Как загрузить данные из API Google ***ytics в R: часть 2
Как получить данные из Google ***ytics в R и загрузить в Power BI Несколько лет назад я уже рассказывал о том
Мы рассмотрим пакет google***yticsR, написанный Марком Эдмондсом. Марк ведет личный блог и сайт с документацией к пакету, о котором пойдет речь.
В этой статье много примеров кода взято с официального сайта пакета google***yticsR.
Какие дополнительные функции есть в google***yticsR
Самые интересные функции пакета google***yticsR:
- автоматическая авторизация с помощью переменных среды;
- User Activity API, который дает вам возможность запрашивать сырые данные;
- расширенные возможности по сегментации данных;
- управление пользователями Google ***ytics;
- продвинутая технология обхода семплирования;
- когортный анализ;
- возможность сравнивать данные за два указанных периода;
- пакетная отправка запросов;
- вычисляемые показатели.
Перед тем, как сделать свой первый запрос к API Google ***ytics, необходимо пройти несколько подготовительных шагов.
- Выбрать наиболее подходящий способ авторизации.
- При необходимости создать проект в Google Cloud, если его у вас до сих пор нет.
- Создать ключ сервисного аккаунта или обычные учетные данные.
- Если создали сервисный аккаунт, дать на его почтовый адрес доступ к нужным аккаунтам Google ***ytics.
- При необходимости создать переменные среды.
- Включить API Google ***ytics.
В каждом из этих этапов есть свои нюансы, поэтому рассмотрим блоки подробно.
Авторизация
Работа с любым API начинается с авторизации. В google***yticsR существуют такие способы:
- Авторизация со стандартными параметрами пакета.
- Авторизация через собственное приложение, созданное в Google Cloud Console.
- Авторизация через сервисный аккаунт.
1. Авторизация через стандартные параметры
Самый простой способ прохождения авторизации — использование ga_auth() со стандартными значениями аргументов, которые установлены по умолчанию.
Пакет google***yticsR довольно активно используется, и большинство пользователей проходят авторизацию таким способом. В связи с этим вы можете столкнуться с лимитом 50000 запросов к API из одного приложения в сутки.
Поэтому я рекомендую использовать один из двух описанных ниже способов авторизации.
2. Авторизация через собственное приложение
Для авторизации через свое приложение необходимо зайти в Google Cloud Console и зарегистрировать его.
- Если у вас на данный момент не создан ни один проект, создаем его, нажав “+”.
- Переходим в «Основное меню» > «API и сервисы» > «Учетные данные».
- «Создать учетные данные» > «Идентификатор клиента OAuth».
- Вводим название.
- Далее будет сгенерирован id и secret вашего приложения, и для дальнейшей работы вам необходимо скачать JSON файл со сгенерированными данными.
После того, как вы создали приложение и скачали в JSON формате учетные данные, можете использовать его для авторизации:
ga_auth(token = \"D:/ga_auth/ga.json\", email = \"yourmail@gmail.com\")
В представленном выше коде вам необходимо изменить путь к скачанному JSON файлу и указать свою почту, под которой есть доступ к нужным аккаунтам Google ***ytics. Далее в браузере подтверждаете разрешение на доступ к данным.
Автоматическая авторизация через свое приложение
Теперь вы можете настроить автоматическую авторизацию, сделать это можно несколькими способами.
Первый заключается в установке переменных окружения с помощью R функции Sys.setenv. Важно прописать переменные до подключения пакета:
Sys.setenv(GAR_CLIENT_JSON = \"D:/ga_auth/ga.json\") Sys.setenv(GARGLE_EMAIL = \"yourmail@gmail.com\") library(google***yticsR)
Если вы сделали все верно, то при подключении пакета в консоли вы увидите сообщение про автоаутентификацию:
Setting your own client.id 2019-09-05 13:02:20> Setting client.id from gar_auth_configure(path = json) Successfully auto-authenticated via yourusername@gmail.com
Второй способ — прописать эти переменные в файл .Renviron. Этот файл считывается при старте каждой R сессии, и позволяет вам задавать необходимые переменные окружения. Находится этот файл в домашнем каталоге языка R, посмотреть расположение домашнего каталога можно с помощью комaнды path.expand(\"~\").
