ROMI 2025: Інструменти Google: інфраструктура даних

Cookie зникають. DMP не працюють. Інструменти обмежені. Бізнес шукає нові шляхи — і продовжує запускати “додав у кошик — показав банер”.

Це проблема. І вона системна.

Саме з цього почав свій виступ на ROMI 2025 Максим, GMP Lead агенції newage. — першої в Україні сертифікованої агенції Google Marketing Platform. Його доповідь не була про те, як “налаштувати аналітику”. Вона була про те, як побудувати повноцінну data-інфраструктуру, яка:

• замінює DMP без жодного кастомного бекенду;
• будує аудиторії не в UI, а через SQL-логіку на основі поведінки;
• пушить ці аудиторії в рекламу не “колись”, а за 1 годину після події;
• і працює без жодної залежності від cookie.

«Якщо ви досі збираєте аудиторії через інтерфейс GA4 — ви втрачаєте половину потенціалу. А в реальності — ще більше», — сказав Максим зі сцени.

Ця інфраструктура вже працює в кампаніях newage., охоплюючи як локальні бренди, так і глобальні ринки. А головне — вона відкрита: побудована виключно на Google-інструментах, які доступні всім. І не потребує мільйонних вкладених в девелопмент.

ROMI 2025 став місцем, де маркетинг повернувся до ефективності, а не моди. І цей виступ — нагадування: рішення є. Вони вже працюють. Їх просто треба застосовувати.

У цій статті — розклад по поличках: як виглядає сучасна інфраструктура даних, як вона працює в ремаркетингу — і чому саме вона допоможе вам пройти cookie-less майбутнє без паніки.

Контекст: як змінюється digital-аналітика

У 2012-му все було просто. І, чесно кажучи, примітивно.

Маркетологи ставили теги вручну в код. Розробники правили аналітику між багами. Кампанії запускались із логікою «додав у кошик — показали банер». І цього всім вистачало. Universal Analytics була головним інструментом, Google Tag Manager щойно зʼявився, а ідея централізованої data-інфраструктури звучала як щось із SF-фільму.

Минуло 13 років — і все змінилося.

Сьогодні більшість команд користуються GTM, події налаштовуються за години, GA4 передає дані в BigQuery, а сегменти активуються в рекламі безпосередньо через Cloud Functions. Весь процес — від трекінгу до ремаркетингу — перетворився на гнучку, модульну архітектуру. Без ручних CSV. Без API-костилів. Без очікування.

«Інфраструктура — це про гнучкість, швидкість і контроль. Якщо вам потрібно змінити сегмент, ви не чекаєте тиждень від розробника. Ви змінюєте SQL-запит — і запускаєте кампанію за годину», — пояснив Максим зі сцени ROMI.

Це й є головна зміна: аналітика перестала бути звітністю. Вона стала системою ухвалення рішень у реальному часі.

І якщо раніше «налаштувати аналітику» означало просто вивести події в GA, то сьогодні це — побудова власної Customer Data Platform (CDP). Без платного DMP. Без кастомного бекенду. І при цьому з:

• кастомною сегментацією,
• push-аудиторіями в медійку,
• аналітикою, що вимірює не кліки, а реальну взаємодію.

Саме цю трансформацію Максим і розклав по кроках — як маркетинг перейшов від “все через UI” до “все через дані”.

Google-інструменти як фундамент: що потрібно для запуску

«Нам не потрібен дорогий софт. Нам потрібна логіка — і правильна архітектура. Google усе це вже дає.»

Щоб побудувати інфраструктуру, яка реально працює з аудиторіями — в реальному часі, з гнучкою логікою, і без cookie-залежності — не потрібно нічого винаходити. Усе вже є у відкритому доступі — у вигляді інструментів Google.

Ось базовий стек, з якого стартує сучасна дата-інфраструктура:

Google Tag Manager (GTM)

Веб або серверна версія.

Збирає події, кліки, поведінкові взаємодії. Дає контроль над трекінгом без залучення розробників. Веб-версія швидка у впровадженні, серверна — стійкіша до блокувань і дозволяє глибше управляти даними.

GA4 або GA360

Аналітичне ядро.

GA4 підходить для базових сценаріїв і малого/середнього бізнесу. GA360 — критична для тих, хто працює з великим обсягом подій, високими вимогами до частоти оновлень і real-time інтеграцією з BigQuery.

BigQuery

Сховище raw-даних.

Саме тут формуються кастомні сегменти, які неможливо зібрати в інтерфейсі GA: сценарні дії, time-based логіка, CRM-зв’язки, RFM, LTV та інше. Дані зберігаються без втрат, доступні для SQL-запитів будь-якої складності.

Cloud Functions

Автоматизація пушу аудиторій.

Ці функції зʼєднують BigQuery з рекламними платформами — передаючи сегменти (user_id / device_id) без ручного втручання. Аудиторії оновлюються автоматично — хоч щогодини.

DV360 (Display & Video 360)

Головна DSP для активації.

Приймає кастомні аудиторії з BigQuery, дозволяє комбінувати їх з in-market, affinity, 3rd-party сегментами. Всі типи кампаній — в одному інтерфейсі.

Campaign Manager 360 (CM360)

Зона контролю.

Тут відбувається цілісний аналіз: скільки показів було видимими, яка була частота, як працювали креативи й аудиторії в парі, і що реально привело до конверсії (включно з post-view).

Як це працює разом?

Ось короткий цикл роботи цієї архітектури:

1. GTM збирає події з сайту (веб або сервер-сайт).
2. GA (4 або 360) агрегує та передає ці дані у BigQuery.
3. У BigQuery формується сегмент через SQL.
4. Cloud Function пушить цей сегмент у DV360 або Google Ads.
5. CM360 відстежує результат — і дає змогу оптимізувати кампанію.

Це і є повноцінна архітектура CDP-рівня, тільки без розробки, без кастомного софту і з повною адаптацією під ваші бізнес-цілі.

GTM + GA4/GA360: фундамент збору подій

У будь-якій сучасній маркетинговій інфраструктурі все починається з подій. Якщо ви не збираєте поведінку користувача — ви не можете з нею працювати. А значить — ні ремаркетингу, ні персоналізації, ні аналітики.

Саме тому першим критичним компонентом інфраструктури є Google Tag Manager (GTM).

GTM: веб чи серверний?

У 2025-му більшість бізнесів працюють через веб-версію GTM. Вона проста у впровадженні, швидка й універсальна. Але є другий варіант — серверний GTM, який:

• працює через власний сервер (Cloud Run / App Engine),
• дозволяє повністю контролювати дані, які надходять в аналітику та сторонні платформи,
• обходить AdBlock та подібні інструменти блокування трекерів і тегів.

Коли обирати серверний GTM?

• Якщо ви працюєте з чутливими даними (банкінг, e-com).
• Якщо хочете мінімізувати втрати даних через AdBlock, Safari, iOS.
• Якщо плануєте централізований контроль над потоками даних.

GA4 vs GA360: кому що підходить

Наступний рівень — аналітика. І тут у нас два варіанти: GA4 (free) та GA360 (платна).

На перший погляд вони схожі: обидві дають трекінг, аудиторії, інтеграцію з BigQuery. Але різниця — в масштабі, швидкості й гнучкості.

«Без GA360 ви просто не побачите всіх, хто на сайті. І не зможете вчасно на них зреагувати», — наголосив Максим у своєму виступі на ROMI.

Коли GA4 вже не вистачає?

• У вас >1 млн подій на день,
• Вам потрібно оновлювати дашборди/аудиторії щогодини,
• Ви працюєте з кількома ринками / сайтами / додатками,
• Ви інтегруєте аналітику з медійкою, CRM, DWH,
• Вам потрібен реальний контроль над user journey в складному флоу.

Як побудувати подієву структуру

Найчастіша помилка, яку ми бачимо — збір подій “для звітності”, а не для дії.

Що важливо:

• думати не про “що відбулося?”, а “як я зможу це використати?”
• не дублювати події GA4 в UI, якщо планується сегментація в BigQuery
• визначити ядро: ключові івенти, параметри, пріоритети (наприклад: video_start, cart_add, scroll, session_depth)

Порада: ще на етапі GTM варто позначити ті події, які в майбутньому підуть у сегменти. Це скорочує шлях до кастомної логіки та пришвидшує активацію аудиторій.

