GA4. Errare è umano, se lo fa Google è diabolico

Il problema di attribuzione di Google Analytics 4

Come ad ogni inizio mese analizzo i consueti report di digital marketing per i clienti e mi accorgo subito di alcune anomalie nel traffico.

Lo confesso, non avevo dato troppo peso ai problemi sollevati degli esperti della data analytics dei mesi scorsi, poi sollevato da tutti gli altri: il problema riguarda l’attribuzione del traffico e delle conversioni in Google Analytics 4 (GA4).

Il problema è stato sollevato già a fine maggio nella community di Google, Analytics Help, qui.

Prima di trovare conferma in ciò che ipotizzavo, ho perso un paio di ore a capire cosa fosse accaduto, poi incrociandolo con altri tools di analytics ho rapidamente risolto passando al piano B.

Cosa è successo a GA4?

Il problema principale risiede in un’anomalia di attribuzione che ha portato trasferimento ed un incremento insolito del traffico e delle conversioni attribuite alla sorgente “Direct” e ai valori “Unassigned”.

Questo significa che il traffico che in passato veniva correttamente attribuito a campagne specifiche ora viene erroneamente categorizzato come “Direct” o “Unassigned”, rendendo difficile capire quali canali di marketing hanno effettivamente generato conversioni.

Se le conversioni precedentemente erano attribuite a “google / cpc” (campagne Google Ads a pagamento) queste hanno visto una diminuzione a favore del traffico diretto, aumentato senza una ragione apparente. Questo problema di attribuzione ha reso complicato calcolare con precisione il ROI delle campagne online, sfasando report automatizzati e ritardando le attività di ottimizzazione del budget, come pure le strategie basate su di esse.

Solitamente le principali categorie di cause del problema di attribuzione in GA4 sono due: le prime riconducibili principalmente all’errore umano in sede di configurazione dei tracciamenti, sempre più complessi a causa degli adempimenti aggiuntivi connessi al GDPR (da ultimo il caso della Consent Mode v2.O), le secondo attribuite a malfunzionamenti della piattaforma stessa, bug o errori introdotti da aggiornamenti del sistema.

Più analiticamente come precisa Himanshu Sharma, le cause possono essere anche 21. Se nessuno di rispondono al tuo caso allora prosegui nella lettura.

Gli Aggiornamenti Problematici di GA4

Il primo aggiornamento, rilasciato il 10 giugno 2024, era volto a migliorare i modelli di attribuzione delle conversioni nelle campagne di Google Ads. Tuttavia, subito dopo, molti utenti hanno notato un aumento del traffico erroneamente attribuito come “Direct”, indicando che l’aggiornamento aveva introdotto un bug che influenzava negativamente l’attribuzione.

Quelli successivi sono stati un tentativo di risolvere questi problemi, ma ha avuto un impatto limitato nel correggere la situazione.

L’Impatto sul Marketing e sull’Analisi dei Dati

Questo problema di attribuzione in GA4 ha avuto conseguenze critiche per i marketer:

• Analisi compromessa: Diventa estremamente difficile valutare le performance delle singole campagne su GA4, oscurando la visibilità sui canali di marketing più efficaci.
• Ostacoli all’ottimizzazione: Senza dati affidabili, l’ottimizzazione delle strategie di marketing diventa un esercizio rischioso, piuttosto che una pratica basata su dati affidabili.
• Inefficienza del budget: La mancanza di dati precisi rende difficile la distribuzione ottimale del budget tra le varie campagne e i diversi canali.
• Reporting inaccurato: I report generati con questi dati compromessi possono portare a conclusioni errate e decisioni strategiche potenzialmente dannose.

Soluzioni al Problema di Attribuzione in GA4

Strategia A Breve Termine

Mentre Google lavora a una soluzione definitiva, ci sono diverse misure che i marketer possono adottare per mitigare il problema:

1. Implementazione manuale degli UTM: Inserire manualmente i parametri UTM in tutte le campagne Google Ads, mantenendo attivo l’auto-tagging, può aiutare a migliorare la precisione dell’attribuzione.
2. Doppio controllo dei dati: Confrontare i dati di GA4 con quelli di altre piattaforme (ad esempio, Google Ads) per individuare discrepanze e garantire un’analisi più accurata.
3. Comunicazione trasparente con i clienti: Informare i clienti della situazione e spiegare le potenziali imprecisioni nei report aiuta a gestire le aspettative e mantenere la fiducia.
4. Uso di BigQuery: Esportare i dati grezzi in BigQuery per creare report personalizzati che calcolino le attribuzioni corrette canale per canale può essere una soluzione efficace per identificare eventuali anomalie o errori di attribuzione.

Strategia A Lungo Termine

Per evitare futuri problemi di attribuzione e garantire un’analisi dei dati solida, parlo di resilienza e indipendenza da Google già da tempi non sospetti, per un approccio data driven strategico e flessibile, occorrono:

• Data Lake proprietario: Implementare un Data Lake che aggreghi dati da diverse fonti (GA4, piattaforme pubblicitarie, CRM, ecc.) per ottenere una visione più completa e flessibile.
• Sistema di attribuzione alternativo: Utilizzare un sistema di misurazione e attribuzione agnostico e olistico complementare a GA4 per avere un benchmark indipendente.
• Enfasi sulla first-party data: Intensificare la raccolta e l’utilizzo di dati first-party per ridurre la dipendenza da sistemi di tracciamento di terze parti.
• Formazione continua: Investire nella formazione del team per essere sempre aggiornati sulle ultime soluzioni disponibili e best practice di misurazione e attribuzione.

Se vuoi saperne di più contattami !