Puede que te suene nuevo, pero no lo es. Hace dos años y medio que Google presentó su nueva herramienta de medición: Google Analytics 4.
Hoy, sin embargo, sabemos que el viejo Google Universal Analytics dejará de recoger datos el 1 de julio del año de 2023, y la verdad…, ¡ es que veo a la inmensa mayoría bastante relajada!
¿Pero qué diferencia existe entre Google Analytics 4 y Google Universal Analytics? ¿Qué es GA4? ¿Qué implicaciones tiene respecto a la medición? ¿Qué cambia, en definitiva, y por qué?
Voy a intentar, como apasionado de la analítica web, explicarlo en el siguiente contenido.
¿Qué es Google Analytics 4?
Se trata de una evolución de Google Analytics que da respuesta a las nuevas necesidades del panorama de medición web actual.
Esto es, las empresas necesitan conocer mejor los flujos de navegación del usuario a través de los distintos dispositivos sin perder la trazabilidad de éste.
Google Analytics 4 es una solución integral que ofrece métricas más relevantes y que soluciona uno de los problemas más importantes de la analítica digital: la atribución correcta de las conversiones.
Si quieres profundizar más en este tema, te recomiendo la lectura de este contenido del maestro Avinash, Multi-Channel Attribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models.
Este punto es muy importante, porque es una de las grandes promesas de Google Analytics 4, las trazabilidad del usuario multiplataforma.
Cambio en el modelo de datos, sesiones por eventos
Universal Analytics se pensó para medir cookies de usuarios que, principalmente, navegaban por escritorio con sesiones independientes; sin embargo, como sabes, este entorno ha cambiado mucho y esta metodología de medición ya no nos sirve.
Este modelo de datos responde, básicamente, a un nuevo mundo sin cookies en el que la privacidad del usuario toma especial relevancia, al mismo tiempo que, desde las empresas y la inteligencia de negocio, se demanda un pleno entendimiento del recorrido del usuario multidispositivo (crossdevice) y se elimina la línea entre una página web y una app.
El cambio relevante en el modelo de datos es el cambio de sesiones por eventos.
Esta nueva forma de medición se centra en medir a los usuarios y no a las cookies, lo cual constituye una revolución en el paradigma de medición de Google Analytics.
Privacidad y Google Analytics 4
Otro de los puntos fuertes de la nueva herramienta de medición de Google es la privacidad.
Google Analytics está diseñado para que tanto los usuarios como las empresas cumplan sus expectativas en lo relativo a privacidad. De esta manera, entre otros, Google Analytics 4 no almacena las direcciones IP de los usuarios.
Punto que ha sido un importante elemento de fricción con la herramienta anterior, UA.
También elimina los datos confidenciales de los usuarios y gestiona los datos de los usuarios europeos desde servidores en Europa.
Diferencias entre Universal Analytics y Google Analytics 4
Como contaba anteriormente, la principal diferencia es el cambio de modelo de medición en que pasamos de una medición centrada en sesiones y en páginas vista a eventos.
En una primera instancia, GA4 parece más complejo, pero en realidad, la interface de trabajo está mucho más simplificada.
1. Informes más sencillos y básicos
GA4 sigue respetando el espíritu de su antecesor respecto al ciclo de vida del usuario.
Es decir, sigue mostrando una interface basada en un supuesto customer journey ideal basado en cuatro pilares: adquisición, interacción, monetización y retención.
¿Te suena, verdad?
Afortunadamente, han mantenido la misma lógica de negocio.
Sin embargo, esto se traduce a nivel operativo en un cambio de modelo de dato y, por supuesto, de métricas que veremos en otro contenido.
Al principio, puede resultar un poco confuso, pero es cuestión de empezar a trabajar con ello y sucederá la magia.
2. Funciones de exploración
Esta es una de las funciones más interesantes de Google Analytics 4.
Puedes montar tus propias exploraciones y combinar métricas y dimensiones, sin estar ceñido a la interface de Analytics, es decir, es más flexible que Universal.
