Verilerle nasıl çalışılır
- Trafik kaynağı dizilerini analiz etmek için komut dosyaları
- Ziyaretler nasıl doğru şekilde dışa aktarılır
- Hitler nasıl dışa aktarılır
- Ziyaret hitleriyle nasıl ilişkilendirilir
- “Ziyaret” raporu
- “UTM etiketleri” raporu
- “Popüler” raporu
- “Hedef dönüşümü” raporu
- "Kaynaklar, Özet" raporu
- "Reklam Sistemleri" raporu
- “Ecommerce olayları hunisi” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
- “Çeşitli dilimlerde ecomerce olayları hunisi” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
- “Yeni ziyaretçilerin tutulması” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
- “Çeşitli dilimlerde yeni ziyaretçilerin tutulması” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
Not
Fonksiyon yalnızca Yandex Metrica Pro paketi için mevcuttur.
Yandex Metrica servisinin toplanmamış verilerini Yandex Cloud üzerinde yer alan kendi Clickhouse kümenize alabilirsiniz.
Bu entegrasyon mekanizması, LogsAPI göre şu farklılıklara sahiptir:
-
Entegrasyon, genişletilmiş bir alan seti içerir.
-
LogsAPI’den farklı olarak, ziyaretlerde ilişkilendirme dizilerle yer alır. Tüm diziler
TrafficSource.XXXilişkilendirme türüne göre birbiriyle ilişkilidir.XXXalanında gerekli ilişkilendirmedeYYY:TrafficSource.XXX[indexOf(TrafficSource.Model, YYY)] as XXX -
Ziyaretlerde
FirstPartyCookie, LogsAPI’dekiclientidile aynıdır.
Dikkat
Entegrasyon, Logs API ile veri formatı açısından geriye dönük uyumlu değildir.
Trafik kaynağı dizilerini analiz etmek için komut dosyaları
Komut dosyaları her kullanıcı için bir geçiş zinciri oluşturur, bu da şunları elde etmeyi sağlar:
- Tüm kaynaklardan ilişkilendirilmiş dönüşümler raporu.
- Yandex Metrica arayüzünde bulunmayanlar da dahil olmak üzere farklı ilişkilendirme modellerinde raporlar, örneğin doğrusal.
Bu bilgiye dayanarak, dönüşümden önceki en popüler trafik kaynağı dizilerini kendiniz hesaplayabilirsiniz.
Komut dosyaları GitHub üzerinde yayınlanmıştır.
Ziyaretler nasıl doğru şekilde dışa aktarılır
Not
Ziyaretlerdeki veriler, onlarla ilgili yeni bilgiler geldikçe güncellenir. Ortalama olarak, ziyaretlerin %99’u başlangıçlarından itibaren 3 gün içinde tamamlanır.
Çok sayıda alan içeren örnek
SELECT
VisitID,
CounterID,
StartDate,
CounterUserIDHash, -- Metrica’nın kullandığı dahili UserID
FirstPartyCookie, -- LogsAPI’de ClientID ile aynı şey
Duration,
EAction.Type,
EndURL,
Goals.ID,
IsBounce,
IsMobile,
OS,
OSFamily,
OSName,
PageViews,
Referer,
RegionID,
StartURL,
TrafficSource.ID, -- TrafficSource.ID alanlarındaki değerler şunları ifade eder:
{-1: iç geçişler; 0: doğrudan girişler;
1: sitelerdeki bağlantılara tıklama aracılığıyla geçişler; 2: arama motorlarından geçişler;
3: reklamlara tıklama aracılığıyla geçişler; 4: kaydedilmiş sayfalardan geçişler;
5: Belirtilmemiş; 6: dış bağlantılardan geçişler; 7: e-posta bültenlerinden geçişler;
8: sosyal ağlardan geçişler; 9: öneri sistemlerinden geçişler;
10: mesajlaşma uygulamalarından geçişler; 11: karekod aracılığıyla geçişler}
TrafficSource.StrID, -- trafik kaynağının insan tarafından okunabilir adı
TrafficSource.Model, -- Tüm TrafficSource.XXX dizileri birbirleriyle ilişkilidir.
