Analitiklerin Geleceği Olay Tabanlıdır.
Temmuz 2023'te Universal Analytics'in yerini Google Analytics 4 (GA4) aldı ancak birçok kuruluş hâlâ geçişle mücadele ediyor. GA4, Universal Analytics oturum tabanlı model yerine etkinliğe dayalı bir veri modeli kullanıyor. Arama Motoru Arazi anketine göre 2025 yılına kadar işletmelerin yalnızca %55'i tamamen GA4'e geçiş yapmış durumda. GA4; platformlar arası izleme, makine öğrenimi öngörüleri ve gizlilik odaklı ölçüm gibi güçlü özellikler sunar. Doğru analizler için GA4 farklılıklarını anlamak önemlidir.
x13apps olarak müşterilerimize GA4 geçişi boyunca rehberlik ediyoruz. İşte yaklaşımımız.
UA ve GA4 Arasındaki Temel Farklılıklar
Veri modeli: UA, oturumları ve sayfa görüntülemelerini kullanır. GA4, olayları ve parametreleri kullanır. Her etkileşim bir olaydır. Metrikler: GA4, hemen çıkma oranı yerine etkileşimli oturumları ve oturum başına sayfa yerine kullanıcı başına etkileşimli oturumları kullanır. Raporlama: UA'nın önceden tanımlanmış raporları vardır. GA4, sürükle ve bırak özelleştirmesine sahip keşif raporlarını kullanır. Görünümler: UA'nın veri filtrelemeye yönelik görünümleri vardır. GA4, veri akışlarını kullanır ve mülk düzeyindeki verileri filtreler. Örnekleme: GA4'ün farklı örnekleme eşikleri vardır. Etkinlik parametreleri, UA özel boyutlarından daha zengin veriler sağlar.
GA4 Geçiş Adımları
1. Adım: Mevcut UA mülkünüzün yanında bir GA4 mülkü oluşturun. Geçmiş veri karşılaştırması için her ikisini de paralel olarak çalıştırın. 2. Adım: GA4 izlemeyi Google Etiket Yöneticisi veya gtag.js aracılığıyla uygulayın. UA etkinliklerini GA4 etkinlik parametreleriyle eşleyin. 3. Adım: Dönüşümleri ayarlayın (hedeflerin GA4 eşdeğeri). Önemli etkinlikleri tanımlayın ve bunları dönüşüm olarak işaretleyin. 4. Adım: Kitleleri, özel tanımları ve entegrasyonları (Google Ads, Search Console, BigQuery) yapılandırın. 5. Adım: Geçmiş UA verilerini silinmeden önce dışa aktarın (GA4, UA geçmiş verilerini içe aktarmaz).
Gelişmiş GA4 Özellikleri
Tahmine dayalı ölçümler: GA4, satın alma olasılığını, vazgeçme olasılığını ve gelir tahminini tahmin etmek için makine öğrenimini kullanır. Hedef Kitleler: Makine öğrenimi modellerine dayalı tahmine dayalı hedef kitleler oluşturun. Huni analizi: huni keşif aracıyla adım adım huniler oluşturun. Yol analizi: Yol keşfetme aracı aracılığıyla kullanıcı yolculuklarını görselleştirin. Segment örtüşmesi: Kullanıcı segmentlerinin nasıl kesiştiğini anlayın. BigQuery Export: Özel analiz için ham etkinlik verilerini dışa aktarın. x13apps olarak, işletmelerin daha derin analizler için GA4'ün gelişmiş özelliklerinden yararlanmasına yardımcı oluyoruz. Daha fazlası için, makalemizi okuyunveriye dayalı karar verme kılavuzu.