Блог Productstar
UTM-метки: как понять, откуда к вам приходит трафик?
Грамотное маркетинговое продвижение – это всегда комплексная работа.
Аудиторию на сайт можно привлечь:

⦁ Через запуск рекламной кампании в социальных сетях;
⦁ Через контекстную рекламу;
⦁ Через блогеров;
⦁ Через рассылки и т.д.

В рамках кампании по раскрутке сайта вы можете использовать десятки разных каналов продвижения, но все ли они будут эффективны?

Как понять, с какого источника к вам идут люди, а где вы тратите деньги впустую?
Задачу решают UTM-метки: специальный код, который встраивается непосредственно в ссылку и позволяет чётко определить, откуда человек пришёл на целевую страницу.

С их помощью вы может сравнить:
⦁ Рентабельность каналов продвижения (прямой рекламы, размещения у блогеров, постов в соцсетях и т. д.);
⦁ Эффективность контента и чёткое понимание своей аудитории (какой контент даёт результаты, а какой – нет).

Проанализировав полученные с использованием ЮТМ-меток сведения, вы сможете оптимизировать свои кампании и получить с каждого вложенного рубля максимальную отдачу.
Структура UTM-метки
Цель большинства видов интернет-рекламы в том, чтобы заставить пользователя нажать на баннер или линк, перейти на целевую страницу (карточку товара, посадочную). Вот в этот URL и встраивается UTM-метка.

Допустим, вы гоните трафик на веб-ресурс «http://mywebsite.com», ссылка с ЮТМ получится примерно такая:

http://mywebsite.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=testcamp1
В её структуре всё очень просто:

utm_source – откуда пришёл трафик, его источник. В приведённом выше примере делаем ссылку для Директа, поэтому здесь указан yandex;
utm_medium – это разновидность рекламы («cpc» – «цена за клик», контекст);
utm_campaign – а это название нашей кампании, «testcamp1».

Все три параметра выше являются обязательными, их должна содержать любая используемая вами UTM-метка. В дополнение к ним можно указать ещё два ключа:

utm_content – номер поста, тип объявления, его идентификатор и т. д.;
utm_term – ключевое слово, по которому пользователь вёл поиск.
Создать UTM-метку можно как самостоятельно, просто добавив необходимые параметры в структуру ссылки, так и с применением специально созданных для таких задач генераторов.

Например, интерфейс нужного вам модуля Tilda.

Можно выбрать один из популярных пресетов (Google Adwords, Яндекс.Директ, Вконтакте и т. д.), а можно заполнить все поля вручную.

Другой пример – Calibri.

Подобных сервисов достаточно много, функционал у них практически идентичный – выбирайте тот сайт, который больше нравится лично вам.
Посмотреть собранную UTM-метками статистику можно в личном кабинете той рекламной системы, которой вы пользуетесь: Яндекс.Метрика, Google Analytics и т.п.
Совет: если у вас много объявлений, лучше не пользоваться компоновщиками – запутаетесь. Заполняйте метки вручную, по заранее созданным шаблонам (о них рассказываем ниже).
Динамические параметры UTM-меток
Выше мы убедились, что сделать ЮТМ-метку очень просто… когда она одна. Если у вас есть хотя бы сотня активных объявлений, то прописывать для каждого ключевые слова и другие параметры будет, мягко говоря, утомительно.

Хорошо, что заниматься этим и не придётся!
Все крупные рекламные сети предлагают использовать динамические параметры UTM-меток. Это переменные, которые вы ставите вместо чётко определённого слова.

Наткнувшись на такую метку, система сама подставляет вместо неё актуальное значение параметра, без лишних трат сил и времени с вашей стороны.

