Az elmúlt években több fronton is megindult a mozgás a digitális analitikai téren. Ezt a trendet a Google nem csak hajtja, hanem követi is. A trendet pedig részben a mobil eszközök és mobilappok megjelenése illetve jelentős térnyerése, másrészt az adatbiztonsággal és adatkezeléssel kapcsolatos aggályok is alakítják. Ezért sem meglepő, hogy a Universal Analytics mellett nemrég megjelent a Google Analytics 4 (munkanevén App+Web). Ebben a cikkben a két eszköz fő különbségeit vesszük sorra.

Kívülállók számára nehéz elsőre eldönteni, hogy:

Mi a különbség a Universal Analytics és a Google Analytics 4 között?

Ezért most több pontba szedve ezt fogjuk körbejárni.

A Google hivatalos support oldala is összeszed több szempontot, ahol hasonlóságok és különbségek vannak. Mi az alábbi szempontokat fogjuk megvizsgálni:

• Adatmodell (Data model)
• Privacy Consent Mode
• Adatlimit (Data Limit)
• Mintavétel (Sampling)
• Kamu adatok kiszűrése (Spam Data Filter)
• Data retention
• Engagement Metrics
• Content Group-ok
• Felhasználók azonosítása (User Identification)
• Munkamenetek (Sessions)
• Nézetek (Views)
• Cross-Domain Tracking
• BigQuery integráció
• Riportok (Reports)
• Enhanced Measurement

Az adatmodell

Az egyik fő különbség a Data Model-t (Measurement Model-t) tekintve, hogy

• a Universal Analytics (UA) ún. session-based, addig
• a Google Analytics 4 (GA4) event-based adatmodellt használ.

Tehát míg az UA munkamenet alapján mér, addig az Analytics 4 esemény alapon. Ezért egy korábban megismert „pageview” a GA4-ben egy eseményt jelöl.

Privacy Consent Mode

A Privacy Consent mód lényegét főként a GDPR és a CCPA (California Consumer Privacy Act) hívta életre. Ez abban segít, hogy milyen információt és hogyan lehet tárolni, hogyha valaki nem szeretné, ha az adatait trackelnék („opt-out” of tracking).

A Privacy Consent Mode használatával az adatok mérésének egy része megmaradt, de célozni már nem lehet a felhasználókat. Vagyis a riportokban benne lesznek, de például IP cím alapján nem lehet már visszacélozni. Az IP cím viszont személyes adatnak minősül a GDPR szerint. Ezért a GA4 ezt külön kezeli is.

Fontos tudni, hogy már a GA3 (Universal Analytics) is rendelkezett IP cím anonimizálással, de ezt külön kellett beállítani.

Ezzel szemben a GA4-ben ez már alapból be van állítva. Tehát „built-in”, és nem is lehet kikapcsolni.

Ez egy óriási különbség, és jól mutatja a privacy-hez való hozzáállást illetve trendeket. Nem az opciót kell megadni, hogy megfelelően is tárolni lehessen a személyes adatokat. Hanem pont fordítva, ez kell legyen az alapállás, és ne is lehessen kikapcsolni.

Tracking ID

Az Universal Analyticset hagyományosan tracking ID-val kellett setupolni Tag Manager segítségével.

Eközben a GA4-et Measurement ID-val kell.

Az Universal Analytics property ID „UA-” előtaggal kezdődik. Pl: UA-1416786-2

Míg a GA4 „G-” előtaggal. Pl: G-ZV1JH33HZT

Adatlimit (Data Limit)

Míg az UA jellemzően minden adatot egyesével küldött a Google szerverére, addig a GA4 egyes adatcsomagokat bevár és egyben küldi el őket. Ezzel a Google a saját szervereinek a terhelését is csökkenteni akarta, másrészt növelte a beküldhető adatmennyiséget.

Egyelőre nincs fizetős csak ingyenes verziója a GA4, de ahogy azt már korábban is tette a Google, a fizetős analitika szolgáltatásoknál közel kimeríthetetlen limitek, az ingyenes verziók esetében azért sok esetben szigorúbban korlátoznak. A legnagyobb szabadságot és adatlimitet a Google Analytics 360 (GA360) biztosítja, az ingyenes UA-hoz képest, ugyannak valószínűsíthető, hogy idővel a GA4 is kap majd fizetős verziót. Az egyelőre jó kérdés, hogy ez a GA360 brutális árazásához fog hasonlítani vagy a Firebase sokkal barátságosabb, forgalom alapú megoldását veszi majd át.

Mintavétel (Sampling)

A nagy forgalmú weboldalak (főleg webáruházak, hírportálok, árösszehasonlító vagy apróhirdetési oldalak) esetében bizonyos adatok és összefüggések lekérésénél a Google mintavétel alapján dolgozik. Ez főként akkor jön elő, amikor nem előre generált táblák közti összefüggést kérünk le. Így próbálja csökkenteni az adatok feldolgozásának idejét és költségét, ami főleg az ingyenes UA-ban okozhat problémát. Egyes riportoknál ugyanis előfordul, hogy 1%-os minta alapján kapunk adatokat.

A GA4 esetében az event-alapú mérés miatt kisebb kellene, hogy legyen a sampling miatti torzítás, de erről egyelőre nincs elég info. Várhatóan 2021-ben több cikk és dokumentáció jelenik majd meg a témában.

Kamu adatok kiszűrése

Az UA egyik nagy problémja a Spam és Fake forgalom kiszűrése.

Erről külön cikket is írtunk:

Hogyan szűrd ki a hirdetési csalást és a kamu forgalmat display kampányoknál?

Míg az UA esetében a Tracking ID segítségével gyakorlatilag bárki bármikor kamu adatokat tudott közölni egy GA fiókkal, addig a GA4 esetében komoly előrelépés történt.

A GA4 a Measurement Protocol-nál egy titkos kulcsot is alkalmaz, ami csak a GA4 web data stream beállításokban látható. Viszont publikusan nem elérhető.

Adatot pedig csak az érvényes kulcs segítségével lehet majd a GA4 property-be küldeni. Ezzel remélhetőleg abszolút minimálisra, vagy akár nullára is csökken a spam referral mennyisége!

Data retention

Az UA esetében több opció is volt az adatok megtartására (14 hónap, 26 hónap, 38 hónap, 50 hónap, „ne járjon le”).

GA4 esetében jelenleg 2 ilyen opció van:

• 2 hónap vagy 14 hónap

Engagement Metrics

A GA4 több új, és remélhetőleg jobban használható mérőszámot hoz be, mint számos elavult mutató UA. Ilyenek például a(z):

• Engaged sessions
• Engagement rate
• Engaged session per user
• User engagement

Szembetűnő változás, hogy a riportokból hiányoznak olyan sokak számára „alapnak vélt mutatók” mint a Bounce Rate vagy a Pageview. Ehhez nekünk is hozzá kell szoknunk és az elemzések elkészítésekor újra kell gondolnunk az egyes mutatók közötti összefüggéseket.

Content Group-ok

Míg az UA (GA3) esetében a Content Groupok elérhetőek, és nagyon hasznosak is, addig a GA4-ben ilyenek nincsenek.

UA esetében a Content Groupokról itt írtunk korábban:

Content Grouping beállítása Analyticsben

Ez a riport így ebben a formában nem elérhető GA4-ben, de eseményhez kötött paraméterrel (event parameters) és egyedi dimenziókkal (custom dimensions) gyakorlatilag nagyon hasonló eredményt lehet majd létrehozni.

Felhasználók azonosítása

User Identification esetében a GA4 sokkal hatékonyabb mint az UA. Ezzel együtt simán előfordulhat, hogy sokkal kisebb számokat és adatokat fog mutatni, de ez annak köszönhető, hogy pontosabban tudja azonosítani ugyanazt a felhasználót, aki mondjuk különböző eszközökről érkezik. De közben ugyanazt az egy felhasználót jelenti.

A GA4 a duplikálás megszüntetésére (deduping) az alábbi folyamatokat használja.

1. User ID: a GA4 először ellenőrzi, hogy átadtad-e dataLayerben a User ID értékét és ha igen, akkor megtörténik a user hitelesítése
2. Google Signals: ha nincs User ID, akkor a GA megpróbálja Google Signals segítségével az azonosítást, ami Google fiók bejelentkezéshez van kötve. Ehhez viszont aktiválni kell a GA4 property-ben a Google Signals-t.
3. Client ID: Ha az első két lépés sikertelen, akkor a GA4 az alap Client ID-t rendeli a userhez.

Munkamenetek (Sessions)

Az UA jelenleg új Sessiont nyit, hogyha bármelyik feltétel teljesül:

1. Idő alapon:

• 30 perc inaktivitás után
• Éjfélkor

2. Ha megváltozik a medium, source vagy a kampány

Ezzel szemben a GA4 csak akkor indít új sessiont, hogyha a session_start „elindul”. A 30 perces inaktivitási korlát megmarad. De a másik kettő (éjfélkor új session és az acquisition dimension változás) már nem érvényes.

Vagyis a GA4 innentől kezdve kevesebb sessiont mutathat ugyanarra az adathalmazra mint az UA.

Nézetek (Views)

A GA4 nem tartalmaz külön Nézet funkciót. A riportok Property szinten készülnek, ami valójában egy „Master View”-nak felel meg. Tehát ha valaki külön nézte eddig UA-ban a weboldal, a blog és a webshop forgalmát, az most GA4-ben ezt alap esetben nem tudja megtenni.

Ez idővel lehet változni fog, de 2021. elején erre egyelőre nincs beépített megoldás ehhez.

Cross-Domain Tracking

Míg az UA esetében mind a két fiókot át kellett állítani tracking és admin szinten is, hogy a cross-domain tracking jól működjön, addig GA4 esetében ez várhatóan könnyebb lesz. Elég lesz csak admin oldalon elvégezni a módosítást.

A GA4 cross-domain tracking egyelőre még béta verzióban fut, de várhatóan hamarosan ez is átkerül publikusan elérhető, stabil verzióba.

BigQuery integráció

A GA4 automatikusan tartalmazza a BigQuery integrációt.

UA esetében csak a fizetős GA360-ban érhető el a BigQuery integráció.

Riportok (Reports)

Sok megszokott UA riport nem elérhető GA4-ben, és egyes riportok és mérőszámok replikálása nem is feltétlenül triviális.

Talán ez a rész lesz az, amit elsőre nagyon nehéz lesz sokaknak megszokni.

A GA4 sokkal inkább épít az egyedi riportokra, mint a dobozos, előre beépített megoldásokra. Persze elérhetőek riport sablonok a GA4-ben is, de sokkal kevesebb mint az UA-ban. Ha pontosan ugyanazokat a riportokat akarjuk előállítani, mint UA-ban, akkor sok esetben ezt most Data Studio-val vagy az ingyenes GA4 verzióban is elérhető BigQuery-vel tudjuk megtenni.

Enhanced Measurement

Míg UA esetében az Enhanced Measurementet jellemzően egyedileg setupolt GTM-mel lehetett jól megoldani, addig GA4-ben ez alapbeállítás. De ha akarjuk, ki lehet kapcsolni.

Összegzés

Az adatmodell változása miatt a GA4 valójában nem egy „újabb Analytics”, hanem egy teljes új dimenzióját nyitja meg méréseknek és az egész analitika iparág átalakulását vetíti előre.

Egyre több cég fogja fokozatosan bevezetni, bizonyos riportok és elemzések esetén akár teljesen áttérni a GA4-re, ugyanakkor az azért látható, hogy a tavaly októberi bétából való kilépése óta még messze nem tart ott 2021 elején a GA4, hogy minden igényt és szükségletet kielégítsen. A legtöbb vállalkozás valószínűleg párhuzamosan fogja használni az UA-t és a GA4-et, a teljes átállásra még éveket kell várni.

A jövő egyértelműen a GA4 felé mutat, ezért már most érdemes elvégezni az alapbeállításokat és fokozatosan az új funkciók érkezésével bővíteni a méréseket.