Google Analytics jak działa w 2025 roku?

Analiza Danych Marketingowych dla początkujących

Jak działa Google Analytics i dlaczego jest ważny?

Google Analytics to narzędzie, które analizuje ruch na stronach internetowych i jest nieodzownym narzędziem dla każdego, kto chce zrozumieć, jak użytkownicy zachowują się online. Czy prowadzisz mały blog, sklep internetowy, czy dużą platformę e-commerce, Google Analytics dostarcza kluczowych informacji, które pomagają w podejmowaniu decyzji marketingowych.

Ale dlaczego GA4 jest tak ważne? Między innymi dlatego, że pozwala na analizę danych marketingowych w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w dynamicznym świecie cyfrowym. Dzięki niemu możesz śledzić, skąd pochodzą użytkownicy, jakie strony odwiedzają, ile czasu spędzają na stronie i jakie działania prowadzą przed konwersją.

W tym artykule przyjrzymy się, jak korzystać z Google Analytics, aby maksymalizować skuteczność swoich kampanii marketingowych.

Źródła ruchu na stronie

Jednym z najważniejszych aspektów analizy danych marketingowych jest zrozumienie, skąd pochodzą użytkownicy. W GA4 dostępne są trzy główne rodzaje źródeł ruchu: First User Source, Session Source i Event Source. Każde z nich dostarcza innych informacji, które są kluczowe do optymalizacji kampanii marketingowych.

First User Source: Skąd przychodzą nowi użytkownicy?

Pierwsze źródło użytkownika pokazuje, skąd pochodzą nowi użytkownicy. To kluczowy wskaźnik dla zrozumienia, jakie kanały marketingowe są skuteczne w przyciąganiu nowych odbiorców. Na przykład, jeśli większość nowych użytkowników przychodzi z wyszukiwarki Google, oznacza to, że Twoje działania SEO są skuteczne. Z drugiej strony, jeśli większość ruchu pochodzi z social media, warto zainwestować więcej w reklamy na tych platformach.

Session Source: Jak użytkownicy wracają na stronę?

Źródło sesji pokazuje, skąd użytkownicy przychodzą w danej sesji. To ważne, aby zrozumieć, jakie kanały są skuteczne w przyciąganiu użytkowników wielokrotnie. Na przykład, jeśli użytkownicy często wracają na Twoją stronę przez linki z newslettera, oznacza to, że Twój mailing jest skuteczny.

Event Source: Co prowadzi do konwersji?

Źródło zdarzenia pokazuje, jakie źródło przyczyniło się do konkretnego zdarzenia, np. zakupu. To kluczowy wskaźnik, który pomaga zrozumieć, jakie działania marketingowe przynoszą najwięcej korzyści. Na przykład, jeśli większość zakupów jest wynikiem reklam na Youtube, warto zainwestować więcej w ten kanał.
Dlaczego GA4 jest kluczowe w analizie danych marketingowych?

Google Analytics 4 to nie tylko narzędzie do śledzenia ruchu na stronie. To kompleksowa platforma, która pozwala na analizę danych marketingowych w sposób, który był niemożliwy wcześniej. Dzięki integracji z innymi narzędziami Google, takimi jak Google Ads czy Search Console, GA4 dostarcza pełnego obrazu skuteczności kampanii marketingowych.

Jednym z największych atutów GA4 jest jego elastyczność. W przeciwieństwie do poprzednich wersji, GA4 pozwala na śledzenie nie tylko ruchu na stronie, ale także zdarzeń, takich jak kliknięcia, przewijanie strony czy odtwarzanie filmów. To sprawia, że GA4 jest idealnym narzędziem do analizy zachowań użytkowników.

Czym jest atrybucja konwersji?

W świecie marketingu cyfrowego niezwykle ważne jest zrozumienie, które działania przynoszą najwięcej korzyści. Czy to reklama na Facebooku, kampania Google Ads, czy może organiczne wyniki wyszukiwania? Atrybucja konwersji to proces, który pozwala przypisać wartość konwersji do poszczególnych kanałów marketingowych. Dzięki temu wiesz, które źródła ruchu są najbardziej skuteczne i na czym warto się skupić.

W Google Analytics 4 (GA4) atrybucja konwersji stała się jeszcze bardziej zaawansowana, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i modeli analitycznych. Przyjrzymy się teraz, jak działa atrybucja w GA4, jakie modele są dostępne i dlaczego warto z nich korzystać.

