Rewolucja AI w Google Analytics 4

Wyobraź sobie, że możesz wykorzystać sztuczną inteligencję do przewidywania zachowań klientów, optymalizowania kampanii i wypełniania luk w danych – wszystko to w jednym narzędziu.

Brzmi futurystycznie? Dzięki Google Analytics 4 przyszłość jest już rzeczywistością. Jeszcze nie korzystasz z GA4? Przeczytaj i dowiedz się, dlaczego warto implementować Google Analytics.

Google prezentuje rozwiązania, które zostały zaprojektowane tak, by jeszcze bardziej usprawnić GA4. Przyjrzyjmy się im bliżej.

1. Tryb Zgody (Consent Mode)

Problem: W działaniach marketingowych często pojawiają się luki w pomiarach danych, gdy użytkownicy odmawiają zgody na użycie ciasteczek. Bez dokładnych danych trudno jest optymalizować kampanie i analizować ich efektywność.

Rozwiązanie: Tryb Zgody dynamicznie dostosowuje zachowanie tagów Google w zależności od wyborów użytkowników dotyczących zgody. W przypadku odmowy, Tryb Zgody wykorzystuje anonimowe sygnały danych i modelowanie AI, aby wypełnić luki pomiarowe. Dzięki temu marketerzy mogą zachować reprezentatywny obraz wydajności kampanii przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności użytkowników.

Pamiętaj!: Mimo że Tryb Zgody uzupełnia luki danych poprzez anonimowe sygnały i modelowanie AI, mogą występować niepełne profilowania ruchu. Ograniczenia związane z polityką prywatności oraz zmienne ustawienia użytkowników mogą wpłynąć na dokładność uzyskanych danych, dlatego warto regularnie monitorować efektywność i ewentualnie dostosowywać strategię.

2. Modelowanie Zachowań (Behavioral Modeling)

Problem: Gdy użytkownicy odmawiają zgody na użycie ciasteczek, kluczowe metryki dotyczące sesji i użytkowników stają się nieobserwowalne, co prowadzi do niepełnych wniosków o zachowaniach klientów.

Rozwiązanie: Modelowanie Zachowań przewiduje zachowanie użytkowników, którzy odmawiają zgody, na podstawie działań podobnych użytkowników, którzy zgodzili się na ciasteczka. Dzięki temu narzędzie przywraca widoczność danych o interakcjach użytkowników, pozwalając na kompleksową analizę ich ścieżki nawet przy ograniczonym dostępie do danych.

Pamiętaj!: Modelowanie zachowań bazuje na historycznych danych i analogiach między użytkownikami, co może prowadzić do niedokładnych prognoz w przypadku nietypowych lub nowych wzorców zachowań. Jakość i reprezentatywność bazowych danych ma kluczowe znaczenie, dlatego zawsze należy mieć na uwadze potencjalne ograniczenia wynikające z ewolucji trendów rynkowych.

3. Modelowanie Konwersji (Conversion Modeling)

Problem: Konwersje często mają miejsce na różnych urządzeniach i platformach, co utrudnia ich dokładne przypisanie, zwłaszcza gdy bezpośrednia obserwacja jest niemożliwa z powodu ograniczeń technicznych czy regulacyjnych.

Rozwiązanie: Modelowanie Konwersji wykorzystuje algorytmy AI do wypełniania tych luk poprzez przypisanie konwersji do najbardziej prawdopodobnego źródła. To narzędzie zapewnia precyzyjniejsze zrozumienie sukcesu kampanii w wielu kanałach, umożliwiając lepszą optymalizację działań i strategii.

Pamiętaj!: Algorytmy modelowania konwersji mogą nie oddać pełnej złożoności interakcji wielokanałowych. Przy różnych urządzeniach i platformach występuje ryzyko błędnego przypisania konwersji, co wymaga systematycznej weryfikacji i uwzględnienia marginesu błędu wynikającego z ograniczeń technicznych.

4. Rozszerzone Konwersje (Enhanced Conversions)

Problem: Standardowe tagi śledzenia konwersji często nie są wystarczająco dokładne, zwłaszcza gdy przepisy prawne ograniczają zbieranie danych umożliwiających identyfikację.

Rozwiązanie: Rozszerzone Konwersje wykorzystują zaszyfrowane dane first party do zwiększenia precyzji pomiarów. Funkcja ta poprawia skuteczność kampanii i optymalizację ofert, umożliwiając marketerom osiąganie lepszych wyników w wyszukiwarce Google lub na YouTube.

Pamiętaj!: Wykorzystanie zaszyfrowanych danych first party w Rozszerzonych Konwersjach może wiązać się z ograniczeniami precyzji. Zmiany w przepisach dotyczących prywatności oraz potencjalne trudności z integracją danych mogą wpływać na spójność pomiarów, dlatego warto traktować te wyniki jako uzupełnienie, a nie całkowity zamiennik tradycyjnych metod śledzenia.

5. Modelowanie Atrybucji (Attribution Modeling)

Problem: Ustalenie sposobu, w jaki przypisać zasługi punktom kontaktowym w ścieżce klienta, może być skomplikowane. Tradycyjne modele oparte na regułach często nie odzwierciedlają rzeczywistego wpływu poszczególnych kanałów.

Rozwiązanie: Modelowanie Atrybucji wykorzystuje algorytmy AI do analizy zarówno ścieżek prowadzących do konwersji, jak i tych niekonwertujących. Model oparty na danych pozwala marketerom zrozumieć efektywność ich inwestycji w kampanie i zoptymalizować strategie wydatków.

Pamiętaj!: GA4 dysponuje zbiorem danych, które mogą nie oddać w pełni złożonej ścieżki użytkownika, szczególnie przy wielokanałowych interakcjach lub gdy część działań odbywa się offline. Jeśli zależy Ci na uzyskaniu kompleksowego obrazu zachowań klientów lub poszukujesz bardziej zaawansowanego rozwiązania niż oferowane przez podstawowe funkcje GA4, warto rozważyć stworzenie własnego, dedykowanego modelu atrybucji. Taki model będzie lepiej odzwierciedlał specyfikę Twoich użytkowników i ich indywidualne ścieżki, zarówno w środowisku online, jak i offline.

Jeśli temat AI w GA4 Cię ciekawi, zerknij na nasze warsztaty.

Skupiamy się tam na praktyce: nauczysz się, jak wykorzystać GA4 do maksymalizacji działań marketingowych i opracowania inteligentniejszych strategii dla swoich kampanii. Nie przegap okazji, aby podnieść poziom swojej analityki i być o krok przed konkurencją.

Google Analytics może pomóc podejmować decyzje w Twojej firmie. Jeśli chcesz mieć pewność, że korzystasz ze wszystkich możliwości tego narzędzia, skontaktuj się z nami – przeprowadzimy audyt Twojego konta.