Переход на GA4: правильный ли это шаг в аналитике для вашей команды?

Перевод статьи с moz.com с дополнением от web-f.ru

GA4 — это новый аналитический инструмент, который Google выпустил, чтобы помочь компаниям принимать решения. Он обеспечивает более целостное представление о бизнесе и его данных, поэтому важно понимать, что это изменение означает для вашей команды.

Еще в марте Google объявил, что текущая версия Google Analytics Universal (широко известная как Universal Analytics) будет снята с производства с 1 июля 2023 года в пользу новой версии, GA4.

В рамках этого перехода Google прекращает поддержку и отслеживание Universal Analytics (UA), который был стандартным инструментом отчетности для миллионов веб-сайтов с 2012 года. По словам Google, исторические данные из Universal Analytics будут доступны в течение “по крайней мере шести месяцев” после даты отставки в июле 2023 года. Оставаясь двусмысленным, Google добавляет:

“В ближайшие месяцы мы сообщим будущую дату, когда существующие свойства Universal Analytics перестанут быть доступными. После этой даты вы больше не сможете видеть отчеты Universal Analytics в интерфейсе Analytics или получать доступ к данным Universal Analytics через API”.

Хотя 2023 год может показаться достаточным временем для подготовки к этому переходу, на самом деле вам нужно проверить несколько ячеек скорее раньше, чем позже, особенно если есть важные показатели за год (YoY), которые нужно отслеживать без сбоев. Если говорить кратко, то сбор данных для показателей YoY следующего года означает, что вашему бизнесу необходимо принять меры до конца лета 2022 года, чтобы обеспечить:

– бесперебойное отслеживание

– отчетность за год (включая доступ к историческим данным) – полную функциональность, которую вы хотите/необходимо получить от вашего набора инструментов данных и анализа.

– ваша команда готова к использованию новых инструментов (независимо от того, какое новое решение вы выберете).

Хотя Google “настоятельно рекомендует” пользователям перейти на GA4 “как можно скорее”, мы утверждаем, что, учитывая масштаб изменений и работу/ресурсы, которые потребуются для правильного перехода на GA4 (как более подробно описано ниже), сейчас самое время поднять и оценить свой стек отслеживания данных.

Слишком легко делать предположения о потребностях и требованиях, основываясь на том, “что мы всегда использовали”, и в итоге оказаться загнанным в угол.

Вместо этого давайте подробно изучим этот вопрос и осознанно выберем подходящую платформу для ваших нужд.

Чем это отличается от последней смены платформы GA?

Переход от GA Classic к Universal Analytics был простым. Все, что вам нужно было сделать, это обновить код отслеживания на вашем сайте. Ваши данные остались прежними. Интерфейс, метрики и т.д. – все в основном осталось прежним. На этот раз все обстоит иначе.

Чем отличаются GA Universal и GA4?

Google внес в GA4 ряд серьезных изменений, на адаптацию к которым может потребоваться время. Это имеет множество последствий, включая значительные различия в:

• интерфейс для навигации и настройки отчетов
• базовых навыках/наборе знаний, необходимых людям, использующим новую платформу
• сам набор данных (данные GA Universal не совместимы с данными GA4)
• возможность доступа и использования данных YoY

– доступ к определенным (хорошо известным) функциональным возможностям и даже к некоторым метрикам. Некоторые из них больше не будут доступны или потребуют тщательной настройки для доступа.

Короче говоря, GA4 – это буквально переосмысление того, как отслеживать и измерять взаимодействие сайта. Подобно переходу с USB на USB-C, это означает изменения в системах/процессах, инструментах, навыках/обучении и, возможно, в вашем годовом бюджете, чтобы обеспечить плавный переход.

1. Пересмотренный интерфейс отчетов

Самое очевидное различие между Universal Analytics и GA4 – это интерфейс отчетов.

По сравнению с Universal Analytics, интерфейс GA4 более упрощен и оптимизирован. Это связано с тем, что некоторые метрики, представления и отчеты, которые вы видели в Universal, были либо удалены, либо заменены.

Обновленный интерфейс очень похож на Google Data Studio по способу представления аналитики. Поэтому если вы знакомы с Data Studio, то навигация по интерфейсу GA4 может быть для вас более интуитивной.

Панель отчетов Universal Analytics.

Новая панель отчетов GA4.

