Google Universal Analytics VS GA4

Google Analytics 4 (o GA4) è una versione completamente nuova di Google Analytics.

L’obiettivo di questo articolo è di analizzare le principali differenze tra Google Analytics 4 e la versione precedente di Google Analytics, probabilmente maggiormente conosciuta ed utilizzata,
evidenziando funzionalità chiave di cui è necessario essere a conoscenza come Digital Marketer o Data Analyst.

Cosa rende unico Google Analytics 4

Nel lontano 2013 è stata lanciata l’ultima versione di Google Analytics, chiamata “Universal Analytics”.

A quel tempo, era necessario il tuo codice di monitoraggio per migrare alla nuova versione,
ma tutto il resto è rimasto più o meno lo stesso.

Sfortunatamente, questo non è vero per l’aggiornamento a Google Analytics 4.
I dati vengono raccolti in modo diverso, archiviati in modo diverso e persino visualizzati in modo diverso.
Tutto questo cambiamento può essere frustrante, ma GA4 è un po’ più avanzato rispetto alla versione precedente.

I Digital Marketer che migrano alla nuova versione saranno premiati con uno strumento di Analytics
che fornisce una migliore rappresentazione del comportamento degli utenti,
rispetta le preferenze sulla privacy degli utenti e consente di dedicare meno tempo alla raccolta e all’aggregazione dei dati.

Ciò è possibile grazie a tre tecnologie su cui Google ha lavorato negli ultimi anni:

Analytics Firebase

Il primo è Firebase Analytics.
Firebase è una suite di prodotti per lo sviluppo di app mobili che Google ha acquisito nel 2014.
Firebase Analytics utilizza qualcosa chiamato “modello di dati basato sugli eventi” per descrivere meglio il comportamento
e misurare il coinvolgimento degli utenti.
Approfondiremo l’argomento successivamente nell’articolo,
ma la cosa importante da sapere su Firebase Analytics è che rappresenta il backend per Google Analytics 4,
ciò significa che i dati acquisiti su entrambi i siti Web e le app native ora condividono un unico formato.

Segnali di Google

La seconda tecnologia su cui si basa GA4 è Google Signals.
Probabilmente hai già sentito parlare di Google Signals perché questo è il software di identità
che utilizza gli account Google per riconoscere gli utenti che hanno effettuato l’accesso.
È lo stesso metodo che Google utilizza dietro le quinte per creare il pubblico
e Google Analytics 4 può ora utilizzare questa funzione per riconoscere gli utenti invece di fare affidamento sui cookie proprietari.

Il tag globale del sito

Infine, terzo ed ultimo aspetto, anche Google Analytics 4 si basa sul tag globale del sito.
Il vantaggio di questa tecnologia è che ti consente di apportare modifiche all’interfaccia utente
che modificano effettivamente il codice distribuito sul tuo sito web.
Ad esempio, con GA4 puoi attivare una funzione per monitorare quando gli utenti riproducono un video di YouTube
e il codice per farlo verrà automaticamente distribuito al tuo sito senza modifiche nel tag manager.
Quindi questa è una panoramica di alto livello e ci sono molte cose di cui possiamo parlare in seguito.
Ma vorrei approfondire un po’ quella che considero la più importante di queste funzionalità: il modello di dati basato sugli eventi.

Il modello Event Data-Driven

Andiamo ad analizzare i problemi principali legati alla precedente versione di Google Analytics
ed in particolare le principali metriche ad esso collegato:

Il problema con le sessioni

Il problema principale è che il concetto di sessione può essere difficile da applicare alle app mobili e a pagina singola,
perché il fatto è che le app sono più variabili dei siti Web tradizionali
e le ipotesi che facciamo su come gli utenti sperimentano il Web lo fanno non sempre vale per il modo in cui gli utenti sperimentano un’applicazione.

Ad esempio, se sei uno sportivo, potresti aprire un’app mobile per monitorare la tua velocità, lo sforzo,
il battito cardiaco e lasciarla funzionare in background per ore.
Quante sessioni dovrebbe creare?
La frequenza di rimbalzo e le pagine per sessione sono misure di coinvolgimento davvero utili in questa situazione?

In che modo il modello Event Data-Driven risolve questo problema

La soluzione a questi problemi è il modello di dati basato sugli eventi,
perché elimina il concetto di tipo di hit (social, pageview, transazione, ecc.)
e lo sostituisce con tre semplici componenti: eventi, parametri dell’evento e proprietà dell’utente.