Таким чином, GTM + GA4/GA360 — це не просто «аналітика». Це інструменти збору сигнальних даних, на основі яких будується все: сегментація, ремаркетинг, креативи, оптимізація.

Далі — дивимось, як ці дані оживають у BigQuery.

BigQuery: сегментація, яку ви ніколи не зробите в GA

GA4 — це про події. BigQuery — про логіку.

І саме тут відкривається справжній потенціал роботи з аудиторіями: коли ви більше не обмежені інтерфейсом, 5-ма умовами чи відкладеним оновленням.

Як працює звʼязка GA → BigQuery

У GA4 і GA360 передбачений експорт сирих подій у BigQuery. Це raw-лог усіх подій користувача з вашим сайтом чи додатком — з параметрами, атрибутами, user_id, timestamp, джерелами, тощо.

• У GA4 (free) — це щоденний експорт з лімітом (~1 млн подій/день).
• У GA360 — streaming експорт у майже реальному часі, без ліміту.

Чому саме raw-дані = повна свобода?

• Ви бачите всі події, а не тільки ті, які оброблені/візуалізовані в інтерфейсі.
• Ви маєте доступ до часових послідовностей (window functions).
• Ви можете зʼєднувати GA-дані з CRM, e-commerce, таблицями в Excel.
• Ви можете писати будь-яку логіку на SQL — не обмежену інтерфейсом.

У GA4 UI ви не зможете створити аудиторію “користувач клікнув банер → через 2 години додав у кошик → не завершив покупку протягом 3 днів”. У BigQuery — це просто SQL-запит.

Приклади кастомних сегментів, які реальні лише в BQ:

Сценарії поведінки:

• 2+ відвідувань за тиждень з різних пристроїв;
• прокрутка 80% сторінки + запуск відео + вихід без покупки.

Time-based логіка:

• виконав подію A, але не подію B упродовж N годин;
• повернувся після банера, але не перейшов у сесію.

RFM-моделі:

• часті покупці (10+ транзакцій за 90 днів);
• користувачі з високим revenue, але низькою частотою.

Інтегровані моделі з CRM:

• клієнти зі статусом “відплив” або “пріоритет”;
• користувачі з певного сегменту (B2B, VIP, test group).

BigQuery — це ваша лабораторія сегментацій.

У GA4 ви дивитесь, що відбулося. У BigQuery — ви вирішуєте, з ким і як працювати далі.

«Чим більше сценаріїв ви маєте — тим більше точок впливу отримуєте. А значить — менше спалюєте бюджету на “всіх”, і більше працюєте з “своїми”», — Максим, newage.

GA4 аудиторії vs BigQuery-сегменти: що і чому краще

Питання, яке ми чуємо найчастіше: «Навіщо нам BigQuery, якщо аудиторії вже можна створювати в GA4?»

Відповідь коротка: тому що UI — це лише поверхня. А сегментація — це глибина.

У чому різниця?

Ризики при використанні тільки GA4:

• Втрати даних — після 1 млн подій на добу дані обрізаються (у free GA4).
• Затримки — кампанія на Flash Sale стартує, а аудиторія оновиться завтра.
• Знижена точність — складно враховувати нюанси поведінки, наприклад, повторні візити з іншого пристрою або перетини між платформами, особливо якщо не активовані Google Signals чи немає стабільного user ID.
• Відсутність зв’язку з CRM — не можете виділити, наприклад, VIP або тих, хто не платив 60 днів.

Коли кастомна сегментація критична?

Flash Sales / Black Friday / акції з таймером

• Успіх залежить від години, а не від доби.
• GA4 просто не встигає оновити сегмент.

Продукти з високою ціною залучення (CAC)

• Не можна “спалювати” бюджет на неточні аудиторії.
• Потрібна глибока фільтрація за діями, джерелами, історією.

B2B / Enterprise-напрямки

• Цикл прийняття рішення — складний і довгий.
• Поведінкові шаблони важливіші за одні події.

«У BigQuery не потрібно бути data-scientist. Потрібно мати сценарій — і один SQL-запит. І ви вже маєте сегмент, який реально працює. А не просто “зайшов на сайт”», — Максим, newage.

GA4 — це хороший старт. Але якщо ви хочете гнучкість, швидкість і точність — BigQuery перетворює аналітику на інструмент дії, а не просто спостереження.

