Dogłębne spojrzenie na Google Analytics 4: Nowe możliwości, zalety i wady

Około rok temu zespół Google zaprezentował funkcjonalność App + Web, która pozwala łączyć dane ze stron internetowych i aplikacji mobilnych w jednym zasobie Google Analytics. Od tego czasu Google przetestował ten nowy typ zasobu, wprowadził w nim zmiany, sfinalizował go i wyprowadził z wersji beta pod inną nazwą. Poznaj Google Analytics 4.

W tym artykule mówimy o tym, czym jest Google Analytics 4, czym różni się od Universal Analytics, jaką wartość daje firmom i jakie problemy można dzięki niemu rozwiązać. Analizujemy również, które firmy powinny od razu zacząć korzystać z Google Analytics 4.

Google Analytics 4 to nowy typ zasobów w Google Analytics. Wygląda trochę inaczej niż zasób Universal Analytics (UA), a jego konfiguracja jest łatwiejsza i szybsza. W prezentacjach zespół Google wielokrotnie nazywał ten nowy rodzaj zasobu przyszłością analityki, powołując się na:

1. Skalowalna, wieloplatformowa analityka oparta na zdarzeniach
2. Funkcje uczenia maszynowego (ML) i przetwarzania języka naturalnego (NLP) są dostępne dla wszystkich użytkowników Google Analytics
3. Priorytetem jest zachowanie prywatności i unikanie konieczności ustawiania plików cookie
4. Bezproblemowa integracja ze wszystkimi produktami Google
5. Wieloplatformowa identyfikacja użytkownika, dzięki której możesz zobaczyć całą ścieżkę użytkownika na różnych urządzeniach i platformach

Przyjrzyjmy się bliżej tym korzyściom.

Podejście oparte na zdarzeniach umożliwia zbieranie wiarygodnych i spójnych danych z wielu urządzeń i platform.

W standardowej internetowej wersji Google Analytics wszystko opiera się na sesjach użytkowników, a w Firebase wszystko opiera się na zdarzeniach. Dlatego trudno jest analizować przejście użytkownika między platformami, ponieważ nie ma uniwersalnej miary zachowania użytkownika. Nawet w przypadku nieprzetworzonych danych musisz włożyć duży wysiłek, aby zbudować wysokiej jakości przepływ użytkowników.

Google Analytics 4 łączy wszystkie analizy dotyczące zdarzeń. Pozwala to na zbieranie tych samych ustandaryzowanych danych dla wszystkich urządzeń i platform, poprawiając jakość danych i dostarczając jeden raport na całej ścieżce użytkownika.

Jedną z głównych zalet Google Analytics 4 są funkcje uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego (NLP), które można wykorzystać do:

• przewidywać prawdopodobieństwo konwersji i na podstawie tego prawdopodobieństwa tworzyć prognozy odbiorców dla Google Ads
• ostrzec Cię o ważnych trendach w Twoich danych (tj. produktach, na które popyt ze względu na zmieniające się potrzeby użytkowników)
• znajdź anomalie w raportach
• przewidzieć prawdopodobieństwo odpływu klientów, aby skutecznie inwestować w utrzymanie klientów

Zespół Google planuje kontynuować rozwój w tym kierunku i dodawać nowe prognozy, takie jak ARPU, aby wszyscy użytkownicy Google Analytics 4 mogli dostosować swoje strategie marketingowe i zwiększyć ROI za pomocą analizy uczenia maszynowego.

1. Google Analytics 4 koncentruje się na prywatności i używa tagu gtag. biblioteka js, która działa bez plików cookie. W związku z tym możemy się spodziewać, że w niedalekiej przyszłości Google zrezygnuje z identyfikatora klienta i będzie polegać wyłącznie na wewnętrznych identyfikatorach urządzenia i przeglądarki, a także na wieloplatformowym identyfikatorze User ID generowanym w CRM.
2. Anonimizacja IP w Google Analytics 4 jest domyślnie skonfigurowana i nie można jej zmienić.

