Переезд на новую аналитику GA4: сложности и решения

В середине 2023 года компания Google принудительно перевела всех клиентов с Universal Analytics на GA4, что вызывало массу вопросов о том, как корректно интегрировать Google Analytics 4 с Базой Данных и другими аналитическими инструментами, как получать 100% сырых данных при существующих лимитах в GA4, как сохранить структуру маркетинговой отчетности и другие вопросы.

В статье мы ответим на эти вопросы и расскажем обо всех этапах интеграции GA4. О подводных камнях и сложностях, с которыми столкнулась наша команда, и о решениях, которые мы уже применяем в работе.

Вы сможете оценить все существующие риски и сложности в интеграции GA4 и понять, какими ресурсами необходимо обладать для успешной реализации подобного кейса.

Что происходит на рынке

Как мы в DataGo начали работать с системой аналитики GA4:

• <2020 год — Google объявил о выходе GA4, но рынок всерьёз не воспринял этот релиз;

• 2021 год — мы, как OWOX Consulting, при поддержке Google начали тестировать интеграцию GA4 для крупных проектов;

• 2022 год — все спасали свои данные и переходили на альтернативный безопасный стек. Многие проекты хотели отказаться от сервисов Google;

• 2023 — в июле Google принудительно пересаживает все проекты на GA4, счётчики UA просто перестали собирать данные.

Что все ожидали от инструмента

Ожидания были из разряда «Изменится только название платформы». В реальности же появилось множество вопросов: как авторизоваться, почему данные не сходятся, где привычные отчёты.

Маркетологи ожидали, что они продолжат использовать привычную структуру отчётности:

• в интерфейсе Google Analytics останутся доступны привычные для них отчёты;

• метрики будут рассчитываться по ожидаемой логике, источники атрибутируются по тем же правилам, что и ранее;

• нет периодов, когда отчёты в интерфейсе или на сырых данных недоступны.

У команд аналитики были ожидания, что они продолжат использовать привычные аналитические инструменты на основе данных GA:

• можно будет рассчитывать кастомные модели атрибуции, которые используют сырые данные Google Analytics;

• можно формировать аудиторные сегменты на основе индивидуальной логики бизнеса и передавать в рекламные сервисы;

• можно обновлять данные в кастомных отчётах и дашбордах, которые используют объединение данных из разрозненных источников с сырыми данными GA.

Бизнес ожидал, что привычное сравнение периодов Y2Y останется доступным:

• в отчётах будут доступны для сравнения «год к году» исторические периоды до 2–3 лет;

• исторические периоды и данные GA4 будут сравнимы между собой и будут сходиться по хитам и сессиям;

• распределение по источникам, географии, типам устройств и другим значимым параметрам совпадают в исторических периодах и данных GA4.

С чем в реальности столкнулись маркетологи, аналитики и бизнес

Реальность, с которой все столкнулись при переходе на GA4:

Структура данных отличается. Необходим ресурс аналитиков и время на перенастройку привычных отчётов на использование нового источника данных.

Ограничения и лимиты при использовании стандартных отчётов GA4. Данные доступны только за 14 месяцев и семплирование при запросе от 10 млн событий.

Ограничения на сбор и выгрузку обработанных данных с помощью GA4. GA4 Export выгружает ~1 млн событий в сутки только в GBQ.

Инструменты GA4 отличаются от привычного UA. Команде необходимо время для обучения и адаптации к новым возможностям GA.

Ограничения GA4 и что с ними делать

Рассказываем, с какими сложностями столкнулись на проектах при переходе на GA4, и как приводили отчёты к нужному результату.

Здесь и ниже советы, что делать, если у вас возникла проблема.

Что делать ecommerce-проектам

Большинство наших проектов — построение аналитики для крупных e-com проектов.

Расскажем, какие типовые проблемы с переходом на GA4 бывают у ecommerce, и как их решать.

Федеральные сети. Многие стали использовать Яндекс Метрику, но остались на GA4. Они используют нативный экспорт из GA4 в BigQuery, но сталкиваются с лимитами на выгрузку данных.