Dizilerdeki öğelerin sırası, TrafficSource.Model’e göre TraficSource.XXX alanının değerinin nasıl hesaplandığını gösterir ve dizinin içinde TraficSource.XXX’in kendi değeri bulunur
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 1)] as last_TraficSourceID, -- Son geçişe göre trafik kaynağı
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 2)] as last_significant_TraficSourceID, -- Son anlamlı geçiş ilişkilendirme modeline göre trafik kaynağı
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 3)] as first_TraficSourceID, -- İlk geçişe göre trafik kaynağı
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 4)] as last_yandex_direct_TraficSourceID, -- Yandex Direct’e göre son anlamlı geçiş ilişkilendirme modelindeki trafik kaynağı
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 5)] as cd_last_significant_TraficSourceID, -- Son anlamlı geçiş (cihazlar arası) ilişkilendirme modeline göre trafik kaynağı
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 6)] as cd_first_TraficSourceID, -- İlk geçiş (cihazlar arası) ilişkilendirme modeline göre trafik kaynağı
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 7)] as cd_last_yandex_direct_TraficSourceID, -- Yandex Direct’e göre son anlamlı geçiş (cihazlar arası) ilişkilendirme modelindeki trafik kaynağı
-- Trafik kaynağı reklam veya tanıtımsa hangi reklam ağı olduğu görülebilir.
Son anlamlı trafik kaynağı örneği:
If(last_significant_TraficSourceID = 3, TrafficSource.AdvEnginePlaceStrID[indexOf(TrafficSource.Model, 2)], 'not_ad') as last_significant_adv_engine_id,
-- Aynı durum diğer trafik kaynakları için de geçerlidir: sosyal ağlar, öneri sistemleri, vb.
UserAgent,
WatchIDs -- hits_all’daki WatchID ile bağlantı için. Bu sütuna IsParameter = 1 olan hitler girmez. Dizi 500 hiti aştığında, geri kalanlar atılır
FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
WHERE StartDate = today() – 1 --buraya herhangi bir tarih girin, örneğin StartDate = toDate('2022-02-01') veya StartDate = '2022-02-01'
AND CounterID = toUInt32(24226447)
GROUP BY
VisitID,
CounterID,
StartDate,
CounterUserIDHash,
FirstPartyCookie,
Duration,
EAction.Type,
EndURL,
Goals.ID,
IsBounce,
IsMobile,
OS,
OSFamily,
OSName,
PageViews,
Referer,
RegionID,
StartURL,
TrafficSource.Model,
TrafficSource.ID,
TrafficSource.StrID,
last_TraficSourceID,
last_significant_TraficSourceID,
first_TraficSourceID,
last_yandex_direct_TraficSourceID,
cd_last_significant_TraficSourceID,
cd_first_TraficSourceID,
cd_last_yandex_direct_TraficSourceID,
last_significant_adv_engine_id,
last_significant_search_engine_id,
UserAgent,
WatchIDs
HAVING sum(Sign) = 1
limit 1000
- Ziyaretler, örneğin çevrimdışı dönüşüm bağlandığında geçmişe doğru güncellenebilir.
- Entegrasyon etkinleştirildiğinde, ilk ziyaretlerin
sum(Sign)değeri tutarsız olabilir.
sum(Sign) kullanılmazsa ne olur
-
Bağlayıcı loglarında, daraltılmamış ziyaret versiyonları (yani bir ziyaretin birkaç versiyonu) bulunur. Eğer bunlar daraltılmazsa, veriler tutarsız olacak ve aynı ziyaret (eski versiyonları) 1’den fazla kez dikkate alınacaktır.
Bu, ziyaret güncellendiğinde eski versiyonun (
VisitVersion = 1,Sign = 1) silinmemesi nedeniyle olur. Bunun yerine, sadece işaret farkıyla tamamen eski versiyona benzeyen bir satır eklenirSign(VisitVersion = 1,Sign = -1). Daha sonra, pozitifSignile güncellenmiş ziyaret versiyonu eklenir (VisitVersion = 2,Sign = 1). Bu şekilde, ilgilenilen alanlara göregroup byyaparak,sum(Sign)ile doğru ve tutarlı ziyaret sayısını elde ederiz, çünkü geçersiz versiyonlar (Sign = 1veSign = -1sıfıra dönüşür).Loglarda daraltılmamış ziyaret örneği
select VisitID, VisitVersion, Sign FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin where StartDate = today()-3 -- buraya herhangi bir tarih ekleyebilirsiniz AND (CounterID = toUInt32(24226447)) -- buraya kendi sayaç numaranızı ekleyin and VisitID in (select VisitID from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin where StartDate = today()-3 -- buraya herhangi bir tarih ekleyebilirsiniz group by VisitID having count(distinct VisitVersion) > 3 -- örnek olması için 3’ten fazla değişikliği olan bir ziyaret alıyoruz (başka bir sayı da kullanabilirsiniz) order by VisitID desc limit 1 -- örnek olması için yalnızca 1 ziyaret alıyoruz; daha fazla ziyaret de alabilirsiniz ) order by VisitID, VisitVersion, Sign
Doğru daraltma örneği
select VisitID, sum(Sign) as visits FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin where StartDate = today()-3 -- buraya herhangi bir tarih ekleyebilirsiniz AND (CounterID = toUInt32(24226447)) -- buraya sayaç numaranızı ekleyin and VisitID = 1243431264677003301 group by VisitID
Tablo adından sonra final yapısını kullanarak daraltma örneği
finaltabloyu, versiyonların zaten daraltılmış olduğu şekilde işler. Gereksiz ziyaret versiyonlarını kendiliğinden kaldırır. Gruplama vesum(Sign)ile saymaya göre çok daha uzun sürer.select VisitID, VisitVersion, Sign FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin where StartDate = today()-3 -- buraya herhangi bir tarih ekleyebilirsiniz AND (CounterID = toUInt32(24226447)) and VisitID = 1243431264677003301 order by VisitID, VisitVersion, Sign
Hitler nasıl dışa aktarılır
Not
Hitlerle çalışırken, versiyonlamalarını da dikkate almak gerekir. Ziyaretlerle benzer şekilde, bir hit (WatchID) birkaç HitVersion içerebilir ve bunlar Sign alanı yardımıyla daraltılabilir. Hitleri, Ziyaretler nasıl doğru şekilde dışa aktarılır bölümünde açıklandığı gibi dışa aktarmak önemlidir. Ayrıca final yapısının kullanılması da kabul edilir.