Modele atrybucji w GA4: Który wybrać?

GA4 oferuje kilka modeli atrybucji, z których każdy ma swoje zalety i wady. Wybór odpowiedniego modelu zależy od tego, jakie dane marketingowe chcesz analizować i jakie wnioski chcesz wyciągnąć. Poniżej przedstawiamy najpopularniejsze modele atrybucji dostępne w GA4.

Data-Driven Attribution (DDA)

Data-Driven Attribution to model, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych i przypisania wartości poszczególnym kanałom marketingowym. Działa on na podstawie rzeczywistych danych o zachowaniach użytkowników, co sprawia, że jest bardzo dokładny.

• Jak działa?: AI analizuje ścieżki użytkowników i określa, które kanały miały największy wpływ na konwersję.

• Zalety: Uwzględnia wszystkie interakcje użytkownika przed konwersją, co daje pełniejszy obraz skuteczności kampanii.

• Wady: Wymaga dużej ilości danych, aby działać skutecznie.

Last Click

Last Click to jeden z najprostszych modeli atrybucji, który przypisuje całą wartość konwersji ostatniemu kliknięciu przed konwersją.

• Jak działa?: Jeśli użytkownik najpierw kliknął w reklamę na Youtube, a później w link z newslettera, cała wartość konwersji zostanie przypisana newsletterowi.

• Zalety: Prosty w użyciu i dobry do podstawowej analizy danych marketingowych.

• Wady: Nie uwzględnia wcześniejszych interakcji użytkownika, co może prowadzić do błędnych wniosków.

First Click

First Click to model, który przypisuje całą wartość konwersji pierwszemu kliknięciu użytkownika.

• Jak działa?: Jeśli użytkownik najpierw kliknął w reklamę na Facebooku, a później w link z newslettera, cała wartość konwersji zostanie przypisana Facebookowi.

• Zalety: Przydatny do analizy, które kanały przyciągają nowych użytkowników.

• Wady: Nie uwzględnia późniejszych interakcji, które mogły mieć wpływ na konwersję.

Linear

Linear to model, który równomiernie rozdziela wartość konwersji między wszystkie kanały, z których korzystał użytkownik.

• Jak działa?: Jeśli użytkownik miał kontakt z trzema kanałami (np. Facebook, Google Ads, newsletter), każdy z nich otrzyma 1/3 wartości konwersji.

• Zalety: Sprawiedliwie rozdziela wartość między wszystkie kanały.

• Wady: Nie uwzględnia, że niektóre kanały mogą mieć większy wpływ na konwersję niż inne, co utrudnia poprawną analizę danych marketingowych.

Dlaczego Data-Driven Attribution jest tak istotne?

Obecnie użytkownicy mają najczęściej kontakt z wieloma kanałami marketingowymi przed konwersją i tradycyjne modele atrybucji, takie jak Last Click, stają się niewystarczające. Data-Driven Attribution (DDA) to model, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy danych marketingowych i przypisania wartości poszczególnym kanałom. Dzięki temu możesz zrozumieć, które działania naprawdę przynoszą korzyści.

Zalety Data-Driven Attribution:

• Dokładność: DDA uwzględnia wszystkie interakcje użytkownika, co daje pełniejszy obraz skuteczności kampanii.

• Elastyczność: Model dostosowuje się do zmieniających się zachowań użytkowników.

• Optymalizacja: Dzięki dokładnym danym możesz lepiej alokować budżet reklamowy.

Przykład:

Załóżmy, że użytkownik najpierw kliknął w reklamę na Facebooku, później wyszukał Twoją markę w Google, a na końcu dokonał zakupu przez link z newslettera. DDA przypisze wartość konwersji wszystkim tym kanałom, uwzględniając ich wpływ na decyzję użytkownika.

Czy Last Click ma jeszcze sens?

Mimo że Data-Driven Attribution jest bardziej dokładny, Last Click nadal ma swoje zastosowanie. Jest to szczególnie przydatne w przypadku prostych analiz, gdzie nie potrzebujesz szczegółowych danych. Na przykład, jeśli prowadzisz małą kampanię reklamową w branży e-commerce i chcesz szybko sprawdzić, które linki generują najwięcej konwersji, Last Click może być wystarczający.

Kiedy warto używać Last Click?

