
Google Tag Manager en tracking
Tags, triggers, variabelen, dataLayer, tagging-plan, events, conversies, debugging
1Wat is de primaire rol van Google Tag Manager (GTM)?
Wat is de primaire rol van Google Tag Manager (GTM)?
Antwoord
Google Tag Manager is een tagbeheersysteem waarmee tracking-tags op een website kunnen worden toegevoegd, gewijzigd en verwijderd zonder de broncode direct te bewerken. GTM fungeert als één enkele container die alle tracking-scripts (Google Analytics, Facebook Pixel, enz.) centraliseert, wat het onderhoud vereenvoudigt en de afhankelijkheid van ontwikkelaars bij elke tracking-wijziging vermindert.
2Wat zijn de drie hoofdcomponenten van Google Tag Manager?
Wat zijn de drie hoofdcomponenten van Google Tag Manager?
Antwoord
De drie fundamentele GTM-componenten zijn tags, triggers en variabelen. Tags definiëren wat moet worden uitgevoerd (gegevens naar Google Analytics sturen, een Facebook-pixel activeren, enz.). Triggers definiëren wanneer een tag moet worden geactiveerd (bij paginaweergave, bij klik, bij formulierinzending). Variabelen leveren aanvullende informatie die door tags en triggers wordt gebruikt (pagina-URL, veldwaarde, enz.).
3Wat is een GTM-container?
Wat is een GTM-container?
Antwoord
Een GTM-container is een JavaScript-codefragment dat op een website wordt geïnstalleerd en alle in GTM geconfigureerde tags, triggers en variabelen groepeert. Elke container heeft een unieke identifier (GTM-XXXXXX) en komt meestal overeen met één site of applicatie. De container is het toegangspunt dat alle geconfigureerde tags dynamisch laadt volgens de gedefinieerde triggerregels, zonder wijzigingen aan de sitecode.
Wat is de dataLayer in de context van GTM?
Welk triggertype moet worden gebruikt om een tag bij elke paginaweergave te activeren?
+17 gespreksvragen
Andere Data Analytics-sollicitatieonderwerpen
Google Sheets - Grondbeginselen
Google Sheets - Geavanceerde formules
SQL - Grondbeginselen
SQL - Aggregaties en groeperingen
SQL - Joins
BigQuery - Grondbeginselen
Data Cleaning - Data opschonen
KPI's en business-metrieken
Beschrijvende statistiek
Zapier en No-Code automatisering
Principes van datavisualisatie
Python & Pandas - Grondbeginselen
Google Sheets - Geautomatiseerde dashboards
SQL - Subquery's en CTE's
SQL - Window Functions
BigQuery - Geavanceerde functies
Data Modeling
Funnel- en conversieanalyse
Cohort- en retentieanalyse
API's en webhooks
dbt - Grondbeginselen
AB Testing en toegepaste statistiek
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Basisprincipes
SQL - Geavanceerde analytische queries
dbt - Geavanceerde functies
Power BI - DAX en geavanceerde dashboards
Python Analytics - Geavanceerde analyse en ML
Beheers Data Analytics voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis