Czy czeka nas rewolucja w analizie danych? Jakich zmian możemy się spodziewać wraz ze wdrożeniem Google Analytics 4? Jak i kiedy przenieść się do nowego systemu? Przeczytaj wywiad z ekspertem Digitalk.pl, Mateuszem Machulskim. Dowiedz się, jaki wpływ na nowe rozwiązania mają urządzenia mobilne, z których korzystamy! Mateusz opowie również o różnicach pomiędzy obecnym a nowo wprowadzanym rozwiązaniem analityki Google. Podpowie też, jak wdrożyć GA 4 na stronę WWW.
W artykule przeczytasz o:
Mateusz Machulski – poznaj specjalistę Digitalk
AJ: Mateuszu, jak się czujesz wiedząc, że jesteś pierwszym gościem, którego będzie można zobaczyć na żywo w historii kanału i programu?
MM: Jest mi bardzo miło i dziękuję za takie wyróżnienie.
AJ: Moim i Państwa gościem jest Mateusz Machulski. Jeden z najlepszych specjalistów, z jakimi miałem przyjemność się w życiu spotkać, jeżeli chodzi o analitykę, Google Ads, i tak dalej. Jest nie tylko obdarzony umiejętnościami technicznymi, ale również potrafi o tym opowiadać. Jest to więc rzadka kombinacja, którą szczególnie sobie cenię. Bo co innego jest coś wiedzieć, a co innego umieć to wyjaśnić.
Dlaczego Google przechodzi do wersji Google Analytics 4?
AJ: Tematem naszej rozmowy jest Google Analytics 4. Prawdopodobnie jest to zmiana dość rewolucyjna, o czym nam zaraz Mateusz szerzej powie. Zauważyłem, że wiele osób, które próbują się zająć tym tematem, nie do końca wie, jak to zrobić. Pewnych rzeczy ludzie się obawiają, więc może, zanim przejdziemy do wątku “jak”, cofnąłbym się do wątku “dlaczego”.
Zatem moje pierwsze pytanie jest proste, ale być może prowokacyjne: dlaczego właściwie Google Analytics przechodzi na nową wersję? Co jest nie tak z “trójką”, że trzeba ją zmieniać?
MM: Faktycznie, jest to zupełnie nowa wersja. I na początku warto podkreślić, że nie jest to tylko zmiana layoutu. Czyli to nie jest tak, że dostaliśmy nową wersję, odświeżony wygląd, jak to możemy czasami zaobserwować na różnych portalach czy stronach internetowych. Tutaj otrzymaliśmy zupełnie nowe fundamenty i zupełnie nowe podejście do analizy i zbierania danych.
Z czego to wynika?
Zmienił się świat, zmienił się sposób, w jaki korzystamy z Internetu. I w odpowiedzi na te zmiany Google przygotował zupełnie nową wersję.
Co to oznacza?
Przede wszystkim jest to korzystanie z wielu urządzeń oraz wielu punktów styku przed dokonaniem konwersji. Ponieważ rzadko się zdarza, że ktoś wchodzi na stronę jakiegokolwiek sklepu czy firmy i od razu dokonuje zakupy.
AJ: Ale wiesz, że mieliśmy w historii firmy taki projekt, w którym ponad 80% ludzi kupowało od razu przy pierwszej wizycie, zaraz po wejściu?
MM: O proszę!
AJ: Ale to były maseczki w trakcie pandemii!
MM: No tak, to wyjątek.
AJ: Wyjątek potwierdzający regułę. Po prostu pięknie. Ale muszę Cię spytać, bo powiedziałeś, że zmieniły się fundamenty. Czyli rozumiem, że jest to na tyle rewolucyjna zmiana, że samo podejście do analityki będzie inne i to po części wynika z tych urządzeń, czy z czegoś jeszcze?
MM: Przede wszystkim, pierwszym aspektem są urządzenia. Mamy telefon komórkowy, tablet, laptopa albo jeszcze inny komputer, na których sprawdzamy oferty danego sklepu. Przed dokonaniem usługi korzystamy więc z wielu sprzętów. A do tej pory stara wersja – Universal Analytics – przypisywała nas do danego urządzenia.
Kluczowe problemy Google Analytics
AJ: To może rozwińmy ten wątek, bo zakładamy, że nasi słuchacze są świadomi takiej funkcji jak user ID i możliwości jej wdrożenia. Natomiast być może słuchają nas też osoby, które niekoniecznie na co dzień zaglądają do Google Analytics, gdyż mają do tego ludzi, a próbują zrozumieć ten biznesowy kontekst.
Zatem do tej pory Google Analytics na to nie pozwalał? Jaki jest kluczowy problem? Wcielmy się na chwilę w sytuację osoby, która nie wiedziałaby o tym. Załóżmy, że ja jestem osobą, która potencjalnie tego nie wie.
MM: Okej. Załóżmy więc, że chciałeś kupić telewizor i wszedłeś na stronę jednego z portali, które sprzedają elektronikę. Wszedłeś na nią najpierw z telefonu komórkowego, więc serwer zapisał w Twoim telefonie ciasteczko (cookies) i nadał Ci unikatowy numer. I kiedy na drugi dzień zajrzałeś na tę samą stronę, aby przeczytać kolejne opinie, wówczas serwer sczytał ten identyfikator. I wiedział, że Ty to Ty, czyli jesteś powracającym użytkownikiem.
