Google Analytics franchit une nouvelle étape dans son histoire. Depuis longtemps déjà, cet outil Google vous permet de récolter des données intéressantes, par exemple sur le comportement des visiteurs sur votre site, le « chemin » qu’ils ont suivi pour y atterrir et leur identité (bien qu’anonyme). Peut-être en avez-vous entendu parler ou l’avez-vous déjà testée par vous-même, mais Google Analytics a lancé une nouvelle version : GA4 ! Quels sont les changements apportés à l’outil ? Quelles sont les mises à jour les plus importantes ? La version Universal Analytics est-elle encore pertinente ? Poursuivez votre lecture pour le découvrir. À vos marques, prêts, Google !
Qu’est-ce que Google Analytics 4 ?
Avec la dernière version de Google Analytics, Google se conforme aux dernières évolutions de la réglementation en matière de confidentialité. À cela s’ajoutent des performances améliorées pour les propriétaires de sites web qui souhaitent en savoir plus sur leurs visiteurs.
Grâce à l’intelligence artificielle, le géant du Web tente de combler les lacunes de données, créées à la suite du règlement européen RGPD. Ces lacunes se présentent lorsque les visiteurs d’un site n’acceptent pas les cookies. C’est pourquoi l’outil GA4 a décidé de ne placer aucun cookie.
En attendant, Universal Analytics (l’ancienne version) et GA4 (la nouvelle) se côtoient depuis un certain temps déjà. Notez bien la date du 1er juillet 2023, car Universal Analytics sera définitivement supprimé à compter de cette date. Se familiariser avec Google Analytics 4 n’est donc certainement pas du temps perdu !
Quoi de neuf ?
Pour mettre à jour vos connaissances de l’outil, nous allons vous présenter les principaux changements intégrés à Google Analytics 4 :
1. GA4 est la norme
Lancée en octobre 2020, la version Google Analytics 4 est aujourd’hui la version par défaut de Google Analytics pour les nouvelles « propriétés ». Il est encore possible de configurer un profil Universal Analytics pour l’instant, mais cette option sera bientôt désactivée.
2. (Nouvelles) métriques d’engagement
GA4 vise surtout à fournir des informations sur l’engagement des utilisateurs plutôt que sur le taux de rebond. Ce taux correspond au pourcentage d’utilisateurs qui quittent une page sans cliquer sur un autre lien, sans créer d’interaction. Une session est considérée comme engagée si elle dure au moins 10 secondes, si elle comporte au moins un événement de conversion ou si elle comprend au moins deux consultations de pages.
Des mesures améliorées telles que le défilement, la recherche sur le site, l’engagement dans les vidéos et les téléchargements de fichiers vous permettent de définir exactement l’interaction des utilisateurs avec votre site et votre contenu. Ces événements vous donnent une idée de l’intérêt d’un article de blog ou d’une page de renvoi, qui mène à une lecture plus approfondie ou un téléchargement.
En outre, GA4 propose 3 métriques prédictives différentes. Celles-ci sont utiles pour le ciblage dans les annonces Search, Display & Video (DV360) sur Google.
- Probabilité d’achat : la probabilité qu’un utilisateur (de votre site ou application) enregistre un événement de conversion spécifique au cours des sept prochains jours.
- Revenu prévu : le revenu attendu de toutes les conversions d’achat par un utilisateur de votre site ou application au cours des 28 prochains jours.
- Probabilité de perte de l’utilisateur : la probabilité qu’un utilisateur ayant été actif au cours des sept derniers jours ne le soit plus au cours des sept prochains jours.
3. Les sessions font place aux événements
Le concept de base de la nouvelle version de Google Analytics ? Tout est basé sur les événements. Alors qu’Universal Analytics utilise un modèle de mesure basé sur les sessions et les consultations de page, GA4 se concentre sur les événements.
