U nekim slu\u010dajevima klijenti izvje\u0161\u0107uju da Google Analytics 4 zna\u010dajno smanjuje prihod za kanale koji nisu Googleovi, kao \u0161to je affiliate, u usporedbi s njihovom prethodnom verzijom Google Analyticsa. \u010cini se da su ove pogre\u0161ke specifi\u010dne za GA4 i\/ili Googleov model atribucije na temelju podataka Data-Driven-Attribution<\/a> (DDA). Ne vidimo te promjene unutar CJ pra\u0107enja ili izvje\u0161\u0107ivanja, koje ostaje to\u010dno i stabilno.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Razumijemo da Google nije potvrdio ovaj problem, pa smo izradili sljede\u0107i vodi\u010d kako bismo pomogli na\u0161im klijentima u navigaciji unutar internih razgovora oko GA4. Iako migracija na GA4 ne bi trebala utjecati na sposobnost CJ-a da prati ili izvje\u0161\u0107uje o vrijednosti publishera, razumijemo da je va\u017eno objasniti sve zna\u010dajne promjene u Google Analyticsu ostatku va\u0161e organizacije.<\/p>\n\n\n\n Ovo je novi problem na koji Google jo\u0161 nije odgovorio. S obzirom na situaciju, ovaj se vodi\u010d temelji na CJ-ovom najboljem razumijevanju problema. A\u017eurirat \u0107emo kako Google bude pru\u017eao vi\u0161e informacija.<\/p>\n\n\n\n Unutar ovog vodi\u010da povezujemo se s Google dokumentacijom gdje god je to mogu\u0107e kako bismo vam pomogli da pristupite njihovim relevantnim smjernicama; me\u0111utim, Googleova dokumentacija koja se odnosi na Google Analytics 4 nije sveobuhvatna. U nekim slu\u010dajevima mo\u017eemo ukazati na ne-GA4 dokumentaciju koju smatramo da je jo\u0161 uvijek relevantna.<\/p>\n\n\n\n \u010cini se da se zna\u010dajan broj problema mo\u017ee pripisati Googleovoj zna\u010dajnoj ekspanziji njihovog modela atribucije na temelju podataka (DDA) u GA4 i problemima vezanim uz taj model kada se primijeni na kanale koji nisu Googleovi. Te probleme istra\u017eujemo u vodi\u010du u nastavku: <\/p>\n\n\n\n Googleovo vrijednovanje DDA drasti\u010dno se promijenilo u Google Analytics 4. Njihov algoritamski model promijenjen je s razmatranja 4 dodirne to\u010dke na 50 i pove\u0107ava mjerenje dodirnih to\u010daka na putovanju koje obi\u010dno favoriziraju prikaz i pretra\u017eivanje.<\/p>\n\n\n\n To zna\u010dajno pove\u0107ava opseg u kojem DDA manipulira va\u0161im pra\u0107enim podacima o konverzijama, kao i opseg u kojem poznati problemi DDA-a utje\u010du na atribuciju kanala koji nije Google.<\/p>\n\n\n\n DDA dokumentacija navodi da je osmi\u0161ljena da \u201clook at all the interactions\u2026. on your Search, Youtube, Display and Discovery Ads<\/a>\u201d. Kako je trenutno dizajniran, DDA ne prati to\u010dno, niti pripisuje prihod kanalima koji nisu Googleovi, uklju\u010duju\u0107i e-po\u0161tu, pretra\u017eivanje ili affiliate.<\/p>\n\n\n\n To zna\u010di da postoje zna\u010dajni problemi koji se javljaju unutar DDA kada se primijeni na neke ili sve kanale koji nisu Googleovi. To bi moglo rezultirati velikim prazninama u podacima i neto\u010dnostima u dodjeljivanju prihoda DDA-a.<\/p>\n\n\n\n Google u svojoj dokumentaciji navodi da postoje uobi\u010dajeni scenariji u kojima ne mogu pru\u017eiti mjerenje valjanih podataka. To se posebno odnosi na prikupljanje klju\u010dnih podataka o putovima konverzije.