1. Home »
2. Blog »
3. Google Analytics 4

Geschreven door Max van Roy op vrijdag 22 april 2022

Google stopt volgend jaar met Universal Analytics. Google Analytics 4 is de opvolger en heeft veel nieuwe mogelijkheden. Hoog tijd dus om hier wat meer over te vertellen.

Nieuw datamodel: meer dan alleen de website

De grootste wijziging in Google Analytics 4 (GA4) is de wijze waarop de data verzameld wordt. GA4 werkt met een event-driven datamodel en dat betekent een andere werkwijze waarop je website gemeten wordt. In UA werd alles gemeten via sessions, gekoppeld aan user data. User data zijn gegevens over de gebruiker die UA verzamelt uit cookies of uit je browserinstellingen, zoals leeftijd, geslacht en locatie. Sessions zijn de verzamelde gebeurtenissen in één bezoek, zoals pageviews, downloads of aankopen. Google verzamelt deze gegevens vanzelf en verwerkt ze in grafieken en tabellen.

Waar Universal Analytics in basis uitgaat van website-gerelateerde statistieken is GA4 echt gebouwd voor breed gebruik. Denk hierbij aan het gebruik van een App. Dit kan in GA4 eenvoudig geïntegreerd worden in één property middels diverse gegevensstreams.

Populaire website statistieken als pagina-weergaves, bounce-rates en “tijd op website” staan hierdoor niet meer centraal in GA4. (dit neemt niet weg dat de meeste relevante website-statistieken bruikbaar zijn via andere rapporten) Wat staat dan wel centraal?

Gebeurtenissen

Waar gebeurtenissen ook mogelijk waren in de huidige Analytics draait alles in GA4 om gebeurtenissen. Standaard heeft Google er al een heel aantal voor je klaargezet, en daarnaast kan je zelf (met behulp van ons of je website ontwikkelaar) bedenken welke gebeurtenissen voor jou relevant zijn. Zo kijk je eigenlijk minder naar “wat heeft bezoeker X gedaan” of “wat is er op pagina X gebeurd” maar veel meer naar gebeurtenissen op je website die iets zeggen over hoe het loopt. Komen er bijvoorbeeld meer of minder bezoekers op je SEO landingpages? Worden de accommodatiepagina's meer of minder bezocht? Bereiken meer of minder mensen het onderste gedeelte (met daarop de aanbiedingen) op de homepage?

Gebeurtenissen geven je eigenlijk oneindig de mogelijkheid om een hypothese te stellen: als dit of dat gebeurt op mijn website is het gebruik van deze pagina of het succes van deze aanpassing goed. Vervolgens kan je deze hypothese gaan meten!

E-commerce tracking in HolidayAgent

Het afgelopen jaar hebben wij de werking van de e-commerce tracking voor ons online boeken platform HolidayAgent al voor een aantal klanten geïmplementeerd. Zo zijn er verschillende statistieken over de online boekingen ook in GA4 zichtbaar. Denk aan het aantal boekingen, de online omzet maar ook productprestaties.

Veel mogelijk met de analysehub

De Analysehub, een functie die al langer bestond in Google Analytics 360 (een betaalde versie voor grote bedrijven), is binnen GA4 nu standaard te gebruiken. Deze maakt het mogelijk om zelf rapporten in te richten. Dit gaat een stuk verder dan de oude “Aangepaste rapporten” en gaat een beetje in de richting die Google ook biedt met de aparte tool Google Data Studio. Analysehub werkt weer een stuk eenvoudiger en is daarmee toegankelijker geworden voor marketeers en website beheerders. Wij zijn bezig om in de analysehub een verzameling van relevante rapporten op te stellen voor websites van vakantieparken of andere websites waarop een vakantieboeking de conversie is. Ook omdat gebeurtenissen zo'n prominente rol hebben binnen GA4 is er veel op maat mogelijk en kan je eigenlijk een rapport opmaken net naar wat jij een relevante gebeurtenis vindt.

Een mooi voorbeeld hiervan is dit rapport: waarin je voor een specifieke periode kan bekijken welke periodes op dit moment populair zijn (waar zoekt men op) bij je website bezoekers.

Doelgroepen

Een andere grote verandering is de mogelijkheid voor het aanmaken van doelgroepen voor de standaardrapporten van GA4. Voorheen waren dit segmenten in UA, deze bestaan nog steeds maar dan enkel in de analysehub. Belangrijk verschil is dat doelgroepen pas werken vanaf het moment dat ze worden aangemaakt en dat was/is bij segmenten niet zo.

Het voordeel van doelgroepen is dat deze te gebruiken zijn voor retargeting in Google Ads. Dan zou je bijvoorbeeld het volgende kunnen instellen: Een doelgroep van gebruikers die gezocht hebben op een datum in 2022 en nog geen boeking hebben in 2022. Deze groep is natuurlijk zeer goed te gebruiken om te retargeten in Ads.

Ook simpelere doelgroepen zijn natuurlijk mogelijk zoals enkel bezoekers uit Nederland. Deze kun je dan bij elk rapport binnen GA eenvoudig aanzetten als vergelijking. Een ander voordeel is dat de doelgroepen ook eenvoudig in Google Data Studio te gebruiken zijn.

Een andere handige nieuwe functie binnen doelgroepen is de mogelijkheid om automatisch gebeurtenissen toe te laten voegen op basis van de doelgroep. Je kan bij het instellen van een doelgroep namelijk aangeven dat als er een bezoeker wordt "toegevoegd" aan de doelgroep dat er dan een gebeurtenis wordt aangemaakt in Analytics. En als je de gebeurtenis dan markeert als conversie dan zie je bij het openen van GA standaard de laatste gebeurtenissen staan. Bijvoorbeeld: iedereen die het arrangement "Nazomer" heeft bekeken en vanuit daar minimaal 1 productpagina heeft bekeken. Hiermee meet je de populariteit van het arrangement.

Machine Learning

Google is al langere tijd bezig met het automatisch analyseren van data in Analytics middels machine learning. In GA4 gaan ze hier weer een stap verder in en wordt het een belangrijker onderdeel. Dankzij de events als fundament is het voor Google Analytics veel eenvoudiger om nog meer machine learning toe te passen. Er zijn nu al een stuk minder standaardrapporten dan in UA en de verwachting is dat dit er ook niet meer gaan worden. Daarbij komen er wel steeds meer inzichten met automatische meldingen en de Intelligence vragen & antwoorden. Een goed voorbeeld waar machine learning steeds meer bij gaat helpen zijn voorspellingen wie er binnen een week/maand een bestelling gaat plaatsen.

Hoe weet het machine learning algoritme dit? Op basis van diverse signalen o.a. de bekeken productpagina's in de website (die we al meten middels e-commerce tracking) en zaken zoals bezoekkwaliteit, ingetypte zoekopdracht, gebruikt apparaat, bekeken sites in het Google Display netwerk komen ze tot deze voorspelling.