Будущее аналитики с Google Analytics 4: что нужно знать
о новом подходе Google
к анализу данных

За время своего существования, Google Analytics прошел путь от простого инструмента отслеживания веб-трафика до мощной аналитической системы. Переход к Google Analytics 4 можно смело назвать революцией — ведь это больше, чем просто обновление. В GA4 Google переосмыслил подход к аналитике и сконцентрировался на пользователе и его взаимодействии брендами через разные платформы и устройства.

Вот несколько ключевых особенностей Google Analytics 4:

В GA4 всё вращается вокруг пользователя. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на отдельных сессиях и взаимодействиях, новый Google Analytics делает акцент на долгосрочных отношениях клиента с брендом. Это позволяет лучше понимать поведение аудитории и делает данные полезнее для маркетинга.

Этот вид аналитики изучает активность аудитории и ее реакцию на контент в социальных сетях. Такие возможности предоставляют, например, сервис SMMplanner и инструменты ВКонтакте.

GA4 применяет машинное обучение и искусственный интеллект для улучшения результатов аналитики. Это дает возможность прогнозировать тренды и поведение аудитории, а также регулярно получать инсайты о вашем бизнесе.

Google Analytics 4 предоставляет более гибкие и настраиваемые отчеты и дает больше пространства для анализа данных. Например, вы можете создать отчеты, которые отображают только те метрики, которые важны для вашего бизнеса, исключая нерелевантную информацию.

GA4 разработан с учетом строгих требований к конфиденциальности пользователей. Это означает, что ваши данные будут в безопасности даже при изменении законов о приватности.

GA4 и Universal Analytics (UA) имеют ряд ключевых различий. Ключевое отличие GA4 от Universal Analytics (UA) — это подход к конверсиям. В отличие от UA, в GA4 упор делается не на конверсии, а на отслеживание на основе событий. Это позволяет лучше анализировать действия пользователей и дает возможности для более продвинутой аналитики.

Еще одно значительное изменение в GA4 связано с упрощением сбора данных о мобильных приложениях. В UA требовалось создавать отдельный Property для отслеживания мобильных приложений, в то время как в GA4 все данные могут быть отслежены в одной платформе.

Как мы уже отмечали ранее, Google стал уделять больше внимания конфиденциальности. Теперь сбор данных в GA4 осуществляется без использования сторонних куки или сбора IP-адресов. Вместо этого, Google использует собственные куки в сочетании с искусственным интеллектом для заполнения пробелов в данных.

Внедрение машинного обучения в GA4 привело к появлению новых метрик. Например, пользователям предоставляются три предиктивные метрики: вероятность покупки (Purchase probability), вероятность оттока (Churn probability) и предсказанная выручка (Predicted revenue). Они позволяют анализировать поведение пользователей и предсказывать их будущие действия.

Также Google улучшил возможности интеграции с другими продуктами в GA4. Например, встроенная функция стриминга данных в BigQuery позволяет пользователям получать данные в реальном времени. Раньше эта интеграция была доступна только пользователям GA 360, но в GA4 она доступна бесплатно.

Машинное обучение стало неотъемлемой частью современной аналитики, и Google Analytics 4 это отлично иллюстрирует. В GA4 машинное обучение используется для увеличения эффективности сбора и анализа данных, и может дать по-настоящему глубокое понимание поведения аудитории.

Как машинное обучение влияет на GA4?

Машинное обучение помогает анализировать исторические данные и предсказывать поведение пользователей. Например, кроме прогнозирования покупок и иных конверсий, оно может быть использовано для определения клиентов, склонных оставлять отзывы или подписываться на рассылку.

Машинное обучение помогает анализировать исторические данные и предсказывать поведение пользователей. Например, кроме прогнозирования покупок и иных конверсий, оно может быть использовано для определения клиентов, склонных оставлять отзывы или подписываться на рассылку.

Машинное обучение в GA4 помогает улучшить моделирование данных, особенно в условиях их ограниченной доступности. Например, если сайт не привлекает достаточно трафика для того, чтобы сделать выводы о поведении пользователей, GA4 может использовать небольшое количество доступных данных, чтобы выявить закономерности и тренды с помощью машинного обучения. Таким образом, даже сайты с малым трафиком могут применять аналитику и получать ценную информацию.

Google Analytics 4 использует машинное обучение для оптимизации рекламных кампаний, предсказывая, какие пользователи с большей вероятностью отреагируют на вашу рекламу. Это позволяет точнее нацеливаться на нужную аудиторию и рациональнее использовать рекламный бюджет.

Машинное обучение в GA4 помогает создавать детализированные сегменты аудитории и лучше понимать, как каждая группа клиентов взаимодействует с вашим брендом.

Использование машинного обучения в GA4 – это шаг вперед в использовании аналитики для улучшения бизнес-результатов. В качестве примера возьмем интернет-магазин, который собирается провести рекламную кампанию. Используя функции машинного обучения в Google Analytics 4, маркетологи магазина проанализируют данные пользователей, чтобы предсказать, кто из них вероятнее всего отреагирует на рекламную акцию. Этот прогноз может основываться на различных факторах, включая покупательское поведение клиентов в прошлом, взаимодействие с предыдущими акциями, паттерны просмотра веб-страниц и так далее. Благодаря такому прогнозу можно нацелить рекламу на пользователей, которые скорее всего совершат покупку.

