Всё, что вам нужно знать об отчёте «Пути атрибуции ключевых событий» в GA4

Когда реклама «не работает» — первое, что делают специалисты: анализируют CPA и ROAS по каждому каналу в отдельности. Каналы и кампании с хорошими показателями оставляют, с плохими — отключают. Логично, но этого недостаточно.

Проблема в том, что большинство отчетов показывает лишь финальный шаг перед конверсией. А реальный путь пользователя к конверсии почти всегда длиннее: несколько каналов, несколько возвращений, несколько дней или недель между первым контактом и покупкой.

Отчет «Пути атрибуции ключевых событий» в GA4 показывает этот сценарий полностью. В этой статье я разберу, как его читать, как оценивать реальный вклад каждого шага в сценарии и использовать эти данные для принятия решений на примере реального проекта.

Для чего нужен отчет «Пути атрибуции ключевых событий»

Отчет показывает полный путь пользователя до заказа — все каналы, с которыми он взаимодействовал перед конверсией. Проще говоря: вы видите всю историю взаимодействия — от первого контакта с рекламой до окончательного решения.

Благодаря этому отчету можно понять:

• сколько времени требуется пользователю до покупки и как это использовать при настройке ретаргетинга;

• какие последовательности взаимодействий до конверсии повторяются чаще всего у ваших клиентов;

• сколько контактов требуется клиенту до совершения конверсии.

Это даёт более реальное представление об эффективности каналов, источников трафика и рекламных кампаний. Высокий CPA или низкий ROAS — не всегда повод отключать кампанию. Возможно, она пробуждает интерес и «разогревает» аудиторию, а конверсию закрывает другой канал.

И наоборот — канал с дешёвой конверсией может просто завершать уже сформированное решение, а не создавать его.

Структура отчёта «Пути атрибуции ключевых событий» в GA4

Классификация точек соприкосновения на «Ранние», «Средние» и «Поздние»

Отчет распределяет все взаимодействия пользователя с вашим брендом по трем ролям в зависимости от того, на каком этапе сценария до конверсии они происходят. Фактически это упрощённая модель воронки: от первого контакта с брендом до момента покупки.

На реальном проекте распределение выглядит так:

Точки взаимодействия в начале пути (ранние) — это каналы, которые впервые знакомят пользователя с брендом. На этом этапе человек ещё не ищет продукт и зачастую вообще не намерен его покупать.

Чаще всего эту роль выполняют медийные рекламные кампании: Demand Gen, медийная реклама, таргетированные кампании в соцсетях, Display & Video 360. Но иногда это также могут быть Pmax-кампании или даже поисковые. Главный критерий для попадания в ранние взаимодействия — первое знакомство с брендом происходит через этот канал.

Точки взаимодействия в середине пути (средние) — это каналы, которые работают с пользователем, который уже знает о бренде, но ещё не принял решение о покупке. Он посетил сайт, возможно, посмотрел товар, но ушел, и именно здесь задача рекламы — вернуть его обратно. Это этап сравнения: человек оценивает варианты, читает отзывы, проверяет цены у конкурентов.

Чаще всего здесь работает ремаркетинг — показ рекламы тем, кто уже был на сайте, но не купил. Также сюда относятся email-рассылки, SMS и все инструменты, напоминающие пользователю о нашем товаре до того момента, когда он будет готов совершить конверсию.

Точки взаимодействия в конце пути (поздние) — это каналы, которые работают с уже сформировавшимся спросом. У человека есть чёткое намерение купить, и с помощью этих точек он воплощает его в реальность. Чаще всего этапами в таких путях становятся брендовый поиск, Performance Max или прямые переходы на сайт.

В отчётах эти каналы выглядят наиболее эффективными: низкий CPA, высокий ROAS. Но чаще всего за этой конверсией стоит уже сформированное решение — к которому привели ранние и средние точки взаимодействия.

Фокус исключительно на поздних каналах дает самый низкий CPA и самый высокий ROAS — но только когда у вашего продукта уже есть сформированный спрос и короткий цикл принятия решения.

Инвестировать бюджет в ранние точки взаимодействия и точки взаимодействия в середине пути целесообразно, если:

1. У вашего продукта длинный цикл принятия решения. То есть пользователям нужно время для совершения конверсии. Часто это продукты с высокой стоимостью или продукты из B2B-сегмента.