[1] \"C:/Users/Alsey/Documents\"
Если такой файл у вас есть, то изначально он, скорее всего, будет пустой, но даже если это не так, просто добавьте в него две строки. Если файла вообще нет, создайте обычный текстовый файл, впишите в него указанные две строки и переименуйте в .Renviron:
GAR_CLIENT_JSON=\"D:/ga_auth/ga.json\" GARGLE_EMAIL=\"yourusername@gmail.com\"
И последний способ, если вы работаете на Windows — создайте две переменные окружения: GAR_CLIENT_JSON, GARGLE_EMAIL.
Для Windows 10 и Windows 8
- В строке «Поиск» выполните поиск: «Система (Панель управления)».
- Нажмите на ссылку «Дополнительные параметры системы».
- Нажмите «Переменные среды».
- В разделе «Переменные среды» нажмите «Создать».
- По очереди создайте две переменные.
В случае использования второго и третьего метода установки опций вы будете автоматически авторизованы в Google ***ytics при подключении пакета google***yticsR.
3. Авторизация с помощью сервисного аккаунта
Третий способ авторизации позволяет вам использовать сервисный аккаунт. Для начала необходимо создать сервисный аккаунт, перейдите в Google Cloud Platform и заполните название и описание сервисного аккаунта.
Права доступа для сервисного аккаунта мы будем задавать позже, через веб-интерфейс Google ***ytics, поэтому на следующем шаге просто жмем «Продолжить».
Создаем JSON ключ:
Скачиваем JSON и нажимаем «Готово».
Открываем только что созданный ключ и копируем почту:
Заходим в Google ***ytics и расшариваем доступ к нужным аккаунтам, ресурсам и представлениям на этот электронный адрес.
Далее проходим авторизацию с помощью функции googleAuthR::gar_auth_service, передав в аргумент json_file путь к json файлу с учетными данными.
ga_auth(json_file = \"D:/ga_auth/service.json\")
Также вы можете настроить автоматическую авторизацию через сервисный аккаунт, создав переменную среды GA_AUTH_FILE и передав в нее путь к скачанному JSON файлу.
Включаем Google ***ytics API
Последний подготовительный шаг — включить в вашем проекте API сервисы Google ***ytics.
Сделать это можно через библиотеку в Google Cloud Platform. Либо перейдите по прямым ссылкам и включите:
Включенные API выглядят так:
На этом все подготовительные работы закончились и можно сделать первый запрос к API Google ***ytics.
Metadata API
Метадата API — самый простой программный интерфейс в Google ***ytics, который предназначен для запроса списка возможных полей.
В google***yticsR для этого API существует две функции, при этом они не требуют передачи каких либо дополнительных аргументов:
- google_***ytics_meta() — таблица метрик и параметров, с описанием;
- allowed_metric_dim() — получить вектор с имена всех возможных полей.
Management API
В статье, о которой я говорил в начале поста, я подробно описывал API интерфейсы, поэтому не буду дублировать эту информацию.
Загрузка объектов из иерархии Google ***ytics
- ga_account_list() — загрузка информации по всем доступным вам аккаунтам, ресурсам и представлениям;
- ga_accounts() — получить список доступных вам аккаунтов;
- ga_webproperty_list() — получить список всех ресурсов из одного аккаунта;
- ga_webproperty() — получить метаданные по одному ресурсу;
- ga_view_list() — получить список представлений из конкретного ресурса;
- ga_view() — получить метаданные по одному конкретному представлению.
То есть все перечисленные функции позволяют загрузить различные объекты и метаданные из иерархии Google ***ytics. При этом функция ga_account_list() запрашивает всю иерархию объектов для конкретного пользователя.
В зависимости от звена, занимаемого в иерархии, вам необходимо с помощью аргументов указывать родительский объект. Например, если вы хотите получить список всех ресурсов, нужно указать, из какого аккаунта вы хотите получить подчиненные ресурсы. Соответственно при запросе данных по представлениям вам необходимо указывать родительский ресурс и аккаунт.
Все перечисленные функции, кроме ga_account_list(), в зависимости от места в иерархии требуют использования одного или более аргументов:
- accountId — идентификатор аккаунта;
- webPropertyId — идентификатор ресурса в формате UA-XXXXX-X;
- profileId — идентификатор представления.
Идентификация пользователя задается при авторизации, поэтому в функциях указывать логин пользователя не нужно.
