Все о Google Analytics 4: что это, чем отличается от Universal Analytics и как работает

Все о Google Analytics 4: что это, чем отличается от Universal Analytics и как работает

04 октября 2021 22 2 1 031
Около года назад компания Google анонсировала следующее поколение счетчиков Google Analytics (GA4). Это совершенно новый, целостный подход в сборе, отслеживании поведения пользователей и прогнозировании данных не только для веб-сайтов, но и мобильных приложений.

Работа с Google Analytics 4 теперь требует абсолютно других навыков, знаний и понимания того, как он устроен и настраивается. В этом материале мы с вами познакомимся с ключевыми особенностями новой версии, разберём функции сервиса, его преимущества, недостатки и отличия от предыдущий версии Universal Analytics (он же GA3). А в конце статьи постараемся ответить на вопрос: «Стоит ли полностью переходить на новый Google Analytics уже сейчас, отказавшись от GA3? И если нет, то в каких случаях следует использовать GA4 в работе?».

Что такое Google Analytics 4?

Google Analytics 4 – это все тот же Google Analytics, счетчик веб-аналитики, но переработанный и расширенный после выхода в 2019 году нового типа аккаунта Веб-сайты и приложения (Web + App), который позже переименовали в Google Analytics 4.

Почему GA4? Все дело в том, что с момента покупки компании Urchin Corporation в 2005 году Google Analytics несколько раз менялся: в 2008 году состоялся переход от Urchin к классической версии Google Analytics (библиотека ga.js), а в 2013 году миру был представлен Universal Analytics (библиотека analytics.js) - самый популярный тип счетчика на текущий момент.
Как развивался google analytics 4
Таким образом, Google Analytics за все время существования обновился четыре раза: 
  1. Urchin
  2. Google Analytics
  3. Universal Analytics (GA3)
  4. Google Analytics 4 (GA4)
В GA4 появилось несколько важных парадигм, которые пришли на смену традиционным методам работы с данными. К ним можно отнести:
  • модель данных, основанная на событиях;
  • кросс-платформенное отслеживание (мобильные приложения + веб-сайты);
  • машинное обучение и прогнозируемые метрики;
  • работа с сырыми данными.

Модель данных, основанная на событиях

В начале 2000-х сайты не были такими сложными: не было ни CMS-движков, ни динамического контента, ни одностраничных приложений (Single Page Application, SPA). Поэтому во всех предыдущих версиях Google Analytics существовала вполне понятная, но в то же время не такая точная модель, основанная на группировке страниц в сеансы.

Анализ таких сайтов сводился к тому, что вы просто открываете отчет по контенту и смотрите, какое количество пользователей посетило ту или иную страницу, какая из них была страницей входа, по какому URL была совершена конверсия, а с какой пользователь покинул сайт. На основе сеансов и просмотров страниц в Google Analytics рассчитывались многие другие показатели, например, показатель отказов, длительность сеанса, длительность просмотра страницы, страниц на сеанс и т.д.Но так не могло продолжаться бесконечно. По мере роста бизнеса и требований к бизнес-аналитике инструменты и сервисы тоже менялись. А с появлением App Store и Google Play в 2008 году началась новая эра мобильных приложений. Это привело к созданию отдельного направления сервисов мобильной аналитики.

Google одними из первых начали задумываться, как объединить данные из двух разных экосистем (веб-сайтов и мобильных приложений), чтобы видеть их в едином отчете. В конце концов пришли к выводу, что лучше всего взять за основу модель данных, основанную на событиях (Event Driven Data Model), которая тогда уже использовалась в аналитике мобильных приложений (в Firebase Analytics), и внедрить ее для веб-сайтов. Это будет проще, чем сделать наоборот, поскольку в App любое действие является событием.

Когда вы листаете ленту Facebook, ставите лайк под чьим-то постом, оставляете комментарий под записью, добавляете в друзья – вы совершаете события. Даже просмотр страницы для нового счетчика Google Analytics выполняется через event. Например, каждый раз, когда пользователь подписывается на вашу рассылку, в GA4 отправляется событие generate_lead. Выбрав данное событие в отчете Google Analytics 4, вы сможете проанализировать полный путь человека и определить, что он делал прежде, чем подписаться.
Таким образом, в Google Analytics произошел переход от модели Просмотры страниц и Сеансы, существовавший во всех предыдущих версиях Google Analytics, к модели данных, основанной на событиях. Именно поэтому при работе с GA4 необходимо как следует разобраться в теме событий.

