Зачем указывать значения по умолчанию для UTM источник/канал в настройках потока?

Данная статья актуальна для потоков Yandex.Direct→Google BigQuery, Facebook→Google BigQuery, Linkedin→Google BigQuery, а также Linkedin→Google Analytics.
Об особенностях обработки UTM-меток в потоках из Criteo, читайте в этой статье

Для корректной атрибуции рекламных расходов на сессии пользователей важно, чтобы значения параметров источник/канал в потоке OWOX BI совпадали с UTM-разметкой в вашем рекламном кабинете. Однако в ряде случаев у OWOX BI нет возможности получить реальные значения для параметров источник/канал, которые были присвоены в момент показа рекламы. Например, если:

  • UTM-метки не указаны в рекламном кабинете;
  • UTM-метки указаны некорректно;
  • используются короткие ссылки, для которых еще не реализована поддержка в OWOX BI;
  • используется тип рекламы, по которому невозможно получить информацию по UTM-меткам в API рекламного сервиса. Например, МКБ в Yandex.Direct.

Отсутствие или несовпадение UTM-меток впоследствии приводит к расхождениям при расчете стоимости сессий.

Чтобы предупредить подобную ситуацию, вы можете задать значения по умолчанию для UTM источник/канал. Указанные вами значения будут записаны в таблицы данных о расходах только в случае, если реальные значения UTM-параметров не будут получены OWOX BI.

Задать значения по умолчанию для параметров источник/канал можно двумя способами:

  • на шаге 6 воронки при создания нового потока;

utm_funnel3_ru.png

  • в Настройках существующего потока. Обратите внимание, указанные здесь значения источник/канал будут применены к новым данным, импортированным после внесения изменений. Исторические данные будут обновлены только в рамках актуализационного окна. Подробнее об актуализации данных для потоков в Google BigQuery и Google Analytics читайте по указанным ссылкам.

utm_settings_ru.png

ВажноКомбинация значений google/organic для параметров источник/канал недопустима в потоках Yandex.Direct→Google BigQuery, Facebook→Google BigQuery, Linkedin→Google BigQuery и Linkedin→Google Analytics.

Была ли эта статья полезной?
Пользователи, считающие этот материал полезным: 0 из 0
Еще есть вопросы? Отправить запрос

0 Комментарии

Войдите в службу, чтобы оставить комментарий.