Управление пользователями
Пакет googleAnayticsR так же позволяет вам управлять пользователями. Ниже приведен список функций:
- ga_users_list() — загрузка списка пользователей у которых есть доступ к аккаунту, ресурсу или представлению;
- ga_users_delete() — удаление доступа для конкретного пользователя;
- ga_users_delete_linkid() —удаление доступа по LinkID;
- ga_users_add() — предоставить доступ пользователю;
- ga_users_update() — редактирование прав доступа определённого пользователя.
Пример кода:
# добавление пользователя ga_users_add(email = c(\"newuser@gmail.com\"), permissions = \"EDIT\", accountId = 12345) # добавляем прав пользователю # список изменений o <- list(permissions = list(local = list(\"MANAGE_USERS\"))) # расширяем права пользователю ga_users_update(\"UA-1112233-1:1234567890123456789\", update_object = o, accountId = 12345, webPropertyId = \"UA-1112233-1\") # удаляем доступ для пользователя ga_users_delete(\"newuser@gmail.com\", accountId = 12345)
LinkId можно получить из таблицы с помощью функции ga_users_list().
В Google ***ytics существуют уровни доступа для пользователей:
- MANAGE_USERS — позволяет выполнять запросы на запись к API разрешений пользователей;
- EDIT — позволяет изменять ресурсы управления данными;
- COLLABORATE — позволяет создавать, изменять и удалять объекты, а также предоставлять доступ к ним;
- READ_AND_***YZE — позволяет просматривать и использовать отчёты.
Подробнее о каждом можно узнать в Google Справке.
Другие полезные функции для работы с Management API
- ga_filter_list() — cписок фильтров;
- ga_experiment_list() — cписок экспериментов;
- ga_goal_list() — cписок целей;
- ga_remarketing_list() — cписок ремаркетинговых аудиторий;
- ga_segment_list() — cписок сегментов.
Google ***ytics Reporting API v4
Reporting API — это основный API, предназначенный для загрузки статистики из Google ***ytics программным путем.Основная функция для запроса отчетов — google_***ytics. У нее такой набор аргументов:
- viewId — ID представления Google ***ytics, из которого необходимо экспортировать данные;
- date_range — отчетный период, задается в формате вектора дат из двух или четырех элементов. Например c (start, end), или c (start1,end1,start2,end2). Даты необходимо указывать в формате «ГГГГ-ММ-ДД»;
- metrics — список показателей, которые вам необходимо запросить из API;
- dimensions — список параметров, которые вам необходимо запросить из API;
- dim_filters, met_filters — аргументы предназначенные для фильтрации данных, о них более подробно будет написано ниже;
- order — сортировка данных, так же будет рассмотрена более подробно;
- segments — применение к данным сегментов;
- pivots — позволяет изменять форму возвращаемых данных;
- cohorts — запрос данных по когортам;
- max — максимальное количество строк в запросе, для того, чтобы получить все строки укажите -1;
- samplingLevel — уровень семплирования;
- metricFormat — тип данных в возвращаемых метриках;
- anti_sample — включение механизма обхода семплинга данных;
- anti_sample_batches — алгоритм обхода семплинга, можно указать auto, или указать количество дней, по которым будет происходить разбивка подзапросов;
- slow_fetch — механизм замедления отправки запросов, при больших запросах помогает избежать 500-й ошибки;
- rows_per_call — управляет количеством строк, запрашиваемым за один запрос, не более 100000.
Простой вызов функции будет выглядеть так:
google_***ytics(ga_id, date_range = c(\"2020-01-01\", \"2020-01-10\"), metrics = \"sessions\", dimensions = \"date\")
Вместо ga_id подставьте идентификатор представления, из которого хотите получить данные. Такой запрос вернет вам количество сеансов в разрезе дней с 1 по 10 января 2020 года.
Полный список всех параметров и показателей можно найти в Dimensions & Metrics Explorer, либо запросить с помощью функций, рассмотренных ранее в разделе про Metadata API. Работу с некоторыми аргументами стоит рассмотреть более подробно.
date_range — сравниваем данные за разные периоды
Если передать в аргумент date_range вектор из двух или четырех дат, во втором случае вы получите таблицу сравнения показателей за указанные периоды.
google_***ytics(ga_id, date_range = c(\"16daysAgo\", \"9daysAgo\", \"8daysAgo\", \"yesterday\"), dimensions = \"source\", metrics = \"sessions\")
Приведенный выше код сравнит количество сессий по источникам за 7 предыдущих дней с 7 днями, которые были до них.
delta_sess <- order_type(\"sessions\",\"DESCENDING\", \"DELTA\") google_***ytics(ga_id, date_range = c(\"16daysAgo\", \"9daysAgo\", \"8daysAgo\", \"yesterday\"), dimensions = \"source\", metrics = \"sessions\", order = delta_sess)
Также можно отсортировать полученный результат в порядке убывания или возрастания дельты по указанному показателю с помощью функции order_type(). То есть получить рейтинг источников, по которым был максимальный рост или падение трафика.
