Последнее обновление: 27 августа 2026, 16:19
Как использовать это руководство и цели обучения
Это руководство предназначено для пользователей, которые уже умеют создавать базовые диаграммы, но еще не развили систематического понимания смешивания данных. Он фокусируется на маркетинговой аналитике и объясняет, почему данные дублируются, почему объединенные показатели становятся нулевыми и почему итоговые строки могут быть неверными, а не только то, какие кнопки нажимать.
После завершения этого руководства вы сможете:
- Решите, подходит ли сценарий отчетности для смешивания данных.
- Выберите правильные поля соединения, оператор соединения и зернистость данных.
- Объедините Google Ads и GA4 в одну таблицу эффективности рекламы.
- Пересчитайте CTR, CPC, коэффициент конверсии покупок и ROAS из базовых показателей.
- Устраняйте неполадки с нулевыми значениями, завышенными показательми, отсутствующими записями, неправильными итоговыми значениями и медленной загрузкой.
1. Что такое объединение данных?
Стандартная диаграмма обычно считывается только из одного источника данных. Смешение позволяет диаграмме, таблице или элементу управления использовать несколько источников данных одновременно и объединять поля из разных таблиц в соответствии с определенными вами условиями соединения.
Google Ads: Дата + Campaign ID + Стоимость + Clicks
↓
Data Studio Смесь
↑
GA4: Дата + Campaign ID + Sessions + Purchase Revenue1.1 Общие случаи использования
| Вариант использования | Комбинация источников данных | Цель |
|---|---|---|
| Анализ эффективности рекламы | Google Ads + GA4 | Объедините расходы, трафик, заказы и доходы в одной таблице. |
| Скорость выполнения бюджета | Google Ads + Google Sheets | Сравните фактические расходы с ежемесячным бюджетом и целевым значением ROAS. |
| Cross-сводка канала | Google Ads + Meta Ads + TikTok Ads | Сравнивайте расходы, клики и конверсии по каналам. |
| SEO-анализ эффективности | Search Console + GA4 | Сравните поисковые показы, клики, посещения и конверсии. |
| Анализ рентабельности продукта | Данные заказа + таблица стоимости | Рассчитайте выручку от продаж, закупочную стоимость и валовую прибыль. |
| CRM анализ потенциальных клиентов | GA4 + CRM | Оцените потенциальных клиентов и продажи, генерируемые каждым источником. |
1.2 Ограничения смешивания данных
Смесь может содержать до пяти таблиц. Конфигурация смешивания встроена в текущий отчет и не может повторно использоваться напрямую в разных отчетах, как стандартный источник данных. При копировании всего отчета вместе с ним копируется смесь. Смесь также не имеет независимых учетных данных или настроек свежести; он наследует их от базовых источников данных.
2. Четыре основные концепции, которые вы должны понять
2.1 Таблица
Смесь состоит из нескольких таблиц. Каждая таблица берется из базового источника данных и включает только те измерения, метрики, фильтры и диапазон дат, которые вы добавляете в редакторе смешивания.
Таблица 1: Google Ads Дата | Customer ID | Campaign ID | Campaign | Impressions | Clicks | Стоимость Таблица 2: GA4 Дата | Session Google Ads customer ID | Session Google Ads campaign ID | Sessions | Покупки | Revenue
2.2 условие соединения
Условия соединения определяют, какие записи в двух таблицах принадлежат одной группе. Имена полей не обязательно должны быть идентичными, но их значения и типы данных должны быть совместимыми. Условия соединения Data Studio поддерживают только сравнения на равенство.
Google Ads Date = GA4 Date Google Ads Customer ID = GA4 Session Google Ads customer ID Google Ads Campaign ID = GA4 Session Google Ads campaign ID
Соединения неравенства, такие как «больше», «содержит» или «не равно», не поддерживаются. Если ваша бизнес-логика требует нечеткого сопоставления, сопоставления диапазона или сложных условий, сначала обработайте данные в Google Sheets, BigQuery или другом вышестоящем инструменте.
2.3 Присоединиться к оператору
Оператор соединения определяет, сохраняются ли несовпадающие записи. Наиболее распространенным вариантом анализа рекламы является левое внешнее соединение: поместите Google Ads слева, сохраните все рекламные записи, которые привели к расходам, а затем добавьте сеансы, покупки и доходы из GA4.
