Приветствую, Хабр! Эта статья открывает целый цикл статей‑исследований и инструкций, которые я запланировал провести в рамках обзора рынка веб‑аналитики в России вцелом и в частности ситуации с ее инфраструктурой. Поскольку базово аналитика web да и мобильных проектов строится на определенном и крайне специфическом программном обеспечении его значимость часто не берется во внимание. Что, как показывает сложившаяся в РФ ситуация — совершенно зря!

Эту статью я также положил на seonews.ru, здесь же решил поделиться с сообществом дополнительно, поскольку считаю тему важной для всего digital‑маркетинг и web‑аналитического сообщества.
Я более 10 лет занимаюсь аналитикой, SEO и управлением командами в digital‑маркетинге. А в своем Телеграм канале пишу еще больше про всякое из реального маркетинга. Консультирую по аналитике web‑проектов и настройке инструментов маркетинга, помогаю проводить технические собеседования специалистов по различным типам трафика.
Тег‑менеджеры — это системы, которые позволяют управлять кодами отслеживания (тегами) на сайте без постоянного вмешательства программистов. Раньше маркетологу или аналитику приходилось обращаться к разработчикам, чтобы добавить пиксель Facebook, код Яндекс Метрики или событие в Google Analytics. Теперь все это можно сделать самостоятельно через удобный интерфейс тег‑менеджера.
По сути, тег‑менеджер работает как контейнер: на сайт устанавливается всего один его код, а дальше внутри него подключаются и управляются десятки других скриптов. Это экономит время, снижает количество ошибок и ускоряет запуск маркетинговых и аналитических инструментов.
Примеры популярных тег‑менеджеров:
Google Tag Manager (GTM) — самый известный инструмент, тесно связанный с экосистемой Google.
Яндекс Тег Менеджер (ЯТМ) — российский аналог, разработанный для удобной работы с Яндекс Метрикой и другими сервисами.
Matomo Tag Manager — часть open‑source платформы Matomo, ориентированной на приватность и работу с собственными серверами.
Сегодня тег‑менеджеры стали незаменимыми инструментами для маркетологов и аналитиков. Они позволяют быстрее внедрять аналитику, тестировать гипотезы и запускать кампании, не перегружая разработчиков и не рискуя сломать сайт.
Время шло, и в 2024 году…
В 2024 году Роскомнадзор официально заявил: системы веб‑аналитики собирают персональные данные пользователей и в ряде случаев передают их за границу. Под удар в первую очередь попал Google Analytics, который действительно отправляет информацию на зарубежные сервера.
Что стало с аналитикой
Сама аналитика, конечно, никуда не делась — бизнесу все так же нужны данные о трафике и поведении пользователей. Большинство компаний в России оперативно переключились на Яндекс Метрику. Она закрывает базовые потребности: отчеты, события, цели, воронки, пользовательские сегменты. Да, где‑то функциональность уступает GA4, но для 80% задач ее достаточно. Тем более что вся рекламная инфраструктура оставшаяся в России это Яндекс.Директ да ВК реклама, остальное мелочи, да и все они завязаны на аналитику Метрики.
Что нужно сделать, чтобы оставлять GA4 законно
А если Метрика вас ну никак не устраивает вот вариант, как законно оставить GA4 на сайте. Но вот захочет ли бизнес в РФ в открытую подать заявление в такую структуру, как РКН, фактически, заявляя, что мы тут персональные данные отправляем за границу, оно конечно для рекламы, но вот так вот. Это вопрос риторический и это не тема статьи.