Następnie wróciłeś do domu i dokonałeś transakcji, ale na komputerze. Ponieważ często tak bywa, że pomimo iż bezpieczeństwo jest takie samo, w przypadku droższych zakupów wygoda i przekonania powodują, że dużo osób kończy zakupy na komputerze. Wszedłeś na stronę i serwer nie widział tego unikatowego ID, które było zapisane w ciasteczku na telefonie komórkowym. W związku z tym potraktował Cię jako nowego użytkownika. A wszedłeś bezpośrednio na stronę, mimo że na telefonie komórkowym kliknąłeś reklamę na Facebooku.
I potem kiedy dokonałeś zakupu, w Google Analytics właściciel sklepu mógł zobaczyć, że osoba, która wpisała adres bezpośrednio w pasku przeglądarki, weszła na stronę. Czyli mógł sądzić, że na przykład reklama na rondzie przyczyniła się do tego, że dany użytkownik zobaczył nazwę sklepu, wszedł na stronę i dokonał zakupu, mimo że tak naprawdę przyczyniła się do tego reklama na Facebooku.
Powodowało to więc ogromne braki wiedzy, jeśli chodzi o analitykę.
AJ: A z drugiej strony sam Facebook w tym momencie raportował poprawnie, przypisując do siebie początek ścieżki konwersji. I stąd, między innymi, jeżeli dobrze rozumiem, biorą się rozjazdy między danymi w Google Analytics, a w panelu reklamowym Facebooka.
MM: Dokładnie tak. Tak naprawdę te dane nigdy nie będą zbieżne, ponieważ oba modele pracują w nieco inny sposób. Wobec tego często te różnice są naprawdę duże. Tutaj jeszcze bierzemy pod uwagę tzw. atrybucję danych, czyli przypisywanie udziału danemu źródłu na ścieżce.
Czyli jeżeli pierwszy kontakt ze stroną był na Facebooku, potem ktoś wchodził z reklamy w Google, a następnie bezpośrednio, to w przypadku Universal Analytics mieliśmy tzw. model ostatniego kliknięcia, czyli ostatnie źródło – w tym przypadku bezpośrednie wejście na WWW – dostawało sto procent chwały za to, że użytkownik dokonał zakupu.
W przypadku Google Analytics 4 będzie inaczej, ponieważ przechodzimy do kolejnej zmiany, czyli atrybucji. W najnowszej wersji Google udostępnił możliwość przypisywania atrybucji do tzw. modelu opartego na danych. Do tej pory to rozwiązanie było dostępne tylko w wersji płatnej. Natomiast w GA 4 każdy może już z niego skorzystać. I jest to tak naprawdę najbardziej precyzyjny model, który dostosowuje to, jaki był udział poszczególnego źródła na ścieżce. I pozwala to oceniać.
Różnice pomiędzy Google Analytics 3 a Google Analytics 4
AJ: Czym ten model różni się od obecnie dostępnych w GA3?
MM: Do tej pory mieliśmy dostępnych kilka modeli:
1) Model ostatniego kliknięcia – 100% zakupów jest przypisywanych do ostatniego źródła, które jest na ścieżce.
2) Model pierwszego kliknięcia – w tym modelu możemy zobaczyć, jakie źródło otwierało ścieżkę zakupową, skąd użytkownicy po raz pierwszy do nas przyszli, co też jest również cennym źródłem analiz.
To nie jest tak, że powinniśmy zapomnieć o modelach pierwszego i ostatniego kliknięcia, ponieważ to wszystko jest kwestia porównań, analizy, którą przeprowadzimy. Tylko świadomie musimy do tego podchodzić.
W przypadku ostatniego kliknięcia patrzymy, jakie źródła nam zamykają sprzedaż, a w przypadku pierwszego – jakie ją otwierają.
3) Model upływu w czasie – w zależności od tego, jakie źródło było najbliżej dokonania zakupu czy innego celu, wówczas dostawało większy udział.
4) Modele liniowe – niezależnie od tego, na którym miejscu w ścieżce użytkownika pojawiło się dane źródło, każde z nich otrzymywało taki sam udział.
Najbardziej zaawansowany jest model, który na podstawie algorytmów ocenia, jaki był faktyczny udział tego źródła.
AJ: Na podstawie algorytmów. Czyli mniej więcej wiadomo, jakimi kryteriami kieruje się algorytm? Na przykład stwierdzając, że w kontekście tego konkretnego użytkownika Facebook bardziej, Google mniej lub na odwrót?
MM: Tak, jest to w stu procentach jawne i opisane dokładnie na stronie Google. To sprawa bardzo techniczna, więc nie wiem, czy będziemy wchodzić w szczegóły.
AJ: Jesteś osobą, która zna się na tym. Możesz ocenić, czy z Twojej perspektywy jest to zrobione sensownie, czy może widzisz tu jakieś pole do niedorozumień?
MM: Jest to jak najbardziej sensowne, w ramach tego, co można było zrobić. Nie jest to więc model idealny, nadal ma swoje wady, ale na pewno jest on najbliżej prawdy. Generalnie w bardzo dużym skrócie i mówiąc w najprostszy możliwy sposób, system analizuje wszystkich użytkowników i ich poszczególne ścieżki. Bada na przykład osoby, które najpierw weszły na Facebooka, a potem znalazły stronę przez wyszukiwarkę Google i porównuje różnice.
