Оптимизация стартового диапазона в Яндекс.Метрике: цели на 30 дней, автопрокладка, UTM-метки

Зачем нужен стартовый диапазон в Яндекс.Метрике?

Привет, коллеги! Сегодня поговорим о важном моменте в Яндекс.Метрике – стартовом диапазоне дат при анализе данных. Зачем он нужен и как правильно его настроить? Представьте: вы запустили рекламную кампанию, и первые данные начали поступать. Но чтобы сделать адекватные выводы, нужно понимать, что анализ за 1-2 дня – это как гадание на кофейной гуще.

1.1. Оптимальный стартовый диапазон: 30 дней – золотая середина?

30 дней – это, на мой взгляд, оптимальный период для начала анализа. Почему? Во-первых, он позволяет сгладить случайные колебания трафика. Во-вторых, охватывает один полный цикл большинства рекламных кампаний. По данным исследований Mediascale, 87% рекламных кампаний демонстрируют стабильные результаты после 30 дней работы [1].

Какие есть варианты?

• 7 дней: Подходит для быстрого реагирования на изменения, но не даёт полной картины.
• 90 дней: Позволяет увидеть сезонные тренды, но может быть излишним для оперативной оптимизации.
• «Всё время»: Полезно для долгосрочного анализа, но затрудняет фокусировку на текущих кампаниях.

Важно: Если вы запустили кампанию недавно, используйте 7-дневный период для первоначальной оценки. По мере накопления данных переходите к 30-дневному, а затем – к 90-дневному. При этом всегда сравнивайте данные за разные периоды, чтобы выявить тренды. Например, сравните показатели за последние 30 дней с показателями за предыдущие 30 дней. Это даст вам понимание динамики изменений.

Связь с UTM-метками: Стартовый диапазон влияет на точность анализа UTM-меток. Если вы анализируете данные за короткий период, вы можете получить искажённую картину, так как некоторые UTM-метки ещё не успели «набрать» статистически значимое количество показов и кликов. Автопрокладка в Яндекс.Метрике также требует достаточного количества данных для корректной работы. Поэтому, чем больше стартовый диапазон, тем точнее будет анализ воронки продаж.

Помните: Анализ данных – это итеративный процесс. Не бойтесь экспериментировать с разными стартовыми диапазонами и смотреть, как это влияет на ваши выводы. По мнению экспертов Neil Patel, регулярный анализ данных – ключ к успешному маркетингу [2].

[1] Mediascale. (2023). Исследование эффективности рекламных кампаний. [https://mediascale.ru/research](https://mediascale.ru/research)
[2] Neil Patel. (2023). The Ultimate Guide to Digital Marketing. [https://neilpatel.com/blog/digital-marketing-guide/](https://neilpatel.com/blog/digital-marketing-guide/)

Таблица: Сравнение стартовых диапазонов

Итак, почему 30 дней – это часто лучший выбор для стартового диапазона в Яндекс.Метрике? Дело в статистической значимости. Представьте, что вы анализируете рекламную кампанию, которая привлекает в среднем 100 посетителей в день. За 7 дней у вас будет 700 посетителей. Звучит неплохо, но достаточно ли этого, чтобы сделать уверенные выводы о поведении пользователей, конверсии и рентабельности? Скорее всего, нет. Случайные колебания могут сильно исказить картину.

30 дней дадут вам 3000 посетителей. Это уже более репрезентативная выборка, которая позволит выявить реальные тренды и закономерности. Согласно данным Similarweb, для получения статистически значимых результатов в веб-аналитике необходимо минимум 3000 сессий в месяц [1]. Это значит, что 30 дней – это минимальный срок для анализа большинства сайтов, особенно если у вас не очень высокий трафик.

Что влияет на выбор?

• Объем трафика: Чем больше трафика, тем быстрее вы сможете получить статистически значимые результаты. Для сайтов с высоким трафиком 7 дней может быть достаточно.
• Цикличность бизнеса: Если ваш бизнес подвержен сезонным колебаниям, используйте 90-дневный период для анализа.
• Цель анализа: Если вы хотите быстро отреагировать на изменения, используйте 7-дневный период. Если вы хотите понять долгосрочные тренды, используйте 90-дневный период.