Крупные ecommerce-проекты. Активно использовали Google Analytics 4, но сейчас по разным причинам отказываются от этой системы. Основная причина — законодательные требования к хранению и передаче данных. Но, как правило, у большинства таких компаний вся отчётность построена на данных из GA4. Поэтому они ищут решение для сохранения стриминга данных в текущей структуре данных или переезжают на Яндекс Метрику, но тогда придётся переделывать всю свою отчётность под выгрузку данных. Это могут быть тысячи часов аналитиков в крупной компании.

Компании, которым запретили использовать BigQuery. Google отключил для части клиентов счётчики Universal Analytics, и теперь доступен только новый счётчик GA4. Есть клиенты, которые не хотят мигрировать на GA4.

*Примеры performance-отчёта, построенного на данных GA4

*Примеры ROPO-отчёта, построенного на данных GA4

Как интегрировать GA4 без разработчиков: сценарии для ecommerce

А теперь как это всё реализовать. Даём пошаговый план с разными сценариями по миграции в GA4.

Сценарий 1. Если ecommerce-массив уже настроен в структуре GA4

Потребуется настроить выгрузку сырых данных в структуре GA4 и GA UA.

• Настроить передачу данных в GA4 UI стандартным способом через GTM (Данные будут собираться в аналитический кабинет GA4).

• Настроить выгрузку сырых данных GA4 через собственный кликстрим или с помощью DataGo! Web Streaming.

• Настроить в GTM переменную преобразования ecommerce-массива из GA4 в формат GA UA.

• Настроить дублирующую выгрузку сырых данных в формате GA UA через собственный кликстрим или с помощью DataGo! Web Streaming.

Результат: бизнес получает данные в двух форматах без привлечения разработки.

Сценарий 2. Вы не занимались миграцией и ecommerce-массив настроен в структуре GA UA

Чтобы решить задачу, нужно:

• настроить выгрузку сырых GA UA через собственный clickstream или с помощью DataGo! Web Streaming.

• настроить в GTM переменную преобразования ecommerce-массива из GA UA в формат Google Analytics 4.

• настроить передачу данных в GA4 через Google Tag Manager.

• настроить дублирующую выгрузку сырых данных в формате GA4 через нативный экспорт GA4 в GBQ, собственный clickstream или с помощью DataGo! Web Streaming.

Результат: бизнес получает данные в двух форматах без привлечения разработки.

Сценарий 3. Ваша миграция в процессе: у вас есть ecommerce-массивы в структурах GA4 и GA UA

Потребуется настроить формирование dataLayer в 2 потока, передачу данных в GA4 UI, выгрузку сырых данных в структуре GA4 и GA UA.

Как решить задачу.

• Дать разные названия событиям, чтобы проще работать с правилам триггеров и не нарушить логику нейминга. Например, подставить префикс UA_ в параметр event для потока GA UA.

• Пушить очищение массива перед каждой отправкой dataLayer с ecommerce данными. Для надёжности можно перед каждым пушем в dataLayer.

• Настроить выгрузку сырых данных в структурах GA4 и GA UA через собственный кликстрим или с помощью DataGo! Web Streaming.

Результат: во время переходного периода бизнес получает данные в двух форматах с минимальным ресурсом разработки.

*Целевая архитектура аналитического проекта с использованием GA4

Финальные рекомендации для всех, кто планирует переезд на GA4

• Закончить миграцию в GA4 как можно скорее. Представления UA отключатся до конца 2023 года для всех проектов.

• Заложить время и бюджет на адаптацию отчётности на новый источник. Провести ревизию отчётности на сырых данных и заложить в проект этап доработки и сверки.

• Сократить время доработки отчётности за счёт использования сессий в формате UA. Для этого настройте перехват хитов GA4 и формирование сессий в формате UA.

• Заранее выбрать подходящий для вас сценарий перехода. Инструмент миграции от Google не закрывает все задачи переезда, самостоятельная настройка всё-таки потребуется.

• Управлять санкционными рисками. Перехватывать хиты GA4 и собирать данные не только в GBQ, но и в ClickHouse. Тогда можно продолжать использовать экосистему продуктов Google.