¿En qué se diferencia Google Analytics 4 de Universal Analytics?

Desde el 1 de julio de 2023, Google ha cambiado oficialmente de Universal Analytics a GA 4 (que vio la luz por primera vez en el lejano 2020). Y si las diferencias entre la segunda y la tercera versión de la herramienta eran puramente cosméticas, la aparición de Google Analytics 4 supone un cambio fundamental en el enfoque de la recopilación de datos y su posterior análisis.

La versión modernizada del sistema analítico presenta una arquitectura fundamentalmente modificada, basada en un enfoque diferente para la recopilación de información, lo que permite obtener estadísticas más precisas. Además, su aparición tiene como objetivo facilitar considerablemente la vida de los desarrolladores web y los especialistas en mercadotecnia.

A continuación, intentaremos comprender cuáles son las diferencias entre Universal Analytics y Google Analytics 4 y cómo afectarán al trabajo con la herramienta.

¿Cuál es la diferencia entre Universal Analytics y Google Analytics 4?

Estos dos productos presentan diferencias significativas tanto en términos de diseño como en cuanto al conjunto de funciones disponibles. Sin embargo, la diferencia fundamental radica precisamente en el modelo de obtención de información. Veamos los principales aspectos en los que se manifiesta la diferencia entre Universal Analytics y Google Analytics 4.

Método de recopilación de información

La principal diferencia radica en el método de obtención de datos. El método anterior, que prácticamente no ha cambiado desde principios del siglo XXI, se basa en el seguimiento de las sesiones y las visitas a las páginas web. En torno a esto se construye todo el sistema de funcionamiento de la herramienta, se crean informes y se registran las acciones de los visitantes.

Sin embargo, hoy en día este enfoque ha perdido su eficacia por varias razones:

• Además de los sitios web habituales, los usuarios utilizan a diario aplicaciones en las que también es necesario registrar la actividad.
• Hoy en día, los usuarios pueden tener varios dispositivos (dos teléfonos inteligentes, una tableta, una computadora, una computadora portátil, un Smart TV) e interactuar con la marca desde cada uno de ellos.

La cuarta analítica utiliza un enfoque radicalmente diferente. En lugar de sesiones, se registran eventos. Esto permite realizar un seguimiento de los factores de comportamiento sin necesidad de conectar sistemas analíticos externos. El método permite obtener más información y funciona con mayor precisión.

Hay tres tipos de eventos en Google Analytics 4:

1. Automáticas. Registran las acciones clave de los usuarios (visualizaciones, desplazamientos, clics en elementos, primera visita, inicio de sesión, etc.). Ofrecen una visión general del comportamiento en el sitio web o en la aplicación y comienzan a recopilarse inmediatamente después de instalar el código GA4.
2. Recomendadas. Su conjunto depende del tipo de negocio y los objetivos de su propietario. Aquí se incluyen la compra, el inicio de sesión, el registro, la visualización de productos, la adición al carrito, etc. Ya están predefinidas en el sistema, pero deben activarse por separado. Ayudan a realizar un seguimiento de todo lo relacionado con las conversiones y la monetización.
3. Personalizados. Aquí se incluyen los eventos más «exclusivos» que no están cubiertos por los dos tipos anteriores. Por ejemplo, puede ser el envío de un formulario, la visualización de un video, el uso compartido en redes sociales, etc. Se pueden crear hasta 500 eventos personalizados en un solo flujo de datos.

Cada evento, independientemente de su tipo, puede tener parámetros asociados. Se trata de datos adicionales que proporcionan información más detallada sobre un evento concreto. Por ejemplo, para una compra se puede rastrear el identificador de la transacción, el costo, la moneda, etc. El principio detallado de funcionamiento se muestra en el siguiente esquema:

Multipropósito

Una de las innovaciones clave es la posibilidad de trabajar con flujos de datos. En este caso, la información se recopila no solo del sitio web, sino también de la aplicación móvil de la empresa. A continuación, todo el conjunto se combina en un solo flujo. Esto permite rastrear el comportamiento del mismo usuario en diferentes dispositivos y plataformas.

