Każdy, szanujący się marketingowiec wie, że druga połowa 2023 roku może stać się momentem krytycznym dla każdego biznesu online (proszę nie utożsamiać go jednak z MLM i innymi, tego rodzaju podmiotami!). Lipiec 2023 to bowiem… data wygaszenia aktywności Universal Analytics – stanowiącego dotychczas źródło codziennej radości, a przy tym… frustracji milionów ludzi na całym świecie.

Co się zmieni w naszym życiu? Naprawdę wiele. Po pierwsze: każdy, absolutnie każdy, właściciel strony www zbierający dane w Google Analytics UA musi się przesiąść na jego nową wersję – Google Analytics 4. Po drugie, zmiana ta nie będzie ani łatwa, ani przyjemna. Dlaczego? Na dzień dzisiejszy, nowa wersja Google Analytics jest o wiele mniej zasobna w informacje i dostarcza raptem połowę danych, które dotychczas generowaliśmy z Universal Analytics. Fakt, zmienione podejście do wielu aspektów metod pomiarowych, nieco niweluje dotkliwość tych braków, ale nadal uważam, że dla wielu osób nie będzie to to samo. Jakich zmian możesz się spodziewać? Dlaczego przejście na GA4 może być dla Ciebie szokiem? I gdzie tak właściwie jest ten pies pogrzebany?

Interfejs

Zmiany w interfejsie Google Analytics to coś, co zauważy natychmiast każdy. Kompletnie nowy widok nawet nie próbuje upodobnić się do swojego starszego brata. Widać w nim jednak bardzo wyraźną inspirację Google Analytics for Firebase, co sprawi, że analitycy korzystający dotychczas z tej aplikacji, będą czuli się w nowym GA znacznie bardziej swobodnie. W Google Analytics 4 znajdziemy znacznie mniej predefiniowanych raportów, co oznacza, że spora część będzie wymagała zbudowania ich we własnym zakresie. Inna pojawi się z kolei dopiero wtedy, kiedy zaczniemy zbierać dane o konkretnych zdarzeniach.

Osobiście uważam, że o ile interfejs “czwórki” jest bezsprzecznie ładniejszy – powiedzmy sobie szczerze, że po UA widać było już wiek oraz odstawanie od współczesnych standardów usability. Równocześnie jednak sądzę, że “przesiadkę” na nową wersję trudno nazwać bezbolesną. To dokładnie tak, jak w przypadku zmiany systemu operacyjnego – niby podobne, ale trzeba nauczyć się nawigacji zupełnie na nowo. Wystraszyłem Was? Bez obaw – zapewniam, że GA4 znacznie zyskuje przy bliższym poznaniu.

Identyfikator śledzenia

To, co bardzo mocno, już na poziomie kodu, różnicuje obie usługi to konstrukcja identyfikatora śledzenia. Co tu dużo mówić – UA-1234567-8 zna każdy, z kolei nowe implementacje na bazie GA4 zaczynają się od G-ABC123456, co w sporej części przypadków stron pozwala na szybką weryfikację, z której wersji Analytics korzysta witryna.

Anonimizacja IP

Uwaga, to ważne! Google Analytics śledzi IP usera (w każdej witrynie, na której jest podpięte GA), ale nie przekazuje go do raportów. W świetle prawa nie można bowiem przechowywać adresów IP, a co najwyżej ich zaszyfrowane wersje. Dlatego też, wszyscy, którym RODO nie kojarzy się tylko z… Frodo, wiedzą o anonimizacji IP na poziomie GA3. Co istotne, w GA4 anonimizacja IP jest funkcją wbudowaną, nie musimy jej włączać i pamiętać o tym, żeby sprawdzić czy na pewno jest aktywna.