Örnek
select CounterID,
EventDate,
CounterUserIDHash, -- Metrica’nın kullandığı dahili UserID
FirstPartyCookie, -- LogsAPI’de ClientID ile aynı şey
UTCEventTime,
WatchID,
Referer,
OriginalURL, -- URL, OriginalURL’den farklı olarak kısaltılabilir
URL,
UTMSource,
IsMobile,
OS,
OSFamily,
OSName,
FirstPartyCookie,
IsArtifical,
IsDownload,
IsLink,
IsNotBounce,
IsPageView,
IsParameter
from yandex_data_transfer_test.hits_dttql4la13mb206q472r -- kendi veritabanınızı ve hit tablonuzu buraya ekleyin
where EventDate = today()-1 -- buraya herhangi bir tarih ekleyebilirsiniz
and CounterID = 24226447 -- kendi sayaç numaranızı buraya ekleyin
group by CounterID,
EventDate,
CounterUserIDHash, -- Metrica’nın kullandığı dahili UserID
FirstPartyCookie, -- LogsAPI’de ClientID ile aynı şey
UTCEventTime,
WatchID,
Referer,
OriginalURL, -- URL, OriginalURL’den farklı olarak kısaltılabilir
URL,
UTMSource,
IsMobile,
OS,
OSFamily,
OSName,
FirstPartyCookie,
IsArtifical,
IsDownload,
IsLink,
IsNotBounce,
IsPageView,
IsParameter
having sum(Sign) = 1
Ziyaret hitleriyle nasıl ilişkilendirilir
VisitID’yi ona ait hitlerle (WatchID) ilişkilendirmek için WatchIDs sütunu yeterli olmayabilir. Bu, WatchID alanında ziyaret parametre hitlerinin bulunmamasıyla ilgilidir. Ziyarete dahil olan hitlerin listesini kendiniz oluşturabilirsiniz. Bunun için ziyaretin başlangıç tarihi, bitiş tarihi ve ziyaretçi kimliği gereklidir.
Örnek
select VisitID, -- bu SELECT sorgusunda ziyaretler, toplanan hit dizisiyle birlikte yer alır
CounterUserIDHash,
UTCStartTime,
Duration,
UTCEndTime,
groupArray(WatchID) as `watchids.id`,
groupArray(IsPageView) as `watchids.is_page_view`,
groupArray(IsParameter) as `watchids.is_parameter`,
groupArray(UTCEventTime) as `watchids.is_utc_event_time`
from ( -- bu SELECT sorgusunda ziyaretler her hit için çoğaltılır
select VisitID,
a.CounterUserIDHash as CounterUserIDHash,
UTCStartTime,
Duration,
UTCEndTime,
WatchID,
IsPageView,
IsParameter,
UTCEventTime
from
(select -- ziyaretleri, kullanıcıyı, ziyaretin başlangıç ve bitiş tarihlerini alıyoruz. Ziyaret geçmişe doğru güncellenmeye devam edebilir!
VisitID,
CounterUserIDHash,
UTCStartTime,
Duration,
toDateTime(UTCStartTime) + Duration as UTCEndTime
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final
where StartDate = '2023-04-01'
) as a
left join
(select -- hitleri, kullanıcıyı, hitin tarih ve saatini alıyoruz. Hitlere ait tarihi veriler değişebilir.