Тем не менее, изменение привычного и известного всегда сопряжено с определенным уровнем боли и переработки. Даже для тех, кто хорошо освоился в мире Universal Analytics, адаптация к новому интерфейсу отчетности будет сопровождаться некоторой путаницей – и, возможно, некоторыми препятствиями и сопротивлением.

2. Эволюционирующая терминология

Как только вы начнете знакомиться с новым интерфейсом, вы заметите, что Google изменил некоторые термины. “Поведение” теперь “Вовлечение”, “Сегменты” стали “Сравнениями”, а “Каналы” теперь “Привлечение пользователей”. Отчеты “Все страницы” были переименованы в “Страницы и экраны”.

Google также реорганизовал отчеты “Аудитория”, и информация, которая раньше была в отчетах “Аудитория”, теперь находится в других разделах, включая разделы “Пользователь” и “Приобретение”.

Навигация по GA4 не обязательно будет легкой, особенно для тех, кто регулярно работает в Universal Analytics.

Доступ к отчетам был реорганизован и переименован. Сравните UA слева и GA4 справа.

Новая функция исследования GA4.

3. Обновленные модели измерения

Universal Analytics и GA4 используют разные модели измерения. В то время как UA опирается на модель данных, основанную на сессиях и просмотрах страниц, GA4 опирается на модель, основанную на событиях. В GA4 любое взаимодействие может быть зарегистрировано как событие.

Несколько смущает то, что в UA (и всех предыдущих версиях Google Analytics) событие имеет действие, категорию, метку и собственный тип хита. Но в GA4 нет ни действия, ни категории, ни метки.

Все хиты – это события, а события могут содержать параметры.

…Хотя это не обязательно.

События в GA4 сгруппированы в четыре категории:

• Автоматически собираемые события.  Вам не нужно вручную активировать эти события. GA4 автоматически отслеживает их, когда вы устанавливаете базовый код GA4. Примеры: первый_визит, начало_сеанса и вовлечение пользователя.
• Расширенные события измерений.  GA4 также собирает эти события автоматически, но вам необходимо включить (или отключить) параметры расширенного измерения в потоке данных в зависимости от функциональности вашего сайта. Эти события включают исходящие клики, прокрутки, загрузки файлов и поиск по сайту.
• Рекомендуемые события. Эти события не реализованы в GA4, но Google рекомендует их установить. Если вам нужно событие, которое не собирается автоматически или не является частью расширенных событий измерения, вы можете проверить его в рекомендуемых событиях. Примерами рекомендуемых событий являются sign_up, login и purchase.
• Пользовательские события. Это события, которые вы можете создать и реализовать самостоятельно. Пользовательские события следует использовать только в том случае, если вам нужно отследить событие, которое вы не можете найти в первых трех категориях. Вам потребуется написать и разработать пользовательский код для реализации пользовательского события, которое вы хотите отслеживать. К счастью для тех, кто не очень хорошо разбирается в коде, Google выпустил инструмент, помогающий импортировать пользовательские события из Universal Analytics в GA4.

В целом, такой подход действительно обеспечивает большую гибкость и настраиваемость того, что измеряется на вашем сайте.

Однако вместе с большей гибкостью появляется и больше настроек и продуманности, поэтому для GA4 настоятельно рекомендуется иметь задокументированный план измерений.

4. Новая функциональность BigQuery

Если вы используете BigQuery, то вы будете рады узнать, что GA4 подключается к нему нативно. В Universal Analytics пользователи могут экспортировать данные из GA только через корпоративную версию (GA360). Но в GA4 пользователи могут экспортировать данные без дополнительной платы.

Следует помнить, что способ структурирования данных в GA4 отличается от способа структурирования данных в Universal Analytics. Поэтому вам, возможно, придется изменить структуру данных GA4, прежде чем вы сможете перенести их в BigQuery (мы находим этот инструмент GA3 to GA4 полезным для форматирования исторических данных в соответствии с GA4). Как только вы это сделаете, вы сможете выполнять SQL-запросы более легко.

Интеграция с BigQuery доступна, поэтому мы рекомендуем установить ее как можно скорее. Почему? В GA4 хранятся данные только за 14 месяцев (а по умолчанию установлено только два месяца), поэтому для точных сравнений по годам вам придется полагаться на данные BigQuery за этот год, которые вы собираете сейчас, или понести убытки.

5. Удаленные функциональные возможности

Некоторые существующие функции, такие как представления, пользовательские метрики и группы контента, больше не будут поддерживаться. Если ваша команда полагается на эти существующие функции, адаптация к GA4, скорее всего, будет связана с поиском того, как заполнить некоторые пробелы в измерениях. А если переход станет слишком компромиссным и болезненным, помните, что существуют альтернативы.