Model Pomiaru

Na tym etapie zaczyna robić się naprawdę interesująco, bo wychodzą na jaw prawdziwe sekrety nowej analityki w świecie Google. Znane wszystkim, Universal Analytics bazuje na sesjach i odsłonach – to podstawowy czynnik jestestwa wszystkich, wbudowanych w nim metryk. W Google Analytics 4 pryzmatem i bazą dla gromadzonych danych są zdarzenia i parametry. I tak, odsłona w nowym Analytics jest zdarzeniem, a nie swego rodzaju pewnikiem. Daje to znacznie większe możliwość przesyłania informacji w jednym evencie i zupełnie zmienia podejście do gromadzenia i analizowania danych.

Brak widoku danych

Starzy wyjadacze Google Analytics pracując na UA mieli zawsze trzy widoki. Główny, zawierający wszystkie filtry, testowy, na którym weryfikowali, czy implementacja działa tak, jak autor, tego oczekuje oraz zapasowy – na którym nie było filtrów – najczęściej nazywany RAW Data. To jednak koniec pracy w tym modelu – nie ma, nie będzie i pora o nim zapomnieć. Na otarcie łez GA4 oferuje stronienie danych – możemy mieć separowane widoki dla witryn internetowych, aplikacji iOS i aplikacji Android. Niemniej jednak, to nie to samo i nie ma już możliwości zastąpienia strumieniami starych, dobrych widoków.

Automatyczne śledzenie zdarzeń

GA4 oferuje nam zdarzenia w trybie pomiaru zaawansowanego – to kolejna nowość względem GA3. Co to realnie oznacza? Pomiar zaawansowany to wbudowana funkcja GA4, która pozwala na automatyczne śledzenie niektórych zdarzeń, bez konieczności ich dodatkowego kodowania i tagowania.
Zdarzenia z grupy pomiaru zaawansowanego to:

  • pobranie pliku
  • wyszukiwanie w witrynie
  • interakcje z filmem
  • kliknięcie wychodzące
  • przewinięcie
  • wyświetlenia strony

Uwaga – możesz wyłączyć śledzenie tych zdarzeń, ale pamiętaj, że domyślnie w każdym, utworzonym koncie są one przekazywane i automatycznie gromadzone.

Konfiguracja zdarzeń

Skoro mówiliśmy już o zdarzeniach, warto wspomnieć także o zmianach zachodzących w ich konfiguracji. Universal Analytics pozwalał (wciąż jeszcze pozwala, lecz nie ma sensu się już do tego przyzwyczajać) tworzyć zdarzenia w oparciu o cztery elementy. Są nimi: kategorie zdarzeń, akcje zdarzeń, etykiety i wartości zdarzeń. W GA4 zakres ten pozornie okrojono – w praktyce daje on jednak znacznie więcej możliwości. W nowej wersji Google Analytics do dyspozycji mamy nazwę zdarzenia i parametry. Do jednego zdarzenia można dopisać nie 1, a aż 25 parametrów – zatem finalnie – na 4 zdarzeniach możesz przekazywać do GA4 aż 100 zmiennych – podczas gdy w GA3 – były to.. zaledwie 4 wartości!
Oczywiście byłoby zbyt kolorowo, gdyby nie pojawił się także mały haczyk. W strumieniach aplikacji określono limit unikalnych zdarzeń na poziomie 500. Na szczęście, dla Web Data strumień www nie posiada takiego ograniczenia.

Debug View

Pracujący na GTM dostrzegą w GA4 silne podobieństwo – posiada on bowiem wbudowany tryb debugowania, który pozwala w locie sprawdzić czy nasza konfiguracja zachowuje się tak, jak powinna. Jest to odpowiedź na brak opcji tworzenia widoków, z których zwykle jeden był “poligonem” do obserwowania czy wprowadzone w konfiguracji zmiany nie zburzyły całej analityki.