2.4 Зерна данных
Зерна данных определяет, что представляет собой одна строка. Это решающий фактор в том, даст ли смесь правильные результаты.
| Тип отчета | Что представляет собой одна строка | Рекомендуемый ключ присоединения |
|---|---|---|
| Ежедневная сводка | Одна строка в день | Date |
| Ежедневный отчет о кампании | Одна строка на день, аккаунт и кампанию. | Date + Customer ID + Campaign ID |
| Ежедневный отчет по стране | Одна строка за день и страну | Дата + Country |
| Ежедневный отчет о продукте | Одна строка в день и SKU. | Дата + SKU |
| Подробности позиции заказа | Одна строка на позицию заказа | Order ID + Line item ID |
3. Как выбрать один из пяти типов соединения
| Тип соединения | Правило хранения | Лучшее для | Основной риск |
|---|---|---|---|
| Left outer | Сохраняет все записи левой таблицы и добавляет соответствующие записи правой таблицы. | Основная таблица расходов на рекламу или основная таблица заказов | Несколько совпадений в правой части могут привести к завышению показателей в левой части. |
| Right outer | Сохраняет все записи правой таблицы. | Когда правые данные должны быть первичными | Обычно заменяется изменением порядка таблиц и использованием левого внешнего соединения. |
| Inner | Сохраняет только записи, совпадающие с обеих сторон | Анализ только полностью совпадающих записей | Несовпадающие данные исчезают |
| Full outer | Сохраняет все записи с обеих сторон | Проверка полноты и диагностика отсутствия данных | Создает множество нулевых значений и часто требует IFNULL. |
| Cross | Возвращает все возможные комбинации | Специальные комбинированные расчеты и испытания | Количество строк может расти в геометрической прогрессии |
3.1 Почему в рекламных отчетах обычно используется левое внешнее соединение
В рекламных отчетах расходы на средства массовой информации обычно рассматриваются как базовый показатель аудита. Если кампания произвела расходы, но у GA4 нет соответствующего сеанса или покупки, рекламная запись все равно должна появиться. Размещение Google Ads слева и использование левого внешнего соединения сохраняет эти записи, отображая при этом несовпадающие метрики из правой таблицы как null или 0.
3.2 Порядок столов имеет значение в смесях с несколькими столами
Data Studio выполняет соединения последовательно слева. Сначала он объединяет таблицу 1 и таблицу 2, а затем использует этот результат при следующем объединении с таблицей 3. При автоматическом объединении нескольких диаграмм первая выбранная диаграмма становится самой левой таблицей, а по умолчанию используется левое внешнее соединение.
4. Два способа создания смеси
4.1 Метод 1: автоматическое объединение существующих диаграмм
Этот метод полезен для быстрого тестирования или временного создания показателей соотношения.
- Создайте в отчете две или более диаграммы или системы показателей, каждая из которых использует один из целевых источников данных.
- Убедитесь, что каждая диаграмма содержит только те поля, которые вы хотите включить в смесь.
- Удерживайте клавишу Ctrl (или Command на Mac) и выберите диаграммы в желаемом порядке слева направо.
- Щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Blend data».
- Просмотрите автоматически созданный порядок таблицы, поля соединения и оператор соединения, а затем при необходимости настройте поля диаграммы.
4.2 Способ 2: создание смеси вручную
Для производственных отчетов рекомендуется использовать ручной метод, поскольку он упрощает просмотр полей, диапазона дат, фильтров и условий соединения для каждой таблицы.
- Войдите в режим редактирования отчета и добавьте в отчет базовые источники данных, такие как Google Ads, GA4 и Google Sheets.
- Откройте Resources → Manage blends → Add a blend. Вы также можете выбрать диаграмму и нажать «+ Blend data» в области источника данных справа.
- Настройте первую таблицу: выберите источник данных и добавьте измерения, метрики, диапазон дат и фильтры на уровне таблицы.
- Нажмите «Join another table» и добавьте вторую таблицу.
- Щелкните конфигурацию соединения между двумя таблицами и выберите оператор соединения.
- Добавьте одно или несколько условий соединения. Поле соединения сначала должно быть включено в соответствующую таблицу.
- Сохраните и переименуйте смесь. Имя должно идентифицировать как источники данных, так и зернистость.
