Looker Studio (od kwietnia 2026 ponownie Data Studio): dashboardy, łączenie źródeł, pola obliczeniowe i limity.
19 poradników
GA4 samo rozpoznaje dziś wizyty z ChatGPT, Gemini i Claude. Wyjaśniamy, jak działa kanał AI Assistant, gdzie gubi ruch i jak raportować go w GA4, Looker Studio i BigQuery.
Od 8 czerwca 2026 r. GA4 pokazuje połączenia, trasy, rezerwacje i inne interakcje z Profilu Firmy w Google. Wyjaśniamy, jak włączyć integrację, jak czytać dane i czego w nich nie znajdziesz.
Dobry dashboard sklepu odpowiada w 30 sekund na pytanie, czy sprzedaż idzie zgodnie z planem i który kanał za to odpowiada. Pokazujemy szablon KPI i kolejne kroki budowy w Looker Studio, dziś działającym pod nazwą Data Studio.
Od września 2026 proste dashboardy KPI zbudujesz bezpośrednio w GA4, bez łącznika i limitów API. Sprawdzamy, co potrafią, czego im brakuje i w jakich sytuacjach nadal potrzebujesz Looker Studio, które działa dziś jako Data Studio.
Komunikat o przekroczeniu limitu w raporcie z GA4 zwykle pojawia się w najgorszym momencie – podczas spotkania z zarządem. Wyjaśniamy, jak działają limity Data API i jak przebudować raport, żeby ładował się zawsze.
Pola obliczeniowe zamieniają surowe dane z GA4 i Google Ads w wskaźniki, które rozumie zarząd. Zebraliśmy 15 formuł do skopiowania, z objaśnieniem składni i błędów, które najczęściej psują wyniki.
Koszt z Google Ads i Meta, przychód z GA4, jeden wiersz na kampanię – brzmi prosto, dopóki klucze się nie rozjadą. Pokazujemy, jak dobrać łączniki i klucze, które złączenie wybrać i kiedy przenieść łączenie do BigQuery.
Od lutego 2026 r. wyniki modelu Meridian można przenieść do interaktywnego raportu, w którym planujesz budżet bez pisania kodu. Pokazujemy, co przygotować, jak ustawić scenariusz i gdzie kończy się wiarygodność symulacji.
Eksport GA4 kosztuje grosze, ale jeden dashboard podpięty do surowych tabel potrafi przeskanować terabajty w tydzień. Pokazujemy, jak zaprojektować dane i limity, żeby rachunek za BigQuery był przewidywalny.
Generator UTM w arkuszu to najtańszy sposób na spójne dane o kampaniach. Pokazujemy układ szablonu, gotowe formuły, funkcję czyszczącą w Apps Script i proces kontroli, który zatrzymuje błędne linki przed publikacją.
ROAS mówi, ile przychodu przypisała kampanii platforma, POAS – ile zysku, a MER – jak pracuje cały budżet marketingowy. Pokazujemy wzory, przykłady i sytuacje, w których każdy z nich prowadzi do innej decyzji.
Dobry raport ROAS mieści najważniejsze wnioski na jednej stronie, a szczegóły zostawia na kolejne. Proponujemy gotowy układ sześciu sekcji, listę wskaźników i sposób opisu wyników zrozumiały dla zarządu.
Codzienne kopiowanie danych z Google Ads do arkusza to strata czasu i źródło błędów. Pokazujemy przepływ, w którym skrypt zapisuje dane, Apps Script liczy wskaźniki, a Slack dostaje podsumowanie przed poranną kawą.
Platformy reklamowe przypisują sobie te same zamówienia, więc ich ROAS-ów nie da się zsumować. Blended ROAS liczy zwrot na danych sprzedaży. Pokazujemy, jak zbudować dashboard dla Google Ads, Meta i Allegro Ads.
Retail media mają opinię kanału, który najlepiej mierzy sprzedaż. To prawda tylko częściowo: platforma sama ocenia własne wyniki. Pokazujemy, jak sprawdzić, ile sprzedaży reklama naprawdę dodała, i jak połączyć te dane z resztą raportowania.
Rynek narzędzi do monitorowania marki w ChatGPT, Gemini i AI Overviews rośnie szybciej niż jakiekolwiek standardy pomiaru. Porównujemy 10 platform i pokazujemy, jak wybrać tę, która da wiarygodne dane.
Wyświetlenia rosną, kliknięcia spadają, a pozycje stoją w miejscu – tak najczęściej wygląda wpływ AI Overviews. Pokazujemy, jak to udowodnić w danych i odróżnić od innych przyczyn spadku.
W odpowiedziach AI nie ma pozycji jak w wynikach wyszukiwania, ale da się policzyć, jak często model wymienia Twoją markę i konkurencję. Pokazujemy metodę, wskaźniki i gotowe zapytania SQL.
Raport tygodniowy da się złożyć bez ręcznego kopiowania liczb. Pokazujemy przepływ w n8n, w którym kod liczy wskaźniki, model językowy tylko je komentuje, a człowiek zatwierdza wynik przed wysyłką do klienta.