WatchID,
CounterUserIDHash,
IsPageView,
IsParameter,
UTCEventTime
from yandex_data_transfer_test.hits_dttql4la13mb206q472r final
where EventDate >= '2023-04-01'
and EventDate <= toDate('2023-04-01')+5
) as b
on a.CounterUserIDHash = b.CounterUserIDHash -- özellikle ziyaretçinin bu ID'si esas alınmalıdır
where UTCEventTime >= UTCStartTime and -- hitler, ziyaret başlangıcından daha önce olmamalı
UTCEventTime <= UTCEndTime -- hitler, ziyaret bitişinden daha sonra olmamalı
order by CounterUserIDHash, UTCEventTime
)
group by VisitID,
CounterUserIDHash,
UTCStartTime,
Duration,
UTCEndTime
limit 100
“Ziyaret” raporu
Grafikler
SELECT StartDate AS `ym:s:date`,
sum(Sign) AS `ym:s:visits` -- ziyaretin birden fazla sürümünü doğru biçimde en son ve güncel sürümde birleştirme ve ziyaret sayısını hesaplama
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
as `default.visits_all`
WHERE `ym:s:date` >= toDate('2023-01-31') -- bu sürümde bağlayıcı oluşturulmadan önceki geçmiş veriler desteklenmez
and `ym:s:date` <= toDate('2023-02-06') -- “bugün”e ait veriler (ve daha sonraki günlere ilişkin yavaş güncellemeler, örneğin çevrimdışı dönüşümler) arayüze kıyasla gecikmeli olarak gelebilir
and CounterID = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
GROUP BY `ym:s:date`
WITH TOTALS
HAVING `ym:s:visits` >= 0.0
ORDER BY `ym:s:date` ASC
limit 0,7
Tablo
SELECT
toDate(StartDate) AS `ym:s:datePeriodday`,
sum(Sign) AS `ym:s:visits`,
uniqExact(CounterUserIDHash) AS `ym:s:users`,
sum(PageViews * Sign) AS `ym:s:pageviews`,
uniqExactIf(CounterUserIDHash, (`TrafficSource.StartTime`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 3)]) = (`TrafficSource.StartTime`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 1)])) / uniqExact(CounterUserIDHash) * 100. AS `ym:s:percentNewVisitors`, -- 3, “İlk ziyaret” ilişkilendirme modelidir; 1 ise “Son ziyaret” ilişkilendirme modelidir
100. * (sum(IsBounce * Sign) / `ym:s:visits`) AS `ym:s:bounceRate`,
`ym:s:pageviews` / `ym:s:visits` AS `ym:s:pageDepth`,
sum(Duration * Sign) / `ym:s:visits` AS `ym:s:avgVisitDurationSeconds`
-- “Robotluk” ve "Cihazlar arası ziyaretçiler" metrikleri bağlayıcıda kullanılamaz
FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin
AS `default.visits_all`
WHERE (StartDate >= toDate('2023-03-10'))
AND (StartDate <= toDate('2023-03-16'))
AND (CounterID = toUInt32(24226447)) -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
GROUP BY `ym:s:datePeriodday`
WITH TOTALS
HAVING (`ym:s:visits` > 0.) OR (`ym:s:users` > 0.) OR (`ym:s:pageviews` > 0.)
ORDER BY `ym:s:datePeriodday` DESC
LIMIT 0, 50
“UTM etiketleri” raporu
Örnek
SELECT
`TrafficSource.UTMSource`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)] AS `ym:s:lastSignUTMSource`,
sum(Sign) AS `ym:s:visits`,
least(uniqExact(CounterUserIDHash), `ym:s:visits`) AS `ym:s:users`,
100. * (sum(IsBounce * Sign) / `ym:s:visits`) AS `ym:s:bounceRate`,
sum(PageViews * Sign) / `ym:s:visits` AS `ym:s:pageDepth`,
sum(Duration * Sign) / `ym:s:visits` AS `ym:s:avgVisitDurationSeconds`,
sumArray(arrayMap(x → (if(isFinite(x), x, 0) * Sign), arrayMap(x_0 → toInt64(notEmpty(x_0)), `EPurchase.ID`))) AS `ym:s:ecommercePurchases`
FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin
WHERE (StartDate >= toDate('2023-03-10'))
AND (StartDate <= toDate('2023-03-16'))
AND (CounterID = 24226447) -- buraya kendi sayaç numaranızı ekleyin
AND (`ym:s:lastSignUTMSource` != '')
GROUP BY `ym:s:lastSignUTMSource`
HAVING (`ym:s:visits` > 0.) OR (`ym:s:users` > 0.) OR (`ym:s:ecommercePurchases` > 0.)
