انتقد المسوقون Google Analytics 4 منذ إصداره في أواخر عام 2020.
قائمة الشكاوى طويلة – من الانتقال من تتبع المستخدم إلى تتبع الأحداث ، إلى التقارير القياسية المفقودة ، واستبدال معدل الارتداد بمعدل المشاركة ، على سبيل المثال لا الحصر.
GA4 هو النظام الأساسي السائد لقياس أداء موقع الويب وسلوك المستخدم. (هذا جزئيًا لأنه مجاني ، واختفى العديد من المنافسين على مر السنين لأنهم لم يتمكنوا من التخلي عن برامجهم مجانًا).
على الرغم من أن البعض سوف يجادل في ذلك GA4 يقصر في العديد من المجالات، أعتقد أن العديد من هذه العيوب المتصورة هي ، في الواقع ، تحسينات حقيقية للمنتج.
يستكشف هذا المقال خمسة انتقادات رئيسية لـ GA4 ويلقي الضوء على كيفية مساهمتهم فعليًا في تحسينه.
1. تناقضات البيانات والاضطرابات
أحد الشواغل الرئيسية حول GA4 هو احتمال وجود تناقضات في البيانات وتعطلها. حدث هذا أيضًا في عام 2012 ، عندما أُجبر المستخدمون على التغيير من Google Analytics الأصلي (GA2) إلى Universal Analytics (GA3 ، AKA UA).
مع كل تكرار ، تتغير الطريقة المستخدمة بواسطة أي أداة تحليلات لحساب المستخدمين والجلسات الفريدين. هذا هو القياس الأكثر دقة لنقاط البيانات الهامة هذه المستخدمة في جميع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) تقريبًا.
يجادل النقاد بأن نموذج البيانات الجديد وبروتوكول القياس يؤديان إلى تناقضات ، مما يجعل الاعتماد على GA4 لإعداد تقارير دقيقة أمرًا صعبًا. هذا عيب في منطقهم.
من خلال عدم فهم الاختلافات ، يفترضون أنها غير دقيقة ، في حين أن الحقيقة هي أنها أكثر دقة من UA.
هذا هو السبب في أن محترفي التحليلات (مثلي) يدعون الشركات إلى تمكين GA4 لأكثر من عام الآن. يضمن ذلك حصولك على بيانات لمدة عام كامل لإجراء مقارنات ذات مغزى (مقارنة GA4 مقابل UA مع بيانات تزيد عن عام).
لأسباب مختلفة ، انتظرت العديد من المؤسسات أو لم تكلف نفسها عناء مراجعة التكوين حتى اللحظة الأخيرة لضمان جمع البيانات بشكل صحيح. يواجهون الآن تحديًا كبيرًا عند إجراء التحليل المقارن للفترة.
يجب على المستخدمين اغتنام هذه الفرصة ، وإعادة النظر في ملفاتخطط القياسواعتماد نهج أكثر شمولية وشمولية لتحليل البيانات. باستخدام GA4 ، يمكن للمؤسسات الاستفادة من مصادر بيانات متعددة (من خلال عمليات استيراد بيانات الجهات الخارجية) ودمجها لاكتساب فهم أعمق لمستخدميها ورحلتهم ، وهو ما كان مستحيلًا تقريبًا مع UA.
2. منحنى التعلم والواجهة المعقدة
يقدم GA4 واجهة مستخدم مجددة ونهجًا مختلفًا لإعداد التقارير ، مما يؤدي إلى منحنى تعليمي حاد للعديد من المستخدمين.
أي تغيير في واجهة المستخدم أمر صعب. تم إصلاح واجهة مستخدم GA4 بالكامل دون أي تشابه مع سابقتها. يجادل النقاد بأن تعقيد الواجهة الجديدة يعيق اعتمادها وسهولة استخدامها.
لا ينبغي أن يكون هذا مفاجأة لأي مستخدم. تأتي معظم ترقيات البرامج إلى الإصدارات الجديدة مع واجهة مستخدم جديدة. مع أي واجهة مستخدم جديدة ، هناك دائمًا منحنى تعليمي.
