Просто о сложном
MWI
17.11.2023
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Genius Group
Google Analytics 4: что изменилось и как с этим быть
Осенью 2020 года Google объявил о создании нового инструмента аналитики — Google Analytics 4, в том же году запустили его бета-тестирование. Летом 2023 года Google заявил о прекращении работы Universal Analytics и официально запустил новый инструмент.
О том, что изменилось с приходом Google Analytics 4, как с ним работать и заменит ли этот инструмент Яндекс Метрику, рассказывает Артур Алсынбаев, Media Buying Manager компании Genius Group.
Краткий экскурс: что такое UA и почему появился GA4
Universal Analytics и Google Analytics 4 — бесплатные сервисы аналитики, с помощью которых смотрят поведение пользователей на сайте и оценивают, например, результативность рекламных активаций или насколько сайт нравится целевой аудитории.
До осени 2020 года по умолчанию для всех сайтов использовался Universal Analytics. В середине октября Google объявил о том, что все новые ресурсы теперь будут работать в Google Analytics 4, а UA со временем отключат. Так прошло 2,5 года, отключили UA только летом 2023 года — посмотреть старые данные там все еще можно, но новые система больше не собирает.
По факту GA4 — масштабное обновление UA. Сам Google позиционирует GA4 как новую, более умную версию уже существующей системы аналитики. Это закономерный шаг с учетом развития новых площадок, роли искусственного интеллекта в анализе данных и бизнесе. В GA4 фундаментально изменили концепцию сбора данных и сделали больший акцент на искусственный интеллект и прогнозы.
Поговорим о деталях: основное о Google Analytics 4
Главное отличие GA4 от UA — концепция сбора данных. В UA данные собирались на основе понятий «сеанс» и «просмотр страницы». В GA4 все действия пользователя фиксируются как отдельные события.
В UA было важно, как долго пользователь находится на сайте, сколько страниц он смотрит и какие заданные события совершает в рамках одного сеанса. В GA4 просмотр страницы, переходы по ссылкам, клики на кнопки, ошибки на сайте — отдельные события. Есть как стандартные события, которые GA4 смотрит для всех. Так и специальные — их пользователь создает сам, здесь можно определять, что отслеживать и какие параметры передавать.
Детализировать события в GA4 и узнать больше информации о пользователе можно с помощью «параметров». Есть автоматически настраиваемые, например, page_title — название страницы, на которой произошло действие.
А есть собственные параметры — сегментируются с учетом специфики бизнеса и настраиваются для отслеживания платного трафика и расчета конверсий. Собственные параметры, например, add_payment_info — пользователь отправляет платежные данные, remove_from_cart — пользователь удаляет товары из корзины.
Следующая особенность GA4 — новый метод идентификации пользователей. Переход к сбору данных без использования файлов cookie, как это было в UA. Основная проблема cookie — ими можно воспользоваться только с согласия пользователя. GА4 отслеживает пользователей благодаря машинному обучению, так Google решает вопрос зависимости от сторонних файлов cookie.
Одно из основных преимуществ GA4 перед другими системами аналитики — возможность кроссплатформенного анализа. Система соединяет сеансы одного пользователя с разных устройств — телефона, компьютера, планшета. И можно анализировать поведение пользователя как на сайте, так и в приложениях.
Так как идентификаторы пользователей у мобильных приложений и сайтов разные, системы аналитики, которые работают на cookie, не могут сводить данные о пользователе с разных устройств. Это изрядно доставляло неудобство специалистам. Например, Cobrazz DSP умеет сводить cookie с IDFA и GAID, а значит, показывать рекламу одному и тому же пользователю на разных устройствах. При этом для анализа данных о поведении пользователя на сайте и в приложении нужно было либо создавать собственную систему, либо проделывать все вручную.
Благодаря технологии машинного обучения, GA4 обладает механизмом обнаружения аномалий. Этот инструмент позволяет выявлять статистические отклонения в данных и фиксировать необычные изменения. Например, периоды, когда среднее проведенное время на сайте у пользователей сильно увеличивалось или уменьшалось. Для использования этой функции необходимо большое количество исторических данных, которые позволят создавать предиктивные модели.
Из возможности создавать предиктивные модели рождается следующая особенность GA4 — функция прогнозирования или предиктивная аналитика. Система на основе исторических данных может предположить, с какой вероятностью определенный пользователь совершит то или иное действие — купит товар, перестанет посещать сайт. Или какие результаты принесут действия группы пользователей, например, каким будет доход за выбранный период.
Работает это примерно так: GA4 длительный период собирает данные о пользователях, покупках, отказах и так далее. Со временем система может отследить закономерность, например, после посещения страницы с премиум товаром в интернет-магазине пользователи перестают заходить на сайт. При запуске рекламы с посадочной страницы «каталог премиум товаров» система подскажет, что вероятность совершения конверсии будет низкая, а процент отказа высокий.
Больше пользы от машинного обучения: как в GA4 работать с моделями атрибуции
Итак, GA4 может «предсказывать» поведение пользователей, основываясь на собранные данные. Это же особенность системы позволяет специалисту выбирать модель атрибуции с учетом целей рекламной кампании и типа бизнеса.
Например, атрибуция на основе данных — алгоритм, который определяет, какой источник внес наибольший вклад в конверсию. Анализируется весь путь к конверсии, включая поиск компании и взаимодействие с объявлениями, а не только последний клик.
Эта модель отличается от всех остальных тем, что в ней фактический вклад каждого маркетингового канала определяется на основе данных о конверсиях. GA4 собирает все входные данные — статистика по кликам, последовательность показа объявления, конверсии, устройства, источники и т.д. И просчитывает, какие из миллиона путей, которые может пройти пользователь, наиболее эффективны.
Еще в GA4 есть атрибуция по первому и последнему клику. Схема, когда первому или последнему событию присваивается 100% ценности в привлечении покупателя. Атрибуция по первому взаимодействию полезна, когда цель у компании повысить узнаваемость, а не продать. В атрибуции по последнему клику, наоборот, важно продать.
Есть гибридный формат — атрибуция на основе позиции, где по 40% ценности отдается первому и последнему событию, остальной вес распределяется между оставшимися источниками.
Вес можно сразу равномерно распределить между всеми источниками — это линейная модель атрибуции. Ее применяют, например, для теста разных каналов взаимодействия с пользователем, чтобы понять, какие из них участвуют в пути до конверсии.
Заменяет ли GA4 Яндекс Метрику
Спойлер: скорее нет. Это две системы аналитики, которые могут дополнять друг друга, так как и концепция сбора данных, и параметры для анализа у них разные.
У Метрики простой и понятный интерфейс. И есть ряд инструментов, которые недоступны в других системах, например, вебвизор — запись действий пользователя на сайте в виде краткого описания и видео. Это позволяет наглядно оценить путь пользователя на сайте: перемещение курсора мыши помогает определить, куда направлен взгляд пользователя на странице, какие элементы сайта он просматривает более тщательно, на что обращает больше внимания.
Но в Яндекс Метрики нет событий. Для отслеживания конкретных действий пользователя нужно настраивать цели — выбрать, какие действия нужно отследить. Например, нажатие кнопки, переход по ссылке, оплата заказа. В GA4 все действия — это события, и можно легко получить, например, детализацию кликов по отдельным пунктам меню. Создать событие «Клик меню» и добавить к нему параметр «Текст элемента». В Метрике при таком подходе можно израсходовать лимит целей.
У GA4 больше возможностей для анализа данных — как минимум кросс-платформенный анализ. Но это и усложняет систему, поэтому для отслеживания базовых показателей сайта будет достаточно Яндекс Метрики. Чтобы получить больше инсайтов о поведении пользователей, стоит подключить Google Analytics 4.
Однако последнее время все чаще встречаются ситуации когда на сайтах требуется принять или настроить передачу файлов cookie. В случае отказа пользователя данные о визите не будут передаваться в Яндекс Метрику, но GA4 продолжит их собирать.
Резюмируем
Основные «фишки» Google Analytics 4:
Новый способ сбора данных. В главной роли не сеансы и страницы, а пользователь и его действия. Теперь многостраничные сайты и новые типы одностраничных лендингов наравне.
Предиктивная аналитика или предсказания. На основе анализа большого количества данных система прогнозирует, какие действия может совершить или не совершить пользователь.
Максимум пользы от машинного обучения и искусственного интеллекта. Анализ миллиона путей пользователей до совершения конверсии: от самых неудачных до наиболее успешных. Для нас это возможность понять, какие инструменты работают плохо, а какие хорошо. И возможность с наибольшей окупаемостью вкладывать деньги в рекламу.
Лучшее в блогах
30.11.2023
Вам понравится
SPN Communications
13.11.2023
Проще простого
10.11.2023
Soda
09.11.2023
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Исследования 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании