UTM Link คืออะไร? ใช้ยังไงให้วิเคราะห์ข้อมูลการตลาดได้แม่นขึ้น (ฉบับเข้าใจง่าย)

ลองนึกภาพ “พี่เอ็ม” เจ้าของร้านขายเมล็ดกาแฟคั่วออนไลน์เล็กๆ ที่มีเว็บไซต์ของตัวเองครับ

ปีนี้พี่เอ็มตั้งใจทำแคมเปญ 11.11 ให้ปัง เลยลงทุนเต็มที่ ยิงโฆษณา Facebook ไป 8,000 บาท ส่ง Broadcast ใน LINE OA หาลูกค้าประจำ ส่งอีเมลหาลูกค้าเก่าที่เคยสั่ง แล้วยังจ้างอินฟลูฯ สายกาแฟใน TikTok มารีวิวให้อีกคลิปหนึ่ง

ผ่านไปหนึ่งสัปดาห์ ยอดขายขึ้นจริง พี่เอ็มดีใจมาก จนแฟนถามขึ้นมาประโยคเดียว

“แล้วตกลงช่องไหนมันเวิร์คล่ะ ปีหน้าจะได้ทุ่มถูกที่”

พี่เอ็มเปิด Google Analytics ดู แล้วก็นิ่งไปเลยครับ เพราะ traffic ก้อนใหญ่ไปกองอยู่ที่ “Direct” กับ “(not set)” ซึ่งแปลเป็นภาษาคนได้ประมาณว่า “ไม่รู้ว่ามาจากไหน” 555(งงล่ะสิพี่น้อง)

เรื่องนี้ไม่ได้เกิดกับพี่เอ็มคนเดียวนะครับ แอดเห็นมาเยอะทั้งในร้านเล็กและบริษัทใหญ่ ทุกคนลงเงินกับการตลาด แต่พอถึงเวลาวัดผลกลับตอบได้แค่ว่า “ยอดรวมดีขึ้น” โดยแยกไม่ออกว่าแต่ละบาทที่จ่ายไปได้อะไรกลับมา

ตัวช่วยที่เรียบง่ายที่สุด ฟรี และได้ผลมากที่สุดสำหรับปัญหานี้คือ UTM link ครับ บทความนี้จะพาไปดูว่า UTM link คืออะไร ทำไมคนทำ Data ถึงควรรู้จัก แต่ละช่องของมันมีไว้ทำอะไร สร้างยังไงให้เป็นระบบ และไปดูผลใน GA4 ยังไง โดยเราจะตามร้านของพี่เอ็มไปตลอดทางจนตอบคำถามของแฟนพี่เอ็มได้ครับ

เลือกอ่านเฉพาะหัวข้อ

UTM Link คืออะไร? ป้ายชื่อเล็กๆ ที่บอกว่าลูกค้ามาจากไหน

เริ่มจากคำถามที่ร้านอาหารชอบถาม

เคยไหมครับ ไปกินร้านอาหารร้านใหม่ แล้วพนักงานถามตอนจ่ายเงินว่า “รู้จักร้านเราจากไหนคะ” (ร้านที่ถามแบบนี้ แอดว่าเขาคิดเรื่อง Data อยู่นะ)

คำถามนี้มีค่ามากกับเจ้าของร้าน เพราะถ้าลูกค้าครึ่งร้านตอบว่า “เห็นจาก TikTok” เจ้าของก็รู้ทันทีว่าควรลงแรงกับ TikTok ต่อ แต่ปัญหาคือเราจะไปยืนถามลูกค้าทุกคนก็ไม่ได้ และบนเว็บไซต์ก็ไม่มีพนักงานยืนถามด้วย

UTM link คือการถามคำถาม “มาจากไหน” แบบอัตโนมัติ โดยฝังคำตอบไว้ในลิงก์ตั้งแต่ก่อนลูกค้าจะคลิกครับ

พูดให้เป็นทางการขึ้นหน่อย UTM link คือลิงก์ปกติที่เราต่อท้ายด้วย “ป้ายกำกับ” ชุดหนึ่ง เรียกว่า UTM parameter เวลาที่มีคนคลิกลิงก์นี้เข้ามา เครื่องมือวิเคราะห์อย่าง Google Analytics จะอ่านป้ายพวกนี้แล้วบันทึกไว้ว่า session นี้มาจากแหล่งไหน ช่องทางไหน แคมเปญอะไร ตามเอกสารของ Google Analytics ค่าที่เราใส่ไว้จะไปโผล่ในรายงาน Traffic acquisition ให้เราเห็นได้เลย

หน้าตาของ UTM link จริงๆ

สมมติว่าเว็บร้านพี่เอ็มชื่อ emcoffee.example ลิงก์หน้าโปรฯ 11.11 แบบปกติก็จะหน้าตาประมาณนี้

https://emcoffee.example/promo-1111

พอติด UTM สำหรับโฆษณา Facebook เข้าไป จะกลายเป็นแบบนี้ครับ

https://emcoffee.example/promo-1111?utm_source=facebook&utm_medium=paid_social&utm_campaign=1111_sale

ดูยาวและน่ากลัวขึ้นเยอะ (ใช่ไหมครับ 555) แต่ถ้าหั่นออกมาดูทีละท่อนจะง่ายกว่าที่คิด

ท่อนที่ 1: ที่อยู่หน้าเว็บ https://emcoffee.example/promo-1111 คือหน้าที่ลูกค้าจะไปถึงจริงๆ ส่วนนี้ไม่เปลี่ยนเลย

ท่อนที่ 2: เครื่องหมาย ? เป็นตัวบอกว่า “ตรงนี้คือที่อยู่จบแล้ว ต่อจากนี้คือข้อมูลเพิ่มเติม”

ท่อนที่ 3: คู่ ชื่อ=ค่า เช่น utm_source=facebook ซ้ายของ = คือชื่อป้าย ขวาคือค่าที่เราเขียนลงไป

ท่อนที่ 4: เครื่องหมาย & ใช้คั่นระหว่างป้ายแต่ละคู่ เหมือนลูกน้ำในประโยค

แค่นี้เองครับ กติกาทั้งหมดก็มีเท่านี้ ซึ่งตรงกับวิธีตั้งค่าแบบ manual ที่ Google อธิบายไว้ และ Google ยังบอกด้วยว่า จะเรียงป้ายลำดับไหนก็ได้ ไม่ต้องจำว่า source ต้องมาก่อน medium

ถ้าอ่านลิงก์ข้างบนเป็นภาษาคน ก็จะได้ประมาณว่า

“คนที่คลิกลิงก์นี้มาจาก Facebook ผ่าน โฆษณาบนโซเชียลที่จ่ายเงิน ในแคมเปญ 11.11“

ครบเลยครับ ทั้งมาจากไหน มาทางไหน และมาเพราะอะไร

ลูกค้าเห็นอะไรบ้าง?