Jeżeli na przykład dany użytkownik wszedł na Facebooka na drugim miejscu, to tacy użytkownicy częściej dokonują zakupów. A jeżeli na przykład nie wszedł, to porzucał koszyk. Albo może dojść do wniosku, że bez względu na to, czy kliknął reklamę, czy nie, i tak dokonał zakupu.
Czyli w skrócie można powiedzieć, że opiera swoje wnioski na danych, na dotychczasowych wizytach. I porównuje, czy to źródło faktycznie się do tego przyczyniło, czy po prostu jest, bo jest i marnujemy budżet, gdyż dana osoba i tak by kupiła produkt. Bez względu na to, czy kliknęła reklamę, czy nie.
AJ: Coś czuję, że szykuje nam się pomysł na osobny odcinek, poświęcony w całości atrybucji i ich modelom, dla osób, które w tym siedzą.
A tymczasem, wracając do tego, co powiedziałeś przed chwilą, pierwszą różnicą, którą już dostrzegam, jest kwestia ścieżki wielokanałowej. Drugą jest atrybucja, która oddaje lepiej to, jak wygląda poziom skomplikowania procesu zakupowego. Czyli to nie jest tylko: wczoraj kliknął, dzisiaj kupił i tyle. To proces rozłożony na etapy, czas i różne miejsca.
Czy są jeszcze jakieś zmiany, które sprawiły, że Google zdecydował się na wdrożenie GA 4? Czy jest to wystarczająco dużo, żeby to zrobić?
MM: Nie, jeszcze nie. Są kolejne aspekty, więc to jest rewolucja! To nie jest ewolucja, tylko prawdziwa rewolucja. To będzie jedno źródło danych dla stron internetowych i aplikacji mobilnych.
Do tej pory mieliśmy osobny Google Analytics dla stron internetowych i osobny dla aplikacji mobilnych. W tym momencie założeniem GA 4 są tzw. strumienie danych. I tworząc taki strumień danych wybieramy, co chcemy mierzyć – witrynę, aplikację na IOS czy aplikację na Androidzie.
I w tym momencie wszystkie dane spływają do jednego źródła. Sama struktura danych również się zmieniła, ponieważ każde zdarzenie (event), jakie się dzieje na stronie (niezależenie, czy jest to kliknięcie przycisku, wyświetlenie strony czy zakup), ma swoje parametry. I w tych parametrach znajdują się wszystkie cechy, informacje na temat tego zdarzenia. Jest to więc temat, w którym się wiele zmienia i warto go rozwinąć.
Zmiany w nawigacji w GA 4
AJ: Od razu rodzi mi się jedno pytanie, które nawiązuje do tego, co powiedziałeś. Skoro zmiana jest rewolucyjna, to rewolucja musi mieć jakieś ofiary, w końcu nie ma rewolucji bez ofiar. I zakładam, że w kontekście analityki tą ofiarą może być na przykład dotychczasowy sposób działania, ale również nazewnictwo – sposób, w jaki pewne rzeczy się nazywają lub czym są.
Czyli na przykład do tej pory każda osoba, która działa w GA, wiedziała, że są tam:
- sesje,
- użytkownicy,
- odsłony, itd.
I zakładam, że zmiany, o których mówisz, sprawią, że to również musi ulec zmianie. Czy zatem pewne podstawy systemu mierzenia pod kątem, chociażby aparatu pojęciowego, którym trzeba się posługiwać, też się zmienią?
MM: Tak, również.
AJ: Czyli trzeba się uczyć od zera?
MM: Może nie od zera, ale faktycznie trzeba mocno zaktualizować wiedzę. Jednak w moim odczuciu jest to bardziej logiczne. To podejście, które zostało zmienione, jeżeli chodzi o zdarzenia, jest zdecydowanie lepsze, ponieważ stwarza więcej możliwości.
AJ: A co się zmieniło?
MM: Do tej pory w Universal Analytics mieliśmy cele i dodawaliśmy do zdarzenia etykiety, wartość – generalnie było to mocno ustrukturyzowane. W tym momencie doszło do dużej zmiany i mamy wspomniane wcześniej eventy.
Te eventy zostały podzielone na 3 kategorie:
- standardowe
- zalecane
- niestandardowe
Zdarzenia standardowe system mierzy z automatu. Jeżeli podczas aktywacji Google Analytics 4 klikniemy dodatkową opcję, tzw. pomiar zaawansowany, to wtedy automatycznie, bez żadnej dodatkowej konfiguracji mierzą się takie parametry jak:
- przewijanie strony internetowej,
- interakcje z filmami,
- pobranie pliku,
- kliknięcie wychodzące, itp.
AJ: A wysyłki formularzy, zakupy?
MM: Tego nie, zaraz do tego przejdziemy.
AJ: Byłoby zbyt pięknie.
MM: Można powiedzieć, że płynnie przeszliśmy do drugiej kategorii. Do zdarzeń zalecanych zaliczamy zakupy, zapisy do newslettera, zalogowanie się użytkownika, rejestrację na stronie. I w dokumentacji Google do każdego takiego zdarzenia możemy zobaczyć zalecane czy wręcz wymagane parametry.
Na przykład dla zakupu jest to:
- waluta,
- numer zamówienia,
- wartość zamówienia.
