Mi az a weboldal redesign? Mikor és miért van rá szükséged? (Frissítve, 2023.09.29.)
Ma már az emberek az első benyomásukat a cégedről az interneten, a..
A Google Analytics 4 komoly változást jelent a megszokott Analytics-környezethez képest: más adatokat gyűjt, máshogy tárolja ezeket, és máshogy jeleníti meg. Annak ellenére, hogy ez sokakat csak megzavar, előrelépésről beszélhetünk a Google analitikai rendszerében. (Frissítés, 2023.09.20. – Egy új fejezettel bővítettünk: Mik azok az eseményparaméterek a GA4-ben?)
Aki már régóta használja az Analyticset és figyeli a változásokat, emlékezhet, hogy 2013-ban jelent meg a Google Analytics legutolsó verziója, amikor is elindult az úgynevezett „Universal Analytics” mérés. Ehhez frissíteni kellett a nyomkövető kódot, ugyanakkor az adatok változatlanok maradtak.
A Google Analytics 4-nél nem ennyire egyszerű a helyzet, ugyanis egészen eltérően gyűjti, tárolja és ábrázolja az adatokat az eddigiekhez képest. És habár az emberek többsége nem szereti a változásokat, az Analytics 4 egy olyan eszköz, mellyel jobban megérthető a felhasználói viselkedés, gyorsabban összegyűjthetők a fontos adatok, és még a felhasználói adatvédelemre is figyel.
Ez a változás annak a három új technológiának az eredménye, melyeken a Google már évek óta dolgozott. Az első ezek közül az úgynevezett Firebase Analytics, mely a Google Analytics backendje. A Firebase egy mobilalkalmazások fejlesztésére használt termékcsomag, melyet még 2014-ben szerzett meg a Google. Ez a gyakorlatban azzal jár, hogy most már a weboldalakon és natív alkalmazásokban rögzített adatok egyetlen formátumban képesek megjelenni. A Firebase Analytics egy eseményvezérelt adatmodellt használ, mely jobb a felhasználói aktivitás mérésében és a viselkedés leírásában.
A másik technológia az úgynevezett „Google-jelek„, mely onnan lehet ismerős, hogy a szoftver a bejelentkezett felhasználók felismerésére szolgál Google-fiókok alapján. Ugyanarról a módszerről van szó, amit a Google arra használ, hogy közönségeket hozzon létre. Az Analytics 4 pedig ezt a funkciót veti be a cookie-k helyett, hogy felismerje a felhasználókat.
Végül a harmadik technológia a globális webhelycímke, mely lehetővé teszi, hogy a felhasználói felületen végrehajtott változások révén a webhelyen telepített kód is változzon. Tehát például a GA4 segítségével bekapcsolhatsz egy olyan funkciót, melynek segítségével nyomon követheted, hogy a felhasználók mikor játszanak le egy YouTube videót, és az ehhez szükséges kód automatikusan telepítésre kerül a weboldaladon, anélkül, hogy bármit is módosítanál a címkekezelőben.
A Universal Analytics mérés a munkamenetekre épült. Tehát, amikor felmerült az a kérdés, hogy mekkora forgalmat hozott egy kampány, akkor a válasz a munkamenetek száma volt. Ha pedig az érdekelt valaki, hogy mennyire győzte meg a weboldal a felhasználókat, akkor vagy a visszafordulási arány, vagy a munkamenet hossza, vagy a munkamenet során megtekintett oldalak száma mutatta meg ezt.
A munkamenettel azonban van egy kis gond: nehezen lehet mobilalkalmazásoknál használni, mivel ezek sokkal változatosabbak, mint a hagyományos weboldalak. És a felhasználói élménnyel kapcsolatos feltételezések, melyek igazak egy weboldalon, nem biztos, hogy érvényesek egy alkalmazásban is.
Tehát, ha például szoktál futni és ehhez használsz egy alkalmazást, amivel követed a futással kapcsolatos adatokat, akkor azt az alkalmazást elindítod, majd esetleg órákig bekapcsolva hagyod. Hiszen méri a futásod. De ez hány munkamenetet jelent? A visszafordulási arány vagy a munkamenetenként megtekintett oldalak száma tényleg hasznos mérőszám ebben az esetben?
A már korábban említett eseményvezérelt adatmodell ezeket a problémákat oldja meg, mivel a korábban használt lekéréstípusokat lecseréli három egyszerű összetevőre: események, eseményparaméterek és felhasználói tulajdonok. Ez pedig teljesen megváltoztatja az adatokhoz való eddigi hozzáállást.
Ha valami történik – például a felhasználó kattint egy linkre -, akkor az egy eseményként mérhető. A paraméterek leírják az eseményt, például rögzítik a link szövegét. A felhasználói tulajdonok pedig megadják, hogy mely felhasználó kezdeményezte az eseményt.
Az oldalmegtekintések és a munkamenetek innentől kezdve már nem a mérések alapját jelentik. Még mindig léteznek, de már nem kell őket használni, ha nincs értelme, mert a figyelem a felhasználókra és az eseményekre irányul. A GA4-ben a legfontosabb adat a munkamenet helyett a felhasználó.
Emellett az eseményalapú adatmodell lehetővé teszi új dimenziók és mérőszámok alkalmazását, melyekhez már nincs szükség a munkamenetekre. Az egyik ilyen a céloktól a konverziós események felé való elmozdulás.
Egy felhasználó akkor ért el egy célt a Google Analyticsben, ha véghez vitt valamilyen cselekvést a munkamenet során. Ha ez a cselekvés többször is bekövetkezett a munkamenetben, az akkor is egyetlen célteljesítésként jelent meg az adatok között. Ezzel szemben a GA4 nem célokat hanem konverziós eseményeket mér.