Si en Universal Analytics era necesario crear varias vistas independientes para esta tarea, en la cuarta versión de Analytics todo se combina en un solo flujo. Este enfoque simplifica considerablemente el trabajo de los especialistas en marketing, ya que les evita tener que configurar categorías, acciones y etiquetas para cada plataforma por separado.

La multiplataforma se logra mediante el uso de un modelo de seguimiento basado en eventos, que se implementa a través de la herramienta Analytics Firebase. Esto permite obtener una visión unificada del recorrido del usuario a través de los diferentes puntos de interacción con la marca.

Además, de esta manera se puede rastrear el comportamiento del usuario en varios dispositivos a la vez (celular, computadora, tableta, etc.). En UA había varios flujos diferentes que había que compilar entre sí para obtener una imagen completa.

Identificación de usuarios

Si en UA la identificación se realizaba mediante cookies y el ID de cliente, la nueva versión de la herramienta identifica a los usuarios de forma anónima. Este enfoque permite obtener una visión más precisa del comportamiento en el sitio web.

Para ello se aplica una identificación en tres etapas:

1. User_id. A cada visitante se le asigna un identificador único vinculado a su cuenta de Google. Permite rastrear el comportamiento del usuario en diferentes dispositivos y plataformas.
2. Google Signals es una forma de gestionar transacciones y alcanzar objetivos. Se transmiten a través de un identificador especial y ayudan a vincular acciones en diferentes dispositivos y plataformas.
3. Device_id. Identificador publicitario individual asignado a un dispositivo específico. Permite realizar un seguimiento de la actividad a nivel del dispositivo.

El problema del enfoque anterior era que, para recopilar datos, el usuario debía iniciar sesión con su cuenta. Sin embargo, antes de iniciar sesión, las visitas no se registraban y no se incluían en el informe. Es decir, una misma persona era considerada como dos personas diferentes antes y después de iniciar sesión con su nombre de usuario y contraseña.

De este modo, Google Analytics 4 permite obtener una visión más precisa del comportamiento del usuario, independientemente de si está autorizado en el sitio web o utiliza diferentes dispositivos. La principal diferencia es que el sistema tiene en cuenta a personas reales, en lugar de sesiones o dispositivos.

Aprendizaje automático

La gran diferencia entre GA 4 y Universal Analytics es que la nueva versión del sistema puede predecir el comportamiento basándose en datos históricos. Los algoritmos mejorados de Analytics 4 funcionan en tiempo real, analizando los cambios actuales y aplicando el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

El sistema proporciona sugerencias directamente en la interfaz, identificando tendencias importantes en las estadísticas. Estos consejos y pronósticos ayudan a los especialistas en marketing a tomar decisiones más informadas sobre la inversión en publicidad y a calcular el retorno de la inversión con un margen de error mínimo.

Una vez que el sistema haya recopilado suficiente información para su análisis, comenzará a generar alertas que indiquen anomalías o adviertan sobre tendencias existentes.

Así, el aprendizaje automático puede:

1. Predecir la probabilidad de conversión. Basándose en esto, la inteligencia artificial puede crear automáticamente nuevas audiencias para la publicidad en Google Ads.
2. Predecir la probabilidad de pérdida de clientes. Permite planificar con antelación medidas para retenerlos. Esto resulta especialmente eficaz para negocios que funcionan con un modelo de suscripción o con un LTV elevado.
3. Detectar anomalías. Pueden ser cambios repentinos en el tráfico, las conversiones u otras métricas clave.

Esto reduce considerablemente el tiempo y el esfuerzo que dedican los especialistas en marketing, ya que automatiza una serie de procesos de trabajo. Es evidente que Google seguirá desarrollando las capacidades de aprendizaje automático en sus productos, ya que se trata de un campo muy prometedor con un enorme potencial.

Previsiones de conversiones futuras

La plataforma procesa las estadísticas recopiladas y destaca grupos específicos de la audiencia objetivo, teniendo en cuenta la probabilidad de conversión. Al mismo tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático analizan los patrones de comportamiento y, basándose en los datos recopilados, pueden predecir qué visitantes son más propensos a realizar la acción deseada (compra, registro, suscripción, etc.) en el futuro.

