11 звітів у GA4, які я регулярно використовую в роботі

Майже всі проєкти, які приходять до мене на аудит, — за моєю оцінкою, відсотків 95 — мають проблеми з трекінгом: він не працює, дублює конверсії або події спрацьовують не на ті дії. А на цих даних потім будується реклама. Попит на налаштування аналітики в мене зараз сильно росте, тому вирішив показати звіти Google Analytics 4, якими сам користуюсь регулярно, і пояснити, навіщо кожен із них.

Тут тільки стандартні звіти. Кастомні звіти в Explorations — тема для окремої статті. Скріни — з інтернет-магазину, за останні 28 днів, з 27 вересня по 24 жовтня 2026 року.

Зміст статті

1. 1. Звіт у реальному часі (Realtime)
2. 2. Шляхи до конверсії (Key event attribution paths)
3. 3. Порівняння моделей атрибуції (Key event attribution models)
4. 4. Звіт по кампаніях Google Ads
5. 5. Сегменти для реклами (Advertising segments)
6. 6. Залучення трафіку (Traffic acquisition)
7. 7. Демографія (Demographic details)
8. 8. Технології (Tech details)
9. 9. Покупки (Ecommerce purchases)
10. 10. Шлях до покупки (Purchase journey)
11. 11. Транзакції (Transactions)
12. Що перевірити у своєму GA4
13. FAQ

11 звітів у GA4, які повинен знати кожен маркетолог

1. Звіт у реальному часі (Realtime)

Показує, що відбувається на сайті прямо зараз: скільки людей, звідки вони, які сторінки дивляться, які події і ключові події спрацьовують.

Я використовую його, щоб перевірити спрацювання подій. Сам дивлюсь через Tag Assistant, але клієнту інколи треба наочно показати: ось подія, вона падає. DebugView для цього теж годиться, але працює не завжди.

Власнику бізнесу звіт може бути цікавий іншим. Коли я ще працював директором з маркетингу, у пікові дні любив відкрити його і дивитися, як ростуть продажі в реальному часі. Для аналізу він нічого не дає, але для настрою працює.

2. Шляхи до конверсії (Key event attribution paths)

Розділ Advertising. Виглядає страшно, але показує важливу річ: якими каналами людина приходила на сайт перед покупкою.

Мене часто питають, чи варто додати таргетовану рекламу, YouTube чи інші канали. Варто, бо маркетинг працює комплексно, і цей звіт це підтверджує: частина людей перед покупкою кілька разів повертається на сайт, з одного каналу або з різних.

У магазині на скріні 520 покупок. 60% із них — з одного дотику через Performance Max, ще 14% — з двох таких дотиків, 6% — з трьох. У середньому до покупки 1,79 точки дотику і 1,34 дня. Це товари, які купують швидко. Для дорожчого і складнішого продукту шлях буде значно довшим, і саме тут видно, яка зв’язка каналів доводить людей до покупки чи заявки. Як канали працюють разом на реальних даних, я розбирав у статті про Google Ads, SEO, Meta і TikTok на 9 171 ліді.

3. Порівняння моделей атрибуції (Key event attribution models)

Модель атрибуції визначає, як цінність конверсії розподіляється між каналами, з якими людина взаємодіяла. Раніше в GA4 моделей було кілька, тепер Google залишив атрибуцію на основі даних (data-driven) і модель за останнім кліком. Data-driven для маркетолога — чорна скринька: як саме Google розподіляє цінність, він не пояснює.

У цьому звіті можна поставити дві моделі поруч і подивитися, як змінюються цифри. Продажів від цього не стає більше, але видно, наскільки важливий конкретний канал. На скріні за останнім кліком Performance Max отримує 442 покупки з 520, за data-driven — 448. Органічний пошук навпаки: 31 за останнім кліком і 26 за data-driven, мінус 16%.

