Продвижение бизнеса в интернете
Связаться с нами
Закрыть
Плюсы и минусы GA4: что нужно знать для перехода на новую систему аналитики

Плюсы и минусы GA4: что нужно знать для перехода на новую систему аналитики

#аналитика
23 июня 1298 просмотров 15 минут на чтение

Universal Analytics перестанет получать поддержку от Google 1 июля 2023 года.  Все новые данные будут доступны только в Google Analytics 4. Если вы еще не перешли на новую систему аналитики, сейчас самое время запрыгнуть в последний вагон. Софья Попова, аналитик в агентстве MediaNation, рассказала, с какими сложностями придется столкнуться, и чем GA4 лучше UA.

С какими трудностями можно столкнуться при переходе

При переходе с Universal Analytics на GA4 следует учесть несколько сложностей и недостатков:

1. Ограниченная обратная совместимость

Она может привести к тому, что некоторые настроенные отчеты и настройки придется пересматривать и настраивать заново.

2. GA4 не обладает полным набором функций

Аналитикам недоступны некоторые продвинутые возможности, которые были в Universal Analytics. Это может ограничить функциональность.

3. Переход на GA4 потребует времени и ресурсов для обучения и адаптации

Использование нового интерфейса и методологии GA4 может быть сложным для пользователей, привыкших к предыдущей версии Universal Analytics. Одновременно, необходимо учесть ограничения в исторических данных, поскольку они не могут быть полностью переданы при переходе на GA4, что может затруднить анализ долгосрочных трендов и сравнительную аналитику.

4. Ограниченная поддержка сторонних интеграций

Некоторые интеграции и плагины могут быть несовместимы с GA4 или требовать дополнительных настроек и обновлений.

Перед переходом на GA4 необходимо тщательно оценить все эти факторы, провести планирование и подготовку, чтобы минимизировать возможные сложности и обеспечить более гладкий процесс перехода на новую версию аналитической системы.

Улучшенные возможности в Google Analytics 4

При первоначальной настройке вам необходимо убедиться, что вы используете все доступные варианты в настройках «свойства». Google уже включил большинство из них, но я рекомендую вам проверить их для подтверждения.

1. Привязка продуктов

Последний пункт в настройках «свойства» — это «Привязка продуктов». Она позволяет связать продукты с Google-продуктами, такими как «Консоль поиска» или Google Ads. Это поможет вам получать более точные данные, устанавливая связи между различными продуктами Google. Процесс привязки продуктов в GA4 аналогичен тому, который использовался в Universal Analytics.

Кроме того, в GA4 вы можете бесплатно связывать свои учетные записи Google Merchant, Google Optimizer и BigQuery.

2. Доступная персонализация

Возможно, самым недооцененным преимуществом GA4 является его способность настроить платформу в соответствии с вашими требованиями.

Конечно, вы можете настроить панель GA4 по своему усмотрению, но, будучи пользователем UA, вы не можете наслаждаться свободой, которую получаете от Universal Analytics.

С помощью библиотеки вы можете получить другие опции персонализации, такие как изменение названия коллекций и тем во вторичной навигации.

3. Исследования

Создавайте настраиваемые отчеты для панели управления с помощью функции «Исследования» в GA4. С помощью исследований вы можете настраивать персонализированную панель управления и воронку с помощью пользовательского интерфейса Data Studio.

4. Мощные возможности машинного обучения в GA4

Современный цифровой мир не обходится без применения искусственного интеллекта. В предыдущей версии Universal Analytics мы уже имели опыт работы с некоторыми инструментами машинного обучения, которые были внедрены в 2018 году и помогали пользователям выявлять тенденции в их данных и получать быстрые ответы через поиск.

GA4 полностью основывается на мощности машинного обучения, чтобы сделать процесс анализа данных еще более удобным и эффективным.

5. Обнаружение аномалий

Одной из ключевых особенностей Google Analytics 4 (GA4) является механизм обнаружения аномалий, который позволяет быстро выявлять статистические отклонения в данных. Это полезная функция, которая помогает обнаруживать необычные изменения или паттерны в данных. Для обнаружения аномалий необходимо иметь достаточное количество исторических данных, чтобы создавать предиктивные модели. Это приводит нас к следующей новой возможности — предиктивной аналитике

6. Предиктивная аналитика

Ранее, для доступа к предиктивной аналитике требовалось использовать платные инструменты, но теперь GA4 предлагает встроенную предиктивную аналитику. Она позволяет расчитывать такие показатели, как Life Time Values, вероятность оттока, анализ целостности, вероятность траты средств и другие. Предиктивная аналитика в GA4 использует мощь машинного обучения для анализа данных и предоставления прогнозов о будущих результатов.

7. Атрибуция

Google внедрил инструменты многоканальной атрибуции еще до появления GA4. В 2019 году был запущен проект Attribution, который предоставляет пользователю доступ к набору инструментов для анализа и определения вклада различных источников в конверсии.

GA4 позволяет вам просматривать раздел «Реклама» в основной навигации. При выборе этой кнопки вы сможете найти все схемы атрибуции. Здесь вы найдете пути конверсии, инструмент сравнения моделей, время до конверсии и точки контакта с конверсией.

Заключение

Сейчас настал подходящий момент для перехода на новую систему аналитики Google Analytics 4. Эта система предлагает множество новых функций и возможностей, которые помогут вам получить более точные и полезные данные о вашем веб-сайте и его посетителях. Переход на новую систему может показаться сложным и требующим времени и ресурсов, но это вложение будет оправдано в долгосрочной перспективе.

Для пользователей, которые рассматривают переход на новую систему аналитики, вот несколько советов:

  • Во-первых, ознакомьтесь с руководством и возможностями ассистента настройки, предоставленными разработчиками систем аналитики. Это поможет вам понять основные концепции и функции новой системы.
  • Во-вторых, начните с постепенного внедрения новых возможностей и функций. Не пытайтесь перенести все аналитические процессы сразу. Выберите несколько ключевых областей или отчетов, которые вы хотели бы улучшить, и сосредоточьтесь на их настройке и использовании в новой системе.
  • И наконец, будьте готовы к обучению и освоению новых инструментов. Переход на Google Analytics 4 может потребовать от вас изучения новых интерфейсов, методологий и подходов к анализу данных. Будьте открытыми для обучения и не бойтесь задавать вопросы или обращаться за помощью, если у вас возникают затруднения.

Переход на Google Analytics 4 потребует усилий, но они будут вознаграждены: GA4 откроет вам новые возможности для понимания и оптимизации своего веб-ресурса. Кроме того, чем раньше вы совершите переход на GA4, тем больше исторических данных будет доступно в обновленной системе аналитики.

Узнайте больше про сквозную и предиктивную аналитику. Посмотрите выпуск с руководителем отдела аналитики MediaNation Александром Вахтиным и аналитиком больших данных Романом Святовым: 


Не пропустите новые интересные статьи. Подписывайтесь на наш Телеграм-канал и группу ВКонтакте

Другие статьи по теме

27 июня 4633 просмотра 7 минут
#аналитика
Выгрузка данных из Яндекс.Директ с указанием условия подбора (корректировки) трафика
Зачастую перед аналитиком встает задача глубокого исследования данных о производительности рекламных кампаний в Яндекс.Директе.
30 декабря 2290 просмотров 15 минут
#аналитика#Веб-аналитика
08 октября 4074 просмотра 7 минут
#аналитика
17 сентября 47559 просмотров 7 минут
#аналитика#Веб-аналитика
Что такое веб-аналитика и как настроить веб-аналитику для сайта
Почти все сайты подключены к системам Яндекс.Метрики и Google Analytics. Счетчики установлены, отчеты создаются. Правда, во многих случаях аналитика заканчивается именно на этом этапе. Как организовать действительно эффективную работу по веб-аналитике сайта и сделать ее важной частью бизнеса – в нашем лонгриде.
15 января 14680 просмотров 6 минут
#аналитика
06 октября 7317 просмотров 5 минут
#аналитика#Разработка#Веб-аналитика
Что такое Big Data: как работать с большими данными
Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.
10 сентября 3691 просмотр
#аналитика
Customer Journey Map: что это, зачем, источники информации, где и как визуализировать
«Клиент редко покупает то, что бизнес ему продает», – сказал Питер Друкер, один из известных теоретиков менеджмента. Многие клиенты вкладывают другие смыслы в ваши товары и приходят к покупке с помощью тех каналов, которым вы, возможно, не уделяли внимание.
Центральный офис в Москве
8 (495) 215-10-97 Пн-Пт: с 10:00 до 19:00
Наверх