Прописываются динамические переменные в фигурных скобках {}, и у каждой рекламной площадки есть свой список поддерживаемых ключей.
Самые полезные переменные на примере Яндекс.Директа, которыми вы можете пользоваться:

{campaign_id} – уникальный номер кампании;
{keyword} – использованное ключевое слово;
{source_type} – поисковая была площадка или тематическая;
{device_type} – с какого устройства пользователь смотрел рекламу: ПК, планшет или смартфон;
{region_name} – из какого региона пришёл трафик;
{position_type}{position} – в каком блоке показали рекламу и на какой позиции.
Готовый URL с переменными может выглядеть вот так:

http://mywebsite.com/?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign_id}?utm_term={keyword}&utm_content={source_type}_{device_type}_{region_name}_{position_type}_{position}
Вам достаточно один раз сделать для себя несколько подходящих шаблонов URL с UTM-метками, чтобы потом пользоваться ими в каждой кампании и получать максимум информации об источниках рекламного трафика.

Мы рекомендуем подготовить следующие шаблоны:
CPC для Директа;
⦁ CPC для Adwords;
⦁ CPC для платных баннеров;
⦁ SMM для соцсетей, в которых размещаетесь: VK, Facebook и т. д.


Опционально можно добавить шаблоны для трафика с размещённого на собственном сайте или сайтах партнёров контента.

Главное – не увлекайтесь: создайте необходимый минимум шаблонов, аккуратно их заполняйте, и ваша статистика по рекламным кампаниям всегда будет выглядеть прозрачно!
Хочешь узнать детальнее про наш курс по аналитике?
Трудоустройство
гарантия трудостройства в течение 6 месяцев обучения
Поддержка ментором
прохождение курса с удобной вам скоростью
Акцент на практику
практика после каждой из 60 лекций на кейсах ведущих компаний рынка
Программа курса (6 месяцев)
но можно идти со своей скоростью
Блок 1: "База продуктовой аналитики"
- Денис Соболев (Content Product Manager в Skyeng)
- Сергей Филатов (Senior Marketing Analyst в Estee Lauder)
- Илья Красинский (CEO и Founder at Rick.ai)

  • Введение
  • Роль и место аналитика в продуктовой команде
  • Управление продуктом на основе модели Lean Canvas и роль аналитики в этой модели
  • HADI-циклы в продуктовой аналитике
  • Основные типы бизнес-метрик
  • Навыки построения метрик (например по методологии Lean Analytics)
  • Unit-экономика
  • Декомпозиция метрик и факторный анализ - практика
  • Введение в web-аналитику: основные понятия и инструменты
10 часов теории и 10 часов практики
Блок 2: "Веб-аналитика + Мобайл-аналитика"
- Александра Кулачикова (Avito, ex-Head of Analytical Products marketing в Яндекс)
- Павел Мрыкин (Эксперт по сквозной аналитике в Calltouch / Эксперт Яндекса по обучению)
- Владислав Прищепов (Менеджер по продукту в AppMetrica)

  • UTM-метки
  • Возможности передачи и сбора данных из систем аналитики — ClickHouse, OWOX и BigQuery
  • Инструменты веб-аналитики
  • Регулярные выражения и их использование в Google Analytics и Yandex Metrica
  • Google Analytics web+app: важные особенности и возможности
  • GTM - особенности работы и основные возможности
  • Основные отчеты Google Analytics
  • Основные отчеты Yandex Metrica
  • Инструменты app-аналитики
  • Основные отчеты App Metrica
10 часов теории и 15 часов практики
Блок 3: "Маркетинговая аналитика и нюансы"
- Александра Кулачикова (Avito, ex-Head of Analytical Products marketing в Яндекс)
- Павел Мрыкин (Эксперт по сквозной аналитике в Calltouch / Эксперт Яндекса по обучению)
- Ксения Петрова (Директор по Монетизации, Skyeng)

  • Введение в маркетинговую аналитику
  • KPI и метрики
  • Основные источники данных и методы их анализа
  • Сквозная аналитика
  • Методы сегментации клиентов и целевой аудитории
  • Введение в RFM-анализ
  • Введение в когортный анализ
10 часов теории + 10 часов практики
Блок 4: "A/B-тестирование"
- Андрей Менде (Product Manager в Booking.com)

  • Проверка гипотез и поиск точек роста с помощью A/B-тестирования
  • Введение в теорию выборочных обследований
  • Математическая статистика в теории выборочных обследований
  • Статистическая проверка итогов тестирования
  • Последовательность проведения A/B-тестов. Оценка затрат на тесты. Карты гипотез
  • Как проводить тестирование, если данных недостаточно?
  • Основные проблемы A/B-тестирования и способы их решения
  • Сравнительный обзор основных инструментов A/B-тестирования
  • Особенности проведения A/B-тестов в оффлайн-бизнесе
  • Настройка A/B-тестов в Google Optimize - практика
  • Настройка A/B-тестов в Firebase - практика
15 часов теории + 10 часов практики
Блок 5: "Изучение SQL и Python"
Секретный гость

  • Введение в SQL (реляционные БД, принципы работы SQL, DML и типы данных)
  • Фильтрация данных и вычисляемые поля - практика (SELECT, SUM, AVG, GROUP BY, ..)
  • SQL: группировка данных, подзапросы и объединение таблиц - практика (INNER, LEFT, RIGHT, DISTINCT, ..)
  • Обновление, добавление и удаление данных. Работа с таблицами (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, FOREIGN KEY, ..)
  • Оконные функции. Представления и хранимые процедуры. Особенности обработки транзакций
  • Расширенные возможности SQL и основные ограничения
  • Работа с популярными программами (MySQL, SQL Server, Redash, Tableau)
  • Python: настройка окружения, базовые структуры данных и основные операторы
  • Python: работа с файлами и форматированный вывод
  • Python: пространства имен и области видимости, классы и объекты
  • Python: инструменты функционального программирования
  • Python: стандартные и сторонние библиотеки Python для анализа данных
25 часов теории + 40 часов практики
Блок 6: "Инструменты визуализации и хранения данных"
- Сергей Шивалин (Product owner: системы сквозной аналитики в UMSolution)
- Александр Иванов (Google Products Expert)
- Алексей Чернобровов (Data Scientist, Консультант по работе с данными)

  • Сравнительный обзор основных инструментов визуализации данных
  • Основные ошибки при проектировании отчетности и визуализации данных
  • Расширенные возможности визуализации в Excel и Google Sheets
  • Google Data Studio + практика
  • Возможности OWOX для визуализации отчетов по web-аналитике
  • Организация хранения данных для целей анализа
10 часов теории + 15 часов практики
Блок 7: "Работа аналитика в команде"
- Алексей Чернобровов (Data Scientist, Консультант по работе с данными)
- Елена Серегина (Lecturer в Higher School Of Economics/ Founder в DataLatte/ ex-Product and Marketing Analyst в Яндекс.Такси)

  • Презентация результата команде
  • Решение бизнес-задач в команде
  • Как работать с командой и подрядчиками
  • Как управлять процессами по аналитике
10 часов теории + 10 часов практики
Блок 8: "Дипломная работа и помощь с трудоустройством"
- Алексей Чернобровов (Data Scientist, Консультант по работе с данными)
- Елена Серегина (Lecturer в Higher School Of Economics/ Founder в DataLatte/ ex-Product and Marketing Analyst в Яндекс.Такси)

  • Презентация результата команде
  • Решение бизнес-задач в команде
  • Как работать с командой и подрядчиками
  • Как управлять процессами по аналитике
10 часов теории + 10 часов практики
Узнать детали по курсу "Профессия: Аналитик" и получить консультацию
Мы свяжемся с вами, ответим на вопросы и пришлём расширенную программу курса
Записываясь на курс, я соглашаюсь с офертой и политикой конфиденциальности
Добавляйтесь в наш Telegram-канал
и получайте полезные материалы для аналитиков