Как корректно интегрировать Google Analytics 4 с БД и другими инструментами? Как получать 100% сырых данных при существующих лимитах в GA4? Как сохранить структуру маркетинговой отчетности? И зачем нужен DataGo! GA4 Streaming?
В статье мы ответим на эти вопросы и расскажем обо всех этапах интеграции GA4.
Поговорим о подводных камнях и сложностях, с которыми столкнулась наша команда, и о решениях, которые мы уже применяем в работе.
Universal Analytics — система веб-аналитики Google Analytics, запущенная в 2013 году.
GA4 — текущая версия аналитики, на которую Google перешёл 1 июля 2023 года.
DataGo — аналитическая платформа для анализа данных, входит в ГК Realweb.
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;
- У команд аналитики были ожидания, что они продолжат использовать привычные аналитические инструменты на основе данных GA;
- Бизнес ожидал, что привычное сравнение периодов Y2Y останется доступным.
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
Мы подготовили сравнительную таблицу, где рассказываем, что делать с существующими ограничениями в GA4:
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.
Решение: поставить на сайт другой счётчик, который сможет собирать данные в BigQuery без лимитов и семплирования.
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.
Решение: убрать счётчик Google и поставить счётчик с хостингом в РФ, без трансграничной передачи данных.
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.
Решение: собирать данные GA4 из счётчика, сессионизировать их в привычной структуре данных.
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
Задача: Данные сайта уже передаются в структуре GA4 и вам нужные сырые данные в этом формате. Но требуется сохранить отчёты на данных GA UA и нет времени/ресурса на доработки dataLayer и переработку отчётности.
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
Задача: Данные сайта передаются в структуре GA UA и у вас есть кастомные отчёты на этих данных. Но требуется интеграция в GA4, при этом нет времени/ресурса на доработки dataLayer и переработку отчётности.
Чтобы решить задачу, необходимо:
- 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
Задача: У вас осталась передача в формате данных GA UA, но вы успели полностью или частично внедрить dataLayer в структуре GA4. Вы не хотите отказываться в пользу только одной структуры данных и у вас есть небольшой ресурс на разработку
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.
Финальные рекомендации для всех, кто планирует переезд на GA4
- Закончить миграцию в GA4 как можно скорее.
- 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.