คำถามที่แอดโดนถามบ่อยมากคือ “ติดแบบนี้แล้วลูกค้าจะเห็นไหม จะดูแปลกหรือเปล่า”

คำตอบคือ ลูกค้าคลิกแล้วก็ไปถึงหน้า promo-1111 เหมือนเดิมทุกอย่าง หน้าเว็บไม่เปลี่ยน ของในตะกร้าไม่เปลี่ยน อย่างมากก็แค่เห็นท้ายลิงก์ยาวขึ้นในแถบที่อยู่ ซึ่งคนส่วนใหญ่ไม่ได้มองเลย

สิ่งที่เปลี่ยนจริงๆ อยู่ฝั่งหลังบ้านครับ GA4 จะจดไว้ว่า session นี้มี source เป็น facebook, medium เป็น paid_social และ campaign เป็น 1111_sale จากนั้นทุกอย่างที่ลูกค้าทำต่อใน session นั้น ทั้งดูสินค้า กดใส่ตะกร้า หรือจ่ายเงิน ก็จะผูกกับป้ายนี้ไปด้วย

นี่คือจุดที่ทำให้ UTM ทรงพลังมาก เพราะเราไม่ได้แค่รู้ว่า “มีคนคลิกมา” แต่ยังรู้ว่า คนที่มาจากช่องทางนั้นทำอะไรต่อ ด้วย

ทำไมถึงชื่อ UTM?

UTM ย่อมาจาก Urchin Tracking Module ครับ

Urchin เป็นชื่อบริษัทซอฟต์แวร์วิเคราะห์เว็บไซต์ในอเมริกาที่ทำมาตั้งแต่ยุค 90 แล้วถูก Google ซื้อไปในปี 2005 ก่อนจะกลายมาเป็น Google Analytics ที่เรารู้จักทุกวันนี้ ตัวผลิตภัณฑ์ Urchin หายไปนานแล้ว แต่วิธีติดป้ายในลิงก์ของมันยังอยู่ และกลายเป็นมาตรฐานที่ทั้งวงการใช้ต่อกันมาจนถึงตอนนี้

(เกร็ดเล็กๆ: urchin ในภาษาอังกฤษแปลว่าเม่นทะเล ทุกครั้งที่เราพิมพ์ utm_ ก็เท่ากับเรากำลังรำลึกถึงเม่นทะเลตัวหนึ่งอยู่ อะไรครับเนี่ย)

ที่แอดเล่าเรื่องนี้เพราะมันอธิบายได้ว่า ทำไมชื่อป้ายทุกตัวต้องขึ้นต้นด้วย utm_ มันไม่ได้มีเหตุผลทางเทคนิคอะไรลึกซึ้ง แค่เป็นธรรมเนียมที่ติดมาจากชื่อบริษัทเดิมเท่านั้นเอง

UTM ไม่ใช่อะไรบ้าง

UTM มักถูกเอาไปปนกับของอีกหลายอย่าง เลยขอเคลียร์ตรงนี้ก่อนครับ

UTM ไม่ใช่ลิงก์ย่อ อย่าง bit.ly ลิงก์ย่อแค่ทำให้ลิงก์สั้นลง ในทางกลับกัน เราสามารถเอาลิงก์ที่ติด UTM แล้วไปย่ออีกทีได้ ซึ่งจะมีประโยชน์มากตอนเอาไปใส่ในโพสต์หรือ LINE (เดี๋ยวหัวข้อ 4 จะเล่าต่อ)

UTM ไม่ใช่ Pixel หรือ Cookie มันไม่ได้แอบติดตามใครข้ามเว็บ มันเป็นแค่ข้อความที่ เราเป็นคนเขียนเอง ใส่ไว้ในลิงก์ที่ เราเป็นคนแจก เพราะฉะนั้นมันจะรู้ได้แค่สิ่งที่เราเขียนลงไปเท่านั้น

UTM ไม่ได้เป็นของ Google อย่างเดียว ถึงจะเกิดมากับ Google Analytics แต่สุดท้ายมันเป็นแค่ข้อความในลิงก์ เครื่องมือวิเคราะห์อื่นก็อ่านได้ และถ้าระบบหลังบ้านของร้านเก็บลิงก์ที่ลูกค้าเข้ามาไว้ เราก็เอามาแยกเองใน Google Sheets หรือ SQL ได้เหมือนกัน

ข้อสุดท้ายนี้สำคัญกับคนทำ Data มากนะครับ เพราะแปลว่า UTM คือ ข้อมูลที่เราออกแบบเองได้ตั้งแต่ต้นทาง แทนที่จะรอให้เครื่องมือเดาให้

กลับมาที่ร้านพี่เอ็ม

ถ้าย้อนเวลากลับไปได้ สิ่งที่พี่เอ็มควรทำก่อนยิงแคมเปญ 11.11 คือทำลิงก์แยกให้แต่ละช่องทาง ลิงก์หนึ่งสำหรับโฆษณา Facebook ลิงก์หนึ่งสำหรับ LINE OA ลิงก์หนึ่งสำหรับอีเมล และอีกลิงก์สำหรับให้อินฟลูฯ แปะใน TikTok ทุกลิงก์พาไปหน้าเดียวกัน แต่ติดป้ายต่างกัน

แค่ใช้เวลาเตรียมลิงก์ไม่ถึงครึ่งชั่วโมง พี่เอ็มก็จะไม่ต้องนั่งงงกับคำว่า Direct อีก

แต่ถึงตรงนี้ พี่เอ็มอาจจะยังทำหน้าไม่เชื่อแล้วถามกลับมาว่า

“ก็แค่ป้ายชื่อในลิงก์เองนะ มันจะช่วยให้วิเคราะห์อะไรได้ขนาดนั้นเชียว?”

คำถามนี้ดีมากครับ และเป็นเรื่องของหัวข้อถัดไป เราจะไปดูกันว่าในมุมของคนทำ Data UTM เปลี่ยนข้อมูลที่ “ดูได้อย่างเดียว” ให้กลายเป็นข้อมูลที่ “เอามาเทียบ ตัดสินใจ และใช้ต่อได้” ยังไง

ทำไม UTM ถึงสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูลการตลาด

ในหัวข้อที่แล้วเรารู้แล้วว่า UTM เป็นแค่ป้ายชื่อเล็กๆ ที่ต่อท้ายลิงก์ คำถามของพี่เอ็มที่ค้างไว้คือ

"แค่ป้ายชื่อ จะช่วยวิเคราะห์อะไรได้ขนาดนั้น"

ถ้าตอบสั้นๆ แบบคนทำ Data ก็คือ UTM เปลี่ยนคำว่า “ไม่รู้” ให้กลายเป็นคอลัมน์ที่เอามาเทียบกันได้ และการวัดผลแคมเปญการตลาดทั้งหมดก็เริ่มจากการมีคอลัมน์นั้นครับ

ลองไล่ดูทีละเรื่อง

ถ้าไม่ติด UTM ข้อมูลจะไปกองอยู่ที่ไหน

ตอนที่ลูกค้าคลิกลิงก์เข้าเว็บ GA4 ไม่ได้รู้เองว่าลูกค้ามาจากไหน มันอาศัยร่องรอยที่ติดมากับการคลิก ถ้าร่องรอยครบก็เดาได้ ถ้าไม่ครบก็ต้องยอมแพ้

ตามคำอธิบายของ Google Analytics เรื่อง (direct) / (none) traffic จะถูกจัดเป็น “Direct” ได้จากหลายสาเหตุ เช่น

ลิงก์ที่พาเข้าเว็บ ไม่มี UTM และเว็บไม่ได้เชื่อมกับแพลตฟอร์มโฆษณานั้นๆ ข้อมูลแหล่งที่มาก็หายไป
มีการ redirect ระหว่างทาง ซึ่งอาจทำให้ UTM หลุดไปจากลิงก์
ลิงก์ย่อบางตัวก็ทำให้รายละเอียดแหล่งที่มาหายได้
คนเปิดลิงก์จาก เอกสารออฟไลน์ อย่าง PDF หรือไฟล์ Word
คนใช้ ad blocker