ORDER BY
`ym:s:visits` DESC,
`ym:s:lastSignUTMSource` ASC
LIMIT 0, 50
“Popüler” raporu
Örnek
SELECT
URLHash(URL, toInt8(0)) AS `ym:pv:URLPathLevel1Hash`,
anyHeavyIf(domain(URL), domain(URL) != '') AS `ym:pv:URLPathLevel1HashFavicon`,
max(URLHierarchy(ifNull(URL, ''))[1]) AS `ym:pv:URLPathLevel1`,
sum(Sign * W) AS `ym:pv:pageviews`,
least(uniq(CounterUserIDHash), `ym:pv:pageviews`) AS `ym:pv:users`
FROM yandex_data_transfer_test.hits_dttql4la13mb206q472r AS `default.hits_all`
WHERE (EventDate >= toDate('2023-03-10'))
AND (EventDate <= toDate('2023-03-16'))
and CounterID = 24226447 -- buraya kendi sayaç numaranızı girin
and IsPageView
GROUP BY `ym:pv:URLPathLevel1Hash`
HAVING `ym:pv:pageviews` > 0.0 AND (`ym:pv:pageviews` > 0.0 OR `ym:pv:users` > 0.0)
WITH TOTALS
ORDER BY
`ym:pv:pageviews` DESC,
`ym:pv:URLPathLevel1` ASC,
`ym:pv:URLPathLevel1Hash` ASC
LIMIT 0, 50
“Hedef dönüşümü” raporu
Örnek
WITH 1. AS W, 17069575 as my_goal_id -- hedef numaranızla değiştirin
SELECT
toDate(StartDate) AS `ym:s:datePeriodday`,
100. * (sum(has(`Goals.ID`, my_goal_id) * (Sign * W)) / sum(Sign * W)) AS `ym:s:goal17069575conversionRate`,
sum(arrayCount(x → (my_goal_id = x), `Goals.ID`) * (Sign * W)) AS `ym:s:goal17069575reaches`,
sumIf(Sign * W, arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`)) AS `ym:s:goal17069575visits`,
least(toFloat64(uniqIf(CounterUserIDHash, arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`))), `ym:s:goal17069575visits`) AS `ym:s:goal17069575users`,
sumIf(PageViews * (Sign * W), arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`)) AS `ym:s:goal17069575pageviews`,
(least(uniqIf(CounterUserIDHash, ((`TrafficSource.StartTime`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 3)]) = (`TrafficSource.StartTime`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 1)])) AND arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`)), uniqIf(CounterUserIDHash, arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`))) / uniqIf(CounterUserIDHash, arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`))) * 100. AS `ym:s:goal17069575percentNewVisitors`,
100. * (sumIf(IsBounce * (Sign * W), arrayExists(x_0 → (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`)) / `ym:s:goal17069575visits`) AS `ym:s:goal17069575bounceRate`,
`ym:s:goal17069575pageviews` / `ym:s:goal17069575visits` AS `ym:s:goal17069575pageDepth`,
sumIf(Duration * (Sign * W), arrayExists(x_0 -> (x_0 = my_goal_id), `Goals.ID`)) / `ym:s:goal17069575visits` AS `ym:s:goal17069575avgVisitDurationSeconds`
FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
WHERE (StartDate >= toDate('2023-02-18'))
AND (StartDate <= toDate('2023-03-17'))
AND (CounterID = 24226447) -- sayaç numaranızla değiştirin
GROUP BY `ym:s:datePeriodday`
HAVING (`ym:s:goal17069575reaches` > 0.) AND ((`ym:s:goal17069575reaches` > 0.) OR (`ym:s:goal17069575visits` > 0.) OR (`ym:s:goal17069575users` > 0.) OR (`ym:s:goal17069575pageviews` > 0.))
ORDER BY `ym:s:datePeriodday` DESC
LIMIT 0, 50
"Kaynaklar, Özet" raporu
Tablo
WITH 1. AS W
SELECT
`TrafficSource.ID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)] AS `ym:s:lastSignTrafficSource`,
sum(Sign * W) AS `ym:s:visits`,
least(toFloat64(uniq(CounterUserIDHash)), `ym:s:visits`) AS `ym:s:users`,
100. * (sum(IsBounce * (Sign * W)) / `ym:s:visits`) AS `ym:s:bounceRate`,
sum(PageViews * (Sign * W)) / `ym:s:visits` AS `ym:s:pageDepth`,
sum(Duration * (Sign * W)) / `ym:s:visits` AS `ym:s:avgVisitDurationSeconds`
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin
WHERE (StartDate >= toDate('2023-03-10'))
AND (StartDate <= toDate('2023-03-16'))
AND (CounterID = 24226447) -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
GROUP BY `ym:s:lastSignTrafficSource`
WITH TOTALS
HAVING (`ym:s:visits` > 0.) OR (`ym:s:users` > 0.)
