“Cuando me dicen que soy demasiado viejo para hacer una cosa, procuro hacerla enseguida.” Pablo Picasso
El pasado mes de marzo Google anunció por sorpresa la decisión de poner fin a Universal Analytics (UA) en julio de 2023 para dejar como única opción de herramienta de medición Google Analytics 4 (GA4). ¿Cómo afecta esta noticia tanto a empresas como a analistas? Para analizarlo, contamos con Xavier Yelmo, Digital Analytics Engineer Senior en El Arte de Medir by Ibermática.
Primer acto: Google Analytics 4 y lo que nos ha llevado a esta situación
Para poner un punto de partida a esta noticia, vamos a remontarnos unos años atrás, más concretamente entre 2014 y 2017. En este periodo de tiempo Google adquirió una serie de aplicaciones con el fin de poder ajustar Analytics a los nuevos comportamientos de compra de los usuarios. Una de ellas fue Firebase, un framework para medir aplicaciones móviles.
A raíz de esto, en julio de 2019 vieron la luz las propiedades App + Web, una versión beta de lo que luego sería Google Analytics 4, donde se incluía un nuevo modelo de datos y la posibilidad de medir aplicaciones móviles por una parte y webs por otra, entre otras cosas.
Ya por fin en 2020 nace Google Analytics 4, una versión final con un gran cambio: su implementación es con un modelo de datos totalmente diferente al Universal Analytics clásico pero, en definitiva, una versión mucho más preparada a la actualidad del usuario, ya que es capaz de medir desde aplicaciones móviles a cualquier tipo de dispositivo.
Hasta la fecha, ambas herramientas han compartido un periodo de convivencia en el cual hemos podido ver cómo Google ha tenido que hacer frente a una serie de complicaciones:
- Los problemas legales con algunas agencias europeas de protección de datos en lo que respecta al posible guardado de información pseudopersonal de ciudadanos europeos en EEUU.
- La desaparición de las cookies de terceros.
- La cada vez mayor protección de la privacidad de todos los navegadores.
Segundo acto: Google anuncia la muerte de Universal Analytics
De vuelta a marzo de 2022, Google anuncia que a partir del 1 de julio de 2023, la versión gratuita de UA dejará de recopilar nuevos datos (el 1 de octubre lo hará la versión de pago), pero que durante 6 meses se podrá seguir consultando el histórico. Este calendario pone de manifiesto la importancia de empezar a plantear lo antes posible la migración hacia GA4 para poder realizar la comparativa de los datos tras el periodo de consulta, sobre todo en aquellas empresas que por su tamaño los tiempos que se manejan llevan un proceso un poco más largo.
Pero, ¿cómo hemos ido afrontando la llegada de GA4 en EAM? A nivel de proyecto, se ha intentado tratar los nuevos que entraban de forma dual, es decir, tanto para UA como GA4. Por el contrario, en aquellos en los que no se ha podido hacer, nos encontramos diferentes escenarios:
- Plantear una medición para GA4 desde cero, aunque no siempre es posible porque al final muchas veces hay limitaciones a nivel de tiempo, recursos o de disponibilidad del equipo de desarrollo.
- Aprovechar los datalayers que ya están construidos y reunir todos esos parámetros de eventos y custom dimensions para intentar desarrollar un modelo de GA4 que tenga sentido.
Aunque lo ideal sería partir de cero y crear algo que tenga sentido expresamente para GA4, si se cuenta con un proyecto bien trabajado y con una cierta profundidad, se podrían aprovechar los datalayers para hacer la traslación de la información, aunque habría que analizar cada caso ya que no en todos los proyectos es posible.
Parte 3: La era post Universal Analytics
La migración a GA4 es una realidad, por lo que tanto empresas como profesionales tienen que hacer frente a un nuevo ecosistema analítico con mejoras y cambios:
- Medición Automatizada: Aunque no funciona bien en todas partes, con GA4 está la posibilidad de medir automáticamente una serie de enlaces externos e interacciones (eventos de página vista, los clics en vídeo de Youtube, el scroll).
- Modelado de datos con Consent Mode: A nivel legal, el Consent Mode es un tema delicado, ya que dependiendo del equipo legal de cada empresa, se recomienda usarlo o no. Pero, ¿cómo funciona? En teoría, tanto si el usuario acepta el consentimiento como si no, se envía una medición a Google. En teoría, en el caso que el usuario no haya aceptado el consentimiento, lo que se enviaría es un modelado que en vez de mandar identificadores, envía pings a páginas y, a partir de esa información, Google saca un modelo que complementa las métricas a nivel agregado.
- Modelos de atribución y data driven. En UA esta parte solo se podía hacer con la versión de pago, pero ahora gracias a la integración de GA4 con Google Attribution, existen modelos de atribución basada en datos para todos los informes de la herramienta en la versión gratuita. Y lo mismo pasa con el volcado en BigQuery. Es decir, la opción del volcado de datos en bruto en BigQuery la encontrábamos únicamente en la versión de pago de UA. Pero con GA4 se puede realizar en la versión gratuita y así trabajar con el dato en bruto sin procesar ni calcular.
Como podemos ver, a los analistas se les presentan una serie de retos interesantes durante los próximos meses, como por ejemplo:
- Formar a la gente y explicar todo los nuevos cambios.
- Crear informes personalizados que realmente necesite cada uno en el negocio.
- La migración de los cuadros de mando hechos en Google Data Studio en UA en aquellos casos que hayamos podido hacer la traslación del datalayer.
En definitiva, aunque nos enfrentemos a un nuevo periodo de cambios, es muy importante pensar en positivo. Al final GA4 es una evolución de la herramienta que Google compró en 2005 y ahora ha llegado el momento de adaptarnos y aceptar el reto de tener que empezar a hacer las cosas con una herramienta con muchos cambios: desde la interfaz a nuevas dimensiones y métricas. Sin duda, ha llegado el momento de reaprender.
¿Te gustaría indagar más sobre este tema? Sigue la conversación entre Xavi y Edu a continuación:
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