Jakie są różnice pomiędzy Google Analytics a GA4?

Google Analytics oraz GA4 to narzędzia analityczne oferowane przez Google, które służą do monitorowania i analizowania ruchu na stronach internetowych oraz aplikacjach mobilnych. Chociaż GA4 jest następcą Universal Analytics, obie wersje różnią się w wielu aspektach, takich jak podejście do zbierania danych, interfejs użytkownika oraz metody raportowania. W tym wprowadzeniu przyjrzymy się kluczowym różnicom między tymi dwoma narzędziami oraz ich wpływowi na strategie analityczne.

Spis treści

• 1. Historia i ewolucja Google Analytics
• 2. Struktura danych i metryki
• 3. Śledzenie użytkowników
• 4. Nowe funkcje i narzędzia w GA4
• 5. Integracja z innymi platformami
• 6. Zalety i wady obu wersji
• 7. Wnioski i rekomendacje

1. Historia i ewolucja Google Analytics

Google Analytics, jedno z najpopularniejszych narzędzi analitycznych na świecie, ma swoją historię, która sięga 2005 roku. Wtedy to Google nabyło firmę Urchin Software Corporation, która była pionierem w dziedzinie analizy internetowej. Zakup ten stał się fundamentem dla rozwoju Google Analytics. Pierwsza wersja Google Analytics, oparta na technologii Urchin, została uruchomiona w listopadzie 2005 roku, oferując narzędzia do śledzenia i analizowania danych dotyczących ruchu na stronie internetowej.

W 2007 roku Google wprowadziło nową wersję Analytics, która przyniosła przede wszystkim bardziej zaawansowane możliwości raportowania oraz interfejs użytkownika. Kolejne modernizacje miały miejsce w latach 2009 i 2011, dodając funkcje takie jak śledzenie wydarzeń, celów konwersji i zaawansowane segmenty użytkowników. Platforma szybko stała się standardem w branży, oferując wszechstronne narzędzia analizy dla małych i dużych firm na całym świecie.

W 2012 roku Google wprowadziło Universal Analytics, który zmienił sposób gromadzenia danych i umożliwił śledzenie użytkowników na różnych urządzeniach. Universal Analytics wprowadził również nowy model pomiaru, który opierał się na współczesnych standardach technologicznych, takich jak lepsza integracja z innymi produktami Google i większa elastyczność w dostosowywaniu kodu śledzenia do indywidualnych potrzeb użytkowników.

W 2020 roku Google uruchomiło kolejną ważną aktualizację – Google Analytics 4 (GA4). GA4 różni się zasadniczo od poprzednich wersji nie tylko pod względem interfejsu, ale również modelu gromadzenia i przetwarzania danych. Ta najnowsza iteracja wprowadza nowy model oparcia na danych zdarzeń, co pozwala na bardziej kompleksowe śledzenie interakcji użytkowników z witryną. Nowe funkcje GA4 obejmują zaawansowane raportowanie oparte na sztucznej inteligencji, lepsze śledzenie między platformami i lepszą zgodność z przyszłymi regulacjami prawnymi dotyczącymi prywatności.

Google Analytics od momentu swojego powstania przeszło szereg istotnych zmian i ulepszeń, które odzwierciedlają ewolucję i rosnące potrzeby rynku analityki internetowej. Z każdą kolejną aktualizacją, Google starał się dostosować swoje narzędzia do zmieniających się trendów technologicznych i wymogów użytkowników, co pozwoliło na utrzymanie Google Analytics jako lidera w branży analizy danych. Wprowadzenie GA4 jest kolejnym krokiem w tej ewolucji, oferując użytkownikom bardziej zaawansowane i precyzyjne narzędzia do analizy ich działań online.

2. Struktura danych i metryki

Porównując Google Analytics (GA) z Google Analytics 4 (GA4), kluczowym elementem różnicującym te dwie platformy jest struktura danych i metryki, które są podstawą ich działania. Tradycyjne Google Analytics, znane również jako Universal Analytics (UA), zbierało dane głównie w oparciu o sesje i przeglądarki, co oznaczało śledzenie interakcji użytkowników w ramach pojedynczych sesji. GA4, natomiast, wprowadza całkowicie nowy paradygmat, skoncentrowany na zdarzeniach, co pozwala na bardziej precyzyjne śledzenie interakcji użytkowników, bez względu na platformę czy urządzenia.