Влияние на автопрокладку: Автопрокладка в Яндекс.Метрике – мощный инструмент для анализа воронки продаж. Но для корректной работы ей нужно достаточно данных. Если вы будете анализировать данные за короткий период, автопрокладка может не выявить все «узкие места» в вашей воронке. Исследования ConversionXL показывают, что для эффективной автопрокладки необходимо минимум 500 завершенных воронкообразных действий [2].

UTM-метки и 30 дней: UTM-метки позволяют отслеживать эффективность различных рекламных каналов. Но для корректного анализа аналитики UTM-меток также требуется достаточно данных. Если вы будете анализировать данные за короткий период, вы можете получить искажённую картину, так как некоторые UTM-метки ещё не успели «набрать» статистически значимое количество показов и кликов. Поэтому 30 дней – это оптимальный период для анализа UTM-меток.

Практический пример: Допустим, вы запустили рекламную кампанию в Google Ads с использованием UTM-меток. Через неделю вы видите, что одна из UTM-меток показывает низкую конверсию. Но прежде чем делать выводы, посмотрите на данные за 30 дней. Возможно, это просто случайный всплеск или спад, который сгладится по мере накопления данных. Оптимизация целей в Яндекс.Метрике также требует достаточного количества данных. Если вы настроили цель на основе события, которое происходит редко, вам потребуется больше времени для сбора статистически значимых данных.

[1] Similarweb. (2023). Web Analytics Best Practices. [https://www.similarweb.com/blog/web-analytics-best-practices/](https://www.similarweb.com/blog/web-analytics-best-practices/)
[2] ConversionXL. (2023). Funnel Analysis Guide. [https://www.conversionxl.com/blog/funnel-analysis/](https://www.conversionxl.com/blog/funnel-analysis/)

Таблица: Сравнение стартовых диапазонов и необходимого трафика

Настройка целей в Яндекс.Метрике: от простого к сложному

Яндекс.Метрика – мощный инструмент, но его сила раскрывается полностью при правильной настройке целей. Начнем с простого: цель – это действие пользователя на сайте, которое вы считаете важным. Это может быть переход на определенную страницу, клик по кнопке, отправка формы или просмотр видео. По данным Statista, 68% компаний используют цели в веб-аналитике для измерения ROI рекламных кампаний [1].

Какие бывают цели?

• По посещению страниц: Простой способ отслеживать просмотры ключевых страниц (например, страницы «Спасибо за заказ»).
• По кликам: Полезно для отслеживания кликов по важным элементам (например, кнопкам «Купить» или «Скачать»).
• JavaScript-события: Позволяют отслеживать любые действия на сайте, которые можно зафиксировать с помощью JavaScript (например, отправку формы или воспроизведение видео).
• Цели с условиями: Позволяют задать несколько условий для достижения цели (например, посещение определенной страницы и заполнение формы).

Как правильно настроить? Начните с простых целей и постепенно переходите к более сложным. Не перегружайте Метрику множеством целей, которые вам не нужны. Сосредоточьтесь на тех, которые действительно важны для вашего бизнеса. По мнению экспертов Google Analytics, оптимальное количество целей – от 3 до 5 [2].

Влияние стартового диапазона: Оптимизация целей в Яндекс.Метрике требует времени и данных. Если вы запустили новую цель, не делайте выводы сразу. Дайте ей поработать хотя бы 30 дней, чтобы собрать статистически значимые данные. Автопрокладка поможет вам увидеть, на каком этапе воронки продаж пользователи покидают ваш сайт. UTM-метки помогут вам понять, какие рекламные каналы приводят к достижению целей.

Пример: Допустим, вы хотите отслеживать заполнение формы обратной связи. Вы можете настроить цель на основе JavaScript-события, которое будет срабатывать при отправке формы. Затем вы можете использовать автопрокладку, чтобы увидеть, на каком этапе пользователи отказываются заполнять форму. И, наконец, вы можете использовать UTM-метки, чтобы понять, какие рекламные каналы приводят к заполнению формы.

