11 отчётов в GA4, которые я регулярно использую в работе

Почти все проекты, которые приходят ко мне на аудит, — по моей оценке, процентов 95 — имеют проблемы с трекингом: он не работает, дублирует конверсии или события срабатывают не на те действия. А на этих данных потом строится реклама. Спрос на настройку аналитики у меня сейчас сильно растёт, поэтому решил показать отчёты Google Analytics 4, которыми сам пользуюсь регулярно, и объяснить, зачем каждый из них.

Здесь только стандартные отчёты. Кастомные отчёты в Explorations — тема для отдельной статьи. Скрины — из интернет-магазина, за последние 28 дней, с 27 сентября по 24 октября 2026 года.

Содержание статьи

1. 1. Отчёт в реальном времени (Realtime)
2. 2. Пути к конверсии (Key event attribution paths)
3. 3. Сравнение моделей атрибуции (Key event attribution models)
4. 4. Отчёт по кампаниям Google Ads
5. 5. Сегменты для рекламы (Advertising segments)
6. 6. Привлечение трафика (Traffic acquisition)
7. 7. Демография (Demographic details)
8. 8. Технологии (Tech details)
9. 9. Покупки (Ecommerce purchases)
10. 10. Путь к покупке (Purchase journey)
11. 11. Транзакции (Transactions)
12. Что проверить в своём GA4
13. FAQ

11 отчётов в GA4, которые должен знать каждый маркетолог

1. Отчёт в реальном времени (Realtime)

Показывает, что происходит на сайте прямо сейчас: сколько людей, откуда они, какие страницы смотрят, какие события и ключевые события срабатывают.

Я использую его, чтобы проверить срабатывание событий. Сам смотрю через Tag Assistant, но клиенту иногда нужно наглядно показать: вот событие, оно приходит. DebugView для этого тоже подходит, но работает не всегда.

Владельцу бизнеса отчёт может быть интересен другим. Когда я ещё работал директором по маркетингу, в пиковые дни любил открыть его и смотреть, как растут продажи в реальном времени. Для анализа он ничего не даёт, но для настроения работает.

2. Пути к конверсии (Key event attribution paths)

Раздел Advertising. Выглядит страшно, но показывает важную вещь: какими каналами человек приходил на сайт перед покупкой.

Меня часто спрашивают, стоит ли добавить таргетированную рекламу, YouTube или другие каналы. Стоит, потому что маркетинг работает комплексно, и этот отчёт это подтверждает: часть людей перед покупкой несколько раз возвращается на сайт, из одного канала или из разных.

В магазине на скрине 520 покупок. 60% из них — с одного касания через Performance Max, ещё 14% — с двух таких касаний, 6% — с трёх. В среднем до покупки 1,79 точки касания и 1,34 дня. Это товары, которые покупают быстро. Для более дорогого и сложного продукта путь будет значительно длиннее, и именно здесь видно, какая связка каналов доводит людей до покупки или заявки. Как каналы работают вместе на реальных данных, я разбирал в статье о Google Ads, SEO, Meta и TikTok на 9 171 лиде.

3. Сравнение моделей атрибуции (Key event attribution models)

Модель атрибуции определяет, как ценность конверсии распределяется между каналами, с которыми человек взаимодействовал. Раньше в GA4 моделей было несколько, теперь Google оставил атрибуцию на основе данных (data-driven) и модель по последнему клику. Data-driven для маркетолога — чёрный ящик: как именно Google распределяет ценность, он не объясняет.

В этом отчёте можно поставить две модели рядом и посмотреть, как меняются цифры. Продаж от этого больше не становится, но видно, насколько важен конкретный канал. На скрине по последнему клику Performance Max получает 442 покупки из 520, по data-driven — 448. Органический поиск наоборот: 31 по последнему клику и 26 по data-driven, минус 16%.

Разрыв небольшой, потому что основной источник здесь платная реклама Google, а все остальные каналы вместе дают около 15% покупок. В проекте, где нормально работает SEO, разница между моделями будет значительно заметнее.

4. Отчёт по кампаниям Google Ads

Отчёт, с которого я начинаю и которым заканчиваю рабочий день. Без всяких кастомных отчётов здесь видно по каждой кампании пользователей, сеансы, ключевые события и доход. Для базового анализа эффективности рекламы этого достаточно.

Если рекламных аккаунтов несколько, их можно сравнить между собой в один клик. Это уровень общих показателей: увидеть, какой аккаунт работает лучше. Специалист дальше всё равно копает глубже, сверху вниз.

Большинство анализирует рекламу только в кабинете Google Ads. Но данные там не всегда точные, особенно если конверсии импортируются из GA4: часть статистики до кабинета просто не доходит. По точности я ранжирую источники так: ниже всего Google Ads, дальше Google Analytics, выше всего админка сайта или CRM, если она нормально работает. Почему так, подробно в статье о сквозной аналитике.

5. Сегменты для рекламы (Advertising segments)

Чтобы запустить ремаркетинг в поиске, YouTube, медийной сети или Gmail, нужны собранные аудитории, и для каждой сети есть требования к их размеру. Этот отчёт показывает, сколько пользователей уже есть в каждом сегменте и в каждой сети отдельно, так что не нужно гадать, можно ли уже запускать.

Размеры по сетям отличаются. На скрине сегмент «все пользователи Android за 30 дней» — 4 000 человек для поиска и YouTube, но 2 400 для медийной сети и 1 300 для Gmail. А сегменты под один конкретный товар собрали 2–18 человек, для ремаркетинга этого мало.

6. Привлечение трафика (Traffic acquisition)

Охватывает все каналы. Видно, какие источники приводят более качественный трафик, какая у каждого конверсия и сколько денег он приносит.

