Google Analytics 4 – co zmienił w podejściu do danych

Przesiadka z Universal Analytics na Google Analytics 4 stała się jednym z najbardziej znaczących wstrząsów w świecie analityki marketingowej. GA4 nie jest aktualizacją, ale zupełnie nowym sposobem myślenia o danych: odchodzimy od sesji na rzecz zdarzeń, od raportów „z pudełka” do elastycznego modelu analizy, a od ciasteczek i last-click do podejścia opartego na modelowaniu i prywatności. To zmienia nie tylko narzędzia, ale i sposób, w jaki planujemy oraz mierzymy marketing na danych.

Event-first: jak GA4 zmienił logikę zbierania danych

Odejście od sesji na rzecz zdarzeń

Universal Analytics budował obraz użytkownika głównie wokół sesji – serii odsłon i działań w określonym przedziale czasowym. Google Analytics 4 całkowicie zmienia tę logikę, stawiając w centrum pojedyncze zdarzenie. Każde działanie użytkownika – odsłona, kliknięcie, scroll, pobranie pliku, wyświetlenie video – może być modelowane jako event z dodatkowymi parametrami.

Taki model pozwala na znacznie większą elastyczność. Zdarzenia nie są już tylko „korektą” standardowych odsłon, ale główną jednostką informacji o zachowaniu użytkownika. Dzięki temu można bardzo precyzyjnie odwzorować ścieżkę: od pierwszego kontaktu z marką, przez zaangażowanie w treści, aż po konwersję i działania posprzedażowe.

Dla zespołów marketingowych oznacza to przejście z analizy „ile sesji, ile odsłon” do pytań: jak często występuje konkretne zachowanie, jak wygląda sekwencja zdarzeń prowadzących do zakupu, które interakcje budują długoterminową wartość klienta.

Parametry i tworzenie własnego słownika zdarzeń

W GA4 niemal każde zdarzenie może zostać wzbogacone o parametry, które tworzą swego rodzaju słownik biznesowy. Możemy dodawać informacje o typie produktu, kategorii treści, segmencie użytkownika, rodzaju kampanii, poziomie zaangażowania czy etapie lejka.

To przesuwa odpowiedzialność za strukturę danych na organizację. Zamiast ograniczać się do kilku standardowych celów, firmy projektują własny schemat eventów i parametrów, dostosowany do modelu biznesowego. To fundament dla data-driven marketingu: dane nie są przypadkową mieszanką zdarzeń, ale odzwierciedleniem kluczowych procesów – sprzedaży, retencji, lojalności, rekomendacji.

W praktyce oznacza to konieczność stworzenia dokumentacji: listy zdarzeń, opisów parametrów, reguł nazewnictwa. Im lepiej zaprojektowany jest ten słownik, tym łatwiej później budować zaawansowane raporty, segmenty oraz modele atrybucji.

Nowy sposób myślenia o konwersjach

W Universal Analytics konwersje były celem – często definiowanym raz i niemal niezmienianym przez lata. W GA4 konwersją może stać się dowolne zdarzenie. Z jednej strony upraszcza to konfigurację, z drugiej wymaga bardziej świadomego podejścia do projektowania lejka.

Marketing na danych zaczyna w większym stopniu korzystać z „miękkich” konwersji: zapis do newslettera, obejrzenie określonego procentu video, interakcja z kalkulatorem, dodanie produktu do listy życzeń. Każde z tych zachowań można oznaczyć jako konwersję pośrednią, która pomaga mierzyć wpływ działań top- i mid-funnel na przyszłą sprzedaż.

Tym samym GA4 wspiera odejście od prostego patrzenia na „sprzedaż tu i teraz” na rzecz tworzenia modeli, w których mierzymy całą ścieżkę wartości użytkownika – od pierwszego kontaktu do wielokrotnych zakupów.

Przeniesienie ciężaru z gotowych raportów na eksploracje

Model eventowy idzie w parze z większym naciskiem na eksploracje danych. Standardowe raporty są w GA4 celowo ograniczone – narzędzie zakłada, że zaawansowane firmy i tak będą budować własne układy analityczne. Funkcja Explorations pozwala tworzyć analizy ścieżek, lejków, kohort czy segmentów w znacznie bardziej elastyczny sposób niż w UA.

Zmiana jest tu zasadnicza: z pasywnego „korzystania z gotowych raportów” przechodzimy do aktywnej pracy z danymi. Zespoły marketingowe muszą umieć sformułować pytanie analityczne, przekształcić je w strukturę raportu, a następnie iteracyjnie dopracowywać wnioski. To przesuwa rolę analityki z funkcji pomocniczej do roli strategicznego partnera.

Mierzenie pełnej ścieżki użytkownika: od cross-device do aplikacji

Połączenie web i app w jednym strumieniu danych

Jedną z najistotniejszych zmian w GA4 jest możliwość naturalnego połączenia danych z serwisu www i aplikacji mobilnej. Zamiast dwóch oddzielnych usług, otrzymujemy jeden strumień danych, w którym użytkownik może poruszać się między kanałami, a jego zachowania są spójnie rejestrowane.

