Vocabular de meserie.

Comparație directă a două variante (A vs. B) cu split de trafic random, pentru a măsura impactul unei schimbări. Necesită semnificație statistică înainte de concluzii — under-powered tests sunt sursa cea mai comună de „rezultate" care nu se replică în production.

Valoarea medie a unei comenzi într-o perioadă. Calculată ca revenue total / număr comenzi. Mai util segmentat per audience (clienți noi vs. recurenți) decât global — diferențele sunt frecvent 2-4×.

Procesul de a aloca credit pentru o conversie unor canale, campanii sau touchpoint-uri specifice. Modelul de atribuire e o ipoteză până când îl validezi pe holdout testing. Variantele frecvente: last-click (învechit), time-decay, Markov chain, Shapley value.

Politica Apple introdusă în iOS 14.5 care cere consimțământul explicit al user-ului pentru tracking cross-app. Opt-in rate mediu sub 25%, ceea ce a redus drastic vizibilitatea atribuirii pe iOS.

Data warehouse-ul cloud al Google, folosit larg pentru analytics avansat și pentru export-uri raw din GA4. Esențial pentru atribuire custom — fără BQ, ești limitat la rapoartele standard din GA4.

Procent din vizite care părăsesc site-ul după o singură pagină, fără interacțiune. Metric deprecat în GA4 — înlocuit cu engagement rate (inverse). Încă util pentru diagnoză rapidă a paginilor problematice.

Platforma care unifică date despre useri din multiple surse (web, app, CRM, email) într-un profil persistent. Diferit de DMP-uri prin focus pe identitate cunoscută, nu pe segmente anonime. Exemple: Segment, RudderStack, Customer.io.

Funcția Google care permite trimiterea de pings „cookieless" când user-ul refuză cookie-urile. Obligatoriu în UE din 2024 pentru toate property-urile GA4 care primesc trafic din EEA. Implementare frecvent greșită — granted/denied mapat invers.

Endpoint-ul Meta pentru trimiterea de evenimente server-to-server (în paralel cu Pixel). Match rate +15-30% când e setat corect cu event_id pentru deduplication. Recomandare default pentru orice retailer serios.

Costul mediu de a achiziționa un lead — adică o persoană care a completat un formular sau și-a exprimat interes. CPL-ul singur e înșelător dacă nu îl raportezi la calitatea lead-urilor (MQL→SQL→Win rate).

Obiectul JavaScript standardizat (de obicei `dataLayer`) care expune informații despre user și pagină pentru tag manager. Calitatea data layer-ului determină 80% din ce poți face cu GTM — datat layer prost = analytics prost.

Platforma care permite cumpărarea programatică de impresii pe multiple ad exchanges. Exemple: DV360, The Trade Desk, Adform. Util pentru audiences scale sau pentru context-uri specifice (CTV, audio).

Procesul de sincronizare, validare și optimizare a feed-urilor de produs spre GMC, Meta Catalog, TikTok Shop. Field mapping vizual + retry + audit log sunt obligatorii pentru cataloage 10K+ SKU-uri. Vezi platforma noastră Feed Management.

Date colectate direct de la user-ii tăi, în domeniul tău (vs. third-party data cumpărată de la brokeri). Devine activul principal în post-cookie era — Audience-uri custom pe Meta/Google care pornesc de la first-party arată constant superior randament.

Versiunea curentă a Google Analytics, event-based, cu modele de atribuire data-driven. Migrarea de la Universal Analytics e obligatorie din iulie 2023. Cele mai frecvente probleme: cross-domain tracking, key events misconfigured, BigQuery export uitat.

Platforma Google pentru încărcarea catalogului de produse, folosit de Shopping Ads și Performance Max. Disapprovals frecvente: GTIN missing, image quality, price mismatch landing page vs. feed.

Container care permite gestionarea tag-urilor JavaScript fără modificări în cod. Versiunea server-side (GTM SS) rulează pe Cloud Run/App Engine și permite tracking care supraviețuiește ad-blocker-elor și iOS17.

