Dlaczego dane w UA, GA4 i Ads się różnią?

O Google Analytics 4 pisaliśmy już wcześniej (tu) – omówiliśmy czym jest, jak wygląda, jak go utworzyć oraz czy w ogóle warto to zrobić. Zbliżamy się jednak do momentu całkowitego przejścia do nowego narzędzia, dlatego stwierdziliśmy, że warto wrócić do tego tematu. Jeżeli zgodnie z naszymi wskazówkami utworzyliście GA4 i jednocześnie korzystaliście jeszcze z Universal Analytics, pewnie zauważyliście rozbieżności w dużej części danych. Czy zastanawialiście się, dlaczego tak się dzieje?

Od razu wyjaśnijmy – nie, najprawdopodobniej to nie jest tak, że któreś z narzędzi zbierało błędne dane czy zostało źle skonfigurowane. Universal Analytics i Google Analytics 4 różnią się po prostu w sposobie zbierania i prezentowania danych. Sprawdźcie w jaki sposób: 

1. Atrybucja – czyli sposób przypisywania konwersji do ich źródeł. Modeli atrybucji mamy kilka – korzystamy z nich zarówno w Google Ads, jak i Google Analytics. Pozwalają nam one ustalić, w jakim stopniu w pozyskaniu wybranej konwersji brały udział różne kanały dotarcia. Universal raportował według jednego modelu atrybucji – “Last Click”. Oznaczało to, że cały udział konwersji był przypisywany do tylko jednego, ostatniego źródła, z którym zetknął się użytkownik przed dokonaniem konwersji. Jak teraz wiemy, nie jest to najlepszy sposób na sprawdzanie skuteczności źródeł ruchu – zanim użytkownik zdecyduje się na dokonanie konwersji zazwyczaj spotyka na swojej ścieżce kilka źródeł, które go do tego celu zachęcają. W GA4 modeli atrybucji mamy kilka – możemy wybrać go indywidualnie w ustawieniach usługi. Domyślnie jest on oparty na danych, co oznacza, że uwzględnione są wszystkie źródła, które przyczyniły się do wybranej konwersji – z podziałem na poziom ich istotności. Warto również pamiętać, że w przypadku zmiany tego modelu w GA4 – zmiany zajdą również w danych historycznych, co może powodować dodatkowe różnice w raportach.
2. Łączenie danych – W Universal dla stron i aplikacji konieczne było utworzenie dwóch odrębnych usług – nie byliśmy w stanie ich połączyć, co nie przekładało się na pełny i rzeczywisty obraz ścieżki użytkownika. Dane pochodzące z aplikacji oraz ze strony internetowej były podawane zawsze oddzielnie, natomiast w GA4 mamy wszystko w jednym miejscu. Ścieżki z różnych urządzeń łączą się i pozwalają na przypisanie ich do jednego użytkownika, co wpływa na różnicę w danych w przypadku obu Analyticsów.
3. Sesje i użytkownicy – w przypadku “starej” wersji Google Analytics, sesje obejmowały po kilka zdarzeń, odsłon, transakcji. Rozpoczynały się od momentu wejścia użytkownika na stronę i kończyły, kiedy użytkownik przez 30 minut nie wykonał żadnej aktywności lub kiedy w międzyczasie zmienił on źródło sesji. Dodatkowo, sesja w Universalu zawsze przerywana była o północy. W przypadku GA4 jest bardzo podobnie, ale sesja nie jest dublowana ze względu na zmianę dnia ani nie jest przerywana, kiedy użytkownik zmieni źródło. Oznacza to, że Universal często przekłamywał w górę pod kątem ilości sesji, dlatego w porównaniu wydawać się może, że w GA4 jest ich mniej (nawet do 20% mniej!)
   GA4 skupia się zdecydowanie bardziej na użytkownikach – to na nich kładziony jest nacisk, stawiani się na pierwszym miejscu. Sesje, na których bazowały niemal wszystkie dane w UA schodzą na dalszy plan, dane dostępne mamy teraz w dwóch wersach – dla sesji i użytkownika. W Google Analytics 4 zmieniło także znacząco podejście do mierzenia faktycznego użytkownika – nadal korzystamy z ciasteczek z przeglądarek, jednak nie jest to jedyne źródło danych o użytkowniku. Jego profil tworzony jest dodatkowo w oparciu o informacje z Google Signals oraz z jego konta na stronie, jeżeli jest on zalogowany. Umożliwia to zidentyfikowanie użytkownika na różnych urządzeniach i powiązanie ze sobą ruchu. Również w tym przypadku GA4 pokaże nam mniejszą ilość użytkowników, ponieważ częściej jest w stanie ich zidentyfikować (spadek o 15-20%).
4. Przechowywanie danych – kolejną różnicą między analizowanymi narzędziami jest czas przechowywania danych. Niektóre dane gromadzone o użytkownikach (np. wiek czy płeć) są domyślnie usuwane po 6 miesiącach braku aktywności danego użytkownika w UA i po 2 w GA4. Jednak można zmienić to w ustawieniach konta i wydłużyć dla obu narzędzi.
5. Czas przypisywania konwersji – w Universal Analytics przypisywaliśmy konwersje do momentu ich dokonania. Czyli, jeżeli użytkownik wysłał formularz lub dokonał zakupu w poniedziałek – to tego samego dnia mieliśmy zarejestrowaną konwersję w UA. W GA4 możemy wybrać – przypisanie do czasu konwersji (tak jak w UA) lub czasu interakcji ze źródłem (kliknięcia/obejrzenia). Oznacza to, że jeżeli użytkownik kliknął reklamę w poniedziałek, ale zakupu dokonał we wtorek, to konwersja zostanie przypisana do poniedziałku. Dzięki wybraniu przypisywania konwersji do czasu interakcji możemy bezpośrednio zobaczyć, w jakim koszcie została wygenerowana konwersja. Dzięki temu unikamy przypisywania konwersji do źródeł, które nie są już wspierane, np. do wstrzymanych kampanii (w UA mogliśmy czasami zobaczyć, że koszt reklam w danej kampanii był równy 0 zł, a przychód z reklam np. 500 zł). Należy jednak uważać – w przypadku przypisywania konwersji do czasu interakcji, konwersja może być przypisana na długo wcześniej, przez co nieraz po prostu ją przeoczymy. 
6. Modelowanie danych – jeżeli użytkownicy nie wyrazili zgody na zbieranie danych, Google Analytics 4 będzie te dane tworzył sam – na podstawie predykcji z zachowań podobnych użytkowników oraz informacji z Google Signals. Będzie to uzupełnienie danych podstawowych, które Google był w stanie pozyskać. Predykcje służą między innymi do łączenia sesji użytkowników. Wyobraź sobie, że użytkownik przeglądając Instagram za pomocą telefonu trafia na reklamę wybranego sklepu – klika w reklamę i zostaje przekierowany na odpowiednią stronę docelową. Za chwilę zamyka stronę internetową w telefonie i wchodzi na nią bezpośrednio (wpisując adres strony WWW) za pomocą laptopa. Jeżeli był w międzyczasie zalogowany na koncie Google – system od razu wie, że jest to ten sam użytkownik, który kontynuuje swoją ścieżkę. Podobnie zachowa się w przypadku użytkowników niezalogowanych – bazując na wcześniejszych zachowaniach innych użytkowników będzie ten ruch ze sobą wiązał. 

Podsumowując – Google Analytics 4 ma za zadanie skupić się na całej ścieżce klienta rozpoczynając od tego – z jakimi punktami dotarcia miał styczność, poprzez ilość powrotów na stronę, jakie wykonał na niej akcje i jak zachowywał się po dokonaniu konwersji (czy wrócił?). Universal skupiał się na ilości kliknięć oraz sesjach, co nie dawało nam tak dokładnego obrazu zachowania klienta. Google Analytics 4 pokazuje nam rzeczywiste zachowania użytkowników dostosowane do współczesnych realiów oraz skupia się na ich wartości w dłuższym czasie.

