Transkrypcja: GA4 2 Wstęp do pracy z GA4

Opis wygenerowany przez Skrybot

Dla tego filmu nie wygenerowano opisu.

Transkrypcja wygenerowana przez Skrybot

latiesBa engeld film Pumping I clear to Witam Cie na drugiej lekcji kursu z Analityki Internetowej z wykorzystaniem Newton. іш P prevalentnie lekättrej Dakota bo są i jakimi powinniśmy się kierować podchodząc do tematu wykorzystania danych w biznesie i marketingu. Dobre zrozumienie podstaw i zbudowanie sobie solidnych fundamentów analityki już od samego początku działalności biznesowej to według mnie jeden z najważniejszych czynników sukcesu lub porażki firmy w dzisiejszych czasach. Obecny okres niepewności, który właściwie nam teraz już permanentnie towarzyszy, wymusza na nas bardziej precyzyjne działania, a w szczególności patrzenie na wydatki i koncentrację na bardziej precyznych działaniach marketingowych. To wszystko możliwe jest tylko przy mądrym i efektywnym wykorzystaniu danych, no i posiadaniu w organizacji osób myślących analitycznie, które będą miały wpływ na strategiczne decyzje biznesowe.

Tak więc w tym kontekście zrozumienie zasad analityki, dobre wyznaczanie celów i wdrażanie kultury danych w organizacji to w tej chwili można powiedzieć jest być albo nie być dla większości firm w szerszej perspektywie rozwoju. Z kolei oczywiście przy okazji umawiania zagadnień analizy danych i analityki dla marketingu nie można pominąć kwestii stricte technicznych. Bez narzędzi analitycznych i wszystkiego co się z nimi wiąże nie byłoby możliwe zbieranie, analizowanie i wizualizacja potrzebnych nam danych. Temat jest ważny i nie możemy go w żaden sposób pomijać. Tak więc dzisiejsza i kolejna lekcja będzie poświęcona właśnie kwestiom technicznym i konfiguracyjnym narzędzia jakim jest Google Analytics w najnowszej czwartej wersji.

Zaczniemy zatem od kwestii podstawowych czyli jak w ogóle działa Google Analytics oraz w jaki sposób to narzędzie zbiera dla nas dane o użytkownikach. Bo jest to istotny temat z którego wynikają później dość dla nas istotne konsekwencje np. dla jakości zbieranych danych. W związku z powstaniem nowej generacji Google Analytics czyli Google Analytics 4 musimy chociaż trochę powiedzieć z czego wynika wprowadzenie tej nowej generacji oraz jakie są różnice w podejściu do zbierania danych pomiędzy obiema obowiązującymi wersjami czyli GA4 i Universal Analytics. Dlatego że jeszcze przez długi czas obie te wersje będą dostępne na naszych kontach i będziemy prawdopodobnie często używać ich zamiennie.

Stąd też musimy rozumieć różnicę w sposobie zbierania przez nie danych i podawania tych danych także nam w formie raportów. Kolejną rzeczą o jakiej dzisiaj powiemy to jest kwestia związana z prawidłowym zakładaniem i implementacją Google Analytics na naszej stronie. Tutaj będziemy wykorzystywać do tego narzędzia jakim jest Google Tag Manager. W międzyczasie powiemy także o najważniejszych kwestiach i charakterystyce właśnie tego narzędzia jakim jest Google Tag Manager. Jak działa i jaki sposób możemy łatwo zainstalować odpowiednie tagi na naszej stronie dzięki czy przez to narzędzie. Ostatnim tematem jakim dzisiaj poruszymy będą też najważniejsze dodatkowe ustawienia konfiguracyjne naszej usługi Google Analytics 4.

I kwestie udostępniania czy dobrej praktyki w udostępnianiu naszych danych innym osobom z naszej firmy lub także różnym podmiotom trzecim, które także potrzebują dostęp do naszych danych z narzędzi jakim jest Google Analytics. Mam nadzieję, że agenda jest jasna. Jeśli nie masz jeszcze zrobionej kawy to jest właśnie najlepszy teraz czas by to zrobić i możemy startować. Zacznijmy od spojrzenia na Google Analytics z większej perspektywy. Jakie są najważniejsze funkcje w ogóle tego narzędzia? Generalnie możemy wyróżnić jego dwie główne funkcje. Pierwsza to zbieranie danych z naszej nieruchomości internetowej. Mam tutaj na myśli stronę internetową lub aplikację. A druga główna funkcja to oczywiście raportowanie i wizualizacja zebranych danych w różnej formie.

No właśnie, ale jak w ogóle działa Google Analytics? Jak to jest, że GA jest w stanie zbierać dla nas dane ze strony o aktywnościach odwiedzających? W uproszczeniu omawiając proces zbierania danych o użytkownikach przez Google Analytics wygląda on następująco. Użytkownik, a tutaj bardziej precyzyjnie patrząc od strony technicznej przeglądarka, z której użytkownik korzysta odwiedza naszą stronę. Tutaj przeglądarka jest w analityce uosobieniem użytkownika. W momencie kiedy wchodzi ona na naszą stronę, kod śledzący Google Analytics, który jest zainstalowany na stronie, zaczyna zbierać dane o aktywnościach tego użytkownika na tej właśnie stronie. Jednocześnie umieszcza mały fragment kodu, zwany ciastkiem, w pamięci jego przeglądarki.

Jeśli użytkownik powraca na stronę, dzięki właśnie takiemu ciastku, Google Analytics jest w stanie zidentyfikować użytkownika jako powracającego i przypisywać do niego dane o kolejnej wizycie. I tutaj ważna uwaga, a propos wykorzystywanych przez Google Analytics ciastek. GA wykorzystuje ciastka tak zwane First Party, które są uważane za bezpieczne i są obecnie standardem wykorzystywanym do wymiany anonimowych danych o zachowaniach użytkowników pomiędzy konkretną stroną a wydawcą takiego ciastka. W tym przypadku wydawcą jest właśnie nasz profil czy nasza usługa Google Analytics. Tak więc, sumarycznie rzecz biorąc, GA korzysta z trzech źródeł danych.

To znaczy, z ciastek o których wspomnieliśmy, ciastek First Party, danych z przeglądarki, których używa użytkownik, czy której używa użytkownik oraz danych z systemu użytkownika, takich jak rozdzielczość ekranu, czy system, jakiego korzysta lub adres IP. Dane są następnie dynamicznie przekazywane na serwer Google Analytics, gdzie są przetwarzane i prezentowane w formie raportów w naszym interfejsie. A wracamy do kwestii samego Google Analytics. W obecnym momencie, można powiedzieć, mamy taką fazę przejściową. Faza przejściowa polega na tym, że obecnie mamy dwie współistniejące wersje Google Analytics. Nową generację GA, zwaną, jak już wiesz, Google Analytics 4 oraz wersję dotychczasową, tak zwane Universal Analytics.

Przy czym GA jest obecnie wersją obowiązującą i to ta wersja będzie już dalej rozwijana. I tutaj dość istotna uwaga. GA 4 to nie jest tylko jakaś zmiana w wyglądzie interfejsu, ani odświeżenie interfejsu na przykład. To całkowicie nowa generacja tego narzędzia, która wymaga jednak trochę czasu, aby się z nią oswoić i zrozumieć zbierane tam dane, które będą się różnić znacząco często w zakresie konkretnej wielkości danych i metryk w stosunku do wersji właśnie Universal. Nie można zatem porównywać danych z obu tych wersji na przykład na sposób jeden do jednego. Po prostu to nie będzie działać. Z kolei warto też powiedzieć, że Google Analytics w wersji Universal jest jednak cały czas standardem na rynku.

Jest to wersja bardzo dobrze znana i szeroko opisana w internecie. Dlatego też cały czas zachęcam i Google oczywiście też do dalszego posiadania równolegle obu tych usług na koncie Google Analytics tak, aby przechodzenie na nową wersję, czyli na tą wersję Google Analytics 4 przebiegało jak najbardziej płynnie w organizacji i nie powodowało zaburzeń w analizie danych. A mówiąc w ogóle o migracji do nowej wersji Google Analytics, dlaczego właściwie Google w ogóle wprowadził tą nową generację GA? Oczywiście oprócz tego, żebym ja mógł nagrać ten kurs. To prawda jest taka, że od długiego czasu jest co najmniej kilka powodów, dla których potrzebowaliśmy bardzo poważnych zmian w kwestii zbierania danych o zachowaniach odwiedzających na naszej stronie czy aplikacji.

Najważniejsze jednak są dwa powody. Pierwszy to ciągłe zmiany w zachowaniach konsumentów, a drugi to potrzeby zmiany w mierzeniu efektywności marketingu. Omówmy sobie zatem te dwa powody. Jeśli chodzi o zmiany zachowań, to przede wszystkim trzeba być świadomym, że konsument obecnie jest doskonale świadomy zjawiska prawie doskonałej konkurencji w internecie. Dodatkowo łatwa możliwość porównywania ofert i dostępności informacji powoduje, że dokonujemy coraz bardziej świadomych decyzji zakupowych. Taki proces zakupowy jest często rozciągnięty w czasie i przebiega z wykorzystaniem wielu rodzajów urządzeń przez użytkownika. Patrząc na przykład na branży e-commerce wiemy, że przeciętny użytkownik potrzebuje co najmniej kilku wizyt na jednej stronie, aby podjąć decyzję o zakubie.

Z kolei w branży turystycznej zauważamy nawet więcej niż 15 potrzebnych kontaktów z jedną firmą, aby podjąć decyzję zakupową. Im więcej emocji w procesie podejmowania decyzji, tym ten proces może być bardziej skomplikowany, dłuższy i trudniejszy do zrozumienia dla nas, czyli dla sprzedających. Aby zobrazować wyzwanie jakie stoi przed marketingiem i analitykami, przejrzymy się przykładowi jednej firmy. Użytkownik odwiedza pierwszy raz naszą stronę w wersji mobilnej podczas przeglądania internetu na smartfonie. Następnie zachęcony treścią pobiera naszą aplikację na telefon i tam przegląda dokładnie ofertę naszej firmy, ale dalej nie podejmuje jeszcze decyzji zakupowej. Następnie wieczorem lub kolejnego dnia dokonuje zakupu na swoim komputerze stacjonarnym.

Na powyższy scenariusz wersja poprzednia Google Analytics, czyli Universal Analytics nie była w pełni przygotowana. Przede wszystkim dlatego, że nie istnieje wspólny mianownik do mierzenia zachowań użytkowników w aplikacjach mobilnych i na stronach internetowych. Między innymi dlatego, że do mierzenia zachowań użytkowników na stronach www wykorzystuje się, jak wspomnieliśmy, ciastka oraz sygnały ze strony tzw. HIT-y. I te dane są potem agregowane do pojedynczej sesji użytkownika, czyli po prostu, prosto mówiąc wizyty. Z kolei w aplikacjach mobilnych do mierzenia wykorzystuje się identyfikator urządzenia oraz tzw. zdarzenia, czyli wszystkie akcje, które dzieją się w aplikacji podczas jej używania przez konkretnego użytkownika.

Tak więc jeden użytkownik, który korzystał z aplikacji mobilnej strony mobilnej i strony typu desktop będzie najczęściej postrzegany przez Universal Analytics jako dwóch różnych unikalnych użytkowników. Czemu akurat dwóch? Bo korzystając ze strony mobilnej w telefonie został rozpoznany jako unikalny użytkownik i dostało mu nadane ciastko, unikalne ciastko do przeglądarki mobilnej. Z kolei w aplikacji został rozpoznany jako znowu unikalny użytkownik i to w tym przypadku jako id urządzenia, ale Universal Analytics nie rejestruje tej wizyty, bo po prostu to narzędzie nie mierzy zachowań w aplikacji. No i na samym końcu na komputerze stacjonarnym Google Analytics nadaje kolejne, drugie unikalne ciastko dla przeglądarki na desktopie.

W takim scenariuszu cała ścieżka do zakupu jest podzielona na trzy krótsze ścieżki, które nie odziedzicie dlają prawdy ani o ilości, ani użytkowników, ani o ich zachowaniu. Dodatkowo nie znamy faktycznego źródła pozyskania takiego użytkownika ani jego prawdziwej wartości. Po prostu bo nie wiemy ile faktycznie wydaliśmy na jego pozyskanie i ile faktycznie zarabiamy na relacje z tym użytkownikiem. Co gorsza w takim scenariuszu brakuje też jeszcze jednej faktycznej ważnej informacji, a mianowicie o prawdziwym udziale i istotności poszczególnych urządzeń w tworzeniu wartości dla firmy. Nie wiemy co dokładnie, kiedy i dlaczego spowodowało, że użytkownik dokonał u nas zakupu.

Działem po prostu na podstawie mocno zdefragmentaryzowanych danych i tutaj zwróć uwagę, że w takim scenariuszu tylko strona na urządzeniu stacjonarnym otrzyma cały kredyt za zakup dokonany przez tego użytkownika. W tym momencie strona mobilna i aplikacja w takim układzie jest dla firmy postrzegana tylko jako koszt, bo nie wygenerowała żadnej takiej konkretnej wartości oprócz samej wizyty. Dlatego my jako marketingowcy czy właściciele firm podejmujemy coraz więcej decyzji strategicznych nie w oparciu właśnie o dane, bo ich po prostu nie mamy albo wiemy, że są mało wiarygodne, ale zamiast tego głównie opieramy się na własnych doświadczeniach i tradycyjnych rozwiązaniach, które już kiedyś wcześniej nam się sprawdziły.