Кросс-платформенное отслеживание

Если у вас и сайт и мобильное приложение, у вас есть возможность объединить свои данные с разных аналитических инструментов, просто установив Google Analytics 4 и создав несколько потоков в рамках одного ресурса.

На уровне ресурса GA4 также существует настройка, которая позволяет идентифицировать пользователей двумя способами:
  1. по User-ID, сигналам Google, затем по типу устройства;
  2. только по типу устройства.
Как работает отчет google analytics 4
Для более корректного отслеживания действий пользователей с разных устройств я рекомендую использовать первый вариант, но только в том случае, если у вас настроено отслеживание User ID. О том, как это сделать для веб-сайта, подробнее читайте в этом материале

Машинное обучение и прогнозируемые метрики

Google Analytics 4 может автоматически прогнозировать поведение пользователей с помощью технологии машинного обучения. Например, оценить вероятность конверсии, которую совершат пользователи в ближайшие 7 дней на основе их активности на вашем сайте или в мобильном приложении за последние 28 дней, или вероятность оттока, то есть когда те, кто был активен, вдруг перестанут проявлять активность. Искусственный интеллект может спрогнозировать и доход от покупки в ближайшие 28 дней на основе поведения пользователя за последние 28 дней. 

Для этого требуется выполнить ряд условий:
  • должно фиксироваться событие purchase или in_app_purchase;
  • минимальное количество пользователей, необходимых для прогнозирования – 1000 вернувшихся пользователей, совершивших покупку или переставших проявлять активность на ваше ресурсе за последние 28 дней, и как минимум 1000 пользователей, не соответствующих тому же критерию, в течение семи дней;
  • поддерживать качество прогнозной модели.
Подробнее о прогнозируемых метриках читайте в официальной документации Google.

С помощью прогнозируемых показателей можно создавать прогнозируемые аудитории. Например, если вы перейдете в демо-аккаунт Google Analytics 4 в раздел Конфигурация – Аудитории, то увидите аудитории, созданные на основе прогнозной модели (с иконкой волшебной палочки).
Как работают аудитории google analytics 4
  • Likely 7-day purchasers — пользователи которые, скорее всего, совершат покупку в ближайшие 7 дней;
  • Likely 7-day churning users — пользователи, которые, скорее всего, не посетят ваш ресурс в ближайшие 7 дней.
После создания прогнозируемых аудиторий вы сможете применять их в рекламных кампаний Google Ads.

Похожий функционал Google когда-то пытался реализовать в Universal Analytics. Помните отчет Вероятность конверсии (БЕТА) в разделе Аудитории – Поведение? Он позволяет оценить вероятность, с которой пользователь совершит конверсию в течение следующих 30 дней.
google analytics 4 цели и конверсии
К сожалению, этот отчет так и не стал популярным среди интернет-маркетологов и веб-аналитиков, поэтому полностью раскрыть силу machine learning разработчики Google решили в новом Google Analytics.

Работа с сырыми данными

После того, как вы установите Google Analytics к себе на сайт или в мобильное приложение, счетчик начнет отслеживать действия посетителей и собирать данные. Со временем статистики будет становиться все больше.

Чтобы быстро сформировать отчет по просмотрам страниц, событиям, транзакциям и другим взаимодействиям, система может применять фильтры (если у вас они настроены) и агрегирование (суммирование, группировка). А при достижении определенного лимита еще и сэмплирование.

Сэмплирование (англ. sampling) — метод выбора подмножества наблюдаемых величин из данного множества, с целью выделения неких свойств исходного множества. Иными словами, Google берет некоторую выборку данных, например, 5%, умножает ее на 20 и говорит нам, что так вели бы себя все 100% пользователей.

