Почему нужно переходить на Google Analytics 4 уже сейчас

Относительно недавно Google анонсировал новый Google Analytics 4. Почему об этом так много говорят в маркетинговой среде? Потому что это не просто обновление интерфейса — это кардинальное изменение логики работы привычного инструмента. Новый GA — это масштабируемая кроссплатформенная аналитика, которая строится вокруг событий (events), а не сессий, как было раньше.

Второй тренд, о котором сейчас также много говорят, связан с отказом от cookies. Ограничения ITP требуют от бизнеса переводить маркетинг-аналитику на First-Party данные.

Обе новости вызывают у маркетологов и аналитиков резонные вопросы и опасения: будут ли работать старые отчеты, к которым все давно привыкли, и как приспособиться к реалиям post-cookie world.

Подробнее о том, с чем столкнутся маркетологи и аналитики в Google Analytics 4, рассказал на вебинаре от OWOX Григорий Загребельный, руководитель отдела Research&Development в Ingate. В этой статье – краткое изложение того, о чем говорил Григорий, и ответ на вопрос, как перейти на Google Analytics 4 максимально удобно и без потери данных перейти.

Google Analytics появился в конце 2005 года и пережил несколько редакций (Universal Analytics, Global Site Tag и Google Analytics 4):

Universal Analytics. Первое изменение появилось по одной простой причине: начали активно развиваться поисковые системы и контекстная реклама. Бизнесу стало необходимо анализировать, откуда приходят пользователи на сайт, что там делают и как конвертируются.

Global Site Tag. Затем бизнес пришел к выводу, что по отдельности рекламные каналы не приносят эффективности. Один конкретный канал не может быть преимущественным средством привлечения аудитории из интернета.

Пришла эра Performance и принесла с собой многоканальные и омниканальные стратегии, необходимость анализировать влияния каналов друг на друга. Google Analytics дал маркетологам такую возможность — позволил анализировать многоканальные последовательности и понимать путь каждого клиента (на самом деле, конкретного cookie) до сделки. Появилась возможность обогащать данные в GA информацией из CRM-систем бизнеса. Google Analytics позволил достраивать свои аналитические отчеты до таких показателей, как ROI, например, позволил работать на новом уровне электронной торговли.

Google Analytics 4. Люди начали «жить» в интернете и заходить в него с нескольких устройств. Если раньше мы анализировали cookies, устройства, браузеры, заходы из контекстных, поисковых, таргетированных сетей, то теперь крайне важно анализировать конкретного человека, его путь между устройствами, платформами и продуктами компании.

Сейчас выигрывают те бизнесы, которые знают своего клиента. Свежее обновление Analytics связано с тем, что теперь мы понимаем пользователя не как набор cookies, а как конкретного человека. Понимаем, что он может действовать на разных платформах, и профили этого человека нужно «склеивать». Соответственно, Google Analytics снова обновляется.

По оценкам западных аналитических гигантов мы имеем следующую ситуацию по рынку США и Западной Европы:

• 85% компаний назвали управление клиентским опытом своим приоритетом. Это значит, что они вкладывают деньги в отслеживание и аналитику клиентского опыта. Они понимают, что строить бизнес и аналитику нужно вокруг своего пользователя, а не вокруг потока трафика и каких-то сеансов, которые показывает система аналитики.
• 40% компаний строят свой маркетинг по модели ABM (Account Based Marketing). Это стратегия выделения и выстраивания персональной коммуникации с конкретным клиентом.

В странах СНГ все еще безусловно не так — мы по-прежнему верим в cookies. Но нам предстоит смириться с тем, что cookies медленно уходят в прошлое. Ограничивается срок их жизни, ограничивается работа с third-party cookies. Они больше не могут быть надежным источником информации о людях и надежной опорой для построения аналитической платформы. Google Analytics 4 также уходит от cookies.

В 2021 году Google Analytics пережил большой апдейт — изменились:

• архитектура;
• потоки данных;
• механика получения данных и идентификации пользователей;
• автоматические события;
• аналитические возможности;
• интеграции;
• интерфейс.