Konwersje a nie cele

To kolejna, wielka zmiana w podejściu do analityki stron internetowych. Tak naprawdę, każdy cel, znany z GA3, od teraz nazywany jest konwersją, która w praktyce może oznaczać: zakup, wysłanie formularza, kliknięcie w konkretne pole, czy przewinięcie strony do końca. Dla przypomnienia warto napisać, że w GA3 można było realizować cel na 5 sposobów:

  • miejsce docelowe,
  • czas trwania,
  • strony/ekrany na sesję,
  • zdarzenie,
  • cel inteligentny.

W Google Analytics 4 nie ma takiej klasyfikacji. Zdarzenia można oznaczyć jako konwersję za pomocą suwaka (zdarzenie jest/nie jest konwersją). Drugą, ważną zmianą jest fakt, że Universal Analytics zliczał cel tylko raz na sesję, “czwórka” zaś zliczać może konwersje (cele) wielokrotnie w czasie trwania jednej sesji. Warto o tym pamiętać, kiedy będziemy analizować dane – wartości liczbowe w nowej wersji GA będą zdecydowanie wyższe niż w GA3, co nie oznacza jednak, że nasza strona zaczęła nagle lepiej performować.

Brak współczynnika konwersji

Biorąc pod uwagę zupełnie inne podejście do konwersji w GA4, można było spodziewać się, że współczynnik konwersji, na wprowadzonych zmianach, ucierpi. Z przykrością zawiadamiam jednak, że… pacjent zmarł. Metrykę można odtworzyć na poziomie Looker Studio przy wykorzystaniu pól i obliczeń, niemniej – nie wiem czy warto to robić. Przy mierzeniu całej masy konwersji – może to nie mieć sensu i lepiej się skupić, na przykład na odsetku sesji z transakcją w stosunku do liczby wszystkich sesji – który de facto będzie stanowił CTR, ale oparty nie konwersje (to miano w GA4 może zyskać nawet przewijanie okna), a transakcje.

Nie ma bounce rate

GA4 może położyć blady strach na wielu kierowników, dyrektorów i prezesów, bo zakończy erę pomiaru współczynnika odrzuceń. To metryka, którą naprawdę nieliczni potrafili poprawnie zinterpretować, a jej błędna analiza często niepotrzebnie budziła panikę w oczach marketerów. Dlaczego? Otóż – BR na poziomie 90% to doby czy zły wynik? Odpowiedzieć należałoby (bez zaskoczenia): to zależy. Jeśli była to strona płatności – to fatalnie, jeśli z kolei to statystyki Wikipedii, wskaźnik ten może plasować się znacznie poniżej średniej całego serwisu. BR Google to także prawie 100% (ile z nas zagląda bowiem na drugą i kolejne strony wyników wyszukiwań?). Na każdej domenie znajdą się więc strony, po zobaczeniu których user, co do zasady, “powinien pójść do domu”, ale są i takie, z których absolutnie nie powinien natychmiast wychodzić. Opowiadam się zatem po stronie wszystkich tych, którzy cieszą się z ukrycia metryki. Jeśli z kolei jest ona komuś niezbędna do dalszej egzystencji – może wyliczać ją na poziomie Data Studio (a w zasadzie Looker Studio) i prezentować w raportach – jest z tym odrobina gimnastyki, lecz nadal jest to wykonalne. Ponawiam jednak pytanie: czy na pewno warto…?

Śledzenie cross-device

W tym obszarze GA 4 robi spory krok naprzód. W starym, dobrym GA3 nie mogliśmy śledzić użytkowników web, a potem sprawdzać, co robią oni w aplikacji – do tego dedykowany jest Google Analytics for Firebase. GA4 pozwala nam przesyłać strumienie danych z iOS, Android i Web, dając tym samym znacznie szersze możliwości.

