Podstawowe funkcje i zastosowania Google Analytics
Jednym z największych atutów Google Analytics jest różnorodność raportów, które pozwalają zrozumieć, jak użytkownicy zachowują się w obrębie strony lub aplikacji. Począwszy od najprostszych danych – takich jak liczba sesji i unikalnych użytkowników – aż po zaawansowane raporty kohortowe i atrybucyjne, wszystko to jest podane w przystępnej formie dashboardów i wykresów. Dla osoby rozpoczynającej przygodę z analityką wystarczy kilka minut, by sprawdzić, skąd pochodzą odwiedzający (np. organiczne wyniki wyszukiwania, kampanie e-mail, płatne reklamy) oraz jakie podstrony cieszą się największym zainteresowaniem. Te podstawowe informacje często stanowią pierwszy krok do bardziej świadomego planowania treści i kampanii marketingowych. Z kolei doświadczeni marketerzy czy analitycy doceniają rozbudowane funkcje, takie jak segmentacja odbiorców na podstawie zachowań, konfiguracja niestandardowych wymiarów i metryk czy śledzenie konwersji wielokanałowych (Multichannel Funnels).
W praktyce Google Analytics można wykorzystać na wiele sposobów. Niektóre firmy skupiają się głównie na optymalizacji ścieżki zakupowej w sklepie internetowym, analizując, na którym etapie koszyka klienci najczęściej rezygnują. Wnioski z takiej analizy prowadzą do usprawnień interfejsu, uproszczenia formularzy czy wyeliminowania potencjalnych błędów technicznych. Inne przedsiębiorstwa stawiają na marketing treści (content marketing) i chcą wiedzieć, jakie artykuły na blogu generują najdłuższy czas spędzony w witrynie bądź zachęcają do dalszych interakcji. Dzięki Google Analytics można przykładowo sprawdzić, ile osób przeszło z bloga do zakładki z ofertą lub pobrało plik PDF z e-bookiem. Na tej podstawie optymalizuje się content, tak by jeszcze skuteczniej zaspokajał potrzeby odbiorców.
Z perspektywy SEO i pozycjonowania, dostępne w Google Analytics dane pozwalają mierzyć skuteczność ruchu organicznego. Choć platforma nie zdradza już słów kluczowych (z powodu polityki bezpieczeństwa wyszukiwarki), to i tak wskazuje, jak duży procent ruchu pochodzi z wyników organicznych oraz jakie strony docelowe są najczęściej odwiedzane z wyszukiwarki Google. Po połączeniu z Search Console można zyskać jeszcze szerszy obraz – łączyć dane o pozycjach słów kluczowych z rzeczywistym ruchem i współczynnikiem odrzuceń, co umożliwia weryfikowanie, czy optymalizacja treści przekłada się na wzrost konwersji.
Dla wielu biznesów kluczową funkcją pozostaje śledzenie zdarzeń (events). Za pomocą krótkiego fragmentu kodu można zdefiniować w Google Analytics, że chcemy monitorować kliknięcia w określone elementy strony, np. przyciski pobrania katalogu, odtwarzanie wideo czy formularz zapisów na newsletter. Wówczas w raportach widzimy dokładnie, ile osób wykonało dany „cel” (goal) i w jakim kontekście. Tak precyzyjna wiedza umożliwia ocenę efektywności layoutu, przycisków CTA (Call to Action) czy nawet doboru kolorystyki. Marketingowcy mogą na przykład testować różne warianty przycisku „Kup teraz” i sprawdzać, który kolor lub tekst generuje więcej kliknięć. Wspomniany mechanizm można łączyć z testami A/B, tworząc iteracyjne kampanie zwiększające współczynnik konwersji (CRO).
W ramach listy najważniejszych funkcji warto wymienić także zaawansowaną segmentację użytkowników. Standardowo Google Analytics oferuje domyślne segmenty, np. nowi vs. powracający użytkownicy, ruch mobilny vs. desktopowy, odwiedziny z określonej kampanii. Jednak można też samemu tworzyć segmenty na podstawie niemal dowolnych kryteriów – np. osób, które odwiedziły stronę produktową więcej niż 3 razy w ciągu tygodnia, ale nie dokonały zakupu, albo odwiedzających, którzy do witryny trafili w godzinach wieczornych. Analizując takie grupy, odkrywamy, jak różne typy odbiorców zachowują się w obrębie witryny, co pozwala tworzyć spersonalizowane kampanie remarketingowe lub dopasowane treści.