В Universal Analytics стандартные отчеты по умолчанию не подлежат выборке. Но если вы применяете специальные запросы к данным (дополнительным параметрам или сегментам), на них распространяются следующие пороговые значения выборки:
  • Universal Analytics: 500 тыс. сеансов на уровне ресурса для используемого диапазона дат;
  • Google Analytics 360: 100 млн. сеансов на уровне представления для выбранного диапазона дат.
Желтый значок в Google Analytics рядом с названием отчета говорит о том, что к нему было применено сэмплирование:
Как выглядит сэмплирование в отчетах
Зеленый значок свидетельствует о том, что он  построен на 100% выборке данных:
Сэмплирование в Google Analytics 4
В Google Analytics 4 все аналогично:
события google analytics 4
Стандартные отчеты в GA4 (по умолчанию) всегда без выборки. Вы можете применить к отчету сравнения или добавить специальные определения, 

По такому же принципу работает Яндекс.Метрика. Эти компании применяют сэмплирование для снижения нагрузки на свои сервера. Отчет строится гораздо быстрее, но может вводить аналитика в заблуждение, так как представленные в отчетах цифры могут на порядок отличаться от реальных. 

Это «искажение» не так сильно заметно для проектов с небольшой посещаемостью (посадочных страниц, интернет-магазинов). Но когда делается касается крупных порталов, агрегированной статистики может быть недостаточно для решения сложных задач бизнеса. Именно поэтому крупные компании и специалисты топ-уровня используют сырые данные (каждая строчка в наборе данных — это отдельная запись). 

С помощью таких данных аналитик может:
  • проводить более глубокий анализ;
  • формировать отчеты без каких-либо лимитов и ограничений;
  • объединять данные из разных источников, чтобы строить сквозную аналитику
  • отслеживать сложные воронки и пути пользователей, которые невозможно построить с помощью стандартного функционала Google Analytics;
  • используя специальный язык, получать только необходимую для его задачи информацию.
Как правило, для такого серьезного анализа используются специализированные инструменты - облачные хранилища данных: для Яндекс.Метрики — ClickHouse, для Google - Google BigQuery (BQ). И SQL-запросы (команды).Если раньше прямой импорт данных из Google Analytics в Google BigQuery был доступен только для пользователей платной версии (Google Analytics 360), либо с помощью дополнительных сервисов, то сейчас вы можете получить доступ к сырым данным, объединить их с другими источниками и работать с ними без сэмплирования, напрямую связав свой аккаунт Google Analytics 4 с Google BigQuery. И все это абсолютно бесплатно.
Как связать GA4 с BigQuery
После связывания аккаунтов и создании проекта в console.cloud.google.com, начнется экспорт данных. В настройках потока вы можете настроить частоту обновлений, выбрав Ежедневно или Потоковая передача (данные будут отправляться сразу же после появления события).

Информация Google Analytics 4 в Google BigQuery хранится в виде таблиц со множеством колонок и строк, а сама работа и анализ происходят посредством ввода определенных SQL-команд, которые позволяют аналитикам находить интересные инсайты, строить отчеты, различные воронки и визуализации.
события google analytics 4
А коннектор Google BigQuery для Google Data Studio всего за несколько кликов даст возможность подключиться к вашим сырым данным и построить мощную приборную панель с необходимым набором KPI-метрик.
Как настроить приборную панель в GA4
Не так давно Google добавил пример набора данных GA4 для BigQuery. Вы можете просматривать тестовые данные, экспериментировать с функциями и изучать возможности работы Google Analytics 4 в BigQuery.

Бесплатная интеграция с Google BigQuery не случайна: максимальный срок хранения данных в Google Analytics 4 составляет 14 месяцев. Когда срок хранения истечет, данные автоматически удалятся. Чтобы этого не допустить, можно настроить интеграций с BQ и сохранить накопленную статистику в нем.

