W Google Analytics “Użytkownik” . to nie zawsze konkretna osoba, lecz przeglądarka lub urządzenie, które odwiedza Twoją stronę. System rozpoznaje powracających gości dzięki plikom cookie innym mechanizmom identyfikacji. Ważne: jeśli ten sam człowiek wejdzie na stronę rano z telefonu, a wieczorem z komputera, Google Analytics domyślnie policzy go jako dwóch osobnych użytkowników.
Kategoria
Analityka
Dla kogo?
Podstawowe
Gdzie to się przydaje?
Kluczowe do zrozumienia źródeł ruchu, zachowań na stronie i skuteczności kampanii.
Co to oznacza dla Twojego biznesu?
Zrozumienie, kim są użytkownicy (a nie tylko pojedyncze wizyty), pozwala na lepszą ocenę zwrotu z inwestycji, budowanie długofalowych relacji i tworzenie skuteczniejszych strategii marketingowych.
Spis treści
Użytkownik, czyli człowiek vs. ciasteczko
W potocznym rozumieniu użytkownikiem jest po prostu osoba, która odwiedza naszą stronę internetową. W świecie analityki cyfrowej ta definicja jest jednak znacznie bardziej techniczna i jej zrozumienie jest bardzo ważne, jeśli chcemy świadomie analizować dane.
Dla Google Analytics, domyślnie, użytkownik to nie konkretna osoba, ale unikalna przeglądarka lub urządzenie, które zostało zidentyfikowane za pomocą małego pliku tekstowego, znanego jako “ciasteczko” . (cookie).
Oznacza to, że jeśli ta sama osoba odwiedzi Twoją stronę rano z laptopa w pracy, a wieczorem z telefonu komórkowego w domu, Google Analytics (w podstawowej konfiguracji) policzy ją jako dwóch różnych użytkowników. To różnica, która wpływa na wszystkie dalsze analizy.
Dowiedz się więcej w artykule: “Zdarzenia Google Analytics 4 – przewodnik”.
Jak Google Analytics identyfikuje użytkowników?
Podstawą identyfikacji jest tzw. Client ID – unikalny, losowo wygenerowany ciąg znaków, który jest zapisywany w ciasteczku przeglądarki podczas pierwszej wizyty. Za każdym razem, gdy ta sama przeglądarka wraca na stronę, Google Analytics odczytuje Client ID i wie, że ma do czynienia z “tym samym” . użytkownikiem.
Największym wyzwaniem i jednocześnie przełomem dla marketera jest zmiana myślenia z analizy sesji na analizę użytkownika. Sesja może przynieść jedną konwersję, ale to lojalny, powracający użytkownik generuje prawdziwą wartość dla biznesu w długim okresie.
W Google Analytics 4 proces ten jest bardziej zaawansowany dzięki różnym tożsamościom na potrzeby raportowania, które system próbuje wykorzystać, aby jak najdokładniej zidentyfikować jedną osobę na wielu urządzeniach:
- User-ID: Jeśli użytkownik może założyć konto i zalogować się na Twojej stronie, możesz wdrożyć funkcję User-ID. Polega ona na przypisaniu własnego, unikalnego identyfikatora do każdego zalogowanego klienta (np. ID z Twojej bazy danych). Dzięki temu, jeśli zaloguje się on na laptopie, a potem na telefonie, Google Analytics rozpozna go jako tę samą osobę.
- Google Signals: To dane od użytkowników, którzy są zalogowani na swoich kontach Google i wyrazili zgodę na personalizację reklam. Google potrafi wtedy połączyć ich aktywność na różnych urządzeniach, nawet jeśli nie są zalogowani na Twojej stronie.
- Identyfikator urządzenia (Client ID): To podstawowa i najmniej dokładna metoda oparta na ciasteczkach.
- Modelowanie: Gdy użytkownik nie wyrazi zgody na śledzenie (Consent Mode), Google, bazując na zachowaniach podobnych użytkowników, którzy zgodę wyrazili, modeluje dane, aby uzupełnić luki.
Przeczytaj również: “Consent Mode v2 (tryb uzyskiwania zgody) – o co w tym chodzi?”.
