З 1 липня 2023 року Google офіційно перейшов з Universal Analytics на GA 4 (яка вперше побачила світ ще в далекому 2020 році). І якщо відмінності між другою і третьою версією інструменту були суто косметичними, то поява Google Analytics 4 – просто фундаментальне зрушення в підході до збирання даних і подальшого їхнього аналізу.
Модернізована версія аналітичної системи представляє принципово змінену архітектуру, засновану на іншому підході до збору інформації, що дає змогу отримувати більш точну статистику. Також її поява покликана значно полегшити життя веб-розробникам і маркетологам.
Далі постараємося розібратися, у чому відмінності між Universal Analytics і Google Analytics 4 і як вони вплинуть на роботу з інструментом.
У чому різниця між Universal Analytics і Google Analytics 4?
Ці два продукти мають суттєві відмінності як з точки зору дизайну, так і за набором доступних функцій. Але кардинальна відмінність полягає саме в моделі отримання інформації. Розглянемо головні аспекти, в яких проявляється різниця між Universal Analytics і Google Analytics 4.
Спосіб збору інформації
Головна відмінність полягає в методі отримання даних. Колишній метод, який практично не змінювався з початку XXI століття, базується на відстеженні сеансів і переглядів веб-сторінок. Навколо цього будується вся система роботи інструменту, створюється звітність і фіксуються дії відвідувачів.
Але сьогодні цей підхід втратив свою ефективність з кількох причин:
Крім звичних сайтів юзери щодня користуються додатками, в яких також потрібно фіксувати активність.
Користувач сьогодні може мати кілька пристроїв (2 смартфони, планшет, ПК, ноутбук, Smart TV) і взаємодіяти з брендом з кожного з них.
У четвертій Аналітиці використовується докорінно інший підхід. Замість сеансів реєструються події. Це дає можливість відстежувати поведінкові фактори без необхідності підключення сторонніх аналітичних систем. Метод дає змогу отримувати більше інформації та працює точніше.
Автоматичні. Фіксують ключові дії користувачів (перегляди, прокрутку, клік по елементу, перше відвідування, початок сеансу тощо). Дають загальне уявлення про поведінку на сайті або в застосунку і починають збиратися моментально після встановлення коду GA4.
Рекомендовані. Їхній набір залежить від типу бізнесу і цілей його власника. Сюди належить купівля, вхід у систему, реєстрація, перегляд товару, додавання в кошик тощо. Вони вже зумовлені в системі, але їх потрібно включати окремо. Вони допомагають відстежувати все, що пов’язано з конверсіями і монетизацією.
Кастомні. Сюди належать більш “ексклюзивні” івенти, які не охоплені двома попередніми типами. Наприклад, це може бути надсилання форми, перегляд відео, шерінг у соцмережах тощо. В одному потоці даних можна створити до 500 кастомних івентів.
Кожна подія, незалежно від типу, може мати пов’язані з нею параметри. Це додаткові дані, які надають більш детальну інформацію про той чи інший івент. Наприклад, для покупки можна відстежувати ідентифікатор транзакції, вартість, валюту тощо. Детальний принцип роботи показано на схемі:
Кросплатформеність
Одним із ключових нововведень – можливість роботи з потоками даних. У такому разі, інформація збирається не тільки з сайту, а й з мобільного застосунку компанії. Далі весь масив об’єднується в один потік. Це дає змогу відстежувати поведінку одного й того самого користувача на різних пристроях і платформах.
Якщо в Universal Analytics для цього завдання потрібно було створити кілька окремих подань, у четвертій Аналітиці все об’єднано в рамках одного потоку. Такий підхід значно спрощує роботу маркетологів, позбавляючи їх необхідності налаштування категорій, дій і ярликів для кожної платформи окремо.
Кросплатформеність досягається за рахунок використання моделі відстеження на основі подій, яка впроваджується через інструмент Analytics Firebase. Завдяки цьому з’являється можливість отримати єдине уявлення про шлях юзера через різні точки взаємодії з брендом.
