Google Analytics 4 – стоит ли переходить?

• 1. Что изменилось: анализируем GA4
• 2. Новое в аналитике. Разбираем по категориям
• 3. Преимущества и недостатки
• 4. Кому стоит внедрять Google Analytics 4
• 5. Пока лучше подождать с переходом

Обновление Google Analytics 4 вышло в октябре прошлого года. Если верить разработчикам, в нем множество отличий от Universal Analytics. По факту оно представляет собой Firebase Analytics – именно оттуда заимствованы интерфейс обновления и логика учёта данных. Однако GA4 содержит дополнительный функционал, на который стоит обратить внимание.  

Рис. 1 – Обновленный интерфейс Google Analytics 4

Разберемся, есть ли преимущества в том, чтобы сразу переходить на новую аналитику.

1. Что изменилось: анализируем GA4

1. Прежде всего, в ресурсах Google Analytics 4 предусмотрены комплексное машинное обучение для упрощения аналитики, функции Natural-language processing и полные отчеты. Это означает, что с новой версией аналитики появилась возможность успешнее анализировать тенденции спроса, оценивать вероятность конверсии или отказа от нее, создавать кампании в Google Ads. В Universal Analytics автоматизация и отчеты по устройствам и платформам были ограничены. 
2. Изменен показатель, вокруг которого объединялась аналитика. Теперь она строится вокруг событий. Google намерен отказаться от искусственного концепта – сессий – и сделать упор на поведение пользователей. Теперь можно отследить весь путь юзера, собрав согласованные надежные данные со всех платформ и устройств и не дублируя действие, сделанное одним человеком на разных гаджетах. Эта система называется кроссплатформенной и она стала одной из ключевых фишек GA4, ведь теперь можно считать реальное количество пользователей, а не электронных девайсов, которыми они пользовались. 
3. В приоритете Google Analytics 4 – сохранение конфиденциальности пользователей. Здесь по умолчанию настроена IP-анонимизация, а кроме того, используется библиотека gtag.js, которая не требует установки файлов cookie для передачи данных.
4. Внедрена интеграция со всеми продуктами Google, в частности, с YouTube. Теперь появилась возможность более качественно оценивать рекламные кампании.  

2. Новое в аналитике. Разбираем по категориям

Непосредственно в функционале:

• анонимность IP устанавливается по умолчанию;
• код Google Analytics основан на Gtag с идентификатором измерения (G-XXXXXXXXXX);
• Google Analytics 4 использует 2 файла cookie для отслеживания действий пользователей: «_ga» cookie» и «_ga_XXXXXX»;
• увеличена мощность сегментированного анализа. Наложение сегментов теперь доступно всем пользователям. Стало больше параметров, метрик и связей между ними и событиями; 
• регулярные выражения в этой версии аналитики есть, но в стандартных отчетах они недоступны.

В работе с данными: 

• в Google Analytics 4 каждое действие классифицируется как событие и к каждому можно добавлять 25 пользовательских параметров; 
• если до этого руководствовались моделью данных «сеансы/просмотры страниц», то в новой версии актуальна другая модель – «событие/параметр».

Рис. 2 – События Google Analytics 4

В сборе данных:

• новая аналитика предполагает ограничения по сбору данных: если речь идет о «user data», то можно посмотреть их за последние 14 месяцев; 
• более ранний период получится охватить, используя Google BigQuery. Впрочем, добавления в Корзину, оформление заказов и просмотры страниц останутся доступны.

Рис. 3 – Данные Google Analytics 4

В потоках данных:

• в новой аналитике данные собраны из веба и из приложений одновременно, а метрики и показатели согласованы между собой. Можно настроить несколько потоков данных и создать для каждого ресурса до 50 таких потоков;
• можно подключать существующую аналитику для приложений Android и iOs, но для веба придется создать ее заново.

Рис. 4  – Настройка потоков данных

В пользовательском пути:

• наличие анализа пути в функционале GA4;.
• наличие анализа воронки, который помогает анализировать поведение пользователей. 