A ten proces cały chyba raczej powinien iść w zupełnie odwrotnym kierunku, prawda? Mam nadzieję, że dostrzegasz już jaki problem mamy z takim tradycyjnym podejściem w kwestii planowania i prowadzenia efektywnego marketingu. Posiadaliśmy oczywiście pewne możliwości powiązania zachowań na różnych urządzeniach, ale tylko w obrębie przeglądarek. W zakresie połączenia danych o użytkownikach jeszcze dodatkowo z aplikacji mobilnej czy o ich zachowaniach w aplikacji mobilnej nie było do tej pory solidnego rozwiązania. Wynikało to głównie właśnie z różnic w podejściu i braku wspólnego mianownika do mierzenia zachowań na różnych platformach w jednym miejscu.

W Google Analytics 4 ten problem braku wspomnianego wspólnego mianownika, potrzebnego do mierzenia całościowej ścieżki użytkownika został naprawiony, ponieważ coś takiego jak sesje nie występuje w aplikacji, a za to zdarzenia mogą i są często mierzone na stronach internetowych, to w GA4 wspólnym mianownikiem stały się właśnie zdarzenia. W ten sposób uzyskaliśmy możliwość mierzenia użytkowników, którzy na swojej ścieżce zakupowej korzystają z różnych urządzeń i platform, czyli np. desktop, mobile czy aplikacji mobilnych. W Google Analytics 4 zmieniło się też znacząco podejście do mierzenia faktycznego użytkownika.

Mimo, że GA4 nadal korzystał z popularnej i znanej najlepiej metody zbierania informacji o użytkownikach przy pomocy ciastek first party, a przy przypadku stron mobilnych z ID urządzenia, to ważna jest tutaj zasadnicza różnica w istotności tych danych dla narzędzia jakim jest Google Analytics 4 do oceny zachowań użytkownika. GA4 nie traktuje ciastka jako jedynego źródła prawdy u użytkowników, a jedynie jako niezbędne minimum informacji jeśli nie mamy żadnych dodatkowych danych o danym użytkownikach. Wszyscy chyba znamy słabe strony ciastek i wiarygodności informacji zebranych za ich pomocą. Dane pochodzące z ciastek nigdy nie były doskonałym źródłem informacji, a teraz wraz coraz częściej podnoszonymi kwestiami prywatności ciastka są coraz mniej wiarygodne jako nośnik informacji.

Stąd w Google Analytics 4 zamiast tylko jednego źródła danych czyli ciastek i wszystkiego co się z nimi wiąże, zastosowano rozwiązanie tworzące tak zwany profil użytkownika na bazie trzech różnych możliwych istotnych źródeł danych w zależności oczywiście od ich dostępności. Tak więc oprócz samych danych opartych o ciastka Google Analytics 4 tworząc profil bierze pod uwagę dane o dodatkowo zalogowanych użytkownikach na stronie oraz tak zwane Google Signals. Czyli anonimowe dane o użytkownikach zbieranych w innych używanych przez niego narzędziach Google. Teraz aby umożliwić stworzenie takiego pełnego profilu w Google Analytics 4 potrzebujemy wykonać dwie rzeczy. Przede wszystkim wdrożyć na stronie funkcję UserID, która pozwala identyfikować unikalnych użytkowników za pomocą nadawnego przez nas unikalnego identyfikatora, czyli właśnie tego UserID.

Dzięki tej funkcji Google Analytics 4 jest w stanie deduplikować użytkowników na różnych urządzeniach i odpornić naszą analitykę na słabości płynące z wykorzystania samych ciastek. Drugą z kolei czynnością jest włączenie opcji wykorzystania Google Signals w naszej usłudze Google Analytics 4. Warto to oczywiście zrobić i zachęcam tą opcję włączyć od razu podczas konfiguracji GA4 na samym początku. O UserID i Google Signals możesz dowiedzieć się więcej w pomocy Google Analytics i tutaj link do informacji dodatkowych znajdziesz w opisie tej lekcji na dole pod filmem.

Zachęcam do wykorzystania obu tych rozwiązań, bo mimo, że one nie są obowiązkowe w tej chwili to na pewno w najbliższym czasie będą dość krytyczne w kwestii zbierania integracji dobrych danych o zachowaniach naszych użytkowników. Na koniec to co ważne, jeśli nie wdrożysz funkcji UserID ani nie włączysz opcji wykorzystania Google Signals dane dalej będą normalnie zbierane, ale tylko przy wykorzystaniu rozwiązań związanych z ciastkami. Czyli wszystkiego co się wiąże z możliwością zbierania danych przez ciastka. No i oczywiście sam kod Google Analytics. Tak więc wdrażanie dodatkowych sygnałów nie jest obowiązkowe, ale bardzo to polecam, bo tylko wtedy możemy skorzystać w pełni z możliwości jakie daje nam nowa generacja Google Analytics.

Dzięki nowemu podejściu do zbierania danych w Google Analytics 4 możemy nie tylko zbierać bardziej precyzyjne dane u użytkownikach, ale także mierzyć ich całą ścieżkę do konwersji bez względu na wykorzystywane urządzenia i platformy. Pozwala to nam podejmować bardziej efektywne decyzje strategiczne i lepiej planować działania promocyjne. Pamiętasz mówiłem, że są dwa powody wprowadzenia nowej generacji Google Analytics. Drugi główny powód zmian, o których mówiłem, to postępujące zmiany w podejściu do wykorzystania danych w marketingu, gdzie coraz bardziej skupiamy się na badaniu wartości relacji z klientem, a nie tylko na samej ilości sprzedanych produktów, a przynajmniej nowoczesny biznes idzie w tym kierunku.

Po prostu coraz częściej strategia oparta o czysty zwrot z pojedynczej transakcji już nie działa i niemożliwe jest jej opłacalne prowadzenie. I tutaj należy przejść na inne, bardziej nowoczesne metryki sukcesu, oparte chociażby o wartość relacji z klientem, takich jak np. lifetime value. Tego typu podejście nie było do końca możliwe z wykorzystaniem tradycyjnej wersji Google Analytics. Google Analytics w wersji Universal koncentrował się zawsze na pojedynczych wizytach użytkowników i to była oś główna, czyli jest oś główna wokół której zbierane są tam dane. Rozwiązanie to pochodzi z pierwotnego podejścia do analityki internetowej, gdzie koncentrowaliśmy się przede wszystkim na ilości wizyt, a nie na ilości i jakości użytkowników.

I mimo tego, że w Universal Analytics widzimy metrykę użytkownicy, to jest ona daleko nieprecyzyjna, bo osią zbierania danych są właśnie pojedyncze wizyty. W Google Analytics 4 osią zbierania danych jest sam użytkownik. To nowe podejście pozwala na lepsze poznanie jego wartości i lepsze, bardziej efektywne decyzje w obszarze naszych działań marketingowych. Nowoczesny marketing w ogóle powinien koncentrować się przede wszystkim na pozyskaniu wartościowych użytkowników i utrzymowaniu z nimi długofalowych relacji, a nie tylko koncentracji na ilości transakcji. Takie podejście jest bardzo krótkowzroczne i do tego niebezpieczne w erze prawie doskonałej konkurencji jaką mamy w internecie.

