GA3 припинила обробку даних з 1 липня 2023 року. В інтересах кожного онлайн-бізнесу перейти на GA4 якомога швидше, щоб продовжити збирати дані, але вже в новому ресурсі.
Google Analytics 4 офіційно вийшла з бети восени 2020 року. Це аналог Firebase Analytics*. Інтерфейс та логіка обліку даних запозичені саме звідти.
*Firebase Analytics — системи аналітики для мобільних застосунків, але з додатковим функціоналом.
Які основні переваги Google Analytics 4? Чим вона відрізняється від Universal Analytics? З якими складнощами можна зіткнутися під час переходу з GA3 на GA4? На ці та інші питання відповіли у статті разом з Павлом Фортельним, Team Lead відділу Web-аналітики в Promodo.
Що буде з історичними даними під час переходу на Google Analytics 4
Відразу поспішаємо всіх заспокоїти — миттєвої втрати історичних даних не станеться. Так, GA3 припинить працювати з 1 липня 2023 року, але даними, які були зібрані до цього дня, можна буде користуватися до кінця року (дивитися, аналізувати, вивантажувати).
З 1 січня 2024 року всі історичні дані GA3 буде видалено остаточно
Виникає питання: навіщо переходити на GA4 просто зараз, якщо ще є час?
Павло Фортельний, Team Lead відділу Web-аналітик, підкреслює, що міграцію з GA3 на Google Analytics 4 потрібно провести мінімум за два місяці до дня X. І на те є низка причин.
При створенні та впровадженні ресурсу GA4 на сайті весь напрацьований трафік впаде в Direct. Відповідно, користувачі, здобуті до впровадження лічильника четвертої аналітики, будуть не коректно відтрекані. Тому я наполегливо рекомендую впровадити GA4 хоча б за два місяці, бо в середньому саме стільки формується воронка користувача.
Отже, перейти на GA4 до літа потрібно:
- Щоб розуміти реальне джерело всіх поточних (тих, що повернулися) користувачів і їхніх конверсій.
- Щоб порівняти статистику GA4 і GA3 і розібратися в чому є розбіжність*.
*Розбіжність обов'язково буде, оскільки збір даних у GA3 і GA4 різниться.
Також рекомендую поки що використовувати обидві версії ресурсів GA. Дані будуть збиратися з моменту встановлення GA4, тому чим раніше ви його встановите, тим більше історичних даних зможете накопичити. Нова аналітика старій заважати не буде.
З якими складнощами можна зіткнутися під час переходу з GA3 на Google Analytics 4?
Зараз у 85% клієнтів Promodo паралельно з GA3 вже впроваджено GA4, а деякі вже повністю перейшли на четверту аналітику
Чи був перехід легким і без сюрпризів? Не зовсім, але під час перших міграцій остаточно стало зрозуміло, що GA4 — більше для аналітиків. А ось маркетологам доведеться прокачати технічні скіли, щоб приручити нові фішки (або відразу звернутися до фахівців, але про це трохи пізніше).
З чим же виникають складнощі при впровадженні нової гугл аналітики? Переважно зі звітами.
В Google Analytics 4 менше готових звітів, ніж в GA3
У GA3 працювати зі звітами було набагато простіше — заходиш в інтерфейс, обираєш певне меню і необхідний готовий звіт.
Це основна проблема нової гугл аналітики — усі починають шукати докладні звіти, до яких звикли на GA3, але їх не буде.
Відчуйте різницю: в GA4 всього 6 головних блоків меню і в кожному 2-5 готових звітів. У GA3 було понад 100 готових звітів
Крім зміненої кількості звітів, у GA4 відсутні звіти, які активно використовувались в GA3
Наприклад, звіти з асоційованими конверсіями. І, на жаль, у четвертій Google-аналітиці це нічим не компенсувалося.
Звіт з асоційованими конверсіями демонстрував, скільки в розрізі каналу було реальних конверсій за атрибуцією і наскільки канал впливав на інші канали до атрибуції. Плюс-мінус аналогічний звіт, доступний у GA4, — «Порівняння атрибуцій», де можна вибрати потрібні атрибуції та подивитися, скільки було за ними конверсій. Але подібний звіт все одно не може повністю замінити звіт асоційованої конверсії.
Для того, щоб отримати звітність, аналогічну GA3, необхідно мати можливість налаштовувати кастомні звіти в самому інтерфейсі GA4 у меню — Дослідження.
