От 1 юли 2023 г. Universal Analytics спира да събира данни и това ще бъде възможно единствено чрез Google Analytics 4.

Кои са по-съществените разлики, които се наблюдават между "стария" и "новия" Analytics - обобщава агенция Xplora.

Различен начин при измерване и отчитане на данните

При Universal Analytics данните се измерват и отчитат на базата на сесии (session) и преглед на страници (pageviews), докато при Google Analytics 4 данните се базират на събития (events) и параметри (parameters). Всяка интеракция в даден уебсайт, която може да извърши един потребител, може да бъде проследена, като по този начин могат да се отчетат много повече и по-подробни данни.

Да предположим, че сме създали event (събитие), който проследява pageview (преглед на страница). Освен броя прегледани страници, ще получим допълнителни данни като заглавието на страницата, локацията на потребителя и т.н.

Още при създаването на Data Stream се предоставя възможност да се активира функция, която автоматично да събира данни за събития, като преглеждания на страници, сваляния, кликове към външни източници, ангажирания с видео (при наличие на такова) и скрол. Няма нужда от допълнителна работа и настройки.

В случай, че искаме да събираме данни за събитие, което не спада към тези, които автоматично ще бъдат събирани, може да бъде настроено допълнително такова чрез използването на параметри. Под параметър се подразбира парче информация, която се изпраща със събитие (event), за да предостави допълнителна информация и контекст относно потребител или потребителско действие. Друга нова и удобна функционалност е, че всяко събитие може да бъде маркирано като цел само с един клик. Отново няма нужда от допълнителни настройки.

Хубавото на този модел на измерване на данни е, че така всеки бизнес ще има възможността да определи кои са ценните за него event-и, които иска да бъдат отчитани.

Cross-device проследяване

Cross-device представлява активността на един потребител на различни устройства, като мобилно устройство, компютър и таблет. Чрез cross-device проследяването може да се установи, че интеракциите, макар извършени от различни устройства и уеб браузъри, се извършват от един и същи потребител.

Този тип проследяване трябва да бъде допълнително настроено, тъй като фабрично Google Analytics не отчита дейността на един потребител през различните устройства. В случай, че активираме cross-device проследяването, ще имаме много по-пълна картина от данни, които могат да бъдат полезни в маркетинговата ни стратегия.

Например: отчитаме, че повечето потребители на уебсайта ни използват мобилни устройства, за да го достъпят, но не правят поръчка. Също така отчитаме, че потребителите, които използват компютри, пазаруват доста често. Без cross-device проследяване не бихме могли да разберем, че голяма част от тези потребители са направили първоначалното си проучване на телефон и по-късно са инициирали покупка през компютъра си.

В този случай бихме заключили, че рекламата ни на мобилни устройства е безсмислена, което би било напълно грешно твърдение. Ако искаме да разбираме по-добре каква е потребителската пътека на нашите потребители и какво влияние оказват нашите маркетингови усилия, задължително би било да настроим cross-device проследяване.

Автоматизация с помощта на изкуствен интелект (AI)

При GA4 автоматизацията се базира главно на машинно обучение, което служи да прави прогнозни анализи и да запълва липсващи данни.

Машинното обучение представлява вид изкуствен интелект, който позволява на алгоритмите да се самообучават от база данни, давайки възможност да се правят по-прецизни прогнозирания. GA4 може да "разчита" тези данни, които му биват подадени, и да определя специфични модели на поведение, потребителски сигнали или да ни подсказва ценни наблюдения относно цялостното представяне на кампаниите ни, до които ние сами може и да не достигнем. По този начин бизнесите ще могат да се възползват от допълнително прогнозиране за представянето на кампаниите, намирането на нови аудитории и много други предимства.

Друга новост, която става възможна благодарение на AI, са отделните секции/карти при общия преглед на всички видове доклади с препоръки и ориентировъчно прогнозно представяне на различните канали, формати, таргетирания и т.н. Освен това друго преимущество на машинното обучение е, че в полето за търсене в GA4 могат да се задават въпроси, на които да се отговаря директно и с конкретика.

Например: да предположим, че искаме да разберем колко сесии са генерирани органично на сайта ни през даден месец. Няма нужда от допълнителни кликове из платформата. Въпросът може да бъде зададен директно в полето за търсене, а Google сам да изведе отговора на база на тази конкретика.

Поверителност

GA4 дава повече контрол на бизнеса да определи сам как да бъдат събирани, обработвани и съхранявани потребителските данни. Предимство на новата версия Analytics е, че тя е адаптирана за работа, както с cookie tracking, така и без него. Платформата е обогатена с машинно обучение и изкуствен интелект, които моделират и запълват липсата на данни, така че да не се нарушава целостта на картината.

Друга водеща новост е, че GA4 не събира и съхранява IP адреси. При UA IP адресите могат да се събират, освен ако ръчно не се анонимизират. В допълнение на това съществува опция за продължителност на съхранение на потребителските данни, като фабрично този период е зададен да бъде 2 месеца, но може да бъде удължен до 14 месеца. Като това не означава, че след 14 месеца данните се изтриват изцяло и повече няма да могат да бъдат достъпени, а че специфични потребителски данни няма да бъдат налични след изтичането на периода.

Като допълнителни мерки за сигурност за съвместимост със Закона за защита на личните данни от Google преотстъпват също допълнителна функция - Google Signals, чрез която могат да бъдат изключени подобен тип специфични потребителски данни/сигнали, които се отчитат, касаещи възрастта, пола, интересите и локациите на потребителите на даден уебсайт. Освен това GA4 разполага с опция да бъде изключена персонализацията на рекламите на потребители от предварително избрани държави.

Структура на акаунта

В Universal Analytics структурата на акаунта се състои от 3 основни елемента:

Account - Property - View

В Google Analytics 4 открояваме само 2 от тях - Account и Property.

За сметка на несъществуващото вече View, в GA4 се използва изцяло нова концепция - Data Stream. Data Stream представлява потока от данни, който се предава от един уебсайт или приложение към Analytics. Докато в Universal Analytics данните се събират на ниво Property чрез Tracking ID, при GA4 това се осъществява на Data Stream ниво чрез уникално Data Stream ID. Всяко GA4 Property може да има до 50 Data Stream-а и лимит от 30 Data Stream-а за приложения.

Как се отчита сесия

Сред множеството промени на познатите до тук метрики няма как да остане незабелязана и промяната при начина на отчитане на сесиите. Досега под сесия в Universal Analytics се разбираше период от време, в който потребителят е активно ангажиран със съдържанието на даден уебсайт, а за край на сесията се счита, ако някое от следните събития е налице:

-30 минути потребителят да не извършва никакво действие на сайта /неактивност;

-настъпване на полунощ (след 12 автоматично стартира нова сесия);

-при промяна на източника на трафик.

В контраст на всичко познато под понятието "сесия", в Google Analytics 4 събитието старт на сесията (session_start) генерира ID на сесията, чрез което всички последващи събития в дадения период от време се асоциират с конкретната сесия. Като единствено сходство при отчитането на сесия и в двете версии на Analytics се счита единствено, че 30 минути без потребителска активност на сайта и последваща такава водят до стартиране на нова сесия.

По подразбиране от Google е зададено след 30 минути неактивност да стартира нова сесия, но от настройките в акаунта тази продължителност може да бъде удължена или намалена според нуждите на бизнеса и потребителското поведение на сайта.

Като е добре да се има предвид, че колкото по-голяма е продължителността на една сесия, толкова по-малко на брой сесии ще бъдат отчетени.

Персонализирани доклади

Персонализацията е една от водещите и най-отличаващи се функционалности в Google Analytics, като предоставя на потребителя пълната свобода да организира данните си така, че да му служат максимално ефективно. В Universal Analytics персонализацията е много ограничена, което често води до случаи, в които данните биват експортирани в Excel или DataStudio, за да се анализират в дълбочина.

При Google Analytics 4 персонализацията е на изцяло ново ниво. Всичко може да бъде направено custom - от стандартните доклади до сътворени от нулата според личните предпочитания, които могат да бъдат наредени в навигационното меню за бърз и лесен достъп. В допълнение към това платформата разполага с функция да експортира данни към BigQuery.