Dla marketingu oznacza to przejście z myślenia w kategoriach „kanałów” (strona, aplikacja, sklep offline) do myślenia w kategoriach „podróży klienta”. Widzimy, że użytkownik odkrywa markę na mobile web, przegląda ofertę w aplikacji, a finalnie dokonuje zakupu na desktopie. Z perspektywy planowania kampanii to ogromna zmiana: decyzje o budżecie można podejmować z uwzględnieniem rzeczywistego wpływu każdego z punktów styku.

Identyfikacja użytkownika i łączenie tożsamości

GA4 wprowadza bardziej rozbudowany model identyfikacji: User-ID, Google Signals oraz dane z ciasteczek łączą się w jeden system, który stara się rozpoznać tego samego użytkownika na różnych urządzeniach. Nawet jeśli część danych jest estymowana, zyskujemy znacznie pełniejszy obraz zachowania klienta.

Praktycznym skutkiem jest lepsze liczenie metryk takich jak liczba unikalnych użytkowników, częstotliwość zakupów, liczba wizyt przed konwersją. Z perspektywy marketingu opartego na danych pozwala to tworzyć dokładniejsze segmenty: klienci jednorazowi, powracający, wysokiej wartości (high LTV), użytkownicy „uśpieni”.

Analiza lejka i kohort w ujęciu cross-platform

Funkcje eksploracji w GA4 umożliwiają budowanie lejków, które śledzą przejścia między krokami niezależnie od urządzenia. Możemy zobaczyć, ile osób odkryło produkt w aplikacji, dodało do koszyka na stronie mobilnej, a sfinalizowało transakcję na desktopie. Tego typu analiza była w UA znacznie trudniejsza.

Dodatkowo moduł kohort pozwala analizować zachowania grup użytkowników pozyskanych w danym okresie lub z konkretnej kampanii. Możemy więc obserwować, jak zachowują się użytkownicy z kampanii organicznych w porównaniu z płatnymi, czy użytkownicy aplikacji różnią się pod względem retencji i wartości koszyka od tych, którzy korzystają wyłącznie z wersji web.

To pomaga w podejmowaniu decyzji budżetowych: czy inwestować więcej w działania aplikacyjne, czy w ruch webowy; które kanały przyciągają użytkowników o najwyższym LTV; gdzie pojawiają się „dziury” w lejku, które wymagają optymalizacji UX.

Customowa definicja zaangażowania

GA4 odchodzi od prostych miar typu współczynnik odrzuceń na rzecz bardziej złożonych wskaźników zaangażowania. Domyślna definicja „zaangażowanej sesji” opiera się m.in. na czasie spędzonym na stronie, liczbie zdarzeń oraz wystąpieniu konwersji, ale tę logikę można dostosować do specyfiki biznesu.

Dla marketingu na danych oznacza to, że KPI nie są już jednym uniwersalnym standardem, ale odzwierciedleniem realnej wartości zachowania na danej platformie. Długi czas w aplikacji edukacyjnej będzie pozytywnym sygnałem, ale ten sam czas na stronie supportu może sugerować problem. GA4 pozwala zdefiniować, co w danym kontekście oznacza „dobrą” interakcję.

Prywatność, modelowanie danych i odejście od 100% pomiaru

Era ograniczonych ciasteczek i znikającego third-party data

GA4 powstał w odpowiedzi na rosnące ograniczenia w zakresie prywatności: RODO, blokowanie ciasteczek, mechanizmy ITP w przeglądarkach, wymogi zgód użytkowników. Universal Analytics był projektowany w czasach, gdy założenie „mierzymy prawie wszystko” było nadal w dużej mierze prawdziwe. Obecnie jest to iluzja.

Google Analytics 4 otwarcie zakłada, że nie wszystkie dane będą dostępne. Część zdarzeń nie zostanie zarejestrowana z powodu braku zgody lub blokad technicznych, a narzędzie będzie musiało uciekać się do szacowania i modelowania danych. To zmusza marketerów do zaakceptowania, że wyniki są obarczone niepewnością.

Modelowanie konwersji i luki w danych

Jednym z najbardziej widocznych efektów tego podejścia są modelowane konwersje. GA4 wykorzystuje dane z użytkowników, którzy wyrazili zgodę na śledzenie, aby oszacować zachowania tych, którzy zgody nie dali. Modelowanie dotyczy m.in. kliknięć w reklamy, które mogły prowadzić do konwersji, ale z powodu blokad nie są bezpośrednio widoczne.

Z perspektywy marketingu na danych oznacza to konieczność pracy z danymi probabilistycznymi. Wyniki kampanii nie są prostą sumą zmierzonych zdarzeń, lecz kombinacją twardych obserwacji i szacunków. Zmienia się sposób interpretacji raportów: większy nacisk kładzie się na trendy, relacje między kanałami i wielkość efektów, a mniejszy na pojedyncze liczby.

Kontrola nad przechowywaniem i anonimizacją danych

GA4 wprowadza bardziej granularne ustawienia dotyczące retencji danych, anonimizacji adresów IP, a także integracji z Consent Mode. Firmy mogą dopasować konfigurację do własnych polityk prywatności i wymogów prawnych. To ważne zwłaszcza dla organizacji działających na wielu rynkach, gdzie regulacje mogą się różnić.

Tym samym odpowiedzialność za zgodność z prawem przechodzi częściowo z działu IT na połączone siły marketingu, prawników i specjalistów ds. danych. Decyzje o tym, jak długo przechowywać dane, w jakim stopniu je agregować i kiedy je usuwać, stają się elementem strategii marketingowej, a nie tylko „technicznym ustawieniem”.

Nowe kompetencje: od „mierzenia wszystkiego” do zarządzania ryzykiem danych

GA4 wymusza zmianę kultury pracy z danymi. Zamiast dążyć do maksymalnej szczegółowości, firmy muszą nauczyć się zadawać pytania: jakich danych naprawdę potrzebujemy, do czego będziemy ich używać, jakie ryzyka niesie ich przechowywanie? Zamiast ślepo przyjmować domyślne ustawienia, konieczne jest podejmowanie decyzji biznesowych na styku prywatności i efektywności.

W tym kontekście rola specjalistów marketingu przesuwa się w stronę architektów danych: osoby odpowiedzialne za kampanie muszą rozumieć wpływ regulacji prawnych na raporty, znaczenie braków w danych oraz ograniczenia modeli atrybucji. Bez tej świadomości łatwo o wyciąganie mylnych wniosków i błędne decyzje budżetowe.

Atrybucja, integracje i data-driven marketing w praktyce GA4

Odejście od last-click na rzecz atrybucji danych

Universal Analytics domyślnie promował podejście last-click, w którym ostatni kanał przed konwersją zbierał większość zasług. GA4 kładzie większy nacisk na modele data-driven, wykorzystujące machine learning do przypisywania udziału w konwersji poszczególnym punktom styku, na podstawie ich statystycznego wpływu na wynik.

To fundamentalna zmiana dla planowania mediów. Kanały górnego lejka – kampanie wideo, content, działania w social media – zyskują bardziej sprawiedliwy udział w konwersjach, co ułatwia obronę budżetów. Jednocześnie widać lepiej, które kampanie retargetingowe rzeczywiście domykają transakcje, a które jedynie „podpinają się” pod ruch, który i tak by skonwertował.

Integracja z Google Ads i optymalizacja kampanii

GA4 jest głęboko zintegrowany z ekosystemem reklamowym Google. Import konwersji, list odbiorców i zdarzeń pozwala na bardziej precyzyjne sterowanie strategiami biddingowymi w Google Ads. Szczególnie ważna jest możliwość eksportu zdarzeń opartych na jakości użytkownika, takich jak zaangażowanie, mikrokonwersje czy predykcje wartości.

Dzięki temu kampanie mogą optymalizować się nie tylko pod prostą sprzedaż, ale również pod długoterminową wartość klienta. Modele inteligentnego określania stawek korzystają z dodatkowych sygnałów, dzięki czemu lepiej odróżniają użytkowników z dużym potencjałem od tych, którzy prawdopodobnie dokonają tylko jednorazowego, niskiego zakupu.

Eksport do BigQuery i budowa własnych ekosystemów danych

Jedną z najbardziej przełomowych funkcji GA4 jest natywna integracja z BigQuery dostępna również dla bezpłatnych kont. Pozwala to na codzienny eksport surowych danych do hurtowni, gdzie można je łączyć z innymi źródłami: CRM, systemami transakcyjnymi, marketing automation, platformami reklamowymi spoza ekosystemu Google.

To otwiera drogę do budowy własnych modeli atrybucji, segmentacji i predykcji. Zespoły data science mogą tworzyć zaawansowane analizy, które wykraczają poza możliwości interfejsu GA4 – od modeli CLV, przez scoring leadów, po analizy koszyka i rekomendacje produktowe. GA4 staje się wtedy nie tyle „narzędziem do raportów”, co bramą do pełnego ekosystemu danych marketingowych.

Nowa rola analityki w organizacji marketingowej

Zmiany wprowadzone przez GA4 wymuszają przedefiniowanie roli analityki w strukturze firmy. Zamiast odrębnego „działu od raportów” pojawia się potrzeba ścisłej współpracy między analitykami, marketerami, zespołami produktowymi i IT. Projektowanie eventów, interpretacja kohort, konfiguracja atrybucji – to działania, które wymagają zrozumienia zarówno biznesu, jak i technologii.

Marketing na danych w erze GA4 staje się procesem ciągłym: konfiguracja, zbieranie, weryfikacja jakości, analiza, testowanie hipotez, wdrażanie zmian w kampaniach i produkcie, ponowny pomiar. Narzędzie wymusza iteracyjność – nie ma już komfortu „jednorazowego wdrożenia”, po którym można spokojnie korzystać z gotowych zestawień.

W efekcie organizacje, które poważnie traktują dane, budują wokół GA4 całe środowisko: data governance, słowniki zdarzeń, pipeline’y integracyjne, procesy przeglądu konfiguracji i standardy raportowania. To nie tylko zmiana platformy analitycznej, ale transformacja sposobu myślenia o tym, jak dane wspierają strategię marketingu, produkt i całą firmę.