Удалить код GA4 с сайта
Сначала нужно деактивировать или временно удалить счетчик Google Analytics (а также связанный контейнер Google Tag Manager, если он используется), чтобы избежать автоматической передачи данных до получения разрешения.Подать уведомление о трансграничной передаче персональных данных
Перейдите в личный кабинет на портале РКН и отправьте уведомление о намерении передавать ПД за границу. Указанные цели передачи (например, маркетинг, аналитика) должны точно совпадать с тем, что вы укажете в политике обработки персональных данных.Ожидать рассмотрения (обычно до 10 рабочих дней)
В течение этого срока РКН рассмотрит уведомление и примет решение: разрешить продолжение использования GA4 или отказать. Если ответа нет — считается, что разрешение получено.-
Обновить документы и интерфейс сайта
Требуется внести изменения в:Политику конфиденциальности
Форму согласия на обработку персональных данных
Cookie‑баннер
В них должно быть четко указано, что используется GA4 (и другие системы сбора данных), а также цель и условия их применения.
5. После получения разрешения — восстановить GA4
Если разрешение получено (либо оно считается полученным в силу безответности), можно снова установить код GA4 на сайт. Но только после корректного юридического оформления.
Но что же с тег-менеджером?
И вот здесь начинается самое интересное. Если потеря Google Analytics была болезненной, но решаемой (заменили на Метрику), то потеря Google Tag Manager — это куда более серьезный удар.
Почему? GTM — это не просто «надстройка» над GA4. Для большинства компаний именно через него крутится вся инфраструктура: пиксели Facebook и TikTok, скрипты чатов, системы ремаркетинга, A/B‑тесты, аналитические события. Фактически, это единый центр управления цифровым маркетингом.
Подпадает ли GTM под закон?
По логике РКН — да. Ведь код GTM тоже загружается с серверов Google, которые находятся за пределами России. Что именно подгружается «под капотом» — проверить невозможно. И хотя GTM сам по себе не всегда собирает персональные данные, так он заявляет, он является посредником, который может это делать.
Хотя есть луч света в темном царстве! У меня на руках есть официальный ответ от РКН (а мы делали запрос специально), что если GTM на содержит следов кодов собирающих ПД, то ничего страшного нет и использовать его можно.
Но знаете ответ такой себе, если? А как это они проверят?
Почему это катастрофа для аналитиков и маркетологов?
Без Google Tag Manager инфраструктуру аналитики придется буквально пересобирать с нуля: вручную внедрять коды на сайт, синхронизировать их между командами, тратить время разработчиков. Гибкость и скорость тестов исчезают. Вся концепция «самостоятельности маркетинга» рушится.
К чему это ведет
По сути, запрет GTM ставит компании перед выбором:
либо искать российские и open‑source альтернативы,
либо выстраивать свою «локальную» систему управления тегами,
либо возвращаться в «каменный век» и вставлять коды напрямую в сайт.
И самое сложное: перевод всей инфраструктуры с GTM требует планомерного и затратного процесса, ведь завязано может быть буквально все — от аналитики до персонализированных рекламных кампаний.
Я рассмотрел каждый из вариантов и для начала вот их плюсы и минусы:
Российские и open-source альтернативы
Примеры: Яндекс Тег Менеджер, Matomo Tag Manager, Segment (частично)
Плюсы:
Соответствуют требованиям РКН и закона о персональных данных.
Знакомый интерфейс (особенно у ЯТМ).
Поддержка базовых сценариев аналитики, пикселей, событий.
Open‑source решения вроде Matomo можно развернуть на своих серверах, полностью контролируя данные.
Минусы:
Ограниченный функционал по сравнению с GTM (особенно для сложных e‑commerce‑проектов).
Меньше готовых шаблонов интеграций, придется дописывать вручную.
Open‑source решения требуют серверов и команды для поддержки.
Локальные инструменты развиваются медленнее, могут отставать от трендов.
Собственная «локальная» система управления тегами
Что это значит: компания разрабатывает что‑то типа своего тег‑менеджера либо систему отслеживания прямо на сайте, плюс админку для управления кодами.
Плюсы:
Полный контроль над данными: все хранится и загружается с ваших серверов.
Можно встроить ровно те функции, которые нужны бизнесу.
Соответствие требованиям РКН по хранению данных в России.
Гибкость — система адаптируется под нужды компании, а не наоборот.
Минусы:
Дорого и долго: разработка, тестирование, поддержка.