• Metryki oparte na sesjach vs. Zdarzenia: W Universal Analytics, kluczowymi metrykami były sesje, odsłony stron, współczynnik odrzuceń itp. W ramach sesji śledzone były różne interakcje użytkownika, z naciskiem na wizyty na poszczególnych stronach. GA4 zrywa z tą tradycją i koncentruje się na zdarzeniach. Każda interakcja użytkownika, taka jak kliknięcie, przewijanie strony, czy konwersja, jest rejestrowana jako zdarzenie (event), co daje bardziej granulowany wgląd w zachowania użytkowników i pozwala na lepsze dostosowanie analiz do rzeczywistych działań użytkowników.

• Brak współczynnika odrzuceń: W GA4 nie istnieje tradycyjny współczynnik odrzuceń. Zamiast tego, wprowadzono nowy wskaźnik „Zaangażowane sesje” (Engagement Rate), który jest bardziej adekwatny do analizy zaangażowania użytkowników. Współczynnik zaangażowania mierzy, czy użytkownicy podejmują aktywne działania na stronie, co daje bardziej wartościowy wgląd w ich interakcje z treścią.

• Nowe wskaźniki i uprawienia: GA4 wprowadza wiele nowych wskaźników, których nie było w UA, takich jak aktywne użytkownicy, wyjścia z sesji, cele użytkowników, oraz czas rzeczywisty spędzony na stronie dla poszczególnych zdarzeń. Te metryki zapewniają bardziej kompleksowe zrozumienie działań i intencji użytkowników, co jest kluczowe dla bardziej wyrafinowanej analizy.

W kontekście struktury danych, GA4 wykorzystuje także inne podejście do gromadzenia i przechowywania danych. W UA dane były gromadzone w różnych typach trafień (hits), takich jak odsłony stron, zdarzenia, zakupy e-commerce, oraz inne rodzaje interakcji, co wymagało od użytkowników konfigurowania skomplikowanych parametrów. GA4 używa modelu opartego wyłącznie na zdarzeniach, dzięki czemu każda interakcja jest przechowywana i przetwarzana w jednolity sposób.

• Modele ekploracji: GA4 wprowadza zaawansowane modele eksploracji, które umożliwiają bardziej elastyczne analizowanie danych. Możliwość definiowania własnych zdarzeń i parametrów pozwala na dostosowanie analizy do specyficznych potrzeb biznesowych, co zwiększa precyzję i wartość analiz.

• Magazynowanie danych: GA4 umożliwia magazynowanie i analizowanie danych z różnych źródeł, takich jak aplikacje mobilne i strony internetowe, w ramach jednego strumienia danych. To zintegrowane podejście pozwala na lepsze zrozumienie ścieżek użytkowników i zachowań, bez konieczności łączenia danych z różnych platform.

3. Śledzenie użytkowników

Śledzenie użytkowników to jedno z kluczowych zadań każdego specjalisty ds. analizy danych. Zrozumienie, jak użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną, jest niezbędne do optymalizacji i poprawy doświadczeń użytkownika. W kontekście śledzenia użytkowników, Google Analytics a GA4 różnią się znacząco pod kilkoma kluczowymi względami.

Google Analytics, w wersji Universal Analytics, bazuje głównie na sesjach i odsłonach. Model sesyjny polega na grupowaniu interakcji użytkownika w trakcie jednej wizyty na stronie internetowej. Sesje te mają określony czas trwania, a każda interakcja (kliknięcie, przewijanie, wyjście itp.) w trakcie jednej sesji jest rejestrowana jako jeden zbiorczy segment danych. Conversje, takie jak wypełnienie formularza lub dokonanie zakupu, są również przypisane do poszczególnych sesji.

• Śledzenie oparte na sesjach: Pozwala to na analizę tego, jak użytkownicy korzystają z witryny w trakcie konkretnej wizyty, ale jest ograniczone w kontekście analizy długoterminowej.

• Zdarzenia są zależne od parametrów sesji: W Universal Analytics każde zdarzenie musi być przypisane do danej sesji, co może ograniczać elastyczność w analizie konkretnych zachowań użytkowników.

Z kolei GA4 wprowadza bardziej złożony i nowoczesny model śledzenia, oparty na użytkownikach i zdarzeniach. W tym podejściu, każda interakcja użytkownika w witrynie jest traktowana jako osobne zdarzenie, które może być niezależne od konkretnej sesji. GA4 skupia się na śledzeniu pełnego cyklu życia użytkownika – od pierwszej wizyty, poprzez interakcje, aż do powrotów i kolejne wizyty.

• Śledzenie oparte na użytkownikach: Użytkownicy są identyfikowani za pomocą unikalnych identyfikatorów, które pozwalają na precyzyjne monitorowanie ich zachowań w różnych sesjach i urządzeniach.

• Elastyczność w definicji zdarzeń: GA4 umożliwia tworzenie niestandardowych zdarzeń zgodnie z potrzebami analitycznymi, co pozwala na bardziej szczegółową i dostosowaną analizę zachowań użytkowników.

Jednym z największych atutów GA4 w kontekście śledzenia użytkowników jest zdolność do integracji danych z różnych źródeł i urządzeń. Dzięki identyfikatorom dedykowanym użytkownikom, GA4 może łączyć dane z różnych urządzeń (np. komputera, smartfona, tabletu), co pozwala na bardziej kompleksową analizę zachowań użytkowników. Ponadto, GA4 wprowadza mechanizmy oparte na uczeniu maszynowym, które mogą automatycznie identyfikować i analizować kluczowe wzorce zachowań użytkowników.

• Zintegrowane śledzenie urządzeń i sesji: Umożliwia to lepsze zrozumienie podróży użytkownika między różnymi urządzeniami i platformami.

• Zaawansowane mechanizmy uczenia maszynowego: Używanie algorytmów do przewidywania zachowań użytkowników i identyfikowania kluczowych trendów.

Podsumowując, podczas gdy Google Analytics w wersji Universal Analytics oferuje solidne narzędzia do analizy witryny oparte na sesjach, GA4 oferuje bardziej fleksyjne i wszechstronne podejście do śledzenia użytkowników. Dzięki modelowi opartemu na zdarzeniach i użytkownikach, specjalista ds. analityki danych może uzyskać znacznie bardziej szczegółowe i dynamiczne dane, umożliwiające podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych.

4. Nowe funkcje i narzędzia w GA4

GA4 wprowadza wiele nowych funkcji i narzędzi, które znacząco różnią się od tych występujących w tradycyjnym Google Analytics. Nowa wersja platformy analitycznej Google jest stworzona z myślą o zbieraniu bardziej szczegółowych i kompleksowych danych, co czyni ją bardziej dostosowaną do zmieniających się realiów cyfrowego marketingu i analityki internetowej.

Przede wszystkim, GA4 oferuje zaawansowane opcje raportowania, które są bardziej elastyczne i złożone w porównaniu do swojego poprzednika. Użytkownicy mogą korzystać z narzędzi takich jak „Data Streams”, które umożliwiają zbieranie danych z różnych źródeł, w tym stron internetowych i aplikacji mobilnych, w jednym miejscu. Dzięki temu analiza danych jest bardziej spójna i całościowa. GA4 wdraża także nowy system zarządzania zdarzeniami (Events), który pozwala na bardziej szczegółowe śledzenie akcji użytkowników bez konieczności kodowania i definiowania celów jak w klasycznym Google Analytics.

Kolejnym istotnym aspektem jest rozbudowana funkcja analizy predykcyjnej. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, GA4 może prognozować przyszłe zachowania użytkowników, takie jak potencjalne zakupy czy prawdopodobieństwo opuszczenia strony. Predyktywne metryki i analizy pozwalają marketerom na bardziej precyzyjne i efektywne planowanie strategii marketingowych. Co więcej, GA4 daje możliwość integracji z narzędziami Google Ads, co umożliwia tworzenie i zarządzanie kampaniami reklamowymi w oparciu o zaawansowane analizy i prognozy.

• Nowe typy raportów: GA4 wprowadza nową strukturę i typologię raportów, które są bardziej dostosowane do analizy zachowań użytkowników na różnych etapach ścieżki zakupowej.
• Teksty wielowymiarowe: GA4 pozwala użytkownikom na tworzenie niestandardowych raportów i analiz w oparciu o różne wymiary i wartości, co pozwala na bardziej szczegółowe i wszechstronne zrozumienie danych.
• Pomiary międzyplatformowe: Jedna z ważniejszych nowości GA4 to zdolność do zbierania danych z różnych platform, co pozwala na śledzenie użytkowników niezależnie od urządzeń, z jakich korzystają.
• Integracja z BigQuery: GA4 jest ściśle zintegrowana z BigQuery, co umożliwia zaawansowaną analitykę danych i tworzenie bardziej skomplikowanych zapytań SQL na dużych zbiorach danych.

Podsumowując, nowe funkcje i narzędzia w GA4 znacząco rozszerzają możliwości analityczne i raportowania w porównaniu do klasycznego Google Analytics. Dzięki zaawansowanym funkcjom predykcyjnym, lepszej integracji międzyplatformowej oraz nowym narzędziom raportowania, GA4 daje firmom możliwość bardziej precyzyjnego i efektywnego monitorowania i optymalizacji swoich działań marketingowych.

5. Integracja z innymi platformami

Kiedy porównujemy Google Analytics (GA) i Google Analytics 4 (GA4) z punktu widzenia integracji z innymi platformami, możemy zauważyć znaczące różnice w podejściu obu wersji do tej kluczowej funkcji. Integracja z innymi narzędziami i platformami jest niezbędna dla marketerów, analityków, a także programistów, którzy chcą uzyskać wszechstronny obraz działań użytkowników i wydajności kampanii.

Google Analytics, w swojej klasycznej wersji, oferuje solidne możliwości integracji z wieloma popularnymi narzędziami, w tym z Google Ads, Google Search Console, a także różnymi platformami CRM i systemami do zarządzania treściami (CMS). GA umożliwia łatwe połączenie z Google Tag Manager i Google Data Studio, co pozwala na sprawne zarządzanie tagami oraz tworzenie zaawansowanych raportów i dashboardów.

• Google Ads: Integracja z Google Ads pozwala na import celów, konwersji oraz danych odbiorców z GA do Google Ads. Dzięki temu łatwiej optymalizować kampanie reklamowe na podstawie zgromadzonych danych.
• Google Search Console: Połączenie z Search Console umożliwia dostęp do danych dotyczących wyników organicznych bezpośrednio w interfejsie Google Analytics. Internauci mogą śledzić, które wyszukiwane frazy prowadzą do ich strony i jak ich witryna jest widoczna w wynikach wyszukiwania.
• Google Tag Manager: Ułatwia zarządzanie i wdrażanie tagów analizy, marketingu i reklamowania na stronach internetowych bez ingerencji w kod źródłowy strony.
• Google Data Studio: Narzędzie do wizualizacji danych, które pozwala na tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów na podstawie danych z Google Analytics oraz innych źródeł.

Z drugiej strony, GA4 oferuje nowocześniejsze i bardziej zintegrowane podejście do analizy danych. GA4 jest zaprojektowany z myślą o przyszłości, integrując się nie tylko z tradycyjnymi narzędziami Google, ale także z nowymi platformami i kanałami. GA4 korzysta z zaawansowanej technologii AI i uczenia maszynowego, co umożliwia automatyczne wykrywanie trendów i generowanie prognoz na podstawie zgromadzonych danych.