Активація аудиторій: як пушити сегменти в рекламу

Зібрати дані — півсправи. Сегментувати — ще одна половина.

Але ключове — це активація: наскільки швидко, точно і безшовно ви можете показати правильне повідомлення правильній аудиторії. Саме тут починається справжній performance.

Як це працює: автоматично, без хакингу й CSV

Коли кастомна аудиторія вже зібрана в BigQuery, далі підключається Cloud Function — це серверна функція в Google Cloud, яка автоматично:

1. бере сегмент (таблиця з user_id / device_id / hashed email);
2. формує правильний формат (наприклад, JSON або CSV у памʼяті);
3. пушить цю аудиторію напряму в:

• DV360 — для запуску медійних або відеокампаній;
• Google Ads — для пошуку або ремаркетингу;
• інші DSP або платформи через API або direct upload.

Усе це працює на рівні автоматичного пайплайну. Жодних ручних оновлень. Жодних export-import. Жодних затримок.

Сценарій можливого кейсу:

1. Користувач двічі відвідує сторінку товару з різних пристроїв.
2. Прокручує до технічних характеристик, але не додає у кошик.
3. BigQuery фіксує цю поведінку й формує сегмент “вагається”.
4. Cloud Function пушить аудиторію в DV360 протягом 1 години.
5. Запускається креатив: “Залишилися запитання? Ми готові допомогти!”

«Ми показуємо рекламу не просто тому, що хтось “додав у кошик”. Ми знаємо, що він зробив це двічі, на різних пристроях, і щось його зупинило. І саме на це реагуємо», — розповідає Максим, newage.

Чому це важливо:

• Ви не чекаєте 24 години, поки оновиться стандартна аудиторія.
• Ви реагуєте на поведінку в моменті — а не “після звіту”.
• Ви працюєте не з масовим сегментом, а з конкретним інтересом/больовою точкою.
• Ви не обмежені Google Ads — DV360 дозволяє використовувати 1st, 3rd, in-market, affinity, CRM-сегменти одночасно.

BigQuery + Cloud Functions = реактивна модель ремаркетингу, яка працює не “після факту”, а у моменті прийняття рішення.

Campaign Manager 360: як аналізувати, що працює

Коли йдеться про медійну рекламу, кліки — не показник. У середньому менше 1% конверсій у дисплей-кампаніях відбувається після кліку. Решта — це post-view вплив, який не видно в стандартній аналітиці.

Саме тому потрібен Campaign Manager 360 (CM360) — не як ще одна платформа, а як єдине джерело правди для аналізу креативів, частоти, охоплення та взаємодії.

Навіщо потрібен CM360?

• Атрибуція: єдина модель, яка дозволяє поєднати всі дотики — включно з post-view (а не лише кліки).
• Viewability: бачите, які покази справді були видимими (≥1 сек на ≥50% площі).
• Частота + охоплення: коли, де і скільки разів користувач бачив рекламу — і коли це стало зайвим.
• Перетини аудиторій: хто побачив оголошення на YouTube, а потім банер у mobile.
• Крос-канальність: прозора звітність по всіх платформах у єдиному звіті.

«Без CM360 ви бачите тільки кліки. А в дисплеї — клік це ≠ ефективність. Ми бачимо, де ми перегріли користувача, де креатив не працює, і де аудиторія “спрацювала” без кліку», — Максим, GMP Lead, newage.

Що таке Цілісний Аналіз (Comprehensive Analysis Framework)

Це не “ще один дашборд”. Це — методологія аналізу, яку команда newage. застосовує в кожному проекті, що використовує CM360.

Вона базується на 3 головних блоках:

1. Частота та delivery

• Скільки показів було на одного користувача?
• Як змінюється результат при 3+, 5+, 10+ частоті?
• Чи є “перегрів” аудиторії?

2. Viewability та охоплення

• Чи реклама була реально видимою?
• Де було повторне попадання, а де — сліпа зона?
• Яке було перехресне охоплення між каналами?

3. Реакція на рекламу (post-view)

• Чи взаємодіє користувач після перегляду?
• Який креатив тригерив конверсію?
• Чи було перенасичення — або навпаки недодача трафіку?