Если вы работаете с сервисами Callibri и тестируете GA4 не забудьте настроить синхронизацию в разделе Синхронизации Аналитика. Так вы сможете сравнивать данные счётчиков и реальную картину обращений, которые поступают к вам с органических и рекламных каналов.
Попробовать коллтрекинг с аналитикой Callibri

Как улучшилась статистика в Google Analytics 4

В новом Google Analytics можно отслеживать 4 типа событий:
  1. автоматически регистрируемые события — события, которые Google собирает автоматически после создания и установки счетчика (first_visit, session_start, page_view, user_engagement);
  2. рекомендуемые события — события, которые уже заложены в систему Google Analytics 4 для различных видов деятельности со стандартными именами и параметрами, прописанные в официальной документации, но которые вам необходимо донастроить под свои задачи;
  3. специальные события — события, которые вы создаете самостоятельно под свои нужды;
  4. улучшенная статистика — дополнительные события, которые Google начинает отслеживать после включения этой функции.
К ним относятся: глубина прокрутки страницы, клики по исходящим ссылкам, поиск по сайту, взаимодействия с видео YouTube, а также скачивания файлов. То есть те настройки, которые мы раньше настраивали самостоятельно через внедрение специального кода на веб-сайте, либо используя Google Tag Manager, теперь доступны «из коробки». Необходимо только активировать соответствующую функцию в настройках веб-потока:
Как улучшилась статистика в GA4

Как настроить конверсии в Google Analytics 4

Если в Universal Analytics мы могли настроить отдельно конверсию на посещение страницы, и отдельно отслеживать событие, а затем на это событие создать цель-событие (конверсию), задав соответствующие Категория, Действие, Ярлык и Ценность в настройках цели, то в Google Analytics 4 сначала создается событие, а потом из него делается конверсия (метод похож на тот, который используется в Facebook).

Самый простой способ настроить конверсию в GA4 — отметить существующее событие в отчете Конфигурация – События как конверсию с помощью ползунка. Просто переведите его в активное положение:
как настроить google analytics 4
После этого статистика по конверсиям будет доступна в разделе Конфигурация –  Конверсии.
google analytics 4 как настроить конверсии
Связав аккаунты Google Analytics 4 с Google Ads, вы сможете импортировать конверсии и транзакции электронной торговли в Google Рекламу, чтобы на основе них принимать решения об эффективности рекламных кампаний и использовать цели в автоматических стратегиях.

Как в Google Analytics 4 улучшили безопасность пользователей

В Google Analytics 4 позаботились о конфиденциальности пользователей, включив анонимизацию IP-адреса по умолчанию (в Universal Analytics это нужно сделать самостоятельно).

С введением в Европе закона GDPR (General Data Protection Regulation) и усилением конфиденциальности в интернете становится все труднее отслеживать пользователей с помощью файлов cookie. В результате использование сторонних файлов cookie (third-party cookies) постепенно прекращается. Браузеры Firefox и Safari уже блокируют их по умолчанию. А к концу 2023 году то же самое планирует сделать Google в Chrome. Сейчас в GA4 используется глобальный тег сайта (gtag.js), который может обходиться и без файлов cookie. 

В сентябре 2020 года Google представил новый Режим согласия (Consent Mode). В этом режиме представлены две новые настройки тегов, которые управляют файлами cookie в рекламных и аналитических целях для рекламодателей, использующих Global Site Tag (gtag.js) или Google Tag Manager. 

Это:
  1. ad_storage (для рекламных инструментов);
  2. analytics_storage (для Google Analytics);
Их можно использовать для настройки активации тегов Google до и после принятия пользователями решения о согласии.
Как настроить режим согласия в GA4
Другими словами: на основе закона GDPR и стандарта Transparency and Consent Framework v2.0 (TCF v2.0), когда пользователь заходит к вам на сайт, вы должны показать ему уведомление, в котором сообщите о намерении собирать его данные для показы рекламы и в аналитических целях. В случае, если пользователь откажется, вы должны заблокировать соответствующие теги и никуда не передавать и нигде не сохранять эту информацию.
Политика Cookie в Спотифай
Такие нововведения привели к появлению на рынке новых сервисов — CMP-платформ (Consent Management Platform). Это специальные инструменты, которые позволяют легко  настроить всплывающее окно для получения согласия пользователя на сбор, хранение и обновление тех или иных данных. 

Самыми доступными решениями на данный момент являются: Commanders Act, Consentmanager, Cookiebot (Cybot). Все они не только соответствуют требованиям регламента ЕС, но и имеют готовые интеграции с режимом согласия Google и шаблоны тегов в Google Tag Manager. 

Примечание: летом 2021 года для режима согласия Google в диспетчере тегов стали доступны два новых триггера (Initialization и Consent Initialization) и дополнительные настройки тегов.

Все вышеописанное влияет на ремаркетинговые кампании — мы не сможем их настроить на пользователей, отказавших нам в сборе данных. Как правило, за рекламные файлы cookie в Google отвечает doubleclick.net.

Файлы cookie DoubleClick связаны с объявлениями в контекстно-медийной сети (КМС). Они собирают информацию о посещении пользователем страницы с баннером, о просмотре самого баннера, клике по нему, а также количестве показов баннера одному пользователю. Файлы cookie могут устанавливаться при посещении разных доменов, например google.com, doubleclick.net, googlesyndication.com и googleadservices.com, а также в доменах партнерских сайтов.

Куки DoubleClick поставляют в Google Analytics демографические данные и данные об интересах пользователей. Например, в отчете Демографические данные – Обзор в Universal Analytics вы можете посмотреть какое количество пользователей от общего числа содержало в себе эту информацию.
Как выглядят демографические данные в Doubleclick
Если система не сможет зафиксировать эти данные или пользователь запретит доступ к ним, то отчет будет построен не на данных 100% пользователей.

Как вы знаете, по умолчанию отчеты по демографическим данным в Universal Analytics выключены. Чтобы включить функцию для рекламодателей, необходимо перейти в настройки ресурса Google Analytics – Отслеживание – Сбор данных и включить Ремаркетинг и Функции отчетов о рекламе:
представления в google analytics 4
Как только вы это сделаете, все обращения, которые будут собираться для вашего сайта и счетчика Google Analytics, также автоматически будут отправляться в DoubleClick.

20 июня 2018 года Google в библиотеку Universal Analytics (analytics.js) добавил настройку allowAdFeatures, которую можно использовать для блокировки запроса DoubleClick независимо от того, как он был настроен по умолчанию, и тем самым отключить функции для рекламодателей и персонализацию рекламы.

Отключить персонализацию рекламы можно через интерфейс Google Analytics. Для этого в Universal Analytics перейдите в настройки ресурса – Отслеживание – Сбор данных и напротив строчки Персонализация рекламы разрешена в следующем количестве регионов нажмите на значок шестеренки:
Как настроить рекламу в гугл аналитикс 4
Выберите географические регионы, которые нужно исключить (или все), и нажмите Применить.
Как настроить регион в гугл аналитикс 4
Аналогичная настройка есть и в Google Analytics 4. Для этого перейдите в Администратор – Ресурс – Настройки данных –  Сбор данных, раскройте меню Расширенные настройки для Персонализации рекламы и напротив строчки Персонализация рекламы разрешена в следующем количестве регионов нажмите на значок шестеренки.
персонализация рекламы в ga4
Выберите географические регионы, которые нужно исключить (или все), и нажмите Применить.

В последнее время тема приватности и защиты личных данных пользователей вышла на первый план у многих крупных компаний. Например, Apple в своих последних обновлениях операционной системы (iOS и macOS) сделала акцент на функциях приватности и безопасности для всех продуктов своей линейки, тем самым создав большие проблемы для многих рекламных платформ (для Facebook больше всего).Но согласитесь, что компании, которые считают конфиденциальность основополагающим правом человека, и которые создают свои продукты с заботой о личных данных пользователей, заслуживают всяческих похвал. К ним относится и Google, которая позволяет нам в Google Analytics гибко настроить персонализацию рекламы для своих пользователей.

Что такое и как работает DebugView в Google Analytics 4

Еще одним важным нововведением в GA4 является инструмент DebugView. С его помощью вы можете быстро отладить необходимые события и отследить взаимодействия пользователя с вашим веб-сайтом или мобильным приложением в режиме реального времени.

Примечание: инструмент не был специально разработан для Google Analytics 4. Он появился в 2016 году в Firebase вместе с отчетом StreamView (в режиме реального времени).

