El marketing digital, y todo el mundo de la tecnología en general, avanza a un ritmo vertiginoso. Lo que funciona hoy puede quedar obsoleto mañana. Así pues, tenemos que seguir el ritmo de este entorno vertiginoso si queremos mantenernos por delante de la competencia. No hay forma de evitarlo.
El motivo de esta inspiradora introducción es dar paso al anuncio de la muerte de Universal Analytics (GA3) y su renacimiento como Google Analytics 4 (GA4).
No es la primera vez que esto ocurre, Google Analytics ha tenido 4 grandes lanzamientos desde su creación en 2005 y estos nuevos cambios son lo suficientemente radicales como para que todo el mundo necesite migrar a la nueva plataforma.
En este post hablaremos de las principales diferencias entre Universal Analytics y GA4 y explicaremos los primeros pasos para migrar a esta nueva plataforma.
Sin embargo, como conmemoración de este renacimiento, echemos un breve vistazo a la historia de Google Analytics.
Breve historia de Google Analytics
Universal Analytics vs Google Analytics 4
Ahora que hemos repasado una breve historia de Google Analytics y que entendemos que las actualizaciones forman parte de cualquier gran software y que a veces las migraciones son necesarias. Echemos un vistazo a lo que está cambiando en Google Analytics.
En primer lugar, su cuenta de Google Analytics seguirá siendo la misma, el cambio principal se produce a nivel de propiedad.
Las propiedades son el lugar donde se procesan los datos y todo el modelo de procesamiento de datos ha cambiado. De ahí que necesites una migración.
Recuerde, a partir de este momento, usted puede tener una propiedad UA y una propiedad GA4 rastreando el mismo sitio, llamado «Rastreo paralelo» y es lo que hemos estado recomendando a nuestros clientes hacer tan pronto como sea posible.
Sin embargo, el 1 de julio de 2023, todas las propiedades de la UA dejarán de funcionar y dejarán de procesar los «hits» (datos) que se les envíen.
La siguiente imagen muestra dos propiedades diferentes rastreando la misma página web.
¿Qué se ha mejorado o cambiado en este nuevo tipo de propiedad?
Las mejoras más importantes son:
- Ahora las propiedades GA4 pueden tener múltiples data streams (entradas) y unificarlos en un único informe.
- GA4 facilita la generación de informes entre dispositivos, lo que permite ver el recorrido completo del cliente.
- El modelo de datos ha cambiado a un modelo basado en eventos
- GA4 se centra más en la privacidad y está más preparado para el futuro.
- Los datos de GA4 pueden exportarse gratuitamente a Big Query.
- La elaboración de informes es más flexible, pero puede resultar más compleja.
Estas mejoras proceden de la forma en que GA4 recopila y procesa los datos, así que vamos a profundizar en ello
Tratamiento de datos: Basado en sesiones vs Basado en eventos
Basado en sesiones, a la antigua
Universal Analytics organizó los datos de los usuarios que visitaron nuestro sitio web en función de sus sesiones.
Una sesión en Universal Analytics se define como un periodo de actividad del usuario no interrumpido por más de 30 minutos. Durante una sesión determinada, las interacciones del usuario se agrupan en «hits».
Un hit es cualquier interacción del usuario en el sitio web. Por ejemplo:
- un page view, que se dispara cada vez que un usuario ve (carga) una página.
- un clic en un botón
- el envío de un formulario
- una compra online
- etc.
Así es que cuando un usuario entra en su sitio web, un hit de page view iniciaría su sesión. Entonces, cada interacción que genere un hit mantendría la sesión activa. Si el usuario deja de interactuar con el sitio web transcurridos 30 minutos y ya no envía más hits, su sesión terminaría.
Por ejemplo, un usuario puede estar consultando su sitio web y luego ser interrumpido por una llamada telefónica, durante algo más de 30 minutos. Entonces su sesión se detendría. Si volvieran a interactuar con su sitio en el mismo dispositivo, generarían una nueva sesión.
En ocasiones, esto puede dificultar la interpretación de los datos. Como los usuarios pueden tener varias sesiones.
Basado en eventos, la nueva forma
En GA4 cada interacción se registra como un evento, no hay distinciones entre tipos de hits o interacciones. Ahora son todos Eventos.
Si alguien ve una de nuestras páginas, se activa un evento page_view, si alguien hace clic en algo se activa un evento click. Esto nos obliga a plantearnos la recolección y el seguimiento de datos de forma diferente.
