Объединение данных в Looker Studio (ранее Google Data Studio) — это мощная техника, позволяющая объединять данные из нескольких источников в один отчет или визуализацию.

Вы можете создавать собственные диаграммы и отчеты, которые обеспечивают комплексное представление ваших данных и объединяют идеи из нескольких источников данных.

Этот метод может быть особенно полезен для SEO-специалистов и интернет-маркетологов, когда им нужно сравнить данные из разных источников.

Как SEO-специалисты могут использовать смешивание данных

Поскольку Google Search Console (GSC) и Google Analytics (GA) — это разные платформы данных, вы не можете одновременно видеть трафик статей из социальных сетей и среднюю позицию.

Особенно важно проанализировать, существует ли корреляция между социальной популярностью и положением в поисковом рейтинге. Благодаря авторской разработке Looker Studio вы теперь можете создавать такие отчеты о корреляции.

Объединение данных о посещаемости веб-сайта, показателе отказов и времени нахождения на сайте с данными рейтинга ключевых слов может помочь SEO-специалистам лучше понять, как производительность веб-сайта влияет на рейтинг поисковых систем.

Как маркетологи PPC могут использовать смешивание данных

Маркетологи PPC могут сравнивать данные на нескольких рекламных платформах, таких как Google Ads, Facebook Ads и LinkedIn Ads.

Объединяя данные с этих платформ, маркетологи могут сравнивать такие показатели, как цена за клик (CPC), коэффициенты конверсии и рентабельность инвестиций, чтобы увидеть, какая платформа работает лучше всего.

Они также могут объединять данные из нескольких кампаний, чтобы получить более целостное представление об общей эффективности своей кампании и выявить закономерности или тенденции, которые могут быть невидимы в отдельных кампаниях.

Теперь давайте погрузимся и научимся на примерах использования.

Как объединить данные Google Analytics 4 и Google Search Console

Мы создадим смешанный источник данных, чтобы выяснить, коррелируют ли трафик социальных сетей и видимость Google Discover.

Это будет интересный эксперимент, особенно с учетом того, что Гэри Иллиес недавно сказал, что социальные сети могут сыграть важную роль в улучшении индексируемости.

Чтобы объединить данные из двух источников в Looker Studio, нам нужно добавить оба источника в наш проект.

Если вы еще не добавили исходники, вот пошаговое руководство, как это сделать. Если вы уже знаете, как это сделать, вы можете пропустить это и продолжить под.

Как добавить Google Analytics 4 в Looker Studio

Идти к Ресурсы > Администрирование Добавлены источники данных.

Во всплывающем диалоговом окне нажмите Добавить источник данных Нажмите на гиперссылку и выберите свой ресурс Google Analytics 4 (GA4).

Как добавить данные Search Console в Looker Studio

Идти к Ресурсы > Управление добавленными источниками данных Как и в предыдущем шаге, найдите «Search Console» во всплывающем диалоговом окне, чтобы найти соединитель.

Выбирать URL-показы > Обнаружить чтобы добавить данные Google Discover в Looker Studio.

Теперь давайте добавим таблицы данных из каждого источника на нашу панель инструментов.

После всех этих шагов вы увидите данные из каждого источника, но вы заметите, что у GSC есть полный URL-адрес, в то время как у электронной таблицы GA4 есть только путь.

Мы должны поместить оба данных в один и тот же формат и установить один и тот же идентификатор поля измерения, чтобы иметь возможность их объединить.

Важно убедиться, что идентификаторы (или имена) и типы полей, которые вы хотите объединить, согласованы между источниками данных.

(Looker Studio также соответствует имени поля, но я настоятельно рекомендую также использовать те же идентификаторы полей.)

В целом самый быстрый Один из способов объединить данные — выбрать обе таблицы, щелкнуть по ним правой кнопкой мыши и выбрать «объединить данные» из таблицы. Меню.

Однако, если вы попробуете разные источники, вы обнаружите, что смешанные данные не имеют смысла, как показано ниже.

