מה זה Explorations ובמה הוא שונה מהדוחות הרגילים?
הדוחות הרגילים ב-GA4 מציגים תמונה מוכנה מראש. ב-Explorations אתם בונים את השאלה בעצמכם: בוחרים מימדים, מדדים ופילוחים, גוררים אותם ללשונית ובוחרים טכניקת ניתוח. המסך בנוי משלושה חלקים: Variables בצד מחזיק את טווח התאריכים ואת המימדים, המדדים והפילוחים הזמינים, Tab Settings קובע את הטכניקה ואת מה שמוצג בלשונית הנוכחית והקנבס מציג את התוצאה.
לפי התיעוד של Google בדרך כלל תראו אותם נתונים בדוחות וב-Explorations, אבל יש כמה סיבות מתועדות לפער:
| הסיבה | מה קורה |
|---|---|
| שדות נתמכים | חלק מהמימדים והמדדים שזמינים בדוחות לא נתמכים ב-Explorations |
| טווח תאריכים | Explorations מוגבל להגדרת שמירת הנתונים של הנכס, כך שנתונים שמחוץ לתקופה לא זמינים |
| מבנה הנתונים | הדוחות נשענים על טבלאות מצטברות ו-Explorations על נתוני אירועים ומשתמשים גולמיים. כשמידול התנהגותי של Consent Mode פעיל, ההבדל הזה יכול לייצר פערים קטנים |
| ספי נתונים | כשמספר המשתמשים נמוך, חלק מהנתונים מוסתרים כדי שלא יהיה אפשר לזהות אדם בודד |
| זמן עיבוד | שאילתות על 48 השעות האחרונות עלולות להחזיר תוצאות מעט שונות |
| סינון | המסננים של Explorations רגישים לאותיות גדולות וקטנות. תיבת החיפוש שמעל טבלת הדוח לא רגישה |
איזו טכניקה עונה על איזו שאלה?
| טכניקה | השאלה שהיא עונה עליה | דוגמה |
|---|---|---|
| Free form | כמה, לפי איזה חיתוך | הכנסות לפי מקור תנועה וסוג מכשיר |
| Funnel exploration | איפה נושרים במסלול ידוע מראש | מצפייה במוצר עד רכישה |
| Path exploration | מה קרה אחרי נקודה מסוימת או לפניה | לאן ממשיכים מעמוד הבית |
| Segment overlap | איך קבוצות משתמשים חופפות זו לזו | משתמשים חדשים, מובייל ורוכשים |
| Cohort exploration | כמה חוזרים לאורך זמן | שימור שבועי של מי שהגיעו לראשונה בחודש מסוים |
| User explorer | מה עשה משתמש בודד | ציר הזמן של הזמנה שנכשלה |
| User lifetime | מה שווה משתמש לאורך כל חייו כלקוח | איזה מקור הביא את המשתמשים עם ההכנסה המצטברת הגבוהה |
כלל אצבע: אם אתם יודעים את סדר השלבים, זה Funnel. אם אתם לא יודעים מה הסדר ורוצים לגלות אותו, זה Path. אם אין סדר בכלל ורק חיתוך, זה Free form.
סדר העבודה ב-Explorations
מהשאלה ועד תוצאה שאפשר לסמוך עליה
מתי משתמשים ב-Free form?
Free form היא טבלת הצלבה גמישה וברירת המחדל לרוב השאלות. לפי התיעוד אפשר להציב עד 5 מימדים בשורות, עד 2 מימדים בעמודות ועד 10 מדדים בערכים ולהשוות עד 4 פילוחים. מלבד טבלה יש תצוגות נוספות: תרשים דונאט, תרשים קווים, תרשים פיזור, תרשים עמודות ומפה גיאוגרפית.
כמה אפשרויות שכדאי להכיר: Nested rows מציג את המימדים בהיררכיה ואילו Cell type הופך את התאים לעמודות קטנות או למפת חום, מה שעוזר לזהות חריגים בטבלה גדולה. בתרשים קווים פועל כברירת מחדל זיהוי אנומליות שמסמן נקודות חריגות. מסננים בלשונית משולבים בלוגיקת AND, כלומר כל התנאים צריכים להתקיים.
היכולת הכי שימושית: בוחרים תאים בטבלה ויוצרים מהם פילוח או קהל. כך עוברים מהממצא להמשך הניתוח בלי להגדיר תנאים מחדש.
