Маркетологи опинилися в новій реальності: користувачі дедалі частіше відмовляються від cookies, а законодавчі зміни в ЄС (на кшталт DMA) обмежують доступ до даних. У результаті рекламні системи отримують менше конверсій, що обмежує алгоритми навчатися і працювати ефективніше.
Але, попри ці виклики, можливості зростають. Google активно розвиває GA4, з’являються нові інструменти для роботи з first-party даними й моделювання воронки за допомогою AI. Саме про це йшлося на весняній конференції Think Data від Google, де спікери обговорювали, як адаптувати аналітику до нових умов і які кроки мають зробити бізнеси, щоб не втратити ефективність. Вижимкою основних висновків ділюсь у цій статті.
Вимірювання стає складнішим — але важливішим, ніж будь-коли
Сьогодні маркетологам доводиться працювати з неповними даними: класичні інструменти не бачать конверсій. Причини — технологічні обмеження браузерів (Intelligent Tracking Prevention в Safari, блокування cookies в Chrome), а також регуляції, що змінюють правила гри.
У відповідь Google пропонує низку рішень:
- Consent Mode 2.0: навіть без згоди користувача можна збирати знеособлені сигнали для подальшого моделювання атрибуції.
- Enhanced Conversions: допомагають збагатити онлайн-дії додатковими даними (email, номер телефону тощо) на випадок, якщо отримання cookie недоступне для Google Ads.
- User Provided Data: інтеграція 1st party даних з GA4 чи Google Ads для того, щоб вони самі визначили чи приймали вони участь у рекламних кампаніях.
- Behavioral Modeling: дозволяє прогнозувати поведінку користувачів навіть при неповному трекінгу.
Що це дає бізнесу: точніша аналітика, менше «втрат» у воронці, більш зважене управління бюджетами.
Ще одним викликом є кросплатформна поведінка користувачів, яка створює суттєвий виклик для бізнесу з точки зору аналітики та персоналізації. Користувачі спочатку взаємодіють із брендом через смартфон, потім можуть продовжити сесію на ноутбуку, настільному комп’ютері чи навіть через Smart TV. Така фрагментація ускладнює цілісне відстеження користувацького шляху, збір точних даних і знижує ефективність персоналізованих комунікацій.
First-party дані — основа сучасних стратегій
У новій реальності головним джерелом стають дані, які компанія збирає самостійно. Власні дані (first-party data) — це цінний актив, який забезпечує більшу незалежність від сторонніх платформ і допомагає ефективніше долати виклики, з якими сьогодні зіштовхується трекінг та ідентифікація користувачів.
Серед основних порад спікерів:
- Збирайте власні дані: через програми лояльності, авторизацію, підписки.
- Інтегруйте ці дані з аналітикою та рекламою: через API, Google BigQuery або ручний імпорт конверсій.
- Використовуйте ці дані для побудови аудиторій: персоналізація працює значно краще на основі реальної поведінки.
Що це дає бізнесу: повний контроль над даними, краща омніканальність, вища ефективність реклами та доходи.
Розвиток Digital Maturity: чому дані та AI — ключ до маркетингового зростання
Сучасні компанії, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними, мають будувати цифрову зрілість (Digital Maturity) системно — через інвестиції у власну data-інфраструктуру та впровадження AI-рішень у маркетинг.
Згідно з дослідженням консалтингової групи, компанії, які розвивають свої цифрові компетенції, включаючи роботу з first-party data та автоматизацію на основі штучного інтелекту, досягають значно кращих результатів. Цей фреймворк включає чотири рівні зрілості: Nascent, Emerging, Connected і Multi-Moment, де найвищий рівень відповідає системному та автоматичному підходу до роботи з даними та технологіями.
Дослідження останніх років показували, що рівень Digital Maturity постійно зростав, бізнеси й переважній більшості були на рівні Emerging, але продовжували мігрувати на рівень Conected. Цей неухильний тренд спостерігався до 2024. Але дослідження останнього року показало, що рівень цифрової зрілості компаній насправді знизився — але не через загальний регрес, а скоріше через появу нового гравця: AI. Більшість компаній лише починають адаптацію до цього інструменту у маркетингу. Попри це, вже є ті, хто перейшов від тестування до масштабування AI-підходів у маркетингу — для персоналізації, сегментації, оптимізації рекламних кампаній.
