GA4: серверный purchase показывает источник «(not set)» - как найти и починить

Серверная покупка (purchase) в GA4 у всех оплат сидела в «(not set)» по источнику. Данные передавались корректно, разработчик был ни при чём. Причину дал один переключатель в настройке серверного GA4-клиента, который молча подменял идентификатор пользователя. Кейс о том, как отличить проблему тайминга от проблемы идентификатора и не чинить не то.

Meta пиксель неправильная валюта value currency ROAS

Реклама в Meta показывала красивую окупаемость, которой не было. Система считала выручку в долларах, хотя магазин продавал за рубли и злотые. Цифры в кабинете выглядели убедительно, решения на их основе принимались неверные. Причина - одна незаметная подмена валюты по дороге в рекламный кабинет.

Реклама онлайн-гипермаркета: бюджет под доход и рентабельность

Вадим пересобрал управление Яндекс Директом и Google Ads с фокусом на экономику. По данным автора, доход по рекламной цели вырос примерно с 48–50 тыс. до 85 тыс.

Доход по рекламной цели

Было≈48–50 тыс.→Стало≈85 тыс.

Валюта и периоды сравнения не указаны.

Кондиционеры во Флориде: от потока звонков к квалифицированным лидам

AI-квалификация звонков и передача их качества в Google Ads. По данным Вадима, доля квалифицированных лидов выросла примерно с 30% до 70%.

Доля квалифицированных лидов

Было≈30%→Стало≈70%

По данным автора.

Скорая помощь и диагностика: как снизилась стоимость конверсии

Перестройка Яндекс Директа в двух медицинских направлениях. За два месяца CPA снизился с 3 500 до 2 000 ₽ и с 1 800 до 750 ₽ — по данным Вадима.

CPA: скорая помощь

Было3 500 ₽→Стало2 000 ₽

За 2 месяца.

Поставки оборудования: как отделили B2B-спрос от розничных обращений

Перестройка рекламы и трекинга для B2B-поставщика. По данным Вадима, за первые две недели удалось сократить около 80% B2C-трафика; квалифицированный B2B-лид стоил $15–18.

Нецелевой B2C-трафик

≈−80%

За первые 2 недели.

Клиника в Москве: больше заявок при прежнем рекламном бюджете

Новая структура Яндекс Директа, география и объявления. По данным Вадима, за три месяца число заявок выросло примерно с 200 до 345 в месяц при бюджете 300 000 ₽.

Заявки в месяц

Было≈200→Стало≈345

За 3 месяца, примерно +73%.

Квалификация лидов: от звонка и формы до сигнала в Google Ads

Вадим связал CallRail, Make, OpenAI, Google Sheets и Google Ads: система классифицирует обращения и возвращает квалифицированные лиды в рекламный кабинет.

Когда письма открывают сканеры: откуда взялись пустые сессии

В аудите B2B-издания Дмитрий обнаружил: 67,9% сессий создавали пустую активность. После отделения корпоративных сканеров конверсию пересчитали по очищенной базе.

Пустые сессии

67,9%

В выборке аудита B2B-издания.

13 879 кликов и около 1 295 сессий: сверка партнёрского трафика

Дмитрий разобрал расхождение между счётчиком отраслевой ассоциации и GA4. По его данным, разницу объясняли боты и повторные клики на стороне партнёра.

Клики по счётчику партнёра

13 879

Единица — клик.

65 тысяч сессий без вовлечения: аудит CTV-трафика

Дмитрий проверил трафик по сырым данным. У CTV-канала конверсия в покупку составила 0,034%, у поискового Google CPC — 6,7% за тот же период.

Двойной учёт покупок: аудит браузерного и серверного GTM

Дмитрий проверил настройку: в серверном контейнере не хватало компонентов, а в браузере оставались два активных тестовых тега покупки.

Unassigned после cookie-баннера: как сузили поиск причины

Диагностический разбор. Дмитрий сузил поиск до трёх версий и подготовил проверку по сетевым запросам, публикациям GTM и сырым данным.

Территории франшизы: как согласовали два реестра ZIP-кодов

Дмитрий сверил реестры почтовых индексов, разобрал названия рекламных кампаний и разделил спорные территории по географическому расстоянию.

От базы данных до дашборда: отчётность для франчайзи

Дмитрий разработал логику отчётности для клиента: от построения базы данных до визуальной части дашборда.