Las Diferencias entre GA4 y Universal Analytics: Un Análisis Completo

En un mundo digital en constante cambio, es crucial estar al tanto de las últimas herramientas de análisis web.

Con la desaparición programada de Universal Analytics (UA) en julio de 2023, y el surgimiento de Google Analytics 4 (GA4) como el nuevo estándar, es importante comprender las diferencias clave entre estas dos plataformas.

En este artículo, exploraremos las 7 diferencias principales entre GA4 y UA, y analizaremos cómo estos cambios afectan a los especialistas en marketing y desarrolladores web.

Adopción y Transición

Desde que GA4 se convirtió en la opción predeterminada para nuevas propiedades de Google Analytics el 14 de octubre de 2020, muchos usuarios no se han apresurado a cambiar de UA a GA4. La principal razón parece ser que GA4 funciona de manera muy diferente a su predecesor, ofreciendo nuevas características valiosas, pero también enfrentando críticas por errores percibidos y la falta de algunas características queridas de UA.

Fecha de Caducidad de Universal Analytics

El 16 de marzo de 2022, Google anunció que UA dejará de procesar datos el 1 de julio de 2023 para propiedades estándar de UA y el 1 de octubre de 2023 para propiedades UA 360. Esta ventana de tiempo relativamente corta tomó por sorpresa a muchos profesionales del marketing, lo que llevó a una aceleración en la adopción de GA4.

Conoce las Principales Diferencias entre GA4 y UA

Si te sentías cómodo con las funciones de Universal Analytics y estas un poco confundido con las funciones nuevas, este listado seguramente te ayudará:

Rastreo de Aplicaciones

El rastreo de aplicaciones en Google Analytics 4 (GA4) representa un avance significativo respecto a las capacidades de Universal Analytics. Esta función permite a los usuarios integrar y analizar datos tanto de sitios web como de aplicaciones móviles dentro de una misma propiedad de GA4. Veamos en detalle cómo funciona y por qué es tan importante.

Modelo Unificado de Datos

  • Integración Web y Móvil: GA4 permite la recopilación de datos tanto de aplicaciones móviles como de sitios web en una misma propiedad. Esta integración proporciona una visión más holística del comportamiento del usuario a través de diferentes plataformas.
  • Modelo de Medición de Firebase: GA4 utiliza un modelo de medición similar al de Google Analytics Firebase, la plataforma de Google especializada en el análisis de aplicaciones móviles. Este modelo se basa en eventos y parámetros, lo que permite una mayor flexibilidad y profundidad en el análisis de datos.

Eventos y Parámetros

  • Todo es un Evento: En GA4, todas las interacciones se registran como eventos. Esto incluye desde vistas de página hasta acciones específicas dentro de una aplicación, como compras o reproducciones de video.
  • Personalización con Parámetros: Los eventos pueden enriquecerse con parámetros, que proporcionan información adicional sobre la acción del usuario. Esto permite un análisis más detallado y personalizado.

Tipos de Interacción

Los «Tipos de Interacción» en Google Analytics refieren a cómo se registra y clasifica la actividad del usuario en un sitio web o una aplicación. En este contexto, es importante entender la transición de Universal Analytics (UA) a Google Analytics 4 (GA4) y cómo esta cambia la forma en que se manejan estas interacciones.

Universal Analytics (UA)

En UA, las interacciones se registraban a través de diversos tipos de impactos, que incluían:

  1. Vistas de Página: Cada vez que un usuario carga una página en su navegador, se registra una vista de página.
  2. Eventos: Interacciones específicas del usuario con el contenido que no implican una carga de página, como clics en enlaces, reproducciones de videos o descargas de archivos.
  3. Transacciones de Comercio Electrónico: Acciones relacionadas con compras en línea, como añadir un producto al carrito, realizar un pedido o completar una compra.
  4. Interacciones Sociales: Acciones que involucran plataformas de redes sociales, como compartir contenido o interactuar con un widget social.
  5. Tiempo del Usuario: Mediciones relacionadas con el tiempo que un usuario pasa realizando ciertas acciones en el sitio.
  6. Excepciones: Errores o problemas que ocurren en el sitio, como fallos de carga de página.

Estos diferentes tipos de impactos permitían a UA ofrecer un análisis detallado del comportamiento del usuario, pero también imponían ciertas limitaciones en cuanto a la flexibilidad y la unificación de los datos.

Google Analytics 4 (GA4)

GA4 representa un cambio significativo en el enfoque de medición, simplificando la variedad de tipos de impactos en un único modelo basado en eventos. En GA4, prácticamente todas las interacciones se capturan como eventos, lo que proporciona mayor flexibilidad y un enfoque más unificado. Esto incluye:

  1. Eventos de Vista de Página: Similar a las vistas de página en UA, pero ahora registradas como un tipo de evento.
  2. Eventos de Usuario: Cualquier interacción del usuario, como clics, desplazamientos, o reproducciones de videos, se registra como un evento.
  3. Eventos de Transacciones: Las acciones de comercio electrónico se manejan como eventos, con detalles adicionales proporcionados a través de parámetros del evento.
  4. Eventos Personalizados: Los usuarios pueden definir y configurar sus propios eventos para rastrear interacciones específicas relevantes para su sitio o aplicación.

