В трекінгу Google Analytics змінився формат cookie, яке відповідає за дані сесії (_ga_MEASUREMENT-ID)

Тепер session_id має символ «s», більше немає крапки «.» і є «$» в якості відокремлювача даних.

Це приклад значення:

GS2.1.s1746549903$o1$g0$t1746549917$j60$l0$h841189436

Якщо ви працюєте з сесійними файлами cookie в GA4, будьте уважні і оновіть свою логіку роботи з цими даними в своїх рішеннях.

via @WebAnalyst

​​Випадково наткнувся на цікаве рішення Rybbit — open-source і privacy friendly альтернатива Google Analytics. Є як cloud-hosted версія для швидкого старту, так і можливість розмістити на власному хостингу, щоб повністю контролювати свої дані.

Серед підтримуваних метрик - sessions, unique users, pageviews, bounce rate, session duration, причому все це реалізується без використання cookies.

Live demo можна переглянути тут: https://demo.rybbit.io/1

Якщо хтось вирішіть протестувати — поділіться висновками в коментарях до публікації 👇

via @WebAnalyst

​​В Google Analytics нарешті з'явилась підтримка перевизначення даних про геолокацію користувачів через Measurement Protocol. До цього ця інформація отримувалась із інших хітів користувача в тому ж сеансі, а зараз Google Analytics її може отримати або через надану вами IP адресу користувача в MP запитах, або навіть якщо ви просто передасте інформацію про місто, регіон, країну або континент у відповідні поля, не розкриваючи саму IP адресу.

Детальніше в документації: https://bit.ly/3HGajYB

via @WebAnalyst

А ви знали, що у 2025 році обсяг даних у світі сягне 181 зетабайта? А це в 90+ разів більше, ніж у 2010 році, коли цей показник становив лише 2 зетабайти. Тож як з мільйонів рядків даних отримати зрозумілі рішення?

Щоб масштабувати бізнес-аналітику, оптимізувати роботу з даними та покращити ефективність ML-моделей — необхідно вміти обробляти та аналізувати великі дані, а з цим допоможе курс «Основи обробки та аналітики Big Data» від robot_dreams.

За 24 заняття ви:
📌 сформуєте цілісне бачення архітектури масштабованих дата-систем
📌 навчитеся збирати, трансформувати й валідувати дані з різних джерел
📌 опануєте Spark, Kafka, dbt, Airflow, Snowflake, Athena, Power BI
📌 автоматизуєте пайплайни та налаштуєте ETL/ELT-процеси
📌 побудуєте власний data pipeline

Лектор: Денис Кулемза — Senior Data Engineer в Intellias, понад 5 років досвіду роботи з Big Data, оптимізував процеси обробки великих даних, будував сховища, створював ETL-процеси.

Старт: 30 червня

Деталі, програма та реєстрація ⬅️

​​Google презентував нову можливість у BigQuery — Automated Data Insights Feature for BigQuery with Gemini Integration

Вона дозволяє:
• Генерувати запитання природною мовою та відповідні SQL-запити на основі метаданих таблиці,
• Допомагати аналітикам швидше виявляти закономірності, перевіряти якість даних та аналізувати статистику,
• Автоматично створювати описи таблиць і стовпців, що покращує документацію й спрощує пошук даних.

@BigQuery

​​Yandex i Meta експлуатували серйозну трекінгову вразливість на Android, яка дозволяла нативним Android-додаткам Facebook, Instagram і Yandex отримувати унікальні ідентифікатори браузера — навіть у режимі інкогніто. Це дозволяло деанонімізувати користувацьку історію переглядів веб-сайтів і пов’язувати її з їхніми акаунтами в цих додатках, а значить і використовувати ці дані при показі реклами. Трекери Meta Pixel і Yandex Metrica обходили sandboxing захист Android через localhost. Зловживання базувалось на використанні WebRTC, WebSocket та інших протоколів браузера. Yandex експлуатував цю вразливість з 2017 року, а Meta — з вересня 2024. Більше технічних деталей у дослідженні Ars Technica: https://bit.ly/3ZYZPtQ

via @WebAnalyst

​​Команда Google Ads API розглядає можливість створити власний MCP Server і дати можливість користувачам керувати своїми рекламними кампаніями і будувати звіти по ним просто звичайною людською мовою. Зараз є унікальна можливість «замовити» фічі у команди Google заповнивши форму: https://bit.ly/3Tw1SBS