На скрине 75% сеансов — Performance Max с уровнем вовлечённости 55%. А прямые заходы (Direct) дают 17% сеансов, но уровень вовлечённости у них лишь 19%. Такой разрыв — повод разобраться, что это за трафик. И обратите внимание на канал AI Assistant: переходы из ChatGPT и других AI-ассистентов GA4 теперь выделяет отдельно.

Цифры в разных отчётах GA4 могут не совпадать даже для одного и того же канала. Даже в этом магазине на главной за 28 дней 546 покупок, в отчёте транзакций — 522, в отчётах атрибуции — 520. Отчёты используют разные модели атрибуции и считают данные по-разному.

Стандартные отчёты можно кастомизировать: добавить или убрать метрики и сохранить как новый отчёт. Например, часто просят показатель отказов — это привычка ещё с Universal Analytics. Добавить его можно, но смотреть отказы по каналам поверхностно. Если уж анализировать, то по отдельным страницам и вместе с глубиной скролла.

7. Демография (Demographic details)

Раздел User attributes. Страны, регионы, города, языки, возраст и пол, если эти данные доступны. Я смотрю в разрезе конверсии и дохода: какие регионы работают лучше — масштабировать, какие хуже — искать причину.

Здесь же видно мусор. На скрине 16% активных пользователей — из Гонконга, с уровнем вовлечённости 5% и нулевым временем на сайте. Магазин продаёт в Украине, так что это почти наверняка боты. Без этого отчёта они просто размывали бы средние показатели.

Интересы я за основу не беру вообще. Это общие аудитории вроде «любители новостей», а целевая аудитория определяется до запуска рекламы, а не после. В иерархии полезных для рекламы данных интересы стоят ниже всего. Продажа или лид, то есть низ воронки, весят намного больше.

Прежде чем просить какой-то отчёт, задайте себе один вопрос: что я хочу в нём увидеть? Время на странице само по себе ничего не даёт. Если мы работаем на результат, важнее, какая конверсия, сколько заработали и окупается ли реклама, чем то, что во Львовской области на странице проводят на 15 секунд меньше, чем в Киевской. Для 95% задач стандартных отчётов хватает с головой.

8. Технологии (Tech details)

Устройства, браузеры, разрешение экрана. Отчёт помогает искать технические проблемы сайта.

Если в каком-то браузере с заметной долей трафика конверсия резко ниже, скорее всего, сайт под него не адаптирован. Нередко так бывает с Firefox. Если на каком-то типе устройств конверсия заметно ниже, стоит искать, что мешает людям именно там. И с разрешением: кривой шаблон может «поплыть» на определённых экранах, и кнопка корзины исчезает или становится крошечной. Что ещё на сайте мешает рекламе приносить продажи, разбирал в статье о CRO для Google Ads.

9. Покупки (Ecommerce purchases)

Раздел Monetization. Если электронная торговля настроена правильно, здесь видна воронка по каждому товару: сколько просматривали, сколько добавили в корзину, сколько купили.

Смотрите на товары, которые много просматривают, но не покупают. На скрине есть товар со 192 просмотрами, 4 добавлениями в корзину и нулём покупок. Причины бывают разные. Товара может не быть в наличии, а реклама продолжает гнать на него трафик. В одном из моих проектов дорогой товар через корзину не покупали вообще — его покупали по телефону. Коллтрекинг клиент ставить не захотел, так что в CRM эти продажи есть, а в аналитике их нет.

Покупка в GA4 — ещё не продажа. Это, условно, предпродажа: после неё заказ нужно подтвердить, отправить, и человек должен забрать его на почте. Для украинского рынка этот этап особенно важен. Поэтому ориентироваться стоит на фактические продажи из CRM или админки.

10. Путь к покупке (Purchase journey)

Раньше я собирал такую воронку вручную в Explorations, а потом нашёл готовый отчёт. Видно, на каком этапе отваливаются пользователи, с разбивкой по устройствам, странам, регионам, языкам.

Прежде всего я смотрю переход от оформления заказа к покупке. Если на этом этапе отваливается больше половины людей, у вас проблема на чекауте: человек уже выбрал товар, положил его в корзину, начал заполнять данные — и не купил. Есть какой-то блокер, и его нужно найти.

В магазине на скрине из чекаута не доходит до покупки лишь 17%, здесь всё нормально. Слабое место в другом: карточку товара просматривают 7 603 человека, а в корзину добавляют только 573, то есть 7,5%. То есть работать нужно с карточками товаров и ценами, а не с оформлением заказа.

11. Транзакции (Transactions)

Последний отчёт наглядно показывает, насколько неточные данные в аналитике. Здесь список транзакций с доходом по каждой, если электронная торговля настроена корректно. В магазине на скрине за 28 дней 522 транзакции на 1 039 529 грн.

Отсортируйте транзакции по идентификатору и увидите, что часть из них в аналитику не попала. Причины разные, одна из них — блокировщики рекламы, об этом я писал в статье о том, что блокировщики делают с событиями на сайте.

Сколько транзакций теряется, определяет, можно ли анализировать эти данные. Если 5–10%, то можно. Если 15–20%, погрешность уже заметна. Точный инструмент — CRM, а аналитика всегда даёт неполную картину.

Что проверить в своём GA4

Откройте отчёт Transactions за последний месяц и сравните количество транзакций с количеством заказов в админке или CRM за тот же период. Если разрыв больше 10%, сначала исправляйте трекинг, а потом уже анализируйте рекламу.

04 — АналитикаНастройка конверсий GTM и GA4Корректное отслеживание: Google Tag Manager, GA4, Enhanced Conversions, Google Tag Gateway.от $50Подробнее