<\/p>\n\n\n\n DDA uspore\u0111uje razli\u010dite putove konverzije kako bi zaklju\u010dio vrijednost kanala unutar tog puta. Da bi to u\u010dinio, DDA zahtijeva najmanje 400 konverzija po jedinstvenom putu tijekom 30 dana. Ako ovaj prag nije ispunjen, sva putovanja koja su i\u0161la tom stazom odbacuju se iz DDA. Google potvr\u0111uje da su ta putovanja va\u017ee\u0107a, ali da ih njihov model ne mo\u017ee izmjeriti (pogledajte \u201cNema dovoljno podataka za generiranje modela\u201d)<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Jednostavno re\u010deno, GA4 odbacuje ta putovanja jer DDA model ne mo\u017ee dose\u0107i statisti\u010dku zna\u010dajnost za taj put konverzije. Budu\u0107i da je Google tako zna\u010dajno pove\u0107ao broj mogu\u0107ih dodirnih to\u010daka u GA4, broj mogu\u0107ih jedinstvenih putova se eksponencijalno pove\u0107ao, a vjerojatnost da bilo koji put vodi do 400+ konverzija mnogo je ni\u017ea u usporedbi s prethodnim verzijama GA.<\/p>\n\n\n\n CJ je pogledao na\u0161e podatke za vi\u0161e od 1200 klijenata. Googleova metodologija vjerojatno bi isklju\u010dila ~98% putova konverzije podru\u017enica iz svog DDA modela. <\/strong>CJ je primijetio da je samo 1,4% putova konverzije koji sadr\u017ee dodirnu to\u010dku affiliate partnera rezultiralo s vi\u0161e od 400 konverzija.<\/p>\n\n\n\n Kada DDA odbije ta valjana putovanja, ona se vi\u0161e ne mjere pomo\u0107u DDA metodologije. Umjesto toga, Google koristi „skupne podatke“<\/a> za stvaranje pretpostavki o vrijednosti tih interakcija i ne dijeli na koji na\u010din se te pretpostavke donose.<\/p>\n\n\n\n Vjerojatnije je da \u0107e putovi konverzije s kanala velike koli\u010dine (tj. kanala u vlasni\u0161tvu Googlea kao \u0161to su prikaz i pretra\u017eivanje) prije\u0107i ovaj prag konverzije i stoga je manja vjerojatnost da \u0107e DDA zanemariti njihova putovanja.<\/p>\n\n\n\n Ve\u0107a je vjerojatnost da \u0107e se interakcijama kanala u vlasni\u0161tvu Googlea dodijeliti vrijednost u DDA. Google prikuplja vi\u0161e podataka o interakcijama s oglasima za kanale u vlasni\u0161tvu Googlea i oni pru\u017eaju zna\u010dajke koje mjere Google interakcije s vi\u0161e dosljednosti i preferencija nego kanali koji nisu Googleovi.<\/p>\n\n\n\n Dok DDA uklju\u010duje podatke o pojavljivanjima i prikazima videozapisa s vlastitih kanala, Google zanemaruje sve podatke o pojavljivanjima i videozapisima s kanala koji nisu Googleovi.<\/a><\/p>\n\n\n\n Uklju\u010divanje podataka o pojavljivanjima i videozapisima samo na Googleu stvara daleko vi\u0161e dodirnih to\u010daka za kanale u vlasni\u0161tvu Googlea nego za kanale koji nisu Googleovi. To stvara zna\u010dajan potencijal za pristranost u rezultatima DDA.<\/p>\n\n\n\n Google klikovi bilje\u017ee se pomo\u0107u Google Click Identifier-a (GCLID), jedinstvenog parametra koji je dostupan samo<\/strong> za Google kanale i mo\u017ee se ‘automatski ozna\u010diti’ na svim vezama u vlasni\u0161tvu Googlea.<\/p>\n\n\n\n Google opisuje automatski ozna\u010dene klikove kao pru\u017eanje „detaljnijeg izvje\u0161\u0107ivanja“ i „eliminiranja pogre\u0161aka“<\/a>. Me\u0111utim, Google zahtijeva od kanala koji nisu Googleovi da koriste njihovo manje pouzdano rje\u0161enje za „ru\u010dno ozna\u010davanje“ (poznato kao UTM parametri) za prepoznavanje klikova u Google Analytics 4. Ovaj odabir dizajna zna\u010di da GA4 prati klikove na Google kanalu pouzdanije i s vi\u0161e detalja od klikova na drugim kanalima.