Без связки источника, сессии и конверсии невозможно понять, что реально работает.
4. **Границы данных.** Дубликаты, пропуски, задержки в отправке — всё это искажает выводы сильнее, чем кажется.
5. **Проверка на смысл.** Метрика должна меняться тогда, когда меняется поведение, а не только график.

Хороший трекинг — это не больше событий, а меньше шума. 📊

Если метрика не помогает принять решение, её место не в отчёте, а в ревизии.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в трекинге я получил не на большой ошибке, а на «мелочи».

Мы долго смотрели на хорошую конверсию в onboarding и радовались росту. Потом полезли глубже и увидели: почти весь эффект давал один источник трафика, а остальные каналы проседали. В сумме метрика выглядела здоровой, но по сегментам — совсем нет.

После этого я перестал доверять только общим цифрам. Теперь первым делом проверяю разрезы: источник, платформа, новая/возвратная аудитория, версия экрана. Часто именно там прячется реальная история, а не в верхнеуровневом графике 📊

Вывод простой: хороший трекинг — это не про «собирать больше событий», а про возможность быстро ответить, где именно появился эффект и кого он затронул. Иначе можно очень долго оптимизировать то, что работает только в одном углу воронки.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — мерить не то, что реально влияет на решение.

Часто смотрят на клики, просмотры, глубину, CTR… и делают выводы, хотя бизнес живёт в другой логике: купил ли пользователь, вернулся ли, оплатил ли, дошёл ли до ключевого действия. В итоге метрики растут, а продукт — нет.

Полезный разрыв шаблона: сначала не «какие события трекать», а «какое поведение должно измениться после моего действия».
Если изменение не ведёт к решению, его можно оставить в логах, но нельзя делать основной метрикой.

Хороший трекинг — это не максимум данных, а минимум шума. 📉
Сначала зафиксируйте одну целевую гипотезу, потом проверьте, какие события действительно объясняют результат. Остальное — красивые цифры без влияния на продукт.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Google продолжает подталкивать рынок к более жёсткой дисциплине в данных: в свежих кейсах всё чаще видно, как разъезжаются цифры между веб-аналитикой, рекламными кабинетами и CRM. Причина не только в атрибуции — ломается цепочка идентификаторов, а consent-режимы и server-side сборка не всегда спасают от потерь.

Практический вывод простой: если у вас до сих пор нет единого слоя верификации событий, вы уже теряете управляемость 📉

Что стоит проверить в первую очередь:
— совпадают ли ключевые события в GA4, BI и CRM;
— не дублируются ли конверсии после перехода на server-side;
— корректно ли передаются UTM, gclid и transaction_id;
— есть ли мониторинг провалов в отправке событий.

Сейчас выигрывают не те, у кого больше данных, а те, у кого они согласованы между системами. В аналитике это уже не nice-to-have, а базовая гигиена.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Метрики часто врут не потому, что аналитика плохая, а потому что мы смотрим на них без контекста.

Если конверсия выросла на 12%, это ещё не успех. Важно проверить:
— не упал ли трафик в другом сегменте;
— не выросла ли доля случайных пользователей;
— не съел ли прирост рост отказов или возвратов.

Сильный трекинг — это не набор красивых цифр, а система, где каждая метрика отвечает на свой вопрос.
Пример:
• CTR показывает, цепляет ли креатив
• CR — доходит ли пользователь до целевого действия
• CAC — не слишком ли дорого вы покупаете рост
• LTV — окупается ли этот рост вообще 📊

Ошибка, которую делают часто: оптимизируют одну цифру и ломают всю воронку.
Правильный подход — смотреть на связку метрик, а не на одну «любимую» цифру. Именно она показывает, где реальный эффект, а где статистический шум.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

На практике многие команды трекают всё подряд: клики, просмотры, свайпы, открытия модалок. В итоге дашборды выглядят внушительно, а ответить на простой вопрос «что реально влияет на выручку?» всё равно невозможно.

Проблема не в количестве событий, а в отсутствии связи между действием и решением. Если событие не помогает:
— понять поведение пользователя,
— найти узкое место в воронке,
— проверить гипотезу,
то это просто шум.

Хороший трекинг начинается не с «что бы ещё замерить», а с «какой вопрос мы хотим закрыть». 📊
Иначе аналитика быстро превращается в склад данных, которыми никто не пользуется.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если событие в аналитике нельзя объяснить за 10 секунд — скорее всего, оно настроено плохо.

