GA4 vs Universal Analytics : quelle est la différence ?

Avec l’arrivée de Google Analytics 4, il y a un nouvel écosystème dans le monde de Google Analytics. Avec l’actuel Google Analytics Universal Analytics fermement établi comme la plate-forme d’analyse la plus utilisée, c’est un défi pour la plupart des entreprises disposant d’une configuration Universal Analytics existante, ainsi que pour les nouvelles entreprises qui souhaitent mettre en œuvre une nouvelle plate-forme d’analyse.

1. Modèle de données

GA3 utilise un modèle de données dans lequel les activités des utilisateurs sont liées aux pages vues et aux sessions. Le code d’analyse déclenche un cookie de consultation de page qui contient d’autres éléments d’information liés comme le navigateur, l’emplacement IP, d’autres données démographiques telles que l’âge, le sexe et le type d’utilisateur, etc. Ces pages vues et sessions sont liées à des URL de page qui s’appuient sur les chargements de page pour envoyer des appels de page vue.

GA4 utilise un modèle de données différent utilisant des événements et des paramètres. Tous les accès, y compris les pages vues et les sessions, sont suivis en tant qu’événements. Ces événements, contrairement au cas d’Universal Analytics, ne dépendent pas uniquement des appels de pages vues. Au lieu de cela, ils peuvent se déclencher lors d’interactions telles que les clics, la lecture et la pause. Chacun de ces appels d’événement est lié à plusieurs « paramètres » qui envoient des informations telles que l’horodatage, le navigateur, l’emplacement IP, etc. Ce mécanisme est particulièrement utile pour le suivi unifié des applications Web et Mobile.

Contrairement à Universal Analytics, dans GA4, on peut transmettre plusieurs paramètres pour un seul événement. Dans Universal Analytics, il existe une restriction de catégorie, d’action et d’étiquette pour transmettre des variables d’événement.

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2. Catégories d’événements

GA4 a des catégories d’événements distinctes. À ne pas confondre avec le champ Catégorie d’événement dans Universal Analytics. Les événements GA4 sont classés comme suit :

1. Collecté automatiquement
2. Mesure améliorée
3. Recommandé
4. Coutume
   1. Collecté automatiquement : Ce sont des événements qui se déclenchent automatiquement dès qu’une propriété GA est créée avec un flux de données. Exemple:
      1. first_visit – la première visite sur un site Web ou une application instantanée Android
      2. session_start – l’heure à laquelle un visiteur ouvre une page Web ou une application
      3. user_engagement – lorsqu’une session dure plus de 10 secondes ou a eu 1 ou plusieurs conversions ou a eu 2 ou plusieurs pages vues
   2. Mesure améliorée : Il s’agit d’événements automatiques similaires aux événements « collectés automatiquement ». La seule différence est qu’ils sont facultatifs. Vous devez activer ces événements facultatifs sous l’option « Mesure améliorée ».
   3. Recommandé: Comme son nom l’indique, il s’agit d’événements que Google recommande spécifiquement à votre entreprise. Ceux-ci ne sont pas automatiquement configurés mais nécessitent une implémentation personnalisée. Par exemple : ad_impressions lorsqu’un utilisateur voit une annonce sur votre application. Ou add_to_cart si vous avez une plateforme de commerce électronique.
   4. Coutume: Il s’agit d’événements personnalisés qui n’appartiennent à aucune des catégories ci-dessus. Ce sont des événements qui sont très spécifiques à vos besoins et qui peuvent être entièrement définis selon votre convenance. Par exemple : suivi d’un clic sur un bouton particulier pour « Inscription » ou d’une étape spécifique dans la soumission d’un formulaire.

