Třetí díl seriálu o first-party datech bude opět hodně technický – ukážeme si, jak zkontrolovat, že data správně odcházejí do jednotlivých systémů a dělají to, co mají. Podíváme se na odchozí hity v DevTools i na kontrolu přímo v reklamních platformá
V prvních dvou dílech seriálu jsme vysvětlili, proč jsou first-party data důležitá pro výkon kampaní a jak je posílat z webu přes server-side GTM až do reklamních platforem. Dnes se podíváme na to, jak ověřit, že všechno skutečně funguje.
Osobní údaje se vám plní z formuláře do datové vrstvy a přes proměnné je posíláte do Googlu i Mety. V GTM Preview Mode jste si už zkontrolovali, že ze serverového GTM odcházejí user_data a všechny user parametry se ve značkách správně plní. Takže máte hotovo.
Bohužel, i když v GTM vše vypadá správně, značky se spouštějí a informace z nich odcházejí, může docházet k problémům – například s formátem, hashováním nebo nesprávným pojmenováním parametrů. Aby implementace skutečně přinášela lepší výsledky kampaní, je důležité zkontrolovat, jak data do jednotlivých systémů přicházejí a jestli jsou správně zpracovaná.
Zjednodušeně řečeno, každý tag v GTM při spuštění vysílá signál, tedy hit – balíček informací v konkrétním formátu, který platforma umí rozpoznat a přečíst z něj obsažené informace. Právě proto je důležité, aby informace odcházely ve správném formátu. Jinak se chybné informace zahodí nebo v horším případě zabrání zpracování celého balíčku. Například Google Tag rozpoznává osobní údaje pouze ve formátu strukturovaného objektu user_data. Pokud by dostal formát, který požaduje Meta, nezpracuje ho a žádná first-party data nepřijme.
Odeslání tohoto hitu, tedy balíčku informací z prohlížeče uživatele, si můžete zkontrolovat sami. Budeme využívat nástroj DevTools dostupný v prohlížeči Google Chrome, ale i ostatní prohlížeče mají vlastní alternativy (Safari nabízí Web Inspector, Edge a Opera používají Developer Tools založené na Chromiu a Firefox má vlastní Developer Tools, dříve známé jako Firebug). Použít můžete také užitečný nástroj mitmproxy, například pro debugging na mobilních zařízeních.
Kromě toho je ale potřeba zkontrolovat také odchozí hit ze serverového GTM. K tomu vám stačí Preview Mode.
Ze všech značek (ať už v prohlížeči, nebo na serveru) odcházejí hashované hodnoty e-mailu a telefonu. Adresa je podle požadavků konkrétní platformy buď hashovaná, nebo ne (například Facebook hashování vyžaduje, Google nikoliv). Zkontrolujte si, jak má vypadat hash vašeho testovacího e-mailu, a zkuste si ho vytvořit na https://emn178.github.io/online-tools/sha256.html, abyste jej mohli porovnat s tím, co odchází v requestech. Používejte Input encoding: UTF-8 (obecně nejlepší volba pro češtinu) a Output encoding: Hex (lowercase).
Osobně si nejraději kontroluju všechno najednou, takže postupuju společně s GTM v tomto pořadí:
Meta tag neposílá user data pouze v hashované podobě. Mohou se objevit hned ve čtyřech formátech (záleží na verzi pixelu a typu eventu):
cud (masked plaintext), ncud (normalized masked), ud (hashed), aud (additional hashed copy).
Vypadá to takhle:
.png)
Vás bude primárně zajímat parametr s prefixem ud pro hodnoty [em] = email, [pn] = phone number, [fn] a [ln] = first a last name, [external_id] = vaše CRM user_id. Porovnejte je s hashem vašich testovacích hodnot.
8. Google Ads debugging:
.png)
Hash pro e-mail najdu za „tv.1~em.“, telefon pak za „~pn.“ a tak dále – opět ho lze porovnat s hashem vašich testovacích údajů.
POZOR! Máte v Metě a Googlu jiný hash pro stejný e-mail? To je v pořádku. Nezapomeňte, že obě platformy mají jiná pravidla pro normalizaci, což jsme probírali v předchozím článku.