Чому це важливо? Бізнеси, які інвестують в Digital Maturity отримують на 18% більше доходу та на 30% ефективніше використовують маркетинговий бюджет. Такі компанії звітують про збільшення долі ринку у два рази частіше, ніж ті хто не переймається за зрілість в діджиталі.
Результати з AI також вражають. Ті компанії, які імплементували AI рішення у бізнес-процеси та маркетинг звітують про зростання доходів на 60% та більше й адаптуються до споживчих тенденцій вдвічі швидше, ніж конкуренти, які цього не роблять.
Отже, дві ключові дії, які сьогодні мають стати пріоритетом для бізнесу:
- Централізація та активне використання власних даних для побудови ефективної аналітики.
- Впровадження Generative AI у маркетинг як інструмент для підвищення ефективності та масштабування результатів.
GA4 виходить на новий рівень: імпорт даних, атрибуція та медіапланування — як відповідь на виклики ринку
Один із ключових блоків конференції був присвячений трансформаціям Google Analytics 4. Спікер Google зробив огляд оновлень за минулий рік, акцентуючи на тому, що основні зусилля команди були спрямовані на адаптацію до нових вимог ринку: GDPR, європейські маркетингові політики, зміни у трекінгу. Після цього періоду стабілізації платформа переходить до активного розвитку.
Одним із головних оновлень стало спрощення імпорту зовнішніх даних у GA4 — зокрема, через Google Таблиці та BigQuery. Це відкриває нові можливості для інтеграції даних з інших рекламних систем, зокрема Facebook, і дозволяє отримати повну картину ефективності каналів у єдиній аналітичній системі. Особливо важливим є те, що ці дані будуть використовуватись не лише для перегляду звітів, а й для автоматичної атрибуції результатів — з урахуванням часу, каналу та впливу на кінцеву конверсію. Навіть дані з медійних кампаній без кліків, наприклад у Telegram чи OOH, тепер можна буде аналізувати в контексті впливу на поведінку користувачів.
У підсумку GA4 не просто відновлює функціональність Universal Analytics, а робить крок вперед: трансформується в інструмент медіапланування, що дозволяє не тільки аналізувати минулі кампанії, а й моделювати майбутні. Це відкриває новий рівень можливостей для маркетологів, які працюють з багатоканальним просуванням.
Від перформансу до стратегічної аналітики: як MMM та Meridian змінюють підхід до оцінки маркетингу
Одним з інсайтів стала презентація, присвячена Marketing Mix Modeling (MMM) — підходу, що дозволяє бізнесу комплексно оцінювати вплив усіх маркетингових активностей на фінальні результати. В основі MMM — статистична модель, яка аналізує історичні дані з усіх каналів (від перформанс-кампаній до ATL та зовнішніх факторів, як-от економічна ситуація, сезонність чи навіть війна), щоб знайти кореляції між активностями й бізнес-результатами.
Ключова ідея: брендові та перформанс-кампанії тісно пов’язані. Вплив перших часто недооцінюється, адже їхня роль не в прямій конверсії, а у формуванні попиту. І саме MMM дозволяє це нарешті побачити.
Особливу увагу учасників привернув новий інструмент від Google — Meridian. Це open-source рішення, яке дозволяє будь-якій компанії будувати власні MMM-моделі, адаптовані під реалії свого ринку. Ба більше — система не просто аналізує минуле, а й пропонує сценарії оптимального перерозподілу бюджету. Замість фокуса виключно на digital performance компанії отримують можливість приймати стратегічні маркетингові рішення на основі комплексних даних. І це, без сумніву, один із найперспективніших векторів розвитку для маркетингу в умовах зростальної складності та багатоканальності.
Підсумовуючи варто наголосити на тому, що маркетинг більше не про «налаштувати кампанію й подивитися в цифри». Це про системне управління, де аналітика — не допоміжний інструмент, а ядро стратегічних рішень, а дані — точка зростання ваших доходів. Наступає ера активації даних. Лідерство — за тими, хто вміє працювати з неповними даними, використовує власну data-екосистему й не боїться тестувати нові інструменти.
Той, хто швидко адаптується, відстежує оновлення та швидко їх імплементує — отримує значну перевагу. Бо навіть коли даних менше — правильні інтерпретації й інтелектуальні підходи відкривають більше можливостей.