تعكس الواجهة المعاد تصميمها تحولًا نحو نهج أكثر تركيزًا على المستخدم. إنه يمكّن جميع المستخدمين (المسوقين والمحللين) من استكشاف البيانات بطريقة أكثر سهولة وقابلية للتخصيص ، مما يتيح تحليلًا أعمق ويكشف عن الأنماط المخفية.
تتيح لك الواجهة الجديدة القابلة للتخصيص جعل واجهة GA4 خاصة بك حقًا. إزالة التقارير التي لا تنطبق على عملك. أضف تقارير مخصصة مصممة خصيصًا لمؤسستك. تنظيم التقارير وتجميعها في فئات ذات مغزى. (لا داعي لمعرفة كيف تعتقد Google أنه يجب تسمية التقارير أو تجميعها!)
في حين أن منحنى التعلم الأولي قد يكون شاقًا ، فإن الفوائد طويلة المدى لتحسين تفسير البيانات والرؤى القابلة للتنفيذ والواجهة القابلة للتخصيص بالكامل تفوق بكثير هذا الإزعاج المؤقت.
3. محدودية البيانات التاريخية
نقد آخر لـ GA4 هو توافقه المحدود مع البيانات التاريخية من UA. يجادل المستخدمون بأن هذا القيد يعيق القدرة على إجراء تحليل اتجاه هادف وتتبع الأداء طويل المدى بدقة.
هذا ليس بجديد.
تم اتخاذ نفس الموقف عندما انتقلت GA إلى UA. بالعودة إلى عام 2012 ، لم يكن هناك خيار إما لنقل البيانات القديمة إلى منطق القياس الجديد لـ UA. ترك هذا الشركات بمقارنة التفاح بالبرتقال (قبل التغيير وبعده) في بياناتها.
لطالما دافع العديد من محترفي التحليلات وجادلوا بأن هناك القليل من الرؤى التحليلية للاستفادة من إعادة النظر في البيانات التي مضى عليها أكثر من عام وبالتأكيد أكثر من عامين. إن تأثير الوباء على العديد من الشركات يجعل مقارنة البيانات السنوية بلا معنى ، وكذلك مقارنة الأشهر الماضية بنفس الفترة من ثلاث أو أربع سنوات سابقة.
تم تحديث مواقع الويب والتطبيقات ، وتحديث استراتيجيات التسويق وتغير الاقتصاد العالمي وتفضيلات المستخدم. ما لم تأخذ تقاريرك في الاعتبار ذلك ، فإن مجرد الإبلاغ عن المستخدمين والجلسات وحتى أرقام المبيعات خارج السياق كان ولا يزال بلا معنى.
يعتبر الحد الأقصى الجديد لتخزين بيانات GA البالغ 14 شهرًا أمرًا مقلقًا مقارنة بالخيار “غير المحدود” السابق. لمعالجة هذه المشكلة ، منحت Google جميع الحسابات حسابًا مجانيًا على BigQuery (مستودع البيانات). من خلال تخزين بياناتك هنا ، ستظل تحصل فعليًا على إطار زمني غير محدود للتخزين.
ليس من السهل الحصول على BigQuery وتكوينه واستخدامه. إنه يستلزم منحنى تعليمي حاد والتزام بالوقت يتجاوز العديد من مستخدمي Google Analytics ، وخاصة أولئك الذين ليس لديهم فريق البيانات الخاص بهم.
مع البيانات التاريخية المحدودة ، يجب عليك إعادة تقييم نهجك في القياس. كيف ستقيم النجاح؟ يتيح لنا اعتماد GA4 إعادة النظر في استراتيجيات جمع البيانات الخاصة بنا وإعادة تعريف مؤشرات الأداء الرئيسية.
يدفع هذا التحول إلى منظور جديد لتحليل البيانات ، مع التركيز على الرؤى المستقبلية والتطلعية بدلاً من الاعتماد فقط على الاتجاهات التاريخية. وبالتالي ، يمكننا مواءمة الاستراتيجيات بشكل أفضل مع ديناميكيات السوق الحالية والتكيف بسرعة مع سلوك المستهلك المتغير.
بينما تساعد التحليلات الرقمية في تقييم أداء التسويق ، إلا أنها أكثر فاعلية في طرح الأسئلة بدلاً من الإجابة عليها. مراجعة التحليلات الخاصة بك لتغييرات سلوك المستخدم – ثم التحقق من السبب – ينتج عنها قيمة أكبر من مجرد استخدامها للتحقق من فعالية الحملة.