Entre otras cosas, la plataforma puede determinar la probabilidad de pérdida de audiencia o pronosticar el volumen de ventas. Así, por ejemplo, puede crear audiencias basadas en las previsiones del servicio y utilizarlas para lanzar publicidad dirigida, encuestas o remarketing.

Esto permite centrar los esfuerzos de marketing en los usuarios con mayor probabilidad de conversión, lo que a su vez aumenta la eficacia de las campañas publicitarias y el retorno de la inversión.

Se puede acceder a esta función a través de la pestaña «Investigaciones» situada en la esquina izquierda de la pantalla:

Más oportunidades para el comercio electrónico

Uno de los cambios clave en la cuarta versión de Analytics es la unificación del módulo de comercio electrónico. Ahora es único para todos los recursos. Esto significa que puede rastrear y analizar la información sobre las transacciones y el comportamiento de los usuarios en una interfaz única, independientemente de la plataforma.

Aunque los contadores no reconocen directamente las compras en el sitio web, mediante el uso de parámetros personalizados, estas transacciones se pueden rastrear a través de eventos individuales. Esto permite controlar cada etapa del embudo, desde la visualización de los productos hasta la realización de la compra.

Además, GA4 incluye nuevos informes diseñados específicamente para tiendas en línea:

• Informe separado sobre los productos. Muestra el rendimiento de cada producto: visitas, añadidos al carrito, compras e ingresos. De este modo, se pueden identificar los productos más vendidos y los que requieren optimización.
• Informe sobre el embudo de ventas. Visualiza el camino desde el primer contacto con el producto hasta el pedido, mostrando el número de visitantes en cada etapa y el nivel de conversión. Esto ayuda a identificar los puntos débiles del proceso y a optimizarlo.

Integración con servicios externos

Puede sincronizar la herramienta analítica con:

1. Google Ads. De esta manera, se puede ver la relación directa entre los canales publicitarios y las conversiones, lo que permite evaluar la eficacia de cada fuente de tráfico por separado y optimizar los presupuestos en función de los resultados reales.
2. BigQuery. Anteriormente, la exportación de estadísticas a BigQuery solo estaba disponible en la versión de pago de «Analítica 360». Con el cambio a la nueva versión, la exportación se puede realizar de forma gratuita y diaria. De este modo, se puede realizar un análisis más profundo e integrar la información analítica, por ejemplo, en CRM.
3. YouTube. Ahora es posible evaluar la eficacia de los anuncios de video durante los tres días posteriores a su visualización, lo que permite, por ejemplo, crear audiencias de retargeting a partir de aquellos que han interactuado con su video.

Además de las herramientas mencionadas, también puede conectar otros servicios de Google: Search Console, Video 360, Optimize, etc.

Interfaz

En comparación con Universal Analytics, la interfaz ha experimentado cambios significativos, volviéndose más moderna y fácil de usar. Una de las diferencias importantes es la reducción del número de informes en el menú.

Se han eliminado algunos indicadores y se han sustituido por otros nuevos. Este enfoque ha hecho que la interfaz sea más manejable y fácil de usar. En lugar de cinco secciones principales en el menú, ahora hay cuatro:

1. Fuentes de tráfico. Esta sección ayuda a evaluar la eficacia de la captación de tráfico procedente de diferentes canales.
2. Interacción. Aquí puede realizar un seguimiento de las visitas a las páginas, los eventos, las conversiones y la participación.
3. Monetización. Aquí se presentan estadísticas sobre ingresos, transacciones y comercio electrónico.
4. Retención. Aquí encontrará información sobre los visitantes que regresan, la frecuencia y la profundidad de la interacción.

Esta estructura refleja el ciclo de vida completo del visitante en el sitio web.

Número de sesiones

Al rastrear el tráfico del mismo sitio web a través de la nueva y la antigua versión de Analytics, el número de visitas no coincidirá. Esto se debe a que la metodología de cálculo ha sufrido algunos cambios.

En Universal Analytics, una sesión es el periodo de tiempo durante el cual un usuario interactúa activamente con un recurso. UA considera que una sesión ha finalizado y activa una nueva en los siguientes casos:

• El usuario no ha mostrado actividad durante media hora.
• Llegó el día siguiente.
• Se produce un cambio en algún parámetro de la campaña (por ejemplo, utm_source o utm_campaign).