A konverziós esemény pedig bármilyen esemény lehet, melyet Te fontosnak jelölsz meg a céged szempontjából. Például egy űrlap kitöltése, egy videó megtekintése, egy kattintás egy gombra, vagy bármi más. A Google Analytics 4-ben akár 500 egyedi eseményt is beállíthatsz, és egyszerűen egy gombbal bekapcsolhatod, hogy mely eseményt mérnéd konverzióként.
Szintén fontos változás, hogy a régi Analyticsben létrehozhattál felhasználói szegmenseket, majd ezt megoszthattad a Google Ads-szel mondjuk remarketing célból. Például készítettél egy szegmenst azokból a felhasználókból, akik betettek egy terméket a kosarukba, de nem vásároltak.
A GA4-ben a szegmensek fogalma összevonásra került a közönség fogalmával. Itt egyszerűen létrehozhatsz közönségeket, melyeket aztán alkalmazhatsz bármely jelentésben vagy akár meg is oszthatod a Google Ads-szel. A létrehozott közönség pedig mások számára is elérhetővé válik, aki használja a GA4-et a fiókodban.
Ráadásul a Google automatikusan is képes generálni leendő közönségeket a gépi tanulás segítségével, mely aszerint pontoz felhasználókat, hogy milyen eséllyel fognak vásárolni vagy lemorzsolódni az elkövetkező 28 nap során. Így pedig a remarketingre szánt költségkeretedet azokra fordíthatod, akik nagy valószínűséggel vásárolni fognak.
Mint azt korábban már említettük, a GA4 a korábbi visszafordulási arányt, munkamenetenkénti oldalmegtekintést és munkamenet időtartamot lecserélte a tevékenységek (elköteleződések) átlagos időtartamára.
Ez azt az időt jelenti, amelyet a felhasználó a tartalmaid aktív megtekintésével tölt. Ha például mobilalkalmazást használ, akkor azt mutatja, hogy mennyit volt az előtérben megnyitva az app, míg ha weboldalt, akkor azt, hogy az adott oldalfül mennyi ideig volt aktív a böngészőben.
A Google Analytics 4 ezt az időt méri az úgynevezett „elkötelezett munkamenetek” kiszámításához. Az elkötelezett munkamenet egy olyan munkamenet, ahol a tevékenység ideje meghaladja a 10 másodpercet. Az elköteleződési arány úgy számolható ki, hogy az elkötelezett munkamenetek számát elosztjuk a munkamenetek teljes számával. Ez az a mutató, amit gyakorlatilag a visszafordulási arány helyett használhatsz a GA4-ben.
Ugyanakkor az elköteleződési arány sokkal hasznosabb a felhasználói aktivitás mérésekor, különösen, ha blogokról vagy híroldalakról van szó, melyeknél egy sikeres munkamenet sokszor csak egyetlen oldalmegtekintés.
Az előbbiekből persze az is látható, hogy a munkamenet nem tűnt el a GA4-ből sem, annak ellenére, hogy nagyobb hangsúlyt kap a felhasználó. Megjelent viszont az aktív felhasználó, mint mérőszám. Ez egy olyan felhasználót jelent, akinek legalább egy elkötelezett munkamenete volt a meghatározott időtartományon belül.
Végül arról is érdemes szót ejteni, hogy változtatott az adatvédelmi beállításokon is a Google, annak érdekében, hogy a weboldalak megfelelhessenek az újabb adatvédelmi szabályozásoknak.
Az egyik lehetőség itt mindjárt az, hogy letiltható a hirdetések személyre szabása: a „szerkesztés” jogosultsággal rendelkező felhasználó teljes mértékben letilthatja a remarketing-közönség funkciót, és ezt a cég sem tudja megváltoztatni.
Mindez persze hatással lesz a megszerzett adatokra, ugyanakkor kompenzációképpen a Google bevezette egyrészt a „jelentéskészítési személyazonosságot” és a „konverziómodellezési megközelítést”.
A Google Analytics a felhasználókat cookie-k segítségével azonosítja. Emellett, ha bejelentkezett felhasználóról van szó, akkor lehetőség van a saját egyedi felhasználói azonosító használatára is. Ennek segítségével például láthatod, hogy milyen gyakran jelentkezik be egy felhasználó a weboldaladra különböző eszközökről.
Ha a GA4-ben a tulajdonbeállításoknál a jelentéskészítési személyazonosság beállítására kattintasz, akkor olyan lehetőségeket látsz, miszerint csak eszköz alapján állítod be, vagy pedig User ID, Google-jelek és eszköz alapján. Ez csak olyan felhasználók esetében működik, akik be vannak jelentkezve a Google fiókjukba az eszközükön és lehetővé teszik a hirdetések személyre szabását. Ha ez nem áll rendelkezésre, akkor Google-jeleket használ a rendszer az azonosításra. Végül, ha ez sem lehetséges, akkor eszköz alapján azonosítható a felhasználó.
Mivel az adatok meglehetősen hiányosak lehetnek, ezért használja a Google a konverziómegközelítési modellezést. A hiányzó adatokat gépi tanulás segítségével pótolja. Tehát, ha például tudjuk, hogy a Safari 100 felhasználót mért az oldalon az előző hónapban, akkor mondhatjuk, hogy 80 felhasználó léphetett fel az oldalra, mert 20 közülük azért jelentkezett újabb felhasználóként, mivel törölte a cookie-ját a böngésző, így kapott egy újat.
Ez persze azt jelenti, hogy egyrészt becsült adatokra, másrészt egy olyan algoritmusra kell építeni a döntéseket, melynek működését nem ismerjük. Ugyanakkor előnye, hogy tiszteletben tartjuk a felhasználói magánszférát, miközben meghozhatjuk az adat-alapú marketingdöntéseket.
Ha mindezek után úgy véled, érdemes kipróbálni az új rendszert, akkor a Google Analytics használatáról szóló bejegyzésünkben megtalálod, hogyan érdemes belevágni. Mint ki fog derülni, nem túl bonyolult, ráadásul egymással párhuzamosan használhatod a régi és az új rendszert. Ha pedig már megszoktad az újat, akkor teljesen át is állhatsz rá.
Habár a Universal Analytics soha nem volt teljesen plug and play, hiszen szükség volt a konverziók, szűrők, események, kibővített nyomkövetésre, de mégsem olyan mértékben, mint a GA4-nél. Itt a tervezés és a beállítás több időt vesz igénybe.
A Google az úgynevezett 80/20-as szabályt követi: vagyis mivel a felhasználók 80 százaléka a jelentéseknek mindössze 20 százalékát használja, ezért feleslegesnek találtak sok jelentést előre elkészíteni, melyekre esetleg nincs szükséged. Ha viszont olyat használnál, amit a Google nem készít el alapértelmezetten, akkor magadnak kell beállítanod.
A GA4-ben minden felhasználói tevékenység eseménynek számít, amit kénytelen leszel megszokni.
Aki egyszerre futtatja már a Universal Analyticset és a GA4-et, az láthatja, hogy a számaik nem egyeznek. Ezért is akart mindenkit 2022. július 1-jéig átállítani a GA4-re a Google, hogy mire 2023 júliusában megszűnik az UA, egy évnyi adat rendelkezésre álljon az összehasonlítás érdekében.
Egyébként pedig azt is érdemes tudni, hogy a Google Analytics soha nem közölt teljesen pontos számokat, azok csak adott rendszeren belüli összehasonlításra alkalmasak, hogy lásd a trendeket. Így azon sem kell csodálkozni, hogy két eltérő rendszer azonos mutatóknál más értéket jelenít meg.
Míg a GA4 induló verziójában még nem volt elérhető a visszafordulási arány mérése, valószínűleg annyian követelték vissza, hogy elérhetővé tette a Google. Ugyanakkor azt érdemes tudni, hogy egészen máshogy mér, mint a UA: egyszerűen annyit tesz, hogy az elköteleződési arányt kivonja 100-ból, ez lesz a visszafordulási arány. Tehát, ha 80 százalék az elköteleződési arányod, akkor 20 százalék lesz a visszafordulás.
A GA4 értő kezekben hasznosabb lehet, mint az UA volt, ugyanakkor a megfelelő használat még bonyolultabbá vált. Nehezebb lett beállítani, elkészíteni az alapvető jelentéseket, ahogy a kezelés sem vált könnyebbé.
Úgy néz ki a helyzet, hogy a Google egy populáris, könnyen használható analitikát lecserélt egy olyanra, ami sokkal inkább profikra van szabva, akik számára viszont hasznosabb lehet a nagyobb mértékű személyre szabhatóság és rugalmasság.
Fontos különbség, hogy az adatok interaktívan a GA4-ben csak 14 hónapra visszamenőleg láthatók. Ugyanakkor a BigQuery kisebb verzióját ingyenessé tette a Google, ahol viszont lehet tárolni adatokat. Egészen addig, amíg ki nem növöd. Akkor kénytelen leszel előfizetni egy nagyobb verzióra. Ugyanígy egyébként a többszörösen szűrt nézet is fizetős funkció lett.
A kis cégeknek talán nem szükséges, de ha nagy a céged, és több helyről szedsz össze adatokat, akkor a teljes képet a BigQuery segítségével láthatod. Az összekapcsolást ingyen megteheted, illetve az SQL egy viszonylag egyszerű programozási nyelv, és végül a DataStudio segítségével egyszerű formában meg is jelenítheted ezeket.
Ez azonban nem csak a cégek számára ismeretlen terület, de még a marketingesek nagyobb része sem járatos benne, ugyanis az UA nem kényszerítette rájuk a használatot.
Ha ki akarod használni a GA4 lehetőségeit, akkor jobban el kell mélyedni benne, mint az UA-ban. A Google a váltással közelebb került az Adobe Analyticshez, ami viszont nem a laikusok eszköze. Ha valóban jól akarod használni a GA4-et, akkor kénytelen leszel komolyan venni a tanulást.
A Universal Analytics és a Google Analytics 4 adatai teljesen eltérnek egymástól, a kettőt összehasonlítani olyan, mint ha almát a körtével hasonlítanál össze. Míg az UA munkameneteken és oldalmegtekintéseken alapult, a GA4 eseményeket és paramétereket használ. Mindkét rendszer össze tudja gyűjteni az adatokat, de a jelentésekben látható eredmények különböznek.
Ez még akkor is így van, ha egy-egy mérőszámnak ugyanaz a neve mind a kettő esetében.
Például mindkettő méri a felhasználók számát, ugyanakkor az értékek eltérőek, a GA4-ben jellemzően kisebb ez az érték.
Munkameneteket is tud mérni mind a kettő, ráadásul mindkettőnél 30 perc az alapértelmezett időtartam, ugyanakkor az UA éjfélkor újraindítja a számolást, illetve új munkamenetet jelez, ha egy UTM-kódra kattintanak. A GA4 ezzel szemben nem. A GA4 miatt újra kell gondolni, hogy miként is értelmezzük a munkameneteket: olyan eseményként, melyek érdemi aktivitást eredményeznek a weboldalon.
Ezért is van szó „elkötelezett” munkamenetekről, ami annyit tesz, hogy olyan munkamenet, melynek során a felhasználó tett valamit. Ráadásul csak akkor beszélhetünk elkötelezett munkamenetről, ha az 10 másodpercnél tovább tart, van benne egy vagy több konverziós esemény, illetve kettő vagy több oldalmegtekintés.
A konverziók mérése ugyancsak különbözik: az UA csak egy konverziót számol munkamenetenként minden célnál, tehát egy konverziót jelent, annak ellenére, hogy mondjuk a felhasználó többször kattint a CTA-ra. A GA4 viszont minden konverziót külön jelez, még akkor is, ha többször kerül rá sor egy munkameneten belül.
A visszafordulási arány, mely kellően alacsony értéknél egyenlő volt a sikeres weboldallal, teljesen eltűnt a GA4-ből. Amit helyette nézni lehet, az az elköteleződési arány, mely a minőségi oldallátogatások arányát mutatja meg. Elméletileg, ha ezt az értéket kivonod a 100-ból, akkor megkapod a visszafordulási arányt, de ez inkább csak valami hasonló.
A GA4 mérése esemény-alapú, ugyanakkor az esemény fogalma eltér a Universal Analyticsben megszokottól. Az UA-ban az eseménynek volt kategóriája, címkéje, és egy esemény akkor következett be, amikor egy cselekvés megkezdődött. Tehát például, ha a weboldaladon volt egy videó, és azt elindította a felhasználó.
A GA4-ben nincs kategória, cselekvés vagy címke, viszont minden esemény: egy oldalmegtekintés, egy munkamenet elindítása, az első látogatás, a görgetés, a kattintás, a videó elindítása, fájl letöltése, a videó megtekintése és befejezése, hírlevél-feliratkozás, kapcsolatfelvétel, keresési eredmények megtekintése.
A Google Analytics új, 4-es verziója 2020 októberében indult, ugyanakkor a weboldalak nem állnak rá át automatikusan, neked kell beállítani azt.
Ehhez először lépj be a baloldali menüsor alján található „Adminisztrálás” gombbal a felületre. Válaszd ki a megfelelő fiókot, majd a „Tulajdon” elnevezésű hasábban egyből legfelül látni fogsz egy olyan lehetőséget, hogy „GA4 beállító asszisztens”.
Miután rákattintottál, haladj végig a folyamaton, majd a végén kattints a tulajdon létrehozására. Ezzel be is állítottad a Google Analytics 4-et. Részletes leírást egyébként itt találsz a Google részéről a folyamatról.
Ha beállítottad a G4-et, akkor meg tudod nézni a saját GA4 tulajdonodat (felkínálja a rendszer egy gomb formájában), így megkapod azokat az információkat, melyekre szükséged lehet innen. Érdemes az újdonságokkal megismerkedni, megnézni a bal oldali hasábból elérhető „Adatstreamet”, mely részletesen megmutatja, hogy mi az, amit nyomon követ a GA4 a weboldaladon, illetve itt találod a „Továbbfejlesztett mérésre” vonatkozó információkat.
Végül kattints a weboldalad mérési részére, ahol az „Események” résznél láthatod a kibővített méréseket, melyek automatikusan bekapcsolódtak. Olyan funkciók automatikus követése kezdődik, mint a görgetés, a linkekre kattintások, oldalkeresés, fájlletöltések, stb.
A Google Tag Manager (GTM) egy egyszerű megoldást kínál a GA4 telepítésére a weboldaladon, ahogy az egyedi események létrehozására is.
Az alapvető követő kód a gtag.js, melyet el kell helyezned a weboldalad valamennyi oldalán. Ha ez megtörtént, akkor elkezdődik a mérése minden alapvető adatnak, melyet a GA4 mér. A címke beállítása rendkívül egyszerű, mindössze néhány kattintás, valamint a fiókazonosító beillesztéséből áll.
Ami fontos, hogy ha már telepítetted a weboldaladra a Universal Analytics címkét (analytics.js), akkor ehhez nem kell hozzányúlnod. A GA4 mellett szépen elfut a Universal Analytics is, és érdemes megtartani a korábbi Universal Analytics tulajdonokat, hogy legyen rálátásod a korábbi számokra. A GA4 ugyanis csak onnantól kezdve mér, hogy telepítve lett az oldalon.
Első lépésként állítsd tehát be a GA4 címkét a Címkekezelőben. Ehhez lépj be a fiókodba, majd válaszd az „Új címke hozzáadása” lehetőséget:
A megjelenő ablakban válaszd a „Címke konfigurálása” gombot, mely láthatóvá teszi, hogy milyen címkék közül válogathatsz. Itt kell megkeresned a „Google Analytics: GA4-konfigurálás” menüpontot.
Ha erre rákattintasz, akkor látsz egy mezőt, ahová be kell illesztened a GA4-tulajdon mérési azonosítóját. Ezt a kódot a Google Analyticsben találod: látsz a menülistában egy „Adatstreamek” menüpontot. Ha erre rákattintasz, akkor kiválaszthatod a megfelelő adatfolyamot, majd erre is rákattintva megjelenik ez az oldal:
Ezt kell beillesztened a Tag Managerben a megfelelő helyre, majd utána az „Aktiválási szabály” dobozban ki kell választanod, hogy hol akarod használni a címkét. Alapvetően minden oldalon, de elképzelhető, hogy bizonyos oldalakat kihagynál. Ezt követően már csak el kell mentened a címkét, és közzétenni, hogy élesedjen az oldalon, majd elkezdheted személyre szabni a címkét, például események hozzáadásával.
Utóbbinak azért lehet értelme, mert bár a GA4 lényege, hogy már eseményeket is lehet vele mérni, mint például a görgetés, a kimenő kattintás, a letöltés vagy a videómegtekintés, a GTM azért kifinomultabb követést tesz lehetővé. Például a beépített görgetés-követés csak akkor jelez görgetést, ha a felhasználó eléri az oldal alját (90 százalékos pontnál méri).
Ha már beállítottad magadnak a GA4-et, és megriadtál attól, amit ott találtál, akkor olvass tovább! Habár eléggé máshogy néz ki itt minden, és az eddigi analitika-tudásod most veszni érzed, azért az alapok nem változtak.
Kezdjük a legelején, a forgalomnál, mely alapvetően megmutatja azt, hogy az online marketingbe tett erőfeszítéseid hoznak-e valami eredményt. A forgalom méréséhez a felhasználókra vagy a munkamenetekre figyelhetsz. A felhasználók azokat a személyeket jelentik, akik meglátogatták a weboldalad, a munkamenetek a látogatásokat jelentik, illetve különböző időpontokat, amikor a felhasználók meglátogatták a weboldalad. Utóbbit a Universal Analytics-szel mérheted.
A GA4-ben a forgalom megtekintéshez a bal oldali menüben az „Életciklus” részben, ezen belül az „Ügyfélszerzés”-nél navigálj el a „Forgalomszerzés” menüponthoz.
Ha erre rákattintasz, akkor a forgalmat csatornák szerint csoportosítva láthatod.
Az itt látható számok nem feltétlenül azonosak a Universal Analyticsben látottakkal, tekintve, hogy máshogy zajlik a mérés. Különbséget jelent, hogy míg a UA-ban lehet használni szűrőket a GA4-nem ezek jelenleg nem támogatottak. A GA4 az aktív felhasználókat mutatja, míg a Universal Analytics a teljes felhasználószámot. Emellett az alapértelmezett csatorna-csoportosítás is eltérő, azaz más források kerülnek az egyes csoportokba.
Ha már tudjuk, hogy honnan érkeznek a felhasználóink, akkor azt érdemes megvizsgálni, hogy mi az a tartalom, mely érdekes számukra. Ehhez az elköteleződési mutatókkal kell egy kicsit foglalkozni. A Universal Analyticsben jól kifejezte ezt a visszafordulási arány vagy az oldalon eltöltött idő. Ha az előbbi relatíve magas volt, míg az utóbbi alacsony, az jelenthette azt, hogy egy adott tartalommal valami nincs rendben.
Persze a visszafordulási aránnyal már nem fogsz találkozni az Analytics 4-ben. Ugyanakkor találsz elköteleződési mutatókat, melyek az elkötelezett munkameneteken alapulnak. Az elkötelezett munkamenetek több információt adnak a weboldalon tapasztalható felhasználói viselkedésről, mivel ha egy felhasználó legalább 10 másodpercet eltölt az oldalon, akkor az már elkötelezett munkamenetként jelenik meg. Ezt az időtartamot azonban állíthatod az alapértelmezett 10 másodpercről akár 60 másodpercre is:
Ezt a lehetőséget az „Adminisztráláson” belül az „Adatstreamek” részben találod, a „További címkézési beállítások”-nál. Maguk az elköteleződési mutatók pedig az „Életciklus” részben találhatók az „Elköteleződés” menüpont alatt. Itt érdemes alaposan körülnézni, és megvizsgálni az adatokat.
Ha ez nem lenne elég, és további részletekre vagy kíváncsi, akkor találsz fent középen egy „Összehasonlítás hozzáadása” lehetőséget. Itt összehasonlításokat állíthatsz be dimenziók mentén, például így:
Ráadásul hozzáadhatsz további feltételt is, mint másodlagos dimenziót, például „Oldal elérési útja és képernyőosztály”-t, vagyis elég sok lehetőség van az adatok kinyerésére a GA4-ben is.
Lehet, hogy amíg csak a Universal Analyticset használtad, eszedbe sem jutottak az úgynevezett „események” a mérésnél. Az események a felhasználói interakciókat jelentik a weboldaladon, és egy ilyen esemény nem feltétlenül van összhangban az üzleti céljaiddal. Tehát például esemény egy kifelé mutató linkre történő kattintás vagy egy videólejátszás. Ha ezeket méred, akkor az fontos információt adhat a felhasználói viselkedésről, ugyanakkor pénzt nem hoz.
A Google Analytics 4 esemény alapú, és bizonyos eseményeket automatikusan rögzít. Ezek alapesemények, mint az első munkamenet vagy a felhasználói elköteleződés. Ugyanakkor vannak „továbbfejlesztett események”, mint például az oldalmegtekintések (page_view), a görgetések (scroll), kimenő kattintások (click) vagy a fájlletöltések (file_download).
Mivel ez utóbbiak nem automatikusak, így neked kell őket engedélyezned a GA4-ben. Ehhez először kattints a bal oldali menüben legalul található fogaskerék ikonra (Adminisztrálás), itt válaszd ki a megfelelő tulajdont, majd kattints az „Adatstreamek” menüpontra, majd így eljutsz a weboldalad mérésének beállításáig, ahol látsz egy „továbbfejlesztett mérés” részt. A jobb alsó sarkában pedig lesz egy fogaskerék:
A fogaskerékre rákattintva beállíthatod, hogy mit szeretnél mérni:
A weboldalakon a legtöbb felhasználói interakció megfelel a felsorolt eseményeknek. A Universal Analyticsben az eseményekről készült jelentést a Viselkedés > Események > Oldalak menüpontra kattintva találtad meg. A GA4-ben az Életciklus > Elköteleződés > Események menüpontnál fogod.
Ez a jelentés felsorolja az összes automatikusan gyűjtött eseményt, illetve azokat a továbbfejlesztett mérési eseményeket, melyeket beállítottál. Ha valamelyikre rákattintasz, akkor kapsz egy áttekintést az adott eseményről.
Mint azt az előbbiekben láthattuk, van jó pár olyan esemény, melyeket előre beállított a Google. Ugyanakkor az események tovább konfigurálhatók, illetve új események is beállíthatók paraméterek segítségével, melyek további információkat adnak az eseményekhez.
Tehát például egy felhasználó megnéz egy terméket a weboldaladon vagy berakja azt a kosarába. Egy eseményparaméterrel olyan beállítást adhatsz meg, mely leírja a terméket, amit megtekintett vagy berakott a kosárba. Ilyen lehet egy név, az oldal, a link vagy az ár.
A paraméterek segítségével egyedi dimenziókat hozhatsz létre és olyan mutatókat, melyek révén jobban tudod elemezni a weboldalad teljesítményét.
Minden eseményhez 25 paramétert rendelhetsz, minden paraméter neve maximum 40 karakteres lehet, míg a hozzárendelt érték legfeljebb 100 karakter.
A GA4 néhány eseményparamétert automatikusan összegyűjt, amiről itt ír bővebben a Google. Ha a fentebb már leírt módon megnézed az esemény-jelentést, majd abból kiválasztasz egy eseményt, akkor azon belül látni fogod az automatikusan gyűjtött paramétereket.
A változtatható eseményparamétereket a Google Tag Manager vagy a GA4 segítségével konfigurálhatod. A GA4 által előre elkészített paramétereket ugyanott tudod módosítani, ahol az eseményeket. Adminisztrálás-Események-Események módosítása az út:
További részleteket az események módosításáról és létrehozásáról itt találsz.
A legtöbb weboldal számára a legfontosabb jelentés a konverzióké, mivel megmutatja, hogy működik-e a marketing vagy sem. A konverzió azt jelenti, mint például amikor egy felhasználó kitölt egy űrlapot és elküldi, kapcsolatba lép egy chatbottal, letölt egy fájlt, vagy megrendel egy terméket.
A GA4-ben ezen szavak leírásának időpontjában 5 előre meghatározott konverzió érhető el, melyeket automatikusan követ a rendszer. A gond itt az, hogy a legnagyobb részük elsősorban alkalmazások esetében használható, a vásárláson kívül, melyen a weben és appokban is működik.
Ebből az következik, hogy neked kell meghatároznod, hogy milyen eseményeket tekintsen konverziónak a rendszer. Ahhoz, hogy egy eseményt konverzióként állíts be, kattints a „Beállítások”, majd az „Események” linkre. A megjelenő táblázatban keresd meg a kiválasztott eseményt, majd a jobb oldalon látható kapcsolót átkattintva állítsd be konverzióként („Megjelölés konverzióként”).
Ha szürke a kapcsoló színe, akkor normál eseményként rögzíti a rendszer a felhasználói interakciót, ha pedig kék, akkor konverzióként is megjeleníti az adott eseményt.
Ha ez megvolt, akkor érdemes megismerkedni a konverziós jelentéssel is, mely a jelentéseken és az „Életcikluson” belül az „Elköteleződésnél” található:
Itt láthatod egyrészt az automatikusan beállított konverziós eseményeket (weboldalnál vásárlás), valamint azokat az eseményeket, melyeket a fent leírt módon konverzióként jelöltél meg. Ha rákattintasz az események nevére, akkor a részletekbe is beleláthatsz, azaz markatingcsatornánként vagy oldalanként látod a konverziókat.
Ami nem működött a Universal Analyticsben, az elérhető a GA4-ben: létrehozhatsz csoportokat (közönségeket) a felhasználókból, és összehasonlíthatod a viselkedésüket. Ezeket a csoportokat kialakíthatod olyan tényezőket figyelembe véve, mint a dimenziók, az oldalmegtekintések, események.
A szegmensek olyan adatok, melyek megfelelnek valamilyen kritériumnak, és a többi adattól elkülönülten elemezhetők. Tehát nem a valamennyi látogatóra vonatkozó adatokat vizsgáljuk, hanem speciális felhasználói csoportok adatait. Így például külön vizsgálhatod egy bizonyos országból érkező felhasználók viselkedését, esetleg a mobilos és az asztali gépes felhasználókat.
Mi a különbség szegmens és közönség között? Amikor létrehozol egy szegmenst, akkor ez alapként szolgálhat egy közönség számára. A normál jelentésekben közönségeket használhatsz, nem pedig szegmenseket, vagy például az Ads remarketing kampányait szintén közönségekre építheted, nem pedig szegmensekre. További különbség, hogy míg egy szegmens visszamenőleg is érvényes, egy közönség csak akkortól gyűjti az információkat, hogy létrehoztad.
Szegmenseket a GA4-ben a „Felfedezések” részben éred el, ahol az új felfedezés létrehozása elemre kell kattintanod:
A megjelenő oldal bal oldalán kattints a szegmens létrehozására, majd válassz a felkínált szegmensek közül:
Hogyan működnek ezek a szegmenstípusok? Mondjuk a felhasználó, aki először meglátogatja az oldalad, nemcsak megtekinti, hanem az ott található űrlapot is kitölti és megnéz egy videót rajta. A következő napon ugyanez a felhasználó megint megnézi egy oldalt, megnéz egy videót, majd kattint egy linkre.
Ez elsőre lehet, hogy bonyolultnak tűnik, de a beállítás során érthetőbbé válik. A szegmens készítésénél az egyes kritériumokat és/vagy logika alapján állíthatod be, felhasználói szegmensnél sorozatot is beállíthatsz, melynél időkorlát is meghatározható. Tehát például megállapítható ezzel, hogy hány látogató iratkozott fel az oldalra érkezést követő 5 percen belül.
Ha a jobb felső sarokban lévő „közönség összeállítása” opciót kipipálod, akkor a szegmensből közönséget hozhatsz létre.
Természetesen ki is zárhatók bizonyos felhasználók a szegmensből. Tehát például létrehozol egy szegmenst azokból, akik a kosárba raknak egy terméket, de mondjuk kizárod azokat, akik vásároltak. Ez például egy remarketing kampánynak lehet jó alapja az Adsben.
A közönségek a szegmensekre épülnek. Ha már az előző fejezet alapján beállítottad a szükséges szegmenseket, akkor ezekből a legegyszerűbben úgy tudsz közönséget kreálni, ha a fenti képen jelzett „Közönség összeállítása” jelölőboxot kipipálod.
De természetesen nem csak ez az egy lehetőség van erre. Ehhez viszont be kell lépned az adminfelületre, majd a tulajdon menüben találsz egy közönségek menüpontot:
Ha ezt megnyitod, akkor látni fogsz a jobb oldalon egy „Új közönség” feliratú gombot, amire rákattintva előjön a beállítási felület, ahol választhatsz előre beállított lehetőségek és teljesen nulláról indulás közül is.
A felületen érdekes lehet a jobb felső sarokban található a „tagság időtartama” nevű rész. Ez azt az időszakot határozza meg, ameddig egy felhasználó „tagnak” tekinthető, miután megfelelt a beállított paraméternek. Gyakorlatilag azt tudod itt meghatározni, hogy mennyi ideig maradjon egy felhasználó a közönségben, mielőtt automatikusan eltávolításra kerülne. A pontos értéket a kampányod határozza meg.
Alatta található a „közönségaktiválási szabály” nevű rész is, ami egy új funkció a GA4-ben, és arról szól, hogy elindíthatsz vele egy egyedi eseményt, amikor a felhasználó bekerül a közönségbe. Tehát a felhasználószerzést konverzióként rögzítheted, ha az eseményt konverziónak jelölöd.
Így ennek segítségével például létrehozhatsz egy „weboldalkészítés iránt érdeklődő” közönséget, ha mondjuk elolvasnak három cikket a témában, és elindíthat egy egyedi eseményt is, melynek ez alapján adsz valami nevet. Ezt a konverziót aztán használhatod KPI-ként, hogy megállapíthasd, mennyire hatékony a tartalomkészítést az adott témában.
Vagyis is egy közönség-alapú konverzióról van szó, mely hasznos KPI lehet, ugyanakkor a Universal Analytics ennek beállítását nem tette lehetővé.
A Universal Analyticsben a Viselkedés > Webhelytartalom menüpontban elérhető volt a céloldalak jelentés, ami megmutatta a konverziós számokat az egyes oldalak látogatóhoz kapcsolódóan. Részletesebb képet szegmensek hozzáadásával, másodlagos dimenziók segítségével, szűrők alkalmazásával kaphattunk. Ez segíthetett például a tartalom optimalizálásában vagy a konverzióoptimalizálásban.
A landing oldal jelentés az UA4-ben sem tartogat különösebb meglepetéseket. Ehhez az „Ügyfélszerzés” menüpontba kell belépned (az „Életciklus” menüpont lenyitásával), majd ott a korábban már megismert „Forgalomszerzés” részbe. Ha legörgetsz a táblázathoz, akkor látod, hogy a Google miként rendezte és csoportosította az adatokat. Ezt azonban át lehet alakítani úgy, hogy lássuk, milyen oldalakra érkeznek a felhasználók.
Ha rákattintasz a táblázat bal felső sarkában található „Munkamenet alapértelmezett csatornacsoportja” gombra, akkor megjelennek a lehetőségek. Alapértelmezetten az látható, hogy honnan jönnek a látogatók. Te viszont most azt szeretnéd látni, hogy hová érkeznek.
Ehhez kattints a jobb felső sarokban lévő toll ikonra („Jelentés személyre szabása”). Majd annyit kell tenni, hogy a „Dimenziók” résznél rákattintasz a „Dimenzió hozzáadása” gombra, és kiválasztod a „Céloldal”-t.
Ha hozzáadtad, akkor mentsd el, és innentől kezdve a lenyíló menü dimenziói között a céloldalt is megtalálod. Ha erre rákattintasz, akkor a céloldalak alapján rendezi el a táblázatot, melyet persze tovább lehet finomítani. Ha a dimenziók alatt a „Mutatók”-ra kattintasz, akkor a táblázatban megjelenő adatokat szerkesztheted, ahogy az előbb a dimenziókat. Ha egy olyan jelentést akarsz, mint amit az UA-ban megszoktál, akkor meg kell jelenítened a munkameneteket, az új felhasználókat, elkötelezettségi arányt, eseményeket, konverziókat.
Ha ezzel megvagy, akkor az oszlop alján az „Összefoglaló kártyák” résznél új kártyaként is hozzáadhatod a jelentést, így a főoldalon is látható lesz a jelentés.
Az előbbiek alapján már beállíthattál magadnak egy személyre szabott jelentést, vagyis például elkészítetted a landing oldalakról szóló jelentésedet. Tehát ebben az esetben már megjelenik az egyik jelentésedben a céloldal-dimenzió, ami eddig nem volt adott, ugyanakkor ebből készíthetsz is egy önálló részletes jelentést is a GA4-ben.
Ezt megteheted úgy, hogy a „Könyvtár” részbe belépsz, majd ott a „Részletes jelentés létrehozása” gombra kattintasz:
Ezután egy sablont kell választanod: választhatsz egy üres sablont, vagy egy előre elkészítettet. Az előre elkészített sablonok másolatai azoknak a meglévő sablonoknak, melyeket a jelentések között látsz. Ha kiválasztod mondjuk az „Forgalomszerzés” jelentést, akkor utána elkezdheted beállítani a már ismert módon a paramétereket (ahogy a jelentés személyre szabásánál tettük).
Ha erre rákattintasz, akkor megkapod az eredeti jelentés másolatát, amit jelez is a címben a GA4. A jelentést ezután ugyanolyan módon kell személyre szabni, ahogy az előbbiekben is láttuk, tehát beállítod a dimenziót a jobb felső sarokban: hozzáadod a „céloldal” dimenziót, mivel az alapértelmezetten a sablonban nincs benne, ezután alapértelmezetté teszed a címkében található három függőleges pontra kattintva.
Ezután beállíthatsz szűrést is, ha kell, a bal felső sarokban fogod látni, ha a jelentésedben működik valamilyen szűrő. Végül mentsd el a jelentést, ha elkészültél a személyre szabással. Adhatsz neki nevet és leírást, majd helyezd el a megfelelő jelentésgyűjteményben, így meg fog jelenni a bal oldali navigációs sávon.
