Speaker A
Zacznijmy od czegoś, co prawdopodobnie znasz już z własnego doświadczenia: Google Analytics 4. GA4 to taka deska rozdzielcza statku kosmicznego.
Jak efektywnie korzystać z Google Analytics 4 z pomocą AI, by lepiej analizować dane i podejmować decyzje w biznesie.
Ask about this video. Answers come from its transcript only — with the timestamp, so you can check them.
Generated from the transcript and can be wrong — check the timestamp.
Key Takeaways
- AI znacząco ułatwia korzystanie z Google Analytics 4, nawet dla osób bez specjalistycznej wiedzy analitycznej.
- Zadawanie pytań AI przed rozpoczęciem analizy pozwala lepiej określić cele i skupić się na najważniejszych danych.
- Wbudowany pasek wyszukiwania w GA4 umożliwia szybkie uzyskanie odpowiedzi na konkretne pytania w naturalnym języku.
- Eksportowanie i wklejanie danych do AI pozwala na dogłębną analizę i uzyskanie praktycznych rekomendacji.
- AI pomaga zrozumieć znaczenie i interpretację różnych metryk GA4 w kontekście konkretnego biznesu.
What the video covers
- Google Analytics 4 (GA4) jest skomplikowanym narzędziem z wieloma metrykami i raportami, które często są trudne do zrozumienia.
- AI pomaga użytkownikom, którzy nie są analitykami, zrozumieć, na co zwracać uwagę w GA4, dostarczając konkretne instrukcje i rekomendacje.
- Przykłady zastosowania AI: copywriter analizujący popularność artykułów, marketer badający źródła ruchu oraz osoba odpowiedzialna za zatowarowanie sklepu.
- W GA4 można zadawać pytania w naturalnym języku przez wbudowany pasek wyszukiwania, co ułatwia szybkie uzyskanie konkretnych danych.
- Eksport danych z GA4 do arkuszy Google lub plików CSV umożliwia dalszą analizę z pomocą AI, które pomaga interpretować wyniki i sugerować działania.
- AI pomaga rozróżnić podobnie brzmiące metryki GA4, tłumacząc ich znaczenie w kontekście konkretnego biznesu.
- Workflow pracy z GA4 i AI składa się z czterech kroków: zapytanie AI o co sprawdzić, znalezienie raportu w GA4, eksport i wklejenie danych do AI oraz pytanie o niezrozumiałe metryki.
- Dzięki AI analiza danych staje się bardziej dostępna i szybsza, eliminując potrzebę kosztownych kursów i specjalistycznej wiedzy.
- W kolejnej części autor zapowiada pokazanie wykorzystania AI w arkuszach kalkulacyjnych dla jeszcze większych możliwości analizy.
- Demokratyzacja analityki dzięki AI pozwala każdemu użytkownikowi lepiej wykorzystać potencjał GA4 w codziennej pracy.
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
To jest pełno przycisków, wykresów, metryk, których większość osób nie rozumie i których nikt nikomu nie wytłumaczył. Wchodzisz, widzisz te dziesiątki raportów i... zamierasz. Na co właściwie mam patrzeć?
Speaker A
Które te liczby są ważne? Co one oznaczają? Pokażę ci, jak sobie z tym poradzić na konkretnych przykładach.
Speaker A
Wyobraź sobie trzech pracowników jednego sklepu internetowego, Anię copywriterkę, która chce wiedzieć, jakie artykuły czytają użytkownicy.
Speaker A
Marka od marketingu, który analizuje skonfigurowane źródła ruchu i jeszcze może Kasię od zatowarowania, która zastanawia się, czy dane o produktach mogą jakoś jej pomóc w planowaniu.
Speaker A
Żadne z nich nie jest analitykiem, ale każde ma swoją pracę do wykonania i każde, dzięki AI, radzi sobie z GA4 we własnym zakresie.
Speaker A
I tutaj właśnie ta sztuczna inteligencja jest niesamowicie przydatna, jeszcze zanim w ogóle zaczniemy cokolwiek analizować, ponieważ możemy zadać takie pytanie: czego w ogóle potrzebuję od danych? I zamiast wchodzić do GA4 i przeglądać raporty bez celu, zacznij od rozmowy z AI.
Speaker A
Opisz mu swój problem biznesowy i zapytaj, co w ogóle powinieneś czy powinnaś sprawdzić. Tak jak Ania, copywriterka.
Speaker A
Zamiast błądzić po interfejsie, zapytała AI: "Odpowiadam za bloga w sklepie. Chcę wiedzieć, które artykuły czytają użytkownicy.
Speaker A
Gdzie to znajdę w GA4?" W odpowiedzi dostała gotową instrukcję, krok po kroku, wraz z informacją, na jakie metryki ma patrzeć i jeszcze jak je interpretować.
Speaker A
To jest dokładnie ta zasada z poprzedniej części, daj kontekst i określ cel. Ale tutaj efektem jest konkretna lista zadań, które raporty otworzyć, które metryki sprawdzić i które dane wykorzystać później do analizy.
Speaker A
Inny przykład: "Prowadzę sklep internetowy z odzieżą. Zauważyłem, że w tym miesiącu przychód jest niższy niż w poprzednim, mimo że ruch na stronie jest podobny.
Speaker A
Pracuję w GA4. Jakich danych potrzebuję, żeby zrozumieć, co się dzieje i gdzie mam znaleźć te dane w panelu?" AI powie ci bardzo konkretnie: sprawdź raport konwersji według źródła ruchu, porównaj współczynnik konwersji miesiąc do miesiąca, zajrzyj do raportu ścieżek zakupowych.
Speaker A
Masz gotową listę zadań, zamiast błądzić po interfejsie i tracić naprawdę wiele godzin pracy. A jak już znajdziesz odpowiednie dane, to możesz zacząć nad nimi pracować.