• Ulepszona integracja z Google Ads: Podobnie jak w przypadku klasycznej wersji, GA4 umożliwia pełną integrację z Google Ads, ale z dodatkowymi możliwościami, takimi jak zaawansowane modele atrybucji, które pomagają dokładniej śledzić ścieżki użytkowników i skuteczność kampanii.
• Firebase: GA4 jest zintegrowany z Firebase, platformą Google do tworzenia aplikacji mobilnych. Dzięki tej integracji użytkownicy mogą śledzić interakcje zarówno w aplikacjach mobilnych, jak i na stronach internetowych, co pozwala na uzyskanie bardziej kompleksowego obrazu działań użytkowników.
• BigQuery: Integracja z BigQuery umożliwia eksportowanie surowych danych z GA4 do tego potężnego narzędzia do analizy danych. BigQuery pozwala na zaawansowaną analitykę, skracając czas przetwarzania dużych zbiorów danych oraz umożliwiając bardziej skomplikowane zapytania i analizy.
• Szeroki zakres integracji z narzędziami innych firm: Dzięki otwartemu API, GA4 ułatwia integrację z różnymi platformami CRM, systemami do zarządzania treściami (CMS), narzędziami do automatyzacji marketingu oraz innymi systemami analityki. To rozszerza możliwości śledzenia i analizy na całym ekosystemie cyfrowym użytkownika.

Podsumowując, GA4 podnosi poprzeczkę, jeśli chodzi o integrację z innymi platformami. Dzięki zaawansowanej technologii i otwartemu API, GA4 oferuje większą elastyczność i możliwości adaptacji do zmieniających się potrzeb biznesowych. Chociaż klasyczny Google Analytics nadal posiada solidne funkcje integracyjne, to GA4 przynosi nową erę analizy danych, której celem jest dostarczenie wszechstronniejszych i bardziej zaawansowanych narzędzi dla dzisiejszych marketerów.

6. Zalety i wady obu wersji

W porównaniu Google Analytics (GA) i Google Analytics 4 (GA4) istnieje wiele zalet i wad, które różnią się w zależności od potrzeb i celów analitycznych użytkowników. Przyjrzyjmy się bliżej, jakie są główne zalety i wady obu wersji.

Zalety Google Analytics

• Dojrzałość narzędzia: Google Analytics jest na rynku od wielu lat i jest dobrze znanym narzędziem. Jego interfejs i funkcje są dobrze zrozumiane przez specjalistów marketingu.
• Szeroki wachlarz funkcji: Oferuje kompleksowe możliwości śledzenia i analizy danych dotyczących użytkowników, w tym pomiary ruchu, dane demograficzne, zachowania użytkowników oraz konwersje.
• Łatwość integracji: Integracja z innymi narzędziami Google, takimi jak Google Ads i Search Console, jest bardzo prosta, co ułatwia zarządzanie kampaniami marketingowymi.
• Dostępność raportów standardowych i niestandardowych: Umożliwia tworzenie niestandardowych raportów oraz korzystanie z gotowych szablonów, co sprawia, że analiza danych jest wygodna i elastyczna.

Wady Google Analytics

• Brak spójności danych: Starsze wersje Google Analytics mogą mieć problemy z dokładnością i spójnością danych, co może prowadzić do nieścisłości w raportach.
• Skomplikowane wdrożenie: Konfiguracja i wdrożenie mogą być trudne dla początkujących użytkowników, co wymaga nauki i doświadczenia z narzędziem.
• Ograniczone możliwości śledzenia: Starsze wersje narzędzia mogą nie obsługiwać nowoczesnych technik śledzenia, takich jak śledzenie zdarzeń użytkowników w czasie rzeczywistym.

Zalety Google Analytics 4 (GA4)

• Lepsza analiza zachowań użytkowników: GA4 oferuje zaawansowane funkcje analizy zachowań użytkowników, w tym śledzenie zdarzeń i interakcji na stronie internetowej oraz w aplikacjach mobilnych.
• Zintegrowane analizy z wieloma platformami: GA4 umożliwia integrację danych z różnych platform, co pozwala na uzyskanie pełniejszego obrazu działań marketingowych.
• Przyszłościowa architektura: Nowoczesna, event-driven architektura GA4 lepiej odpowiada na potrzeby dzisiejszych użytkowników oraz daje większą elastyczność w analizowaniu danych.
• Lepsze śledzenie konwersji: GA4 dostarcza zaawansowane narzędzia do śledzenia i analizy ścieżek konwersji, co pomaga lepiej zrozumieć, jak użytkownicy dojrzewają do zakupu.

