Case study: darmowa analityka strony z raportem w Telegramie — skonfigurowana z Claude w dwie godziny

Strona bez analityki to reklama na ślepo. Widzisz, że coś się dzieje, ale nie wiesz, skąd przychodzą ludzie, co czytają i dlaczego nie piszą.

Dziś zamknąłem ten temat na swojej stronie. Razem z Claude skonfigurowałem analitykę, która kosztuje 0 zł, nie wymaga banera cookies i sama wysyła mi raport na Telegram. Opowiadam, co zrobiliśmy, gdzie wszystko się zepsuło i jak to naprawiliśmy.

Dlaczego nie Google Analytics

Pierwsze, co przychodzi do głowy, to Google Analytics. Ale dla mnie ma trzy minusy:

• baner cookies. Mam odwiedzających z UE, a GA wymaga zgody na cookies. Baner irytuje ludzi i zjada część danych;
• złożoność. Żeby odpowiedzieć na proste pytanie „skąd przyszły zgłoszenia”, trzeba przekopać się przez interfejs, który zmienia się co roku;
• chcę wniosków, nie wykresów. Nie potrzebuję panelu ze stoma raportami. Raz w tygodniu muszę wiedzieć: co działa, co nie i co robić dalej.

Dlatego poszliśmy inną drogą: strona sama zapisuje wszystko, czego potrzebuję, a raport trafia tam, gdzie i tak jestem codziennie — na Telegram.

Co teraz liczy strona

• Odwiedzających i odsłony — osobno dla każdej podstrony i artykułu.
• Źródła — wyszukiwarka, social media, Telegram, wejścia bezpośrednie, tagi UTM z moich postów.
• Kraje, języki strony i urządzenia — telefon czy komputer.
• Ważne działania — kliknięcia w Telegram, e-mail, strony partnerów, zgłoszenia z formularza, subskrypcje bloga.
• Kody polecające — kto kogo przyprowadził w ramach mojego programu poleceń.

Strona nie zapisuje adresów IP i nie ustawia cookies. Odwiedzający jest liczony przez anonimowy kod, który zmienia się codziennie, więc baner zgody nie jest potrzebny.

Jak to działa

Moja strona działa na Cloudflare (jak ją zrobiłem — w case study o stronie w jeden wieczór). Każde wyświetlenie strony przechodzi przez mały skrypt na serwerze Cloudflare, który zapisuje zdarzenie we wbudowanej bazie analitycznej. To darmowe w limitach, których osobista strona nawet nie dotknie.

Potem w każdy poniedziałek o 9:00 automatycznie uruchamia się skrypt na GitHubie. Pobiera dane z tygodnia, porównuje z poprzednim i wysyła mi krótki raport na Telegram:

• ilu było odwiedzających i odsłon oraz jak to się zmieniło w ciągu tygodnia;
• skąd przyszli ludzie i które strony czytali;
• ile było zgłoszeń, subskrypcji i kliknięć w Telegram;
• wnioski — co wzrosło, co spadło i na co zwrócić uwagę.

Do tego codziennie zapisuje się zrzut danych z 30 dni. Kiedy chcę głębszej analizy, po prostu piszę do Claude „przeanalizuj raport” — sam czyta liczby i proponuje, co zmienić na stronie lub w treściach.

Gdzie wszystko się zepsuło

Bez tej części case study byłoby nieuczciwe.

Po podłączeniu analityki na stronie miała pojawić się pierwsza opinia mojej kursantki. Minęło kilka godzin, a opinii nie było. Napisałem do Claude: „Dlaczego opinia się nie pojawiła, skoro dałem ci już wszystkie informacje?”

Claude sprawdził i znalazł przyczynę: od momentu podłączenia analityki żadna aktualizacja strony nie została opublikowana. Cloudflare je odrzucał, bo w koncie nie była utworzona baza analityczna. Strona działała, ale utknęła na starej wersji, a wszystkie nowe zmiany — razem z opinią — czekały w kolejce.

Co zrobiliśmy:

1. Claude tymczasowo wyłączył analitykę — po minucie strona się zaktualizowała, opinia się pojawiła.
2. Według instrukcji Claude utworzyłem bazę w panelu Cloudflare — trzy kliknięcia z telefonu.
3. Claude włączył analitykę z powrotem, sprawdził publikację i uruchomił testowy raport — przyszedł na Telegram.

Lekcja: jeśli zmiany na stronie „się nie pojawiają”, najpierw sprawdź, czy publikacja w ogóle przeszła. Błąd może być zupełnie gdzie indziej, niż go szukasz.

Ile to kosztowało

• Narzędzia: 0 zł — Cloudflare i GitHub na darmowych planach.
• Czas: około dwóch godzin razem z szukaniem i naprawą błędu.
• Kod napisany przeze mnie: zero linijek. Moja rola — postawić zadanie, kliknąć kilka przycisków w panelu i sprawdzić wynik.

Co dalej

Pierwszy pełny raport przyjdzie w poniedziałek, a po kilku tygodniach będę miał prawdziwy obraz: które artykuły przyciągają ludzi, które social media działają i skąd przychodzą zgłoszenia. Liczbami z tego case study podzielę się osobno.

Jeśli w twoim biznesie reklama i strona działają, ale nie ma jasnego obrazu, co naprawdę przynosi klientów — od tego zaczynam audyt marketingu. A jeśli chcesz nauczyć zespół samodzielnie konfigurować taką analitykę z AI — jest szkolenie zespołu.