מה זה קהל?
ב-Google Analytics, קהל הוא קבוצה של משתמשים מהאתר ו/או מהאפליקציה שלכם, שהניבו נתוני התנהגות דומים או שחולקים נתונים דמוגרפיים או נתונים תיאוריים אחרים (למשל: אותה קבוצת גיל, אותו מגדר, צורפו על ידי אותו קמפיין).
לדוגמה, יכול להיות שתרצו ליצור קהל של כל המשתמשים שביצעו רכישה מכל סוג שהוא (purchase event_count > 0).
ייתכן שתגלו שהקהל הזה גדול מדי למטרות המעשיות של הקמפיינים שלכם. במקרה כזה, תוכלו לזהות קבוצות קטנות יותר של משתמשים עם נתונים משותפים ספציפיים יותר של התנהגות ודמוגרפיה, כמו:
- משתמשים מישראל שרכשו 1-5 פריטים
- משתמשים מתל אביב, ישראל, שרכשו 1-5 פריטים ב-7 הימים האחרונים
- משתמשים מתל אביב שרכשו 1-5 פריטים ב-7 הימים האחרונים ושהוציאו יותר מ-400 ש"ח
אתם יכולים ליצור קהלים על סמך כל נתון שאתם אוספים ולהגדיר את הקהלים בצורה רחבה או צרה לפי הצורך: כל המשתמשים שרכשו משקפי שמש או כל המשתמשים שרכשו מסגרות עגולות שחורות עם עדשות מראה כחולות.
בכל פעם שמשתמש נכנס לאתר או לאפליקציה שלכם ונתוני ההתנהגות ו/או הנתונים התיאוריים שלו תואמים לתנאי הקהל שהגדרתם, המערכת מוסיפה אותו לקהל. השיעור שבו קהל צובר משתמשים תלוי בתדירות שבה משתמשים שנכנסים לאתר או לאפליקציה שלכם מתנהגים ו/או מתאימים לנתונים תיאוריים שתואמים להגדרת הקהל שלכם. קהלים עם הגדרות רחבות יותר (פחות תנאים) יצברו משתמשים מהר יותר מקהלים עם הגדרות צרות יותר (יותר תנאים).
מערכת Analytics ממלאת חוסרים (backfill) בקהלים בנתונים שנאספו בתקופה של עד 30 ימים, אם הנתונים האלה זמינים. אם ב-30 הימים האחרונים זוהו משתמשים שתואמים להגדרת הקהל שלכם, הקהל יאוכלס במשתמשים מיד.
מה עושים עם קהל?
אפשר להשתמש בקהלים בדוחות ובקמפיינים פרסומיים.
דוחות
אם אתם רק יוצרים את הקהל, תוכלו לפתוח דוח לגביו ב-Analytics ולראות כמה משתמשים מהקהל הזה נכנסים לאתר או לאפליקציה שלכם, כמה המרות וסשנים של התעניינות הם מייצרים, ובאילו טכנולוגיות הם משתמשים כדי לגשת לתוכן שלכם.
בדוחות תוכלו להשתמש בקהלים כבסיס להשוואות. (בוחרים במאפיין 'שם הקהל' ובוחרים קהל ספציפי בשביל ערך המאפיין). לאחר מכן תוכלו להשוות בין קהלים בהקשר של אותם נתונים: האם קהל הלקוחות מחיפה רכש יותר משקפי שמש מקהל הלקוחות מתל אביב? מי קנה יותר מוצרים יקרים?
במודול 'כלי הניתוחים', אתם יכולים להשתמש במאפיינים של שם הקהל ושם הקהל האחרון כדי לבחון לעומק אילו שיטות לצירוף משתמשים לקהלים ספציפיים היו יעילות יותר, אילו קהלים המשיכו להתעניין אחרי שצירפתם אותם, איך המשתמשים האלה ניווטו בתוכן שלכם ודרך משפכים ספציפיים שחשבתם עליהם.
פרסום
אם נכס Analytics שלכם מקושר למוצרי הפרסום של Google, כמו Google Ads, Display & Video 360 או Search Ads 360, אתם משתפים את הקהלים ב-Analytics עם המוצרים האלה.
קהל הרוכשים, שמערכת Analytics יוצרת כברירת מחדל כשהמשתמשים שלכם מפעילים אירועי in_app_purchase או purchase, משותף עם כל מוצרי הפרסום המקושרים.
כשמקשרים בין Analytics לבין מוצרי הפרסום ובוחרים באפשרות הפעלת פרסום מותאם אישית, הקהלים יהיו זמינים במוצרים האחרים האלה ותוכלו להשתמש בהם כדי להציג מודעות למשתמשים על סמך ההתנהגות הספציפית שלהם באינטרנט (למשל: מודעות רימרקטינג שקשורות למוצרים שבהם הם צפו באתר שלכם, אבל עדיין לא רכשו).
