Диджитал Пульс: новости, инсайты, продуктовые обновления
Будьте в курсе последних событий в мире интернет-рекламы.
Фильтр по:
Продукты: Страны: Типы рекламы: Очистить все
Фильтр
Главная / GMP / 11 причин перейти на новую аналитику Google Analytics 4 осенью 2022 года

11 причин перейти на новую аналитику Google Analytics 4 осенью 2022 года

Google-Analytics-4

Несмотря на то, что аналитика GA4 вышла в свет еще в 2020 году, она пока не нашла широкого распространения среди маркетологов и аналитиков. На это был ряд своих причин, таких как структурные и визуальные отличия, упущения со стороны разработчиков и т.д. Так как структура и логика сбора данных у GA4 и Universal Analytics значительно отличаются, объединить данные двух ресурсов будет проблематично. И теперь пришло время сделать шаг навстречу будущему: ведь чем быстрее вы перейдете на GA4, тем быстрее у вас начнут собираться исторические данные, тем больше будет информации для принятия решений и тем быстрее вы получите ценность от возможностей машинного обучения и других преимуществ, лежащих в основе GA4.

Обо всех изменениях мы рассказали в статье для Sostav.ua.


1. Прекращение поддержки платформы Universal Analytics с 1 июля 2023

Пожалуй, самая весомая причина перехода на новую платформу аналитики — это анонсированное в марте 2022 года в блоге Google сообщение об отключении с 1 июля 2023 года поддержки стандартных ресурсов Universal Analytics. А с 1 октября 2023 года анонсировано отключение поддержки платной версии аналитики — Universal Analytics 360.

При этом ранее собранные в Universal Analytics данные будут доступны еще в течение шести месяцев. Хоть это время и предусмотрено для сохранения всех необходимых отчетов из Universal Analytics, с миграцией лучше не затягивать, так как сам процесс переноса данных в GA4 задним числом невозможен. По окончании полугода отчеты в Universal Analytics станут полностью недоступными.


2. Кросс-платформенная аналитика (web+app)

Методология сбора данных в Universal Analytics бесповоротно устарела. Сбор данных на основе просмотров страниц (а аудиторий на основе cookies) не сопоставлялся с анализом использования мобильных приложений и тенденциями кросс-платформенного поведения пользователей и стал причиной кардинальных изменений в новой аналитике. В GA4 система любое взаимодействие с сайтом или приложением регистрирует как событие (event-driven data model), а сбор информации о пользователе производится на основе User ID, Google Signals и Device ID.

Рисунок 1. Единая аналитика для разных платформ


Ранее в Universal Analytics событие являлось отдельным типом обращений. Для каждого события присваивалась категория, действие и ярлык. И все бы ничего, но кроме события были и другие типы обращений. Например, просмотр страницы, пользовательское время и т. д. Чтобы унифицировать и реализовать возможность кросс-платформенного анализа поведения пользователей, было решено перевести все обращения в события. Поэтому при миграции данных все обращения переносятся из Universal Analytics в GA4 как события. И вся статистика теперь строится вокруг пользователя или унифицированного идентификатора девайса, а не cookies.

3. Широкий спектр предустановок

Автоматически регистрируемые события – это ряд событий, которые по умолчанию отслеживаются новой системой аналитики и активируются в результате действий пользователя на сайте или в приложении. Например, при первом посещении сайта или приложения пользователем активируется событие «first_visit». Каждый раз, когда пользователь начинает новую сессию, регистрируется событие «session_start».

Рисунок 2. Автоматическое отслеживание событий

Улучшенная статистика – настройка, позволяющая в один клик начать отслеживать разнообразные взаимодействия пользователей с вашим контентом. Например, событие «scroll» срабатывает один раз, когда пользователь впервые прокрутил страницу на 90% вниз. Также улучшенная статистика позволяет отслеживать загрузки файлов, осуществление поиска по сайту, взаимодействие с видеоконтентом и переход по исходящим ссылкам.