Для этого нужно сделать две простые вещи:
  1. установить расширение Google Analytics Debugger для браузера Google Chrome;
  2. перейти в раздел Конфигурация – DebugView
DebugView интерфейс
Несмотря на то, что в Google Analytics 4 есть отчет В реальном времени, я рекомендую в своей работе использовать именно DebugView. Быстрая, посекундная фиксация всех событий и отображение их на шкале времени, напоминающая режим предварительного просмотра Google Tag Manager, делает этот инструмент полезным для аналитика и гораздо более удобным и наглядным, чем отчет Real-Time.

Специальные параметры и показатели в Google Analytics 4

Как и в Universal Analytics, в Google Analytics 4 у вас есть возможность создать свои собственные метрики, которые помогут расширить стандартный набор параметров и показателей счетчика. Они называются специальные определения (custom definitions).

Специальные параметры и показатели в GA4 позволяют детальнее узнать информацию об отслеживаемом объекте и лучше описать его. Они передаются вместе с тем событием, которое вы отслеживаете в конкретный момент. Однако создание custom dimenions & metrics сильно отличаются, поскольку области действия в Universal Analytics и Google Analytics 4 различны.

Например, для специального параметра в Universal Analytics существует 4 области действия (Hit, Сеанс, Пользователь и Товар), а для специального показателя — 2 (Hit и Товар):
Области действия Universal Analytics
Принцип работы в Google Analytics 4 отличается от привычного Universal Analytics. Область действия Сеанс и Товар на текущий момент в GA4 не поддерживаются. Поэтому когда вы создаете пользовательские параметры и показатели в новом Google Analytics, не забывайте про этот важный нюанс.

Добавить пользовательский параметр и показатель можно в разделе Конфигурация – Специальные определения. При создании специального параметра (custom dimension) вы можете выбрать между двумя областями действия:
  1. Событие (Event);
  2. Пользователь (User);
Область действия Событие в Google Analytics 4 — это область действия Hit в Universal Analytics, а область действия Пользователь используется тогда, когда требуется вычислить значение специального параметра и отправить его один раз для каждого пользователя. В терминах Google Analytics 4 — это Свойство пользователя (User Properties).
Как создать событие в га4
В Google Analytics 4 для каждого ресурса вы можете создать до 50 специальных параметров и до 50 специальных показателей с областью действия Событие и до 25 специальных параметров (свойств пользователя) с областью действия Пользователь.

Важно: если с каким-либо событием вы передаете набор дополнительных параметров события, то для того, чтобы видеть в отчетах GA4 статистику по ним, вам обязательно нужно создавать специальные параметры и показатели. Иначе внутри отчета по этому событию вы не увидите данных по отслеживаемым параметрам.

Как работают аудитории в Google Analytics 4

Аудитории в Google Analytics 4 выполняют те же функции, что и в предыдущий версии Google Analytics, а именно:
  • сегментация пользователей;
  • сравнение поведения различных аудиторий между собой;
  • использование в рекламных кампаниях Google Ads.
Создать аудиторию можно через раздел Конфигурация – Аудитории, используя рекомендуемые аудитории, готовый шаблон или с нуля:
Как настроить аудитории рекламы в гугл аналитикс 4
Google Analytics 4 использует машинное обучение и прогнозные величины для просчета вероятности совершения того или иного события — совершит покупку в ближайшие 7 дней, не посетит ваш ресурс в ближайшие 7 дней, купит на X руб. в ближайшие 28 дней. И если ваш аккаунт GA4 удовлетворяет условиям прогнозной модели, то у вас будет возможность создать прогнозируемую аудиторию.Аудитории создаются через редактор аудиторий, отдаленно напоминающий менеджер аудиторий в интерфейсе Google Рекламы. Принцип создания заключается в добавлении конкретных условий и областей действия (для всех сеансов, для одного сеанса или применяется только к конкретному событию), а также в настройке периода, в течение которого пользователи будут оставаться в этой аудитории (Срок хранения данных)

Например, вот так выглядит настройка аудитории для пользователей из Москвы и источника, который содержит Facebook:
Связка фейсбук и гугл аналитикс 4
Итоговая сводка в правом нижнем углу редактора позволяет визуально оценить размер полученной аудитории.

