V tomto článku se dozvíte:
- Co je to data layer?
- Jak funguje?
- K čemu slouží?
- Výhody užívání data layer
- Nevýhody data layer
Co je to data layer?
Už jsme zmínili, že datalayer je technicky vzato javascriptové pole obsahující dočasně ukládané informace, které potřebujete. Můžeme si ho také představit jako virtuální vrstvu webové stránky, kterou běžní návštěvníci nevidí, ale pokud víte jak na to, je poměrně snadné si ji zobrazit.
Vrstva obsahuje různé datové body, které nesou nějakou informaci, kterou tam může vložit kdokoli/cokoli – např. ID uživatele, informace o kliknutí, ID nákupu, kategorii stránky atd. Informace z datové vrstvy si Google Tag Manager bere, a pak tyto data používá v rámci značek/spouštěčů/proměnných. Google Tag Manager se silně spoléhá na obsah této vrstvy.
Často se nestává, že vývojáři webu běžně provádějí implementaci datalayeru. Ne všechny webové stránky ji vyžadují nebo používají. Potřeba implementace datové vrstvy vzniká obvykle v situaci, kdy marketingové týmy začínají využívat nástroje pro správu značek, jako je Google Tag Manager. A proto jej zde budeme zmiňovat.
Proč se teda datalayer implementuje?
U řady marketingových a analytických kódů nestačí změřit načtení stránky, ale jsou potřebná i doplňující data. Např. po úspěšné objednávce na e-shopu chceme změřit i hodnotu objednávky nebo kolik kusů jakého produktu bylo v objednávce. Google tag manager nemá tyto informace jak získat a je nutné mu je nějak předat. A právě toto předání údajů se odehrává přes dataLayer.
A jak to funguje?
Celý proces funguje tak, že ve zdrojovém kódu webu se vyplní požadované údaje do dataLayeru, ze kterého si je Google tag manager vytáhne a předá je dále měřícím kódům. To umožňuje centralizované vložení hodnoty objednávky na děkovací stránku e-shopu, což eliminuje potřebu přidávat ji pro každý sledovací kód zvlášť. Hodnota objednávky je jednou umístěna do datové vrstvy a odtud ji Google Tag Manager předává do různých analytických nástrojů, jako je Google Analytics, sledování konverzí v reklamách Ads, konverzní měření Sklik nebo do Facebook pixelu. Vše se řídí podle definovaných pravidel. DataLayer lze také využít ke sdílení dat mezi různými značkami nebo k řízení pořadí jejich spuštění.
K čemu dataLayer slouží?
Jak jsme se již dozvěděli, Datalayer shromažďuje a organizuje data o uživatelích, jejich aktivitách a chování na webu, čímž otevírá dveře k efektivnějšímu marketingu. Poskytuje ucelený obraz o vašich zákaznících a především vám umožňuje:
- Analyzovat chování uživatelů: Díky němu získáte detailní přehled o tom, jak se uživatelé na vašem webu pohybují, co je zajímá a co je naopak odrazuje.
- Personalizovat obsah: Umožní vám nabízet relevantní obsah a produkty na základě informací o demografii, historii vyhledávání a chování na webu.
- Segmentovat uživatele: Rozdělit uživatele do skupin s podobnými zájmy a potřebami pro cílené kampaně a marketingové aktivity.
- Sledovat nákupy: Uvidíte nákupní košíky, nákupní historii a další klíčové metriky pro optimalizaci e-commerce aktivit.
- Integrovat nástroje: Data z datové vrstvy snadno propojíte s nástroji pro analýzu dat, správu reklamních kampaní a dalšími marketingovými technologiemi.
Hlavní výhody používání dataLayer
Hlavní výhody využití data layer spočívají v tom, že slouží jako centrální bod pro sběr dat z front-endu webových stránek. Bez umístění potřebných údajů do data layeru není možné úspěšně měřit žádné sledované parametry. Data layer také usnadňuje sjednocení dat odesílaných do různých reklamních a analytických systémů, což řeší problémy s nekonzistentním zpracováním dat. Jeho flexibilita a přizpůsobivost umožňují integraci široké škály informací, což zlepšuje efektivitu marketingových strategií. Navíc minimalizuje náklady na údržbu a usnadňuje přizpůsobení se změnám v marketingových nástrojích. Implementace data layeru tak přináší zvýšenou transparentnost a efektivitu v procesu sběru a interpretace dat.
Nevýhody dataLayer
Nevýhody používání data layer zahrnují trvalé náklady na údržbu, které, i když jsou výrazně nižší (asi 4-7x) než v případě absence datové vrstvy, stále přetrvávají. První implementace data layer vyžaduje iniciální investici peněz, času a energie, což obvykle vyžaduje značné úsilí od analytiků a front-end vývojářů. Nicméně jakmile je data layer nasazen, úpravy jsou relativně levné.