<\/p>\n\n\n\n Kada korisnik klikne kada su prisutni „gclid“ i UTM parametri, GA4 zanemaruje UTM parametre<\/a> i daje prednost „gclid“. To zna\u010di da kada postoji nejasno\u0107a oko toga je li kanal koji nije Google ili Google kanal pokrenuo interakciju, Google kanal \u0107e uvijek pobijediti.<\/p>\n\n\n\n U prethodnim verzijama Google Analyticsa postojala je opcija da se isklju\u010di ova pristranost automatskog<\/a> ozna\u010davanja i osigura da Google u svakom trenutku broji podatke o klikovima koji nisu Googleovi (pogledajte „Morate koristiti automatsko ozna\u010davanje za svrhe koje nisu povezane s Analitikom“). Priznali su da je ova opcija potrebna kako bi se „izbjegle razlike u podacima“ u njihovim Analytics proizvodima. Google je uklonio ovu klju\u010dnu opciju u GA4.<\/p>\n\n\n\n Trenuta\u010dni Googleov dizajn za GA4\/DDA sadr\u017ei inherentne i neizbje\u017ene pristranosti prema kanalima u vlasni\u0161tvu Googlea. Googleova vlastita dokumentacija aludira na takve pristranosti. Podaci CJ-a pokazuju da DDA nije u mogu\u0107nosti pru\u017eiti pouzdano mjerenje na pridru\u017eenom kanalu.<\/p>\n\n\n\n S trenutnom metodologijom ne biste trebali koristiti Googleov model atribucije na temelju podataka za mjerenje pridru\u017eenog kanala, osobito ako koristite a\u017euriranu verziju DDA u GA4.<\/p>\n\n\n\n CJ ima robusne alate dostupne za mjerenje vrijednosti va\u0161eg pridru\u017eenog kanala, uklju\u010duju\u0107i izvje\u0161\u0107ivanje o putovanju korisnika preko kanala<\/a>, alate za inkrementalnost kanala, usporednu analizu konkurentnosti i jo\u0161 mnogo toga<\/a>. Ovi su alati dostupni unutar platforme i mogu se koristiti za pouzdano izvo\u0111enje vrijednosti kanala, va\u0161ih partnera i va\u0161ih strategija.<\/p>\n\n\n\n Za klijente koji \u017eele razumjeti deduplicirani prikaz izvedbe svih kanala pomo\u0107u GA4, posljednji klik trenutno je najpouzdanija metodologija koju nudi Google.<\/p>\n\n\n\nPolo\u017eaj CJa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Za\u0161to se ova promjena doga\u0111a<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Ako niste koristili atribuciju na temelju podataka Data driven Attribution u prethodnoj verziji GA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Ako ste koristili atribuciju na temelju podataka Data driven Attribution u prethodnoj verziji GA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vodi\u010d za Googleovu atribuciju na temelju podataka i kanale koji nisu Googleovi<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
DDA je dizajniran za mjerenje kanala u vlasni\u0161tvu Googlea<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Googleova terminologija kori\u0161tena u ovom odjeljku:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Problem 1: Google priznaje mogu\u0107e nedostatke u DDA metodologiji<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
2. problem: interakcije s Google kanalima mogu imati prednost u Google Analytics 4<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Google mjerenje pojavljivanja i videozapisa<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Google mjerenje klikova<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Gledi\u0161te CJ-a: Kako se to odnosi na va\u0161 affiliate program?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Google Analytics 4 najbolji primjeri iz prakse: uskla\u0111ivanje metodologije<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Ako je va\u0161a prethodna verzija Google Analyticsa bila postavljena na Zadnji klik:<\/strong><\/h3>\n\n\n\n