Jak dotąd najbardziej zaawansowana integracja jest z YouTube. Google aktywnie pracuje nad poprawą jakości oceny kampanii w YouTube (na przykład w celu umożliwienia śledzenia konwersji po wyświetleniu). To pozwoli Ci znaleźć odpowiedzi na tego rodzaju pytania:

• Jak moja kampania reklamowa w YouTube wpływa na określone wskaźniki zaangażowania odbiorców?
• Jak moja kampania w YouTube wpływa na współczynnik odrzuceń, zdarzenia w mojej witrynie (niekoniecznie na konwersje) itp.?

Dzięki głębszej integracji z Google Ads możesz tworzyć odbiorców i prowadzić kampanie, które przyciągają nowych klientów dzięki trafnym i przydatnym ofertom bez względu na to, z jakiego urządzenia korzystają.

Ponadto w Universal Analytics funkcja BigQuery Export jest dostępna tylko dla użytkowników wersji płatnej, podczas gdy w Google Analytics 4 ta funkcja jest bezpłatna dla wszystkich. Możesz aktywować zbieranie danych w chmurze BigQuery w ustawieniach zasobów Google Analytics 4.

Google Analytics 4 uwzględnia indywidualnych użytkowników, którzy wchodzą w interakcję z Twoją firmą, a nie urządzenia i przeglądarki, z których korzystają.

Czyni to za pomocą trzech poziomów identyfikacji:

• Identyfikator użytkownika
• Sygnały Google
• Identyfikator urzadzenia

Wdrażając analitykę opartą na zdarzeniach, Google Analytics 4 umożliwia lepsze śledzenie ścieżki użytkownika od pierwszego kontaktu do konwersji i zmiany kolejności. Co więcej, jeśli użytkownik wykona to samo wydarzenie więcej niż raz na różnych urządzeniach, dane tego wydarzenia zostaną scalone w jeden punkt kontaktowy. Na przykład, jeśli klient umieści artykuł w koszyku na smartfonie, a następnie na laptopie, zdarzenie „Dodaj do koszyka” zostanie policzone tylko raz.

Porównajmy kluczowe koncepcje śledzenia w Universal Analytics i Google Analytics 4:

Google Analytics 4

• Analytics opiera się na zdarzeniach, a nie sesjach. Ponieważ sesje są sztuczną koncepcją, Google proponuje ich rezygnację. Jeśli potrzebujesz danych sesji, możesz je zbudować samodzielnie, pracując z nieprzetworzonymi danymi w Google BigQuery.
• Istnieją zaawansowane ustawienia zbierania danych dla całej witryny oraz ustawienia, które zmieniają się przy każdym wydarzeniu.
• Dzięki wbudowanym kompleksowym raportom user_id nie musisz tworzyć osobnego widoku, aby korzystać z user_id.

W Google Analytics 4 występują trzy typy zdarzeń i ich parametry, podobnie jak w Firebase.

• Zbierane automatycznie — przykład: page_view, session_start, view_search_results, scroll, file_download (pełną listę zdarzeń można znaleźć w dokumentacji).
• Polecane wydarzenia są pogrupowane w obszary biznesowe: handel detaliczny i e-commerce, podróże, gry (pełna lista znajduje się tutaj).
• Niestandardowe — wszystkie inne zdarzenia, które chcesz zaimplementować i monitorować (Ograniczone przez Google Analytics 4.)

Zdarzenia polecane i niestandardowe są implementowane niezależnie.

Definicje niestandardowe to wymiary i dane, które są kompleksowe dla większości raportów i pomagają zmieścić się w limitach Google Analytics 4.

W Google Analytics 4 nie ma takich pojęć jak kategoria, akcja i skrót do zdarzenia.

W przypadku istniejących ustawień i zebranych danych właściwości te są mapowane na ustawienia zdarzeń. Jeśli chcesz widzieć usługi w raportach Google Analytics 4, musisz je zarejestrować.

Zdarzenia te są zbierane automatycznie, jeśli masz zaimplementowany fragment „config” gtag.js.

