Veamos las funciones que ofrece Google Analytics 4 frente a Universal Analytics.
GA4 lleva el suficiente tiempo entre nosotros como para que la gente se haya formado, abandonado, evolucionado y endurecido sus opiniones. Y aún no se ha lanzado del todo. GA4 es un conjunto de herramientas de análisis de Google que rastrea el uso de sitios web y aplicaciones. Es el hermano menor de Google Analytics, conocido con el nombre de Universal Analytics (también conocido como GA3). Al ser la cuarta versión de Google Analytics, se la ha bautizado como GA “4”; sin embargo, no hay que engañarse pensando que eso significa que la 4 tiene todo lo que tiene Universal Analytics y más.
Este artículo compara Google Analytics 4 con Universal Analytics. Si te preguntas: “¿Debemos adoptar el GA4?“, la respuesta es: “Sí, te guste o no, ¡tienes que cambiar!“. Sin embargo, GA4 aplica un enfoque novedoso y puede que no proporcione los datos que su equipo de marketing conoce o necesita.
Lo que sí ofrece GA4 es un nuevo paradigma en el análisis del recorrido del usuario. Por lo tanto, si te preguntas: “¿Puedo unir los datos de mis usuarios en los puntos de contacto de la web y la aplicación?”, la respuesta es: “sí“, y GA4 es probablemente tu solución.
Google Analytics 4: una revolución en los análisis de usuarios
Con una oferta gratuita, Universal Analytics (con Google Tag Manager) democratizó el seguimiento de los sitios web. Sin embargo, a medida que las ventas de teléfonos inteligentes se dispararon, junto con un número creciente de aplicaciones, la necesidad de medir el uso de las aplicaciones hizo explotar la demanda de una recopilación de datos más sofisticada.
Como respuesta, GA4 entró en escena allá por 2016 como Firebase Analytics que proporcionaba principalmente el análisis de Apps. Más recientemente, la beta de GA4 ofrece la unificación de la transmisión de datos del usuario desde aplicaciones y sitios web. La capacidad de GA4 de coser los datos de los usuarios, ya sea en la aplicación o en el sitio, mejora enormemente nuestra capacidad de rastrear el comportamiento del usuario y, por lo tanto, de comprenderlo mejor.
Es importante entender el valor de GA4 porque la mayoría de sus colegas están dispuestos a resistirse al cambio. Vivimos en un mundo en el que los programas informáticos pueden ser tan complicados que se necesitan especialistas para utilizar una herramienta y en el que se recurre a la IA para ayudar a los usuarios a aprender a utilizar programas especializados. Algunas personas se preguntarán, como es lógico, si esto va a ser difícil, costoso o, por el contrario, una pérdida de tiempo.
Comparemos Universal Analytics y GA4 para que usted mismo pueda responder a estas preguntas.
Google Analytics 4 vs. Universal Analytics
¿Ganador claro o trabajo en curso? Clasifiquemos las ofertas de GA4.
Modelo de datos – Golpes vs. Eventos
GA4 registra eventos, no golpes. Puede que esto no suene espectacular, pero considere la diferencia, Universal Analytics distingue entre un total de ocho tipos de aciertos diferentes:
- página
- vista de pantalla
- evento
- transacción
- artículo
- social
- excepción
- cronometraje
En Google Analytics 4, estos tipos de aciertos ya no se distinguen; todos se registran como eventos. Dado que en GA4 todo es un evento, es importante diferenciar entre los eventos de GA4 y los de Universal Analytics.
Universal Analytics le permite enviar hasta cuatro parámetros junto con un impacto: categoría del evento, acción del evento, etiqueta del evento y valor del evento. Esto es a veces restrictivo porque puede querer pasar más datos junto con el golpe del evento.
GA4 aborda esta cuestión permitiendo el envío de hasta 25 parámetros adicionales con cada evento. Pero tenga cuidado: todos y cada uno de los parámetros que utilice deben coincidir con los parámetros predefinidos, o debe crearlos como dimensiones o métricas personalizadas. Esto es parte de lo que hace que el uso de GA4 sea un poco difícil y por qué Universal Analytics es un producto centrado en los vendedores mientras que GA4 es un producto centrado en los desarrolladores.