Как вы уже поняли, переход с GA Universal на GA4 – дело не из легких. Между адаптацией к новым моделям отчетности и измерения GA4 и изучением новой маркировки и терминологии, это будет тяжелый переход, независимо от вашей ситуации. Следовательно, сейчас самое время убедиться, что результат всей этой работы действительно удовлетворит ваши потребности.

Что это значит для вас и вашей компании?

Всем пользователям Universal Analytics (а это почти… ну, почти все, на самом деле) необходимо начать планировать, как и где продолжать измерять производительность вашего сайта.

Вам также необходимо принять меры по сохранению данных для 1) сохранения потомков и 2) составления отчетов за год, поскольку набор данных НЕ совместим и не будет вам доступен (если вы не предпримите шаги по его сохранению). Иначе говоря: нам также нужно спланировать, когда это должно произойти.

Что касается того, как и где, то в конечном итоге есть три основных варианта (четыре, если ваша команда использует гибридный подход, сочетая варианты 2 и 3), каждый из которых описан ниже.

• Принять GA4 и обновить все текущие программы измерений

Первый вариант является основным для большинства людей. Это выбор в пользу GA4 и принятие надлежащих мер для сохранения целостности данных и бесперебойного измерения.

Если вы решите, что GA4 подходит, основные пункты, которые необходимо проверить, включают выявление пробелов в измерениях и пересмотр KPI (или протоколов измерений) для устранения этих пробелов. Вам также необходимо начать сбор данных (сейчас) для последующей отчетности за год, а также убедиться, что ваша команда в курсе работы с новым интерфейсом GA4.

Учитывая, что интерфейс GA4 значительно отличается от интерфейса Universal, командам, которые в настоящее время используют последний, скорее всего, потребуется дополнительное время и обучение для адаптации к новой структуре.

• Переход на другую аналитическую платформу

В связи с некоторыми из выявленных недостатков мы изучаем варианты как бесплатных, так и платных альтернатив GA4 для нашей собственной команды. Среди бесплатных аналитических инструментов стоит рассмотреть Clarity, Clicky и Mixpanel. Хотя бесплатные версии этих инструментов великолепны, некоторые из них предлагают платные опции с возможностью обновления для получения более мощного потенциала/возможностей.

Некоторые компании могут обнаружить, что их требования лучше удовлетворяются при переходе на платные инструменты или премиум-версии определенных аналитических продуктов. Среди них стоит рассмотреть Matomo, Adobe Analytics, Heap, Kissmetrics, Heap и Woopra. Последние два предлагают бесплатные планы, но, по нашему опыту, они весьма ограничены.

Помните, что не все эти инструменты аналитики предлагают одинаковый уровень полезности и возможностей, и не забывайте о конфиденциальности и безопасности для поддержки норм GDPR и CCPA, которые все больше волнуют многие бренды.

Хотя любой новый инструмент требует освоения, многие из них предлагают обучение в рамках процесса привлечения клиентов. Большинство из этих вариантов аналитики также предлагают бесплатную пробную версию, чтобы вы могли проверить платформу на практике, прежде чем принять на себя обязательства.

• Внедрение локального/первого стороннего решения для отслеживания данных (корпоративное решение)

Местные/первоначальные корпоративные решения могут обеспечить большую полезность, конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям, в зависимости от того, как они используются. Такие платформы, как Matomo и Countly, предлагают локальную реализацию, что означает, что ваша компания будет владеть ВСЕМИ данными пользователей, а не передавать их Google Analytics (или любой другой третьей стороне).

Если у вас есть и другие цифровые платформы, объединение локального аналитического пакета с такими решениями, как Looker (принадлежит Google!) или PowerBI, позволит вам легко получить доступ к данным различных команд и объектов.

Обратите внимание, что для реализации этого подхода требуется достаточно плотное сотрудничество разработчиков и инженеров.

Как следует оценивать альтернативные наборы аналитических инструментов?