Przykład
Wyobraźmy sobie klienta sklepu meblowego. W drodze do pracy, w tramwaju, przegląda na smartfonie ofertę sof i dodaje jedną do ulubionych (będąc zalogowanym na swoje konto w sklepie). Po powrocie do domu, na laptopie, wchodzi na stronę, widzi zapisaną listę życzeń i finalizuje zakup. W historycznej wersji Universal Analytics byłyby to zazwyczaj dwie oddzielne sesje dwóch "różnych" użytkowników. Nowoczesna analityka w GA4, dzięki funkcji User-ID lub sygnałom Google (Google Signals), potrafi połączyć te interakcje w spójną historię jednej osoby. Dzięki temu firma otrzymuje pełny obraz ścieżki zakupowej (cross-device), zamiast fragmentarycznych danych.
Kluczowe metryki: użytkownik, nowy użytkownik i powracający użytkownik
W raportach Google Analytics 4 nazewnictwo bywa mylące, dlatego warto znać różnice:
- Aktywni użytkownicy (Active Users): Użytkownicy, którzy w dowolnym dniu okresu raportowania mieli aktywność kwalifikującą się jako “sesję z zaangażowaniem” . – engaged session (trwającą min. 10 sekund, z konwersją lub 2+ odsłonami)) lub odwiedziły stronę po raz pierwszy event first_visit/first_open.
- Użytkownicy ogółem (Total Users): To łączna liczba wszystkich unikalnych identyfikatorów, które zarejestrował system, nawet jeśli wizyta trwała sekundę (np. przypadkowe kliknięcia).
- Nowi użytkownicy (New Users): Liczba osób, które weszły na stronę po raz pierwszy w wybranym okresie (mierzone zdarzeniem first_visit lub first_open).
- Powracający użytkownicy (Returning Users): Osoby, które odwiedziły stronę wcześniej. GA4 identyfikuje powracającego użytkownika nie tylko wtedy, gdy w jego przeglądarce znajduje się wcześniejsze cookie (Client ID), ale także gdy rozpozna go poprzez User-ID lub Google Signals. Dzięki temu użytkownik może zostać uznany za powracającego nawet wtedy, gdy nie ma wcześniejszego ciasteczka w danym urządzeniu.
W książce “Marketing internetowy w Google” w rozdziale 7.6.1 szczegółowo omówiono podstawowe wymiary i metryki w Google Analytics 4, w tym różne metody identyfikacji użytkownika. Autorzy podkreślają, że “Specyfika tego rozwiązania powoduje, że najczęściej liczba użytkowników w Analytics jest większa niż liczba realnych osób, które odwiedzają stronę” , co jest kluczowe dla zrozumienia ograniczeń narzędzia.
Dlaczego rozróżnienie użytkowników jest tak ważne dla Twojego biznesu?
Prawidłowa konfiguracja i analiza danych o użytkownikach (a nie tylko o sesjach czy odsłonach) pozwala podejmować znacznie lepsze decyzje biznesowe.
- Lepsza ocena skuteczności kampanii: Analizując, które kampanie przyciągają wartościowych, powracających użytkowników, a które generują tylko jednorazowe wizyty, możesz efektywniej alokować budżet marketingowy.
- Zrozumienie ścieżki klienta: Śledzenie jednego użytkownika na różnych urządzeniach (dzięki User-ID) pozwala zobaczyć pełną ścieżkę od pierwszego kontaktu z marką do zakupu, co jest niemożliwe przy analizie pojedynczych sesji.
- Budowanie lojalności: Obserwując stosunek nowych do powracających użytkowników, możesz ocenić, na ile Twoja strona i oferta zatrzymują klientów przy sobie i zachęcają do ponownych odwiedzin.
- Personalizacja: Znając historię interakcji danego użytkownika (lub segmentu użytkowników), możesz kierować do niego bardziej spersonalizowane komunikaty, reklamy remarketingowe czy rekomendacje produktów.
Kwestie fundamentalnych błędów analitycznych, w tym niezrozumienia podstawowych metryk jak “użytkownik” , były szeroko omawiane w 5. odcinku semCASTu. Gość, Krzysztof Modrzewski, podkreślał, jak ważne jest, by patrzeć na analitykę “przez pryzmat pieniędzy” . Zrozumienie, kim jest i jak zachowuje się użytkownik w czasie, jest do tego kluczowe. Posłuchaj więcej w semCAST #05: Biznes kontra dane. Jak unikać podstawowych błędów analitycznych?.
FAQ
Śledzimy zmiany w obszarze AI
i wdrażamy je, zanim staną się standardem
Loading...