Identyfikator użytkowników

Skoro już ustaliliśmy, że można śledzić użytkowników migrujących pomiędzy urządzeniami, pojawia się pytanie: jak to możliwe? Odpowiedź brzmi: User-ID. Powstaje ono, między innymi, w procesie logowania w witrynie (na konto klienta itp). Jeśli go nie ma, do akcji wkracza Google Signals. To usługa która zbiera dane o sesjach z witryny i aplikacji. Posiadając takowe GA może powiązać je ze swoimi – jak chociażby: zgoda na personalizację reklam (wyrażona w koncie Google). Tym sposobem, Google Analytics może przypisać konkretne sesje z konkretnemu userowi – nawet jeśli zmieniał on urządzenia.

Model atrybucji

To kolejna rewolucja i przyczyna bólu wielu marketerów. GA3 za domyślny model atrybucji przyjmował metodę Last Non-Direct Click – można mówić długo o jej wadach i zaletach, ale jedno jest pewne – każdy, kto umiał korzystać z GA, wiedział co się za tym kryje i był w stanie operować danymi poprawnie. Dla niewtajemniczonych, przypominam, że LNDC zliczało ostatnie, niebezpośrednie kliknięcie, co generowało największe przekłamanie – jeśli konwersja zaczynała się od filmu na YT, potem reklamy Ads, a na końcu Organic – to zasługi zbierał tylko Google Ads – a, nie tak, jak być powinno – film na YT.

I tu zachodzi spora zmiana – GA4 bazuje na data-driven attribution, czyli atrybucji opartej na danych. Jej wadą jest na pewno to, że nie do końca wiadomo jaki jest sposób jej wyliczenia, niemniej, każdy krok na ścieżce ma przypisywaną cząstkową wartość udziału w konwersji i finalnie – zyskuje swój udział w sukcesie.

Zliczanie sesji

W tym obszarze widzimy kolejną: małą-wielką zmianę. O ile w GA3 sesja grupowa działania zarejestrowana była przez usera w czasie, tak w GA4 sesja to grupa zdarzeń (mierzonych automatycznie, lub skonfigurowanych). Rozwiązuje to odwieczny problem godziny 0 w Gogole Analitycs UA. Tam sesje były przerywane o północy i zaczynały zliczać się na nowo (co, przy błędnej konfiguracji strefy czasowej potrafiło płatać niezłe figle) – w GA4 sesje trwają nadal. Na ich ciągłość nie wpływa też zmiana źródła ruchu. Modyfikację tę należy więc rozpatrywać w kategorii dużego kroku naprzód. Równocześnie jednak może on być bolesny dla marketerów – wymaga bowiem nieco innego podejścia do analityki.

Elastyczne raporty

I na tym etapie zderzamy się ze ścianą. O ile Universal Analytics był w zasadzie gotowy do użycia na poziomie raportów, tak GA4 nieco bardziej przypomina Adobe Analytics – kierując się zasadą: chcesz raport, to go sobie zbuduj. Jest to krok w kierunku GA360. Starszego, bardziej rozbudowanego, lepszego brata Analytics, ale też i droższego (bo płatnego). Na szczęście Wujek Google nie pozostawia nas zupełnie na łasce i niełasce naszych kompetencji, oddając nam całkiem obszerną bibliotekę predefiniowanych raportów. Znajdziesz wśród nich m.in. eksplorację ścieżki, eksplorację sekwencji ścieżki, eksplorację zachowania użytkowników czy tę, która moim zdaniem stanie się wkrótce tematem wielu live’ów, webinarów, szkoleń i konferencji – eksplorację swobodną.