Kolejnym obszarem jest ecommerce tracking, czyli funkcja śledzenia transakcji w sklepach online. Dzięki niej Google Analytics zbiera dane o sprzedawanych produktach, wartości zamówień, a nawet przepływach w koszyku. To cenna informacja dla właścicieli e-commerce, gdyż pozwala śledzić wskaźnik konwersji, średnią wartość koszyka, a także odkrywać najpopularniejsze produkty. W bardziej zaawansowanej wersji (Enhanced Ecommerce) da się monitorować każdy etap ścieżki zakupowej – od wyświetlenia listy produktów, przez dodanie do koszyka, aż po finalizację płatności. W wyniku tak dogłębnej analizy handlowcy wiedzą, jak optymalizować asortyment i jakie wprowadzać promocje, by zwiększać sprzedaż.
W praktyce, Google Analytics to nie tylko suchy zbiór danych, ale i cenne narzędzie wspierające decyzje biznesowe. W dobie konkurencyjnego rynku online niemożliwe jest skuteczne pozyskiwanie klientów bez monitoringu i ciągłej optymalizacji serwisu. GA (skrót stosowany w branży) można wykorzystywać w dowolnej branży – od blogów i portali informacyjnych, przez e-sklepy, po platformy streamingowe czy serwisy B2B, prowadzące złożone strategie content marketingowe. Wszędzie tam, gdzie ruch internetowy jest wartością i istnieje potrzeba pomiaru efektywności, Google Analytics staje się kluczowym elementem infrastruktury marketingu cyfrowego.
Wdrażanie i konfiguracja Google Analytics
Choć Google Analytics może wydawać się narzędziem kompleksowym i zaawansowanym, jego wdrożenie do podstawowych zastosowań nie musi być skomplikowane. Pierwszym krokiem jest założenie konta w Google (o ile jeszcze go nie posiadamy) i utworzenie usługi Analytics w panelu administracyjnym. Następnie otrzymujemy unikalny identyfikator (tzw. kod śledzenia), który należy umieścić w kodzie źródłowym naszej strony internetowej. Najczęściej wkleja się go tuż przed zamknięciem znacznika
lub w sekcji body, w zależności od używanej wersji Google Analytics. Po tej operacji, w ciągu kilkunastu minut system zaczyna gromadzić dane o wizytach.Jeżeli ktoś nie chce lub nie potrafi bezpośrednio edytować kodu strony, często stosuje się Google Tag Manager. Wystarczy zainstalować na stronie kontener GTM, a następnie w samym interfejsie Menedżera Tagów utworzyć tag Google Analytics. To rozwiązanie jest wygodne w sytuacjach, gdy planujemy w przyszłości dodawać więcej skryptów i chcemy uniknąć ingerowania w pliki witryny za każdym razem. W Tag Managerze wprowadzamy identyfikator GA, ustawiamy regułę wywołania na wszystkich stronach (All Pages) i publikujemy zmiany. W efekcie narzędzie zaczyna rejestrować wizyty, a my mamy spokój z ręcznymi modyfikacjami kodu.
Wdrożenie Google Analytics w sklepie internetowym może wymagać uruchomienia modułu ecommerce. W popularnych platformach typu WooCommerce, PrestaShop czy Magento często istnieją gotowe wtyczki, które pozwalają zintegrować koszyk i transakcje z Analytics bez większego nakładu pracy programistycznej. Po aktywacji wtyczki i skonfigurowaniu identyfikatora GA, system będzie przesyłał informacje o produktach, kwotach i statusie zakupów. Taka instalacja to podstawa do analizy efektywności marketingu w e-handlu, bo bez niej niewiele dowiemy się o realnych przychodach ani rentowności kampanii.
Podczas konfiguracji kluczowe jest ustawienie strefy czasowej i domeny raportowania tak, by dane zgadzały się z naszym realnym czasem działalności. Dzięki temu unikamy nieporozumień w raportach – np. w e-commerce, w którym sprzedaż jest podzielona dobami. W panelu administracyjnym decydujemy także o maskowaniu adresów IP (co bywa ważne pod kątem RODO), wykluczaniu ruchu z niektórych domen (np. domen partnerów, które generują ruch niewłaściwego pochodzenia), czy wreszcie przypisywaniu praw do konta różnym współpracownikom.
Po uruchomieniu GA warto skonfigurować tzw. cele (Goals). Mogą one odnosić się do wypełnienia formularza kontaktowego, subskrypcji newslettera, przesłania pliku, czy też odwiedzenia określonej podstrony (np. /thank-you). Definiując cele, określamy, jakie działania odwiedzających uważamy za konwersję, czyli istotne dla naszego biznesu. Potem w raportach konwersji widać, które kanały (organiczne, płatne, społecznościowe) generują najwięcej realizacji tych celów. W praktyce pozwala to podejmować decyzje, gdzie inwestować budżet reklamowy lub jak kształtować content, by zwiększać liczbę kluczowych akcji użytkowników.
Jeżeli zamierzamy korzystać z bardziej zaawansowanych funkcji, warto rozważyć wdrożenie najnowszej wersji – Google Analytics 4. Wnosi ona inne podejście do mierzenia zdarzeń, bardziej zorientowane na user-centric (użytkownika) niż na sesje. Mimo że do niedawna panował jeszcze stary model Universal Analytics, Google zapowiedziało przejście na GA4 jako domyślne rozwiązanie, przez co w perspektywie kolejnych miesięcy i lat to ta wersja będzie rozwijana. Konfiguracja GA4 wymaga innego oznaczania zdarzeń, co bywa wyzwaniem dla osób przyzwyczajonych do starego systemu, jednak w zamian oferuje bardziej precyzyjne raporty cross-device, integrację z BigQuery i lepsze możliwości modelowania.
Dodatkową czynnością podczas wdrażania bywa wykluczanie adresów IP własnego biura czy domu, by nie zaburzać statystyk ruchem wewnętrznym. Można to zrobić przy pomocy filtrów w panelu administracyjnym Google Analytics. Trzeba jednak pamiętać, że filtry są nieodwracalne (wpływają na dane zebrane w ramach konkretnego widoku). Często stosuje się więc kilka widoków: surowy (Raw), w którym nie ma żadnych filtrów, testowy (Test) i właściwy (Production). Taki system pozwala bezpiecznie testować nowe reguły, by nie uszkodzić głównych danych.
Wreszcie, po zakończonym wdrożeniu warto sprawdzić poprawność zbieranych danych. Można skorzystać z trybu podglądu w Google Tag Manager (jeśli go używamy) albo monitorować raport czasu rzeczywistego w Analytics, by zobaczyć, czy odsłony i zdarzenia rejestrują się przy przechodzeniu po stronie. Nierzadko pojawiają się drobne pomyłki – np. wysyłanie kilku zdarzeń jednocześnie, brak tagu na niektórych podstronach, czy niewłaściwe atrybuty w linkach do kampanii (UTM). Wczesne wyłapanie błędów zapobiega późniejszemu chaosowi w raportach.
Dobrą praktyką jest też dokumentowanie całego procesu wdrożenia – co i dlaczego skonfigurowaliśmy, jakie cele definiowaliśmy, które filtry wprowadziliśmy. W większych zespołach marketingowych czy IT przydaje się to w momencie, gdy do projektu dołączają nowi ludzie. Dzięki spisanemu procesowi unikają domysłów i wiedzą, że parametry wdrożenia zostały zaplanowane w określony sposób. W efekcie można szybciej reagować na zmiany w strategii bądź optymalizować wskaźniki kluczowe dla biznesu.
Integracje i zaawansowane analizy w Google Analytics
Współczesne firmy coraz częściej opierają swoje procesy decyzyjne na danych z różnych źródeł, co oznacza, że Google Analytics zwykle nie pracuje w oderwaniu od reszty ekosystemu marketingowego i e-biznesowego. Jedną z najpopularniejszych integracji jest połączenie GA z Google Ads. Dzięki temu reklamy prowadzone w sieci wyszukiwania czy w sieci reklamowej Google można śledzić pod kątem konwersji, kosztu pozyskania klienta i zwrotu z inwestycji (ROAS). Raporty w Analytics precyzyjnie pokazują, jak użytkownicy pozyskani przez kampanie Ads poruszali się po stronie, czy dokonali zakupu, a jeśli tak – jaką mieli wartość transakcji. Marketerzy mogą też tworzyć listy odbiorców w GA i używać ich w Ads, kierując reklamy do osób, które np. odwiedziły stronę w ciągu ostatnich 7 dni, ale nic nie kupiły.
Kolejną istotną integracją jest Search Console. Jak wiadomo, Google Analytics nie ujawnia już słów kluczowych, przez które użytkownicy weszli na stronę w wyszukiwarce (poza niewielkim odsetkiem tzw. not provided). Jednak dzięki Search Console da się uzyskać pewien wgląd w zapytania, wyświetlenia i pozycje witryny w wynikach organicznych. Zestawienie tych danych z faktycznymi odwiedzinami i konwersjami w GA daje pełniejszy obraz skuteczności SEO. Możemy zobaczyć, które frazy generują najwięcej kliknięć, a które – pomimo wysokich pozycji – nie przekładają się na ruch, bo np. tytuły i opisy meta nie są wystarczająco atrakcyjne.
