GA4 — Como planejar a arquitetura de uma nova conta do Google Analytics 4

Introdução

Acompanhando as novas tendências e necessidades de análise, o Google lançou o GA4 com o objetivo de suprir alguns gargalos na visão unificada da jornada do cliente em ambientes multiplataformas e disponibilização de dados real-time do seu antecessor Google Analytics Universal (GAU).

Neste artigo vamos abordar as principais diferenças ao se planejar uma nova arquitetura de contas para o GA4, listando o que deixa de existir nessa versão. Mas, como tudo que é novo, a ferramenta ainda está em desenvolvimento e possui espaço para aperfeiçoamento e melhorias. O Google ainda terá um longo caminho até chegar o dia em que de fato será possível aposentar o GAU. Quando comparamos as funcionalidades disponíveis em ambas ferramentas, é nítida a vantagem do GAU na quantidade de integrações e relatórios disponíveis.

No decorrer do texto vamos utilizar o termo GAU para referência ao Google Analytics Universal e GA4 para a nova plataforma.

Diferenças na arquitetura da conta

Para os novos usuários, o primeiro grande choque é que não existe mais o conceito de vistas no GA4. A maior granularidade possível é o nível de propriedade.

Diagrama comparativo da estrutura de contas GAU vs GA4.

Dado a inexistência do nível de vista, temos um ponto de atenção na governança de acesso: todos os usuários com permissão à propriedade terão acesso a todos os dados, o que difere da versão anterior, em que a concessão era atribuída ao nível de vista. Para essa problemática, o Google ainda não disponibiliza alternativa, mas é algo que já foi solicitado pelos parceiros.

Para a separação de dados de produção e desenvolvimento, existem dois tipos de filtros disponíveis na configuração da propriedade: Tráfego Interno (Internal Traffic) e Tráfego de Desenvolvedores (Developer Traffic). Atualmente, essas são as únicas formas de filtrar os dados que entram na propriedade e ambas possuem pouca flexibilidade de personalização.

Uma maneira simples de diferenciar as propriedades entre GAU e GA4 na interface, é a ausência do prefixo “UA-”, conforme imagem abaixo.

Planejamento

Considerando as limitações já citadas, o melhor cenário para usar o GA4 e usufruir dessa nova tendência de coleta baseada em eventos — que tem tudo para conquistar o mercado de Digital Analytics — é planejar uma implementação dual tagging (GAU e GA4 simultaneamente).

Com o dual tagging, as empresas vão se beneficiar do melhor de ambas ferramentas, além de estarem mais preparadas para uma migração total no futuro, diminuindo os custos com a curva de aprendizado que uma mudança brusca pode acarretar.

Configurações

O processo começa com a criação da propriedade GA4 e definição dos Data Streams, eles são responsáveis pela coleta nos ambientes Web e Mobile.

Exemplo de configuração dos data streams para Web, Android e iOs.

Para a configuração dos Data Streams de Android e iOS é necessária a utilização do Firebase. É possível criar um novo projeto através da interface do GA ou vincular a um projeto já existente. Nesse último caso, é preciso ter acesso ao projeto no console do Firebase.

Já no ambiente web, os Data Streams podem utilizar a tag global do site (gtag.js) ou o Google Tag Manager. Mais detalhes podem ser encontrados na documentação oficial.

Observação: Uma vez com o vínculo ativo no Firebase, os dados serão armazenados na propriedade do GA4 e, caso já exista um projeto ativo, deve-se considerar a necessidade de se manter os dados históricos ou não, o que implicará em qual estratégia utilizar para a criação do vínculo.

Tempo de retenção dos dados

A configuração padrão para a retenção de dados é de 2 meses e esse valor pode ser alterado para até 14 meses. Porém, é importante habilitar a exportação de dados para o BigQuery para realizar análises usando um período maior que 14 meses.

Altere o tempo de retenção na propriedade clicando em Configurações de dados > Retenção de dados.

Google Signals

Para ter uma visão cross-device aprimorada, recomenda-se a ativação do Google Signals. Esse recurso habilita o uso de dados do usuário logado com uma conta Google e disponibiliza relatórios entre dispositivos, remarketing em vários dispositivos e a exportação de conversões em dispositivos diferentes para o Google Ads, sem depender da utilização de um User ID. Acesse a documentação oficial para conhecer mais sobre os recursos extras que são habilitados.

Ative esse recurso na propriedade clicando em Configurações de dados > Coleta de dados e habilite a opção Ativar a coleta de Indicadores do Google.

Coletas de eventos

Quando instalamos as ferramentas de coleta do GA4 (SDK nos aplicativos e script no web), alguns eventos já são coletados automaticamente. Devido a arquitetura, é importante ressaltar que em cada ambiente a coleta possuirá particularidades. Ou seja, os apps Android, iOS e o site Web não terão os mesmos eventos. Por padrão, são coletados eventos de início da visita do usuário, tempo de engajamento, eventos relacionados às fontes de tráfego, visualizações de página/tela, dentre outros. A lista completa de eventos automáticos pode ser encontrada na documentação oficial.

Dependendo das necessidades, vale avaliar se esses eventos atendem a todas as necessidades de negócio. Não sendo suficientes, será preciso planejar a coleta de eventos customizados. Nesse caso é preciso se atentar às regras para nomenclatura dos eventos e parâmetros, além dos limites da ferramenta.

Sugestões e estudos

• Conta de demonstração GA4 Web.
• Conta de demonstração GA4 App.
• Ativar coleta dual tagging.

O que esperar do mercado

Com o aumento da adoção do GA4 pelas empresas, a tendência do mercado de Digital Analytics tem impulsionado movimentos para a implementação de integrações com suporte para essa nova versão. Ainda temos limitações como a falta de materiais para uso e implementação do GA4, além de uma disponibilidade menor nas integrações passivas quando comparadas com o GAU.

Com certeza ainda teremos muitas novidades com relação ao GA4 e, mesmo que ele já tenha sido lançado, muitas funcionalidades ainda estão em versões Alpha e Beta. Participar dessa evolução será essencial para se ter uma vantagem competitiva. Quando a solução estiver lapidada, quem acompanha desde o início já estará ambientado com a nova arquitetura e relatórios, assim a curva de aprendizado será menor, além de poder influenciar no resultado final da ferramenta.

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Perfil do Autor: Joaquim Neto | Formado em Ciência da Computação na USJT, atua como engenheiro de dados na DP6 e possui 8 anos de experiência na criação de arquitetura de software.

Perfil do Autor: Carlos Magalhães | Técnico em Processamento de Dados e estudante de Microeletrônica. Atualmente desenvolvedor e Engenheiro de Dados na DP6, trabalha com coleta e estruturação de dados desde 2019.