ลองนึกถึงช่องทางของพี่เอ็มดูนะครับ ข้อความ Broadcast ใน LINE OA, อีเมลที่ลูกค้าเปิดจากแอปในมือถือ, ลิงก์ในโปรไฟล์ TikTok ของอินฟลูฯ ทั้งหมดนี้เป็นจุดที่ร่องรอยหลุดได้ง่ายมาก สุดท้ายคนที่เข้ามาจากสี่ช่องทางที่ต่างกันสุดๆ ก็ไปรวมกันอยู่ในแถวเดียวชื่อ “Direct” (เหมือนเอาลูกค้าทุกโต๊ะมาคิดเงินในบิลเดียวเลยล่ะครับ 555)

อีกแถวที่เจอบ่อยคือ “Unassigned” ซึ่งตามนิยามของ GA4 หมายถึงข้อมูลที่ไม่เข้ากฎของช่องทางไหนเลย อันนี้มักเกิดตอนที่เราติด UTM แล้ว แต่ตั้งค่าไม่ตรงกับที่ GA4 เข้าใจ เดี๋ยวหัวข้อ 4 จะมาแก้เรื่องนี้กันครับ

UTM คือการสร้าง “มิติ” ให้ข้อมูล

ใครเคยอ่านบทความ SQL 101 มาแล้วน่าจะคุ้นกับคำสั่ง GROUP BY การจัดกลุ่มข้อมูลแล้วนับหรือรวมยอดของแต่ละกลุ่ม

ปัญหาคือ เราจะ group by อะไรได้ ก็ต่อเมื่อมีคอลัมน์ให้ group ก่อน

ถ้าไม่มี UTM ตารางของพี่เอ็มจะมีแค่ “วันที่ จำนวนคนเข้า จำนวนออเดอร์” ซึ่งตอบได้แค่ว่ายอดรวมขึ้นหรือลง แต่พอติด UTM แล้ว ทุก session จะมีคอลัมน์เพิ่มขึ้นมาอีกสามสี่ช่อง คือ source, medium, campaign ฯลฯ ทันใดนั้นเราก็หั่นข้อมูลได้แบบนี้ครับ (ตัวเลขสมมติ)

ช่องทาง (source / medium)	Sessions	ออเดอร์
facebook / paid_social	1,200	18
line / social	450	27
newsletter / email	300	21
tiktok / influencer	900	9

จากที่เคยเห็นแค่ “ยอดขายสัปดาห์นี้ 75 ออเดอร์” กลายเป็นเห็นว่าแต่ละช่องพาคนมาเท่าไหร่ และคนจากช่องไหนซื้อจริงมากน้อยแค่ไหน

ในภาษา Data เราเรียกคอลัมน์พวกนี้ว่า dimension หรือ “มิติ” ส่วนตัวเลขที่เอามานับหรือรวมเรียกว่า metric UTM คือวิธีที่เรา สร้าง dimension ขึ้นมาเอง ตั้งแต่ต้นทางของข้อมูล ซึ่งในงาน Data ถือว่าหายากมาก เพราะปกติเราได้ข้อมูลมาแบบไหนก็ต้องใช้แบบนั้น

เทียบกันได้ ก็คำนวณความคุ้มค่าได้

พอแยกช่องทางได้แล้ว คำถามที่ตามมาเองโดยธรรมชาติคือ “ช่องไหนคุ้มที่สุด”

สมมติพี่เอ็มจ่ายค่าโฆษณา Facebook ไป 8,000 บาท ได้ 18 ออเดอร์ แปลว่าได้ออเดอร์ละประมาณ 444 บาท ถ้ากำไรต่อออเดอร์ของร้านอยู่ราวๆ 200 บาท อันนี้คือขาดทุนชัดๆ ในขณะที่ LINE OA ซึ่งแทบไม่มีต้นทุนเพิ่ม ได้มาตั้ง 27 ออเดอร์

ตัวเลขชุดนี้สมมติขึ้นนะครับ แต่ประเด็นคือ ถ้าไม่มี UTM เราจะคำนวณแบบนี้ไม่ได้เลย สิ่งที่ทำได้มีแค่เอาค่าโฆษณาทั้งหมดไปหารยอดขายรวม แล้วได้ตัวเลขเฉลี่ยที่ไม่บอกอะไร

สำหรับคนที่ทำการตลาดจริงจังขึ้นมาอีกระดับ GA4 มีป้ายชื่อ utm_id ที่ใช้เชื่อมกับข้อมูลแคมเปญที่เราอัปโหลดเข้าไป เช่น ค่าใช้จ่ายของแต่ละแคมเปญ ทำให้ GA4 คำนวณความคุ้มค่าให้ได้เลย เรื่องนี้เดี๋ยวไปดูละเอียดกันในหัวข้อถัดไป

ไม่ใช่แค่เทียบช่องทาง แต่เทียบ “ชิ้นงาน” ได้ด้วย

อีกอย่างที่คนมักมองข้ามคือ UTM ไม่ได้มีไว้แยกแค่ Facebook กับ LINE เท่านั้น

สมมติพี่เอ็มส่งอีเมลฉบับเดียว แต่มีปุ่มสองปุ่ม ปุ่มบนเขียนว่า “ลด 20% วันนี้วันเดียว” ปุ่มล่างเป็นรูปถุงกาแฟเฉยๆ ถ้าติดป้ายสองปุ่มให้ต่างกัน ก็จะรู้ได้ว่าลูกค้าตอบสนองกับแบบไหนมากกว่า Google เองก็ยกตัวอย่างการใช้งานแบบนี้ กับป้าย utm_content ครับ

นี่คือจุดเริ่มต้นของการทดลองแบบง่ายๆ ที่ร้านเล็กก็ทำได้ ไม่ต้องมีเครื่องมือแพงอะไรเลย

ข้อควรระวัง: UTM บอก “ทางเข้า” ไม่ได้บอก “เหตุผล”

มาถึงตรงนี้ แอดต้องเบรกความตื่นเต้นไว้นิดหนึ่งครับ (นิสัยคนทำ Data 😂)

UTM บอกเราได้ว่า ลูกค้าเข้ามาทางประตูไหน แต่มันไม่ได้บอกว่า ลูกค้าตัดสินใจซื้อเพราะอะไร

ลองนึกภาพลูกค้าคนหนึ่งเห็นคลิปอินฟลูฯ ใน TikTok ตอนเช้า ยังไม่คลิก ตกเย็นนึกขึ้นได้เลยไปค้นชื่อร้านใน Google แล้วซื้อ ในรายงานแบบปกติ ออเดอร์นี้จะถูกนับให้ช่องทางที่พาเขาเข้ามา ครั้งล่าสุด ซึ่งก็คือ Google ไม่ใช่ TikTok ทั้งที่จริงๆ แล้ว TikTok คือคนจุดประกาย

นิยามSession default channel group ของ GA4 ก็ใช้หลักการแบบนี้ คือให้เครดิตกับช่องทางที่พาเข้ามาในแต่ละ session ซึ่งมีประโยชน์ แต่ต้องรู้ข้อจำกัดของมัน

เพราะฉะนั้นถ้าเห็นว่า TikTok มีออเดอร์น้อย ก็ไม่ได้แปลว่าตัด TikTok ทิ้งได้ทันที เรื่องนี้เป็นอีกเวอร์ชันของบทเรียนที่แอดเคยเขียนไว้ใน Correlation ไม่ใช่ Causation ครับ ตัวเลขที่ผูกกับช่องทาง ไม่ได้เท่ากับผลที่ช่องทางนั้นสร้างขึ้นทั้งหมด

แต่ถึงจะมีข้อจำกัด UTM ก็ยังดีกว่าการไม่มีอะไรเลยหลายเท่า ระหว่าง “เห็นภาพไม่ครบ” กับ “มองไม่เห็นอะไรเลย” แอดเลือกอย่างแรกทุกครั้ง

แล้วป้ายแต่ละช่องควรเขียนอะไร?