Zdarzenie page_view ma te wstępnie ustawione parametry:

• page_location
• ścieżka_strony
• tytuł strony
• page_referrer

Raporty Google Analytics 4 zawierają sesje, ale są traktowane inaczej niż w Universal Analytics:

1. Sesja jest wyzwalana przez automatycznie zebrane zdarzenie session_start.
2. Czas trwania sesji to odstęp między pierwszym a ostatnim zdarzeniem.
3. Interakcje są rozpoznawane automatycznie (nie trzeba wywoływać zdarzenia interakcji).
4. Limit czasu przetwarzania późnej sprawy wynosi 72 godziny (w porównaniu z 4 godzinami we właściwościach UA). Jeśli porównasz liczbę sesji w raporcie Google Analytics 4 i Universal Analytics, możesz napotkać mniej sesji w tym pierwszym, ponieważ działania wysłane po zakończeniu sesji można przypisać do właściwej sesji w ciągu 72 godzin. W związku z tym raporty z sesji są wydawane na dłuższy okres czasu.
5. Czasu trwania sesji nie można obecnie skonfigurować w Google Analytics 4.

Aby niestandardowe wymiary i dane zostały uwzględnione w raportach Google Analytics 4, należy je przenieść do nowego zasobu zgodnie z zasadami Google. Podczas gdy parametry na poziomie działań i na poziomie użytkownika mają odpowiedniki w Google Analytics 4, parametry na poziomie sesji nie mają odpowiedników. Alternatywnie możesz zdefiniować je na poziomie trafień.

Aby korzystać z niestandardowych definicji na poziomie produktu, musisz dodać je osobno. Nie jest jeszcze jasne, jak to będzie działać, ponieważ funkcja jest wciąż w fazie rozwoju i nie ma raportów dotyczących e-commerce zawierających niestandardowe definicje na poziomie produktu.

W Google Analytics 4 wprowadzono nową funkcję Właściwości użytkownika.

Właściwości użytkownika to definicje, które odpowiadają określonej grupie odbiorców/użytkownikowi: płeć, miasto, nowy lub powracający klient, stały klient itp.

Właściwości, które mają wpływ na określonych użytkowników, obejmują wszystkie ich zachowania. Na podstawie właściwości użytkownika Google Analytics 4 tworzy grupy odbiorców do personalizacji reklam.

Powinieneś już wdrożyć Google Analytics 4, jeśli:

• zbierasz dane na swojej stronie poprzez Warstwę Danych i Menedżera Tagów Google
• używasz kilku tagów (co oznacza minimalne korekty)
• aktywnie korzystasz z reklam YouTube i remarketingu opartego na identyfikatorach użytkownika
• aktywnie korzystasz z Firebase, a Twój zespół zna logikę gromadzenia danych Firebase, a także schemat danych Aplikacje + internet (Firebase) na potrzeby eksportowania tabel w BigQuery

Im szybciej przejdziesz do Google Analytics 4, tym szybciej zaczniesz zbierać dane historyczne, tym więcej będziesz mieć informacji do podejmowania decyzji i tym szybciej uzyskasz korzyści z analizy systemów uczących się. Jak już widzieliśmy, Google Analytics 4 i Universal Analytics mają znacząco różne struktury danych i logikę gromadzenia danych. Dlatego połączenie danych z tych dwóch zasobów będzie problematyczne.

Możesz napotkać problemy z wdrożeniem Google Analytics 4, jeśli:

• kod jest główną metodą śledzenia w Twojej witrynie
• używasz Menedżera tagów Google jako głównej metody śledzenia i masz wiele tagów w kontenerze (zwłaszcza jeśli tagi są powiązane ze zdarzeniami automatycznymi)
• masz dużą witrynę internetową z wieloma subdomenami, z których każdą śledzisz osobno
• nie masz systemu metryk — ujednoliconych nazw i wartości — dla zdarzeń i ich parametrów, a także ujednoliconego podejścia do hierarchii zdarzeń (w tym przypadku nie jest jasne, które zdarzenia są ważniejsze do dodania do najpierw interfejs GA i co lepiej odłożyć.)
• masz stronę i aplikacje bez wspólnej hierarchii zdarzeń
• Twój zespół nie pracował jeszcze z nieprzetworzonymi danymi w BigQuery i nie zna zasad Firebase Analytics / Aplikacje + internet ani schematu przesyłania

Jeśli te stwierdzenia dotyczą Ciebie, zalecamy najpierw zbudowanie ogólnej logiki gromadzenia danych, a dopiero potem wdrożenie Google Analytics 4. W przeciwnym razie możesz szybko znaleźć się bez wolnych miejsc na parametry użytkownika.