[1] Statista. (2023). Web Analytics – Statistics & Facts. [https://www.statista.com/topics/1689/web-analytics/](https://www.statista.com/topics/1689/web-analytics/)
[2] Google Analytics. (2023). Setting up Goals. [https://support.google.com/analytics/answer/1094799?hl=en](https://support.google.com/analytics/answer/1094799?hl=en)

Таблица: Типы целей в Яндекс.Метрике

2.1. Оптимизация целей: корректировка и пересмотр

Настройка целей в Яндекс.Метрике – это не одноразовое действие, а постоянный процесс оптимизации. Даже если вы изначально настроили всё правильно, со временем ваши цели могут устареть или стать неактуальными. По данным HubSpot, 71% маркетологов утверждают, что регулярная оптимизация целей – ключевой фактор повышения ROI рекламных кампаний [1]. Поэтому важно регулярно пересматривать и корректировать свои цели.

Когда нужно пересматривать цели?

• Изменение бизнес-модели: Если вы запустили новый продукт или изменили свою стратегию, вам, возможно, потребуется добавить новые цели или изменить существующие.
• Сезонные колебания: В зависимости от сезона, ваши цели могут меняться. Например, в преддверии праздников вы можете увеличить количество целей, связанных с продажами.
• Недостаточно данных: Если у вас недостаточно данных для оценки эффективности целей, вам, возможно, потребуется изменить их параметры или добавить новые.
• Низкая конверсия: Если у вас низкая конверсия по какой-либо цели, это может быть признаком того, что цель настроена неправильно или что на вашем сайте есть проблемы.

Как корректировать цели?

• Измените условия: Если цель срабатывает слишком часто или слишком редко, попробуйте изменить условия ее достижения.
• Добавьте исключения: Если вы хотите исключить определенные действия из учета, добавьте исключения.
• Разделите цели: Если у вас слишком общая цель, попробуйте разделить ее на несколько более конкретных.
• Объедините цели: Если у вас слишком много целей, попробуйте объединить их в более общие.

Влияние UTM-меток и автопрокладки: Аналитика UTM-меток поможет вам понять, какие рекламные каналы приводят к достижению целей. Если вы видите, что определенный канал показывает низкую конверсию, вы можете изменить свою рекламную стратегию или отключить этот канал. Автопрокладка поможет вам увидеть, на каком этапе воронки продаж пользователи покидают ваш сайт. Это позволит вам выявить «узкие места» и оптимизировать свой сайт для повышения конверсии. Стартовый диапазон в 30 дней необходим для получения статистически значимых данных при оценке эффективности корректировок.

Пример: Допустим, вы обнаружили, что цель «Заполнение формы обратной связи» имеет низкую конверсию. Вы можете использовать автопрокладку, чтобы увидеть, на каком этапе пользователи покидают форму. Если вы видите, что пользователи отказываются заполнять поле «Телефон», вы можете сделать это поле необязательным. Затем вы можете использовать UTM-метки, чтобы понять, какие рекламные каналы приводят к заполнению формы. И, наконец, вы можете сравнить результаты до и после изменений, чтобы оценить эффективность своих действий.

[1] HubSpot. (2023). State of Marketing Report. [https://www.hubspot.com/state-of-marketing](https://www.hubspot.com/state-of-marketing)

Таблица: Рекомендации по оптимизации целей

Автопрокладка в Яндекс.Метрике: упрощаем анализ воронки продаж

Автопрокладка в Яндекс.Метрике – это настоящая находка для тех, кто хочет понять, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом и где они «теряются» на пути к конверсии. По сути, это автоматическое построение воронки продаж на основе последовательности посещенных страниц. Согласно исследованиям Hotjar, 86% пользователей покидают сайт, не совершив целевое действие, из-за сложностей в навигации [1]. Автопрокладка помогает выявить эти сложности.

Как работает автопрокладка? Вы указываете начальную страницу (например, главную страницу сайта) и конечную страницу (например, страницу «Спасибо за заказ»). Метрика автоматически построит воронку, показывая, сколько пользователей перешли с начальной страницы на промежуточные страницы и, наконец, на конечную. Важно: для корректной работы автопрокладки необходимо настроить цели и собрать достаточно данных (рекомендуемый стартовый диапазон – 30 дней).

Какие типы автопрокладок бывают?

• Линейная: Показывает последовательность посещенных страниц в том порядке, в котором их посетили пользователи.
• По шагам: Позволяет выделить отдельные шаги воронки и анализировать их эффективность.
• Сравнение: Позволяет сравнить воронки для разных сегментов аудитории или для разных периодов времени.

