Adela Janeiro 24, 2023
O Google Universal Analytics, ou simplesmente Google Analytics, será descontinuado em 1 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 reforma 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 melhores experiências ou desempenho.
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. E assim, hoje, abordaremos outra preocupação crítica — como exportar seus dados históricos de 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 os conectores de pipeline de dados do BigQuery como o Dataslayer para levar seus dados de UA ao BigQuery de forma contínua. 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 levar 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 tem milhões de linhas e deseja 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 ama.
Então, como você faz isso? Aqui está o processo para fazê-lo:
- Faça login na interface web do Dataslayer para transferir seus dados facilmente da API do Google Analytics para o BigQuery.
- No seu painel, clique em Nova Transferência e faça login na sua conta do BigQuery.
- Depois de ter feito login com sucesso no BigQuery, clique em Transferir Dados.
- 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.
- Escolha o intervalo de Data e Hora para a importação dos seus dados UA.
- Selecione suas Dimensões e Métricas preferidas.
- Na Destinação, preencha o Nome da Transferência, selecione um projeto e Dataset do BigQuery, 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.
- Em seguida, crie um Agendamento ou uma frequência de transferência para importar, atualizar ou refrescar seus dados para seu Dataset do BigQuery.
- Por fim, clique em Salvar & 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:
- 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.
- O GA4 não preenche os seus dados com métricas do UA, e por isso, para evitar perder os seus dados e relatórios analíticos importantes, o Google BigQuery é a melhor opção para salvar os seus dados.
- Não perder os seus dados analíticos passados permite-lhe realizar análises históricas e de tendências a longo prazo para informar a maioria dos seus relatórios e decisões empresariais.
- O Google BigQuery facilita o envio dos seus dados para outras ferramentas de BI poderosas como o Looker Studio ou o Power BI para ajudá-lo 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 se resumem apenas ao número de pessoas que visitam o seu site — eles também incluem informações cruciais sobre o seu público, que são os seus clientes ou potenciais clientes. Portanto, mesmo enquanto migra 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 tiver certeza sobre quais métricas ou dimensões exportar para o BigQuery ou quiser 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 se concentrar 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 uma base leal de visitantes através das métricas de usuários.
Fontes de Tráfego
Aprender quais canais os visitantes estão utilizando para acessar seu site é mais uma peça crítica de informação que você não deve perder para o seu site. Entender se você recebeu mais tráfego através de busca 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 incentivá-lo a continuar identificando maneiras de manter seus visitantes engajados no seu site.
Métricas de Conversão
Manter registros de como os visitantes do seu site realizam ações específicas mensuráveis, como comprar seus produtos, preencher formulários, baixar um recurso, etc., 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, também será importante para ajudá-lo a manter tendências históricas do seu site. Você deve revisar os dados sobre essas páginas para entender como elas estão impactando seu público enquanto ele avança pelo seu funil de vendas. Você também pode usar essas informações para configurar elementos amigáveis à conversão nessas páginas, garantindo que você esteja progredindo bem em direção às suas metas.
Páginas de Saída
Enquanto as páginas de destino são as páginas mais populares do seu site onde seu público frequentemente aterrissa, as páginas de saída são aquelas onde a maioria do seu público encerra sua jornada no seu site. Obter esses insights pode ajudá-lo a melhorar as coisas e continuar a medi-las no futuro para observar mudanças. As métricas para páginas de saída são relevantes, especialmente quando suas páginas de destino também são suas páginas de saída, significando que os usuários frequentemente não encontram o que esperavam em seu site.
Métricas de Conteúdo
Quase todo o seu público visitará seu site em busca de alguma informação. E se seu conteúdo dificultar a obtenção dessas informações, eles provavelmente não ficarão muito tempo em seu site e podem nunca retornar. Importar suas métricas de conteúdo do UA para o BigQuery permitirá que você compare seu desempenho futuro com seu desempenho passado e veja mais oportunidades de crescimento.
Assim, você entenderá qual conteúdo engaja mais seu público e aumenta suas chances de convertê-los.
Nota: A Dataslayer fornece mais de 200 métricas e dimensões para ajudá-lo a reunir todos os seus dados históricos do Universal Analytics.
Guarde os seus Dados Históricos do Google Analytics no BigQuery
Mudar para o novo Google Analytics 4 pode ser intimidante ou desafiador. No entanto, manter os seus dados históricos não deve ser um problema. Exportar todos os seus dados do Universal Analytics agora é possível com alguns cliques.
Hoje, você pode usar Dataslayer para BigQuery para exportar o desempenho histórico do seu site no Google Analytics enquanto se prepara para o GA4.
