El nuevo GA4, adiós Google Analytics Universal

Bienvenidos al fascinante mundo de Google Analytics 4 (GA4), la herramienta de análisis de datos más popular del universo digital. Si eres un analista que quiere sumergirse en la medición avanzada, GA4 es tu solución, ¡y nosotros estamos aquí para ayudarte! Prepárate para despejar todas tus dudas sobre esta maravillosa herramienta y convertirte en un maestro de los datos. ¡Comencemos!

Escrito por: Margarita Arias

¿Qué es una propiedad y un flujo de datos en GA4?

El flujo de datos es un nuevo concepto que cambia toda la percepción de Google Analytics.

 

 

Cuando se programa una nueva cuenta de Google Analytics en nuestra labor analítica es necesario sacar papel y lápiz y dibujar la estructura de la cuenta: las propiedades y sus flujos de datos.

Dentro de una cuenta podemos tener diferentes propiedades o distintos flujos de datos dependiendo de la estructura de la empresa.

Un flujo de datos es una entidad que representa una fuente de datos de eventos y usuarios para su análisis. Cada flujo de datos está asociado a una propiedad de GA4 y es utilizado para recopilar datos específicos de un sitio web, aplicación móvil u otro origen.

Por ejemplo, si tienes un sitio web y una aplicación móvil, puedes crear dos flujos de datos diferentes para cada uno de ellos en una misma propiedad de GA4.

Por otro lado, una propiedad en GA4 es una entidad que se utiliza para agrupar datos de un sitio web, aplicación móvil u otro origen. En otras palabras, una propiedad es la ubicación principal donde se almacenan y analizan los datos recopilados por los flujos de datos.

Cada propiedad de GA4 tiene un conjunto único de informes y configuraciones que se aplican a los datos recopilados por los flujos de datos asociados a ella.

 

¿Cómo estructurar una cuenta con propiedades y flujos?

Pongamos como ejemplo una compañía de energía eólica. Podríamos tener una cuenta “Nombre de la Compañía de energía” con una propiedad “Energía eólica” y otra propiedad “Energía eléctrica” y dentro de cada propiedad su flujo de datos de web y de app.

Pero si, por ejemplo, los clientes de eólica y de electricidad pueden ser similares, sería mejor tener sólo una propiedad con diferentes flujos de datos. De esta manera se pueden sacar datos importantes para usarlos, por ejemplo, para remarketing.

Es un concepto que parece sencillo, pero es la base para una correcta medición. Te aconsejo leer más sobre flujo de datos y propiedades en GA4.

 

¿Dónde están las vistas en GA4?

En GA4 ya no tendremos vistas. Recuerda Propiedades -> Flujo de datos.

 

¿Qué es Google Signals?

Te vas a encontrar que entre toda la información relacionada con GA4 aparece de manera activa Google Signals. Esta herramienta existe desde el 2018 pero ahora trabaja de manera activa con GA4 para poder crear informes más valiosos.

Es la división encargada de recoger datos de los usuarios que están logueados en Google además de los datos del usuario que navega por la web. Con esta herramienta se pueden ofrecer datos más precisos como edad, ubicación del usuario, actividades realizadas desde diferentes dispositivos…

Gracias a estos datos será posible hacer remarketing mediante anuncios a usuarios con una segmentación alta. Te pongo un ejemplo: en vez de hacer remarketing a todos los visitantes de la web es posible hacer campañas específicas para usuarios que añadieron un producto al carrito pero no lo compraron y que, además, por su navegación están demostrando una intención de compra y viven en una determinada ciudad.

Te enseño algunos informes que podrás consultar:

 

 

La atribución en GA4 es el proceso de identificar y asignar crédito a los diferentes puntos de contacto y acciones que un usuario tiene con un sitio web o una aplicación antes de realizar una conversión. Este proceso permite comprender mejor cómo los usuarios interactúan con el sitio web o la aplicación y ayuda a mejorar la estrategia de marketing y la experiencia del usuario.

 

¿Qué es la atribución basada en datos?

Otra de las ventajas de GA4 es la implantación de la atribución basada en datos. Un ejemplo: si un usuario entra a la web desde un anuncio y ve un producto, otro día entra y lo añade al carrito, pero esta vez entrando desde directo, y finalmente hace la compra por un anuncio que vio en una red social, ¿a quién se le atribuye la venta?

Esto se trata de solucionar con el modelo basado en datos donde la Inteligencia Artificial junto con la modelización de datos ponderizara estas atribuciones.

El modelo basado en datos definirá de un modo más fino y riguroso cómo los distintos puntos de contacto influyen en que se produzcan o no determinados eventos.

En la atribución basada en datos, se contabiliza una visualización interesada cuando un usuario:

• Ve un anuncio durante 30 segundos (o hasta el final, si dura menos de 30 segundos)
• Hace clic en una tarjeta de teaser
• Hace clic en el banner complementario o en el mural de vídeos
• Hace clic en una frase que es una llamada a la acción
• Hace clic en la pantalla final
• Hace clic para visitar el sitio web del anunciante

 

¿Se puede seleccionar el modelo de atribución en GA4?

Sí, además del ya comentado “basado en datos”, destaco también los siguientes modelos:

• Modelo de atribución basado en reglas, donde se puede programar un modelo ad hoc utilizando las medidas de “Último clic multicanal”, “Primer clic multicanal”, “Lineal multicanal”, “Según la posición multicanal”, “Declive en el tiempo multicanal”.
• Modelo de atribución “Preferencia al último clic de Google Ads”: Por ahora este modelo sólo se puede utilizar a nivel de informes y no se puede exportar a Google Ads.

