Modelowanie behawioralne w GA4 – poradnik

Analityka internetowa zmienia się na naszych oczach. Nowe regulacje prawne oraz rosnąca świadomość użytkowników na temat przetwarzania ich danych w sieci prowadzą do wielu zmian.

Jeśli więc zgodnie z obowiązującymi wymogami, używasz na swojej stronie baneru do zarządzania zgodami użytkowników (consent mode), to zrozumiałe jest, że obawiasz się o utratę danych osób odrzucających zgodę. W dalszej części wpisu dowiesz się, dlaczego warto zrozumieć, czym jest modelowanie behawioralne, czy jest właściwie potrzebne oraz w jakim kierunku zmierza pomiar i śledzenie zachowań użytkowników na stronach internetowych.

Spis treści:

• Czym jest modelowanie behawioralne?
• Dane modelowane a dane rzeczywiste
• Wymagania do wdrożenia skutecznego modelowania behawioralnego
• Behawioralne modelowanie danych w Google Analytics 4 – czy jest aktywne?
• Ograniczenia behavioral modelingu
• Dlaczego i kiedy warto korzystać z behavioral modelingu?
• Podsumowanie

Czym jest modelowanie behawioralne?

Modelowanie behawioralne w GA4 to zaawansowana funkcja analizy danych oparta o systemy uczące się i pozwalająca na uzyskanie pewnych szacunkowych informacji o użytkownikach. Jest to szczególnie ważne w kontekście modelowania behawioralnego na potrzeby trybu uzyskiwania zgody (content mode). Aktualnie utratę danych powodować będą użytkownicy odrzucający zgodę na stosowanie plików cookie, bo zgodnie z wymogami w takim przypadku tagi marketingowe nie powinny zbierać o nich informacji (przypis: https://dva.pl/t7cd).

I tu z pomocą przychodzi modelowanie behawioralne w GA4. Dzięki niemu modelowane będą zachowania użytkowników odrzucających zgodę na stosowanie plików cookie, w oparciu o zachowania osób, które tą zgodę wyraziły. W ten sposób wypełniona zostanie potencjalna luka w danych.

Dane modelowane a dane rzeczywiste

Analizując zachowania użytkowników na stronach internetowych, często mamy do czynienia z różnymi rodzajami danych. Zrozumienie różnicy między danymi modelowanymi, a danymi rzeczywistymi jest ważne dla skutecznej interpretacji i wykorzystania danych analitycznych.

Dane rzeczywiste są zbierane bezpośrednio przez narzędzia analityczne, takie jak Google Analytics 4, gdy użytkownik zaakceptuje wszystkie zgody na pliki cookies podczas odwiedzania strony internetowej. Stanowią one obiektywne obrazy działań użytkowników na stronie, dostarczając bezpośrednich informacji o ich zachowaniach.

Z kolei dane modelowane to wyniki szacunków, które nie są gromadzone bezpośrednio od użytkowników. Na przykład, jeśli użytkownik odrzuci zgody na pliki cookies, informacje o jego akcjach na stronie nie zostaną uwzględnione. Dane modelowane mogą stanowić przybliżony, prawdopodobny obraz zachowań użytkowników, ale nie są równie dokładne, jak dane rzeczywiste.

Wymagania do wdrożenia skutecznego modelowania behawioralnego

Modelowanie behawioralne na potrzeby trybu uzyskiwania zgody nie występuje automatycznie w GA4, nawet jeśli dochodzi do ewentualnej utraty danych. Zgodnie z wytycznymi Google należy spełnić kilka wymagań:

• konieczny jest wdrożony tryb uzyskiwania zgody na stronie internetowej lub w aplikacji,
• tryb uzyskiwania zgody musi być wdrożony w odpowiedni sposób, tak aby tagi Google miały możliwość odpowiedniego wczytania się jest to tzw. implementacja zaawansowana,
• do wytrenowania modelu niezbędna jest odpowiednia ilość danych. W tym przypadku dana usługa GA4 musi przez co najmniej 7 dni zebrać 1000 zdarzeń dziennie z parametrem odrzucenia (analytics_storage=’denied’) oraz co najmniej 1000 użytkowników w ujęciu dziennym wysyłających zdarzenia z parametrem akceptacji (analytics_storage=’granted’) przez co najmniej 7 z ostatnich 28 dni.