Отчеты в Google Analytics 4

Помимо этого в GA4 есть возможность создания отчетов четырех видов:
  1. Обзорный отчет (Overview reports) — набор карточек со сводными данными. Можно сделать как Сводки в отчете;
  2. Подробный отчет (Detail reports) — набор одной или двух диаграмм, а также таблиц с различными параметрами и показателями;
  3. Сводки об отчете (Reports snapshot) — обзорный отчет, который отображается, когда кто-либо нажимает на левой панели навигации раздел Отчеты (Reports);
  4. Исследования (ранее назывался Центр анализа).
Подробнее о том, как настраивать первые три вида отчетов, читайте в этой публикации.. 

Исследования — это конструктор по созданию гибких отчетов с набором готовых шаблонов. Вы можете исследовать пути пользователей с помощью воронки, используя многоступенчатые последовательности и древовидные схемы, пересекать аудитории с помощью сегментов, анализировать когорты пользователей за определенный период времени, а также узнать, как себя ведут отдельные посетители вашего сайта или мобильного приложения.
Как выбрать отчет в гугл аналитикс 4
Аналога такого инструмента в Universal Analytics нет, сравнить исследования со специальными отчетами нельзя даже с «натяжкой». В GA4 он скорее напоминает конструктор отчетов в Google Рекламе, где вы также из представленного набора метрик можете выбрать только самые важные и добавить их в отчет для последующего анализа.
Google Аналитика интерфейс
На скриншоте выше представлен классический отчет табличного типа Свободная форма, в который можно добавить представленные в GA4 параметры и показатели, наложить сегмент и изменить визуализацию, например, на географическую карту:
Как работает географическая карта в Google Аналитике 4
А вот так выглядит в Google Analytics 4 шаблон Исследование пути, который показывает взаимодействия пользователей с вашем ресурсе в виде древовидной, раскрывающейся структуры данных.
nininnini.png
Чем не отчет Карта событий в Universal Analytics?
Юниверсал аналитикс или гугл аналитикс 4?

Как устроены модели атрибуции в Google Analytics 4

Перед совершением конверсии/покупки пользователи все чаще и чаще совершают несколько взаимодействий с вашим сайтом. 

Например, сначала человек перешел на ваш сайт по таргетированной рекламе, просмотрел несколько страниц и ушел. Позже перешел снова, но уже из органического поиска. А через несколько дней ввел в поиске название вашей компании, перешел по рекламному объявлению и сделал заказ. Получается, что до совершения конверсии пользователь взаимодействовал с сайтом через три разных источника трафика:
  1. Таргетированная реклама;
  2. Органический поиск;
  3. Контекстная реклама.
К какому же из этих источников Google Analytics 4 в своих отчетах засчитает конверсию? И здесь нам как раз помогут модели атрибуции и соответствующие отчеты.

Атрибуция — это распределение ценности конверсии среди всех этапов взаимодействия на пути к этой конверсии. 

Модель атрибуции — это набор правил, по которому вы решили распределять ценность конверсии по точкам взаимодействия в путях конверсии.

На момент написания этой статьи в Google Analytics 4 доступно два типа моделей атрибуции:
  1. многоканальная на основе правил (По последнему клику, По первому клику, Линейная, С учетом позиции, С учетом давности взаимодействий);
  2. по рекламным предпочтениям (с приоритетом Google Рекламы по последнему клику).
В середине июня разработчики Google в разделе Реклама открыли доступ к нескольким новым отчетам, один из которых (Сравнение моделей) позволяет оценить эффективность кампании с использованием различных моделей атрибуции и сравнить, как каждая из них оценивает маркетинговые каналы, а другой (Пути конверсии) позволяет проанализировать путь клиента по каналам от момента его первого захода на сайт до совершения конверсии на основе выбранной модели атрибуции.
Как сравнить модели в гугл аналитикс 4
Пример отчета Сравнение моделей
Изменение настройки атрибуции в отчетах по умолчанию доступно в разделе Настройки атрибуции:
Настройка атрибуции ГА4

Прочие настройки Google Analytics 4

Ниже представлен ряд обновлений в Google Analytics 4, которые на текущий моментлибо находятся в альфа/бете-версии, либо же могут быть обновлены или скорректированы.

