Google Analytics 4 – nowy rozdział w analityce

Usługi Google Analytics w branży marketingu internetowego przedstawiać chyba nie trzeba. Bezpłatne funkcjonalne narzędzie monitorujące statystyki związane ze stroną internetową czy aplikacją. Google Analytics 4 to najnowsza odsłona narzędzia, choć przymiotnik „najnowsza” może być tutaj pewnym nadużyciem, ponieważ została ona wprowadzona na rynek już ponad 2 lata temu. Dlaczego więc w ostatnich miesiącach jest o niej tak głośno?

 

Co to jest Google Analytics 4

Google zdecydowało, że w czerwcu 2023 nastąpi całkowite wygaszenie usługi Universal Analytics (GA3) na rzecz jego nowego następcy. Mało tego, użytkownikom, którzy spóźnią się z wprowadzeniem i konfiguracją nowej usługi GA4, Google przeprowadzi automatyczną migrację, o ile wcześniej była założona usługa Universal Analytics. Taka automatyzacja, z punktu widzenia niektórych przedsiębiorców, nie wyjdzie im na dobre – dlatego lepiej samodzielnie wykonać instalację i konfigurację nowej usługi lub powierzyć ją specjalistom.

 

Dual Tagging

Zanim przejdziemy do szczegółów, warto jeszcze wspomnieć, że w momencie przygotowywania tego artykułu, mamy powszechnie dostępną możliwość tzw. dual taggingu. Tzw. podwójne tagowanie oznacza, że witryna internetowa może być śledzona równolegle dwoma skryptami śledzenia, tj. Google Analytics 4 oraz Universal Analytics. Rozwiązanie ma sporo swoich zalet.

GA4 zbiera jedynie te dane, które napływają od momentu jego wdrożenia, a dzięki temu, że dane napływają jednocześnie do GA3 i GA4, mamy dostęp również do danych historycznych.

Ważne! Nie jest dobrą praktyką, aby porównywać ze sobą statystyki z usług GA4 i Universal, ponieważ metodologie zbierania danych są całkowicie odmienne.

 

Podstawowe różnice pomiędzy GA4 a jego poprzednikiem

Google Analytics 4 w znacznym stopniu różni się od swojego poprzednika. Zmieniła się metodologia, interfejs czy podejście do atrybucji. Poniższa tabela zawiera kilka najważniejszych różnic pomiędzy dwiema usługami.

Niektóre różnice pomiędzy usługami Universal Analytics i GA4

 

GA3

GA4

Model danych

oparty na sesjach

oparty na zdarzeniach

Automatyczne zbieranie zdarzeń

brak

dostępne

Konwersje mierzone jako

cele (w tym zdarzenia)

zdarzenia konwersji

Struktura konta

3 poziomowa

2 poziomowa

monitorowanie aplikacji

tylko w osobnym narzędziu

wszystko w ramach GA4

Anonimizacja adresu IP

do ręcznej konfiguracji

automatyczna

 

To, co zasługuje na szczególną uwagę to model danych, który w nowej wersji Google Analytics został oparty o zdarzenia. W dużym uproszczeniu można stwierdzić, że w zasadzie każda interakcja w GA4, jest teraz rejestrowana jako zdarzenie. Przykładowo typ działania odsłona w usłudze Universal – w GA4 jest rejestrowany jako zdarzenie. I dalej odpowiednio:

  • Transakcja e-commerce z GA3  → zdarzenie w GA4
  • Czas działań użytkownika z GA3  → zdarzenie w GA4
  • Interakcja społecznościowa z GA3  → zdarzenie w GA4

Zdarzenia stanowią więc podstawową różnicę w modelowaniu danych, pomiędzy usługami Universal a Google Analytics 4. Oprócz tego Google zdecydowało się uruchomić automatyczne zdarzenia i narzucić ich nazewnictwo z góry.

