Qualora siate utenti abituali di Google Analytics, avrete probabilmente notato il nuovo countdown che appare ogni volta che cercate di caricare una proprietà standard di Universal Analytics (UA). È un chiaro segnale che la scadenza è imminente. Tra qualche giorno, il 1° luglio 2023, la versione standard di Universal Analytics (UA) smetterà di elaborare i dati del vostro sito.
INCUBETA, agenzia globale di marketing digitale, presenta una serie di linee guida per aiutare le aziende a ottimizzare il loro set up di analytics dopo la migrazione a Google Analytics 4 (GA4). Tutti hanno parlato della dismissione di Google Universal Analytics e della migrazione a GA4, ma cosa avviene dopo la migrazione e cosa bisogna tenere a mente una volta fatto il primo passo?
Incubeta è il partner europeo storico di Google, con una partnership di 21 anni, e ha lavorato con quest’ultimo per fornire le migliori strategie di mercato ad alcune delle più grandi aziende del mondo per incrementare la loro crescita.
In un mondo in continua evoluzione come quello di data analytics, essere all’avanguardia è fondamentale per le aziende che cercano di ottenere informazioni preziose. Ecco alcuni suggerimenti che dovreste prendere in considerazione se siete utenti abituali di Google Analytics.
Una volta completata la migrazione a GA4, ci sono diversi passaggi da non dimenticare per sfruttare al meglio la nuova piattaforma. Ecco alcuni elementi chiave che gli esperti di Incubeta consigliano di tenere sotto controllo:
● Attribuzione: (UTMs vs Auto-tagging, come evitare valori Unassigned) GA4 e il suo modello di attribuzione Data Driven si basano sul sistema di auto-tagging (abilitato di default quando colleghiamo una piattaforma di pubblicità) che registra in maniera automatica le informazioni inerenti a sorgente, mezzo e campagna.
Ma a cosa sono dovuti allora i valori Unassigned nei report di acquisizione? È una pratica diffusa in molte strategie media quella di personalizzare i valori di sorgente, mezzo e campagna attraverso l’uso di UTMs. Per questa ragione in Universal Analytics era presente l’opzione di permettere a tali valori delle UTMs, di sovrascrivere quelli dell’auto-tagging. In GA4 non è più possibile e, ove non volessimo incorrere in dei conflitti di attribuzione, è importante tenere in considerazione le regole di definizione di ciascun canale, e adattarne i rispettivi valori nelle nostre UTMs.
● Storico Dati di Universal Analytics: perché è importante eseguire un back-up. A partire dal 1 Luglio 2023, nelle proprietà UA standard, lo storico dei dati sarà disponibile per 12 mesi in modalità lettura ,fino all’abbandono definitivo della piattaforma. Dopodiché non sarà più possibile l’accesso all’interfaccia. Per questo motivo è importante pianificare un back-up dello storico dei dati, per avere la possibilità di consultarli in qualsiasi momento e per qualsiasi necessità (si pensi ad esempio a delle comparative anno su anno)
A seconda dei volumi di dati da esportare, e delle necessità di storage e reporting, proponiamo diverse soluzioni che permettono di mantenere una continuità di dati tra il pre e il post UA sunset.
● Dashboarding: hai migrato anche le tue dashboard? GA4, con il suo modello di dati basato sugli eventi, introduce nuove dimensioni e nuove metriche. Questi cambi implicano l’aggiornamento delle dashboard, le cui fonti di dato sono di proprietà di Universal Analytics, per due ragioni principali:
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- Incompatibilità tra alcune dimensioni di attribuzione e metriche basate su eventi
- Nuova nomenclatura per dimensioni e metriche ( views, first user source/medium, engaged session, user engagement, etc)
È importante dunque che le nostre dashboard siano affini al modello di dati GA4 e soprattutto, rispettino la compatibilità degli ambiti: eventi, utente e sessione.
● GA4 Product Linking: uno dei grandi vantaggi di GA4, anche nella sua versione standard, è la possibilità di integrare tutte le piattaforme di pubblicità – che in Universal Analytics era possibile effettuare solo nella versione Premium.
Questo ci permette, a partire dal 1 luglio 2023, di avere nelle nostre property GA4 standard tutti i dati inerenti alle nostre campagne (Google Ads, DV360, SA360), e quindi un netto miglioramento rispetto alla versione UA (pensiamo anche alla possibilità di creare e condividere audiences con queste piattaforme).
● Architettura dell’Account GA4: un grande cambio che GA4 presenta nella sua organizzazione gerarchica dell’account è l’assenza delle viste (usate in Universal Analytics per creare/separare data set per contenuti, regioni, country, business line, e gestirne gli accessi e utenti). È bene tenere in considerazione che i Data Stream di GA4 non sostituiscono le Viste di UA, per cui creare una gerarchia e una separazione di data set richiede un’accurata e preventiva pianificazione dell’architettura dell’account.
Possiamo utilizzare sub-properties o roll-up properties, ove avessimo un account GA4 premium, o riorganizzare i GA4 default report grazie all’uso di custom report (poiché GA4 ci permette di personalizzare l’interfaccia dei report a seconda delle necessità di analisi e organizzarli in collections, topics e reports). Stabilire e seguire un proprio Data Governance Model è fondamentale per definire come e dove i tuoi dati vengono raccolti, e chi può accedere ad essi
● Server Side Tagging: il Server Side Tagging è un sistema di tracciamento basato sulla gestione dei tag a livello di server (cloud) e non a livello di browser (client-side), la soluzione più diffusa è Google Tag Manager Server Side (sGTM).
La gestione dei tracciamenti lato server side assicura più controllo, un approccio privacy first e più affidabilità rispetto al tracciamento client-side.
Ricordate che queste raccomandazioni sono linee guida generali e devono essere adattate alle vostre esigenze e obiettivi aziendali specifici. È inoltre importante familiarizzare con la nuova interfaccia di GA4, con il collection design e con BigQuery.
