בעזרת מאפיינים או מדדים מותאמים אישית ב-Google Analytics אתם יכולים לנתח את הנתונים המותאמים אישית שאספתם מהאתר או מהאפליקציה, ולהשתמש בהם למטרות פרסום. הנתונים שאפשר לנתח בעזרת המאפיינים או המדדים המותאמים אישית הם מעבר לנתונים הרגילים שנאספים באופן אוטומטי ומוצגים ב-Google Analytics, כך שתוכלו ליהנות מניתוח מפורט ורלוונטי יותר.
כדי להציג כתוביות בשפה שלכם, אפשר להפעיל את הכתוביות ב-YouTube. לוחצים על סמל ההגדרות בחלק התחתון של נגן הווידאו, לוחצים על 'כתוביות' ואז בוחרים את השפה הרצויה.
איך זה עובד
אירועים מאפשרים למדוד את הפעולות שהמשתמשים מבצעים באתר או באפליקציה שלכם, כמו לחיצה על קישור או צפייה בסרטון. פרמטרים של אירועים מספקים פרטים נוספים על הפעולות האלה, כמו הקישור שעליו המשתמש לחץ או החלק מתוך הסרטון שבו המשתמש צפה. מאפייני משתמש מספקים לכם מידע נוסף על המשתמשים עצמם, כמו הגיל והמיקום שלהם.
מערכת Google Analytics אוספת נתונים מסוימים באופן אוטומטי אחרי שמגדירים את Analytics. לשם כך, היא שולחת אירועים שנאספים באופן אוטומטי ומאפייני משתמש שהוגדרו מראש. רשימה של האירועים שנאספים באופן אוטומטי והפרמטרים שלהם זמינה במאמר פרמטרים של אירועים ב-Google Analytics.
אחרי שתאספו את המידע הנוסף באתר או באפליקציה, תוכלו להגדיר מאפיינים מותאמים אישית (לנתונים תיאוריים) ומדדים מותאמים אישית (לנתונים מספריים) כדי לארגן ולנתח את הנתונים בדוחות. בנוסף, המאפיינים והמדדים המותאמים אישית מאפשרים לכם להשתמש בנתונים האלה לצורך פרסום ורימרקטינג.
1 |
2 |
3 |
4 |
|
אתם מוסיפים פרמטר של אירוע או מאפיין משתמש לקוד של האתר או האפליקציה לנייד |
משתמש נכנס לאתר או לאפליקציה והנתונים המותאמים אישית נשלחים ל-Google Analytics |
אתם יוצרים מאפיין או מדד מותאם אישית כדי שתוכלו לנתח את הנתונים בעזרת פרמטר האירוע או מאפיין המשתמש |
אחרי 24 עד 48 שעות, אתם יכולים להתחיל לדווח על המאפיין או המדד המותאם אישית ולפרסם בהתאם להם |
סוגים של מאפיינים ומדדים מותאמים אישית
אתם יכולים ליצור כמה סוגים שונים של מאפיינים ומדדים מותאמים אישית, בהתאם למידע שאתם רוצים לכלול בדוחות ולהשתמש בו למטרות פרסום:
מאפיינים מותאמים אישית
- מאפיינים מותאמים אישית ברמת המשתמש מאפשרים לכם לדווח על מאפייני משתמש מותאמים אישית. כשמוסיפים מאפיין משתמש מותאם אישית לקוד של האתר או האפליקציה, המאפיינים המותאמים אישית מאפשרים לנתח ולהבין את הנתונים הספציפיים למשתמש.
- מאפיינים מותאמים אישית ברמת האירוע מאפשרים לכם לדווח על פרמטרים מותאמים אישית של אירועים, שמודדים פרטים על פעולות של משתמשים שתועדו באמצעות אירוע. כשאתם מודדים קישורים שהמשתמשים לחצו עליהם או אינטראקציות עם מודעות וידאו – הוספה של פרמטר מותאם אישית לאירועים מומלצים או לאירועים מותאמים אישית מאפשרת לכם לקבל ניתוח מעמיק של האינטראקציות האלה.
- מאפיינים מותאמים אישית ברמת הפריט מתאימים במיוחד לאפליקציות ולאתרים למסחר אלקטרוני. המאפיינים המותאמים אישית האלה מאפשרים לנתח נתונים מותאמים אישית, כמו צבע או גודל הפריט, בתוך מערך הפריטים של אירוע מסחר אלקטרוני, כמו purchase או add_to_cart.
מדדים מותאמים אישית
- מדדים מותאמים אישית מאפשרים לנתח ערכים מספריים מפרמטרים של אירועים. אם פרמטר של אירוע מודד את הכמות או התדירות של פעולה מסוימת, המדדים המותאמים אישית הופכים את הנתונים האלה לתובנות פרקטיות. עם זאת, כשמדובר בנתונים שמחולקים לקטגוריות, כמו הטקסט שעליו המשתמש לחץ או הדף שבו הוא צפה, עדיף להשתמש במאפיין מותאם אישית ברמת האירוע.
- מדדים מחושבים מאפשרים לכם לשלב לפחות מדד קיים אחד או מדד מותאם אישית אחד, במטרה ליצור מדד חדש שעשוי להיות מועיל יותר.