Якщо потрібно вивести щось складніше, наприклад Conversion Rate, то обов'язково вміти користуватися Looker Studio хоча б трохи вище базового рівня. Потрібно побудувати щось на кшталт звіту асоційованих конверсій? Тоді Looker Studio не допоможе і треба використовувати BigQuery.
Але є ліміт.
Наприклад, якщо ви побудували звіт на даних Google Analytics 4 та Looker Studio, а в ньому велика кількість графіків, кругових діаграм, табличних даних. Плюс відбувається об'єднання даних GA4 з якимось Google-документом, або з даними кабінету Google Ads.
Як побудувати в GA4 графік порівняння сесій за часом за вчора і сьогодні?
Для цього потрібно побудувати кастомний звіт, де необхідно вибрати потрібну метрику. У нашому випадку — сесії. Далі обрати тип візуала — «графік», щоб розуміти лінійну залежність. Як варіант, можна вибрати «стовпчастий». У періоді ставимо галочку порівняння і вибираємо з яким періодом порівнюємо. На самому графіку порівняння відображатиметься пунктиром, цільна лінія в цьому випадку — це спочатку обраний період. Навівши курсор на кожен шматочок лінії можна побачити час.
Як створити кастомний звіт, додавши туди статті з блогу сайту для відстеження трафіку в GA4?
Якщо під статтею з блогу сайту маються на увазі сторінки, то існує кілкьа методів. Перший метод — будується кастомний звіт сторінки сайту, плюс якась метрика (користувачі, кліки або конверсії), і фільтруються сторінки блогу. Тобто якщо ви розумієте, що у вас є окрема в URL позначка /блог (як у Comfy, наприклад). Другий метод — якщо ви хочете відстежувати конкретну статтю, назву статті, тему статті тощо. Для цього необхідні додаткові налаштування в аналітиці.
Що треба використовувати, аби отримати кейворди з якими прийшов користувач з Google — кастомні звити чи фільтри? Як це зробити?
Є стандартні кейворди в Google CPC. Якщо мова про Google Organic, то потрібно пов'язати з Search Console. Search Console інтегрується з GA4.
При інтеграції Search Console з аналітикою, з'являється ось таке додаткове меню, де є Google Search Traffic. Тут буде звіт, де можна дивитися цю інформацію та пов'язувати з транзакціями. Крім метрик, що тут відображаються, нічого додатково, на жаль, не можна побачити. Усе, що виводиться, можна побачити за ключами.
Що ще нового у Google Analytics 4?
Спрощене розуміння аналітики
Більше жодних сеансів і хітів, як у GA3. Відтепер це — івент-аналітика. Раніше відстеження даних відбувалося з урахуванням сесій штучно виведеного показника. У новій версії Google наголошує на користувачеві, тому об'єднав всю аналітику навколо подій. Це спростило розуміння аналітики та роботи з даними для технічних фахівців.
Google Analytics 4 поєднує всю аналітику навколо подій, що дозволяє збирати однакові стандартизовані дані за всіма пристроями та платформами — набір однакових подій на сайті та у застосунку. Наприклад, додавання до Кошика в GA4 можливо трекати як одну подію для обох платформ. Завдяки цьому підвищиться якість даних, і можна буде отримати єдиний звіт по всьому шляху користувача.
Тепер у новому ресурсі використовуються три рівні ідентифікації:
Отже, відтепер Google Analytics — кросплатформова система. Що це означає?
В GA4 можна одночасно відстежувати й застосунки, і сайт в інтерфейсі, й працювати з сирими даними
Що ще?
Нативний імпорт у BigQuery — найбільша перевага GA4
Зараз імпорт налаштовується протягом 5-10 хвилин, залежно від наявності облікового запису та клауда.
Раніше функція експорту була доступна лише у версії GA 360 на платній основі. Необхідно було писати скрипти, підключатися за API, авторизуватися, і тільки тоді вивантажувати необхідні параметри. Крім того, був ліміт — в одному запиті вивантажувати не більше 10 показників одночасно.
В GA4 замість цілей — конверсії
Як і в GA3 в GA4 за конверсіями все також добре трекається, але за іншою логікою. У GA3 це були цілі, в GA4 — конверсії. Тут також є певні обмеження.
У GA4 можливо створювати до 30 конверсій. У GA3 можна було з кількох подій зробити одну ціль або додати в умови відразу кілька подій, і з'явиться мета.