Хорошее правило из практики: каждое событие должно отвечать на один конкретный вопрос бизнеса. Не «клик по кнопке», а «пользователь начал оформление», «дошёл до оплаты», «сохранил настройку». Чем ближе событие к решению, тем меньше мусора в отчётах и споров между продуктом, маркетингом и аналитиками 📊

Ещё один полезный тест: если через месяц вы не сможете без контекста понять, зачем это событие было нужно, значит, его не надо было ставить. В трекинге переизбыток данных часто хуже, чем нехватка — он создаёт иллюзию контроля, но не помогает принимать решения.

Лучше 20 событий, которые реально используются, чем 200, которые просто лежат в системе.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь о трекинге, чаще всего спорят между двумя подходами: собирать максимум событий или фиксировать только ключевые.

Полный трекинг даёт ощущение контроля: видно почти всё, можно глубоко разбирать воронку, искать неожиданные паттерны и быстро отвечать на новые вопросы. Но вместе с этим растут шум, стоимость поддержки и риск утонуть в данных. 📊

Минимальный набор событий проще внедрять и поддерживать. Он чище, дешевле и быстрее превращается в решения. Но у него есть обратная сторона: если заранее не заложить нужные точки, потом будет поздно — данные за период уже не собрать.

Практика обычно выигрывает у крайностей: сначала фиксируем ядро метрик и критические шаги пользователя, затем добавляем события по мере появления гипотез. Так трекинг остаётся управляемым, а аналитика — полезной, а не декоративной.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском эксперимента проверьте не банальные «события стоят», а то, как именно вы потом будете принимать решение.

Чек-лист для аналитики и трекинга:
— У события есть понятное имя и единая схема нейминга.
— Зафиксированы параметры: что передаём, в каком формате, где nullable.
— Есть связь между событием, пользователем и сессией.
— Воронка собирается без разрывов на всех ключевых шагах.
— Все критичные события дублируются на случай потерь.
— Отдельно проверены web, app и кросс-девайс сценарии.
— Для эксперимента есть метрика, guardrail-метрика и окно оценки.
— В отчёте заранее определено, как обрабатываются боты, тестовые аккаунты и аномалии.
— Логику расчёта можно повторить вручную на выгрузке.

Если хотя бы один пункт не закрыт, результат теста может выглядеть «красиво», но не быть правдой 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг в аналитике: команды всё чаще уходят от попытки «собрать всё» к модели, где трекинг строится от решений, а не от событий ради событий.

Что это меняет на практике:
— меньше шумных событий, больше событий с понятной бизнес-ролью;
— отдельный слой для продуктовых метрик, отдельный — для маркетинга и атрибуции;
— проверки качества данных становятся не разовой задачей, а частью процесса.

Главный эффект — быстрее принимаются решения и проще объяснить, почему метрика изменилась. 📊

Похоже, рынок наконец переходит от «мы всё залогировали» к «мы понимаем, что это значит». И это хороший знак: аналитика становится не хранилищем фактов, а рабочим инструментом команды.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих провалов в трекинге случается не из-за «плохой аналитики», а из-за уверенности, что всё уже настроено.

Команда запускает новый онбординг, смотрит на рост регистраций и делает вывод: гипотеза сработала. Через неделю выясняется, что событие `signup_completed` дублировалось в двух местах. В отчетах — +18% к конверсии. В реальности — ноль.

Самое неприятное здесь не ошибка, а эффект домино: продуктовые решения, бюджет, приоритеты и даже roadmap строились на шуме. 😬

Что помогает не попасть в такую ловушку:
— фиксировать схему событий до релиза;
— проверять, откуда приходит каждое событие и кто его шлет;
— смотреть не только на рост, но и на аномалии в объемах;
— раз в неделю прогонять sanity-check ключевых метрик.

Трекинг — это не «поставили и забыли». Это часть продукта. И если он хрустит, все решения становятся дороже.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда аналитика «не сходится», проблема чаще не в дашборде, а в логике трекинга. Разбирать стоит по пунктам:

1. Событие должно отражать действие, а не намерение. Если кнопка нажата, но запрос не отправлен — это разные события.
2. У каждого события нужен один смысл. Когда в один event складывают и клик, и показ, и успешную отправку, данные быстро становятся мусором.
3. Проверяйте контекст: user_id, session_id, источник трафика, экран, шаг воронки. Без этого цифры не объясняют поведение.
4. Смотрите на дубляжи. Один и тот же event может улетать дважды из-за повторного рендера, обновления страницы или кривого триггера.
5. Сверяйте продуктовую логику с аналитической. Если в интерфейсе есть этап, а в трекинге его нет, воронка будет «ломаться» в неожиданных местах.

Хороший трекинг — это не про количество событий, а про их однозначность и проверяемость 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике я получил не из дашборда, а из ошибки в трекинге.

На проекте мы долго радовались росту конверсии: отчёты показывали +12% к оплатам после редизайна формы. Решили, что нашли удачное решение, и начали масштабировать изменения. А потом при ручной проверке выяснилось: часть событий отправлялась дважды, а часть — вообще не доходила из-за логики на фронте. 📉

Формально метрика росла, но реальная картина была другой. После исправления трекинга эффект редизайна почти исчез.

Вывод простой: аналитика не должна подтверждать гипотезу по привычке. Сначала проверяем качество данных, потом — делаем выводы. Иначе можно оптимизировать не продукт, а ошибку в измерениях.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — считать, что трекинг нужен, чтобы «видеть всё». На практике это почти всегда означает обратное: вы видите много, но не понимаете ничего.

Хорошая схема измерений начинается не с событий, а с решений.
Не «что можно отправить в систему», а «какое действие я приму после этого сигнала». Если сигнал не меняет поведение команды, его не нужно собирать.

Разрыв шаблона тут в том, что меньше данных часто дают больше контроля. Когда вы убираете лишние события, сразу проявляются настоящие метрики: где ломается воронка, какой канал приводит не просто трафик, а доход, и что именно влияет на retention.

Плохой трекинг создаёт иллюзию аналитики. Хороший — экономит недели обсуждений. 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике снова сдвиг: всё больше команд обнаруживают, что классический трекинг событий перестаёт быть «истиной по умолчанию». В полях чаще всего всплывают три проблемы: события дублируются, часть конверсий теряется на стыке фронта и бэка, а атрибуция начинает расходиться между рекламными кабинетами и BI.

Что это значит на практике? Метрика выглядит стабильной, но решения уже принимаются на шумных данных. В итоге A/B тест «не бьётся», а рост воронки оказывается эффектом изменения логики трекинга, а не продукта. ⚠

Хорошая новость: команды, которые переходят на событийную модель с чёткими контрактами, версионированием и регулярной валидацией, резко уменьшают долю спорных кейсов. Трекинг сегодня — это не просто разметка, а часть продуктовой инфраструктуры.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса: какую цифру мы хотим изменить и почему именно её.

Частая ошибка — следить за всем сразу. В итоге есть сотня метрик, но нет ответа, что реально влияет на рост. Рабочий подход проще: одна основная метрика, 2–3 поддерживающих и несколько диагностических. Например, если растёт конверсия, важно сразу смотреть не только итоговый CR, но и шаги воронки, долю отказов и время до целевого действия.

Ещё один важный момент — контекст. 5% роста без базы не значит ничего, если у вас сезонность, рекламный всплеск или сломался источник трафика. Цифры должны сравниваться с нормой, а не висеть в вакууме 📊

Если метрика не помогает принять решение — это не KPI, а просто красивое число.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — считать, что если событие отправилось, то его уже можно доверять.

На практике трекинг часто ломается не в коде, а в логике: разные команды по-разному трактуют одно и то же действие, события дублируются, часть параметров теряется, а названия превращаются в хаос из `click_button_1`, `btn_click` и `tap_cta`. В итоге дашборд выглядит аккуратно, но решения принимаются на шуме.

Что делать:
— фиксировать единые определения событий до запуска;
— проверять не только факт отправки, но и качество данных;
— смотреть на связность: событие, параметр, источник, user_id;
— регулярно ревизовать трекинг, а не вспоминать о нем после провала метрики.

Хорошая аналитика начинается не с графиков, а с дисциплины в данных. 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одно из самых дорогих правил в аналитике: если событие можно поймать на клиенте — проверьте, нельзя ли поймать его на сервере.

Клиентские события часто дают иллюзию точности. Пользователь закрыл вкладку, браузер заблокировал запрос, скрипт не успел доехать — и у вас уже «дырка» в воронке. В итоге команда спорит не о продукте, а о качестве трекинга.

Из практики: сначала фиксируем критичные шаги на сервере или через надёжный бэкенд-лог, а клиент используем как дополнительный источник. Это особенно важно для оплат, регистраций, отправки форм и любых действий, где цена ошибки высокая.

Правило простое: чем ближе событие к источнику истины, тем меньше сюрпризов в отчётах 📈

Если событие влияет на решения, сначала задайте вопрос не «как отправить», а «где оно не потеряется».


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В трекинге есть две рабочие философии: собирать максимум событий сразу или начинать с минимального набора и докручивать по мере роста продукта.

Первый подход даёт ощущение контроля: видно почти всё, проще строить отчёты и быстро находить аномалии. Но цена у него высокая — больше времени на внедрение, больше риска ошибок в схеме и больше шума в данных. Часто команда тонет в событиях, которые никто не использует.