Рекомендуемые имена:
BLEND_GAds_GA4_CampaignDaily
BLEND_Ads_Budget_Monthly
BLEND_SearchConsole_GA4_LandingPage5. Практический пример: отчет о производительности Google Ads + GA4.
В этом примере создается ежедневный отчет о кампании, в котором отображаются расходы на рекламу, трафик веб-сайта, покупки и доходы, а также рассчитываются CTR, CPC, коэффициент конверсии покупок на веб-сайте и ROAS.
5.1 Поля, обязательные для заполнения в итоговом отчете
| Тип | Поле |
|---|---|
| Dimension | Дата, Customer ID, Campaign ID, Campaign |
| Метрики Google Ads | Impressions, Clicks, Стоимость |
| Метрики GA4 | Sessions, Ecommerce purchases, Purchase revenue |
| Расчетные метрики | CTR, CPC, Купить CVR, ROAS |
5.2 Подготовка
- Убедитесь, что Google Ads и GA4 правильно связаны и что Google Ads campaign ID доступен в данных GA4. В противном случае вам придется вернуться к названиям кампаний или полям UTM.
- Убедитесь, что Google Ads и GA4 используют один и тот же часовой пояс, или явно примите различия в границах дат.
- Убедитесь, что Cost и Purchase revenue используют одну и ту же валюту. В мультивалютных средах сначала нормализуйте обменные курсы в восходящем направлении.
- Отчеты по нескольким учетным записям должны включать Customer ID, чтобы предотвратить конфликт одинаковых идентификаторов кампаний или имен в разных учетных записях.
- Сначала определите зернистость: одна строка в день, на аккаунт и на кампанию.
5.3 Настройте левую таблицу: Google Ads
| Тип | Поле |
|---|---|
| Источник данных | Google Ads |
| Dimension | Date |
| Dimension | Customer ID / Account ID |
| Dimension | Campaign ID |
| Размер дисплея | Campaign |
| Metric | Impressions |
| Metric | Clicks |
| Metric | Cost |
Назовите эту таблицу Google Ads Media Data. Разместите его крайне слева, чтобы сохранить все рекламные записи.
5.4 Настройте правую таблицу: GA4
| Тип | Поле |
|---|---|
| Источник данных | Google Analytics |
| Dimension | Date |
| Dimension | Session Google Ads customer ID |
| Dimension | Session Google Ads campaign ID |
| Дополнительный размер дисплея | Session Google Ads campaign |
| Metric | Sessions |
| Metric | Ecommerce purchases |
| Metric | Purchase revenue |
Назовите эту таблицу GA4 Данные веб-сайта. Метки полей могут немного отличаться в зависимости от языка интерфейса, поэтому выбирайте поля, исходя из значения кампании ID и клиента ID.
5.5. Установите оператор соединения и условия соединения.
Выберите Left outer в качестве оператора соединения. Установите условия соединения:
Google Ads Date = GA4 Date Google Ads Customer ID = GA4 Session Google Ads customer ID Google Ads Campaign ID = GA4 Session Google Ads campaign ID
5.6 Постройте диагностическую таблицу перед созданием карт показателей
После сохранения смеси сначала создайте стандартную таблицу, а не сразу стройте только системы показателей. В диагностической таблице должны отображаться как минимум дата, Customer ID, Campaign ID, Campaign, стоимость, Sessions, Ecommerce purchases и Purchase revenue.
Проверьте каждую дату и строку кампании на наличие нулевых значений, повторяющихся строк и аномальной инфляции. Добавляйте CTR, CPC, коэффициент конверсии и ROAS только после того, как базовые показатели верны.
6. Рассчитайте CTR, CPC, коэффициент конверсии и ROAS.
Формулы-источники Cross должны создаваться как вычисляемые поля, специфичные для диаграммы. Обычный путь: выберите диаграмму, использующую смесь → Add metric → Add field. Вычисляемое поле, созданное внутри отдельной таблицы, может ссылаться только на поля из этой таблицы и не может напрямую ссылаться на другую таблицу.
6.1 CPC
CASE
WHEN SUM(Clicks) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Cost) / SUM(Clicks)
ENDУстановите формат отображения Currency.
6.2 CTR
CASE
WHEN SUM(Impressions) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Clicks) / SUM(Impressions)
ENDУстановите формат отображения Percent.
