Google Analytics 4 проти Universal Analytics: основні відмінності

Ми вже писали про відмінності між старою та новою аналітикою від Google. Але зараз подивимось на це з точки зору експерта — Нікіти Наконечного — спеціаліста Growth Marketing, куратора курсу «Практикум по Google Analytics 4: ефективна робота з даними». Багатьом маркетологам ці зміни як головний біль, але для справжнього вебаналітика це просто подарунок долі.

Від редакції. Не забудьте підписатися на канал WebPromoExperts у Telegram.

Перехід з UA до GA4 наробив багато шуму. Маркетологи не могли знайти своїх улюблених звітів, аналітики помічали різницю між показниками і всі разом побачили різницю в метриках. Саме тому я підготував для вас гайд по основних відмінностей між старою версією аналітики та новою.

Вимірювання й моделювання даних

Перше що ми помічаємо це назва, бо у UA була більш патріотична. Проте якщо говорити серйозно, то коли ми говоримо про відмінність між цими платформами, то головне — підхід до роботи з даними.

В Universal Analytics взаємодії користувачів відстежуються за допомогою переглядів сторінок, що було відносно ефективним, але часто залишало прогалини в зборі даних, оскільки вони не враховували інші взаємодії, зокрема перегляди відео, кліки тощо.

У GA4 кожна взаємодія класифікується як подія, яку можна аналізувати та вимірювати набагато гнучкішим способом за допомогою доступних інструментів звітування. Ці події відстежуються незалежно від сеансів та їх можна вмикати чи вимикати за бажанням.

Через такий підхід у вас будуть виникати моменти коли метрика називається так само, але число буде інакшим, бо насправді це інший параметр, який збирається інакше.

Події

В UA було багато різних типів звернень, наприклад pageview, event, social, transaction/e-commerce, user timing, exception, app/screen view. У Google Analytics 4 все це відповідає події (event). Щоб простіше було запам'ятати ось наочна таблиця:

З'являється можливість одночасно підключити кілька потоків даних як з мобільних додатків, так і з веб-сайтів. У результаті більше нема потреби в наборі уявлень (нижній рівень облікового запису), що відображається в структурі Google Analytics 4 (Акаунт — Ресурс).

Читайте також: Як безболісно перейти на Google Analytics 4

Користувачі

У GA4 до присутніх раніше в UA двом показникам (Всього користувачів, Нові користувачі) додається новий — Активні користувачі. Він показує кількість користувачів, які були активні протягом останніх 28 днів.

Основний показник у звітах GA4 на його основі розраховується метрика Користувачі. На відміну від UA, де розрахунок ведеться на основі Усього користувачів. Відповідно, дані, порівнюючи числа користувачів GA4 та UA, будуть різними.

Сеанси

Інша цікава зміна відбулася із сеансами. В GA4 вони, на відміну від UA, не закінчуються опівночі. Саме тому їх цифра має бути меншою, бо тепер користувач який розпочав сеанс ввечері й закінчив о першій годині ночі зробив один сеанс, а не два як було раніше. Як на мене, це абсолютно логічне нововведення.

Але є й погана новина, GA4 намагається показувати лише гарні цифри. Тож ви більше не побачите показника відмов, замість цього ви будете бачити зацікавлені сеанси. Як на мене, це більше схоже на «давайте не говорити про погане й цього не відбудеться».

Середня тривалість перегляду сторінки

Якщо ви звикли до старої середньої тривалості перегляду сторінки, то не переймайтесь — в Google Analytics 4 її немає. Щоправда, є близький варіант — середній час взаємодії. Це середній період часу, протягом якого програма або сайт знаходився в активному режимі. Простіше кажучи це середній час впродовж якого користувач взаємодіяв з вами. Тут ми бачимо продовження політики — GA 4 бере за основу не просто користувачів, які потрапляють на наш сайт, а саме тих, які проявили певну активність.

Тож давайте ще раз — це все різні показники. Тому про це потрібно пам'ятати не тільки порівнюючи дані, а й при перенесенні даних із UA до GA 4.

Читайте також: Universal Analytics VS Google Analytics 4: що змінилося і чому бізнес виграє від оновлень

Зародок ШІ

Те чого особисто я так довго чекав і що мені припало до душі — прогнози на основі машинного навчання та автоматичний збір аномалій. Тепер ми можемо зайти в статистику й задати питання GA 4 як людині, наприклад «з яких міст найактивніші користувачі?» і отримаємо потрібний нам звіт з відповіддю.

Але і це ще не все. Аналізуючи історичні дані, Google Analytics 4 робить прогнози, які можна використовувати для, наприклад, створення сегмента потенційних нових покупців. Це дозволяє планувати спринти й роботу компанії набагато легшим.

Ну і наостанок — пошук аномалій. Тобто раніше це була наша робота облазити всі звіти та знайти місце де графік якийсь не такий. Тепер GA 4 робить це самостійно й вказує нам на те, що аномального він знайшов. Нам просто лишається зрозуміти причини цієї аномалії (ну добре, може це і не так просто).

Дослідження

Це те, чого мені так не вистачало в Universal Analytics. Можливість створити ідеальний звіт з різними представленнями й мотодами чисто під себе. А ще тут є можливість побудови воронки (хоча в українському перекладі це послідовність конверсії, але погану локалізацію я поки готовий пробачити GA 4). Мені більше не потрібні додаткові програми для того, щоб прописати воронку продажів й відстежувати переміщення користувачів по ній, більше не потрібна купа екселів та таблиць — тепер все тут й рахується автоматично.

Інтеграції

GA4 легко інтегрується з низкою інших продуктів Google, зокрема Google Ads, Google Merchant Center і Big Query. Тож тепер аналізувати дані з різних джерел ще простіше. Особливо тішить Big Query, бо раніше він був доступний лише для тих, хто мав обліковий запис GA 360. Проте зараз це підключення надається безкоштовно для абсолютно всіх користувачів GA4.

Резюмуємо

GA 4 це не просто вдосконалення UA — це нова методика збирання та перетворення даних, що відкриває нові можливості для аналізу. Саме тому до неї варто відноситись як до нового інструменту аналітики, а не просто продовження Universal Analytics. Тож раджу не тягнути й розібратись з Google Analytics 4 на курсі, щоб зберегти свій час та нерви на пошук звіту, якого вже більше не існує, або на те, щоб зрозуміти чому в схожих назвах метрик різні значення.