У GA4 конверсії та події майже нічим не відрізняються. Єдина різниця — конверсії в четвертій аналітиці потрібні для того, щоб їх імпортувати в рекламний кабінет, оскільки з подіями це неможливо зробити. Якщо потрібно оптимізуватися на конверсію, то подію слід відзначити як конверсію. Тоді її можна буде імпортувати для оптимізації.
У GA4 немає представлень
Представлення у GA3 давали можливість додатково створювати джерела даних для певних завдань, і те, що в GA4 їх немає — велике упущення.
Представлення могли бути створені:
- Для різних доменів (англомовних/україномовних).
- Під конкретні агенції (агенціями фільтрувалися певні дані, які потрібно показувати. Таким чином видавалося окреме представлення, яке створювалося).
- Під блоги (дивитися можна було конкретно трафік блогу без участі всього сайту).
Який вихід із ситуації?
Сторонні BI-системи, наприклад, Looker Studio (колишня Google Data Studio) або використовувати GA4 360 (він платний). Остання дає змогу створювати до 5 окремих представлень у GA4 і фільтрувати потрібні дані
Рішення начебто є, але не всім така система подобається. Чому?
Раніше (в GA3), щоб створити представлення, особливо не потрібно було перейматися, а для роботи в Looker Studio — складання звітів і відображення інформації, — необхідні знання цього інструменту, вищі за базові.
Саме з цієї причини GA4 на відміну від GA3 радше для аналітиків, ніж для маркетологів.
В Google Analytics 4 не відображається Conversion Rate
Це також стосується будь-яких інших обчислюваних метрик. Для цього можна скористатися або BigQuery, або (якщо потрібно вивести CR для цього конкретного завдання) безпосередньо під'єднати Looker Studio до GA4, і там за допомогою формул зробити додаткову метрику Conversion Rate або в кастомних звітах GA4.
В GA4 є дані щодо костів в інтерфейсі та будь-яке підключення до GA4, навіть через Looker Studio, не дає можливості вивантажити цю метрику. Щоб це компенсувати, до звіту Looker Studio підключаються два джерела даних — GA4 та Google Ads.
Там вони об'єднуються і виводиться вже інформація в розрізі channel, campaign, click, cost, impression, revenue, transaction і подібні до них метрики — частина метрик з GA, частина з Google Ads.
Машинне навчання та функції NLP — друга ключова перевага Google Analytics 4
Такий функціонал частково був у старому лічильнику, але ним мало хто користувався. Тепер можна:
- передбачати можливість конверсії та створювати на основі цих прогнозів аудиторії для Google Ads;
- знаходити аномалії у звітах. Мова про повідомлення, які були й в Universal Analytics (GA3). Якщо виникнуть якісь помилки (не трекаються конверсії, неправильно розраховується CR), ви про це одразу дізнаєтесь.
Завжди звертайте увагу на «Дзвіночок». У цих повідомленнях є багато корисної інформації. До нас часто надходять запити на фікс багів, і часто саме ці повідомлення допомагають їх виявити
- передбачати можливість відтоку клієнтів, щоб ви могли більш ефективно інвестувати гроші в їх утримання. Команда Google планує і надалі розвивати цей напрямок, додаючи нові прогнозні показники. Наприклад, ARPU, щоб усі користувачі нового ресурсу могли скоригувати маркетингову стратегію та підвищити свій ROI за допомогою ML-інсайтів.
Також тепер гугл аналітика буде попереджати вас про важливі тенденції даних. Наприклад, про товари, на які зростає попит через зміни потреб користувачів.
Збереження конфіденційності — у пріоритеті
Google надалі планує взагалі уникнути cookies і повністю орієнтуватися на відстеження за ідентифікаторами браузера та мобільних пристроїв.
Зараз дуже багато брендів стикаються з проблемою відстеження. Наприклад, у ніші банкінгу. Дуже маленька частка користувачів відстежується, з цими даними важко працювати й практично неможливо ухвалювати на їх основі рішення. Для цього вже використовується бібліотека gtag.js, яка працює без cookies.
Остання версія Universal Analytics використовує бібліотеку gtag.js, але на неї мало хто переходив, оскільки її потрібно вставляти в код сайту. Я не рекомендую переходити на gtag.js та продовжувати використовувати стандартний Universal Analytics, який встановлюється через Google Tag Manager.
Також можна очікувати, що в майбутньому Google відмовиться від Client ID і буде покладатися лише на внутрішні ідентифікатори пристрою та браузера, а також кросплатформовий ідентифікатор, який генерує CRM, тобто User ID.
