A Google Analytics a célbeállításokkal vagy az e-kereskedelmi méréssel nagyszerűen segít, hogy láthassuk, különböző forgalmi forrásaink (fizetett hirdetéseink, hírlevelünk, közösségi tevékenységünk) mekkora direkt bevételt hoz az oldalunk számára.
A megtérülés számításához ez azonban nem elég, szükségünk van a költségoldalra is, hogy lássuk, mennyit költöttünk az adott területre. A költségadatok azonban korábban az Adwordson kívül nem voltak feltölthetőek az Analyticsbe.
A lehetőséget 2012 októberében jelentették be, de eddig viszonylag keveset hallhattunk róla.

A költségadatok (pl facebook kampány, vagy más hirdetési rendszer adatai) feltöltése ugyanis nem a legegyszerűbb folyamat, összetett és mivel az API-n keresztül történik, ezért szükséges hozzá vagy programozási tudás vagy egy már kész eszköz, ami segít minket.
Néhány napja a Lunametrics megosztott egy ilyen eszközt, ennek apropóján írom meg én is nektek, hogyan tölthetitek fel ezeket az adatokat, hogy ne kelljen külön exportálás és excelben összefésülgetés után ROI-t számolni, hanem egy felületen történhessen a lehető legtöbb esetben.

1. lépés: Címkézés

Az első legfontosabb lépés, hogy azt a forgalmat, amelyhez a későbbiekben költségadatokat szeretnénk feltölteni, megfelelően megcímkézzük. Ennek mikéntjéről már írtam korábban, ezért itt most nem részletezném, olvassátok el.

2. lépés: CSV fájl létrehozása

Ezután a kívánt kampányok adatait megfelelő formátumra kell hozni egy CSV fájlban.
Tegyük fel, hogy az adott hirdetési rendszerből kiexportált adataink így néznek ki:

költségforrás táblázat

Ezt a következő módon kell átalakítanunk, hogy a Google Analytics fogadni tudja:

costdatacsv

 Fontos, hogy a ga:source ga:medium, ga:campaign és ga:keyword a CSV fájlban megegyezzen a címkézés során megadott paraméterekkel, különben nem fogja tudni őket összekapcsolni a rendszer. Ugyanitt figyeljünk arra, hogy kis és nagybetű érzékeny a dolog, mindig ellenőrizzük ezt is.

Hogy pontosan milyen dimenziók és mutatók adhatók meg a CSV fájlban, arról az itt található leírásból tájékozódhatunk (angolul).
A CSV fájlunknak UTF-8 kódolásúnak kell lenni, és maximum 5 MB méretű lehet.
A fejléc sort (tehát a ga:source-os sort) minden esetben meg kell adnunk, különben nem tudja azonosítani az Analytics, hogy melyik oszlop milyen adatot tartalmaz.
Amennyiben egy oszlopot  kihagyunk (pl adCost) vagy egy cellát üresen hagyunk, akkor az 0 értéket fog kapni.
A fenti táblázat így fog kinézni CSV formátumban:

ga:source,ga:medium,ga:keyword,ga:adGroup,ga:adCost,ga:adClicks,ga:impressions
adnetwork,cpc,Tavaszi akció,muskátli,9387,288,6750
adnetwork,cpc,Tavaszi akció,balkonnövény,12356,354,8934
adnetwork,cpc,Tavaszi akció,kertészet,3128,143,2288

További formázási dokumentációt (üres cellák, vessző, idézőjel használata a cellákban stb) itt találtok (a dimenziós rész alatt).

3. lépés: Egyéni adatforrás létrehozása

Ezután létre kell hoznunk egy egyéni adatforrást, amire a Google Analytics adminisztrációs felületén van lehetőség.
Adminisztrálás ->Tulajdon szint -> Egyéni definíciók fül alatt.
Az új egyéni adatforrásra kattintva a következő űrlapot kapjuk:

egyeniadatforrashozzaadasa

Értelemszerűen töltsük ki, válasszuk ki mely profilokban szeretnénk érvényesíttetni (a típusnál jelenleg csak a költség választható), majd kattintsunk a Létrehozás gombra.

egyeniadatforras

A létrehozáskor kap az adatforrás egy UID nevű kódot, ami tartalmaz kis- és nagybetűket és számokat. Erre az UID-re szükségünk lesz a feltöltéskor, mint ahogy a fiók azonosítójára (az UA és a kötőjel közti számsor) és a Tulajdon azonosítójára (UA-xxxxxx-yy).

4. lépés: Adatok feltöltése

Ha az első három lépéssel megvagyunk, tudjuk feltölteni az API-n keresztül a z adatokat. Ezt megtehetjük magunk is, ehhez segítséget nyújt a fejlesztőknek szóló Google weboldal, vagy használhatjuk a Lunametrics által készített eszközt.

Ezek után már csak az a dolgunk, hogy ellenőrizzük, megfelelően kerültek be az adatok (kis nagybetűk, speciális karakterek, üres mezők okozhatnak problémát), és máris nekiállhatunk elemezni.