O Google Universal Analytics, ou simplesmente Google Analytics, será descontinuado em 1º de Julho de 2023 para abrir caminho para a nova versão do Google Analytics 4. E para ajudá-lo a migrar e manter todos os seus dados analíticos anteriores, sua melhor opção pode ser importar seus dados do Universal Analytics para o BigQuery.

Por quase uma década, o Google Analytics nos serviu bem. No entanto, as necessidades dos usuários cresceram e exigiram uma reformulação completa para a plataforma. Desde a interface do usuário, modelos de dados, recursos e rastreamento, quase tudo no GA4 foi alterado, melhorado ou otimizado para experiências ou desempenho melhores.

A mudança trouxe muitas preocupações, incluindo as diferenças entre Google Universal Analytics vs Google Analytics 4, comparação de métricas entre UA e GA4, como se preparar para a nova versão, e mais. Assim, hoje, vamos abordar outra preocupação crítica — como exportar seus dados históricos do UA para o Google BigQuery.

Então, vamos mergulhar!

Opções para exportar seus dados do Google Universal Analytics para o BigQuery

Após o pôr do sol, você ainda pode ver seus dados antigos e relatórios no Universal Analytics por mais seis meses. É por isso que você deve exportar dados e relatórios importantes se quiser manter um registro do desempenho do seu site ao longo do tempo.

Para importar seus dados do Google Analytics para o BigQuery, você tem as seguintes opções:

• Exporte seus relatórios como CSV, TSV, XLSX, PDF ou Google Sheets e leve-os para o Google BigQuery.
• Se você é um cliente do Google Analytics 360, pode usar um conector nativo do Google Analytics para exportar seus dados para o BigQuery.
• Aproveite conectores de pipeline de dados do BigQuery como o Dataslayer para levar seus dados do UA para o BigQuery de forma fluida. Esta opção é o que discutiremos hoje neste artigo.

Como importar dados-chave do Google Universal Analytics para o BigQuery com o Dataslayer

Uma das maneiras mais fáceis e rápidas de trazer seus dados do Universal Analytics para o BigQuery é usar o Conector Dataslayer BigQuery para Google Universal Analytics. Com este conector, você pode importar todos os seus dados para o BigQuery em segundos, sem precisar escrever uma única linha de código. 

Se você tiver milhões de linhas e quiser combinar fontes, também pode usar nossa plataforma com o BigQuery para analisar milhões de linhas de diferentes fontes de dados e combiná-las todas usando o BigQuery. Dessa forma, você pode visualizar ou criar relatórios usando o Looker Studio ou outras plataformas de relatórios que você adora.

Então, como você faz isso? Aqui está o processo para fazê-lo:

1. Faça login na interface web do Dataslayer para transferir seus dados facilmente da API do Google Analytics para o BigQuery.

2. No seu painel, clique em Nova Transferência e faça login na sua conta do BigQuery.
3. Uma vez que você tenha feito login com sucesso no BigQuery, clique em Transferir Dados.

4. Em seguida, selecione Google Analytics como sua fonte de dados no painel lateral. 

Nota: Você também pode trazer dados para o BigQuery de mais de 45 fontes de dados.

5. Escolha o intervalo de Data e Hora para a importação dos seus dados UA. 
6. Selecione suas Dimensões e Métricas preferidas.
7. No Destino, preencha o Nome da Transferência, selecione um projeto BigQuery e Dataset, o nome do banco de dados e o Modo de Escrita para seus dados. Certifique-se de selecionar Append para o Modo de Escrita para garantir que você mantenha seus dados históricos sem substituí-los por novas atualizações ou refreshes.

8. Em seguida, crie um Agendamento ou uma frequência de transferência para importar, atualizar ou refrescar seus dados para o seu Dataset do BigQuery. 
9. Por fim, clique em Salvar e Atualizar Agora para iniciar sua transferência. E é isso!

Benefícios de importar os seus dados históricos do Google Analytics para o BigQuery

Além de manter os seus dados históricos, e antes de concluirmos, quais são os outros benefícios de manter os seus dados do Universal Analytics no BigQuery? Vamos ver abaixo:

1. O Google BigQuery pode armazenar os seus dados de várias outras fontes, incluindo o GA4, o que pode ajudá-lo a comparar as suas métricas do Universal Analytics com as novas métricas do GA4, bem como outras métricas críticas para a sua empresa.
2. O GA4 não preenche os seus dados com métricas do UA, e assim, para evitar perder os seus dados e relatórios analíticos importantes, o Google BigQuery é a melhor opção para guardar os seus dados.
3. Não perder os seus dados analíticos passados permite que você realize análises históricas e de tendências a longo prazo para informar a maioria dos seus relatórios e decisões empresariais.
4. O Google BigQuery facilita o envio dos seus dados para outras ferramentas de BI poderosas como Looker Studio ou Power BI para ajudar você a criar relatórios interativos para os seus dados.

As melhores métricas e dimensões para importar do Google Universal Analytics para o BigQuery

Os dados analíticos não são apenas o número de pessoas que visitam o seu site — também incluem insights cruciais sobre o seu público, que são os seus clientes ou potenciais clientes. Portanto, mesmo ao migrar do Google Universal Analytics para o Google Analytics 4, o que métricas e dimensões são os mais importantes para exportar para suas referências ou análises futuras? 

Se você não tem certeza de quais métricas ou dimensões exportar para o BigQuery ou deseja expandir seu conhecimento, esta seção discutirá todas as métricas cruciais que você deve importar para ajudar a crescer seu negócio. 

Embora a lista abaixo não forneça uma lista exaustiva de todas as métricas e dimensões, ela oferece um bom começo para ajudá-lo a focar nos dados certos. Então, vamos começar.

Métricas de Tráfego 

Uma das métricas básicas que você deve ter interesse em exportar para o BigQuery para acompanhar é como está o tráfego do seu site. O Google Universal Analytics analisa seus dados de tráfego fundamentalmente através do número total de visitantes (sessões) ou do número de visitantes únicos (usuários).

Portanto, considere estas métricas, pois elas manterão um registro de como o seu website adquire novos visitantes através da métrica de sessões ou retém um grupo fiel de visitantes através das métricas de utilizadores.

Fontes de Tráfego

Aprender quais canais os visitantes estão acessando seu site é outra informação crítica que você não deve perder para o seu site. Entender se você recebeu mais tráfego através de pesquisa orgânica, tráfego direto, referências ou campanhas de publicidade sempre será relevante para informar seus esforços futuros para melhorar o tráfego do seu site. 

Taxa de Rejeição

Outra métrica chave que você deve considerar exportar é a informação sobre os visitantes que acessaram páginas específicas do seu site e saíram imediatamente. Provavelmente, analisar suas taxas de rejeição ajudará você a entender os possíveis problemas na sua página que poderiam ser responsáveis pelas rejeições e incentivará você a continuar identificando maneiras de manter seus visitantes engajados em seu site.

Métricas de Conversão

Manter registros de como os visitantes do seu site realizam ações específicas e mensuráveis, como comprar seus produtos, preencher formulários, baixar um recurso, etc., também é crucial para o crescimento da sua empresa. As conversões no Google Universal Analytics são conhecidas como Metas. 

Quanto mais você entender como os visitantes alcançam suas metas desejadas, mais poderá criar campanhas ainda melhores para aumentar seu ROI.

Páginas de Destino

Entender quais são suas páginas mais populares, onde a maioria do seu público aterrissa, será importante para ajudar você a manter tendências históricas do seu site. Você deve revisar os dados sobre essas páginas para entender como elas estão impactando seu público enquanto navegam pelo seu funil de vendas. Você também pode usar essas informações para configurar elementos amigáveis à conversão nessas páginas, garantindo que você esteja progredindo em direção às suas metas.

Páginas de Saída

Enquanto as páginas de destino são as mais populares do seu site, onde seu público frequentemente aterrissa, as páginas de saída são onde a maioria do seu público termina sua jornada no seu site. Obter essas informações pode ajudar você a melhorar as coisas e continuar medindo-as no futuro para ver mudanças. As métricas para páginas de saída são relevantes, especialmente quando suas páginas de destino também são suas páginas de saída, o que significa que os usuários frequentemente não encontram o que esperavam em seu site.

Métricas de Conteúdo

Quase todo o seu público visitará seu site para encontrar alguma informação. E se seu conteúdo dificultar para eles obter as informações, provavelmente não ficarão no seu site por muito tempo e podem nunca mais retornar. Importar suas métricas de conteúdo do UA para o BigQuery permitirá que você compare seu desempenho futuro com seu desempenho passado e te permitirá ver mais oportunidades de crescimento.

Assim, você entenderá qual conteúdo envolve mais seu público e aumenta suas chances de convertê-los.

Nota: Dataslayer oferece mais de 200 métricas e dimensões para ajudá-lo a reunir todos os seus dados históricos do Universal Analytics.

Salve seus dados históricos do Google Analytics no BigQuery

Migrar para o novo Google Analytics 4 pode ser intimidador ou desafiador. No entanto, manter seus dados históricos não deve ser um problema. Exportar todos os seus dados do Universal Analytics agora é possível com apenas alguns cliques. 

Hoje, você pode usar Dataslayer para BigQuery para exportar o desempenho histórico do seu site no Google Analytics enquanto você se prepara para o GA4.