GA4 to najnowsza wersja Google Analytics, która została wprowadzona w październiku 2020 roku. To odpowiedź na zmieniające się wymagania i potrzeby użytkowników, aby zapewnić lepsze śledzenie i analitykę danych na stronach internetowych i aplikacjach mobilnych. GA4 stanowi też reakcję na zmieniające się przepisy dotyczące prywatności i ochrony danych osobowych, poprzez oferowanie nowych narzędzi i metod anonimizacji danych użytkowników. Google Analytics 4 oferuje szereg nowych funkcji i możliwości, które nie są dostępne w poprzedniej wersji Google Analytics. Zespół Midero Ads oferuje pomoc we wdrożeniu najnowszego Google Analytics 4, a także prowadzenie i optymalizację kampanii Google Ads w oparciu o dane analityczne Poniżej omawiamy 3 naszym zdaniem najważniejsze.
Automatyczne śledzenie zdarzeń
Automatyczne śledzenie zdarzeń w Google Analytics 4 oznacza, że usługa ta automatycznie śledzi określone zdarzenia w sposób ciągły i dynamiczny. Dzięki temu jej użytkownicy mogą uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat działań osób poruszających się w witrynie, co może prowadzić do lepszego zrozumienia ich potrzeb i działań na stronie.
W poprzedniej wersji Google Analytics, użytkownicy musieli samodzielnie skonfigurować, jakie zdarzenia chcą śledzić, poprzez dodawanie kodu śledzenia na swojej stronie internetowej lub w aplikacji mobilnej. W GA4, automatyczne śledzenie zdarzeń działa w sposób inteligentny, co oznacza, że GA4 samodzielnie wykrywa różne akcje wykonywane na stronie np.:
- Kliknięcia linków
- Przewijanie strony
- Wyświetlanie określonych elementów (np. zdjęć)
- Wyszukiwanie na stronie
Dzięki automatycznemu śledzeniu zdarzeń w GA4, administratorzy mogą szybciej i łatwiej zbierać dane o zachowaniach użytkowników i lepiej zrozumieć, jak korzystają oni ze strony internetowej lub aplikacji mobilnej.
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe to jedna z głównych funkcji wprowadzonych w Google Analytics 4. To rodzaj sztucznej inteligencji, w której robot jest w stanie samodzielnie uczyć się i rozwijać swoje umiejętności na podstawie zbieranych danych. W kontekście GA4, uczenie maszynowe pozwala na automatyczne dopasowywanie modeli atrybucji do różnych rodzajów kampanii marketingowych i zachowań użytkowników, dzięki czemu można lepiej zrozumieć, jakie działania marketingowe przynoszą najlepsze wyniki.
W poprzedniej wersji Google Analytics, modele atrybucji były statyczne i opierały się na ustalonych przez administratora zasadach. W GA4 modele atrybucji są oparte na uczeniu maszynowym, co oznacza, że algorytmy uczą się na bieżąco na podstawie zbieranych danych i dostosowują się do zmieniających się potrzeb użytkowników i rynku.
Przykłady zastosowań uczenia maszynowego w GA4 to między innymi:
- Automatyczne dostosowanie modeli atrybucji do różnych rodzajów kampanii marketingowych i zachowań użytkowników
- Określanie najważniejszych segmentów klientów i automatyczne sugerowanie działań marketingowych, które pomogą zwiększyć konwersje
- Odkrywanie trendów i wzorców w danych, które mogą pomóc w ulepszaniu strategii marketingowych
Dzięki uczeniu maszynowemu w GA4, administratorzy mogą lepiej zrozumieć swoich klientów i ich zachowania, co pozwala na lepsze dostosowanie działań marketingowych i zwiększenie efektywności kampanii.
Integracja z BigQuery
BigQuery to usługa chmurowa do przetwarzania dużych zbiorów danych, która umożliwia łatwe analizowanie ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Jest to w pełni zarządzana usługa, która pozwala na łatwe i szybkie przetwarzanie i analizowanie danych bez potrzeby instalowania i konfigurowania dodatkowego oprogramowania.
Integracja Google Analytics 4 z BigQuery pozwala na bezpośrednie przesyłanie danych z GA4 do BigQuery, co umożliwia jeszcze bardziej zaawansowane analizy i tworzenie własnych raportów z wykorzystaniem narzędzi programistycznych. Dzięki temu użytkownicy mogą analizować dane w czasie rzeczywistym, tworzyć niestandardowe raporty i wizualizacje oraz korzystać z innych narzędzi analitycznych dostępnych w ramach platformy Google Cloud.
Korzyści wynikające z integracji Google Analytics 4 z BigQuery to między innymi:
- Możliwość przetwarzania i analizowania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym
- Bardziej zaawansowane analizy i tworzenie niestandardowych raportów
- Dostęp do innych narzędzi analitycznych dostępnych w ramach platformy Google Cloud
Przykłady zastosowań integracji Google Analytics 4 z BigQuery to między innymi:
- Analiza zachowań użytkowników na stronie internetowej w celu zwiększenia konwersji,
- Analiza efektywności różnych rodzajów kampanii marketingowych,
- Analiza działań konkurencji i trendów na rynku.
Podsumowanie
Wykorzystanie wymienionych cech w Google Analytics 4 może przynieść wiele korzyści, takich jak:
- Ulepszona analiza i raportowanie danych, co pozwala na lepsze zrozumienie zachowań użytkowników i skuteczniejsze dostosowanie działań marketingowych.
- Automatyzacja procesów i oszczędność czasu, co pozwala na skupienie się na ważniejszych zadaniach i zwiększenie efektywności pracy.
- Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi i technologii, które pomagają w lepszym zrozumieniu danych i bardziej precyzyjnym przewidywaniu przyszłych trendów i zachowań użytkowników.
- Jednocześnie, warto pamiętać, że Google Analytics 4 jest stosunkowo nową wersją platformy i wciąż trwają prace nad jej rozwijaniem i ulepszaniem. Dlatego też, eksperymentowanie z platformą i nauka nowych umiejętności może przynieść wiele korzyści w przyszłości i pozwolić na jeszcze lepsze wykorzystanie narzędzia.
Zachęcamy do dalszej nauki i eksperymentowania z Google Analytics 4, ponieważ platforma ta może być niezwykle pomocna w rozwijaniu strategii marketingowych i zwiększaniu efektywności działań w Internecie.