Por defecto, GA4 viene con el tipo más común de eventos preconfigurados. Puede modificar estos eventos o crear otros nuevos y adaptarlos a su estrategia de marketing digital.
¿Y qué pasa con las sesiones?
Esta parte es importante, y podemos deducir solo con ver la nueva interfaz que todo el modelo está más inclinado hacia los usuarios que hacia las sesiones.
Sin embargo, las sesiones siguen existiendo, solo que se miden de una manera diferente y más eficaz.
La regla de Universal Analytics, de un período de 30 minutos de inactividad o de tener otra visita que reinicie la sesión, hace que sea un poco difícil interpretar los datos en muchos casos. Además, las sesiones se interrumpían si cambiaba la información de la campaña o si por casualidad llegaba la medianoche.
GA4 sigue teniendo un tiempo de espera predeterminado de 30 minutos, al igual que UA, y también se puede modificar la duración de la sesión al igual que se podía hacer en Universal Analytics.
¿En qué se diferencia entonces? Pues bien, en GA4 una sesión comienza cuando se dispara el evento session_start, lo que se hace automáticamente, y la duración de la sesión sería el tiempo transcurrido entre ese primer evento y el último evento de la sesión.
Otra métrica importante que ha cambiado en GA4 es la tasa de rebote.
Tasa de rebote vs Engaged Sessions
La tasa de rebote podría considerarse una métrica importante basada en la sesión en Universal Analytics.
Un rebote se refiere a un usuario que llega a una página de su sitio web e inicia una sesión. Sin embargo, luego no realizan más interacciones en su sitio. Así pues, una sesión rebotada es una sesión con una sola página vista.
Personalmente, nunca la hemos considerado una métrica importante, ya que realmente depende del tipo de información que proporcione en su sitio web y de cómo mida las diferentes interacciones.
Por ejemplo, si estuviera proporcionando un recurso de ayuda, es posible que desee una tasa de rebote alta, ya que eso significaría que los usuarios están encontrando el contenido que necesitan rápidamente y luego abandonan su sitio.
Si su sitio fuera más de generación de leads, podría considerar una tasa de rebote de alrededor del 50 al 60% mostrando un mejor user engagement.
Sin embargo, todo esto es muy relativo, ya que depende del tipo de producto que se venda. Algunos productos muy caros suelen tener un plazo de tramitación más largo. Por lo tanto, no hay una respuesta correcta o incorrecta.
Otro ejemplo de tasa de rebote podría ser si tiene una larga entrada en su blog, de 2.000 palabras, e incluye un vídeo de 10 minutos, que no está siguiendo individualmente como un evento.
Un usuario puede aterrizar en este artículo, ver todo el vídeo, leer el post entero, enamorarse de su marca y marcar su sitio web como favorito para futuras consultas, y aún así se contaría como una sesión rebotada, si no estuviera realizando un seguimiento de las visualizaciones del vídeo o del desplazamiento por la página.
Como puedes ver, esto es un poco injusto y no refleja realmente lo que pasó si no seguiste los otros eventos.
¿Cómo se controla esto en GA4? Bueno, GA4 tiene una métrica de «sessions» y una métrica de «engaged sessions».
El evento engaged_session se activa cuando un usuario ve más de una página o pasa 10 segundos o más en nuestro sitio (esto es personalizable hasta 60 segundos).
Así que esto hace un poco más de justicia a nuestro último ejemplo. Por ejemplo, si hemos personalizado nuestro evento de sesión comprometida para que se active transcurridos 60 segundos, sabremos que esa persona ha permanecido en el sitio al menos ese tiempo.
Por el contrario, si alguien entra en nuestro sitio, no lo encuentra interesante y rebota en 5 segundos, el evento engaged_session no se activaría. Lo que nos permitiría saber que el usuario no encontró realmente útil o interesante el artículo.
¿Qué pasó con Vistas en GA4?
Lo primero que puede notar una vez que abre una propiedad GA4 es que la estructura ha cambiado de ser Cuenta, Propiedad, Vista a sólo Cuenta y Propiedad.
¿Qué ha pasado con Vistas? Como venimos diciendo, GA4 es ahora más eficiente. Puede conseguir lo mismo que con las vistas, pero con herramientas de información diferentes.
Así que empecemos con una explicación rápida de lo que son las vistas en Universal Analytics.
