Diferenças entre Universal Analytics e o GA4
O Google Analytics passou por um desenvolvimento significativo ao longo de suas diferentes versões.
Inicialmente, o Google Analytics 1.0 foi apresentado em 2005 como uma ferramenta básica de análise de tráfego de sites.
Posteriormente, foi lançado o Google Analytics 2.0 em 2007, que introduziu recursos mais avançados, como metas e funis de conversão.
Em 2011, o Google Analytics 5.0 chegou ao mercando, com uma nova interface mais intuitiva e recursos aprimorados de análise em tempo real.
E a versão mais recente, o Google Analytics 4 (GA4), disponibilizado em 2020, representa uma mudança significativa, com foco na análise de eventos e no acompanhamento de usuários em várias plataformas.
O que é o Google Analytics?
O Google Analytics desempenha um papel fundamental na era digital, proporcionando uma compreensão profunda do desempenho de um site ou aplicativo.
A sua relevância está na capacidade de coletar e analisar dados precisos relacionados ao tráfego, ao comportamento do usuário, às fontes de tráfego, às conversões e diversos outros aspectos.
Com essas informações valiosas em mãos, os proprietários de sites e profissionais de marketing podem tomar decisões assertivas para otimizar suas estratégias, identificar áreas de melhoria, entender o impacto de campanhas de marketing e alocar recursos de forma mais eficiente.
Transição do Universal Analytics para o Google Analytics 4
Com o anúncio do GA4 em outubro de 2020, o Google deixou claro que esse seria o futuro da plataforma de análise, indicando uma transição gradual do Universal Analytics para o GA4.
Quais são os motivos para fazer a transição do Universal Analytics para o Google Analytics 4?
A migração do Universal Analytics para o Google Analytics 4 é uma necessidade iminente. No entanto, essa transição vai além de uma simples obrigação, pois representa uma oportunidade de adaptação às demandas de privacidade de dados dos usuários.
Além disso, as diferenças entre Universal Analytics e o GA4 marcam uma evolução significativa no campo da análise digital.
A ferramenta oferece dados e relatórios mais sofisticados, permitindo uma compreensão mais profunda da jornada completa do cliente, proporcionando assim, a capacidade de tomar decisões mais embasadas e fazer previsões mais precisas para impulsionar o futuro dos negócios.
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Quais são as principais alterações na nova versão do Google Analytics (GA4)?
A ferramenta do Google Analytics passou por uma transformação significativa, tornando-se mais inteligente, integrada e centrada no usuário.
Vamos explorar as diferenças entre Universal Analytics e o GA4, para que você possa compreendê-las melhor.
1. Privacidade dos dados
Com mais controles de privacidade, o GA4 aprimora a segurança dos dados dos usuários, complementando a proteção oferecida pelo Universal Analytics.
Por meio do aprendizado de máquina, machine learning, e da modelagem de dados, o Google Analytics 4 não depende mais de cookies para coletar informações.
Essa é mais uma das diferenças entre Universal Analytics e o GA4, o que garante mais privacidade aos usuários deixando de armazenar endereços de IP.
Isso proporciona recursos que auxiliam empresas a cumprirem as regras da LGPD, Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
Ao acessar o site, os usuários podem conceder facilmente seu consentimento, e quando solicitado, as informações pessoais podem ser prontamente removidas do banco de dados.
Além da possibilidade dos usuários poderem solicitar remoção dos dados, o GA4 os remove de forma automática em 2 ou 14 meses após a último acesso do usuário.
2. Análise multiplataforma
Com a integração dos dados de sites e aplicativos, o Google Analytics 4 proporciona uma visão abrangente do ciclo de vida do cliente, independentemente dos canais utilizados pela sua empresa.
Essa abordagem centrada nos usuários faz do GA4 uma ferramenta multiplataforma, permitindo uma análise mais detalhada do comportamento do usuário e do desempenho dos canais utilizados.
Dessa forma, você pode obter insights mais profundos sobre a interação dos usuários com a sua empresa.
Com o GA4, o usuário pode direcionar atenção e esforços para os canais que mais geram retorno.
Além disso, ele consegue acompanhar qual ou quais canais contribuem para uma conversão.
3. Integração com Google Ads
Uma análise aprofundada da jornada do usuário também envolve a integração com plataformas de publicidade.
O GA4 incorpora os dados do Google Ads, permitindo uma compreensão e otimização aprimoradas do desempenho de suas campanhas pagas.
Com essa integração, é possível entender se as campanhas estão gerando tráfego e conversões, analisar os caminhos que os usuários percorrem até efetuar uma compra e identificar os pontos de abandono no funil de conversão, entre outras análises relevantes.
Essa integração proporciona dados valiosos para aprimorar a eficácia de suas estratégias de publicidade no Google Ads.
4. Aprendizado de máquina
Outra diferença entre Universal Analytics e o GA4 é incorporação do machine learning, o aprendizado de máquina, para fornecer insights avançados e preditivos sobre os dados dos usuários.
Uma das principais aplicações dessa tecnologia no GA4 está na modelagem de dados. O GA4 consegue identificar padrões e tendências nos dados coletados, fornecendo informações sobre o desempenho do site ou aplicativo e o comportamento dos usuários.
Outro aspecto relevante é a funcionalidade de públicos preditivos no GA4. Com o machine learning, é possível criar públicos segmentados com base em comportamentos, interesses e características comuns dos usuários.
Esses públicos podem ser exportados para campanhas no Google Ads, permitindo uma segmentação mais precisa e direcionada.
5. Modelo baseado em eventos
O GA4, em vez de focar exclusivamente em sessões de usuário, será baseado em eventos, o que permite que cada interação seja tratada como um evento separado.
Isso significa que todas as ações dos usuários, como cliques em botões, visualizações de página, rolagem de página, transações, downloads, reprodução de vídeos, entre outros, são capturadas como eventos individuais.
O modelo baseado em eventos traz uma nova capacidade, a de análise retroativa. Como todos os eventos são registrados individualmente, é possível reprocessar e reanalisar os dados históricos de maneira mais flexível, permitindo a descoberta de novas perspectivas, mesmo em eventos que não foram previamente configurados.