Рекомендуемые события – перечень событий в соответственном строгом варианте синтаксиса для онлайн-торговли, игр и других типов ресурсов, позволяющий отслеживать больше действий пользователей и получать более информативные отчеты. Например, к таким событиям относится событие «purchase», означающее покупку и используемое для настройки e-commerce.

Первый тип обращений к ресурсу регистрируется системой автоматически. Вторые два требуют проведения настроек в коде или панели управления GA4. Поэтому при переходе с Universal Analytics на Google Analytics 4 нужно разобраться с логикой сбора данных и структурой вашего ресурса, чтобы все данные отображались правильно.

4. Интеграция с дополнительными инструментами

Помимо интеграции с Google Ads, Google Optimize, Tag Manager, Search Console, AdSense и Ad Exchange, предусмотренной еще в Universal Analytics, для GA4 уже реализована возможность интеграции с рекламными продуктами Google Marketing Platform (GMP): Display & Video 360 и Search Ads 360. Ранее интеграция с платформой GMP была доступна только для платной и достаточно дорогостоящей версии аналитики – Google Analytics 360.

Рисунок 3. Возможности интеграции

Какие же преимущества дает интеграция с DV360 и SA360? В первую очередь это возможность использовать аудитории из GA4 для таргетинга и оптимизации рекламы в рекламных инструментах GMP. Также появляется возможность передавать конверсии из GA4 в соответствующие рекламные инструменты. При этом возможно и дальнейшее расширение списка подключаемых продуктов.

Также в GA4 есть еще одна возможность, ранее доступная только в платной версии Universal Analytics 360, – экспорт данных в BigQuery.

5. Атрибуция на основе данных (data-driven attribution)

Одно из основных преимуществ GA4 – открытие для широких масс модели data-driven attribution (DDA). Ранее этот метод подсчета конверсий и определения ценности каждого из каналов в пути клиента был доступен только для пользователей платной версии аналитики – Universal Analytics 360.

Рисунок 4. Data-driven attribution

DDA учитывает различные факторы, такие как время после конверсии, тип устройства, количество взаимодействий с объявлениями, порядок их просмотра, а также тип показанных объектов креативов и строит более совершенные модели, позволяющие повышать эффективность и ROI для ваших цифровых каналов коммуникации, таких как Google Ads, SA360 и DV360.

6. Соблюдение современных практик по конфиденциальности пользователей

GA4 ориентирована на конфиденциальность и использует библиотеку gtag.js, которая работает без использования файлов cookies. Соответственно, можно ожидать, что в ближайшем будущем Google откажется от Client ID и будет полагаться только на внутренние идентификаторы устройства и браузера, а также кросс-платформенный идентификатор, который генерируется в CRM, то есть User ID.

Также в GA4 IP-анонимизация настроена по умолчанию и не подлежит изменению.

7. Новые показатели для анализа взаимодействий пользователей с ресурсом

Учитывая отход от сбора данных на основе просмотров страниц, такой показатель, как коэффициент отказов ушел в прошлое: вместо него реализованы новые подходы к анализу вовлечения аудитории.

Сеансы с взаимодействием (Engaged sessions) – количество сеансов длительностью более 10 секунд, или включающих конверсию, или состоящих из просмотра не менее двух страниц/экранов. Именно он заменил устаревший показатель отказов.

Доля вовлеченных сеансов (Engagement rate) – процент сеансов с взаимодействием от общего количества сеансов.

Сеансы с взаимодействием на пользователя (Engaged sessions per user) – как понятно из названия, количество сеансов с взаимодействием на пользователя.

Среднее время взаимодействия (Average engagement time) – среднее количество времени, когда экран приложения или вкладка были в активном режиме.

События на сеанс (Events per sessions) – еще один новый показатель, с помощью которого можно оценить вовлеченность пользователя. Показывает количество событий, которое выполнил пользователь во время сеанса.

8. Прогноз поведения пользователей на основе Machine learning

Новая аналитика основывается на машинном обучении и теперь дает возможность не только анализировать, что происходит на вашем ресурсе, но и заглядывать в будущее, создавая и анализируя для вас аудитории пользователей:

  • Вероятность покупки – вероятность того, что для пользователя, который был активен в последние 28 дней, в ближайшие 7 дней будет зарегистрировано определенное событие-конверсия.

Рисунок 5. Аудитории на основе машинного обучения

  • Вероятность потери – вероятность того, что пользователь, который был активен на сайте или в приложении в последние 7 дней, в ближайшие 7 дней не будет проявлять активность.
  • Прогнозируемый доход – доход, который ожидается по всем конверсиям-покупкам за предстоящие 28 дней от пользователя, который был активен в последние 28 дней.

9. Дополнительные параметры и улучшенный конструктор пользовательских отчетов

В аккаунте GA4 доступны предварительно созданные отчеты, которые помогут вам анализировать данные с сайтов и из приложений. В дополнение к стандартным отчетам, предоставляемым Google, вы можете создавать собственные отчеты для более глубокого изучения данных в разделе Исследования.

Исследования – это новый мощный набор инструментов для изучения и сравнения данных об аудитории. Вы можете использовать шаблоны из Галереи шаблонов, а также модифицировать их, перетаскивая на лист исследования интересующие вас параметры и показатели, применяя к ним разные методики и экспортируя результаты в аудитории ремаркетинга и сегменты Google Аналитики.

Рисунок 6. Вариант индивидуального отчета

Для повышения информативности отчетов предусмотрена возможность настройки и передачи дополнительных параметров для событий. Чтобы Custom Dimensions & Metrics попали в отчеты GA4, их необходимо перенести в новый ресурс по правилам, которые предлагает Google, и если параметры уровня хита и пользователя имеют аналоги в GA4, то для параметров уровня сессии эквивалента нет. Такие настройки потребуют дополнительных действий и понимания структуры и принципов работы аналитики.

10. Сбор аудиторий для ремаркетинга и анализа

К сожалению, нет технической возможности переноса собранных аудиторий из Universal Analytics в GA4, поэтому для дальнейшего использования аудиторий для ремаркетинга или сравнительного анализа необходимо настроить и начать их сбор как можно раньше.

11. Сбор данных e-commerce

Настройка e-commerce для GA4 существенно отличается от Universal Analytics и потребует изменений в соответствующих тегах. При этом отчет об электронной торговле является стандартной частью интерфейса аналитики в отличии от предыдущей версии. Итак, если вы работаете с электронной торговлей, лучше не затягивать с переходом и уже сейчас параллельно настраивать кабинет GA4, чтобы успеть донастроить и устранить любые разбежности в сборе данных.

Какие сложности могут возникнуть при переходе:

1) Размещение кода аналитики без использования GTM или отсутствие опыта работы с Google Tag Manager;

2) Неразбериха в GTM с большим количеством устаревших тегов и триггеров;

3) Отсутствие карты событий, параметров и метрик;

4) Наличие и приложения, и сайта, но с абсолютно разной иерархией событий и метрик;

5) Сложность в настройке отслеживания обрабатываемых на back-end конверсий;

6) Отсутствие навыков и знаний для создания собственных отчетов, учитывая, что в GA4 мало готовых популярных отчетов;

7) Необходимость обеспечить работу нескольких команд. В этом случае компания Admixer Advertising предоставляет доступ к новой платной версии аналитики GA4 360, которая позволяет использовать различные представления с ограничениями уровня доступа.


Как сертифицированный партнер Google Marketing Platform, компания Admixer Advertising предлагает консультации и помощь в миграции бизнеса на новую аналитику. Компания помогает с составлением оптимальной карты событий, параметров и метрик для безболезненного перехода на новую систему и полноценного использования всех перечисленных преимуществ нового продукта. Заявку для консультации можно оставить на сайте https://gmp.admixer.ua/.

Scroll To Top