Una vista no es más que los datos brutos de su sitio web filtrados de forma que resulten más fáciles de interpretar.
Por ejemplo, podría tener una vista sólo para:
- Usuarios registrados en su sitio.
- Excluyendo el tráfico interno.
- Viendo los usuarios que navegan por un subdominio específico.
- Uniendo determinadas páginas.
- Filtrando cadenas de consulta para facilitar la elaboración de informes de páginas vistas.
- Filtrando bots.
Sin embargo, el problema con las vistas era que, una vez filtrados los datos, no se podían recuperar en esa vista para los informes. Aquí es donde entra en juego la segmentación, ya que los segmentos sólo modifican los datos mientras se aplican. Eso necesitaría otro post en sí mismo.
Entonces, ¿cómo vamos a segmentar nuestros datos ahora en GA4, o crear informes similares a nuestras vistas? La respuesta está en «Explorations», una robusta herramienta de informes de formulario introducida con GA4.
La herramienta se llamaba originalmente «Analysis Hub», que es básicamente lo que es. Un lugar para analizar sus datos con mayor profundidad.
Así, las «Explorations» te permiten segmentar tus datos de muchas formas distintas para que puedas entenderlos mejor.
GA4 incluye algunas plantillas de exploración predefinidas para ayudarle a empezar y a entender cómo funciona la herramienta.
Segmentación de datos
La segmentación es fundamental para el análisis de datos. Los segmentos se definen como un subconjunto de nuestros datos, y puede ser tan sencillo como separar a los usuarios por países, o puede crear un segmento complejo basado en el comportamiento específico de sus usuarios.
Si no segmenta sus datos, básicamente está tratando a todos los usuarios por igual, lo que suele ser incorrecto.
En Universal Analytics se podían crear hasta 4 segmentos, basados en Usuarios, Sesiones y Comportamiento. Estos segmentos permanecerían en su lugar mientras navegas por los diferentes informes.
En GA4 tienes que crear un informe en la herramienta Explorations y ahí puedes crear los segmentos personalizados que quieras.
La diferencia entre GA4 y UA es que se pueden crear hasta 10 segmentos por exploración frente a 4 segmentos en UA.
Los datos segmentados también se muestrean (en UA también), pero el tamaño de muestra utilizado es de 100.000.000 filas.
También en GA4, además de los segmentos de Usuario y Sesión, se pueden crear Segmentos de Eventos. A continuación explicaremos los distintos tipos de segmentos disponibles.
Segmentos de usuarios
Si un usuario cumple ciertos criterios, todos los eventos de este usuario se incluirán en el segmento. Si, por ejemplo, un usuario que cumple los criterios tuviera dos sesiones diferentes, los eventos de ambas sesiones se incluirían en el segmento.
Ejemplos de ello podrían ser:
- usuarios que añadieron artículos a su carrito de compra, pero no completaron la compra.
- usuarios que han visitado determinadas páginas de su sitio.
Segmentos de la sesión
Si una sesión coincide con determinados criterios, todos los eventos de esta sesión se incluirán en el segmento. Si un usuario ha tenido dos sesiones pero solo una de ellas cumple los criterios, solo se incluirán los eventos de esa sesión.
Ejemplos de ello podrían ser:
- todas las sesiones procedentes de una campaña publicitaria determinada
- todas las sesiones que terminaron en una conversión específica, como un formulario de generación de clientes potenciales.
Segmentos de eventos
Los segmentos de eventos muestran solo los eventos concretos que coinciden con los criterios.
Ejemplos de ello podrían ser:
- todos los eventos de compra ocurridos en un lugar determinado.
- Eventos page_view específicos que ocurrieron utilizando un navegador o tipo de dispositivo específico.
La nueva interfaz e informes de GA4
GA4 introduce una nueva interfaz de usuario. No es drásticamente diferente, pero notará que algunos informes de Universal Analytics ya no están presentes.
¿Y ahora qué?
Cierre de Universal Analytics
Migrar a Google Analytics 4 es imprescindible si quieres seguir utilizando una herramienta de análisis gratuita.
Podrás analizar datos pasados en Universal Analytics, pero solo durante seis meses, según Google. Por lo tanto, es muy importante empezar a crear datos en GA4 lo antes posible. Sugerimos realizar un seguimiento paralelo.
En 54 Solutions podemos ayudarle a migrar su seguimiento de Universal Analytics a GA4.
