Як налаштувати e-commerce події GA4 у Laravel

Звичайного підключення Google Analytics до інтернет-магазину недостатньо, якщо потрібно розуміти не тільки кількість відвідувачів, а й те, що вони роблять із товарами.

Які товари переглядають? Що додають до кошика? Що зберігають в обране? На якому етапі користувач залишає сайт? Для цього в GA4 використовуються e-commerce події.

У цій статті покажу на простому прикладі, як вони можуть виглядати в інтернет-магазині на Laravel. Без повної реалізації аналітики — розберемо сам принцип і дані, які передаються.

Що таке e-commerce події

Звичайний перегляд сторінки мало що говорить про поведінку покупця. Для магазину набагато цікавіші конкретні дії:

• переглянув список товарів;
• відкрив товар;
• додав товар в обране;
• додав товар до кошика;
• видалив його з кошика;
• почав оформлення замовлення;
• оформив замовлення.

GA4 має стандартні e-commerce події для таких дій. У Laravel-магазині дані про подію можна сформувати на стороні застосунку та передати через dataLayer, після чого Google Tag Manager відправить їх у GA4.

Перегляд списку товарів

Наприклад, користувач відкрив категорію товарів. У цей момент можна передати подію view_item_list.

{
  "event": "view_item_list",
  "ecommerce": {
    "items": [
      {
        "item_id": "PHONE-001",
        "item_name": "Smartphone Nova X1 128GB",
        "price": 24999,
        "item_category": "смартфони"
      },
      {
        "item_id": "PHONE-002",
        "item_name": "Smartphone Nova X2 256GB",
        "price": 32999,
        "item_category": "смартфони"
      }
    ]
  }
}

У реальному каталозі масив items формується динамічно. GA4 отримує не просто інформацію про відкриття сторінки, а розуміє, які саме товари були показані користувачу.

Перегляд конкретного товару

Коли користувач переходить на сторінку товару, відправляється подія view_item.

{
  "event": "view_item",
  "ecommerce": {
    "items": [
      {
        "item_id": "PHONE-002",
        "item_name": "Smartphone Nova X2 256GB",
        "currency": "UAH",
        "price": 32999,
        "item_category": "смартфони"
      }
    ]
  }
}

Тепер в аналітиці можна відрізнити ситуацію, коли товар просто з'явився в каталозі, від реального переходу на його сторінку. Наприклад, можна побачити товари, які часто показуються, але рідко відкриваються.

Додавання товару до кошика

Наступний важливий крок — add_to_cart. Тут до інформації про товар додається кількість.

{
  "event": "add_to_cart",
  "ecommerce": {
    "items": [
      {
        "item_id": "PHONE-002",
        "item_name": "Smartphone Nova X2 256GB",
        "currency": "UAH",
        "price": 32999,
        "quantity": 1,
        "item_category": "смартфони"
      }
    ]
  }
}

Подія повинна відправлятися саме в момент фактичного додавання товару до кошика. У сучасному магазині це часто відбувається без перезавантаження сторінки, тому прив'язки аналітики тільки до URL вже недостатньо.

Wishlist теж можна відстежувати

Якщо в магазині є список бажань, при додаванні товару в обране можна передавати add_to_wishlist. Структура схожа: ідентифікатор товару, назва, ціна, валюта та категорія.

На перший погляд це не настільки важлива дія, як додавання до кошика, але вона допомагає побачити товари, які викликають інтерес навіть тоді, коли користувач ще не готовий купувати.

Навіщо передавати item_id

Назва товару з часом може змінитися, тому для аналітики краще мати стабільний ідентифікатор. Я намагаюся використовувати один і той самий item_id для товару в усіх e-commerce подіях.

Так перегляди, додавання до кошика та інші дії залишаються пов'язаними з одним товаром незалежно від змін його назви.

А що з оформленням замовлення?

На цьому аналітика магазину не закінчується. Окремо відстежуються перехід до оформлення та успішне замовлення. Саме там з'являються цікавіші нюанси: сума, товари, кількість, знижки, ідентифікація транзакції та захист від повторного зарахування однієї покупки.

Наприклад, звичайне оновлення сторінки після успішного замовлення не повинно створювати в аналітиці ще одну конверсію. Цю частину реалізації я навмисно залишу за межами статті — вона вже залежить від архітектури конкретного магазину та процесу оформлення замовлення.

Не тільки GA4

Нормально продумана структура подій може стати основою не тільки для Google Analytics. Ті самі дії користувача можуть використовуватися для рекламних та інших маркетингових інструментів.

Що отримуємо в результаті

Після налаштування e-commerce аналітики ми бачимо вже не просто кількість відвідувачів. Можна аналізувати шлях користувача: каталог → товар → обране або кошик → оформлення → замовлення.

Якщо товар часто бачать, але майже не відкривають — можливо, проблема у фотографії, назві або ціні. Якщо активно переглядають, але не додають до кошика — це вже інший сигнал. А якщо користувачі доходять до кошика, але не завершують оформлення, варто дивитися на checkout.

Потрібно налаштувати e-commerce аналітику?

Я займаюся розробкою та підтримкою вебпроєктів на Laravel та інших платформах, включно з налаштуванням GA4, Google Tag Manager та e-commerce подій. Можу налаштувати аналітику для існуючого магазину або реалізувати її під час розробки нового проєкту.