Kodėl GA4 vis dar kelia galvos skausmą net patyrusiems analitikams
Jei dirbate su svetainių analitika, tikriausiai jau spėjote susipažinti su Google Analytics 4 – arba bent jau bandėte. Perėjimas nuo Universal Analytics prie GA4 daugeliui buvo tikras kultūrinis šokas. Ne todėl, kad įrankis blogas – priešingai, jis gerokai galingesnis. Problema ta, kad viskas veikia kitaip. Kitokia logika, kitokia duomenų struktūra, kitokios ataskaitos.
Google 2023 metų liepą galutinai išjungė Universal Analytics, tad pasirinkimo nebėra – GA4 yra naujoji realybė. Šiame vadove pabandysiu išdėstyti viską, ką reikia žinoti, kad pradėtumėte naudoti GA4 ne tik formaliai, bet ir prasmingai. Nuo pradinio nustatymo iki sudėtingesnių funkcijų, kurios iš tikrųjų padeda priimti geresnius sprendimus.
Kaip GA4 iš tikrųjų veikia – įvykių modelis nuo pradžių
Pirmiausia reikia suprasti pagrindinį konceptualų skirtumą. Universal Analytics buvo paremtas sesijomis ir puslapių peržiūromis. GA4 viską matuoja kaip įvykius (events). Kiekvienas vartotojo veiksmas – puslapio peržiūra, mygtuko paspaudimas, vaizdo įrašo paleidimas, forma – yra įvykis. Tai fundamentalus pokytis.
Štai kaip atrodo duomenų struktūra:
- Įvykis (Event) – pagrindinis matavimo vienetas. Pvz.,
page_view,click,purchase - Parametrai (Parameters) – papildoma informacija apie įvykį. Pvz.,
page_title,item_name,value - Vartotojas (User) – unikalus lankytojas, identifikuojamas per
client_idarbauser_id - Sesija (Session) – vis dar egzistuoja, bet jau nėra pagrindinis matavimo vienetas
GA4 automatiškai renka keletą įvykių be jokio papildomo kodo – tai vadinami automatically collected events. Tarp jų: page_view, session_start, first_visit, user_engagement. Taip pat yra enhanced measurement įvykiai, kuriuos galima įjungti tiesiog perjungus jungiklį – slinkimas puslapiu, išorinės nuorodos, paieška svetainėje, vaizdo įrašų sąveika ir failų atsisiuntimai.
Praktinis patarimas: prieš pradedant konfigūruoti bet ką, eikite į Admin → Data Streams → savo srautas → Enhanced Measurement ir įsitikinkite, kad visi reikalingi įvykiai įjungti. Tai greičiausias būdas gauti daugiau duomenų be jokio papildomo darbo.
Diegimas – nuo nulio iki veikiančio sekimo
Yra du pagrindiniai būdai įdiegti GA4 sekimo kodą: tiesiogiai į HTML arba per Google Tag Manager. Stipriai rekomenduoju GTM – tai suteikia lankstumo ir leidžia valdyti visus žymenis vienoje vietoje be programuotojo pagalbos kiekvieną kartą.
Diegimas per GTM:
- GTM sukurkite naują žymenį (Tag) → pasirinkite Google Tag
- Įveskite savo Measurement ID (atrodo taip:
G-XXXXXXXXXX) - Trigeris – All Pages
- Išsaugokite ir publikuokite
Diegimas tiesiogiai į HTML – jei neturite GTM, įdėkite šį kodą į kiekvieno puslapio <head> sekciją:
<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXXXXX"></script>
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'G-XXXXXXXXXX');
</script>Po diegimo patikrinkite, ar viskas veikia, naudodami DebugView – tai vienas naudingiausių GA4 įrankių. Eikite į Admin → DebugView, įdiekite Google Analytics Debugger Chrome plėtinį, ir realiu laiku matysite, kokie įvykiai siunčiami. Tai išgelbėjo ne vieną valandą derinant problematiškus sekimus.
