GA4 ou Universal Analytics

Universal Analytics (UA) a cessé de traiter de nouvelles données le 1er juillet 2023. Google Analytics 4 (GA4) est désormais la seule version prise en charge.

Ce changement n'était pas une refonte. GA4 utilise un modèle de données complètement différent, conçu pour la confidentialité, le suivi entre appareils et un avenir sans cookies.

Comprendre ces différences vous évite de tirer de fausses conclusions en consultant des rapports que vous avez migrés depuis UA.

UA reposait sur les sessions. Tout était regroupé dans des sessions, et les types d'accès (vue de page, événement, transaction) constituaient des concepts distincts.

GA4 repose sur les événements. Chaque interaction est un événement accompagné de paramètres, y compris page_view lui-même. Cela unifie les données Web et des applications sous un même schéma.

Dans UA, les événements utilisaient une structure rigide Catégorie / Action / Libellé / Valeur. Elle était difficile à étendre.

Les événements GA4 comportent un nom et des paramètres flexibles, jusqu'à 25 par événement. Cette structure est beaucoup plus expressive et s'adapte naturellement aux analyses d'applications.

GA4 collecte immédiatement de nombreuses interactions grâce à la mesure améliorée. Dans UA, la plupart d'entre elles nécessitaient un balisage manuel.

Activez-les ou désactivez-les dans les paramètres du flux de données. Cela réduit le temps de configuration, mais vous devez savoir quelles interactions sont suivies automatiquement pour éviter les doubles comptages.

Dans UA, le taux de rebond correspondait aux sessions avec une seule page et aucune interaction. GA4 l'a remplacé par le taux d'engagement, c'est-à-dire le pourcentage de sessions avec engagement.

Une session avec engagement dure au moins 10 secondes, comprend une conversion ou inclut au moins 2 vues de page. Dans GA4, le taux de rebond correspond simplement à 1 moins le taux d'engagement.

GA4 privilégie les rapports centrés sur l'utilisateur plutôt que sur les sessions. Il rapproche l'identité entre les appareils grâce aux signaux Google, à l'ID utilisateur et aux données de l'appareil.

UA dépendait fortement des cookies. GA4 combine la modélisation par apprentissage automatique pour combler les lacunes lorsque les cookies sont absents, tout en respectant les réglementations sur la confidentialité.

Par défaut, GA4 conserve pendant 2 mois les données au niveau des événements, une durée qui peut être prolongée jusqu'à 14 mois. Les rapports standards agrégés sont conservés plus longtemps.

Pour les analyses portant sur plus de 14 mois, exportez les données brutes vers BigQuery, que GA4 propose gratuitement avec l'offre standard, ce qui constitue un changement important par rapport à UA.

Dans UA, les objectifs étaient configurés au niveau de la vue (destination, durée, pages, événements). GA4 ne comporte ni vues ni objectifs.

À la place, vous désignez n'importe quel événement comme conversion. C'est plus simple, mais cela signifie que vous devez d'abord planifier votre taxonomie d'événements, puis promouvoir les événements importants.

La structure d'UA était Compte > Propriété > Vue. Les vues permettaient de créer des copies filtrées des données.

GA4 suit la structure Compte > Propriété > Flux de données. Le filtrage s'effectue désormais à l'aide de filtres de données, de comparaisons et de sous-propriétés (360). Cela simplifie la gouvernance, mais modifie la façon dont vous isolez le trafic de développement.

Les rapports GA4 sont plus épurés. La section Rapports fournit des synthèses standards ; les analyses personnalisées approfondies se trouvent dans la section Explorer.

Les utilisateurs d'UA regrettent souvent les rapports prédéfinis. Dans GA4, vous pouvez personnaliser la bibliothèque de rapports ou créer des explorations pour recréer les vues familières.

Une migration propre n'est pas une copie. Recréez dès le départ votre plan de mesure autour des événements et des paramètres.

Vérifiez les conversions, associez Google Ads, définissez la conservation sur 14 mois, activez l'exportation vers BigQuery et configurez les filtres de trafic interne avant de faire confiance aux données.

Testez votre compréhension de la différence fondamentale entre les deux modèles.

GA4 a remplacé UA par un modèle centré sur les événements et les utilisateurs. Il n'y a plus de vues ni d'objectifs, le taux de rebond est devenu le taux d'engagement, et l'identité combine l'ID utilisateur, les signaux Google et la modélisation.

Planifiez d'abord les événements, désignez les événements importants comme conversions, prolongez la durée de conservation et utilisez BigQuery pour conserver l'historique. Une migration signifie reconstruire, et non copier.