Влияние UTM-меток: Используйте UTM-метки для сегментации трафика по рекламным каналам. Это позволит вам увидеть, какие каналы приводят к более высокой конверсии на каждом этапе воронки. Например, вы можете обнаружить, что трафик из Facebook показывает высокую конверсию на начальном этапе, но низкую на конечном. Это может быть признаком того, что ваша посадочная страница не соответствует ожиданиям пользователей, пришедших из Facebook.

Пример: Допустим, вы хотите проанализировать воронку продаж для интернет-магазина. Вы можете настроить автопрокладку с начальной страницей – главной страницей сайта, и конечной страницей – страницей «Спасибо за заказ». Метрика покажет вам, сколько пользователей перешли с главной страницы на страницу каталога, затем на страницу товара, затем в корзину и, наконец, оформили заказ. Если вы видите, что многие пользователи покидают сайт на этапе корзины, это может быть признаком того, что у вас слишком сложный процесс оформления заказа.

[1] Hotjar. (2023). Digital Experience Insights. [https://www.hotjar.com/](https://www.hotjar.com/)

Таблица: Типы автопрокладок в Яндекс.Метрике

3.1. Настройка автопрокладки: важные нюансы

Настройка автопрокладки в Яндекс.Метрике кажется простой задачей, но есть несколько важных нюансов, которые нужно учитывать, чтобы получить действительно полезные данные. Во-первых, правильно выбирайте начальную и конечную страницы. Начальная страница должна быть той, на которую пользователи попадают из рекламных кампаний или из поисковой выдачи. Конечная страница должна быть страницей, которая сигнализирует о достижении цели (например, страница «Спасибо за заказ» или страница подтверждения подписки). По данным исследования Baymard Institute, 69,82% покупателей бросают корзину на этапе оформления заказа [1]. Автопрокладка поможет вам выявить причины этого.

Какие типы страниц использовать?

• Начальная: Главная страница сайта, страница рекламной кампании, страница из поисковой выдачи.
• Промежуточные: Страница каталога, страница товара, страница корзины.
• Конечная: Страница «Спасибо за заказ», страница подтверждения подписки, страница успешной отправки формы.

Важные настройки:

• Учитывать параметры URL: Включите эту опцию, если вы используете параметры URL для отслеживания различных сегментов аудитории или для персонализации контента.
• Исключить параметры URL: Исключите параметры URL, которые не влияют на воронку продаж (например, параметры для отслеживания UTM-меток).
• Регистрозависимость: Учитывайте регистрозависимость URL. Если вы используете разные регистры для одной и той же страницы, Метрика может посчитать их как разные страницы.

Влияние стартового диапазона и UTM-меток: Стартовый диапазон в 30 дней необходим для сбора достаточного количества данных. Если вы анализируете данные за короткий период, вы можете получить искажённую картину. UTM-метки помогут вам сегментировать воронки продаж по рекламным каналам. Например, вы можете увидеть, что трафик из Facebook показывает более высокую конверсию на начальном этапе, но низкую на конечном. Это может быть признаком того, что ваша посадочная страница не соответствует ожиданиям пользователей, пришедших из Facebook.

Пример: Допустим, вы хотите проанализировать воронку продаж для интернет-магазина, используя UTM-метки. Вы можете настроить автопрокладку с начальной страницей – главной страницей сайта, и конечной страницей – страницей «Спасибо за заказ». Затем вы можете отфильтровать данные по UTM-меткам, чтобы увидеть, какие рекламные каналы приводят к более высокой конверсии. Если вы видите, что трафик из Google Ads показывает высокую конверсию на всех этапах воронки, это может быть признаком того, что ваша рекламная кампания настроена правильно.

[1] Baymard Institute. (2023). Cart Abandonment Rate Statistics. [https://baymard.com/lists/cart-abandonment-rates](https://baymard.com/lists/cart-abandonment-rates)

Таблица: Настройка автопрокладки – важные параметры

UTM-метки: основа аналитики трафика

UTM-метки – это краеугольный камень современной веб-аналитики. Без них вы слепы, не понимая, откуда приходит ваш трафик и какие каналы наиболее эффективны. По данным исследования MarketingSherpa, компании, использующие UTM-метки, на 23% эффективнее управляют своими рекламными кампаниями [1]. Это значит, что инвестиции в UTM-тегирование окупаются многократно. покер

Что такое UTM-метка? Это короткий код, который вы добавляете к URL-адресу, чтобы отслеживать источник трафика. Он состоит из нескольких параметров:

• utm_source: Определяет источник трафика (например, google, facebook, newsletter).
• utm_medium: Определяет тип трафика (например, cpc, social, email).
• utm_campaign: Определяет название рекламной кампании (например, spring_sale, black_friday).
• utm_term: Определяет ключевое слово (например, running_shoes, winter_boots).
• utm_content: Определяет конкретный элемент рекламы (например, logo_banner, text_link).