Второй подход экономнее и устойчивее. Сначала фиксируются ключевые шаги воронки, потом добавляются события только под конкретные вопросы бизнеса. Такой трекинг легче поддерживать, а аналитика остаётся привязанной к решениям, а не к “соберём на всякий случай” 📊

Практика обычно выигрывает там, где есть баланс: базовый слой событий + точечные расширения под гипотезы и эксперименты. Так аналитика не превращается в склад логов, а остаётся инструментом роста.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Чек-лист для тех, кто хочет, чтобы цифры не врали

Перед запуском новой фичи проверьте базу: события названы одинаково, параметры не теряются, а тестовые данные не смешиваются с боевыми. Если в трекинге есть разнобой, дальше любая аналитика превращается в угадайку.

Что стоит сверить:
— событие срабатывает в нужный момент, а не “примерно тогда”;
— передаются user_id, session_id, campaign, device;
— нет дублей при повторном действии;
— воронка собирается без провалов на каждом шаге;
— цели в аналитике совпадают с тем, что видит продукт и разработка.

Отдельно проверьте, как данные ведут себя в крайних сценариях: медленный интернет, обновление страницы, возврат назад, несколько вкладок. Именно там чаще всего и прячутся ошибки 📊

Хороший трекинг — это не больше событий. Это меньше сюрпризов в отчёте.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды все чаще перестраивают трекинг не вокруг «собрать максимум событий», а вокруг качества сигналов. Вместо десятков разрозненных метрик — несколько опорных, которые реально влияют на решения.

Почему это происходит?
Потому что классический event-spam начинает мешать: отчеты расползаются, атрибуция шумит, а аналитика превращается в архив логов. В итоге бизнесу нужен не объем данных, а доверие к ним.

Что работает лучше:
— фиксировать только события, связанные с ключевыми шагами воронки;
— заранее определять, какие параметры обязательны;
— регулярно чистить схему событий от дублей и «мертвых» полей;
— проверять, где данные используются в продуктовых решениях, а не просто собираются.

Интересный тренд: аналитика все больше смещается от «полного покрытия» к «управляемой наблюдаемости». И это хороший знак — зрелость трекинга начинается там, где каждый event имеет понятную цену и пользу 🔍


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих уроков в аналитике — не тот, где не хватило данных, а тот, где данные были, но им никто не поверил.

Команда запустила новый сценарий и смотрела на конверсию по всей воронке. На первый взгляд всё выглядело отлично: рост регистраций, больше кликов, красивый график. Решение приняли быстро — катим дальше.

А потом выяснилось, что в трекинге дублировались события, а часть пользователей считалась дважды. Итог: “рост” оказался артефактом, а не результатом продукта. 😬

Вывод неприятный, но полезный: перед выводами проверяйте не только метрики, но и качество их сбора.
Если событие может сломаться, оно сломается.
Если дедупликацию не проверили, бизнес увидит не реальность, а её красивую версию.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Если метрики «плавают», обычно проблема не в BI, а в трекинге. Разбор по пунктам, который помогает быстро найти слабое место:

1. Событие есть в ТЗ, но нет в проде. Проверьте, кто и где отвечает за внедрение: продукт, аналитик, разработка. Часто событие просто не доезжает до релиза.

2. Названия событий живут своей жизнью. Когда `purchase`, `order_paid` и `success_payment` означают одно и то же, отчёт становится шумным. Нужен единый словарь событий.

3. Параметры заполняются не всегда. Без `user_id`, `session_id`, `utm_source` и `platform` анализ теряет разрезы. Пустые поля — это уже не мелочь, а потеря контекста.

4. Событие срабатывает не в тот момент. Отправка на клике вместо успешного действия даёт красивую, но ложную картину.

5. Нет проверки после релиза. Трекинг нужно валидировать не один раз, а регулярно: после каждого изменения интерфейса, логики и SDK.

Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с дисциплины данных. 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды мы смотрели на конверсию лендинга и были уверены: проблема в оффере. Трафик есть, клики есть, а заявок мало. Начали менять заголовки, кнопки, порядок блоков — и почти ничего.

Поворот случился, когда разложили воронку по событиям. Оказалось, часть пользователей просто не доходила до формы: скролл терялся на длинном первом экране, а кнопка была ниже «видимой зоны» для мобильных. На графиках это выглядело как падение интереса, а по факту — как проблема трекинга и UX одновременно 📉

После этого мы добавили события на глубину скролла, клики по CTA и ошибки формы. И только тогда стало видно, где реально ломается путь пользователя.

Вывод простой: если аналитика показывает «плохо», это не всегда про продукт. Иногда это про то, что вы просто не видите важный шаг в трекинге.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в аналитике — не отсутствие данных, а уверенность, что данные уже «говорят сами за себя».

Часто команды строят десятки дашбордов, а потом принимают решения по одному графику, который случайно выглядит убедительно. Это и есть ловушка: трекинг собирает события, но смысл появляется только после проверки гипотезы.

Полезный разрыв шаблона: сначала не «что ещё замерить», а «какое решение мы хотим принять».
Если ответа нет — метрики превращаются в шум.
Если ответ есть — даже один корректно настроенный event может быть полезнее сотни красивых отчётов 📊

Проверьте себя:
— можно ли по этой метрике принять действие;
— известно ли, что именно она меняет;
— не подменяет ли она бизнес-результат удобным прокси.

Хорошая аналитика не про количество событий. Она про то, чтобы в момент выбора было меньше иллюзий и больше опоры.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В поле снова есть повод пересмотреть трекинг: команды всё чаще сталкиваются не с «потерей данных», а с их тихой деградацией. События продолжают прилетать, дашборды зелёные, но половина ключевых параметров начинает жить по разным правилам — из-за изменений в фронте, consent-баннеров, новых SDK и ручных обходов в продукте.

Что важно проверить прямо сейчас:
— совпадают ли названия событий между мобильной и веб-логикой;
— не расползлись ли параметры после последних релизов;
— есть ли у событий владельцы и документация, а не только «так исторически сложилось»;
— как ведут себя данные в регионах с ограничениями по cookies.

Главный риск не в том, что аналитика «упала». Риск в том, что она вроде бы работает, но перестаёт быть опорой для решений. А это обычно замечают уже после того, как гипотеза провалилась не в продукте, а в трекинге. 📉


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Большинство команд смотрят на аналитику как на отчётность: сколько сессий, сколько кликов, сколько лидов. Но полезные метрики работают иначе — они показывают, где продукт теряет деньги или рост.

Для трекинга важно не количество событий, а их связка:
- событие → шаг воронки
- шаг → конверсия
- конверсия → выручка

Если у вас растёт трафик, а итоговая конверсия стоит на месте, проблема не в маркетинге, а в узком участке пути. Если событие есть, но оно не влияет на решение, его можно смело убрать из дашборда.

Хороший набор метрик отвечает на 3 вопроса:
1. Где пользователь отваливается?
2. Что именно меняется после эксперимента?
3. Как это влияет на деньги?

📊 Чем меньше «шумных» чисел, тем быстрее команда видит реальную картину. В аналитике выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, кто умеет выделить 2–3 показателя, которые двигают продукт.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

На практике команды часто трекают всё подряд: клики, открытия, скроллы, «почти конверсии», технические события. В итоге дашборды выглядят богато, а решений меньше. Почему? Потому что шум легко маскирует реальные сигналы.

Правильный подход — начинать не с событий, а с вопросов:
— какое действие влияет на деньги, удержание или воронку;
— как мы поймём, что гипотеза сработала;
— какое событие нужно, чтобы это проверить.

Если событие не меняет решение, оно не должно попадать в основной слой аналитики. Иначе вы строите не трекинг, а склад данных 🧠

Минимум, который спасает от хаоса:
1) чёткая цель события;
2) единые названия;
3) owner на каждую метрику;
4) ревизия лишнего трекинга раз в месяц.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Одна из самых полезных привычек в аналитике — не доверять событию, если его нельзя проверить руками.

На практике часто бывает так: событие есть в ТЗ, в дашборде оно «стреляется», а по факту аналитика строится на кривом трекинге. В итоге команда принимает решения на шуме, а не на данных. 📉

Правило простое: любое новое событие сначала проходите по цепочке «клик → отправка → прием → хранение → отображение». Если на любом шаге нет подтверждения, считать метрику рабочей рано.

Хороший тест — сравнить событие с альтернативным источником: логами, бэкендом, базой, платежкой, CRM. Даже небольшое расхождение лучше поймать до запуска эксперимента, чем объяснять потом, почему конверсия «выросла» только в отчете.

В аналитике выигрывает не тот, у кого больше событий, а тот, у кого меньше сюрпризов.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда речь заходит о данных, обычно спорят не про «нужно ли считать», а про то, как именно считать.

Подход 1 — собирать всё подряд: максимум событий, максимум полей, максимум гибкости. Плюс очевиден — потом можно раскопать почти любую гипотезу. Минус тоже очевиден: быстро появляется шум, растут ошибки в разметке, а команда тонет в «сырых» данных.

Подход 2 — трекать только ключевые действия: регистрацию, оплату, ключевые шаги воронки, критичные ошибки. Здесь аналитика чище, поддержка проще, решение принимается быстрее. Но есть риск не заметить важные паттерны, если заранее не заложить запас на расширение.