6.3 Коэффициент конверсии покупок на веб-сайте
CASE
WHEN SUM(Sessions) = 0 THEN 0
ELSE SUM(Ecommerce purchases) / SUM(Sessions)
ENDЭта показатель определяется как GA4 ecommerce purchases, разделенная на сеансы GA4. Это не коэффициент конверсии рекламы, показанный в Google Ads, и они могут использовать разные правила атрибуции.
6.4 ROAS
CASE
WHEN SUM(Cost) = 0 THEN 0
ELSE IFNULL(SUM(Purchase revenue), 0) / SUM(Cost)
ENDУстановите формат отображения Number с двумя десятичными знаками. Например, 3,25 означает, что каждая единица расходов на рекламу генерирует 3,25 единицы purchase revenue.
6.5 Почему не следует напрямую усреднять CTR или CPC
| Campaign | Impressions | Clicks | CTR |
|---|---|---|---|
| А | 100 | 10 | 10% |
| Б | 10,000 | 100 | 1% |
Прямое среднее двух значений CTR составляет 5,5 %, но правильное общее значение CTR составляет 110 ÷ 10 100 ≈ 1,09 %. Смешайте базовые показатели, такие как показы, клики, стоимость, сеансы, покупки и доход, а затем пересчитайте соотношения.
7. Фильтры, диапазоны дат и порядок операций
Диапазоны дат и фильтры в смеси работают на двух уровнях: до объединения и после объединения. Их положение в процессе различно, поэтому они могут давать совершенно разные результаты.
7.1 Настройки уровня таблицы: применяются перед объединением
Диапазон дат, фильтр или вычисляемое поле на уровне таблицы, настроенное для отдельной таблицы в редакторе смесей, применяется к этой таблице до того, как Data Studio выполнит соединение.
Запрос Google Ads → Применить фильтры уровня таблицы Google Ads → Агрегировать
Запрос GA4 → Применить фильтры уровня таблицы GA4 → Агрегировать
↓
Выполнить присоединение7.2 Настройки уровня диаграммы: применяются после объединения
Фильтр, примененный к диаграмме, использующей смешение, воздействует на окончательный смешанный результат. Например, фильтр диаграммы Revenue > 0 может исключить кампании, которые принесли расходы, но не получили дохода.
7.3 Рекомендуемая конфигурация даты
Диапазон дат таблицы Google Ads: Auto Диапазон дат таблицы GA4: Auto Страница отчета: добавьте один общий элемент управления диапазоном дат.
Используйте разные фиксированные диапазоны дат для отдельных таблиц только при сравнении периодов, сопоставлении с целевыми таблицами или анализе особых временных окон.
8. Очистка и стандартизация полей соединения
Поля, которые выглядят одинаково с обеих сторон, не обязательно совпадают. Пробелы, регистр букв, типы данных и форматы дат могут привести к сбоям соединения. Создайте стандартизированные поля в каждой таблице и используйте эти поля в качестве ключей соединения.
| Цель | Пример формулы |
|---|---|
| Удалить начальные и конечные пробелы | TRIM(Campaign) |
| Стандартизировать в нижний регистр | LOWER(TRIM(Campaign)) |
| Преобразование ID в текст | CAST(Campaign ID AS TEXT) |
| Преобразуйте ID в число | CAST(Campaign ID AS NUMBER) |
| Преобразование текста в дату | PARSE_DATE(«%Y-%m-%d», Date Text) |
8.1 Предпочитайте идентификаторы именам
Поля имени можно редактировать, различаться в зависимости от языка или дублировать в разных учетных записях. Используйте для объединений стабильные идентификаторы, такие как Campaign ID, Customer ID, Order ID и SKU, а имена используйте только для отображения.
8.2. Зернистость даты должна быть единообразной
Не присоединяйте Date непосредственно к Date Hour и не рассматривайте 26 августа 2026 г. и 26 августа 2026 г. 14:00:00 как одно и то же зерно. Сначала стандартизируйте обе стороны по дням, неделям или месяцам.
9. Распространенные проблемы и их устранение
9.1. Все метрики GA4 имеют значение NULL.
- Типы данных Date, Campaign ID или Customer ID несовместимы.
- GA4 не содержит соответствующего Google Ads campaign ID.
- Имя Campaign используется в качестве ключа соединения, но две стороны различаются из-за пробелов, использования заглавных букв или исторического переименования.
- Customer ID отсутствует в отчете по нескольким аккаунтам.
- Фильтр на уровне таблицы или диапазон дат исключил данные перед объединением.
Для устранения неполадок сузьте диапазон дат до одного дня и объем до одной кампании, а затем отобразите поля объединения с обеих сторон в диагностической таблице.
9.2. Стоимость Revenue завышена
Наиболее распространенной причиной является неуникальный ключ соединения, который создает совпадения «один-ко-многим» или «многие-ко-многим».
Google Ads: Дата + Campaign ID = 1 строка, Стоимость = 100. GA4: Дата + Campaign ID + Country = 3 строки Только после присоединения в дату + Campaign ID стоимость может быть увеличена до 300.
Возможные решения включают удаление измерения Country из GA4, добавление Country с обеих сторон или сначала агрегирование обоих источников в одну и ту же зернистость в Google Sheets или BigQuery.
9.3. Некоторые кампании исчезают
Сначала проверьте, используется ли внутреннее соединение. Внутреннее соединение сохраняет только записи, совпадающие с обеих сторон. В рекламных отчетах обычно следует использовать Google Ads в качестве левой таблицы и выбирать Left outer. Также проверьте, удалил ли фильтр уровня таблицы записи перед объединением.
9.4 Общее количество строк не соответствует результатам на уровне строк
Если формула имеет вид Clicks / Impressions, Data Studio может вычислить соотношение для каждой строки, а затем суммировать эти соотношения, в результате чего получится неправильная сумма. Используйте SUM(Clicks) / SUM(Impressions) для расчета общего соотношения.
9.5. Управление диапазоном дат не имеет никакого эффекта.
- Смесь не содержит допустимого поля даты.
- На диаграмме используется неправильное параметр диапазона дат.
- Дата Google Sheets интерпретируется как текст.
- В двух таблицах используется разная степень детализации дат.
- Таблица имеет Custom date range, который переопределяет элемент управления диапазоном дат на уровне диаграммы.
9.6 Вычисляемое поле не может ссылаться на несколько источников данных
Поле, созданное внутри отдельной таблицы в редакторе смешивания, может ссылаться только на поля из этой таблицы. Чтобы вычислить Purchase revenue / Cost, сначала сохраните смесь, а затем создайте вычисляемое поле для конкретной диаграммы на диаграмме, которая использует смесь.
9.7 Отчет загружается очень медленно
- Удалите неиспользуемые поля и измерения из смеси.
- Сократите количество таблиц и избегайте перекрестных соединений.
- Уменьшите диапазон дат по умолчанию.
- Избегайте излишне гранулированной смеси, например одновременного включения Campaign, Country, Device и Landing page.
- Проверьте, медленно ли реагирует сторонний соединитель сообщества.
- Предварительно агрегируйте большие или неоднократно используемые модели данных в BigQuery.
10. Рабочий процесс проверки данных
Не публикуйте сразу после создания смеси. Проверяйте от небольшой области к более крупной, чтобы как можно быстрее выявить проблемы с объединением.
- Создайте необработанную таблицу Google Ads, необработанную таблицу GA4 и смешанную диагностическую таблицу.
- Ограничьте диапазон дат одним днем.
- Выберите одну кампанию, в которой есть расходы, сеансы и покупки.
- Сравните Google Ads Cost с Cost в смешанной таблице и сравните GA4 Sessions, Purchases и Revenue с соответствующими смешанными показателями.
- Проверьте, является ли Date + Customer ID + Campaign ID уникальным в каждой таблице.
- Расширить охват на все кампании на один день, затем до 7 дней и 30 дней.
- После того как базовые метрики верны, проверьте CTR, CPC, Purchase CVR и ROAS.
10.1 Какие показатели должны совпадать?
| Проверить | Ожидаемый результат |
|---|---|
| Google Ads Стоимость | Должно соответствовать Google Ads под теми же фильтрами даты, аккаунта и кампании. |
| Google Ads Clicks / Impressions | Должно соответствовать необработанной таблице Google Ads. |
| GA4 Sessions / Покупки / Revenue | Должно соответствовать необработанной таблице GA4 с теми же размерами и фильтрами. |
| Конверсии Google Ads и покупки GA4 | Совпадение не ожидается, поскольку модели атрибуции, время конверсии и определения могут отличаться. |
11. Оптимизация производительности и альтернативы
11.1. Когда смесь Data Studio все еще подходит
- В бленде содержится не более пяти таблиц.
- Логика соединения в основном «один к одному» или «многие к одному».
- Объем данных умеренный, и отчет в основном используется для визуализации.
- Смесь нужна только в текущем отчете.
- Уборка полей и бизнес-правила относительно просты.
11.2 Когда Sheets или BigQuery — лучший выбор
- Вам необходимо присоединиться к более чем пяти столам.
- Модель содержит сложные связи «многие ко многим», нечеткое сопоставление или сопоставление диапазона.
- Единую модель данных необходимо повторно использовать в нескольких отчетах.
- Рабочий процесс требует тщательной очистки, дедупликации, конвертации валюты или расчетов атрибуции.
- Объем данных велик, а смешанные диаграммы работают заметно медленнее или часто превышают квоты.
- Вам необходимо сохранять преобразованные подробные данные или снимки в течение длительного времени.
Google Ads + GA4 + CRM + Shopify
↓
Google Sheets / BigQuery
Очистить · Дедублировать · Стандартизировать · Агрегировать
↓
Data Studio
Только фильтры, диаграммы и презентации12. Многоразовый шаблон конфигурации и контрольный список.
12.1 Шаблон конфигурации Google Ads + GA4
Название смеси: BLEND_GAds_GA4_CampaignDaily. гранулярность данных: одна строка на день, аккаунт и кампанию. Левая таблица: Google Ads Размеры: Дата, Customer ID, Campaign ID, Campaign Метрики: Impressions, Clicks, Стоимость. Правый стол: Google Analytics Размеры: Дата, Session Google Ads customer ID, Session Google Ads campaign ID Метрики: Sessions, Ecommerce purchases, Purchase revenue. Оператор присоединения: Left outer Условия присоединения: Date + Customer ID + Campaign ID Расчетные метрики: CTR, CPC, Purchase CVR, ROAS. Объем проверки: один день и одна кампания.
12.2 Контрольный список перед публикацией
| Готово | Пункт контрольного списка |
|---|---|
| □ | Значение одной строки было четко определено. |
| □ | В левой и правой таблицах используется одно и то же зерно. |
| □ | Стабильные идентификаторы используются в качестве полей соединения вместо имен, когда это возможно. |
| □ | Customer ID включается в отчеты по нескольким аккаунтам. |
| □ | Типы полей даты и степень детализации даты согласованы. |
| □ | Стоимость и Revenue используют одну и ту же валюту. |
| □ | Таблица первичных данных расположена в крайнем левом углу. |
| □ | Оператор соединения соответствует предполагаемому поведению хранения данных. |
| □ | Каждая комбинация клавиш соединения максимально уникальна в пределах каждой таблицы. |
| □ | Показатели соотношения, такие как CTR, CPC и ROAS, не усредняются напрямую. |
| □ | Формулы таблицы Cross создаются на смешанной диаграмме. |
| □ | Фильтры уровня таблицы не удаляют записи, необходимые для объединения. |
| □ | Выверка на уровне строк завершена для одного дня и одной кампании. |
| □ | Были проверены нулевые значения, повторяющиеся строки и итоговые строки. |
| □ | Смесь содержит только те поля, которые действительно необходимы. |
12.3 Ключевые термины интерфейса
| Концепция | Английская этикетка интерфейса |
|---|---|
| Смешение данных | Blend data / Смесь |
| Join another table | Join another table |
| Join condition | Join condition |
| Left outer join | Left outer join |
| Inner join | Inner join |
| Dimension | Dimension |
| Metric | Metric |
| Chart-specific calculated field | Chart-specific calculated field |
| Date range | Date range |
| Filter | Filter |
Заключение
Ценность смешивания Data Studio заключается в том, что оно превращает данные из разных систем в действенное бизнес-представление на одной диаграмме. Однако он не решает автоматически проблемы в определениях данных, зернистости или отношениях соединения. Определите детализацию перед выбором ключей соединения, проверьте базовые метрики перед расчетом коэффициентов и согласуйте небольшой объем перед расширением до полного отчета. Следование этому порядку позволяет обнаружить большинство ошибок смешивания на ранней стадии.