Différences entre GA3 vs. GA4

☝ Google Analytics 4 est encore récent et peut avoir des différences ou des limitations par rapport à Universal Analytics non identifiées.

Voici quelques différences principales entre Universal Analytics et Google Analytics 4 :

1. Modèle de données : Universal Analytics utilise des cookies et des identifiants uniques pour suivre les utilisateurs, tandis que Google Analytics 4 utilise un modèle basé sur les événements et des identifiants utilisateur distincts.

2. Mesure d’engagement : Google Analytics 4 prend en compte les interactions avec le contenu au-delà de la simple page vue, telles que le temps passé sur le contenu, le défilement, le partage de contenu, etc. Universal Analytics est plus axé sur les mesures de base telles que les pages vues, les taux de rebond, les sessions et les conversions.

3. Options de personnalisation des rapports : Google Analytics 4 propose plus d'options de personnalisation des rapports que Universal Analytics, en particulier pour les rapports de flux d'utilisateurs.

4. Intégration avec Google Ads : Google Analytics 4 est conçu pour fonctionner en étroite collaboration avec Google Ads, offrant une meilleure compréhension de la façon dont les campagnes publicitaires fonctionnent en termes de conversion.

5. Machine learning : Google Analytics 4 utilise le machine learning pour fournir des informations plus approfondies sur les données, telles que la prévision des performances et l'identification des segments d'utilisateurs à forte valeur ajoutée. Cette fonctionnalité est absente dans Universal Analytics.

6. La structure des données : Google Analytics 4 utilise une structure de données simplifiée et plus flexible qui permet aux utilisateurs de collecter des données personnalisées plus facilement que dans Universal Analytics.

7. Export natif vers BigQuery : Offre des capacités de requête SQL avancées pour explorer des ensembles de données volumineux et complexes, en combinant les données de Google Analytics 4 avec d'autres sources de données. Cela permet de créer des tableaux de bord et rapports personnalisés, utiliser les outils de machine learning pour prédire les tendances futures et modéliser les données.