Este formato que ves aquí, es lo que han denominado «formato libre», pero existen dos más que también son útiles: «Exploración de rutas» y «Exploración de embudos de conversión».
Quédate con la idea de que estos tipos de formatos flexibilizan la manera de trabajar con los datos y, desde luego, mejoran la manera de visualización de éstos.
3. Nueva visualización de informe publicitario
Menos novedoso tal vez, pero interesante, aunque la integración es mejor.
En los informes publicitarios podemos:
- Comparar modelos de atribución.
- Comparar las rutas de conversión.
Si quieres ampliar información, puedes consultar este artículo de Google.
4. Analytics Intelligence
Otra de las grandes diferencias respecto a Universal Analytics consiste la inclusión de inteligencia artificial y de aprendizaje automático.
Analytics Intelligence puede darnos sugerencias personalizadas que mejorarán nuestras decisiones de negocio. Por ejemplo, puede darnos pistas sobre las tendencias que siguen un grupo determinado de usuarios o advertirnos de cambios sustanciales en un patronaje.
También puedes hacer preguntas como si de una conversación se tratara.
Por ejemplo, puedes preguntar a Google Analytics 4: «¿cuántas mujeres nos visitaron la semana pasada?» o «¿qué dispositivos nos traen más tráfico a la web?».
GA4 procesa el lenguaje natural y corre sobre un sistema de aprendizaje automático que mejorará la herramienta con el paso del tiempo, cuánto más pregunten los usuarios, más inteligente se hará Google Analytics 4.
Un ejemplo sacado de Google:
| Categoría | Pruebe a preguntar… |
|---|---|
| Puede hacer preguntas básicas. | «¿Cuántos usuarios tuvimos ayer?» «¿De dónde procede mi tráfico?» «¿Cuántos usuarios de dispositivos móviles nuevos conseguimos la semana pasada?» |
| Puede realizar preguntas de finalidad . | «¿Por qué ha disminuido mi tráfico?» «¿Por qué aumenta mi porcentaje de rebote?» «¿Cuáles son las razones por las que los ingresos aumentaron la semana pasada?» |
| Puede hacer preguntas sobre anomalías . | «¿Existe algún problema con la búsqueda de pago?» «¿Es normal el tráfico de Canadá?» «¿Hay algo inusual?» |
| Puede comprobar el rendimiento. | «¿Qué canal consiguió más conversiones para [objetivo X]?» «¿Qué páginas de destino con más de 500 sesiones tienen los peores porcentajes de rebote?» |
| Puede registrar las tendencias. | «¿Cuál es la tendencia de usuarios nuevos este mes?» «Gráfico comparando las sesiones de Valencia y de Bilbao en diciembre» «¿Cuál es el porcentaje de tráfico directo a lo largo del tiempo?» |
| Puede contrastar datos correspondientes a distintos valores o periodos. | «Comparación entre la tasa de conversiones de referencias y la de búsqueda orgánica» «Comparación entre el promedio de tiempo transcurrido en la página para móviles y para ordenadores» «¿Cuántos [EventAction] tuvimos en febrero en comparación con enero?» |
| Puede preguntar por cuotas o porcentajes para averiguar la relevancia. | «¿Cuál es la cuota de sesiones por navegador?» «¿Qué porcentaje de las sesiones en Estados Unidos son en redes sociales?» «¿Qué porcentaje de las sesiones corresponde a mujeres?» |
| Puede hacer preguntas complejas combinando diferentes frases. | «¿Cuál fue la cuota de usuarios nuevos en Firefox en comparación con la de Chrome en enero?»» «Comparación entre la tendencia de usuarios nuevos de este año y la del año pasado» |
Actualmente, GA4 tiene algunas limitaciones en este sentido, pero se irá solucionando a lo largo del tiempo. Por ejemplo, actualmente, sólo se pueden realizar preguntas en inglés.
5. Medición multidominio
Ahora podemos unificar en un único flujo de datos todos los dominios y subdominios de un negocio o marca.
6. Eventos automatizados
Google Analytics 4 tiene tres tipología de eventos:
- Eventos registrados automáticamente: son aquellos eventos que Google Analytics 4 registra por defecto, file_download o first_open.