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3. Flux de données

Dans GA4, chaque entité qui doit être suivie doit avoir un flux de données spécifique. Par exemple, si vous avez un site Web et 2 applications mobiles différentes fonctionnant en parallèle. Ils doivent tous avoir des « flux de données » distincts. Dans ce cas, il y aura trois flux de données chacun pour le Web et deux applications mobiles. Ne confondez pas cela avec les vues dans Universal Analytics. Certaines règles de base peuvent être appliquées à chaque flux de données, mais une fois appliquées, vous ne pouvez pas basculer entre les vues avec différents filtres comme vous pouvez le faire dans Universal Analytics. Par example:

• Configurer une liste de domaines pour le suivi inter-domaines
• Créer un ensemble de règles pour définir les règles de circulation internes
• Dressez une liste de domaines à exclure du suivi

Chaque flux de données a un identifiant de mesure distinct qui suit la nomenclature G-XX123XX2YZ. Chaque ID de mesure peut être défini pour activer ou désactiver les événements « Améliorer la mesure ». Les flux de données sont principalement utilisés pour capturer des données indépendamment d’applications distinctes, puis les lier à une propriété unique où une relation entre les différentes données collectées est déjà établie à l’aide du modèle de données de GA4.

Deux choses à surveiller pour les flux de données wrt :

1. Vous ne pouvez pas modifier un flux de données après sa création
2. La suppression d’un flux de données ne peut pas être annulée

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4. Intégration du Web et du Mobile

Universal Analytics se concentre principalement sur les sites Web. En effet, il a été conçu à une époque où les ordinateurs de bureau étaient essentiellement le principal canal de trafic en ligne. Par conséquent, cet écosystème a été conçu principalement pour une première conception UI/UX de bureau qui a ensuite été mise à niveau pour permettre des conceptions Web réactives accessibles également aux appareils mobiles. Cela était dû au fait que les appareils mobiles devenaient de plus en plus importants pour amener le trafic en ligne sur le Web.

GA4 est un écosystème conçu pour s’adapter à l’évolution fondamentale vers une conception UI/UX Mobile First en raison de l’augmentation de la pénétration des appareils mobiles dans le paysage Internet, les entreprises clés passant également aux applications mobiles. Cette augmentation du trafic mobile a largement éclipsé le trafic des ordinateurs de bureau. Avec GA4, Google tente de combiner le trafic global de Mobile et Desktop pour créer une vue combinée permettant aux entreprises d’obtenir une solution unique pour leurs données d’analyse.

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5. Collecte de données et seuil d’échantillonnage

L’analyse universelle permet un seuil de 10 millions de visites par propriété. Cela conduit essentiellement à un échantillonnage des données lorsque ce seuil est dépassé. Il n’existe cependant aucune restriction dans la création d’événements. L’intégration de Google BigQuery n’est pas autorisée pour les comptes gratuits d’Universal Analytics. Cela n’est autorisé que pour les comptes payants ou les comptes Google 360.

Dans le cas de GA4, il n’existe pas de seuil d’échantillonnage sur la taille des données. Cependant, il existe une restriction de 500 événements pouvant être configurés. De plus, GA4 permet une intégration gratuite avec BigQuery contrairement à Universal Analytics où elle n’est autorisée que dans les comptes payants. Cependant, pour héberger des données sur BigQuery, il faut toujours payer pour son utilisation.

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6. Propriété << Afficher la restriction

Google Analytics Universal Analytics permet de créer plusieurs vues au sein d’une même propriété. Cela permet la segmentation des données comme la restriction des propriétés sur les attributs de données comme la région, les types d’utilisateurs, etc. Cela permet aux entreprises de segmenter les utilisateurs afin de modérer l’accès aux données requises. Un exemple peut être qu’une entreprise peut choisir son personnel de compte APAC pour afficher uniquement les données APAC dans une vue GA qui héberge uniquement les données APAC. De même, pour le personnel du compte EMEA, il existe une autre vue qui héberge uniquement les données EMEA.

GA4 n’autorise pas plusieurs vues au sein de son écosystème. Cela limite toutes les données collectées au sein de la propriété pour inclure tout. Par conséquent, on s’appuie sur d’autres outils de déclaration indépendants pour présenter cette restriction.

Cette fonctionnalité particulière signale également la volonté de Google de permettre aux organisations d’utiliser des données brutes et de créer des personnalisations de rapports à l’aide de l’informatique décisionnelle pour répondre à leurs besoins.

7. Algorithme d’apprentissage automatique

C’est une piste où GA4 est très futuriste. Il propose une modélisation des données à l’aide de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Ces apprentissages sont présentés dans l’interface sous « Insights ». Dans le cas d’Universal Analytics, aucune fonctionnalité de ce type n’est disponible. Cela rend Universal Analytics limité dans sa capacité à fournir des informations.