2. У вас новый продукт на рынке, у которого ещё нет сформированного спроса. В таком случае нет людей, готовых купить ваш продукт. И вам необходимо использовать инструменты, ориентированные на начало и середину пути, чтобы привлечь новых пользователей, которые впоследствии будут готовы к покупке.

3. Вам необходимо масштабирование за пределы существующего спроса. Если вы уже охватили большую часть аудитории, которая активно ищет ваш продукт, дальнейший рост через поздние каналы становится всё более затратным — конкуренция за готового покупателя высока, а аудитория ограничена. Инвестиции в ранние и средние взаимодействия позволяют привлечь новую аудиторию, которая сегодня ещё не готова к заказу, но через определённое время станет вашей клиентской базой.

Путь пользователя к конверсии

В отличие от отчетов GA4, которые в основном показывают каналы по отдельности, этот отчет демонстрирует полную последовательность взаимодействий перед конверсией — от первого контакта с брендом до финального клика.

Типичный путь пользователя может выглядеть так:

На скриншоте — три точки взаимодействия. Google Analytics присваивает каждой из них долю ценности в процентах: первой и второй точками были платный поиск — вместе они получили 64 % ценности. Финальным шагом перед конверсией стал Cross-network: его доля составила 36 %.

Пользователь дважды взаимодействовал с поисковой рекламой и только после контакта с кампаниями категории Cross-network — к которой относятся Performance Max и Demand Gen — совершил конверсию.

Если все взаимодействия пользователя произошли в рамках одного канала, то этот канал получит 100% ценности конверсии, а количество взаимодействий с этим каналом будет обозначено цифрой рядом.

На данном скриншоте видно, что перед конверсией было четыре взаимодействия с брендом, и каждое из них произошло в платном поиске. Поэтому 100 % ценности конверсии пришлось именно на поиск.

Каждый такой путь в отчете имеет два ключевых параметра: количество конверсий, произошедших по этой последовательности, и ценность конверсий (доход).

Вот как это выглядит на одном из проектов:

Это позволяет смотреть не на отдельные каналы, а на то, как они взаимодействуют в рамках одного пути к конверсии. И главное — видеть не просто последовательности кликов, а реальные этапы взаимодействия клиентов с вашим брендом: какие комбинации каналов повторяются у сотен пользователей и стабильно ведут к желаемой цели, а какие встречаются единично и не заслуживают отдельных выводов.

Но чтобы полностью понять эти сценарии, недостаточно знать только последовательность каналов. Важно ещё и то, сколько времени занимает весь путь — и сколько раз пользователь взаимодействовал с рекламой до того, как оформил заказ.

Количество взаимодействий и время до конверсии

В отчете «Пути атрибуции ключевых событий» есть две метрики, показывающие, насколько «долго» пользователь принимает решение о покупке: количество взаимодействий до конверсии и время от первого контакта до окончательного решения.

Длина пути — это количество взаимодействий, которые произошли до окончательного решения о покупке или заказе.

Если в большинстве случаев конверсии происходят после первого контакта — это обычно свидетельствует о том, что пользователь уже был знаком с брендом ранее, либо о работе исключительно с уже сформированным спросом.

Когда значительная доля конверсий происходит через несколько взаимодействий, это сигнал о том, что решение формируется постепенно. Пользователь возвращается несколько раз, прежде чем совершить покупку.

В таком случае важно проверить, есть ли у вас инструменты повторного контакта (ремаркетинг, электронная почта, SMS и т. д.). Если их нет или они ограничены бюджетом — часть аудитории теряется между первым интересом и конверсией.

Время до конверсии — это период от первого знакомства с брендом до момента конверсии. Когда среднее время составляет 14 дней — пользователи не принимают решение сразу, а возвращаются к нему в течение длительного времени. Эта метрика дает ответ на два практических вопроса: на какой срок настраивать ремаркетинговые кампании и почему не стоит оценивать каналы и отдельные кампании слишком рано.

В моём примере, если делать выводы через 7 дней, видна лишь часть конверсий: остальные ещё не произошли, хотя средства на привлечение этих пользователей уже потрачены.

