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Ventajas y desventajas de Google Analytics 4 vs. Universal

Ventajas y desventajas de Google Analytics 4 vs. Universal

El cambio de funcionamiento de herramientas como GA4 o Universal condicionan enormemente el éxito de una empresa actual debido al gran peso de la analítica web en la optimización de las estratégias de marketing y ventas. Por este motivo, como profesionales del sector, es necesario conocer todas las ventajas, desventajas y novedades que trae la actualización del servicio de analítica web más utilizado del mundo.

Prestaciones de Google Analytics 4

Google Analytics 4 coincide con Universal, su versión anterior, en que es especialmente interesante para las empresas con modelos end to end, al seguir permitiendo controlar, analizar y entender el Customer Journey completo de forma eficaz. Así como acceder a todo el ecosistema de una empresa desde cualquier dispositivo, favoreciendo el perfeccionamiento del funnel de ventas para lograr una conversión mayor.

A continuación, se exponen los principales motivos que hacen de GA4 la herramienta de analítica web más útil para los profesionales del SEO y las mediciones:

  • Es una versión basada en tres pilares clave:
    • Firebase Analytics: Introduce el nuevo modelo de datos orientados a los eventos (event-driven data model) que miden de una manera mucho más precisa el comportamiento de los usuarios entre la WEB y APP.
    • Google Signals: sirve para medir entre dispositivos a todos los usuarios que naveguen logueados en su cuenta de Google.
    • Google Site tag (gtag): Personalización desde la propia interfaz de Google, sin necesidad de modificar el código de seguimiento.
  • Cumple con la regulación RGPS respetando la privacidad del usuario.
  • Su cross-platform & cross-device permite la medición en detalle a través de Google Signals y User ID de usuarios con sign in.
  • Realiza informes 100% personalizados.
  • Cuenta con nuevas funciones de business intelligence.
  • Tiene analítica predictiva (prediciendo la posibilidad de compra o de abandono y los ingresos de la empresa) e insights automáticos.
  • Posee una mayor visibilidad sobre el impacto en el negocio a través de un modelo de atribución de Data Driven.
  • Se integra automáticamente con ADS y GMP (Google Marketing Platform), y brinda la posibilidad de integrarse con YouTube.

El 1 de julio del 2023, las propiedades de Universal Analytics, la versión anterior de GA4, dejaron de procesar datos. Aún es posible consultar los informes de Universal Analytics, pero los nuevos datos solo se enviarán a las propiedades de Google Analytics 4.

Prestaciones de Google Analytics 4

Diferencias entre Google Analytics 4 y Universal

Google Analytics 4 y Universal Analytics son dos versiones diferentes de una herramienta creada con una única finalidad: analizar los sitios webs para poder optimizarlos. A pesar de su finalidad común, existen una serie de diferencias y novedades que marcan las ventajas y desventajas de Google Analytics 4 respecto a su versión predecesora, Universal. Como aspectos favorables encontramos que:

  1. Mejora el seguimiento multidispositivo.
  2. Cross-platform & cross-device. Tiene una medición más precisa gracias a Google Signals y User ID de usuarios con sign in.
  3. Permite tener la medición de la web y la APP en la misma interfaz de Analytics.
  4. Mide el flujo de navegación del usuario desde distintos dispositivos siempre que esté logueado en su cuenta de Google.
  5. Informes más flexibles y 100% personalizados (por ejemplo: por departamento o por proyecto en función de necesidades).
  6. Analítica predictiva – Machine learning (usuarios con probabilidad de compra, probabilidad de abandono, ingresos previstos).
  7. Desaparecen los objetivos y aparecen las conversiones (máximo 30 por propiedad) (los leads en nuestro negocio).
  8. Importa conversiones a Google Ads para optimizar las campañas basadas en los datos.
  9. Muestra anuncios a usuarios que no hayan completado conversiones mediante la creación de audiencias.
  10. Integración con Big Query (en empresas como Accom, esto favorece mucho al departamento de Data en sus paneles en Power BI).
  11. Herramienta de Debugging para identificar errores a tiempo real en la medición de eventos y conversiones.
  12. Modelo de datos basado en eventos (pasando de estar compuesto por categorías, acción, etiqueta y valor a que cada HIT sea un evento y no haya agrupaciones de ellos).

Por otro lado, Google Analytics 4 presenta una serie de desventajas respecto a Universal:

  1. Precisa de un periodo de aprendizaje inicial más profundo.
  2. Cuenta con limitaciones en la visualización de datos históricos.
  3. Menor compatibilidad con algunas integraciones y herramientas externas que Universal.
  4. Mayor necesidad de configuración personalizada para adaptarse a las necesidades específicas de cada caso.
  5. Configuración inicial más completa y tiempo requerido para adaptarse a los nuevos flujos de trabajo.
  6. Dependencia de los eventos y la implementación correcta de los mismos para obtener datos precisos.
  7. Mayor necesidad de capacitación y actualización constante para aprovechar al máximo las funcionalidades.

Perspectivas de futuro de GA4

Los expertos en SEO de Accom destacan las siguientes características para el futuro de Google Analytics 4:

  • Exportación del Raw Data (datos sin procesar), ya que ofrece la posibilidad de exportar los datos a Big Query de forma sencilla y en pocos pasos.
  • Al contar con su propia herramienta de debugging, permite conocer el motivo por el que, en ocasiones, no se miden algunas conversiones.
  • Cierre de Google Optimize y sus tests A/B. Además, en Septiembre de 2023 los test de Google Optimize pasarán a gestionarse desde Google Analytics 4.
  • Uso del ID de usuario o Google Signals para poder hacer un análisis más exhaustivo respetando la privacidad de los usuarios y sus datos. Preparado para un futuro sin cookies. Asimismo, la anonimización de IPs está activada por defecto.
  • Mejora del rendimiento de las campañas de anuncios y de la comprensión del origen del recorrido de los usuarios y las conversiones gracias a su capacidad de integración con otras herramientas como Big Query, Data Studio y Google Ads.
  • Al apoyar su base en Machine Learning, proporcionará una información muy valiosa que podrá predecir conductas en el usuario y conocer en qué casos las posibilidades de convertir son mayores, optimizando así los CPA.
  • Optimización del proceso del funnel de ventas y mejora de las conversiones a nivel de calidad y cantidad. Gracias a que permite una mejor visión del funnel, garantizando una buena comprensión y análisis de la experiencia de usuario. 

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