IP-анонімізація в GA4 налаштована за замовчуванням
IP-анонімізація й раніше не відстежувалась в GA, але її можна було кастомно налаштувати та відстежувати. В новій аналітиці не має можливості це змінити.
Безплатна інтеграція з YouTube
Google активно працює над тим, щоб підвищити якість оцінки YouTube-кампаній. Наприклад, відстежує View-through conversions, що дозволяє зрозуміти:
- як рекламна кампанія на YouTube впливає на досягнення конкретних показників залучення;
- як рекламна кампанія на YouTube впливає на показник відмов (bounce rate), а також на ті чи інші події на сайті (не обов'язково конверсії).
У GA3 аналіз YouTube-кампаній не досить ефективний. У новій версії — це більш функціонально розширений варіант, і в самому інтерфейсі Analytics можна аналізувати статистику YouTube.
Також у новій версії аналітики реалізовано глибшу інтеграцію з Google Ads. З її допомогою можливо створювати аудиторії, запускати кампанії та залучати нових клієнтів завдяки більш релевантним та корисним пропозиціям, хоч би яким пристроєм вони не користувалися.
В Google Analytics 4 всього чотири основні параметри
Те, що було раніше, скорочено до мінімуму і трекається чотирма основними параметрами.
У Google Analytics 4 все будується не навколо сесій, а навколо подій. Оскільки сесії — це штучний концепт, Google пропонує відмовитись від нього. Якщо вам потрібні дані про сесії, ви можете сформувати їх самостійно, працюючи з сирими даними Google BigQuery.
Існують наскрізні налаштування збору даних для всього сайту та ті, що змінюються з кожною подією. Є стандартні події, які при встановленні GA базово відстежуються на всіх платформах.
- У GA4 передбачені вбудовані наскрізні звіти User ID. Для їх використання не потрібно створювати окреме представлення.
- Збираються автоматично: наприклад, page_view, session_start, view_search_results, scroll, file_download (повний список).
- Рекомендовані події згруповані за бізнес-напрямами (повний список).
- Кастомні або всі інші події, які ви хотіли б запровадити та відстежувати. Вони підпадають під дію лімітів GA4.
Тепер кожна подія може мати додаткові параметри.
Якщо в GA3 ми налаштовували подію, вона мала категорію, дію та ярлик, то тепер логіка інша: є івент, він має одну назву, але з цим івентом можна передавати додаткові параметри
Наприклад, «Додавання в Кошик». Раніше це був окремий скрипт та параметр під кожне значення. Зараз все це зібрано під однією структурою події (одна подія, в яку входить: назва товару, вартість товару, розмір, колір тощо).
Користувацькі визначення (Custom Dimensions) — це параметри та показники, які є наскрізними та допомагають вкластися в ліміти GA4
У Google Analytics 4 немає таких понять, як категорія, дія та ярлик події
Для наявних налаштувань і даних, що збираються, ці властивості зіставляються з параметрами події, що налаштовуються. Якщо ви хочете бачити властивості у звітах GA4, їх необхідно зареєструвати.
Перегляди сторінки стали подією pageview. Раніше перегляди були переглядами, тепер це pageview і з кожним pageview передаються встановлені параметри. Ця подія збирається автоматично, якщо у вас реалізовано фрагмент «config» gtag.js.
- У звітах GA4 сесії будуть, але рахуватимуться вони інакше, ніж в Universal Analytics.
- Сесія ініціюється подією session_start, що автоматично збирається.
- Тривалість сеансу — це проміжок між першими та останніми подіями.
- Взаємодії розпізнаються автоматично (надсилання події взаємодії не потрібно).
- Тайм-аут обробки пізніх звернень становить 72 години (проти 4 годин в UA Properties).
Якщо ви порівняєте кількість сесій у звіті GA4 та Universal Analytics, то можете зіткнутися з тим, що у GA4 сесій менше. Чому так? При зміні джерела кампанії під час сеансу GA4 не створюється новий сеанс, а в Universal Analytics — створюється. За умови, що сеанс починається в один день і закінчується в інший (наприклад, з 23:55 до 00:05), він вважається одним сеансом, але враховується для кожного з цих двох днів. Також в налаштуваннях потоку можна змінювати тайм-аут сеансу.
Користувацькі параметри та показники
Аби Custom Dimensions & Metrics потрапили до звітів GA 4, їх необхідно перенести на новий ресурс за правилами Google.
Раніше було 4 рівні показників, орієнтованих на хіти, користувачів, сесії та продукти. Зараз їхніми еквівалентами є: події та параметри подій, властивості користувачів, елементи — параметри рівня продукту.