Dla branży e-commerce jedną z najbardziej zaawansowanych funkcji jest Enhanced Ecommerce, czyli rozszerzony moduł do śledzenia zachowań zakupowych. Pozwala on monitorować nie tylko finalne transakcje, ale i kroki w ścieżce: wyświetlanie list produktów, kliknięcia w konkretny towar, dodanie do koszyka, przegląd w koszyku, przejście do kasy i dokonanie płatności. Analiza tych etapów daje marketerom wgląd w tzw. lejek zakupowy i pozwala identyfikować punkty, w których klienci najczęściej rezygnują. Zwiększa się przez to świadomość, czy potrzebna jest optymalizacja opisów produktów, poprawa szybkości ładowania strony koszyka, czy może usprawnienie metod płatności.
Google Analytics oferuje także zaawansowane opcje raportowania wielokanałowego (Multi-Channel Funnels). Dzięki nim można śledzić ścieżkę użytkownika przez różne kanały, zanim dokona on konwersji. Dla przykładu: jedna osoba mogła najpierw trafić na stronę przez wyszukiwarkę organiczną, potem wrócić przez newsletter, a ostatecznie dokonać zakupu po kliknięciu w reklamę remarketingową. Raporty MCF pozwalają zobaczyć sekwencję kanałów i przypisać konwersji większe znaczenie kanałom „asystującym” (czyli tym, które pojawiły się w ścieżce, ale nie były ostatnim kliknięciem). To ważne, bo standardowy model atrybucji last-click przypisuje całą zasługę za sprzedaż kanałowi końcowemu, co często nie oddaje rzeczywistej roli innych źródeł ruchu.
Dla jeszcze głębszych analiz firma Google udostępnia integrację z BigQuery, ale jest to opcja raczej dla specjalistów i dużych witryn generujących setki tysięcy sesji miesięcznie. Pozwala na eksport surowych danych z Google Analytics do hurtowni w chmurze i poddawanie ich kwerendom SQL lub analizom machine learning. W tym kontekście mowa już o GA4 (Google Analytics 4), gdzie generowanie surowych zdarzeń i wysyłanie ich do BigQuery stało się łatwiejsze. W rezultacie korporacje czy zaawansowane startupy mogą łączyć dane z Analytics z innymi źródłami, tworząc spersonalizowane modele predykcyjne bądź staranne analizy retencji użytkowników.
W praktyce, najwięcej firm korzysta jednak z bardziej „zwyczajnych” integracji, np. Google Tag Manager czy CRM, aby łączyć dane offline z danymi online. Możliwe jest na przykład wgrywanie do GA tzw. importu danych (Data Import), gdzie dopasowujemy identyfikatory transakcji do rzeczywistych obrotów w systemie księgowym. W ten sposób w raportach mamy zbliżoną do realiów wartość sprzedaży, co bywa przydatne przy rozliczaniu prowizji dla partnerów czy sprawdzaniu rentowności kampanii.
Z punktu widzenia codziennej pracy analityka czy marketera, Google Analytics to centrum dowodzenia, w którym zbiega się wiele wątków: ruch organiczny, kampanie Ads, newslettery, media społecznościowe, linki zewnętrzne, afiliacje i wiele innych. Rzetelna konfiguracja i wykorzystanie wszystkich możliwości integracyjnych pozwalają nie tylko śledzić wskaźniki w jednym narzędziu, ale i wnioskować o pewnych ukrytych korelacjach. Przykładowo, jeśli nagle rośnie nam ruch direct (bezpośredni), a jednocześnie widzimy w social mediach duże zaangażowanie wokół nowej kampanii, może to oznaczać, że część użytkowników wchodzi na stronę przez ręczne wpisanie URL, zainspirowana postem w mediach. Bez danych analitycznych w jednym miejscu trudno byłoby takie zjawisko uchwycić.
Wreszcie, Google Analytics można połączyć z systemami do automatyzacji marketingu, np. HubSpot, MailChimp czy ActiveCampaign. Gdy wiemy, jakie akcje podjęli użytkownicy w obrębie strony, możemy w tych platformach wyzwalać odpowiednie reguły, np. wysyłać e-maila z rabatem, jeśli ktoś dodał produkt do koszyka, ale nie dokonał transakcji. W ten sposób dane analityczne nabierają wymiaru operacyjnego – służą do dynamicznego sterowania komunikacją z klientami.
Podsumowując, Google Analytics to nie tylko zespół podstawowych raportów o liczbie użytkowników i współczynniku odrzuceń, ale potężne narzędzie, które może stanowić centralny element całego ekosystemu marketingowego. Jego integracja z Ads, Search Console, e-commerce i innymi platformami otwiera drzwi do wszechstronnych analiz, a tym samym do lepszych, bardziej świadomych decyzji wpływających na sukces w sieci.