Как правильно использовать UTM-метки? Придерживайтесь единого стандарта наименований. Используйте строчные буквы. Избегайте пробелов и специальных символов. Важно: для корректного анализа используйте стартовый диапазон в 30 дней, чтобы собрать достаточно данных.

Влияние на автопрокладку: Автопрокладка в Яндекс.Метрике позволяет сегментировать воронки продаж по UTM-меткам. Это поможет вам увидеть, какие рекламные каналы приводят к более высокой конверсии на каждом этапе воронки. Например, вы можете обнаружить, что трафик из Facebook показывает высокую конверсию на начальном этапе, но низкую на конечном.

Пример: Допустим, вы запускаете рекламную кампанию в Google Ads. Вы можете добавить UTM-метки к URL-адресам, чтобы отслеживать эффективность различных ключевых слов и объявлений. Например: https://example.com/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=spring_sale&utm_term=running_shoes&utm_content=logo_banner

[1] MarketingSherpa. (2023). UTM Code Best Practices. [https://www.marketingsherpa.com/article/how-to/utm-code-best-practices](https://www.marketingsherpa.com/article/how-to/utm-code-best-practices)

Таблица: Параметры UTM-меток

4.1. Автоматическая UTM-метка: как упростить процесс

Ручное добавление UTM-меток к каждому URL – это утомительно и чревато ошибками. К счастью, существует множество инструментов для автоматической UTM-метки. Они позволяют значительно упростить процесс и повысить точность данных. По данным исследования MarketingProfs, 45% маркетологов используют инструменты автоматизации для создания UTM-меток [1]. Это говорит о высокой эффективности данного подхода.

Какие инструменты доступны?

• Google Campaign URL Builder: Бесплатный инструмент от Google, который позволяет создавать UTM-метки вручную. Удобен для небольших кампаний.
• UTM Param Generator: Онлайн-инструмент, который позволяет создавать UTM-метки в массовом режиме из CSV-файла.
• Spreadsheet templates: Шаблоны для Google Sheets или Excel, которые позволяют генерировать UTM-метки автоматически.
• Интеграции с рекламными платформами: Многие рекламные платформы (например, Google Ads, Facebook Ads) позволяют автоматически добавлять UTM-метки к URL-адресам.
• Сервисы автоматизации маркетинга: HubSpot, Marketo и другие сервисы предлагают функции автоматического добавления UTM-меток.

Как выбрать инструмент? Выбор инструмента зависит от ваших потребностей и бюджета. Если у вас небольшая кампания, вам может быть достаточно бесплатного инструмента от Google. Если у вас большая кампания, вам стоит рассмотреть возможность использования платного сервиса автоматизации маркетинга. Важно: не забывайте проверять правильность работы автоматических инструментов, чтобы избежать ошибок в данных.

Влияние на анализ данных: Автоматическое добавление UTM-меток позволяет собирать более точные и полные данные о трафике. Это, в свою очередь, помогает вам принимать более обоснованные решения о своей маркетинговой стратегии. Стартовый диапазон в 30 дней необходим для сбора достаточного количества данных после внедрения автоматической UTM-метки. Автопрокладка поможет вам увидеть, как изменения в UTM-метках влияют на воронку продаж.

Пример: Допустим, вы запускаете рекламную кампанию в Facebook Ads. Вы можете настроить автоматическую UTM-метку в Facebook Ads Manager, чтобы все URL-адреса, ведущие на ваш сайт, содержали UTM-метки. Это позволит вам отслеживать эффективность различных объявлений и аудиторий в Яндекс.Метрике.

