С 1 июля 2023 года Google официально перешел с Universal Analytics на GA 4 (которая впервые увидела свет еще в далеком 2020 году). И если различия между второй и третьей версией инструмента были чисто косметическими, то появление Google Analytics 4 — просто фундаментальный сдвиг в подходе к сбору данных и последующему их анализу.
Модернизированная версия аналитической системы представляет принципиально измененную архитектуру, основанную на другом подходе ко сбору информации, что позволяет получать более точную статистику. Также ее появление призвано значительно облегчить жизнь веб-разработчикам и маркетологам.
Далее постараемся разобраться, в чем отличия между Universal Analytics и Google Analytics 4 и как они повлияют на работу с инструментом.
В чем разница между Universal Analytics и Google Analytics 4?
Эти два продукта имеют существенные отличия как с точки зрения дизайна, так и по набору доступных функций. Но кардинальное отличие заключается именно в модели получения информации. Рассмотрим главные аспекты, в которых проявляется разница между Universal Analytics и Google Analytics 4.
Способ сбора информации
Главное отличие заключается в методе получения данных. Прежний метод, практически не менявшийся с начала XXI века, базируется на отслеживании сеансов и просмотров веб-страниц. Вокруг этого строится вся система работы инструмента, создается отчетность и фиксируются действия посетителей.
Но сегодня этот подход утратил свою эффективность по нескольким причинам:
Помимо привычных сайтов юзеры каждый день пользуются приложениями, в которых также нужно фиксировать активность.
Пользователь сегодня может иметь несколько устройств (2 смартфона, планшет, ПК, ноутбук, Smart TV) и взаимодействовать с брендом с каждого из них.
В четвертой Аналитике используется в корне другой подход. Вместо сеансов регистрируются события. Это дает возможность отслеживать поведенческие факторы без необходимости подключения сторонних аналитических систем. Метод позволяет получать больше информации и работает более точно.
Автоматические. Фиксируют ключевые действия пользователей (просмотры, прокрутку, клик по элементу, первое посещение, начало сеанса и проч). Дают общее представление о поведении на сайте или в приложении и начинают собираться моментально после установки кода GA4.
Рекомендованные. Их набор зависит от типа бизнеса и целей его владельца. Сюда относится покупка, вход в систему, регистрация, просмотр товара, добавление в корзину и т.д. Они уже предопределены в системе, но их нужно включать отдельно. Они помогают отслеживать все, что связано с конверсиями и монетизацией.
Кастомные. Сюда относятся более «эксклюзивные» ивенты, которые не охвачены двумя предыдущими типами. Например, это может быть отправка формы, просмотр видео, шеринг в соцсетях и проч. В одном потоке данных можно создать до 500 кастомных ивентов.
Каждое событие, независимо от типа, может иметь связанные с ним параметры. Это дополнительные данные, которые предоставляют более детальную информацию о том или ином ивенте. Например, для покупки можно отслеживать идентификатор транзакции, стоимость, валюту и т.д. Детальный принцип работы показан на схеме:
Кроссплатформенность
Одним из ключевых нововведений — возможность работы с потоками данных. В таком случае, информация собирается не только с сайта, но и с мобильного приложения компании. Далее весь массив объединяется в один поток. Это позволяет отслеживать поведение одного и того же пользователя на разных устройствах и платформах.
Если в Universal Analytics для этой задачи требовалось создать нескольких отдельных представлений, в четвертой Аналитике все объединено в рамках одного потока. Такой подход значительно упрощает работу маркетологов, избавляя их от необходимости настройки категорий, действий и ярлыков для каждой платформы отдельно.
Кроссплатформенность достигается за счет использования модели отслеживания на основе событий, которая внедряется через инструмент Analytics Firebase. Благодаря этому появляется возможность получить единое представление о пути юзера через различные точки взаимодействия с брендом.
Кроме того, таких образом можно отслеживать поведение юзера сразу на нескольких девайсах (смартфоне, компьютере, планшете и т.д.). В UA это были несколько разных потоков, которые нужно было компилировать между собой для получения целостной картины.
Идентификация пользователей
Если в UA идентификация осуществлялась с помощью куки и Client ID, то новая версия инструмента идентифицирует юзеров анонимно. Такой подход позволяет получить более точное представление о поведении на сайте.
Для этого применяется идентификация в три этапа:
User_id. Каждому посетителю присваивается уникальный идентификатор, закрепленный за его аккаунтом в Гугл. Он позволяет отслеживать поведение пользователя на различных девайсах и платформах.