Certains de ces événements sont collectés automatiquement (par exemple, les consultations de pages), d’autres sont proposés. Vous pouvez ensuite les activer directement sous la dénomination correcte (par exemple, l’achat d’un produit dans un environnement d’e-commerce). Enfin, vous pouvez également mettre en place des événements adaptés (sur mesure) à vos besoins/à la durée de vie de vos utilisateurs.
4. Plus d’attention sur la durée de vie
Chaque client suit un schéma similaire ; c’est le point de départ de GA4. Ce schéma se présente comme suit : acquisition, engagement, conversion et rétention. La hiérarchie des rapports suit également ce schéma, avec des rapports préétablis pour chaque étape du parcours client. Cette fonctionnalité devrait faciliter la recherche de données et la résolution des problèmes de performance à chaque étape de la durée de vie de l’utilisateur.
5. Attribution multicanal basée sur les données
En janvier 2022, Google a lancé un modèle d’attribution qui utilise le machine learning de bout en bout pour répartir la part de crédit personnalisée entre chaque conversion spécifique : l’attribution multicanal basée sur les données. Ce modèle vous permet de connaître le contenu ou la campagne qui a contribué à atteindre les objectifs fixés. S’appuyant de plus en plus sur des données modélisées plutôt que sur des cookies, le modèle GA4 s’impose ainsi comme le modèle par défaut.
6. Une seule plateforme complète
Jusqu’à l’existence de GA4, l’engagement des sites web et l’engagement des applications étaient toujours mesurés séparément. GA4 combine désormais les deux en une seule propriété : les données Firebase Analytics des applications et les données Google Analytics des sites web. Cela signifie que pour obtenir un aperçu global de l’engagement sur vos différentes plateformes, vous ne devrez plus passer par un processus manuel et fastidieux.
Pour ce faire, Google offre à ses utilisateurs la possibilité de configurer plusieurs flux de données dans chacune de ces sources (par exemple, une application iOS, une application Android ou un site web). Les données utilisateurs, les métriques d’engagement et les données de conversion de chaque flux de données sont regroupées dans l’interface de rapport de GA4. Vous pouvez ainsi suivre le trajet emprunté par les utilisateurs entre les sites web et les applications jusqu’à arriver à une conversion.
7. Machine learning et analyses prédictives
Parmi les avantages majeurs de Google Analytics 4, citons le machine learning et les analyses prédictives. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées pour déterminer la probabilité d’une conversion et créer des groupes cibles de personnes prêtes à l’achat, qui peuvent être déployés ensuite dans Google Ads, par exemple.
8. Importation d’événements hors ligne
Aujourd’hui, de nombreuses personnes achètent des produits ou des services en ligne, mais le parcours client n’est donc pas uniquement numérique. Lorsqu’une entreprise dispose également d’un magasin physique, certains clients potentiels préféreront se rendre en boutique pour prendre une décision d’achat.
Il est désormais possible de suivre l’ensemble du parcours client, de la première visite sur le site web à l’achat final, grâce à la fonctionnalité qui permet d’importer des données provenant d’événements hors ligne. Pour ce faire, il suffit d’importer un fichier CSV.
9. Intégration d’outils
Depuis quelques mois, il est possible d’associer d’autres outils Google à GA4 en plus de Google Ads, comme Google Search Console, BigQuery et DV360. Ces intégrations vous livrent un aperçu plus complet de votre acquisition ou de votre rapport.
L’étape suivante ?
Maintenant que nous avons passé en revue toutes les fonctionnalités, il est temps de rendre un verdict :
Eh bien, nous vous conseillons vivement de passer à Google Analytics 4 dès que possible, ou du moins de faire déjà les premiers pas pour découvrir et maîtriser cette mise à jour de grande envergure. Pourquoi ? Parce que GA4 est conçu pour fournir des rapports basés sur la nouvelle façon dont Google interprète les données aujourd’hui. L’outil utilise davantage le machine learning, tout en évitant la perte de cookies et de données.
Vous ne vous sentez pas encore assez en confiance pour changer de version ? Nos experts se feront un plaisir de vous aider !