К тому же, машинное обучение в GA4 может быть использовано для определения паттернов поведения посетителей на сайте и указать на необходимые улучшения его дизайна и функциональности. Например, если анализ с помощью машинного обучения показывает, что пользователи часто прерывают процесс покупки на определенной странице, это может указывать на то, что на этой странице есть проблема, которую следует устранить.

В общем, функции машинного обучения GA4 предоставляют ценные инструменты для оптимизации рекламных кампаний и улучшения сайтов и приложений, и становятся серьезным дополнением к арсеналу современного маркетолога.

В мире, где защита информации становится все более значимым фактором, GA4 предлагает по-новому взглянуть на проблему конфиденциальности и сконцентрироваться на защите личных данных пользователей. Большинство аналогичных инструментов аналитики в значительной степени полагаются на использование куки для отслеживания действий пользователей. Но по мере ужесточения законов о конфиденциальности, такой подход становится все менее эффективным. Вместо этого, Google Analytics 4 делает ставку на использование агрегированных данных и машинного обучения. Это позволит компаниям получать необходимую информацию, не нарушая права пользователей на приватность.

Вот несколько ключевых аспектов, благодаря которым новый Google Analytics обеспечивает защиту конфиденциальности пользователей:

GA4 применяет метод агрегации данных для сохранения конфиденциальности. Агрегация — это процесс, при котором данные от множества пользователей объединяются в общую статистическую картину. Так Google Analytics 4 показывает основные тенденции и предпочтения аудитории без нарушения приватности отдельных пользователей.

Google Analytics 4 может работать без использования куки, а это значительный фактор в современных реалиях, когда все больше браузеров ограничивают использование куки для защиты приватности пользователей. Такой подход открывает новые возможности для аналитики, основанной на уважении к конфиденциальности.

Если собранных данных недостаточно, GA4 может использовать машинное обучение и алгоритмическое моделирование для заполнения пробелов. Этот метод предполагает использование имеющейся информации для создания моделей поведения пользователей, чтобы получить представление об аудитории, даже если собрано не все множество данных.

В общем, Google Analytics 4 предлагает новый, основанный на бережном отношении к данным, подход к аналитике. Google стремится найти баланс между необходимостью иметь подробную информацию о пользователе и защитой его конфиденциальности и предоставлять ценную информацию без нарушения приватности.

Google Analytics 4 предлагает ряд новых возможностей, которые помогут специалистам по маркетингу эффективнее анализировать данные и использовать их для достижения лучших бизнес-результатов.

Вот некоторые ключевые особенности GA4, которые оказывают значительную помощь маркетологам и аналитикам:

GA4 предлагает новую модель отслеживания на основе событий и позволяет получить более полное понимание пути клиента – от первого взаимодействия с рекламой до совершения покупки.

GA4 предлагает множество продвинутых инструментов аналитики, например, интеллектуальные предсказания, интеграцию с BigQuery и функции машинного обучения.

GA4 разработан с учетом современных требований к защите данных. Это не только помогает бизнесам соблюдать законы о защите информации, но и дает пользователям уверенность в том, что их данные в безопасности.

Возможно, будут представлены новые инструменты для улучшения персонализации взаимодействия с аудиторией на основе данных аналитики.

Таким образом, Google Analytics 4 обещает оказать значительное влияние на будущее цифровой аналитики. Это будет система, способная адаптироваться к быстро меняющимся требованиям времени и, что наиболее важно, продолжающая служить интересам пользователей, бизнеса и всего digital-сообщества в целом.

Скорость технологического прогресса и требования к защите личных данных будут только усиливаться. Нет сомнений, что Google Analytics 4 продолжит адаптироваться, развиваться и расширять функционал, чтобы сохранить свое положение лидера в сфере веб-аналитики.

Ниже мы представляем несколько потенциальных направлений развития GA4:

• Расширение применения Искусственного Интеллекта: Предположительно, Google Analytics 4 продолжит усиливать использование машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы давать еще более точные и подробные аналитические данные.

• Усиленная интеграция с другими платформами: С большой долей вероятности, Google будет активизировать интеграцию GA4 с другими платформами и сервисами, чтобы предоставить пользователям более широкий контекст для анализа данных.

• Улучшение инструментов для отчетности: Учитывая растущие потребности бизнеса, мы можем ожидать внедрения новых, еще более гибких и мощных инструментов для создания отчетов.

• Углубленная персонализация: Возможно, будут представлены новые инструменты для улучшения персонализации взаимодействия с аудиторией на основе данных аналитики.

Таким образом, Google Analytics 4 обещает оказать значительное влияние на будущее цифровой аналитики. Это будет система, способная адаптироваться к быстро меняющимся требованиям времени и, что наиболее важно, продолжающая служить интересам пользователей, бизнеса и всего digital-сообщества в целом.

Сегодня мы увидели, что Google Analytics 4 – не просто обновленный набор инструментов. Аналитика, усиленная возможностями искусственного интеллекта, постепенно становится центральным элементом всех областей бизнеса — от маркетинга до финансов.

Понимание принципов работы аналитических систем и их эффективное применение – ключ к успеху любого бизнеса. Поэтому организациям, которые стремятся преуспеть в мире высокой конкуренции, стоит включить новый Google Analytics в свои стратегические планы.

Чтобы наилучшим образом использовать возможности Google Analytics 4, загрузите наш бесплатный гайд по настройке GA4 и сделайте следующий шаг в мир современной аналитики.