Si vous êtes un utilisateur régulier de Google Analytics vous aurez remarqué qu’il y a un peu plus d’un mois une alerte est apparue en haut de la plateforme vous invitant à migrer vers Google Analytics 4 (GA4 en abrégé) car à partir du 1er juillet 2023 (octobre pour GA360) Google Analytics Universal (GAU) cessera de collecter des données.
Google Analytics 4 trouve ses racines dans Firebase Analytics, un système de suivi d’une plateforme acquise il y a 8 ans par Google et qui est devenue la solution phare de Google pour le développement d’applications.
GA4 a subi plusieurs dénominations au cours de son développement, certains d’entre vous s’en souviendront probablement comme Google App + Web, mais le cœur reste le modèle de suivi de Firebase.
La mise à jour vers GA4 découle des changements dans l’utilisation du contenu qui ont eu lieu au cours des 20 dernières années : nous sommes passés du Web 1.0 du contenu statique (pour lequel la page vue désignait le chargement réel des ressources de la page et le concept de session représenté très bien la véritable navigation utilisateur) au web 2.0 (avec du contenu dynamique et des applications monopage dans lesquelles les pages vues et les sessions commençaient à perdre leur sens), pour enfin atteindre le web 3.0 où la fluidité de la navigation entre les différents appareils et l’interaction symbiotique des applications et les sites Web ont dérangé la session telle que nous la comprenons.
GA4 vise donc à mesurer la navigation web et app en ligne avec la dynamique du web 3.0.
Le Measurement protocol v2
Pour analyser les différences entre Google Analytics Universal (GAU en abrégé) et GA4, il faut partir du protocole Measurement, la structure qui décrit comment les données doivent être envoyées aux serveurs de Google, qui passe de la version 1 de GAU à la version 2 de GA4.
Chaque interaction analytique atomique est envoyée sous forme de hit
Dans le Measurement Protocol v1 il existe 5 types différents :
- vue de page/vue d’écran
- événement
- commerce électronique
- social
- timing
Dans le Measurement Protocol v2 nous n’avons que des événements.
Toutes les interactions traçables dans GA4 sont donc un événement, quel que soit leur contenu : un clic, une conversion ou l’affichage d’un contenu sont tous traités de la même manière.
Les événements dans GA4 peuvent être regroupés en plusieurs catégories :
- automatically collected events (événements collectés automatiquement une fois la bibliothèque analytique installée)
- custom events (événements suivis manuellement)
- enhanced measurement events (événements collectés automatiquement à partir des bibliothèques analytiques une fois les paramètres avancés activés)
Les différences entre les deux Measurement Protocol ne s’arrêtent pas là : la structure des anciens événements avec catégorie, action et étiquette n’existe plus, à sa place chaque événement tracé peut passer jusqu’à 25 paramètres avec un nom arbitraire. Google suggère l’utilisation de champs codés pour simplifier et améliorer la collecte de données (par exemple pour reconnaître automatiquement les événements et paramètres de commerce électronique).
Le nouveau modèle de suivi des événements marque un changement de paradigme majeur dans la collecte et l’analyse des données, avec l’effacement de la notion de session : nous n’avons plus de sessions qui se terminent et redémarrent au changement de campagne ou au coup de minuit mais dans ces cas nous n’en aura qu’un. Des métriques telles que le conversion rate disparaissent également, à la place des engaged sessions sont introduites, qui incluent au moins l’un des prérequis suivants :
- au moins deux événements de pageview/screenview
- une durée de session supérieure à 10 secondes
- une reconversion.
La session perd de son importance, à sa place les interactions individuelles gagnent en valeur et une vision plus dynamique de la navigation qui implique de plus en plus de se déplacer entre les applications et le web.
Pourquoi utiliser GA4
GA4 devient donc le meilleur outil pour mesurer les interactions des utilisateurs naviguant sur les applications et les sites Web.
Quels sont donc ses atouts ?
- Il est web et app ‘ready’: il est capable de gérer nativement le suivi des applications et des sites Web. En standardisant les noms des événements et des paramètres, il est possible d’unifier les interactions quel que soit l’appareil ou la technologie utilisée. L’amélioration de la reconnaissance de l’utilisateur via l’ID utilisateur et Google Signals vous permet également d’unifier la navigation d’un même utilisateur entre l’application et le Web.
- Il est entièrement personnalisable : le point fort de GAU était la standardisation du suivi de base. GA4, grâce aux événements recommandés, parvient à faire de même tout en permettant le suivi des événements avec toutes les fonctionnalités dont nous avons besoin. Les nouveaux paramètres permettent une personnalisation beaucoup plus puissante que l’ancien arbre d’événements flanqué de Custom Dimension.
- Échantillonnage limité : les limites d’échantillonnage ont été fortement relevées, allant remplir une des grandes limites de GAU libre (pas 360).
- Intégration native et gratuite avec les outils Marketing Platform et BigQuery : GA4 free permet, contrairement à GAU free, d’exporter l’audience vers DV360 et d’envoyer des données brutes vers BigQuery.
- Marketing friendly: la gestion améliorée des conversions, qui remplacent les objectifs, et la possibilité de créer des conversions elles-mêmes à partir de séquences d’événements spécifiques font de GA4 un outil très puissant pour créer des audiences spécifiques et une intégration native avec les outils de la Marketing Platform facilite leur activation.
Cependant GA4 n’est pas exempt de quelques faiblesses, que Google tente de combler au fur et à mesure des différentes releases :
- Interface limitée : l’interface de reporting ne permet pas actuellement d’analyses complexes et est plutôt clairsemée par rapport à GAU. Afin de tirer le meilleur parti de GA4, vous devez passer d’Explorer pour créer des rapports personnalisés ou tirer parti des données brutes sur BigQuery via des requêtes sql ad hoc.
- Fonctionnalité absente : bien que GA4 ait été indiqué comme successeur de GAU il présente encore plusieurs défauts qui ne lui permettent pas d’être, au moment de la rédaction de cet article, suffisamment mature pour être utilisé à la place de GAU. Par exemple, la personnalisation des canaux de trafic, le conversion rate et les landing pages.
Comment se préparer à la migration
Compte tenu des faiblesses de GA4, si vous utilisez déjà GAU pour faire de l’analyse et collecter des données, nous vous recommandons donc de préparer la migration en mettant en place un suivi en parallèle.
De cette façon, nous pouvons commencer à nous familiariser avec une nouvelle façon de collecter et d’analyser les données et avoir un historique des données prêt pour le démantèlement de la GAU. En parallèle nous recommandons la construction de rapports sur Explorer, DataStudio, ou d’autres outils de visualisation de données pour comparer les volumes et les écarts entre les deux Protocoles Measurement.
