Отслеживание кампаний: ограничения Google Analytics 4 (GA4)
Опубликовано: 2023-10-13В быстро меняющемся мире цифрового маркетинга понимание истинного воздействия вашей рекламной кампании имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности. Тем не менее, если полагаться исключительно на Google Analytics (GA), вы можете получить неполную картину успеха вашей кампании. В условиях, когда каждый клик, показ и конверсия могут принести ценную информацию и стимулировать рост, ставки никогда не были так высоки. Ваши рекламные кампании — это больше, чем просто средство для достижения цели; они представляют собой источник жизненной силы вашего присутствия в Интернете, пульсируя силой повышения узнаваемости бренда, стимулирования вовлеченности и увеличения ваших потоков доходов. Пришло время выйти за рамки ограничений GA, чтобы раскрыть весь потенциал ваших маркетинговых усилий и получить полное представление об их влиянии.
Используйте оптимизированные инструменты отчетности, которые станут маяком, который проведет вас через сложный лабиринт маркетинговых данных. Эти инструменты обеспечивают более четкое и целостное представление о ваших кампаниях, позволяя вам раскрыть секреты успеха. Итак, спросите себя: действительно ли вы используете всю мощь своих рекламных кампаний или довольствуетесь лишь беглым представлением об их потенциале?
Ограничения Google Analytics
Google Analytics, несомненно, является краеугольным камнем в цифровом маркетинге и аналитике веб-сайтов. Однако необходимо признать, что этот бесценный инструмент имеет ограничения, которые иногда могут создавать проблемы при точной оценке эффективности ваших рекламных кампаний.
Отсутствие поддержки миграции со стороны Universal Analytics.
Отсутствие поддержки перехода с Universal Analytics (UA) на Google Analytics 4 (GA4) остается серьезной проблемой для предприятий и владельцев веб-сайтов, особенно с учетом того, что UA прекратил сбор новых данных после июля 2023 года. Это ограничение имеет серьезные последствия, поскольку поток исторических данных переход с UA на GA4 больше невозможен. В результате любые идеи или шаблоны, встроенные в уже существующие данные в UA, навсегда отделяются от GA4, что создает серьезные препятствия для вашей организации при поиске единого представления о цифровых операциях.
Отсутствие миграции усложняет выявление и анализ тенденций, корреляций или изменений в поведении пользователей, которые могут охватывать оба набора данных. Чтобы получить полное представление о вашей аудитории и развитии взаимодействия с пользователями, вам может потребоваться экспортировать данные из обеих систем для отдельного анализа. Этот громоздкий и трудоемкий процесс усложняет операционную деятельность, затрудняя возможности принятия решений в режиме реального времени, поскольку исторические и новые потоки данных изолированы, что ограничивает возможность быстрого реагирования на развивающуюся динамику рынка и предпочтения пользователей.
Непоследовательный пользовательский интерфейс
Внедрение другого пользовательского интерфейса в GA4 — это значительное изменение, которое может нарушить рабочие процессы многих пользователей. Хотя новый интерфейс отзывчив и адаптируется к экранам различных размеров, он отличается от знакомой старой версии, что может создать проблемы, особенно для маркетологов, привыкших к предыдущему макету. Изменение формата, размещения меню и общего дизайна может создать кривую обучения, требующую от вас потратить время на переориентацию на новую систему. Этот переходный период может привести к временным сбоям и потенциально повлиять на производительность, поскольку ваш бренд адаптируется к измененному интерфейсу для выполнения рутинных задач и доступа к необходимой информации.
Одна примечательная функция, упущенная в новом интерфейсе GA4, — это столбцы изменяемого размера. В более старой версии у вас была возможность регулировать ширину столбцов в соответствии с конкретными предпочтениями, что позволяло настраивать представление данных. Однако в GA4 эта опция отсутствует, что может расстраивать, если вы ранее полагались на эту функцию для адаптации своего аналитического рабочего пространства к конкретным потребностям.