P.S. якщо ви ніколи раніше не чули про MCP (Model Context Protocol) — дуже рекомендую почитати і подивитись. Особисто я вважаю, що це може стати game changer в напрямку використання LLM і в майбутньому на основі цього буде побудовано дуже багато корисних рішень.

via @WebAnalyst

​​Декілька днів назад команда Google Ads API анонсувала розробку власного MCP Server, а вже сьогодні Google Analytics представив своє рішення в офіційному репозиторії: https://bit.ly/4nYKhR1. Я вже спробував його встановити і потестувати — класний початок, все працює) Думаю, за рахунок open-source'ності #GA MCP Server може класно і прогресивно розвиватись, буду слідкувати на оновленнями.

Якщо ця публікація набере 200 реакцій — зніму для вас відео як налаштувати Google Analytics MCP Server через Cursor і працювати з Google Analytics API через текстові команди)

via @WebAnalyst

​​Google випустила Trends API (Alpha) — новий спосіб отримати доступ до даних Google Trends програмно, а не вручну. Це перший випадок, коли інформація про пошукову поведінку користувачів офіційно доступна через API.

📊 API відкриває 5-річне вікно даних і дає змогу:
— робити порівняння між десятками запитів
— масштабувати часові діапазони інкрементально
— отримувати статистику по днях, тижнях, місяцях, роках і регіонах
— будувати більш складні запити, ніж дозволяє веб-інтерфейс

Це дуже потужний інструмент для аналітиків, журналістів, дослідників і всіх, хто раніше страждав від обмежень UI або скрейпінгу.

🧪 API поки в Alpha, але можна подати заявку на участь: https://bit.ly/3UM2gwv

via @WebAnalyst

📊 Замість «ну, директору ніби подобається» → «працює, маємо +12 % до retention». Замість «запускаємо, а там подивимося» → А/B-тести, гіпотези та чіткі показники.

Навчіться аналізувати продукт комплексно на курсі «Продуктова аналітика»: від метрик до A/B-тестів та гіпотез, від SQL-запитів до наочної візуалізації, актуальні інструменти й курсовий проєкт.

За 24 заняття ви навчитесь:
🔸 формулювати гіпотези, будувати дерево метрик та оцінювати зміни
🔸 використовувати продуктові метрики
🔸 працювати з гіпотезами
🔸 аналізувати юніт-економіку
🔸 працювати з SQL, Amplitude, Firebase, GA4
🔸 візуалізувати дані у Tableau

Курсовий проєкт від продуктової компанії Brainstack — створите аналітичний дашборд, що допоможе виявляти продуктові закономірності, формувати гіпотези та знаходити точки для оптимізації

Лекторка: Юлія Пузанова — Staff Product Analyst у Bolt, очолює аналітику команд, які автоматизують зростання бізнесу та оптимізують розподіл інвестицій.

Старт: 20 серпня

Деталі, програма та реєстрація 🔗

​​AI-пошуковик нового покоління Perplexity (щось середнє між ChatGPT, Google і аналітиком на стероїдах) зараз дарує річну підписку Pro абсолютно безкоштовно всім, у кого є активний акаунт PayPal:

👉 https://www.perplexity.ai/join/p/paypal-subscription

🕒 P.S. рекомендую відразу поставити нагадування на вересень 2026 року, щоб за необхідності відмінити підписку перед наступним річним платежем.

via @WebAnalyst

​​Знайшов дві цікаві статі про LLM трафік:

- Як відслідковувати трафік з AI чат-ботів в Google Analytics 4 для сегментації (оскільки він може дещо спотворювати дані про поведінку користувачів).

- Дослідження глобального трафіку AI чат-ботів у 2025 році: порівняння часток ринку, регіональні відмінності та метрики залучення користувачів (трафік з LLM часто є значно ціннішим за традиційний органічний трафік через вищу залученість відвідувачів).

Якщо ви зустрічали хороший матеріал по цій темі — діліться ним в коментарях!

via @WebAnalyst

​​Microsoft Clarity — це безкоштовний сервіс для UX-аналізу: теплові карти, запис сесій, скролл-мапи та інші інструменти для розуміння реальної поведінки користувачів на сайті.