מגבלות
בטבלה הבאה תוכלו לראות כמה מאפיינים ומדדים מותאמים אישית אפשר ליצור בנכסים רגילים ובנכסי 360:
| סוגים של מאפיינים או מדדים מותאמים אישית | מגבלות של נכסים רגילים | מגבלות של נכסי 360 |
|---|---|---|
| מאפיינים מותאמים אישית ברמת המשתמש | 25 | 100 |
| מאפיינים מותאמים אישית ברמת האירוע | 50 | 125 |
| מאפיינים מותאמים אישית ברמת הפריט | 10 | 25 |
| מדדים מותאמים אישית | 50 | 125 |
| מדדים מחושבים | 5 | 50 |
בדף הגדרות מותאמות אישית בקטע ניהול, תוכלו לראות מתי אתם מתקרבים למגבלת המאפיינים או המדדים המותאמים אישית. כדי לראות את מספר המאפיינים והמדדים המותאמים אישית שיצרתם עד עכשיו, אפשר ללחוץ על פרטי המכסה בפינה השמאלית העליונה של הדף.
שיטות מומלצות
לפני שיוצרים מאפיינים ומדדים מותאמים אישית, כדאי להשתמש במאפיינים ומדדים שהוגדרו מראש כשהדבר אפשרי.
אם יש לכם נכס רגיל, אל תיצרו מאפיינים מותאמים אישית בעלי עוצמה (cardinality) גבוהה שאין בהם צורך. מאפיינים בעלי עוצמה גבוהה יכולים להשפיע לרעה על הדוחות והניתוחים, ולגרום לריכוז של נתונים בשורה (other).
דוגמה
דוגמאות למאפיינים בעלי עוצמה גבוהה שאסור להשתמש בהם או שעדיף להימנע מהם:
- שימוש במאפיין מותאם אישית לאיסוף המזהה הייחודי של כל משתמש. במקום זאת, יש להשתמש בתכונה User-ID.
- כאן מוסבר איך לפעול בתרחישים לדוגמה בלי ליצור מאפיין מותאם אישית לאיסוף של מזהה המשתמש.
- שימוש במאפיין מותאם אישית לצורך שליחת מזהים ייחודיים לכל סשן, כמו מזהה סשן.
- שליחת חותמת זמן כמאפיין מותאם אישית.
הערה: כששולחים נתונים ל-Google Analytics, כל ערך במאפיין מותאם אישית שדומה למספר יטופל כמספר, גם אם הוא היה במקור בפורמט טקסט.
דוגמאות:
- אם שולחים את הביטוי "9343.324234" (כטקסט), מערכת GA4 תפרש אותו כמספר 9343.32.
- אם שולחים את הביטוי "94E40" (כטקסט), מערכת GA4 תפרש אותו כמספר 9.4e+41 (סימון מדעי).
לסיום, מומלץ לא להגדיר מאפיין מותאם אישית של פרמטר שהוא כבר מאפיין מוגדר מראש, כמו מאפייני הדף והמסך או מזהה עסקה. הגדרה של מאפיין כזה לא תשפיע על העוצמה (cardinality), אבל המאפיין ייכלל במכסת המאפיינים המותאמים אישית.
הוצאה משימוש של דוחות על פרמטרים מותאמים אישית
כשמשתמשים במאפיינים ומדדים מותאמים אישית ברמת האירוע, המערכת מציינת פרמטרים שמשויכים למאפיינים ולמדדים ברמת הנכס כולו, כך שאפשר ליצור מאפיין או מדד יחיד על סמך פרמטר ולדווח עליו במספר לא מוגבל של אירועים. בעבר, בדוחות על פרמטרים מותאמים אישית, הפרמטרים צוינו עבור אירועים נפרדים. לכן אם רציתם לדווח על אותו פרמטר עבור חמישה אירועים שונים, הייתם צריכים להשתמש בחמישה מתוך המגבלה של 100 מאפיינים ומדדים מותאמים אישית.
לאחר ההוצאה משימוש של הדוחות על פרמטרים מותאמים אישית, מערכת Analytics שמרה את הנתונים ההיסטוריים שהצטברו ברמת האירוע, והנתונים החדשים שנצברים מתווספים אל הנתונים ההיסטוריים האלה. במקרים שבהם פרמטר מסוים נרשם עבור כמה אירועים, מערכת Analytics מבחינה בין המופעים של הפרמטר על ידי הקצאת שם של מאפיין או מדד שכולל את שם האירוע שמוקצה אליו באותו הזמן (למשל, "custom_dimension_name [event_name]").
כדי לא לחרוג מהמגבלה, השיטה המומלצת היא להסיר עותקים כפולים של מאפיינים ומדדים מותאמים אישית שנרשמו בכמה אירועים.
מאפיינים מותאמים אישית ברמת המשתמש חוסכים לכם את הצורך לחשוב על 'משבצות'. מאפייני המשתמשים הופכים לכינויים של משבצות למאפיינים מותאמים אישית ברמת המשתמש. כך המפתחים יכולים להתמקד במעקב אחרי נתונים עם שמות משמעותיים, בלי לשייך כל נתון למספר משבצת שרירותי.