מתי משתמשים ב-Funnel exploration?
כשיש מסלול מוגדר ורוצים לדעת כמה עוברים כל שלב. לפי התיעוד משפך כולל עד 10 שלבים, שכל אחד מהם מוגדר בתנאי על אירוע או על ערך של מימד ולא על מדד. לכל שלב קובעים אם הוא בא ישירות אחרי הקודם (directly followed by) או בעקיפין, עם פעולות אחרות באמצע (indirectly followed by). אפשר גם להגביל את הזמן בין שלבים.
יש שתי החלטות שמשנות את המספרים. הראשונה היא סוג המשפך: משפך פתוח מאפשר למשתמשים להיכנס בכל שלב ומשפך סגור מחייב כניסה בשלב הראשון. השנייה היא התצוגה: Standard מציגה את המדרגות ו-Trended מציגה את השלבים כקווים לאורך זמן. אפשר להוסיף גם זמן ממוצע בין שלבים ופירוק לפי מימד. את השימוש במשפך לאיתור נטישה פירטנו במדריך על משפך ב-GA4 לאיתור נטישה.
מתי משתמשים ב-Path exploration?
כשלא יודעים מה המסלול. Path מציג עץ של מה שמשתמשים עשו אחרי נקודת התחלה שבחרתם, או לפני נקודת סיום. לפי התיעוד בוחרים אחת מהשתיים ולא את שתיהן יחד. נקודת סיום שימושית במיוחד, כי אפשר לבחור אירוע מפתח ולראות מה קדם לו.
לפי התיעוד צומת יכול להיות שם אירוע, כותרת עמוד, נתיב עמוד, שם מסך או מחלקת מסך. את סוג הצומת אפשר להחליף בכל שלב. כברירת מחדל כל שלב מציג את 5 הצמתים המובילים. לחיצה על More מרחיבה עד 20 והשאר מקובצים לצומת אחד. האפשרות View unique nodes only מקפלת אירועים רצופים באותו עמוד לצומת אחד, מה שמנקה את העץ מרעש.
שלושה פרטים מהתיעוד שמשפיעים על הקריאה. המסלול מחושב לפי המופע הראשון של נקודת ההתחלה או הסיום. המסלול יכול להתפרש על יותר מסשן אחד, בהתאם לטווח התאריכים. פילוחים ומסננים מוחלים לפני חישוב המסלול, כך שאירועים שסוננו נעלמים מרצף האירועים.
מתי משתמשים ב-Segment overlap?
כשהשאלה היא על יחסים בין קבוצות. לפי התיעוד משווים עד 3 פילוחים בדיאגרמת חפיפה אחת, עם טבלה שמציגה עד 10 מדדים. ריחוף בתוך אזור מציג מספרים בלעדיים, כלומר בלי החפיפה עם פילוחים אחרים. ריחוף על גבול הפילוח מציג מספרים כוללים.
השימוש המעשי: בודקים כמה מהרוכשים הם גם משתמשים חדשים וגם גולשי מובייל, לוחצים בכפתור ימני על אזור החפיפה ויוצרים ממנו פילוח חדש. את הפילוח הזה אפשר להמשיך לחקור בטכניקה אחרת באותו Exploration.
מה נותנות Cohort, User explorer ו-User lifetime?
Cohort exploration מקבצת משתמשים לפי מאפיין משותף, למשל מועד ההגעה הראשונה שלהם. היא עוקבת אחרי החזרה שלהם לאורך זמן. הגרנולריות יומית, שבועית או חודשית. לפי התיעוד שבוע הוא מיום ראשון עד שבת ולא שבעה ימים מתגלגלים. יש שלוש שיטות חישוב, Standard, Rolling ו-Cumulative. מוצגות עד 60 קוהורטות. סייג חשוב מהתיעוד: קוהורטות מבוססות על נתוני מכשיר בלבד ו-User-ID לא משמש ביצירתן.
User explorer מציג את המשתמשים שמרכיבים פילוח ומאפשר להיכנס לכל אחד: איך ומתי הגיע לראשונה וציר זמן של האירועים שלו. כל שורה מזוהה ב-Effective user ID, שהוא ה-User-ID כשקיים ואחרת מזהה המכשיר. זה כלי לאיתור תקלות בתהליך ספציפי ולא כלי לסטטיסטיקה.