A co z tego nowego podejścia wynika dla nas jako analityków? W takim podejściu interesują nas przede wszystkim dokładnie poznanie użytkownika i jego wartości. Chcemy osobiście poznać odpowiedzi na takie pytania jak skąd tacy wartościowi użytkownicy się biorą, co możemy im zaoferować i jak możemy ich utrzymać dłużej z naszą firmą. Chcemy wiedzieć też jak i skąd pozyskać więcej podobnych użytkowników do tych wartościowych, których już mamy. No i wreszcie jak zwiększać wartość relacji z tymi użytkownikami, którzy zostali naszymi klientami. Zobacz jak to podejście różni się od koncentracji na pochodzeniu i wartości pojedynczej transakcji.

Podsumowując, Google Analytics 4 obecnie jest standardem i jest to nowa generacja Google Analytics przystosowana do nowoczesnego podejścia do prowadzenia biznesu skoncentrowanego na wartości i jakości relacji z klientem. A wszystko to dostosowane do zjawiska tzw. multiscreen oraz cross-device, czyli nowej specyfiki zachowań użytkowników internetu związanych z wykorzystaniem wielu urządzeń i wielu mediów na ścieżce do konwersji. Wiemy już jak działa Google Analytics i znamy różnicę pomiędzy dostępnymi w tym narzędziu usługami. Wiemy też z czego wynikały i wynikają te różnice i dlaczego Google wprowadził właśnie nową wersję Google Analytics, czyli Google Analytics 4. Zanim jednak zaczniemy efektywnie już pracować z danymi Google Analytics 4, musimy oczywiście odpowiednio to narzędzie zainstalować i skonfigurować.

Chcę tutaj jasno powiedzieć, że nie uważam, że analityk, specjalista czy manager marketingu, a tym bardziej właściciel firmy, musiał być specjalistą od technologii i konfiguracji narzędzi z działki Martech właśnie. Ale zrozumienie tego jak ta konfiguracja wygląda i co i jak można skonfigurować może być istotne z punktu widzenia naszej jakości pracy. Dzięki temu, że wiemy na czym polega instalacja Google Analytics i jakie możliwości mamy w zakresie konfiguracji, jesteśmy w stanie diagnozować ewentualne przyczyny błędnych lub brakujących danych. No i oczywiście być w stanie zalecać odpowiednie zmiany czy naprawy. Mam nadzieję, że rozumiesz moje podejście.

Zabierzmy się zatem do procesu tworzenia, instalacji i konfiguracji usługi Google Analytics 4, czyli wszystkiego co potrzebne nam jest do prawidłego zbierania danych na naszej stronie internetowej. Jeśli w ogóle zaczynamy rozmowę o konfiguracji usługi Google Analytics 4, musimy zacząć od kwestii podstawowej, czyli od tego jak wygląda struktura konta Google Analytics. A więc każde konto GA składa się zawsze z tak zwanych usług, które z kolei zawierają coś co nazywamy strumieniami danych. Samo konto Google Analytics pełni rolę jedynie administracyjną, a prawdziwym sercem GA są właśnie usługi, które zbierają i procesują dane dla konkretnych jednostek biznesowych. W obecnej chwili mamy cały czas dostępne dwa rodzaje usług na koncie, tak jak powiedziałem, czyli usługa Google Analytics 4 i Universal Analytics.

Ja będę wspominał trochę o usłudze Universal Analytics, ale tylko w kontekście jej jako części całości konta Google Analytics jakie mamy lub planujemy w ogóle założyć. Więc nie będę mówił za dużo o wersji Universal Analytics, dlatego że nie jest to obowiązująca już w tej chwili wersja standardowa. A wracając do usługi GA4, dane do tego rodzaju usługi spływają poprzez wspomniane tak zwane strumienie danych, które pochodzą z różnych platform, które wykorzystujemy czy wykorzystuje nasza jednostka biznesowa w realizacji swojego celu biznesowego. Strumienie danych mają trzy rodzaje, czyli Web, Android i iOS. Pierwszy strumień jest do mierzenia stron internetowych, a pozostałe dwa do mierzenia aplikacji mobilnych.

Strumienie danych nie występują w wersji Universal, to tak na marginesie mówię, dlatego że tam dane zbierane mogły być tylko dla jednego rodzaju platformy, czyli dla strony internetowej. W zależności od naszej sytuacji zakładanie usługi GA może przebiegać na kilka sposobów. My na potrzeby kursu mówimy dwa najczęstsze przypadki. Pierwszy przypadek, pewnie najczęstszy, to jest taki, kiedy posiadamy już kont o Google Analytics w firmie i na tym koncie posiadamy po prostu usługę Universal Analytics. Z kolei drugim przypadkiem będzie sytuacja, kiedy nie mamy konta w ogóle Google Analytics i musimy je założyć od samego początku. W sytuacji, jeśli już posiadamy kont o GA i usługę Universal Analytics, możemy stworzyć nową usługę na dwa sposoby.

Albo tradycyjnie przez przycisk utwórz usługę, albo korzystając z asystenta konfiguracji Google Analytics 4. My zrobimy to metodą tradycyjną, bo asystent prędzej czy później zniknie, jak zniknie usługa Universal Analytics, tak przypuszczam, a metoda tradycyjna raczej się nie zmieni. Poza tym prawdę mówiąc cały proces z wykorzystaniem asystenta wydaje mi się troszkę bardziej skomplikowany niż tradycyjny. Może komuś ten asystent pomoże, mi niestety nie za bardzo pomogło. Tak więc to co my teraz zrobimy, to wybierzemy na koncie opcję utwórz nową usługę, gdzie zaczynamy proces tworzenia właśnie naszej nowej usługi GA4. Musimy ją oczywiście najpierw nazwać. Ja preferuję utrzymywać porządek i zawsze usługę GA4 oznaczam właśnie jako GA4, a usługi Universal Analytics oznaczam jako po prostu UA.

W ten sposób wiem od razu jakie usługi i dla jakich stron mam w danym momencie na moim koncie. Można oczywiście się zorientować po identyfikatorze też usług, jaki to jest rodzaj usługi, ale nazwy są zdecydowanie wygodniejsze i także są później przydatne dużo bardziej przy łączeniu kont Google Analytics z innymi na przykład narzędziami, Google chociażby. W kolejnym kroku konfiguracji będziemy ustawiać strefę czasową i walutę. Jest to o tyle ważne, że dane będą zbierane w takiej strefie czasowej jak ją wybierzemy. Tak więc jeśli analizujemy w Polsce dane o ruchu na przykład ze Stanów Zjednoczonych, bo tam operujemy, to konwersje i wszystkie dane zdarzenia będą zbierały się zgodnie z ustawioną przez nas strefą.

Tak więc jeśli analizujemy w Polsce dane o ruchu na przykład ze Stanów Zjednoczonych, bo tam operujemy, to konwersje i wszystkie inne zdarzenia będą zbierały się zgodnie z ustawioną przez nas strefą czasową. Jeśli ustawimy strefę polską to nastąpi naturalne przesunięcie czasu konwersji zgodnie z różnicą czasu, więc może się zdarzyć, że większość konwersji na naszym koncie będziemy widzieć, że dzieją się w nocy, co nie jest do końca prawdą w rzeczywistości. Tak więc dobrze jest pamiętać o wyborze czasu strefy zgodnej z naszym regionem operowania. W procesie tworzenia usługi możesz też zauważyć opcje zaawansowane. Możemy w tym miejscu utworzyć razem z GA4 od razu usługę dodatkową Universal Analytics, jeśli nie mamy takiej jeszcze na naszym koncie.