Még 2023 augusztusában tette közzé a Google Táblázatokban bővítményként a GA4 jelentéskészítőt a Google. A bővítmény segítségével a felhasználók viszonylag egyszerűen készíthetnek jelentéseket, ugyanakkor akadnak problémák, amit jeleznek a felhasználói értékelések is:
A használatához először telepíteni kell az alkalmazást, mely a fenti linkre kattintva gyorsan megtehető. Ezt követően egy új táblázatot nyitva a „Bővítmények” menüpontban megjelenik a „GA4 Reports Builder for Google Analytics” opció, melyből új jelentést lehet készíteni:
Ezután meg kell adni a jelentés nevét, a GA4 tulajdont, a dátumtartományt, a dimenziókat és a mutatókat:
A „Run reports” opcióra kattintva készül el a jelentés, és az igényelt adatok belekerülnek a táblázatba, ami a Google bemutatójában így néz ki:
Mint látható, viszonylag egyszerű a működése, ugyanakkor a felhasználóknak vannak ötleteik az alkalmazás javítására, így az automatikus napi frissítés vagy a szűrések a dimenzióknál és mutatóknál.
A sokszor elhangzó ígéret után 2023 júniusában integrálta a Google az AdSense-t a GA4-be. A Google bejelentése szerint a felhasználók most már linkelhetik a Google Analytics 4 tulajdonokat és az AdSense-fiókokat.
Mint írták, amikor linkeled az AdSense-fiókodat a GA4 tulajdonodba, akkor az AdSense adatok elérhetővé válnak a GA4 jelentései között. Az AdSense-adatok más weboldal-mutatókkal – mint például a forgalmi források és a felhasználói viselkedés – történő kombinálása révén mélyebb betekintést nyerhetsz az adatokba és felfedezhetsz olyan mintákat, melyek segítenek optimalizálni a hirdetési bevételeket – tette hozzá a Google.
Hogy ez technikailag miként kivitelezhető, arról itt adott tájékoztatást. A folyamat a következőképpen zajlik:
Ezzel összekapcsoltad a fiókokat, ugyanakkor akár 24 óra is kell ahhoz, hogy az Analytics elkezdje mutatni az adatokat. Mindenesetre az integráció révén az Analytics automatikusan elkezd gyűjteni olyan eseményeket, mint a kattintások, hirdetésmegtekintések, hirdetéslekérdezések. Az AdSense bevételi adatokat a felfedezés menüben is elérheted.
Arra ugyanakkor figyelmeztetnek a szakértők, hogy bár a GA4 integráció jobb lett, mint a korábbi UA esetében, azért előfordulnak problémák, eltérések az adatokban az AdSense-fiókban megjelenőkhöz képest. Ennek oka lehet az iframe-ek használata, a biztonsági és egyéb akadályozó szoftverek jelenléte, időzóna beállítások, vagy hiányzó Analytics-adatok.
Sokan vannak, akiknek nem tetszik a Google Analytics 4, és olyannyira elégedetlenek vele, hogy inkább egy másik analitikai szoftvert keresnek. Nekik milyen lehetőségeik vannak? Akad néhány egyre népszerűbbé váló analitikai platform, melyek közül választani tudsz, vannak közöttük egyszerűbbek és bonyolultabbak, akár ingyenes megoldások is, ráadásul nem is ugyanazt tudják, úgyhogy lehet köztük olyan, ami jobban illeszkedik az igényeidhez, mint a GA4.
A Plausible az egyik felkapott GA4-alternatíva, elsősorban azért, mert sokkal egyszerűbb használni, megfelel a GDPR-szabályoknak és relatíve nem is drága. Olyan alapadatokat követhetsz vele, mint az oldalmegtekintések, a munkamenetek időtartama, vagy a hivatkozó oldalakra vonatkozó információk. Ugyanakkor az alapoknál nem is kínál többet. Az ár 9 dollárnál indul.
Egy egészen más árkategóriában játszik a Semrush, mely ennek ellenére rendkívül népszerű a külföldi marketingesek körében, különösen a GA4 kötelezővé válása után, melyet sokan félkésznek éreznek a Semrush platformjához képest. Ugyanakkor ez egy kicsit más jellegű szoftver, hiszen olyanokat tud, mint a rangsorolások ellenőrzése bizonyos kulcsszavakra, a tartalmi rések megtalálása, a backlinkek elemzése, a konkurencia forgalmi trendjeinek vagy kulcsszavainak vizsgálata. Mindezt 195,95 dolláros havi díjtól.
Visszatérve a földre, itt egy ingyenes alternatíva, a Matomo, legalábbis akkor, ha a saját szervereidről működteted. A szoftver valós idejű adatokat kínál, személyre szabható irányítópultot, és részletes jelentéseket. Jó alternatívát jelenthet azoknak, akik kedvelték a Universal Analyticset. A platform felhasználói teljes irányításuk alatt tarthatják az adataikat, ráadásul számos adatvédelmi funkciót kínál a fokozott biztonság érdekében.
A Fathom szintén egy elég népszerű analitikai eszköz, többek között a könnyű használat és az adatvédelem miatt. Ugyanakkor nem kínál annyira összetett adatokat, mint a GA4. Viszont, ha csak egy egyszerű, de könnyen és jól használható megoldást szeretnél, akkor működhet. Az ára 14 dollárnál indul.
A Clicky is egy olyan eszköz, melynél van ingyenes verzió, és persze ezen kívül négy fizetős opció is. Sok marketinges kifejezetten megkedvelte a szoftvert, mivel real-time és könnyű a használata. Ráadásul olyan funkciói is vannak, mint a hőtérkép vagy a linkelemzés. Egy próbát talán megér.
A Simple Analytics úgy határozza meg saját magát, hogy nála az adatvédelem az első helyen áll (szemben a Google Analyticsszel)Olyan cégek is használják, mint a Michelin, a Hyundai, de a brit kormány is az ügyfelei közé tartozik. Tehát elsősorban azoknak kiváló választás, akik szeretnének hozzájutni a közönségükről szóló adatokhoz, ugyanakkor adataikat tiszteletben tartják. Az ára havi 11 dollárnál indul.
A Webshark.hu a hozzászólásoknál előzetes moderálást alkalmaz. Moderálási szabályaink itt olvashatók.