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Se siete utilizzatori abituali di Google Analytics vi sarete accorti che da poco più di un mese è comparso in alto nella piattaforma un alert che vi invita a migrare a Google Analytics 4 (in breve GA4) perché a partire dal 1 Luglio 2023 (Ottobre per GA360) Google Analytics Universal (GAU) smetterà di raccogliere dati. Google Analytics 4 affonda le sue radici in Firebase Analytics, sistema di tracciamento di una piattaforma acquisita 8 anni fa da Google e diventata la soluzione di punta di Google stessa per lo sviluppo di app. GA4 durante il suo sviluppo ha subito diverse denominazioni, alcuni di voi probabilmente lo ricorderanno come Google App + Web, ma il cuore resta il modello di tracciamento di Firebase. L’aggiornamento a GA4 nasce dai cambiamenti nella fruizione dei contenuti avvenuti negli 20 ultimi anni: siamo passati dal Web 1.0 dei contenuti statici (per i quali la pageview denotava l’effettivo caricamento delle risorse di pagina e il concetto di sessione rappresentava molto bene la navigazione reale dell’utente) al web 2.0 (con contenuti dinamici e single page application in cui pageview e sessioni iniziavano a perdere di significato), per giungere infine al web 3.0 dove la fluidità della navigazione tra dispositivi differenti e l’interazione simbiotica di app e siti web ha scardinato la sessione così come la intendiamo. GA4 si prefigge dunque lo scopo di misurare la navigazione web e app in linea con le dinamiche del web 3.0.

Il Measurement protocol v2

Per analizzare le differenze tra Google Analytics Universal (in breve GAU) e GA4 dobbiamo partire dal Measurement Protocol, la struttura che descrive come devono essere inviati i dati ai server di Google, che passa dalla versione 1 di GAU alla versione 2 di GA4. Ogni interazione analitica atomica viene inviata sotto forma di hit Nel Measurement Protocol v1 ne esistono 5 tipi diversi:
  • pageview/screenview
  • evento
  • ecommerce
  • social
  • timing
Nel Measurement Protocol v2 abbiamo invece solamente gli eventi. Tutte le interazioni tracciabili in GA4 sono quindi un evento, indipendentemente dal loro contenuto: un click, una conversione o una visualizzazione di un contenuto sono trattati tutti allo stesso modo. Gli eventi in GA4 possono essere raggruppati in diverse categorie:
  • automatically collected events (gli eventi raccolti in automatico una volta installata la libreria analitica)
  • i custom events (eventi tracciati manualmente)
  • gli enhanced measurement events (eventi raccolti in automatico dalle librerie analitiche una volta abilitate le impostazioni avanzate)
Le differenze nei due Measurement Protocol non finiscono qui: la struttura dei vecchi eventi con category, action e label non esiste più, al suo posto ogni evento tracciato può passare fino a 25 parametri dal nome arbitrario. Google suggerisce l'utilizzo di campi codificati per semplificare e potenziare la raccolta dati (ad esempio per riconoscere in automatico eventi e parametri ecommerce). Il nuovo modello di tracciamento ad eventi segna un grosso cambio di paradigma nella raccolta dati e nell’analisi, con l’affievolirsi del concetto di sessione: non abbiamo più sessioni che terminano e ricominciano al cambio di campagna o allo scoccare della mezzanotte ma in questi casi ne avremo una unica. Spariscono anche metriche quali il conversion rate, al suo posto vengono introdotte le engaged sessions, che prevedono almeno uno dei seguenti prerequisiti:
  • almeno due eventi di pageview/screenview
  • una durata della sessione superiore a 10 secondi
  • una conversione.
La sessione perde di importanza, al suo posto guadagnano valore le singole interazioni e una visione più dinamica della navigazione che prevede sempre più lo spostamento tra app e web.

Perchè usare GA4

GA4 diventa quindi lo strumento migliore per misurare le interazioni degli utenti che navigano app e siti web. Quali sono dunque i suoi punti di forza?
  • È web e app ‘ready’: è in grado di gestire nativamente il tracciamento sia di app che di siti web. Standardizzando i nomi degli eventi e dei parametri è infatti possibile unificare le interazioni indipendentemente dal dispositivo o dalla tecnologia utilizzate. Il potenziamento del riconoscimento dell’utente attraverso lo User ID ed i Google Signals permette inoltre di andare a unificare la navigazione di uno stesso utente tra app e web.
  • È completamente personalizzabile: il punto di forza di GAU era la standardizzazione dei tracciamenti base. GA4, grazie agli eventi consigliati, riesce a fare lo stesso permettendo però il tracciamento di eventi con tutte le caratteristiche di cui abbiamo bisogno. I nuovi parametri permettono una personalizzazione molto più potente della vecchia alberatura degli eventi affiancata dalle Custom Dimension.
  • Campionamento limitato: i limiti di campionamento sono stati fortemente innalzati, andando a colmare uno dei grossi limiti di GAU free (non 360).
  • Integrazione nativa e gratuita con strumenti della Marketing Platform e BigQuery: GA4 free permette, a differenza di GAU free, di esportare audience a DV360 e di inviare i dati grezzi a BigQuery.
  • Marketing friendly: la gestione migliorata delle conversioni, che sostituiscono i goal, e la possibilità di creare delle conversioni stesse a partire da sequenze specifiche di eventi rende GA4 uno strumento potentissimo per la costruzione di audience specifiche e l’integrazione nativa con strumenti della Marketing Platform le rende facilmente attivabili.
Tuttavia GA4 non è esente da alcuni punti deboli, che Google sta cercando di colmare di pare passo con i diversi rilasci:
  • Interfaccia limitata: l'interfaccia della reportistica al momento non permette analisi complesse e si rivela alquanto scarna rispetto a GAU. Per poter sfruttare al meglio GA4 bisogna passare da Explorer creando report custom oppure sfruttare i dati grezzi su BigQuery attraverso query sql ad hoc.
  • Funzionalità assenti: nonostante GA4 sia stato indicato come successore di GAU ha ancora diverse carenze che non gli permettono di essere, al momento della scrittura di questo articolo, sufficientemente maturo per essere usato al posto di GAU. Mancano ad esempio la personalizzazione dei canali di traffico, il conversion rate e le landing page.

Come prepararsi alla migrazione

Sulla base delle debolezze di GA4, se già usate GAU per fare analisi e raccogliere dati, consigliamo quindi di prepararsi alla migrazione andando a impostare un tracciamento parallelo. In questo modo possiamo iniziare a prendere confidenza con un nuovo modo di raccolta e di analisi dei dati e ad avere pronto uno storico di dati per quando GAU sarà dismesso. Parallelamente consigliamo la costruzione di report su Explorer, DataStudio, o altri strumenti di data visualization per comparare i volumi e differenze tra i due Measurement Protocol.
Articolo aggiornato il: 30 agosto 2023
Talent Garden
Scritto da
Talent Garden, Digital Skills Academy

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