Google Signals Это способ управления транзакциями и достижением целей. Их передача осуществляется через специальный идентификатор и помогает связать действия на различных девайсах и платформах.
Device_id. Индивидуальный рекламный идентификатор, закрепляемый за конкретным девайсом. Он позволяет отслеживать активность на уровне устройства.
Проблема же предыдущего подхода заключалась в том, что ранее для сбора данных пользователь должен был быть авторизован под своим аккаунтом. А вот до входа в учетную запись посещения не фиксировались и не попадали в отчет. То есть один человек до входа с логином и паролем и после рассматривался как две разные личности.
Таким образом, в Google Analytics 4 можно получить более точное представление о поведении юзера независимо от того, авторизован он на сайте или использует разные устройства. Главное отличие — система учитывает реальных людей, а не сессии или девайсы.
Машинное обучение
Большая разница между GA 4 и Universal Analytics в том, что новая версия системы может предсказывать поведение на основе исторических сведений. Усовершенствованные алгоритмы в Аналитике 4 работают в режиме реального времени, анализируя актуальные изменения и применяя машинное обучение (ML) и обработку естественного языка (NLP).
Система предоставляет подсказки прямо в интерфейсе, выявляя важные тенденции в статистике. Такие советы и прогнозы помогают маркетологам принимать более обоснованные решения о вложении средств в РК и рассчитывать показатель возврата инвестиций с небольшой погрешностью.
Как только система соберет достаточный массив информации для анализа, она начнет выдавать подсказки, указывающие на аномалии или предупреждающие о существующих тенденциях.
Так, машинное обучение может:
Прогнозировать вероятность конверсии. На основе этого искусственный интеллект может автоматически создавать новые аудитории для рекламы в Google Ads.
Прогнозировать вероятность оттока клиентов. Дает возможность заранее планировать действия по их удержанию. Особенно это эффективно для бизнесов, работающих по модели подписки или с большим LTV.
Выявлять аномалии. Это могут быть внезапные изменения в трафике, конверсиях или других ключевых метриках.
Это значительно сокращает затраты времени и сил маркетологов, автоматизируя ряд рабочих процессов. Очевидно, что Google будет и дальше развивать возможности машинного обучения в своих продуктах, поскольку это крайне перспективное направление с огромным потенциалом.
Прогнозы будущих конверсий
Платформа обрабатывает собранную статистику и выделяет отдельные группы целевой аудитории, учитывая при этом вероятность получения конверсии. В то же время, алгоритмы машинного обучения анализируют паттерны поведения и на основе собранных данных может предсказать, какие посетители с наибольшей вероятностью совершат целевое действие (покупку, регистрацию, подписку и т.д.) в будущем.
Кроме прочего, платформа может определить вероятность оттока аудитории или спрогнозировать количество продаж. Так, например, Вы можете создавать аудитории на основе прогнозов сервиса и использовать их для запуска таргетированной рекламы, опросов или ремаркетинга.
Это позволяет сфокусировать маркетинговые усилия на пользователях с наибольшей вероятностью конверсии, что в свою очередь повышает эффективность рекламных кампаний и вложенных в них средств.
Доступ к функции осуществляется через вкладку «Исследования» в левом углу экрана:
Больше возможностей для eCommerce
Одним из ключевых изменений в четвертой Аналитике является унификация модуля электронной торговли. Теперь он един для всех ресурсов. Это означает, что вы можете отслеживать и анализировать информацию о транзакциях и поведении пользователей в едином интерфейсе, независимо от платформы.
Хотя счетчики напрямую не распознают покупки на сайте, за счет использования кастомных параметров эти транзакции можно отслеживать через отдельные события. Это позволяет контролировать каждый этап воронки, от просмотра товаров до совершения покупки.
Кроме того, в GA4 подключены новые отчеты, специально разработанные для интернет-магазинов:
Отдельный отчет о товарах. Он показывает производительность каждого продукта — просмотры, добавления в корзину, покупки и доход. Таким образом можно определить лидеров продаж и аутсайдеров, требующих оптимизации.
Отчет о воронке продаж. Визуализирует путь от первого знакомства с продуктом до заказа, показывая количество посетителей на каждом этапе и уровень конверсии. Это помогает выявить узкие места в процессе и оптимизировать его.
Интеграция со сторонними сервисами
Вы можете синхронизировать аналитический инструмент с:
Google Ads. Так можно увидеть прямую связь между рекламными каналами и конверсиями, что позволяет оценить эффективность каждого источника трафика в отдельности и оптимизировать бюджеты на основе реальных результатов.
