Seguro que en su momento te costó configurar y entender como se usaba Universal Analytics y por fin ahora empiezas a sacarle partido y entender sus funcionalidades.
Te has asomado a experimentar como funciona Google Analytics 4, el nuevo sistema implantado y te parece un mundo totalmente distinto.
Es posible que el reciente anuncio de que Universal Analytics (UA) dejará de estar disponible el 1 de Julio del 2023 te haya generado inquietud sobre el futuro de tu analítica de datos web.
Como sabrás, Google Analytics 4, que ya está funcionando de forma paralela, será el único sistema activo en funcionamiento a partir de esa fecha.
No sufras porque estás en el momento perfecto para conocer este nuevo sistema y en este artículo vamos a comentarte las principales diferencias con Universal Analytics (UA).
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A modo de introducción te adelanto que en líneas generales, Google Analytics 4 (GA4) supone una evolución de las propiedades Web+App y está diseñada para adaptarse a un futuro sin cookies o identificadores, usando el aprendizaje automático para extraer patrones sin utilizar datos personales, respetando la privacidad de los usuarios.
Los principales cambios afectan a 5 áreas principales:
| CAMBIOS | UA | GA4 |
| Plataformas soportadas | Sólo permite análisis web | Soporta web y app en una misma propiedad |
| Modelo de datos | Basado en sesiones (hits) | Basado en eventos |
| Informes | Multitud de informes. Uno para cada dimensión a analizar. | Menor volumen de informes. Centrados en el ciclo de vida del usuario |
| Privacidad | Ofrece menos privacidad. | Preparado para un futuro sin cookies. Anonimización de IPs activada por defecto. |
| Uso de AI | No existe | Usa herramientas de machine learning tanto en atribución como en métricas y audiencias predictivas |
Vamos a ver con algo más de detalle cada uno de estos cambios. Acompáñanos.
Contents
Novedades de Google Analytics 4. Universal Analytics vs Google Analytics 4
Soporte para web y móvil todo en uno
Una de las principales diferencias entre Google Analytics 4 y Universal Analytics son las plataformas que soportan. Con Universal Analytics podíamos
medir los datos de sitios web y Google Analytics for Firebase se utilizaba para medir la actividad en aplicaciones móviles.
Ahora Google Analytics 4 puede recoger datos de dispositivos y plataformas diferentes. Además, también permite anular los accesos duplicados ofreciendo una visión completa del recorrido de los usuarios en tu negocio.
Solución a la duplicación de usuarios multidispositivo: Espacios de identidad
Un problema fundamental que nos encontrábamos en UA era la dificultad que tenía para identificar sesiones de un mismo usuario en distintos dispositivos. Google Analytics 4 puede utilizar cuatro métodos diferentes para combinarlas en un solo recorrido de usuario multidispositivo:
- User-ID
- Google Signals
- ID de dispositivo
- Modelización
Con ello, GA4 crea un solo recorrido de usuario a partir de todos los datos asociados a la misma identidad. Los espacios de identidad se usan en todos los informes evitando la duplicidad de usuarios y proveyendo de más información de cómo interactúa cada usuario con tu negocio online.
Un nuevo modelo de datos
No hits (sesiones), eventos. Data streams.
Universal Analytics posee un modelo de datos basado en sesiones y páginas vistas para trackear los datos. Así, guarda información como las páginas vistas, eventos o transacciones en hits.
Sin embargo, GA4 se basa en un modelo centrado en eventos y parámetros dónde cada actividad que realiza un usuario es un evento. Por ejemplo, pageview es un evento y además cada vez que se ejecuta contiene información en parámetros como la hora, ubicación…
Con ello, GA4 no restringe las sesiones por tiempo. Cada sesión comienza con el evento session_start y no tiene límite de duración. Con ello se reduce el número de sesiones y aumenta el tiempo medio por sesión.
Por tanto, Google Analytics 4 desparecen las páginas vistas, transacciones, interacciones sociales… y todo se agrupa en eventos.
Todos estos eventos se agruparán en flujos de datos. Un flujo de datos de una propiedad de Google Analytics 4 recogerá los datos de una aplicación o web. Así podemos realizar el seguimiento de varios flujos de datos de forma conjunta en una misma propiedad.
Este modelo de datos simplificado nos permite una mayor flexibilidad en la información que recibe Google Analytics.
En este post de Google puedes encontrar más información sobre las diferencias entre los modelos de datos de Universal Analytics y Google Analytics 4.
Una nueva forma de medir y analizar
Cómo se ha comentado, toda actividad que se desarrolle en tu negocio online puede ser un evento: página vista, click, compra…
En Google Analytics 4 existen 4 categorías de eventos:
- Los eventos registrados automáticamente son aquellos que Google Analytics registra por defecto al configurar la etiqueta de Google o el fragmento de Tag Manager en un sitio web.
- Los eventos de medición mejorada son aquellos que GA4 recoge cuando la medición mejorada está habilitada.
- Los eventos recomendados son aquellos que implementa un usuario, pero tienen nombres y parámetros predefinidos por Google.
- Los eventos personalizados son aquellos que define 100% el usuario. Los eventos personalizados no se muestran en la mayoría de los informes estándar, por lo que hay que crear informes personalizados o exploraciones para hacer análisis útiles.
Además, con dichos eventos puedes enviar la información extra que consideres mediante los parámetros. Estos parámetros equivalen a lo que en Universal Analytics utilizábamos como dimensiones. Así en un evento de compra podremos pasar valor como el ID del pedido, número de artículos… y después disponer de esta información en Google Analytics 4 en forma de dimensiones o métricas. Además, con esto la jerarquía categoría/acción/etiqueta de los eventos de UA desaparece.
Cambios en las métricas
Al cambiar el modelo de datos, también cambian algunas de las métricas total o parcialmente en Google Analytics 4:
- Desaparecen los Objetivos y aparecen las Conversiones.
- Las Páginas vistas pasan a ser Visitas.
- Las Sesiones ya no se cuentan cuando sale el usuario o pasan 30 minutos de inactividad si no que comienzan con el evento session_start.
- La Duración media de la sesión pasa a ser Tiempo de interacción medio.
- Desaparece el Porcentaje de rebote y pasamos a trabajar con el Porcentaje de interacciones.
- La métrica Usuarios activos pasa a tener más importancia. Esta métrica indica el número de usuarios activos en los últimos 28 días.
- Además, hay más cambios en las métricas de sesión y las métricas de referencia son: Sesiones, Sesiones con interacción y Sesiones con interacción por usuario.
Nuevos informes, nuevo interfaz
Cambio en la estructura de cuentas
Con la aparición del flujo de datos mencionado anteriormente, desaparecen las vistas que se utilizaban en Universal Analytics.
Google Analytics 4 se estructura por niveles:
- Organización: Es el nivel que representa a la empresa completa y contiene todas las cuentas asociadas.
- Cuentas: Es el nivel en el que se incluyen todas las propiedades que pertenecen a una única entidad legal.
- Propiedades: Es el nivel que contiene los datos recogidos por una base de usuarios
- Flujos de datos: Los flujos de datos son la información que genera el usuario y es recogida por Google Analytics. Se diferencian en función de la plataforma que genera la información (web, app…)
Nuevos informes
GA4 está centrado en ofrecer un mejor entendimiento del recorrido del usuario a través de los distintos dispositivos. Pretende medir el ciclo end-to-end del comprador en lugar de simplemente proveer de distintas métricas en diferentes dispositivos, páginas o para diferentes segmentos como hace UA.
Así podemos encontrarnos con menor cantidad de informes estándar que ofrecen un mayor grado de personalización. Mientras Universal Analytics intentaba tener informes para todos los casos prácticos posibles, en GA4 puedes consultar informes a centrados en una sola métrica y elegir la/s dimensiones que más te interesen.
Además, los informes en tiempo real cambian ofreciendo una interesante vista con los eventos que ha ejecutado cada uno de los usuarios.
Comparaciones
En GA4 en los informes predefinidos ya no usaremos los segmentos, si no las comparaciones. Puedes crear hasta 5 comparaciones de perfiles de usuarios e ir agregando a los informes y configurando según nuestras necesidades.
DebugView
La herramienta de debugging o DebugView es una nueva funcionalidad dónde puedes enviar todos tus datos de test y comprobar que todo funciona antes de publicarlo. Por ejemplo, los nuevos eventos personalizados que crees en Google Tag Manager. Con esto podemos:
- Ver los flujos de datos en orden
- Clicar en cualquier dato para ver que los metadatos son correctos
- Identificar y resolver problemas de una manera sencilla y rápida
Seguimiento multidominio
El seguimiento multidominio no requiere de ajustes de código y puede hacerse desde la propia interfaz de usuario.
En GA4, cuando utilizas el tracking multidominio, los ID de sesión y usuario persisten cuando los usuarios navegan entre diferentes dominios etiquetas con un mismo ID de flujo de datos (ID de medición).
Aquí puedes ver un manual de Optimize Smart explicando cómo configurar el multidominio en GA4.
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Nuevo Creador de Audiencias
GA4 se ha basado en el anterior Creador de Audiencias y ha añadido nuevas funcionalidades como alcance de eventos, duración y secuencias basadas en el tiempo. Por ejemplo, ahora Podemos comprobar quién ha completado una secuencia de pasos en menos de X segundos.
Además, ha agregado la opción de excluir que permite la exclusión temporal o permanente (antes sólo era permanente).
Sistema de tracking de conversiones más simple
Cómo se ha comentado anteriormente, en GA4 desaparecen los objetivos y aparecen las conversiones. Pero además también se ha simplificado la gestión de conversiones.
Antes, era necesario configurar todas las conversiones una por una. Ahora simplemente tienes que ir al informe de Eventos y habilitar aquel evento que desees como conversión.
Se pueden fijar hasta 30 conversiones y activarlas o desactivarlas cuando desees.
Integración con Google Ads
Todo lo que creemos en Google Ads se comparte con Google Analytics y viceversa. Así, por ejemplo, las audiencias aparecerán de forma automática en Google Ads (tanto para la red de búsqueda, como para la de display y YouTube) al crearlas en Analytics.
Además, el uso de audiencias predictivas que explicaremos más adelante proveen a Google Ads de un mayor potencial de segmentación.
Conexión con BigQuery
GA4 permite una conexión gratuita con BigQuery. Esto permite que puedas ejecutar queries SQL para análisis de datos más precisos. Antes con UA, esta funcionalidad sólo estaba disponible para Google Analytics 360. Todo lo que tienes que hacer es importar tus datos a BigQuery y ya tienes disponibles los datos en bruto para conectarlos con cualquier plataforma que desees.
Las integraciones de Google Analytics con otras plataformas siempre han sido un problema y esta conexión lo mitiga.
A continuación, dejo un tutorial sobre cómo configurar la exportación de BigQuery desde GA4:
Nuevo centro de análisis
El nuevo Analysis Hub o centro de Exploraciones permite crear nuevos informes con técnicas avanzadas como las que se incluían en algunos de los informes de Universal Analytics. Esto te ofrece una personalización de los datos y de la forma de mostrarlos. Permite personalizar métricas, técnicas de exploración segmentos…
Existen los siguientes tipos de exploraciones:
- Exploración de formato libre
- Exploración de cohortes
- Exploración de embudos de conversión
- Superposición de segmentos
- Exploración de usuarios
- Exploración de rutas
- Tiempo de vida de los usuarios
Dimensiones y métricas personalizadas
En UA para crear una dimensión personalizada existe los ámbitos de Hit, Sesión, Usuario y Producto. En GA4, han desaparecido los ámbitos de Sesión y Producto. Hit ha sido reemplazado por Evento y la única que se mantiene es la de Usuario.