У GA 4 з'явилася нова фіча — User Properties (Властивості користувача)
Це визначення, які відповідають конкретній аудиторії або конкретному користувачеві. Наприклад: стать, місто, ознака нового або покупця, ознака постійного клієнта тощо.
Властивості, що стосуються конкретних користувачів, поширюються на їхню поведінку. З властивостей користувача формуються аудиторії для персоналізації реклами.
Новий підхід до представлення даних
Наприклад, ось так зараз виглядає звіт Джерела трафіку:
Новий конструктор звітів користувача в Google Analytics 4
Пункту меню Мої звіти як такого в GA4 не існує. Замість нього додали перспективне Дослідження.
Аналіз послідовностей
Воронку можна задавати вручну, якщо у вас є набір подій, за допомогою яких її можна сформувати. Спочатку потрібно налаштувати правильний трекінг, потім сформувати такі звіти.
У цьому ж звіті можна створювати сегменти за будь-яким кроком у воронці.
Новий редактор створення сегментів та аудиторій
Тепер можна додати новий сегмент з кроків воронки, натиснувши варіант з меню.
Просто зробить це зараз — перейдіть на Google Analytics 4
Цю статтю ми почали з того, що переходити на GA4 потрібно мінімум за два місяці до дня X й перша та основна причина — збереження історичних даних. А ось ще 5 причин, чому вам варто мігрувати з Universal на GA4 вже зараз:
- Збір даних на вашому сайті організований через Data Layer та Google Tag Manager.
- Чим менше тегів у вас — тим краще. Потрібно буде внести мінімум коригувань. Синтаксис коду та скриптів, які впроваджуються на сайті, відрізняється від попередньої версії та, якщо у вас їх мінімум, набагато простіше перейти.
- Ви активно використовуєте YouTube Ads та ремаркетинг на базі User ID.
- Ви активно використовуєте Firebase. Ваша команда знайома з логікою збору даних Firebase, а також зі схемою даних таблиць експорту App+Web (Firebase) у BigQuery.
Доцільно встановлювати нову гугл аналітику паралельно зі старою.
Як налаштувати збір даних для Google Analytics 4
- Створіть та налаштуйте ресурс GA4. Об'єднати старі дані з новим лічильником не можна, ресурси мають різну логіку.
- Додайте код відстеження вручну або через GTM. Рекомендуємо використовувати Менеджер тегів, тому що це зручніше та швидше.
- Продумайте, які події та параметри ви хочете збирати у новий тип ресурсу.
- Використовуйте два типи ресурсу одночасно, щоб порівнювати, як збираються дані.
Зверніть увагу:
- В один ресурс GA4 можна додати тільки один проєкт Firebase. Якщо у вас вже є проєкт Firebase, який трекається.
- При цьому в один ресурс GA4 можна налаштувати кілька потоків даних.
Якщо Google Analytics 4 більше для аналітиків, однак складніша в розумінні для маркетологів — що робити?
Головне — не піддаватися паніці та розглянути кілька варіантів розв'язання цього питання.
- Перший і найпростіший варіант для маркетологів — прийти до аналітиків. Готових звітів у тому форматі, до якого всі звикли, — немає. Тому потрібен аналітик (агентство), який цим займеться.
- Другий варіант трохи складніший — прокачати свої технічні скіли та навчитися хоча б базового розуміння, як і що працює в GA4. Якась частина даних вже не буде доступна для перегляду, тож вам потрібно або підключати Looker Studio, або готувати звіти BigQuery.
- Третій й найкращий варіант — побудувати цілком автономну систему на сирих даних і працювати не в інтерфейсі GA4, а у своїй BI-системі.
Висновок
У всьому світі налічується майже 9 мільйонів користувачів GA4, серед яких 13,211 — українські сайти. До припинення роботи Universal Analytics залишилося не так вже й багато часу, тож не слід відкладати міграцію.
Перш за все, з технічної причини. Ви назавжди втратите історичні дані. Перенести ваші попередні дані з GA3 в GA4 буде просто неможливо, оскільки вони базуються на різних моделях даних. Тому чим швидше ви почнете міграцію, тим більше даних буде у вашому розпорядженні. Але зберегти історичні дані GA3 можливо, вивантаживши їх у BigQuery.
Крім того, якщо ви почнете оновлення GA4 зараз, у вас буде достатньо часу для ознайомлення з новим інтерфейсом, тож ви почуватиметеся комфортніше та впевненіше з оновленнями Google Analytics.