Metryki predykcyjne

Wszelkie teorie odnośnie równowagi we wszechświecie mówią, że jeśli jednego ubywa, to innego przybywa. Tak też się stało w Google Analytics. Wprowadzenie Machine Learning nauczyło narzędzie przewidywania. Google Analytics 4, na podstawie zgromadzonych danych i dzięki uczeniu maszynowemu, potrafi oszacować prawdopodobieństwo zakupu, rezygnacji z niego czy wyestymować przyszłe dochody. To zapowiada prawdziwą rewolucję w web analityce na możliwie niskim szczeblu wtajemniczenia. Niskim, bo spójrzmy prawdzie w oczy: duże firmy robią to od dawna, korzystając z Bigquery, własnych algorytmów, rachunku prawdopodobieństwa i danych gromadzonych wielokanałowo. Można więc powiedzieć, że GA 4 może wprowadzić kosmiczne technologie pod strzechy. Oczywiście pod warunkiem, że nasze konto:

  • ma skonfigurowane zdarzenie zakupu
  • mamy co najmniej po 1000 userów powracających, którzy ten warunek spełniają i nie spełnili (czyli 2 zbiory po minimum 1k rekordów)
  • jakość modelu utrzymywana jest przez pewien czas – zwykle 28 dni

BigQuery

Podłączenie do BigQuery do tej pory było zarezerwowane dla największych graczy – teraz dostęp do darmowego konektora zyskują w zasadzie wszyscy. Pojawia się jednak inny problem – ostatnia informacja o tokenizacji Looker Studio, która oznacza, w znakomitej większości raportów, konieczność uiszczania opłaty za pobieranie i przetwarzanie danych z GA4. Można ratować sytuację integrując do ekosystemu analityczno-raportowego BQ, który pozwala darmowo przetwarzać do 1TB danych. Niestety stawia to dość wysoko poprzeczkę technologiczną, co sprawia, że próg wejścia może okazać się nie do przekroczenia dla wielu marketingowców i firm. Czy można w tym upatrywać chęci “odsiania” użytkowników nieefektywnych i martwych kont? Myślę, że w pewnym zakresie na pewno tak jest. Bo jeśli dane z analityki www nie są dla Ciebie ważne – wystarczą Ci skromne pakiety darmowe, jeśli cenisz ich wagę – będziesz gotów za nie zapłacić.

Koszty

O tym wspomniałem już w artykule – przejście z Universal Analytics na Google Analytics 4 w znakomitej większości przypadków nie objedzie się bezkosztowo. Co więcej, koszty te mogą być dość nieprzyjemne, choćby ze względu na wspomnianą tokenizację dawnego Data Studio, obecnie działajacego pod nazwą Looker Studio. Liczba osób biegłych w tematach GA4 jest niewspółmiernie niższa niż ekspertów od UA, a jeszcze dalej idąc – ekspertów, którzy potrafią przenieść istniejące konfiguracje i odtworzyć je w nowym środowisku.

Czasu zostało niewiele – można wręcz powiedzieć, że dla niektórych jest już za późno, bo nie zbiorą już pełnego roku do analizy porównawczej. Przed nami gorące 7 miesięcy kiedy zegar nieubłaganie tyka i wiele biznesów stanie przed zasadniczym pytaniem: czy stać nas (finansowo i technologicznie) na nową analitykę Google czy szukać dla niej alternatywy? GA4 niezaprzeczalnie wprowadza wiele nowości, choć ceną za nie jest trud włożony w naukę obsługi tych rozwiązań, przestawienie wielu procesów myślowych na nowe tory lub brak niektórych funkcjonalności, jak wspomniany BR. Jestem osobiście przekonany, że nowa analityka daje ciekawsze możliwości, choć, pamiętajmy, że nadal jest wersją beta i wielu danych jeszcze nie przekazuje. Wchodząc w świat GA4 można więc zakrzyknąć: let’s go back to the future i wejść na wyższy poziom analityki. A do tego Was gorąco zachęcam.

Ps.

Tak, potwierdzam, jestem posiadaczem Kwalifikacji Indywidualnej Google w zakresie Google Analytics (Universal Analytics) i Google Analytics 4 i nie, nie studiuję prawa. Podobno w tym tekście brakowało wzmianki o tym, wiec dodałem ją na końcu, tak dla zasady. W razie czego, wiadomo gdzie mnie szukać…