​​Вчера был тот день, когда Google официально объявил Universal Analytics устаревшей версией Google Analytics и представил новый Google Analytics 4 (ранее он назывался Google Analytics App+Web). Вот краткая выжимка из того, что известно на данный момент по новым возможностям:

- #GA4 сможет работать вообще без cookie;
- В GA4 можно будет проводить cross-platform анализ (например, мерять конверсии после просмотра видео на YouTube);
- Новая настройка интеграции с Google BigQuery, в которой можно выбрать из каких data streams экспортировать сырые данные и как часто (ежедневно и почти real-time streaming), а также можно выбрать локацию для данных (это важно, потому что данные из разных локаций запрашивать в одном запросе нельзя);
- В GA4 будет фокус на автоматизации, прогнозировании на базе ML алгоритмов Google и cross-device аналитике;
- В GA4 появится новый Measurement Protocol, импорт данных, междоменное отслеживание и абсолютно новая фича — редактирование событий.

Google обещает постепенно выкатывать новый функционал в ближайшее время, потому следите за апдейтами.

via @WebAnalyst

​​Иван Иванов сделал крутой обзор нового Measurement Protocol для #GA4, в котором объясняет для чего и когда его использовать, а так же принцип его работы с примерами и техническими деталями. А проверять корректность работы Measurement Protocol запросов можно через GA4 Event Builder, обзор на который тоже можно найти в блоге Ивана.

via @WebAnalyst

​​Пример SQL-запросов для проектирования сессий пользователей в #GA4.

@BigQuery

​​COALESCE - BigQuery оператор - возвращает значение первого ненулевого выражения. Упрощает запрос значений event_params из нескольких столбцов с разными типами данных в таблицах #Firebase и #GA4.

@BigQuery

​​В #GA4 появилась возможность импортировать offline-события, которые по каким-то причинам не могут быть собраны в реальном времени. Круто, что для таких событий может использоваться собственная метка времени, а не время загрузки события (как в Measurement Protocol). При чем, они обрабатываются так же, как если бы вы их собрали через SDK или Measurement Protocol.

Подробнее: https://bit.ly/3wUo8rZ

via @WebAnalyst

​​Google Analytics 4 теперь может собирать события, которые настроены под Universal Analytics (analytics.js). Например, если у вас на сайте вызывается команда ga('send', 'event', 'Videos', 'Play'); то вы можете получить в #GA4 событие Play, с параметром event_category который равен значению Videos. Подробнее о том, как это работает и где можно включить эту функцию — читайте в справке по ссылке: https://bit.ly/3qujwZo

via @WebAnalyst

​​В #GA4 с недавнего времени доступна функция фильтрации событий, экспортируемых в Google BigQuery. Чтобы воспользоваться фильтрацией в интерфейсе GA4 нужно на уровне Property зайти в BigQuery Linking, выбрать проект, нажать кнопку Configure data streams and events и в блоке Events to exclude добавить ранее собранные события из списка или вручную определить названия событий, которые должны быть исключены из ежедневного и intraday экспорта.

via @WebAnalyst

​​В справке Google появилась хорошая статья о том, какие нюансы подсчета разных метрик стоит учитывать при сравнении данных между #GA4 и Universal Analytics. Если внимательно изучить эту страницу, то станет понятно, что сравнивать данные между этими системами почти не имеет смысла :)

https://bit.ly/3uWXtfV

via @WebAnalyst

​​Як ви мабуть вже знаєте — в експортованих із #GA4 в Google BigQuery даних є такі поля, як:

- traffic_source.source
- traffic_source.medium
- traffic_source.name

але проблема в тому, що ці дані доступні тільки на рівні користувача, при чому вони визначаються з першої його сесії. Якщо ж вам часто потрібно отримувати дані про джерела трафіку на рівні кожної окремої сесії — можете скористатись таким рішенням: https://bit.ly/3VCMKCA

via @WebAnalyst

​​Google прибирає із #GA4 моделі атрибуції first-click, linear, time-decay i position-based. З травня нові GA4 Properties не зможуть вибирати ці моделі, а у вересні ці моделі будуть відключені для всіх інших GA4 Properties. Тобто залишаться тільки такі моделі маркетингової атрибуції:
- Cross-channel data-driven attribution
- cross-channel last click
- Ads preferred last click

via @WebAnalyst

​​Minhaz Kazi, Developer Advocate в Google Analytics, написав свіжу і досить актуальну статтю про те, чому дані в інтерфейсі #GA4 часто розходяться з даними в BigQuery Export: https://bit.ly/3Gulm3B .