Questo può sembrare un piccolo cambiamento,
ma elimina tutte le ipotesi che abbiamo fatto in precedenza sui dati provenienti dalle App,
che rappresenteranno il futuro in termini di user utilization.
Quando succede qualcosa, viene tracciato con un evento (es. link_clicked).
I parametri sono solo informazioni che descrivono l’evento (link_text).
E le proprietà dell’utente sono semplicemente informazioni che descrivono l’utente che ha avviato l’evento (current_customer). Questo è tutto.

Google non ha inventato il modello di dati basato sugli eventi (numerosi prodotti lo applicano da anni alle app mobili),
ma con la quota di mercato di Google, GA4 sarà la prima volta che verrà applicato su così larga scala.
Quindi è un nuovo concetto per la maggior parte dei marketer.

L’impatto di questi cambiamenti è che le visualizzazioni di pagina
e le sessioni non sono più gli elementi costitutivi fondamentali di una volta.
Esistono ancora, ma non è necessario utilizzarli dove non hanno senso
perché l’attenzione si è spostata su utenti ed eventi.
Come puoi vedere nella nuova schermata Home per GA4 di seguito,
la metrica più importante nei rapporti di Google Analytics 4 è cambiata da sessioni a utenti.

Google ha parlato per anni di enfatizzare gli utenti sulle sessioni, ma GA4 forza davvero questo cambiamento. Il modello di dati basato sugli eventi consente inoltre una serie di nuove dimensioni e metriche che possono essere generate senza fare affidamento sul concetto di sessione. Ci sono diversi esempi di questo, ma il primo che voglio condividere è il passaggio da “obiettivi” a “eventi di conversione”.

Dagli obiettivi agli eventi di conversione

Come ricorderete, un utente completa un obiettivo in Google Analytics quando intraprende un’azione durante la sessione.
Se l’azione viene intrapresa più volte durante la sessione,la conteggeremo comunque come un singolo completamento dell’obiettivo.

GA4 ha eliminato il concetto di obiettivo e lo ha sostituito con eventi di conversione.

Un evento di conversione è semplicemente qualsiasi evento che hai contrassegnato come importante per la tua attività.
Quindi questo potrebbe essere un evento per indicare che un modulo per i lead è stato inviato,
un video è stato completato, è stato fatto clic su un elemento o qualsiasi altra cosa.
Quando i dati vengono inviati a Google Analytics 4,
il rapporto “Configura > Eventi” verrà popolato con tutti i nomi degli eventi che sono stati ricevuti.
E’ possibile inviare fino a 500 eventi unici
e semplicemente attivare il pulsante di opzione per contrassegnare qualsiasi evento come conversione da qui.
Una volta fatto ciò, sara’ possibile importare queste conversioni in Google Ads proprio come importi un obiettivo.

Acquisizione vs. re-engagement

Quando ci si appresta alla valutazione attraverso i canali di traffico,
come questi ultimi stanno performando in ottica conversioni,  il rapporto “Acquisizione utenti”,
le conversioni utilizzeranno il modello “First touch attribution”,
ovvero attribuire come conversione cio’ che e’ stata la prima azione dell’utente.
Se la scelta invece ricade sul rapporto “Acquisizione traffico”,
le tue conversioni utilizzeranno il modello di attribuzione “last touch”.

Ci sono tre cose importanti che da sapere sugli eventi di conversione:
 

  1. Ogni utente puo’ completare diversi eventi di conversione all’interno di una sessione
  2. Ogni evento di conversione deve avere un nome univoco in modo che possa essere contrassegnato come una conversione unica
  3. L’appartenenza ad un pubblico può attivare un evento di conversione

Questo ci porta al nostro prossimo argomento: il pubblico.

Pubblico

La vecchia versione di Google Analytics permetteva di creare segmenti di utenti
(ad esempio: tutti gli utenti che hanno aggiunto un articolo al carrello ma non hanno effettuato un acquisto).
Quindi è possibile condividere quel segmento a un pubblico con Google Ads per il remarketing
e l’identificazione di un pubblico simile.

In Google Analytics 4, il concetto di segmento è stato unito al concetto di pubblico.
I segmenti di pubblico possono essere applicati a qualsiasi rapporto e possono anche essere condivisi con Google Ads.