В некоторых случаях это может сработать, например, при объединении данных из одного источника. Однако, если вы объединяете данные из разных источников, нам необходимо создать новый «Путь к странице», адаптированный к полю, с тем же форматом и идентификатором.

Давайте создадим «Путь к странице» в источнике GSC в качестве нового поля, которое использует формулу REGEXP_REPLACE для удаления хоста из URL-адреса.

Ключевым моментом здесь является установка идентификатора поля «путь», который будет таким же при создании в GA4.

Таким образом, Looker Studio умеет настраивать и объединять размеры.

Сделайте то же самое с источником GA4 и создайте поле «Путь к странице» с идентификатором «Путь».

Теперь в таблицах мы добавили заменяющее измерение с вновь созданным полем «Путь к странице» (можно дать ему любое имя, чтобы их было легче различать, главное, чтобы «Идентификатор поля» был одинаковым).

Теперь ваши данные готовы к слиянию с помощью «Объединить данные» из Диалоговое окно правой кнопки мыши показано выше. Но перед этим мы хотим убедиться, что у нас есть только социальный трафик из GA4. Для этого нам нужно применить фильтр к таблице GA4, выполнив следующие действия:

Добавить фильтр > создать фильтр, Во всплывающем диалоговом окне задайте имя фильтра и условие, что медиа содержит «социальный».

Теперь вы можете объединять данные и одновременно просматривать социальный трафик и показы Google Discover.

Ниже приведена упрощенная диаграмма, показывающая, что означает перетасовка.

Но что, если мы также хотим увидеть, как со временем меняются показы и социальный трафик?

Для этого нам нужно отредактировать смешанный источник данных и перетащить его в список измерений, а также один Дата Поле.

(В других случаях вам может понадобиться повторить шаг преобразования размеров в тот же формат и идентификатор с полем даты. Однако в этом случае, поскольку они уже в том же формате и имеют то же имя, это работает потому что Looker Studio также использует имена полей совпадений.)

Теперь вы можете выбрать это временные последовательности Тип диаграммы, чтобы увидеть, как соотносятся показы Google Discover и социальный трафик.

Поскольку показов намного больше, чем трафика из социальных сетей, полезно выбрать логарифмическую шкалу для лучшей визуализации.

После анализа данных становится ясно, что существует сильная корреляция между показами Google Discover и социальным трафиком. Приливы и отливы показов очень тесно связаны с моделями трафика в социальных сетях, что позволяет предположить, что увеличение трафика в социальных сетях приводит к лучшей видимости в Google Discover.

(Пожалуйста, всегда помните, что корреляция не является причинно-следственной связью.)

Алгоритм ранжирования Google Discover сильно отличается от поиска Google.

Теперь вам может быть интересно, есть ли связь между ранжированием и социальным трафиком. Давайте исследуем это тоже.

Все шаги одинаковы, за исключением того, что вы должны добавить таблицу веб-данных из GSC и указать среднюю позицию в качестве метрики.

После создания и смешивания нового поля «Путь к странице» с тем же идентификатором поля «Путь» мы видим, что нет никакой корреляции между социальным трафиком и позицией в рейтинге на странице результатов поисковой системы (SERP).

Вы можете видеть, что позиция в рейтинге не меняется по мере роста и падения социального трафика. Из этого можно сделать вывод, что позиция в рейтинге не коррелирует с трафиком в социальных сетях.

Диплом

Из этих примеров вы можете увидеть, сколько полезной информации можно получить, комбинируя данные из разных источников данных.

Многие из вас имеют к нему доступ Арефс, семрашв любом другом инструменте SEO, и вы можете попробовать объединить данные обратных ссылок с данными реферального трафика Google Analytics, чтобы понять влияние ваших обратных ссылок на трафик вашего сайта.

Основной принцип здесь заключается в создании измерений в двух наборах данных с одинаковыми идентификаторами полей, которые будут использоваться при объединении.

Дополнительные ресурсы:

---

Избранное изображение: Andrey_Popov/Shutterstock