В событиях:

• в Google Analytics 4 можно добавить до 50 пользовательских метрик и параметров (после создания изменить уровень данных уже нельзя). Запрещено передавать персональную информацию;
• расширен список автоматически срабатываемых событий: можно включать отображение скроллов, исходящих ссылок, поиска по сайту, действий с видео и скачивания файлов;
• вовлеченность отслеживается иначе: по взаимодействиям во время сеансов и по времени вовлечения. Сеансы должны продлиться более 10 секунд, состоять из просмотра не менее двух страниц/экранов или включать конверсию.

Рис. 5 – События Google Analytics 4

В отчетах:

• можно анализировать поведение юзеров и полностью настраивать определенные отчеты;
• доступны 4 блока стандартных отчетов: пользователи, демография, поведение и устройства;
• есть интеграция с облачным хранилищем данных BigQuery; 
• три типа фильтров данных: исключение данных по IP, данных из тестовых устройств, фильтр событий со специальной пометкой необходимых событий;
• при сравнении данных, дополнительных параметров и применении фильтров в стандартных отчетах может применяться выборка. Но для этого нужно либо превысить 10 миллионов событий, если созданный отчет не является стандартным, либо когда диапазон дат составляет больше 60 дней.

Рис. 6 – Отчеты Google Analytics 4

В интеграции:

• бесплатная интеграция с BigQuery, подходящая для проектов с внушительным количеством данных.

3. Преимущества и недостатки

Преимущества новой аналитики очевидны. 

1. В центре внимания – действия пользователя, к тому же объединенные на различных платформах. Практически все параметры учитываются. Анализировать его поведение и взаимодействие с бизнесом можно намного глубже, чем раньше. Соответственно, легче строить коммуникацию, основываясь на персонализированных сведениях.  
2. Кроме того, увеличена скорость работы обновления. 
3. Стало проще создавать и сегментировать аудитории, отслеживать пользовательские действия на различных устройствах. 

Недостатки, впрочем, тоже есть. 

1. Новая версия GA сложнее. Возникает необходимость предварительно обдумать и настроить параметры для сбора, хранения и передачи данных.
2. В готовом виде предусмотрены только базовые отчеты, остальные нужно настраивать вручную. Так, нет отчетов по сравнению различных моделей атрибуции, мультиканальных последовательностей.
3. Есть похожие параметры, что может запутать пользователя. 
4. Функционал фильтрации ограничен. Нельзя загружать дополнительные данные из систем вне сайта или приложения. Кроме того, не работает опция формирования запросов.

4. Кому стоит внедрять Google Analytics 4

1. По специфике деятельности новая аналитика необходима компаниям, которые: 

• во многом зависят в бизнесе от взаимодействия через мобильные приложения: it-фирмы, сайты по поиску работы, крупные корпорации (банки, путешествия, недвижимость, разработка игр); 
• поддерживают множество каналов коммуникации;
• ведут проекты с длинным циклом продаж.

Причина: для этих бизнесов «сессия» как параметр измерения недостаточно информативна. Необходимо понимание того, как формируется конкретная воронка. 

2. По техническим возможностям GA4 подойдет, если:

• корректировки, которые понадобится вносить в скрипты и синтаксис кода, минимальны;
• сбор данных на сайте происходит через Google Tag Manager и Data Layer;
• используется Firebase или как минимум известна логика сбора его данных;
• подключены YouTube Ads и ремаркетинг на базе User ID. 

5. Пока лучше подождать с переходом

Несмотря на то, что Google рекомендует пользоваться какое-то время обеими аналитиками одновременно, не всем компаниям подойдет идея активно пользоваться GA4. Вот эти случаи:

• сайт со множеством поддоменов, и каждый из них отслеживается самостоятельно;
• у сайта нет мобильного приложения, личного кабинета в системе, компетентного аналитика в штате;
• как основной метод отслеживания используется насайтовый код или GTM, и при этом в контейнере много тегов;
• у веб-ресурса есть приложения, но нет общей иерархии событий или выстроенной схемы сбора данных;
• нет единого подхода к этой иерархии и системы метрик (непонятно, как определять приоритетность); 
• нет специалистов по работе Firebase Analytics и с данными в BigQuery;
• требуется экспорт конверсий и интеграция с другими продуктами Google.

И, конечно, нет необходимости активно внедрять продвинутую аналитику сайтам-визиткам, сайтам СМИ и маленьким интернет-магазинам, которые не располагают объемными данными.