BigQuery. Ранее экспорт статистики в BigQuery был доступен только в платной версии «Аналитика 360». С переходом на новую версию экспорт можно осуществлять бесплатно и в ежедневном режиме. Таким образом можно проводить более глубокий анализ и интегрировать аналитические сведения, например, в CRM.
YouTube. Теперь можно оценить эффективность видеорекламы в течение 3 дней после просмотра, что позволяет, например, создавать аудитории ретаргетинга из тех, кто взаимодействовал с Вашим видеороликом.
Кроме перечисленных инструментов, Вы также можете подключать и другие сервисы Гугл: Search Console, Video 360, Optimize и др.
Интерфейс
По сравнению с Universal Analytics интерфейс претерпел существенные изменения, став более современным и удобным. Одно из важных отличий — сокращение числа отчетов в меню.
Часть показателей удалили или заменили на новые. Такой подход сделал интерфейс более управляемым и удобным в работе. Вместо пяти главных разделов в меню их стало 4:
Источники трафика. Раздел помогает оценить эффективность привлечения трафика из разных каналов.
Взаимодействие. Тут Вы можете отслеживать просмотры страниц, события, конверсии и вовлеченность.
Монетизация. Тут представлена статистик по доходам, транзакциям и электронной коммерции.
Удержание. Здесь вы найдете сведения о возвращающихся посетителях, частоте и глубине взаимодействия.
Такая структура отражает полный жизненный цикл посетителя на веб-сайте.
Количество сессий
При отслеживании трафика по одному и тому же сайту через новую и старую Аналитику, количество визитов будет не совпадать. Это связано с тем, что методика расчета претерпела некоторые изменения.
В Universal Analytics сессия — это период времени, в течение которого пользователь активно взаимодействует с ресурсом. UA считает сессию законченной и активирует новую в следующих случаях:
Юзер не проявлял активность в течение получаса.
Наступили следующие сутки.
Происходит изменение какого-либо параметра кампании (например, utm_source или utm_campaign).
Это часто приводило к искусственному завышению количества сессий, особенно если посетители заходят на ресурс, то напрямую, то из контекстной рекламы, то из органики или взаимодействуют с ним в течение длительного времени (например, в разное время в течение нескольких дней).
В новой версии аналитической системы сессия начинается, когда пользователь заходит на сайт или открывает приложение и включает в себя все последующие взаимодействия. А завершается она в автоматическом режиме и только через полчаса бездействия. Изменения в настройках кампании или наступление полуночи не оказывают никакого влияния на текущий визит.
Это обеспечивает несколько преимуществ:
Вы можете получить более полное представление о пути юзера.
Это помогает более точно оценивать эффективность разных источников трафика, ведь атрибуция конверсий при таком подходе более точная.
Новые метрики
Время взаимодействия. Эта метрика пришла на смену традиционному «времени на сайте». Если ранее время отсчитывалось даже когда пользователь не активен, то теперь в общую статистику идет только активное взаимодействие с ресурсом —клики, заполнение форм, прокрутка и проч.
Конверсии. Если в UA конверсии настраивались отдельно через цели, то теперь Вы можете определить любое событие (например, покупку, регистрацию, заполнение формы) как конверсию.
Сеансы с взаимодействием. Это новая метрика, которая учитывает только те визиты, которые длились не менее 10 секунд и в течение которых клиент либо совершил конверсию, либо открыл как минимум 2 страницы. Помогает отфильтровать случайные или очень короткие посещения.
Сеансы с взаимодействием на пользователя. Помогает понять, насколько часто люди повторно возвращаются на сайт или в приложение. Таким образом можно проверять лояльность к бренду.
Общая прибыль. Она помогает оценить общую финансовую эффективность и понять, какие источники приносят наибольший доход.
DebugView
Это специальный режим, который позволяет разработчикам быстро проверять и отлаживать отправляемые события. Когда DebugView включен, он показывает данные только с того устройства, на котором активирован режим отладки (debug_mode). Это означает, что Вы можете тестировать отправку параметров, не искажая общую статистику.
Одно из главных достоинств этого режима — возможность мгновенной проверки входящих событий. Если в UA для этого приходилось ждать часами до поступления данных, и только после этого начинать исправлять неполадки, в новой версии все сведения появляются в реальном времени.
Чем еще отличается Google Analytics 4 от Universal Analytics?
Помимо уже названных различий, стоит учесть, что это не все, чем отличается Google Analytics 4 от Universal Analytics. Кроме этого, можно назвать:
Лимиты на хранение данных. Ранее они хранились неограниченное время, что позволяло анализировать долгосрочные тренды и сравнивать текущие показатели с историческими. Теперь же лимит установлен максимум на 14 месяцев (немного больше года). Потому, если Вы хотите сохранить историю за более длительный период — ее нужно будет регулярно экспортировать.
