Недостатки GA, с которыми трудно жить и невозможно смириться

GA начало

Сказать, что Google Analytics росла и развивалась практически синхронно со всем современным вебом, означает немного соврать.

Google Analytics и была вебом.

После покупки сервиса у Urchin в 2005 году новые хозяева приложения – Google – добавили несколько штрихов функциональности и открыли доступ для всех желающих. О чем, кстати, скоро пожалели. Наплыв регистраций был настолько существенным, что Google вынужден был ограничить доступ только теми, у кого было приглашение.

В итоге из надстройки для анализа веб-сайтов GA стала этаким золотым стандартом и задала ориентиры для всей сферы веб-аналитики. Многие показатели и отчеты стали неотъемлемыми стандартами для целого поколения специалистов по маркетингу.

Например, панель мониторинга и стандартные отчеты о трафике в интерфейсе Universal Analytics. Они долгое время были таким же обыденным атрибутом рабочего утра для каждого маркетолога, как чашка кофе или офисные сплетни. Среда GA стала настолько привычной, что пользователи погружались в отчеты, анализировали данные и играли с метриками почти на автомате, не задумываясь.

GA4 и корни ее проблем

В 2020-м году Google анонсировал самое большое за последние 8 лет обновление GA – запуск ее четвертой версии, которая пришла на смену Universal Analytics. Процедура переезда для многих пользователей стала чрезвычайно болезненной

Документация GA4 до сих пор оставляет желать лучшего: она часто нелогична, а интерфейс наполнен странными решениями и ограничениями. Но самое важное — порог вхождения в мир веб-аналитики заметно повысился. Все это привело к серьёзным всплескам паники среди тех, кто оставался в контуре Google Analytics, но не хотел потерять в точности данных.

Но ведь переезд должен был завершиться год назад, проблемы до сих пор актуальны? – спросите вы.

К сожалению, да.

Если вы внимательно следите за обновлениями GA4, изучаете документацию и обладаете навыками работы с данными (например, SQL и базовая статистика), вероятно, у вас не возникнет проблем — вы сможете настроить удобную и эффективную среду для анализа продуктовых и маркетинговых данных. Но что делать, если таких навыков нет? Именно тогда и начинают возникать трудности.

За последние 10 лет появилась масса более фрагментированных сервисов для аналитики продукта и маркетинга. Кроме того, Google (наряду с другими крупными рекламными провайдерами) был подвержен ряду массированных атак от регуляторов. Из-за этого многие изменения и части функционала выглядели кривыми, нелогичными и противоречащими здравому смыслу.

Google Analytics до сих пор остается лидером рынка с долей 83%. Но вместе с поклонниками сервис оброс и недостатками. В этой статье мы подсветим самые главные недоработки. Те, что искажают данные и вводят в заблуждение тех кому ошибаться не очень-то хочется — маркетологов, менеджеров проектов, специалистов по SEO и других.

Итак, поехали.

Проблема 1 – как же все-таки считаются пользователи в GA?

Это проблема – в первую очередь потому, что мало кто осведомлен о механике подсчета уникальных пользователей (и сеансов) в GA4. Увы, если вы не очень разбираетесь в расчете пользовательских и сессионных метрик, то у нас для вас плохие новости: цифры в GA4 и в реальности могут и будут отличаться.

Объяснение не лежит на поверхности. Дело в том, что GA4 использует мощный статистический алгоритм для подсчета уникальных значений. Он называется HyperLogLog++ и позволяет быстро и эффективно оценивать "пользовательские" метрики.

Однако, работа HyperLogLog++ подразумевает определенную погрешность.

Этот уровень погрешности хорошо задокументирован. Например, для метрики «Общее количество пользователей» он составляет +/-1,63% при 95% доверительном интервале. Иными словами, если в отчете GA4 вы увидите 10тыс. пользователей, то в реальности это число может варьироваться на +/- 163 юзера.

Это допущение может сбить с толку маркетологов и не особо искушенных в статистике пользователей – ведь итоговые метрики будут отличаться от реальных данных. Но это то, к чему как минимум нужно быть готовым. Поэтому еще раз.

