Google Analytics to jedna z najpopularniejszych usług Google – narzędzie śledzące i raportujące ruch ze stron internetowych czy aplikacji. Narzędzie zostało uruchomione już w listopadzie 2005 roku i od początku działania zyskało sympatię webmasterów. Według raportu BuiltWith ponad 28 milionów stron, a w tym 74% z najpopularniejszych 10000, korzysta lub korzystało z Google Analytics. Ogromna popularność narzędzia wynika z ogólnodostępności – jest w pełni darmowe, a dodanie kodu śledzącego sprowadza się do wklejenia go w odpowiednie miejsce w kodzie strony czy aplikacji.
W 2020 roku Google ogłosiło, że od 1 lipca 2023 roku obecnie działające narzędzie – Universal Analytics przestanie zbierać dane, a zastąpi je Google Analytics 4. Narzędzie pozostanie darmowe, choć nowa wersja wnosi bardzo wiele nowości i ciekawych zmian dostosowanych do nowego rynku z wykorzystaniem nowoczesnych technologii, jak np. liczenie maszynowe. Czego więc możemy spodziewać się pod Google Analytics 4 i czy jest lepsze od obecnie działającego Universal Analytics?
Google Analytics 4 – funkcjonalności dostosowane do obecnego rynku
Internet to relatywnie młode medium, a Universal Analytics powstało w jego początkach i choć jest to bardzo dobre narzędzie, to brakuje mu kilku funkcjonalności, które są kluczowe na obecnym rynku. Od 2005 roku zmieniły się bowiem zachowania konsumentów, podejście do biznesu w Internecie, wykorzystywane technologie oraz podejście do polityki prywatności, czyli odpowiedniego przetwarzania i ochrony danych osobowych. Google Analytics 4 odpowiada na zmieniający się rynek, wprowadzając:
- Kontrole RODO i nowe podejście do przetwarzania danych
GA4 zapewnia nowe funkcjonalności, które pozwalają dostosować się do przepisów RODO, np. dając możliwość zgłoszenia prośby o usunięcie danych. Natomiast powstałe w tym procesie luki danych, mają być uzupełniane poprzez uczenie maszynowe, czyli nowe technologie, do których Universal Analytics nie miało dostępu. - Metryki predykcyjne
Jest to nowa funkcjonalność Google Analytics 4 oparta na nowej technologii – sztucznej inteligencji, pozwalająca przewidywać trendy. Oznacza to, że sztuczna inteligencja będzie tworzyć predykcję, co do zdarzeń, które jeszcze się nie dokonały, np. wskazując prawdopodobieństwo konwersji danej grupy docelowej czy konkretnego produktu – podstrony. - Współczynnik zaangażowania
W Universal Analytics mieliśmy do czynienia ze słynnym współczynnikiem odrzuceń, które w GA4 zostanie zastąpione współczynnikiem zaangażowania. Współczynnik ten określa sesję jako zaangażowaną, jeśli użytkownik spędził na danej stronie lub aplikacji co najmniej 10 sekund, wyświetla co najmniej 2 strony bądź ekrany lub dokonał konwersji. Współczynnik zaangażowania ma odgrywać dużą rolę w SEO.
Google Analytics 4 jest więc odpowiedzią na zmieniający się rynek, jednak zmieniona nazwa to jedynie rebranding, żeby jasno poinformować o nowym etapie. GA4 rozbudowuje usługi narzędzia o dane z aplikacji, które są kluczowym elementem obecnego rynku, zapewnia dokładniejsze dane o użytkownikach z zachowaniem polityki prywatności, oraz wykorzystuje nowe technologie, jak liczenie maszynowe – sztuczną inteligencję czy śledzenie międzyplatformowe. Nie oznacza to jednak, że narzędzie zmienia się nie do poznania, ponieważ całość utrzymuje się w znanym z Universal Analytics interfejsie użytkownika.
GA4 – raporty zorientowane na użytkownika
Jedną z większych zmian, jakie niesie za sobą GA4, jest modyfikacja sposobu raportowania. W Universal Analytics mieliśmy dostępne raporty o pozyskiwaniu, zachowaniu i konwersji użytkowników, a w Google Analytics 4 znajdziemy raporty: pozyskiwanie, zaangażowanie, generowanie przychodu oraz utrzymanie.
W nowej wersji Google Analytics na znaczeniu tracą sesję czy odsłony, a raportowanie skupia się na cyklu życiu klienta. Z pozoru może się wydawać, że mamy mniej opcji do skutecznego raportowania, jednak w praktyce mamy wszystko, czego potrzebujemy – niektóre opcje z Universal Analytics, np. współczynnik odrzuceń, zostały usunięte z uwagi na niską użyteczność.
