W niekt\u00f3rych przypadkach – klienci zg\u0142aszaj\u0105, \u017ce GA4 znacz\u0105co nie doszacowuje przychody z kana\u0142\u00f3w innych ni\u017c Google, takich jak programy partnerskie, w por\u00f3wnaniu do ich poprzedniej wersji Google Analytics. Te b\u0142\u0119dy wydaj\u0105 si\u0119 by\u0107 specyficzne dla GA4 i\/lub modelu przypisania opartego na danych Google (DDA)<\/a>. Nie obserwujemy tych zmian w \u015bledzeniu ani raportowaniu w CJ, kt\u00f3re pozostaje dok\u0142adne i stabilne.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Rozumiemy, \u017ce Google nie potwierdzi\u0142o oficjalnie tego problemu, dlatego stworzyli\u015bmy nast\u0119puj\u0105cy przewodnik, aby pom\u00f3c naszym klientom prowadzi\u0107 wewn\u0119trzne rozmowy dotycz\u0105ce GA4. Cho\u0107 migracja do GA4 nie powinna mie\u0107 wp\u0142ywu na funkcje CJ do \u015bledzenia lub raportowania dla wydawcy – wa\u017cne jest jednak wyja\u015bnienie wszelkich istotnych zmian w Google Analytics reszcie Twojej organizacji. Przewodnik b\u0119dziemy na bie\u017c\u0105co aktualizowa\u0107, gdy Google udzieli wi\u0119cej informacji.<\/p>\n\n\n\n W tym przewodniku linkujemy r\u00f3wnie\u017c do dokumentacji Google, gdzie to mo\u017cliwe, aby pom\u00f3c Ci uzyska\u0107 szybki dost\u0119p do odpowiednich wskaz\u00f3wek; niemniej jednak dokumentacja Google dotycz\u0105ca GA4 nie jest w pe\u0142ni kompleksowa. W niekt\u00f3rych przypadkach mo\u017cemy wi\u0119c skierowa\u0107 Ci\u0119 do dokumentacji niezwi\u0105zanej z GA4, kt\u00f3r\u0105 uwa\u017camy za nadal obowi\u0105zuj\u0105c\u0105.<\/p>\n\n\n\n Wygl\u0105da na to, \u017ce spora cz\u0119\u015b\u0107 problem\u00f3w jest wynikiem rozszerzenia przez Google modelu przypisania opartego na danych (DDA) w GA4 oraz problem\u00f3w zwi\u0105zanych z tym modelem w przypadku kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanych z Google. Omawiamy te kwestie w poni\u017cszych punktach:<\/p>\n\n\n\n Dokumentacja dotycz\u0105ca DDA m\u00f3wi, \u017ce zosta\u0142o ono zaprojektowane do „analizowania wszystkich interakcji… na Twoich reklamach w wyszukiwarce, YouTube, reklamach display i Discovery Ads<\/a>„. W obecnej formie DDA nie \u015bledzi ani nie przypisuje dok\u0142adnie przychod\u00f3w do kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanych z Google, w tym do e-maila lub program\u00f3w partnerskich.<\/p>\n\n\n\n Oznacza to, \u017ce pojawiaj\u0105 si\u0119 znaczne problemy w przypadku DDA, gdy jest stosowane do niekt\u00f3rych lub wszystkich kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanych z Google. Mo\u017ce to prowadzi\u0107 do du\u017cych luk danych i niedok\u0142adno\u015bci w przypisywaniu przychod\u00f3w przez DDA.<\/p>\n\n\n\n Google stwierdza w swojej dokumentacji, \u017ce istnieje prawdopodobie\u0144stwo, w kt\u00f3rym nie mog\u0105 dostarczy\u0107 pomiaru dla wa\u017cnych danych. Dotyczy to zw\u0142aszcza zbierania kluczowych danych na temat \u015bcie\u017cek konwersji.<\/p>\n\n\n\n DDA por\u00f3wnuje r\u00f3\u017cne \u015bcie\u017cki konwersji, aby wywnioskowa\u0107 warto\u015b\u0107 kana\u0142\u00f3w w danej \u015bcie\u017cce. Aby to zrobi\u0107, DDA wymaga co najmniej 400 konwersji na unikaln\u0105 \u015bcie\u017ck\u0119 w ci\u0105gu 30 dni. Je\u015bli ten pr\u00f3g nie zostanie osi\u0105gni\u0119ty, wszystkie \u015bcie\u017cki zakupowe zostaj\u0105 odrzucone z DDA. Google uznaje, \u017ce te \u015bcie\u017cki zakupowe s\u0105 wa\u017cne, ale ich model nie jest w stanie ich zmierzy\u0107 (patrz „Niewystarczaj\u0105ca ilo\u015b\u0107 danych do wygenerowania modelu”)<\/a>.