Що ви отримуєте з CM360:

• реальну прозорість по всій рекламній активності;
• можливість оптимізувати не наосліп, а на основі даних;
• платформу, яка дозволяє поєднати аудиторії, креативи й медіа в одному зрізі;
• і нарешті — відповіді на запитання: «Що працює? Де перегріли? Що відключити, а що масштабувати?»

Без CM360 ви бачите лише поверхню: кліки, basic conversions. З CM360 — ви бачите причинно-наслідкові зв’язки: хто бачив → як часто → на якому майданчику → що це дало.

Це і є інфраструктура дії: не просто “щось запустили”, а зрозуміли, що працює, і що з цим робити далі.

Майбутнє без cookie: чому BigQuery – стійкий варіант

BigQuery — ваш маркетинговий страховий поліс на 2025+.

Поступове зникнення third-party cookies — вже не гіпотеза, а факт. Safari, Firefox і тепер Chrome — усе йде до того, що класичний cookie-базований ремаркетинг перестане працювати як механіка. 

• GA4-ремаркетинг більше не “бачить” користувача, якщо cookie не збережений.
• Аудиторії стають неповними.
• Таргетинг втрачає точність.
• Вартість контакту зростає.

«Через два роки більшість втратить ремаркетинг. Ми — ні. Бо наші сегменти живуть не на cookie, а на поведінці», — Максим, GMP Lead агенції newage.

Чому BigQuery — незалежний від cookie

BigQuery-аудиторії базуються не на client_id чи 3rd-party cookie, а на власних ідентифікаторах, які ви контролюєте самостійно:

• user_id — якщо є авторизація або логінізовані дані;
• device_id — для додатків чи мобільного трафіку;
• hashed email / phone — із CRM, транзакцій, анкет, тощо;
• будь-яка кастомна логіка, яку ви можете зібрати через трекінг або імпорт.

Ці дані зберігаються у BigQuery, і на їх основі формується сегментація — незалежно від того, чи cookie ще живі.

Privacy-first маркетинг: не вимога, а перевага

• Ви будуєте свої сегменти, а не покладаєтесь на браузер.
• Ви контролюєте, де і як зберігаються ідентифікатори.
• Ви можете поєднувати поведінкові дані з CRM, не порушуючи законів приватності (при коректному підході).
• І головне — ви не втрачаєте доступ до аудиторій, коли зникає cookie.

GA-ремаркетинг як ми його знали — відходить. DMP-решення — дорогі, громіздкі й залежні від тієї ж логіки. BigQuery — це ваша перша-party CDP, яка:

• живе на ваших даних,
• масштабується з вашими запитами,
• і не зникає з оновленням браузера.

Підсумки: що дає така система бізнесу

Усі говорять про дані. Але мало хто реально використовує їх як інфраструктуру.

Виступ Максима на ROMI 2025 довів: побудувати свою CDP — вже не фантастика, а реальність.

Ось що дає ця модель бізнесу:

• Повний контроль над аудиторіями — від збору до активації.
• Швидкість реакції — сегмент → пуш → кампанія за 1 годину.
• Краще таргетування = вищий CTR і нижчий CPA.
• Незалежність від cookie — ваша система працює і завтра, і через 3 роки.
• Цілісна аналітика через CM360 — вимірює не кліки, а вплив.

Кому це потрібно в першу чергу?

• E-commerce — для динамічного ремаркетингу, RFM-сценаріїв, таймерних акцій.
• B2B — для персоналізації, інтеграції з CRM, розуміння дій на довгому шляху до ліда.
• Банкінг / фінтех — для роботи з авторизованими користувачами, офлайновими подіями, складними воронками.
• SaaS / продукти — для user-based аналітики, NPS, retention моделей, активації через рекламу.

Коли це впроваджувати?

Якщо у вас уже є:

• GTM (події збираються)
• GA4 або GA360 (аналітика працює)

→ Тоді наступний крок — BigQuery.

Далі — Cloud Functions + DV360/CM360.

Усе — у межах екосистеми Google. Без кастомного бекенду. Без API-хакингу. Без втрат.

Хочете побачити, як це виглядає на прикладі вашого бізнесу?

Ми готові:

• провести аудит вашої аналітики;
• запропонувати архітектуру;
• показати, як це працює.

Просто напишіть — і ми все покажемо у дії.