Wady Google Analytics 4 (GA4)

• Krzywa uczenia się: Dla użytkowników przyzwyczajonych do GA, przejście do GA4 może być wyzwaniem ze względu na nowe sposoby śledzenia i raportowania danych.
• Niedostępność pewnych funkcji: Chociaż GA4 jest nowoczesnym narzędziem, niektóre funkcje dostępne w klasycznej wersji GA mogą jeszcze nie być dostępne lub być w fazie rozwoju.
• Problemy z migracją: Przeniesienie danych i adaptacja raportów z klasycznego GA do GA4 może wymagać czasu i dostosowania strategii analitycznej.

Podsumowując, zarówno Google Analytics, jak i GA4 mają swoje unikalne zalety i wady. Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od specyfiki biznesu oraz potrzeb analitycznych. GA jest bardziej odpowiedni dla tych, którzy potrzebują stabilnego i dobrze znanego narzędzia. GA4 natomiast będzie lepsze dla firm, które chcą wykorzystać nowoczesne technologie śledzenia i analizy oraz są gotowe na inwestycje w uczenie się nowych funkcji.

7. Wnioski i rekomendacje

Po dogłębnej analizie różnic między Google Analytics a GA4, można wyciągnąć kilka ważnych wniosków oraz przedstawić rekomendacje dotyczące wyboru oraz wdrożenia odpowiednich narzędzi analitycznych.

Po pierwsze, należy zauważyć, że Google Analytics oraz GA4 mają różne podejścia do zbierania i analizowania danych. Google Analytics klasyczne skupia się na sesjach i odsłonach, co jest bardziej zrozumiałe dla użytkowników przyzwyczajonych do tradycyjnych metod analizy ruchu. Z kolei GA4 wprowadza podejście oparte na użytkownikach i wydarzeniach, co może być bardziej zaawansowane, ale też bardziej elastyczne i zgodne z nowoczesnymi trendami analitycznymi. To sprawia, że GA4 umożliwia bardziej szczegółowe i precyzyjne śledzenie interakcji użytkowników z witryną czy aplikacją.

W świetle powyższego, rekomenduje się:

• Przeprowadzenie szkolenia: Jeżeli organizacja korzystała wcześniej wyłącznie z klasycznej wersji Google Analytics, warto zainwestować w szkolenia dla zespołu, aby płynnie przejść do korzystania z GA4. Szkolenia te powinny obejmować nie tylko podstawy nowego interfejsu, ale również zaawansowane funkcje, takie jak tworzenie własnych wskaźników czy konfiguracja zdarzeń.
• Stopniowe wdrażanie: Dla organizacji, które dopiero rozpoczynają przygodę z analityką Google, warto rozważyć równoległe korzystanie z obu systemów przez pewien czas. Pozwoli to na porównanie wyników i wypracowanie najlepszych praktyk dostosowanych do specyficznych potrzeb organizacji. Dzięki temu możliwe będzie lepsze zrozumienie różnic w danych i dostosowanie strategii analitycznej.
• Optymalizacja śledzonych wydarzeń: GA4 daje więcej możliwości w kontekście śledzenia szczegółowych interakcji użytkowników. Ważne jest, aby dostosować konfigurację śledzenia wydarzeń do specyficznych celów biznesowych i KPI. Na przykład, e-commerce może skupić się na śledzeniu dodawania artykułów do koszyka, porzuceń koszyka czy finalizacji transakcji, podczas gdy witryna z treściami może bardziej skupić się na czytelnictwie artykułów czy zaangażowaniu w komentarze.

Podsumowując, GA4 wprowadza wiele nowych, zaawansowanych funkcji, które mogą znacząco poprawić analitykę i zdolności do podejmowania decyzji opartych na danych. Jednak przejście na GA4 wymaga zrozumienia nowych koncepcji oraz dostosowania podejścia do analizy ruchu na witrynie. Dzięki odpowiednim szkoleniom, stopniowemu wdrażaniu oraz optymalizacji śledzonych wydarzeń, organizacje mogą w pełni wykorzystać potencjał GA4 i dostosować narzędzie do swoich unikalnych potrzeb.