<\/p>\n\n\n\n W prostych s\u0142owach, GA4 odrzuca te \u015bcie\u017cki zakupowe, poniewa\u017c model DDA nie jest w stanie osi\u0105gn\u0105\u0107 poziomu istotno\u015bci dla tej \u015bcie\u017cki konwersji. Jako \u017ce Google znacz\u0105co zwi\u0119kszy\u0142o liczb\u0119 mo\u017cliwych touchpoints w GA4, liczba mo\u017cliwych unikalnych \u015bcie\u017cek znacz\u0105co wzros\u0142a, a prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce kt\u00f3ra\u015b \u015bcie\u017cka doprowadzi do ponad 400 konwersji, jest znacznie ni\u017csza ni\u017c w poprzednich wersjach GA.<\/p>\n\n\n\n CJ przeanalizowa\u0142o dane dla ponad 1200 klient\u00f3w. Wed\u0142ug naszej analizy, Google prawdopodobnie wykluczy\u0142oby z modelu DDA ~98% \u015bcie\u017cek konwersji partnerskich.<\/strong> Zaobserwowali\u015bmy r\u00f3wnie\u017c, \u017ce tylko 1,4% \u015bcie\u017cek konwersji zawieraj\u0105cych touchpoint afiliacji skutkowa\u0142o ponad 400 konwersjami.<\/p>\n\n\n\n Kiedy DDA odrzuca \u015bcie\u017cki zakupowe, nie s\u0105 one ju\u017c mierzone za pomoc\u0105 metodologii DDA. Zamiast tego Google u\u017cywa „danych agregowanych<\/a>„, aby dokonywa\u0107 za\u0142o\u017ce\u0144 dotycz\u0105cych warto\u015bci tych interakcji i nie udost\u0119pnia informacji na temat sposobu tworzenia tych za\u0142o\u017ce\u0144.<\/p>\n\n\n\n \u015acie\u017cki z kana\u0142\u00f3w o du\u017cej przepustowo\u015bci (takich jak kana\u0142y w\u0142asno\u015bci Google, na przyk\u0142ad reklamy display i wyszukiwarki) bardziej prawdopodobnie przekrocz\u0105 ten pr\u00f3g konwersji, dlatego nie b\u0119d\u0105 ignorowane przez DDA.<\/p>\n\n\n\n Interakcje z kana\u0142ami w\u0142asno\u015bci Google maj\u0105 wi\u0119ksz\u0105 szans\u0119 na przypisanie warto\u015bci w modelu DDA. Google zbiera wi\u0119cej danych dotycz\u0105cych interakcji reklamowych dla kana\u0142\u00f3w Google i dostarcza funkcje, kt\u00f3re mierz\u0105 interakcje z Google z wi\u0119ksz\u0105 sp\u00f3jno\u015bci\u0105 i preferencj\u0105 ni\u017c kana\u0142y niezwi\u0105zane z Google.<\/p>\n\n\n\n Chocia\u017c DDA uwzgl\u0119dnia dane dotycz\u0105ce wy\u015bwietle\u0144 wideo z w\u0142asnych kana\u0142\u00f3w, ignoruje wszystkie dane dotycz\u0105ce wideo z kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanymi z Google.<\/a><\/p>\n\n\n\n Uwzgl\u0119dnienie danych tylko dotycz\u0105cych kana\u0142\u00f3w Google tworzy znacznie wi\u0119cej touchpoints dla kana\u0142\u00f3w w\u0142asno\u015bci Google ni\u017c dla kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanychi z Google. To tworzy potencja\u0142 wprowadzenia b\u0142\u0119du w wynikach DDA.<\/p>\n\n\n\n Klikni\u0119cia w Google s\u0105 rejestrowane za pomoc\u0105 Google Click Identifier (GCLID), parametru dost\u0119pnego tylko dla kana\u0142\u00f3w Google, kt\u00f3ry mo\u017ce by\u0107 \u201cauto-tagged” do dowolnych link\u00f3w Google.<\/p>\n\n\n\n Google opisuje klikni\u0119cia \u201cauto-tagged\u201d jako dostarczaj\u0105ce „bardziej szczeg\u00f3\u0142owych raport\u00f3w” i „eliminuj\u0105ce b\u0142\u0119dy”<\/a>. Jednak Google wymaga od kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanymi z Google korzystania z mniej niezawodnego rozwi\u0105zania – czyli „oznaczania r\u0119cznego” (powszechnie znanego jako parametry UTM) do identyfikacji klikni\u0119\u0107 w GA4. To oznacza, \u017ce GA4 \u015bledzi klikni\u0119cia w kana\u0142ach Google bardziej niezawodnie i z wi\u0119kszymi szczeg\u00f3\u0142ami ni\u017c w przypadku innych kana\u0142\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n Kiedy wyst\u0105pi klikni\u0119cie u\u017cytkownika, gdzie s\u0105 obecne „gclid” i parametry UTM, GA4 ignoruje parametry UTM<\/a> i preferuje „gclid”. Oznacza to, \u017ce w przypadku niejasno\u015bci, czy to kana\u0142 niezwi\u0105zany z Google, czy kana\u0142 Google, wp\u0142yn\u0105\u0142 na interakcj\u0119, kana\u0142 Google zawsze zwyci\u0119\u017cy.