YouTube + Google Tag Manager

С развитием Google Tag Manager мы можем легко отслеживать взаимодействие пользователей с видео-контентом на сайте. Статистика просмотров видео на ресурсе будет выглядеть вот так:

аналитика видео

Зачем и кому это может быть полезно?
• Многие блогеры и владельцы сайтов для поднятия поведенческих факторов встраивают видеоролики в записи. Люди смотрят видео и тем самым больше времени проводят на сайте. Правильно настроенный GTM помогает понять, какой тип видео люди досматривают до конца. Это позволяет увеличивать время нахождения на сайте.
• Для сервисов, онлайн-магазинов или лэндингов GTM позволяет эффективнее собирать списки ремаркетинга. Люди, посмотревшие видео, с большей вероятностью купят товар (или совершат другое необходимое действие).
• Владельцы сайтов, которые самостоятельно делают видео, при помощи GTM могут лучше понять свою аудиторию.

Как настроить Google Tag Manager?

Важно: Мы будем отслеживать все видео, которые вставлены на сайт посредством iframe (стандартный способ встраивания видео на сайт).

1) Регистрируемся/логинимся в GTM: tagmanager.google.com, размещаем код на сайте, добавляем новый тег для связи с аккаунтом Google Analytics (если это все еще не сделано).

универсальная аналитика

2) Создаем переменную YouTube is present. Переменная – собственный код JavaScript. Вставляем код, который дан ниже. Он проверяет, есть ли видео на странице.

ютуб аналитика

3) Создаем триггер “YouTube present”. Выбор события – просмотр страницы, тип триггера “Модель DOM готова”. Условие активации – созданная ранее переменная “Youtube is present” равно “true”.

триггер ютуб

Триггер также будет включаться, если видео присутствует на странице.

4) Теперь надо создать тег и вставить непосредственно сам скрипт, который будет отслеживать процент просмотра видео и отдавать информацию в Google Analytics, а также удобно отображать заголовки.

Сам скрипт:

Создаем тег «Youtube Listener», выбираем пользовательский тег «HTML» и вставляем код скрипта.

youtube listener

Условие активации – созданный ранее триггер “YouTube present”.

условие активации

5) Для того чтобы передать всю информацию, надо создать еще 3 переменных: Event Action, Event Category, Event Label. Тип – переменная уровня данных.
В поле “Имя переменной уровня данных” прописываем соответственно “eventAction”, “eventCategory”, “eventLabel”. Версия уровня данных – Версия 2.

event action

event category

Также нужно создать пользовательский триггер для отсылки всех данных в Google Analytics. Выбор события – пользовательское событие. В условии активации в имени события пишем “YouTube”.

youtube

6) Для того чтобы собрать все данные и отослать их в Google Analytics создаем еще один тег “UA YouTube Event”. Выбор продукта – Google Analytics, выбор типа тега – Universal Analytics.

ua

Теперь о настройках тега. В идентификатор ставим наш идентификатор Universal Analytics, тип отслеживания – Событие. Для категории выбираем – Event Category, для действия – Event Action, для ярлыка – Event Label. Условие активации – Youtube Event (триггер созданный на пятом шаге).

настройка тега

В целом должна получиться такая картина:

настройка аналитики видео ютуб

Этот тег будет посылать все взаимодействия с YouTube-видео в Google Analytics.

7) Для того чтобы проверить работу, в правом верхнем углу нажмите на стрелку около “Опубликовать” и далее выберите “Предварительный просмотр и отладка”.

отладка

Теперь перейдите на страницу сайта, где вставлено YouTube-видео, нажмите на проигрывание и потом остановите. У вас должны активироваться все 3 тега.

теги ютуб

Если все активировалось, то возвращайтесь в Google TM и нажмите “Опубликовать”.
После этого можете сами проиграть видео и остановить. Все данные должны появиться в разделе «События» в GA во вкладке “В режиме реального времени”.

аналитика ютуб

Источник

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.