I tutaj przy okazji ważna uwaga. Jeden z najcięższych błędów, jaki się zdarza w przypadku Google Analytics 4, polega na tym, że konfigurujemy, przenosimy zdarzenia z Universal Analytics do GA 4 niemal jeden do jednego. A generalnie konto Universal Analytics i GA 4 ma swoją walutę.
I w momencie, kiedy konfigurując cel, zdarzenie GA 4 zakupu nie damy waluty tego zakupu, to nie będzie widoczne w raporcie e-commerce. Bardzo często jest tak, że ktoś konfiguruje ustawienia, wszystko przenosi niemalże jeden do jednego z Universal Analytics. A okazuje się, że kolumna przychodu przy danych produktach jest pusta.
A tutaj to może boleć, więc naprawdę warto tę dokumentację zobaczyć, sprawdzić, jakie parametry są wymagane. I w tych parametrach możemy przekazać te rzeczy, które są istotne. Dowolność tych parametrów jest bardzo duża, ponieważ możemy przekazać dowolną rzecz, którą uznamy za potrzebną.
AJ: A powiedziałeś jeszcze, że trzeci typ zdarzeń.
MM: Tak! Zdarzenia niestandardowe, czyli zdarzenia spoza kategorii zdarzeń, które są mierzone automatycznie i tych zdarzeń, które są zalecane.
Ale tutaj uwaga! Ponieważ bardzo często spotykam się z sytuacją, że nasi klienci w Digitalk udostępniają nam swojego Analyticsa i okazuje się, że mają bardzo dużo celów. Na przykład kilkadziesiąt. Mają niemal każdy przycisk dodany i mierzą kliknięcia tego przycisku.
Tutaj chciałbym ustrzec przed tym. I myślę, że przesiadka z Universal na GA 4 to dobry moment, abyśmy naprawdę zastanowili się, jakie cele, zdarzenia są dla nas istotne. Ponieważ mierzenie zbyt dużej liczby celów, mimo że możemy to robić, najczęściej nie jest potrzebne, a wręcz przeciwnie. Może nam zaszkodzić.
Dlaczego?
Jeżeli wchodzimy do Analyticsa i widzimy tam 30-40 celów, pełno zdarzeń, pełno różnych współczynników konwersji, to te raporty nie są przejrzyste. W efekcie niczego nie analizujemy.
Zatem zalecam, aby podczas wdrożenia GA 4 wziąć kartkę i zapisać, jaki jest cel naszej strony. W większości przypadków będzie to albo zakup, albo wysłanie formularza kontaktowego (w przypadku strony, za pomocą której pozyskujemy kontakty). A potem zastanowić się, jakie zdarzenia prowadzą do tego celu, jakie mamy tzw. mikrokonwersje. I skupić się na tych celach.
Naprawdę, Google Analytics 4 to nie jest złe wdrożenie, jeżeli nie mamy dużo celów. Ważne, żeby to były cele, które nas przybliżają do osiągnięcia tego głównego celu, który ma nasza strona internetowa.
AJ: Jestem w stanie zrozumieć, dlaczego ludzie tak robią, bo to się wydaje logiczne. Im więcej rzeczy będę trackował, mierzył, tym więcej będę w stanie prześledzić, co się po drodze zadziało. I na tej podstawie podjąć odpowiednią decyzję. Jednakże to podejście, które proponujesz, jest kontrintuicyjne, prawda? Wydawałoby się, że im więcej opomiaruję, tym łatwiej będzie mi wyciągać wnioski. A czasami jest to po prostu szum informacyjny.
(function() { var id = ‘smIframe-zdw67h9jrv32mnqq’; var PREFIX_OUTGOING = ‘SM_RESIZE_IFRAME:’ + id; var PREFIX_INCOMING = ‘SM_IFRAME_HEIGHT:’ + id + ‘:’; var iframe; var findIframe = function() { if (iframe) { return iframe; } iframe = document.getElementById(id); return iframe; }; window.addEventListener(‘resize’, function() { findIframe() && iframe.contentWindow.postMessage(PREFIX_OUTGOING, ‘*’); }); window.addEventListener(‘message’, function(event) { var messageData = event.data; try { if (messageData.indexOf(PREFIX_INCOMING) !== 0) { return; } findIframe() && (iframe.style.height = parseInt(messageData.replace(PREFIX_INCOMING, ”)) + ‘px’); } catch (e) {} }); }());
Zmiany w trackowaniu w nowym Google Analytics
AJ: Chciałem wrócić do jeszcze jednego wątku, bo nieprzypadkowo spytałem Cię o tę konfigurację. Mówisz, że część rzeczy dzieje się automatycznie. Fantastycznie, bo niektóre z tych rzeczy, jak na przykład tracking filmów, wymagały do tej pory konfiguracji. Chociażby przez GTM-a (Google Tag Managera). Natomiast z wszystkich rzeczy, które powiedziałeś, przebrzmiewa, że jednak te zdarzenia, na których naprawdę człowiekowi zależy, czyli chociażby trackowanie zakupów czy wysłanych formularzy (albo jakichś własnych niestandardowych parametrów), wymagają konfiguracji ręcznej.
Pojawia się więc pytanie, czy na podstawie wdrożeń, które już prowadziłeś, jest to trudniejsze, łatwiejsze, czy może po prostu inne niż konfiguracja do tej pory? Bo jest wiele osób, które takie rzeczy będą wdrażały za pomocą zespołu programistów, firmy zewnętrznej. I nieszczególnie będą się interesowały tym, co tam się dzieje i ile czasu to zajmuje.
Natomiast wiele osób, mniejszych sklepów czy biznesów, do tej pory próbowało radzić sobie samodzielnie z Google Analytics za pomocą integracji, wtyczek, itd. Zatem czy zmiana GA 4 przy okazji sprawiła, że jest to po prostu prostsze, czy nie?
MM: Jeżeli chodzi o samo wdrożenie, to nie, jest bardzo podobne. Cechuje się innymi rzeczami, które musimy zrobić. Ponieważ warto podkreślić, że wdrożenie GA 4 nie sprowadza się jedynie do dodania kodu śledzącego na naszą stronę. Niestety, musimy wykonać kilka albo kilkanaście dodatkowych rzeczy, aby dopasować to narzędzie do naszych potrzeb. Żeby nam służyło jak najlepiej i żebyśmy wiedzieli, co się dzieje na naszej stronie.
To, co na pewno trzeba zrobić, to jest seria rzeczy związanych z GTM-em, który jest najlepszym i rekomendowanym narzędziem do ustalania celu, zbierania informacji na temat:
- dodań do koszyka,
- transakcji,
- zapisu do newslettera,
- jakichkolwiek innych zdarzeń, które się dzieją na naszej stronie.
Sama konfiguracja jest inna – inaczej nazywają się parametry, inna jest struktura tagów – musimy więc poznać te różnice. Nie jest ona jednak trudniejsza. Ale konfiguracja to jedno, a druga sprawa, to analiza tych danych i ich wizualizacja.
Ponieważ osoba, która do tej pory pracowała na Universal Analytics, jest przyzwyczajona do wielu raportów – tak naprawdę możemy rozwijać listę po lewej stronie i tam są kolejne i kolejne raporty. A po wejściu do Google Analytics 4 można mieć wrażenie, że czegoś tutaj brakuje, czegoś tutaj nie widzę. Ponieważ tych raportów jest tak naprawdę bardzo, bardzo mało.
Kiedy wdrożyć Google Analytics 4 na swojej stronie www?
AJ: Właśnie. I to prowadzi do kolejnego pytania. Cofnę się do sytuacji sprzed kilku miesięcy, kiedy wdrażaliśmy, wtedy jeszcze na mojej stronie, API konwersji na Facebooku. I to było już wtedy, krótko po tym, gdy to zostało ogłoszone. Jeszcze nie było żadnych gotowców, jak to wdrażać i męczyliśmy się ręcznie z serwerami, i tak dalej. Kosztowało to przy okazji krocie. A potem, kilka miesięcy później pojawiły się niemalże półautomatyczne wtyczki facebookowe, które pozwalają bezproblemowo wdrożyć API.
I teraz, jeżeli dobrze pamiętam, GA 4 wchodzi już w obieg oficjalnie i na zawsze od 1 lipca przyszłego roku. W dniu, kiedy nagrywamy ten odcinek, mamy 13 czerwca 2022. I oczywiście, analityka jest ważna, ale nie najważniejsza. A będąc przedsiębiorcą, który ma sporo roboty, mogę mieć takie założenie, że zdążę się tym zająć za 5 miesięcy. I również taka moja podejrzliwość, że skoro teraz połowy rzeczy nie ma, to też po co? Zajrzę za 5 miesięcy, to wreszcie będą, może ta konfiguracja będzie już w pełni automatyczna, te wszystkie rekomendowane zdarzenia.
Zatem, z Twojej perspektywy, kiedy należałoby się zabrać za wdrożenie GA 4 – czy teraz, czy poczekać?
MM: Teraz, zdecydowanie teraz. Wersja GA 4 nadal jest rozwijana. Nadal nie ma jeszcze wielu elementów, które są tak naprawdę oczywistością i powinny się tam znaleźć, ale jak najbardziej. Wdrożenie trzeba rozpocząć najszybciej, jak to możliwe.
Dlaczego?
Ponieważ jednym z kluczowych parametrów, jeżeli chodzi o analizę danych Google Analytics, jest analiza porównawcza, czyli porównujemy dane okresy czasu:
- miesiąc do miesiąca,
- rok do roku,
- tydzień do tygodnia, itd.
Ponieważ nigdy ani w Google Analytics, ani w jakimkolwiek innym narzędziu analitycznym nie będziemy mieli wszystkich danych. Jest to związane z wieloma obostrzeniami, nawet błędami samego narzędzia, różnym oprogramowaniem, z którego korzystają nasi użytkownicy, brakiem zgody, itd.
Nigdy więc nie będziemy mieć wszystkich danych, ale zawsze będziemy mieli trendy, które możemy porównywać w czasie. I to jest tak naprawdę nasza podstawa analizy. Nigdy nie powinniśmy się skupiać na liczbach bezwzględnych, tylko na tym, jak zmieniają się one w czasie. Jak dane źródła, aspekty czy zdarzenia zachowują się w czasie.
Zatem im szybciej wdrożymy to narzędzie, tym więcej danych będziemy mieli do analizy. Biorąc pod uwagę to, co powiedziałem wcześniej, że mamy do czynienia z prawdziwą rewolucją i zupełnie nowym podejściem do zbierania danych, do samego podejścia do danych, nie ma możliwości (przynajmniej takiej oficjalnej), aby przenieść dane z Universal Analytics do GA 4. Gdy pod koniec czerwca przyszłego roku Universal Analytics przestanie zbierać dane, one tam zostaną i pewnie będą jeszcze przez jakiś czas dostępne. Ale w GA 4 będziemy mieli tylko i wyłącznie te dane, które uda nam się zebrać.
AJ: Wobec tego, żeby to dobrze wybrzmiało, należy to wdrożyć jak najszybciej, żeby mieć co porównywać za rok od teraz, gdy będziesz chciał zrobić raport, rok do roku, kwartał do kwartału, i tak dalej.
MM: Dokładnie tak. A poza tym, to nie będzie tak, że usiądziemy i w godzinę to wdrożenie zrobimy. Jest to wdrożenie, które naprawdę wymaga dużej analizy. Jeżeli jest to większa firma, to potrzeba wręcz międzydziałowego spotkania sprzedaży, marketingu. Działów, które wspólnie zastanowią się, co jest ważne. Jakie zdarzenia, jaki jest cel strony i co do tego celu przybliża.
AJ: Czyli traktujesz ten moment, który dla wielu jest problematyczny, jako przy okazji szansę na zastanowienie się nad pewnymi pryncypiami tego, co i dlaczego chcemy konkretnie mierzyć. Sam bardzo lubię takie rzeczy robić. To jest trochę jak mechanika nowego roku, wtedy dużo ludzi hejtuje robienie postanowień noworocznych. Ja je na przykład lubię, bo to jest taka magia magicznych dat.
I tutaj również mamy taką wyznaczoną z zewnątrz magiczną datę. A jak to mówią, deadline jest najlepszym źródłem inspiracji. Więc to sprawi, że być może wiele osób faktycznie zmieni swoje podejście do analityki. Ale skoro przy takim wdrażaniu już jesteśmy, to wiemy już, kiedy, czyli najlepiej na wczoraj.
MM: Jeżeli jest już przełom roku, no to zdecydowanie na wczoraj.
Dalsze losy GA3
AJ: Częściowo odpowiedziałeś już na to pytanie, ale chciałbym, żeby to wybrzmiało. Czy w sytuacji, w której wdrożyłem już GA 4 (udało się zgadać wszystkie działy i wszystko, o czym powiedziałeś), to starą wersję powinienem wyłączyć, zawiesić czy cokolwiek innego z tym zrobić?
MM: Nie, myślę, że nie. W tym momencie rekomendowane jest śledzenie obu wersji. Po pierwsze z racji tego, że jeszcze nie wszystkie rzeczy Universal Analytics są dostępne w GA 4, nawet coś tak bardzo prostego jak współczynnik konwersji, czyli podzielenie liczby zdarzeń przez liczbę użytkowników. Także nawet czegoś tak prostego jeszcze nie ma. Plus cała konfiguracja GA 4.
Jak wdrożyć nowy Google Analytics 4?
AJ: Co trzeba zrobić, żeby wdrożyć Google Analytics 4, skoro jest to coś więcej niż tylko wgranie kodu i kilka opomiarowanych zdarzeń?
MM: Tak, to jest pierwsza rzecz, którą musimy zrobić. A następnie musimy przejść przez cały proces konfiguracji. Po pierwsze zdarzeń niestandardowych, czyli przesłać wszystkie zdarzenia, wszystkie parametry. Dlatego że mamy też jedną opcję – nowe, ale znane słowo, które jest w Google Analytics – czyli konwersję. Ponieważ do tej pory mieliśmy cele, ale nie mieliśmy tak naprawdę konwersji w Google Analytics, w słowie doskonale znanym, chociażby z Google Ads.
W tym momencie ze wszystkich zdarzeń możemy wybrać konwersję, czyli zdarzenie główne – to, co jest naszym głównym celem na stronie. W większości przypadków będzie to zakup i to zdarzenie powinniśmy oznaczyć jako główny cel strony.
Następnie powinniśmy dokonać całej konfiguracji. Trochę technicznej, czyli na przykład wykluczyć domeny odsyłające, które mieliśmy w starej wersji – wszystkie bramki płatnicze, adresy mailowe – aby nie zaburzyły nam analizy faktycznego źródła wejścia, żeby się nie okazało, że najlepiej inwestować w reklamę na PayU oraz Przelewach 24.
AJ: Albo w pocztę na Wp.pl.
MM: Dokładnie. Również nie jest to najlepszy pomysł, ponieważ często użytkownicy po prostu zakładają konto, dostają link rejestracyjny, wracają na naszą stronę i wtedy ta sesja się nadpisuje.
AJ: Z tego co mówisz, to checklista rzeczy, którą powinniśmy zrobić na etapie konfiguracji GA 4 – przynajmniej do tej pory – tak naprawdę pokrywa się ze wdrożeniem Universal Analytics. Czy są jakieś inne kroki, rekomendowane bądź wręcz wymagane?
MM: Na pewno takim krokiem, który też po części pokrywa się z Universal Analytics, jest kwestia łączenia użytkownika poprzez wiele urządzeń. I tak jak do tej pory był on rozpoznawany tylko i wyłącznie na bazie ciasteczek, tak Google Analytics 4 opiera się na trzech fundamentach:
1) Ciasteczka – mimo że jest to stara technologia i powoli znika z rynku marketingu internetowego, to nadal będzie to pierwsza rzecz.
2) User ID – jeżeli użytkownik zaloguje się na naszej stronie, to wtedy przekazujemy unikatowy numer ID tego użytkownika do Google Analytics. System wtedy wie, że osoba, która wcześniej logowała się na telefonie komórkowym, teraz loguje się z innego urządzenia. Czyli łączy te dane w jednego użytkownika.
3) Google Signals – to kolejne narzędzie od Google, które umożliwia łączenie użytkowników pomiędzy platformami.
Łącząc te trzy rzeczy, czyli ciasteczka User ID i Google Signals, GA 4 jest w stanie lepiej rozpoznać, że to właśnie Ty kupiłeś ten umowny telewizor. Ponieważ i na telefonie, i na komputerze często jesteśmy zalogowani na konto Google. I na bazie tego Google Signals jest w stanie połączyć nasze dane.
Generalnie to wdrożenie jest podobne. Zmienia się nazewnictwo i sposób przekazywania – chociażby to, że zamiast etykiet mamy różne parametry, które możemy przekazywać. Ale sama logika związana ze wdrożeniem dużo się nie różni.
Jakich błędów unikać we wdrożeniu GA 4?
AJ: Okej, powiedzieliśmy dużo o rzeczach, o które należy zadbać albo o których należy pamiętać. A czy są jakieś błędy, które można popełnić, albo rzeczy, których należy unikać przy wdrożeniu GA 4, żeby było dobrze?
MM: Na pewno dużą wagę musimy przywiązać do tego, czy na pewno wszystkie zdarzenia uruchamiają się poprawnie. Ponieważ to jest bardzo częsty problem, z którym się spotykamy, gdy otrzymujemy konto nowego klienta. Czyli inne osoby nie ustawiły poprawnie zdarzeń i te zdarzenia zakupu na przykład albo się dublują, albo nie w każdym przypadku się uruchamiają. Na przykład mamy na stronie trzy bramki płatnicze i w przypadku dwóch bramek zdarzenie zakupu się uruchamia, a w przypadku trzeciej się nie uruchamia, ponieważ jest inna strona lądowania.
AJ: Ale to od razu muszę spytać, czy to jest czysty błąd ludzki, czy na przykład konfiguracja pod tym kątem jest na tyle różna, że łatwo ten błąd popełnić.
MM: Nie, tak naprawdę jest to kwestia niedopatrzenia. I dlatego w tym przypadku bardzo ważne jest, abyśmy sprawdzili wszystkie metody płatności i czy zdarzenia uruchamiają się na różnych urządzeniach.
Google Analytics uruchomił też nowy tryb podglądu, czyli tzw. tryb debugowania. Gdy uruchomimy naszą stronę w tym trybie, możemy zobaczyć wszystkie eventy, które są wysyłane poprzez naszą wizytę na stronie do Google Analytics 4, wraz ze wszystkimi parametrami. Dzięki temu w bardzo prosty i przejrzysty sposób możemy zobaczyć, czy te eventy wysyłają się poprawnie.
Podsumowując, jakich błędów nie chcemy popełnić:
- mierzyć za dużo, zamiast skupić się na tym, co jest naprawdę ważne,
- mierzyć źle.
Co to oznacza?
Jeżeli eventy nie będą się uruchamiały w odpowiedni sposób, wówczas będziemy opierać decyzje strategiczne na temat naszej firmy, naszego biznesu na podstawie błędnych danych. Więc z dużym prawdopodobieństwem również te decyzje mogą okazać się błędne.
AJ: Okej, rozumiem. To moje ostatnie pytanie byłoby następujące: Universal Analytics jest bardzo mocno powiązany z ekosystemem reklam Google. Czy ten poziom integracji, wymiany zdarzeń, wykorzystywania jednego z drugim do lepszych optymalizacji reklam już bezpośrednio w ekosystemie Google będzie kontynuowany albo rozwijany w GA 4?
MM: No właśnie. Wśród rzeczy, które są dużym atutem nowego GA 4, jest rozwiązanie, związane bezpośrednio z Google Ads. Czyli możliwość stworzenia listy odbiorców. W Universal Analytics taka możliwość była, ale tutaj otrzymujemy potężne narzędzie związane z uczeniem maszynowym.
Co mam na myśli?
Otóż na bazie naszych wizyt i w momencie, kiedy zakładamy, że mamy dobrze zoptymalizowaną stronę pod względem zbierania zdarzeń, Google tworzy nowe grupy odbiorców. I wśród tych grup są na przykład osoby, które kupią w ciągu najbliższych siedmiu dni z prawdopodobieństwem 95%. Albo osoby, które porzucą naszą stronę.
Na przykład, jeżeli mamy aplikację mobilną i zależy nam na tym, żeby osoba codziennie wchodziła, grała, zbierała jakieś punkty, a przy okazji klikała reklamę, możemy utworzyć grupę odbiorców, skierowaną do użytkowników, którzy w ciągu siedmiu najbliższych dni prawdopodobnie przestaną grać w tę grę. I wówczas możemy skierować do nich reklamę Google Ads.
AJ: Ale to muszę dopytać, bo już czuję niezdrowe podniecenie po drugiej stronie ekranu. Czyli, jak rozumiem, ta produkcja, o której powiedziałeś, bazuje wyłącznie na naszych danych historycznych. Ale to nie jest tak, że Google może wykorzystać dane innych stron do tego, żeby nam powiedzieć, czy taki człowiek być może u nas kupi. Czy może właśnie tak jest?
MM: Powiem szczerze, że tego algorytmu nie znam, więc nie wiem, na jakiej podstawie będzie to działać.
AJ: Czyli możemy snuć teorie spiskowe.
MM: Możemy mieć nadzieję, że Google bierze pod uwagę wszystko.
AJ: To byłby killer feature. Naprawdę.
MM: Także, to naprawdę jest potężna zmiana. Na przykład w remarketingu: załóżmy, że wybieramy grupę osób, które kupią z 95% podobieństwem i ją wykluczamy. Jest to bardzo ryzykowne, ale jeżeli ufamy temu narzędziu, to możemy mieć duże prawdopodobieństwo, że faktycznie te osoby i tak by kupiły bez naszej reklamy remarketingowej.
AJ: Rozumiem. Czyli to jest odpowiedź na problem ubijania sobie marży przez agresywną politykę rabatową, stosowaną często do osób, które, tak czy owak, kończą transakcję na przykład dzień lub dwa po wizycie.
MM: Dokładnie, więc jest to ryzykowne, ale jeżeli Google będzie to rozwijać, to jest to potężny materiał. Są dobre i złe strony tej automatyzacji, ale myślę, że jeżeli to faktycznie będzie działało, no to jest to jeden z najlepszych jej aspektów.
AJ: Powiem tak. Gdyby automatyzacja działała tak, jak jest prezentowana w oficjalnych materiałach, to w ogóle nie musielibyśmy wykonywać większości rzeczy, które wykonujemy w tej chwili w pracy, bo jest jeszcze masa innych oczywiście. Ja pozostaję sceptykiem i zobaczymy, jak to wyjdzie. A czy jest jeszcze jakiś element poza tymi bardzo zaawansowanymi listami odbiorców?
MM: Kolejnym zaawansowanym elementem jest możliwość łączenia Google Analytics 4 z Google BigQuery.
Big Query to baza danych, w której możemy otrzymać surowe dane z Google Analytics 4 bez żadnej obróbki. Stwarza to również ogromne możliwości. Do tej pory było to dostępne tylko i wyłącznie w płatnej wersji Google Analytics 360. Teraz jest to dostępne standardowo w bezpłatnym GA 4.
I w tej wersji na podstawie tych zupełnie surowych danych możemy łączyć je również z innymi danymi z innych źródeł. A następnie tworzyć jeszcze bardziej skomplikowane analizy, które nie są dostępne w panelu Google Analytics. 4.
Wspomniałem o tym, że wchodząc do Google Analytics 4 możemy być zdziwieni, że nie ma tam zbyt dużo raportów. Ale jest za to potężna sekcja Eksplorowanie, w której możemy stworzyć dowolny raport szyty na miarę.
Google Analytics 4 jest narzędziem bardziej manualnym. I tak naprawdę nawet po skonfigurowaniu, dodaniu kodu śledzącego czy skonfigurowaniu zdarzeń nie możemy zakończyć wdrożenia. Nadal musimy pilnować raportów, sprawdzać, czy te założenia, które daliśmy, sprawdzają się.
Są dostępne szablony tych raportów, na przykład analiza ścieżki konsumenta w lejku sprzedażowym na etapie finalizacji transakcji. Czyli od momentu, kiedy użytkownik zobaczył produkt, możemy w pełni prześledzić jego ścieżkę i skonfigurować ją na bazie tych zdarzeń, które dodaliśmy.
A następnie możemy zająć się analizą. Czyli na przykład badać grupę osób, które widziały daną reklamę z danej kampanii i porównywać:
- czym się różnią osoby, które kupiły od tych, które nie kupiły,
- jaki jest współczynnik odrzuceń w koszyku na komputerach, a jak to wygląda na telefonach komórkowych?
I tak dalej.
Także tutaj musimy na pewno dużą pracę przyłożyć do tego, abyśmy mieli zdarzenia, które nas interesują. I te zdarzenia przedstawili w raportach, z których następnie będziemy wyciągać wnioski. Dlatego dobrze jest jednak ograniczyć te zdarzenia do tego, co faktycznie nas interesuje, abyśmy sobie sami nie utrudnili pracy.
Podsumowanie
AJ: Czyli z tego wszystkiego, co mówisz, zmiana jest rzeczywiście rewolucyjna, część rzeczy będzie prostsza, część będzie trudniejsza. Na pewno będzie wymagana praca codzienna. Jest to coś więcej niż tylko “Znajdź 5 różnic między obrazkami”, bo rzeczy się inaczej nazywają albo wyglądają. I powinniśmy wziąć się za to wszystko już teraz. Czy niczego nie pominąłem?
MM: Tak jest. Podpisuję się pod tym.
AJ: Myślę, że na tym możemy w tym momencie zakończyć. Sądzę, że Mateusz przekonał wszystkich zebranych po drugiej stronie, że rzeczywiście warto pilnie zająć się wdrożeniem Google Analytics 4. Jeżeli macie jakieś pytania odnośnie tego systemu, zostawcie je, proszę, w komentarzu. A my z Mateuszem postaramy się na nie wspólnie odpowiedzieć. Być może będą bazą jakiegoś fajnego odcinka Q&A, gdzie możemy ścierać się z Waszymi pytaniami i wątpliwościami.
A na dziś to wszystko, bardzo dziękuję za uwagę i do zobaczenia w przyszłym tygodniu. I cześć!
MM: Dziękuję bardzo.