[1] MarketingProfs. (2023). Marketing Automation Trends. [https://www.marketingprofs.com/articles/marketing-automation-trends](https://www.marketingprofs.com/articles/marketing-automation-trends)

Таблица: Инструменты для автоматической UTM-метки

Аналитика UTM-меток: выжимаем максимум из данных

UTM-метки – это не просто способ отслеживания трафика, а источник ценной информации для оптимизации ваших рекламных кампаний. После сбора данных (помните про стартовый диапазон в 30 дней!) начинается самое интересное – анализ. По данным eMarketer, 54% маркетологов используют данные UTM-меток для оптимизации своих рекламных расходов [1]. Это подтверждает важность аналитики.

Что анализировать?

• Источники трафика: Какие источники приносят больше всего трафика?
• Медиа: Какой тип трафика наиболее эффективен (например, cpc, social, email)?
• Кампании: Какие рекламные кампании приносят больше всего конверсий?
• Ключевые слова: Какие ключевые слова наиболее релевантны для вашей аудитории?
• Содержание: Какие элементы рекламы наиболее эффективны (например, баннеры, текстовые объявления)?

Какие метрики использовать?

• Трафик: Количество посетителей, пришедших из каждого источника.
• Конверсия: Процент посетителей, совершивших целевое действие.
• Рентабельность: Соотношение затрат на рекламу к доходу, полученному от этой рекламы.
• Показатель отказов: Процент посетителей, покинувших сайт после просмотра одной страницы.

Влияние на автопрокладку: Анализ UTM-меток в связке с автопрокладкой позволяет увидеть, какие источники трафика приводят к более высокой конверсии на каждом этапе воронки продаж. Например, вы можете обнаружить, что трафик из Facebook показывает высокую конверсию на начальном этапе, но низкую на конечном. Это может быть признаком того, что ваша посадочная страница не соответствует ожиданиям пользователей, пришедших из Facebook.

Пример: Допустим, вы обнаружили, что трафик из Google Ads показывает высокую конверсию, но низкую рентабельность. Это может быть признаком того, что вы тратите слишком много денег на рекламу в Google Ads. Вы можете попробовать снизить ставки или оптимизировать свои ключевые слова.

[1] eMarketer. (2023). Digital Marketing Trends. [https://www.emarketer.com/digital-marketing-trends](https://www.emarketer.com/digital-marketing-trends)

Таблица: Метрики для анализа UTM-меток

UTM-метки – это не просто способ отслеживания трафика, а источник ценной информации для оптимизации ваших рекламных кампаний. После сбора данных (помните про стартовый диапазон в 30 дней!) начинается самое интересное – анализ. По данным eMarketer, 54% маркетологов используют данные UTM-меток для оптимизации своих рекламных расходов [1]. Это подтверждает важность аналитики.

Что анализировать?

• Источники трафика: Какие источники приносят больше всего трафика?
• Медиа: Какой тип трафика наиболее эффективен (например, cpc, social, email)?
• Кампании: Какие рекламные кампании приносят больше всего конверсий?
• Ключевые слова: Какие ключевые слова наиболее релевантны для вашей аудитории?
• Содержание: Какие элементы рекламы наиболее эффективны (например, баннеры, текстовые объявления)?

Какие метрики использовать?

• Трафик: Количество посетителей, пришедших из каждого источника.
• Конверсия: Процент посетителей, совершивших целевое действие.
• Рентабельность: Соотношение затрат на рекламу к доходу, полученному от этой рекламы.
• Показатель отказов: Процент посетителей, покинувших сайт после просмотра одной страницы.

Влияние на автопрокладку: Анализ UTM-меток в связке с автопрокладкой позволяет увидеть, какие источники трафика приводят к более высокой конверсии на каждом этапе воронки продаж. Например, вы можете обнаружить, что трафик из Facebook показывает высокую конверсию на начальном этапе, но низкую на конечном. Это может быть признаком того, что ваша посадочная страница не соответствует ожиданиям пользователей, пришедших из Facebook.

Пример: Допустим, вы обнаружили, что трафик из Google Ads показывает высокую конверсию, но низкую рентабельность. Это может быть признаком того, что вы тратите слишком много денег на рекламу в Google Ads. Вы можете попробовать снизить ставки или оптимизировать свои ключевые слова.

[1] eMarketer. (2023). Digital Marketing Trends. [https://www.emarketer.com/digital-marketing-trends](https://www.emarketer.com/digital-marketing-trends)

Таблица: Метрики для анализа UTM-меток