Практика обычно выигрывает не у крайностей, а у баланса: сначала фиксируем ядро метрик, потом добираем события под конкретные вопросы. Тогда трекинг работает как инструмент роста, а не как склад логов 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском любой гипотезы проверьте базу. Ошибка в трекинге дороже самой неудачной идеи: она делает выводы красивыми, но бесполезными.

Чек-лист перед стартом:
— События названы одинаково в продукте, аналитике и BI
— Все ключевые шаги воронки реально отправляют события
— Параметры событий заполнены без пустых значений и дублей
— UTM-метки не теряются на первом экране
— Цели и конверсии совпадают между системами
— Тестовые события отделены от боевых
— Есть проверка на случай, если событие не отправилось
— Логику эксперимента можно восстановить по данным спустя месяц

Если хотя бы один пункт под вопросом, сначала чините трекинг, потом запускайте тест. 📊
Хорошая аналитика не доказывает правоту команды — она снижает риск ошибиться вслепую.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Замечаем устойчивый сдвиг: команды все чаще уходят от «соберём максимум событий» к более аккуратному трекингу с понятной бизнес-логикой.
Причина простая — чем больше сырых событий, тем выше шум, дороже поддержка и сложнее доверять отчётам.

Сейчас сильнее ценится не количество, а качество схемы:
— фиксируются только события, которые влияют на воронку и решения;
— параметры унифицируются заранее, а не дописываются «по ходу»;
— отдельное внимание уходит в проверку расхождений между продуктовой и BI-аналитикой.

Это хороший тренд: аналитика становится не складом логов, а инструментом управления. 📊
И главный вопрос теперь звучит не «что ещё можно измерить?», а «что реально поможет принять решение без лишнего шума?».


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Однажды команда радовалась: конверсия выросла, лидов стало больше, отчёты выглядели отлично. Проблема обнаружилась позже — маркетологов похвалили за то, чего на самом деле не было.

Оказалось, в трекинге перепутали событие отправки формы и открытие попапа. Попап срабатывал часто, форма — редко. Но в дашборде оба действия считались как заявки. Итог: рекламные кампании оптимизировали под «фантомные» лиды, отключали рабочие связки и докручивали неэффективные.

Что спасло проект:
— сверка событий с реальными действиями пользователей;
— отдельная проверка ключевых конверсий руками;
— правило: любое новое событие сначала проходит QA, потом попадает в отчёты.

Главный урок простой: если метрика выглядит слишком хорошо, чтобы быть правдой, сначала проверьте трекинг, а не гипотезу. 📉


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика ломается не в дашборде, а раньше — на уровне трекинга. Если метрики «плавают», сначала проверьте базу:

1. События должны быть однозначными. Не «клик по кнопке», а конкретно: какая кнопка, в каком экране, при каком сценарии.
2. Названия — единый стандарт. Когда `purchase`, `order_paid` и `payment_success` означают одно и то же, отчёты быстро превращаются в хаос.
3. У каждого события должны быть обязательные параметры: ID пользователя, сессия, источник, продукт, этап воронки.
4. Тестируйте не только факт отправки, но и полноту данных: событие пришло, а параметр пустой — это уже брак.
5. Сверяйте аналитику с продуктовой логикой. Если воронка не сходится с реальным сценарием пользователя, проблема почти всегда в трекинге 📊

Сильный трекинг — это не «поставили пиксель», а договорились, что именно считаем и одинаково понимаем данные во всей команде.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых показательных кейсов у нас был не про «сломанный» трафик, а про сломанную аналитику.

На графиках всё выглядело идеально: конверсия росла, отказы падали, новые кампании «тащили». Но когда начали сверять данные с CRM и платежами, выяснилось, что часть заявок просто не доезжала до событий. Причина оказалась банальной: после редизайна сменился порядок загрузки скриптов, и часть трекинга отваливалась на мобильных устройствах.

Самое неприятное — команда успела принять несколько решений на основе красивых, но неполных цифр. После этого мы ввели простое правило: любой важный отчет должен проходить тройную сверку — продуктовая аналитика, CRM и деньги. Если хотя бы одна точка выпадает, значит, смотреть нужно не на результат, а на качество измерения 📊

С тех пор у нас есть привычка: сначала доверять не метрике, а ее источнику. И это часто экономит недели работы.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в трекинге — считать, что больше событий = лучше аналитика.

На практике всё наоборот: чем больше «шума», тем сложнее увидеть поведение пользователя. Команда начинает мерить всё подряд — клики по иконкам, скроллы на 12%, hover’ы, открытия попапов — и в итоге теряет главный сигнал: где человек реально застрял, что мешает конверсии и на каком шаге он уходит.

Хороший трекинг — это не максимальный охват, а точность.
Сначала отвечаем на вопрос: какое решение мы хотим принять?
Потом — какие 3–5 событий действительно помогут его принять.

Если событие не меняет действие команды, оно почти всегда лишнее. 📉
А если без него нельзя объяснить падение метрики или рост конверсии — вот это уже нужный трек.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
В аналитике снова всплыл старый, но очень болезненный сюжет: у части команд расходятся цифры между продуктовой аналитикой, рекламными кабинетами и BI. Причина не в «плохом трекинге вообще», а в цепочке мелочей: задержки отправки событий, разные окна атрибуции, дедупликация, блокировки браузера и потерянные идентификаторы.

Что важно в таких кейсах: сначала проверять не отчёты, а путь события. Доехало ли оно с клиента, попало ли в серверный лог, совпадает ли user_id, не режется ли событие на этапе ETL. 🔍

Практика показывает: если команда не зафиксировала единый источник правды и правила сравнения, любой спор о метриках превращается в спор вкусов. А это уже не аналитика, а шум.

Хороший трекинг сейчас — это не «собрать всё подряд», а уметь быстро понять, где именно сломалась цепочка.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Хорошая аналитика начинается не с дашборда, а с вопроса: **какое число должно измениться после действия пользователя**.

Если метрика не связана с решением, она просто шумит.
Поэтому в трекинге полезно держать фокус на 3 уровнях:

1. **Бизнес-метрика** — выручка, LTV, retention.
2. **Продуктовая метрика** — конверсия, активация, повторные действия.
3. **Диагностическая метрика** — клики, просмотры, время до события.

Ошибка многих команд — считать всё подряд и потом искать «главный инсайт» в 40 графиках. На практике лучше 5 точных метрик, чем 50 красивых.

Если событие нельзя привязать к гипотезе, его не стоит тащить в отчёт.
Если метрика не меняет решение, её не нужно защищать на созвоне. 📊

Сильный трекинг — это не про объём данных, а про управляемость цифр. Чем короче путь от события до вывода, тем быстрее команда принимает решения.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая частая ошибка в аналитике — измерять не то, что реально влияет на продукт.

Команда смотрит на красивые метрики: регистрации, клики, просмотры, установки. Всё растёт, отчёты выглядят бодро, но бизнес не двигается. Почему? Потому что эти цифры часто отражают активность, а не ценность.

Правильный вопрос звучит иначе: какой шаг воронки действительно связан с доходом, удержанием или повторным использованием? 📊

Если вы не можете объяснить, зачем метрика нужна и какое решение она помогает принять, скорее всего, это просто шум. И ещё одна ловушка — считать, что событие «засеклось» значит «поймали поведение». Без контекста, сегмента и проверки качества данных аналитика превращается в красивую иллюзию.

Сначала определяйте, какое действие меняет результат. Потом уже трекайте всё остальное.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Главное правило из опыта: если событие в аналитике нельзя однозначно объяснить за 10 секунд, значит, оно уже плохое.

В трекинге почти всегда ломается не сбор данных, а смысл. Команда ставит 15 событий, потом месяц спорит, какое из них считать «успехом». В итоге графики есть, решений — нет.

Рабочий подход такой: сначала фиксируем бизнес-решение, которое хотим принимать по данным. Потом задаём 1–2 события, которые реально на это решение влияют. И только после этого добавляем детали.

Хороший трекинг — это не «собрать всё», а убрать двусмысленность. Если аналитика не помогает быстро ответить: что произошло, где просадка и что делать дальше — она превращается в красивый шум 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

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

Первый путь кажется надёжным: больше событий, больше контроля, меньше шансов что-то упустить. Но на практике он быстро превращается в шум — данные есть, а ответа нет. Команда тратит время на очистку, согласование названий и поиск «главной» метрики среди десятков второстепенных.

Второй подход строже: сначала формулируем вопрос, затем выбираем 3–5 событий, которые действительно помогут на него ответить. Здесь меньше соблазна утонуть в деталях, а аналитика становится быстрее и полезнее для бизнеса 📊

Если коротко: полный сбор даёт ощущение безопасности, а фокусный трекинг — управляемость и ясность. И чаще выигрывает не тот, у кого больше данных, а тот, у кого данные связаны с продуктовым решением.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Перед запуском эксперимента проверьте трекинг по короткому чек-листу — это сэкономит часы на разборе «почему цифры не сходятся».

1. Цель измеряется одной метрикой, без дублей и суррогатов.
2. События фиксируются на всех ключевых шагах: показ, клик, добавление, оплата.
3. Имена событий и параметры единообразны между продуктом, аналитикой и BI.
4. Нет разрывов между клиентским и серверным трекингом.
5. Проверены дедупликация, таймзоны и задержки отправки.
6. Воронка совпадает в аналитике и в логах, хотя бы на контрольной выборке.
7. Для каждого события есть владелец и описание, что именно считается успехом.