.png)
2. Ujistěte se, že hodnota odchází stejná jako z prohlížeče.
7. Google Ads:
1. Google Ads tag se v sGTM chová trochu jinak než ostatní značky – protože potřebuje sbírat cookies, spouští server tag request v prohlížeči:
.png)
2. Zkopírujte si ho a debuggujte v poznámkách nebo přes Clauda. Opět hledejte hashe v parametru „em“ za hodnotou „tv.1~em.“.
Zmíním pár užitečných nástrojů, které můžete použít, abyste si ověřili, že vše odchází tak, jak má:
Jenže jak poznáte, že to opravdu funguje?
Pozor – může trvat i několik dní, než se změny projeví. Pokud narazíte na chybu, opravte ji, zdebugujte a pak pár dní počkejte. Změna se neprojeví hned. Může trvat i několik dní až týden, než se rozdíl v diagnostice ukáže.
.png)
Přejděte ještě níže do „Go to diagnostics“, abyste si zkontrolovali coverage a match rate:
.png)
Google vám bohužel neprozradí, kolik procent uživatelů se vám napáruje, ale dá vám signál, že vše běží tak, jak má, prostřednictvím hodnoty „High 16 %–100 %“. Coverage by měla být 100 %, tedy s každou konverzí by měly přicházet osobní údaje.
Event Match Quality skóre v Metě
.png)
Klikněte dole vpravo na „View details“ a projděte si jednotlivé metriky daného eventu. Nejvíce vás bude zajímat sekce „Event Match Quality“, konkrétně „Shared parameters“, kde uvidíte pokrytí parametrů „Customer Information“, tedy e-mailu, telefonu a dalších osobních údajů.
.png)
V ideálním případě bude vypadat nějak takhle a dostanete Event Match Quality Score 9,3/10, což je Metou doporučená hodnota pro co nejefektivnější fungování placené reklamy. Není ale běžné dosáhnout až takových výsledků a benchmark se obvykle pohybuje mezi 8 a 9.
Pro dosažení takového skóre potřebujete mít implementované Meta CAPI a posílat skutečně maximum těchto parametrů.
Nejčastější problémy:
Implementace není jednorázová záležitost. Kdykoli vývojář upraví strukturu objednávkového formuláře, stránku pokladny nebo způsob přihlášení, může se narušit flow user_data do dataLayeru a vy se to dozvíte třeba až za měsíc, když si všimnete, že vám klesne výkon kampaní.
Teď už víte, jak si ověřit, že vaše first-party data skutečně dorazí tam, kam mají, a v podobě, kterou platformy umí zpracovat. To je obvykle nejnáročnější část celé implementace. Jakmile máte fungující debug workflow, můžete v klidu rozšiřovat měření o další eventy nebo platformy.
Třetí díl seriálu o first-party datech bude opět hodně technický – ukážeme si, jak zkontrolovat, že data správně odcházejí do jednotlivých systémů a dělají to, co mají. Podíváme se na odchozí hity v DevTools i na kontrolu přímo v reklamních platformá
Detailní průvodce sessionizací GA4 BigQuery exportu – od identifikace session a spolehlivého řazení eventů po dva atribuční modely (First Event Available a Session Start), jejich limity a validaci shody mezi nimi.
Nahlédněte do našeho řešení zálohování ClickUpu. Automatické exporty, GitHub repozitář a praktický postup, jak mít firemní data pod kontrolou.
Naučte se, jak nasadit serverový GTM na Cloud Run. Porovnáme Stape s vlastním řešením, vysvětlíme náklady a typy účtování a ukážeme, jak se vyhnout častým chybám při nastavení.
Kompletní technický průvodce sběrem first-party dat přes dataLayer, jejich normalizací, hashováním a odesíláním přes server-side GTM do Google Ads a Meta.
Testovali jsme ClickUp MCP pro management úkolů za pomoci AI. Zjistěte víc o praktických limitech, bezpečnostních omezeních a pro koho se tento nástroj hodí.
Naučte se jak first-party data zlepšují výkon kampaní. Základní příručka pro rozšíření konverze a pokročilý matching.
Zjistěte jak jsme migrovali 250 mediálních tagů (Facebook CAPI, Google Ads, Sklik, Bing) na server-side GTM. Praktické tipy, návody a zkušenosti.
Pokročilé workshopy digitální analytiky pro agenturní týmy. BigQuery, server-side tracking, správa souhlasů a marketingové datové sklady v praxi.