<\/p>\n\n\n\n W poprzednich wersjach Google Analytics, istnia\u0142a opcja wy\u0142\u0105czenia tej stronniczo\u015bci dla automatycznego oznaczania i zapewnienia<\/a>, \u017ce Google zawsze zlicza dane o klikni\u0119ciach z kana\u0142\u00f3w niezwi\u0105zanych z Google (patrz „Musisz u\u017cywa\u0107 automatycznego oznaczania w celach niezwi\u0105zanych z Analytics”). Google wiedzia\u0142o, \u017ce ta opcja by\u0142a konieczna „dla unikni\u0119cia rozbie\u017cno\u015bci danych” w swoich produktach Analytics. Jednak, Google usun\u0119\u0142o t\u0119 kluczow\u0105 opcj\u0119 w GA4.<\/p>\n\n\n\n Aktualny projekt Google dla GA4\/DDA jest stronniczy na korzy\u015b\u0107 kana\u0142\u00f3w w\u0142asno\u015bci Google, co sugeruje dokumentacja. Dane CJ wskazuj\u0105, \u017ce DDA nie jest w stanie dostarczy\u0107 wiarygodnego pomiaru kana\u0142u partnerskiego.<\/p>\n\n\n\n Z obecn\u0105 metodologi\u0105 nie powiniene\u015b korzysta\u0107 z modelu przypisania opartego na danych Google do pomiaru kana\u0142u partnerskiego, zw\u0142aszcza je\u015bli u\u017cywasz zaktualizowanej wersji DDA w GA4.<\/p>\n\n\n\n CJ dysponuje solidnymi narz\u0119dziami do pomiaru warto\u015bci kana\u0142u partnerskiego, w tym raportowaniem dotycz\u0105cym \u015bcie\u017cki zakupowej klienta mi\u0119dzykana\u0142owej<\/a>, narz\u0119dziami do oceny przyrostu kana\u0142u, benchmarkingiem konkurencyjnym<\/a> i innymi. Te narz\u0119dzia s\u0105 dost\u0119pne w naszej platformie i mo\u017cna je u\u017cywa\u0107 do niezawodnego okre\u015blania warto\u015bci kana\u0142u, partner\u00f3w i strategii.<\/p>\n\n\n\n Dla klient\u00f3w, kt\u00f3rzy chc\u0105 uzyska\u0107 zrozumienie zdublowanej oceny wydajno\u015bci wszystkich kana\u0142\u00f3w za pomoc\u0105 GA4, ostatnie klikni\u0119cie jest obecnie najbardziej niezawodn\u0105 metodologi\u0105 dostarczan\u0105 przez Google.<\/p>\n\n\n\nStanowisko CJ<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Sk\u0105d te zmiany<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Je\u015bli nie korzysta\u0142e\u015b z modelu Data-Driven Attribution w poprzedniej wersji GA<\/h3>\n\n\n\n
\n
Je\u015bli korzysta\u0142e\u015b z modelu Data-Driven Attribution w poprzedniej wersji GA<\/h3>\n\n\n\n
\n
Przewodnik po r\u00f3\u017cnych kana\u0142ach atrybucji<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
DDA zosta\u0142o zaprojektowane do pomiaru kana\u0142\u00f3w Google.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Terminologia Google u\u017cywana w tej sekcji:<\/h3>\n\n\n\n
\n
Problem 1: Google i potencjalne luki w DDA.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Problem 2: Interakcje z kana\u0142ami Google mog\u0105 mie\u0107 pierwsze\u0144stwo w GA4.<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Pomiar wideo Google<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Pomiar klikni\u0119\u0107 w Google<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Punkt widzenia CJ: Jak to dotyczy Twojego programu partnerskiego?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Najlepsza praktyka w GA4: Dostosowanie metodologii<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Je\u015bli Twoja poprzednia wersja Google Analytics by\u0142a ustawiona na Ostatnie klikni\u0119cie:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n