Импорт данных

На момент выхода данного материала разработчики Google продолжают совершенствовать свой продукт, выпуская для него все новые и новые обновления. Например, не так давно была добавлена возможность импорта данных о расходах (Import Cost Data).
Как импортировать данные в гугл аналитику 4
Теперь можно передавать статистику из других систем (Facebook, Яндекс.Директ, ВКонтакте и т.д.) в GA4, чтобы проще было анализировать эффективность рекламных кампаний и сравнить данные между собой в едином интерфейсе, а не переключаться между рекламными кабинетами.Помимо импорта статистики о расходах в Google Analytics 4 можно передавать данные о товарах, пользовательские данные с привязкой к User ID и Client ID, а также офлайн-конверсии.

Measurement Protocol

Measurement Protocol (MP) — это набор правил передачи статистических данных в Google Analytics.  То есть Measurement protocol — это http-запрос, отформатированный по заданным правилам. С помощью данного протокола вы можете собирать и отправлять пользовательские данные на сервер Google Analytics посредством http-запросов (методом POST или GET).
В новом Google Analytics есть ключевое отличие по отправке данных посредством Measurement Protocol по сравнению с предыдущей версией, которое заключается в использовании секретного ключа API, который необходимо всегда отправлять вместе с запросом. Создать его можно, перейдя в раздел Потоки данных – Ваш поток – O Measurement Protocol API.

Для удобства формирования запросов для Google Analytics 4 используется новый инструмент Event Builder.
что такое Event Builder в GA4
Примечание: на момент публикации Measurement Protocol находится в альфа-версии. В нее могут вноситься критические изменения, поэтому пока MP не рекомендуется использовать на постоянной основе в своем проекте. Лучше дождаться новостей от разработчиков и официального релиза.

Заключение

При первом знакомстве Google Analytics 4 может показаться сложным и непонятным. Но пройдет время, и пользователи привыкнут к таким изменениям (как в свое время это было с обновлением Google AdWords), найдут для себя в нем полезные функции, убедятся в эффективности нового Google Analytics и будут использовать его повсеместно. 

Чтобы ускорить процесс перехода пользователей на GA4, Google уже сейчас сделал его основным счетчиком после создания, чтобы получить от пользователей как можно больше обратной связи и побыстрее внедрить его в массы. Я тоже рекомендую установить Google Analytics 4, даже если вы еще не начали его изучать. Просто установите на свой ресурс параллельно и Universal Analytics, и Google Analytics 4. Пусть данные будут собираться и там и там.

Если вы впервые начинаете работу с Google Analytics, то установите только новый GA4, и начинайте медленно изучать его. Полностью переходить на новый счетчик GA4 имеет смысл тем, кто владеет как сайтом, так и мобильным приложением, поскольку в GA3 невозможно отслеживать взаимодействия пользователей в двух разных экосистемах.Полезен Google Analytics 4 будет и тем, кто имеет свой собственный YouTube-канал и кому важно отслеживать взаимодействия пользователей с видеокампаний. Например, если пользователь смотрел видео на YouTube не менее 10 секунд, или перешел на ваш сайт в течение 3 дней с момента просмотра видео, то такая статистика отобразится в отчетах Google Analytics 4.

Тем, кто работает с большим объемом сырых данных, углубленно занимается статистикой и использует Google BigQuery в качестве облачного хранилища данных, тоже не обойтись без GA4. Настроив бесплатную интеграцию, вы сможете выгружать туда свои данные без ограничений сроков хранения, сэмплирования, а с помощью SQL-запросов обращаться только к нужной информации и строить различные воронки и визуализации. Начинающим аналитикам я тоже рекомендую попробовать выгрузку GA4 -> BigQuery, в качестве тренировки и ради любопытства, поскольку в последнее время явно виден тренд на рынке труда на продуктовых аналитиков.

P.S. Не забывайте, что в настоящее время Google Analytics 4 еще дорабатывается. И когда он будет готов на 100%, покажет время.

Поделиться:

Советуем прочитать:

Все о целях в Яндекс.Метрике: какие выбрать и как правильно настроить
20.04.2021 8 19
Сквозная аналитика — кому и зачем она нужна?
01.06.2021 0 8
Как анализировать трафик из социальных сетей: метрики, сервисы и советы
27.09.2021 0 4