Рассмотрю, как выглядят эти показатели в Google Analytics на одном из проектов:

При настройке ремаркетинга важно учитывать длину пути и время конверсии: слишком узкое окно конверсий исключит часть аудитории, которая ещё не приняла решение, но уже знакома с брендом. О том, как определить этот диапазон, я расскажу ниже в ходе подробного анализа данного проекта.

Стоит помнить, что средние показатели — лишь ориентир. Если в проекте несколько категорий товаров или услуг, анализируйте время и количество взаимодействий отдельно по каждой из них. Разные продукты часто имеют разные циклы принятия решения — и общее среднее не будет отражать реальную картину ни для одного из них.

Как интерпретировать эти метрики в совокупности

Количество контактов показывает, сколько раз пользователь должен взаимодействовать с брендом до конверсии. Время до конверсии — сколько дней занимает этот процесс. Вместе они дают ответ на один практический вопрос: насколько важен ремаркетинг для вашего проекта и каким должен быть его горизонт.

Если большинство конверсий происходит с первого контакта в течение одного дня — ремаркетинг играет минимальную роль. Когда пользователи возвращаются несколько раз в течение двух недель — без ремаркетинга вы теряете значительную часть потенциальных клиентов.

Фильтры и дополнительные возможности отчета

Перед началом анализа стоит выполнить две настройки: выбрать нужное событие конверсии и установить правильный фильтр. Без этого отчет покажет смешанные данные, из которых сложно сделать полезные выводы.

Выбор события конверсии

По умолчанию Google Analytics показывает все события, которые у вас помечены как ключевые. Однако анализировать все события вместе — это ошибка.

Например, у вас есть и покупки, и подписки на рассылку — их пути будут кардинально разными. Покупка — более длинный путь, больше точек взаимодействия. Подписка — часто один-два шага. Если анализировать их вместе, данные «смешаются» и выводы будут ошибочными.

В открывшемся списке выберите только те ключевые события, которые необходимы для анализа.

Фильтры в отчете

После настройки ключевых событий стоит обратить внимание на фильтры, доступные в этом отчете; их четыре:

1. Группы каналов по умолчанию (Default channel group) — базовый уровень анализа. Показывает каналы в стандартной классификации Google Analytics: Paid Search, Organic Search, Direct и т. д. Подходит для общего обзора.

2. Источники трафика (Source) — более детальный уровень. Показывает конкретные источники: google, facebook, email и т. д. Используйте, когда нужно сравнить эффективность источников между собой.

3. Тип трафика (Medium) — самый общий уровень. Разделяет трафик на платный и органический. Подходит для быстрой оценки общего вклада рекламы.

4. Кампании (Campaign) — самый детальный уровень. Показывает пути в разрезе конкретных рекламных кампаний. Используйте, когда нужно понять, как работает отдельная кампания в общем сценарии до конверсии. Однако у этого фильтра есть существенное ограничение: отчет не позволяет фильтровать данные по названию или типу кампании — все кампании отображаются единым списком, что затрудняет анализ при их большом количестве.

5. Primary channel group (default channel group) — без дополнительных настроек дублирует группы каналов по умолчанию.

Выбирая фильтр, вы изменяете структуру отчета и можете анализировать как источники, так и конкретные рекламные кампании.

Для выбора воспользуйтесь кнопкой:

И выберите нужный фильтр.

После того как вы выбрали нужное событие конверсии и установили фильтр, отчет готов к анализу. Далее я расскажу, как интерпретировать эти данные на примере реального проекта.

Как анализировать отчет «Пути атрибуции ключевых событий»

Как анализировать количество взаимодействий и время до конверсии

Длина пути и время до конверсии используются не как отдельные показатели. Они являются основой для понимания того, как пользователь принимает решение: сколько контактов требуется до покупки и сколько времени занимает этот процесс.

Рассмотрю это на примере проекта. Отчет содержит 528 уникальных путей — я сосредоточу свое внимание на 15, которые принесли наибольшее количество конверсий. Наибольшую ценность представляют те, которые встречаются чаще всего среди пользователей.

Анализ провожу в разбивке по группам каналов.