Cálculo de Sesiones

El cálculo de sesiones en Google Analytics ha experimentado cambios significativos con la transición de Universal Analytics (UA) a Google Analytics 4 (GA4). En UA, una sesión se definía como el período de actividad del usuario en un sitio, con ciertas condiciones que la finalizaban, como 30 minutos de inactividad, el cambio de día (medianoche) o la alteración de parámetros de campaña. Esto significaba que las sesiones podían terminar y comenzar basadas en estos criterios, a veces fragmentando la actividad del usuario de manera artificial.

En cambio, GA4 introduce un enfoque más fluido y continuo para el cálculo de sesiones. Aquí, una sesión comienza con el evento session_start, que asigna una ID única. Esta sesión continúa independientemente del cambio de día o la introducción de nuevos parámetros de campaña. La inactividad de 30 minutos todavía finaliza una sesión, pero la capacidad de GA4 para mantener sesiones a través de la medianoche y cambios en la campaña ofrece una visión más coherente y conectada del comportamiento del usuario.

Esta actualización mejora la precisión en la comprensión de las interacciones del usuario, permitiendo a los analistas y profesionales del marketing obtener una imagen más realista y continua del compromiso del usuario, especialmente en sitios con audiencias globales y actividades que se extienden más allá de la medianoche.

Exportaciones a BigQuery

La integración de Google Analytics 4 (GA4) con BigQuery representa una mejora considerable en la analítica de datos. A diferencia de Universal Analytics, donde las exportaciones a BigQuery estaban limitadas a propiedades de Analytics 360, GA4 ofrece esta funcionalidad gratuitamente para todas las propiedades. Esta característica permite a los usuarios exportar eventos en bruto directamente a BigQuery, un potente almacén de datos en la nube de Google, para realizar análisis avanzados.

La capacidad de enviar eventos en bruto a BigQuery abre un abanico de posibilidades para el análisis de datos. Los usuarios pueden ejecutar consultas SQL complejas sobre sus datos, lo que les permite descubrir insights más profundos y realizar análisis personalizados que no serían posibles dentro de la interfaz estándar de GA4. Esta integración facilita la manipulación y el análisis de grandes volúmenes de datos, proporcionando una flexibilidad significativa para explorar tendencias, patrones y comportamientos de los usuarios en detalle.

Esta funcionalidad es particularmente valiosa para las empresas que necesitan realizar análisis de datos a gran escala o combinar sus datos de Google Analytics con otras fuentes de datos para obtener una visión más holística. Al final, la integración con BigQuery coloca a GA4 como una herramienta de análisis aún más poderosa y adaptable para los especialistas en marketing digital y analistas de datos.

Tasa de Rebote y Tasa de Compromiso

La transición de Google Analytics 4 (GA4) hacia un nuevo conjunto de métricas, especialmente en lo que respecta a la tasa de rebote y la tasa de compromiso, refleja un cambio en la forma de medir y entender el comportamiento del usuario en un sitio web. Este cambio implica tanto ventajas como desventajas.

Tasa de Rebote en Universal Analytics (UA)

La tasa de rebote, una métrica predominante en UA, se define como el porcentaje de visitas en las que el usuario abandona el sitio después de ver solo una página. Esta métrica ha sido tradicionalmente utilizada para evaluar la relevancia y el atractivo del contenido de una página.

Ventajas
  • Simplicidad: Ofrece una comprensión rápida y fácil de si el contenido de una página es atractivo o relevante para los visitantes.
  • Diagnóstico Inicial: Es útil para identificar páginas con problemas potenciales que podrían requerir mejoras.
Desventajas
  • Limitación en la Interpretación: No distingue entre visitas de baja calidad y visitas cortas pero satisfactorias (por ejemplo, cuando un usuario encuentra rápidamente lo que necesita).
  • No Adecuada para Contenido de Una Página: Para sitios web con un solo desplazamiento o aplicaciones de una sola página, la tasa de rebote no proporciona datos significativos.

Tasa de Compromiso en GA4

GA4 reemplaza la tasa de rebote con la tasa de compromiso, centrada en las sesiones en las que los usuarios interactúan activamente con el sitio.

Ventajas

  • Enfoque en la Calidad del Usuario: La tasa de compromiso mide la interacción activa, lo que puede indicar un mayor interés o involucramiento con el contenido del sitio.
  • Mejor Adecuación para Sitios Modernos: Se alinea mejor con el comportamiento del usuario en sitios web dinámicos y aplicaciones de una sola página.
  • Perspectiva Más Holística: Considera varias formas de interacción, como tiempo en el sitio, eventos de conversión y vistas de página múltiples.

Desventajas

  • Complejidad en la Interpretación: Requiere una comprensión más profunda de lo que constituye un «compromiso» y cómo se relaciona con los objetivos del sitio.
  • Posible Sesgo Hacia Contenidos Más Largos: Puede favorecer injustamente a las páginas o contenidos que naturalmente involucran al usuario por más tiempo.

Importancia del Administrador de Etiquetas de Google

La importancia de Google Tag Manager (GTM) se ha intensificado notablemente con la introducción de Google Analytics 4 (GA4). En GA4, la medición se centra en eventos, lo que hace que GTM sea una herramienta esencial para la implementación y gestión eficaz de las etiquetas de seguimiento.

Ventajas Clave de Usar GTM en GA4

  1. Gestión Simplificada de Etiquetas: GTM permite a los usuarios añadir, editar y gestionar etiquetas de GA4 sin la necesidad de modificar el código del sitio web. Esto facilita cambios rápidos y reduce la dependencia del equipo de desarrollo.
  2. Seguimiento de Eventos Personalizados: Dado que GA4 se basa en un modelo de eventos, GTM es crucial para configurar y personalizar estos eventos, lo que permite un seguimiento más detallado de las interacciones específicas del usuario.
  3. Flexibilidad y Precisión: GTM ofrece una amplia gama de opciones de activación para etiquetas, lo que permite a los usuarios capturar datos de manera más precisa y en escenarios específicos, mejorando la calidad del análisis de datos.
  4. Integración con Otras Herramientas: GTM se integra bien con otras herramientas y plataformas, lo que facilita la recopilación de datos en diversos entornos digitales y mejora la eficacia de las estrategias de marketing.

Estructura de la Cuenta

La estructura de cuenta en Google Analytics 4 (GA4) representa un cambio significativo en comparación con la estructura más compleja de Universal Analytics (UA). En GA4, la estructura se ha simplificado a dos niveles principales: Cuenta y Propiedad. Esta simplificación busca facilitar la gestión y el análisis de datos, haciéndolo más intuitivo y accesible.

Estructura Simplificada en GA4

  1. Cuenta: Al igual que en UA, la cuenta es el nivel más alto en GA4. Una cuenta puede contener múltiples propiedades, lo que permite a los usuarios administrar diferentes sitios web o aplicaciones bajo una misma cuenta.
  2. Propiedad: La propiedad es el segundo nivel en la estructura de GA4. En UA, este nivel se subdividía en Propiedad y Vista, pero GA4 elimina la capa de Vista. Esto significa que toda la configuración y el análisis de datos se realizan directamente a nivel de propiedad.

Introducción de Flujos de Datos

GA4 introduce el concepto de «flujos de datos». Cada propiedad puede tener múltiples flujos de datos, que representan diferentes fuentes de datos, como sitios web, aplicaciones móviles o dispositivos IoT. Esto permite una mayor flexibilidad y una visión más integrada del comportamiento del usuario a través de diversas plataformas.

Ventajas de la Nueva Estructura

  • Simplicidad: La estructura simplificada facilita la configuración y el mantenimiento de las cuentas.
  • Flexibilidad: Los flujos de datos ofrecen una forma más flexible y detallada de rastrear interacciones en diferentes plataformas.
  • Mejor Análisis: La eliminación de la capa de Vista conlleva una unificación de la configuración y el análisis, permitiendo una visión más coherente del comportamiento del usuario.

Características Adicionales y Cambios en GA4

Rastreo Basado en Eventos

GA4 clasifica cada interacción como un evento, permitiendo una mayor flexibilidad en el análisis y medición.

Integración de Aplicaciones Móviles y Sitios Web

GA4 facilita la recopilación conjunta de datos de aplicaciones móviles y sitios web.

Seguimiento sin Cookies e IP

GA4 se centra más en la privacidad, permitiendo la recopilación de datos sin usar cookies de terceros o direcciones IP.

Aprendizaje Automático

GA4 utiliza el aprendizaje automático para predecir acciones futuras de los usuarios, como la probabilidad de compra.

Mejor Integración de Productos

GA4 se integra perfectamente con otros productos de Google, como Google Ads y Google Merchant Center.

Paneles Personalizables

GA4 permite a los usuarios personalizar el diseño de las páginas de informes.

Búsqueda Mejorada

GA4 ofrece una función de búsqueda más intuitiva que permite realizar consultas complejas directamente desde la barra de búsqueda.

Conclusiones

El paso de UA a GA4 representa un cambio significativo en la analítica web. Aunque el proceso de aprendizaje puede parecer desalentador, las nuevas características y capacidades de GA4 demuestran su potencial como una herramienta analítica poderosa. Es esencial para los profesionales del marketing y los desarrolladores web adaptarse a estos cambios y aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece GA4.

Este análisis detallado de las diferencias entre GA4 y Universal Analytics resalta la importancia de mantenerse actualizado en un entorno digital en constante evolución. Con la correcta implementación y comprensión de GA4, los usuarios pueden extraer insights valiosos y mejorar significativamente sus estrategias digitales.

fran paez

Acerca del autor

Arquitecto apasionado del Marketing Digital desde el 2002, cuando hice mi primer página web para mi proyecto musical. Ahora me dedico de lleno a ayudar a empresas y emprendedores a alcanzar sus objetivos en Marketing Digital.