W naszym przypadku usługa Universal Analytics istnieje na naszym koncie, więc nie będziemy jej tworzyć. I to jest ważna jeszcze dodatkowa uwaga, tylko w ten dokładnie sposób możemy jeszcze utworzyć w ogóle usługę Universal Analytics, nie ma innej możliwości, jeżeli w ogóle taka potrzeba by się nam dodatkowo pojawiła. Jeśli wszystko poszło ok, to przechodzimy dalej i wypełniamy krótką ankietę o firmie i nasza usługa została utworzona. Następnym ważnym krokiem w procesie konfiguracji usługi będzie krok, w którym będziemy tworzyć pierwszy tak zwany strumień danych. Jak już wspomniałem strumienie danych odpowiadają za zbieranie danych z trzech różnych rodzajów platform. Jeśli np. posiadamy stronę www oraz jednocześnie spójną biznesowo ze stroną, aplikacje na Androida i wśród innych platform.

To stworzylibyśmy trzy strumienie, które w naszej usłudze zbierałyby dane z tych właśnie trzech nieruchomości do wspólnych raportów i dzięki temu mielibyśmy pełny przegląd działań użytkowników uspójniony dla wszystkich tych trzech platform naraz. To jest właśnie ta rewolucja, o której mówiłem wcześniej przy okazji omawiania przyczyn wprowadzenia nowej generacji Google Analytics. W naszym przypadku w tej chwili mamy tylko stronę internetową, więc stworzymy tylko jeden strumień danych, czyli strumień o rodzaju sieć. Podajemy adres strony oraz nazwę strumienia i preferuje tutaj też zachować porządek i w nazwie każdego strumienia także podaje zawsze jego rodzaj. W tym przypadku będzie to po prostu ten sam strumień, który w tej chwili jest w stanie zbierać danych z trzech różnych rodzajów.

W tym przypadku będzie to po prostu web, tak oznaczam wszystkie moje strumienie sieciowe. Jeśli bym tworzył strumienie dla aplikacji nazwałbym je odpowiednio iOS czy Android. Naciskamy utwór strumień i voila, nasza usługa została właśnie w pełni założona. Zwróć teraz na chwilę uwagę na górny prawy ruch ekranu. To tutaj znajduje się identyfikator pomiaru, czyli unikalny numer naszej usługi GA4. Zapamiętaj, że ten identyfikator znajduje się właśnie w tym miejscu, bo będziemy go jeszcze nie raz potrzebowali. Ok, tak więc założyliśmy w pełni działającą usługę GA4. Powinniśmy w tej chwili na naszym koncie posiadać dwie usługi, czyli usługę Universal Analytics tą, którą mieliśmy dotychczas oraz drugą usługę, czyli usługę Google Analytics 4.

Obie te usługi powinny być skonfigurowane czy założone dla tego samego wybranego przez nas biznesu, czy może mówiąc bardziej ogólnie tej samej domeny. Trzecież to nie zawsze musi być prawda. Z kolei w usłudze GA4 powinniśmy mieć jeden stworzony strumień danych dla naszej strony internetowej, strumień danych typu web. Jeśli wszystko jest dokładnie tak jak powiedzieliśmy, przyszedł czas na implementację naszego kodu śledzącego na stronie internetowej. W tym miejscu musimy pamiętać, że kod śledzący musi być zainstalowany na wszystkich podstronach naszego serwisu, które chcemy mierzyć. Tutaj wyjątkiem mogą być oczywiście wszelkie strony związane z administracją strony, tak zwanym zapleczem, ale to mam nadzieję, że wydaje się dla wszystkich oczywiste.

Przejdźmy zatem do samej implementacji kodu Analyticsa i tutaj musimy zadać sobie pierwsze i najważniejsze pytanie. Gdzie taki kod powinien być zainstalowany na naszej stronie i jak to możemy zrobić? Instrukcja Google Analytics mówi jasno. Kod śledzący powinien znajdować się w sekcji head naszego kodu źródłowego strony. Jeśli nie wiesz co to jest sekcja head kodu źródłowego strony, to jest to element, tak zwany tak, i języka HTML. Kod strony możemy podejrzeć naciskając prawy klawisz myszy i wybierając wyświetl kod strony. Ja wiem, że często programiści twierdzą, że HTML nie jest językiem programowania, ale jestem analitykiem, zrobiłem ważną analizę i odkryłem ważną przesłankę do takiej tezy, że jest, dlatego że nazwa HTML zawiera w sobie słowo język. Główka pracuje.

A wracając do samej instalacji kodu GA na stronie. To co ważne, taką tradycyjną instalację bezpośrednio w kodzie strony powinno się robić tylko w jakichś bardzo specyficznych przypadkach. Oczywiście można to zrobić, ale ta metoda jest przestarzała, mało optymalna, a przede wszystkim mało wygodna z punktu widzenia zarządzania takimi kodami. Generalnie w 99% przypadków będziemy wykorzystywać do instalacji wszelkich kodów śledzących na stronie, narzędzie, które nazywa się Google Tag Manager, w skrócie GTM. Za chwilę omówimy sobie kwestię instalacji kodu Google Analytics przy pomocy właśnie Google Tag Managera, ale teraz na chwilę jeszcze wróćmy do interfejsu GA i samych ustawień. Po utworzeniu usługi GA4 i pierwszego strumienia w jego ustawieniach widoczna jest sekcja instrukcja tagowania.

W tej sekcji są dostępne właśnie kody śledzenia do instalacji, tam je możemy znaleźć. Jednak mamy tutaj troszkę zamieszania, bo dostępne są aż cztery różne możliwości instalacji. Z naszego punktu widzenia zawsze najbezpieczniejszą opcją będzie wykorzystanie jednej opcji, czyli instalacji nowych kodów śledzących i wykorzystanie do tego Google Tag Managera. W 99% przypadków tak właśnie zalecam instalację Google Analytics na stronie. Decyzja o wyborze Google Tag Managera do instalacji kodu Google Analytics się niesie za sobą nie tylko o istotne korzyści, ale też konsekwencje. Konsekwencja jest taka, że musimy posiadać dodatkowo konto GTM i zainstalowany kod śledzący tego narzędzia na naszej stronie, który to kod nazywamy kontenerem.