Фильтрация данных
Для тех, кто привык работать с Core Reporting API v3, можно использовать аргумент filtersехpression.
Но так как google***yticsR работает с более новой версией Core Reporting API v4, рекомендую использовать другой подход.
Для фильтрации данных служит целый набор дополнительных функций:
- met_filter — создает объект фильтрации для показателей;
- dim_filter — создает объект фильтрации для параметров;
- filter_clause_ga4 — конвертирует объекты фильтрации в формат для API v4 и позволяет задать логическую И / ИЛИ связь, если вы одновременно применяете несколько фильтров.
При использовании функции filter_clause_ga4 объекты фильтрации необходимо обвернуть в функцию list.
И аргументы dim_filters и dim_filters.Пример для одного условия фильтрации:
campaign_filter <- dim_filter(dimension=\"campaign\",operator=\"REGEXP\",expressions=\"welcome\") my_filter_clause <- filter_clause_ga4(list(campaign_filter)) data_fetch <- google_***ytics( ga_id,date_range = c(\"2016-01-01\",\"2016-12-31\"), metrics = c(\"itemRevenue\",\"itemQuantity\"), dimensions = c(\"campaign\",\"transactionId\",\"dateHour\"), dim_filters = my_filter_clause)
Пример применения одновременно нескольких фильтров с указанием логической связи:
mf <- met_filter(\"bounces\", \"GREATER_THAN\", 0) mf2 <- met_filter(\"sessions\", \"GREATER\", 2) df <- dim_filter(\"source\",\"BEGINS_WITH\",\"1\",not = TRUE) df2 <- dim_filter(\"source\",\"BEGINS_WITH\",\"a\",not = TRUE) fc2 <- filter_clause_ga4(list(df, df2), operator = \"AND\") fc <- filter_clause_ga4(list(mf, mf2), operator = \"AND\") ga_data1 <- google_***ytics( ga_id, date_range = c(\"2019-07-30\",\"2019-10-01\"), dimensions=c(\\\'source\\\',\\\'medium\\\'), metrics = c(\\\'sessions\\\',\\\'bounces\\\'), met_filters = fc, dim_filters = fc2)
Вычисляемые показатели
Вы можете вычислять собственные показатели на лету с помощью функции вычисляемых показателей. По смыслу они похожи на вычисляемые показатели в интерфейсе Google ***ytics.
my_custom_metric <- c(visitPerVisitor = \"ga:visits/ga:visitors\") ga_data4 <- google_***ytics(ga_id, date_range = c(\"2019-07-30\", \"2019-10-01\"), dimensions=c(\\\'medium\\\'), metrics = c(my_custom_metric, \\\'bounces\\\'), metricFormat = c(\"FLOAT\",\"INTEGER\"))
Для этого достаточно создать именнованный вектор, в который необходимо передать формулу расчета. В нашем примере мы вычисляем количество сеансов на одного пользователя.
Аргумент metricFormat позволяет указать для каждой метрики тип данных из поддерживаемых:
- METRIC_TYPE_UNSPECIFIED — тип показателя не задан;
- INTEGER — целочисленное значение;
- FLOAT — число с плавающей точкой;
- CURRENCY — валюта;
- PERCENT — проценты;
- TIME — время в формате ЧЧ:ММ:СС.
Более подробно о каждом типе можно узнать в официальной справке Google ***ytics.
Сегменты
Вы можете использовать устаревший способ обращения к сегментам, позаимствованный из API v3.
segment_def_for_call <- \"sessions::condition::ga:medium=~^(cpc|ppc|cpa|cpm|cpv|cpp)$\" seg_obj <- segment_ga4(\"PaidTraffic\", segment_id = segment_def_for_call) segmented_ga1 <- google_***ytics(ga_id, c(\"2019-07-30\",\"2019-10-01\"), dimensions=c(\\\'source\\\',\\\'medium\\\',\\\'segment\\\'), segments = seg_obj, metrics = c(\\\'sessions\\\',\\\'bounces\\\') )
Но сегменты в API v4 более функциональные, хоть и значительно сложнее.
Для создания сегмента в API v4 следуйте иерархии функций:
- segment_element — позволяет задать условия фильтрации (по какой метрике или измерению вы будете определять сегмент). Далее полученный объект необходимо передать либо в функцию segment_vector_simple() либо в segment_vector_sequence() ;
- segment_vector_simple() и segment_vector_sequence() — позволяют определить, является ли ваш сегмент последовательностью или нет;
- segment_define() — задает логическую последовательность в сегменте;
- segment_ga4() — позволяет задать уровень действия сегмента, то есть пользователь или сеанс, а также дать сегменту имя, которое будет отображаться в результирующей таблице при вызове параметра ga:segment.
Пример создания и использования сегмента:
se2 <- segment_element(\"medium\", operator = \"EXACT\", type = \"DIMENSION\", expressions = \"organic\") se3 <- segment_element(\"medium\", operator = \"EXACT\", type = \"DIMENSION\", not = TRUE, expressions = \"organic\") sv_sequence <- segment_vector_sequence(list(list(se2), list(se3))) seq_defined2 <- segment_define(list(sv_sequence)) segment4_seq <- segment_ga4(\"sequence\", user_segment = seq_defined2) segment_seq_example <- google_***ytics(ga_id, c(\"2019-08-01\",\"2019-09-01\"), dimensions=c(\\\'source\\\',\\\'segment\\\'), segments = segment4_seq, metrics = c(\\\'sessions\\\',\\\'bounces\\\') )
Синтаксис сегментов достаточно сложный, поэтому вы можете использовать готовый аддон для RStudio и создавать сегменты с помощью графического интерфейса.
Когортный анализ
Когортный анализ в Google ***ytics: пошаговая инструкция Еще одна функция, недоступная в API v3. Если вы пока не знаете,
Для получения когортного отчета выполните шаги:
- Создайте когорты с помощью функции make_cohort_group().
- Используйте аргумент cohort в функции google_***ytics().
Пример создания когортного отчета:
cohort4 <- make_cohort_group(list(\"Oct2019\" = c(\"2019-10-01\", \"2019-10-31\"), \"Feb2019\" = c(\"2019-11-01\", \"2019-11-30\"), \"Dec2019\" = c(\"2019-12-01\", \"2019-12-31\"))) google_***ytics(ga_id, dimensions=c(\\\'cohort\\\',\\\'ga:cohortNthMonth\\\'), metrics = c(\\\'cohortTotalUsers\\\',\\\'ga:cohortActiveUsers\\\'), cohort = cohort4 )
Список специальных параметров и показателей для когортного отчета можно в официальной документации.
User Activity API
Самый новый API из всех доступных в Google ***ytics. Позволяет запрашивать данные об активности пользователя, то есть дает возможность получать сырые данные.
Чтобы получить сырые данные по пользователям изначально необходимо получить список идентификаторов — client_id всех пользователей. Сделать это можно, запросив параметр clientId.
cids <- google_***ytics(ga_id, date_range = c(\"16DaysAgo\",\"yesterday\"), metrics = \"sessions\", dimensions = \"clientId\")
Используя функцию ga_clientid_activity() вы можете получить все действия любого посетителя сайта за указанный период. Также на вход можно передать вектор из идентификаторов клиентов.
users <- ga_clientid_activity(cids, ga_id, date_range = c(\"16DaysAgo\",\"yesterday\"))
Аргументы функции ga_clientid_activity():
- ids — вектор содержащий ClientID или UserID;
- viewId — идентификатор представления;
- id_type — тип идентификатора, возможные значения: \"CLIENT_ID\", \"USER_ID”;
- activity_type — фильтрация по типу действий, которые вы хотите получить, возможные значения: \"PAGEVIEW\", \"SCREENVIEW\", \"GOAL\", \"ECOMMERCE\", \"EVENT\";
- date_range — диапазон дат, за который вы хотите получить данные по посетителям.
