Google Analytics 4 vs Universal Analytics: 10 kluczowych różnic

Google Analytics 4, czyli nowa wersja popularnego narzędzia do analityki internetowej, jest z nami już od prawie dwóch lat. Ale co tak naprawdę się zmieniło?

Przyjrzyjmy się kluczowym różnicom między dwoma generacjami Google Analytics, o których każdy marketer powinien wiedzieć.

Google Analytics 4 – o co tu chodzi?

W połowie 2019 roku na rynku pojawił się Google Analytics App + Web. W 2020 roku Google zmienił nazwę i ogłosił światu Google Analytics 4.

GA4 to największa przebudowa narzędzia, jaka do tej pory miała miejsce. Nie chodzi tutaj tylko o dorzucenie kilku funkcjonalności czy dopracowanie interfejsu. “Czwórka” jest oparta o nowy model danych, który mocniej przypomina teraz narzędzia do analityki produktowej.

Różnice między Google Analytics 4 a Universal Analytics

Diabeł jak zwykle tkwi w szczegółach, dlatego przejdźmy do konkretnych różnic między narzędziami. Jest ich cała masa, ale skupimy się na kluczowej dziesiątce.

Różnica #1: Większe możliwości analiz

Google Analytics 4 oferuje mniej predefiniowanych raportów niż jego poprzednik. W zamian otrzymujemy rozbudowaną sekcję z analizami.

Możesz tworzyć własne raporty w oparciu o opcje, które w Universal Analytics dostępne są tylko w płatnej wersji narzędzia. To duży plus GA4 – stworzysz tutaj niestandardowe raporty oparte o kohorty, lejek czy ścieżkę użytkownika. 

To spora zmiana na plus w porównaniu do raportów niestandardowych w UA, gdzie do dyspozycji masz dwa rodzaje tabel i mapę.

Różnica #2: Nowy model danych

Z Universal Analytics znasz odsłony i zdarzenia. Google Analytics 4 opiera się wyłącznie na zdarzeniach. Tak, teraz odsłona to też zdarzenie (o nazwie “page_view”).

Dotychczasowe nazewnictwo zdarzeń w formacie Kategoria > Akcja > Etykieta też odeszło do lamusa. W GA4 ustalasz nazwę, a dodatkowe właściwości opisujesz parametrami zdarzenia, które w pewien sposób zastąpiły wymiary niestandardowe.

Oprócz parametrów zdarzenia możesz też przesyłać do GA4 user properties, zgrabnie przetłumaczone na język polski jako “usługi użytkownika” 😉

Różnica #3: Automatyczne śledzenie zdarzeń

W Google Analytics 4 dostępna jest opcja automatycznego śledzenia niektórych zdarzeń. Chodzi tutaj o:

• Odsłony
• Przewijanie strony
• Kliknięcia wychodzące
• Wyszukiwanie w witrynie
• Interakcje z wideo
• Pobrania plików

To ułatwienie względem Universal Analytics, gdzie wszystkie zdarzenia tego typu musiałeś ręcznie konfigurować przez Google Tag Manager.

Różnica #4: Mniej próbkowania

Zmorą Universal Analytics jest próbkowanie raportów, które obniża wiarygodność danych. Raporty potrafią pokazać dziwne wartości.

W Google Analytics 4 próbkowanie pojawia się rzadziej. Standardowe raporty zawsze są oparte o 100% danych. 

Jeśli wierzyć Charlesowi Farinie, w raportach niestandardowych dopiero po przekroczeniu 10 milionów zdarzeń (!) mamy do czynienia  z próbkowaniem. Miło.

Różnica #5: Łatwiejsza implementacja

Patrząc na wcześniej wspomnianą funkcjonalność automatycznego śledzenia zdarzeń i dokumentację Google Analytics 4 można odnieść wrażenie, że Google chce uprościć proces implementacji narzędzia.

W przewodniku po GA4 znajdziesz rekomendowane zestawy zdarzeń oraz parametrów dla poszczególnych branż. To ułatwienie dla marketerów, którzy rzadko mają do czynienia z wdrażeniem analityki.

Różnica #6: Koniec widoków

Struktura w Universal Analytics wygląda następująco:

Konto > Usługa > Widok

Na poziomie widoku istnieje opcja dodania różnego rodzaju filtrów. Dzięki nim możesz dopasować widok do własnych potrzeb (na przykład tworząc oddzielne widoki dla różnych wersji językowych strony).

W Google Analytics 4 brakuje takiej opcji.

Różnica #7: Brak obsługi RegEx w filtrach raportu

W momencie gdy piszę ten artykuł (kwiecień 2021), nadal nie można filtrować danych w raportach z wykorzystaniem wyrażeń regularnych (regex). Zupełnie tego nie rozumiem i zachodzę w głowę, jak można było pominąć tak przydatną funkcjonalność.

Prawdopodobnie filtrowanie raportów przez regex pojawi się w przyszłości, ale obecnie brak tej możliwości wpływa negatywnie na użyteczność GA4.

Różnica #8: Integracja z BigQuery

Cudowna wiadomość dla stron o dużym ruchu. Google Analytics 4 można podpiąć do BigQuery, a to poszerza znacznie możliwości przetwarzania i analizowania danych.

Wcześniej taka opcja dostępna była tylko w płatnej wersji Universal Analytics. Za przetwarzanie danych w BigQuery, które jest częścią Google Cloud Platform, trzeba wprawdzie uiszczać opłaty, ale są one uzależnione od korzystania z narzędzia.

Różnica #9: Śledzenie E-commerce

Moduł Ulepszony E-commerce (Enhanced E-commerce) to moja ulubiona funkcjonalność w Universal Analytics. Dostarcza szczegółowych danych na temat zachowania użytkowników w sklepie internetowym, ale można ją też dopasować do stron typu lead generation czy serwisów contentowych.

W Google Analytics 4 nie ma modułu Ulepszony E-commerce. Oczywiście śledzenie E-commerce nadal jest możliwe, ale standardowe raporty są – przynajmniej w tym momencie – znacznie okrojone względem UA.

Jak wspomniałem wcześniej, GA4 oferuje za to rozbudowane możliwości w raportach niestandardowych. Jest więc inaczej, ale niekoniecznie gorzej.

Różnica #10: Integracja danych ze strony i aplikacji mobilnej

Struktura danych w Google Analytics 4 odpowiada tej znanej z Firebase, czyli z narzędzia do analityki aplikacji mobilnych. To oznacza, że w GA4 połączysz w jednym miejscu dane ze strony internetowej oraz aplikacji. Jest to krok w dobrym kierunku i spore ułatwienie dla analityków / marketerów.

Podsumowanie

W tym momencie Google Analytics 4 wciąż nie jest gotowym produktem. Narzędzie jest regularnie udoskonalane, pojawiają się nowe funkcjonalności, uzupełniane są braki względem Universal Analytics.

Chociaż nie rekomenduję jeszcze swoim klientom przejścia w pełni na Google Analytics 4, to namawiam do tego, by jak najszybciej skonfigurować narzędzie. Warto już teraz zbierać dane i uczyć się nowych możliwości ich analizy. Dzięki temu przejście na GA4 w przyszłości będzie płynniejsze.

Bio

Autorem wpisu jest Damian Rams, który pomaga firmom wdrażać Google Analytics, analizować dane i przekładać je na skuteczniejsze działania biznesowe. Jest autorem bloga oraz kursów online o analityce internetowej. Regularnie wysyła też newsletter z dawką praktycznej wiedzy o danych.