Число пользователей в GA4 – это не точная цифра, а приблизительная оценка.

Проблема 2 – а почему GA бесплатный?

Вообще-то технически он не бесплатный. Если вы хотите избежать ограничений на количество параметров, работу представлений и обращения к API, то всегда можете воспользоваться платной подпиской GA360. Она позволит вам насладиться всеми возможностями Google Analytics с похитовой оплатой, но за это и раскошелиться придется. По экспертным оценкам – от $150К в год.

Но это совсем необязательно. В отличие от предыдущих версий GA360 у вас нет лимита на передачу данных и вы можете собирать столько событий с одного ресурса, сколько захотите. И все абсолютно бесплатно. Где же подвох?

Аналитический сервис Google – часть большого рекламного бизнеса этой компании. И именно на него работают бесплатные версии ваших счетчиков. У этого факта может быть целый ряд интересных особенностей. Например, использование Google Signals.

Google Signals — это потоки данных о пользователях, которые вошли в свой Google-аккаунт. Этот инструмент использовался в GA4 как один из способов идентификации пользователей. Это было элегантное решение для кросс-девайс-трекинга, по крайней мере на первый взгляд.

Затем Google Signals были выпилены из способов идентификации. Единственное, для чего они нужны теперь – это демографические отчеты и использование аудиторий в связанном Google Ads-аккаунте.

Но простой эксперимент с включением/выключением Google Signals покажет, что при их активации вы начинаете делиться с Google дополнительными данными во время работы GA4-тега (это происходит с помощью отправки дополнительного запроса на analytics.google.com). А уже с этими данными Google знает что делать – персонализировать рекламу и оттачивать свои алгоритмы машинного обучения.

Поэтому, пользуясь GA4, знайте, что экономив на аналитике, вы скорее всего платите компании Google гораздо больше – данными своих посетителей.

Проблема 3 – что такое Consent Mode?

Режим согласия от Google (Consent Mode) — это решение, позволяющее сайтам собирать данные для сервисов Google, соблюдая требования конфиденциальности пользователей.

Этот режим дает владельцам сайтов возможность настроить реакцию тегов Google в зависимости от того, согласился ли пользователь на использование файлов cookie. Он обязателен, если вы используете рекламные сервисы Google в Европейском союзе.

И вот ведь в чем загвоздка. Если пользователи отклоняют использование связанных с ними сторонних cookie-файлов, Consent Mode переключается в следующий режим. Он продолжает собирать данные о таких пользователях, но делает это анонимно, а GA4 начинает моделировать историю юзеров с учетом алгоритмов машинного обучения.

И главная беда в том, что ML-алгоритмы для своего обучения требуют времени и данных. А если у вас маленький сайт и включен Consent Mode, то вместо моделирования вы увидите просто падение трафика в своем GA4-счетчике. Такие вот издержки благих намерений.

Именно по этой причине реакция рынка на внедрение Advanced Consent Mode v2 была неоднозначной: многие отметили значительное снижение трафика в своих отчетах GA4 и Google Ads после включения расширенного режима согласия. По сути, часть данных была просто потеряна, потому что у моделей Google не было достаточно данных для обучения.

Вывод к сожалению пока достаточно простой – если у вас небольшой ресурс и необходимость привлекать трафик в ЕС, будьте готовы что Consent Mode вычеркнет из вашего GA4 кучу трафика.

Проблема 4 – а как разобраться в источниках трафика?

На первый взгляд это чуть ли не самый главный (а иногда и единственный) вопрос, на который хочет получить ответ пользователь любого счетчика веб-аналитики. И к большому сожалению, в GA4 существует не один, не два, а целых три параметра источника трафика: источник сеанса, первый источник пользователя и просто источник , который определяется на уровне события или конверсии.

