Google Analytics 4: milyen változást hozott? Hogyan használd? (Frissítve, 2022.05.13.)

Tartalomjegyzék
Bővített tartalomjegyzék

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, 2022.05.13. – Egy új fejezettel bővítettünk: Hogyan mérd a felhasználói elköteleződést a GA4-ben?)

Korábban már ejtettünk néhány szót a Google Analytics 4 beállításáról a Google Analytics használatáról szóló átfogó anyagunkban. Azt azonban még nem írtuk le részletesen, hogy miről is szól ez a váltás, mit tud a Google Analytics 4, mely jelentősen különbözik a megszokott Google Analytics-től, így sok weboldaltulajdonos idegenkedve figyeli az új rendszert.

Mi változott a Google Analytics 4-nél?

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 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.

Mi volt a gond a munkamenetekkel?

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.

Konverziók és közönség

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.

Elköteleződési mutatók

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.

Újfajta adatvédelem

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.

Frissítés, 2022.04.19.:

Mit és hogyan mérhetsz a Google Analytics 4-gyel?

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.

Hogyan mérheted a weboldalforgalmat a GA4-ben?

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.

Forgalomszerzés menüpont a GA4-ben

Ha erre rákattintasz, akkor a forgalmat csatornák szerint csoportosítva láthatod.

Forgalomszerzés jelentés a GA4-ben

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.

Frissítés, 2022.05.13.:

Hogyan mérd a felhasználói elköteleződést a GA4-ben?

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:

Időzítő az elkötelezett munkamenetekhez

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:

Összehasonlítás beállítása

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.

Címkék:

A Webshark.hu a hozzászólásoknál előzetes moderálást alkalmaz. Moderálási szabályaink itt olvashatók.

Hozzászólás jelenleg nem lehetséges.