ORDER BY
`ym:s:visits` DESC,
`ym:s:lastSignTrafficSource` ASC
LIMIT 0, 50
Detaylı tablo
WITH 1. AS W
SELECT
`TrafficSource.ID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)] AS `ym:s:lastSignTrafficSource`,
`TrafficSource.StrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)] AS `ym:s:lastSignTrafficSourceName`,
if(
((`TrafficSource.Domain`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]) != '') AND
(`ym:s:lastSignTrafficSource` IN (-1, toInt8(1))),
`TrafficSource.Domain`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)],
if(`ym:s:lastSignTrafficSource` = toInt8(2),
`TrafficSource.SearchEngineStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)],
if(`ym:s:lastSignTrafficSource` = toInt8(3), `TrafficSource.AdvEnginePlaceStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)],
if(`ym:s:lastSignTrafficSource` = toInt8(8), toString(`TrafficSource.SocialSourceNetworkStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]),
if(`ym:s:lastSignTrafficSource` = toInt8(9), toString(if((`TrafficSource.RecommendationSystemID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]) = 0, '1', `TrafficSource.RecommendationSystemStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)])),
if(`ym:s:lastSignTrafficSource` = toInt8(10), toString(if((`TrafficSource.MessengerID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]) = 0, '1', `TrafficSource.MessengerStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)])),
if(`ym:s:lastSignTrafficSource` = toInt8(11), toString(`TrafficSource.QRCodeProviderStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]),
''
)
)
)
)
)
)
) AS `ym:s:lastSignSourceEngine`,
anyHeavy(if(`ym:s:lastSignTrafficSource` IN (-1, toInt8(1)), concatAssumeInjective('http://', `TrafficSource.Domain`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]), '')) AS `ym:s:lastSignSourceEngineURL`,
sum(Sign * W) AS `ym:s:visits`,
least(toFloat64(uniqExact(CounterUserIDHash)), `ym:s:visits`) AS `ym:s:users`,
100. * (sum(IsBounce * (Sign * W)) / `ym:s:visits`) AS `ym:s:bounceRate`,
sum(PageViews * (Sign * W)) / `ym:s:visits` AS `ym:s:pageDepth`,
sum(Duration * (Sign * W)) / `ym:s:visits` AS `ym:s:avgVisitDurationSeconds`
FROM yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
WHERE (StartDate >= toDate('2023-03-10'))
and (StartDate >= toDate('2023-03-16'))
AND (CounterID = 24226447) -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
GROUP BY
`ym:s:lastSignTrafficSource`,
`ym:s:lastSignTrafficSourceName`,
`ym:s:lastSignSourceEngine`
WITH TOTALS
HAVING (`ym:s:visits` > 0.) OR (`ym:s:users` > 0.)
ORDER BY
`ym:s:visits` DESC,
`ym:s:lastSignTrafficSource` ASC,
`ym:s:lastSignSourceEngine` ASC
LIMIT 0, 50
"Reklam Sistemleri" raporu
Tablo
WITH 1. AS W
SELECT
`TrafficSource.AdvEnginePlaceStrID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)] as `ym:s:lastSignAdvEngine`, -- “Son anlamlı geçiş” ilişkilendirme modeline göre reklam ağı
sum(Sign * W) AS `ym:s:visits`,
least(toFloat64(uniqExact(CounterUserIDHash)), `ym:s:visits`) AS `ym:s:users`,
100. * (sum(IsBounce * (Sign * W)) / `ym:s:visits`) AS `ym:s:bounceRate`,
sum(PageViews * (Sign * W)) / `ym:s:visits` AS `ym:s:pageDepth`,
sum(Duration * (Sign * W)) / `ym:s:visits` AS `ym:s:avgVisitDurationSeconds`
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- buraya kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu ekleyin
WHERE (StartDate = toDate('2023-03-15'))
AND (CounterID = 24226447) -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
AND (`ym:s:lastSignAdvEngine` != '')
AND ((`TrafficSource.ID`[indexOf(`TrafficSource.Model`, 2)]) = toInt8(3)) -- “Son anlamlı geçiş” ilişkilendirme modeline göre “Reklam” trafik kaynağı
GROUP BY `ym:s:lastSignAdvEngine`
WITH TOTALS
HAVING (`ym:s:visits` > 0.) OR (`ym:s:users` > 0.)