Un altro aspetto importante e differenziante dei segmenti di pubblico avviene al momento della creazione degli stessi,
i quali sono automaticamente condivisi con tutti gli altri che hanno accesso alla proprieta’ di Google Analytics 4.
Quindi non è necessario passare i link ai colleghi in modo che possano scaricare il pubblico utilizzato.

Predictive audience

Google ha lanciato una novità al riguardo, ovvero una serie di segmenti di pubblico predittivi
che possono essere generati automaticamente
(che sono simili ai segmenti di pubblico intelligenti con cui potresti avere familiarità). Questi segmenti di pubblico utilizzano l’apprendimento automatico di Google per valutare la probabilità
che un utente effettui un acquisto o un abbandono del carrello entro i prossimi 28 giorni
in modo da poter investire il budget di remarketing per raggiungere i clienti che avranno il maggiore impatto.

Questo rappresenta il quanto per il discorso pubblico. Passiamo ora a parlare di metriche per l’engagement.

Nuove Engagement metrics

Come analizzato precedentemente, le metriche rilevanti rispetto alla versione precedente di Universal Analytics, sono cambiate.

Le principali metriche di permanenza sul sito web (bounce rate, durata della sessione, pagine visitate etc)
sono state sostituite da una nuova e molto importante metrica
che viene registrata automaticamente in GA4 chiamata “engagement time”,
che è la quantità di tempo in cui l’utente ha visualizzato attivamente i tuoi contenuti.
Se l’utente utilizza un’app per dispositivi mobili, questa è l’ora in cui l’app era in primo piano.
E su un sito Web, questo sarebbe il momento in cui la scheda del browser e’ stata attiva.

Google Analytics 4 utilizza quindi questa metrica per calcolare: sessioni attive.

Sessioni attive e tasso di coinvolgimento

Una sessione attiva è una sessione con più di 10 secondi di tempo di coinvolgimento.
E’ possibile poi dividere il numero di sessioni con coinvolgimento registrate durante un arco temporale
per il numero totale di sessioni per calcolare un’altra nuova metrica “tasso di coinvolgimento”.
Questa è la metrica che verra’ utilizzata in sostituzione della frequenza di rimbalzo in GA4.

Il tasso di coinvolgimento è una metrica molto più utile per misurare il coinvolgimento degli utenti,
in particolare con siti come blog e agenzie di stampa
in cui una sessione di successo può includere solo una singola visualizzazione di pagina.

Utenti attivi

Ora vogliamo sottolineare che le sessioni di coinvolgimento e il tasso di coinvolgimento
sono entrambe metriche basate sulla sessione.
Le sessioni non sono scomparse con GA4, nonostante la maggiore enfasi sugli utenti.
Ma abbiamo anche una nuova metrica chiamata “Utenti attivi”.

Un utente attivo è qualcuno che ha avuto almeno 1 sessione di coinvolgimento durante l’intervallo di date che hai selezionato.

Privacy

Nuovi controlli della privacy

Per iniziare, Google Analytics 4 fornisce un lungo elenco di nuovi controlli sulla privacy
che i professionisti del marketing possono utilizzare per assicurarsi di essere conformi alle normative più recenti.

Disabilita la personalizzazione degli annunci

La prima è l’opzione per disabilitare la personalizzazione degli annunci.
Questo è utile per i professionisti del marketing che desiderano utilizzare Google Analytics
per comprendere il comportamento degli utenti, ma che non intendono creare segmenti di pubblico per il remarketing.
In questo caso, un utente con autorizzazioni “Modifica” può disabilitare completamente i segmenti di pubblico
per il remarketing in modo che nessuno in azienda possa attivarlo.

Tuttavia, i digital marketer (come te) hanno anche la libertà di attivarlo solo all’interno di aree geografiche specifiche.
Quindi, ad esempio, ora è possibile disabilitare la personalizzazione degli annunci all’interno dell’UE,
ma continuare a utilizzare questa funzione per tutti gli altri utenti.

Escludere Eventi dalla personalizzazione

Ma anche all’interno di un’area geografica in cui utilizzi la personalizzazione degli annunci,
puoi escludere eventi specifici che potrebbero essere di natura privata
in modo che non possano essere utilizzati per generare pubblico.

