Google Analytics 4 ha rimpiazzato ufficialmente dal 1 Luglio 2023 il famoso strumento di analisi del traffico web “Universal Analytics” e promette di offrire una maggiore profondità e completezza di analisi rispetto alla sua controparte.
Ma cosa c'è di nuovo in Google Analytics 4?
In questo articolo, esploreremo le funzionalità di GA4, le differenze rispetto ad Universal Analytics e i vantaggi che offre.
GA4 offre una visione più avanzata del comportamento degli utenti sul sito web attraverso l'analisi degli eventi e l'uso di tecnologia di machine learning.
Garantisce anche una migliore integrazione con altri strumenti di Google, una maggiore protezione della privacy degli utenti e una maggiore flessibilità nella creazione di report personalizzati.
Inoltre, il modello di attribuzione avanzato di GA4 consente ai marketer di monitorare il percorso completo degli utenti dal primo contatto con il sito web all'acquisto finale e di ottenere una migliore comprensione dell'efficacia delle attività di marketing online.
Vediamo nel dettaglio le principali differenze:
La fondamentale differenza tra Google Analytics 4 e la versione precedente, Universal Analytics è la tecnologia alla base.
La nuova piattaforma GA4 si basa sul modello di dati di evento e utente, che differisce dal modello di dati di sessione e hit utilizzato in Universal Analytics, il che significa che GA4 è in grado di catturare e utilizzare una maggiore quantità di dati, inclusi gli eventi e l'interazione dell'utente con il sito web.
• Struttura dell'account:
Google Analytics 4 utilizza una struttura di account più flessibile rispetto a Universal Analytics.
In GA4 è possibile creare più proprietà e flussi di dati all'interno di un singolo account, il che consente di monitorare contemporaneamente più siti web e app.
È progettato per integrare le analisi delle app e delle web property in un'unica piattaforma dando la possibilità di monitorare le attività degli utenti sui diversi canali di marketing digitale in un'unica dashboard.
• Analisi avanzate:
Google Analytics 4 utilizza la tecnologia del machine learning per fornire analisi avanzate, come la previsione delle tendenze di traffico e il calcolo del life-time value degli utenti.
• Report personalizzati:
Oltre ai report predefiniti, GA4 offre una vasta gamma di opzioni di filtraggio e segmentazione per visualizzare i dati in modo specifico e dettagliato nelle varie tipologie di report.
Google Analytics 4 consente di creare report personalizzati in modo più flessibile rispetto a Google Universal Analytics, grazie alla nuova struttura di dati basata sugli eventi.
Ad esempio, si può creare un report che monitora il tasso di conversione per una determinata pagina del sito web o il numero di visite da un particolare canale di marketing.
Si possono realizzare report personalizzati per monitorare qualsiasi metrica o aspetto del sito web, utilizzando la funzionalità di "Esplora" o la funzione di "Report personalizzati".
Con "Esplora", è possibile selezionare i dati e le metriche desiderate e creare una visualizzazione personalizzata dei dati.
Con i "Report personalizzati", è possibile creare report specifici in base alle esigenze, creando grafici, tabelle e metriche personalizzate.
GA4 al servizio dell'analisi di conversione:
L’ultimo, ma non meno importante aspetto che cambia in maniera radicale l’analisi dei dati web è di sicuro il nuovo modello di attribuzione avanzato.
Il modello di attribuzione di GA4 utilizza il machine learning per determinare il ruolo di ogni canale di marketing nel processo di conversione, in modo da fornire una migliore comprensione dell'efficacia delle attività di marketing online.
Per scegliere il modello di attribuzione più adatto alle proprie esigenze, è importante comprendere le caratteristiche di ciascun modello e come possono essere utilizzati per analizzare i dati in modo più efficace:
Basato sui dati(consigliato):
Questo modello utilizza i dati effettivi del tuo account per determinare il credito di attribuzione più adatto per ogni interazione. Il modello diffonde il credito di conversione frazionario in base ai dati per ciascun evento di conversione, come ricerca organica, ricerca a pagamento, e-mail o diretta.
Ultimo clic:
Questo modello assegna il 100% del valore di conversione all'ultimo canale su cui l'utente ha fatto clic prima della conversione. In altre parole, il merito della conversione viene attribuito esclusivamente all'ultima interazione dell'utente con il sito web.
Ultimo clic preferito per gli annunci:
Questo modello assegna il 100% del valore di conversione all'ultimo canale Google Ads su cui l'utente ha fatto clic prima della conversione.
Primo clic:
Questo modello assegna tutto il merito della conversione al primo canale su cui l’utente ha fatto clic prima della conversione.
Lineare:
Questo modello distribuisce equamente il credito per la conversione su tutti i canali su cui l’utente ha fatto clic prima della conversione.
Basato sulla posizione:
Questo modello assegna il 40% del credito alla prima e all'ultima interazione, con il restante 20% del credito distribuito uniformemente alle interazioni centrali.
Decadimento temporale:
Questo modello dà più credito ai punti di contatto che si sono verificati più vicino nel tempo alla conversione. Il modello utilizza un tempo di dimezzamento di sette giorni, il che significa che un clic otto giorni prima di una conversione ottiene la metà del credito di un clic un giorno prima di una conversione. In questo modo, il modello tiene conto dell'importanza delle interazioni più recenti dell'utente con il sito web.
In conclusione, Google Analytics 4 rappresenta un importante passo avanti nella comprensione del comportamento degli utenti sul sito web e nella valutazione dell'efficacia delle iniziative di marketing online.
Con l'utilizzo del machine learning, una maggiore attenzione all'esperienza dell'utente, un modello di attribuzione più avanzato e una migliore protezione della privacy degli utenti, GA4 offre una serie di nuove funzionalità che lo distinguono e lo posiziona come il migliore rispetto alle versioni precedenti di Google Analytics.
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