Требует специалистов, которые будут администрировать систему.
Нет готового комьюнити и базы знаний, как у GTM.
Высокий риск ошибок на старте — можно «уронить» аналитику на несколько месяцев.
«Каменный век» - вставка кодов напрямую в сайт
Что это значит: возвращаемся к старой схеме: каждый скрипт вставляется вручную в код сайта через разработчиков.
Плюсы:
Простая логика никакой промежуточной системы, все напрямую.
Максимальная прозрачность: видно, что именно стоит в коде сайта.
Нет зависимости от сторонних сервисов (формально РКН не к чему придраться).
Минусы:
Каждый новый пиксель = правка кода = очередь к разработчику.
Ошибки при внедрении могут ломать сайт.
Долго и дорого: мелкие задачи растягиваются на недели.
Аналитики и маркетологи теряют самостоятельность.
Сложно поддерживать порядок, особенно если десятки скриптов.
А что по точности каждого из вариантов?
По плюсам и минусам понятно, а чтобы помочь определиться с подходом я воспроизвел каждый из них, чтобы у вас была возможность оценить по точности отслеживания каждый из вариантов. Для начала определимся с методикой замеров. Мы же хотим тестировать именно подходы. Для этого нам нужен сайт, желательно с хорошим числом визитов от 10 000 визитов в сутки, и Яндекс Метрика с парочкой настроенных целей, чтобы смоделировать реальную аналитическую инфраструктуру.
По методике понятно, такой сайт есть у меня:

И здесь, как можно видеть есть настроенная электронная коммерция, что вдвойне здорово, можно еще и ее померять/ А оп визитам видно, что их вполне хватает для теста.
Далее я установил пустые тестовые Яндекс Метрики на этот сайт 4-мя способами:
напрямую в код;
через Яндекс Тег Менеджер;
через Google Tag Manager;
и попробовал отправлять данные об отправке форм в отдельную базу PgSQL и о покупках через корзину с составом корзин и выручкой;
Покрутил 10 дней и вот какой результат получился, собрал для вас в таблицу:
Показатели |
Визитов всего |
Дельта с показателями собственной аналитики,% |
Отправки форм (js‑событие) |
Дельта с показателями собственной аналитики,% |
Отправка покупок (e‑commerce событие) |
Дельта с показателями собственной аналитики,% |
Выручка по e‑com событию |
Дельта с показателями собственной аналитики,% |
Напрямую в код |
986 089 |
-2% |
456 |
-12% |
1013 |
-10% |
138 952 200 |
-13% |
Яндекс Тег Менеджер |
980 112 |
-2.2% |
487 |
-5,5% |
1045 |
-6,6% |
149 521 000 |
-6% |
Google Tag Manager |
982 799 |
-2.09% |
491 |
-5% |
1065 |
-5% |
150 150 000 |
-5% |
Своя аналитика с базой |
1 001 856 |
0% |
515 |
0% |
1118 |
0% |
158 565 000 |
0% |
Самым точным способом я априори считаю собственную аналитику, поэтому решил добавить дельты именно с ней.
Заключение
Итак по результатам сравнения подходов для построения аналитики веб проектов имеем, что:
Вариант с «прошлым веком» самый неточный, кстати, почему, я пока так и не понял.
ЯТМ и GTM можно использовать, они дают примерно одинаковую погрешность и, при прочих равных, этого, вполне, достаточно для настройки аналитики.
Собственная аналитика, конечно, всем хороша, НО, уверяю вас, полноценная настройка собственной аналитики выйдет в копеечку, т.к. требует огромного числа трудозатрат и денег на серверную инфраструктуру.
Вектор для дальнейших исследований темы веб‑аналитики: разобрать и сделать полноценный обзор инструментов Яндекс Тег Менеджер и Motomo Tag Manager, разобрать кейсы переезда веб‑аналитической инфраструктуры крупных порталов на эти тег менеджеры, а также рассказать базовый необходимый минимум по настройке инфраструктуры аналитики с нуля на базе этих инструментов.