Для оценки вклада рекламы в конверсии я сначала исключаю пути без участия платных источников — те, где конверсия произошла полностью без участия рекламы. В этом проекте к таким относятся: Direct (строка 2), Organic Search (строка 5), Organic Search × 2 (строка 11) и Organic Social (строка 14).

Исключив эти пути, остается 1 117 конверсий — именно они отражают реальный вклад платного трафика.

Из них 73% конверсий произошли с первого контакта — преимущественно через Cross-network и Paid Search. Это аудитория со сформированным спросом, которая была готова к покупке сразу.

Также 27% конверсий потребовали двух и более взаимодействий, а время принятия решения для них — 4–14 дней. Это каждая четвертая конверсия — и именно они показывают, где ремаркетинг имеет критически важное значение.

Из приведенных цифр я делаю вывод, что период ремаркетинга составляет не менее двух недель. Именно этот промежуток охватывает большинство путей с несколькими взаимодействиями.

Этот же показатель полезен и для оценки эффективности кампаний. Если средний цикл принятия решения достигает 14 дней, стоит учитывать, что часть конверсий еще не произошла. Пользователь уже контактировал с рекламой, но еще не принял окончательного решения о покупке.

Например, вы запустили новую кампанию и через четыре дня смотрите на результаты — конверсий мало, кажется, кампания не работает. Но на самом деле часть потенциальных клиентов еще находится в процессе принятия решения.

Поэтому при анализе кампаний всегда учитывайте «окно конверсии», то есть минимальный срок, по истечении которого данные являются репрезентативными. В качестве ориентира используйте среднее время до конверсии. Для этого проекта это не менее 14 дней.

Кроме того, я рекомендую проводить отдельный анализ по каждому продукту. И именно по продукту оценивать, сколько взаимодействий требуется с клиентом и сколько времени ему необходимо для принятия решения. Алгоритм анализа остается неизменным. Все, что нам нужно, — изменить фильтр в отчете с «источника» на «название кампании».

Стоит отметить, что у вас несколько продуктов: просмотр и анализ в самом отчете затруднены из-за отсутствия фильтров по названию и типу кампании. Для детального анализа самый простой метод — экспортировать данные в Google Таблицу. Для этого есть кнопка «поделиться отчетом». Нажав на нее, вы сможете выбрать удобный вариант экспорта.

После экспорта вы сможете использовать все возможности Google Таблиц и удобно провести анализ по кампаниям. Кроме того, вы можете воспользоваться скриптом, чтобы автоматизировать этот процесс. Скрипт создал и описал алгоритм его работы мой коллега в своей статье «Инструмент для подсчета «ассоциированных конверсий» в GA4 — скрипт для Google Таблиц».

Оценка роли каналов в финальных конверсиях

Когда вы понимаете, как долго пользователь идет к покупке и сколько контактов ему требуется, следующий шаг — понять, какие каналы и на каком этапе этого пути участвуют в конверсиях.

В отчете «Пути атрибуции ключевых событий» для этого я смотрю на два показателя по каждому:

• долю конверсий, где канал является последним контактом — сколько раз он был последним перед конверсией;

• долю путей, где канал вообще присутствует — сколько раз он участвовал в пути, независимо от позиции.

Именно сравнение этих двух цифр даёт реальную картину.

Покажу это на примере проекта. Для анализа используем фильтр по источникам трафика.

82 % всей конверсионной ценности приходится на последние точки соприкосновения. Это характерная черта проекта, работающего с уже сформировавшимся спросом — реклама здесь в основном перехватывает готового покупателя, а не формирует решение с нуля.

Перейду к анализу конкретных каналов.

Google равномерно присутствует на всех этапах: 141 конверсия в ранних точках, 102 — в средних и 1 055 — в поздних. Это основной канал проекта: он появляется на каждом шагу пути пользователя, от первого знакомства с брендом до финальной покупки. Но если посмотреть на распределение, поздние точки получают почти в 7,5 раза больше ценности, чем ранние.

Сравните с другим источником: Facebook.

Facebook демонстрирует похожую картину: 50 конверсий на ранних этапах, 35 — на средних и 336 — на поздних. Распределение почти идентично Google: поздние точки получают примерно в 6,5 раза больше ценности, чем ранние. Facebook в этом проекте также работает преимущественно с готовым спросом, а не привлекает новую аудиторию в начале пути.