При изучении альтернативных вариантов аналитики необходимо учитывать множество важных моментов. Вот несколько ключевых факторов, которые помогут вам начать:

• Право собственности на данные: Кому на самом деле принадлежат данные? Это может быть гораздо более важным вопросом для компаний в регулируемых отраслях, где в процесс вовлечены не только маркетинговые заинтересованные стороны.
• Вопросы конфиденциальности: Не только право собственности на данные, но и то, где размещаются аналитические данные? Это означает физическое расположение серверов, на которых хранятся эти данные. Если вам требуется соответствие требованиям GDPR, это очень важно знать – и сделать это правильно.
• Доступность: Будет ли у вас доступ к необработанным данным? Как долго хранятся данные? Некоторые аналитические платформы могут отличаться.
• Нативная отчетность: Какого рода встроенные возможности отчетности существуют, и интегрируется ли платформа в предпочитаемые инструменты отчетности вашей компании (например, Google Data Studio, Tableau, PowerBI и т.д.)?
• Моделирование атрибуции: Как определяются и назначаются определенные события, такие как конверсии, по точкам контакта и каналам пользователя? Совпадает ли их модель с вашими определениями атрибуции? Подумайте о последнем касании, первом касании и т.д. на протяжении всего пути пользователя.
• Отслеживание событий и транзакций: Какое отслеживание событий доступно в готовом виде? Как добавить отслеживание идентификатора пользователя, и является ли это безопасным и соответствующим требованиям? Магазины электронной коммерции и аффилированные маркетологи могут столкнуться с уникальными проблемами, особенно когда речь идет о взаимодействии с вашей веб-платформой, например, Shopify.
• Отслеживание кампаний: как система сообщает о пользовательских метриках кампаний? К ним относятся такие вещи, как UTM и URL отслеживания, которые вы получаете от различных рекламных платформ, которые вы можете использовать.
• Пользовательское отслеживание: Является ли пользовательское отслеживание опцией? Предоставляет ли платформа собственный менеджер тегов, или вы можете использовать проверенный и надежный Google Tag Manager (который, вероятно, уже установлен на вашем сайте)? Есть ли варианты отслеживания на стороне сервера?
• Междоменное отслеживание: Способна ли аналитическая платформа отслеживать активность пользователей на более чем одном принадлежащем вам домене?
• Импорт данных: Можете ли вы импортировать старые данные Google Analytics, без проблем или иным образом?
• Стоимость: Помимо текущей ежемесячной/годовой платы за использование платформы, какие затраты на настройку, внедрение и текущее обслуживание потребуются от вас и вашей команды?

При взвешивании различных альтернатив аналитики, безусловно, необходимо учитывать многое. Приведенные выше примеры предлагают некоторые из наиболее важных соображений, которые следует иметь в виду. Но решение о том, какие решения в области данных будут наиболее подходящими для вашего бизнеса, может само по себе занять много времени. Чтобы немного облегчить процесс проверки, вы можете сделать копию этого шаблона Google Sheet: Data Solution Option Vetting, в котором уже перечислены несколько альтернативных вариантов.

Когда следует переходить с Universal Analytics на GA4?

Если вы и ваша команда решите перейти на GA4, вам нужно будет подготовиться к этому как можно раньше. Лето 2023 года может показаться достаточным временем для подготовки, но ваша команда должна начать принимать оперативные меры:

1. принятие решения о выборе решения для измерений,
2. сохранении исторических данных и
3. потенциально внедрить это решение до конца лета 2022 года и, конечно, до конца года.

“Потенциально”, потому что некоторые решения – №3 сверху – просто потребуют больше времени для реализации.

Пока что ваши данные в безопасности: Google не будет удалять ваши универсальные данные до конца 2023 года. Однако, повторимся, если вы хотите сохранить возможность составления отчетов за год, вам следует принять меры раньше, чем позже.

Есть несколько платных решений для помощи в этом процессе, но пока никто не является лидером в этом вопросе. Вышеупомянутый инструмент может быть полезен, однако полный экспорт данных все еще является необходимой тяжелой задачей.

На данный момент вы можете экспортировать любой из ваших любимых отчетов Google Analytics в Excel или Google Sheets с помощью функции экспорта в интерфейсе Google Analytics. В настоящее время только пользователи GA 360 имеют беспрепятственные возможности для экспорта данных Google Analytics Universal.

Движение вперед

Хотя многие нынешние пользователи Universal Analytics, естественно, по умолчанию перейдут на GA4, надеемся, что теперь вы хорошо осведомлены о своих возможностях. Одно дело – следовать за стадом, но совсем другое – понимать особенности и ограничения GA4, а также других аналитических платформ, и то, как эти соображения согласуются с вашими потребностями и, возможно, потребностями ваших клиентов.

Перевод статьи с moz.com