 

¿Qué eventos vienen programados por defecto en GA4?

Aunque los eventos personalizados se deben pensar y configurar manualmente, GA4 nos proporciona de manera automática, sin inserción de código, algunos parámetros que antes se hacían a través de Google Tag Manager.

Algunos ejemplos:

• Scroll: la primera vez que un usuario llega al final de cada página (es decir, cuando se hace visible el 90 % de la profundidad vertical).
• Session_start: cuando un usuario interactúa con la aplicación o el sitio web.
• Click: cada vez que un usuario hace clic en un enlace que le dirige fuera del dominio en el que se encuentra.
• File_download: cuando un usuario hace clic en un enlace que lleva a uno de los siguientes tipos de archivo (con una extensión de archivo habitual):

1. Document
2. Texto
3. Ejecutable
4. Presentación
5. Archivo comprimido
6. Vídeo
7. Audio

• First_visit: la primera vez que un usuario visita un sitio web o inicia una aplicación instantánea Android con Analytics habilitado.

 

¿Qué es un usuario activo en GA4?

Son usuarios distintos que han visitado un sitio web o aplicación. Se identifica a un usuario activo como cualquier usuario que tiene una sesión con interacción o cuando Analytics recoge lo siguiente:

El evento first_visit o el parámetro engagement_time_msec de un sitio web

El evento first_open o el parámetro engagement_time_msec de una aplicación Android

El evento first_open o user_engagement de una aplicación iOS

 

¿Qué es el Engament Rate y el Bounce Rate?

Estas dos métricas, Porcentaje de interacciones y Porcentaje de rebote, estarán en todos tus informes.

El Porcentaje de interacciones es el porcentaje de sesiones de más de 10 segundos con interacciones, ya sean un evento de conversión o, al menos, dos vistas de una página o de una pantalla de aplicación.

El porcentaje de rebote es el porcentaje de sesiones sin interacción (lo contrario que el anterior).

 

¿Cómo son los nuevos informes de Google Analytics 4?

Para nuestras mentes analíticas GA4 es el juguete que nos pediríamos para Navidad ya que entrega informes centrados en el ciclo de vida del usuario (captación, retención, conversión…)

Además, existen algunos informes “predibujados” que son una delicia como:

• Exploración de embudos de conversión
• Exploración de rutas
• Superposición de segmentos
• Exploración de usuarios
• Exploración de cohortes

 

¿Se puede predecir el comportamiento del usuario con GA4?

GA4 no solo muestra los datos recolectados, sino que ofrece predicciones a futuro.

Con todos los datos de usuario que Google Analytics 4 ha ido almacenando y el machine learning se puede establecer la probabilidad de compra. Esto hará que se puedan crear listas de usuarios que el sistema detecta con una alta posibilidad de compra y poder hacer acciones publicitarias en Google Ads con una alta probabilidad de éxito. Una herramienta increíblemente útil para los sitios de comercio electrónico. También, al revés, para aquellos comercios electrónicos donde el coste por adquisición sea muy alto, nos permite no mostrar publicidad a aquellos usuarios con una baja posibilidad de conversión.

 

¿Qué son las métricas predictivas?

Son métricas que GA4 “predice” gracias a los datos de las métricas pasadas.

Gracias al aprendizaje automático se prevé cuál será el comportamiento de los usuarios.

Actualmente, solo los eventos purchase, ecommerce_purchase e in_app_purchase son compatibles con las métricas predictivas de probabilidad de compra y de ingresos por lo que las métricas predictivas que dispones son:

 

 

¿Cómo puedo aprender a manejar GA4?

Después de todo lo que has leído, seguro que te apetece empezar a cacharrear en tu cuenta pero como los experimentos es mejor siempre hacerlo con gaseosa Google nos proporciona unas cuentas de GA4 de prueba donde poder aprender.

 

 

¿Es posible exportar la información de GA4?

Esto es una gran ventaja para los analistas que trabajan con un gran volumen de datos. Para las grandes empresas que dentro de una cuenta de GA4 tienen sus webs internacionales, web nacionales, sus apps, etc., existe la posibilidad de exportar los datos a través de BigQuery.

Con BigQuery se pueden almacenar los datos en la nube para posteriormente ejecutar consultas muy eficientes en grandes conjuntos de datos.

 

¿Cuándo se debe realizar la configuración de GA4?

Como ves los cambios son muchos y variados así que es necesario tener ya instalado en tu proyecto una propiedad de GA4 para ir acumulando datos y, sobre todo, hacer la configuración necesaria para que cuando llegue julio nos pille con ganas de sol y el trabajo hecho. Como extra, para las campañas de Google Ads es un punto más para mejorar la calidad de la cuenta.

Si has completado la lectura hasta este punto estoy segura de que tu visión sobre GA4 ha cambiado completamente y espero que tengas ganas de investigar cómo dar el gran salto. En Trescom contamos con un amplio equipo formado en GA4 y con gran experiencia en Google Analytics Universal para ayudar a nuestros clientes a configurar y entender todos los datos que esta herramienta proporciona. Si te ha quedado alguna duda o quieres que ampliemos las preguntas, escríbenos y veremos cómo poder ayudarte con la analítica de tu empresa.