Если на старте не собрать этот минимум, A/B-тест легко превращается в спор о качестве данных, а не о гипотезе. 📊


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
За последний год в трекинге заметен любопытный сдвиг: команды всё чаще перестают гнаться за «идеальной» атрибуцией и переходят к более практичной аналитике. Не потому что она стала неважной, а потому что реальность стала шумнее: cookie исчезают, окна атрибуции спорят между собой, часть конверсий теряется.

Что делают сильные команды:
— упрощают карту событий и оставляют только то, что реально влияет на решения;
— сравнивают не один источник, а несколько срезов данных;
— строят контрольные метрики, чтобы видеть расхождения раньше, чем они станут проблемой;
— чаще проверяют качество данных, чем масштабируют их объём.

Главный тренд тут не в новых инструментах, а в смене подхода: от «соберём всё» к «соберём то, чему можно доверять». 📊

И это, пожалуй, взросление аналитики: меньше магии, больше проверяемых решений.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Один из самых дорогих факапов в аналитике случается не в дашбордах, а раньше — в момент, когда «вроде бы всё трекается».

Команда запустила новый флоу, посмотрела на красивые конверсии и решила, что гипотеза взлетела. Через две недели оказалось: событие оплаты срабатывало только у части пользователей, а часть успешных заказов уходила в «пустоту». Воронка выглядела лучше, чем была на самом деле. Решение масштабировали. Потом пересобирали отчёты, объяснялись с продуктом и заново искали, где сломался трекинг 📉

Главный урок: если метрика выглядит слишком хорошо, первым делом проверяйте не гипотезу, а данные.
Что стоит делать всегда:
— сверять события между клиентом и сервером
— проверять дедупликацию и таймзоны
— смотреть не только на uplift, но и на долю пропусков
— держать простой sanity-check для ключевых событий

Аналитика не любит уверенность на глаз. Она любит скучную, регулярную проверку.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Когда трекинг настроен «по ощущениям», аналитика быстро превращается в шум. Чтобы данные реально помогали принимать решения, проверьте базу:

1. **Сначала бизнес-вопрос, потом события.** Не отмечайте всё подряд — каждое событие должно отвечать на конкретный вопрос: где теряем пользователей, что влияет на конверсию, какой шаг ломается.

2. **Единые названия и структура.** Если один и тот же шаг в интерфейсе называется по-разному в продукте, CRM и дашборде, сравнивать данные будет невозможно. Нужен один словарь событий.

3. **Параметры важнее количества событий.** Часто ценность дает не само событие, а его контекст: экран, источник, тариф, роль, тип устройства.

4. **Проверка на полноту и дубли.** Пропущенные или повторяющиеся события искажают воронку сильнее, чем кажется. Регулярный аудит трекинга — не опция, а часть процесса.

5. **Смотрите на данные глазами решения.** Если метрика не меняет действие команды, значит, она лишняя.

Хороший трекинг — это не «собрать больше», а «собирать так, чтобы можно было действовать». 📊


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 продакшена.

В проекте отлично росла конверсия в оплату, отчёты выглядели красиво, команда радовалась. А потом я заметил странность: часть покупок просто не попадала в аналитику. Событие оплаты срабатывало только на «спасибо»-странице, а пользователи из некоторых сценариев туда не доходили. 📉

Фактически мы оптимизировали метрику, которой верили, но она была неполной. Решение оказалось простым: дублировать критическое событие на сервере и проверять его не только в интерфейсе аналитики, но и в логах.

Вывод для меня был жёсткий, но полезный: если событие влияет на решение, ему нельзя доверять без валидации. Сначала подтверждаем корректность трекинга, потом — делаем выводы по цифрам. Иначе можно очень уверенно улучшать то, чего на самом деле не видно.


topics: Аналитика и трекинг

topics: интернет-маркетинг

topics: арбитраж трафика

content:
Самая дорогая ошибка в трекинге — не «потеряли 5% событий». Самая дорогая — когда данные выглядят аккуратно, но врут в ключевом месте.

Частый сценарий: все метрики собраны, дашборды зелёные, отчёты сходятся. А потом выясняется, что `purchase` отправляется до фактической оплаты, `signup` дублируется при возврате на страницу, а UTM живут только до первого редиректа. Формально аналитика есть. По факту — решения принимаются на фантомных цифрах.

Разрыв шаблона в том, что трекинг ломается не там, где шумно, а там, где «всё выглядит нормально». Именно поэтому полезно проверять не объём событий, а их смысл: что считается успехом, в какой момент событие должно сработать, и может ли оно сработать дважды. 🔍

Хороший трекинг — это не про больше данных. Это про меньше иллюзий.