8. Suivi multi-appareils

C’est une autre avenue clé où GA4 se démarque par rapport à Universal Analytics. Étant donné que le modèle de données par défaut de GA4 est les événements et les paramètres, cela permet à toutes les mesures de base telles que les sessions, les pages vues, le taux d’engagement, etc. de capturer des informations sur tous les appareils, y compris les appareils mobiles. De nos jours, les activités des utilisateurs sont liées à plusieurs appareils, car les utilisateurs changent fréquemment d’appareils. Par conséquent, une plate-forme croisée qui identifie et mesure ces activités sur tous les appareils en utilisant les mêmes paramètres est cruciale. Un exemple de ce comportement peut être un utilisateur qui visualise une campagne display sur son mobile. Puis plus tard, il utilise son bureau pour générer une recherche organique en utilisant le rappel par l’annonce graphique qu’il a vue plus tôt.

Dans Universal Analytics, la page vue par défaut, les métriques de session ne sont pas pertinentes sur plusieurs appareils. Seuls les événements permettaient de telles analyses multi-appareils. Cette limitation nécessite des solutions de contournement en configurant des événements en double pour collecter les mêmes informations, comme les événements de chargement de page qui sont fondamentalement les mêmes que les pages vues, mais doivent être implémentés de manière à répondre à tous les appareils.

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9. Audience prédictive et métriques

GA4 fournit également des fonctionnalités d’audience prédictive que les entreprises peuvent utiliser pour cibler les annonces et les utilisateurs les plus susceptibles d’acheter votre produit dans les prochains jours.

L’apprentissage automatique dans GA4 vous permet de faire des prédictions futures du comportement des utilisateurs au lieu des objectifs de la campagne. Cela vous aide à comprendre les habitudes d’achat de vos clients, en particulier dans un environnement multi-appareils, et vous aide à formuler des campagnes au lieu des informations fournies par la plateforme. Dans Universal Analytics, cette fonctionnalité est manquante.

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dix. Objectifs vs événements de conversion

Dans GA4, il y a des événements et plus précisément, vous pouvez marquer des événements comme des événements de conversion. Ceux-ci sont similaires aux objectifs dans Universal Analytics. Dans Universal Analytics, ces objectifs doivent être configurés séparément et il existe également une limite de 20 objectifs par vue dans la version gratuite. Dans GA4, il n’y a pas de limites. De plus, vous n’avez pas besoin de créer séparément des événements de conversion dans GA4. Il vous suffit de définir des événements existants en cliquant sur un interrupteur à bascule pour activer l’événement en tant que « conversion ». De même, vous pouvez également cliquer et désactiver.

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11. Section Exploration

La section Exploration est une amélioration par rapport aux rapports personnalisés Universal Analytics. Il s’agit d’une vue qui fournit des modèles intégrés pour vos rapports qui peuvent être des tableaux, des pivots ou même des graphiques. Il fournit également des modèles pour l’exploration de chemin, l’exploration d’entonnoir et la forme libre. Cela permet une analyse plus approfondie des données grâce à des graphiques et des visuels qui facilitent la consommation de données.

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12. Vue de débogage

Il s’agit d’une fonctionnalité bienvenue dans GA4 qui vous permet de tester votre propre activité. Cette fonctionnalité permet de tester en suivant votre propre activité.

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13. Créer et modifier des événements

GA4 donne la possibilité de créer des événements personnalisés dans la propriété GA4 elle-même sans aucune configuration personnalisée. Ces événements personnalisés peuvent également être modifiés sans qu’il soit nécessaire d’écrire de code javascript dans GTM ou ailleurs.

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14. Suivi de l’ID utilisateur

Le suivi de l’ID utilisateur dans GA4 est beaucoup plus facile. Il suffit d’opter pour une fonctionnalité facultative pour activer le suivi de l’ID utilisateur.

Sur la base de ce qui précède, GA4 est une excellente amélioration que vous pouvez intégrer à votre site Web. Il fournit un nouveau paysage unifié pour les sites Web et les applications mobiles avec moins de dépendance aux cookies propriétaires. À l’heure actuelle, il a ses limites actuelles en tant que solution d’analyse à guichet unique. Mais c’est une grande amélioration pour Universal Analytics.