Если два основных канала сосредоточены на закрытии конверсий, возникает логичный вопрос: а кто тогда формирует спрос на раннем этапе? Ранние точки взаимодействия получают лишь 10% ценности, и они распределены между теми же каналами, что и поздние. Это означает, что проект фактически работает с аудиторией, которая уже сформировала спрос где-то за пределами рекламных каналов.

Эта ситуация характерна для популярных категорий товаров и услуг. Пользователь уже знает, чего хочет — он ищет конкретный продукт или сравнивает предложения разных магазинов. Реклама в таком случае не формирует спрос с нуля, а лишь перехватывает уже готового покупателя. Так работает, например, рынок кроссовок или услуги барбершопов: люди не открывают для себя новую потребность — они уже понимают, что это за продукт и зачем он им нужен. Остается только выбрать, где купить.

Анализ точек взаимодействия показывает простую, но важную вещь: большинство каналов в этом проекте привлекают уже готового покупателя, а не формируют спрос. Это не недостаток — это особенность проекта, о которой важно знать. И если в рамках масштабирования исчерпается готовый спрос, следующий шаг — инвестиции в каналы, формирующие его с нуля.

Анализ путей конверсии

В предыдущих разделах уже разобрали:

• сколько времени пользователю требуется до покупки;

• сколько взаимодействий происходит перед конверсией;

• какую роль каналы играют в воронке.

Следующий уровень анализа — понять, как именно пользователи продвигаются к заказу. Для этого переходим от общих метрик к анализу конкретных сценариев конверсии.

В отчете представлено 528 уникальных путей. Для анализа сосредоточусь на 15 самых популярных — именно они отражают поведение большей части аудитории, и именно эти 15 путей привели к основной части конверсий.

Разбиваю алгоритм анализа на несколько этапов:

Этап 1. Выделение основных сценариев поведения.

При анализе важно учитывать не только отдельные каналы, но и повторяющиеся модели поведения пользователей. В этом проекте можно выделить несколько основных сценариев.

Сценарий 1. Быстрая покупка после первого контакта.

К этому сценарию относятся следующие пути:

• Cross-network x1;

• Paid Search x1;

• Paid Social x1;

• Email x1.

Это пути, при которых конверсия произошла после одного контакта с рекламным каналом.

Итого: 819 конверсий, или 73% от всех конверсий с участием рекламы.

Это характерный признак проекта со сформировавшимся спросом. Значительная часть пользователей уже готова к покупке, а реклама в этом случае не формирует потребность с нуля, а перехватывает уже существующий спрос.

Сценарий 2. Повторные контакты внутри одного канала.

Пользователь несколько раз взаимодействует с одним и тем же каналом перед оформлением заказа.

Этот сценарий повторяют следующие пути:

• Cross-network ×2;

• Cross-network ×3;

• Paid Social ×2;

• Paid Social ×3;

• Paid Social ×4;

• Paid Search ×2

• Email ×2.

Это уже другой тип поведения. Пользователь не совершает покупку после первого контакта, а постепенно «дозревает» внутри одного канала.

Особенно показателен Paid Social: в топ-15 путей он присутствует сразу в четырёх вариантах с повторными взаимодействиями. Это означает, что Facebook в этом проекте работает не только как точка первого контакта, но и как механизм возвращения пользователя.

Шаг 2. Анализ доминирующей модели поведения.

Самый важный вывод этого отчета — популярные пути в проекте в основном состоят из повторных взаимодействий внутри одного канала, а не переходов между ними. В самых популярных путях отсутствует взаимодействие различных источников трафика. Например:

• Facebook → Google;

• Google → Email.

Пользователи остаются внутри той же платформы, где их впервые заинтересовала реклама.

Шаг 3. Формирование практических выводов.

Анализ популярных путей позволяет увидеть не только эффективность каналов, но и саму логику принятия решения пользователем.

В этом проекте можно сделать несколько ключевых выводов:

1. В большинстве случаев конверсии происходят после первого взаимодействия. То есть проект работает с уже сформировавшимся спросом.