 

Zdarzenia zbierane automatycznie dla strony internetowej

Ważniejszymi zdarzeniami zbieranymi odgórnie przez Google są:

  • click – każde kliknięcie użytkownika, nieważne czy w link, czy inny element strony;
  • file_download – kliknięcie w link, pod którym jest dostępny plik, np. PDF;
  • page_view – każde zdarzenie wczytania strony;
  • scroll – dotarcie użytkownika do 90% ekranu w pionie;
  • session_start – początek interakcji użytkownika z naszą stroną;
  • user_engagement – wyraża zaangażowanie użytkownika naszą stroną, np. gdy jest ona aktywna przez co najmniej 1 sekundę;
  • video_complete, video_progress, video_start – interakcje związane z mierzeniem aktywności na osadzonym filmie YouTube;
  • view_search_results – skorzystanie z wyszukiwarki wewnętrznej na stronie, niestety nie zawsze działa to poprawnie i wtedy należy skorzystać z ręcznej konfiguracji.

Google stara się również mierzyć z automatu bardziej zaawansowane akcje na stronie, jak na przykład wypełnienie formularza kontaktowego, ale na ten moment nie jest to jeszcze doskonałe. Dlatego przy większości tego typu sytuacji, należy przeprowadzać dodatkowe implementacje ręczne. Najwygodniej jest to zrobić za pomocą narzędzia Google Tag Manager.

 

Integracje Google Analytics 4 z innymi narzędziami

Jeśli już wywołałem temat usługi Google Tag Manager, to od razu przejdę do tematu integracji, jakie obecnie są możliwe do wykonania z poziomu interfejsu narzędzia Google Analytics 4. Temat ten jest mocno rozwijany, więc zapewne za jakiś czas okaże się, że tych integracji jest już znacznie więcej niż obecnie, na co mocno liczę.

 

Możliwe integracje usługi Google Analytics 4 z innymi usługami

 

Każda z integracji daje wymierną korzyść. Przykładowo mając wykonaną integrację GA4 z Google Ads, w ramach usługi Google Analytics możemy zobaczyć część danych, dostępnych w usłudze Google Ads, np. niezmiernie cenne dla nas wskaźniki związane z wydatkami na reklamę. Integracja działa w dwie strony, a więc po jej wykonaniu można np. automatycznie zaimportować konwersje, jakie mamy ustawione w narzędziu GA4 do usługi Google Ads.

Z kolei integracja z Google Search Console, pozwala nam, po drobnych modyfikacjach Kolekcji, przeglądać niektóre dane z usługi GSC bezpośrednio w narzędziu GA4.

Możliwości połączenia GA4 z innymi usługami znajdują się na poziomie Usługi konta Google Analytics. Warto zaznaczyć, że usługa jest obecnie ostatnim poziomem w infrastrukturze nowego konta Google Analytics 4.

 

Struktura konta Google Analytics 4

Kiedy po raz pierwszy logujemy się do nowej odsłony narzędzia Google Analytics, mocno rzuca się w oczy to, że na poziomie konta nie są dostępne już Widoki danych. Dzięki wcześniejszemu rozwiązaniu można było wydzielać pewne zbiory danych i udostępniać je wybranym osobom. Było to bardzo wygodne. Przykładowo można było stworzyć widok danych, który będzie zbierał tylko ruch organiczny i tylko do takiego raportu nadać dostęp agencji SEO. Aktualnie struktura konta Google Analytics 4 została spłaszczona i pozbyto się ostatniego poziomu, jakim były właśnie Widoki danych.

 

Porównanie struktury konta GA3 i GA4

 

Sposobem na poradzenie sobie z posegmentowaniem danych może być np. wykorzystanie raportów eksploracji.

 

Raporty eksploracji

Załóżmy, że na jednym koncie Google Analytics zdecydowaliśmy się założyć jedną usługę Google Analytics 4, która zbiera dane zarówno z naszego serwisu głównego, znajdującego się pod domeną: abc.pl, jak i również z bloga, będącego na subdomenie blog.abc.pl 

 

Jako właściciel tej strony chciałbym analizować dane dotyczące ruchu zbiorczo, zarówno dla domeny, jak i subdomeny, a także osobno sprawdzać tylko ruch na blogu. Gdybym miał dostęp do widoków takich jak w GA3, zdecydowałbym się na ich wykorzystanie.

Niestety, w standardowych raportach dostępnych w GA4, trudno jest to w szybki sposób znaleźć i analizować. Mamy co prawda możliwość porównania lub zmiany wymiarów standardowych na inne, ale są to działania nietrwałe, co oznacza, że przy ponownym zalogowaniu się do usługi GA, będziemy musieli je cyklicznie powtarzać. Wtedy z pomocą mogą przyjść raporty eksploracji.

Raporty eksploracji stanowią odpowiednik wcześniejszych raportów niestandardowych, jakie były dostępne w usłudze Universal Analytics, jednak moduł ich tworzenia został znacząco rozbudowany. I tak wśród dostępnych szablonów eksploracji można wyróżnić najpopularniejszą, czyli:

Eksploracje swobodne – najprościej rzecz ujmując, to postać tabelaryczna raportów – popularne i z ogromnym potencjałem.

Wracając do naszego przykładu: decydujemy się na zbudowanie eksploracji swobodnej, w której jako wymiary i dane wybieramy potrzebne nam informacje. Przykładowy zakres zmiennych wybranych do takiej analizy przedstawiony jest na grafice. Dzięki odpowiedniemu zestawieniu wymiarów i danych osiągniemy pożądany efekt i będziemy mogli analizować np. tylko i wyłącznie ruch oraz metryki związane z naszym blogiem, który znajduje się na subdomenie.

Inne obecnie dostępne szablony eksploracji wbudowanych, można podzielić na:

  1. Eksploracje ścieżki – analiza idealnej ścieżki, jaką chcielibyśmy, aby pokonał użytkownik;
  2. Eksploracje sekwencji ścieżki – czyli odkrywanie faktycznych ścieżek użytkowników;
  3. Pokrywanie się segmentów – to części wspólne segmentów użytkowników, mówią o ich zachowaniu;
  4. Eksplorator zachowania użytkownika – pozwala analizować anonimowo działania jednego użytkownika;
  5. Eksploracje kohort – można wnioskować na podstawie zachowań danej grupy użytkowników o wspólnych cechach;
  6. Cykl życia użytkownika – eksplorowanie zachowań użytkowników od początku ich śledzenia, w kontekście wartości.

 

Nowości w Google Analytics 4

Oprócz wspomnianych już wyżej kilku nowości, Google Analytics 4 ma jeszcze szereg innych elementów, które nie były dostępne lub tak rozwinięte w poprzedniej wersji.

 

User acquisition vs traffic acquisition

Istotnym elementem stanowiącym nowość w podejściu do zbierania danych jest sposób przypisywania źródeł ruchu. W GA4 możemy rozróżnić przypisywanie ruchu ze względu na pierwszego użytkownika lub sesję. Po zalogowaniu się do narzędzia oraz przejściu do sekcji raportów standardowych Pozyskanie, widać dwa szczegółowe raporty.

Raporty Pozyskania w GA4

 

W raporcie Pozyskiwanie użytkowników wymiarem podstawowym, wg którego są przypisywane dane, są wymiary rozpoczynające się od: First user… Domyślnie ustawionym wymiarem jest [Pierwszy użytkownik – domyślna grupa kanałów]. Z kolei w raporcie Pozyskiwanie ruchu, wymiary podstawowe swoją nazwę zaczynają od Sesja… Jaka jest więc różnica między tymi dwoma raportami? Diabeł tkwi w szczegółach.

Załóżmy, że użytkownik odwiedza po raz pierwszy naszą stronę internetową z kanału Organic Search. Następnie po kilku dniach ponownie trafia na naszą stronę, ale już z kanału Paid Search. Google Analytics 4 w pierwszym z raportów (Pozyskiwanie użytkowników) przypisze tylko jeden raz użytkownika, do pierwszego kanału ruchu, z którego on do nas dotarł. Drugi raport natomiast przypisze po 1 sesji do dwóch kanałów ruchu: Organic Search i Paid Search. Podobnie będą się tu miały sprawy z atrybucją konwersji, chociaż poniżej muszę jeszcze wspomnieć o kolejnej istotnej nowości, jaka została udostępniona w Google Analytics 4.

 

Model atrybucji oparty o dane

W Google Analytics 4 mamy możliwość wybrania modelu atrybucji stosowanego w raportach. Dzięki temu ustalamy, który model przypisywania konwersji jest dla nas najbardziej optymalny. Jest to zupełna nowość, która nie była dostępna w narzędziu GA3. Tam mieliśmy jedynie możliwość porównywania danych przy zastosowaniu różnych modelów atrybucji. Co ważne – zmiana modelu atrybucji działa tutaj retrospektywnie i dotyczy przede wszystkim raportów Eksploracji oraz tylko niektórych raportów standardowych.