ทั้งหมดที่เล่ามาตั้งอยู่บนเงื่อนไขเดียว คือ ป้ายต้องเขียนถูกและเขียนเหมือนกันทุกครั้ง ไม่อย่างนั้นตารางสวยๆ ข้างบนจะแตกเป็นแถวซ้ำๆ จนเทียบอะไรไม่ได้

ซึ่งพาเรามาสู่คำถามต่อไปของพี่เอ็ม “ตกลง source, medium, campaign มันต่างกันยังไง แล้วนอกจากสามตัวนี้ยังมีตัวอื่นอีกไหม” หัวข้อถัดไปเราจะแกะ UTM parameter ทีละตัว แล้วเขียนลิงก์จริงของพี่เอ็มให้ครบทั้งสี่ช่องทางกันครับ

แกะ UTM Parameter ทีละตัว: utm_source, utm_medium, utm_campaign และเพื่อน

หัวข้อที่แล้วเราเห็นแล้วว่าถ้าติดป้ายถูก ข้อมูลจะแยกช่องทางได้ เทียบความคุ้มค่าได้ และเทียบชิ้นงานกันได้ แต่ทั้งหมดนี้ขึ้นกับคำถามเดียวที่พี่เอ็มค้างไว้ คือ แต่ละป้ายควรเขียนอะไร

UTM parameter มีอยู่หลายตัว แต่ไม่ต้องตกใจครับ ตัวที่ใช้จริงทุกวันมีแค่ 3 ตัว ที่เหลือเป็นตัวเสริมที่หยิบมาใช้เมื่อจำเป็น

เปรียบเทียบง่ายๆ กับการส่งพัสดุ

ก่อนจะลงรายละเอียด แอดขอใช้ภาพเปรียบเทียบที่ช่วยให้จำได้ง่ายนะครับ

นึกถึงพัสดุชิ้นหนึ่งที่มาส่งถึงบ้าน บนกล่องจะบอกเราสามเรื่อง

ใครเป็นคนส่ง (เพื่อน ร้านค้า หรือบริษัท)
ส่งมาทางไหน (ไปรษณีย์ ขนส่งเอกชน หรือฝากคนรู้จักมาให้)
ส่งมาในโอกาสอะไร (ของขวัญวันเกิด ของที่สั่งช่วงลดราคา หรือของแถม)

UTM สามตัวหลักก็คือสามคำถามนี้เลยครับ

3 ตัวหลักที่ต้องมีทุกครั้ง

Google Analytics ระบุชัดว่า ทุกครั้งที่ติด UTM ควรใส่ utm_source, utm_medium และ utm_campaign เสมอ

utm_source = ใครเป็นคนส่งมา
คือ “แหล่ง” ที่พาคนเข้ามา เช่น facebook, line, google, newsletter หรือชื่อเว็บที่เอาลิงก์เราไปแปะ ถ้าถามตัวเองว่า “คลิกมาจากที่ไหน” คำตอบคือ source

utm_medium = ส่งมาทางไหน
คือ “ประเภทของช่องทาง” เช่น email, cpc (โฆษณาที่จ่ายต่อคลิก), social, paid_social ถ้า source คือชื่อเฉพาะ medium ก็คือหมวดหมู่ที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่น Facebook กับ Instagram เป็น source คนละตัว แต่ถ้าเป็นโฆษณาที่จ่ายเงินทั้งคู่ ก็ใช้ medium เดียวกันได้

utm_campaign = ส่งมาในโอกาสอะไร
คือชื่อแคมเปญหรือโปรโมชัน เช่น 1111_sale, new_year_blend หรือ rainy_season_promo ป้ายนี้ทำให้เราดูภาพรวมของแคมเปญหนึ่งได้ทั้งก้อน ไม่ว่าคนจะมาจากช่องไหน

จำง่ายๆ ว่า source คือ “ใคร” medium คือ “ทางไหน” campaign คือ “เพราะอะไร”

มือใหม่มักสลับ source กับ medium กัน แล้วเขียนว่า utm_source=email&utm_medium=newsletter (แอดก็เคยทำมาแล้ว 555) ผลคือรายงานอ่านแล้วงง และ GA4 อาจจัดกลุ่มช่องทางผิดไปด้วย เพราะ GA4 ใช้ค่าพวกนี้ในการแบ่งช่องทางอัตโนมัติ เรื่องนี้เดี๋ยวไปเจาะต่อในหัวข้อหน้าครับ

2 ตัวเสริมที่ใช้บ่อย

utm_content = แยกชิ้นงาน
อย่างที่เกริ่นไว้ในหัวข้อก่อน ตัวนี้ใช้แยก “ชิ้น” ที่ต่างกันภายในแคมเปญเดียวกัน เช่น ปุ่มสองปุ่มในอีเมลฉบับเดียว โฆษณาสองแบบในชุดเดียวกัน หรือรูปกับวิดีโอ ถ้าอยากรู้ว่า ชิ้นไหนดีกว่า ใช้ตัวนี้เลยครับ

utm_term = คีย์เวิร์ด
Google อธิบายว่า ตัวนี้มีไว้ระบุคีย์เวิร์ดของโฆษณาที่จ่ายเงิน ร้านเล็กๆ ที่ไม่ได้ยิงโฆษณาบน search อาจไม่ต้องใช้เลย หรือบางทีมก็เอาไว้ใส่กลุ่มเป้าหมายแทน ข้อสำคัญคือทั้งทีมต้องตกลงกันให้ชัดว่าจะใช้ช่องนี้ทำอะไร

ตัวใหม่ของ GA4

ใน GA4 มีป้ายเพิ่มมาอีกหลายตัว ตามเอกสาร URL builders มีตามนี้ครับ

utm_id คือรหัสแคมเปญ ใช้คู่กับการอัปโหลดข้อมูลแคมเปญเข้า GA4 เช่น ค่าใช้จ่าย เพื่อให้ GA4 จับคู่ข้อมูลได้ถูก ถ้าวันหนึ่งพี่เอ็มอยากให้ GA4 คำนวณความคุ้มค่าแทนการนั่งทำใน Sheets ตัวนี้จะเป็นกุญแจสำคัญ

utm_source_platform คือแพลตฟอร์มที่ควบคุมการส่ง traffic เช่น ระบบซื้อโฆษณาที่กำหนดงบและกลุ่มเป้าหมาย Google ยกตัวอย่างไว้เป็นเครื่องมือฝั่งองค์กรอย่าง Search Ads 360 หรือ Display & Video 360

utm_creative_format กับ utm_marketing_tactic ใช้บอกประเภทชิ้นงาน (เช่น display หรือ video) และกลยุทธ์การยิงโฆษณา (เช่น remarketing) แต่ Google หมายเหตุไว้ว่า ตอนนี้สองตัวนี้ยังไม่แสดงในรายงานของ GA4 ใส่ได้ แต่ยังไม่เห็นผลในรายงานครับ

แล้วมีป้ายเยอะขนาดนี้ต้องใส่ทุกตัวไหม? คำตอบคือไม่ต้องครับ แต่ Google ก็มีข้อแนะนำที่ควรรู้ไว้ ว่า ถ้าจะติด UTM ตัวใดตัวหนึ่ง ควรติดตัวที่เกี่ยวข้องให้ครบ โดยเฉพาะ source, medium, campaign, id และ source_platform เพราะป้ายที่ขาดไปจะกลายเป็น (not set) ในรายงาน

สำหรับร้านขนาดพี่เอ็ม แอดแนะนำให้เริ่มจาก 3 ตัวหลักทุกครั้ง บวก utm_content เมื่อต้องเทียบชิ้นงาน แค่นี้ก็ตอบคำถามธุรกิจได้เกือบหมดแล้ว ตัวอื่นค่อยเพิ่มตอนที่ระบบโตขึ้น

สรุปเป็นตาราง

Parameter	ตอบคำถาม	ตัวอย่างค่า	ใช้เมื่อไหร่
utm_source	ใครส่งมา	facebook, line, newsletter	ทุกครั้ง
utm_medium	ส่งมาทางไหน	paid_social, email, social	ทุกครั้ง
utm_campaign	เพราะอะไร	1111_sale	ทุกครั้ง
utm_content	ชิ้นไหน	top_button, coffee_photo	ตอนเทียบชิ้นงาน
utm_term	คีย์เวิร์ดอะไร	dark_roast	โฆษณา search
utm_id	รหัสแคมเปญ	1111_2026	ตอนอัปโหลดค่าใช้จ่ายเข้า GA4

เขียนลิงก์จริงของพี่เอ็ม

มาลงมือกันครับ แคมเปญ 11.11 ของพี่เอ็มมีสี่ช่องทาง ทุกลิงก์พาไปหน้า promo-1111 เหมือนกัน

1. โฆษณา Facebook

https://emcoffee.example/promo-1111?utm_source=facebook&utm_medium=paid_social&utm_campaign=1111_sale

คนเข้ามาจาก Facebook ผ่านโฆษณาที่จ่ายเงิน ในแคมเปญ 11.11

2. Broadcast ใน LINE OA

https://emcoffee.example/promo-1111?utm_source=line&utm_medium=social&utm_campaign=1111_sale

ข้อความ Broadcast เป็นการส่งหาคนที่เพิ่มเพื่อนอยู่แล้ว ไม่ได้จ่ายค่าโฆษณาแยก เลยใช้ medium เป็น social

3. อีเมลหาลูกค้าเก่า (มีสองปุ่ม)

...?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=1111_sale&utm_content=discount_button
...?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=1111_sale&utm_content=coffee_photo

สองลิงก์ต่างกันแค่ utm_content ทำให้เทียบได้ว่าลูกค้าคลิกปุ่มส่วนลดหรือรูปถุงกาแฟมากกว่า (ตรงนี้แอดตัดหน้าลิงก์ออกให้อ่านง่ายนะครับ ของจริงต้องมีครบ)

4. อินฟลูฯ TikTok

https://emcoffee.example/promo-1111?utm_source=tiktok&utm_medium=influencer&utm_campaign=1111_sale

ค่า medium ตัวนี้แอดตั้งไว้ตามความรู้สึกก่อน ในหัวข้อหน้าเราจะกลับมาคิดอีกรอบว่าควรตั้งยังไง ให้ GA4 จัดเข้ากลุ่มช่องทางได้ตรงกับที่เราตั้งใจ

สังเกตไหมครับว่าทั้งสี่ลิงก์ใช้ utm_campaign=1111_sale เหมือนกันเป๊ะ ตรงนี้สำคัญมาก เพราะทำให้เรารวมยอดของแคมเปญทั้งก้อนได้ในบรรทัดเดียว

แล้วถ้าต้องทำแบบนี้ทุกแคมเปญล่ะ?

สี่ห้าลิงก์ยังพอเขียนมือไหว แต่ลองนึกภาพว่าพี่เอ็มต้องทำแบบนี้ทุกเดือน แคมเปญละห้าหกช่องทาง บางช่องยังแยกหลายชิ้นงานอีก อีกไม่นานก็จะมีลิงก์เป็นร้อย

และแค่พิมพ์ผิดตัวเดียว เช่นเผลอเขียน Facebook ตัว F ใหญ่ในลิงก์หนึ่ง หรือ 1111-sale ใช้ขีดแทนขีดล่างอีกลิงก์ ข้อมูลที่ควรรวมกันก็จะแตกเป็นคนละแถวทันที

หัวข้อถัดไปเราจะไปดูวิธีสร้าง UTM link ให้เป็นระบบ ทั้งเครื่องมือของ Google, เครื่องสร้างลิงก์ด้วยสูตร Google Sheets และกติกาการตั้งชื่อที่ช่วยกันไม่ให้ข้อมูลแตกตั้งแต่ต้นทางครับ

วิธีสร้าง UTM Link ให้เป็นระบบ: Builder, Google Sheets และกติกาการตั้งชื่อ

หัวข้อที่แล้วเราเขียนลิงก์ของพี่เอ็มครบทั้งสี่ช่องทาง และเห็นปัญหาตามมาว่า ถ้าต้องทำแบบนี้ทุกเดือน การพิมพ์มือจะพังเร็วมาก ตัว F ใหญ่ตัวเดียว หรือขีดผิดประเภทอันเดียว ก็ทำให้ข้อมูลแตกได้แล้ว

หัวข้อนี้แอดจะเล่าวิธีสร้าง UTM link ให้เป็นระบบ สามระดับตามขนาดของงาน ตั้งแต่เครื่องมือสำเร็จรูป เครื่องสร้างลิงก์ใน Google Sheets ไปจนถึงกติกาการตั้งชื่อที่ทั้งทีมต้องยึดไว้ครับ

ระดับ 1: ใช้ Campaign URL Builder ของ Google

ถ้าทำแค่นานๆ ครั้ง ไม่กี่ลิงก์ วิธีที่ง่ายที่สุดคือใช้ Campaign URL Builder ที่ Google แนะนำไว้สำหรับลิงก์ไปเว็บไซต์

วิธีใช้ก็ตรงไปตรงมา ใส่ลิงก์หน้าเว็บ กรอก source, medium, campaign และช่องอื่นที่ต้องการ แล้วเครื่องมือจะต่อลิงก์ให้เสร็จ กดคัดลอกไปใช้ได้เลย ไม่ต้องจำว่า ? กับ & ต้องอยู่ตรงไหน

ข้อดีคือไม่มีทางผิดเรื่องโครงสร้างลิงก์ ข้อเสียคือมัน ไม่ได้ช่วยจำว่าเดือนที่แล้วเราตั้งชื่อไว้ว่าอะไร ถ้าวันนี้พิมพ์ facebook แล้วพรุ่งนี้พิมพ์ fb เครื่องมือก็สร้างให้ทั้งสองแบบอย่างสบายใจ 555

