Google dévoile les fonctionnalités de Google Analytics 4

Google Analytics 4 (GA4) présente des améliorations significatives par rapport à son prédécesseur, Universal Analytics. L’outil a en effet été développé autour de la confidentialité des utilisateurs, du Machine Learning, des stratégies d’audience et de la dépréciation des cookies tiers. Le point sur les nouvelles fonctionnalités avec BtoB Leaders.

Tracking sans code des événements

Google Analytics 4 vous donne la possibilité de suivre certains événements de manière automatique, sans passer par la case du codage ou de la configuration des événements dans Google Tag Manager. Les éléments que l’on peut désormais suivre en natif sont les pages vues, le défilement, les clics sortants, la recherche sur le site, les interactions vidéo et le téléchargement de fichiers. Pour les activer, assurez-vous simplement d’activer la fonction « Mesure améliorée » dans l’interface GA4.

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Débogage en direct avec DebugView

GA4 vous offre désormais un moyen de déboguer votre site directement à partir de votre interface Google Analytics à l’aide de « DebugView », sous l’onglet « Configuration ». Pour activer cette fonction, vous pouvez lancer le mode d’aperçu à partir de GTM si vous l’avez implémenté sur votre site, ou définir « debug_mode » sur « True » pour vos balises et votre configuration GA4.

Reporting intégré entre le Web et le mobile

Le principal atout de Google Analytics 4 reste sans doute la combinaison des données mobiles et web disponibles dans une seule interface Analytics grâce au modèle de données piloté par les événements et les flux. Dans Universal Analytics, il fallait les examiner séparément. GA4 permet donc un suivi plus cohérent entre les appareils et les plateformes et donc une meilleure compréhension du parcours et de l’acquisition en omnicanal.

Exportations BigQuery

Auparavant uniquement disponible pour les utilisateurs de GA360, l’exportation des données directement vers BigQuery est désormais disponible en natif sur Google Analytics 4. Vous pourrez donc réaliser des analyses Data avancées mais aussi stocker vos données dans BigQuery (Google Cloud), les joindre et les enrichir avec d’autres données marketing. Vous pourrez également visualiser vos données sur des outils comme Tableau ou PowerBI et utiliser votre Data en « Input » pour des modèles de Machine Learning.

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