Google Analytics, Яндекс.Метрика и многие другие системы аналитики имеют архитектуру session-based/cookie-based. Есть корневой идентификатор каждого набора cookies — в Google Analytics и Яндекс.Метрике он называется Client ID. И есть сессия — визит пользователя, на основе которого строятся все отчеты. В свое время это было обязательным условием для перехода на ecommerce-модель работы системы. Но за период существования Google Analytics всплыло множество ошибок и проблем, связанных с сессионной моделью. Например, сделать нормальный когортный анализ, посчитать конверсию, оценить рекламные кампании с точки зрения их эффективности и влияния на бизнес — было целым приключением.

Google Analytics 4 — это event-based и user-based система. То есть все в GA 4 построено вокруг пользователя (а не вокруг сеанса) и любое взаимодействие с сайтом считается событием. События логируются, и из них строится путь пользователя по сайту. По факту, работая с этими событиями, как с микроконверсиями, мы можем построить ту самую OWOX BI Funnel-based атрибуцию, которая нужна многим компаниям, чтобы оценить даже на ранних этапах эффективность вложений в интернет-маркетинг.

На первый взгляд, здесь мало что поменялось. Уже на этапе Global Site Tag у нас с вами была возможность настроить отслеживание сайта и мобильного приложения (через Firebase). Но на деле что мы имели? Был поток данных с сайта, и был независимый поток данных из мобильных приложений. Чтобы связать их, нужно было порядочно повозиться с cookies. Кроме того, был отдельный поток данных из CRM-системы с User ID. Если мы по каким-то причинам не могли выделить User ID, то использовали вместо него Google Signals.

Сейчас Google Analytics 4 умеет использовать эти данные как единый поток: Сайт + Приложение + User ID. Раньше мы имели три независимых потока данных, теперь у нас есть единая отчетность по сайтам, мобильным приложениям и User ID. Кроме того, под User ID больше не надо создавать отдельное представление. Google Analytics 4 вообще отказался от представлений — теперь все настраивается на уровне ресурса.

Раньше получение данных было основано на cookies либо на том, что вы можете самостоятельно собрать о пользователе, то есть на User ID из ваших CRM, ERP, CMS либо PPM систем.

Теперь всем доступны одновременно User ID, Google Signals и, что важно, Device ID. Если мы не можем использовать User-ID — его можно заменить Device ID. Вся статистика строится вокруг пользователя или унифицированного идентификатора девайса, а не cookies. Раньше человек, который заходил на сайт с двух разных браузеров, но с одного и того же устройства, имел два разных Client ID. Это значит, что связать статистику по нему, если не было авторизации на сайте и не было User ID, не получится. Это были два разных посетителя для Google Analytics. Сейчас за счет Device ID эти визиты можно склеить в один профиль под капотом GA 4.

Раньше, установив на сайт Google Analytics, мы получали пустой счетчик. Просто трафик, который далеко не всегда правильно собирался, потому что у компании, к примеру, несколько доменов, а кросс-доменное отслеживание не настроено. Особенно эта проблема была актуальна для малого и среднего бизнеса. Компании получали по факту бесполезную статистику, по которой мало что можно понять об эффективности вложений в рекламу и тем более спрогнозировать эту эффективность.

Теперь при установке Google Analytics 4 по умолчанию настраивает автоматические события: просмотры страниц, прокрутка, исходящие клики, скачивание файлов и другое. Это позволит людям, которые не так хорошо разбираются в Google Analytics и не хотят тратить свое время на настройку, получить пресет событий из коробки. Это позволит маркетологам, которые будут работать с этой аналитикой дальше, получить входные данные для оценки и прогнозирования эффективности своей работы.

Universal Analytics славится сложными отчетами и противоречивыми данными. У пользователей, которые начинали с Universal Analytics, разбегались глаза от миллиона таблиц, цифр и форматов. Более того, настраивая отчеты, можно было наткнуться на несовместимые параметры и узнать об этом только тогда, когда вы сохраните отчет. То есть отчеты были не user friendly, а возможности системы — ограничены архитектурой, основанной на cookies и Client ID.