Behawioralne modelowanie danych w Google Analytics 4 – czy jest aktywne?

W zakładce administracja dostępna jest sekcja “tożsamość na potrzeby raportowania”. GA4 określa trzy opcje tożsamości widocznych na poniższej grafice:

W przypadku posługiwania się tożsamością zależną od urządzenia GA4 bierze pod uwagę jedynie identyfikator urządzenia. Przy tożsamości obserwowane kategorie poza identyfikatorem urządzenia uwzględnia również identyfikator użytkownika. Zaś tożsamość mieszana poza identyfikatorem użytkownika lub urządzenia używa również modelowania. Tożsamość mieszana powinna być domyślnie aktywna w usłudze, warto jednak sprawdzić, czy tak faktycznie jest. W tym miejscu można również zweryfikować czy modelowanie jest aktywne – na załączonym wyżej obrazku widać, że modelowanie jest oznaczone, jako nieaktywne (inactive), co najprawdopodobniej wynika z niewystarczającej liczby zdarzeń z odpowiednimi parametrami zgód.

Żeby zweryfikować czy modelowanie behawioralne na potrzeby trybu uzyskiwania zgody w GA4 zostało uwzględnione w danym raporcie, należy nacisnąć na ikonę wskaźnika jakości danych u góry raportu przy jego nazwie. W przypadku aktywnego modelowania danych będzie tam komunikat o tym, że uwzględniono modelowanie behawioralne.

Ograniczenia behavioral modelingu

Jednym z podstawowych ograniczeń modelowania behawioralnego na potrzeby trybu uzyskiwania zgody w GA4 jest zebranie odpowiedniej ilości akceptacji i odrzuceń zgód użytkowników, do czego niezbędny jest wysoki wolumen ruchu na stronie. W efekcie przy niewystarczającej liczbie danych wejściowych wytrenowanie modelu oraz uzyskanie pełnej i reprezentatywnej próby danych nie zawsze będzie możliwe. Nie można zapomnieć, że efektywność modelowania jest silnie uzależniona od dostępności danych.

Ponadto, mimo że modelowanie behawioralne w GA4 dostarcza cennych informacji, to stanowi to jedynie przybliżenie rzeczywistych zachowań użytkowników. Często zdarza się, że istnieją pewne niuanse i czynniki, które nie zostały uwzględnione w modelu, co może wpływać na jego dokładność.

Reklamy Google Ads?

Sprawdź ofertę

Zobacz więcej

Dlaczego i kiedy warto korzystać z behavioral modelingu?

Pomimo wspomnianych ograniczeń, warto pamiętać, że zrezygnowanie z modelowania behawioralnego w przypadku trybu uzyskiwania zgody może skutkować utratą części danych. Dlatego ważne jest zdecydowanie, która opcja jest dla nas bardziej korzystna: pogodzenie się z częściową utratą danych, czy też korzystanie z raportów opracowanych przy użyciu modelowania behawioralnego.

Aktualnie, modelowanie danych może być postrzegane, jako swoisty kompromis pozwalający na dostarczanie informacji o tendencjach i zachowaniach odbiorców dla marketerów, jednocześnie szanując decyzje użytkowników o wykorzystaniu i zbierania danych.

Podsumowanie

Modelowanie behawioralne w Google Analytics 4 (GA4) jest ważnym narzędziem w kontekście zmieniających się perspektyw przyszłości analityki internetowej i rosnących wymagań dotyczących ochrony prywatności użytkowników. Pomimo swoich ograniczeń, takich jak potrzeba dużego wolumenu ruchu na stronie czy niemożność uwzględnienia wszystkich niuansów, modelowanie behawioralne w GA4 pozostaje wartościowym narzędziem analizy danych. Kluczowa jest świadomość charakterystyki i wpływu tego rozwiązania. Bez wątpienia dzięki modelowaniu w GA4 można uzyskać cenne informacje o zachowaniach użytkowników, mimo odrzuconych przez nich zgód cookies, co stanowi istotny krok w przyszłość analityki internetowej.

Spodobał Ci się ten artykuł?

Zapisz się na newsletter - nie spamujemy!