Sesión: El lado del cliente frente al lado del servidor
Las sesiones para Universal Analytics se calculan del lado del servidor. Se trata de un proceso muy costoso en el que el cálculo se realiza a través de los registros de los usuarios, lo que significa que no se dispone de un recuento preciso de las sesiones hasta el final del día. GA4, por otro lado, es una sensibilización del lado del cliente, lo que lo convierte en un producto mucho más escalable y ofrece más funciones a volúmenes más altos de lo que es posible con Universal Analytics.
Guión de seguimiento
El script de seguimiento “gtag.js” se introdujo en Universal Analytics y ha evolucionado para ser utilizado en GA4. Aunque en GA4, “gtag.js” ya no es una biblioteca pura de Google Analytics, sino un marco de etiquetado: de ahí el acrónimo “gtag”, que significa “Global Site Tag”. Este marco tiene una API interna y, por lo tanto, es capaz de enviar datos a los siguientes productos de Google:
- Google Analytics 4
- Anuncios de Google
- Director de campaña
- Pantalla y vídeo 360
- Búsqueda de anuncios 360
Informes y atribución
Universal Analytics, especialmente Google Analytics 360 (GA360), tiene unos excelentes informes predeterminados y personalizables (más de 150 preconstruidos). Las empresas, como los clientes de e-CENS, tienden a querer más que la cuenta estándar de Google Analytics y, por lo tanto, implementan una cuenta GA360. Con esto, se dispone de algunos informes personalizables muy útiles, como:
1. Informes sobre el roll-up
Una función para empresas que permite a los clientes consolidar los datos de los usuarios de dos o más propiedades.
2. Límite de aciertos más alto
Mientras que GA Standard está limitado a 10 millones de visitas al mes, GA360 puede ampliarse hasta 20.000 millones de visitas al mes.
3. Muestreo
Con GA Standard, el muestreo se realiza a partir de las 500.000 sesiones, pero con GA360 se acerca a los 100.000.000 de sesiones.
4. Dimensiones y métricas personalizadas
GA360 proporciona hasta 200 Dimensiones Personalizadas y 200 Métricas Personalizadas para recoger los datos de los usuarios que no son rastreados por el diseño. La norma GA sólo proporciona una décima parte de esto.
Ambos permiten la exportación de datos para la elaboración de informes más completos. Universal Analytics admite un volcado CSV o exporta los datos a través de la API de informes existente. GA360 también permite enviar los datos a Big Query.
La interfaz de usuario de Universal Analytics también permite descargar y compartir los informes de Universal Analytics. También lo hace GA4, con la ventaja añadida de que GA4 admite un enfoque más moderno para compartir enlaces, en lugar de obligar a exportar o enviar los datos por correo electrónico.
Sin embargo, debido al modelo de datos flexible, GA4 no actúa para reemplazar los ricos informes que muchas empresas y clientes de comercio electrónico han implementado en el actual Universal Analytics. Lo que sí hace GA4 es proporcionar un buen nivel de informes basados en datos optimizados para describir los recorridos de los usuarios. El informe de exploración de GA4 representa sus datos en un diseño de tabla dinámico, y puede cortar y dividir la vista de datos para profundizar en la información que busca. Además, el modelo de datos basado en eventos, combinado con las herramientas de aprendizaje automático de Google, permite realizar excelentes análisis predictivos.
Sin duda, cuando se trata de informes y modelos de atribución, Universal Analytics sigue siendo el alfa. Esto se debe a que el potente modelo de atribución proporcionado por Universal Analytics no existe en GA4 en este momento. La solución consiste en exportar los datos de GA4 a Big Query de Google y, a continuación, conectar el informe de Google Data Studio o alguna otra herramienta de BI a Google Big Query para recuperar y evaluar los datos.
Panorama de la API
El panorama de las API para Universal Analytics está muy bien desarrollado. Tiene una API de informes, una API de gestión y el protocolo de medición. GA4 sólo tiene disponible la API de datos de Google Analytics (beta), que proporciona acceso programático a los datos de los informes de Google Analytics 4 (GA4).