В результаты работы функции вы получите объект со всеми сеансами и хитами. Если объект называется как в моем примере users, то обратиться к сеансам или хитам можно так:
users # сеансы users # хиты
Выводы
В этой статье мы подробно рассмотрели основные возможности API Google ***ytics и пакета google***yticsR. Теперь вы умеете:
- проходить авторизацию в API Google ***ytics различными способами;
- получать сырые данные из API Google ***ytics;
- получать данные в разрезе когорт;
- запрашивать стандартные отчеты из Google ***ytics Core Reporting API.
На самом деле уместить в одну статью весь доступный в google***yticsR функционал довольно сложно, но я постарался описать самый важный. Если у вас возникли вопросы, задавайте в комментариях.
Комментарии:
Если у вас есть продукт, о котором миру стоит узнать, книга Pitch perfect придется вам очень кстати....
23 05 2025 5:25:52
кейсы по seo интернет-магазина модной одежды в Болгарии: как мы сняли негативный эффект от Google Penguin и получили ROMI (возврат маркетинговых инвестиций) 1428%...
22 05 2025 7:29:37
Зная стоимость клика в вашей тематике или регионе, коэффициент конверсии на сайте, вы можете оценить объем необходимых в рекламу инвестиций и прогнозировать стоимость конверсии. Узнать больше!...
21 05 2025 14:42:40
Что нам дают знания о статистике контента в социальных сетях и какими сервисами анализировать данные...
20 05 2025 16:41:20
Темная сторона лайков или правда о продвижении постов в Facebook...
19 05 2025 4:58:12
Создание репутации крутого специалиста — дело рук крутого специалиста....
18 05 2025 12:30:34
Идея ORM состоит в том, чтобы вызывать положительное мнение о вашей деятельности, работая с отзывами или комментариями, в результате чего больше людей будут покупать ваши товары или услуги. Узнать больше!...
17 05 2025 17:43:10
Данные по 43 миллионам кликов в 27 тематиках и 391 городах страны...
16 05 2025 7:36:57
SMM для агентства перформанс-маркетинга. Как уйти от сухих текстов и стандартных баннеров для бизнес-страницы....
15 05 2025 4:47:19
Образ гармонии, почерк и потребности — рецензия на книгу Яна Чихольда «Облик книги»....
14 05 2025 12:38:38
Создаем список тем, которые заинтересуют пользователя — для этого используем простые сервисы по типу Вордстат. Также изучаем деятельность конкурентов. Узнать больше!...
13 05 2025 13:18:13
В Netpeak появляется больше клиентов с четкими задачами по продвижению своих мобильных приложений в iOS и Android. В этом посте — кейс приложения популярной доски объявлений....
12 05 2025 3:51:25
зеркальные нейроны и сознание. как они влияют на наше поведение?...
11 05 2025 8:54:20
Решение для поискового продвижения крупных проектов (от 300 000 страниц)....
10 05 2025 21:18:36
О работе внутреннего и внешнего контент-маркетолога: необходимые знания и навыки для старта, плюшки и головная боль. Все здесь....
09 05 2025 12:19:24
Представление — это уровень доступа в аккаунте Google ***ytics. На уровне представления можно предоставить или ограничить доступ пользователей к отчетам и аналитическим инструментам...
08 05 2025 17:10:16
Tencent — китайская компания, мировой лидер в сфере игр. Все о создании компании, доходах, прибыли, инвестициях. Особенности ведения бизнеса в Китае — в пересказе статьи Паки Маккормик. Читать дальше!...
07 05 2025 12:57:13
У каждого сайта в топе есть страница, о существовании которой знают только роботы и... SEO-специалисты. Это robots.txt или индексный файл....
06 05 2025 15:56:39
«Настольная» методичка для предпринимателей и маркетологов....
05 05 2025 3:27:12
Если вам нужно быстро изменить небольшой объем контента на сайте без доступа к CMS, можно воспользоваться GTM. Как именно, читайте дальше....
04 05 2025 20:15:59
Сакральные знания о контекстной рекламе для экспертов и тех, кто с ними сотрудничает....
03 05 2025 6:52:26
Как избежать ошибок при продвижении интернет-магазина с помощью видеоблогеров....
02 05 2025 8:39:13
Популярные размеры баннеров. Найти самый топовый из джентльменского набора! Мы провели свое исследование....
01 05 2025 6:52:37
Мы предложили фанам бренда прокатиться на автомобиле SEAT Altea Freetrack!...