Nowością jest model atrybucji oparty o dane. Jest to model, który przypisuje udział w konwersji, bazując na tym, jakie jest szacowane prawdopodobieństwo konwersji, przy każdym styku użytkownika z reklamą. Wg Google to najdokładniejszy model i rekomenduje go używać.

Uwaga: raporty atrybucji w Google Analytics 4 obejmują dane zarejestrowane od 14 czerwca 2021 roku.

 

Nowe kanały ruchu

Wspominając o atrybucji danych w kontekście kanałów ruchu, nie sposób nie wspomnieć o nowych kanałach ruchu dostępnych w standardowym grupowaniu. Google zdecydowało się wydzielić kanały w bardziej precyzyjny sposób i tak przykładowo kanał Organic Search został rozwinięty i teraz mamy tutaj takie pozycje jak:

  • Organic Search – przejścia z bezpłatnych wyników wyszukiwarek;
  • Organic Shopping – przejścia z bezpłatnych wyników z zakładki Zakupy w Google;
  • Organic Video – przejścia przez linki, które nie są reklamami w witrynach video typu YouTube;
  • Organic Social – przejścia przez linki, które nie są reklamami w witrynach video typu Facebook.

Podobnie przy kanałach typu Paid, mamy teraz uszczegółowienie:

  • Paid Search,
  • Paid Social,
  • Paid Video,
  • Paid Shopping        ,
  • Paid Other – przejścia przez płatne reklamy, niebędące tymi wyświetlanymi w ramach kampanii w wyszukiwarce, mediach społecznościowych, kampaniach produktowych czy video.

Szczegółowy opis i sposób przypisywania źródeł ruchu do poszczególnych kanałów został opisany w tym artykule pomocy Google.

 

Możliwość spersonalizowania menu dla raportów standardowych

Na koniec chciałbym wspomnieć o jeszcze jednej istotnej funkcji, którą bardzo lubię. GA4 daje możliwość personalizacji menu nawigacyjnego, w którym dostępne są raporty standardowe. Dzięki temu możemy przykładowo zrezygnować z niektórych raportów na rzecz innych lub też dołożyć nowe, które nas będą interesowały. Z punktu widzenia użytkownika Google Analytics spersonalizowane menu z raportami pod konkretny biznes, jest bardzo przydatne.

Dostosowywanie menu z raportami w Kolekcji

 

Personalizacji menu dokonuje się z poziomu Biblioteki i działa to na zasadzie „drag and drop”, a więc przeciągamy lub usuwamy interesujące nas raporty w ramach danej kolekcji. Przykładowo w ramach raportów standardowych, podobnie jak to miało miejsce przy raportach Eksploracji, możemy sobie przygotować i wydzielić osobny raport pokazujący tylko ruch na blogu lub też osobne raporty z podziałem na wersje językowe naszej witryny. Edycja menu w kolekcji spowoduje, że nowy wygląd będzie dostępny dla wszystkich użytkowników naszego konta Google Analytics, tak więc z opcji należy korzystać ostrożnie.

 

Google Analytics 4 – podsumowanie

Narzędzie Google Analytics 4 cały czas się rozwija. Praktycznie co miesiąc wychodzą nowe aktualizacje. Mnie osobiście bardzo brakuje możliwości udostępnienia raportów eksploracji z prawami edycji czy większej stabilności tego narzędzia. Limity narzucone w Looker Studio w odniesieniu do źródła ruchu GA4, również nie napawają optymizmem. Mam jednak nadzieję, że w dłuższej perspektywie czasu przesiadka na najnowszą wersję statystyk okaże się korzyścią dla nas wszystkich.

Autor

Piotr Pokrzywa's picture

Piotr Pokrzywa

Ekspert ds. Analityki internetowej
Greenfields Sienkiewicz Spółka Komandytowa

Z branżą marketingu internetowego związany od ponad 10 lat. Zajmuje się analityką i SEO w firmie Greenfields. (https://green-fields.pl/)

Przeczytaj także

Komentarze