En cuanto a las métricas personalizadas, en UA podíamos elegir entre Hit y Producto. Ahora en GA4 no puedes cambiar el ámbito. Al ser un modelo de datos basado en eventos, el ámbito siempre es Evento.
Privacidad
Cómo he comentado anteriormente, Google Analytics 4 no ha venido como un parche temporal para solucionar pequeños retos actuales. Se trata de una versión creada con vistas a futuro que pueda trabajar en un mundo sin cookies y con datos anónimos.
1st party data
Siguiendo la tendencia de eliminar la recolección de datos de terceros, Google se ha preparado para trackear 1st party data anónimos junto con el tracking con consentimiento. Mediante la unificación de propiedades, ámbitos de captación de datos y el uso de funcionalidades server-side, Google evita las dependencias en la parte de cliente.
Anonimización de IPs
En Universal Analytics la anonimización de IPs está deshabilitada por defecto y tienes la opción de habilitarla. Mientras, en GA4 es una opción que ya está activada por defecto y no se puede deshabilitar.
Esta opción hace que la IP de un visitante a tu web/app se anonimice. Para ello se borran los 3 últimos dígitos de la IP del usuario y se sustituyen por ceros. Es decir, si tu IP es 192.168.5.223, ésta pasará a ser 192.168.5.0.
Uso de Inteligencia Artificial
Google Analytics 4 está construido con machine learning como parte de su modelo de datos. Con esto consigue extrapolar los datos existentes y crear sobre el tráfico de una web o el comportamiento del usuario.
Estadísticas de Analytics
GA4 cuenta con Analytics Intelligence, un conjunto de funciones que utilizan el aprendizaje automático y permiten la personalización para ayudar a entender mejor un negocio, prever futuros comportamientos y tomar decisiones en base a ello.
Esta herramienta ofrece dos tipos de estadísticas personalizadas:
- Estadísticas automáticas: detecta cambios inusuales o tendencias emergentes en los datos y le avisa automáticamente en el panel Estadísticas personalizadas.
- Estadísticas personalizadas: el usuario crea condiciones que detectan cambios que considera importantes en los datos de una propiedad. Permite hasta 50 estadísticas personalizadas por propiedad.
Atribución basada en datos
La atribución basada en datos distribuye el valor de la conversión en función de los datos correspondientes a cada evento de conversión. A diferencia del resto de modelos de atribución, usa los datos de conversión de una cuenta para calcular la contribución real de cada clic que se ha producido.
La atribución basada en datos usa algoritmos de aprendizaje automático para evaluar las rutas de conversión y sin conversión. El modelo basado en datos aprende cómo los distintos puntos de contacto influyen en que se produzcan o no conversiones. Dicho modelo incorpora factores como el tiempo transcurrido hasta la conversión, el tipo de dispositivo, el número de interacciones con el anuncio, el orden de exposición a los anuncios y el tipo de recursos de creatividad. Además, el modelo contrasta lo que ha ocurrido con lo que podría haber ocurrido para determinar los puntos de contacto en los que es más probable que se completen conversiones.
La metodología de la atribución basada en datos consta de 2 partes:
- Para cada conversión, crea un modelo de tasa de conversión basado en los datos de las rutas disponibles.
- A través de un algoritmo de predicción basado en el modelo anterior, atribuye el valor de las conversiones a las distintas interacciones.