Svarbi detalė: GA4 duomenys pasirodo ataskaitose su 24-48 valandų vėlavimu (išskyrus realaus laiko ataskaitas). Tad jei ką tik įdiegėte ir nieko nematote – tiesiog palaukite.
Konversijų nustatymas – kas iš tikrųjų svarbu jūsų verslui
Vienas dažniausių klausimų: kaip nustatyti konversijas GA4? Skirtingai nei UA, kur reikėjo kurti tikslus (Goals), GA4 konversijos yra tiesiog pažymėti įvykiai. Bet tai nereiškia, kad viskas paprasčiau – reikia žinoti, ką darote.
Yra trys pagrindiniai konversijų nustatymo būdai:
1. Pažymėti esamą įvykį kaip konversiją – jei jau turite įvykį (pvz., purchase arba form_submit), eikite į Admin → Conversions → New conversion event ir įveskite tikslų įvykio pavadinimą. Svarbu: pavadinimas turi sutapti iki simbolio.
2. Sukurti naują įvykį iš esamo – GA4 leidžia kurti naujus įvykius be kodo naudojant Events → Create event. Pavyzdžiui, galite sukurti lead_generated įvykį, kuris suaktyvėja, kai vartotojas apsilanko /thank-you puslapyje.
3. Siųsti įvykį per GTM – lankstingiausias variantas. GTM sukurkite žymenį su GA4 Event tipu, nurodykite įvykio pavadinimą ir parametrus, nustatykite trigerį.
Praktinė rekomendacija: nedarykite konversijų iš kiekvieno įvykio. Pasirinkite 3-7 svarbiausius veiksmus, kurie tikrai atspindi verslo tikslus – pirkimas, registracija, kontaktų forma, svarbaus turinio parsisiuntimas. Per daug konversijų apsunkina ataskaitų skaitymą ir iškraipo duomenis.
Taip pat nepamirškite nustatyti konversijos vertę. Jei žinote, kiek vidutiniškai vertas vienas potencialus klientas, įveskite šią reikšmę – tai leis skaičiuoti ROAS ir vertinti kampanijų efektyvumą.
Auditorijos ir segmentai – duomenų prasmė atsiranda čia
Vienas galingiausių GA4 aspektų – galimybė kurti sudėtingas auditorijas ir segmentus. Čia GA4 tikrai lenkia savo pirmtaką.
Auditorijos (Audiences) GA4 naudojamos dviem tikslais: Google Ads remarketingui ir ataskaitų filtravimui. Jas kuriate per Admin → Audiences → New audience.
Keletas praktiškai naudingų auditorijų, kurias verta sukurti:
- Aukštos vertės vartotojai – aplankė daugiau nei 5 puslapius PER sesiją arba praleido daugiau nei 3 minutes
- Krepšelio apleidėjai – įvykdė
add_to_cart, bet nepurchaseper pastarąsias 30 dienų - Grįžtantys pirkėjai – įvykdė
purchasedaugiau nei vieną kartą - Neaktyvūs vartotojai – registravosi, bet nesilankė 60+ dienų
Segmentai veikia šiek tiek kitaip – jie skirti analizei Explore ataskaitose ir nėra naudojami reklamai. Galite kurti vartotojų, sesijų arba įvykių segmentus. Tai leidžia lyginti skirtingų grupių elgesį toje pačioje ataskaitoje.
Pavyzdys: sukurkite du segmentus – vartotojai, atėję iš organinės paieškos, ir vartotojai, atėję iš mokamos reklamos. Palyginkite jų konversijų rodiklius, vidutinę sesijos trukmę, atšokimo rodiklį. Tokia analizė per 10 minučių gali atsakyti į klausimą, ar verta investuoti į SEO ar geriau daugiau skirti Google Ads.
Explore ataskaitos – čia slypi tikroji galia
Standartinės GA4 ataskaitos (Reports) yra geros apžvalgai, bet tikroji analizė vyksta Explore sekcijoje. Čia galite kurti laisvas formos ataskaitas, kurios atsako į konkrečius verslo klausimus.
GA4 siūlo keletą Explore tipų:
Free Form – labiausiai lankstus. Galite vilkti dimensijas ir metrikas į eilutes, stulpelius, filtrus. Panašu į pivot lentelę Excel’yje, tik su realiais analitikos duomenimis.
Funnel Exploration – piltuvo analizė. Nustatote žingsnius (pvz., produkto peržiūra → krepšelis → mokėjimas → pirkimas) ir matote, kur vartotojai iškrenta. Labai naudinga e-komercijos svetainėms.
Path Exploration – rodo, kokiais keliais vartotojai juda po svetainę. Galite pradėti nuo konkretaus puslapio ir matyti, kur žmonės eina toliau, arba atvirkščiai – baigti konversija ir matyti, iš kur atėjo.
User Lifetime – analizuoja vartotojų vertę per visą jų gyvenimo ciklą. Ypač naudinga SaaS ir prenumeratos verslo modeliams.
Praktinis patarimas: Explore ataskaitos išsaugomos tik jūsų paskyroje ir nėra matomos kitiems. Jei norite dalintis su komanda – naudokite Share funkciją arba eksportuokite į Google Sheets. Taip pat galite sukurti ataskaitos kopiją (Duplicate) ir modifikuoti ją neardydami originalios.
Vienas dažnas klaidas – bandyti sutalpinti per daug dimensijų į vieną ataskaitą. GA4 turi kardinalumo limitą – jei dimensijų kombinacijų yra per daug, duomenys pradedami grupuoti į (other) kategoriją. Laikykitės principo: viena ataskaita – vienas klausimas.
BigQuery integracija – kai GA4 duomenų nepakanka
Vienas didžiausių GA4 privalumų prieš UA – nemokama integracija su BigQuery. Tai leidžia eksportuoti neapdorotus (raw) duomenis ir analizuoti juos SQL užklausomis. Jei dirbate su dideliais duomenų kiekiais arba jums reikia analizės, kurios GA4 sąsaja tiesiog nepalaiko – tai būtinas žingsnis.
Kaip prijungti BigQuery:
- Turėkite Google Cloud Platform paskyrą su aktyviu projektu
- GA4 eikite į Admin → BigQuery Links → Link
- Pasirinkite GCP projektą ir duomenų eksporto dažnumą (kasdien arba srautinis)
- Pasirinkite, kuriuos duomenų srautus eksportuoti
Duomenys BigQuery’yje saugomi lentelėje su tokia struktūra: kiekviena diena – atskira lentelė (events_YYYYMMDD). Štai paprastas SQL, kuris parodo populiariausius puslapius:
SELECT
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_title') AS page_title,
COUNT(*) AS page_views
FROM `projektas.analytics_XXXXXXXXX.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240101' AND '20240131'
AND event_name = 'page_view'
GROUP BY page_title
ORDER BY page_views DESC
LIMIT 20;BigQuery pirmieji 10 GB užklausų per mėnesį yra nemokami, tad mažesnėms svetainėms tai praktiškai nieko nekainuoja. Didesnėms svetainėms su milijonais įvykių verta optimizuoti užklausas ir naudoti partitioned tables.
Dar vienas praktinis panaudojimas: BigQuery duomenis galite sujungti su CRM duomenimis, pardavimų duomenimis ar kitais šaltiniais ir gauti pilną vaizdą apie klientų kelionę – nuo pirmo apsilankymo iki realaus pirkimo.
Kai skaičiai meluoja – duomenų kokybės problemos ir kaip jas spręsti
GA4, kaip ir bet kuris analitikos įrankis, nėra tobulas. Yra keletas žinomų problemų, apie kurias verta žinoti, kad neklaidintumėte savęs ir savo komandos.
Duomenų atranka (Data Thresholding) – GA4 gali slėpti duomenis, jei tam tikroje kombinacijoje yra per mažai vartotojų, siekiant apsaugoti privatumą. Tai ypač aktualu, kai naudojate Google Signals. Sprendimas: išjunkite Google Signals arba naudokite BigQuery, kur šio apribojimo nėra.
Bots ir spam srautas – GA4 automatiškai filtruoja žinomus botus, bet ne visus. Jei matote neįprastai aukštą srautą iš vienos šalies arba su 0 sekundžių sesijomis – greičiausiai tai spam. Sukurkite filtrą IP adresams arba naudokite Audiences su sąlyga session_engaged = 1.
Vidinis srautas – jūsų komandos apsilankymai gali iškreipti duomenis. Eikite į Admin → Data Streams → Configure tag settings → Define internal traffic ir pridėkite savo biuro IP adresus. Tada Admin → Data Filters sukurkite filtrą, kuris pašalintų vidinį srautą.
Skirtingi skaičiai skirtingose ataskaitose – tai viena labiausiai klaidinančių GA4 savybių. Standartinės ataskaitos naudoja sampled duomenis dideliems duomenų rinkiniams, o Explore ataskaitos – neapdorotus. BigQuery visada rodys tikslus skaičius. Jei jums svarbus tikslumas – naudokite BigQuery arba Explore.
Atribucija – GA4 naudoja data-driven attribution modelį pagal nutylėjimą, kuris skirsto konversijų kreditą tarp kelių lietimų. Tai geriau nei last-click, bet gali sukelti painiavą, jei lyginsite su Google Ads duomenimis, kurie naudoja savo atribucijos modelį. Suvienodinkite atribucijos modelius abiejose platformose, kad duomenys būtų palyginami.
GA4 kaip įrankis, o ne kaip tikslas – mintys tiems, kurie nori daugiau nei tik skaičių
Praėjus keliems metams nuo GA4 išleidimo, vis dar matau tą pačią klaidą – žmonės konfigūruoja GA4, žiūri į ataskaitas, bet nesugeba atsakyti į paprastą klausimą: ką mes su šiais duomenimis darome?
GA4 yra galingas įrankis, bet įrankis yra tik tiek naudingas, kiek naudojamas. Štai keletas principų, kurie padeda paversti analitikos duomenis realiais sprendimais:
Pradėkite nuo klausimo, ne nuo ataskaitos. Prieš atidarydami GA4, suformuluokite konkretų klausimą: „Kodėl mūsų mobilaus srauto konversijų rodiklis yra dvigubai mažesnis nei desktop?” arba „Kuris turinio tipas generuoja daugiausiai potencialių klientų?” Tada ieškokite atsakymo duomenyse.
Nustatykite bazines metrikas ir stebėkite tendencijas. Absoliutūs skaičiai dažnai nieko nesako. 1000 sesijų per dieną – daug ar mažai? Priklauso nuo konteksto. Svarbiau yra tendencija – ar auga, ar mažėja, ir kodėl.
Automatizuokite reguliarias ataskaitas. GA4 leidžia eksportuoti duomenis į Looker Studio (buvęs Google Data Studio) ir sukurti automatinius pranešimus el. paštu. Tai sutaupo laiko ir užtikrina, kad svarbūs rodikliai stebimi reguliariai, o ne tik tada, kai kažkas primena.
Testuokite hipotezes. Analitika be eksperimentų – tai tik stebėjimas. Jei duomenys rodo, kad vartotojai iškrenta konkrečiame piltuvo žingsnyje, sukurkite hipotezę, kodėl taip yra, pakeiskite kažką, ir matuokite rezultatą. GA4 puikiai integruojasi su Google Optimize alternatyvomis (pvz., VWO, Optimizely) per GTM.
GA4 nėra tobulas. Jis turi savų keistenybių, duomenų atrankos problemų, kartais klaidinančių ataskaitų. Bet jis yra tai, ką turime, ir teisingai sukonfigūruotas bei naudojamas su galva – tai tikrai vertingas įrankis bet kuriai komandai, kuri nori priimti duomenimis pagrįstus sprendimus. Svarbiausia – neprarasti matymo iš akių, kad skaičiai yra tik priemonė, o ne tikslas. Tikslas visada yra geresnis produktas, geresnis vartotojo patyrimas ir, galiausiai, geresnis verslas.