Tak jak widzicie, wiele czynników może powodować rozbieżności – mniejsze lub większe – w porównaniu danych z obu narzędzi. Nie należy się tym jednak zamartwiać – Google Analytics nigdy nie oddawał w 100% prawdziwych zachowań użytkowników, a wskazywał jedynie pewne tendencje. Google Analytics 4 docelowo ma podawać dane jeszcze dokładniej, aby ułatwić Ci podejmowanie jak najlepszych decyzji biznesowych!

A skoro omówiliśmy już różnice między dwoma wersjami Analyticsa, pora na Google Ads. Dlaczego dane różnią się również między Google Ads, a Analytics?

1. Konwersje – często utożsamiane są z celami/zdarzeniami w Google Analytics. Co nie musi być prawdą! Często dla Analyticsa tworzymy większą liczbę celów/zdarzeń, które przydają nam się podczas analizy skuteczności poszczególnych działań. W Google Ads konwersje to najczęściej tylko najważniejsze działania, na których nam zależy na danym koncie – np. zakup, czy wysłanie formularza kontaktowego. Dodatkowo – już podczas ustawiania konwersji w Google Ads możemy wybrać, czy chcemy, aby konwersja była liczona za każdym razem, gdy jest wykonana podczas jednej sesji, czy powinna być ona policzona jednorazowo. Wybranie opcji liczenia jednorazowo ma sens w przypadku kliknięcia w numer telefonu, czy adres email – pozyskany kontakt jest od tej samej osoby, nie ma sensu liczenie każdego kliknięcia. W przypadku zakupów musimy uwzględnić jednak każdy z nich!
2. Kolejną różnicą jest moment przypisania konwersji – w UA mieliśmy ją przypisaną do danego źródła w momencie jej wykonania, w GA4 mogliśmy wybrać – czy w momencie jej wykonania, czy w momencie interakcji ze źródłem, w Google Ads natomiast zawsze jest to przypisane do momentu kliknięcia w reklamę. Stąd inne daty dla transakcji w Google Ads i Universal Analytics.
3. Model atrybucji również nie pozostaje bez znaczenia – wystarczy, że użytkownik jednego dnia kliknie reklamę Google Ads, następnego dnia wejdzie na stronę z Facebooka, a trzeciego wykona konwersję – i tu już pojawią się rozbieżności! Google Ads przypisze sobie konwersję do klikniętej pierwszego dnia kampanii, natomiast w Universal Analytics nie zobaczymy jej w ogóle w sekcji Google Ads. Konwersja zostanie przypisana całkowicie do Facebooka, ponieważ Analytics mierzy wszystkie źródła ruchu i przypisuje konwersję do ostatniego z nich w ścieżce użytkownika (oczywiście Universal Analytics). W GA4 powinno się to zmienić ze względu na model atrybucji oparty na danych – z pewnością nie będzie się on jednak pokrywał w 100% z konwersjami w Google Ads. Stąd najczęściej większa liczba konwersji w raportach Google Ads, a mniejsza w Analytics. 

Powyższe zależności nie wyczerpują całego tematu, nie jesteśmy jednak w stanie wymienić wszystkiego w najdrobniejszych szczegółach. Artykuł miał za zadanie wskazać główne powody niespójności w danych między poszczególnymi raportami, dzięki czemu nie będziesz martwił się tym, że coś zostało niepoprawnie wdrożone. Rozeznanie się w danych ma pomóc Ci podczas optymalizacji Twoich działań, a co za tym idzie w dalszym rozwoju biznesu!

Kasia Dyngosz

Certyfikowana specjalistka Google Ads z wieloletnim doświadczeniem w prowadzeniu kampanii PPC. W zespole czajkowski.consulting odpowiada za obsługę kluczowych klientów.