Ženy v analytice se často potýkají s imposter syndromem, přestože vynikají v práci s detailem i datovém storytellingu. Přidejte se ke komunitě Data Sisters.
Naučte se, jak přenést historická data z Google Analytics 4 do nového projektu v BigQuery pomocí Data Transfer Service. Podrobný návod krok za krokem se screenshoty.
Reshoper poradenská zóna a několik hodin konzultací pro návštěvníky veletrhu – letos v příjemných prostorách Křižíkových pavilonů na Výstavišti.
48 hodin vývoje aplikace s AI na hackathonu #HackYourWeekend v Brně. Od nápadu po nasazení pomocí Claude Code, měření přes BigQuery a získané zkušenosti.
6. 9. se v prostorách Brněnského Gen konal další ročník MeasureCamp - naší oblíbené komunitní akce. Potěšilo nás, že MeasureCampu se letos zúčastnilo 74 žen.
Postřehy z víkendového PPC kempu: legální cookieless tracking, pokročilý Consent Mode, Facebook konverze bez souhlasu a export Google Ads do BigQuery.
Výpočet dat Velikonoc v BigQuery pomocí algoritmu Computus. SQL skript generuje data Velikonoční neděle, Velkého pátku a Velikonočního pondělí pro analýzu dat z GA4.
Přednáška o integraci GA4 s BigQuery na akci Visibility Digital. Praktické ukázky využití od IKEA, Shoptetu, McDonald’s a České spořitelny.
80minutový podcast o digitální analytice pro e-commerce: metriky v GA4, náklady na server-side tracking, přínosy BigQuery a vyhodnocování kampaní.
Naučte se využívat export Google Ads do BigQuery pro získávání byznysových insightů. Kombinujte jej s daty z GA4 a CRM, řešte atribuční výzvy a zlepšete reporting.
Data retention v GA4 určuje, jak dlouho budou k dispozici informace o uživatelích a událostech. Prodlužte si dobu uchovávání až na 14 měsíců.
Poslední květnový den jsme strávili s týmem neziskové organizace Tereza a věnovali se základům Google Analytics 4 pro jejich program Učíme se venku.
Přednáška o nových možnostech e-commerce analytiky s využitím GA4, BigQuery a Google Cloud Platform pro maximalizaci hodnoty dat a výkonnosti kampaní.
Naučte se pracovat s raw daty z GA4 v BigQuery a Google Cloud Platform. Materiály z workshopu, SQL dotazy a praktické příklady z Marketing Festivalu 2024.
Vojta se v MeasureDesign věnuje vývoji technických a datových řešení, která mají být nejen funkční, ale i dobře použitelná v praxi. Baví ho propojovat webový vývoj, automatizaci a práci s daty tak, aby věci dávaly smysl jak z pohledu uživatele, tak z pohledu technického fungování na pozadí. Nejvíc ho těší moment, kdy se podaří složit komplexnější problém do čistého a spolehlivého řešení.
Jirka pracuje v marketingu přes 10 let a pokud existuje něco, co ho baví více než čísla sama, tak je to jejich propojování. Miluje matematiku a datovou analytiku a protože rád zkoumá i zdrojové kódy, dokáže se hravě domluvit i s programátory jejich jazykem. V MeasureDesign se specializuje na napojování nových datových zdrojů – vytváří vlastní konektory pomocí Pythonu, testuje kvalitu dat a zkoumá, co všeho by se dalo propojit, aby to mělo význam pro business. S Looker Studiem je jako ryba ve vodě a velkou zkušenost má také s vyhodnocováním PPC kampaní.
Lenka se k MeasureDesign připojila na konci roku 2025 s bohatými zkušenostmi z PPC marketingu, kde dlouhodobě pracovala s Google Ads, Meta Ads a dalšími reklamními systémy. Právě při řízení kampaní ale opakovaně narážela na tentýž problém – špatně nebo nedostatečně nastavenou webovou analytiku, která znemožňovala efektivní optimalizaci. To ji vedlo k tomu, že se analytice začala věnovat nejdřív z nutnosti, postupně však zjistila, že ji baví víc než samotné reklamy. Dnes se zaměřuje především na implementaci webové analytiky a datových řešení, která firmám zajišťují kvalitní a spolehlivá data pro strategické rozhodování i výkonný marketing. Část PPC projektů si ponechává – jednak proto, že ji stále baví, ale hlavně aby zůstala v kontaktu s realitou mediálních systémů a skutečnými potřebami klientů.
Marťa se k MeasureDesign připojila v roce 2025 během studia webových aplikací. Fascinuje ji, jak rychle se vyvíjí svět umělé inteligence, a proto se zaměřila na výzkum velkých jazykových modelů. Ve firmě pomáhá integrovat AI do každodenní práce – tak, aby byla rychlejší, efektivnější a zároveň dostupná pro všechny členy týmu. Nejvíc ji baví hledat způsoby, jak AI využít prakticky a přetavit nové technologie v užitečné nástroje.
Markéta začínala v marketingu, ale pak přišla mateřská – a s ní nekonečný chaos. Potřebovala si zachovat aspoň zbytky zdravého rozumu, a tak se vrhla na data. Čísla totiž nekřičí, nerozsypávají křupíky do klávesnice a dávají aspoň nějaký smysl. V Engeto Academy prošla kurzem datové analytiky, kde se spřátelila se SQL, Power BI, Excelem a Pythonem a začala hledat vzorce i mimo dětské omalovánky. Dnes v MeasureDesign pomáhá klientům zjistit, co jim jejich čísla doopravdy říkají.
Blanka se stala součástí našeho týmu v roce 2024 a od té doby má na starosti oblast back office, včetně fakturace a administrativních úkolů. Využívá své zkušenosti z České pošty a vzdělání v oboru finančního managementu, aby zajistila hladký chod všech procesů. Ve volném čase se věnuje svým dvěma dětem, s nimiž ráda cestuje, a zároveň si užívá práci na zahrádce, kde nachází svůj odpočinek.
Do MeasureDesign nastoupila v roce 2023 a specializuje se na implementaci měření a reporting. Největší radost jí dělá moment, kdy se po všech nastaveních a testech konečně rozběhnou první data. Naopak největší výzvou jsou nečekané (a často nezadokumentované) změny od Google – chvíle, kdy se z analytika stává paranormal behaviour expert. 👻 Byla členkou našeho týmu do léta 2026.
Anička má více jak 7 let zkušeností z agenturního prostředí, kde spravovala pro klienty reklamní kampaně na sociálních sítích, nejradši pro obsahové weby. Chtěla získat trochu větší pohled nejen na kampaňová data, a tak více směřovala svou práci k webové analytice. K našemu týmu se přidala v roce 2022 a nyní se zaměřuje na datovou analytiku, kde s využitím GA4, BigQuery, Looker Studia a dalších nástrojů může propojovat a analyzovat data ještě víc do hloubky a přinést klientům zajímavé analýzy i podklady pro business rozhodování. Anička byla členkou našeho teamu do roku 2026.
Klára je ve firmě od roku 2019. Věnuje se hlavně webové analytice, ale nezalekne se ani práce s daty v BigQuery. Nejvíc ji baví, když může klienta provést od definování jeho potřeb přes implementaci měření až k výsledné vizualizaci dat. Až podezřele velkou radost jí dělá pohled na hezky přehledný GTM kontejner nebo report plný užitečných dat.
Vašek se již více než 15 let věnuje digitální analytice – od nastavování měření po uložení, vizualizaci a interpretaci dat. Firmám pomáhá mít v datech pořádek a umět je naplno využít. Věnuje se primárně datům z digitálních platforem jako jsou weby, aplikace, klientské zóny apod. a propojování těchto dat s dalšími firemními daty jako jsou mediální a zákaznická data. Po letech na volné noze spoluzaložil analytické studio MeasureDesign, kde kromě analytických projektů a školení na míru vzdělává nové analytičky a analytiky.
Zuzčina kariéra vedla přes řízení inovací a výzkumu v korporátu, vedení “wom” (word of mouth) projektů do digitální agentury, kde projektově řídila tvorby webových stránek. Zuzka je ale dost zvědavá a potřebovala vědět, jak web funguje, když je vypuštěn do světa. To ji motivovalo ke studiu webové analytiky, a následně přivedlo k osudové spolupráci s Vaškem a v roce 2019 spolu založili firmu.