2. Часть пользователей нуждается в повторных взаимодействиях внутри одного канала. То есть ремаркетинг в пределах той же платформы работает эффективнее, чем попытки «перехватить» пользователя в другом канале. Если кто-то пришел из Facebook — возвращать его лучше тоже через Facebook, а не через Google.

3. Пользователь взаимодействует с брендом внутри одного канала. В популярных путях отсутствуют взаимодействия из разных каналов.

Именно такой анализ помогает перейти от простого просмотра отчета к реальному пониманию поведения аудитории. И чем лучше вы понимаете типичные сценарии движения пользователя к покупке, тем точнее можете построить рекламную стратегию.

Недостатки и ограничения отчета

Отчет «Пути атрибуции ключевых событий» дает ценный контекст о поведении аудитории, но также имеет существенные ограничения, не позволяющие проводить более глубокий анализ.

Главный недостаток — отсутствие возможности фильтровать данные по названиям рекламных кампаний или их типу. Если у вас 500 различных путей, то анализ конкретной кампании и ее поиск в этих путях занимают много времени. Поэтому для оценки данных по отдельным продуктам или отдельному типу кампаний необходимо использовать дополнительные инструменты: экспорт в Google Таблицы или «Исследование» внутри GA4.

Еще одним существенным недостатком является ограничение визуализации до пяти строк, что типично для всех отчетов в Google Analytics.

GA4 показывает только топ-5 кампаний, источников и каналов; остальное попадает в строку «more». Этого достаточно для поверхностной оценки, но если нужно провести более подробный анализ, вы не сможете этого сделать.

Это особенно ощутимо, когда нужно сравнить пути по разным продуктам. Товар за 50 000 грн и за 5 000 грн будут иметь разную аудиторию, разный цикл принятия решения и разную логику ремаркетинга — но в отчете они смешаны в одну картину

Есть и другие ограничения, о которых стоит помнить:

1. Окно атрибуции — 30 дней по умолчанию. Если цикл принятия решения длиннее, часть ранних взаимодействий просто не попадет в отчет. Путь будет выглядеть короче, чем на самом деле, а роль каналов на верхнем уровне воронки будет недооценена.

2. Direct поглощает неизвестный трафик. Переходы без UTM-меток, из мессенджеров или закладок браузера попадают в Direct, поэтому этот канал может казаться больше, чем на самом деле.

3. Кросс-девайсные последовательности отслеживаются частично. Когда пользователь увидел рекламу на телефоне, а купил с ноутбука — GA4 соединит эти сессии только при условии, что пользователь авторизован в Google. В остальных случаях это будут два отдельных пути.

Если нужен более глубокий анализ — например, посмотреть пути по конкретному продукту или типу кампании — есть два варианта. Когда важна гибкость и скорость: «Исследование пути» внутри GA4. Если нужен полный контроль над данными и есть время на ручную работу: экспорт в Google Таблицы с последующей фильтрацией. Еще одной альтернативой является экспорт данных в BigQuery. Это решение дает наибольшие возможности в работе с данными, но в то же время сложно в реализации. Для использования BigQuery необходимо знание SQL-запросов. Подробнее об этом типе экспорта и о том, какие возможности он даёт, написал мой коллега в статье «Google Analytics 4 и Google BigQuery. Почему следует работать с необработанными данными и как настроить их экспорт».

Вывод

Отчет «Пути атрибуции ключевых событий» — один из немногих инструментов GA4, который показывает полный путь пользователя к конверсии. Анализируя этот отчет, вы сможете лучше понимать поведение своих покупателей и:

• понять, сколько времени и взаимодействий требуется вашему клиенту до оформления заказа — и настроить ремаркетинг соответствующим образом;

• определить минимальный срок для оценки эффективности кампаний, по истечении которого данные становятся репрезентативными;

• увидеть, какие каналы реально участвуют в конверсиях, а не просто закрывают их;

• выявить самые популярные пути к конверсии — как пользователи движутся к покупке и в каких каналах остаются;

• понять, работает ли ваш проект с готовым спросом или формирует его — и где именно реклама играет ключевую роль в этом процессе.

Часто решения принимаются на основе показателей каждого канала в отдельности — без учета того, как они взаимодействуют между собой. Этот отчет помогает увидеть это взаимодействие и дает необходимый контекст для принятия решений.