В Google Analytics 4 можно создавать отчеты, срезы, аудитории и сравнивать их на лету. Это намного быстрее и удобнее. Теперь вы обладаете единым набором данных о пользователях и событиях, которые они совершили на сайте или в приложении, и можете выстраивать эти данные так, как вам удобно. По факту Google Analytics 4 — это набор хорошо кастомизируемых дашбордов.

Universal Analytics сложно интегрирован. Есть Measurement Protocol, который позволяет передавать данные в GA, но он не всегда стабилен, прозрачен в отслеживании и тестировании. В итоге мы имели нестабильные кастомные интеграции и далеко не всегда прозрачные правила игры. Например, с тем же семплированием или объемом выгружаемых данных. Мы получали данные в большом количестве в различных, плохо связанных друг с другом интерфейсах. Кроме того, для выгрузки данных в Google BigQuery нужно было либо переходить на GA 360, либо использовать сторонние сервисы.

Google Analytics 4 — это единая система данных. Сейчас мы видим все данные о действиях пользователей на наших площадках в едином интерфейсе. Эти данные можно легко интегрировать с рекламным ассортиментом Google и с Google BigQuery. Соответственно, вопросов к передаче данных стало намного меньше. Вопросы к стабильности все еще остаются.

Настолько сильно интерфейс Google Analytics изменился впервые. Если раньше были знакомые много лет отчеты, то сейчас мы имеем быстрый интерфейс, очень схожий с интерфейсом Google Data Studio, к которому нужно привыкнуть.

Если вы начинаете свой путь в аналитике сейчас — вам повезло. Лучше начинать с интерфейса Google Analytics 4, потому что это — то будущее, с которым мы будем работать. «Старички» — привыкайте уже сейчас.

Подведем итоги:

• Google Analytics стал умнее. Он делает многие операции, которые раньше приходилось проводить вручную, автоматически.
• Возможностей стало больше. Теперь Google Analytics стал более профессиональной платформой аналитики, чем был в предыдущих редакциях.

Сервисы автоматизации аналитики не утратят своей актуальности по нескольким причинам:

• Источников данных для аналитики все еще много: Яндекс.Метрика, Google Analytics, ClickHouse, Amplitude, Google BigQuery. Данных много, они разнородные, и спросом будут пользоваться те сервисы, которые смогут свести эти данные в единый инструмент для принятия решений, например, OWOX BI.
• Рекламных инструментов становится все больше. Набирает обороты TikTok, развивается реклама через блоггинг. Люди начинают приходить в ваш бизнес из все большего количества источников.
• Сводить данные воедино все еще нужно. Google Analytics даже в четвертой редакции — это не тот инструмент, который свел воедино все необходимые данные. Все больше бизнесов будут открывать для себя GBQ, потому что интеграция с хранилищем стала доступнее.
• Ценность BI решений только растет. Бизнес в России становится более образованным. Речь в первую очередь про стартапы, средний и крупный бизнес. Компаниям нужно собственное аналитическое окружения для принятия решений. Бизнесу нужно, чтобы управление было построено через lifetime аналитику, поэтому сервисы, которые поставляют BI решения, становятся более востребованными.

Чтобы быть эффективным в текущих реалиях, бизнесу нужно:

• Знать своих клиентов, как людей, а не набор cookies. Иначе в течение нескольких ближайших лет ориентироваться станет не на что.
• Понимать весь путь клиентов, а не довольствоваться фрагментами. Без аналитики пути каждого пользователя правильно вложить деньги (с минимальным ДРР и максимальным ROMI) не получится.
• Выстраивать персонализированную коммуникацию с каждым клиентом. Сейчас идет новый виток развития digital-маркетинга и аналитики. Этот виток называется data-driven. У бизнеса есть реальная возможность отследить одного человека на нескольких устройствах, свести эти данные в единое аналитическое окружение (в том же Google Analytics 4). Затем вывести их в аналитическую базу данных и объединить с информацией из собственных систем. На выходе должна получится персонализированная коммуникация с каждым сегментом аудитории, который есть в вашей базе. Либо с каждой компанией в отдельности, если вы выстраиваете свой маркетинг по модели ABM.