Крім того, у такий спосіб можна відстежувати поведінку юзера одразу на кількох девайсах (смартфоні, комп’ютері, планшеті тощо). У UA це були кілька різних потоків, які потрібно було компілювати між собою для отримання цілісної картини.
Ідентифікація користувачів
Якщо в UA ідентифікація здійснювалася за допомогою кукі та Client ID, то нова версія інструменту ідентифікує користувачів анонімно. Такий підхід дає змогу отримати більш точне уявлення про поведінку на сайті.
Для цього застосовується ідентифікація в три етапи:
User_id. Кожному відвідувачеві присвоюється унікальний ідентифікатор, закріплений за його акаунтом у Гугл. Він дає змогу відстежувати поведінку користувача на різних девайсах і платформах.
Google Signals Це спосіб управління транзакціями та досягненням цілей. Їх передача здійснюється через спеціальний ідентифікатор і допомагає пов’язати дії на різних девайсах і платформах.
Device_id. Індивідуальний рекламний ідентифікатор, що закріплюється за конкретним девайсом. Він дає змогу відстежувати активність на рівні пристрою.
Проблема ж попереднього підходу полягала в тому, що раніше для збору даних користувач мав бути авторизований під своїм акаунтом. А ось до входу в обліковий запис відвідування не фіксувалися і не потрапляли у звіт. Тобто одна людина до входу з логіном і паролем і після розглядалася як дві різні особистості.
Таким чином, у Google Analytics 4 можна отримати більш точне уявлення про поведінку користувача незалежно від того, авторизований він на сайті чи використовує різні пристрої. Головна відмінність – система враховує реальних людей, а не сесії або девайси.
Машинне навчання
Велика різниця між GA 4 і Universal Analytics в тому, що нова версія системи може передбачати поведінку на основі історичних відомостей. Вдосконалені алгоритми в Аналітиці 4 працюють у режимі реального часу, аналізуючи актуальні зміни та застосовуючи машинне навчання (ML) і обробку природної мови (NLP).
Система надає підказки прямо в інтерфейсі, виявляючи важливі тенденції в статистиці. Такі поради та прогнози допомагають маркетологам ухвалювати обґрунтованіші рішення про вкладення коштів у РК і розраховувати показник повернення інвестицій з невеликою похибкою.
Щойно система збере достатній масив інформації для аналізу, вона почне видавати підказки, що вказують на аномалії або попереджають про наявні тенденції.
Так, машинне навчання може:
Прогнозувати ймовірність конверсії. На основі цього штучний інтелект може автоматично створювати нові аудиторії для реклами в Google Ads.
Прогнозувати ймовірність відтоку клієнтів. Дає можливість заздалегідь планувати дії щодо їх утримання. Особливо це ефективно для бізнесів, що працюють за моделлю підписки або з великим LTV.
Виявляти аномалії. Це можуть бути раптові зміни в трафіку, конверсіях або інших ключових метриках.
Це значно скорочує витрати часу і сил маркетологів, автоматизуючи низку робочих процесів. Очевидно, що Google буде і далі розвивати можливості машинного навчання у своїх продуктах, оскільки це вкрай перспективний напрямок з величезним потенціалом.
Прогнози майбутніх конверсій
Платформа обробляє зібрану статистику і виділяє окремі групи цільової аудиторії, враховуючи при цьому ймовірність отримання конверсії. Водночас алгоритми машинного навчання аналізують патерни поведінки і на основі зібраних даних можуть передбачити, які відвідувачі з найбільшою ймовірністю здійснять цільову дію (купівлю, реєстрацію, підписку тощо) у майбутньому.
Крім іншого, платформа може визначити ймовірність відтоку аудиторії або спрогнозувати кількість продажів. Так, наприклад, Ви можете створювати аудиторії на основі прогнозів сервісу і використовувати їх для запуску таргетованої реклами, опитувань або ремаркетингу.