Speaker A
Zanim jednak je wyeksportujesz czy wyciągniesz do dalszej analizy, to jeszcze jedna ważna rzecz, na którą warto zwrócić uwagę. GA4 ma taki wbudowany pasek wyszukiwania na górze interfejsu.
Speaker A
I to nie jest taka zwykła szukajka. Możesz zadawać tutaj pytania w normalnym języku i otrzymać odpowiedź. Na przykład: "Ilu użytkowników miałem w zeszłym tygodniu z urządzeń mobilnych?" albo: "Który produkt sprzedaje się najlepiej w tym miesiącu?" GA4 odpowie bardzo bezpośrednio, bez przekopywania się
Speaker A
przez wszystkie raporty. To jest dobry punkt startowy do takiego szybkiego sprawdzenia jakiejś konkretnej liczby.
Speaker A
Kiedy jednak potrzebujesz głębszej analizy, idziemy do konkretnego raportu, który zaraz ci pokażę. Kiedy już wiesz, czego szukasz, przejdź do panelu Google Analytics 4, znajdź odpowiedni raport i pobierz dane, które cię interesują. GA4 pozwala na eksport raportów do arkuszy Google'a albo możesz je pobrać jako plik CSV.
Speaker A
Ale uwaga, możesz też po prostu zrobić zrzut ekranu tabeli i później wkleić go do konwersacji z AI.
Speaker A
Pamiętaj, zazwyczaj nie potrzebujesz wszystkiego, więc weź tylko to, czego najbardziej potrzebujesz, tabelkę z konkretnymi metrykami za konkretny okres.
Speaker A
Im bardziej taki skupiony czy zawężony eksport tych danych, tym prawdopodobnie lepsza analiza. Teraz wklejasz dane do AI. I pamiętaj o zasadach z części drugiej, opisujesz, co to są za dane, dajesz kontekst biznesowy i mówisz, czego oczekujesz.
Speaker A
Marek od marketingu zrobił właśnie dokładnie tak, wyeksportował raport źródeł ruchu, wkleił do AI z informacją, że prowadzi sklep i chce wiedzieć, które kanały przynoszą ruch wysokiej jakości.
Speaker A
Odkrył na przykład, że ruch z Facebooka jest duży, ale ma niskie zaangażowanie i miał konkretny punkt wyjścia do dalszej optymalizacji. Jak mógł wyglądać taki przykładowy prompt? Na przykład tak: "Wklejam dane z GA4. Raport źródeł ruchu za październik i wrzesień tego roku. Kolumny to, źródło/medium,
Speaker A
sesje, współczynnik konwersji, przychód. Prowadzę sklep z odzieżą. Średnia wartość zamówienia to około 180 złotych.
Speaker A
Przychód w październiku był o piętnaście procent niższy niż we wrześniu. Chcę zrozumieć, z którego źródła ruchu przychodzi ten spadek i czy problem leży po stronie liczby sesji czy współczynnika konwersji.
Speaker A
Na końcu chcę maksymalnie trzy wnioski z konkretną rekomendacją, co sprawdzić jako pierwsze." Dokładny opis tego, czego oczekujemy, ale również dokładny wynik, jaki prawdopodobnie otrzymamy.
Speaker A
Jest jeszcze jeden sposób na korzystanie z AI w GA4, o którym mało kto mówi.
Speaker A
GA4 ma mnóstwo metryk, których nazwy brzmią bardzo podobnie, ale znaczą coś zupełnie innego, sesje a użytkownicy, a aktywni użytkownicy; zaangażowanie a współczynnik zaangażowania; konwersje a zdarzenia kluczowe. Zamiast szukać w Google, co to oznacza, zapytaj AI. I co ważne, zapytaj w kontekście
Speaker A
swojej sytuacji, na przykład: "W GA4 widzę metrykę współczynnik zaangażowania, wynosi 64%. Co to dokładnie oznacza i czy to dobry wynik dla sklepu internetowego z odzieżą? Na co powinienem zwrócić uwagę, jeżeli ten wskaźnik zacznie spadać?" To jest właśnie ta demokratyzacja analityki,
Speaker A
o której mówiłem w pierwszej części. Kiedyś, żeby to zrozumieć, to musiałeś czy musiałaś albo znać się na GA4, albo zapytać kogoś, kto się właśnie na tym zna, i czekać na odpowiedź. Teraz masz rozwiązanie gotowe w dziesięć sekund i to jeszcze skrojone
Speaker A
pod twój kontekst, a nie pod jakąś ogólną definicję z dokumentacji. Dobra, podsumujmy sobie teraz ten cały workflow. Cztery kroki.
Speaker A
Pierwszy, zanim otworzysz GA4, zapytaj AI, co w ogóle powinieneś czy powinnaś sprawdzić. Dwa, idź do GA4, znajdź odpowiedni raport i pobierz dane, które cię interesują. Trzy, wklej dane do AI z kontekstem i konkretnym pytaniem.
Speaker A
I cztery, jeżeli po drodze napotkasz metrykę, której nie rozumiesz, po prostu zapytaj. Myślę, że nie potrzebujesz jakiegoś drogiego i skomplikowanego kursu z GA4, żeby sensownie od teraz zacząć korzystać z danych, ale potrzebujesz wiedzieć, co chcesz sprawdzić i umieć to wytłumaczyć AI.
Speaker A
W ostatniej części pokażę ci jeszcze podobną rzecz, ale w arkuszach kalkulacyjnych, gdzie być może możliwości będą jeszcze większe.
Topics:Google Analytics 4GA4sztuczna inteligencjaAIanaliza danychmarketing internetowysklep internetowymetryki GA4eksport danychanalityka biznesowa