User lifetime מציג התנהגות וערך לאורך כל חיי המשתמש. לפי התיעוד טווח התאריכים קובע אילו משתמשים נכללים (אלה שהיו פעילים בטווח), אבל לכל אחד מהם מוצגים הנתונים מכל חייו. תאריך הסיום קבוע לאתמול. נתוני lifetime זמינים רק למשתמשים שהיו פעילים מ-15 באוגוסט 2020 ואילך.
איך בונים Exploration צעד אחר צעד?
- כותבים את השאלה. משפט אחד. ממנו נגזרת הטכניקה לפי הטבלה למעלה.
- פותחים תבנית. לוחצים על Explore ובוחרים תבנית מה-Template Gallery, או מתחילים מלשונית ריקה.
- קובעים טווח תאריכים. טווח מוגדר מראש כמו Last 28 days הוא יחסי ומתעדכן בכל פתיחה. טווח מותאם נשאר קבוע.
- מייבאים משתנים. ב-Variables לוחצים על הפלוס ליד Dimensions וליד Metrics ובוחרים. פרמטר מותאם זמין רק אחרי שנרשם, כפי שהסברנו במדריך על מימדים ומדדים מותאמים ב-GA4.
- גוררים להגדרות הלשונית. מימדים לשורות, לעמודות או לפירוק. מדדים לערכים. פילוחים להשוואה.
- בודקים את אייקון הסטטוס. לפי התיעוד האייקון בפינה העליונה משתנה מירוק לצהוב כשחלה דגימה או כשחלים ספי נתונים. ריחוף עליו מסביר למה.
- משתפים או מייצאים. Exploration חדש גלוי רק ליוצר שלו. שיתוף דורש הרשאת Analyst לפחות. מי שצופה לא יכול לערוך, רק לשכפל. הייצוא אפשרי ל-Google Sheets, TSV, CSV ו-PDF.
מה המגבלות שחשוב להכיר?
| מה | המגבלה לפי התיעוד |
|---|---|
| לשוניות ב-Exploration אחד | עד 10 |
| מימדים ומדדים ב-Variables | עד 20 מימדים ועד 20 מדדים |
| פילוחים ב-Exploration אחד | עד 10, מתוכם עד 4 מוחלים על טכניקה בו זמנית |
| מסננים בלשונית | עד 10 |
| Explorations למשתמש בנכס | עד 200 |
| Explorations משותפים בנכס | עד 500 |
| דגימה | שאילתה שכוללת יותר מ-10 מיליון אירועים עשויה להיות דגומה |
| שמירת נתונים | בנכס רגיל בוחרים בין חודשיים ל-14 חודשים. Explorations לא מציג נתונים מעבר לתקופה שנבחרה |
המגבלה האחרונה היא זו שתופסת הכי הרבה נכסים: נכס שהגדרת שמירת הנתונים שלו עומדת על חודשיים לא יכול לנתח ב-Explorations יותר מחודשיים אחורה. לפי התיעוד ההגדרה לא משפיעה על הדוחות הרגילים, לכן הפער מתגלה רק כשפותחים Exploration. הארכה של התקופה חלה גם על נתונים שכבר נאספו. על דגימה וספים הרחבנו במדריך על ספי נתונים, דגימה ושורת (other) ב-GA4.
עוד הבחנה שחוסכת טעויות היא סוג הפילוח: פילוח משתמשים מחזיר את כל הפעילות של המשתמשים שעמדו בתנאי, פילוח סשנים מחזיר רק את הסשנים שעמדו בו ופילוח אירועים מחזיר רק את האירועים עצמם. לפי התיעוד פילוח מקומי זמין רק ליוצר שלו ורק באותו Exploration. פילוח חל רטרואקטיבית על כל טווח התאריכים של השאילתה, בניגוד לקהל שצובר חברים רק מרגע היצירה, כפי שהסברנו במדריך על קהלים ב-GA4.
שאלות נפוצות
אילו טכניקות יש ב-Explorations של GA4?