ระดับ 2: ทำเครื่องสร้าง UTM ด้วย Google Sheets

ถ้าเริ่มมีลิงก์หลายสิบอันต่อเดือน แอดแนะนำให้ทำเครื่องสร้าง UTM ใน Google Sheets เองเลยครับ ใช้แค่สูตรพื้นฐานที่เคยเล่าไว้ใน 10 สูตรใน Google Sheets ที่ Data Analyst ใช้แล้วใช้อีก

ตั้งคอลัมน์ไว้แบบนี้

A	B	C	D	E	F
ลิงก์หน้าเว็บ	source	medium	campaign	content	ลิงก์สำเร็จ

แล้วใส่สูตรในช่อง F2

=A2&"?utm_source="&B2&"&utm_medium="&C2&"&utm_campaign="&D2

สูตรนี้แค่ใช้ & เอาข้อความแต่ละท่อนมาต่อกันเป็นลิงก์เดียว เหมือนที่เราแกะโครงสร้างกันในหัวข้อแรก

ส่วน utm_content ที่บางลิงก์มีบางลิงก์ไม่มี ให้ต่อท้ายสูตรด้วยส่วนนี้

&IF(E2="","","&utm_content="&E2)

แปลว่า “ถ้าช่อง content ว่าง ก็ไม่ต้องเติมอะไร ถ้าไม่ว่าง ค่อยต่อป้าย utm_content เข้าไป”

เพิ่มอีกสองเทคนิคที่ช่วยกันพลาดได้เยอะ

ห่อค่าด้วย LOWER() และ TRIM() เช่น LOWER(TRIM(B2)) เพื่อบังคับให้เป็นตัวพิมพ์เล็ก และตัดช่องว่างเกินที่เผลอพิมพ์ติดมา ต่อให้มีคนพิมพ์ Facebook (มีวรรคท้าย) ลิงก์ก็ยังออกมาเป็น facebook

ทำ dropdown ให้ช่อง source และ medium ด้วย Data validation ดึงจากรายการที่ตกลงกันไว้ คนในทีมจะเลือกได้อย่างเดียว พิมพ์ชื่อใหม่ขึ้นมาเองไม่ได้ วิธีนี้กันปัญหา facebook กับ fb ได้ตั้งแต่ต้นทางเลยครับ

ระดับ 3: กติกาการตั้งชื่อ (สำคัญที่สุด)

เครื่องมือช่วยได้แค่ครึ่งเดียวครับ อีกครึ่งคือ ข้อตกลงร่วมกัน หรือ naming convention

เรื่องนี้ Google ให้ความสำคัญมากถึงขั้นเขียนตาราง UTM best practices ไว้โดยเฉพาะ แอดสรุปใจความมาให้ตามนี้

ใช้ตัวพิมพ์เล็กทั้งหมด ข้อนี้สำคัญที่สุด เพราะค่าของ UTM แยกตัวพิมพ์ใหญ่กับตัวพิมพ์เล็ก google กับ Google ถูกนับเป็นคนละค่า และ Google ยกตัวอย่างไว้เองว่า SpringSale กับ Spring_Sale ก็ถือเป็นคนละแคมเปญ

หนึ่งแพลตฟอร์ม ใช้ source ค่าเดียว ถ้าตกลงว่า Facebook คือ facebook ก็ต้องเป็น facebook ตลอดไป ไม่มี fb ไม่มี meta มาแทรก

หนึ่งประเภทช่องทาง ใช้ medium ค่าเดียว เช่น โฆษณาโซเชียลทุกตัวใช้ paid_social อีเมลทุกฉบับใช้ email

หนึ่งแคมเปญ ใช้ชื่อเดียว ให้ตรงกับชื่อที่เรียกกันในทีม จะได้ไม่มีแคมเปญเดียวกันแตกเป็นหลายแถว

นอกจากนี้แอดขอเพิ่มอีกสามข้อจากประสบการณ์ส่วนตัวครับ

เลือกตัวคั่นให้แน่นอน จะใช้ _ หรือ - ก็ได้ แต่เลือกแค่อย่างเดียว แอดชอบ _ เพราะอ่านง่าย
ห้ามมีวรรค วรรคในลิงก์จะถูกแปลงเป็นรหัสแปลกๆ อ่านยากทั้งในลิงก์และในรายงาน
ใช้ภาษาอังกฤษ ถ้าใส่ภาษาไทยลงในลิงก์ ตัวอักษรจะถูกแปลงเป็นรหัสยาวเหยียด ทั้งลิงก์ดูน่ากลัวและเสี่ยงพังเวลาคัดลอกต่อ

เลือก medium ให้ GA4 เข้าใจ

มาถึงเรื่องที่ค้างไว้ตั้งแต่หัวข้อก่อน คือค่า utm_medium=influencer ของลิงก์ TikTok

GA4 ไม่ได้เอาค่า medium ไปแสดงเฉยๆ แต่ใช้มันเป็นหนึ่งในเกณฑ์จัด traffic เข้า Default channel group อย่าง Email, Organic Social หรือ Paid Social ด้วย ตามกฎของ GA4 มีตัวอย่างที่น่าจำไว้ดังนี้

medium เป็น email → เข้ากลุ่ม Email
medium เป็น social (หรือ social-media, sm) → เข้ากลุ่ม Organic Social
source เป็นเว็บโซเชียล และ medium ขึ้นต้นด้วย paid หรือมีคำว่า cp (เช่น cpc) → เข้ากลุ่ม Paid Social
medium เป็น referral → เข้ากลุ่ม Referral
medium เป็น affiliate → เข้ากลุ่ม Affiliates

ถ้าไม่เข้ากฎข้อไหนเลย GA4 จะจัดเป็น Unassigned ซึ่งเป็นแถวที่เราอยากเห็นน้อยที่สุดครับ

ค่า influencer ไม่อยู่ในกฎตัวไหน GA4 จึงต้องไปตัดสินจาก source แทน ผลที่ได้อาจไม่ตรงกับที่เราตั้งใจ แอดเลยแนะนำให้พี่เอ็มปรับเป็นแบบนี้

?utm_source=tiktok&utm_medium=social&utm_campaign=1111_sale&utm_content=influencer_kafae

medium กลับมาเป็น social ที่ GA4 รู้จัก ส่วนข้อมูลว่า “นี่คือคลิปอินฟลูฯ คนไหน” ย้ายไปอยู่ใน utm_content แทน (ชื่ออินฟลูฯ สมมตินะครับ) ข้อมูลไม่หายไปไหน แค่ย้ายไปอยู่ช่องที่ถูกต้อง

ถ้าวันหนึ่งพี่เอ็มอยากเห็น “Influencer” เป็นช่องทางแยกของตัวเองจริงๆ GA4 ก็มี Custom channel groups ให้ตั้งกฎเองได้ แต่สำหรับร้านที่เพิ่งเริ่ม ยึดกฎมาตรฐานไว้ก่อนจะง่ายที่สุดครับ

ย่อลิงก์ได้ แต่ต้องทดสอบก่อนเสมอ

ลิงก์ที่ติด UTM ยาวมาก เวลาจะเอาไปใส่ใน LINE หรือให้อินฟลูฯ แปะ คนมักเอาไปย่อก่อน ซึ่งทำได้ครับ แต่มีข้อควรระวัง เพราะGoogle เตือนไว้ว่า การ redirect และลิงก์ย่อบางแบบอาจทำให้ข้อมูลแหล่งที่มาหลุดหายไปได้