ORDER BY
`ym:s:visits` DESC,
`ym:s:lastSignAdvEngine` ASC
LIMIT 0, 50
“Ecommerce olayları hunisi” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
Entegrasyon, Yandex Metrica’da olmayan daha karmaşık raporlar oluşturmanıza olanak tanır. Örneğin, ecommerce olayları için bir huni oluşturmak.
Bu rapor için şu koşullara uymanızı öneririz:
Detail,add,purchaseolayları ayarlanmış ve doğru bir şekilde iletilmiştir.- Her bir dilimde en az 10 ziyaretçi.
- İlk adıma dönüşüm %1’den fazla.
- Kesitler kullanılıyorsa, yeterli veri mevcuttur. Çeşitli dilimlerde ecom olayları hunisi raporu
Rapor örneği
select counter_id,
step0_users, -- ziyaretçilerin toplam sayısı
step1_users, -- ürünleri görüntüleyen ziyaretçiler
step2_users, -- ürünleri görüntüleyen ve daha sonra bunları sepete ekleyen ziyaretçiler
step3_users, -- ürünleri görüntüleyen, daha sonra sepete ekleyen
ve ardından satın alma işlemi yapan ziyaretçiler
round(step0_users/step0_users*100, 4) as perc_step0, -- toplam ziyaretçi sayısının %’si
round(step1_users/step0_users*100, 4) as perc_step1, -- ürünleri gören ziyaretçilerin %’si
round(step2_users/step0_users*100, 4) as perc_step2, -- ürünleri görüp sepete ekleme işlemini gerçekleştiren ziyaretçilerin %’si
round(step3_users/step0_users*100, 4) as perc_step3 -- ürünleri görüp sepete ekledikten sonra satın alan ziyaretçilerin %’si
from
(select
counter_id,
sum(step_1) as step1_users,
sum(step_2) as step2_users,
sum(step_3) as step3_users
from
(select
CounterID as counter_id,
CounterUserIDHash as user_id,
max(e.Type = 1) as step_1, -- sadece ürünlerin görüntülenmesi
sequenceMatch('(?1)(?2)')(e.EventTime, (e.Type = 1), (e.Type = 4)) as step_2, -- ürünlerin görüntülenmesi ve ardından sepete eklenmesi
sequenceMatch('(?1)(?2)(?3)')(e.EventTime, (e.Type = 1), (e.Type = 4), (e.Type = 3)) as step_3 -- ürünlerin görüntülenmesi, sepete eklenmesi ve satın alınması
from
(select
CounterUserIDHash,
CounterID,
e.Type, -- e-ticaret olaylarının türleri (1 – ayrıntı, 2 – sepet durumu, 3 – satın alma, 4 – sepete ekleme, 5 – sepetten silme)
e.EventTime
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final -- kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
array join EAction as e -- arrayJoin, bir dizi e-ticaret olayını ayrı satırlara böler
where (StartDate >= '2023-02-01')
and (StartDate <= '2023-02-28')
and CounterID = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
)
group by counter_id, user_id
)
group by counter_id) as a
inner join (select
CounterID as counter_id,
uniqExact(CounterUserIDHash) as step0_users
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final -- kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
where (StartDate >= '2023-02-01')
and (StartDate <= '2023-02-28')
and CounterID = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
group by counter_id) as b
on a.counter_id = b.counter_id
Görselleştirme örneği

“Çeşitli dilimlerde ecomerce olayları hunisi” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
Ayrıca, trafik kaynağı, işletim sistemi, cihaz gibi çeşitli dilimlerde bir huni oluşturabilirsiniz.