Це дає змогу сфокусувати маркетингові зусилля на користувачах з найбільшою ймовірністю конверсії, що своєю чергою підвищує ефективність рекламних кампаній і вкладених у них коштів.
Доступ до функції здійснюється через вкладку “Дослідження” в лівому кутку екрана:
Більше можливостей для eCommerce
Однією з ключових змін у четвертій Аналітиці є уніфікація модуля електронної торгівлі. Тепер він єдиний для всіх ресурсів. Це означає, що ви можете відстежувати й аналізувати інформацію про транзакції та поведінку користувачів у єдиному інтерфейсі, незалежно від платформи.
Хоча лічильники безпосередньо не розпізнають покупки на сайті, завдяки використанню кастомних параметрів ці транзакції можна відстежувати через окремі події. Це дає змогу контролювати кожен етап воронки, від перегляду товарів до здійснення покупки.
Крім того, в GA4 підключено нові звіти, спеціально розроблені для інтернет-магазинів:
Окремий звіт про товари. Він показує продуктивність кожного продукту – перегляди, додавання в кошик, покупки і дохід. Таким чином можна визначити лідерів продажів і аутсайдерів, які потребують оптимізації.
Звіт про воронку продажів. Візуалізує шлях від першого знайомства з продуктом до замовлення, показуючи кількість відвідувачів на кожному етапі та рівень конверсії. Це допомагає виявити вузькі місця в процесі та оптимізувати його.
Інтеграція зі сторонніми сервісами
Ви можете синхронізувати аналітичний інструмент з:
Google Ads. Так можна побачити прямий зв’язок між рекламними каналами та конверсіями, що дає змогу оцінити ефективність кожного джерела трафіку окремо й оптимізувати бюджети на основі реальних результатів.
BigQuery. Раніше експорт статистики в BigQuery був доступний тільки в платній версії “Аналітика 360”. З переходом на нову версію експорт можна здійснювати безкоштовно і в щоденному режимі. Таким чином можна проводити глибший аналіз та інтегрувати аналітичні відомості, наприклад, у CRM.
YouTube. Тепер можна оцінити ефективність відеореклами протягом 3 днів після перегляду, що дає змогу, наприклад, створювати аудиторії ретаргетінгу з тих, хто взаємодіяв з Вашим відеороликом.
Крім перерахованих інструментів, Ви також можете підключати й інші сервіси Гугл: Search Console, Video 360, Optimize тощо.
Інтерфейс
Порівняно з Universal Analytics інтерфейс зазнав істотних змін, ставши більш сучасним і зручним. Одна з важливих відмінностей – скорочення кількості звітів у меню.
Частину показників видалили або замінили на нові. Такий підхід зробив інтерфейс більш керованим і зручним у роботі. Замість п’яти головних розділів у меню їх стало 4:
Джерела трафіку. Розділ допомагає оцінити ефективність залучення трафіку з різних каналів.
Взаємодія. Тут Ви можете відстежувати перегляди сторінок, події, конверсії та залученість.
Монетизація. Тут представлено статистику за доходами, транзакціями та електронною комерцією.
Утримання. Тут ви знайдете відомості про відвідувачів, що повертаються, частоту і глибину взаємодії.
Така структура відображає повний життєвий цикл відвідувача на веб-сайті.
Кількість сесій
Під час відстеження трафіку за одним і тим самим сайтом через нову і стару Аналітику, кількість візитів не збігатиметься. Це пов’язано з тим, що методика розрахунку зазнала деяких змін.
В Universal Analytics сесія – це період часу, протягом якого користувач активно взаємодіє з ресурсом. UA вважає сесію закінченою й активує нову в таких випадках:
Юзер не проявляв активність протягом півгодини.
Настала наступна доба.