วิธีกันพลาดง่ายมาก ก่อนปล่อยลิงก์ทุกครั้ง ให้กดเปิดเองหนึ่งรอบ แล้วดูแถบที่อยู่ว่าหน้าที่เปิดขึ้นมายังมี utm_source=... ต่อท้ายครบไหม ถ้ายังอยู่ครบก็ปล่อยได้เลย ถ้าหายไปก็แปลว่าตัวย่อลิงก์หรือเว็บของเรากิน UTM ไปแล้ว

เก็บทุกลิงก์ไว้ในชีตเดียว

ข้อสุดท้ายที่แอดอยากให้ทำเป็นนิสัย คือเก็บ ชีตบันทึก UTM ซึ่งจริงๆ ก็คือชีตเครื่องสร้างลิงก์ด้านบนนั่นแหละ แค่เพิ่มคอลัมน์ วันที่สร้าง, ลิงก์ย่อ, คนรับผิดชอบ และหมายเหตุ

ประโยชน์ของมันจะเห็นตอนดูรายงานครับ เวลาเจอค่าแปลกๆ อย่าง utm_content=v2_final_final (เอาอีกแล้ว 😂) เราจะย้อนกลับมาดูได้ทันทีว่าลิงก์นี้ใครสร้าง ใช้ที่ไหน และหมายถึงอะไร

พร้อมยิงแคมเปญแล้ว

ตอนนี้พี่เอ็มมีครบแล้วครับ มีเครื่องสร้างลิงก์ มีกติกาการตั้งชื่อ มีค่า medium ที่ GA4 เข้าใจ และมีชีตบันทึกที่ย้อนดูได้

แคมเปญ 11.11 ปล่อยออกไป หนึ่งสัปดาห์ผ่านไป คำถามสุดท้ายที่เหลือคือ จะเข้าไปดูผลตรงไหนใน GA4 และต้องระวังอะไรบ้างตอนอ่านตัวเลข หัวข้อถัดไปเราจะเปิดรายงานจริงกัน แล้วปิดท้ายด้วยข้อผิดพลาด 5 ข้อที่แอดเจอบ่อยที่สุดครับ

ดูผล UTM ใน GA4 และ 5 ข้อผิดพลาดที่เจอบ่อย

ตอนจบหัวข้อที่แล้ว แคมเปญ 11.11 ของพี่เอ็มปล่อยออกไปพร้อมลิงก์ที่ติดป้ายครบทุกช่องทาง ผ่านไปหนึ่งสัปดาห์ ก็ถึงเวลาตอบคำถามของแฟนพี่เอ็มเสียทีครับ

หัวข้อสุดท้ายนี้เราจะเปิดดู UTM ใน GA4 กัน อ่านผลแคมเปญให้เป็น แล้วปิดด้วยข้อผิดพลาด 5 ข้อที่แอดเจอบ่อยที่สุด ข้อพวกนี้ทำให้งานติดป้ายที่ทำมาทั้งหมดพังได้ในพริบตา

เปิดรายงาน Traffic acquisition

ตามคู่มือของ Google ค่า UTM ที่เราใส่ไว้จะไปโผล่เป็นมิติ Session source/medium, Session source, Session medium และ Session campaign ในรายงาน Acquisition > Traffic acquisition

ขั้นตอนที่แอดใช้ประจำมีแค่นี้ครับ

เข้าเมนู Reports > Acquisition > Traffic acquisition
ที่หัวตาราง เปลี่ยนมิติหลักจาก Session default channel group เป็น Session source/medium
กดเครื่องหมาย + เพิ่มมิติรองเป็น Session campaign
ใส่ filter ให้เหลือเฉพาะ campaign 1111_sale

แค่สี่ขั้นนี้ พี่เอ็มก็จะได้ตารางของแคมเปญ 11.11 แยกตามช่องทาง พร้อมตัวเลข sessions, engagement และ key event อย่างการซื้อ (ถ้าตั้ง event ไว้แล้ว) ในตารางเดียว

ส่วน utm_content ที่ใช้แยกสองปุ่มในอีเมล ถ้าในรายงานปกติหาไม่เจอ ให้ไปที่เมนู Explore สร้าง Free-form exploration แล้วค้นหามิติที่มีคำว่า “manual ad content” มาใส่ เราจะเทียบได้ทันทีว่าปุ่มไหนชนะ

อีกเกร็ดที่ช่วยลดความงงได้เยอะ Google หมายเหตุไว้ว่า UTM จะไม่ถูกเก็บในมิติ “Page path + query string” แต่จะไปอยู่ในมิติ Page location แทน ใครเคยไปหา UTM ในรายงานหน้าเว็บแล้วไม่เจอ ไม่ต้องตกใจนะครับ ไม่ได้หายไปไหน แค่อยู่คนละที่ 555

อ่านผลแคมเปญ 11.11 ของพี่เอ็ม

สมมติว่าหลังหนึ่งสัปดาห์ ตารางของพี่เอ็มออกมาแบบนี้ (ตัวเลขชุดเดียวกับที่เห็นในหัวข้อ 2 แต่ตอนนี้ TikTok ใช้ medium ใหม่แล้ว)

Session source / medium	Sessions	ออเดอร์	Conversion rate
facebook / paid_social	1,200	18	1.5%
line / social	450	27	6.0%
newsletter / email	300	21	7.0%
tiktok / social	900	9	1.0%

แล้วพอเจาะอีเมลด้วย utm_content ก็พบว่าออเดอร์ 21 รายการ มาจากปุ่ม discount_button 15 รายการ และจาก coffee_photo 6 รายการ

ลองอ่านตารางนี้ในแบบที่คนทำ Data อ่านกันดูครับ

Facebook พาคนมาเยอะที่สุด แต่ซื้อน้อย ค่าโฆษณา 8,000 บาท ได้ 18 ออเดอร์ เท่ากับออเดอร์ละราว 444 บาท ถ้ากำไรต่อออเดอร์อยู่ราว 200 บาท ปีหน้าต้องปรับกลุ่มเป้าหมายหรือชิ้นงานก่อนทุ่มเพิ่ม

LINE OA กับอีเมลคือพระเอกเงียบ คนน้อยกว่าเยอะ แต่ซื้อจริงในสัดส่วนที่สูงกว่า Facebook สี่ถึงห้าเท่า ซึ่งก็สมเหตุสมผล เพราะทั้งคู่ส่งหาคนที่รู้จักร้านอยู่แล้ว ข้อนี้บอกพี่เอ็มว่า ฐานลูกค้าเดิมมีค่ามาก ควรลงแรงสะสมคนเพิ่มเพื่อนใน LINE ให้มากขึ้น

ปุ่มส่วนลดชนะรูปภาพแบบขาดลอย อีเมลรอบหน้าวางปุ่มส่วนลดไว้ด้านบนได้เลย

TikTok ดูแย่ที่สุด แต่ยังตัดไม่ได้ อย่างที่คุยกันไว้ในหัวข้อ 2 รายงานนี้ให้เครดิตกับช่องทางที่พาคนเข้ามาในแต่ละ session คนที่เห็นคลิปแล้วค่อยกลับมาค้นชื่อร้านทีหลังจะไม่ถูกนับให้ TikTok ตัวเลข 900 sessions บอกว่าคลิปนี้ทำให้คนรู้จักร้านเยอะ แต่ไม่ได้บอกว่ามันช่วยยอดขายทางอ้อมแค่ไหน ถ้าอยากรู้จริงต้องดูประกอบอย่างอื่น เช่น จำนวนคนค้นชื่อร้านช่วงคลิปออก

ถ้าอยากคำนวณต้นทุนต่อออเดอร์ของทุกช่องทางให้ครบ ให้ export ตารางนี้ออกมาใส่ Google Sheets แล้วเอาไปวางคู่กับชีตบันทึก UTM จากหัวข้อ 4 ซึ่งมีค่าใช้จ่ายของแต่ละช่องอยู่แล้ว จับคู่กันด้วยชื่อ campaign กับ source ก็จะได้ตารางความคุ้มค่าที่เอาไปคุยกับแฟนได้อย่างมั่นใจครับ

5 ข้อผิดพลาดที่เจอบ่อย

1. ติด UTM บนลิงก์ภายในเว็บตัวเอง
ข้อนี้เจอบ่อยที่สุด เช่น ใส่ UTM ให้แบนเนอร์หน้าแรกเพื่อดูว่ามีคนกดเยอะไหม ปัญหาคือ GA4 จะเข้าใจว่านี่คือการเข้าเว็บรอบใหม่จากแหล่งใหม่ ลูกค้าที่เข้ามาจาก Facebook แล้วกดแบนเนอร์ จะกลายเป็นมาจาก “แบนเนอร์” แทน Loves Data แนะนำให้ใช้ UTM กับลิงก์ที่พาคนเข้ามาจากภายนอกเท่านั้น ส่วนการคลิกภายในเว็บ ให้วัดด้วย event ของ GA4 แทน

2. ตัวพิมพ์ใหญ่เล็กปนกัน
ทวนอีกรอบเพราะสำคัญจริงๆ ครับ ค่าของ UTM แยกตัวพิมพ์ใหญ่และเล็ก ถ้าในรายงานเห็น facebook กับ Facebook แยกเป็นสองแถว แปลว่ามีคนหลุดกติกาแล้ว

3. ใส่ป้ายไม่ครบ
ติดแค่ utm_source อย่างเดียวแล้วคิดว่าพอ ผลคือช่องที่ขาดจะกลายเป็น (not set) และ GA4 อาจจัดเข้ากลุ่มช่องทางไม่ได้ ใส่สามตัวหลักให้ครบทุกครั้งครับ

4. ใส่ข้อมูลส่วนตัวลงใน UTM
บางคนอยากรู้ว่าลูกค้าคนไหนคลิกอีเมล เลยใส่อีเมลหรือเบอร์โทรของลูกค้าลงใน utm_content ข้อนี้ห้ามเด็ดขาด นโยบายของ Google Analytics ระบุชัดว่า ห้ามส่งข้อมูลที่ระบุตัวบุคคลได้ผ่าน UTM ทุกตัว และในบ้านเราก็มีเรื่อง PDPA ต้องคิดด้วย (ใครอยากทวนพื้นฐาน อ่านต่อได้ที่ Data Privacy คืออะไร ?) จำไว้ว่า UTM มีไว้บอกช่องทาง ไม่ได้มีไว้บอกตัวคน

5. ติด UTM เองซ้อนกับ Google Ads
ถ้ายิงโฆษณาผ่าน Google Ads ทางที่ดีกว่าคือเปิด auto-tagging แล้วเชื่อม Google Ads เข้ากับ GA4 โดยตรง ระบบจะส่งข้อมูลแคมเปญให้เองโดยละเอียด ไม่ต้องติดป้ายมือให้เหนื่อย และไม่เสี่ยงติดผิดด้วย

สรุป: ข้อมูลที่ดีเริ่มตั้งแต่ลิงก์ที่เราแจกออกไป

ย้อนกลับไปที่ต้นเรื่อง พี่เอ็มเริ่มจากเปิด GA4 แล้วเจอแต่ Direct กับ (not set) ตอบแฟนไม่ได้ว่าเงินโฆษณาไปได้ผลที่ไหน

หนึ่งแคมเปญต่อมา พี่เอ็มตอบได้แล้วครับ Facebook พาคนมาเยอะแต่ยังไม่คุ้ม LINE กับอีเมลคือพระเอกเงียบ ปุ่มส่วนลดชนะรูปภาพ และ TikTok ทำหน้าที่ทำให้คนรู้จักร้าน มากกว่าปิดการขาย ทั้งหมดนี้ไม่ได้มาจากเครื่องมือแพงหรือโมเดลซับซ้อนเลย มาจากป้ายชื่อเล็กๆ ท้ายลิงก์ที่ใช้เวลาเตรียมไม่ถึงครึ่งชั่วโมง

ถ้าให้สรุปเป็นข้อๆ สิ่งที่อยากให้จำจากบทความนี้มีแค่สี่ข้อ

UTM link คือลิงก์ที่ติดป้ายบอกว่าคนมาจากไหน มาทางไหน และมาเพราะอะไร
ใส่ source, medium, campaign ให้ครบทุกครั้ง และใช้ content เมื่ออยากเทียบชิ้นงาน
ใช้ ตัวพิมพ์เล็กและกติกาการตั้งชื่อเดียวกัน ตลอด และสร้างลิงก์ผ่านเครื่องมือหรือ Google Sheets แทนการพิมพ์มือ
อ่านผลด้วยความเข้าใจข้อจำกัด เพราะ UTM บอกทางเข้า แต่ไม่ได้บอกเหตุผลทั้งหมด

คนทำ Data ส่วนใหญ่ใช้เวลาไปกับการทำความสะอาดข้อมูลที่คนอื่นเก็บมาแบบไม่ตั้งใจ UTM เป็นหนึ่งในไม่กี่ครั้งที่เราได้ ออกแบบข้อมูลเองตั้งแต่ต้นทาง ใช้โอกาสนี้ให้คุ้มนะครับ

ใครลองติด UTM แล้วติดตรงไหน หรืออยากแชร์ตารางผลแคมเปญของตัวเอง แวะมาคุยกันได้ใน Discord ของ common•learn นะครับ

Dashboard ที่ดีไม่ได้เริ่มจากกราฟสวย แต่เริ่มจากลิงก์ที่เราแจกออกไปอย่างตั้งใจนะครับ

อ้างอิง (References)

Google Analytics Help. URL builders: Collect campaign data with custom URLs. https://support.google.com/analytics/answer/10917952
Google Analytics Help. Default channel group. https://support.google.com/analytics/answer/9756891
Google Analytics Help. [GA4] Understand (direct) / (none) traffic. https://support.google.com/analytics/answer/15258820
Google Analytics Help. Custom channel groups. https://support.google.com/analytics/answer/13051316
Google Analytics Help. Best practices to avoid sending Personally Identifiable Information (PII). https://support.google.com/analytics/answer/6366371
Google Analytics Demos & Tools. Campaign URL Builder. https://ga-dev-tools.web.app/ga4/campaign-url-builder/
Justia Onward. History of Google Analytics. https://onward.justia.com/history-of-google-analytics
Loves Data. Campaign Tracking in Google Analytics 4 (GA4) Using UTMs. https://www.lovesdata.com/blog/2016/google-analytics-utm-campaign-tags