• Proste analizy: Jeśli nie potrzebujesz szczegółowych danych, Last Click jest prosty i szybki w użyciu.

• Małe kampanie: Dla małych firm z ograniczonym budżetem Last Click może być wystarczający do analizy danych marketingowych

• Testy: Możesz użyć Last Click do szybkiego testowania skuteczności nowych kanałów.

Wady Last Click:

• Niedokładność: Nie uwzględnia wcześniejszych interakcji, co może prowadzić do błędnych wniosków.

• Niezrównoważona alokacja budżetu: Może przypisywać zbyt dużą wartość ostatniemu kanałowi, ignorując inne, które również miały wpływ na konwersję.

Jak wybrać odpowiedni model atrybucji?

Wybór odpowiedniego modelu atrybucji zależy od Twoich celów i potrzeb. Jeśli zależy Ci na dokładnych danych i chcesz zrozumieć, które kanały naprawdę przynoszą korzyści, Data-Driven Attribution jest najlepszym wyborem. Z drugiej strony, jeśli potrzebujesz prostych i szybkich analiz, Last Click może być wystarczający.

Kluczowe wnioski:

• Data-Driven Attribution to przyszłość analizy danych marketingowych, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

• Last Click nadal ma swoje zastosowanie, szczególnie w przypadku prostych analiz.

• Wybór modelu atrybucji zależy od Twoich celów i dostępnych danych.

Consent Mode: Jak działa i dlaczego jest ważny?

W czasach rosnących wymagań dotyczących prywatności użytkowników, Google Analytics 4 wprowadza nowe narzędzia, które pomagają marketerom zbierać i analizować dane marketingowe w sposób zgodny z przepisami. Jednym z najważniejszych jest Consent Mode, czyli tryb zgody, który pozwala na zbieranie danych nawet wtedy, gdy użytkownik nie wyraził pełnej zgody na śledzenie. To oznacza, że nie otrzymujesz pełnych informacji o zachowaniu użytkownika, ale nadal możesz analizować ogólne wzorce ruchu.

Consent Mode pozwala na zbieranie danych w sposób zgodny z przepisami o ochronie prywatności, takimi jak RODO w Unii Europejskiej.

Jak to działa w praktyce?

• Gdy użytkownik wyraża zgodę: GA4 zbiera pełne dane, w tym identyfikatory użytkowników i informacje o sesjach.

• Gdy użytkownik nie wyraża zgody: GA4 zbiera tylko anonimowe dane, takie jak liczba odwiedzin czy źródła ruchu, ale bez identyfikatorów.

Dlaczego to ważne?

• Zgodność z przepisami: Consent Mode pomaga uniknąć kar za naruszenie przepisów o ochronie danych.

• Ciągłość danych: Nawet bez pełnej zgody możesz zbierać dane, które pomogą w analizie skuteczności kampanii.

Modele analityczne w GA4: Jak Google radzi sobie z brakiem danych?

W sytuacji, gdy użytkownicy nie wyrażają zgody na śledzenie, Google Analytics 4 wykorzystuje modele analityczne, aby uzupełnić brakujące dane. To oznacza, że GA4 nie tylko zbiera dane, ale także je modeluje, aby dostarczyć jak najpełniejszy obraz zachowań użytkowników.

Jak Google modeluje dane?

• Ekstrapolacja: Google analizuje zachowania użytkowników, którzy wyrazili zgodę, i stosuje te wzorce do użytkowników, którzy jej nie wyrazili.

• Trendy: GA4 wykorzystuje ogólne trendy ruchu, aby oszacować, jakie źródła mogły przyczynić się do konwersji.

Przykład działania modelowania danych w GA4:

Jeśli 70% użytkowników, którzy wyrazili zgodę, przychodzi z wyszukiwarki Google, GA4 zakłada, że podobny trend występuje u użytkowników, którzy nie wyrazili zgody. Oznacza to, że Google Analytics wykorzystuje dane od użytkowników, którzy zgodzili się na śledzenie, aby oszacować zachowania tych, którzy zgody nie udzielili. To nie jest idealne rozwiązanie, ale pozwala na zachowanie ciągłości danych i lepsze zrozumienie ogólnych wzorców ruchu.

Ograniczenia technologii śledzenia: Apple i prywatność użytkowników

Wprowadzenie przez Apple zmian w polityce prywatności, takich jak App Tracking Transparency (ATT), znacząco wpłynęło na możliwości śledzenia użytkowników. W przeglądarce Safari ciasteczka stron trzecich są blokowane, co utrudnia śledzenie między różnymi stronami (cross-tracking). To oznacza, że tradycyjne metody remarketingu stają się coraz mniej skuteczne.

Jak to wpływa na Google Analytics?

• Brak danych cross-tracking: Nie możesz śledzić użytkowników między różnymi stronami, co utrudnia analizę ścieżek konwersji.

• Zmniejszenie dokładności danych: Bez ciasteczek stron trzecich dane mogą być mniej precyzyjne utrudniając analizę danych marketingowych.

Nowe metody śledzenia: First-Party Cookies i Server-Side Tracking

W odpowiedzi na ograniczenia związane z prywatnością, marketerzy coraz częściej sięgają po First-Party Cookies i Server-Side Tracking. Te metody pozwalają na zbieranie danych w sposób bardziej zgodny z przepisami i mniej inwazyjny dla użytkowników.

First-Party Cookies

• Jak działają?: Śledzą użytkownika w obrębie jednej strony, co pozwala na zbieranie danych bez naruszania prywatności.

• Zalety: Są bardziej akceptowalne dla użytkowników i mniej podatne na blokady.

Server-Side Tracking

• Jak działa?: Dane są przesyłane z serwera strony internetowej do platform reklamowych, a nie przez przeglądarkę użytkownika.

• Zalety: Ogranicza wpływ AdBlocków i skraca czas przechowywania ciasteczek przez Apple.

Google Analytics- jak przestrzega prywatności?

Nowe wymagania dotyczące prywatności użytkowników, sprawiają że Google Analytics 4 staje się niezbędnym narzędziem dla każdego, kto chce skutecznie analizować dane marketingowe. Dzięki funkcjom takim jak Consent Mode czy modele analityczne oparte na sztucznej inteligencji, GA4 pozwala na zbieranie i analizę danych w sposób zgodny z przepisami, nawet wtedy, gdy użytkownicy nie wyrażają pełnej zgody na śledzenie.

Kluczowe wnioski:

1. Google Analytics jak działa w 2025 roku?
   GA4 wykorzystuje zaawansowane modele analityczne, takie jak Data-Driven Attribution, aby dostarczać dokładne i użyteczne dane, nawet w sytuacjach, gdy część informacji jest niedostępna ze względu na brak zgody użytkowników.

2. Analiza danych marketingowych
   Dzięki narzędziom takim jak Consent Mode i First-Party Cookies, możesz zbierać dane w sposób zgodny z przepisami, jednocześnie zachowując skuteczność swoich kampanii. To szczególnie ważne wtedy, gdy tradycyjne metody śledzenia, takie jak ciasteczka stron trzecich, są stopniowo eliminowane.

3. Jak korzystać z Google Analytics, aby optymalizować kampanie?

   • Regularnie analizuj źródła ruchu i modele atrybucji, aby zrozumieć, które kanały przynoszą najwięcej korzyści.

   • Testuj różne strategie, np. wyłączanie reklamy na własną markę, aby sprawdzić jej realny wpływ.

   • Wykorzystuj Consent Mode i Server-Side Tracking, aby zbierać dane w sposób zgodny z przepisami i minimalizować straty spowodowane blokadami śledzenia.

4. Przyszłość marketingu danych
   W nadchodzących latach kluczowe będzie zbieranie i wykorzystywanie First-Party Data, czyli danych pochodzących bezpośrednio od użytkowników. Firmy, które inwestują w budowanie własnych baz danych, będą miały przewagę konkurencyjną, szczególnie w obliczu rosnących ograniczeń związanych z prywatnością.

Podsumowanie

Google Analytics 4 to potężne narzędzie, które w 2025 roku nadal będzie kluczowe dla analizy danych marketingowych. Dzięki funkcjom takim jak Consent Mode, modele analityczne oparte na AI oraz nowe metody śledzenia, takie jak First-Party Cookies i Server-Side Tracking, możesz zbierać i analizować dane w sposób zgodny z przepisami, jednocześnie optymalizując swoje kampanie. Pamiętaj, że przyszłość marketingu cyfrowego należy do tych, którzy potrafią łączyć kreatywność z dokładną analizą danych. Jeżeli nie masz w firmie zasobów do takiej analizy rozważ współpracę z agencją marketingową, która oferuje takie usługi.