Кейс: бесплатная аналитика сайта с отчётом в Telegram — настроил с Claude за два часа

Сайт без аналитики — это реклама вслепую. Вы видите, что что-то происходит, но не знаете, откуда приходят люди, что они читают и почему не пишут.

Сегодня я закрыл этот вопрос для своего сайта. Вместе с Claude настроил аналитику, которая стоит $0, не требует cookie-баннера и сама присылает мне отчёт в Telegram. Рассказываю, что именно сделали, где всё сломалось и как мы это починили.

Почему не Google Analytics

Первое, что приходит в голову, — поставить Google Analytics. Но для меня у него три минуса:

• cookie-баннер. У меня есть посетители из ЕС, а GA требует согласия на cookies. Баннер раздражает людей и съедает часть данных;
• сложность. Чтобы получить ответ на простой вопрос «откуда пришли заявки», нужно разбираться в интерфейсе, который меняется каждый год;
• мне нужны выводы, а не графики. Мне не нужна панель с сотней отчётов. Мне нужно раз в неделю знать: что работает, что нет и что делать дальше.

Поэтому мы пошли другим путём: сайт сам записывает всё, что мне нужно, а отчёт приходит туда, где я и так каждый день, — в Telegram.

Что теперь считает сайт

• Посетителей и просмотры — отдельно по каждой странице и статье.
• Источники — поиск, соцсети, Telegram, прямые заходы, UTM-метки из моих постов.
• Страны, языки сайта и устройства — телефон или компьютер.
• Важные действия — клики на Telegram, на почту, на сайты партнёров, заявки из формы, подписки на блог.
• Реферальные коды — кто кого привёл по моей реферальной программе.

При этом сайт не хранит IP-адреса и не ставит cookies. Посетитель считается через анонимный код, который каждый день меняется. Поэтому баннер согласия не нужен.

Как это работает

Мой сайт живёт на Cloudflare (как я его делал — в кейсе о сайте за вечер). Каждый просмотр страницы проходит через небольшой скрипт на сервере Cloudflare, и тот записывает событие во встроенную базу аналитики. Это бесплатно в пределах лимитов, которых личному сайту хватит с огромным запасом.

Дальше каждый понедельник в 9:00 автоматически запускается скрипт на GitHub. Он забирает данные за неделю, сравнивает с предыдущей и присылает мне в Telegram короткий отчёт:

• сколько было посетителей и просмотров и как это изменилось за неделю;
• откуда пришли люди и какие страницы читали;
• сколько было заявок, подписок и кликов на Telegram;
• выводы — что выросло, что просело и на что обратить внимание.

А ещё каждый день сохраняется снимок данных за 30 дней. Когда хочу более глубокий разбор, просто пишу Claude «разбери отчёт» — и он сам читает цифры и предлагает, что изменить на сайте или в контенте.

Где всё сломалось

Без этого раздела кейс был бы нечестным.

После подключения аналитики на сайт должен был попасть первый отзыв моей студентки. Прошло несколько часов, а отзыва на сайте не было. Я написал Claude: «Почему не появился отзыв, если я уже дал всю информацию?»

Claude проверил и нашёл причину: с момента подключения аналитики ни одно обновление сайта не публиковалось. Cloudflare отклонял их, потому что в аккаунте не была создана база для аналитики. Сайт работал, но застыл в старой версии, и все новые изменения — вместе с отзывом — стояли в очереди.

Что сделали:

1. Claude временно отключил аналитику — через минуту сайт обновился, отзыв появился.
2. Я по инструкции Claude создал базу в кабинете Cloudflare — три нажатия с телефона.
3. Claude вернул аналитику, проверил публикацию и запустил тестовый отчёт — он пришёл в Telegram.

Урок: если изменения на сайте «не появляются», первым делом проверяйте, прошла ли публикация. Ошибка может быть совсем не там, где вы её ищете.

Сколько это стоило

• Сервисы: $0 — Cloudflare и GitHub на бесплатных планах.
• Время: примерно два часа вместе с поиском и исправлением ошибки.
• Код, написанный мной: ноль строк. Моя роль — поставить задачу, нажать несколько кнопок в кабинете и проверить результат.

Что дальше

Первый полный отчёт придёт в понедельник, и через несколько недель у меня будет реальная картина: какие статьи приводят людей, какие соцсети работают и откуда приходят заявки. Цифрами из этого кейса я обязательно поделюсь отдельно.

Если в вашем бизнесе реклама и сайт работают, а понятной картины, что именно приносит клиентов, нет, — с этого я начинаю аудит маркетинга. А если хотите научить команду самой настраивать такую аналитику с ИИ — есть обучение команд.