🔐 Так ось, з вересня 2025 року цей сервіс вимагає явної згоди на cookies для трафіку з EU, UK та Швейцарії за допомогою Clarity Consent API (V2). Якщо цього не зробити, кожен перегляд сторінки з таких країн буде рахуватись як нова сесія і новий користувач, а "Pages per session" завжди буде = 1.

🛠 Знайшов хороший гайд(+відео), в якому описано як правильно налаштувати Clarity Consent API (V2) через Google Tag Manager або зв’язати його з CookieHub чи Google Consent Mode:

https://bit.ly/4npD3oE

via @WebAnalyst

​​Минулого року на конференції Measure Summit Siavash Kanani показав крутий концепт — ✨ Telepathy + Triggers для Looker Studio, який може перетворити простий дашборд в інтерактивний інструмент, що може:

- ✉️ надсилати повідомлення по певним умовам на основі даних,
- 💬 відображати коментарі і чат (як в Google Docs),
- 🚀 запускати різні процеси по API.

Так от, нещодавно Siavash публічно відкрив репозиторій такого рішення, щоб всі бажаючі могли ним 🎁 безкоштовно скористатись та законтріб'ютити: https://github.com/siavak-dev/telepathy

👉 Подивитись повну демонстрацію всіх можливостей: https://www.youtube.com/watch?v=tAoankCaPuI

📌 P.S. Чисто по фану за допомогою цього рішення він побудував повноцінний софт для кав’ярні прямо у Looker Studio — з замовленням, дашбордом для баристи і екраном готових замовлень.

via @WebAnalyst

Google відкриває реєстрацію на програму "Розвивайте кар’єру із Google Cloud"

Новий потік програми стартує 29 вересня 2025 року та націлений на Junior та Middle розробників, IT-інженерів, студентів IT-спеціальностей і точних наук та всіх, кому цікаві хмарні технології.

Учасники програми отримають:

✔️ 60 днів безкоштовного доступу до платформи Google Cloud Skills Boost.
✔️ Доступ до воркшопів від експертів Google Сloud та лідерів української ІТ - індустрії.
✔️ Брендовані нагороди від Google за здобуті бейджі навичок.
✔️ Безкоштовні ваучери на сертифікаційний іспит Google Cloud (навіть, якщо ви отримували його раніше).

🔗 Реєстрація на програму за посиланням!

⚙️ Світ давно говорить мовою даних — будь-який застосунок, сервіс чи бізнес-рішення починаються з архітектури Big Data, яка визначає масштабованість і надійність усієї системи.

Опануйте трендову професію Data Engineer, розширте стек для роботи з Big Data та скоротіть час на підготовку даних до аналізу — на курсі «Data Engineering» від robot_dreams.

За 19 занять ви навчитеся:
🔹 знаходити коректні дані
🔹 налаштовувати ETL- та ELT-процеси
🔹 запускати автоматичне оновлення пайплайнів
🔹 працювати з Hadoop, Apache Airflow, Apache Spark, SparkSQL, HDFS та іншими інструментами

Лектор: Ілля Хороших — Data Platform Engineer у Lyft, який бере участь у створенні рішень для обробки Big Data для сервісу, що має понад 23 млн користувачів. Працював як на аутсорсі (EPAM, Luxoft, Newxel), так і в продуктових компаніях (Lyft).

Старт: 29 жовтня

Деталі, програма та реєстрація ⬅️

🔥 Google Ads офіційно запустив власний Experimental MCP-сервер — і це великий крок у бік AI-доступу до рекламних даних.

🛠 Зараз поки що є лише 2 інструменти:

- GAQL-запити — витягування будь-яких даних з Google Ads (звіти, аудиторії, налаштування)

- Список доступних акаунтів — швидкий перегляд усіх клієнтів

✅ Плюс: дані не йдуть ні на які сторонні сервери
⚠️ Мінус: треба вміти ставити локальні сервери через Claude, Cursor або Gemini CLI.

🎯 Але головне не це. Головне — Google офіційно відкриває доступ до Ads через LLM. Це лише початок.

📌 Репозиторій: https://github.com/googleads/google-ads-mcp

via @WebAnalyst