I siti Web e le app che raccolgono informazioni mediche sono un buon caso studio per questo.
Se hai un evento che identifica che l’utente ha generato un appuntamento con un medico,
puoi scegliere di contrassegnare questo evento come “NPA” (non per la personalizzazione)
in modo che nessuno nel tuo team possa creare un pubblico che consideri questo punto dati.

In che modo Google Analytics 4 sta abbracciando la privacy degli utenti

Penso che sia importante sottolineare che l’abilitazione di molti di questi controlli sulla privacy creerà lacune nei tuoi dati.

In risposta, Google ha annunciato due funzionalità che arriveranno presto su GA4:
Reporting Identity e Conversion Modeling.
Quindi vorrei concludere con una rapida panoramica di ciò che sappiamo su queste funzionalità
e su come funzioneranno una volta rilasciate.

Reporting Identity

Google Analytics, solitamente, identifica un utente sul Web impostando un cookie (chiamato ID cliente)
o utilizzando qualcosa chiamato I dell’app in un app mobile.

Se sei abbastanza fortunato da avere utenti registrati sul tuo sito,
hai la possibilità di impostare il tuo identificatore univoco per gli utenti (chiamato ID utente).
Il vantaggio di fare ciò è che puoi vedere la frequenza con cui gli utenti accedono al tuo sito da diversi dispositivi.

In questo momento, sulle impostazioni della tua proprietà e su “Segnalazione identità” ci sono due opzioni:
“Solo per dispositivo” (che significa che stai utilizzando solo l’ID cliente e non hai utenti registrati),
o “Per ID utente, Google Signals e quindi dispositivo”.

Come accennato in precedenza, questa funzione sarà disponibile per gli utenti che hanno effettuato l’accesso a un account Google sul proprio dispositivo e hanno attivato la personalizzazione degli annunci (quindi non tutti).
Se abiliti questa funzione, GA4 utilizzerà comunque l’ID utente, se disponibile,
poiché è il modo più accurato per identificare un utente.
Tuttavia, se l’ID utente non è disponibile e Google Signals lo è,
GA4 utilizzerà Google Signals per identificare l’utente.

Di conseguenza, sarà possibile identificare una parte dei tuoi utenti su tutti i dispositivi,
anche se non hanno effettuato l’accesso.
Questo è importante perché significa che saranno generati dati molto completi
per il piccolo sottoinsieme dei tuoi utenti che hanno effettuato l’accesso a Google,
utilizzando Chrome e aver abilitato la personalizzazione degli annunci.

Avere buone informazioni su questo piccolo sottoinsieme degli utenti aiuterà a colmare le lacune di dati
che esistono nel resto della popolazione di utenti.
Questa operazione in GA4 viene definita chiama “Conversion Modelling”.

Conversion Modelling

Il Conversion Modelling è un concetto diverso dal modello di attribuzione.
L’idea è che Google utilizzi l’apprendimento automatico per colmare le lacune che esistono nei dati acquisiti.
Quindi, ad esempio, se sappiamo che Safari sta segnalando 100 utenti sul sito il mese scorso,
potremmo stimare che probabilmente ne avevi solo 80 perché 20 di questi erano lo stesso utente con i cookie eliminati.

Lo svantaggio di questo approccio è che diventeremo più dipendenti dagli algoritmi e dai dati stimati.
Il vantaggio è che possiamo rispettare la richiesta di privacy di un utente
senza la preoccupazione che i nostri dati siano meno utili per prendere decisioni di marketing.

Come iniziare con Google Analytics 4

Se sei arrivato così lontano, speriamo di averti convinto a iniziare con Google Analytics 4.
Il mio consiglio è di iniziare oggi, ma con calma. Se utilizzi una versione precedente di Google Analytics,
puoi aggiungere i tag di Google Analytics 4 a un sito web senza influire sull’implementazione di Google Analytics esistente.

Il nostro consiglio è di applicare un doppio tag al tuo sito,
in modo che i dati vengano inviati a entrambe le versioni di Google Analytics per circa 6 mesi.
Ciò ti consentirà di continuare a utilizzare la vecchia versione di Google Analytics per i tuoi rapporti quotidiani
e di dedicare circa un’ora alla settimana a esaminare le nuove metriche e a estrarre rapporti da GA4.
Pianifica di passare completamente a GA4 completamente nel 2022 rimuovendo i vecchi tag.

Fonte: Search Engine Land

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