- Eventos de medición mejorada: también se registran automáticamente, pero mejoran la versión anterior de Google Analytcis, en este caso, se trata de eventos que anteriormente había que configurar con Google Tag Manager, por ejemplo: scroll o click son algunos de ellos.
- Eventos de implementación de código, dentro de estos dos podemos distinguir:
- Eventos recomendados, están predefinidos para acciones concretas.
- Eventos personalizados, nosotros los creamos y medimos lo que consideramos.
Si quieres profundizar más, Google nos da toda la información sobre los nuevos eventos de GA4, en este contenido.
7. Conexión con BigQuery gratis
Estrategia comercial de Google o no, la realidad es que actualmente puedes conectar GA4 con BigQuery sin ningún tipo de coste.
Algunas ventajas de esta integración son:
- No hay muestreo de datos.
- Se pueden exportar los eventos personalizados (y, por supuesto, parámetros y dimensiones).
- Se puede integrar con herramientas de dashboarding como Google Data Studio o Tableau o Power BI.
Por supuesto, existen matices que puedes leer aquí.
8. Engagement, bienvenido
¿Recuerdas la tasa de rebote? Una métrica amada por muchos y odiada por otros.
La cosa es que pasa a segundo plano y aparece una métrica mucho más ajustada a la medición actual, el engagement.
Lo definen de este modo:
La métrica de participación del usuario muestra el tiempo que la pantalla de su aplicación estuvo en primer plano o su página web estuvo enfocada. Cuando su sitio o aplicación se está ejecutando pero no se muestra ninguna página o pantalla, Analytics no recopila la métrica. La métrica puede ayudarlo a comprender cuándo los usuarios usan activamente su sitio web o aplicación. Fuente Google.
Esta métrica es capaz de dar una visión más precisa del interés e interacción del usuario con el sitio web o app.
9. Modo depuración
Sirve para comprobar si las implementaciones que realizamos son correctas o no.
En este poste, puedes encontrar más info del debugge mode.
10. Google Signals
La función principal de Google Signals es la de hacer remarketing respetando la privacidad de los usuarios.
| unción actual de Google Analytics | Con Google signals activado |
|---|---|
| Remarketing con Google AnalyticsCrea audiencias de remarketing a partir de sus datos de Google Analytics y las comparte con las cuentas publicitarias que tenga vinculadas. | Puede orientar anuncios a las audiencias que cree en Google Analytics y publique en Google Ads y otros productos publicitarios de Google Marketing Platform. Puede usar esas audiencias en campañas aptas para el remarketing multidispositivo y, de esta manera, mostrar anuncios a usuarios de Google que hayan dejado activada la función Personalización de Anuncios.Nota: Debe activar Google signals para rellenar las audiencias que se exportan a YouTube.Analytics crea modelos personalizados separados para medir las transacciones de comercio electrónico y los objetivos cumplidos en su sitio web. Lo hace en función de los datos de conversión multidispositivo de los usuarios que han iniciado sesión en sus cuentas de Google y que han dejado activada la función Personalización de Anuncios. Más información sobre las exportaciones de conversiones multidispositivo |
Ahora bien, ¿cómo lo consigue Google? A través de los usuarios logueados con gmail que navegan por Internet. A estos datos se les añaden otros datos para enriquecer la data y poder afinar en las campañas publicitarias.
Se utilizan, eso sí, datos agregados de usuarios.
¿Cómo implementar Google Analytics 4?
Lo más común es que ya tengas una cuenta de Universal Analytics y quieras implementar Google Analytics 4.
En este caso, lo que te recomiendo que es utilices el asistente de configuración de GA4, lo encontrarás en administración > asistente de configuración.
Después, es el momento de crear una propiedad.
Si le das a continuar, la propiedad quedará conectada.
Algunas recomendaciones adicionales a la hora de configurar GA4
- Amplia el periodo de recogida de datos a lo máximo que se permite, 14 meses.
- Conecta Google Analytics 4 con Big Query.
- Conecta GA4 con Google Ads.
- Activa Google Signals.