Métricas y audiencias predictivas
Google Analytics enriquece automáticamente los datos para predecir el comportamiento de los usuarios a través del uso de métricas predictivas:
| Métrica | Definición |
| Probabilidad de compra | Probabilidad de que un usuario que haya estado activo en los últimos 28 días registre un evento de conversión concreto en los próximos 7 días. |
| Probabilidad de abandono | Probabilidad de que un usuario que haya estado activo en su aplicación o sitio en los últimos 7 días no lo esté en los próximos 7 días. |
| Ingresos previstos | Ingresos previstos procedentes de todas las conversiones de compras realizadas en un plazo de 28 días por un usuario que haya estado activo en los últimos 28 días. |
Para entrenar modelos predictivos correctamente, Analytics necesita que una cuenta cumpla los siguientes requisitos:
- Necesita un mínimo de acciones positivas y negativas: durante los últimos 28 días, debe haber al menos 1000 usuarios recurrentes que hayan activado la condición predictiva correspondiente (compra o abandono) y al menos 1000 usuarios recurrentes que no lo hayan hecho.
- La calidad del modelo se debe mantener durante un periodo determinado para que Analytics lo pueda entrenar.
- Para poder usar las métricas de probabilidad de compra y de previsión de ingresos, es necesario que la propiedad envíe los eventos purchase (que es un evento recomendado y hay que recogerlo) y/o el evento in_app_purchase.
Las métricas predictivas se pueden usar para crear audiencias predictivas en el creador de audiencias. Además, también pueden usarse las métricas Probabilidad de compra y Probabilidad de abandono con la técnica Tiempo de vida de los usuarios de la herramienta Exploraciones.
Cómo migrar tu cuenta de Universal Analytics a Google Analytics 4
Te puedes encontrar con 2 tipos de situaciones:
- Ya existe una cuenta de Google Analytics creada con una o varias propiedades de Universal Analytics. En este caso, tienes que actualizar de UA a GA4.
- No existen cuentas de Google Analytics para dicho proyecto online. En este caso, crearemos las nuevas propiedades que necesitemos de tipo Google Analytics 4.
Explico a continuación cómo afrontar cada caso:
Cómo actualizar Universal Analytics a Google Analytics 4
En este caso, sólo tienes que hacer clic en el botón de Administrar y ahí aparece a nivel propiedad la opción de Asistente de configuración de GA4. Dicho asistente te guiará en el proceso de creación de la nueva propiedad. Te dejo aquí la ayuda de Google que te explica de manera muy sencillita el paso a paso para añadir una propiedad Google Analytics 4 a un sitio web que ya tiene Analytics.
También puedes seguir este vídeo:
Cómo crear una propiedad nueva de Google Analytics 4
El proceso será el mismo que se ha utilizado siempre para crear una propiedad de Universal Analytics. Simplemente, ten en cuenta que hay un momento en el que puedes decidir si crear una propiedad de Universal Analytics asociada o no. Esto no está habilitado por defecto.
Puedes seguir el tutorial completo de Google paso a paso.
Consideraciones adicionales
Si estás migrando de una cuenta de Universal Analytics a Google Analytics 4, no sólo vale con crear una nueva propiedad. Hay una serie de aspectos de configuración que debes tener en cuenta:
- Conversiones. Transforma tus objetivos de UA en conversiones de GA4.
- Audiencias. Tienes que crear aquellas audiencias que tuvieras creadas en UA.
- Métricas y dimensiones personalizadas. Añade las métricas y dimensiones personalizadas que estuvieras utilizando.
- Eventos. GA4 está basado en eventos así que es más importante que nunca que trackees aquellos eventos personalizados que estuvieras enviando antes a UA. Para ello, sólo tendrás que crear nuevas etiquetas. El trigger será el mismo.
- Seguimiento multidominio. Debes configurarlo de nuevo desde la propia interfaz.
- Linkado a herramientas de Google. Conéctalo con aquellas herramientas de Google con las que estuvieras trabajando en UA.
¿Y tú en qué punto te encuentras? ¿Has migrado ya a GA4? ¿No sabes cómo hacerlo? ¿Encuentras alguna funcionalidad diferente? ¿Echas de menos algún informe?
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Y, si necesitas ayuda con la migración a GA4 o su configuración no dudes en contactarnos.
