Google Analytics: il passaggio da Universal Analytics a GA4
E’ passato quasi un anno dall’introduzione del nuovo sistema di analisi dei dati dei siti web di Google: Google Analytics 4. Cosa cambia rispetto a UA?
E’ passato quasi un anno dall’introduzione del nuovo sistema di analisi dei dati dei siti web di Google: Google Analytics 4. Nel corso dei mesi la piattaforma ha subito continui aggiornamenti ed altrettanti continueranno ad esserci, con l’obiettivo di farla diventare uno strumento essenziale per tutte le figure professionali digital.
Google Analytics: cos’è ed a cosa serve
Google Analytics è un software creato da Google focalizzato sull’analisi dei dati web (web analytics).
In particolare, fornisce all’utente la possibilità di studiare nel dettaglio l’andamento delle visite del suo sito, passando dai dati demografici dei visitatori (età, sesso, posizione geografica) al dispositivo utilizzato (cellulare, tablet, PC, marca, modello, sistema operativo), fino ad arrivare ad informazioni sul comportamento, sugli eventi e sulla durata delle sessioni.
Il servizio è gratuito e garantisce la totale anonimità dei visitatori.
E’ la piattaforma più utilizzata nel suo campo: come ha riportato l’ultima indagine di BuiltWith (Agosto 2013), ne hanno usufruito il 66.2% dei 10.000 siti web più popolari del mondo.
Un software di analisi utilizzato da oltre 15 anni
La prima versione di Google Analytics è stata rilasciata nel lontano 2005, con costanti aggiornamenti annuali sia in termini di funzionalità che di aspetto.
La sua versione più stabile (fino ad ora) è stata Universal Analytics, lanciata il 2 Aprile 2014 ed attualmente ancora parzialmente utilizzata in questo periodo di transizione con l’ultimo aggiornamento.
Google Analytics 4 vs Universal Analytics: cosa cambia
Google Analytics 4 è il nome della nuova versione della piattaforma, lanciato ad Ottobre 2020 con l’obiettivo di sostituire l’ormai radicato Universal Analytics.
Ma quali sono i cambiamenti più importanti rispetto al suo predecessore?
In breve:
- il modello di analisi dei dati è basato sugli eventi;
- l’introduzione dell’analisi predittiva tramite l’utilizzo del machine learning;
- l’unione dei report tra app e web;
- rapporti cross-device.
Modello di analisi dei dati basato sugli eventi
Il cambio di rotta nei confronti del modello di analisi dei dati è il primo passo fondamentale per la svolta analitica di Google Analytics: il focus, da adesso, non è più sulle sessioni (come era prerogativa di Universal Analytics), bensì sugli eventi generati dagli utenti.
Tramite l’analisi delle sessioni, Universal Analytics raccoglieva e memorizzava le interazioni dei visitatori con un determinato sito web (eventi, transazioni, visualizzazioni di pagina) in un preciso arco di tempo.
Con il passaggio all’analisi degli eventi, invece, Google Analytics 4 mantiene sempre la stessa analisi sulle sessioni ma la implementa dando più informazioni sul vero comportamento dei visitatori (il titolo della pagina visitata, il valore di un eventuale acquisto ecc.). Il report sul coinvolgimento, quindi, è molto più dettagliato.
Machine learning ed analisi predittiva
Google Analytics è sempre stato colpito da critiche e vicissitudini legate alla privacy dei visitatori dei siti: non concede ovviamente di sapere i dati sensibili delle persone, ma i dubbi sulla tutela sono stati alimentati nel corso del tempo anche per il possibile incrocio dei dati stessi (età + genere + indirizzo IP).
Per ovviare a questa problematica sempre più sentita negli ultimi anni (basti pensare alla GDPR), Google sta cercando sempre di più di trovare un equilibrio tra tutela dei visitatori e offerta valida per i suoi utenti.
Il Machine Learning, uno dei rami dell’Intelligenza Artificiale più interessanti e sempre più utilizzati, è stata la risposta a questa esigenza: sfruttare l’analisi predittiva per rispettare i protocolli di tutela (e per ovviare ai sistemi di adblocking che eludono i cookies) da un lato e per continuare ad offrire un servizio di alta qualità agli utilizzatori del software.
Partendo da una base di dati dei visitatori a campione, il Machine Learning consente di predire ed anticipare come si comporteranno i visitatori futuri di un determinato sito web.
Unione dei report di app e web
Tramite Universal Analytics si potevano utilizzare solamente due tipi di proprietà: una relativa alle misurazioni della versione web (mobile o desktop) ed una focalizzata sulle app, lasciandole quindi come entità distinte che non tenevano conto degli stessi utenti.
Con l’introduzione di Google Analytics 4, queste proprietà sono state unite, permettendo agli utenti che hanno entrambi di poter combinare e consultare i dati in un unico luogo.
Rapporti cross-device
Ultimo cambiamento fondamentale è la possibilità di identificare i visitatori anche cross-device: con Universal Analytics non era possibile infatti capire se un visitatore fosse lo stesso quando navigava il sito tramite due dispositivi diversi.
In Google Analytics 4, invece, sono state unite le tre metodologie di identificazione dei visitatori:
- User-ID: codici identificativi creati direttamente dall’utente per i singoli visitatori;
- Google Signals: utilizza i dati degli utenti che hanno eseguito l’accesso a Google;
- ID dispositivo: sui siti web viene ricavato dal browser del visitatore, mentre nelle app si ricava partendo dall’ID istanza di app.
Google Analytics: perché il nuovo nome è “4”?
Ultima curiosità: perché per la nuova versione di Google Analytics è stato scelto il numero 4 invece di un naming come per l’altra versione?
Semplicemente perché è a tutti gli effetti la quarta versione del programma: la prima fu Urchin.js, seguita da una versione con monitoraggio asincrono e culminata poi in Universal Analytics.
(a cura di Valerio Fiormonte)