Отсутствие просмотров отчетов
Еще одним заслуживающим внимания ограничением GA4 является отказ от функциональности представлений , которая была основной в UA, что влияет на то, как ваш бизнес может сегментировать и анализировать данные. В отличие от UA, где вы можете создавать разные представления данных для изоляции определенных сегментов или измерений, GA4 использует другой подход. Вместо представлений GA4 предлагает пользователям создавать дополнительные правила или использовать интеграцию BigQuery для достижения аналогичных функций сегментации и анализа.
Ограничения на специальные параметры и показатели
Специальные параметры и показатели играют ключевую роль в адаптации Google Analytics к конкретным потребностям бизнеса. Хотя GA4 предлагает возможность определять специальные параметры и показатели, он налагает строгие ограничения. GA4 ограничивает пользователей 25 специальными параметрами на уровне пользователя, 50 специальными параметрами на уровне событий и максимум 50 специальными показателями для каждого свойства.
Эти ограничения ставят перед предприятиями сложные требования к отслеживанию и многогранные потребности в данных. Многие организации стремятся собирать детальную информацию и фиксировать широкий спектр взаимодействий и атрибутов пользователей, но эти ограничения могут быть ограничительными, что потенциально вынуждает ваш бизнес отдавать приоритет одним элементам данных над другими. В тех случаях, когда необходимо комплексное отслеживание данных, эти ограничения могут потребовать сложного выбора относительно того, какие аспекты поведения и вовлеченности пользователей следует измерять, а от каких следует отказаться.
Изменения в моделях атрибуции
Варианты модели атрибуции GA4 также выглядят ограниченными по сравнению с теми, которые предлагаются в UA, что меняет то, как ваш бизнес анализирует пути, ведущие к конверсиям. В GA4 традиционная модель атрибуции «по последнему клику», которая присваивает всю ценность конверсии последней точке взаимодействия перед конверсией, была заменена моделью «атрибуции на основе данных», основанной на передовых алгоритмах машинного обучения.
Изучите влияние модели атрибуции на основе данных GA4 на ваши кампании и получите представление о том, как эффективно использовать ее влияние для ваших будущих стратегий.
Хотя атрибуция на основе данных предназначена для более точного представления различных точек соприкосновения, которые способствуют конверсиям, этот сдвиг имеет заметные последствия для маркетологов. Одним из ключевых изменений является то, что в GA4 больше нет возможности мгновенно просматривать конверсии с использованием различных моделей атрибуции, таких как первый клик или последний клик. Эта функция, доступная в Universal Analytics, позволила организациям получить представление о различных путях, которые использовали пользователи перед конверсией, что упростило тонкую настройку рекламных стратегий.
Отсутствие этой функции в GA4 может иметь большое значение, особенно если ваша маркетинговая команда привыкла анализировать данные атрибуции с разных точек зрения. Различные модели атрибуции часто используются для оценки эффективности различных маркетинговых каналов, помогая принимать обоснованные решения о распределении бюджета и оптимизации кампании. Переход к атрибуции на основе данных, хотя и обещает более точную информацию, требует от вас адаптировать свой подход к анализу атрибуции. Возможно, вам придется в большей степени полагаться на машинную информацию об атрибуции, предоставляемую GA4, которая может не соответствовать предыдущим моделям и методологиям.
Квота данных и искажение выборки
Удаление сторонних файлов cookie, вызванное растущими проблемами конфиденциальности и развитием отраслевых стандартов, вынудило GA4 в большей степени полагаться на методы выборки данных и машинного обучения для сбора информации о поведении пользователей. Хотя эти подходы имеют свои преимущества, они также создают проблемы, которые могут повлиять на точность и степень детализации собираемых данных.
Одной из ключевых проблем, возникающих из-за растущего использования выборки данных, является возможность снижения точности данных, особенно когда веб-сайт испытывает большие объемы трафика. GA4 использует выборку данных для эффективной обработки огромных объемов данных. Однако, когда количество сеансов на веб-сайте превышает 500 000, GA4 может прибегнуть к выборке части данных, а не к анализу каждой точки данных, что приводит к менее точным данным из-за потенциального отсутствия некоторых пользовательских взаимодействий и шаблонов. Следовательно, если ваша организация испытывает большой трафик на веб-сайте, аналитические данные становятся менее детализированными и менее репрезентативными для реального взаимодействия с пользователем.