А это значит, что крайне важно собирать всю информацию о ваших пользователях и использовать это в анализе маркетинга и автоматизации.

• Стараться максимально идентифицировать аудиторию и накопить данные. Продумать, каким образом вы обеспечите получение User ID на стороне своего сайта и других платформ.
• При идентификации посетителей не забывать про защиту персональных данных. Предупреждать своих пользователей о том, что вы собираете о них данные.
• Установить Google Analytics 4 параллельно с Universal Analytics. Зачем работать параллельно? Сейчас эти версии предлагают разные возможности. GA 4 позволяет работать с новым функционалом склейки профилей в event-based архитектуре. Дает возможность логировать события и выстраивать из них путь пользователя внутри сайта или между вашими платформами. Это важно и это сложно сделать в Universal Analytics. Но в Universal Analytics есть достаточно стабильные и отработанные API, есть большое количество интеграций, и он все еще остается стандартом на рынке аналитики.

Совет: когда будете устанавливать счетчик GA 4, зайдите в дополнительные параметры и отметьте, что вам также нужен Universal Analytics, потому что сейчас по умолчанию Google создает только счетчик GA 4.

• Если есть мобильное приложение – свести данные в Google Analytics 4.
• Настроить отслеживание всех значимых событий – микроконверсий и конверсий, необходимых для оценки воронки. Funnel-based атрибуция в большинстве случаев — это очень важный инструмент принятия решений об эффективности вложений и изменений на сайте. Тех событий, которые настраивает Google Analytics 4 дефолтно, недостаточно в 99% случаев.
• Следить за обновлением API. Корректировать свои системы сбора данных.
• Настроить базовые отчеты и аудитории. К примеру, Google Analytics 4 можно использовать как аналитический дашборд для вашего руководителя. Чтобы не проваливаться в миллион отчетов и не настраивать отчеты в Data Studio, вы можете настроить аналитический дашборд внутри GA 4 и уже сейчас использовать его как отчетный инструмент для клиентов или руководства.
• Свести все доступные данные об аудитории в единую базу. Постарайтесь максимально забрать данные о вашей аудитории (не важно идентифицированной или нет) на свою сторону в свои базы данных. Это позволит вам не зависеть от обновлений и изменений в аналитических системах и сохранить информацию о людях, с которыми вы взаимодействуете.
• Обновить корпоративные обучающие материалы по Google Analytics.
• Позаботиться о том, чтобы после перехода на Google Analytics 4 текущие отчеты не поломались. Тут два варианта: либо заново переделывать отчеты и переписывать все SQL-запросы под структуру данных GA 4, либо моделировать данные. Со вторым вариантом, к примеру, может помочь OWOX BI. Сервис автоматически трансформирует данные в смоделированную структуру и подключает к отчетам. Отчеты легко переделывать благодаря смоделированной структуре данных, нужно просто поменять источник данных, внести изменение в объект на уровне модели и все правки применятся ко всем отчетам.

Большинству из 85% сайтов придется обновить Google Analytics Universal на Google Analytics 4. Остаться на старой версии не получится.

Когда это случится, маркетологи столкнуться с тем, что старые отчеты перестанут работать, и вырастет доля конверсии, которые атрибутируются на direct каналы.

Чтобы выполнять KPI, необходима будет своя система аналитики, куда будут собираться данные из нужных источников. Надо уже сегодня составлять план перехода и защищать бюджет.

Структура данных в Google Analytics 4 кардинально отличается. Поэтому аналитики столкнутся с тем, что все отчеты, в которых участвуют данные из GA 4, хочешь не хочешь, а придется переделать. Просто переписать все SQL запросы не вариант — уйма времени уйдет и все равно менеджеры будут недовольны тем, что данные отличаются.

У многих аналитических компаний есть ресурсы или отдельные решения, которые помогут сделать переход на Google Analytics 4 максимально безболезненным, сохранить нужные вам отчеты и получать новые без необходимости переписывать SQL-запросы. И в ближайшее время популярность таких решений будет только расти.