Розрив невеликий, бо основне джерело тут платна реклама Google, а всі інші канали разом дають близько 15% покупок. У проєкті, де нормально працює SEO, різниця між моделями буде значно помітнішою.

4. Звіт по кампаніях Google Ads

Звіт, з якого я починаю і яким закінчую робочий день. Без жодних кастомних звітів тут видно по кожній кампанії користувачів, сесії, ключові події і дохід. Для базового аналізу ефективності реклами цього достатньо.

Якщо рекламних акаунтів кілька, їх можна порівняти між собою в один клік. Це рівень загальних показників: побачити, який акаунт працює краще. Спеціаліст далі все одно копає глибше, згори вниз.

Більшість аналізує рекламу тільки в кабінеті Google Ads. Але дані там не завжди точні, особливо якщо конверсії імпортуються з GA4: частина статистики до кабінету просто не доходить. За точністю я ранжую джерела так: найнижче Google Ads, далі Google Analytics, найвище адмінка сайту або CRM, якщо вона нормально працює. Чому так, детально в статті про наскрізну аналітику.

5. Сегменти для реклами (Advertising segments)

Щоб запустити ремаркетинг у пошуку, YouTube, медійній мережі чи Gmail, потрібні зібрані аудиторії, і для кожної мережі є вимоги до їхнього розміру. Цей звіт показує, скільки користувачів уже є в кожному сегменті і в кожній мережі окремо, тож не треба гадати, чи можна вже запускати.

Розміри по мережах відрізняються. На скріні сегмент «всі користувачі Android за 30 днів» — 4 000 людей для пошуку і YouTube, але 2 400 для медійної мережі і 1 300 для Gmail. А сегменти під один конкретний товар зібрали 2–18 людей, для ремаркетингу цього замало.

6. Залучення трафіку (Traffic acquisition)

Охоплює всі канали. Видно, які джерела приводять якісніший трафік, яка в кожного конверсія і скільки грошей він приносить.

На скріні 75% сесій — Performance Max з рівнем взаємодії 55%. А прямі заходи (Direct) дають 17% сесій, але рівень взаємодії в них лише 19%. Такий розрив — привід розібратися, що це за трафік. І зверніть увагу на канал AI Assistant: переходи з ChatGPT та інших AI-асистентів GA4 тепер виділяє окремо.

Цифри в різних звітах GA4 можуть не збігатися навіть для того самого каналу. Навіть у цьому магазині на головній за 28 днів 546 покупок, у звіті транзакцій — 522, у звітах атрибуції — 520. Звіти використовують різні моделі атрибуції і рахують дані по-різному.

Стандартні звіти можна кастомізувати: додати чи прибрати метрики і зберегти як новий звіт. Наприклад, часто просять показник відмов — це звичка ще з Universal Analytics. Додати його можна, але дивитися відмови по каналах поверхнево. Якщо вже аналізувати, то по окремих сторінках і разом із глибиною скролу.

7. Демографія (Demographic details)

Розділ User attributes. Країни, регіони, міста, мови, вік і стать, якщо ці дані доступні. Я дивлюсь у розрізі конверсії і доходу: які регіони працюють краще — масштабувати, які гірше — шукати причину.

Тут же видно сміття. На скріні 16% активних користувачів — з Гонконгу, з рівнем взаємодії 5% і нульовим часом на сайті. Магазин продає в Україні, тож це майже напевно боти. Без цього звіту вони просто розмивали б середні показники.

Інтереси я за основу не беру взагалі. Це загальні аудиторії на кшталт «любителі новин», а цільова аудиторія визначається до запуску реклами, а не після. В ієрархії корисних для реклами даних інтереси стоять найнижче. Продаж чи лід, тобто низ воронки, важать набагато більше.