Główną zaletą z kolei jest fakt, że nie będziemy musieli już edytować więcej kodu źródłowego strony, aby instalować jakiekolwiek inne kody śledzenia, kody marketingowe czy kody jakieś analityczne. To bardzo duże ułatwienie, bo każdy narzędzie marketingowe, platforma reklamowa czy narzędzie analityczne wymaga od nas implementacji kodu śledzącego na stronie. Coraz częściej zdaje się, że strona internetowa wymaga zainstalowania nawet kilkunastu różnego rodzaju kodów na stronie. Dzięki narzędziu GTM wszystkie takie kody będziemy mogli bezpieczniej i wygodnie, a co najważniejsze samodzielnie instalować, edytować i kasować bez udziału IT. Dzięki wykorzystaniu Google Tag Managera instalujemy tylko raz kod śledzący na stronie, czyli ten właśnie wspomniany kontener, a następnie wszystkie inne narzędzia podłączamy w cudzysłowiu do strony przez Tag Managera.

W takiej sytuacji jeden kod śledzący zbiera dane dla wszystkich potrzebnych nam narzędzi. Takie rozwiązanie to nieporównywalnie bardziej efektywny i bezpieczny proces zbierania danych w porównaniu do implementacji wszystkich kodów śledzących bezpośrednio w kodzie źródłowym strony. Mam nadzieję, że jeżeli oglądają mnie pracownicy działów IT, to się ze mną w tym momencie miejscu zgodzą. Jeśli jeszcze nie znasz narzędzia jakim jest GTM, to warto przynajmniej poznać zasady jego działania. Omówmy zatem szybko zasady działania Google Tag Managera i jego strukturę na przykładzie instalacji naszego kodu śledzącego Google Analytics 4. Konto GTM zakładamy tak samo prosto jak konto Gmail czy konto Google Analytics. Na koncie GTM zakładamy z kolei kontener, którego kod później będziemy instalować na naszej stronie.

Pamiętasz jak mówiłem o funkcji konta i usługi w Google Analytics? Tutaj jest bardzo podobnie. Konto GTM pełni także funkcję administracyjną, a kontener jest właśnie sercem przechowywania kodów śledzących, które będziemy tam instalować. Jestem tutaj tak samo jak w przypadku Google Analytics w gta. pl, ale tutaj jest bardzo podobnie. Konto GTM pełni także funkcję administracyjną, a kontener jest właśnie sercem przechowywania kodów śledzących, które będziemy tam instalować. Jestem tutaj tak samo jak w przypadku Google Analytics z wolennikiem trzymania pewnego porządku i przyjmuję zasadę jedno konto GTM równa się jeden biznes. Argumenty na taką praktykę są generalnie takie same jak w przypadku GA. Zarządzanie dostępami i porządek w strukturze danych.

Zanim przejdziemy za chwilę do implementacji kodów śledzących Google Analytics z wykorzystaniem Google Tag Managera, postaram się w kilku żołnierskich słowach wyjaśnić jak działa w ogóle Google Tag Manager. Jak już wspomniałem, konto GTM jest parasolem dla kontenerów i pełni funkcję administracyjną. Z kolei sercem każdego kontenera są tak zwane tagi. Tagi to szablony kodów śledzących np. szablon kodu Google Analytics, albo np. szablon kodu do śledzenia konwersji w Google Ads i wiele innych. Aby wszystko działał poprawnie musimy przede wszystkim zainstalować kod kontenera na wszystkich podstronach naszego serwisu. Kod kontenera, który musi zostać zainstalowany na stronie znajdziemy w prawym górnym rogu ekranu. Należy go skopiować i udostępnić osobie odpowiedzialnej za opiekę nad stroną.

To co ważne to zwróć uwagę, że kod ma dwie części. Obie muszą być zainstalowane na stronie zgodnie z przedstawioną tam instrukcją. Jeśli uporamy się już z instalacją kodu kontenera na stronie, możemy przejść do konfiguracji pierwszego tagu śledzącego Google Analytics, aby uruchomić zbieranie danych z naszej strony w usłudze Google Analytics 4. Wybieramy więc z dostępnych tagów szablon kodu Google Analytics 4 konfiguracja, do którego przypisujemy identyfikator usługi Google Analytics. Pamiętasz, mówiłem, że identyfikator usługi będzie nam jeszcze potrzebny. Musimy go skopiować z ustawień strumienia danych w naszej usłudze Google Analytics 4 i wkleić w pole identyfikatora. Następnie musimy ustalić regułę, kiedy nasz kod Google Analytics ma być uruchamiany na stronie.

Reguły to nic innego jak warunki, jakie muszą zostać spełnione, aby dany został tak aktywowany i zaczął zbierać dane ze strony. W przypadku Google Analytics chcemy, aby kod Google Analytics był wywoływany na każdej podstronie naszego serwisu, tak więc reguła będzie określona jako wszystkie strony, dlatego że chcemy, aby kod był wywoływany na wszystkich podstronach naszego serwisu. I to było na tyle, jeśli chodzi o podstawową implementację kodu GA. Nie było bardzo skomplikowanie, prawda? Ostatnią czynnością, jaką musimy jeszcze wykonać na sam koniec jest publikacja wprowadzonych zmian w naszym kontenerze. Bez tego nasz tak nie będzie działał. Jeśli już udało Ci się to zrobić, nasz kod Analytics powinien zacząć zbierać dane z naszej witryny.

Aby utrwalić sobie wiedzę dotyczącą działania Google Tag Managera weźmy sobie na tapetę jeszcze jeden popularny przykład implementacji kodu śledzącego. Niech to będzie instalacja kodu konwersji Google Ads. Jeśli chcemy wiedzieć kiedy ktoś dokonał konwersji, czyli na przykład zakupu na naszej stronie dzięki reklamie Google musimy zaimplementować tak zwany kod konwersji na stronie potwierdzającej zakup, czyli na stronie w stylu potwierdzenie zakupu czy wykonania kodu Google Ads. Może być to strona w stylu potwierdzenie zakupu. html, która wyświetla się po złożeniu zamówienia. Wyświetlenie takiej strony mówi jasno, że zakup czy zamówienie zostało przeprowadzone.

Aby zainstalować kod śledzący na tej podstronie potwierdzenia konwersji czy potwierdzenia zamówienia przy pomocy Google Tag Managera wybieramy tak o nazwie kod konwersji Google Ads. Podajemy identyfikator konwersji, czyli ten unikalny kod identyfikujący naszą konwersję. Ten kod możemy znaleźć zawsze na naszym koncie Google Ads w sekcji konwersje. W kolejnym kroku, tak jak zawsze przy tworzeniu tagów musimy określić regułę kiedy tak ma być wywoływany na naszej stronie. W naszym przypadku regułą będzie warunek wyświetlenia konkretnej strony z konkretnym adresem. Wybieramy więc zmienną odnoszącą się do adresu URL i określamy jej wartość jako potwierdzenie zakupu. html. I to praktycznie wszystko. Zapisujemy, publikujemy zmiany i nasz kod konwersji będzie zainstalowany na naszej stronie. Wydaje się to skomplikowane.

Jeżeli nawet tak było, mam nadzieję, że już jest troszeczkę bardziej zrozumiałe i jasne. Google Tag Manager jest narzędziem prostym i intuicyjnym i powinien być używany przez marketerów, czyli specjalistów marketingu w sposób dość płynny. W tym miejscu chcę jeszcze podkreślić jedną ważną kwestię. Nie wolno nam publikować zmian przed sprawdzeniem czy wszystko działa poprawnie. Dlatego przed publikacją jakiekolwiek zmiany powinniśmy zawsze skorzystać z trybu podglądu, który pomoże nam zweryfikować poprawność naszej konfiguracji. Wystarczy po stworzeniu tagu czy wprowadzeniu jakiejś zmian na koncie wybrać po prostu opcję podgląd, która aktywuje tryb debugowania, czyli tryb testowy i aktywuje narzędzie Tag Assistant. To narzędzie inicjujemy właśnie w momencie użycia trybu podgląd.

Dzięki narzędziu Tag Assistant możemy podejrzeć czy tagi, które stworzyliśmy faktycznie wywołują się w ten sposób w jaki oczekujemy. Jeśli wszystko się zgadza i działa, możemy publikować zmiany i tym samym dawać nasz kontender na tzw. produkcję. Mam nadzieję, że Google Tag Manager jeśli był to nie jest już takim czarodziejskim narzędziem. Każdy marketingowiec jest w stanie to narzędzie płynnie obsługiwać i nie potrzeba do tego specjalnego przygotowania technicznego. Oczywiście bywają bardziej rozbudowane implementacje, ale po pierwsze 99% wszystkich wdrożeń jest prostych, albo w miarę prostych i standardowych do tego, a rozwiązania pozostałe, czyli ten pozostały 1% taki bardziej skomplikowany zawsze znajdziemy w internecie.

No dobrze, skoro mamy już pierwsze doświadczenia z GTM, udało nam się zainstalować poprawnie Google Analytics na stronie, wróćmy jeszcze na chwilę do samej konfiguracji Google Analytics 4 na naszej stronie. Tak jak ustaliliśmy na początku, powinniśmy posiadać obecnie na naszej stronie dwie usługi. W związku z tym nasza struktura całego konta powinna wyglądać mniej więcej następująco. Dla jednej domeny albo szerzej jednostki biznesowej mamy na koncie dwie usługi GA4 oraz Universe Analytics. W usłudze GA4 zaś posiadamy strumień danych dla typu web. Z kolei w usłudze Universe Analytics mamy dwa widoki danych. Dane surowe oraz widok główny. Widoki danych w Universe Analytics pozwalają posiadać filtrowane w wybrany przez nas sposób zestawy raportów.

Na przykład wszystkie raporty w ograniczeniu jedynie do jakiegoś regionu albo wybranego medium, pozyskania ruchu. Mówię tu jedynie to dla wyjaśnienia czym są widoki, bo one występują tylko i wyłącznie w usłudze Universe Analytics. W Google Analytics 4 póki co widoków nie możemy jeszcze wdrożyć, więc nie będę rozwijał za bardzo tematu widoków. Jeśli wszystko masz idealnie skonfigurowane i korzystasz do tego z Google Tag Managera, co oczywiście rekomenduję, to struktura z kolei w GTM powinna wyglądać następująco. Posiadamy jedno konto z jednym zainstalowanym kontenerem. Z kolei w zakresie tagów posiadamy dwa tagi. Jeden dla Google Analytics 4, a drugi dla Google Analytics w wersji Universal.

Oba te tagi mają dokładnie tą samą regułę, czyli warunek uruchomienia tagu, który powinien być ustawiony jako wszystkie podstrony. W dzisiejszej lekcji pozostalałem jeszcze tylko dwie ważne kwestie w zakresie konfiguracji. Jedna to dodatkowe ważne ustawienia w zakresie usługi Google Analytics 4 oraz druga możliwości i dobre praktyki w zakresie udostępnienia danych z GA współpracownikom lub stroną trzecim. Jeśli przejdziemy do ustawień strumienia danych sieć albo web, na samym dole możemy zobaczyć zakładkę więcej opcji tagowania. Oprócz kwestii tworzenia i modyfikacji zdarzeń, które będziemy omawiać już na następnej lekcji, mamy tu kilka istotnych innych ustawień, które musimy dzisiaj także omówić.

Przede wszystkim możemy wykluczyć tutaj nasz ruch firmowy przy pomocy określenia naszego firmowego adresu IP lub innych, które uważamy za takie, które mogą zaburzyć nasze dane u użytkowników. Jeśli wykluczymy adres konkretny lub zakres adresów IP, Google Analytics 4 nie będzie zbierał danych o odwiedzinach na stronie wykonywanych właśnie przez pracowników, na przykład naszej firmy, którzy posługują się konkretnym adresem lub zbiorem adresów IP. To dość istotne, bo taki ruch zazwyczaj potrafi być znaczny i nie odpowiada w ogóle specyfice zachowań naszych klientów. Druga ważna kwestia to ignorowanie tzw. referali, czyli oznaczeń ruchu przychodzącego z jakiejś konkretnej zewnętrznej domeny.

I tutaj wyobraźmy sobie taką sytuację, że w momencie płatności w naszym sklepie jesteśmy przekierowywani na stronę z bramką płatności. Jeśli po skończonej płatności jesteśmy z powrotem przekierowani na adres sklepu, czyli z powrotem klient wraca z bramki do naszego sklepu, to w takiej sytuacji zazwyczaj Google Analytics zarejestruje ruch przychodzący ze strony bramki płatności, a o ruch odsyłający do naszej strony popularnie zwany referralem. Zaburza to wszelkie statystyki ruchu i fałszuje obraz prawdziwych, pierwotnych źródeł ruchu, pochodzenia takiego użytkownika. Aby temu zapobiec, możemy właśnie skorzystać z tej opcji wykluczania konkretnych domen jako źródła pochodzenia ruchu. Jeśli masz np. sklep i korzystasz z zewnętrznych bramek płatności, to na pewno ta opcja będzie dla Ciebie bardzo przydatna.

I tu w tym miejscu powinieneś dodać wszystkie adresy URL takich właśnie bramek płatności, których używasz i których widzisz jako źródła pochodzenia ruchu na Twojej stronie internetowej, które nie są do końca prawdziwe. Jest jeszcze też kilka innych przypadków wykorzystania tej opcji i dlatego zachęcam do zapoznania się zasobami pomocy. Link bezpośredni na ten temat znajdziesz też w opisie tej lekcji. Z kolei w zakresie konfiguracji ruchu na stronę jest jeszcze jeden przypadek, który należy także odpowiednio skonfigurować. Chodzi tu o sytuację, kiedy nasz sklep albo w ogóle cały np. serwis internetowy jest prowadzony na więcej niż jednej domenie. Bywa, że strona główna prowadzona jest np. w domenie o nazwie domena 1.

pl, a sklep w domenie o nazwie domena 2. pl. Jeśli chcemy obie te domeny traktować jako jeden podmiot do analiz zachowań użytkowników na ścieżce do zakupu, to potrzebujemy dokonać ustawień ujednolicenia sesji pomiędzy tymi domenami. Czyli chcemy, żeby Google Analytics 4 traktował te obie domeny jako jeden podmiot. W takiej sytuacji, nawet jeśli na obu domenach zainstalujemy ten sam kod śledzenia Google Analytics, to GA potraktuje przemieszczanie się użytkowników pomiędzy domenami jako po prostu oddzielne sesje i będzie pokazywał po prostu te domeny jako źródła pochodzenia użytkowników. Czyli obrazując tą sytuację, w momencie wejścia użytkownika na stronę główną, niech to będzie domena 1. pl, Google Analytics 4 zarejestruje jedną sesję ze źródła pochodzenia użytkownika np. z kampanii Google Ads.

Jeśli dalej użytkownik ze strony przejdzie następnie do sklepu, który jest pod adresem domena 2. pl, to w Google Analytics zostanie zarejestrowana druga sesja i ze źródłem pochodzenia użytkownika domena 1. pl. Generalnie jest to sztuczne i nieprawdziwe źródło, bo tego faktycznie klienta pozyskaliśmy pierwotnie z kampanii Google Ads i do tego źródła należałoby przypisywać zyski i koszty. Warto jeszcze w tym miejscu wspomnieć, że Google Analytics 4 automatycznie rozpoznaje ruch subdomen, więc nie musimy dodawać tutaj adresów subdomen, jeśli nasz sklep np. znajduje się na stronie adresie sklep. domena1. pl. Ustawienie zatem dotyczy tylko przypadku, jeśli nasz biznes z jakiegoś powodu wykorzystuje w procesie do celu 2 całkowicie różne domeny.

Jesteśmy już prawie na finiszu dzisiejszej lekcji, ale zanim skończymy musimy jeszcze o jednej rzeczy sobie tutaj powiedzieć dzisiaj. Mianowicie kwestie ustawień dostępu do konta Google Analytics, bo udostępnianie danych zbieranych na naszej stronie lub aplikacji powinno być ściśle kontrolowane. Są to coraz bardziej istotne strategicznie dane nie tylko o kondycji naszego biznesu, ale też o wykorzystaniu przez nas na strategii marketingowej. Tak więc temat ten zostawiłem niby na koniec, ale jest on nie mniej istotny od całej reszty ustawień, czy zagadnień jakie dzisiaj sobie omawialiśmy. W ustawieniach konta oprócz zmiany nazwy konta ustawień z gud w zakresie wsparcia przez Google mamy tutaj też właśnie widoczne ważne ustawienia w zakresie dostępu do naszego konta.

Dostęp do konta możemy przyznać na różnych poziomach w zależności od funkcji danego użytkownika. Jak widzisz na ekranie mamy dostępne cztery różne poziomy dostępu. Jako administratorzy czy właściciele konta możemy nadawać wszystkie te poziomy kolejnym użytkownikom, którym byśmy chcieli nadać dostęp do naszych danych. Najczęstszym rodzaniem dostępu jaki powinniśmy w ogóle nadawać innym użytkownikom jest dostęp na poziomie odczyt i analiza. Daje on możliwość przeglądania raportów na koncie, ale nie pozwala na manipulowanie ustawieniami i dzielenie się danymi np. poprzez nadawanie dostępu osobom trzecim. Kolejnym poziomem dostępu w hierarchii jest poziom współpraca. Ten poziom pozwala tworzyć i edytować raporty, ale dalej nie daje możliwości manipulowania ustawieniami.

Poziom edycji pozwala praktycznie na wszelkie zmiany w obrębie dostępnych usług na koncie, także ze zmianą ustawień. Dalej jednak nie pozwala na nadawanie dostępu osobom trzecim. Ostatnim poziomem jest poziom zarządzania użytkownikami. Zalecam ostrożność w nadawaniu dostępu do tego poziomu szerszej grupie osób. Pamiętaj, że mówimy o nadawaniu dostępu do jednych z ważniejszych danych w firmie. Wiem, że jeszcze wiele osób tak nie postrzega danych z GA, ale tak po prostu jest. Często z takich danych możemy się dowiedzieć więcej o biznesie, niż z każdego innego źródła w firmie, czy danych finansowych.

Najlepszym pomysłem jest, kiedy w firmie posiadamy jedną osobę odpowiedzialną, jeśli oczywiście to nie jesteśmy my, za nadawanie dostępów i kontrole, kto i jak długo taki dostęp powinien posiadać. W praktyce spotykam się często z sytuacją, że nikt tego nie kontroluje w firmach, w których z kolei często mówi się o bezpieczeństwie danych. Sam mam ciągle dostęp do wielu kont, do których nie powinienem mieć dostępu od mniej więcej 2-3 lat. Niby administrator danych to jest nic nowego, ale jeśli chodzi o Google Analytics i strategiczne, analityczne dane dotyczące kondycji firmy, to są traktowane wyjątkowo po macoszemu. Jeśli posiadasz już konto GA w firmie, to sprawdź jeszcze dziś, kto ma do nich dostęp. Zazwyczaj można się bardzo zdziwić.

I tym samym dojechaliśmy do końca lekcji 2. Zachowaj siły na kolejną porcję wiedzy, która pojawi się u Ciebie już za parę dni. Pamiętaj też, że kwestia nabywania wiedzy wymaga też powtarzania i praktykowania, tak więc szczerze rekomenduję, aby każdą lekcję przećwiczyć samemu i spróbować na żywym organizmie. Jeśli jakaś szczęść jest dla Ciebie niejasna jeszcze, zawsze możesz do niej wrócić dzięki wykorzystaniu moich oznaczeń treści w tym filmie. A tymczasem podsumujmy naszą lekcję. Wiemy już jak działa Google Analytics, wiemy też jakie są różnice pomiędzy wersjami Google Analytics i wiemy też czemu Google musiał albo zdecydował się na wprowadzenie nowej generacji Google Analytics. No i w końcu wiemy też jak zainstalować prawidłowo Google Analytics na stronie przy pomocy Google Tag Managera.

To jest bardzo dobra podstawa do dalszych działań. To jest jednak niestety albo stety nie koniec kwestii w tym filmie. Albo stety nie koniec kwestii technicznych jakie nas czekają. Ale tak jak mówiłem już na początku nie uważam oczywiście, że marketingowcy czy właściciele firm muszą być specjalistami od kwestii technicznych, no ale realia wymagają od nas przynajmniej zrozumienia zaplecza, dzięki któremu nasze dane się zbierają w określony i odpowiedni sposób. Potrzebujemy to wiedzieć, żeby bez obaw podejmować decyzje w oparciu o te dane, które analizujemy. W następnej lekcji będziemy kontynuować kwestie przygotowania naszego środowiska analitycznego do efektywnego zbierania i wykorzystania danych. Uff, wystarczy na dziś. Dzięki serdecznie za udział w tej lekcji i mam nadzieję do zobaczenia już niedługo na kolejnych lekcjach.

Cześć. .

Dariusz Ciesielski

GA4 2 Wstęp do pracy z GA4

Opis wygenerowany przez Skrybot

Transkrypcja wygenerowana przez Skrybot

S K R Y B O T

Skrybot. 2023, Transkrypcje video z YouTube