Відбувається зміна будь-якого параметра кампанії (наприклад, utm_source або utm_campaign).
Це часто призводило до штучного завищення кількості сесій, особливо якщо відвідувачі заходять на ресурс, то безпосередньо, то з контекстної реклами, то з органіки, або взаємодіють з ним протягом тривалого часу (наприклад, у різний час протягом декількох днів).
У новій версії аналітичної системи сесія починається, коли користувач заходить на сайт або відкриває застосунок, і охоплює всі наступні взаємодії. А завершується вона в автоматичному режимі і тільки через півгодини бездіяльності. Зміни в налаштуваннях кампанії або настання опівночі не мають жодного впливу на поточний візит.
Це забезпечує кілька переваг:
Ви можете отримати більш повне уявлення про шлях юзера.
Це допомагає точніше оцінювати ефективність різних джерел трафіку, адже атрибуція конверсій за такого підходу точніша.
Нові метрики
Час взаємодії. Ця метрика прийшла на зміну традиційному “часу на сайті”. Якщо раніше час відраховувався навіть коли користувач не активний, то тепер у загальну статистику йде тільки активна взаємодія з ресурсом – кліки, заповнення форм, прокрутка та ін.
Конверсії. Якщо в UA конверсії налаштовувалися окремо через цілі, то тепер Ви можете визначити будь-яку подію (наприклад, покупку, реєстрацію, заповнення форми) як конверсію.
Сеанси із взаємодією. Це нова метрика, яка враховує тільки ті візити, які тривали не менше 10 секунд і протягом яких клієнт або здійснив конверсію, або відкрив щонайменше 2 сторінки. Допомагає відфільтрувати випадкові або дуже короткі відвідування.
Сеанси із взаємодією на користувача. Допомагає зрозуміти, наскільки часто люди повторно повертаються на сайт або в застосунок. Таким чином можна перевіряти лояльність до бренду.
Загальний прибуток. Він допомагає оцінити загальну фінансову ефективність і зрозуміти, які джерела приносять найбільший дохід.
DebugView
Це спеціальний режим, який дає змогу розробникам швидко перевіряти та налагоджувати події, що надсилаються. Коли DebugView увімкнено, він показує дані тільки з того пристрою, на якому активовано режим налагодження (debug_mode). Це означає, що Ви можете тестувати надсилання параметрів, не спотворюючи загальної статистики.
Одна з головних переваг цього режиму – можливість миттєвої перевірки вхідних подій. Якщо в UA для цього доводилося чекати годинами до надходження даних, і тільки після цього починати виправляти неполадки, у новій версії всі відомості з’являються в реальному часі.
Чим ще відрізняється Google Analytics 4 від Universal Analytics?
Крім уже названих відмінностей, варто врахувати, що це не все, чим відрізняється Google Analytics 4 від Universal Analytics. Крім цього, можна назвати:
Ліміти на зберігання даних. Раніше вони зберігалися необмежений час, що давало змогу аналізувати довгострокові тренди і порівнювати поточні показники з історичними. Тепер же ліміт встановлено максимум на 14 місяців (трохи більше року). Тому, якщо Ви хочете зберегти історію за більш тривалий період – її потрібно буде регулярно експортувати.
Відсутність подань. В UA для кожного ресурсу можна було створювати до 25 окремих подань (views), які давали змогу обмежувати доступ до частини статистики і застосовувати різні налаштування. Тепер подання не використовуються. Замість цього система працює з ресурсами, обліковими записами та потоками (data streams), що істотно спрощує структуру акаунта.
Термін служби коду відстеження. Якщо раніше для додавання нових параметрів часто потрібно було змінювати код відстеження, то тепер він працює безстроково, що значно спрощує процес налаштування.