IsMobile diliminde huni oluşturma örneği
select counter_id,
is_mobile,
step0_users, -- ziyaretçilerin toplam sayısı
step1_users, -- ürünleri görüntüleyen ziyaretçiler
step2_users, -- ürünleri görüntüleyen ve daha sonra bunları sepete ekleyen ziyaretçiler
step3_users, -- ürünleri görüntüleyen, daha sonra sepete ekleyen ve ardından satın alma işlemi yapan ziyaretçiler
round(step0_users/step0_users*100, 4) as perc_step0, -- toplam ziyaretçi sayısının %'si
round(step1_users/step0_users*100, 4) as perc_step1, -- ürünleri gören ziyaretçilerin %'si
round(step2_users/step0_users*100, 4) as perc_step2, -- ürünleri görüp sepete ekleme işlemini gerçekleştiren ziyaretçilerin %'si
round(step3_users/step0_users*100, 4) as perc_step3 -- ürünleri görüp sepete ekledikten sonra satın alan ziyaretçilerin %'si
from
(select
counter_id,
is_mobile,
sum(step_1) as step1_users,
sum(step_2) as step2_users,
sum(step_3) as step3_users
from
(select
CounterID as counter_id,
CounterUserIDHash as user_id,
is_mobile,
max(e.Type = 1) as step_1, -- sadece ürünlerin görüntülenmesi
sequenceMatch('(?1)(?2)')(e.EventTime, (e.Type = 1), (e.Type = 4)) as step_2, -- ürünlerin görüntülenmesi ve ardından sepete eklenmesi
sequenceMatch('(?1)(?2)(?3)')(e.EventTime, (e.Type = 1), (e.Type = 4), (e.Type = 3)) as step_3 -- ürünlerin görüntülenmesi, sepete eklenmesi ve satın alınması
from
(select
CounterUserIDHash,
CounterID,
IsMobile as is_mobile,
e.Type, -- e-ticaret olaylarının türleri (1 – ayrıntı, 2 – sepet durumu, 3 – satın alma, 4 – sepete ekleme, 5 – sepetten silme)
e.EventTime
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final -- veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
array join EAction as e -- arrayJoin, bir dizi e-ticaret olayını ayrı satırlara böler
where (StartDate >= '2023-02-01')
and (StartDate <= '2023-02-28')
and CounterID = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
)
group by counter_id, user_id, is_mobile
)
group by counter_id, is_mobile) as a
inner join (select
CounterID as counter_id,
IsMobile as is_mobile,
uniqExact(CounterUserIDHash) as step0_users
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final -- veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
where (StartDate >= '2023-02-01')
and (StartDate <= '2023-02-28')
and CounterID = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
group by counter_id, is_mobile) as b
on a.counter_id = b.counter_id and a.is_mobile = b.is_mobile
Görselleştirme örneği

“Yeni ziyaretçilerin tutulması” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
Örnek
with main as
(select
counter_id,
num_week,
uniq(user_id) as users
from
(select
CounterUserIDHash as user_id,
CounterID as counter_id,
toDate(FirstVisit) as first_date, -- ziyaretçinin siteye ilk ziyareti
StartDate as event_date,
(toMonday(event_date) - toMonday(first_date))/7 as num_week
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r final -- veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
where event_date >= '2022-12-01' -- 15 haftalık dönem
and event_date <= toDate('2022-12-31') + 92 -- 15 haftalık dönem
and first_date >= '2022-12-01' -- sadece Aralık ayında gelen yeni ziyaretçileri alıyoruz
and first_date <= '2022-12-31' -- sadece Aralık ayında gelen yeni ziyaretçileri alıyoruz
and counter_id = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
)
group by
counter_id,
num_week
order by num_week)
select counter_id,
a.users as users,
b.users as users_first_week,
round(a.users/b.users*100, 4) as perc_retention
from main as a
inner join (select * from main where num_week = 0) as b
on a.counter_id = b.counter_id
Görselleştirme örneği

“Çeşitli dilimlerde yeni ziyaretçilerin tutulması” raporu (Yandex Metrica arayüzünde yok)
Ayrıca bir dilim ekleyebilir ve farklı dilimlerdeki tutmayı karşılaştırabilirsiniz. Dilimde en az 30 ziyaretçi olmasını ve dilimin toplam sayının en az %5’ini oluşturmasını öneririz.
Ziyaretçinin ilk ziyaretinin çeşitli trafik kaynaklarına göre tutulma örneği
with main as
(select
counter_id,
param,
num_week,
uniq(user_id) as users
from
(select
CounterUserIDHash as user_id,
CounterID as counter_id,
toDate(FirstVisit) as first_date, -- ziyaretçinin siteye ilk ziyareti
StartDate as event_date,
(toMonday(event_date) - toMonday(first_date))/7 as num_week,
TrafficSource.ID[indexOf(TrafficSource.Model, 3)] as param
from yandex_data_transfer_test.visits_dttql4la13mb206q472r -- kendi veritabanınızı ve ziyaret tablonuzu buraya ekleyin
where event_date >= '2022-12-01' -- 15 haftalık dönem
and event_date <= toDate('2022-12-31') + 92 -- 15 haftalık dönem
and first_date >= '2022-12-01' -- yalnızca
Aralık ayında gelen yeni ziyaretçileri alıyoruz
and first_date <= '2022-12-31' -- yalnızca
Aralık ayında gelen yeni ziyaretçileri alıyoruz
and counter_id = 24226447 -- kendi sayaç numaranızla değiştirin
)
group by
counter_id,
param,
num_week,
param
order by param, num_week)
select counter_id,
param,
a.users as users,
b.users as users_first_week,
round(a.users/b.users*100, 4) as perc_retention
from main as a
inner join (select * from main where num_week = 0) as b
on a.counter_id = b.counter_id and a.param = b.param
|
Faydalı bağlantılar |
Çevrimiçi eğitim |