30 04 2025 17:47:37
Обзор новой версии краулера Netpeak Spider 3.0, которая включает в себя около 300 изменений: от супер-фич до небольших фиксов в юзабилити....
29 04 2025 12:20:45
Энн Смарти (Ann Smarty), пожалуй, самая известная публичная личность в мире контент-маркетинга и поискового продвижения. За несколько лет она прошла путь от SEO-блогера до главного редактора авторитетного Search Engine Journal и CEO одного из самых популя...
28 04 2025 10:37:24
Три способа парсинга данных с помощью Owox BI Pipeline, Mix Data BI Import, Owox BI Power Upload....
27 04 2025 1:33:45
Система почтового маркетинга. Как удержать доверия подписчиков одним приветственным письмом...
26 04 2025 7:57:28
PR должен решать задачи бизнеса и для этого мало мониторить упоминания компании или бренда, нужно анализировать. С появлением соцсетей пиар изменился. Узнать больше!...
25 04 2025 19:18:54
Определение и настройка главного зеркала сайта в поисковых системах — первое, что нужно сделать перед раскруткой сайта...
24 04 2025 11:25:22
Первое подробное руководство по работе с оконными функциями в Google BigQuery....
23 04 2025 10:22:47
Голосуй за первых лиц маркетинга ecommerce-проектов Украины...
22 04 2025 7:26:42
Всё о вебхуках. Как настроить механизм получения уведомлений о событиях с помощью функций обратных вызовов....
21 04 2025 5:28:25
По-настоящему работающих идей не так много, поэтому не стоит бояться творчески заимствовать лучшие наработки и адаптировать их....
20 04 2025 10:16:55
Читайте, если не хотите «слить» бюджет. Определите конкретные цели и УТП, соберите аналитику, идите к специалисту без опыта работы в конкретной нише и другие рекомендации эксперта. Читайте подробнее в статье!...
19 04 2025 21:35:54
СЕО of Augmented Pixels рассказал нам о принципах ведения бизнеса в Украине и США, о ненужности бизнес-планов и креативных питчей, а также о способе стать лучшим программистом...
18 04 2025 17:38:49
Делимся полезным скриптом — он проверяет код ответа сервера для списка страниц, до 1000 за сутки....
17 04 2025 5:19:15
Для одной компании смена description это что-то пустяковое. Здесь же — настоящий бренд-менеджмент....
16 04 2025 12:21:31
Про работу мозга и запоминание из книги Торкеля Клинберга «Информационный поток и пределы рабочей памяти» и обзор игр Lumosity....
15 04 2025 2:46:35
20 сервисов для прокачки контента под SEO. Штуки, которые будут полезны новичкам и экспертам....
14 04 2025 12:33:19
Таблицы Google позволят перенести рекламную кампанию и сохранить при этом ключевые слова в разных типах соответствия. Подробный мануал — в новом посте....
13 04 2025 21:54:50
Также повысили количество транзакций на 191% (по сравнению с аналогичным периодом прошлого года)....
12 04 2025 6:33:46
Создание успешного стартапа в нише телемедицины. Без дополнительных трат увеличил за 6 месяцев доход на 1983%, а клиентскую базу — более чем на 1000%....
11 04 2025 15:42:10
Как сэкономить на рекламе мобильных приложений в Facebook...
10 04 2025 20:47:33
Истории бизнеса и советы от Игоря Жаданова (Readdle), Александра Галкина (Competera) и Рагнара Саас (Pipedrive)...
09 04 2025 9:21:49
Что нужно сделать, чтобы ваши объявления показывались только заинтересованным клиентам? В первую очередь, подобрать ключевые слова, релевантные запросу потенциального клиента и ориентированные на пользователей с мотивацией совершить действие....
08 04 2025 7:32:19
Обзор ресурса по подбору ключевых запросов www.SEMRUSH.com на Netpeak.ua...
07 04 2025 9:59:13
Рассказывайте о развитии фирмы, ее достижениях, масштабах деятельности — это то, что нужно вашим потенциальным клиентам. Так вы повысите их лояльность. Узнать больше!...
06 04 2025 5:57:31
Готовы ли вы доверить основные настройки кампании автоматическим алгоритмам?...
05 04 2025 4:59:41
Обновление от Google: похожие аудитории можно использовать не только для медийных, но и для поисковых и торговых кампаний...
04 04 2025 8:58:46
Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::