Более того, растущая зависимость от алгоритмов машинного обучения для компенсации потери сторонних файлов cookie вносит элемент потенциальной систематической ошибки в анализ. Хотя машинное обучение может помочь выявить скрытые закономерности и корреляции в поведении пользователей, оно также требует постоянного совершенствования и проверки для обеспечения точности и актуальности. Отсутствие ручного контроля над сбором и анализом данных, как это возможно с помощью сторонних файлов cookie, означает, что ваш бизнес должен доверять возможностям машинного обучения GA4, которые лишь иногда могут идеально соответствовать вашим конкретным бизнес-целям и задачам.
Нет специальной поддержки клиентов
Еще одно существенное ограничение Google Analytics связано с отсутствием прямых персонализированных каналов поддержки клиентов, что может создавать проблемы, особенно если ваша организация сталкивается со сложными аналитическими проблемами.
Как и во всех аспектах жизни, аналитика цифрового маркетинга не застрахована от ошибок и ошибок, и когда возникают проблемы или вопросы, они часто требуют своевременной и специализированной помощи для эффективного решения. Однако отсутствие специальной поддержки клиентов означает, что у вас может не быть прямого доступа к экспертам, которые смогут немедленно решить ваши уникальные задачи. Вместо этого вам придется просматривать обширную онлайн-документацию и искать ответы на форумах сообщества, что может занять много времени и не всегда может привести к точному решению проблем.
Важность отслеживания пути клиента
Понимание всего пути клиента имеет первостепенное значение в современном маркетинге, основанном на данных. Каждое взаимодействие клиента с вашим брендом, от первоначального взаимодействия до окончательного решения о покупке и последующих взаимодействий после покупки, представляет собой сокровищницу ценной информации. Этот всеобъемлющий взгляд служит стратегическим компасом для вашего бизнеса, выявляя ключевые болевые точки, предпочтения клиентов и неиспользованные возможности взаимодействия на каждом этапе пути.
Его способность раскрывать сложные нюансы поведения и взаимодействия клиентов отличает целостный подход. Благодаря такому глубокому пониманию вы можете точно адаптировать свои стратегии и кампании, создавая опыт, который более глубоко находит отклик у отдельных клиентов. Вы также можете развивать более прочные отношения с клиентами и повышать лояльность к бренду, обеспечивая персонализированное и актуальное взаимодействие.
Интеграция данных из разных источников
Клиенты взаимодействуют с вашим брендом через различные точки взаимодействия: от веб-сайтов и социальных сетей до электронной почты и обычных магазинов. Каждая точка взаимодействия открывает уникальное окно в путь и поведение клиента, предлагая ценные кусочки головоломки. Чтобы по-настоящему понять полную картину, вашему бизнесу необходимо преодолеть проблему фрагментации данных путем интеграции информации из всех этих разрозненных источников, включая разрушение разрозненных данных и объединение информации.
Когда данные из различных источников легко интегрируются, это открывает путь к целостному пониманию поведения и предпочтений клиентов. Вы получаете возможность плавно отслеживать перемещения клиентов по каналам, преодолевая ограничения изолированных наборов данных и давая вам возможность выявлять межканальные тенденции и закономерности, показывая, как взаимодействие клиентов на одной платформе влияет на действия на другой.
Унификация данных позволяет вашему бизнесу более эффективно распределять ресурсы. Определив точки соприкосновения и каналы, которые наиболее влиятельны в привлечении клиентов и конверсиях, вы можете адаптировать свои маркетинговые стратегии, чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно.
Роль унифицированных данных
Прежде всего, унифицированные данные позволяют организациям проводить углубленный анализ. Речь идет не только о количестве данных, но и о качестве и актуальности содержащейся в них информации. Надежные наборы данных позволяют вам глубже изучить поведение клиентов, выявляя закономерности, предпочтения и болевые точки. Это понимание является мощным инструментом для разработки кампаний и стратегий, которые найдут отклик у вашей целевой аудитории.