4. تقليل خيارات التخصيص
يوفر GA4 نهجًا أكثر بساطة لتتبع الأحداث وتخصيصها مقارنةً بسابقتها.
يدعي النقاد أن هذا الانخفاض في خيارات التخصيص (التقارير المخصصة فقط) يحد من القدرة على تتبع إجراءات المستخدم المحددة وتخصيص التحليلات لاحتياجات العمل الفردية. ومع ذلك ، فإن هذا الخلل الواضح يبشر بعصر جديد من الكفاءة.
يُمكّن GA4 المسوقين والمحللين من التركيز على المقاييس والنتائج الأكثر أهمية عن طريق تبسيط تتبع الأحداث. إنه يجبرنا على إعادة تقييم متطلبات التتبع لدينا وإعطاء الأولوية للمقاييس المهمة حقًا ، مما يؤدي إلى رؤى أكثر إيجازًا وقابلية للتنفيذ.
تعزز خيارات التخصيص المخفضة اتباع نهج أكثر توحيدًا للتحليلات ، مما يسهل المقارنة المعيارية والمقارنات على مستوى الصناعة.
على الرغم من ادعاءات النقاد بتخفيض التخصيص ، تقدم GA4 مستويات أعلى من التخصيص لواجهة المستخدم.
يمكنك (باستخدام ميزة المكتبة) تخصيص واجهة المستخدم بالكامل وإضافة أي عدد من التقارير المخصصة وأقسام التقارير.
مع القليل من الجهد ، يمكن تخصيص واجهة المستخدم بالكامل وفقًا لاحتياجات عملك.
من خلال القيام بذلك ، يصبح من السهل الوصول إلى التقارير المطلوبة بشكل شائع.
يمكن إزالة التقارير التي لم يتم استخدامها مطلقًا من واجهة المستخدم.
والنتيجة هي وصول أسرع إلى البيانات مما ينتج عنه إنتاجية أكبر.
5. مخاوف الخصوصية وإدارة الموافقة
مع التركيز المتزايد على خصوصية المستخدم ، أثارت آليات جمع البيانات وإدارة الموافقة الأكثر صرامة في GA4 انتقادات. يجادل النقاد بأن تدابير الخصوصية المحسّنة تحد من توافر البيانات للتحليل وتعيق قدرة المسوقين على فهم جمهورهم بشكل كامل.
ومع ذلك ، فإن هذا الخلل المتصور ضروري لبناء الثقة والشفافية. من خلال تبني الممارسات التي تركز على الخصوصية ، يمكن للشركات تعزيز علاقاتها مع المستخدمين وترسيخ نفسها كمسؤولين أخلاقيين للبيانات.
كجزء من الترحيل إلى GA4 ، يجب مراجعة سياسات خصوصية التطبيق والموقع الإلكتروني. بالنسبة إلى المواقع التي مكّنت إشارات Google كجزء من “هوية الإبلاغ” وتعمل وفقًا للجوانب القانونية لـ GDRP ، تعتبر هذه المراجعة بالغة الأهمية.
احتضان التغييرات في نهج القياس الخاص بك
بمجرد تجاوز المفاجأة الأولية للواجهة الجديدة وفهم سبب كون أهم خمس شكاوى حولها تحسينات إيجابية ، فمن المحتمل أن تبدأ في تقدير GA4.
في حين أن العناصر مفقودة من الميزات القياسية ، هناك أمل في أن تضيف Google هذه العناصر مرة أخرى في إصدار مستقبلي. (يفتقد المستخدمون أداة التعليقات التوضيحية والقدرة على حفظ الشرائح المحددة مسبقًا من التقارير القياسية.)
على الرغم من أن العديد من المسوقين يعتبرون على نطاق واسع طرح ترقية GA4 “واحدة من الأسوأ على الإطلاق” ، إلا أنها تجلب التحسينات التي من المرجح أن يتبناها معظم المستخدمين في غضون بضعة أشهر.
الآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي آراء المؤلف الضيف وليست بالضرورة آراء محرك البحث. يتم سرد المؤلفين الموظفين هنا.