Kluczową zmienną w raportowaniu jest oparcie go na zdarzeniach, czyli aktywnościach na stronie internetowej lub w aplikacji mobilnej. W praktyce oznacza to, że wyznaczając dany cel, np. dodanie produktu do koszyka, jesteśmy w stanie prześledzić drogę, jaką przeszedł dany użytkownik przed wykonaniem tego celu. Całość nie opiera się więc na adresach URL i pustych metrykach, jak wspomniane sesje czy odsłony, a jest zorientowana na konkretnego użytkownika i pozwala badać ruch na wielu platformach, np. na stronie internetowej i powiązanej aplikacji mobilnej, jednocześnie.
Raporty zorientowane na użytkownika są kluczowe w dobie content marketingu, ponieważ sesje czy odsłony to puste, często sztucznie zawyżone metryki, a użytkownik to potencjalny klient czy czytelnik. Tak więc im więcej o tym użytkowniku wiemy, tym lepiej możemy dostosować pod niego treści czy opisy, żeby maksymalizować wyznaczone cele – konwersje.
Śledzenie na stronie i w aplikacji
Universal Analytics zbierało dane na podstawie identyfikatora urządzenia, wykorzystując ciasteczka – pliki cookie, natomiast GA4 korzysta z dodatkowych dwóch źródeł danych:
- Pierwszym źródłem są sygnały Google (ang. Google Signals), czyli dane pochodzące od użytkowników, którzy włączyli personalizację reklam
- Drugim źródłem jest User ID, czyli unikalne identyfikatory użytkowników
Dodatkowe źródła danych są odpowiedzią na zmieniający się rynek, a konkretnie dwa zjawiska: cross-device oraz multichannel. Pierwsze z nich oznacza, przecinanie się urządzeń, a w kontekście stricte zakupowym fakt, że użytkownik korzysta z wielu urządzeń na drodze do finalnej konwersji, więc powinniśmy mieć możliwość śledzić całą drogę, co nie było możliwe w Universal Analytics. Drugie zjawisko jest związane z nieporównywalnym do 2005 roku, kiedy powstała pierwotna wersja Google Analytics, rozwojem Internetu, a więc wykorzystywanie wielu kanałów dotarcia do użytkownika w drodze do finalnej konwersji.
W skrócie – nowoczesne narzędzie do raportowania musiało rozszerzyć zbieranie danych o aplikacje i dodatkowe urządzenia, ponieważ same ciasteczka nie pozwalają na przedstawienie pełnej drogi użytkownika, a pokazują jedynie wyrywkowe informacje.
Google analytics 4 – uczenie maszynowe
Jednym z największych przełomów w GA4 jest wykorzystanie nowych technologii w analityce.
Najważniejszą z perspektywy e-Commerce funkcjonalnością jest uczenie maszynowe, czyli możliwość prognozowania zachowań użytkowników i określania np. procentowych szans na dokonanie przez nich danych konwersji. Taka funkcjonalność daje ogromne możliwości analitycznie, np. grupowania użytkowników z uwagi na szansę dokonania konwersji i kierowania do nich określonych działań, żeby maksymalizować określone cele.
Z technologii możemy korzystać już teraz, uruchamiając tzw. tagowanie równoległe, czyli wykorzystanie danych z Universal Analytics z jednoczesnym wdrożeniem nowych funkcjonalności, jakie oferuje nowa wersja – GA4. Warto już teraz włączyć tę opcję, ponieważ finalnie i tak jesteśmy skazani na te dane, więc warto już teraz nauczyć się je rozumieć i odpowiednio wykorzystywać.
Oczywiście uczenie maszynowe to nowa technologia, która nie działa idealnie i wymaga rozwoju. Dlatego jeszcze przez jakiś czas warto bazować swoje działania na danych z Universal Analytics, a nową technologię traktować jako nowinkę, na którą warto niezobowiązująco zerkać, szukając inspiracji do poprawy swoich działań.
GA4 – podsumowanie
Era Universal Analytics kończy się 1 lipca 2023, a my wchodzimy w nową erę raportowania – Google Analytics 4 nie jest wymysłem, a odpowiedzią na zmieniający się rynek. Funkcjonalności związane z polityką prywatności, nowym modelem raportowania czy wykorzystanie nowych technologii są nam potrzebne, żebyśmy mogli skutecznie prowadzić działania marketingowe na stronach Internetowych i w aplikacjach, które są dzisiaj często nierozłączne. Zdecydowanie nie warto się tych zmian bać, a warto już teraz uczyć się nowych funkcjonalności, żeby lepiej realizować swoje cele.
