Premessa
Nel mondo in costante evoluzione del web analytics, due nomi sono al centro dell’attenzione: Google Analytics 4 (GA4) e Universal Analytics (UA). Sebbene entrambi mirino a fornire informazioni cruciali sul comportamento degli utenti online, esistono differenze sostanziali tra i due che vanno ben oltre l’aggiunta di un numero alla sigla. Vediamo di che si tratta.
Google Analytics 4 (GA4)
GA4 rappresenta la più recente evoluzione della piattaforma di analisi di Google. È stata lanciata come successore di Google Universal Analytics (UA) e porta con sé un approccio completamente nuovo alla raccolta e all’interpretazione dei dati degli utenti. Le sue caratteristiche principali includono:
- Focus sulla privacy: GA4 è progettato per adattarsi alle crescenti preoccupazioni sulla privacy degli utenti. Utilizza una modalità di misurazione basata su eventi, che consente una maggiore flessibilità nella raccolta dei dati senza compromettere la privacy.
- Machine Learning e intelligenza artificiale: GA4 sfrutta l’intelligenza artificiale per fornire analisi predittive più avanzate. Ciò include la capacità di prevedere il comportamento degli utenti e offrire insight più dettagliati sulle azioni future.
- Cross-device tracking migliorato: Con l’aumento dell’uso di dispositivi multipli, GA4 cerca di fornire una visione più completa del percorso dell’utente attraverso dispositivi diversi, consentendo agli inserzionisti di capire meglio come interagiscono gli utenti con il loro marchio su varie piattaforme.
- Eventi come punto centrale: A differenza del modello basato sulle pagine di UA, GA4 si concentra sui “eventi”, che possono essere azioni specifiche degli utenti come il click su un pulsante, il completamento di un modulo o la visualizzazione di un video. Questo consente un’analisi più dettagliata delle azioni degli utenti.
Universal Analytics (UA)
Universal Analytics, d’altra parte, è stata la versione precedente di Google Analytics ed è stata la scelta predominante per molti anni. Le sue caratteristiche includono:
- Modello basato sulle sessioni e le pagine: UA si basa sul concetto di sessioni e pagine. Questo significa che traccia gli utenti in base alle pagine web visitate e alla durata della sessione.
- Integrazione con strumenti di terze parti: UA offre una vasta gamma di integrazioni con strumenti di terze parti, consentendo agli utenti di personalizzare ulteriormente la loro esperienza di analisi.
- Personalizzazione avanzata dei report: Gli utenti di UA possono creare report altamente personalizzati utilizzando filtri e segmenti avanzati.
- Esportazione di dati: UA consente agli utenti di esportare facilmente i dati in vari formati, facilitando l’analisi al di fuori dell’ambiente di Google Analytics.
Differenze chiave
Oltre alle caratteristiche specifiche, ci sono alcune differenze chiave tra GA4 e UA che gli utenti devono considerare:
- Struttura dei dati: GA4 utilizza una struttura dati diversa rispetto a UA, il che significa che la migrazione da UA a GA4 richiede un certo sforzo di adattamento.
- Privacy e conformità: GA4 è progettato per essere più conforme alle normative sulla privacy emergenti rispetto a UA, offrendo agli utenti maggiori opzioni per controllare la raccolta e l’elaborazione dei dati degli utenti.
- Intelligenza artificiale: GA4 sfrutta l’intelligenza artificiale in modo più estensivo rispetto a UA, offrendo analisi predittive avanzate che potrebbero essere cruciali per le strategie di marketing.
- Retrocompatibilità: Sebbene GA4 offra strumenti per aiutare gli utenti a migrare dai loro account UA, la piena retrocompatibilità potrebbe non essere garantita, il che significa che potrebbe essere necessario riadattare le configurazioni e le personalizzazioni esistenti.
In conclusione, mentre Universal Analytics ha servito bene per molti anni, Google Analytics 4 rappresenta il futuro del web analytics, offrendo un approccio più orientato alla privacy, analisi avanzate supportate dall’intelligenza artificiale e una visione più completa del comportamento degli utenti. Tuttavia, la transizione potrebbe richiedere tempo e sforzo, quindi gli utenti devono valutare attentamente i loro requisiti e pianificare la migrazione di conseguenza.