Tehnică de a opri intenționat advertising-ul către un eșantion mic (5-10%) ca să măsori lift-ul incremental real. Diferența între conversiile grupului expus și cele ale holdout-ului = lift real. Restul e narativ — modelul de atribuire e doar o ipoteză până când îl validezi astfel.

Procesul de a uni semnale despre același user (email, telefon, device ID, behavior) într-un profil unic. Cea mai bună arhitectură e hibridă: deterministic pentru logged-in (~35-45% trafic), probabilistic pentru anonim, raportat cu interval de încredere.

Versiunea iOS care a adăugat Link Tracking Protection — eliminarea automată a parametrilor de tracking din URL-uri în Safari, Mail, Messages. Combinat cu ATT, reduce drastic vizibilitatea atribuirii pe iOS.

Core Web Vital care măsoară timpul până apare cel mai mare element vizibil în viewport. Sub 2.5s = bun, peste 4s = poor. Influențează direct SEO (Page Experience) și conversion rate (50ms+ în LCP = ~1% scădere conversie).

Revenue total estimat de la un client pe durata relației. LTV/CAC ratio e KPI-ul cheie pentru sustenabilitate — sub 3 e periculos, peste 5 sugerează că nu investești suficient în acquisition.

Model de atribuire bazat pe lanțuri Markov care calculează probabilitatea de conversie a fiecărui touchpoint prin „removal effect". Sweet-spot: 1k–50k conversii/lună cu 5+ touchpoint-uri pe path mediu. Sub asta, e under-powered. Peste, e overkill — Shapley dă rezultate similare cu cost computational mai mic.

Analiză statistică care estimează contribuția fiecărui canal la sales agregate, folosind regresie pe date istorice. Funcționează cu date aggregate (week-level), nu necesită user-level tracking. Devine relevant din nou în post-cookie era.

Lead care îndeplinește criterii minime de calitate definite de marketing (industrie, mărime companie, rol). Pasul intermediar înainte de SQL. Pragul de MQL trebuie revizuit trimestrial — definiția mereu drift-ează când nu te uiți.

Campania Google care rulează automat pe Search, Shopping, Display, YouTube, Gmail, Maps cu un singur set de asset-uri. Tendință să canibalizeze brand-search — folosește audience exclusion lists și brand exclusion la nivel de campanie.

Snippet JavaScript de Meta care raportează evenimentele user-ilor pe site. Match rate scade constant din cauza ad-blocker-elor și iOS17 — combină cu Conversion API (CAPI) pentru server-side fallback.

Servirea de ad-uri către user-i care au interacționat deja cu brand-ul (vizitat site, abandonat coș, văzut video). Lift incremental sub 4% pentru conturi mature — atenție să nu plătești ce ar fi cumpărat oricum.

Revenue generat / cost media. Cea mai abuzată metric din industrie. ROAS pe last-click în GA4 e frecvent 2-3× mai mare decât realitatea — validează pe holdout testing înainte de decizii de buget.

Procesarea evenimentelor pe un server intermediar (de obicei Cloud Run cu GTM SS) înainte de a le trimite spre platforme. Avantaje: bypass ad-blocker, control privacy, deduplication, latency mai mic. Cost de operare: €40-200/lună pentru un retailer mediu.

Model de atribuire bazat pe teoria jocurilor care alocă credit proporțional cu contribuția marginală a fiecărui touchpoint la conversia finală. Cel mai corect matematic pentru analize anuale, dar overkill pentru optimizare zilnică.

Framework-ul Apple pentru atribuire app-install fără identificare user. Returnează date aggregate cu delay 24-48h, cu valori limitate la 64 conversie types. Singura opțiune oficială pentru atribuire campanii mobile pe iOS post-ATT.

Lead validat de echipa de vânzări ca având intenție reală și fit cu profilul de client. Conversion rate MQL→SQL e KPI-ul cheie pentru calitatea funnel-ului — sub 15% sugerează lead scoring slab; peste 40% sugerează prag prea ridicat.