לפי התיעוד של Google יש שבע טכניקות: Free form, Funnel exploration, Path exploration, Segment overlap, Cohort exploration, User explorer ו-User lifetime. כל אחת עונה על סוג שאלה אחר. בוחרים טכניקה לפי השאלה: חיתוך נתונים, מסלול ידוע מראש, מסלול לא ידוע, חפיפה בין קבוצות, שימור לאורך זמן, משתמש בודד או ערך לאורך חיי המשתמש.
מה ההבדל בין Funnel exploration ל-Path exploration?
Funnel exploration מודד כמה משתמשים עוברים כל שלב במסלול שהגדרתם מראש, עד 10 שלבים. כך רואים איפה הם נושרים. Path exploration מציג עץ של מה שמשתמשים עשו בפועל אחרי נקודת התחלה או לפני נקודת סיום, בלי שהגדרתם את הסדר. משתמשים ב-Funnel כשהמסלול ידוע וב-Path כשרוצים לגלות אותו.
למה המספרים ב-Explorations שונים מהדוחות הרגילים?
לפי התיעוד של Google בדרך כלל הנתונים זהים, אבל יש כמה סיבות לפער. Explorations תומך בפחות מימדים ומדדים, מוגבל להגדרת שמירת הנתונים של הנכס ונשען על נתונים גולמיים בזמן שהדוחות נשענים על טבלאות מצטברות. בנוסף חלים ספי נתונים כשמספר המשתמשים נמוך. שאילתות על 48 השעות האחרונות עלולות להחזיר תוצאות מעט שונות.
כמה זמן אחורה אפשר לנתח ב-Explorations?
Explorations מוגבל לתקופת שמירת הנתונים של הנכס. לפי התיעוד של Google בנכס רגיל בוחרים בין חודשיים ל-14 חודשים. בנכס 360 יש גם תקופות ארוכות יותר לנתוני אירועים. נתונים שמחוץ לתקופת השמירה לא זמינים ב-Explorations. ההגדרה לא משפיעה על הדוחות הרגילים, שממשיכים להציג נתונים ישנים יותר.
מתי Exploration מציג נתונים דגומים?
לפי התיעוד של Google Explorations עשוי להשתמש בנתונים דגומים כששאילתה כוללת יותר מ-10 מיליון אירועים. כשחלה דגימה או כשחלים ספי נתונים, אייקון הסטטוס בפינה העליונה משתנה מירוק לצהוב. ריחוף על האייקון מציג הסבר. כדאי לבדוק אותו לפני שמעתיקים מספר לדוח.
כמה פילוחים אפשר להשוות ב-Segment overlap?
לפי התיעוד של Google אפשר להשוות עד 3 פילוחים ב-Segment overlap, עם טבלה שמציגה עד 10 מדדים. ריחוף בתוך אזור בדיאגרמה מציג מספרים בלעדיים, בלי החפיפה עם פילוחים אחרים. ריחוף על גבול הפילוח מציג מספרים כוללים. מכל אזור חפיפה אפשר ליצור פילוח חדש בלחיצה ימנית.
מה השורה התחתונה?
ההבדל בין מי שמוציא תובנות מ-Explorations לבין מי שהולך בו לאיבוד הוא סדר העבודה. קודם שאלה במשפט אחד. אחריה טכניקה שמתאימה לסוג השאלה: Free form לחיתוכים, Funnel למסלול ידוע, Path למסלול לא ידוע, Segment overlap ליחסים בין קבוצות. בסוף בדיקה של אייקון הסטטוס ושל טווח שמירת הנתונים לפני שסומכים על המספר. את ההקשר הרחב של הדוחות והנכס תמצאו במדריך המלא ל-GA4. אנחנו בונים Explorations קבועים ומגדירים את שמירת הנתונים כחלק משירות הטמעת ובדיקת GA4. אם יש לכם שאלה עסקית שהדוחות הרגילים לא עונים עליה, כתבו לנו.
מקורות
Google Analytics Help: Get started with Explorations, Google Analytics Help: Free-form exploration, Google Analytics Help: Funnel exploration, Google Analytics Help: Path exploration, Google Analytics Help: Segment overlap, Google Analytics Help: Data differences between reports and explorations, Google Analytics Help: Data retention
יועץ אנליטיקה דיגיטלית ומייסד DigiKnowledge. מרצה לאנליטיקה דיגיטלית באוניברסיטת תל אביב, באוניברסיטה הפתוחה ובאוניברסיטת אריאל. לעמוד האישי