Відмова від використання cookie. У зв’язку з посиленням правил щодо захисту особистої інформації та появою GDPR, використання файлів cookie втратило свою ефективність. Якщо людина відмовиться від збору особистої інформації про неї, Аналітика просто не додасть її в базу. Але ця проблема вирішена в оновленій версії інструменту завдяки новому методу ідентифікації.
Зняття місячних лімітів за трафіком. Раніше місячний ліміт було встановлено в 10 мільйонів хітів (звернень до сервера). Якщо трафіку було набагато більше, доводилося або платити за преміум-версію, або змиритися з тим, що частину відвідувань буде втрачено. Зараз цей ліміт знято.
Новий підхід до показника відмов. Раніше він розраховувався як відсоток сеансів, у яких юзер переглянув тільки одну сторінку і залишив її без будь-яких інших дій. Тепер показник замінено на “коефіцієнт залучення” – відсоток візитів, під час яких було зафіксовано активну взаємодію.
Аналіз воронки продажів. До цього він був доступний тільки в платній Google Analytics 360. З появою четвертої генерації аналітичної системи функція доступна абсолютно безкоштовно. Таким чином можна виявляти вузькі місця у воронці та оптимізувати процес.
У чому переваги GA4 перед Universal Analytics?
Відмінності між Universal Analytics і GA 4 насамперед формуються перевагами останнього і їх досить багато:
Більш точна статистика. Додатково можна відстежувати внутрішній пошук на сайті, вихідні кліки або глибину прокрутки. Це дає змогу отримати більш повне уявлення про поведінкові фактори веб-ресурсу і виявити області для оптимізації.
Кросплатформна і багатоканальна атрибуція. Уся статистика із соціальних мереж, органічного пошуку, а також прямий трафік об’єднуються в єдину базу, що дає змогу аналізувати взаємодію на різних платформах і отримувати більш цілісну картину.
Ідентифікація користувача на різних пристроях. Алгоритми вміють точно розпізнавати унікальних відвідувачів, навіть якщо вони часто змінюють пристрої для входу. Це дає більш точне уявлення про реальну аудиторію і допомагає персоналізувати сухі цифри.
Порівняння аудиторій. Наприклад, Ви можете порівняти, як поводяться ті, хто прийшов із соціальних мереж, з тими, кого вдалося залучити з органіки. Або як різняться конверсії між новими відвідувачами і тими, хто повернувся.
Інтелектуальні звіти та прогнозування. Для автоматичного виявлення значущих трендів і аномалій використовує машинне навчання, а функція прогнозування допомагає передбачати майбутні результати на основі попередньої історії. Це дає можливість ухвалювати проактивні рішення і швидше реагувати на зміни.
Інтеграція з Google Ads. Дозволяє прямо в інтерфейсі переглядати статистику рекламних кампаній. Це спрощує аналіз ефективності реклами та оптимізацію кампаній на основі реальних даних.
Покращена конфіденційність. Платформа не використовує файли cookie і за замовчуванням анонімізує IP-адреси без можливості вимкнення цієї функції. Це допомагає відповідати вимогам GDPR та інших регулюючих норм.
Які мінуси у Google Analytics 4 порівняно зі старою версією?
Складнощі під час міграції. Особливо це актуально для трафікових веб-ресурсів з великою історичною базою. На жаль, зібрані раніше відомості про відвідування не можуть бути автоматично імпортовані в GA4 через фундаментальні відмінності в моделях збору інформації. Щоб пом’якшити цей перехід, краще якомога раніше почати паралельно використовувати обидва інструменти.
Затримки у виконанні складних запитів. У GA4 їх виконання може займати до 72 годин. Це пов’язано з тим, що тут використовується нова архітектура обробки інформації, яка заточена під масштабування, але працює повільніше.
Менше вбудованих звітів. Багато звичних Вам розділів тепер зникли з меню зовсім або змінили формат. Таким чином, знадобиться деякий час на адаптацію або пошук альтернативних варіантів. Наприклад, для отримання всієї звичної звітності можна задіяти Looker Studio.