Это грустно – вместо того, чтобы быстро понять, откуда приходит больше всего трафика и пойти дальше, пользователям GA4 предлагается неплохой такой объем когнитивной нагрузки: подумать и решить, какой из параметров источника трафика вам сейчас важен. Увы, быстро открыть отчет и сделать выводы не получится.

И даже когда определитесь, вам нужно будет сделать еще один выбор в стандартных отчетах: смотреть в отчет по привлечению пользователей (User Acquisition Report) или по привлечению трафика (Traffic Acquisition).

Да, между ними есть разница: первый использует параметр «Источник первого пользователя», а второй – «Источник сессии». И вам тоже нужно в этом разобраться.

Так что перед там, как определиться с разбивкой вашего трафика по источникам в GA4, будьте готовы инвестировать своё время в изучение особенностей интерфейса.

Проблема 5 – что с моделями атрибуции?

На данный момент GA4 предлагает достаточно скудный набор в разделе «Атрибуция»: последний клик (Last Click), последний клик для Google Ads (Last Click For Google Ads) и модель на основе данных (Data Driven). Первый является самым популярным стандартом, второй подходит для оценки кампаний Google Рекламы, а последний – "черный ящик" с непрозрачной документацией.

Посмотрим на атрибуцию по первому клику (First Click). Она важна для понимания того, где и когда создается спрос. В предыдущей версии Google Analytics (и до недавнего времени в текущей) пользователи могли быстро применять модель атрибуции по первому клику и другие модели, сравнивать их и получать ценные инсайты. Теперь эта возможность исчезла.

Увы, но для специфической задачи с расчетом атрибуции вам будут необходимы сырые данные. В контексте сложных алгоритмических проектов или задач, требующих рил-тайм предсказаний, это оправдано. Но скажем First Click или линейную атрибуции хочется считать прямо здесь, из коробки. К сожалению GA4 в ее текущей реализации для таких задачи не подходит.

Проблема 6 – а нас не отключат?

Этого никто не знает. Google вместе с другими (публичными и не очень) компаниями продолжает перекрывать воздух своих сервисов клиентам с русским паспортом. Первым отвалился Google Ads, теперь пришла очередь облачного хранилища BigQuery. Уверенным теперь можно быть только в одном – вероятность ухода GA4 с русского рынка является ненулевой.

Возможно, это просто беспочвенные страшилки, но вспомните – когда-то и текущий контекст с уходом Microsoft, Amplitude, Miro, Notion казался чем-то невероятным. Так что самым недальновидным решением прямо сейчас будет уподобиться лягушке, отрицающей реальность в виде теплой воды и кастрюли вокруг.

Даже если вы уверены в Google и ваших теплых отношениях с этой компаний – позаботьтесь надежным бэкапом для данных о маркетинге и продукте.

Что же делать?

В первую очередь – сделать свою систему аналитики менее хрупкой. Позаботьтесь о наличии одного-двух параллельных вендоров и обсудите с коллегами возможность безболезненного переключения. На текущий момент рынок предлагает сразу несколько эффективных решений, которые успешно справляются с болячками и странностями GA4.

Например, приложение UX Rocket от компании Excite Kit.

UX Rocket не использует сэмплирование, пороговые значения или статистические алгоритмы для оценки уникальных значений. Это означает, что цифра в поле "Пользователи" будет точно соответствовать тому, что было собрано с веб-сайта или приложения. Безо всяких оговорок.

В UX Rocket предусмотрен целый раздел для AB-тестов и (готовится к релизу) персонализации. Это очень удобно с учетом ухода Google Optimize – связанной с GA аппки для тестов. Теперь при подключении аналитического приложения (UX Rocket) вам не нужно ломать голову над поиском решения для экспериментов.

UX Rocket не предусматривает отчета по атрибуции, но есть кое-что гораздо интереснее – раздел "Инсайты". В нем вы можете создать свой дашборд, опираясь на свою уникальную логику использования параметров – по источнику трафика, времени продажи и так далее.

И самое главное благодаря UX Rocket все ваши данные останутся внутри российского контура в безопасности от возможных геополитических потрясений.

Поробуйте UX Rocket прям сейчас: