O que você ainda não viu (e ouviu) sobre o GA4

Gustavo Zimpel

07 Julho 2021
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Os recursos mais legais, mas pouco comentados, da nova versão da ferramenta analítica do Google
Um artigo em coautoria de Jean Rangel

Se você é do mundo do marketing digital ou é daqueles amantes dos lançamentos tecnológicos, já deve saber que a gigante das buscas lançou a mais nova versão da sua ferramenta para rastreio e análise comportamental dos usuários: o Google Analytics 4.

E não é à toa que o GA4 já está inserido nas rodas de conversas de martech – ele realmente veio para inovar o futuro da web analytics! Essa reestruturação da ferramenta trouxe um novo contexto para as estratégias de marketing e mensuração.

De uma forma bem generalista, existem mudanças importantes como a análise comportamental estar centrada no usuário (antes era na sessão do visitante) e controlada por eventos, a união dos dados web com os dados de APP (antes isso não era possível nativamente), novas métricas e relatórios personalizados, entre outras melhorias. Tudo isso em prol de uma maior liberdade na análise dos dados, e principalmente, na adequação da ferramenta para um futuro cookieless e mais alinhado a políticas de privacidade de dados, como a LGPD.

Mas este conteúdo não visa apresentar todas as mudanças e compará-las com a versão antiga. Nosso objetivo aqui é trazer ao foco alguns dos recursos mais legais do GA4 e que estão passando batido nos reviews da ferramenta.

 

Exportação de dados do GA4 para o BigQuery – gratuito, simples e nativo!

Talvez você já tenha ouvido falar que o BigQuery vem se tornando cada vez mais o queridinho dos professionais de dados. Mas quem é esse BigQuery?

Segundo o próprio Google “o BigQuery é um armazenamento de dados na nuvem que permite executar consultas com alto desempenho em grandes conjuntos de dados”. Em outras palavras o GBQ (como também é conhecido) é um serviço especializado em armazenar e processar um volume grande de dados em segundos, sendo por este motivo comumente utilizado como um dataware house em nuvem.

O Bigquery ganhou destaque por servir muito bem a estrutura analítica das empresas. Com uma proposta que possibilita a organização, processamento, exploração e consumo de dados das mais diferentes origens sem qualquer preocupação com infraestrutura (é tudo automaticamente gerenciado pelo Google - conceito “serverless”). E aqui vale o destaque para ele ser muito parecido com os bancos de dados tradicionais que estavam no dia a dia das organizações, inclusive utilizando SQL como linguagem de acesso aos dados, o que encurta a curva de aprendizado técnico das equipes.

E é com base nesse contexto que entra nosso primeiro destaque do GA4: ele possui exportação de dados nativa para o Bigquery (o que antes só era possível na versão do GA360). Isso é muito legal!

Mas você deve estar se perguntando “o que de fato eu ganho com isso?”. Um leque de novas possibilidades e vamos apresentar algumas delas.

  • Armazenamento permanente (e barato) dos dados coletados. O GA4 mantém os dados por no máximo 14 meses, então fique atento para não os perder! Principalmente se precisar usá-los para análises comparativas de ações entre um período e outro.
  • Os dados estarão centralizados em um único repositório, garantindo padronização e centralização no armazenamento. Além de facilitar o modo exploratório para relevar insights, vai permitir o uso facilitado desses dados no cruzamento com outras fontes da sua empresa (como dados de vendas da sua loja, por exemplo) e análises preditivas com machine learning.
  • Dados disponíveis quase em tempo real. Uma das opções de exportação do GA4 para o BigQuery é ativar o modo streaming, garantindo que seus dados coletados estejam disponíveis para análise em poucos minutos. Isso é um grande passo para a disponibilidade de dados para ações que exigem velocidade!
  • Permite o consumo dos dados por plataformas de BI como Data Studio, Power BI, Looker e Tableau. Isso vai prover uma nova fonte de dados riquíssima sobre o seu negócio para os projetos de BI da sua empresa, gerando novas possibilidades de visões e insights para seus dashboards.
  • Integração facilitada para uso destes dados em outros serviços da nuvem, possibilitando a utilização em softwares, aplicativos e web services hospedados na nuvem do Google.

Vimos até aqui que ativar a exportação de dados do GA4 parece uma excelente ideia. Mas como fazer isso? Preciso desenvolver alguma API de integração ou levar horas configurando parâmetros? A resposta é: não!

Ativar esse recurso é relativamente simples, e pode ser realizado por qualquer Owner (proprietário) da Propriedade GA4 do seu Google Analytics:

  1. Nas opções da Propriedade, acesse “Vinculação de Produtos”, selecione “BigQuery” e clique em “Vincular”.
  2. Selecione o projeto do Google Cloud Platform (GCP) que receberá os dados.
  3. Selecione a região de armazenamento dos dados (se o projeto no GCP já tiver um dataset criado para a propriedade GA esta configuração não poderá ser modificada).
  4. Defina a frequência da exportação: Diária (uma vez por dia), Streaming (contínua a cada poucos minutos) ou ambas.
  5. Clique em “Enviar”.

E pronto! Já existe um link ativo entre o seu GA4 e o BigQuery e os dados estarão disponíveis para análise dentro de algumas horas. Para mais informações de como criar sua conta no Google Cloud Platform (GCP) e preparar o BigQuery para receber os dados consulte a documentação do Google [GA4] Configurar o BigQuery Export.

Essa novidade embarcada no GA4 democratizou o uso de uma das ferramentas mais fantásticas da nuvem do Google para analisar os dados de rastreamento dos seus usuários, e que antes só podia ser utilizada pelos pagantes do GA360. Mas vale ressaltar que, embora a integração entre o GA4 + BigQuery seja free, o projeto ainda ficará sujeito a tabela de precificação do Google BigQuery, principalmente se a opção de transmissão via streaming for ativada (Clique aqui para saber mais sobre os preços do BigQuery).  Mas existem quotas interessantes como 10Gb de armazenamento e até 1Tb de processamento de dados mensal gratuito, que provavelmente vai permitir o uso desse recurso por um bom tempo sem precisar colocar a mão no bolso.

Vale a pena ativar a integração do GA4 com o BigQuery e dar uma espiada no poder analítico dessa ferramenta!

 

Fim das amostragens

Outro passo importante dado pelo GA4 foi o fim dos dados de amostragem. Isso mesmo, a partir de agora os relatórios passam a utilizar o conjunto integral de dados!

Isso foi possível pois não existe mais qualquer limitação quanto a coleta de dados – legal né?!

Em termos práticos temos um grande benefício quanto a confiabilidade dos relatórios uma vez que a análise pode ser feita sobre dados completos e que retratam a realidade do rastreamento. E mais uma vez vemos o novo GA4 trazendo melhorias em prol de uma maior liberdade para análise dos dados de acordo com a necessidade de cada negócio.

Por outro lado, uma coleta ilimitada de eventos dos nossos sites e aplicativos aumenta a responsabilidade do armazenamento, processamento e análise com performance e segurança para os nossos dados. Isso não te faz lembrar de outra ferramenta já comentada neste conteúdo? Se você lembrou do data warehouse do Google está corretíssimo. O fim das amostragens no GA4 também é um motivador para a extração insights dos seus dados utilizando o BigQuery. Então já vai se preparando para aumentar o seu ecossistema de ferramentas analíticas para levar a sua mensuração de marketing para o próximo nível.

Modo de Depuração (DebugView)

Anteriormente, esta funcionalidade era conhecida apenas pelos usuários do Firebase que realizavam a coleta de dados dos aplicativos de Android ou iOS. Atualmente, o Modo de Depuração (ou DebugView) está disponível para todo mundo que ativar e utilizar o GA4.

No processo de verificação do tagueamento do site que fazíamos anteriormente, contávamos com o modo “Visualizar” (caso utilizássemos o Google Tag Manager para instalação de tags, é claro) na maior parte do tempo. Este modo nos permite visualizar se a tag está disparando ou não, além das informações que foram disparadas junto com ela. Nesta etapa também utilizamos o Inspect filtrando pelo “collect” para vermos os dados que foram enviados ao Google.

Utilizando o Google Tag Manager: Opção de “Visualizar”

Captura de Tela 2021-07-07 às 5.16.00 PMPodemos verificar os eventos ocorridos naquela sessão de teste e quais tags/informações foram disparadas. 

Captura de Tela 2021-07-07 às 5.17.31 PMUtilizando o “Inspecionar” do navegador, podemos filtrar os disparos de eventos da network por “collect”.

Contudo, até agora falamos da conferência se os dados foram enviados ao Google. A grande pergunta que fica é: os dados chegaram em nossa conta do Google Analytics? Para verificar isso nos dias anteriores ao GA4, poderíamos contar com real-time reports para checar dados como eventos e pageviews. Contudo, dados em tempo real do Comércio Eletrônico Avançado e uma forma mais simplificada, direta e ad-hoc não estava disponível. Os usuários, geralmente, bolavam artimanhas para conseguir essas verificações. Em resumo, para verificarmos os dados que chegaram ao Google Analytics, tínhamos que esperar algumas horas para os dados serem apresentados nos relatórios padrão.

Com o Modo de Depuração, conseguimos ver os eventos e informações chegando em tempo real (na verdade, com os atrasos de alguns segundos, podendo demorar até cerca de um minuto). Com este nível de agilidade para validar que a informação chegou no Google Analytics, temos a possiblidade de aumentar a qualidade e confiabilidade no tagueamento. Neste processo conseguimos, inclusive, verificar dados e parâmetros recebidos naquele hit.

Captura de Tela 2021-07-07 às 5.18.19 PMPara encontrar a funcionalidade de DebugView, vá até o final da sua coluna à esquerda na página principal da propriedade do GA4.

 Captura de Tela 2021-07-07 às 5.19.22 PM

Observação: para os dados de nossos eventos aparecerem aqui, utilizamos o modo “Visualizar” do Google Tag Manager.

Captura de Tela 2021-07-07 às 5.20.16 PMInformações chegando em tempo real (delay de segundos) no Google Analytics

Captura de Tela 2021-07-07 às 5.21.31 PMAo clicar em um evento específico, podemos ter mais detalhes sobre ele

Maior flexibilidade em eventos customizados – Sem mais Category, Action, Label e Value nos eventos

Uma das mudanças mais significativas que pode afetar desde a implementação técnica do tagueamento até a interpretação dos dados pelo time dos analistas pode ser a extinção do “category/action/label/value” nos eventos coletados pelo Google Analytics. Anteriormente, tínhamos estas dimensões disponíveis para enviar dados no momento do hit:

  • Event Category (obrigatório)
  • Event Action (obrigatório)
  • Event Label (opcional)
  • Event Value (opcional)

Com a chegada do GA4, está disponível a possibilidade de implementar até 500 eventos com nomes distintos e cada evento com até 25 parâmetros personalizáveis (obs.: valores e dados obtidos no momento da escrita deste artigo). Isso significa que podemos dar o nome que quisermos para algum evento, podemos escolher se iremos ou não mandar parâmetros personalizados (com nomes personalizados) e se vamos utilizar esse evento “marcado como conversão” dentro do Google Analytics. Por exemplo:

  • Nome do evento: Clique_Botao_Produto_Importante
  • nome_produto: produto XYZ
  • caracteristica_produto: tamanho M

Vale salientar que há informações e dimensões coletadas automaticamente no envio de eventos personalizados para o GA4. Outro detalhe importante são os eventos coletados automaticamente.  Para saber mais, confira a documentação oficial.

 

Finalizando

Conforme falamos em textos anteriores quando o GA4 estava em Beta, se seu negócio possui uma propriedade Google Analytics tradicional instalada, a recomendação é continuar usando e explorar os recursos do GA4 paralelamente. Desta maneira, a transição para o GA4 como fonte definitiva da verdade será, com toda certeza, mais suave. Para mais detalhes, podemos conferir os documentos oficiais do Google.

Gustavo Zimpel

Formado em Sistemas de Informação, Gustavo é Engenheiro de Dados da i-Cherry. Atua com TI a mais de dez anos, com experiência em análise e desenvolvimento de sistemas, bancos de dados, BI e engenharia. Atualmente segue mergulhado no mundo dos dados e é apaixonado por isso. Mountain-biker, aventureiro, entusiasta das novas tecnologias e seus impactos no dia a dia das pessoas.

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