Jeśli nie masz wbudowanego schematu zbierania danych, możesz zbierać bezużyteczne zdarzenia w BigQuery i stawić czoła ograniczeniom eksportu, a nie tylko płacić za przechowywanie danych o śmieciach, które nie będą nikomu przydatne (na przykład dane o zdarzeniach przewijania i widoki banerów).

Główną wadą Google Analytics 4, naszym zdaniem, jest schemat eksportu danych do Google BigQuery, w którym kluczowe parametry zdarzeń i użytkowników są przechowywane w zagnieżdżonych polach. Oznacza to, że aby uzyskać potrzebne informacje z tabel Google Analytics 4, będziesz musiał przetworzyć więcej danych niż w przypadku przesyłania strumieniowego danych OWOX BI lub eksportu BigQuery w standardowym Google Analytics 360.

Google Analytics 4 prawdopodobnie nie jest dla Ciebie odpowiedni, jeśli:

• wiele poleceń musi jednocześnie korzystać z nowego zasobu, ponieważ obecnie w Google Analytics 4 nie ma widoków, a zarządzanie dostępem nie zostało jeszcze zaimplementowane
• chcesz analizować wydatki i ROAS dla kampanii innych niż Google, bo nowy zasób nie pozwala jeszcze importować danych
• chcesz wyeksportować konwersje do Search Ads 360 i Display & Video 360, ponieważ integracje z innymi usługami Google nie działają jeszcze w pełni

Dotychczas analitycy Google i OWOX zalecają korzystanie z obu wersji zasobów Google Analytics. W tym celu musisz:

1. utwórz i skonfiguruj nowy zasób Google Analytics 4
2. dodaj kod śledzenia ręcznie lub przez GTM (zalecamy korzystanie z Menedżera tagów, ponieważ jest szybszy i wygodniejszy).
3. Zastanów się, jakie zdarzenia i ustawienia chcesz zebrać w nowy typ zasobu
4. Używaj obu typów zasobów jednocześnie, aby porównać sposób gromadzenia danych
5. Proszę zanotować:
   1. Do jednego zasobu Google Analytics 4 możesz dodać tylko jeden projekt Firebase
   2. Możesz jednak skonfigurować wiele strumieni danych z różnych aplikacji w jednym zasobie Google Analytics 4

1. Google Analytics 4 to najgłębsza jak dotąd aktualizacja logiki Google Analytics. Teraz wszystko opiera się na zdarzeniach, parametrach zdarzeń i użytkownikach — a nie na sesjach, jak to było wcześniej.
2. Analiza międzyplatformowa między Twoją witryną a aplikacjami po wyjęciu z pudełka jest jedną z kluczowych funkcji i czynników napędzających Google Analytics 4.
3. Możesz użyć już skonfigurowanego zasobu Google Analytics za pośrednictwem gtag. js lub GTM, aby skonfigurować nowy zasób Google Analytics 4.
4. Po skonfigurowaniu Google Analytics 4 automatycznie tworzy nowy zasób WP i dopiero od momentu jego skonfigurowania dane będą gromadzone. Żadne dane nie są migrowane ze starszych WP.
5. Zespół Google nie namawia wszystkich do porzucenia starego Google Analytics i przejścia na nowy. Zalecają uruchomienie nowego Google Analytics 4 równolegle z Google Analytics i rozpoczęcie gromadzenia w nim danych. Źródłem danych historycznych pozostaje standardowe Google Analytics.
6. Chociaż nowy Google Analytics 4 ma wady i nie wszystkie funkcje są jeszcze dostępne, programiści wprowadzają je stopniowo.
7. Nie ma możliwości importowania kosztów ze źródeł innych niż Google do Google Analytics 4. Import danych jest w planie, ale szczegóły nie są jeszcze znane.
8. Możesz skonfigurować bezpłatne przesyłanie danych z Google Analytics 4 do Google BigQuery. Schemat eksportu jest taki sam jak w Firebase.
9. Możesz już skonfigurować zasoby Google Analytics 4 i zacząć zbierać dane. Im szybciej skonfigurujesz zasoby, tym więcej danych historycznych zostanie zebranych.