Esto a menudo provocaba un aumento artificial del número de sesiones, especialmente si los visitantes accedían al recurso directamente, a través de publicidad contextual, a través de resultados orgánicos o interactuaban con él durante un período prolongado (por ejemplo, en diferentes momentos a lo largo de varios días).

En la nueva versión del sistema analítico, la sesión comienza cuando el usuario ingresa al sitio web o abre la aplicación e incluye todas las interacciones posteriores. La sesión finaliza automáticamente solo después de media hora de inactividad. Los cambios en la configuración de la campaña o la llegada de la medianoche no afectan la visita actual.

Esto ofrece varias ventajas:

1. Puede obtener una visión más completa del recorrido del usuario.
2. Esto ayuda a evaluar con mayor precisión la eficacia de las diferentes fuentes de tráfico, ya que la atribución de conversiones es más precisa con este enfoque.

Nuevas métricas

• Tiempo de interacción. Esta métrica ha sustituido al tradicional «tiempo en el sitio web». Si antes el tiempo se contaba incluso cuando el usuario no estaba activo, ahora solo se incluye en las estadísticas generales la interacción activa con el recurso: clics, rellenar formularios, desplazarse por la página, etc.
• Conversiones. Si en UA las conversiones se configuraban por separado a través de objetivos, ahora puede definir cualquier evento (por ejemplo, una compra, un registro, el llenado de un formulario) como conversión.
• Sesiones con interacción. Se trata de una nueva métrica que solo tiene en cuenta las visitas que duraron al menos 10 segundos y durante las cuales el cliente realizó una conversión o abrió al menos dos páginas. Ayuda a filtrar las visitas accidentales o muy breves.
• Sesiones con interacción del usuario. Ayuda a comprender con qué frecuencia las personas regresan al sitio web o a la aplicación. De esta manera, se puede verificar la lealtad hacia la marca.
• Ganancia total. Ayuda a evaluar la eficacia financiera general y a comprender qué fuentes generan mayores ingresos.

Vista de depuración

Es un modo especial que permite a los desarrolladores comprobar y depurar rápidamente los eventos enviados. Cuando DebugView está activado, solo muestra los datos del dispositivo en el que se ha activado el modo de depuración (debug_mode). Esto significa que puede probar el envío de parámetros sin distorsionar las estadísticas generales.

Una de las principales ventajas de este modo es la posibilidad de verificar instantáneamente los eventos entrantes. Si en UA había que esperar horas hasta que llegaran los datos y solo entonces se podían corregir los fallos, en la nueva versión toda la información aparece en tiempo real.

¿En qué más se diferencia Google Analytics 4 de Universal Analytics?

Además de las diferencias ya mencionadas, cabe señalar que estas no son las únicas que distinguen a Google Analytics 4 de Universal Analytics. También se pueden mencionar las siguientes:

1. Límites de almacenamiento de datos. Anteriormente, los datos se almacenaban por tiempo ilimitado, lo que permitía analizar tendencias a largo plazo y comparar los indicadores actuales con los históricos. Ahora, el límite máximo es de 14 meses (poco más de un año). Por lo tanto, si desea conservar el historial durante un período más largo, deberá exportarlo periódicamente.
2. Ausencia de vistas. En UA, se podían crear hasta 25 vistas independientes para cada recurso, lo que permitía restringir el acceso a parte de las estadísticas y aplicar diferentes configuraciones. Ahora las vistas ya no se utilizan. En su lugar, el sistema trabaja con recursos, cuentas y flujos de datos, lo que simplifica considerablemente la estructura de la cuenta.
3. Vigencia del código de seguimiento. Antes, para añadir nuevos parámetros, a menudo era necesario modificar el código de seguimiento, pero ahora este funciona de forma indefinida, lo que simplifica enormemente el proceso de configuración.
4. Rechazo del uso de cookies. Debido al endurecimiento de las normas de protección de datos personales y a la aparición del RGPD, el uso de cookies ha perdido su eficacia. Si una persona se niega a que se recopile información personal sobre ella, Analytics simplemente no la añadirá a la base de datos. Sin embargo, este problema se ha resuelto en la versión actualizada de la herramienta gracias a un nuevo método de identificación.
5. Eliminación de los límites mensuales de tráfico. Anteriormente, el límite mensual estaba fijado en 10 millones de visitas (accesos al servidor). Si el tráfico era mucho mayor, había que pagar por la versión premium o aceptar que se perdería parte de las visitas. Ahora este límite se ha eliminado.
6. Nuevo enfoque del indicador de rechazo. Anteriormente, se calculaba como el porcentaje de sesiones en las que el usuario solo veía una página y la abandonaba sin realizar ninguna otra acción. Ahora, el indicador se ha sustituido por el «coeficiente de participación», es decir, el porcentaje de visitas en las que se registró una interacción activa.
7. Análisis del embudo de ventas. Antes solo estaba disponible en la versión de pago Google Analytics 360. Con la llegada de la cuarta generación del sistema analítico, esta función es totalmente gratuita. De este modo, es posible detectar los puntos débiles del embudo y optimizar el proceso.