Перед тим як просити якийсь звіт, задайте собі одне питання: що я хочу в ньому побачити? Час на сторінці сам по собі нічого не дає. Якщо ми працюємо на результат, важливіше, яка конверсія, скільки заробили і чи окупається реклама, ніж те, що у Львівській області на сторінці проводять на 15 секунд менше, ніж у Київській. Для 95% задач стандартних звітів вистачає з головою.

8. Технології (Tech details)

Пристрої, браузери, роздільна здатність екрана. Звіт допомагає шукати технічні проблеми сайту.

Якщо в якомусь браузері з помітною часткою трафіку конверсія різко нижча, найімовірніше, сайт під нього не адаптований. Нерідко так буває з Firefox. Якщо на якомусь типі пристроїв конверсія помітно нижча, варто шукати, що заважає людям саме там. І з роздільною здатністю: кривий шаблон може «попливти» на певних екранах, і кнопка кошика зникає або стає крихітною. Що ще на сайті заважає рекламі приносити продажі, розбирав у статті про CRO для Google Ads.

9. Покупки (Ecommerce purchases)

Розділ Monetization. Якщо електронна торгівля налаштована правильно, тут видно воронку по кожному товару: скільки переглядали, скільки додали в кошик, скільки купили.

Дивіться на товари, які багато переглядають, але не купують. На скріні є товар із 192 переглядами, 4 додаваннями в кошик і нулем покупок. Причини бувають різні. Товару може не бути в наявності, а реклама продовжує гнати на нього трафік. В одному з моїх проєктів дорогий товар через кошик не купували взагалі — його купували по телефону. Колтрекінг клієнт ставити не захотів, тож у CRM ці продажі є, а в аналітиці їх немає.

Покупка в GA4 — ще не продаж. Це, умовно, передпродаж: після неї замовлення треба підтвердити, відправити, і людина має забрати його на пошті. Для українського ринку цей етап особливо важливий. Тому орієнтуватися варто на фактичні продажі з CRM чи адмінки.

10. Шлях до покупки (Purchase journey)

Раніше я збирав таку воронку вручну в Explorations, а потім знайшов готовий звіт. Видно, на якому етапі відвалюються користувачі, з розбивкою за пристроями, країнами, регіонами, мовами.

Насамперед я дивлюсь перехід з оформлення замовлення в покупку. Якщо на цьому етапі відвалюється більше половини людей, у вас проблема на чекауті: людина вже обрала товар, поклала його в кошик, почала заповнювати дані — і не купила. Є якийсь блокер, і його треба знайти.

У магазині на скріні з чекауту не доходить до покупки лише 17%, тут усе нормально. Слабке місце в іншому: картку товару переглядають 7 603 людини, а в кошик додають тільки 573, тобто 7,5%. Тобто працювати треба з картками товарів і цінами, а не з оформленням замовлення.

11. Транзакції (Transactions)

Останній звіт наочно показує, наскільки неточні дані в аналітиці. Тут список транзакцій з доходом по кожній, якщо електронна торгівля налаштована коректно. У магазині на скріні за 28 днів 522 транзакції на 1 039 529 грн.

Відсортуйте транзакції за ідентифікатором і побачите, що частина з них в аналітику не потрапила. Причини різні, одна з них — блокувальники реклами, про це я писав у статті про те, що блокувальники роблять з подіями на сайті.

Скільки транзакцій губиться, вирішує, чи можна аналізувати ці дані. Якщо 5–10%, то можна. Якщо 15–20%, похибка вже помітна. Точний інструмент — CRM, а аналітика завжди дає неповну картину.

Що перевірити у своєму GA4

Відкрийте звіт Transactions за останній місяць і порівняйте кількість транзакцій із кількістю замовлень в адмінці чи CRM за той самий період. Якщо розрив більше 10%, спершу виправляйте трекінг, а потім уже аналізуйте рекламу.

04 — АналітикаНалаштування конверсій GTM та GA4Коректне відстеження: Google Tag Manager, GA4, Enhanced Conversions, Google Tag Gateway.від $50Детальніше