via @WebAnalyst

​​Знайшов класний та безкоштовний сервіс, який дозволяє задати параметри до звіту та по натиску кнопки отримати готовий SQL-запит до таблиць в рамках #GA4 #BigQuery Export. Крута ідея, що значно спрощує роботу з raw даними GA4 для нетехнічних спеціалістів. Погляньте, як це працює та спробуйте самі: https://bit.ly/41vnRLf

via @WebAnalyst

​​Google оновив стандартний Looker Studio коннектор для Google Analytics 4 і тепер підтягує поля напряму з #GA4 API (раніше цей коннектор працював за іншою логікою і мав фіксований список полів). Завдяки цьому тепер в джерелах даних з'явилось більше сотні нових параметрів. Для того, щоб у раніше створених джерел даних GA4 з'явились ці поля, потрібно зайти в їх налаштування, натиснути кнопку Refresh Fields і застосувати зміни.

via @WebAnalyst

​​В Looker Studio відтворили інтерфейс Universal Analytics на даних Google Analytics 4. Можна вибрати свій аккаунт #GA4 і аналізувати дані в форматі, до якого всі так звикли :)

https://bit.ly/3NtDEEI

via @WebAnalyst

​​Раніше Google анонсував новий експорт даних з #GA4 до BigQuery — User data export. Тепер ця функція стає доступна для всіх користувачів. Новий експорт буде відбуватись у дві таблиці — Pseudo ID та User ID. В ці таблиці щоденно будуть експортуватись нові актуальні дані для тих користувачів, які були активні в цей день. Більш детальна інформація по цьому експорту з описом полів є в документації: https://bit.ly/44c8Ezm

via @WebAnalyst

​​Хороша стаття про те, як досліджувати, виявляти і класифікувати трафік від ботів використовуючи дані #GA4 та #BigQuery ML: https://bit.ly/47joACz

З цим ChatGPT вже всі починають забувати про традиційний ML 😄

via @WebAnalyst

🚀 Тижневий радар: ШІ в BigQuery та нові правила Privacy

Привіт, дата-гіки! ☕️
Цей тиждень приніс важливі оновлення як у Google-стеку, так і в глобальному ландшафті аналітики. Зібрали головне з посиланнями.

🌐 Загальні тренди індустрії

• Privacy Sandbox та Cookies: Chrome продовжує оновлювати підходи до приватності. Поки індустрія адаптується до стратегії "User Choice" замість повного відключення, важливо слідкувати за офіційним таймлайном.
🔗 Джерело: The Privacy Sandbox Timeline

• Server-Side Tracking стає стандартом:
Кількість впроваджень sGTM зростає. Це вже необхідність для обходу блокувальників та покращення швидкості сайтів.
🔗 Джерело: Google Server-side Tagging Docs

• Альтернативи (Matomo & Piwik PRO): Платформи оновили свої модулі для роботи з Google Consent Mode v2, щоб відповідати вимогам Digital Markets Act (DMA).
🔗 Matomo: Matomo & Google Consent Mode v2 FAQ
🔗 Piwik PRO: Piwik PRO Consent Manager Updates

🤖 Google Екосистема: AI та BigQuery
• BigQuery Data Engineering Agent: Новий ШІ-помічник на базі Gemini, який допомагає будувати пайплайни даних "під ключ", доступний у прев'ю.
🔗 Деталі: Exploring the Data Engineering Agent in BigQuery

• GA4 ➡️ BigQuery (Recurring Jobs): Оновлений Data Transfer Service дозволяє налаштувати регулярний імпорт даних без написання скриптів.
🔗 Документація: BigQuery Data Transfer Service enhancements

• Якість даних у GA4: Система тепер чіткіше підсвічує проблеми з даними (Data Quality Icon) безпосередньо у звітах.
🔗 Довідка: GA4 Data Quality Identification

💡 Інсайт тижня
• Key Events (Ключові події): Цей термін остаточно замінив "Конверсії" в інтерфейсі GA4 для звітів. Конверсії тепер — це виключно для Google Ads.
🔗 Пояснення: GA4 Key Events vs. Conversions

#WebAnalytics #PrivacySandbox #GA4 #BigQuery #ServerSide #DataNews