Кроме того, унифицированные данные способствуют точной сегментации аудитории. Эффективный маркетинг основан на донесении правильного сообщения до людей в нужное время. Точно сегментируя аудиторию на основе анализа данных, вы можете адаптировать маркетинговые усилия для удовлетворения потребностей и интересов отдельных групп клиентов. Такая персонализация улучшает качество обслуживания клиентов и увеличивает вероятность конверсии и лояльности к бренду.
Унифицированные данные также позволяют измерить маркетинговое воздействие. Вы можете отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI) вашего бизнеса, оценивать окупаемость инвестиций (ROI) и совершенствовать свои стратегии на основе реальных данных.
Инструменты отслеживания многоканальных кампаний в сравнении с Google Analytics
Инструменты отслеживания многоканальных кампаний, такие как панель цифрового маркетинга AdRoll, предлагают привлекательное дополнение к GA4 для компаний, которым нужны более комплексные и гибкие решения для отслеживания и анализа данных. Эти инструменты заслуживают внимания, если вы хотите получить конкурентное преимущество, предлагая множество функций и преимуществ, таких как:
Многоканальное отслеживание. Одним из выдающихся преимуществ оптимизированных инструментов отчетности, таких как AdRoll, является возможность многоканального отслеживания. В отличие от GA4, эти инструменты легко интегрируют данные из различных маркетинговых каналов, обеспечивая единое представление о взаимодействии пользователей на веб-сайтах, в приложениях и рекламных платформах. Такой целостный подход позволяет вам принимать решения на основе данных, основанных на более полном понимании пути аудитории.
Расширенные модели атрибуции. Расширенные модели атрибуции — еще одна сильная сторона оптимизированных инструментов отчетности. В то время как GA4 в основном полагается на атрибуцию на основе данных, AdRoll предлагает несколько моделей атрибуции, включая варианты первого клика, последнего клика и мультитач. Такая гибкость позволяет вам точно настроить стратегию атрибуции в соответствии с уникальными бизнес-целями и поведением клиентов.
Обновление данных в режиме реального времени: Обновления данных в режиме реального времени необходимы для эффективного принятия решений в современной быстро меняющейся цифровой сфере. Оптимизированные инструменты отчетности часто предоставляют обновления данных практически в реальном времени, позволяя вашему бизнесу быстро реагировать на меняющиеся тенденции.
Расширенная сегментация аудитории. Эти инструменты позволяют сегментировать аудиторию на основе различных критериев, от демографических данных до поведения пользователей, помогая вам настроить обмен сообщениями для повышения уровня вовлеченности и конверсии.
Упрощенная отчетность и визуализация. Оптимизированные инструменты отчетности предлагают удобные маркетинговые информационные панели, интуитивно понятные возможности визуализации данных и настраиваемые шаблоны отчетов, что упрощает вашим маркетинговым командам извлечение действенной информации из данных без сложностей, которые иногда возникают при изменении интерфейса GA4.
Как AdRoll может улучшить отслеживание вашей кампании
В мире, где данные определяют каждый аспект принятия решений, AdRoll становится надежным и мощным союзником для компаний, стремящихся ориентироваться в сложной среде цифровой рекламы. Там, где Google Analytics терпит неудачу, AdRoll представляет собой мощное решение, предлагающее надежную панель цифрового маркетинга, которая преодолевает эти ограничения.
Этот централизованный центр позволяет вашему бизнесу отслеживать и анализировать эффективность кампаний по различным каналам, облегчая выявление межканальных тенденций и эффективное распределение ресурсов для оптимизированных стратегий. Расширенные модели атрибуции AdRoll также обеспечивают более глубокое понимание пути клиента. Благодаря гибкости выбора из нескольких моделей атрибуции AdRoll обеспечивает точное зачисление точек взаимодействия, которые вносят значительный вклад в конверсию, позволяя более разумно распределять бюджет и совершенствовать стратегию.
Не упустите возможность раскрыть истинный потенциал своих кампаний! Изучите панель цифрового маркетинга AdRoll сегодня и отправляйтесь на путь, основанный на данных, к успеху в постоянно развивающейся цифровой экосистеме.