¿Cuáles son las ventajas de GA4 frente a Universal Analytics?

Las diferencias entre Universal Analytics y GA 4 se basan principalmente en las ventajas de este último, que son numerosas:

1. Estadísticas más precisas. Además, se puede realizar un seguimiento de las búsquedas internas en el sitio web, los clics salientes o la profundidad de desplazamiento. Esto permite obtener una visión más completa de los factores de comportamiento del recurso web e identificar áreas de optimización.
2. Atribución multiplataforma y multicanal. Todas las estadísticas de las redes sociales, la búsqueda orgánica y el tráfico directo se combinan en una base de datos única, lo que permite analizar la interacción en diferentes plataformas y obtener una visión más completa.
3. Identificación del usuario en diferentes dispositivos. Los algoritmos son capaces de reconocer con precisión a los visitantes únicos, incluso si cambian frecuentemente de dispositivo para iniciar sesión. Esto proporciona una visión más precisa de la audiencia real y ayuda a personalizar las cifras secas.
4. Comparación de audiencias. Por ejemplo, puede comparar el comportamiento de quienes llegaron desde las redes sociales con el de quienes llegaron de forma orgánica. O cómo difieren las conversiones entre los visitantes nuevos y los que regresan.
5. Informes inteligentes y previsiones. Utiliza el aprendizaje automático para detectar automáticamente tendencias y anomalías significativas, y la función de previsión ayuda a predecir resultados futuros basándose en el historial anterior. Esto permite tomar decisiones proactivas y reaccionar más rápidamente a los cambios.
6. Integración con Google Ads. Permite ver las estadísticas de las campañas publicitarias directamente en la interfaz. Esto simplifica el análisis de la eficacia de la publicidad y la optimización de las campañas basándose en datos reales.
7. Mayor privacidad. La plataforma no utiliza cookies y, por defecto, anonimiza las direcciones IP sin posibilidad de desactivar esta función. Esto ayuda a cumplir con los requisitos del RGPD y otras normativas.

¿Qué desventajas tiene Google Analytics 4 en comparación con la versión anterior?

• Dificultades durante la migración. Esto es especialmente relevante para los recursos web con mucho tráfico y una amplia base histórica. Lamentablemente, la información recopilada anteriormente sobre las visitas no se puede importar automáticamente a GA4 debido a diferencias fundamentales en los modelos de recopilación de información. Para suavizar esta transición, es mejor empezar a utilizar ambas herramientas en paralelo lo antes posible.
• Retrasos en la ejecución de consultas complejas. En GA4, su ejecución puede tardar hasta 72 horas. Esto se debe a que aquí se utiliza una nueva arquitectura de procesamiento de información, diseñada para escalar, pero que funciona más lentamente.
• Menos informes integrados. Muchas de las secciones a las que estaba acostumbrado ahora han desaparecido del menú por completo o han cambiado de formato. Por lo tanto, necesitará algo de tiempo para adaptarse o buscar alternativas. Por ejemplo, para obtener todos los informes habituales, puede utilizar Looker Studio.