Отсутствие представлений. В UA для каждого ресурса можно было создавать до 25 отдельных представлений (views), которые позволяли ограничивать доступ к части статистики и применять различные настройки. Теперь представления не используются. Вместо этого система работает с ресурсами, учетными записями и потоками (data streams), что существенно упрощает структуру аккаунта.
Срок службы кода отслеживания. Если раньше для добавления новых параметров часто требовалось изменять код отслеживания, то теперь он работает бессрочно, что сильно упрощает процесс настройки.
Отказ от использования cookie. В связи с ужесточением правил по защите личной информации и появлением GDPR, использование файлов cookie потеряло свою эффективность. Если человек откажется от сбора личной информации о нем, Аналитика попросту не добавит его в базу. Но эта проблема решена в обновленной версии инструмента за счет нового метода идентификации.
Снятие месячных лимитов по трафику. Раньше месячный лимит был установлен в 10 миллионов хитов (обращений к серверу). Если трафика было гораздо больше, приходилось либо платить за премиум-версию, либо смириться с тем, что часть посещений будет утеряно. Сейчас этот лимит снят.
Новый подход к показателю отказов. Прежде он рассчитывался как процент сеансов, в которых юзер просмотрел только одну страницу и покинул ее без каких-либо других действий. Теперь показатель заменен на «коэффициент вовлечения» — процент визитов, во время которых было зафиксировано активное взаимодействие.
Анализ воронки продаж. До этого он был доступен только в платной Google Analytics 360. С появлением четвертой генерации аналитической системы функция доступна совершенно бесплатно. Таким образом можно выявлять узкие места в воронке и оптимизировать процесс.
В чем преимущества GA4 перед Universal Analytics?
Отличия между Universal Analytics и GA 4 в первую очередь формируются преимуществами последнего и их достаточно много:
Более точная статистика. Дополнительно можно отслеживать внутренний поиск на сайте, исходящие клики или глубину прокрутки. Это позволяет получить более полное представление о поведенческих факторах веб-ресурса и выявить области для оптимизации.
Кроссплатформенная и многоканальная атрибуция. Вся статистика из социальных сетей, органического поиска, а также прямой трафик объединяются в единую базу, что дает возможность анализировать взаимодействие на разных платформах и получать более целостную картину.
Идентификация юзера на разных устройствах. Алгоритмы умеют точно распознавать уникальных посетителей, даже если они часто меняют устройства для входа. Это дает более точное представление о реальной аудитории и помогает персонализировать сухие цифры.
Сравнение аудиторий. Например, Вы можете сравнить, как ведут себя те, кто пришел из социальных сетей с теми, кого удалось привлечь из органики. Или как различаются конверсии между новыми и вернувшимися посетителями.
Интеллектуальные отчеты и прогнозирование. Для автоматического выявления значимых трендов и аномалий использует машинное обучение, а функция прогнозирования помогает предсказывать будущие результаты на основе предыдущей истории. Это дает возможность принимать проактивные решения и быстрее реагировать на изменения.
Интеграция с Google Ads. Позволяет прямо в интерфейсе просматривать статистику рекламных кампаний. Это упрощает анализ эффективности рекламы и оптимизацию кампаний на основе реальных данных.
Улучшенная конфиденциальность. Платформа не использует файлы cookie и по умолчанию анонимизирует IP-адреса без возможности отключения этой функции. Это помогает соответствовать требованиям GDPR и других регулирующих норм.
Какие минусы у Google Analytics 4 в сравнении со старой версией?
Сложности при миграции. Особенно это актуально для трафиковых веб-ресурсов с большой исторической базой. К сожалению, собранные ранее сведения о посещениях не могут быть автоматически импортированы в GA4 из-за фундаментальных различий в моделях сбора информации. Чтобы смягчить этот переход, лучше как можно раньше начать параллельно использовать оба инструмента.
Задержки в выполнении сложных запросов. В GA4 их выполнение может занимать до 72 часов. Это связано с тем, что здесь используется новая архитектура обработки информации, которая заточена под масштабирование, но работает медленнее.
Меньше встроенных отчетов. Многие привычные Вам разделы теперь исчезли из меню вовсе или изменили формат. Таким образом, понадобится некоторое время на адаптацию или поиск альтернативных вариантов. Например, для получения всей привычной отчетности можно задействовать Looker Studio.