Características de la empresa
Desde el punto de vista de la empresa, Universal Analytics cuenta con algunas construcciones empresariales importantes: como la capacidad de crear vistas que segmenten los datos en función de las diferentes personas de la empresa y su capacidad de acceder a determinados tipos de datos. Además, existe el concepto de propiedades enrollables, con el que se pueden agregar diferentes propiedades e informar a través de un eje central. El GA4 no ofrece esta funcionalidad.
Tasa de rebote vs. Tasa de compromiso
En Universal Analytics, uno de los KPI importantes es la tasa de rebote, que mide el compromiso o el interés del usuario en el contenido de la página. Sin embargo, este valor de medición calculado también puede ser manipulado y, por tanto, pierde validez.
En GA4, la tasa de rebote ha sido sustituida por la tasa de compromiso. Se obtiene de la relación entre las “sesiones comprometidas” y todas las sesiones. Esta métrica se compone de varios factores que Google define de forma diferente según el sector:
- Para un editor de contenidos, el compromiso puede ser desplazarse lentamente por la página, lo que indica que el usuario se desplaza para leer frente a desplazarse para averiguar la longitud del artículo
- En el caso de un sitio de comercio electrónico, la participación puede consistir en ver los detalles del producto o pasar cierto tiempo en una página
- En el caso de una aplicación de banca online, el compromiso puede ser la comprobación del saldo de una cuenta
- Para un sitio universitario, el compromiso puede ser ver un video informativo
En general, las Sesiones Comprometidas incluyen el comportamiento del usuario cuando éste
- Permanecer en el sitio web durante más de 10 segundos, o
- Haber provocado un evento de conversión, o
- Activar más de una vista de página/vista de pantalla
Por lo tanto, el único escenario, aunque crítico, en el que se va a perder la Tasa de Rebote en GA4 es para el análisis de la página de aterrizaje. Esto se debe a que, como regla general, una Tasa de Rebote alta implica una pérdida monetaria ya que se está pagando por el tráfico adquirido de usuarios que se desea convertir.
En este caso, simplemente no podemos elegir un ganador todavía.
Costura del usuario
Puede que GA4 esté en versión “beta”, pero en lo que respecta a las costuras de los usuarios, está sin duda en la primera posición. En el sistema de Universal Analytics, un usuario que visita una marca a través de una app y el mismo usuario que la visita desde la web se contabilizaría dos veces.
GA4 es la única versión de GA que es capaz de coser usuarios y, por lo tanto, le proporciona la imagen completa del comportamiento de los usuarios en las diferentes plataformas y dispositivos.
Google Analytics 4 vs. Universal Analytics – Por qué es obligatorio hacer el cambio
Puede que GA4 aún no esté “totalmente horneado”, pero incluso en desarrollo continuo, tiene un gran peso. Como propietario de un sitio web
y
propietario de una aplicación, GA4 ofrece ciertamente una funcionalidad que le encantará: y podrá empezar a recopilar y comprender a sus usuarios de una manera mucho más sofisticada. Ahora puedes acceder a los datos de los usuarios que ya no están aislados por app y web, y tus métricas son personalizables; las herramientas de Machine Learning de Google están disponibles y esperando, y puedes implementarlas ya.
Lamentablemente, aunque los equipos de marketing probablemente estarían más contentos trabajando con los informes conocidos que están disponibles en Universal Analytics, el 1 de julio de 2023, las propiedades estándar de Universal Analytics dejarán de procesar nuevos accesos. Dado que los usuarios deben aplicar un modelo de datos más sofisticado y abierto, la implantación de GA4 es una experiencia centrada en el desarrollador que requiere un compromiso de tiempo y una sólida planificación de la integración. En nuestro próximo artículo se exponen las consideraciones vitales que deben tener en cuenta los equipos de marketing.
En e-CENS no somos observadores imparciales de los retos a los que se enfrentan los usuarios al implementar las soluciones de Google Analytics. e-CENS es un equipo de científicos de datos, analistas, tecnólogos y estrategas reconocidos internacionalmente. Como socio de ventas de Google Marketing Platform, e-CENS ayuda a los clientes con análisis avanzados para extraer información procesable sobre el comportamiento de sus clientes y sus perspectivas de negocio. Póngase en contacto con nosotros para obtener más información.