כשהקהלים שלכם זמינים במוצרי הפרסום של Google, אתם יכולים להשתמש בהם כדי לציין למי אתם רוצים להציג את המודעות שלכם. לדוגמה, אם הקהל שלכם הוא כל המשתמשים שרכשו משקפי שמש, אז בכל פעם שאחד מהמשתמשים בקהל הזה פותח אתר או אפליקציה שאתם מפרסמים בהם, המודעה שלכם מתווספת באופן אוטומטי לבידינג שיקבע איזו מודעה תוצג לאותו המשתמש. כך אתם יכולים להשקיע את תקציב הפרסום במשתמשים עם הסיכויים הגבוהים ביותר להגיב למודעות שלכם.
ההבדלים בין קהלים ב-Universal Analytics לבין קהלים ב-Google Analytics 4
Universal Analytics ו-Google Analytics 4 לא אוספים בדיוק את אותם נתונים. יש מאפיינים שהם זהים בשתי הגרסאות (למשל: מדינה, עיר, גיל, מגדר), אבל שתי הגרסאות של Analytics אוספות נתונים שונים לגבי מאפיינים אחרים, כמו מקור ואמצעי הגעה לאתר. לדוגמה: אם משתמשים ב-Universal Analytics בפרמטר utm_source לאיסוף נתונים, מקבלים ערכים של המאפיין מקור. אם משתמשים בפרמטר utm_source ב-Google Analytics 4, מקבלים ערכים של המאפיינים מקור, המקור המשויך לאינטראקציה הראשונה של המשתמש וסשן – מקור. ב-Universal Analytics תוכלו למצוא את מדד המשתמשים מספר סשנים לכל משתמש, ואילו ב-Google Analytics 4 המדד הזה לא קיים.
מאחר שהרבה מהנתונים שאתם משתמשים בהם להגדרת קהלים ב-Universal Analytics וב-Google Analytics 4 שונים בין הגרסאות, העברת הקהלים מ-Universal Analytics ל-Google Analytics 4 היא כרגע תהליך ידני שבמהלכו בוחנים את הגדרות הקהלים ב-Universal Analytics ויוצרים אותן מחדש ב-Google Analytics 4 באמצעות הנתונים הכי דומים.
מלבד ההבדלים המפורטים בנתונים, הקהלים זהים במהותם בשתי הגרסאות: יוצרים אותם באותו אופן באמצעות תנאים המבוססים על נתונים, כמו "הכללת משתמשים שקנו משקפי שמש" או "הכללת משתמשים שהוסיפו משקפי שמש לעגלת הקניות, אבל לא קנו אותם בפועל".
הבדל גדול אחד הוא שב-GA4 יש קהלים חזויים, ואילו ב-UA אין. בקטע הבא מוסבר מהם קהלים חזויים.
קהלים חזויים
לקהל חזוי יש תנאי אחד לפחות המבוסס על מדד חזוי. כדי ליצור מדדים חזויים, מערכת Analytics יוצרת מודל מהנתונים שאתם אוספים (אם אתם אוספים את הכמות המינימלית הנדרשת של נתונים) וחוזה אילו מהמשתמשים שלכם יתנהגו בצורה מסוימת. המודלים החזויים מעריכים את הנתונים שלכם כדי להסיק מסקנות שונות, למשל: אילו משתמשים צפויים לבצע רכישה, אילו משתמשים צפויים לנטוש (להפסיק להשתמש באתר או באפליקציה) ומה גובה ההכנסה שהמשתמשים צפויים לייצר.
קהלים חזויים מועילים כשמנסים להבין במי כדאי להשקיע את תקציב השיווק – בכל מי שביצע רכישה בכל זמן שהוא או רק במשתמשים שיש סבירות גבוהה יותר שיבצעו רכישה ב-7 הימים הבאים?
אם מערכת Analytics יוצרת מדדים חזויים בשביל הנכס שלכם, תוכלו להשתמש בהם כשתיצרו קהלים משלכם. לדוגמה: 'הכללת משתמשים מתל אביב וגם משתמשים שצפויים לבצע רכישה ב-7 הימים הקרובים'.
יתרון נוסף של יצירת מדדים חזויים ב-Analytics הוא השימוש בהם ליצירת קהלים חזויים כמו רוכשים בסבירות גבוהה ב-7 הימים הקרובים ומשתמשים שצפויים להוציא הכי הרבה כסף ב-28 הימים הבאים, שניתן להשתמש בהם כפי שהם או כבסיס ליצירת קהלים מותאמים אישית משלכם.
מידע נוסף על מדדים חזויים ועל קהלים חזויים